如何选择？CoWoS封装技术路线解读与AI芯片集成方案

当AI芯片设计团队因封装技术限制无法集成更多HBM内存，或者因互连密度不足导致计算性能遇到瓶颈时，是否感到先进制程带来的优势被封装环节拖累？这种"制程先进、封装滞后"的矛盾，正是高性能芯片开发中*棘手的挑战之一。

台积电的3DFabric先进封装技术平台，特别是CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）系列技术，正在彻底改变这一局面。从支持3.3倍光罩尺寸的CoWoS-S到预计2027年实现9.5倍光罩尺寸的CoWoS-L，封装能力正在以超越摩尔定律的速度发展，为AI和HPC应用提供了前所未有的系统级集成解决方案。

为什么CoWoS技术如此重要？

CoWoS技术本质上解决了多芯片集成的物理限制问题。传统的单芯片封装方式无法满足现代AI加速器对高带宽内存（HBM）和计算核心紧密集成的需求。CoWoS通过硅中介层或有机中介层，实现了逻辑芯片、HBM存储器及I/O元件的三维集成，成为NVIDIA GPU及各种AI加速器的核心封装方案。

性能需求驱动是CoWoS发展的首要动力。AI训练和推理任务需要极大的内存带宽来支持大规模参数模型，而CoWoS封装能够将HBM内存与计算核心的距离缩短到毫米级别，显著减少了信号延迟和功耗。目前CoWoS-S已经支持3.3倍光罩尺寸的硅中介层，能够集成多颗HBM与逻辑芯片。

经济效益考量同样关键。虽然CoWoS封装增加了制造成本，但通过提高集成度和性能，降低了整体系统成本。对于需要大量HBM的AI芯片，CoWoS提供了**的性能密度和成本平衡点。

技术扩展性也是重要因素。CoWoS技术具有良好的扩展性，能够适应不同尺寸和复杂度的芯片组合，从移动设备到数据中心服务器都能找到合适的CoWoS解决方案。

CoWoS技术路线图详解

CoWoS-S：硅中介层方案

CoWoS-S基于硅中介层技术，提供*高的互连密度和性能：

• 当前能力：支持3.3倍光罩尺寸，集成8个HBM堆栈

• 技术特点：采用硅通孔（TSV）技术实现高密度垂直互连

• 应用场景：主要用于NVIDIA、AMD等高端AI加速器

• 发展路线：向更大尺寸和更高集成度发展，预计2027年达到9.5倍光罩尺寸

CoWoS-R：有机中介层方案

CoWoS-R采用RDL中介层，平衡性能与成本：

• 材料优势：使用聚合物和铜布线，具有更好的机械柔性

• 尺寸优势：支持比硅中介层更大的interposer尺寸

• 成本优势：制造成本低于CoWoS-S，适合对成本敏感的应用

• 性能特点：互连密度和带宽低于CoWoS-S，但仍显著优于传统封装

CoWoS-L：混合方案

CoWoS-L结合了CoWoS-S和CoWoS-R的技术优点：

• 技术架构：使用RDL中介层与局部硅互连（LSI）

• 性能平衡：局部硅互连保留高密度布线优势，RDL提供尺寸弹性和成本控制

• 功能扩展：集成了LSI、嵌入式DTC（深沟槽电容）和IVR（集成电压调节器）等功能

• 发展计划：2026年推出5.5倍光罩尺寸，2027年达到9.5倍光罩尺寸

关键技术参数与性能对比

为了更清晰了解各CoWoS技术的特点，以下是关键参数对比：

参数	CoWoS-S	CoWoS-R	CoWoS-L
中介层材料	硅	有机材料	混合材料
光罩尺寸	3.3倍（当前）→9.5倍（2027）	更大尺寸支持	5.5倍（2026）→9.5倍（2027）
互连密度	*高	中等	高
成本水平	高	低	中等
HBM支持	8个（当前）→12+个（2027）	适中	12+个（2027）
特殊功能	基础功能	基础功能	LSI、eDTC、IVR集成

