到Ristijärvi 已经离家二百公里了 这是个一两千人的小镇 只有一个自助加油站 到旁边一间小小咖啡店 暂停一下 用了洗手间 买一杯咖啡 门口一个老虎机 彩灯闪烁着 第一张咖啡桌上整齐摆放好了杂志和报纸 柱子上超大的烘焙木铲 玛丽美歌的经典图案窗布 每扇窗上悬挂的彩绘玻璃手工吊饰 旧而不破的桌椅 以及每张桌子上的小野花 共同组合出小店的独特个性：有情趣、有自我、乡野生活气 店里没有音乐 在身后老板娘窸窸窣窣的忙碌声中 我安静地打量了一圈店里店外 时间还早 泡咖啡馆的老客们还没来 喝完这杯味道中规中矩的咖啡 付款、告别、继续旅程

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AI芯片的scale up，底层=物理的限制是reticle： 光刻机一次只能曝光一个固定大小的区域，上限大约在800mm²左右。这决定了目前单颗芯片的尺寸的硬天花板。 行业突破这个限制的难度非常大，接近物理极限，因为光刻的面积和精度往往不能两全（镜头等设备限制），所以只能绕开它。 早期是大GPU，但这样做成本和良率都会变得很差。后来逐渐转向另外两条路径：一种是把系统做大，用一块更大的“硅底板”interposer把多个芯片拼在一起；另一种是把芯片拆小，再通过高速连接重新组合。 interposer本质上不做计算，只负责连接。GPU、HBM这些芯片放在上面，通过更细、更密、更短的连线实现高带宽数据交换。AI算力之所以能上一个台阶，很大程度上不是因为算得更快，而是数据在不同芯片之间移动得更快。 但interposer本身也会超过reticle的尺寸，这时候就需要用到stitching。做法就像拼瓷砖：一块一块曝光，然后精确对齐，拼成一个整体。难点在于精度控制，边界一旦对不齐，连线就会出问题。 这种方式只适用于对精度不那么敏感的结构。像CPU、GPU这类逻辑芯片，对时序的要求极高，任何纳米级误差都可能影响性能，所以不能用stitching。interposer因为只是布线层，没有复杂逻辑，可以容忍这种拼接带来的误差。 围绕连接这件事，行业逐渐形成了cowos和emib两种不同的实现路径。一种是做一个统一的大平台，把所有芯片放在同一块interposer上，连接集中在这层完成，带宽能力很强，但成本也高。另一种是不做大底板，只在需要高速连接的地方嵌入一小块桥接结构，按需提供带宽，结构更灵活，制造压力也更小。 在AI训练场景下，模型规模大，HBM带宽成为关键，整个平台需要维持极高的数据吞吐，这类设计更依赖大面积interposer。 但推理场景的约束不一样，更关注成本、延迟和并发，带宽需求往往集中在局部，不需要整个平台都维持极致带宽。这时候，把芯片拆成多个模块，再用局部高速连接拼起来，会更合适。 这也是EMIB这类方案更容易在推理芯片和ASIC里出现的原因。它不需要一整块大interposer，而是在关键位置提供高带宽连接，可以把计算、缓存、IO等模块分开设计，再按需组合。这样的结构更容易控制成本，也更有利于根据不同业务场景做定制化调整。对云厂自研芯片来说，这种灵活性很重要。 当然，推理并不完全不需要高带宽。在一些大模型推理场景里，HBM依然重要，对应的封装方案也会更接近训练芯片。但在更广泛的推理需求中，成本和规模才是核心约束，这使得模块化和局部互连的价值变得更高。 站在26年一季度末看未来，AI算力的扩展路径其实已经很清晰了。不是把单个芯片做得越来越大，而是把计算拆开，再用更高带宽把它们连接起来。芯片本身的尺寸被reticle锁死了，系统的规模则由连接能力决定。 免责声明：本文非投资建议dyor

昨天的午餐在Kajaani 3万居民的中部偏北的城市 在GoogleMaps上选了一家午餐咖啡馆 鸡肉汤和面包、咖啡自助餐 7.5欧 和Ristijälvi的一小杯咖啡3.5欧相比 这份午餐出乎意料的好吃不贵 吃完饭天开始下起了小雨 距离今天的目的地Nurmes还有120公里

澜起科技被韩国调查，已经充分说明了澜起在内存接口方面的实力。外加CXL & retimer 这个超级需求跑道，还要叠加 PCIe retimer。scale up绕不过去的两大环节。