简介人工智能（AI）、物联网（IoT）和大数据的融合正在开创全新的智能时代，以智能解决方案改变各行各业。人工智能芯片在支持人工智能学习和推理计算方面发挥着非常重要的作用，可实现各行各业的多样化应用。

本文探讨了人工智能芯片应用和封装技术的发展趋势，揭示了这一领域的进步。
人工智能学习和推理人工智能学习包括使用大型数据集对机器进行训练，以建立规则模型，然后通过人工标注的数据对其进行验证和完善，以提高准确性。在此过程中，人工智能芯片支持参数修改和模型优化的计算需求。相反，人工智能推理涉及应用所学模型对新样本进行分类或识别未见物体。这就需要具有高计算能力的人工智能芯片来执行快速推理，例如自动驾驶汽车中的实时物体检测。

人工智能芯片类型多样，CPU、GPU、FPGA各具特色，但ASIC专为AI计算设计，性能卓越。在数据中心AI工作负载中，GPU加速系统凭借出色的并行处理能力和可编程性占据主导，尽管功耗稍高。选择合适的芯片架构，是提升AI性能的关键。

云和边缘/终端应用对AI芯片需求各异。云学习推理依赖GPU、ASIC等高性能芯片，而边缘和终端则青睐低功耗、任务优化的AI芯片。各大公司针对云、边缘和终端制定不同战略，以匹配不同应用需求，确保高效、精准的解决方案。

人工智能芯片已深入汽车、医疗与智能家居领域。在汽车中，它通过环境感知、定位、驾驶员行为监控和智能座舱助手，大幅增强驾驶安全与车内体验，展现强大应用价值。

人工智能芯片革新医疗保健，实现精准运动分析、脑机接口及虚拟训练，优化管理、提升运动表现，并加强医疗护理。

智能家居系统正融入集成语音和图像识别功能的人工智能芯片，实现单芯片解析语音命令、消除噪音及面部识别，引领智能生活新潮流。

人工智能芯片封装正迎来革新，随着其功能与复杂性的跃升，封装互连密度和电极间距要求激增。从焊线到倒装芯片，再到先进的2.5D/3D封装技术，每一次变革都标志着行业的前行。高性能计算、5G及AI应用迫切需求更高的晶体管密度，而先进封装技术正是通过减少间距、实现三维堆叠，既降低功耗又提升计算密度与性能，成为行业发展的关键引擎。

2.5D/3D封装技术显著提升芯片集成度。2.5D封装采用内插层和微凸块实现紧密集成，而3D封装则通过垂直堆叠芯片，极大增加集成密度，容纳更多功能芯片，缩短信号传输距离，降低功耗，远超传统SiP解决方案。

顶尖半导体制造商与封装厂正大力投资先进封装技术，坚信其作为后摩尔定律时代半导体发展的核心动力，展现巨大潜力。

数据中心AI芯片封装：高端GPU运用集成HBM的CoWoS封装，确保卓越计算性能与内存带宽。HBM作为堆叠式DRAM芯片，借助硅通孔与高密度互连电极，实现高速数据传输，满足AI工作负载需求。

边缘人工智能芯片封装革新：华邦与华虹半导体等领先制造商，推出处理芯片上堆叠定制DRAM的突破方案。相较SRAM方案，此技术不仅增大高速缓存容量，更确保数据访问速度，以低成本实现中端算力飞跃，引领边缘AI应用新纪元。

垂直晶体管堆叠：未来芯片技术的新纪元。随着摩尔定律逼近极限，IRDS揭示垂直堆叠为关键突破。从2028年起，FinFET和全栅极（GAA）结构将迈向CFET和三维超大规模集成电路，引领10纳米尺度下的精准垂直堆叠与互连。先进的三维封装技术将开启性能飞跃，塑造未来芯片行业的崭新格局。

GAA晶体管引入，对高纵横比加工和垂直沟道形成构成挑战。针对CFET沟道堆叠，已提出晶圆键合、层转移技术等创新解决方案，引领技术前沿。

先进封装技术如纳米级硅通孔（TSV）对从芯片背面连接电源轨至晶体管层至关重要，尤其在设计采用垂直晶体管堆叠与分离信号电源网络时。

结论与建议在汽车电子、数据中心和无线通信等行业长期需求的推动下，半导体行业预计将在 2024 年实现正增长。支持人工智能学习和推理计算的人工智能芯片是人工智能物联网应用的重要硬件基础。先进的封装技术在实现人工智能芯片的功能集成、性能提升和晶体管堆叠方面发挥着重要的作用。
封装公司应重点开发具有灵活配置的模块化人工智能芯片解决方案，以满足定制规格，同时保持成本效益。根据成本考虑，将芯片集成到电路板上或利用先进封装实现芯片集成，可分别提供便捷和紧凑的解决方案。
随着下一代高性能计算芯片向垂直晶体管堆叠和背面配电网络发展，能够在 10 纳米尺度上实现精确三维芯片堆叠和互连的先进封装技术将变得越来越重要，这也为封装行业带来了机遇和挑战。
 

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