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下一個半導體周期，這些領域是關鍵

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下一個半導體周期，這些領域是關鍵



集成芯片間的競爭正在愈演愈烈 。
在國際上 ， 根據Semiengineering文章 ， 英特爾代工、臺積電和三星代工都在爭相提供全3D IC的所有基礎組件 。 在未來幾年內 ， 這些組件共同作用 ， 將以最小的功耗實現性能數量級的提升 。
市場數據上 ， 9月Future Market Insights發布報告稱 ， 3D IC和2.5D IC封裝市場預計將以9.0%的年復合增長率增長 ， 從2025年到2035年 ， 市場預計在2025年將達到583億美元 ， 并預計到2035年將達到1380億美元 。 復合絕對增長分析顯示 ， 在十年期間 ， 由于對高性能計算、人工智能加速器以及下一代內存堆疊不斷增長的需求推動 ， 市場規模將擴大近797億美元 。
值得一提的是 ， 根據報告 ， 中國以12.2%的增速領先全球市場 ， 其次是印度（11.3%）、德國（10.4%）、法國（9.5%）、英國（8.6%）和美國（7.7%） 。
事實上中國不僅有市場優勢 ， 也在技術、生態等方面積極布局集成芯片 。 下一個周期的半導體 ， 集成有可能取代制造的位置 ， 成為這條產業鏈上最關鍵的一環 。
這是一場不能輸的競賽 。
01集成芯片 ， 繞過摩爾定律
隨著半導體制造工藝接近物理極限 ， 摩爾定律帶來的性能提升與成本效益正顯著放緩 。 在此背景下 ， 芯片集成技術 ， 特別是以芯粒（Chiplet）為核心的異構集成 ， 正成為推動行業發展的關鍵方向 。
芯片集成的新方向核心在于其模塊化和異構化的能力 。 通過先進封裝技術 ， 可以將采用不同工藝節點、來自不同制造商、甚至不同材質的芯粒組合在單一封裝內 。 例如 ， 對性能要求高的計算核心可采用最先進的工藝制造 ， 而對成本敏感的I/O或模擬模塊則可使用成熟的工藝節點 。 這種方式不僅優化了各功能模塊的成本與性能 ， 還通過復用已有的芯粒設計 ， 顯著縮短了產品的開發周期和上市時間 。
集成芯片的主要優勢體現在性能、功耗和成本三個維度 。 在性能層面 ， 通過3D堆疊等技術將內存與邏輯計算單元垂直整合 ， 極大地縮短了數據傳輸路徑 ， 有效緩解了傳統計算架構中的“內存墻”瓶頸 ， 提高了數據處理效率和帶寬 。 這直接轉化為更低的功耗 ， 因為數據在芯片內部的移動是能耗的主要來源之一 。
在成本方面 ， 制造多個小尺寸芯粒的綜合良率遠高于制造單個大尺寸芯片 ， 這降低了因單一缺陷導致整個芯片報廢的風險 ， 從而控制了制造成本 。
為支撐這一技術方向 ， 2.5D及3D封裝等先進封裝工藝扮演了重要的角色 。 這些技術通過硅中介層（Interposer）或硅通孔（TSV）等方式 ， 實現了芯粒之間高密度的互連 。 當前 ， 互連密度已成為與晶體管密度同等重要的性能指標 。 這種高密度集成使得封裝內的組件可以實現比傳統PCB板高出數個數量級的帶寬 ， 同時功耗更低 ， 為高性能計算和人工智能等數據密集型應用提供了必要的物理基礎 。
同時 ， 3D集成芯片又不僅是工藝節點的競賽 。 它還涉及EDA工具和方法、數字孿生、多物理場仿真的重大變革 ， 先進設備的支持 ， 并在從設計到制造流程的多個階段注入人工智能 。 從某種意義來說 ， 這些反而是集成芯片中更為關鍵的領域 。
02EDA平臺 ， 3D集成的設計靈魂
3D封裝首先需要更先進EDA工具的支持 。
