人工智能 (AI) 正重塑半導體版圖，不僅自身快速增長，還成為推動移動設備、汽車、互聯網和工業等領域創新的催化劑。技術領先企業正走在轉型的最前沿，積極開發對 AI 半導體至關重要的下一代封裝技術。

面對龐大的數據處理需求，AI 推動了特殊的芯片架構，實現大量數據的快速高效處理。 在各大數據中心中，GPU 或 AI 加速器等高效能 AI 芯片支持大量語言模型的運算和推理，應用范圍涵蓋 AI 聊天機器人等。在計算方面，各種設備依賴 NPU（神經網絡處理器）等高效能芯片，實時做出明智決策，從而推動汽車、智能相機和移動設備等的創新應用。

這種計算架構的轉變依賴先進封裝技術。先進封裝通過邏輯芯片與存儲器的緊密集成來提供更高的計算性能和更低的能耗，以支持復雜的計算。

為什么異構集成是高效能的關鍵

隨著晶體管數量不斷增加，復雜性也越來越高，摩爾定律縮放的成本也在不斷增加。因此，創新正在走向多元化。高數值孔徑極紫外光 (NA EUV) 光刻技術，以及柵極全環電晶體 (GAA) 等晶體管新設計，繼續推動先進制程的發展。背面供電網絡 (BPDN) 可提供更穩定的電源，提高整體性能。而創新的半導體封裝技術，發揮著關鍵作用。

半導體封裝技術不再僅僅是保護和連接芯片，而是進一步成為驅動器件性能的關鍵。異構集成是這一轉變的核心，將多個芯片集成到單個芯片的能力。 因此，這種模塊化方法靈活且成本低廉，將多種功能集成在封裝芯片中而不是集成在單個芯片上，一方面可以滿足要求，另一方面無需完全依賴傳統的線寬微縮。

先進封裝技術驅動

AI 芯片變得越來越復雜，有人預計到本世紀末，單個芯片的封裝將包含多達1 萬億個晶體管。先進封裝通過集成計算芯片和存儲器來支持這種發展。

高帶寬內存 (HBM) 發揮著關鍵作用。HBM 通過垂直堆疊存儲器并將其放置在GPU 附近，從而減少延遲并加快數據傳輸速度，同時降低功耗。中介層和基板加速元件之間的通信。許多現代 AI 設計中，封裝芯片包含數百個邏輯和存儲芯片，滿足規格要求。

先進的封裝技術將 GPU 和 HBM 集成到單個 AI 芯片封裝中，其中介質層和 IC 基板促進了芯片之間的通信和數據傳輸。

為了支持不斷增長的芯片需求和半導體芯片演變帶來的要求，業界正在推進 2D、2.5D 和 3D 封裝架構。其中，2D 封裝架構將芯片并排排列在基板，2.5D 封裝架構將芯片排列在中間層，而3D封裝架構將芯片垂直堆疊?；旌湘I合、嵌入式橋接器、晶圓和面板中介層、玻璃基板和共同封裝光學元件等技術有助于提高互連密度并改善系統性能。這些創新提供了多種新方法，通過縮短信號路徑來增加帶寬并降低功耗，這是 AI 成功的關鍵。

先進封裝創新為制造業帶來挑戰

隨著封裝變得越來越復雜，封裝制造也面臨著各種挑戰。每個封裝承載的芯片設計越來越多，芯片尺寸也越來越大，而特征尺寸越來越小，連接密度越來越高，加上新材料不斷出現，都對封裝提出了更高的要求。

晶片互連是指從焊料凸點到銅柱、微凸點到混合鍵合，隨著這些互連縮小，缺陷尺寸和差別也會越來越小。由于這種演變，制造業需要更靈敏的檢測和更精確的量測來保持良率。（*銅凹陷量）

隨著單一封裝中的組件和互連數量的增加，潛在的風險也會隨之增加。單個芯片或互連故障可能會影響整個多晶體封裝，導致價值不菲的產量損失。這種環境下，更嚴格的制程控制成為確保高良率和可靠性的關鍵。

異構集成帶來的挑戰與前道半導體制造的挑戰類似，需要更高的缺陷測量靈敏度和更嚴格的測量精度。KLA 應對上述挑戰的方法是采用全面的先進封裝制程控制和制程支持解決方案，這些解決方案適用于晶圓、面板和元件，并且都是針對先進封裝的復雜性而設計，不會影響質量。

2.5D 和 3D 封裝架構的發展帶來了新的良率挑戰，需要更好的制程和制程控制解決方案。

AI 需要智能集成

2024 年 11 月，普華永道預測全球半導體產業規模將擴大到 1 萬億美元，增長將由各種應用推動，包括從數據中心到邊緣設備不斷增長的AI 需求。AI 需要卓越的計算能力和優化的電源使用，從而突破半導體芯片設計和集成的極限。

AI 也在推動半導體內容的多樣化。碳化硅 (SiC) 和氮化鎵 (GaN) 等禁帶半導體可提供更高的功率、更快的速度和更好的熱轉換效率，因此這些半導體對于AI 系統高效供電的重要性日益增加。

數據中心和HPC環境中，AI的發展也推動了光學和共封裝光學元件的發展，以提高數據傳輸速度和能源效率。量子計算仍處于早期階段，但最終可能會重塑 AI 的計算方式。

半導體的未來不僅在于更小的晶體管，而且在于更智能的集成。封裝已成為高效能的關鍵。在摩爾定律的盡頭，先進封裝已成為滿足下一代半導體設備要求的關鍵。

KLA 在制程、制程控制和客戶協作方面擁有深厚的專業知識，正在幫助半導體行業塑造未來。AI 重新定義了可能性，而支持 AI 的技術也必須同樣快速地發展。KLA 的工程師、物理學家和數據科學家團隊深知此次轉型的規模和意義，他們正在幫助塑造 AI 時代半導體創新的未來——先進封裝在這個時代發揮著關鍵作用。