三维空间突破平面极限，国产AI芯片以3D堆叠技术开辟新赛道

近日，在人工智能大模型算力需求急剧膨胀的背景下，传统2.5D芯片封装技术正面临“内存墙”与“面积墙”的双重瓶颈。随着存储带宽增速远落后于模型迭代速度，行业不得不寻求新的技术路径。当前主流的平面扩展方案因布线资源受限、集成密度低，已难以满足AI高算力场景对芯片面积压缩的要求。在此背景下，3D堆叠技术凭借垂直方向上的集成优势，成为突破物理极限的关键选择。

希鸥网观察到，国际半导体巨头已率先在3D堆叠与3.5D封装领域实现量产。例如，AMD于2023年推出的Instinct MI300系列采用台积电CoWoS与SoIC混合技术，将GPU垂直堆叠于I/O芯片之上。博通则在2024年底发布全球首个3.5D XDSiP平台，通过无凸块混合铜键合技术实现芯片间直连，信号连接数量提升7倍，功耗降低90%。这些进展表明，三维集成正成为全球AI芯片竞争的新高地。

面对国际领先布局与国内先进工艺、高端HBM供给受限的现实，国产AI芯片厂商集体转向3D堆叠技术。紫光集团推出的紫弦架构以3D DRAM为核心，首创3.5D异质异构集成方案，存储带宽可达30TB/s，模拟显示其Token吞吐率较同类产品高出1.5至2倍。清微智能的下一代AI芯片则采用3.5D异构堆叠，通过“计算芯粒+存储芯粒”垂直集成，在受限工艺条件下实现性能跃升。

算苗科技旗下面向大模型推理的3D TokenPU芯片A4E已于近日流片，该芯片将8层存储晶圆垂直堆叠于计算逻辑晶圆上，访存带宽达16TB/s。云天励飞正在研发的推理芯片也引入3D堆叠存储架构，以突破“内存墙”瓶颈。此外，前身为快手集团异构计算与芯片事业部的凌川科技，其下一代芯片已采用全国产3D堆叠技术流片，首款产品SL200累计销售近十万颗，覆盖快手、阿里云等多家互联网企业。

尽管3D堆叠前景广阔，但其工程化难度不容小觑。热管理方面，3D架构中热量需穿透多层硅片与TSV阵列，总功率超过350瓦时液冷系统成为必需。混合键合工艺对表面平整度与键合精度要求极高，良率提升依赖持续改进。此外，国内EDA工具在3D芯片全流程设计方面仍存在较大空白，测试与可靠性评估也需开发新方法。这些挑战意味着，从实验室到量产仍需跨越技术与供应链的多重鸿沟。

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