背面供电技术概述 - 背面供电（BSPDN）被视为延续摩尔定律的重要突破 能改善散热、降低IR压降并提升芯片密度 [4] - 传统芯片设计中电源线与讯号线均集中在晶圆正面 但先进制程进入2纳米及埃米级后问题凸显 背面供电必要性提升 [4] - 背面供电通过将供电网络（PDN）移至晶圆背面 利用矽穿孔（TSV/nTSV）或埋入式电源轨（BPR）直接供电至电晶体 [5] 技术优势与必要性 - 减少IR压降：供电更直接且损耗更低 对高速AI运算与伺服器应用的稳定供电至关重要 [6] - 解决散热瓶颈：电路层数增加导致热量难导出 背面供电可重新规划供电路径分担热源 [7][15] - 提升设计密度：释放更多逻辑电路空间 推动埃米级制程发展 [7][15] - 分离电源与讯号：减少干扰并提升效能 [8] 国际厂商技术布局 - 比利时研究机构imec为技术领跑者：2022年联合Arm发表BPR+nTSV架构 成为台积电、英特尔、三星的技术参考 [11] - 英特尔18A制程率先导入：2024年发表并计划2025年下半年量产 采用nTSV直接供电至前端 实现供电与讯号完全分离 [11] - 三星SF2Z制程规划：2024年6月公布采用背面供电技术 预计2027年量产 [12] - 台积电SPR架构进军市场：利用BPR+TSV导电至电晶体 预计导入2纳米及后续埃米级制程 [13] 行业竞争与战略意义 - 背面供电成为埃米级制程竞争核心：技术成熟与商业化进度将决定未来十年半导体产业话语权 [13] - 三大技术方案并存：包括imec的BPR、英特尔的PowerVia及台积电的Super Power Rail [10] - 设计技术协同优化（DTCO）应用：代工厂通过DTCO有效安排互连 有望提前实现系统级晶圆 [10]

人工智能与计算技术发展 - 人工智能具有改变人类的潜力，提高了解决复杂问题的能力并开启创新新领域 [1] - 人工智能发展速度史无前例，要求系统层面快速发展，从低功耗边缘设备到云计算 [1] - 快速人工智能系统扩展需求推动芯片、封装、架构和软件领域的创新前沿 [1] - 传统计算技术被AI推向极限，需要可持续节能解决方案实现并行计算系统指数级扩展 [1] 技术矩阵与系统优化 - 技术矩阵涵盖软件、系统架构、硅片和封装，需共同优化以最大化性能、功耗和成本 [2] - 强大生态系统伙伴关系和新颖设计方法对高效共同优化和更快上市时间至关重要 [2] - 芯片微缩是半导体行业进步的基本驱动力，由非增量晶体管和互连架构进步实现 [3] - 设计技术协同优化(DTCO)流程指导每代技术的功能扩展和改进 [3] 芯片技术创新 - RibbonFET是全栅极晶体管，超越FinFET架构，提供性能扩展和工作负载灵活性 [4] - PowerVia背面供电技术将IR压降降低5倍，并在硅片中显示超过5%频率优势 [5][6] - Intel 18A工艺节点将提供业界首个RibbonFET和PowerVia技术组合 [6] - High NA EUV实现灵活设计规则，减少寄生电容并提高性能 [7] - High NA EUV通过降低设计规则复杂性和多重曝光需求简化EDA [7] - Intel 14A正面互连针对High NA单次曝光图案优化，提高良率和可靠性 [7] 封装与3DIC技术 - 3DIC技术通过异构集成降低成本和占用空间，提高带宽并降低功耗 [11] - 先进节点上的基础芯片对实现硅通孔(TSV)和先进接口至关重要 [11] - 封装互连需继续扩展以提供更高互连密度，实现带宽增长和能源效率提升 [12] - 玻璃核心封装基板技术可缩放互连几何形状、尺寸和信号特性 [14] - 模块化设计环境允许直接组装多硅、共封装系统，优化成本、性能和带宽 [15] 互连技术进展 - UCIe规范在<1pJ/bit时每毫米芯片周长可实现高达1.35TB/s速度 [18] - 最新生产的有线SerDes达到212Gb/s PAM4，支持4-6pJ/bit机架内通信 [18] - 英特尔展示4Tb/s双向全集成光计算互连芯片和224Gb/s PAM4光互连 [20] - 行业正开发共封装光学器件(CPO)和直接驱动线性光学器件技术 [19] 电源输送创新 - 每封装功率正在迅速扩大，主板电压调节器(MBVR)无法跟上未来高性能芯片需求 [21] - 完全集成电压调节器(FIVR)将电源转换最后一步带到封装上，减少能量损失 [22] - 英特尔开发基于CMOS的独立2.4V IVR芯片，使用高密度电容器技术 [23] - 将高压(12V)开关电容稳压器与低压IVR配对可实现两步转换，提高功率密度和效率 [23] 架构与软件发展 - 下一代计算架构需推动系统性能指标指数级改进，解决热和功率完整性挑战 [24] - 软件必须通过开源生态系统中的协作、标准化和互操作性发展 [25] - 高度优化软件对高效利用硅资源至关重要，AI软件将成为微调系统元素关键 [26] 超越传统计算 - 神经形态和量子计算对实现AI扩展所需的效率和速度突破至关重要 [26] - 英特尔Loihi研究芯片为广泛算法和应用带来数量级增益 [26] - 量子计算有望彻底改变行业，解决气候变化、药物设计等关键问题 [27] - 英特尔开发硅自旋量子比特，作为量子计算可扩展性的最佳前进方向 [27] 行业挑战与机遇 - 指数级性能扩展遇到功率、连接性和成本根本挑战，需要新方法解决 [30] - 需综合工艺技术、3DIC系统设计、电力输送等领域的创新优势 [30]