异质整合重塑半导体赛局 先进制程、3D封装与测试成关键
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AI算力竞赛持续升温，异质整合、先进封装与供应链重组已成半导体产业关键战场。面对2纳米制程、3D封装、CPO共同封装光学及测试成本攀升等新挑战，DIGITIMES日前举办「2026半导体论坛」，邀集产官学研代表齐聚，剖析次时代芯片量产蓝图与产业新商机。
DIGITIMES暨IC之音董事长黄钦勇在论坛致词表示，AI虽改变产业竞争规则，但真正能把AI落地的关键，仍在硬件制造与供应链整合能力，而这正是台湾最具优势之处。当前国际科技大厂追求的是完整生态系与快速交付能力，而从晶圆制造、封装测试到机构件、散热、系统组装，台湾已形成全球少见的高效率聚落。黄钦勇认为，未来产业发展不应只看半导体，更要重视ICT供应链与应用场域整合，透过智能制造、垂直应用与数据分析创造新价值。
AI算力需求快速攀升，传统电信号互连已逐渐逼近带宽、功耗与散热极限，共同封装光学（CPO）正被视为下一代AI运算架构的新标准。富士康研究院半导体所所长郭浩中指出，近年AI推论效能8年提升达千倍，关键已不只是制程微缩，而是GPU、HBM与高速互连架构的整体创新，其中CPO可将光通讯元件直接整合进交换器与运算系统，大幅提升数据中心传输效率并降低功耗。
富士康科技目前已全面布局GPU模块、服务器机柜、液冷散热到AI数据中心整体方案。他表示，未来AI数据中心将大量采用矽光子、外部雷射源与多波长传输架构，来满足系统纵向扩充与横向串联的需求，而真正的产业关键在于精密封装、光纤对准、测试验证与热管理能力。台湾在半导体制造、光通讯零组件、散热与系统整合供应链完整，有望在全球AI基础建设升级浪潮中扮演核心角色。
生成式AI加速走入企业营运核心，如何把分散的内部数据转化为可用知识，成为企业数码转型关键。网创信息云端架构师周谦程提到，该公司推出自研平台NAVI GenAI，协助企业将既有知识沉淀为决策资产，提升研发效率与管理品质。他指出，近9成企业管理者已认知生成式AI将成为不可逆趋势，但实际导入时常面临数据结构混乱、成本控管、网安合规、权限治理与模型回应品质等挑战。
NAVI GenAI可依企业需求部署于公有云、私有云或混合云环境，并整合权限管理、数据来源控管与模型应用机制，让AI回答建立在企业专属知识基础上。实际应用上，平台可协助企业快速比对不同版本PLM文件差异、自动摘要影片内容、整理供应链与研发信息，缩短工程人员查找与判读时间。
AI芯片朝高效能与高整合发展，也让先进封装与测试面临前所未有挑战。思渤科技资深应用工程师范馨匀表示，多芯片AI GPU封装常整合CPU、加速器、HBM与I/O芯片，若热点集中，将影响效能与寿命，因此需在设计初期即透过模拟工具预测热分布、应力与翘曲风险，避免后段修正成本。
针对电流造成金属迁移、锡球疲劳裂化、材料热膨胀系数差异等问题，可藉由Ansys等模拟平台提前验证。她也提到，AI已导入封装设计流程，透过累积数千笔模拟结果训练模型，可将原本耗时分析缩短至数分钟，大幅提升设计效率。除封装端外，半导体厂无尘室气流、粒子控制、搬运机械手臂震动与轻量化设计，也可透过数码模拟优化。
AI发展进入异质计算时代，企业不只面对模型竞争，更要解决多元算力资源的整合与管理问题。数码无限技术长李奇璁表示，随着NVIDIA、AMD、NPU与各式AI加速器并存，企业若缺乏统一调度平台，将面临GPU闲置、资源碎片化与扩充效率低落等问题。
