為什麼 AI 訓練晶片不能沒有 CoWoS？

AI 晶片為何不能沒有 CoWoS？ 因為它不只是高頻寬記憶體的最佳搭檔，更是支撐大模型訓練、晶粒模組化、異質整合的技術骨幹。台積電的 CoWoS 讓 H100、MI300X 得以成為 AI 工業級大腦，封裝不只是硬體末端，而是整場運算革命的開端。

為什麼 AI 訓練晶片不能沒有 CoWoS？

CoWoS（Chip on Wafer on Substrate）不是一項「加分技術」，而是進入 AI 大模型戰場的「入場券」。在這場算力軍備競賽中，沒有 CoWoS，就沒有 HBM；沒有 HBM，NVIDIA 的 H100 根本動不了。這是一場算力與頻寬的角力賽，也是資源與製程的高強度整合戰。

這不只是台積電（TSMC）的技術底氣，更是整個 AI 晶片生態系的關鍵樞紐。CoWoS 如何變成無可替代的存在？答案藏在三個維度裡：頻寬、空間與熱。封裝技術已不再是製造後段的配角，而是主導晶片效能與成本的前線戰場。當我們討論 GPT-4、Gemini 等 AI 模型動輒兆參數規模時，其實討論的就是背後的封裝實力；而在這個新賽局中，誰掌握封裝，誰就擁有了新的摩爾定律武器。

CoWoS 是什麼？從晶片封裝邁向算力核心

CoWoS，全名是 Chip on Wafer on Substrate，是台積電在 2012 年推出的先進封裝技術，屬於 2.5D IC 架構。它透過中介層（interposer）將邏輯晶片（如 GPU）與 HBM 高頻寬記憶體緊密整合在同一個封裝內。這種整合不僅僅是物理上的組裝，更是一種高度資料協同運作的設計哲學。

簡單說，CoWoS 讓「堆太多東西會爆炸」這件事變成可能——把多顆運算晶片與記憶體放進同一塊封裝中，不但解決了空間限制，還讓晶片之間的資料傳輸超級順。它不只是讓晶片擠在一起，而是讓這些晶片彼此之間的溝通效率達到極致，就像在同一個腦袋裡面建立直通的神經迴路，沒有任何「你說我聽不到」的延遲。

更重要的是，CoWoS 讓原本來自不同製程的晶粒（Chiplet）能在物理上統一整合，不需勉強採用相同製程節點，提升了設計彈性與系統效率，也讓晶片研發能夠「用對的工具做對的事」，而不是什麼都用 3nm 一起燒錢堆上去。這也是 CoWoS 最迷人的地方：以最低的複雜性，實現最高的系統級效能。

為什麼 AI 晶片非 CoWoS 不可？三大原因說明一切

1. 沒有 CoWoS，就無法整合 HBM

HBM（High Bandwidth Memory，高頻寬記憶體）已是 AI 晶片的標配——但它不是隨便一個封裝就能搭。HBM 必須與處理器核心超近距離、高頻寬連線，這需要極密的走線與超短的連接距離。CoWoS 透過中介層提供這樣的環境，讓 HBM 的頻寬（最高可達 3.6TB/s）發揮極致。

舉例來說，一般封裝若要連接 HBM，可能還需經過 PCB、封裝基板等多層轉接，訊號會衰減、延遲上升，等於「訊號在高速公路塞車」。CoWoS 把 HBM 和 GPU 放在同個中介層上，就像直接開一條專屬快速道路。更短的距離、更寬的頻道、更少的干擾，是讓 AI 訓練流暢進行的最大前提。

除此之外，HBM 的功耗特性也需封裝來調節。由於記憶體頻寬高、堆疊層數多，熱能在極小體積中迅速累積，若沒有足夠散熱與電源供應支援，效能將無法穩定釋放。CoWoS 不僅負責傳輸，還能協助配置熱傳導與電源分佈，讓 HBM 運作如虎添翼，發揮百分之百戰力。

