每一次科技的飞跃，都离不开芯片的无私奉献。更准确地说，是芯片的多核设计以及半导体工艺的进步，让芯片自1986年起性能日益增强、功耗逐渐减少。但自2015年以来，芯片性能提升之路越来越艰难，而关于摩尔定律放缓讨论也愈发频繁。在数据为王时代到来之际，数据中心和AI对芯片提出了新的要求。
此时，先进封装技术引起了广泛关注，被寄予厚望，以满足数据中心和AI的需求。这是为什么？在很长一段时间里，芯片性能提升与功耗降低主要得益于工艺制程的进步，但从16nm到7nm，这些成本却在显著上升。而以数据中心和AI为代表的应用对算力、功耗、内存带宽等有更高标准，无论是哪种类型的芯片，要实现每瓦更高效能以及成本控制都至关重要。
巨大的市场需求促使行业寻求解决方案。2011年，一如既往稳健发展的小巨人台积电宣布突破传统界限，将其精湛技艺延伸至封装领域，其技术涵盖2D及3D，不仅面向手机，也涉及AI服务器网络等前沿应用。此举标志着台积电不仅继续投入先进制造工艺，同时也勇敢迈向先进封装技术领域。
另一位晶圆代工大厂格罗方德（GF）虽然暂时中止了7nm后续工作，但他们同样看到了未来先进封装技术所承载的大责任。GF平台首席技术专家John Pellerin明确指出，在大数据与认知计算时代，先进封装正扮演比以往更加重要的地位。人工智能高速发展迫切需要高能效、高吞吐量互连能力，而这正是通过先进封装技术不断加速推动过程中的关键所在。
然而，就当我们提及这些令人振奋的话题时，我们不能忽视英特尔这个名字。在提供晶圆代工服务方面，与台积电和GF相较而言，英特尔是一名垂直整合型IDM厂商，它拥有从晶体管再到系统集成层面的全方位优势，从而赋予其独有的优势尤其是在封装技术上的领衔地位。
英特尔公司集团副总裁兼封装测试技术开发部门总经理Babak Sabi在接受采访时深刻阐述道：“先进封装技术正迎合多元化计算时代，为用户提供了更多选择。”他进一步指出，“通过2D或3D设计，可以进一步提升性能并降低能源消耗。”
英特尔院士兼技術开发部联合总监Ravi Mahajan则对雷锋网表示：“推动因素众多，但总体而言，大数据与人工智能最为关键。”对于是否将3D封裝技術應用於何種情況，他表达了一份谨慎态度：“我们需要进行全面平衡，不过绝不会让3D限制我们的创新潜力。”
那么，再次探究如何借助先進包裝技術滿足這樣來臨時代對更高性能需求？
包裝作为处理器与主板之间不可或缺的一道工序，它不是简单地为微处理器提供物理接口，而是一个复杂且精细的手段——它决定着信息流转速度，以及电子信号与电源供应线路交汇点。当谈及提高微处理器性能并缩小尺寸，我们通常会倾向于采用最新半导体制程，将功能集成至单一硅基上形成SoC。不过随着微处理器功能扩展及其尺寸增加，此策略带来的挑战日益增长：设计难度增加、生产成本攀升，并可能导致产品发布周期延长。
于是，从包裝角度出发，即便水平（2D）层面可以尝试集成更多微处理单元以提升效能，这仍然无法完全满足市场需求，因此才有了3D包裝概念萌芽。
2018年的一个冬季，当英特尔首次公开展示逻辑核心堆叠式三维包裝方案Foveros的时候，这个概念就已经悄然成为现实——能够将不同IP核心甚至不同制程级别的小型化核心水平堆叠，使得整个系统更加紧凑、高效，同时极大程度上简化了重新设计测试流程，从而显著降低成本并缩短产品发布时间。特别值得一提的是，该Foveros方案允许直接组合来自不同IP来源、小规模制程级别甚至不同的模块，更替传统漫长研发周期，因而显著优化资源配置加速市场反馈循环构建竞争力的新生态环境。
Mahajan教授进一步解释说：“整个行业正在不断推动多芯片架构（MCP）的发展，以满足那些追求更高带宽、低功率使用者的需求。”他还详细说明目前业界正在探索三个方向：一种是用于裸露横向互联桥梁；第二种是全局横向互联；第三种则是全方位互联方式，使得之前无法实现的一致性现在变得可行。他强调，每立方毫米空间内容纳尽可能更多功能同时达到类似单独微处理单元般表现也是未来的目标之一，而Sabi补充说这种方法比只是简单改善制程节点要经济有效，而且不会被后者所比较但不会忽视这些新颖思路给人们带来的变革意味：
“除了EMIB外，还有Co-EMIBODI MDIO等基础设备解决带宽功率问题”Sabai补充说道
不过，在实际应用中，有两个条件必须得到考虑。一是在系统层面存在约束或者限制，那么即可选择三维结构；二，如果现有的架构特别适宜使用三维结构，那么自然选择它。如果没有这两个条件支持，则两维或二五维即可满足所有要求。而除了性能提升外，三维结构还可以实现异构系统这一点是否意味着它能更加好地满足大数据和人机交互定制化要求？Mahajan回答说，“我们的三维结构确实能够应对各种架构，并且我们也有不同的‘积木’块去应付各种堆叠需求。”
Sabai接着补充说道，“如果想要利用三维结构开发某款产品，则必须针对顶部底部裸露部分进行精准调优，同时还有许多其他因素需考虑整个过程非常复杂，因为定制本身就是比较复杂的事情，所以选择二五还是二五也不错”。
当然，对于散热问题、三通讯干扰、二应力、一良率等诸多挑战，由于垂直堆叠必然引发热量聚焦的问题，所以对于此Ravi Mahajan解释称“我们拥有办法减少底部裸露区域热区热点”，同时也可以通过分割手段最大限度减轻负担。他坚持认为尽管存在诸多挑战但“我们的团队已经准备好迎接这个挑战”。
