产能持续扩张势头强劲
8 月 9 日，全球最大封装测试代工厂日月光半导体从宏璟建设购入 K18 厂房，主要布局晶圆凸块封装和覆晶封装制程生产线，以满足未来先进封装产能扩充需求。此次扩产规模为去年 12 月以来最大，规划扩产面积约为前两次之和的三倍。今年 6 月，日月光宣布在高雄市扩产，支撑先进封装制程的终端测试需求、AI 晶圆高效能运算和散热需求。近三个月，日月光投资金额已达约 49 亿元，用于购置设备和常务设施。7 月 11 日，日月光半导体子公司 ISE Labs 在美国加利福尼亚州圣荷西开设第二个厂区，针对北美客户工程需求改建，服务对象涵盖人工智能 / 机器学习、先进辅助驾驶系统、高性能计算等新兴半导体应用领域解决方案开发商。
7 月 18 日，台积电董事长兼总裁魏哲家在 2024 年第二季度法说会上表示，CoWoS 当前产能严重供不应求，正在努力扩产，期望在 2025 - 2026 年实现供需平衡。近日，台积电首次释放 CoWoS 制程委托外部公司生产订单，由日月光投控旗下矽品精密工业股份有限公司承接，体现了台积电通过与专业封测厂合作补足产能缺口的策略。
从全球来看，布局先进封装的主要有 IDM、晶圆代工厂、封装测试代工厂（OSAT）三大类企业。2023 年全球先进封装资本支出情况显示，台积电、英特尔、三星和日月光分别以 27%、26%、15%、10% 的份额位居前四名，四家企业资本支出综合约占 2023 年全行业资本支出的 78%。
封装方式不断创新
近期，封装技术方式持续推陈出新。7 月，三星电子 AVP 先进封装部门称正在开发面向 AI 半导体芯片的新型 “3.3D” 先进封装技术，目标 2026 年二季度实现量产。该技术整合多项先进异构集成技术，采用铜 RDL 重布线层代替价格高昂的硅中介层，可降低 22% 生产成本且不牺牲芯片表现。
8 月 5 日，全球最大 HBM 供应商 SK 海力士称公司今年 3 月量产的 HBM3E 产品采用了 MR - MUF（批量回流模制底部填充）技术，该技术具备翘曲控制特性，芯片厚度比传统芯片薄 40%，散热性能良好。
今年 6 月，玻璃基板用于芯片封装提升晶体管密度的消息引发关注。我国头部芯片封测企业华天科技、通富微电、晶方科技纷纷回应有玻璃基板封装研发布局或相关技术储备。7 月，三星透露已委托三星电机部门启动玻璃基板研发工作，预计 2026 年实现大规模生产并在 9 月完成试生产线建设。同月，AMD 表示计划在 2025 - 2026 年超高性能系统级封装（SiP）产品中引入玻璃基板。芯片封装用玻璃基板技术由英特尔率先布局，预计 2026 - 2030 年实现量产。
产能过剩风险引担忧
上述企业产能持续扩张、技术拓展加码，AI 成为影响其决策的最大变量。不论是台积电的 CoWoS、三星的 3.3D 封装，还是日月光新扩建的厂房，都将面向人工智能的高性能计算芯片作为先进封装布局的优先目标。8 月 6 日，SK 海力士美国先进封装厂将从美国政府获得至多 4.5 亿美元直接补贴和 5 亿美元贷款。其在美国印第安纳州西拉斐特投资 38.7 亿美元建造的存储器先进封装生产基地，也以 AI 为首要目标市场。
然而，目前生成式人工智能技术虽投入巨大，但尚未找到有效且稳定的营收来源。紧锣密鼓上马的先进封装，是否会因可能存在的 AI 泡沫破裂而成为过剩产能？目前，许多业界人士对 AI 芯片未来市场场景仍持积极态度。国内半导体封装测试公司华天科技（昆山）电子有限公司研发总监、研究院院长马书英表示，无论是用于高性能计算的算力市场，如国外的 ChatGPT、国内的 Kimi，还是无人驾驶等汽车领域相关需求，都需要 AI 芯片，这些应用将提升对新型封装的需求。在他看来，布局先进封装需要很大的人才和投资成本，有能力的企业有限，国内先进封装产能更为稀缺，短期不存在过剩风险。
市场研究机构 Gartner 副总裁盛陵海认为，先进封装技术复杂，产能需分国内国际市场来看。海外产能瞄准人工智能高性能计算和 HBM 等领域，技术领先，客户需求立足全球高端；国内布局的先进封装产能涵盖 AI 芯片、存储等领域，但相对落后且更为紧缺。对于未来先进封装产能是否过剩，盛陵海表示，若各大封装企业持续广泛投资先进封装技术并形成较大产能，均价会下滑，产能可能转移到其他应用市场。但他也指出，在 AI 带来井喷式投资回报之前，会有大批 AI 应用企业退出。目前来看，针对 AI 的投入不会结束，以英伟达为代表的算力基础设施供应商将持续受益，意味着为 AI 芯片布局的先进封装有下游市场接盘。
半导体先进封装领域的热潮持续涌动，各大企业在 AI 应用的驱动下积极扩张产能、创新技术。然而，AI 能否真正承载未来的先进封装产能，目前仍存在诸多不确定性。尽管业界对 AI 芯片的市场前景持乐观态度，但在 AI 技术尚未找到稳定盈利模式的情况下，先进封装产能过剩的风险始终如影随形。未来，行业需要密切关注 AI 技术的发展动态以及市场需求的变化，以更加审慎的态度规划先进封装的发展路径，确保产业的可持续发展。