公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 《电子工程时报》 3月份报道称，英特尔晶圆代工封装与测试副总裁马克·加德纳表示，公司正在"努 力"缓解先进封装芯片短缺的局面。加德纳指出，造成这种短缺的主要原因是客户依赖竞争对手（台 积电）的技术，并补充说，英特尔的优势在于其不受产能限制。值得注意的是，该报道暗示，AWS 和台湾的联发科等芯片设计公司正在选择英特尔晶圆代工作为供应商。 TrendForce指出，人工智能和高性能计算数据中心的蓬勃发展正推动着前所未有的需求，导致一家主 要先进封装供应商的供应出现瓶颈。这种供应紧张的局面正蔓延至竞争对手，迫使主要的芯片封装服 务提供商（CSP）寻求除CoWoS（芯片封装在晶圆基板上）之外的其他解决方案，而EMIB正逐渐成 为强有力的竞争者。 据报道，NVIDIA 和 AMD 正在评估英特尔晶圆代工的 14A 制程节点，而苹果和博通则在考虑采用 英特尔的 EMIB 封装技术来开发定制服务器加速器。香港广发证券指出，这些进展反映出顶级设计 公司越来越愿意重新考虑其前端工艺技术和后端封装的供应商。台积电等其他供应商的产能限制可能 是促使这些探索性举措的关键因素，封装的可用 ...

文章核心观点 文章回顾了2025年初对半导体行业十大技术趋势的预测，并评估了截至年末的实际进展 多数技术方向按既定节奏推进，部分领域已实现量产或取得关键突破，为2026年及未来的技术爆发和产业放量奠定了基础 [1][24] 2nm工艺 - 台积电、三星、英特尔均在2025年实现了2nm或等效工艺的量产目标，但“量产”不等于“大规模供货” [2] - 台积电2nm工艺计划于第四季度晚些时候量产，已获苹果、英伟达、AMD、高通、联发科等头部客户订单，需求已超过3nm一代 [3] - 台积电为满足需求正积极扩产，已规划共7座2nm晶圆厂，若新增3座工厂落地，总数将增至10座 [3] - 三星电子已量产首款2nm移动处理器Exynos 2600，良率稳定在50%-60%，但市场对其规模化供货能力持观望态度 [3] - 英特尔18A工艺已在亚利桑那州Fab 52工厂进入大规模量产 [4] - 目前2nm产能极为有限，主要服务高溢价客户，距离消费级产品普及仍有至少一年半载，真正放量预计在2026年 [4] HBM4 - 2025年是HBM4的启动之年 [5] - SK海力士在交付样品6个月后完成了HBM4存储芯片的开发，已进入量产阶段，产品将于第四季度开始出货，并计划于2026年全面扩大销售 [5] - 三星电子与英伟达的HBM4供应价格谈判已进入最后阶段，其产品仍处于最终测试阶段，业内人士预测大规模出货时间可能在2026年 [5] 先进封装 - 先进封装是延续摩尔定律的核心路径，2025年是CoWoS产能释放大年及下一代共封装光学技术布局关键节点 [6] - 台积电CoWoS持续扩产，其群创南科厂（AP8）作为CoWoS-L主要生产基地已于下半年完成全产能运转 [6] - 台积电加速推进共封装光学技术研发，计划于2026年在VisEra建立第一条CoPoS试点生产线，量产将在嘉义AP7工厂进行 [6] - 摩根士丹利报告预测，2026年底台积电的CoWoS月产能将达到至少12万至13万片，高于此前预估的10万片 [6] - 国内封测厂商加速追赶，长电科技车规级芯片封测基地将于下半年通线投产，通富超威项目一期已于2025年1月实现FCBGA封测批量生产，华天科技板级封测项目于年内部分投产 [7] AI处理器 - 英伟达于2025年第三季度进入Blackwell Ultra GB300芯片的规模化量产阶段，新的B300 GPU比B200提供更高的计算吞吐量，多出50%的片上内存 [8] - 英伟达预告下一代芯片“Rubin”预计将于2026年下半年发布，其FP4推理性能可达50 