文章核心观点 - 面对AI/HPC芯片功耗达到1000W甚至1200W级别，传统外部散热已逼近物理极限，散热技术正经历从“外部辅助”向“内生重构”的范式转移 [1] - 解决“热墙”问题需要从材料、封装架构和内部结构三个维度进行颠覆性突破，这些技术将决定下一代超级算力的发展 [2][11] - 2028-2030年，半导体封装将进入“玻璃时代”，但金刚石等高性能材料将作为“性能倍增器”与其共存，形成双轨并行格局 [12][17] - 多物理场协同设计已成为指导制造端变革的核心哲学，必须贯穿于工艺、材料和装备的每一个环节，以制造出高性能、高可靠的未来芯片 [21][28] 散热技术的范式转移与颠覆性突破 - **范式转移**：散热技术正从“外部辅助”（如做大散热器、调高风扇转速）转向“内生重构”，即深入到芯片的材料基因和内部结构去解决问题 [1] - **材料层面突破（金刚石与SiC）**： - 当硅（导热率约150 W/mK）成为热阻瓶颈时，利用超高导热的金刚石（约2200 W/mK）替换传统衬底和均热板是物理学上的唯一解 [3] - **技术路径1：金刚石-SiC复合材料**：结合金刚石超高导热与SiC高机械强度，解决纯金刚石脆性和热膨胀系数不匹配问题，已实现商业化量产 [4] - **技术路径2：晶体管级金刚石生长**：在芯片晶体管极近场直接生长金刚石层，消除界面热阻，实现“自体散热”，目前处于实验室向产业转化阶段 [5][6] - **技术路径3：晶圆级异质集成**：通过表面活化键合等技术，将金刚石晶圆与硅/GaN晶圆原子层面直接结合，去除导热硅脂和焊料层，是3D堆叠芯片的终极散热形态，正从军用射频领域向顶级AI芯片下放 [7] - **封装架构博弈（SiC中介层 vs. 玻璃基板）**： - 玻璃基板互连密度高，适合连接多HBM内存，但其导热性极差，约为硅的1/150 [8] - 行业正尝试在玻璃基板中开发高密度玻璃通孔铜柱阵列，甚至在底部填充胶掺入金刚石微粉，以开辟“导热高速公路” [8] - 碳化硅中介层导热效率是玻璃的几百倍，在热流密度极高的核心区域是重要的“贵族方案” [8][9] - **结构内生化（嵌入式微流体）**： - 台积电已在CoWoS封装内部利用硅方柱蚀刻出微小流道，让冷却液直接流过发热源，实验数据显示能压制2600W功耗 [10] - 微软为自研Maia AI芯片，利用AI算法模拟树叶叶脉结构，设计出“仿生微流道”，其效率比传统直线流道提升3倍 [10] 2028-2030年封装基板材料竞争格局 - **双轨并行格局**：玻璃基板与金刚石/SiC材料并非相互取代，而是分别解决互连密度与热/功率问题，形成共存局面 [12][13] - **玻璃基板成为“量产之王”的原因**： - **技术逻辑**：随着AI芯片进入埃米级，传统有机基板因太软易翘曲已达物理极限，玻璃基板具备高平整度和可调热膨胀系数 [14][15] - **互连能力**：通过玻璃通孔技术，互连间距可做到10微米以下，使同样面积下晶体管连接数是现在的数倍 [15] - **产业信号**：英特尔大力布局，预计2026-2030年推出量产产品；韩国SKC在美国的工厂已动工 [15] - **金刚石与碳化硅的角色定位**： - 金刚石是终极热管理方案，当AI芯片功率突破1000W时，玻璃（导热率仅约1.1 W/mK）的导热能力不足 [16] - 判断“玻璃基板 + 金刚石散热层”将是顶级AI芯片的标配，金刚石将以异质集成的形式嵌入封装，负责瞬间导出热量 [16] - 