李奇璁认为，AI工程已从2023年的提示工程、2024至2025年的情境工程，迈向2026年的「驾驭工程」，企业竞争力将取决于是否能有效管理多模型协作、算力调度与安全治理。该公司推出AI-Stack平台，可整合异质GPU、网络与存储资源，提供切割、聚合、动态排程与一键部署能力，并让AI开发环境在1分钟内完成建置。实际案例显示，导入后GPU使用率可由30%提升至90%，协助半导体设计、封测与设备业者加速AI落地与全球化布局。
AI芯片朝高效能与先进封装发展，薄化晶圆搬运、精密检测与热管理需求同步升高。西村陶业台湾区顾问梁巧莉表示，晶圆厚度持续薄化，传统全面吸附式真空吸盘容易造成晶圆破损、翘曲或薄膜变形，因此该公司开发局部真空吸附技术AnyChuck，可依需求进行区域吸附，支持不同尺寸晶圆、玻璃与薄膜材料取放，并具备吹气气浮功能，有助降低接触损伤与粒子污染风险。
梁巧莉指出，该公司陶瓷材料涵盖高纯度氧化铝、氮化铝、氧化锆与氧化钇等，其中氮化铝导热率可达170至250W/mK，适合高功耗AI芯片封装散热需求；低热膨胀材料亦可降低封装热变形问题。她强调，随着先进制程与AI封装升级，兼具高精度加工与材料性能的陶瓷零组件，将在半导体设备国产化与供应链升级中扮演更重要角色。
制造业加速导入AI与自动化，能突破传统可见光限制的热成像技术，正成为智能工厂的新一代传感核心。Suntek Global CEO & Managing Partner Jason Ray提到，热成像可提供额外的温度与异常信息，侦测肉眼难以察觉的设备过热、电力故障前万亿、气体泄漏与危险入侵。
根据简报数据，AI热成像系统在电气故障侦测率可达87%，远高于人工巡检的23%，大型产线检测效率亦可提升6倍。实际案例包括NucorSteel导入预测维护后，非预期停机下降73%；Samsung SDI以热像检测提升电池模块瑕疵识别率至99.2%；Shell炼油厂则借此降低火灾事故61%。业者认为，台湾具备半导体、电子制造与资通讯供应链优势，未来在智能巡检机器人、配电监控模块、智能安全帽与工业热传感设备等领域，具备切入全球市场的机会。
AI与地缘变局交织 半导体产业竞逐新优势
地缘政治与AI战略竞逐，正加速全球半导体供应链重组，关键材料的稳定供应也从成本议题升级为国家竞争力。崇越科技技术长丁彦伶指出，半导体材料供应面临航运中断、出口限制、原料短缺、汇率波动与需求暴增等多重风险，例如氖气曾因俄乌战争价格飙升十倍，显示单一来源风险已成产业痛点。
崇越科技作为半导体材料代理商，代理硅片、光阻、石英制品、特殊化学品与气体等关键材料，策略上采取「客户在哪里，崇越就在哪里」，已布局台湾、中国、美国、东南亚与欧洲市场，并建立在地仓储、分装、危险品物流与技术服务团队。丁彦伶强调，提升供应韧性的核心在于多源化供应、区域备援与供应链透明化，同时结合长约锁定、战备库存及循环回收机制，才能在全球设厂浪潮下，确保半导体产线稳定运作。
半导体与高科技产业朝高复杂度设计、跨系统协作与严格法规要求发展，产品开发流程也加速走向数码整合，AI成为提升研发效率的重要工具。嘉航科技产品导入规划技术工程师李富迪表示，企业常面临需求文件分散于Excel、Word等工具，导致追溯困难、测试覆盖率不明与作业耗时，若缺乏统一管理平台，将影响开发效率与品质控管。
该公司代理的Codebeamer可整合需求管理、测试管理与验证、风险管理及软件开发流程，并串接Git、Jira等既有系统，建立企业可信的单一数据来源。平台同时内建ISO 26262、ASPICE等规范范本，协助企业快速导入标准化流程。李富迪进一步指出，透过AI可自动整理重复需求、优化规格内容并生成测试案例，大幅缩短开发与验证时程，提升产品品质、合规能力与跨部门协作透明度。
