整個2023年，半導體行業下行期的陰霾似乎仍未散去，但業界已經看到了一絲曙光。年初ChatGPT的橫空出世，引爆了全球對于生成式人工智能(AIGC)的追捧。AI和大模型的興起催生多元化的落地場景，為數據中心、汽車電子等應用帶來極大助益的同時，也對芯片算力、能效、存儲和集成度等提出了新的挑戰。

但也是這些挑戰，也刺激了半導體從材料、設計、制造到封裝技術本身的發展。在第三代半導體碳化硅、氮化鎵開始大面積商用后，第四代半導體氧化鎵開始嶄露頭角;AI芯片借助大模型東風，成為各大芯片廠乃至整機廠自研角力的主戰場;為了獲得更大算力和更快的存儲速度，Chiplet、3D-IC、HBM以及一系列新型存儲器的商用也在提上日程;就連一直被稱為“實驗室技術”的可編程光計算，也開始躍躍欲試取代GPU中的線性計算部分。

AspenCore全球分析師團隊在這一年中與業內專家和廠商交流，總結分析后挑選出了2024年全球半導體行業將出現或高速發展的10大技術趨勢，供大家參考。

趨勢一：AI芯片為生成式AI加速

2023年對AI而言是個大年，臨近2022年底到2023年初，以ChatGPT為代表的生成式AI在應用端爆發。“生成式AI”(或被稱作AIGC)這個詞在2023年被大肆提及，仿佛“生成式AI”是此前所謂“強AI”時代的序幕。實際上，英偉達為數據中心GPU特別加入Transformer引擎并不是2023年的事情，但顯然這一提早布局為生成式AI的底層算力加速提供了基礎。

之所以形容生成式AI為“爆發”，從芯片角度來看，在GPT、Stable Diffusion等模型出現后不久，全球幾乎所有面向數據中心的大算力AI芯片——無論訓練還是推理，相關企業的市場似乎就改寫了劇本，幾乎家家戶戶都在宣傳自家芯片能夠為生成式AI提供算力，且為不同的大模型達成合作或支持。2023年的WAIC世界人工智能大會幾乎就是生成式AI專場。

不僅是數據中心，邊緣與端側的AI芯片企業也在接踵摩肩地談生成式AI概念。從Intel為來年AI PC鋪設了半年的宣傳——2024年的PC處理器也將全面集成專用的AI加速單元，到2023年底聯發科高喊手機生成式AI芯片——手機也能在本地推理生成式AI模型，甚至部分做嵌入式應用的芯片企業也在談生成式AI。

事實上，即便不談生成式AI，它帶來的AI旋風也極大程度再度帶動了邊緣AI的熱潮：包括TI、瑞薩、英飛凌在內的傳統MCU/MPU制造商都再度強調了邊緣AI當下的巨大價值。這種風潮，以及生成式AI在數據中心和PC/手機上的大熱，都將延續到2024年，并得到更進一步的發展，甚至在應用端發力時，為全社會數字化轉型帶來更多的可能性。

趨勢二：用Chiplet技術支持算力擴展成為主流趨勢

隨著摩爾定律放緩，以及AI、自動駕駛、數據中心等新的應用端對存儲力、算力提出更高的要求，單靠先進芯片工藝的不斷演進已難以為繼，Chiplet和三維異構集成，將為突破集成電路發展瓶頸提供新的增長驅動力。2023年，在臺積電、三星、Intel等芯片巨頭，以及產業鏈企業的推動下，Chiplet產業鏈各環節逐漸完善，形成了由Chiplet系統級設計、EDA/IP、芯粒(核心、非核心、IO Die、Base Die)、制造、封測組成的完整Chiplet生態鏈。

目前，全球半導體科技巨頭均在積極推出包含Chiplet的產品，比如特斯拉Dojo深度學習和模型訓練芯片、AMD MI300 APU加速顯卡、英偉達Ampere A100 GPU等。國內算力芯片廠商亦在跟進布局。2024年，隨著AI大模型不斷發展，采用Chiplet技術來定制高效擴展算力將成為主流趨勢，未來還將運用在板級多芯片互連甚至更大規模的多板多機柜互連方案中。

不過，盡管Chiplet正成為滿足當下算力需求的關鍵技術之一，但仍然面臨諸多設計挑戰，比如互連、散熱、良率、翹曲、無源器件集成、寄生效率、成本、可靠性等。通過封裝技術才能有效實現多Chiplet的集成，包括高密度先進封裝的設計、生產、驗證，高速通道的設計、驗證，供電方案、散熱方案、應力方案、可靠性等。同時，Chiplet應用的局限性依然明顯，主要在于Chiplet仍以國際大廠的垂直體系為主，相關設計系統相對封閉，且仍有待完善互聯標準。

