在10月29日至30日于深圳舉辦的第四屆SEMI大灣區產業峰會上ASMPT集團半導體事業部副總裁，奧芯明半導體設備技術有限公司首席商務官、先進封裝研發中心負責人薛晗宸先生在開幕式上發表了題為《AI時代對半導體應用及先進封裝發展的推動》的演講，從產業趨勢、技術突破、解決方案及本土化實踐四大維度，深入剖析了AI如何重構半導體生態，并指出異構集成（HI）將成為后摩爾時代的核心驅動力，為大灣區乃至全球半導體產業發展提供了清晰的技術路徑與市場方向。
AI重構半導體格局：需求分化下的“算力競賽”
薛晗宸在演講開篇明確指出，AI時代才剛剛拉開序幕，但其對半導體產業的重構已進入深水區。他引用麥肯錫數據顯示，2024-2030年全球半導體市場將呈現顯著的“AI與非AI分化”特征：AI驅動的數據中心算力芯片（+18.3%）及存儲芯片（+16.8%）增長迅速，而傳統消費電子（+6.9%）、通信（7.6%）等芯片市場的增速相對平淡。這一差距的核心驅動力，正是AI算力需求的指數級增長。
今年以來，AI大廠通過合縱連橫、形成了“AI巨頭生態深度綁定”的模式。例如：一方面，英偉達對OpenAI投資高達1000億美元，另一方面，OpenAI采購數百萬顆英偉達GPU以支撐大模型訓練；同時，OpenAI還與AMD達成合作，計劃部署6吉瓦（GW）規模的AMD GPU，并與甲骨文簽署3000億美元的云計算協議。
“從云端數據中心到邊緣終端，AI正在重塑每一個計算場景。”薛晗宸指出，云端AI作為算力核心，已推動數據中心芯片進入“每代性能翻倍”的升級周期。與此同時，邊緣AI的崛起進一步擴大了半導體應用邊界。從自動駕駛、AI手機、AR/VR終端到人形機器人，邊緣場景對“低延遲、高集成、小尺寸”芯片的需求，正倒逼半導體產業從“單一芯片性能提升”轉向“系統級集成優化”。薛晗宸以5G與AI的協同為例指出，5G 時代邊緣與云端的算力需求比約為2.5:1，而AI時代這一比例將維持甚至擴大，“這意味著先進封裝不再是‘可選技術’，而是支撐AI全場景落地的‘必選項’”。
后摩爾時代破局：異構集成成先進封裝核心引擎
當摩爾定律因物理極限（如光刻精度、量子隧穿效應）與經濟成本（單代工藝研發成本超50億美元）逐漸放緩，半導體產業如何尋找新的增長曲線？薛晗宸給出的答案是“異構集成（HI）”。
“從系統級芯片（SoC）到異構集成（HI），從單一印刷電路板（PCB）到多芯片模塊（MCM）/ 系統級封裝（SiP），這是產業發展的必然選擇。”薛晗宸解釋道，異構集成的核心價值在于“打破單一芯片的限制”：通過將不同工藝、不同功能的芯片（如邏輯芯片、存儲芯片、射頻芯片）集成在同一封裝內，可實現“降低非重復性工程（NRE）成本30%以上、縮短產品上市時間40%、支持超光刻尺寸設計”等多重優勢。以臺積電的3DFabric技術為例，其通過2.5D/3D堆疊、硅通孔（TSV）、混合鍵合（Hybrid Bonding）等技術，已實現芯片互聯密度的指數級提升，而英特爾的Foveros、EMIB等技術也在高算力場景中廣泛應用。
行業數據進一步印證了HI的增長潛力。據Yole 2025年報告顯示，2024年全球先進封裝市場規模達510億美元（占整體封裝市場的48%），而其中以2.5D/3D和扇出型封裝為主的異構集成貢獻了37.2%的收入，2025-2030年的CAGR將達到13%，遠超先進封裝整體7.3%的增速。“如果說先進封裝是半導體產業的‘第二增長曲線’，那么HI就是這條曲線的核心引擎。”薛晗宸強調，未來5年，隨著AI芯片算力需求每3.5個月翻倍，HI技術將向“更小鍵合間距（<10 微米）、更高互聯密度（1000萬/平方毫米）、更低功耗（0.05皮焦/比特）”方向突破，成為支撐AI大模型、自動駕駛、量子計算等前沿領域的關鍵技術。
AI時代先進封裝異構集成的兩大基石：CoWoS與HBM
在AI驅動的先進封裝技術中，哪些方向最值得關注？薛晗宸將焦點集中在“晶圓級系統集成（CoWoS）”與“高帶寬內存（HBM）”兩大技術上，并將其稱為“AI芯片釋放算力的‘雙基石’”。
