导读:2023年9月,英特尔宣布推出业界首个用于先进封装应用的玻璃基板技术。2024年1月,三星电机宣布进入玻璃基板。2024年9月,台积电宣布将大力开发FOPLP(扇出型面板级封装)技术,玻璃基板成为其关键战略要素。此外,Nvidia、AMD也在开发利用玻璃基板的芯片技术。玻璃基板成为焦点的原因在哪?有什么优劣势?国内投融现状如何?本文尝试分析和探讨。
玻璃基板为何成为焦点
玻璃基板在电子工业里并非新生事物,其具有良好的光学透明度、热稳定性和化学稳定性,能够承受制造过程中较高的温度和化学处理,此前被广泛用于显示面板材料的载体。在半导体封装中,玻璃基板就是用玻璃取代有机封装中类似印刷电路板的有机材料。随着对强大AI需求的不断增加,传统的有机基板已显得有些力不从心。而玻璃基板因其优良的物理特性,逐渐受到了更多关注,现已成为AI芯片领域的焦点。
半导体电路正变得越来越复杂,信号传输速度、功率传输、设计规则和封装基板稳定性的改进将变得至关重要。如AMD的新一代EPYC处理器支持高达384线程,核心数最高可达192个,其中配置了16个“Zen5”CCDs,较前代产品AI性能提升了3.8倍。随着AI算力需求的逐渐提高,硬件电路高度复杂化,AI芯片对设计和制造提出了更高的要求。
2024年4月,Nvidia发布了最强AI芯片GB200,计划于2024年第四季度出货。然而量产却频繁出现问题,据Information报道,GB200的量产计划至少需要延期三个月以上。究其原因,主要是由于裸晶连接设计存在缺陷,同时散热和高功耗也成为制造的大难题。这充分证明,传统的有机基板已无法应对日益复杂的芯片需求。国际大行摩根士丹利表示,GB200后续或将使用玻璃基板改进使用体验。
玻璃基板有何魔力?这要从先进封装的基板材料开始说起。封装基板是芯片封装环节的核心材料,为芯片提供制程、散热和保护作用,同时为芯片与PCB之间提供电子连接,也可埋入无源、有源器件以实现一定的系统功能。封装基板按基材来区分,可以分为硬质封装基板、柔性封装基板和陶瓷封装基板。就目前而言,BT载板和ABF载板占据了先进封装绝大多数的市场份额。
图表 1:IC封装基板的分类
玻璃是一种绝缘材料,相对介电常数约为硅片的三分之一。较低的介电常数意味着它具有较低的寄生电容,从而在传输过程中减少信号损失,因此玻璃中介层可以在高速传输过程中保持信号的完整性。此外,由于玻璃的高电阻率,相邻互连之间的电流泄漏较小;玻璃材料的串扰和噪声问题与硅材料相比也较小。随着互连变得越来越精细和密集,玻璃基板能保障互联密度和信号的完整性,满足人工智能芯片封装的需求。玻璃基板可运用于2.5D/3D封装、扇出晶圆级封装(FOWLP)、嵌入式晶圆级球栅阵列(eWLB)、晶圆级芯片尺寸封装(WLCSP)和玻璃芯片(COG)等先进封装技术,有望在AI和HPC领域中先应用。
大尺寸基板需承载高密度的芯片封装,而芯片封装过程中会伴随大量热量产生。在封装堆叠时,硅芯片、环氧树脂模塑料和有机RDL(重新分布层)都具有不同的热膨胀系数(CTE),这意味着当温度升高时,堆叠的组成部分可能会发生不同程度的膨胀。在成型、固化或脱粘过程中,这些材料界面处的应力可能会发生变化,导致堆叠翘曲,并可能导致分层或接头/凸块错位。玻璃基板的热膨胀系数为3-9ppm/K,与硅的2.9-4ppm/K接近,不易因封装过程中产生热量导致各层材料间形变程度不同而发生翘曲。同时其杨氏模量为50-90GPA,明显高于有机材料,抵抗形变能力更强。玻璃基板大尺寸稳定性以及可调节的刚性模量使其通孔密度是原先硅基板的10倍,可以显著提高芯片封装密度。
图表 2:玻璃基板与硅、有机基板各项性质对比
玻璃基板具有较高的表面平整度和低粗糙度,为微小尺寸半导体器件的制造提供了理想的平台,有利于高密度RDL布线。此外,玻璃化学稳定性出色,相比于有机材料吸湿性更低,能有效抵抗湿气、酸碱等环境侵蚀,保障封装内元件的长期稳定性。