生成式AI与数据中心需求快速升温，半导体产业竞争焦点也从制程微缩，转向高带宽、低延迟与高整合度的先进封装技术。DIGITIMES顾问分析师兼领域总监黄铭章表示，当前数据中心瓶颈已不再是GPU算力，而是GPU与HBM、高速互连及存储装置间的数据传输效率，因此先进封装成为突破存储器墙、功耗墙与I/O限制的关键。
黄铭章指出，Chiplet与异质整合已成主流趋势，可让不同功能芯片采最佳制程组合，兼顾成本、效能与上市速度，AMD、Intel、NVIDIA等业者皆积极布局。TSMC的CoWoS、SoIC技术则居全球领先地位，其中SoIC在带宽密度、能耗效率与传输速度具优势，预期未来数年将高速成长；3.5D封装、Hybrid Bonding、面板级封装、玻璃载板与矽光子CPO，也将成为未来重要发展方向。
生成式AI从云端走向终端装置，产业焦点也从追求算力，转向低功耗、小体积与实时运算下的高效能AI，Edge AI快速成为下一波半导体与智能装置升级重点。DEEPX CTO Joon Ho Song表示，现行以GPU与数据中心为主的AI架构，面临高能耗、高建置成本、传输延迟与隐私安全等限制，长期难以支撑快速成长的AI需求。
DEEPX提出将AI运算移至数据产生现场，以超低功耗芯片在终端装置完成实时推论，降低对云端资源依赖。Joon Ho Song指出，首代芯片DXM1已导入Baidu、Hyundai Robotics、LG Uplus等应用场域，涵盖OCR、机器人导航、脸部识别与智能监控；第二代DXM2则瞄准生成式AI与实体AI应用，可支持更大模型并将功耗控制在5W以下。
重构半导体价值链 2纳米时代材料、人才与整合成关键
除了精彩演讲，这次论坛也邀请Henkel台湾区资深主任应用工程师吴发豪与台科大产学创新学院CEO杨光磊，以「重构半导体价值链：2nm时代的技术位移与材料科学战略」为题，进行专业座谈。
吴发豪指出，2纳米与异质整合时代，材料供应商角色已从过去「依客户需求提供材料」，转变为更早期参与设计协作的夥伴。若只从单一材料性能出发，容易出现前段制程顺利、后段封装困难的断链问题。他表示，先进封装的重要材料过去多由不同供应商各自提供，但未来关键在于跨材料整合能力，透过模拟分析与共同设计，找出最佳平衡点。
尤其AI高效能芯片带来高热密度与大尺寸封装翘曲问题，材料必须兼顾散热、黏着强度、应力控制与可靠度，避免造成裂痕、线路失效或效能衰退。他也提到，全球供应链重组后，外商已加速在台湾布局研发、应用与在地支持资源，与本土企业形成竞合关系，最终将有助整体产业升级。
杨光磊提到，半导体产业过去依赖清楚分工模式而成功，但进入2纳米与AI时代后，单靠制程微缩已不足以支撑市场需求，设计、制程、封装、材料与系统端必须更紧密整合。他指出，台湾半导体历经40年累积，已建立全球竞争力，但设备与材料自主化仍是相对薄弱环节。地缘政治让产业意识到供应链韧性的重要性，因此扶植本土设备与材料厂商，已成为国家战略方向。在人才方面，他指出未来最重要的是「三跨人才」：跨领域、跨国际、跨时代。新时代人才不能只专精单一技术，而需具备系统整合能力、理解全球市场，并善用不同时代资源，才能在未来产业竞争中胜出。
座谈主持人工研院南分院专案组长黄建智最后总结指出，2纳米时代的半导体竞争，已从单点技术突破转向整体价值链重构。从晶圆制造、先进封装、材料创新到人才培育，各环节都需同步升级。台湾若要延续全球领先地位，除了巩固制造优势，更须强化材料与设备自主能力，并透过本土企业与国际业者的合作竞争，打造更完整产业生态系，面对AI与地缘政治双重驱动，跨域整合与协同创新将是下一阶段致胜关键。
