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AI 算力潮下的半导体新战场:资策会MIC解析 2.5D/3D 高阶芯片封装发展趋势与台厂契机

李淑莲北美智权报 编辑部

随着人工智能(AI)与高效能运算(HPC)应用的快速演进,AI 运算正由兆级参数模型训练持续扩展至推论时运算、代理型 AI(Agentic AI)、混合专家模型(MoE)以及大规模 AI 采用。面对工作负载高度复杂化,传统单一芯片(SoC)微缩制程已面临物理极限与高昂成本挑战。在资策会产业情报研究所(MIC)主办的「2026跃进 AI Leap 研讨会」中,资深产业分析师李依珊发表「AI应用需求下的高阶芯片封装发展趋势」专题演讲,深入解析高阶芯片如何透过先进封装与小芯片(Chiplet)技术突破算力瓶颈,以及台湾半导体产业供应链的关键机会。

资策会产业情报研究所(MIC)资深产业分析师李依珊

关键趋势一:AI 工作负载剧增,小芯片(Chiplet)架构跃居主流

李依珊分析,AI 应用的延伸同步推升了运算核心算力、内存容量与带宽,以及芯片间的数据传输需求。若仅依赖单一大型晶粒(Die),容易因面积过大导致制造缺陷、良率下降并拉高成本。

相较之下,小芯片(Chiplet)架构将芯片功能拆分,让运算、内存、I/O 等不同单元依需求配置最适合的制程。例如:

这种模块化设计不仅能提升良率、控制成本,更保留了客制化弹性。国际大厂如 AMD(Ryzen 7 3D Cache、Instinct M1350 系列)、NVIDIA(B200)、Graphcore 及 Apple(M3 Ultra)等,皆已广泛运用横向与垂直整合的小芯片架构。

2.5D封装与3D堆栈整合有效提升AI运算效能与内存带宽;数据源:MIC,2026年9月

关键趋势二:从2.5D横向扩充到3D垂直堆栈,打造超大型系统整合平台

为实现小芯片间的高速数据交换,封装技术已由传统打线与覆晶,迈向高密度的 2.5D 与3D异质整合,各种封装技术主要特点如下:

2.5D 封装(横向整合)

透过全硅中介层(如台积电 CoWoS-S)、局部硅桥(如 Intel EMIB、台积电 CoWoS-L)或扇出型重布线层(RDL,如日月光 FOCOS-B)等架构,将运算晶粒与高带宽内存(HBM)并排整合。因应 AI GPU 整合更多运算晶粒与 HBM 的需求(如由 8 个 HBM3 扩展至 12/24 个 HBM4/HBM5),单一封装面积显著扩大,未来更将推升至晶元级系统(System-on-Wafer, SoW)平台。

3D 封装(垂直堆栈)

运用硅穿孔(TSV)与微凸块(Microbump)将逻辑芯片或 HBM 的 DRAM 晶粒上下堆栈,大幅缩短传输距离。当接点距离微缩至 10 微米以下时,无凸块的混合键合(Hybrid Bonding)技术成为关键,可显著提升互连密度与传输能效。

2.5D + 3D 复合整合

如 AMD Instinct M1350 系列,即结合 3D 垂直堆栈运算核心(XCD)与 I/O Die,再透过 2.5D 横向扩充连结 HBM,极致化传输效能与内存容量。

关键趋势三:新一代载板与光电整合(CPO)技术崛起

随着封装尺寸与传输带宽需求暴增,业界正积极寻求新材料与技术瓶颈的突破:

关键趋势四:设计思维转变,跨域共同设计与UCIe标准崛起

先进封装密度的提升,使热管理、电源完整性、讯号完整性、应力翘曲及测试难度大幅增加。传统「系统需求=>芯片设计=>封装设计=>组装验证」的依序流程,极易在后段暴露严重问题。

现今产业已走向跨域共同设计(System-Technology Co-Optimization, STCO),于设计早期即同步分析芯片/封装布局、供电、热应力与可测试性,降低迭代成本。同时,透过通用小芯片互连接口(UCIe)标准的演进(从 1.0 的 2D/2.5D 跨至 2.0/3.0 的 3D 堆栈与 64 GT/s 高带宽),让来自不同供货商与制程的小芯片得以无缝互通。

晶元代工与生态系龙头(台积电): 打造 3DFabric 整合平台(含 CoWoS、SoIC、SoW 及 COUPE 光电整合),并成立 3DFabric 联盟;数据源:MIC,2026年9月

产业布局与台湾供应链的新契机

李依珊指出,高阶 AI 芯片业者(NVIDIA、AMD)及云端 CSP 大厂自研 AI 芯片(AWS Trainium3、Google Ironwood TPU、Microsoft Maia 200、Meta MTIA 400)均将先进封装与客制化整合列为产品世代升级的核心。

先进封装已成为跨领域的系统工程,单一业者无法单打独斗。台厂在此浪潮中具备强大的整体战力:

结论

资策会 MIC 总结,高阶芯片的效能提升已从单一芯片微缩,正式转变为多芯片系统整合。2.5D 封装与 3D 堆栈不仅将持续向接点微缩、大面积化及光电整合演进,更牵动了晶圆制造、内存、载板、材料与测试等全产业链的协同升级。台湾半导体产业链透过技术平台与跨域联盟的紧密结合,将能在全球高阶芯片与 AI 应用市场中持续扮演不可或缺的核心角色。

参考数据:

  1. 资策会产业情报研究所(MIC) 资深产业分析师李依珊《AI应用需求下的高阶芯片封装发展趋势》简报数据;2026/09/09