AI浪潮下， 先进封装蓄势待发，Ch i p l e t、3D堆叠技术逐渐成为主流。 厂商加速布局，异构集 成能力成竞争核心。然而产能、成本、产业化协同发展瓶颈也开始凸显，亟待破局。 在全球科技竞争白热化与AI算力革命交织的当下，半导体产业正加速重构，晶圆代工、先进 封装、IC设计、存储器以及第三代半导体等关键领域的发展，受到前所未有的关注。 De e pSe e k等AI大模型点燃高性能芯片需求， 晶圆代工厂商2nm、1nm先进制程竞争愈演愈烈， 成熟制程领域，产能利用率因消费电子市场需求低迷而呈现波动。晶圆代工产业竞争从产能扩 张转向生态链整合，区域集聚效应凸显。 TSS 2025 IC 设 计 公 司 同 样 在 全 面 拥 抱 AI ， 从 云 端 训 练 芯 片 到 边 缘 推 理 终 端 ， 架 构 创 新 层 出 不 穷 。 与 此 同 时，封装、代工与设计环节的协同发展趋势日益明显，以持续探索芯片架构与性能的极限。 AI与数据中心爆发驱动HBM、DDR5等高性能产品需求激增，企业级SSD市场随数字化转型持续 扩容； 智能汽车、人形机器人等新兴领域催生差异化存储方案需求。不过，在国际形势与消 费 ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 在AI的狂飙猛进中，大模型规模呈指数级增长态势，从最初的 GPT-3的1750 亿参数，到如今前 沿模型迈向万亿级参数的征程，每一次跨越都对计算资源提出了近乎苛刻的要求，尤其是存储带 宽，给传统的内存技术带来了巨大挑战。 在过去几十年中，服务器硬件的算力峰值基本以每两年3倍的速度飞速增长，展现出强大的计算潜 力。然而，DRAM带宽的增长速度却仅为每两年1.6倍，片间互连带宽的增速更是只有每两年1.4 倍。这种不均衡的发展速度，使得在长达20年的时间跨度里，造成了内存的存取速度严重滞后于 处理器的计算速度，内存瓶颈导致高性能处理器难以发挥出应有的功效，这对日益增长的高性能计 算形成了极大的制约。 这种不均衡的发展，被业界称为"存储墙"问题。 "存储墙"的存在使得处理器的性能无法得到充分发挥，严重制约了AI模型的训练和推理速度。有 相关研究表明，在一些大规模的AI训练任务中，由于内存墙的存在，处理器的实际利用率可能只有 理论峰值的20% - 30%，这无疑是对计算资源的巨大浪费。 直到HBM的出现，宛如一场存储领域的革命，彻底改变了传统DRAM的布局模式。HBM 凭借其 ...