petaflops，是当前Blackwell芯片的两倍以上 [8] - AMD公布了全新的CDNA 4 GPU架构，发布了Instinct MI350系列GPU，并预先披露了2026年即将发布的MI400系列GPU [9] - 英特尔宣布将在2026年CES展会上全球首发酷睿Ultra第3代 “Panther Lake”处理器 [9] - AI处理器格局呈现多元化，以谷歌TPU为代表的ASIC阵营取得突破，在处理特定AI模型时，TPU运算速度可达同代英伟达GPU的1.5-2倍，能耗效率提升约30% [10] 车规芯片 - 2025年是高阶智驾的决赛点与量产上车窗口期 [11] - 地平线高阶智能驾驶方案HSD已拿到国内外10家车企品牌、超20款车型定点，其征程家族芯片量产出货突破1000万套 [11] - 黑芝麻智能武当C1200家族智能汽车跨域计算芯片平台已与一汽红旗、风河等众多客户达成合作 [11] - 芯擎科技发布全场景高阶自动驾驶7nm芯片“星辰一号”，采用7nm车规工艺，NPU算力高达512 TOPS，通过多芯片协同可实现最高2048 TOPS算力 [12] 量子处理器 - 量子处理器在2025年进入实用化探索阶段，但“实用”二字仍言之尚早 [13] - IBM发布了两款实验性量子芯片Loon和Nighthawk [13] - 根据修订版路线图，年初预测的Kookaburra处理器将于2026年推出，2027年将实现模块间连接，2029年计划交付全球首个大规模容错量子计算机IBM Quantum Starling [13][14] 硅光芯片与CPO技术 - 随着AI集群对带宽与功耗要求逼近极限，硅光子集成和共封装光学成为热门选项 [15] - 博通、思科、Ayar Labs联合推动CPO技术，在800G向1.6T过渡中功耗大幅减少，Meta、微软已在部分AI集群中测试CPO交换机 [15] - 台积电已成功将CPO技术与先进半导体封装技术结合，预计从2025年初开始提供样品，博通和英伟达有望成为首批用户 [15] - LightCounting预测，2025年全球800G光模块出货量将突破500万只，其中LPO方案占比有望超过40%，而2023年该数据还不到50万只 [15] - 英伟达已在GB300服务器中选择转向1.6T光模块 [16] - 未来1-2年将进入1.6T速率，预计到2029年AI应用的光模块速率将达到3.2T，2030年3.2T将走向规模应用 [17] RISC-V架构 - 2025年，RISC-V正式切入AI计算核心战场，向端侧AI、智能汽车、数据中心三大高价值领域纵深推进 [18] - 奕斯伟计算、中移芯昇、进迭时空等公司在推动RISC-V与AI融合方面均有落子，英飞凌、Mobileye陆续发布ADAS方案 [18] - 英伟达正积极推进CUDA向RISC-V架构的移植工作，将在生态层面推动RISC-V在高性能计算领域的应用 [18] - RISC-V International预测，到2031年，RISC-V芯片在消费电子、计算机、汽车、数据中心、工业和网络通信六大市场的份额将达26%至39%，总体出货量将超200亿颗 [19] 碳化硅 - 2025年，碳化硅产业正式进入8英寸产能转换阶段，意法半导体、芯联集成、罗姆、Resonac、安森美等公司均有8英寸SiC晶圆厂投产 [20] - 8英寸晶圆生产的芯片数量约为6英寸的1.8倍，能够大幅降低单位综合成本 [20] - 中国公司天岳先进、天科合达、三安光电等均已具备8英寸SiC衬底大规模量产能力 [20] - 天岳先进2024年以8英寸为主的衬底产能达46万片/年，2025年目标总产能提升至60万片/年 [20] - 天科合达2025年衬底总产能规划达50-80万片，8英寸产品已通过主流器件厂商验证并获得多年量产订单 [21] - 