半岛彩票不仅将大幅加快半导体产业的成长，还将半导体封装技术的重要性提升至前所未有的高度，使其成为除先进制程技术之外，让摩尔定律又向前迈进的一大新技术。
“生成式AI的重要意义不亚于PC或者互联网乃至蒸汽机，是一个划时代颠覆式的应用。”对于大模型，（中国）有限公司副总经理陈平在主题演讲中给予高度评价，他认为支持生成式AI发展的三大基础要素是大数据、大模型、大算力。
中国半导体行业协会IC设计分会理事长、清华大学集成电路学院教授魏少军在主题演讲中强调，当前发展主要靠大算力，更加凸显出高算力、低功耗的AI计算芯片的重要性。
“我们跟本土很多AI芯片公司都有合作，本土也已经出现可用于训练、且可规模供应的公司。”商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆透露，由于众所周知的原因，本土AI公司获取GPU芯片难度加大，但从另一角度，这也给了本土高算力芯片公司及相关产业提供了发展空间。
超讯通信11月21日晚公告，公司拟与沐曦集成电路（上海）有限公司（简称“沐曦”）签订附生效条件的《全国行业总代理商合作协议》，公司将在2024年和2025年以行业总代理商身份每年完成1万颗曦云C系列GPU产品的进货业绩目标，主要用于中国移动、中国电信、中国联通、中国能建、中国交通以及“东数西算”算力节点客户处。沐曦是国内致力于研发具有自主知识产权的高性能GPU的芯片公司。
不同于提供通用GPU芯片，国内AI芯片公司更多致力于发展专用ASIC芯片、GPGPU芯片等专用芯片，且有多家获得了业界支持。比如，在专用ASIC芯片上，百度昆仑芯与国芯科技展开合作，弘信电子则选择牵手燧原科技。在GPGPU路径上，除了沐曦，海光信息也发布了DCU深算二号。
杨帆认为，由于大量的数据需要在本地存储，未来AI应用一定是本地化的，产业侧需要大量本地算力资源，本土AI芯片和服务器需要在各地AI智能计算中心形成完整支撑，也需要人工智能公司配合提供更多的软件（算子）支撑。
人工智能对算力的需求有多大？在本次大会上，杨帆在演讲中举例称，Chat GPT5.0的训练量对应到算力，约等效于5万块的英伟达H100芯片。
一直以来，推动高算力芯片发展的主要动力是先进制程技术。但现在，人工智能对算力的需求，将芯片封装技术的重要性提升至前所未有的高度，甚至是与先进制程技术相并列的高度，而2.5D、3D封装技术备受业界重视。
“满足未来AI在大算力芯片方面的需求，半导体还会沿着摩尔定律前进：一是在传统工艺制程微缩上继续前行；二是采用2.5D、3D封装技术。”陈平表示，英伟达GPU芯片采用的CoWoS封装，iPhone手机芯片采用的info封装都是2.5D封装技术，3D堆叠可提供更高的集成度、更大的带宽、更好的芯片性能。
陈平解释称，生成式AI对芯片制造工艺提出两大挑战：一是大算力，需要在单位面积里集成更多的晶体管，提供更高的集成度、更高的芯片性能；二是能效比，如果在器件端能够降低20%至30%功耗，那对数据中心整体成本的影响是巨大的。
“不一定都要靠最先进的3nm工艺。”魏少军认为，如果把逻辑层和存储器层异构集成（封装）在一起（即存算一体化），再加上软件定义芯片技术、近存计算技术等软件（配置计算资源），可以解决当前计算中的很多问题。
“Chiplet封装将会是先进封装技术的重要发展方向，可以把不同类型的芯片和器件集成在一起，以实现更高性能、更低功耗和更好的可靠性。”对于先进封装，汽车电子事业部副总裁、总经理兼长电汽车电子上海有限公司总经理郑刚介绍，在Chiplet基础上，推出的XDFOI封装方案，在性能提升和成本优化方面为客户提供全方位解决方案；目前2D MCM（多芯片组件）方案已经非常成熟，硅槽和硅空方案已经开发完成，未来进一步开发CDIC方案可满足客户不同应用的需求。
记者注意到，除长电科技外，国内几大封装公司也在近期披露了其2.5D、3D封装技术的相关进展。
比如，通富微电称，公司大力开发扇出型、圆片级、倒装焊等封装技术并扩充产能，此外积极布局Chiplet、2.5D/3D等顶尖封装技术，形成了差异化竞争优势。甬矽电子表示，公司正积极布局2.5D/3D等先进封装领域，并与一些客户保持密切交流。
英伟达H200芯片采用的HBM3e（高频宽存储器）技术也备受市场关注。HBM是将GPU、CPU用FCBGA基板合封，由于堆叠导致更多发热，所以封装材料和基板比较重要。
联瑞新材近日接受机构调研时表示，公司部分封装材料客户是全球知名企业，公司已配套批量供应了low α的球硅和球铝。兴森科技在互动易披露，公司生产的FCBGA封装基板可用于HBM存储的封装，公司暂时未与英伟达合作。
此外，Chiplet等先进封装也给了半导体IP、EDA公司发展新机会。芯和半导体介绍，其可为Chiplet提供一整套EDA解决方案，而将在临港研发中心重点发展Chiplet业务。
