imec CEO发声：五大技术，改写半导体十年走向

在imec 2026国际技术论坛召开前夕，imec首席执行官Patrick Vandenameele梳理了五大将重塑未来十年行业格局的技术变革：埃米时代的全域系统协同优化、硅光技术加速崛起、存储芯片战略地位持续攀升、芯粒技术向边缘计算领域全面渗透，以及量子计算走向产业化落地。而在这些行业趋势背后，半导体产业的创新研发模式正迎来一场更深层次的变革。

Patrick Vandenameele在接受采访时表示：“业界普遍低估了协同优化所能创造的价值。即便完成晶体管制程迭代、推进硅光技术升级，但若未能贴合实际应用场景落地，就无法释放协同优化带来的额外增益。”

当下先进人工智能系统对功耗、内存带宽与芯片互联能力的需求暴涨，传统单纯依靠制程缩尺的发展模式已逐渐难以支撑，也倒逼行业开启这场全新变革。

CMOS 2.0重构半导体研发体系

长期以来，如今支撑大规模人工智能基础设施运转的诸多技术，最初都是为智能手机、传统数据中心网络等领域研发设计。各大云服务商与AI芯片设计企业大多只是将现有半导体技术改造适配，以此满足飞速增长的AI算力需求。但在Patrick Vandenameele看来，这种改造适配式发展已然触及瓶颈。

他指出，行业应当围绕AI系统所需的超高每秒万亿次运算（TOPS）性能指标进行技术定向优化，存储芯片也必须匹配对应应用场景完成定制化升级。

落实到产业层面，这意味着算力、存储、封装、硅光、互联架构乃至AI模型架构之间需要实现更深度融合。imec将这套全新发展理念定义为跨技术协同优化（XTCO），即半导体技术升级不再只依赖传统晶体管尺寸微缩，而是依托多领域技术联动优化实现整体性能突破。

CMOS 2.0 stack (Source: imec)

先进芯片系统架构日趋复杂，也在重塑整个半导体产业的合作生态。Patrick Vandenameele表示，半导体行业不仅需要晶圆代工厂、无晶圆设计企业、电子设计自动化厂商与设备供应商深化合作，更要联动大型云服务商与AI架构研发团队协同研发。“我们现已拥有成熟完善的产业生态，但仍需进一步深化与AI架构研发团队、头部云服务企业的深度协作。”

这一行业趋势进一步凸显了imec这类中立研发机构的核心价值，其正逐步成为连接晶圆厂、设备厂商、AI企业与科研院校的核心协同枢纽。

除此之外，产业协同的刚需也推动imec向更高层级的计算架构领域延伸。Patrick Vandenameele透露，imec已在巴黎成立imec.AI-labs，着手开展AI算法硬件适配基准测试，力求深度对接AI软件生态。

他强调，此举并非让imec转型研发AI算法，而是搭建桥梁，打通硬件研发与AI应用生态之间的壁垒。业界也愈发清晰地认识到，未来半导体制程升级，必须实现硬件设计与AI业务场景深度适配。

硅光技术迎来产业拐点

在Patrick Vandenameele提出的五大技术变革中，他认为到2030年，硅光技术或将带来最为深远的行业影响。

长期以来，硅光技术虽前景广阔，却始终处于技术萌芽发展阶段。如今随着AI基础设施不断扩容，传统电气互联技术逐步逼近物理极限与能效上限，imec判断硅光技术即将迎来商业化大规模普及的关键转折点。

“数据体量爆发式增长、算力应用场景日趋分散，高效的数据传输能力，如今已经和数据处理能力同等重要。”Patrick Vandenameele称，电气互联在带宽、能效与可扩展性方面的底层短板日益凸显。

他认为，行业下一轮重大技术变革，是让硅光组件不断向算力核心端靠拢。预计2030年前后，行业将从共封装光学架构，逐步过渡至中介层集成硅光架构。

以往行业聚焦AI系统的纵向扩容与横向拓展架构，如今全新的向内集成（scale-in）理念逐步兴起：将硅光技术深度集成至芯片封装内部，即便是短距离数据传输，也逐步用硅光互联替代传统电气互联。“短距离场景下改用硅光互联，既能大幅缩小硬件体积，还能成倍提升数据传输吞吐量。”

历经多年技术攻坚，硅光技术成功从200毫米实验研发产线，适配至300毫米量产工艺平台，正式具备全面普及落地的产业基础。

存储与互联成为核心发展瓶颈

Patrick Vandenameele同时发出警示，若存储、互联两大核心技术无法实现重大突破，人工智能产业后续规模化发展或将面临高昂成本制约，难以持续健康推进。

当前AI产业扩容，主要依靠搭建更大规模算力集群、增设更多加速芯片实现，但这种发展模式会带来能耗成本急剧攀升。

他直言：“倘若硬件技术无法同步迭代升级，数据中心的能源消耗将长期居高不下。”

此前行业普遍认为，大模型训练是算力消耗主力，AI推理场景算力需求会逐步趋于高效稳定。但多智能体AI系统的兴起，彻底打破了这一固有认知。“有行业测算数据显示，部分多智能体AI系统完成特定推理任务，所需算力是当前主流大语言模型的150倍。这类智能体系统交互体验更佳、实用性更强，未来普及应用规模也会持续扩大。”

由此可见，未来人工智能产业升级，不能只依靠技术微调优化，必须依托硬件领域颠覆性技术突破。

为破解发展难题，行业正借助先进封装与3D集成技术，推动存储芯片与算力芯片深度融合。imec预判，DRAM存储芯片将彻底摆脱通用标准化配件定位，逐步转型为适配系统架构的定制化集成核心器件。

在传统静态随机存取存储器（SRAM）制程升级放缓的背景下，嵌入式DRAM与新型增益存储单元技术，也有望破解带宽、功耗与传输延迟等诸多行业痛点。

量子计算迈入半导体制造新时代

相较于即将迎来爆发的硅光技术，Patrick Vandenameele表示，过去数年间量子计算产业的发展速度，远超行业预期。“从适配半导体量产工艺的角度来看，量子计算产业的发展进程十分亮眼。”

此前imec预判硅基量子技术研发周期漫长，而在imec成功攻克可规模化硅基量子比特、硅光控制系统等核心技术后，各大量子技术研发团队迅速引入半导体行业成熟的制程迭代与量产制造理念，研发落地节奏大幅提速。

在2026国际技术论坛上，imec将正式发布全球首款采用阿斯麦高数值孔径极紫外光刻（High-NAEUV）工艺制备的量子比特，这一里程碑成果，正式将量子计算的未来发展与先进半导体制造技术深度绑定。该成果由imec联合阿斯麦共建高NAEUV联合研发平台协同攻关完成。

Patrick Vandenameele认为，可规模化商用量子系统的落地普及，同样离不开成熟的半导体产业生态，依托半导体行业先进工艺技术、量产设备与研发经验，才是量子技术实现产业化的唯一路径。

他最后总结道，人工智能、硅光、存储、先进封装与量子计算多技术深度融合，产业各领域环环相扣、互相依存，单一企业早已无法独立完成全链条技术布局与研发突破。“半导体行业向来具备极强的协同合作基因，开放共赢的产业生态，正是行业持续创新前行的核心底气。”