三維堆疊架構對EDA工具提出了新的技術要求 。 設計復雜度大幅增加 ， 從單一工藝的二維布局 ， 轉變為涉及多個芯片、多種物理場的系統級工程 。 熱管理、機械應力、跨芯片時序收斂和電源完整性等以往的次級設計考量 ， 轉變為影響系統可行性的主要因素 。 為平面芯片設計的傳統EDA工具 ， 其架構難以處理上述系統級復雜性 。
因此 ， EDA軟件的角色從單芯片設計工具 ， 轉變為支持系統級集成的平臺 。 對此 ， 國際三大EDA廠商——新思科技、楷登電子和西門子EDA均已進行深度布局 ， 推出了一系列針對性的解決方案 。
新思科技的核心產品是3DIC Compiler平臺 ， 該平臺基于統一的數據模型 ， 將架構探索、實現、分析和簽核等階段整合在單一環境中 。 通過其Synopsys.ai技術 ， 特別是3DSO.ai ， 平臺能夠提供自主化的AI優化 ， 并整合了Ansys在電源、熱和信號完整性方面的物理分析能力 ， 旨在提供一個從架構到簽核的完整解決方案 。
楷登電子則推出了Integrity 3D-IC平臺 ， 其突出優勢在于系統級的多物理場分析和跨平臺協同設計能力 。 該平臺與公司的Innovus（數字實現）、Virtuoso（模擬設計）以及Allegro（封裝/PCB）等工具深度集成 ， 并利用Celsius和Sigrity求解器 ， 為芯片-封裝-電路板的全鏈路協同分析提供了熱與電性能簽核支持 。
西門子EDA的布局重點體現在其Xpedition Package Designer和Innovator3D IC解決方案套件 ， 并以其行業標準的Calibre系列工具在驗證簽核環節建立優勢 。 特別是Calibre 3DStress等工具 ， 專注于解決3D架構中因熱機械應力引發的翹曲變形等問題 。
國產廠商中 ， 華大九天于7月發布了先進封裝設計平臺Empyrean Storm 。
據介紹 ， 該平臺支持跨工藝封裝版圖數據導入與設計編輯 ， 深度適配當下主流的硅基（Silicon Interposer）以及有機轉接板（Organic RDL）工藝 ， 可實現HBM和UCIe等通訊協議多芯片的大規模自動布線；同時能夠完成Dummy填充等保障量產的DFM版圖后處理 ， 更是內置無縫集成的跨工藝物理驗證Argus ， 通過DRC / LVS等檢查確保版圖的正確性 。 憑借上述功能 ， Storm能夠駕馭多芯片間大規模、高密度的互聯布線和復雜的Layout需求 。
芯和半導體的Metis 2.5D/3D先進封裝SI/PI仿真平臺能夠進行系統級信號完整性（SI）和電源完整性（PI）仿真分析 。 此外 ， 其PIDC（電源完整性直流）仿真流程可以迅速評估整版Chiplets及3DIC的電壓降和電流密度熱點 。
同時 ， 該公司的Hermes電磁仿真平臺提供了全面的3D結構編輯和3D組件加密模型的功能 ， 支持從芯片、封裝、電路板、線纜、連接器到天線等任意3D結構的全系電磁仿真 。
03混合鍵合 ， 關鍵設備
在設備領域 ， 尤其重要的混合鍵合相關設備 。
混合鍵合是一種用于芯片間連接的先進封裝技術 ， 包括晶圓對晶圓鍵合和芯片對晶圓鍵合兩種形式 。 其核心在于通過金屬焊盤與周圍氧化物的直接接觸實現連接 ， 無需任何填充材料如焊料 。 該技術通過直接實現芯片間金屬與介電層的鍵合 ， 為高性能計算、人工智能和存儲芯片等應用提供了高密度、低功耗的互連方案 。
荷蘭的BESI公司是當前混合鍵合設備領域的市場領導者 ， 占據主導地位 。 該公司不僅累計訂單量已超過百套 ， 并已于2024年交付了首批具備百納米精度的設備 ， 同時計劃在2025年底前實現50納米精度的技術突破 。 另一家全球設備巨頭ASMPT也取得了顯著進展 ， 在2024年第三季度向邏輯芯片客戶交付了首臺混合鍵合設備 ， 并已獲得用于下一代HBM的應用訂單 ， 預計于2025年交付 。
