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搜尋「CoWoS 3D」,共 91

HBM4將AI記憶體競爭推向更複雜的3D異質整合。除了提高頻寬與堆疊容量,新一代HBM開始把DRAM Stack與Logic Base Die、TSV及先進封裝更緊密整合,製程中的微小Void、Bump異常、Bonding偏移或TSV缺陷,

中國AI晶片自主化正進入更困難的下半場。華為、寒武紀、沐曦等業者持續推出國產AI加速器,逐步降低對NVIDIA依賴,但真正限制系統效能與量產規模的關鍵,已由單純GPU/NPU設計能力轉向HBM高頻寬記憶體。HBM也因此成為中國建立完整AI算

Chiplet 與異質整合正在改變半導體設計。透過高效能中介層與先進封裝,設計團隊可將不同製程、不同供應商的運算、記憶體、I/O 與加速器 IP,整合為複雜的系統級封裝。相較於大型單晶粒設計,這種方法有助於提升效能與能源效率,也能改善擴充彈

全球半導體技術正由傳統的二維平面微縮,全面加速跨入高密度立體堆疊時代。隨著晶片互連結構更為精細、多晶粒整合面積與厚度增加,製程中的應力翹曲、介面平坦化與良率控制已成為關鍵瓶頸,使先進封裝材料從單純的輔助耗材,轉型為決定 AI 系統整體效能與

AI晶片算力與功耗持續攀升,熱管理正從資料中心、伺服器機櫃及冷板,進一步向半導體製程與先進封裝內部推進。隨著CoWoS3D IC等異質整合提高晶片密度,熱源更集中於封裝內部,傳統由晶片表面向外散熱的架構逐漸面臨熱阻瓶頸,促使微流道(Mic

生成式AI帶動算力需求持續攀升,半導體競爭焦點已由單一先進製程,轉向運算、記憶體、封裝與高速互連的系統級整合。台積電在SEMICON Taiwan 2026展前論壇指出,未來AI基礎設施新增容量可能由過去每年約5至6GW,提高至30至40G

AI晶片供應鏈的在地化,正從GPU與伺服器進一步延伸至高頻寬記憶體(HBM)。SK hynix於美國印第安納州West Lafayette正式啟動先進封裝基地,投資逾40億美元,規畫2029年下半年開始量產下一代HBM,並且明確將HBM4E

在半導體產業過去數十年的發展歷程中,摩爾定律始終是算力競賽的最高指引——只要縮小電晶體尺寸,就能換取更高的效能與更低的能耗。然而,隨著先進製程邁向 2 奈米、進入環繞式閘極(GAA)架構與晶背供電(如 A16)的極限領域,物理邊際效益顯著遞

為協助半導體設備商與檢測工程人員突破先進封裝技術的精準性極限,電腦視覺技術專家Basler發表一份全新白皮書《突破先進封裝AOI瓶頸!次世代製程的5大關鍵檢測策略》,即日起開放免費下載。本白皮書深度聚焦CoWoS、CoPoS、HBM與CPO

為了探討AI時代的散熱轉型,本文特別採訪了新思科技,以及Cadence。從物理模擬與系統級分析的角度,剖析如何為新一代AI基礎建設打造最堅實的散熱後盾。

台積電(TSMC)於「2026年北美技術論壇」首度揭曉其最新的A13製程技術。作為A14製程的直接微縮版,A13透過奈米片(Nanosheet)電晶體技術提供更高的設計空間與能效,滿足AI、HPC及次世代行動通訊對運算效能的需求。 與前代A

隨著2026年生成式AI正式由雲端大模型(Cloud AI)轉向更具即時性、隱私性的地端代理人(Agent AI)與物理人工智慧(Physical AI),全球對於算力的定義正在發生質變。

人工智能(AI)與高效能運算(HPC)應用的快速擴張,先進封裝技術正成為半導體產業競逐的核心戰場。為強化設備與材料自主研發能量,國立臺灣科技大學與半導體濕製程設備廠弘塑科技正式簽署為期五年、總經費新台幣5,000萬元的產學合作協議,聚焦先進

半導體封裝與測試廠日月光(ASE)旗下子公司將於桃園中壢購置一座新廠房,投資金額約新台幣 42.3 億元(約 1.34 億美元),以擴充其先進 IC 封裝與測試服務能力。同時,ASE 也將在高雄南子區與地產開發商合資興建新工廠,預計導入包含

韓國半導體產業再度吹起擴張號角。根據報導,韓國兩大晶片製造商近期針對先進製程與記憶體產能展開大規模投資,帶動整體供應鏈期待升溫,形成一股向外擴散的產業活水。這不僅象徵南韓企業在地緣競爭與 AI 商機面前全力應戰,更可能改寫東亞半導體市場格局