很多人讨论AI算力的时候，目光习惯聚焦芯片制程，而产业链真实数据显示，当下算力供给最大的卡点，已经转移到先进封装环节。

行业机构测算，2026年AI芯片对于CoWoS这类高端封装的全年需求约100万片，有效供给仅60至70万片，缺口高达30-40万片，紧张的供需格局预计延续到2027年底。头部厂商订单交期拉长至一年以上，部分大客户提前锁定六成产能，侧面印证产能紧缺现状。

瓶颈不止是产能数量，技术层面同样面临多重考验：
✅ 散热难题：算力核心搭配多颗HBM堆叠封装之后，整体热密度大幅提升，GPU高温会直接造成HBM降频，拖累整机算力发挥
✅ 基板材料紧缺：ABF载板、低应力玻纤布交付周期大幅拉长，上游原材料供给成为配套短板
✅ 良率管控：多芯片异构集成，芯片翘曲、互连失效等问题都会拉低最终良率，拉高整机成本

当然瓶颈之中，也孕育产业新机会。
摩尔定律微缩红利放缓，Chiplet、异质集成这条“超越摩尔”路线，就是通过封装把不同功能芯片组合在一起，不需要一味追求更小制程，也能持续提升算力。国内封装企业持续加码2.5D、3D封装技术研发，配套材料、基板产业链同步跟进，正在逐步补齐这一环。

算力竞赛下半场，封装不再是芯片制造最后的配角，而是决定算力芯片能不能批量落地的核心一环。

@深投汇产业发展中心