芝能智芯出品
半导体行业，HPC（高性能计算）和AI（人工智能）是两块最主要的需求，也对半导体行业产生了巨大的的冲击。AI模型的算力需求从GPT-1到GPT-4增长了百万倍，数据处理能力的瓶颈愈发明显，而摩尔定律的放缓让传统制程技术捉襟见肘。
在这样的背景下，三星凭借HBM（高带宽内存）、3D逻辑堆叠和I-Cube等先进封装技术，为HPC和AI提供了突破性的解决方案，扇出型封装技术也是一个很重要的技术发展要点。
当然技术的进步并非一帆风顺，散热、工艺复杂性和成本等问题如影随形，我们结合技术细节和行业趋势，剖析三星在这一领域的现状、挑战与未来发展。
Part 1
HPC与AI领域的先进封装技术：
现状与挑战
HPC和AI对算力和数据吞吐量的需求激增，半导体行业正从“制程主导”转向“封装驱动”的发展模式。
三星在HBM、3D逻辑堆叠和I-Cube等技术上的布局，不仅展示了其技术实力，也凸显了先进封装在突破性能瓶颈中的核心作用。然而，这些技术的实现与推广并非坦途，散热、可靠性与成本问题成为亟待解决的关键。
● HBM技术：内存带宽的突破性解决方案
高带宽内存（HBM）是HPC和AI应用中解决内存带宽瓶颈的核心技术。AI训练和推理的算力需求高度依赖内存带宽，而传统DRAM难以满足这一要求。
三星在HBM领域的进展显著：2023年7月，其HBM3 12H实现量产，堆叠高度和性能达到新高峰；HBM4 16H的混合铜键合（HCB）技术也在研发中，目标是进一步提升带宽和堆叠能力。
HBM-TCB（热压键合）技术通过非导电膜（NCF）实现12H量产，并推出了16H样品。与传统Mass Reflow-Molded Underfill（MR-MUF）相比，TCB技术将芯片厚度降低15%，键合间隙更小，凸点密度显著提升，热阻降低35%，从而优化了电气性能和散热能力。
HBM-HCB技术则更进一步，已开发出12H和16H样品，热阻较TCB降低20%，堆叠能力更强，为下一代高带宽需求奠定了基础。
HBM技术的堆叠层数增加带来了散热难题。热量的垂直传递在高堆叠设计中尤为突出，HCB技术优化了热阻，整体热管理仍需创新，例如引入微流体冷却或新型导热材料。工艺复杂性显著推高了成本。
以16H为例，凸点密度的提升对键合精度要求极高，良率波动可能导致成本失控。三星需在散热设计、工艺优化和定制化HBM的市场化应用上寻求平衡，以满足不同客户的需求。
● 3D逻辑堆叠技术：高密度集成的未来方向
3D逻辑堆叠技术通过垂直集成实现高I/O密度和精细间距，是HPC和AI异构集成的关键路径。
三星基于TCB的25um间距技术已实现量产，I/O密度比MR-CUF高2倍，热阻降低5%，生产效率也更优。
而更前沿的3um间距3D HCB技术已完成验证，I/O密度提升70倍，功率降低33%，为高集成度和低功耗设计提供了可能性。这一技术的应用前景广阔，尤其是在未来SF4/5节点的HPC芯片中。
3D堆叠技术的散热和可靠性问题不容忽视。垂直堆叠导致热量集中在芯片内部，传统风冷或液冷方案难以应对高密度热流。
3um间距的超精细工艺对设备和材料要求极高，微小偏差可能引发信号衰减或短路。
可靠性测试也是一大难点，尤其是在高温高湿环境下，芯片的长期稳定性需进一步验证。
三星需加大在热管理（如3D热仿真）和测试方法（如加速老化测试）上的投入，以确保技术的产业化落地。
● I-Cube技术：AI数据中心的集成利器
I-Cube技术通过大尺寸中介层和多芯片集成，满足AI数据中心对高带宽、低延迟的需求。
I-Cube S（硅中介层）已开发完成，而I-Cube E/R（面板级RDL中介层）正在研发中。I-Cube E采用硅桥加RDL结构，将生产从晶圆级提升到面板级，效率显著提高，同时在112G SerDes下实现低损耗，满足高速数据传输需求。
面板级工艺的复杂性是大尺寸中介层面临的主要障碍。翘曲和应力问题难以避免，对位精度偏差可能影响信号完整性。
此外，初期设备投入和工艺调试成本较高，限制了成本效益。三星需在提升良率和优化生产流程上发力，以实现I-Cube技术在AI数据中心的大规模应用。
Part 2
移动AI领域的先进封装技术：
灵活与低功耗的平衡
移动AI对封装技术提出了独特要求：既需高性能以支持复杂计算，又需低功耗和优异散热以适应紧凑设计。三星的扇出型封装技术和异构集成生态系统在这一领域表现突出，为移动AI提供了灵活且高效的解决方案。
● 扇出型封装技术：移动AP的性能加速器
扇出型封装（Fan-Out PKG）技术自2023年起用于移动AP量产，采用芯片后装和双面RDL的FOWLP技术。与传统方案相比，其工艺周转时间（TAT）提高33%，架构设计更灵活，热阻降低45%，显著提升了散热能力。
针对低功耗宽I/O内存，三星推出多芯片堆叠FOPKG技术，通过高纵横比铜柱（AR>6:1）和精细间距RDL，I/O密度提升8倍，带宽提高2.6倍，生产率比垂直引线键合高9倍。
扇出型封装优势显著，移动设备对功耗和散热的敏感性要求其在高密度互连中解决材料匹配问题，例如热膨胀系数（CTE）的不一致可能导致应力累积。
此外，随着移动AI算力需求增长，扇出型封装的扩展性需进一步优化。三星可通过材料创新（如低CTE基板）和模块化设计提升技术的适应性。
● 异构集成生态系统：协作驱动创新
三星构建的异构集成生态系统涵盖EDA工具供应商（如Cadence、Synopsys）、OSAT（如ASE、Amkor）和PCB制造商（如IBIDEN），为技术开发提供了全面支持。
EDA工具在布局布线（P&R）、信号完整性分析（PSI）等方面确保设计可靠性，OSAT和PCB厂商则加速了封装与组装的产业化。
生态系统的协同依赖技术标准的统一，接口不匹配可能延缓开发进度。
此外，IP共享与保护的平衡是一大难题，如何在开放创新与保护核心技术间找到平衡值得深思。三星需完善协作机制，提升生态系统的响应速度和灵活性。
小结
三星在HPC与AI时代的先进封装技术有了很好的基础，通过HBM、3D逻辑堆叠、I-Cube和扇出型封装等技术的持续突破，三星的异构集成生态系统进一步加速了技术落地。
通过提升堆叠层数、优化间距和扩大中介层尺寸，继续引领半导体封装技术的发展。散热瓶颈、工艺复杂性和成本控制等挑战仍需行业共同应对。
原文标题 : 三星的先进封装技术：应对高性能计算与AI的挑战