韓國設備商在該領域的布局尤為積極 。 作為熱壓鍵合（TCB）市場的領先者 ， 韓美半導體已宣布投入千億韓元用于混合鍵合技術的研發與生產 ， 計劃在2027年底前推出相關設備 。 與此同時 ， LG電子選擇繞過TCB技術 ， 直接切入混合鍵合賽道 ， 目標在2028年前完成概念驗證 ， 并已開始招募核心技術專家 。 此外 ， 韓華半導體技術正與SK海力士合作研發 ， 計劃于2026年初推出其第二代產品 。
根據華安證券研究報告 ， 我國混合鍵合設備市場逐步崛起 ， 拓荊科技、邁為股份等廠商陸續布局混合鍵合設備 ， 關鍵技術逐步突破 ， 有望在未來幾年內提升市場份額 。
【下一個半導體周期，這些領域是關鍵】拓荊科技通過控股子公司拓荊鍵科布局三維集成鍵合設備業務 ， 已形成混合鍵合、熔融鍵合及配套量檢測設備的完整產品矩陣 ， 多款設備通過客戶端驗證并實現出貨 ， 應用于先進存儲、邏輯芯片及圖像傳感器領域 。 該公司晶圓對晶圓鍵合產品Dione 300是國內首臺國產混合鍵合設備 ， 推出的W2W/D2W混合鍵合前表面預處理及鍵合產品均獲得重復訂單 。
近日 ， 邁為股份表示 ， 其已布局半導體鍵合加工設備 ， 涵蓋混合鍵合、熱壓鍵合、臨時鍵合和激光解鍵合等關鍵設備 ， 旨在服務先進封裝、化合物半導體和新型顯示（終端為AR眼鏡、車載應用）等領域 。 公司多臺套鍵合設備已發往客戶驗證 。 7月15日 ， 邁為股份宣布 ， 公司自主研發的全自動晶圓級混合鍵合設備成功交付國內新客戶 。
04存算一體 ， 未來趨勢？
存算一體技術旨在解決傳統計算架構中的“馮·諾依曼瓶頸”問題 。 在該架構下 ， 數據在獨立的存儲與計算單元間頻繁搬運 ， 導致了顯著的延遲和功耗 ， 在人工智能（AI）等數據密集型應用中尤為突出 。 為實現存算一體 ，3D-IC技術提供了關鍵的物理基礎 。 通過3D封裝工藝 ， 可以將高帶寬內存（HBM）等存儲芯片與邏輯計算芯片進行垂直堆疊 ， 極大地縮短了數據傳輸路徑并提升帶寬 ， 從而有效降低數據搬運的能耗與延遲 ， 為存算一體架構的實現鋪平了道路 。
國際半導體廠商正在積極布局存算一體技術 ， 并已在不同應用場景中推出商業化產品 。 在端側消費電子領域 ， 聯發科已將存算一體架構集成到其天璣9500旗艦手機芯片中 。 該公司采用數字域與模擬域并行的技術路徑 ， 前者基于SRAM ， 適用于對實時性要求高的移動端任務；后者則面向能效比要求極高的邊緣場景 。
在云端AI推理領域 ， 美國初創公司d-Matrix則展示了其應用 。 該公司發布的Corsair加速器采用了數字存算一體（DIMC）技術 ， 通過Chiplet架構將大容量SRAM和LPDDR5X存儲單元與計算功能緊密集成 。 其設計目標是直接在內存近端執行矩陣運算 ， 以應對大型AI模型推理時數據搬運能耗占比過高的問題 。
國產企業方面 ， 后摩智能于今年發布了基于存算一體技術的端側AI芯片“漫界M50” 。 該芯片可提供單芯片最高160TOPS的算力 ， 并支持最大48GB內存與153.6GB/s的帶寬配置 。 在實際性能方面 ， 漫界M50目前已可實現7B/8B參數量的大模型達到25+ Tokens/s的推理生成速度 ， 并已完成對DeepSeek 70B大模型的適配 。 該芯片理論上還可支持千億參數規模的模型運行 。
知存計算作為國內最早布局存算一體的企業之一 ， 其量產的WTM2101芯片是全球首款基于NOR Flash的存算一體語音芯片 ， 專注端側低功耗語音交互場景 。 目前有WTM2系列 ， 適用高能效場景；WTM-8 系列 ， 新一代計算視覺芯片適用低功耗高算力場景 ， 支持linux ， 支持AI超分、插幀、HDR、檢測與識別 。
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