AI大算力时代群雄逐鹿 国产芯片产业多路进击加速突破

证券时报记者 王一鸣

AI算力成为重塑芯片产业的原点。

近年来，由于摩尔定律放缓、单芯片性能难以满足算力爆发式需求，全球产业界已演化出先进封装与超节点系统集成两条突围路径。在此背景下，包括EDA（电子设计自动化）、先进封装、半导体设备和高速互连技术等国产芯片产业链各个环节正加快在AI算力领域布局。

谈及国内产业趋势，芯谋研究企业部总监王笑龙向证券时报记者表示，随着我国半导体产业自主可控战略深入推进，虽然工艺制程一定程度受限，但国内产业链仍能通过“适度制程+先进封装+系统和生态优化”走出一条中国特色半导体发展路径，这有望降低我国在新一轮AI和先进计算产业竞争中面临的结构性劣势和系统性风险。

EDA竞争转向系统级集成

作为芯片产业最上游，EDA从业者对AI重构芯片设计产业的趋势感触颇深。

“从多芯粒到超节点，系统级复杂性前所未有。在AI硬件领域，客户面临的不再是单一的芯片设计挑战，而是Chiplet先进封装、异构集成、高带宽存储、超高速互连、高效电源网络及AI数据中心架构带来的系统性风险。这包含了因为散热考虑不周，导致整机过热翘曲；电源网络设计缺陷，导致封装连接处在高负载下熔断；缺乏系统级信号管理的视角，导致数千万美元的流片在组装后无法点亮等。”芯和半导体创始人、董事长凌峰日前在一场发布会上称。

凌峰指出，要解决上述问题，EDA厂商需要树立“系统级集成与协同（STCO）”理念，在计算、网络、供电、冷却及系统构架中实现协同设计。

全球EDA三巨头已用真金白银并购验证行业趋势。2025年，新思科技350亿美元收购全球第一大仿真EDA公司Ansys，补齐多物理场仿真能力，强化了从芯片到系统的全链路分析能力。

国内AI芯片厂商亦在生态层面积极布局和投入。沐曦股份高级副总裁、首席产品官孙国梁近日在SEMICON论坛上介绍，沐曦构建了统一自研架构下的完整GPU产品矩阵，覆盖AI训练、推理、图形渲染、科学智能等场景，配套的自研软件栈全面兼容主流生态，并积极推动开源生态建设。

在王笑龙看来，良好的软件生态对硬件的利用效率提升至关重要，这会加速国产AI芯片从“替代可用”向“自主好用”的进程。例如，DeepSeek、千问等国产大模型出圈背后，是国产AI芯片在利用效率上做了很大提升。

混合键合成提升算力核心技术

在硬件层面，AI大算力时代，当单芯片面临功耗、面积、良率三大瓶颈时，先进封装已成为新的“摩尔定律”载体。以台积电的CoWoS为例，每一代都集成更多GPU、更大HBM（高带宽内存）、更强互连。目前，包括英伟达、AMD在内的AI芯片巨头，均已通过先进封装技术实现AI芯片算力的跨等级提升。

在今年SEMICON论坛上，武汉新芯集成电路股份有限公司代工业务处市场总监郭晓超谈及产业最新趋势。他指出，先进封装市场特别是2.5D/3D领域正快速扩张，行业主流方案已从CoWoS-S向CoWoS-L、SoW及3.5D XDSiP演进，集成规模不断扩大，混合键合是实现高密度互连的关键，也是提升算力的核心技术，其中不仅需要工艺突破，更需要设计方法论、材料、设备共同合作。

在国产设备层面，北方华创近日发布12英寸芯片对晶圆（D2W）混合键合设备。据悉，该设备聚焦SoC、HBM、Chiplet等3D集成全领域应用对芯片互连的极限要求，突破微米级超薄芯片无损拾取、纳米级超高精度对准和无空洞高质量稳定键合等关键工艺挑战，实现了芯片纳米级对准精度与高速键合产能的更优平衡，成为国内率先完成D2W混合键合设备客户端工艺验证的厂商。

拓荆科技亦在SEMICON论坛上推出3D IC系列，涵盖熔融键合、激光剥离等多款新产品，重点聚焦Chiplet异构集成、三维堆叠及HBM相关应用。

近年来，混合键合设备已成为半导体装备中增速最快的细分领域。市场咨询公司Yole预测，至2030年，其全球市场规模将突破17亿美元，其中D2W混合键合设备的年复合增长率预计高达21%。

不过，大型半导体设备厂相关负责人也指出，混合键合设备市场增速迅猛，但也面临对准精度、洁净环境、翘曲包容等挑战。同时，混合键合不同应用场景对界面材料的选择存在差异，SiCN（非晶态材料）等介电材料与铜的组合各有优劣，表面形貌、颗粒控制与晶圆翘曲直接影响键合良率。三维集成依赖于产业界的通力合作。

超节点技术体系白皮书发布

AI算力扩容的另一条突围路径是超节点系统集成，通过高速互连技术，将计算单元从单节点、机柜级超节点（上百AI芯片）扩展至集群级超节点（千万AI芯片）。超节点与先进封装的结合，诞生由大量AI芯片、HBM、高速互连网络和液冷散热系统构成的“超级计算机”。

国内大厂在超节点领域亦有创新和落地。3月26日，中科曙光在中关村论坛年会上推出世界首个无线缆箱式超节点scaleX40。据介绍，传统超节点依赖光纤、铜缆互连，普遍存在部署周期长、运维复杂度高、故障点多等痛点。scaleX40采用正交无线缆一级互连架构，实现计算节点与交换节点直接对插，从根源上消除线缆带来的性能损耗与运维风险。

scaleX40单节点集成40张GPU，总算力超过28PFlops，HBM总显存超过5TB，访存总带宽超过80TB/s，形成高密度算力单元，满足万亿参数大模型的训练与推理需求。

中科曙光高级副总裁李斌表示，scaleX40的意义不止于性能提升，更在于重构算力交付逻辑，推动算力从“工程化建设”走向“产品化供给”，大幅降低高端算力的使用门槛与落地成本。

在产业层面，3月29日，由上海人工智能实验室联合奇异摩尔、沐曦、阶跃星辰等AI产业链上下游企业共同完成的《超节点技术体系白皮书》（下称“白皮书”）正式发布，该白皮书旨在为超节点的规模化落地，解决异构协同难、跨域调度效率低、工程化部署复杂等核心痛点，从产业实践侧提供理论指导。

奇异摩尔认为，未来超节点的价值，将更多体现在能否把计算、存储、互联、调度和运行时资源组织成统一协同的系统单元，并在更大规模下维持高带宽、低时延、高利用率和可持续扩展能力。超节点不再只是“更多加速芯片的组合”，而是决定系统能否在大规模条件下保持有效协同的新型架构单元。