所有芯片都是矩形的,而硅中介层是圆形的,这种不匹配会导致晶圆边缘出现大量未使用的区域。并且当芯片尺寸变大时,晶圆区域的使用效率可能会恶化。根据Yole报告,例如FOWLP技术面积使用率<85%,FOPLP面积使用率>95%。英特尔预计,玻璃基板能使芯片上多放置50%的die(裸片),实现更高的互联密度,可显著提高先进封装的效率。
玻璃基板面临的挑战
TGV(Through Glass Via,玻璃通孔)技术是实现玻璃基板垂直电气互连的关键技术。它涉及到在玻璃基板上形成贯穿孔洞,这对于电子设备的轻薄化和功能集成至关重要。在先进封装领域,每片基板上通常需要应用数万个玻璃通孔并对其进行金属化以获得所需要的导电性,这是制约量产的关键问题。TGV 的工艺流程包括前期准备、激光打孔、蚀刻处理、后续处理和质量检测,其中难点环节在于通孔和填孔两大环节。
目前用于制造TGV的工艺主要有喷砂法、光敏玻璃法、等离子刻蚀法和激光诱导刻蚀法等。其中激光诱导刻蚀法具有成孔效率快、可制作高密度、高深宽比的玻璃通孔、玻璃通孔无损伤等优点,在皮秒、飞秒等超快激光器技术进一步成熟、成本下降趋势下已成为主流的TGV制造工艺。
图表 3:用于制造TGV的主要工艺
作为一项新兴事物,除了技术上的问题外,玻璃基板投入量产仍需解决诸多现实问题。
玻璃基板的加工面临着巨大挑战,需要考虑对脆性的处理、金属性的吸附性不足,以及实现均匀的过孔填充和一致的电气性能。同时,选择适合各项指标的玻璃材料、玻璃边缘的抗裂性、高纵横比、金属化、提高良品率、大块玻璃基板的切割,以及产品整个生命周期内的散热和承受机械力,都是需要克服的技术难题。
与传统的BT/ABF载板相比,玻璃基板仍是新生事物,长期可靠性信息相对不足。建立涵盖机械强度、耐热循环性、吸湿性、介电击穿和应力引起的分层等方面的数据库需要数年时间,缺乏相应数据库的结果将影响制造商的决策和投入。
由于玻璃基板本身材质偏脆,因此需要重新开发制造设备。由于玻璃透明度高且反射率与硅不同,测试设备也需重新定制。这些因素导致了玻璃基板在初期的应用上成本将成为显著劣势,何时用上高性价比且在商业方案上可行的玻璃基板仍是不确定事项。
投融动态
玻璃基板先进封装潜力被发掘,玻璃基板封装产业链加速研发。在IDM/封装方面,英特尔宣布将在2030年大规模生产玻璃基板,并已在亚利桑那厂投资10亿美元建立玻璃基板研发线及供应链,三星组建三星电子、三星显示、三星电机统一战线进军玻璃基板研发;在芯片设计方面,AMD正积极进行芯片产品导入玻璃基板测试;玻璃基板业务已经趋于成熟,康宁、旭硝子、肖特均具备高精度玻璃晶圆或基板供应能力;在激光通孔业务上,LPKF、Samtec等厂商能够提供成熟的TGV解决方案。
玻璃基板市场空间巨大,但目前尚未投入产业化应用。最乐观的预期,短期来看明年就能看到部分产品应用,长期来看玻璃基板的发展就是替代ABF载板的过程,若2030年替代率达到20%,玻璃基板市场规模有望突破百亿人民币。目前国内投入至玻璃基板的公司主要分为两类:其一是在面板类的玻璃基板有技术积累的部分公司如沃格光电(24.970, -0.10, -0.40%)、彩虹股份(8.820, 0.00, 0.00%)、莱宝高科(10.810, 0.31, 2.95%)等公司,正在不断投入玻璃基板以期待能分享不断增大的市场。其二为传统产业链上的公司如云天半导体、长电科技(40.630, 1.23, 3.12%)、帝尔激光(61.210, 2.92, 5.01%)等公司正期望以技术实力引领产业突破。
下表是我们整理的2024年以来国内玻璃基板发生的相关投融事件,投融事件相对较少,主要是由于赛道相对较新,实力更为雄厚的上市公司主导了投资。但我们同步也看到,许多知名投资机构如毅达投资等已悄悄关注这一赛道。随着产业趋势逐步展开,我们相信赛道投融热度随之提升,新兴公司也将获得明显的成长机会。感兴趣的读者,可以登录Rime PEVC平台获取玻璃基板赛道全量融资案例、被投项目及深度数据分析。
