人工智能芯片先进封装技术的发展现状

随着人工智能技术的快速发展，AI芯片作为支撑AI算法运行的核心硬件，其性能要求日益提高。传统的芯片封装技术主要关注芯片的保护和连接，已难以满足AI芯片对高性能、低功耗和高集成度的要求，因此先进封装技术应运而生。

一、技术类型不断丰富

目前，人工智能芯片先进封装技术主要包括2.5D封装、3D封装、扇出型封装（Fan - Out Packaging）以及异质集成封装等。

• 2.5D封装技术：是一种将多个芯片或芯片组件水平排列在同一平面上，并通过硅中介层（Silicon Interposer）实现互连的技术。硅中介层上集成了高密度的布线层和微凸点，实现了芯片间的高速数据传输。这种封装方式不仅提高了芯片的集成度，还降低了互连延迟，提升了AI芯片的整体性能。

• 3D封装技术：与2.5D封装技术相比，3D封装技术进一步实现了芯片在垂直方向上的堆叠。通过采用通孔（Through - Silicon Via，TSV）技术，将不同层次的芯片或组件垂直互连，实现了更紧密的集成和更短的互连距离。这种封装方式显著提升了AI芯片的集成度和性能，还有效降低了功耗和散热问题。

• 扇出型封装技术：这是一种新型的封装技术，它通过重构芯片的封装结构，实现了更小的封装尺寸和更高的I/O密度。在这种封装方式中，芯片的I/O引脚被重新布局在封装基板的边缘，形成了扇出型结构。这种结构提高了封装的可靠性，还使得AI芯片能够与其他组件更紧密地集成在一起，提升了整体性能。

• 异质集成封装技术：是一种将不同材料、工艺和功能的芯片或组件集成在一起的技术。通过采用先进的封装材料和工艺，实现了不同芯片或组件之间的无缝连接和高效互操作。这种封装方式充分发挥了不同芯片或组件的优势，实现了AI芯片在性能、功耗和成本等方面的优化。

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二、市场需求推动发展

• 巨大的市场潜力：2024年，中国人工智能芯片市场规模预计将达到785亿元，未来或将保持较高增速。全球范围内，随着人工智能在各个领域如高性能计算、自动驾驶、智能家居、医疗健康、航空航天等的广泛应用，对AI芯片的需求不断攀升，从而推动了先进封装技术的发展。

• 满足高性能计算需求：在高性能计算领域，复杂的AI算法需要AI芯片具备强大的计算能力，同时在功耗、散热和集成度等方面达到优化。例如在数据中心，运行大规模的深度学习模型需要大量的算力支持，传统封装技术难以满足，先进封装技术则可以为AI芯片提供更高的计算能力和更低的功耗，以满足这类复杂AI算法的运行需求。

三、产业发展面临的挑战

• 成本限制：先进封装技术的研发和制造成本较高，这限制了其在中低端市场的应用。例如，目前CoWoS封装技术虽然是高端性能芯片封装的主流方案之一，但台积电的CoWoS先进封装价格将上涨10%-20%，较高的成本使得中小规模企业难以采用这种先进封装技术用于AI芯片生产。

• 技术难题待解：随着封装密度的增加，散热和电磁兼容等问题也日益突出。例如，在新型基板上进行先进芯片封装时，光刻胶的涂覆可能会成为瓶颈之一。同时，对于新的封装技术，可能需要升级或更换大量生产工具和材料，这对企业来说是一项巨大的投入。

芯片封装清洗介绍

·         合明科技研发的水基清洗剂配合合适的清洗工艺能为芯片封装前提供洁净的界面条件。

·         水基清洗的工艺和设备配置选择对清洗精密器件尤其重要，一旦选定，就会作为一个长期的使用和运行方式。水基清洗剂必须满足清洗、漂洗、干燥的全工艺流程。

·         污染物有多种，可归纳为离子型和非离子型两大类。离子型污染物接触到环境中的湿气，通电后发生电化学迁移，形成树枝状结构体，造成低电阻通路，破坏了电路板功能。非离子型污染物可穿透PC B 的绝缘层，在PCB板表层下生长枝晶。除了离子型和非离子型污染物，还有粒状污染物，例如焊料球、焊料槽内的浮点、灰尘、尘埃等，这些污染物会导致焊点质量降低、焊接时焊点拉尖、产生气孔、短路等等多种不良现象。

·         这么多污染物，到底哪些才是最备受关注的呢？助焊剂或锡膏普遍应用于回流焊和波峰焊工艺中，它们主要由溶剂、润湿剂、树脂、缓蚀剂和活化剂等多种成分，焊后必然存在热改性生成物，这些物质在所有污染物中的占据主导，从产品失效情况来而言，焊后残余物是影响产品质量最主要的影响因素，离子型残留物易引起电迁移使绝缘电阻下降，松香树脂残留物易吸附灰尘或杂质引发接触电阻增大，严重者导致开路失效，因此焊后必须进行严格的清洗，才能保障电路板的质量。

·         合明科技运用自身原创的产品技术，满足芯片封装工艺制程清洗的高难度技术要求，打破国外厂商在行业中的垄断地位，为芯片封装材料全面国产自主提供强有力的支持。