趨勢三：HBM，價量齊升

隨著人工智能/機器學習(AI/ML)在全球范圍內的迅速興起，2020年，以高帶寬內存(HBM、HBM2、HBM2E、HBM3)為代表的超帶寬解決方案開始逐漸顯露頭角。進入2023年后，以ChatGPT為代表的生成式人工智能市場的瘋狂擴張，在讓AI服務器需求迅速增加的同時，也帶動了HBM3等高階產品的銷售上揚。

Omdia研究顯示，從2023年到2027年，HBM市場收入的年增長率預計將飆升52%，其在DRAM市場收入中的份額預計將從2023年的10%增加到2027年的近20%。而且，HBM3的價格大約是標準DRAM芯片的5-6倍，這就是為什么2023年HBM出貨量僅占DRAM總出貨量的1.7%，但其銷售額比例卻達到了11%，英偉達、AMD、微軟、亞馬遜等芯片大廠排隊搶貨，甚至溢價也可考慮的原因。

HBM技術于2013年推出，是一種高性能3D堆棧DRAM構架，數據傳輸速率大概可以達到1Gbps左右。此后，該技術標準差不多每隔2-3年就會更新一代，使得第二代(HBM2)、第三代(HBM2E)、第四代(HBM3)和第五代(HBM3E)產品的帶寬和最高數據傳輸速率記錄被不斷刷新。鑒于同期內其他產品的帶寬僅增加兩到三倍，我們有理由將HBM產品的快速發展歸功于存儲器制造商之間激烈的競爭。

目前來看，作為一項重要的技術創新，HBM的發展前景是相當光明的，尤其是在人工智能訓練應用中。但對比GDDR DRAM動輒16/18Gbps的速率，HBM3的速率即便達到9.2Gbps，也仍然存在差距，而限制HBM發展的原因則主要來自兩方面：一是中介層，二是3D堆疊帶來的復雜性和制造成本的增加。但我們相信，隨著全球存儲巨頭的深度介入，上述挑戰終將得到解決，HBM市場的激戰也會愈演愈烈。

趨勢四：衛星通信技術邁出一大步，6G已具雛形

在去年的預測中，我們提到手機衛星通信技術將在2023年開始全面鋪開。如今這項技術在華為對射頻天線技術的攻克之下，再度往前邁出了一大步。隨著華為Mate60Pro系列的推出，手機行業從點對點、單向的衛星短消息模式進入了衛星通話時代。

以往，人們主要注重5G及其芯片，忽略了衛星通訊。當前，以華力創通、海格等一系列研發衛星通訊芯片的公司得到了迅猛發展。

在SoC方面，紫光展銳也推出了首款5G衛星通信芯片V8821，符合IoT NTN R17標準，支持L頻段海事衛星以及S頻段天通衛星，并且可擴展支持接入其它NTN衛星系統，能夠提供數據傳輸、文字消息、通話和位置共享等功能，除了可用在智能手機直連衛星上以外，還可用于物聯網、可穿戴產品、車聯網等。

聯發科也在MWC2023大會上，推出了MT6825 IoT-NTN芯片組，可連接地球同步軌道(GEO)衛星，易于轉換為3GPP NTN標準衛星網絡使用。2023年8月，聯發科發布最新衛星網絡和地面網絡整合為題的6G NTN技術白皮書，未來將通過衛星網絡與地面網絡的兼容互補，打造陸海空全地形、全空間的立體網絡覆蓋范圍，為使用者提供無縫智聯的通信服務。

至此，隨著衛星通信技術在手機和物聯網等領域的不斷突破，未來的6G已具雛形。2024，將是衛星通信技術全面開花的一年。

趨勢五：氧化鎵商業化進程腳步將至

當前，寬禁帶半導體發展勢如破竹，其中，作為第四代半導體的氧化鎵已經逐步嶄露頭角。相比金剛石、氧化鋁等同是第四代半導體來說，氧化鎵已經可以實現更大晶圓尺寸的突破，有數據預測到2023年氧化鎵的市場規模有望超過氮化鎵器件的規模。

氧化鎵有五種已確認的結晶形態，其中最為穩定的是β-氧化鎵，當前大部分研究和開發也是針對β-氧化鎵進行，氧化鎵擁有高擊穿場強的特性，導通電阻比氮化鎵、碳化硅低得多，能有效降低器件的導通損耗。

氧化鎵的生長過程可以使用常壓下的液態熔體法，在制造生產上具有成本優勢。當前氧化鎵的發展前景日益凸顯，該市場由日本的Novel Crystal Technology(NCT)和Flosfia兩大巨頭占據主要市場。當前產業界已經成功量產4英寸氧化鎵晶圓，在未來幾年將有望擴大至6英寸。同時，β-氧化鎵肖特基二極管的商業化開發進程在不斷加速。

