AI芯片，不能没有CoWoS

HBM（高带宽内存）已是 AI 芯片的标配，但它不是随便一个封装就能适配。HBM 必须与处理器核心超近距离、高带宽连接，这需要极密的走线与超短的连接距离。CoWoS 通过中介层提供这样的环境，让 HBM 的带宽（最高可达 3.6TB/s）发挥到极致。

举例来说，一般封装若要连接 HBM，可能还需经过 PCB、封装基板等多层转接，信号会衰减、延迟上升，就像 “信号在高速公路上堵车”。CoWoS 把 HBM 和 GPU 放在同一个中介层上，如同直接开辟一条专属快速通道。更短的距离、更宽的通道、更少的干扰，是让 AI 训练流畅进行的最大前提。

除此之外，HBM 的功耗特性也需要封装技术来调节。由于内存带宽高、堆叠层数多，热能在极小体积中迅速累积，若没有足够的散热与电源供应支持，性能将无法稳定释放。CoWoS 不仅负责传输，还能协助配置热传导与电源分布，让 HBM 运行如虎添翼，发挥出全部性能。

多芯片整合，空间与功耗控制更灵活

AI 训练芯片不可能只有一块 GPU 核心，而是多个芯片（chiplet）分工合作。这些芯片需要高速沟通，但也得考虑功耗与散热。

CoWoS 的 2.5D 架构比传统封装更节省空间，也更具弹性，能在一个封装内整合逻辑芯片、多颗 HBM 和专用加速单元，同时维持热量分布与功率平衡。

这种多芯片整合架构就像打造一座“芯片之城”，每一颗 chiplet 都是城市中的功能分区，有的负责 AI 运算、有的处理数据、有的进行内存管理，各司其职；而 CoWoS 就是把这些区域串接起来的城市基础设施 —— 地铁、高速公路与电网，只有井然有序，性能才能最大化。

更重要的是，当芯片规模越来越大，单颗芯片面积与制程良率会急速下降，生产成本也大幅提升。通过 CoWoS 的模块化设计，设计者可将一整块 SoC 拆解为多颗 chiplet，避开制程瓶颈与良率陷阱，大幅提升生产弹性与经济效益。对高阶 AI 芯片来说，这是从工程到商业成功的桥梁。

延续摩尔定律的封装方案

当制程缩小进入 3nm 以下，成本高涨、良率下降，异质封装成为摩尔定律的新解法。CoWoS 就是这种系统级封装（SiP）的代表技术。

它让设计者能以“分而治之” 的方式将系统拆成多芯片模块，既可维持性能，又能兼顾良率与成本考量。这也是 Apple、Intel、Google 纷纷投入自家封装技术研发的原因。

换个角度来看，CoWoS 本身就是摩尔定律的演化 —— 从 “单芯片性能提升” 转向 “多芯片整合扩展”。当每一颗 chiplet 都采用最合适的制程节点，整体性能反而优于强行采用全制程的单颗 SoC，不仅能有效控制成本，也提升了良率与热管理水平。

此外，这样的系统封装也为未来 AI 芯片留有巨大弹性空间。当新一代内存、AI 加速器、数据处理器不断推出时，若仍停留在单一芯片设计，将面临整体重构的风险与时间成本；但在 CoWoS 架构下，只要替换部分 chiplet 即可快速升级整体系统 —— 这种 “可热插拔的演化设计”，正是 AI 芯片设计者梦寐以求的理想蓝图。

CoWoS 的挑战者

CoWoS 虽然强大，但并非没有对手，主要竞争对手包括：

• Intel EMIB / Foveros：尝试用嵌入式桥接技术与 3D 堆叠与之竞争。

• Samsung I-Cube / X-Cube：韩国大厂力图突围的先进封装系列。

这些技术各有优势，例如 Intel 的 Foveros 采用 3D 封装，支持逻辑与逻辑堆叠，有助于高密度运算模块整合；Samsung 的 X-Cube 则主打高速通信与制程垂直整合。然而在真正实现多 HBM 整合、高带宽互连、产能放量这三方面，暂时还是台积电的 CoWoS 占据领导地位。

从技术成熟度、设计工具整合度，到上下游供应链成熟性，CoWoS 已建立起明显的先行者优势。再加上台积电不断推进 CoWoS-L、CoWoS-R 等升级版本，让这项封装技术具备持续演进的潜力，并为芯片厂商提供高度可预测的升级路径。

市场数据也说明了一切：截至 2025 年第一季度，NVIDIA 几乎包下台积电 CoWoS 超过 80% 的产能，连 AMD 与其他 AI 芯片厂商都得排队争抢产能，显示其市场占有率与技术门槛短期内仍难以被动摇。

CoWoS：不仅是封装，更是战略武器

封装从来不是芯片设计的最后一道工序，而是整个 AI 芯片性能跃升的起点。对 AI 芯片来说，CoWoS 的存在就像高铁轨道之于列车 —— 没有这个基础设施，速度再快的列车也只能空转。

CoWoS 不仅让带宽冲上 TB 级，更让整体芯片设计迈向模块化、可延展、跨制程协作的新阶段。它解决的不只是 “如何把芯片封装进去” 的工程问题，更是 “如何让芯片彼此高效合作” 的系统性方案。这种跨越空间、制程与散热瓶颈的解决方式，使得 AI 训练平台能在有限空间里实现最大性能密度。

在这场 AI 竞赛中，谁能掌握封装技术的主导权，就等于掌握了整个生态系统的升级节奏。这也是为什么，从 Google TPU 到 Meta 的自研芯片，都在思考 “下一代封装该怎么做”。而台积电的 CoWoS，正是这场升级革命中无法跳过的关卡，也是左右产业技术版图的关键因素。