当大模型的参数规模突破万亿级别，当单颗GPU的算力加大，半导体产业的竞争焦点正在发生一场静默的转移。过去几年，所有人的目光都集中在制程微缩——从7nm到5nm再到3nm，每一代节点的突破都牵动全局。然而，随着摩尔定律的放缓与芯片制造成本的指数级攀升，单纯依靠缩小晶体管尺寸来提升性能的路径已显疲态。此时，先进封装技术异军突起，成为延续算力增长曲线的关键杠杆。而引爆这一需求的导火索，正是AI加速器的规模化放量。下面就跟电子设备展小编一起了解下吧。
一、 电子设备展浅谈AI加速器：先进封装需求爆发的推力
AI训练与推理任务对算力的贪婪几乎是永无止境的。以英伟达H100/B200为代表的AI GPU，其内部集成的晶体管数量已超过2000亿个，单颗芯片的功耗突破700W。在这样的密度与功耗下，传统单片式SoC的设计思路遇到了两堵墙：一是光刻机的物理范围，单次曝光面积无法无限扩大；二是散热瓶颈，热量集中在小面积芯片上难以导出。
先进封装技术恰好提供了绕过这两堵墙的路径。通过将多个较小尺寸的芯粒（Chiplet）通过高密度互连整合在一个封装体内，AI加速器可以实现“化整为零”的制造策略——每个芯粒采用非常适合其功能的成熟制程，再通过先进封装实现高性能互联。这种方案不仅降低了单颗大芯片的制造难度与良率损失，还允许混搭不同制程节点（如逻辑芯粒用5nm、SRAM用7nm、I/O用12nm），从而实现性能与成本的帕累托优化。
正是AI加速器的这一结构性需求，推动了2.5D/3D封装、硅中介层、混合键合等先进封装技术的快速产业化。可以说，没有AI芯片的算力饥渴，先进封装可能至今仍是封测厂角落里的小众业务。
二、 电子设备展浅谈技术路线分化：三大阵营各显神通
面对汹涌而来的市场需求，全球半导体巨头纷纷押注不同的先进封装技术路线，形成了三足鼎立的竞争格局。
台积电的CoWoS/Chiplet路线是目前AI芯片封装的事实标准。其核心是通过硅中介层实现多个芯粒之间的超高密度互连，线宽线距可以达到亚微米级别。CoWoS-S（带硅中介层）与CoWoS-R（带有机中介层）分别对应不同层次的性能与成本需求，覆盖从先进AI加速器到边缘推理芯片的广泛区间。台积电的策略是将封装视为晶圆制造的自然延伸，通过“前道工艺”的精度优势建立壁垒。
英特尔则力推EMIB与Foveros技术。EMIB（嵌入式多芯片互连桥）采用嵌入基板中的小型硅桥来实现芯粒间的高速通信，无需占用整个中介层面积，在成本与灵活性上具有独特优势。而Foveros则是真正的3D堆叠方案，将逻辑芯片与存储器垂直堆叠，大幅缩短信号传输距离。英特尔的策略更强调“系统级优化”——通过封装技术将计算、存储、互联融为一体。
日月光等封测代工厂则聚焦于扇出型封装（Fan-Out）与系统级封装（SiP）。这类方案虽不如前两者，但在成本控制与多芯片异构集成方面拥有丰富经验，特别适用于物联网、汽车电子等对性价比敏感的领域。