行业动向佐证：英特尔代工路线图将玻璃基板列为2026年后关键技术节点；Yole Group预测玻璃基板在先进封装市场复合增长率领跑，而金刚石在热管理细分市场占据最高价值端 [17] 玻璃基板的散热解决方案 - **核心挑战**：标准玻璃热导率极低（1.1 ~ 1.4 W/(m·K)），面对AI芯片1000W+的热设计功耗时，易成为“绝热层” [18] - **Panel Level封装的三大散热思路**： - **垂直导热通道构建**：利用玻璃通孔技术，在玻璃中打出大量孔并填满铜，形成高密度铜柱阵列，这是目前最成熟直接的手段 [19] - **横向热扩散增强**：利用玻璃表面平整的优势，通过加厚金属层（厚铜再分布层与表面金属化）来增强横向散热 [20] - **异质材料集成与主动冷却**：利用玻璃的化学惰性和易蚀刻特性，直接在基板内部构建微流道冷却系统 [21] 多物理场协同设计理念与制造变革 - **核心理念转变**：多物理场协同设计不再是单纯的软件仿真步骤，而已成为指导制造端变革的核心哲学，要求基于电、热、力、磁强耦合的相互作用来定制制造 [21] - **工艺维度：以“消除界面”解决场耦合冲突**： - 混合键合是多物理场协同的完美产物，它实现了铜对铜原子级直接接触（优化电场），消除了焊料层热阻（优化热场），并利用范德华力低温键合避免了热应力（优化力场） [23][24][25][26] - 工艺开发理念转向追求“场的最优解”，例如退火工艺的温度曲线设计基于应力仿真模型倒推，以在激活杂质的同时释放残余应力 [27] - **材料维度：从“选材料”转向“算材料”**： - 需要能动态平衡各物理场的新型材料，例如底部填充胶需根据芯片热膨胀系数和弹性模量精确调配填料比例，以同时满足力学支撑、热学传导和电学绝缘的需求 [27] - 玻璃基板的引入是基于多物理场仿真发现的结果，其高刚性解决了有机基板翘曲的力学问题，低介电损耗满足了高频信号的电学需求 [27] - **装备维度：从“盲目加工”走向“闭环反馈”**： - 未来装备需具备感知物理场并实时调控的能力，例如激光辅助键合装备利用激光毫秒级局部加热，精准控制热场分布以最小化力场翘曲，保证电场连接可靠性 [28] - 需要原子级量测设备（如新型X-Ray或声学显微镜）来测量内部残余应力等“无形之力”，为制造过程装上“触觉” [28] 人形机器人对AI芯片的需求 - **“大脑”与“小脑”的精密协作**： - “大脑”负责环境感知与决策，整合触觉传感器、摄像头、激光雷达等信号，依托高算力、高带宽的AI芯片与多模态大模型 [30] - “小脑”专注于运动传感与控制动作生成，依赖力传感器与惯性传感器数据反馈 [30] - 研发AI芯片面临双重挑战：追求高AI算力的同时需保证高内存带宽；先进制程提升性能但导致功耗剧增；多内存控制器布局占用大量芯片面积 [30] - **传感技术发展趋势**： - 传感器正朝多模态融合、高集成化、低功耗、仿生智能方向演进，例如事件驱动传感、感算一体架构以实现低功耗与高能效 [31] - 灵巧手是人形机器人关键技术之一，仿生程度高，操作复杂 [31] - 实现稳定行走依赖由力传感器构成的“脚底神经”感知网络，以实时感知地面情况并实现动态平衡 [31] 半导体封装领域人才培养 - **加强交叉学科基础教育**：提倡从大一开始学习分子动力学，大二学习量子力学，以掌握多场多物理建模理论和方法 [32] - **推动产学研紧密结合**：在人才培养阶段与行业领军企业密切合作，使人才兼具产业视野和科学思考深度 [32]