人工智能 (AI) 正重塑半導(dǎo)體版圖，不僅自身快速增長，還成為推動(dòng)移動(dòng)設(shè)備、汽車、互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)等領(lǐng)域創(chuàng)新的催化劑。技術(shù)領(lǐng)先企業(yè)正走在轉(zhuǎn)型的最前沿，積極開發(fā)對 AI 半導(dǎo)體至關(guān)重要的下一代封裝技術(shù)。

面對龐大的數(shù)據(jù)處理需求，AI 推動(dòng)了特殊的芯片架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)的快速高效處理。 在各大數(shù)據(jù)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(yùn)算和推理，應(yīng)用范圍涵蓋 AI 聊天機(jī)器人等。在計(jì)算方面，各種設(shè)備依賴 NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）等高效能芯片，實(shí)時(shí)做出明智決策，從而推動(dòng)汽車、智能相機(jī)和移動(dòng)設(shè)備等的創(chuàng)新應(yīng)用。

這種計(jì)算架構(gòu)的轉(zhuǎn)變依賴先進(jìn)封裝技術(shù)。先進(jìn)封裝通過邏輯芯片與存儲(chǔ)器的緊密集成來提供更高的計(jì)算性能和更低的能耗，以支持復(fù)雜的計(jì)算。

為什么異構(gòu)集成是高效能的關(guān)鍵

隨著晶體管數(shù)量不斷增加，復(fù)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(chuàng)新正在走向多元化。高數(shù)值孔徑極紫外光 (NA EUV) 光刻技術(shù)，以及柵極全環(huán)電晶體 (GAA) 等晶體管新設(shè)計(jì)，繼續(xù)推動(dòng)先進(jìn)制程的發(fā)展。背面供電網(wǎng)絡(luò) (BPDN) 可提供更穩(wěn)定的電源，提高整體性能。而創(chuàng)新的半導(dǎo)體封裝技術(shù)，發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

半導(dǎo)體封裝技術(shù)不再僅僅是保護(hù)和連接芯片，而是進(jìn)一步成為驅(qū)動(dòng)器件性能的關(guān)鍵。異構(gòu)集成是這一轉(zhuǎn)變的核心，將多個(gè)芯片集成到單個(gè)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(gè)芯片上，一方面可以滿足要求，另一方面無需完全依賴傳統(tǒng)的線寬微縮。

先進(jìn)封裝技術(shù)驅(qū)動(dòng)

AI 芯片變得越來越復(fù)雜，有人預(yù)計(jì)到本世紀(jì)末，單個(gè)芯片的封裝將包含多達(dá)1 萬億個(gè)晶體管。先進(jìn)封裝通過集成計(jì)算芯片和存儲(chǔ)器來支持這種發(fā)展。

高帶寬內(nèi)存 (HBM) 發(fā)揮著關(guān)鍵作用。HBM 通過垂直堆疊存儲(chǔ)器并將其放置在GPU 附近，從而減少延遲并加快數(shù)據(jù)傳輸速度，同時(shí)降低功耗。中介層和基板加速元件之間的通信。許多現(xiàn)代 AI 設(shè)計(jì)中，封裝芯片包含數(shù)百個(gè)邏輯和存儲(chǔ)芯片，滿足規(guī)格要求。

先進(jìn)的封裝技術(shù)將 GPU 和 HBM 集成到單個(gè) AI 芯片封裝中，其中介質(zhì)層和 IC 基板促進(jìn)了芯片之間的通信和數(shù)據(jù)傳輸。

為了支持不斷增長的芯片需求和半導(dǎo)體芯片演變帶來的要求，業(yè)界正在推進(jìn) 2D、2.5D 和 3D 封裝架構(gòu)。其中，2D 封裝架構(gòu)將芯片并排排列在基板，2.5D 封裝架構(gòu)將芯片排列在中間層，而3D封裝架構(gòu)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(xué)元件等技術(shù)有助于提高互連密度并改善系統(tǒng)性能。這些創(chuàng)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(guān)鍵。

先進(jìn)封裝創(chuàng)新為制造業(yè)帶來挑戰(zhàn)

隨著封裝變得越來越復(fù)雜，封裝制造也面臨著各種挑戰(zhàn)。每個(gè)封裝承載的芯片設(shè)計(jì)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(xiàn)，都對封裝提出了更高的要求。

晶片互連是指從焊料凸點(diǎn)到銅柱、微凸點(diǎn)到混合鍵合，隨著這些互連縮小，缺陷尺寸和差別也會(huì)越來越小。由于這種演變，制造業(yè)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(shù)量的增加，潛在的風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)隨之增加。單個(gè)芯片或互連故障可能會(huì)影響整個(gè)多晶體封裝，導(dǎo)致價(jià)值不菲的產(chǎn)量損失。這種環(huán)境下，更嚴(yán)格的制程控制成為確保高良率和可靠性的關(guān)鍵。

異構(gòu)集成帶來的挑戰(zhàn)與前道半導(dǎo)體制造的挑戰(zhàn)類似，需要更高的缺陷測量靈敏度和更嚴(yán)格的測量精度。KLA 應(yīng)對上述挑戰(zhàn)的方法是采用全面的先進(jìn)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(jìn)封裝的復(fù)雜性而設(shè)計(jì)，不會(huì)影響質(zhì)量。

2.5D 和 3D 封裝架構(gòu)的發(fā)展帶來了新的良率挑戰(zhàn)，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(yù)測全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)規(guī)模將擴(kuò)大到 1 萬億美元，增長將由各種應(yīng)用推動(dòng)，包括從數(shù)據(jù)中心到邊緣設(shè)備不斷增長的AI 需求。AI 需要卓越的計(jì)算能力和優(yōu)化的電源使用，從而突破半導(dǎo)體芯片設(shè)計(jì)和集成的極限。

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

數(shù)據(jù)中心和HPC環(huán)境中，AI的發(fā)展也推動(dòng)了光學(xué)和共封裝光學(xué)元件的發(fā)展，以提高數(shù)據(jù)傳輸速度和能源效率。量子計(jì)算仍處于早期階段，但最終可能會(huì)重塑 AI 的計(jì)算方式。

半導(dǎo)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(guān)鍵。在摩爾定律的盡頭，先進(jìn)封裝已成為滿足下一代半導(dǎo)體設(shè)備要求的關(guān)鍵。

KLA 在制程、制程控制和客戶協(xié)作方面擁有深厚的專業(yè)知識(shí)，正在幫助半導(dǎo)體行業(yè)塑造未來。AI 重新定義了可能性，而支持 AI 的技術(shù)也必須同樣快速地發(fā)展。KLA 的工程師、物理學(xué)家和數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)深知此次轉(zhuǎn)型的規(guī)模和意義，他們正在幫助塑造 AI 時(shí)代半導(dǎo)體創(chuàng)新的未來——先進(jìn)封裝在這個(gè)時(shí)代發(fā)揮著關(guān)鍵作用。