先进封装技术趋势 - 高端手机市场正采用多芯片组件实现更高性能、灵活性和更快上市时间，而中低端移动设备仍以单片SoC为主[2] - 多芯片方案支持AI推理需求，适应快速变化的AI模型和通信标准，3D/2.5D技术在HPC领域已部署多达12个芯片，但移动领域因成本限制进展较慢[2][5] - 2.5D封装通过中介层连接芯片，具备高效短距离通信优势，允许不同工艺节点（如2nm基础芯片+其他制程AI加速器）混合集成[6][8] 单片SoC的竞争力 - 单片SoC集成微控制器、内存、无线通信等组件，凭借短信号路径实现低功耗和高效率，是物联网设备首选方案[2][3] - 单芯片方案降低客户封装集成成本，Synaptics通过单芯片整合多技术构建竞争优势，而竞品采用多芯片封装伪装单芯片方案[3] 高端移动市场的技术演进 - 高端手机转向2nm GAA工艺，但流片周期长且成本高，多芯片架构可灵活应对参数需求变化（如AI参数从70亿增至140亿）[8] - 3D堆叠支持异构集成（CPU+GPU+专用加速器），UCIe互连实现水平连接，不同工艺节点组合优化性能与成本[5] - 可折叠设备推动模拟/数字芯片分离设计，Synaptics采用RISC-V内核E7处理复杂触摸数据，搭配矢量协处理器提升AI检测精度[10] AI与能效优化 - 手机厂商通过模块化设计（基础芯片+AI加速器）覆盖功能机到高端市场，灵活配置硬件组合[8] - Imagination重构GPU流水线设计，SRAM访问减少50%，两级流水线提升AI处理能效，功耗节省可转化为更高性能或续航[15][16] - 英飞凌28nm eSIM降低功耗，支持无物理切换运营商，提升设计灵活性[16] 通信与内存挑战 - 5G/6G协议兼容性要求芯片高效处理多网络带宽，需专用处理器应对功耗和散热限制[11][12] - LPDDR6/UFS5.0等内存标准迭代推动多芯片方案，避免重复流片成本[11] 行业竞争格局 - 垂直整合厂商可自定义接口实现高度集成，而新进入者聚焦特定用例优化硬件[18] - 苹果、NVIDIA、亚马逊等均在硅片级集成AI硬件，Arm Zen5协调AI加速，移动与超算技术路径趋同[14]