AI封裝愈做愈大，過去只驗證晶片及封裝本身的做法已經不夠。台積電（2330）副總經理何軍11日表示，當CoWoS擴大至3倍光罩尺寸以上，封裝與電路板、散熱及系統結構的交互影響便明顯升高；大型AI系統若要把整體故障率控制在可接受範圍，單一封裝零組件的品質甚至必須超越車用等級。
何軍指出，未來晶片、封裝、載板、PCB與散熱設計，必須在量產前導入系統與技術協同最佳化（STCO），把實際系統的熱學、力學及可靠度條件提前納入開發，單靠零組件層級驗證已無法因應大型AI系統需求。
台積電過去曾發現，同一款晶片導入不同系統後，部分產品出現零組件驗證階段未觀察到的晶粒邊緣損傷，最後必須與客戶共同調整PCB、被動元件配置及製程。相反地，有些零組件層級發現的應力問題，安裝至電路板後反而消失，顯示系統邊界條件已成為大型AI封裝驗證的關鍵。
供應鏈變化也加深製造難度。何軍指出，未來幾年產業不只面臨記憶體短缺，ABF載板供應也相當吃緊。客戶為取得產能而採取多源供應，但不同載板的熱學及力學特性不一，正使CoWoS製程窗口縮小，交付系統整合時的共平面性也進一步惡化。
為配合AI產品與技術每年更新，台積電已把過去依序進行的串列開發改為平行開發，讓技術、製造及客戶團隊同步作業。客戶產品甚至可能在測試載具完成驗證、製程完全定案前就進入工廠，許多改善必須直接在量產製造周期內完成，材料、設備及系統整合商也需同步投入，並在工廠附近配置在地研發人員。
何軍表示，台積電將在量產前六季公布系統邊界條件並蒐集客戶回饋，確保技術完成驗證時能符合實際需求。他也呼籲業界透過OCP建立系統級驗證標準與最佳實務，結合前期力學建模、後期實際數據驗證及供應鏈共同管理，加快AI產品開發與量產。
2026/08/11 14:20
轉載自聯合新聞網: https://udn.com/news/story/7240/9684447?from=udn-ch1_breaknews-1-99-news
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