三安光电湖南基地8英寸衬底产能达1000片/月，与意法半导体合资的重庆基地规划8英寸衬底产能48万片/年，已于2025年2月通线并交付样品验证 [21] AI与EDA - 2025年，AI开始重构芯片设计范式，而不仅仅是流程“加速器” [22] - 新思科技DSO.ai已广泛应用于2nm以下节点设计，可实现性能、功耗、面积综合提升超10% [22] - 英伟达cuLitho利用GPU集群加速光学邻近校正计算，使掩膜生成过程从数周缩短至数小时，提速达40倍 [23] - Aitomatic发布的开源大模型SemiKong支持自然语言查询设计规则、自动生成Verilog代码片段，已在多家初创公司用于快速原型开发 [23]

台积电日本第二工厂潜在技术升级与建设调整 - 全球最大芯片制造商台积电正考虑将其在日本熊本的第二家工厂生产比原计划更先进的芯片，可能从原定的6纳米和7纳米制程转向4纳米制程技术，以评估人工智能相关产品的市场需求[3] - 这一潜在的技术转型可能导致该工厂的工期延误和设计变更，该工厂于2024年10月下旬开始建设，计划于2027年投产[3] - 根据《日经新闻》对比11月至12月初的施工现场照片，熊本第二工厂的建设已经暂停，重型机械设备已被清理干净，但台积电未向供应商具体说明暂停原因[3] 市场需求变化与产能策略调整 - 自台积电2024年宣布第二座工厂计划以来，市场对6纳米和7纳米芯片的需求有所下降，电视芯片、Wi-Fi与蓝牙连接芯片及部分AI加速芯片采用这些工艺节点制造[4] - 台积电位于台湾台中市的主要芯片工厂的产能利用率未能达到满意水平，因为英伟达、苹果、谷歌和亚马逊等领先客户都在转向更先进的芯片[4] - 台积电将其位于台湾高雄市的芯片工厂建设计划从成熟的6纳米和28纳米工艺改为采用最先进的2纳米技术，公司表示其产能计划将根据客户需求进行调整[4] 日本现有工厂设备投资推迟 - 台积电将继续推迟在其位于熊本的现有工厂增设设备，该工厂目前生产40纳米、28纳米以及16纳米和12纳米制程的成熟芯片，用于工业、消费电子和汽车应用[4] - 公司已告知多家供应商，在2026年全年无需为日本市场增设设备，此前《日经亚洲》曾报道台积电至少在2026年之前不会增设设备[4] 先进封装技术引入日本的潜在计划 - 除了可能采用4纳米制程，台积电还在考虑将其先进的芯片封装技术引入日本，该工艺对于制造人工智能芯片至关重要[5] - 例如，英伟达最新的Blackwell芯片采用台积电的4纳米工艺制造，并使用台积电先进的CoWoS封装技术与高带宽内存芯片进行组装[5] - 所有计划尚未最终确定，台积电表示其在日本的项目正在推进，目前正与合作伙伴讨论详细的施工执行计划[5] 日本合资企业的支持背景 - 台积电在日本的工厂统称为日本先进半导体制造公司，并得到了索尼半导体解决方案公司、电装公司和丰田汽车公司的支持[5]

公司技术突破与产能进展 - 半导体收入占比不断提升且订单快速增长 [1] - 12英寸碳化硅衬底加工中试线正式通线 实现晶体生长到检测环节全线设备自主研发及100%国产化 [1] - 攻克12英寸碳化硅晶体生长温场不均和晶体开裂难题 成功长出12英寸导电型碳化硅晶体 [4] - 已具备6英寸和8英寸衬底产能扩产能力 同时掌握12英寸生产技术 [4] 碳化硅材料特性优势 - 热导率达490W/m·K 较硅材料高出2-3倍 [2] - 耐化学性优于硅中介层 可刻蚀出109:1深宽比通孔（硅中介层仅17:1）显著缩小CoWoS封装尺寸 [2] - 高折射率使AR镜片单层即可实现80度以上FOV 解决光波导彩虹纹和色散问题 [3] - 高硬度和热稳定性支持刻蚀工艺 提升产能和良率 [4] 碳化硅应用领域拓展 - 成为CoWoS结构中介层理想材料 满足英伟达H100到B200系列GPU高散热需求 [2] - 作为AR眼镜镜片基底材料 提供更轻薄尺寸及更大更清晰视觉效果 [3] - 高热导性提升AR眼镜散热能力和性能表现 [3]

