人工智能与高性能计算的浪潮，正推动底层硬件技术进入新一轮创新周期。当业界还在为AI算力瓶颈焦虑时，全球顶尖实验室正在进行哪些前瞻研究？
爱集微VIP频道本周上线来自北美、欧洲顶尖科研机构的多份前沿报告，内容涵盖3D系统集成、光子集成电路、异构Chiplet集成等关键领域，为业界呈现一幅清晰的技术发展蓝图。
《3D系统集成驱动AI架构优化》、《SOI平台光子集成电路进展》、《AI决策树助力异构Chiplet集成》、《加密电路热侧信道仿真技术及热管理策略》这四份来自北卡罗来纳州立大学、CEA-Leti、MIT林肯实验室等权威机构的研究报告，从架构、传输、制造、安全等维度，共同勾勒出下一代计算技术的演进路径。
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报告核心内容涵盖：
架构重组：3D集成突破“内存墙”瓶颈
随着AI模型参数规模持续增长，传统芯片架构面临严峻的“内存墙”挑战。北卡罗来纳州立大学的研究聚焦3D系统集成技术在AI架构优化中的应用，核心目标是解决现代AI应用对存储容量及能效的极致需求。研究表明，3D异构集成技术通过混合键合实现对存储与计算单元的最优布局，在提升带宽的同时显著降低功耗，为下一代AI芯片设计提供全新思路。
光电融合：突破互联瓶颈的终极路径
CEA-Leti（法国原子能委员会 - 电子与信息技术实验室）研究聚焦基于 SOI平台的光子集成电路技术进展与应用落地。当前行业受生成式AI需求驱动，光子学与电子学的融合成为关键方向。
CEA-Leti在SOI平台光子集成电路领域取得系列突破。从56Gbps硅基集成激光器到全光神经网络原型，光子技术正从数据中心互联向AI计算核心渗透。随着技术从DTCO向STCO演进，光子芯片有望在2030年实现51.2T光收发器的商用目标，彻底改变现有计算架构。CEA-Leti系列研究成果将推动计算技术从“电互联”向“光电混合”演进。
智能制造：AI驱动Chiplet集成革命
MIT林肯实验室开创的“AI决策树+标线拼接+无掩模光刻”制造范式，解决了晶圆级异构集成的关键难题。5μm间距互连技术、智能良率控制和多元散热方案的结合，为高性能计算和量子系统提供了可靠的制造基础。
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