为下一代人工智能数据中心提供动力所需的性能和可持续性的融合和协同作用。
对人工智能数据中心的需求激增，正在改变半导体行业，重新定义了对为其提供动力的芯片的要求。根据麦肯锡的预测，从 2023 年到 2030 年，人工智能就绪数据中心的容量预计每年平均增长 33% 。同期，数据中心的耗电量预计将增加160%，这一转变主要是由生成式人工智能推动的。例如，一次 ChatGPT 查询的耗电量可能是标准 Google 搜索的十倍。
为了支持这种人工智能驱动的演变，半导体工程师和制造商站在创新的最前沿。他们正在开发尖端材料，完善制造工艺，推进包装设计，以突破带宽、速度和效率的极限，确保人工智能数据中心能够满足不断提高的性能需求。
为了更好地了解这些变化，汉高粘合剂技术对半导体制造商进行了调查，了解不断变化的数据中心芯片格局、最紧迫的挑战以及如何应对这些挑战。以下是我们调查结果的高级摘要，此处提供了更深入的分析和调查人口统计。
根据受访者的说法，数据中心半导体设计和制造中最紧迫和同步的两个半导体优先事项是**：
70.80%
实现可持续性目标
69.20%
CPU 和 GPU 的性能提升
在持续追求双重优化的过程中，这些长期以来的半导体优先事项正在趋同、演变和转移。好消息是，这两种趋势是相互促进的；其中一种趋势的实现有助于促进另一种趋势的实现。
可持续性已成为各行各业的重中之重，半导体制造也不例外。但是，半导体制造商具有内在的优势，这要归功于它们的高效运营、可再生能源的使用以及以节水和减少废物为重点的举措。关键重点是最大限度地提高能效——不仅在制造业中，而且在整个半导体生命周期和供应链中。
调查对象
明智的材料选择和战略供应商合作伙伴关系在提高芯片可靠性和寿命方面起着至关重要的作用。更耐用的半导体封装减少了对额外制造的需求，降低了能耗和排放，并在性能提升和可持续性之间形成协同效应。此外，重复使用和回收利用旧的半导体组件有助于循环经济，进一步推进可持续发展工作。
半导体还支持 AI 数据中心的能源效率。正如一位调查对象所指出的，"芯片的设计可根据工作负载调整功耗"。这种适应性有助于优化能耗，在保持高性能的同时支持数据中心的可持续性。
人工智能驱动的数据中心需要更大的带宽、速度和效率，以处理日益紧张的计算工作负载。因此，实现更高的半导体性能对于为这些先进的基础设施供电至关重要。对人工智能芯片的需求正在飙升，在2023年至2025年之间，市场增长几乎翻了一番，估计年收入达到920亿美元。
除了性能之外，人工智能不断增长的计算需求也带来了额外的挑战，包括增强的热管理以及处理更复杂的集成半导体封装设计的能力。这些进步必须在保持严格的成本控制和优化生产效率的同时实现，这是竞争激烈的半导体行业的关键因素。
受访者确定了以下主要的数据中心半导体性能要求**：
实现高带宽内存
| 70.80% |
提高性能，加快网速
66.70%
改善热管理
64.20%
管理生产成本压力
62.50%
处理更高的半导体集成度和复杂性
61.70%
** 被评为"非常重要" 或"极其重要的受访者百分比"
新的、基于人工智能的半导体设计和封装要求新的材料解决方案。封装、盖子/加固剂和热管理材料等高度工程化的材料是先进封装设计的重要推动力。这些材料促进了复杂、精细结构的制造，这些结构可以高效地大批量加工，产量高，满足最终用途的应用需求。
受访者认为，以下高度工程化的材料类型对半导体先进封装解决方案的制造和最终用途性能至关重要**：
封装材料
63.30%
盖板和加强圈的粘接材料
62.50%
晶粒和基材之间的底部填充物
60.00%
晶圆级大尺寸薄芯片处理技术
59.20%
导热管理材料
56.70%
**被评为 "非常重要 "或 "极其重要 "的受访者百分比
为什么这些复杂的材料如此重要？
先进的半导体封装依赖于大型晶粒配置，这些配置需要强大的保护、耐久性和刚度，以加固封装并防止翘曲或开裂——这是先进器件的关键故障点。封装剂、底部填充胶及盖板和加强圈的粘接粘合剂等高度工程化的材料在半导体的制造和整个生命周期中起着至关重要的保护作用。除保护外，这些材料还为提高制造效率而配制，具有专为高速、高精度和高产量工艺量身定制的应用和固化属性，从而确保了生产力。
在下一个人工智能驱动的时代，将半导体数据中心的性能提升到新的高度，同时加强可持续实践是关键优先事项。这些目标的融合为半导体设计师和制造商创造了协同效应。通过突破性的创新、先进的工程材料和强大的行业协同合作来应对这些挑战，将确保半导体延续其实现不可能的传统。
在汉高，我们与顶级半导体技术专家合作，开发和实现可持续、高性能的先进封装设计并满足人工智能数据中心不断增长的需求的材料。请联系我们，讨论您的具体需求。