图表 4:玻璃基板2024年以来投融事件
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今天就看看到底散户和游资与机构如何博弈,看看理性的脑袋多,还是三大主线里面到底谁说的算,谁能把控住,短线是否炒软件,你们自己看,短线行情是确定的,短线炒多少不知道,如果开盘情绪一致性太高,那说不准还会意外的杀,因为我判断是自救呢,但不是所有的软件都能救成功啊 ,趁机跑了的,也会有很多的 -
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然后一堆人推出了DS概念股,其中我看了,就是模仿豆包供应链,搞了一个DS供应链,那不还是算力吗,只不过大部分都是近期没涨的算力股,合着就是利空英伟达产业链了,就是铜缆,光模块,CPO,全都要完蛋,然后一堆买了英伟达卡的算力服务都行了,就连DS自己都说我们渴望的事高端算力芯片,前后的逻辑矛盾很多的,但是目的只有一个,就是炒那些涨不起来的AI概念股,么有业绩,没有订单,没有进入大厂供应链,没有办法炒啊,现在有机会了,大家都可以很低成本搞AI 了,就有噱头了,说白了,最能赚钱的AI公司都是不行的,都要完蛋的,三无产品AI公司重大机会来了,这就是周末的这些消息的整体诉求 -
东方红陈晨今天 22:29:10
AI算力,AI端侧芯片,人形机器人(sz300024),三大主线的趋势行情真的很独特,因为大盘不好,就只涨这3个板块,结构性极其严重,关键是延续时间还长,反复轮动补涨,板块内鸡犬升天,这在一定程度上是拉了仇恨的,市场就是这样,出现很多颠覆他们行情的声音借着这次DEEPSEEK和AGENT,来一个情绪上的炒作是大概率的事,而且我认为抓的时机挺好的,刚好周五软件借着智能体反弹,里面扩大DS这个事的影响力和倾向引导,不仅要捧软件,还要踩算力,不然哪有资金去做软件呢,而且只能踩算力,其他两条线,搭不上边,甚至理论上智能体是有利于AI端侧芯片的发展的,如果能踩另外两个板块,那是一定都要踩,可是踩不动。 -
东方红陈晨今天 22:28:56
做软件的资金大部分都是游资,软件股炒了多少年的概念,真没有几个赚钱的,都是扯概念的多,反反复复反而很消耗市场资金,但游资又偏爱软件股。这一波三大主线行情,都是机构主导的趋势行情,游资做不了主,只能跟随,搞了很多次连板高标,也没有把连板复苏起来,这次是瞄准了软件股,就是借用你AI的热点,另外起一个没有机构主导的板块行情,来达到自救或者主导行情的目的。 -
东方红陈晨今天 22:28:45
以上内容不是我写的,我转载过来的,然大家理性理解,其实这个事去年12月份就嚷嚷过,但是没有什么波澜,不了了之,这次突然再次被炒热,肯定是有推手的,且推动的人没有一个是长期跟踪AI研究的,几乎都是营销号,说热点事件的,甚至还有长期做银行股的来踩一脚算力,这部分是眼馋的,还有踏空的,但是我发现,他们都看好软件了,都推荐软件了,认为软件的机会来了,结合上周五就炒了软件方向,AGENT,我猜测,可能是有一批大资金套在了AI软件上面,这次想解套,造一波行情。我为什么这么说,因为我之前也认为软件有一波行情,但是突然就是死掉了,是突然死的。后来我定义为是抖音豆包的出现,搞死了这波软件行情,从逻辑上来说,豆包通吃天下,其他小公司根本没机会竞争了,尤其是算力壁垒太高了。那波软件的猝死,一定是埋了很多资金,现在想自救了。 -
东方红陈晨今天 22:28:33