AI芯片发展推动封测设备需求 - AI芯片快速发展带动算力芯片和先进存储芯片需求增长，进而推动封测设备市场扩张 [2] - 2024年中国智能算力规模达640.7 EFLOPS，AI芯片市场规模突破1406亿元，2019-2024年复合增长率达36% [10][11][12] - 全球SoC芯片市场空间预计2030年将达2741亿美元，端侧AI应用落地加速SoC芯片放量 [25][26][27] 后道测试设备市场分析 - 预估2025年半导体测试设备市场空间突破138亿美元，其中SoC测试机达48亿美元，存储测试机达24亿美元 [3][50][51] - AI/HPC芯片高集成度和先进制程导致测试量与测试时间显著增加，推动SoC测试机需求 [52][57] - HBM高集成度技术特征大幅提升存储测试工艺复杂度和难度，测试环节增加且对设备要求更高 [3][79][81][82] 测试设备技术壁垒与竞争格局 - 测试机核心壁垒在于测试板卡和专用芯片，PE和TG芯片技术难度大，被ADI、TI等公司垄断 [3][95][96][97] - 2024年全球半导体测试机市场由爱德万和泰瑞达垄断，合计份额约90%，SoC测试机市场爱德万占60%、泰瑞达占30% [3][99][100] - 国内华峰测控、长川科技等在模拟测试机领域国产化率已达90%，正积极布局SoC和存储测试机 [104][105] 先进封装技术发展 - 先进封装与传统封装最大区别在于电连接方式，采用凸块、中间层等实现更快传输速度 [4][108][110] - HBM显存+CoWoS封装成为AI芯片主流方案，2.5D和3D封装技术需要先进封装设备支撑 [2][36][38] - 先进封装主要增量在于前道图形化设备，如薄膜沉积、涂胶显影、光刻机、刻蚀机、电镀机等 [37][38] 投资机会总结 - AI芯片制造采用更大引脚和电流，测试难度显著提升，关注国产算力带来的测试机突破机会 [5] - 国内AI芯片采用CoWoS先进封装，中国在封测环节具备较强全球竞争力，关注国产封装设备新机遇 [5] - 随着云端与端侧AI应用加速产业化，封测设备市场需求将持续放量 [12][27]

行业投资评级 - 报告建议关注国内AI芯片带来的封测设备端投资机会 投资评级为看好 [2] 核心观点 - AI芯片快速发展 推动算力中心及终端芯片需求增长 带动后道测试和先进封装设备需求提升 [2][9][18] - 2025年半导体测试设备市场空间有望突破138亿美元 SoC与存储测试机分别达48亿美元和24亿美元 [2][58] - 先进封装技术如HBM和CoWoS成为主流 推动对前道图形化设备的需求增长 [2][41] - 国产替代加速 国内企业在测试机和封装设备领域逐步突破 [2][34] AI芯片发展现状 - 2024年中国智能算力规模达640.7 EFLOPS 2019-2026年复合增长率58% [9] - 2024年中国AI芯片市场规模达1406亿元 2019-2024年CAGR 36% [9] - AI芯片分为GPU、FPGA、ASIC、NPU等类型 各具特点和应用场景 [11][12] - 云端AI芯片包括训练芯片和推理芯片 训练芯片算力要求极高 如英伟达H100 FP16算力达1979TOPS [14][16] - 端侧AI应用推动SoC芯片需求增长 2030年全球SoC芯片市场规模预计达2741亿美元 [23][25] 存储需求激增 - AI算力芯片对存储需求极高 AI服务器DRAM容量是普通服务器的8倍 NAND容量是3倍 [20] - HBM显存具备高带宽、低功耗优势 成为AI训练芯片主流方案 [20][92] - HBM市场快速增长 预计在存储芯片中占比不断提升 [94] 测试设备市场 - 测试机分为SoC测试机、存储测试机、模拟/混合测试机、射频测试机等类型 [45][48][51] - 2022年全球测试机市场中 SoC测试机占比60% 存储测试机占比21% [55] - SoC测试机价格区间20-150万美元 存储测试机100-300万美元 射频测试机30-40万美元 [45][48] - 测试机核心壁垒在于测试板卡和专用芯片 如PE、TG和主控芯片 被ADI、TI等公司垄断 [2][115] - 2024年全球测试机市场由爱德万和泰瑞达垄断 合计份额约90% [2][117][123] 封装设备市场 - 先进封装与传统封装最大区别在于电连接方式 采用凸块、RDL、TSV等技术 [129][132] - 先进封装需要前道图形化设备 如薄膜沉积、涂胶显影、光刻机、刻蚀机、电镀机等 [41][154] - 2.5D和3D封装技术推动对减薄机、划片机、键合机等设备的需求增长 [154] 投资建议 - 测试设备领域关注华峰测控、长川科技等国产测试机龙头 [2][126] - 封装设备领域关注晶盛机电、华海清科、盛美上海、芯源微、拓荆科技等国产设备商 [2]

芯片封装技术CoWoP - 英伟达正在探索革命性芯片封装技术CoWoP，该技术利用高密度PCB技术去除CoWoS封装中的ABF基板层，直接将中介层与PCB连接[2] - CoWoP技术路径为Chip-on-Wafer-on-PCB，在完成芯片-晶圆中介层制造步骤后，中介层直接安装到PCB上而非ABF基板[4] - 该技术有望替代现有CoWoS封装方案，具有简化系统结构、更好热管理性能和更低功耗等优势[2][10] 技术优劣势分析 - 潜在优势包括：减少传输损耗提高资料传输效率、降低基板成本、潜在减少后端测试步骤[10] - 关键挑战在于目前仅苹果公司采用类似技术但节距尺寸更大，扩展到大型GPU存在技术和营运挑战[7] - PCB技术目前只能达到20-30微米线/间距宽度，与ABF的亚10微米能力相比存在较大差距[11] 供应链影响 - 对ABF基板厂商构成负面冲击，基板附加值可能大幅减少或完全消失[8] - 对PCB制造商是重大机遇，具备先进mSAP能力及基板/封装工艺深度知识的公司更有优势[8] - 更复杂、精细节距的讯号路由将转移到RDL层，高端PCB层承担封装内路由步骤[8] 商业化前景 - 中期内商业化机率较低，受制于多重技术挑战[3][11] - 英伟达现有路线图与CoWoP方向存在矛盾，高附加值封装生态系统参与者参与度不高[11] - 无论CoWoP是否成功量产，英伟达都通过系统级方法继续引领数据中心AI基础设施创新[12] 英伟达创新领导力 - 公司率先推出CoWoS-L封装，探索CoWoP和CoPoS封装技术，可能领导大规模CPO应用和1.6T光学技术发展[12] - 持续创新能力预计将使英伟达在未来数年内保持GPU领域领先优势，并在与ASIC竞争中占据主导地位[12]

AI芯片与CoWoS封装技术 - AI芯片需求激增推动高带宽存储(HBM)需求，其高效集成依赖CoWoS封装技术，该技术成为全球半导体竞争焦点[1] - CoWoS技术由台积电研发，核心价值在于极小空间内实现多功能芯片高效集成，如HBM与AI芯片结合必须依赖此技术[3] - 主流AI芯片均采用HBM配置，包括英伟达A100/H200(7nm/3nm+HBM2/HBM3e)、AMD MI300X(5nm+HBM3)、华为昇腾910(7nm+HBM2)等[5] CoWoS技术原理与市场格局 - CoWoS技术通过硅中介层实现芯片堆叠互连，布线密度低至10μm以下，台积电目前垄断全球先进AI芯片的CoWoS服务[7] - 先进封装市场未来几年复合增速达40%，其中3D封装增速超100%，近40% HBM将依赖混合键合封装[7] - 台积电计划将CoWoS产能从2024年每月3.6万片提升至2026年13万片，并拓展技术至支持12个HBM4堆栈[8] - 