📌 小知識：NVIDIA H100、AMD MI300X 都採用 CoWoS + HBM 組合，否則沒辦法支撐百億參數級 AI 模型訓練所需的吞吐量。

2. 多晶粒整合、空間與功耗控制更靈活

AI 訓練晶片不可能只有一塊 GPU core，而是多個晶粒（chiplet）分工合作。這些晶粒需要高速溝通，但也得考慮功耗與散熱。

CoWoS 的 2.5D 架構比傳統封裝更省空間，也更有彈性，能在一塊封裝內整合邏輯晶片 + 多顆 HBM + 專用加速單元，同時維持熱分佈與功率平衡。

這種多晶粒整合架構就像打造一座「晶片之城」，每一顆 chiplet 都是城市中的功能分區，有的負責 AI 運算、有的處理資料、有的進行記憶體管理，各司其職；而 CoWoS 就是把這些區域串接起來的城市基礎建設——地鐵、高速公路與電網，一切得井然有序，效能才能最大化。

更重要的是，當晶片規模愈來愈大，單顆晶粒面積與製程良率會急速下降，生產成本也大幅提升。透過 CoWoS 的模組化設計，設計者可將一整塊 SoC 拆解為多顆 chiplet，避開製程瓶頸與良率地雷，大幅提升生產彈性與經濟效益。對高階 AI 晶片來說，這是從工程到商業成功的橋梁。

3. 延續摩爾定律的封裝解答

當製程微縮進入 3nm 以下成本高漲、良率下降時，異質封裝成為摩爾定律的新解法。CoWoS 就是這種系統級封裝（SiP）的代表技術。

它讓設計者能以「分而治之」的方式將系統拆成多晶粒模組，既可維持效能，又能因應良率與成本考量。這也是 Apple、Intel、Google 紛紛投入自家封裝技術的原因。

換個角度來看，CoWoS 本身就是摩爾定律的演化體——從「單晶片效能提升」轉向「多晶片整合擴展」。當每一顆 chiplet 都用上最合適的製程節點，整體性能反而優於硬上全製程的單顆 SoC，不僅能有效控制成本，也提升了良率與熱管理。

此外，這樣的系統封裝也為未來 AI 晶片留有巨大彈性空間。當新一代記憶體、AI 加速器、資料處理器不斷推出時，若仍停留在單一晶片設計，將面臨整體重構的風險與時間成本；但在 CoWoS 架構下，只要替換部分 chiplet 即可快速升級整體系統——這種「可熱插拔的演化設計」，正是 AI 晶片設計者夢寐以求的理想藍圖。

競爭者出現了嗎？CoWoS 的挑戰者們

CoWoS 雖強，但不是沒有對手。主要對手包含：

• Intel EMIB / Foveros：嘗試用嵌入式橋接技術與 3D 堆疊對抗

• Samsung I-Cube / X-Cube：韓系大廠力圖突圍的先進封裝系列

這些技術各有優勢，例如 Intel 的 Foveros 採用 3D 封裝、支援邏輯與邏輯堆疊，有助於高密度運算模組整合；Samsung 的 X-Cube 則主打高速通訊與製程垂直整合。然而在真正實現多 HBM 整合、高頻寬互連、產能放量這三關，暫時還是台積電的 CoWoS 居領導地位。

從技術成熟度、設計工具整合度，到上下游供應鏈成熟性，CoWoS 已建立起明顯的先行者優勢。再加上 TSMC 不斷推進 CoWoS-L、CoWoS-R 等升級版本，讓這項封裝技術具備持續演進的潛力，並為晶片業者提供高度可預測的升級路徑。

市場數據也說明一切：截至 2025 年第一季，NVIDIA 幾乎包下台積電 CoWoS 超過 80% 的產能，連 AMD 與其他 AI 晶片廠都得排隊搶線，顯示其市佔與技術門檻短期內仍無法被動搖。

CoWoS 不只是封裝，是戰略武器

封裝從來不是晶片設計最後一道工序，而是整個 AI 晶片效能躍升的起點。對 AI 晶片來說，CoWoS 的存在就像高鐵軌道之於列車——沒有這個基礎建設，速度再快的列車也只能空轉。

CoWoS 不只是讓頻寬衝上 TB 級，更讓整體晶片設計邁向模組化、可延展、跨製程協作的新階段。它解決的不只是「如何把晶片塞進去」的工程問題，更是「如何讓晶片彼此高效合作」的系統性解答。這種跨越空間、製程與熱瓶頸的解法，使得 AI 訓練平台能在有限空間裡實現最大效能密度。

在這場 AI 競賽中，誰能掌握封裝技術的主導權，就等於掌握了整個生態系的升級節奏。這也是為什麼，從 Google TPU 到 Meta 的自研晶片，無一不在思考「下一代封裝該怎麼做」。而台積電的 CoWoS，正是這場升級革命中無法跳過的關卡，也是左右產業技術版圖的關鍵一子。