來源：Silicon Semiconductor

最近，由于人們對生成式人工智能 (GenAI) 的興趣日益增長，新型人工智能 (AI) 應用的迅速崛起正在對半導體行業產生巨大影響。

半導體知識產權領域的領導企業Adeia戰略副總裁Seung Kang博士表示，對計算能力的需求正在加速增長，需求將超過當前支撐當今高性能基礎設施、平臺和設備的芯片組技術的能力。

全球數字經濟的各個垂直領域幾乎都對人工智能的興趣日益濃厚，預計將推動整個半導體行業對混合鍵合技術的需求激增。

Gartner分析師表示，到2023年，用于執行AI工作負載的半導體將為半導體行業帶來534億美元的收入機會，較2022年增長20.9%。以AI為中心的半導體收入未來幾年后將繼續實現兩位數增長，到2024年將增長25.6%，達到671億美元，到2027年將達到1194億美元。

Kang表示：“人工智能正在極大地影響整個行業，它加速了對日益強大和節能的計算系統的需求，超越了現有半導體平臺的能力。具體而言，人工智能工作負載是計算密集型、要求苛刻的半導體系統，這些系統是為大規模并行計算而定制的。”

目前，此類系統的關鍵驅動因素是與高速互連相一致集成的圖形處理單元（GPU）和高帶寬存儲器（HBM）。為了滿足最先進的人工智能系統要求，需要前所未有的性能基準。在處理大型語言模型時尤其如此。然而，處理器和內存組件都面臨著基本的半導體縮放挑戰。

Kang解釋道：“GPU和人工智能定制神經處理器依賴于尖端邏輯節點，這些節點提供更小的占地面積、更低的功耗和更快的速度。隨著對計算性能的需求不斷增長，在單片芯片上實現此類處理器（即使在最先進的節點）變得越來越具有挑戰性。在這種情況下，所需的方法是以新的形式分解和重新組裝芯片，而不需要進行重大權衡”。

業界日益達成共識，混合鍵合技術將廣泛應用于處理器和HBM。與其他方法相比，混合鍵合在高密度IO（輸入輸出）、減少寄生延遲、更短的高度和改進的熱性能方面具有先天的優勢。

審核編輯 黃宇