在功率電子市場，氧化鎵與氮化鎵和碳化硅的應用有所重合，目前車規級功率器件的上車率已經在逐年遞增，這也為氧化鎵提供更大的應用場景的機會。從短期來看，在消費電子、家電以及高可靠、高性能的工業電源等也具備很大的潛力。雖然氧化鎵帶來了新的可能性，但碳化硅和氮化鎵等材料也擁有過其獨特的優勢和應用領域。隨著科研技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，氧化鎵在半導體領域有望發揮更大的重要性。

趨勢六：上下游積極推進3D-IC商用進程

過去50多年，摩爾定律牽引著整個半導體行業的發展，如今由于先進工藝升級變緩，研發成本高昂，無法像過去那樣每18~24個月帶動晶體管集成的數量翻倍，導致半導體性能提升面臨瓶頸。不過好在先進封裝仍在持續演進，從1970年的MCM到SiP，再到2.5D和現在的3D-IC、異構集成，為半導體行業的創新打開了另一扇大門。

幾年前出現的PCB板級封裝3D-IC，已經不是什么新鮮事，如今大家討論的是兩個晶圓堆疊(WoW)的3D-IC，只有這樣芯片間通信的帶寬才會更大。但目前3D-IC仍未實現大面積商用，主要面臨兩個最大挑戰：散熱問題;芯片表面張力問題。

復雜、緊湊、密度增大，導致3D-IC內部熱量比傳統2D芯片更難散出，不同工藝的晶粒堆棧之間，產生的應力也是千奇百怪。不但需要特殊的D2D接口IP，使用TSV技術來實現芯片間高速高效數據通信，還需要用合適的EDA工具在鍵合前進行熱分析、應力分析，幫助芯片設計工程師完整系統整合優化。

整個2023年，業界也在積極加速推動3D-IC進展和系統級創新部署。例如，臺積電推出新的3Dblox 2.0 開放標準，3DFabric平臺讓客戶可以自由選配3D-IC前段和后段組裝測試相關技術，包含整合芯片系統(SoIC)、整合型扇出(InFO)以及CoWoS;聯電與華邦、智原、日月光半導體和Cadence成立W2W 3D IC項目，加速3D封裝產品生產，預計 2024 年完成系統級驗證;新思科技則和力積電合作，共同推出新的W2W和晶圓堆棧芯片(CoW)解決方案，開發者能將DRAM存儲器直接堆疊和鍵合在芯片上。

趨勢七：Micro OLED進入規模化應用前夜

盡管Micro LED堪稱最完美的顯示技術，但其仍然面臨巨量轉移、全彩化、檢測修復等技術挑戰，短期內無法規模化應用。而Micro OLED是顯示技術和半導體技術的深度結合，即CMOS技術與OLED技術的緊密結合，也是無機半導體材料與有機半導體材料的高度融合。盡管Micro OLED也存在諸多技術難題，特別是CMOS工藝與OLED技術分屬不同工藝制程，兩者專業且復雜，集成技術要求嚴苛，但相對Micro LED，其規模化應用可能性更大、更早。

Micro OLED技術與目前主流VR/AR顯示技術Fast-LCD相比，也有不少優勢，主要體現在低功耗、工作溫度寬、高對比度、響應速度快等性能上，幾乎彌補了Fast-LCD的不足，是當下最適用于近眼顯示的微顯示技術。蘋果在2023年全球開發者大會發布了采用Micro OLED顯示屏的Vision Pro頭顯，勢必會推動這一技術的商業化應用。

不過，Micro OLED因其有機發光材料的屬性，存在兩大天然的技術障礙：亮度和壽命，即與其他OLED技術一樣，存在燒屏、壽命期較短的問題。但鑒于Micro OLED主要應用于消費電子領域，壽命期這一缺陷就如OLED顯示在智能手機上的應用，并不會產生太大影響。而Micro OLED的亮度則無法滿足VR/AR設備完全模擬的要求。

2023年全球Micro OLED廠商積極擴產Micro OLED 8英寸、12英寸產線，部分已經實現量產，預計2024年將為虛擬現實終端應用提供更多數量的Micro OLED屏幕。同時，鑒于Micro LED短期內無法規模化量產，Micro OLED則有機會在未來一段時間內成為微顯示主流技術。

趨勢八：“可編程光計算芯片”應對算力需求暴漲

生成式AI浪潮推動了算力需求的暴漲，但隨著摩爾定律逼近極限，曾經的電子技術已難以滿足新一輪科技革命需要，人們開始尋求“把電換成光”，來進一步提升算力。

光芯片很早就有，但絕大多數是不可編程的光學線性計算單元，要想通過光來提升算力，計算單元就必須具備可編程性。這種光計算芯片直到2017年，沈亦晨等人在《自然·光子》(Nature Photonics)期刊上發表論文，提出一種以光學神經網絡為藍本的全新計算架構，才逐漸取得突破性進展。