这一对比显示，不同CoWoS变种各有优势，芯片设计团队需要根据具体的性能、成本和尺寸要求选择合适的封装方案。

CoWoS技术实施的关键步骤

**步：芯片设计与规划

在芯片设计阶段就需要考虑封装要求：

• 芯片布局：优化芯片布局以适应CoWoS封装的结构特点

• 接口设计：设计适合高密度互连的芯片接口

• 热分析：提前进行热分析，确保封装后的散热可行性

• 信号完整性：考虑封装对信号完整性的影响，提前进行仿真

第二步：中介层设计与制造

根据芯片需求设计和制造中介层：

• 材料选择：根据性能要求选择硅、有机或混合材料

• 布线设计：设计高密度互连布线，确保信号传输质量

• TSV制作：对于CoWoS-S，需要制作高质量的硅通孔

• 测试验证：对中介层进行充分的测试和验证

第三步：芯片与中介层集成

将芯片集成到中介层上：

• **定位：确保芯片在中介层上的**定位

• 微凸块连接：使用微凸块技术实现芯片与中介层的连接

• 质量控制：严格控制连接过程的质量，避免缺陷产生

• 初步测试：完成集成后进行初步功能测试

第四步：基板集成与封装

将集成好的模块封装到基板上：

• 基板选择：选择适合的基板材料和结构

• *终集成：将中介层模块集成到基板上

• 密封保护：进行适当的密封和保护处理

• *终测试：完成所有测试，确保封装质量

第五步：系统级测试与验证

进行全面的系统级测试：

• 性能测试：测试封装后的性能是否达到设计要求

• 可靠性测试：进行温度循环、机械应力等可靠性测试

• 兼容性测试：测试与其它系统组件的兼容性

• 长期稳定性：评估长期使用的稳定性和可靠性

CoWoS技术在AI芯片中的应用

NVIDIA GPU系列

NVIDIA的AI加速器广泛采用CoWoS技术：

• H100系列：采用CoWoS-S封装，集成多个HBM3内存堆栈

• B100系列：预计采用更先进的CoWoS-L技术，支持更多HBM4堆栈

• 性能提升：通过CoWoS实现的内存带宽提升直接转化为AI训练性能提升

AMD Instinct系列

AMD的MI300系列AI加速器采用CoWoS技术：

• 芯片组合：集成CPU、GPU和HBM内存于单一封装

• 技术组合：结合CoWoS和3D Fabric平台多种技术

• 性能优化：通过高密度互连优化芯片间通信性能

自定义AI加速器

许多云服务厂商开发自定义AI加速器：

• Google TPU：采用类似CoWoS的先进封装技术

• AWS Inferentia：使用CoWoS技术提高集成度和性能

• Microsoft Maia：为AI工作负载优化的CoWoS封装方案

边缘AI设备

CoWoS技术也开始向边缘设备扩展：

• 尺寸优化：开发更小尺寸的CoWoS变种适合移动设备

• 能效提升：通过集成降低功耗，适合电池供电设备

• 成本优化：通过技术创新降低CoWoS成本，扩大应用范围

技术挑战与解决方案

热管理挑战

高密度集成带来严重的散热问题：

• 解决方案：采用新型热界面材料（TIM），如Metal TIM材料将封装热阻降低至Gel TIM材料的3/20

• 创新设计：设计分层散热结构，优化热传导路径

• 液冷集成：开发直接液冷解决方案，提高散热效率

制造良率提升

大尺寸封装对制造良率提出挑战：

• 工艺优化：持续优化工艺参数，提高各步骤的良率

• 检测技术：采用先进检测技术早期发现和排除缺陷

• 冗余设计：在关键区域设计冗余结构，提高整体良率

信号完整性

高速信号传输面临完整性挑战：

• 仿真优化：通过精细仿真优化信号传输路径

• 材料创新：开发低损耗介质材料，减少信号衰减

• 屏蔽技术：采用有效屏蔽措施减少信号间干扰

成本控制

先进封装成本较高影响普及：

• 规模化：通过规模化生产降低单位成本

• 设计优化：优化设计方案，减少不必要的功能

• 材料替代：开发成本更低的替代材料

未来发展趋势

尺寸继续扩大

CoWoS封装尺寸将继续扩大：

• 短期目标：2027年达到9.5倍光罩尺寸

• 长期愿景：向晶圆级系统集成（SoW）发展，实现40倍光罩尺寸

• 技术挑战：需要解决大尺寸带来的机械应力和热应力问题

功能集成增加

从单纯互连向功能集成发展：

• IVR集成：集成电压调节器，提高电源效率

• 光子集成：集成硅光子组件，实现光互连

• 传感器集成：集成温度、压力等传感器，实现智能监控

新材料应用

新材料的应用将改善性能：

• 低k介质：开发更低介电常数的介质材料，减少信号延迟

• 高k介质：用于电容集成，提高集成密度

• 二维材料：探索石墨烯等二维材料在互连中的应用

异构集成深化

支持更复杂的异构集成：

• 不同制程芯片：支持不同工艺节点的芯片集成

• 不同功能芯片：集成数字、模拟、射频等不同功能芯片

• 不同材料芯片：支持硅、化合物半导体等不同材料芯片集成

**数据视角：根据行业数据，CoWoS产能已从2023年的每月1.2万片提升至2024年底的每月3.5万至4万片，并计划在2025年进一步翻倍。尽管如此，面对NVIDIA H200/B100、AMD MI300等高端AI加速器的巨大需求，CoWoS产能依然吃紧，成为AI芯片出货的关键瓶颈之一。那些能够早期获得CoWoS产能的AI芯片企业，将在市场竞争中获得显著的时间优势和技术优势。到2027年，随着9.5倍光罩尺寸CoWoS-L的量产，单个封装将能够集成12个以上的HBM堆叠，计算能力提升超过7倍，这将进一步推动AI训练和推理性能的飞跃提升。