鼓狮财经8月24日讯，人工智能数据中心领域的高带宽内存（HBM）技术正迎来重大转向。SK海力士美国公司副总裁李载锡近日指出，未来行业竞争的焦点将不再局限于HBM本身，而是更多地关注封装技术如何影响HBM的性能表现。
李载锡于当地时间23日在美国斯坦福大学举办的半导体盛会Hot Chips 2026大会上发表了题为“HBM的高科技封装”的演讲。他强调，在人工智能半导体时代，为了确保技术竞争力，仅仅优化HBM本身的性能是不够的，GPU、封装以及代工工艺必须进行协同优化。
目前，SK海力士的HBM产品采用三维堆叠设计，利用硅通孔将多个核心芯片连接至基底芯片，目前最高堆叠层数已达16层。在封装工艺上，SK海力士采用了MR加MUF（回流焊结合注塑底部填充）技术。
与传统的TC加NCF（热压加非导电薄膜）工艺相比，MR加MUF工艺具有更高的生产效率和更低的热阻。不过，该工艺也面临着芯片翘曲和间隙填充的挑战。针对这些难题，SK海力士通过引入翘曲控制技术、精细间距集成及窄间隙填充新技术，成功提升了现有HBM的性能表现。
此外，SK海力士还在积极开发混合键合封装技术，旨在突破16层堆叠的限制，实现20层乃至更多层的堆叠。该技术有望在保持相同高度的前提下，将核心芯片厚度增加高达24%，并通过消除现有微凸点、直接连接芯片的方式，将凸点间距缩小至18微米以下。同时，凭借更高效的散热性能，该技术还有望有效解决发热问题。
李载锡指出，与传统的存储器不同，HBM在人工智能半导体中首先被组装到中介层上。这意味着HBM的可靠性要求远高于过去，它必须承受后续工艺产生的热量和机械应力。因此，与客户进行联合开发至关重要，这要求内存厂商、GPU设计商、代工厂及封装厂商必须从设计初期就开始协同合作。
在散热方面，SK海力士还展示了一项针对HBM内部特定“热点”区域的冷却技术。李载锡表示，随着HBM的I/O速度越来越快，热量往往集中在局部区域。正在开发的iHBM技术通过在热量集中的区域添加耐高温导热材料，实现精准冷却，而非对整个HBM进行大范围冷却。
最后，李载锡总结道，尽管HBM的带宽和容量未来将继续增长，但发热、功耗和封装将成为更为严峻的挑战。这进一步印证了客户、代工厂和封装公司必须携手共进，进行全方位优化的必要性。