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高階半導體晶片的高速性能已經成為AI技術與應用的核心驅動力，也促使生成式AI的崛起。而生成式AI對高速運算能力和大規模資料處理的市場需求，促使高效能運算（HPC）晶片技術不斷進步，也帶動了先進封裝技術發展。

目前全球晶圓大廠已成功量產3奈米製程，並可望於2025年投入2奈米製程量產。這些技術進步，不僅滿足了生成式 AI對於高速運算的需求，也大幅提升AI晶片的效能功耗比（Performance per Watt），使其能夠支援從內容生成到智慧製造、醫療、自動駕駛等多元AI應用。與HPC和AI直接相關的先進製程和封裝技術，將是推動市場需求的主要驅動力，未來全球將對於半導體產品倚賴日漸加深。

市場研究和分析報告公司Market.US預測，隨著未來幾年人工智慧驅動解決方案的需求大幅增長，人工智慧伺服器的價格比雲端服務的傳統伺服器將高出約15至20倍。人工智慧伺服器市場預計到2033年將達到4,300億美元，2024～2033年預測期間複合年增長率為30.03％，顯示AI伺服器的市場重要性與日俱增。

生成式AI的快速發展使其對半導體晶片的製造技術衍伸出更嚴苛的需求，先進封裝技術扮演了關鍵角色。由於技術的突破，從異質整合到矽光子，再延續至2.5D、3D等先進封裝技術，使得AI晶片能夠在更小的體積內實現更高的計算能力和更低的功耗，讓AI應用半導體晶片在一定的空間下，達成了更高運算效能的目標。

半導體晶片封裝製造技術中的3D堆疊技術是先進封裝的一大亮點，此項技術是將晶片向上垂直堆疊起來，不僅提高晶片密度，還縮短了晶片之間的數據傳輸距離，降低了訊號傳遞的延遲，這對於需要及時處理海量數據的AI晶片功能提升至關重要。也因為3D堆疊技術能為邊緣運算提供強大支持力量，使得終端設備能夠即時回應大量數據處理需求。

此外，3D堆疊的封裝技術還為晶片的異質整合鋪平了道路，能夠將不同製程和功能的晶片整合在一起，例如將AI處理器、記憶體和感測器等結合，進一步推動生成式AI應用的多元和深化，未來5G相關的基礎建設、醫療設備等高效能應用場景，都將可望受益於這些先進封裝技術的發展。

另一方面，扇出型封裝中的面板級封裝技術（FOPLP）已成為市場關注的焦點，FOPLP的優勢在於能提升封裝密度與利用率，並降低成本。同時，該技術使用的關鍵材料，如RDL Dielectric材料性能也不斷優化，以降低介電損耗和提高布線精度。隨著智慧手機、穿戴裝置與未來物聯網設備進一步普及，FOPLP技術的重要性將與日俱增。

隨AI時代來臨，台灣企業快速投入異質整合、矽光子、2.5D、3D等先進半導體封裝技術。將台灣的半導體產業，由IC設計到晶圓代工，再到先進封裝與測試，展現出高度的垂直整合能力。隨著未來全球AI伺服器需求持續增長，台灣相關供應鏈的高度整合，將進一步鞏固台灣半導體產業的國際競爭力。

(工研院產科國際所分析師陳靖函)