文 | 半导体产业纵横 文 | 半导体产业纵横 🙌上演了半年的“英特尔玻璃基板业务去哪儿”这出戏，最近又迎来了❤️新的一幕。 9月12日，英特尔向媒体证实，将按原计划推🌟进其半导体玻璃基板的商业化方案，驳斥了因运营挑战可能退出该业🤩务的报道。 该公司重申，尽管近期市场上出现了与财务挫折🌟和裁员相关的猜测，但其开发作为下一代半导体制造关键技术的玻璃👏基板的承诺并未改变。英特尔半导体玻璃基板开发项目仍与2023⭐年制定的技术路线图保持一致，其时间表或目标均无任何变更。 😢 这半年，英特尔先是被报道“叫停玻璃基板开发”，又经历核心😍专家跳槽至三星，而后又传出将向外界授权相关技术的消息，可谓是🥳风波不断。最终，英特尔还是选择了坚持推进玻璃基板研发，也证实💯了其对这项技术商业化的信心。 然而，在此过程中，玻璃基🥳板赛道已悄然从英特尔“一家独大”变成了多大厂“群雄争霸”：三❤️星、Absolics、LG Innotek等企业这半年纷纷取🙄得可观的进展，在各自的路线图上稳步推进。 在这一片乱局😍中，玻璃基板的商业化可能真的要来了。 英特尔的一波三折💯 20世纪90年代，半导体行业从陶瓷封装转向有机封装，😅英特尔便是此技术转变的推动者之一，并在此期间与合作伙伴共同开😜发了沿用至今的ABF基板技术。但在进入21世纪第二个十年后，😂随着AI与高性能计算对算力需求的急剧增长，传统有机基板在尺寸😘稳定性、信号损耗和布线密度等方面的物理局限愈发明显，已难以满😉足下一代芯片的设计要求。 面对这一可预见的瓶颈，英特尔😜启动了长期的技术储备。其玻璃基板的研究最早可追溯至十多年前。😊在2021至2023年间，该项目进入关键突破阶段，内部团队集😘中资源攻克了玻璃易碎性等核心工艺难题，并建立起专用的研发生产🚀线。这一系列进展最终促成了2023年9月的正式发布，英特尔向😀业界展示了其玻璃基板样品，并给出了明确的技术路线图。 🤯英特尔之所以投入超过十年时间研发该技术，是由于玻璃基板具备数🥳项关键优势。首先，它拥有与硅十分接近的热膨胀系数和出色的尺寸👍稳定性，能在大尺寸封装中保持极高的平整度，为高密度晶片集成提😉供基础。其次，玻璃的低介电常数能显著降低高速信号的传输延迟和😅能量损耗。综合这些特性，玻璃基板有望实现比传统基板高一个数量🙌级的互连密度。根据英特尔的计划，搭载该技术的最终产品预计在2😊026到2030年间推出。 直到今年4月下旬举行的“英🚀特尔代工服务直连会2025”（Intel Foundry D😜irect Connect 2025）上，英特尔执行副总裁N🙄aga Chandrasekaran还强调，玻璃基板仍然是先👍进封装的核心。他指出，英特尔代工的竞争力优先考虑先进封装，而😜非仅仅是先进工艺晶圆制造。 Chandrasekara🌟n那时表示，英特尔拥有世界上最大的基板研发设施之一，目前正在❤️开发超大尺寸的120x120毫米封装，并计划在未来几年内将能😘够承受更高温度的玻璃基板推向市场。 然而，随着新CEO😘陈立武的上任，英特尔开始了其 “战略收缩阶段”，主要表现在其🎉将主要资源集中于先进工艺晶圆制造，如Intel 18A和In❤️tel 14A节点，以及扩展英特尔代工服务。7月，媒体报道，😆英特尔或将放弃自主开发的玻璃基板技术，转而采用外部采购方案。🔥 展开全文 当时，有业内人士分析称，英特尔此举是😆为了避开玻璃基板的“研发陷阱”。由于玻璃基板标准尚未统一，且⭐供应链缺乏有机基板那样成熟、可扩展的生态系统，英特尔的独立开😡发需要大量投资。此外，不稳定的工艺和不完善的供应链使得大规模🤩产品采用变得困难，因此，英特尔的决定是“在面对激烈市场竞争与🤔财务压力下所作出的务实取舍”。 8月，又有人从职业社交😜平台资料中发现，曾在美国英特尔工作17年以上的半导体封装专家😉段罡（Gang Duan）已跳槽至三星，担任执行副总裁一职。😜 据报道，段罡将领导三星电机新型玻璃基板相关业务的开发😎，负责确定半导体封装市场的技术趋势、制定技术路线图，并向大型🎉科技公司转移研发专业知识。而段罡正是英特尔玻璃基板技术的核心😴推动者。他曾被英特尔评为2024年年度发明家 (IOTY)，😴并为公司积累了500多项已发布和正在申请的专利。 段罡😡的离职看上去无疑是英特尔“放弃”研发玻璃基板的有力佐证。