一場靜悄悄的芯片架構革命，正從華為的專利實驗室延伸到全球半導體產業的核心地帶。

圖片來自：華為 華為最近提交的“四芯片封裝”專利揭示了一條新的技術路徑——這項可能用于昇騰910D AI芯片的技術，采用了類似橋接的方案而非簡單中介層結構，通過搭配多組高帶寬內存（HBM）滿足AI訓練的高計算需求。

與此同時，Arm在2025年Chiplet峰會上發布了首個公開規范的Chiplet系統架構（CSA），通過將計算和I/O芯片組分離管理，同時遵循PCIe和CXL等現有標準，為行業建立統一框架。
半導體行業正面臨的技術挑戰已是老生常談。
傳統單芯片（SoC）設計在性能提升與成本控制之間陷入兩難境地，摩爾定律的放緩已成不爭事實；當制程工藝逼近物理極限，先進封裝技術或早成為突破算力天花板的關鍵路徑。

華為創始人任正非此前接受采訪時直言：“芯片技術的發展并不一定完全依賴最尖端的制造工藝，通過疊加、集群等方式，同樣可以達到與高端芯片相近的計算效果。”

這一觀點隨后獲得NVIDIA CEO黃仁勛的解讀認同，他指出AI任務具有高度并行特性，單個芯片性能不足可通過增加芯片數量彌補。
在這樣背景下，Chiplet（芯粒）和SIP（系統級封裝）技術從幕后走向臺前也愈發緊迫。
Chiplet技術的本質是將復雜芯片分解為小型化、專業化的功能模塊，通過先進封裝技術整合。與傳統SoC相比，這種模塊化方案帶來三重優勢：大幅降低設計復雜度、提升良率降低成本、支持混合工藝集成。

而SIP技術則更進一步，將多個芯片與被動元件集成于單一封裝內，形成完整系統功能。2025年Chiplet峰會上展示的數據表明，采用模塊化設計的芯片方案可將開發成本降低40%，上市時間縮短30%。

全球半導體企業正從架構設計、內存技術和互連標準三個維度推動Chiplet與SIP技術的革新。

在架構層面：

Arm推出的Chiplet系統架構（CSA）開創性地將計算芯片組與I/O芯片組分離。計算芯片組集成高性能Arm處理元件，專注算力提升；I/O芯片組則優化外設連接能力。

這種模塊化分工使芯片設計擺脫“一刀切”困境，允許不同功能單元獨立優化與升級。

內存技術迎來革命性突破：

Numem公司推出的NuRAM采用創新MRAM技術，與傳統的SRAM相比，待機功耗降低100倍、帶寬提升4-6倍。

其模塊化堆棧設計支持每堆棧高達4TB/s的內存帶寬，大幅超越當前HBM4和UCIe技術。配合SmartMem的可編程功率設置和自測能力，為AI和HPC等高負載場景提供了突破性的內存解決方案。

高速互連技術成為Chiplet集成的關鍵：

Keysight推出的Chiplet PHY Designer 2025支持UCIe 2.0和開放計算項目線束（BoW）標準，解決了2.5D/3D封裝設計中的信號完整性難題。

該工具通過系統信號完整性分析和誤碼率評估，將硅前驗證效率提升50%，大幅縮短產品上市時間。

最近幾年，隨著Chiplet（芯粒）和SIP（系統級封裝）技術的不斷發展，相關技術的延伸和應用或早已落地生花。

圖片來自：Google

從云端AI服務器到家庭醫療設備，Chiplet（芯粒）與SiP（系統級封裝）技術正快速滲透各領域，重塑電子產品形態與性能邊界。

Chiplet 技術通過將不同功能模塊以微型芯粒的方式進行組合，使得邊緣計算設備可以根據不同醫療場景進行靈活定制。

某些芯粒專注于圖像處理，適合皮膚病AI診斷；某些芯粒則加速神經網絡計算，適合心電圖等時序數據分析；這種“積木式”的芯片構架讓醫療設備不僅更小，更強，還更適配個性化需求。

Chiplet（芯粒）與SiP（系統級封裝）技術正通過模塊化、異構集成與先進封裝創新，為人工智能領域提供突破算力瓶頸的關鍵路徑：

在云端大模型訓練場景中，華為昇騰910D AI芯片通過創新的“四芯片橋接封裝”技術，將4顆14nm制程的AI核心與8組HBM3E內存異構集成于單一封裝內。

該設計采用高密度硅橋接中介層（非傳統基板互連），實現芯片間3.2TB/s的超低延遲通信，使整體算力較單芯片方案提升370%。同時，Numem的NuRAM內存子系統以MRAM技術替代傳統SRAM，將內存帶寬推至4TB/s（較HBM4提升40%），待機功耗降至毫瓦級，滿足千卡集群的持續訓練需求。

同樣的，Chiplet（芯粒）與SiP（系統級封裝）技術在半導體產業協作和創新方面的巨大潛力：

圖片來自：Chipuller 在Chipuller 1.0平臺，只需要設計、開發、制造三步，就可以一站式定制芯片，輕松賦予芯片更多功能。這種轉變體現在芯片設計不再僅僅追求通用性和廣泛適用性，而是越來越多地考慮到特定應用需求、性能優化、能效比提升和成本效益。

眾所周知，Chiplet技術作為異質集成技術的集大成者，它的應用使得芯片的開發周期大大縮短，進一步加速了產品的生產時間；在此之上，例如Chipuller(奇普樂)自研的Chipuller 1.0等芯片設計平臺，已經可以支持終端用戶在Web端體驗一個簡單而高效的定制流程。

綜上所述，我們不難看出：隨著AI、5G和物聯網的快速發展，Chiplet與SIP技術正步入黃金發展期；未來三年將迎來三個關鍵轉變：從實驗室驗證走向大規模量產、從高性能計算擴展至邊緣設備、從技術探索邁向生態整合。

自動駕駛、醫療健康領域和工業物聯網將成為Chiplet技術的新戰場：“邊緣計算+Chiplet”組合將繼續打破醫院圍墻，社區診所將配備智能診斷設備，醫生“一貼一測”，AI即時提供參考結果，提升基層診療效率。

全球協作將成為技術突破的關鍵：正如2025年Chiplet峰會所強調的，生態系統的成功需要全球廠商協同努力，尤其是在標準制定和技術共享方面。

與此同時，半導體行業正處于一個轉折點，Chiplet和SIP技術正在重塑芯片設計和制造的范式：從華為的四芯片封裝專利到Arm的模塊化CSA架構，從醫療邊緣設備到太空通信系統，"模塊化設計理念已滲透半導體產業的每個角落”。

或許，模塊化時代已拉開序幕，這場靜悄悄的芯片革命，終將重塑我們手中的每一個智能設備......

由于篇幅受限，本次的Chiplet與SIP技術就先介紹這么多......

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最后的最后，借由錢學森的一句名言：

我沒有時間考慮過去，我只考慮未來。

愿每一位半導體從業者可以——

常望遠，定之行！

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