可編程光計算芯片具有集成度高、速度快/低延遲、低能耗、擅長AI矩陣計算、成本下降潛力大、波導傳輸性能優異等優勢。挑戰也同時存在，例如復雜計算需要用到大量光器件，帶來更復雜的結構和更大的尺寸;實現可編程要對每個器件進行控制，在工藝上要求更高集成度帶來的成本、穩定性和良率挑戰;以及環境溫度對計算精度產生影響，帶來的溫度控制挑戰等等。

硅光芯片商業化最主要的思路就是硅光的技術通用性，例如優先把GPU中做線性計算的計算核部分，換成光的計算核，形成光電混合的算力網絡新范式，最大限度降低客戶的學習成本和使用門檻。

其次是光芯片模塊化，在滿足計算應用的同時，追求片間傳輸光模塊的“即插即用”。這也涉及到用片上光網絡和片間光網絡技術，利用光的低延遲和低能耗優勢代替模塊間的電互連，晶圓級的光互連網絡能夠在把計算任務映射到不同芯片時，達到更高的利用率。

趨勢九：新型存儲器，從理論走向實戰

物聯網、人工智能的發展讓信息量呈現爆炸式增長，所有資料都必須在從邊緣到云端的多個層級上進行收集、處理和傳輸、存儲和分析。但另一方面，摩爾定律卻面臨擴張速度的急速放緩，無法再提供功率、性能和面積成本(PPAC)的同步提升。

在這樣的大背景下，各種規模的企業開始競相開發新的硬件平臺、架構與設計，以提升計算效率，而以MRAM(磁性隨機存儲器)、PCRAM(相變隨機存儲器)和ReRAM(阻變存儲器)為代表的新型存儲器技術，便是芯片與系統設計人員都致力研究的關鍵領域之一。這些新型存儲器既能夠提供更多工具來增強近存儲器計算(Near Memory Compute)，也是下一階段存儲器內計算(In-Memory Compute)的建構模組。

相關研究指出，無論是作為獨立芯片還是被嵌入于ASIC、微控制器(MCU)和運算處理器中，它們都有可能變得比現有的主流內存技術更具競爭力。如果以嵌入式MRAM取代微控制器中的eFlash和SRAM，可節省高達90%的功耗;如果采用單一晶體管MRAM取代六個晶體管SRAM，則可實現更高的位元密度和更小的芯片尺寸，這些功率與面積成本優勢將使MRAM成為邊緣側設備的有力競爭者。而相較于傳統的NAND閃存，PCRAM或ReRAM存儲級存儲器更可提供超過10倍以上的存取速度，更適合在云端對資料進行存儲。

但這些新興存儲器也存在一些關鍵共性問題，例如在單元層面，就存在熱穩定性、寫電流與疲勞特性之間的矛盾，需要通過材料的選擇、集成工藝、電路的綜合優化來克服;如果從陣列架構方面來看，交叉陣列結構中又存在由漏電引起的串擾問題。從目前的研究進展來看，相變材料異質結構設計、自旋軌道矩(SOT)等前沿技術，有望能夠較好的解決上述挑戰。

趨勢十：硅基量子計算的可用性與商業化邁進

很多企業和機構研究量子計算機，是把注意力集中在了類似超導比特位之類的材料上。近些年有越來越多的研究機構把注意力放到了硅基量子計算方向。畢竟硅仍然是一種更唾手可得的材料，也就具備了天然的優勢。而且對硅基量子計算而言，量子位可以是單個電子，也能做得非常小。

則硅基量子計算技術是更便于大規模量產的，即便它在操作時間(類似于門延遲)方面會弱于基于超導的量子位。這兩年對硅基量子計算而言都可謂收獲頗豐。2022年硅基量子計算領域取得了一些比較大的技術突破，包括極低錯誤率的量子計算實現，讓這種計算技術有了可以規模化、真正用于計算的潛在價值。而且也有研究展示了較長的自旋量子位相干時間——研究展示的平臺還和CMOS生產制造兼容。

2023年硅基量子計算有幾個重大事件。6月份，IBM宣布量子計算機進入“可用”(utility)階段;9月份，澳大利亞首席科學家Cathy Foley說見到了“量子時代的曙光”。與此同時物理學家Michelle Simmons因為開發硅基量子計算機，獲得澳大利亞國家最高科學獎。

商業化方面，具有代表性的是Intel這些年開展有關量子計算的研究，自然都是基于其晶體管設計和制造方面的積累，都是基于硅的。此外也有包括Quantum Motion, Silicon Quantum Computing在內的企業著手硅量子計算機研究開發。2024年的硅基量子計算或許會有進一步的商業化邁進。

審核編輯：劉清