到了😜8月下旬，有韩国媒体报道称，英特尔正计划授权其半导体玻璃基板😉技术，允许其他公司使用该技术。 当时报道称，英特尔已与🙌多家玻璃基板制造商、材料供应商和设备厂商展开谈判，探讨专利授🙌权合作。协议内容预计将允许第三方在约定期限内使用英特尔的玻璃🥳基板相关专利，并以权利金形式获得回报。目前谈判对象不仅包括韩😡国企业，也有日本公司参与。有评论家认为，这一转变意味着英特尔🔥可能从未来的玻璃基板供应商转变为客户，同时，三星电机、Abs🤔olics等企业将成为英特尔此举的最大获益者。 不过，🤯9月12日，在英特尔官方回应了“将按原计划推进其半导体玻璃基😡板的商业化方案”之后，关于授权的可能性就变得很小了。 🤗而9月19日宣布的，英伟达向英特尔投资入股50亿美元的“强强🤯合作”，无疑也有助于帮助英特尔推进其玻璃基板业务的进展。据分🤔析，此次合作不仅注入了研发所需的关键资本，更通过确立一个重量😂级的合作伙伴和未来AI基础设施的应用方向，有效加速了玻璃基板😁技术的成熟与市场化进程。同时，这一联盟也顺应了美国半导体本土😅制造的战略，有助于英特尔整合产业资源，巩固其技术路线的价值。🤯 更有甚者，9月25日，有消息称苹果也在与英特尔洽谈投😜资事宜。苹果此前也曾积极看好玻璃基板技术，曾与供应商探讨过将😜玻璃基板用于其电子产品芯片的可能性。这番合作一旦敲定，对英特🌟尔的玻璃基板业务又将是一个好消息。 三星以及其他入局者🎉 在玻璃基板这条赛道上狂奔的，不止英特尔这一家公司。比😂如，三星近年来在相关领域的进展就十分迅速。 三星集团通😀过旗下两家子公司三星电机与三星电子，以不同的技术方案和时间表❤️并行推进玻璃基板技术研发，其旨在满足下一代AI芯片对先进封装👍日益增长的需求。 三星电机的计划侧重于玻璃基板的快速商😂业化。该公司位于韩国世宗的试制品产线于2024年第四季度启动😍，并计划从2025年第二季度开始产生相关业务收入。根据其时间👏表，三星电机将在2025年开始向客户供应样品，最终目标是在2😅026年至2027年间实现量产。其技术旨在用玻璃芯材料取代传🥳统基板核心层，官方资料显示，这可使基板厚度减少约40%，并显🤩著改善大尺寸基板在高温下的翘曲问题。 三星电子则专注于🥳“玻璃中介层”的研发，计划于2028年将其正式导入先进封装工😀艺，用以替代当前连接GPU与HBM的硅中介层。在研发阶段，三🤩星电子采用了小于100x100mm的单元进行原型设计，以加快😜技术导入和样品生产速度。后续的封装环节，计划利用其位于天安园😆区的现有面板级封装（PLP）产线进行。 为支持此项技术🙌发展，三星已启动了广泛的内外部合作。在集团内部，该项目由三星⭐电子主导，并与负责基板技术的三星电机以及负责玻璃工艺的三星显😀示协同进行。对外，三星已与美国材料公司康宁（Corning）👍及多家材料、零部件和设备领域的中小企业展开合作，共同构建供应🤯链。此系列举措是三星电子“AI集成解决方案”战略的一部分，该🚀战略旨在为客户提供涵盖晶圆代工、HBM和先进封装的一站式服务🤯。 5月29日，三星电机在水原总部举办了一场玻璃基板技😅术研讨会，这是该公司首次公开邀请主要合作伙伴共同探讨该技术。🚀据介绍，三星电机邀请了27家“材装”企业参与，涵盖加工、切割😊和检测等玻璃基板制造的关键环节。 会上，三星电机分享了😴技术现状，并与合作伙伴探讨如何攻克技术难题。此外，三星电子半👍导体部门的代表也到场，表明三星两大巨头合作推动下一代半导体技❤️术。 而在8月加盟的英特尔专家段罡，无疑也进一步加强了😊三星在玻璃基板领域的实力。 除了英特尔和三星，还有更多😴的企业也认准了玻璃基板这条赛道。 SKC集团于2018😴年开始认真开发玻璃基板，并于2022年成立了子公司Absol😢ics。5月，据韩媒报道，Absolics正在加大玻璃基板的😍产量。 Absolics计划在2025年底前完成量产准🙌备工作，其有望成为第一家将玻璃基板商业化的公司，并且已经在其🚀位于美国佐治亚州的工厂开始原型生产，该工厂的年产能约为12,😁000m²。 与此同时，Absolics 正在与 AM😍D 和亚马逊 (AWS) 就玻璃基板供应进行讨论，目前已接近😜“资格预审”阶段，将验证基本性能和质量指标。 报道称，😎Absolics计划在今年下半年将玻璃基板加工用材料和零部件🤩的采购量增加60%以上。