HBM（高带宽内存）已是 AI 芯片的标配，但它不是任意一个封装就能适配。HBM 务必与照料器焦点超近隔断、高带宽衔尾，这必要极密的走线与超短的衔尾隔断。CoWoS 通过中介层供给如此的情况，让 HBM 的带宽（最高可达 3.6TB/s）阐明到极致。
举例来说，平常封装若要衔尾 HBM，大概还需始末 PCB、封装基板等多层转接，信号会衰减、延迟上升，就像 “信号正在高速公道上堵车”。CoWoS 把 HBM 和 GPU 放正在统一个中介层上，坊镳直接开采一条专属疾速通道。更短的隔断、更宽的通道、更少的滋扰，是让 AI 演练通畅举办的最大条件。
除此除表，HBM 的功耗性情也必要封装技巧来调度。因为内存带宽高、堆叠层数多，热能正在极幼体积中疾捷累积，若没有足够的散热与电源供应支柱，机能将无法安闲开释。CoWoS 不单担当传输，还能协帮修设热传导与电源分散，让 HBM 运转帮纣为虐，阐明出十足机能。
AI 演练芯片不大概唯有一块 GPU 焦点，而是多个芯片（chiplet）分工协作。这些芯片必要高速疏导，但也得商酌功耗与散热。
CoWoS 的 2.5D 架构比古板封装更减省空间，也更具弹性，能正在一个封装内整合逻辑芯片、多颗 HBM 和专用加快单位，同时支柱热量分散与功率平均。
这种多芯片整合架构就像打造一座“芯片之城”，每一颗 chiplet 都是都会中的性能分区，有的担当 AI 运算、有的照料数据、有的举办内存管造，各司其职；而 CoWoS 即是把这些区域串接起来的都会根底措施 —— 地铁、高速公道与电网，唯有有条不紊，机能才调最大化。
更紧要的是，当芯片领域越来越大，单颗芯单方积与造程良率会急速消浸，临盆本钱也大幅晋升。通过 CoWoS 的模块化计划，计划者可将一整块 SoC 拆解为多颗 chiplet，避开造程瓶颈与良率坎阱，大幅晋升临盆弹性与经济效益。对高阶 AI 芯片来说，这是从工程到贸易告捷的桥梁。
当造程缩幼进入 3nm 以下，本钱上涨、良率消浸，异质封装成为摩尔定律的新解法。CoWoS 即是这种体例级封装（SiP）的代表技巧。
它让计划者能以“分而治之” 的形式将体例拆成多芯片模块，既可支柱机能，又能分身良率与本钱考量。这也是 Apple、Intel、Google 纷纷参加自家封装技巧研发的起因。
换个角度来看，CoWoS 自身即是摩尔定律的演化 —— 从 “单芯片机能晋升” 转向 “多芯片整合扩展”。当每一颗 chiplet 都采用最适宜的造程节点，全体机能反而优于强行采用全造程的单颗 SoC，不单能有用局限本钱，也晋升了良率与热管造程度。
别的，如此的体例封装也为他日 AI 芯片留有庞杂弹性空间。当新一代内存、AI 加快器、数据照料器不息推出时，若仍中止正在简单芯片计划，将面对全体重构的危机与期间本钱；但正在 CoWoS 架构下，只须调换局限 chiplet 即可疾速升级全体体例 —— 这种 “可热插拔的演化计划”，恰是 AI 芯片计划者朝思暮想的理思远景。
这些技巧各有上风，比方 Intel 的 Foveros 采用 3D 封装，支柱逻辑与逻辑堆叠，有帮于高密度运算模块整合；Samsung 的 X-Cube 则主打高速通讯与造程笔直整合。然而正在真正达成多 HBM 整合、高带宽互连、产能放量这三方面，暂且照样台积电的 CoWoS 占领教导名望。
从技巧成熟度、计划用具整合度，到上下游供应链成熟性，CoWoS 已设置起光鲜的先行者上风。再加上台积电不息饱动 CoWoS-L、CoWoS-R 等升级版本，让这项封装技巧具备继续演进的潜力，并为芯片厂商供给高度可预测的升级旅途。
市集数据也注领略总共：截至 2025 年第一季度，NVIDIA 简直包下台积电 CoWoS 赶过 80% 的产能，连AMD与其他 AI 芯片厂商都得列队争抢产能，显示其市集据有率与技巧门槛短期内仍难以被震动。
封装向来不是芯片计划的终末一道工序，而是通盘 AI 芯片机能跃升的开始。对 AI 芯片来说，CoWoS 的存正在就像高铁轨道之于列车 —— 没有这个根底措施，速率再疾的列车也只可空转。
CoWoS 不单让带宽冲上 TB 级，更让全体芯片计划迈向模块化、可延展、跨造程配合的新阶段。它处理的不单是 “若何把芯片封装进去” 的工程题目，更是 “若何让芯片互相高效协作” 的体例性计划。这种超过空间、造程与散热瓶颈的处理形式，使得 AI 演练平台能正在有限空间里达成最大机能密度。
正在这场 AI 竞赛中，谁能把握封装技巧的主导权，就等于把握了通盘生态体例的升级节律。这也是为什么，从 Google TPU 到 Meta 的自研芯片，都正在考虑 “下一代封装该怎样做”。而台积电的 CoWoS，恰是这场升级革掷中无法跳过的合卡，也是足下物业技巧幅员的合节身分。
