AI芯片封装形状悖论凸显:方形基板优势显著,但替代圆形基板至少还需5年!
2026/6/5 10:41:24 网站建设 项目流程

圆形→方形的“几何账”

随着AI芯片尺寸增大,高端算力芯片趋向方正,封装基板却用圆形设计,这是产业待突破的范式。要了解为何晶圆是圆的、芯片是方的,单晶直拉法的旋转提拉决定硅锭圆柱型,从而使晶圆为圆形。直拉法是先在坩埚加热高纯硅成熔融态,将晶种置于棒末端浸入硅液,提拉旋转棒,精确控制参数得到圆柱状单晶硅棒,再经打磨等工序得圆形硅片。芯片在晶圆上方形排列,切割沿直线,效率高、浪费少;方形芯片封装时易与引线或焊盘对齐,Flip chip型封装更适用。传统12英寸圆形晶圆切割方形芯片边缘浪费大,面积利用率不足85%,而面板级封装面积利用率超95%,“去边角化”设计使单次制程芯片产出增加,从晶圆级到面板级封装,单位成本有望降20% - 30%以上。随着技术复杂性在亚20nm节点加速,半导体制造成本增加,晶圆尺寸从300毫米过渡到450毫米可解决问题,但基板尺寸难满足AI芯片封装需求。大尺寸圆形基板高温封装易翘曲变形致信号中断,方形基板结构规整,翘曲度可控,适配先进封装精度要求。

“方”寸之争,两条主流路线

扇出型封装有扇出型晶圆级封装(FOWLP)和扇出型面板级封装(FOPLP)两大分支,FOWLP基于圆形晶圆封装,FOPLP用方形面板作基板。Yole报告显示,FOWLP技术面积使用率<85%,FOPLP面积使用率>95%,能放更多芯片,成本比FOWLP低,面板级封装成本比晶圆级封装降66%。台积电的CoPoS技术基于CoWoS 2.5D封装“面板化”演进,与FOPLP本质不同,FOPLP无中介层,用于电源管理等成熟制程,CoPoS全称为Chip - on - Panel - on - Substrate,核心是将芯片模组搭载到面板级基板封装,通过大尺寸方形面板提升面积利用率,支持更大封装尺寸,对未来超大型AI GPU等芯片重要。在AI等领域,“形状、材料与性能”暗战激烈。方形硅基板由高纯度单晶硅制成,热膨胀系数与芯片接近,翘曲小,可集成高密度硅通孔,2024年三菱材料宣布能生产600mm×600mm方形硅基板服务超大尺寸AI芯片,但成本高、大尺寸制备难。玻璃基板依托优异材料特性和TGV玻璃通孔互连技术,解决传统封装基板问题,是业界热门材料,英特尔和台积电都在投入。陶瓷基板由氧化铝等制成,导热高、耐高压、抗腐蚀,能在极端环境工作,但大尺寸易碎,成本比有机基板高。FOPLP让“方形”进入封装主流视野,基板材料决定未来芯片性能、尺寸和成本。

方形基板,巨头抢注中

台积电推进新一代面板级封装技术CoWoS,重点研发310×310毫米规格,评估整合玻璃材料。德国设备商SCHMID首席销售官指出行业走向标准化,主流面板尺寸多样,台积电该规格是为平衡封装面积、生产良率与设备兼容性。日月光在台积电InFO问世后投入扇出型面板级封装研发,克服面板翘曲难题,早期300×300mm试产FOPLP良率不错,现推进到600×600mm,若良率符合预期,600×600mm有望成主流规格,2025年底前试产,2026年送样认证,届时承接订单提供商业化服务。根据TrendForce,AMD与日月光讨论FOPLP封装PC处理器,高通洽谈用FOPLP封装电源管理IC。群创光电掌握超大面板封装制程,FOPLP面板尺寸700mm×700mm,远超常见规格,已展开二期产能扩充,试量产月产能约1000片,送样多家客户验证,获恩智浦和意法半导体订单,应用于消费性和车用电子芯片。力成科技是最早投入FOPLP的OSAT厂商之一,2025年完成产能布建并量产,与国际IDM大厂小量生产FOPLP新品,虽营收占比有限,但随市场发展有望拓展商机。英伟达关注FOPLP技术,2024年有消息称其想在Blackwell架构芯片中引入该技术用于GB200,但GB200发布后无更新。玻璃基板技术受关注,2023年9月英特尔宣布推出业界首款用于下一代先进封装的玻璃基板,计划2026 - 2030年量产,其投入该技术约十年。2024年CES上三星电机提出建玻璃基板原型生产线,目标2025年生产原型,2026年量产,已选定中试线设备供应商。韩国SK集团旗下Absolics投资6亿美元在乔治亚州科文顿建月产能4000块的玻璃基板工厂,SK海力士通过美国子公司涉足,中国京东方将玻璃基板作为核心战略,计划2027年量产高深宽比产品。

方形基板,还要跨过几道难关?

方形基板有空间利用率等理论优势,但短期内难替代圆形基板主流地位。圆形基板有成熟配套体系,工业惯性和生态粘性强。方形基板面临难题,边缘应力分布复杂,高温易翘曲裂纹影响良率;主流制造设备基于轴对称设计,改方形需颠覆性改造,投资大、风险未知;量产级别上搬运、定位与掩膜版对准精度控制缺乏成熟方案,碎片率和均匀性问题突出。解决全链条难题或许至少还需5年以上。

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