该公司预计到年底将有设备采购订单和额😆外投资，以支持生产规模的扩大。 LG集团旗下的LG I🔥nnotek正积极拓展其半导体基板能力，已明确表示正在考察玻🚀璃基板作为未来主流封装材料，并评估其在先进封装中的应用潜力。👍 据报道，LG Innotek计划在2025年底前产生🙄玻璃基板样品并进入验证阶段，标志着其正在加速投入这一新材料的🤔实际开发。作为下游封装厂之一，LG Innotek也在快速推😆进其 FCBGA技术，目标将该业务扩大至2030年达到7亿美🤯元规模。 5月，韩国JNTC宣布，其在韩国京畿道华城市⭐建成的首个专门生产半导体玻璃基板的工厂已竣工，月产能达到1万👍片。 JNTC自去年4月正式进军半导体玻璃基板新事业后😴，目前共与16家全球客户公司签订了NDA，并进入了提供符合各🙄客户需求的定制型样品的阶段。与此同时,该公司今年5月初还吸收😂合并了专门从事镀金及蚀刻工程的子公司"COMET"，完成了生😡产前工程的垂直系列化，通过子公司JNTE自行制作的设备内在化😊相关核心技术，大幅加强了品质及成本竞争力。 公司相关人👍士表示：“将从下半年开始部分顾客公司的批量生产量将出货，期待😜正式产生销售。今年第四季度将通过在越南当地法人增设大规模生产🔥线，先发制人地应对全球客户公司的需求增加。” 相关技术😀取得突破 玻璃基板的商业化进程，也体现在技术的突破上。🤩 2025年电子元件与技术大会 (ECTC) 和其他近😆期会议证实了，研究人员在许多领域取得了进展。在最关键的玻璃通😍孔（TGV）制造方面，技术路径逐渐清晰。主流工艺“激光诱导深😡蚀刻”（LIDE）已能够制造出小至3µm、高纵横比的通孔，并💯已有相应的自动化湿法蚀刻设备支持量产。然而，该工艺依赖有毒的❤️氢氟酸（HF），促使业界积极探索更环保的替代方案。其中，直接❤️深紫外激光蚀刻技术展现了潜力，成功加工出6µm宽的通孔，不过😡目前在加工深度上仍有限制。 针对玻璃易碎和切割时易产生🔥微裂纹（SeWaRe）的难题，研究也取得了进展。业界发现，通😡过在切割线边缘部分移除聚合物叠层的“回拉法”，可以有效消除背👏面开裂缺陷。此外，索尼等公司提出了创新的“单片玻璃芯嵌入工艺😂”（SGEP），为解决边缘易损问题提供了新思路。同时，为了加🎉速良率提升，预测性良率建模、机器学习算法和原子级仿真等先进软😜件工具正被越来越多地应用于工艺优化，通过提前发现套刻缺陷等问🌟题来加速产能爬坡。 在应用集成层面，玻璃基板的优越性得😍到进一步验证。研究已证实，利用其极低的传输损耗，可构建支持超⭐100 GHz数据速率的堆叠玻璃结构，满足未来6G通信需求。😆更重要的是，玻璃卓越的平整度使高密度的铜-铜混合键合成为可能😜，这是传统有机基板难以实现的，为多芯片系统级封装开辟了新的集🤩成路径。 事实上，先进封装也不是玻璃这种材料在半导体领🤯域的唯一增长引擎，高频和光子集成就拓宽了玻璃的潜在市场。玻璃😁具有低介电损耗和光学透明性，在Ka波段及以上频段，玻璃微带的😆插入损耗大约是等效有机线的一半。 光子技术又增添了另一😘项吸引力。共封装光学器件 (CPO) 旨在将光纤连接从交换机👏前面板移至距离交换机ASIC仅几毫米的基板上。工程玻璃可以承😆载电气重分布层和低损耗波导，从而简化对准过程并消除昂贵的硅光😀子中介层。由于用于射频的相同玻璃通孔技术可以创建垂直光通孔，🙌因此单个纤芯可以支持跨阻放大器、激光驱动器以及光波导本身。电🥳子和光子布线的融合直接发挥了玻璃的优势，并将其潜在市场推向了🌟传统电子封装之外。 结语 市场对玻璃基板的关注从🙌24年就开始了，然而，缺乏统一标准、难以与器件兼容、量产的不😡确定性等问题，使得业界对玻璃基板能否商业化一直存在质疑。 😘 这一赛道的领军者英特尔今年以来的波折，就是这种质疑的体现😁。 然而，AI与高性能计算对先进封装的需求也是切实存在💯的，经过技术的突破、不同厂商经营模式的相互碰撞，玻璃基板的商😢业化之路正在愈发清晰，市场的信心也更足了。 即将到来的🎉2026年，是许多厂商设定的玻璃基板量产元年。无论成功还是失🤩败，揭晓答案的那一天，不远了。返回搜狐，查看更多

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多