一個充滿人工智慧的世界正在迅速崛起，改變著各個行業和日常生活。從先進的太空探索和智慧城市到個性化醫療保健和精準農業，人工智慧正在徹底改變我們與技術的互動方式。它推動教育、能源效率和自動駕駛領域的突破，展現出其應對全球挑戰的潛力。

隨著人工智慧無縫融入各個領域，未來有望增強創新、生產力和連通性，塑造一個更智慧、更可持續的世界。

根據 2014 年以來人工智慧相關電力需求的快速增長，這得益於人工智慧系統的廣泛部署。這一激增主要由人工智慧訓練和推理任務中 GPU 的使用率推動。預測表明，到 2030 年，人工智慧系統可能消耗美國總電力的 16%——這是一個驚人的估計。短短兩年內，人工智慧的電力需求預計將增加 5 倍。儘管 GPU 的每瓦效能正在取得進步，但這些進步不足以抵消人工智慧系統規模擴大造成的能源消耗增長。

這些 GPU 顯著提高了訓練計算能力（以 PFLOPS 為單位），以滿足 AI 工作負載（包括影像處理和大型語言模型）的需求。效能的大幅提升（尤其是在 2027 年至 2028 年之間）與 2nm 及以下先進節點的量產相吻合。更高的記憶體頻寬和更大規模的異構整合支援了這一增長，從而確保了更高的計算能力能夠滿足 AI 不斷增長的需求。

有趣的是，雖然目前大部分功耗都集中在 AI 訓練上，但推理任務預計將大幅增長，因為大型語言模型 (LLM) 需要大量能量進行處理。管理這種指數級需求將需要在能源效率和硬體最佳化方面進行重大創新。模組化架構、改進的互連和節能的 AI 晶片將至關重要，同時採用可再生能源並最佳化資料中心的電力使用以減輕環境影響。隨著 AI 驅動的工作負載越來越多地將重點從訓練轉移到推理，進一步增加電力需求、平衡效能和可持續性對於確保 AI 技術的可擴充套件性和長期可行性至關重要。

另一個關鍵問題是記憶體。雖然記憶體容量每兩年翻一番，但 LLM 卻以前所未有的速度擴張，網路規模每兩年增長 410 倍。這導致記憶體容量和頻寬的雙重短缺。

SK Hynix 表示，其已售出 2025 年配額的大部分高頻寬記憶體晶片，AI 熱潮仍在持續。

雖然儲存級記憶體 (SCM) 可以解決容量問題，但這些記憶體的速度太慢，無法跟上計算速度，從而導致瓶頸。因此，記憶體容量和頻寬必須同時提高。

HBM 和先進封裝引領潮流。

互連限制在推動 AI 晶片走向先進封裝方面起著至關重要的作用，因為傳統的互連技術無法滿足 AI 工作負載日益增長的需求。

引線鍵合主要用於較舊的技術，隨著時間的推移其尺寸逐漸減小。

CSP（晶片級封裝）和 FBGA（細間距球柵陣列）是用於較小節點的現代封裝方法，特別適用於移動和消費應用。

FCBGA（倒裝晶片球柵陣列）和 TSV（矽通孔）代表更先進的封裝，集成了多晶片堆疊，通常用於高效能應用。

C2W 鍵合（晶片到晶圓）、W2W 鍵合（晶圓到晶圓）和微凸塊 TSV 代表較新的封裝方法，專注於 3D 整合和更小的節點尺寸，提供增強的互連性和效能。

AI 晶片需要極高的資料傳輸速率和低延遲來處理大量資料，尤其是在 LLM 等大型模型的訓練和推理任務中。然而，傳統的互連面臨著以下挑戰：

頻寬瓶頸：傳統互連難以為高效能 AI 系統提供足夠的頻寬，導致處理單元之間的資料移動延遲和效率低下。

能源效率：隨著互連規模的擴大，能耗顯著增加，如果沒有先進的節能解決方案，使用傳統方法擴充套件系統是不切實際的。

整合挑戰：現代 AI 系統通常需要多個晶片或模組無縫協作，這需要比傳統互連更緊密的整合。

擴充套件限制：隨著 AI 模型規模的擴大，對緊湊、高密度互連的需求變得至關重要，以整合晶片和記憶體元件。

晶片整合、3D 堆疊和矽通孔 (TSV) 等先進封裝技術透過實現更高的頻寬、更低的延遲和更好的功率效率來解決這些限制。這些創新使 AI 晶片能夠有效擴充套件，同時滿足下一代工作負載的需求

UCIe（通用晶片互連規範）是一個行業聯盟，致力於開發和推廣晶片互連的標準化規範。其目標是實現來自不同供應商的晶片之間的無縫通訊，促進半導體設計的互操作性和模組化。透過建立通用標準，UCIe 旨在提高先進半導體系統的可擴充套件性、效率和靈活性，促進 AI、HPC 和資料中心等領域的創新。

英特爾、AMD、臺積電、ARM、ASE等半導體行業的主要公司都參與了這一計劃。

UCIe 的未來在於它能夠將業界領先的 KPI 擴充套件到 UCIe-3D，從而實現晶片互連技術的重大進步。從 UCIe-S (2D) 和 UCIe-A (2.5D) 到 UCIe-3D 的演進突出了資料速率、功率效率和頻寬密度等關鍵指標的改進。