面对集成电路设计公司通过增大芯片尺寸提升处理能力的挑战，台积电正积极研发先进封装技术以应对。英伟达的AI芯片Blackwell，业界最大的GPU之一，采用台积电4纳米工艺，展现了芯片制造的复杂性。台积电的CoWoS-L封装技术，通过LSI桥接RDL连接芯片，传输速度可达10 TB/s，但封装精度要求极高，影响良率和利润。
为提高生产良率，英伟达重新设计了GPU芯片顶部的金属层和凸点。供应链透露，英伟达的50系列显卡也需进行RTO（重新流片），推迟上市时间。芯片设计问题普遍存在，调整芯片设计以提高良率在业内是常见做法。随着芯片尺寸扩大，制造复杂度增加，下一代芯片需在性能和功耗方面突破，满足AI数据中心的需求。
Cerebras公司强调“一整片晶圆就是一个处理器”的概念，其Wafer-Scale Engine系列采用晶圆级处理器。台积电发展InFO-SoW技术，Dojo超级计算机训练区块基于此技术量产。为应对大芯片趋势和AI负载需求，台积电计划结合InFO-SoW与SoIC技术，形成CoW-SoW，预计2027年开始量产，将存储器或逻辑芯片堆叠在晶圆上。
台积电的CoW-SoW技术将推动AI芯片的发展，满足未来对高性能计算的需求，预示着我们将看到更多在整片晶圆上集成的巨型AI芯片。这一技术的发展和应用，将为AI领域带来深远影响，提升数据处理能力和效率。
