大算力时代，再说先进封装

一直以来，先进制程技术一直被认为是推动高算力芯片的最终途径，但随着制程技术越来越接近物理极限，微缩工艺的发展空间越来越小。并且近两年的AI浪潮对算力的需求更为急切，芯片封装技术因此被认为能解燃眉之急的近水源，而其中先进封装是重点。

近日，中国半导体行业协会IC设计分会理事长/清华大学集成电路学院教授魏少军博士、台积电(中国)有限公司副总经理陈平博士、长电汽车事业部郑刚等人不约而同坦露了先进封装的重要性以及摩尔定律的延续问题。业界人士认为，为应对当下所需，芯片制程技术需要在微缩工艺和先进封装之间取得平衡，以满足不断增长的算力需求。

关于摩尔定律：要有信心，其在当代依旧有很强适用性

近年来关于“摩尔定律已死”、“摩尔定律不再适用”等言论不绝于耳，说出这句话的也包括摩尔本人。对此，魏少军表示，早在1997年，就有人以半导体材料铝、铜污染太大不行，设备器件结构漏电太严重不行，光刻技术最多做到100纳米的波长等理由断定摩尔定律即将过时，但在时间长河里，大马士革的镶嵌技术解决了铜互联的问题，后来的高速金属栅解决漏电问题，而在镜头和硅片之间放点儿水就解决了树脂光圈的问题。

一直发展至今，摩尔定律面临过各种各样的考验，但其依旧有着很强的适用性。魏少军呼吁大家要对半导体有信心，对摩尔定律有信心，

陈平博士提到，OpenAI CEO奥特曼曾预测，对于AI时代的摩尔定律来说，集成电路上可以容纳的晶体管数目在大约每18个月会增加一倍。其发展周期与此前摩尔定律中的18～24个月相比，略微超前。随着AI时代的到来，摩尔定律的演进反而有所提速。其认为，如果我们用能效比去看，其实我们一直在摩尔定律这条曲线上，而且往前还必须沿着这个曲线前进。

魏少军：包括先进封装在内的多种智能化技术助力半导体发展

魏少军表示，当前依靠工艺技术进步几乎无法实现更高性能的计算，特别是从现有计算芯片的主流路线推演，已难以满足Z级超算的性能、功耗和成本需求，需要研发新的计算芯片架构来应对智能化、大算力的新挑战。

魏少军提到，除了缩小芯片制程外，还可以利用三维混合键合技术对存储器晶圆和逻辑电路晶圆进行异质集成，从而提升芯片的算力。这种集成方式对于逻辑电路的晶圆没有代工厂及工艺节点的限制要求，具有更高的灵活性和适应性。而存储器晶圆由DRAM晶圆厂制造，保证了存储器的品质和性能。混合键合晶圆加工则在晶圆代工厂制造完成，实现了工艺的高效整合。这种集成方式将不同工艺的晶圆优势结合起来，提升了芯片的性能和功能，满足了人工智能等领域对于高算力和低能耗的需求。

魏少军认为，为了增强芯片的灵活度，实现算力的合理分配，还可以将软件定义芯片与异质堆叠集成相结合，构建软件定义近存计算芯片技术。软件定义芯片是一种先进的芯片设计技术，通过将任务处理空间并行化，实现硬件资源的时分复用，从而提高了芯片的处理效率和性能。而异质堆叠集成技术则通过将存储单元和计算单元紧密集成在一起，缩短了数据传输距离，降低了数据传输能耗，进一步提升了芯片的性能。这种技术能够更好地满足AI时代对算力和能效比的要求，同时也提高了芯片的安全性。

陈平：生成式AI或是划时代颠覆式的应用，先进封装值得关注

陈平博士表示，我们有预估到生成式AI未来的过热，但实际上还是低估ChatGPT应用对于未来的意义，“生成式AI它的重要意义不亚于PC或者互联网，甚至瓦特蒸汽机，是一个划时代颠覆式的应用”。

陈平认为，在关注芯片制程缩小的同时，也要关注芯片的算力和能效比，包括新型晶体管和材料、光刻技术和DTCO（设计与工艺协同优化）的进步、电路和架构的创新、先进封装和STCO（系统工艺协同优化）以及软件优化等。这些因素的协同作用将推动半导体技术的不断进步，实现更高性能、更低功耗和高能效比的芯片设计。

此外，长电科技汽车电子事业部副总裁、总经理兼长电汽车电子上海有限公司总经理郑刚也表示，“Chiplet封装将会是先进封装技术的重要发展方向，可以把不同类型的芯片和器件集成在一起，以实现更高性能、更低功耗和更好的可靠性。”

值得注意的是，除长电科技外，国内几大封装公司也在近期披露了其2.5D、3D封装技术的相关进展。此外，Chiplet等先进封装也给了半导体IP、EDA公司发展新机会。