CoWoS技術通過將裸芯、晶圓與基板集成，解決了大尺寸、高算力芯片的散熱與互聯難題。薛晗宸以AMD數據中心APU（MI300）和英特爾HPC加速器（Ponte Vecchio）為例表示，前者采用臺積電CoWoS-S架構，集成了21組“芯粒（Chiplet）+HBM”，包括3個CPU芯粒、6個GPU芯粒通過Hybrid Bond集成成的4顆SoIC及8組HBM3內存，總鍵次數超過118次；后者則通過Foveros與Co-EMIB技術，實現了47個“瓦片（Tiles）+HBM”的集成，配合埋橋的動作總貼片次數也達到了111次。“這些案例證明，2.5D異構集成已成為AI訓練芯片的‘標配’，尤其是CoWoS架構，2024年全球CoWoS產能需求同比增長超50%，預計2026年仍將處于供不應求狀態。”
而HBM作為與CoWoS協同的關鍵技術，通過3D堆疊內存芯片，將內存帶寬提升至傳統DDR的5倍以上，同時降低功耗30%。薛晗宸指出，隨著AI大模型參數規模突破萬億級，“內存墻”已成為制約算力釋放的核心瓶頸，而HBM與CoWoS的結合，可實現“算力與帶寬的同步升級”。目前，HBM已從HBM2e向HBM3演進，單顆HBM芯片容量突破16GB，未來將向32GB、64GB升級，而ASMPT的FIREBIRD TCB系列設備已實現對HBM3的量產支持。全球部署總量超500臺，廣泛應用于CPU、GPU及HBM等場景。
除了對半導體芯片制造和封裝技術的影響，AI時代還對閃存和光通信市場產生了深遠影響。薛晗宸提到，由于AI數據中心對存儲容量和讀寫速度的高要求，NAND閃存市場在2025年9月迎來了價格大幅上漲，預計到2026年將出現NAND短缺的情況。同時，隨著AI訓練和推理任務的不斷增長，數據中心內部的流量也急劇上升，這促使光通信模塊市場快速發展，特別是800G和1.6T光模塊的出貨量預計將呈現爆發式增長，推動行業向著更前沿的共封裝光學技術演進。這些市場變化為半導體和光通信企業帶來了新的機遇和挑戰，促使它們加快技術創新和產品升級步伐，以滿足AI時代對高性能存儲和光通信的需求。
ASMPT全棧解決方案：從技術突破到本土化落地
面對AI時代先進封裝的技術需求，作為全球封裝設備龍頭的ASMPT如何賦能產業？薛晗宸詳細介紹了公司的“全棧式解決方案”，覆蓋從電鍍、晶圓切割到芯片鍵合的全環節，其中三大產品系列尤為關鍵：
一是NUCLEUS系列扇出型封裝設備，可滿足從移動終端到HPC的多場景需求；二是FIREBIRD TCB系列熱壓焊接設備，支持領先世界的無助焊劑鍵合技術，推動熱壓鍵合實現間距小至10微米甚至更低的精細凸點間距互聯，是HBM與CoWoS量產的核心設備；三是LithoBolt系列混合鍵合設備，通過自主研發的D2W（芯片到晶圓）混合鍵合技術，實現互聯密度向1000萬/平方毫米突破，鍵合間距最小可達1微米，為3DIC以及HBM的下一代技術發展奠定基礎。
“技術的價值最終要落地到產業生態中。”薛晗宸特別強調了ASMPT在中國的本土化戰略，作為ASMPT在中國市場的獨立品牌，奧芯明承載著將全球領先技術與本土化創新深度融合的使命。目前，奧芯明已在上海臨港設立近7000平方米的先進封裝研發中心，本土研發制造產品超20款，擁有650余名員工，其中研發人員占比超24%，并在全國設立10個服務點，配備500余名技術專家。同時，公司已與20余家中國本土產業鏈企業達成深度合作，覆蓋基板、材料、測試等環節，推動 “供應鏈本土化、人才本土化、技術本土化”。“大灣區是中國半導體產業的核心陣地，奧芯明將持續扎根這里，與本土企業協同創新，共同推動中國‘芯’的先進封裝能力升級。”他強調。
展望：AI與先進封裝的“雙向奔赴”
演講最后，薛晗宸對半導體產業的未來趨勢進行了展望。隨著AI從“通用大模型”向“行業大模型”滲透，半導體應用將進一步細分，而先進封裝將向“更集成、更高效、更綠色”方向發展 —— 例如，光電共封/光互聯（CPO/OIO）技術將解決數據中心的“功耗墻”，車載先進封裝將支撐自動駕駛L4/L5級需求，而混合鍵合與3D堆疊將實現“芯片即系統”的終極目標。
“AI驅動先進封裝變革，先進封裝反過來又支撐AI突破極限，這種‘雙向奔赴’將定義未來10年的半導體產業。”薛晗宸表示，奧芯明將以“賦能中國芯”為使命，持續投入研發更先進的封裝技術，推動技術創新與本土化落地，與產業一道，共建開放、協同、高效的半導體生態，為全球AI產業發展貢獻“中國方案”。
