AI時代先進封裝發展趨勢沙龍紀要

老虎說芯|Tiger Chip|

2024-08-13 12:05:07 657

今天上午在深圳搞了一場封裝沙龍，探討先進封裝的發展趨勢，來了很多產業大佬。紀要如下：

摩爾定律從1965年提出來后，發展了接近60年。不過自2005年后發展速度已經放緩，但還在延續，臺積電最新的制程已經來到2納米。

大芯片（CPU、GPU、AI芯片）存在三座大山：面積墻、功耗墻、存儲墻。存儲墻是因為處理器速度太快，存儲DRAM帶寬增長太慢導致。HBM就是針對存儲強問題誕生的，DRAM和DRAM之間通過混合鍵合的方式形成，目前做的最好的是海力士，其次是三星、美光，國內長鑫存儲也在發力這塊。

面積墻是AI對算力要求越來越高，GPU、CPU面積越做越大，但生產芯片的光罩面積存在上限導致。

然而，芯片面積越大，制造的良率越低，芯片的成本越高。

芯片算力越高，功耗越大，功耗墻問題始終存在。

AI大模型對訓練算力的需求：一是永無止境，多多益善，算力越大，大模型優化越好；二是算力提升的速度遠超摩爾定律的發展，所以GPU芯片需求很*盛，僅靠傳統的制程微縮難以滿足AI算力需求。

先進封裝就是當下提升算力、帶寬以及解決存儲墻、功耗墻和面積墻的重要方式之一。2.5D/3D等先進封裝未來的需求很*盛。

當前，先進封裝市場仍然被日月光、安靠、臺積電等主導。

2.5D/3D先進封裝未來的發展趨勢：bump做小，bump之間的間距做小，布線的線寬線距做小，W2W、D2W、D2D的堆疊間距做小。

2.5D/3D先進封裝的核心技術包括bump、TSV、RDL等。

由于AI算力需求爆發，臺積電的COWOS封裝當前供不應求，還在持續擴產。

HBM技術解決了內存的帶寬問題，特點是高速、高帶寬，能夠滿足大模型訓練要求，目前已經演進到第四代。HBM的核心技術包括TSV、BUMP、Wafer支撐系統、芯片堆疊/底部填充、鍵合等。

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