5 智能体agent(这块我以前聊过 个人专属的agent场景 很有可能就是结合眼镜+指环+手表+手机的端侧组合 眼睛的摄像头拍摄图片视屏 记录成为每个人个人的数据 这类的数据消耗算力token都是指数级别的-上面写了眼镜拍的图像是500~1500token 如果是视屏30帧 60帧就是几万甚至十几万token起步 然后如果每分每秒都用于你个人的训练 连续至少21~30天以上 这个成本token是巨大巨大的 最后训练成为自己专一独有的管家和私人助理agent 目前智谱那个是典型的截屏agent 说实话很繁琐 用户会觉得很烦 屏幕一个个转换 agent帮你操作很花时间 而真的以后如果手机有全面app和zj系app的授权 可以做到根本不用打开手机agent独立完成这些功能-也就是我之前说的关闭手机屏幕的时间 但是目前也受限于算力的紧缺 如果是免费去搞这些事 根本成本一点没法覆盖-安卓系有个很好的办法 就是分屏做这个项目 但是如果还是很繁琐花时间很长 用户体验还是不会好 我预计 等AI手机真的出现和落地以后 agent才会称为一个真正的0-100大方向 估计是2025年的下半年) -
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4 数据标注(原本的标注本来是语音转文字 现在语音和多模态大模型出现以后 多模态场景越来越丰富以后 多模态的标注需求会越来越多 尤其是尽可能多的标注 比如场景声音 你跟DB打电话的时候 身边比如吃饭 移动椅子 边上有猫狗叫的声音都会开始进行标注 标注的场景会越来越多随着新技术模型和架构的诞生) -
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1 算力算力算力!!!(永远的第一性原理)2 租赁算力+AIDC (目前可是有点缺aidc的算力pue指标 春节活动也预备和租赁了不少算力)3 端侧兄弟 (模型做的越来越好 降本越来也快 就是在端侧 更容易花小钱办大事 更好更高效的模型可以在低成本下给更多的用户体验)(还有之后也会跟踪端侧的销售数据 产品阵列 测评具体的产品效果如何 我觉得从投资角度说 最好不要以投资的思维去看ai的端侧产品 尤其是玩具 最好是看小朋友 未成年人 年轻人怎么看待新生的事物 我们自己玩ai大模型app也好 端侧产品也好 由于我们年纪大了 体验认知都上去了 可能会理性觉得东西也就这样 很无聊 几十分钟就玩完了 但是年轻人未成年人往往不是这样体验的 他们可能乐此不疲玩个一整天 甚至病毒式营销给身边的朋友 同学 所以投资最好以观察者的角度去看未成年人 年轻人的想法 他们才是未来消费和ai世代的未来) -
东方红陈晨今天 22:26:51
而实际应用的出圈还得看toC这一块 所以是更看好ZJ的DB这边就看ZJ能在春节有多火多出圈了目前我看春节DY引流 热搜评论已经过亿了什么时候上线最后的新模型B(这个不是1.5pro 是更高的版本) 大概27~28号区间 根据实时流量上线 由于是多模态 我预计目前要看要看GPU卡数的评估 如果真的爆火 非常有可能被怕 打爆了算力宕机大家可以多关注ZJ系的其他APP 和春节春晚的互动 会有具体的引流方式 我就不多说啥了 大家自行体验吧还是全面看好国产Z链在春节全面爆发 -
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还是聚焦于国产算力和模型 ai端侧的产业趋势DeepSeek有多出圈大家都看到了 但是它开源的前沿科研属性居多 DS目前也不需要搞多模态 用不上指数级别增长的推理算力需求(打个比方来说 现在降本后 基本上文本十几~几十token够了 而用手机或者ai眼镜拍的图像是500~1500token 如果是视屏30帧 60帧就是几万甚至十几万token起步 根本不在一个量级)今天也不讨论算力这个问题了 仁者见仁智者见智 大家独立思考吧讨论了快两年了 现在还是觉得能不需要指数级别的算力增长和ai-infra算力基建的建议也还是别看AI了 浪费自己宝贵的时间