分析指出，全球人工智能（AI）半导体市场的竞争焦点正从精细工艺节点转向先进封装。未来五年，预计将有超过1.3亿颗用于AI服务器的图形处理器（GPU）和专用集成电路（ASIC）采用先进封装技术，将处理器和内存紧密集成在一起。

市场研究公司Counterpoint Research于20日预测，未来五年内，采用集成内存的先进封装技术的AI服务器GPU和ASIC的出货量将超过1.3亿颗。Counterpoint还预计，AI计算需求将带来约2万亿美元的收入。

Counterpoint 在最近发布的一份研究报告中指出，人工智能硬件的主要瓶颈在于从“逻辑缩放”（即缩小半导体电路尺寸）转向先进封装技术。随着计算性能的飞速提升，内存和芯片之间的数据传输性能却未能跟上步伐，这使得封装技术的重要性日益凸显。

Counterpoint 将此归纳为三个限制因素：“内存墙”、“性能墙”和“铜线墙”。内存墙是指从内存中读取数据的速度与计算单元的处理速度相比不足的现象。铜线墙指的是，当芯片采用铜线连接时，随着传输速度和距离的增加，功耗和信号损耗也会增加。

在当今的人工智能加速器中，通常会将高带宽内存（HBM）放置在靠近计算芯片的位置。Counterpoint 指出，台积电的“CoWoS（晶圆上芯片上衬底）”技术将 HBM 与大型硅中介层相结合，目前处于市场领先地位，但成本、产能以及大型封装的缺陷风险可能会成为阻碍。中介层是一种中间衬底，用于将多个半导体芯片集成到单个封装中。

英特尔正在推进从EMIB到ZAM再到XBM的技术路线图，以解决封装和内存整合问题。EMIB（嵌入式多芯片互连桥）是英特尔的先进封装技术，它通过小型硅桥将多个半导体芯片高速集成到单个封装中，目前已实现商业化。与使用与整个封装尺寸相当的大型硅中介层不同，EMIB仅整合芯片之间必要的连接部分。

据Counterpoint报道，英特尔正在开发名为“ZAM”的中期产品，作为HBM4级内存整合的替代方案。其商业化目标时间约为2028年至2030年。ZAM并非与三星电子或SK海力士合作开发，而是与软银子公司“SAIMEMORY”合作开发。

SAIMEMORY成立于2024年12月。据Counterpoint报道，英特尔负责技术机构领域，软银负责金融机构领域，东京大学的一位教授负责科学机构领域。该公司计划在2027财年完成原型产品制作，并在2029财年实现商业化。此外，该公司还得到了日本政府机构新能源产业技术综合开发机构（NEDO）的支持。

2030年后，英特尔还将大力推广“XBM”技术。Counterpoint将XBM定义为一种长期存储器架构的重新设计技术，它在半导体加工的后端阶段使用薄膜晶体管。然而，Counterpoint指出，英特尔的这项技术很难在短期内取代现有的HBM和台积电的先进封装系统。台积电在量产经验、工艺成熟度和基于JEDEC标准的生态系统方面都处于领先地位。Counterpoint表示，英特尔需要赢得谷歌和联发科等客户和合作伙伴的支持，并解决散热管理和封装集成等问题，才能拓展市场份额。

今年6月，英特尔聘请前SK海力士CEO李锡熙担任晶圆代工机构业务高级副总裁，负责开发和制造先进封装及后端技术。英特尔并未重返直接存储器晶圆生产领域，而是通过先进封装和芯片整合技术，拓展其在存储器和计算半导体领域的业务。

韩国企业在目前的HBM市场占据较高份额。据Counterpoint数据显示，今年第一季度，全球HBM市场份额分别为：SK海力士58%，三星电子21%，美光21%。SK海力士和三星电子合计约占80%。三星电子正通过提供HBM芯片以及代工服务来赢得人工智能客户。

Counterpoint 预测，随着人工智能半导体中计算芯片本身的性能以及存储器和计算芯片的整合效率变得重要，先进封装领域的竞争将进一步加剧。

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