华为是台积电CoWoS首个客户，2014年海思Hi1616芯片首次应用该技术[8] 全球CoWoS产能供应商 - 台积电是唯一兼顾高工艺节点与高良率的全栈服务商，良率优势来自十余年技术积累[10][15] - 其他供应模式包括：台积电+第三方封装厂(如日月光)、第三方代工(联电/格芯)+OSAT(安靠/日月光)、三星/英特尔自有技术[11][12][13] - 国内以中芯国际生产中介层+OSAT完成封装为主，中芯国际已通过7nm工艺替代并独立运营先进封装业务[14][16] 国产类CoWoS技术发展 - 盛合晶微是国内2.5D芯粒量产唯一企业，2023年营收增速全球封测行业第一，获超50亿元融资加速三维集成项目[19] - 通富微电聚焦国内市场，曾计划承接AMD bumping工序但未达成合作，与盛合晶微均面临良率提升挑战[20][21] - 甬矽电子已量产2.5D封装技术，工艺与HBM封装存在重叠，具备市场延伸潜力但需评估商业合作模式[22][23]

人工智能技术发展趋势 - 人工智能技术从2012年的"AlexNet"开始经历了从"感知型人工智能"到"生成式人工智能"的升级，并在计算机视觉、语音识别和语言理解等领域超越人类能力 [3] - 人工智能下一步发展趋势是向物理世界渗透，当前处于"推理型人工智能"浪潮，下一个浪潮将是"物理型人工智能"应用于机器人等物理机械 [3] 中国在人工智能领域的贡献 - 中国研究者发表的论文数量目前位居世界第一，在开源工程方面表现突出，如DeepSeek和通义千问等开源模型对全球生态发展有重要推动作用 [4] - 开源模型的应用范围广泛，包括医疗公司、金融机构和机器人公司等，可根据自身需求进行调整 [4] 人工智能对科学发现的影响 - 人工智能在理解蛋白质、化学物质、细胞和生命意义方面具有潜力，可帮助设计药物并延长人类寿命 [5] - 生物学是自然创造的，人工智能可帮助理解其结构和意义，从而推动科学发现 [5] 下一代芯片技术发展 - 晶体管技术将向三维发展，下一代是"全环绕栅极"晶体管，背面供电问题已解决 [5] - 芯片领域从单芯片发展到堆叠芯片和多芯片，封装技术如"CoWoS"已由英伟达大规模应用 [5] - 硅光子技术未来将有较大创新空间，芯片技术发展至少还需20年时间 [5] 对年轻人的建议 - 年轻人需要掌握数学、推理、逻辑和计算机编程等基础知识，培养"第一性原理思维"以应对复杂问题 [7] - 与人工智能互动需要具备批判性思维，能够描述问题并判断人工智能给出的答案是否合理或最优 [7]

人工智能技术发展趋势 - 人工智能技术从2012年的"AlexNet"开始经历了从"感知型人工智能"到"生成式人工智能"的升级，现已实现不同模态间的转换 [5] - 当前处于"推理型人工智能"浪潮，下一个浪潮将是"物理型人工智能"，应用于机器人等物理机械中 [5] - 人工智能下一步发展趋势是向物理世界渗透 [4][5] 中国在人工智能领域的作用 - 中国研究者发表的论文数量现居世界第一，在开源工程方面表现突出 [6] - 中国开源模型如DeepSeek和通义千问是全球顶尖的，被医疗公司、金融机构和机器人公司等广泛应用 [6] 人工智能对科学发现的影响 - 人工智能可用于理解蛋白质、化学物质、细胞乃至生命的意义，帮助设计药物并延长寿命 [7] - 服务于科学的人工智能将带来重大影响，特别是在生物学领域 [7] 芯片技术发展展望 - 晶体管将向三维发展，下一代是"全环绕栅极"晶体管 [7] - 芯片领域从单芯片发展到堆叠芯片、多芯片，封装技术如"CoWoS"被大规模应用 [7] - 硅光子技术未来有较大创新空间 [7] 对年轻人的建议 - 年轻人需要掌握数学、推理、逻辑和计算机编程等基础知识，培养"第一性原理思维" [9] - 与人工智能互动需具备描述问题的能力和判断答案合理性的批判性思维 [9]