随着人工智能的发展，AI设备需要集成更多的功能模块，如图像处理、语音识别、自然语言处理等，为满足AI算法对计算能力的高要求，为了适应AI设备的高性能要求，封装材料也需要不断改进，以提高其导电性、导热性和机械强度等性能，确保设备的稳定性和可靠性。本文将探讨2025年人工智能应用对半导体封装和测试需求的影响，以及行业如何应对这一挑战。
技术趋势延续与市场需求
2024年出现的技术趋势，如硅片开发与AI应用，预计将持续到2025年，尤其是与高性能计算相关的芯片设计。尽管全球经济衰退、供应链问题和社会经济挑战仍可能对行业产生影响，但AI的需求仍然保持强劲，特别是在数据中心应用中，推动了GPU、CPU和高带宽内存（HBM）中DRAM的持续增长。
数据中心的高性能计算需求，尤其是用于运行大型语言模型（LLM）的计算能力，已经成为半导体行业的重要驱动力。随着这些需求的不断扩展，对半导体设备的要求也不断升级，进而推动了封装和测试技术的创新。
HPC设备复杂性及挑战
高性能计算设备（HPC）因其复杂性和高度集成化而成为半导体行业的挑战之一。为了提升速度和性能，工程师们在芯片中集成了数十亿个晶体管，并采用异构集成技术将多个IC封装在同一基板上。这使得HPC设备在晶体管密度、组件多样性和处理需求上呈现出极高的复杂性。
这一复杂性使得设备容易出现过热和机械故障。不同组件的功耗、运行速度、热管理需求各异，极大地增加了系统设计和测试的难度。为了应对这些挑战，业界正在不断推动新的封装技术和高效的散热解决方案。
图：人工智能和设备复杂性将继续推动封装和测试需求
功耗与测试要求的提升
随着HPC设备功耗的指数级增长，如何有效管理和测试这些设备的功耗成为一个关键问题。测试设备需要具备大电流供应和先进的热控制能力，以确保设备在高负载下的稳定性。
此外，为了确保数据中心运行大型语言模型（LLM）时的可靠性，半导体制造商必须在制造过程中增加测试插入和故障覆盖率。这些增加的测试要求涉及到从芯片到系统级别的多维度检测，包括系统级测试和老化插入等。测试设备不仅要满足传统的可靠性检测需求，还必须支持高复杂度的AI芯片测试。
行业应对与展望
面对2025年AI需求的持续增长，半导体行业的测试需求也将呈现出增长趋势。测试设备供应商，如爱德万测试（Advantest），正在积极应对这些挑战，提供创新的测试解决方案。爱德万测试的解决方案能够应对HPC设备的高复杂性，支持不同应用场景下的高效测试。
随着AI和ML应用产品的日益复杂化，尤其是智能手机、笔记本电脑等消费类产品开始引入生成式AI，未来的半导体产品将比以往更加复杂。测试需求的提升将推动行业不断创新，以应对日益严苛的技术要求。
结语
2025年，随着AI和设备复杂性需求的不断增加，半导体封装和测试领域将迎来更多挑战与机遇。行业必须加快技术创新步伐，提升封装与测试技术的精度和效率，以满足日益增长的市场需求。只有通过更先进的测试解决方案和持续的技术突破，才能确保半导体行业在人工智能的浪潮中稳步前行。
阅读原文：2025: AI, Device Complexity Will Continue to Drive Packaging and Test Demands
