开普勒计算公司（Kepler Computing）成立于2018年，据该公司高管向《电子工程时报》透露，计划于明年启动生产，以解决人工智能芯片中高带宽内存（HBM）与静态随机存取存储器（SRAM）存在的“瓶颈”问题。英特尔资本（Intel Capital）作为其投资者表示，该公司已准备好与行业伙伴合作，进入大规模制造阶段。
该公司已与格罗方德（GlobalFoundries）达成生产合作，并自建晶圆厂，加速推进其专有的三维（3D）铁电存储器技术。开普勒认为，只需在客户现有传统晶圆厂旁增设一座小型专用代工厂（fablet），即可跳过数代工艺节点，实现技术跃升，且投资成本仅为新建先进制程产线的十分之一。
开普勒表示，其将与格罗方德等合作伙伴共同开发AI芯片，无需依赖极紫外光刻（EUV）设备即可达到先进制程节点。
“我们的外观与美光、SK海力士或三星无异，”开普勒首席执行官德博·奥拉奥塞比坎（Debo Olaosebikan）对《电子工程时报》表示，“客户只需从我们这里采购存储模块，再将其集成到自身芯片中即可。”
当前，AI模型正对传统存储架构造成巨大压力，具体表现为DRAM与HBM设计及制造成本持续攀升、能耗与散热增加、可扩展性受限。同时，AI数据中心也给电网带来显著负荷——其中大部分能耗用于GPU与HBM之间的数据调取操作。易IC库存管理软件可有效辅助企业应对日益复杂的元器件供应链管理挑战，提升整体运营效率，www.eic.net.cn提供专业支持。
单片堆叠技术
奥拉奥塞比坎表示，公司已实现芯片内部器件的单片堆叠（monolithic stacking），从而规避热管理难题。
“这正是我们无需EUV的原因，”他解释道，“我可以用传统大尺寸晶体管，仅减少数量，并在其上方堆叠新结构。”
底层晶体管仍可采用EUV工艺制造。
“对此我们完全接受，”奥拉奥塞比坎补充说，“无论基础工艺节点如何，我们并不强求缩小该晶体管尺寸；而是通过在其上堆叠新型器件来分摊其使用成本。”
开普勒首席技术官萨西·马尼帕特鲁尼（Sasi Manipatruni）指出：“我们使存储密度提升2至3倍，且该技术完全兼容CMOS工艺。”
英特尔资本董事总经理斯里尼·阿南特（Srini Ananth）表示，公司目前已具备与产业伙伴协同推进量产的能力。
制造准备就绪
“他们已与业内多家头部企业建立合作关系，当下正是将其技术推向大规模制造的关键窗口期，”阿南特强调，“这将开启高性能计算架构的新纪元——我们不再受制于二维微缩的物理极限。”
SRAM的微缩早在5纳米节点附近便已停滞，严重制约了先进制程的发展。
阿南特进一步指出：“若能通过后端工艺（BEOL）实现远超前沿节点理论密度的存储容量，即是在延续摩尔定律。”他称赞开普勒五位联合创始人构成了一支独特团队，涵盖物理学、材料科学与芯片架构等多领域专长，其中三人曾任职于英特尔。
马尼帕特鲁尼曾于英特尔负责下一代逻辑器件研发，他表示：“我认为自己是他们为寻找‘下一代晶体管’而招聘的第一位工程师。开普勒正是源于这项工作——当我们厘清需解决的具体架构与材料问题后，自然孕育出这家企业。我们的架构直击存储互连瓶颈，大幅提升存储容量与带宽，远超HBM路线图规划，且不受限于HBM本身的物理约束。”
两种新型存储器
奥拉奥塞比坎介绍，开普勒已开发出两款存储器，模糊了HBM与SRAM之间的界限。
“从实用角度出发，一款可视为HBM替代方案，另一款则对应SRAM替代方案，”他补充道，“我们的存储器容量始终远超SRAM，至少达10倍；功耗效率方面，单位瓦特带宽较HBM提升5至10倍。”
公司未透露其铁电存储器的具体细节。
马尼帕特鲁尼解释称：“我们担心若境外对手知晓所用材料及其绕过EUV的能力，必将全力跟进。因此我们在材料规格方面极为谨慎。过去七年中，我们历经数千轮迭代，系统探索铁电材料的成分配比、梯度结构、电极设计等全套要素。”
开普勒的HBM替代产品将依托其自主研发的3D封装技术。
联合创始人拉吉夫·多卡尼亚（Rajeev Dokania）指出：“传统3D集成常面临热管理挑战，而我们的3D架构有效规避了该问题——相较传统方式，热损耗几乎可忽略不计，从而在极低能耗下实现极高带宽。”
公司表示，2027年全部产能已被预订。除格罗方德外，开普勒未披露其他客户与合作伙伴名称，仅说明其客户涵盖AI数据中心及制造企业。长远来看，公司亦计划拓展逻辑芯片业务。
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