在技術推動下，半導體領域不斷突破界限，實現(xiàn)人工智能（AI）、高性能計算（HPC）、5G/6G、自動駕駛、物聯(lián)網（IoT）等領域的變革性應用。

AI Server ASP比General Server高很多,2022~2027年AI服務器單元復合年增長率為73%，收入復合年增長率為39%.

技術進步引發(fā)人工智能爆炸式增長,更多的計算，更高的內存帶寬，更大規(guī)模的異構集成。

先進的邏輯和封裝技術為人工智能加速器做出了關鍵貢獻，性能、內存帶寬和電源效率都不斷提升。

NVIDIA從V100升級到Blackwell，TSMC制程從N12到N4P，都是基于CoWoS封裝平臺，晶體管數(shù)量翻了近10倍，存儲帶寬容量翻了5倍，TFLOPS/W也越來越大。

先進的邏輯和封裝技術在交換機產品做出了關鍵貢獻，SerDes性能、網絡帶寬和功耗方面不斷提升。

AI數(shù)據中心需要強大后端數(shù)據流來支持繁重并行GPU通信，需要更快數(shù)據速率和更低功耗的交換機解決方案。

Broadcom交換機容量已經發(fā)展到51.2T，基于N5的BCM78900的serdes雙向速率達到512*106G PAM4，雖然整體功耗為450W，但能耗0.88W/100G是降低的。

邏輯技術繼續(xù)穩(wěn)步發(fā)展，節(jié)點的減少意義重大，可以提高密度和能源效率。例如，7nm到5nm，可以增加1.83倍的邏輯密度和13%速率，同時能耗減少21%。如果進一步的，5nm到3nm，可以再次增加1.57倍的邏輯密度和11%速率，同時減少30% 能耗。

可以預見，如果把制程進一步減少，能獲得更大收益。7nm到3nm仍是基于FinFET。今天，業(yè)界繼續(xù)通過在3/2nm節(jié)點過渡到納米片場效應晶體管（NSFET）器件來縮放晶體管尺寸。為了最大限度地利用器件架構和光刻技術的進步，DTCO至關重要，DTCO不僅推動邏輯技術的性能、功率和面積（PPA），而且還被擴展到優(yōu)化系統(tǒng)級的性能和功率。

隨著FinFET技術和納米片架構的引入，互補場效應晶體管（CET）架構已經成為未來邏輯縮放的主要競爭者。雖然垂直堆疊的FET預計會增加工藝復雜性和制造成本，但它提供顯著的密度優(yōu)勢，與傳統(tǒng)CMOS結構相比，在相同柵極間距上，大約高1.5到2倍。

下圖展示最先進的CFET逆變器，具有業(yè)界領先的48nm柵極間距，強大的電壓轉移特性（VTC）響應VDD高達1.2 V。這標志著單片CFET技術的開創(chuàng)性突破，為推動未來邏輯技術擴展的工藝架構奠定基礎。

除了CEFET之外，對更高性能和更節(jié)能的邏輯技術的持續(xù)追求需要加速尋找超越硅基材料的通道材料。例如對于碳納米管來說，通過特定的摻雜技術可以實現(xiàn)與PMOS相當?shù)腘MOS性能，增強其高電流密度能力。

互聯(lián)創(chuàng)新是技術進步的另一個關鍵領域。下圖突出顯示該行業(yè)正在進行的幾個新開發(fā)。通過使用低電阻材料和先進界面工程，MOL電阻降低了40%。正在探索一種新的二維材料，作為銅互連的優(yōu)越替代品，這種材料在厚度減小的情況下，薄膜電阻率比銅低，提高整體性能。

另一個關鍵技術是BEOL工藝和背面功率傳輸。

下圖展示最先進的2nm技術的橫截面，該技術具有納米片器件和背面功率傳輸。在晶圓的正面，納米片器件通過結構和DTCO創(chuàng)新提供出色的功率效率。BEOL工藝和材料的創(chuàng)新有助于將RC延遲減少10%，邏輯密度增加3%至4%。在晶圓的背面，直接與器件接觸可以保持柵極密度并保持器件寬度的靈活性。背面金屬化增強功率傳輸，通過將前端路由專用于信號路徑來提高芯片密度和性能。

為了釋放異構集成的力量并將系統(tǒng)級性能提高十倍以上，3D堆疊和2.5D先進封裝技術已經相繼引入。TSMC提供CoWos先進2.5D封裝以及SOIC的3D芯片堆疊技術，以適應不同客戶需求。

先進的硅堆疊和封裝技術，包括SoIC， InFO和CoWoS，繼續(xù)積極地縮小芯片到芯片的互連間距，提供將3D互連密度再提高六個數(shù)量級的潛力，這些高級集成功能可提高數(shù)據傳輸速率、減少延遲、優(yōu)化功耗并提高計算系統(tǒng)的整體性能。

3D堆疊技術提供一個新的維度，可以幫助密度和能效縮放。首款基于3D堆疊技術的用于數(shù)據中心的CPU于2022年發(fā)布，AI GPU于2023年發(fā)布。未來TSMC基于SOIC-X技術，可將間距減少到3um，將D2D互聯(lián)達到100 million量級。

2.5D技術范圍正在迅速擴大，以滿足未來人工智能計算的集成需求。

光收發(fā)器對于未來的人工智能系統(tǒng)至關重要，可以實現(xiàn)芯片之間高速、低能耗和可靠的數(shù)據傳輸。硅光為系統(tǒng)技術改變新的傳輸方式。緊湊型通用光子引擎（COUPE）技術采用創(chuàng)新的SoIC-X工藝無縫堆疊電子和光子芯片，顯著降低功耗和延遲。OE （Optical Engine）通過垂直堆疊，封裝密度高，在電路板、封裝和中介層相比在外形尺寸和功耗降低方面提供實質性好處.

為簡化不同封裝結構和配置的3D IC設計，需要創(chuàng)建一個可以提供異構集成所需的全面覆蓋的技術平臺。該平臺包括先進邏輯技術，堆疊SoIC技術，集成嵌入式組件，連接到計算芯片和高性能存儲器的RDL中間體，以及硅光引擎，以提供足夠的I/O帶寬以滿足計算需求。

硅光技術將無源和有源光子器件集成到單個芯片中，包括光柵耦合器、調制器、波導和鍺（Ge）光電二極管等組件，但激光源除外。TSMC的硅光利用先進的12英寸工藝技術，提供卓越的工藝能力和可控性。為客戶能夠設計單芯片光學引擎（OE）。

總之，在人工智能的推動下，到2030年半導體產業(yè)規(guī)模將達到1萬億美元，人工智能對數(shù)據中心、邊緣設備、汽車和物聯(lián)網產品具有變革性影響。邏輯、內存和封裝技術的進步，為滿足人工智能驅動的需求，繪制一條持續(xù)密度和能效擴展的道路。

參考文獻

【1】SemiconductorIndustry Outlook and New Technology Frontiers Yuh-Jier Mii Taiwan SemiconductorManufacturing Company, Hsinchu, Taiwan. Contact email: [email protected]