AI晶片封裝拚放大到14倍光罩,載板如何不變形?圖解玻璃基板、TGV通孔5步驟
AI晶片封裝拚放大到14倍光罩,載板如何不變形?圖解玻璃基板、TGV通孔5步驟

AI晶片愈做愈大,承載晶片的「載板」也跟著面臨新難題:面積一大,材料在受熱、冷卻過程中就容易翹曲變形。這也是玻璃基板、TGV(玻璃通孔)等名詞近來頻繁出現的原因。

高階AI封裝通常會把GPU等運算晶片與多顆HBM整合在同一封裝內,有些設計也會納入其他小晶片,承載這些元件的中介層與封裝載板,因此面臨更大的面積需求。以台積電公布的CoWoS路線圖為例,目前量產封裝已達5.5倍光罩尺寸,2028年將朝14倍發展。

封裝持續放大,也連帶提高載板的面積與平整度要求。如何控制材料在反覆加熱、冷卻過程中的形變,避免翹曲、維持平整,成為新的技術課題,也讓玻璃基板成為市場討論焦點。

本文將先說明玻璃基板位在晶片封裝的哪一層,再拆解TGV玻璃通孔的5個製程步驟,最後整理台積電、英特爾與台廠的投入進度。

文章目錄
玻璃基板是什麼?在晶片封裝的哪一層?
玻璃基板優點是什麼?3大優勢一次看
TGV玻璃通孔是什麼?TGV最大技術挑戰是?
哪些大廠在做玻璃基板?台積電、英特爾進度一次看

玻璃基板是什麼?在晶片封裝的哪一層?

一顆AI晶片封裝由上到下,大致可分為以下幾層:

  • 晶片(chip):位於封裝最上層。
  • 微凸塊(micro bump):用來連接晶片與中介層、載板,傳遞電源與訊號的微小導電接點。
  • 中介層(interposer):用來高密度連接GPU、HBM及其他小晶片,並非所有封裝都需要。
  • 封裝載板(substrate):負責承接晶片或中介層等上方結構,並將訊號與電源向下連接至PCB。
  • 印刷電路板(PCB):承載晶片封裝與其他電子元件,並透過線路傳遞電源與訊號。

玻璃基板要改變的,就是其中的封裝載板。目前高階封裝載板多使用有機材料作為核心,但這類材料受熱會膨脹、冷卻後收縮。面積愈大,尺寸變化與翹曲愈難控制,也會影響線路位置與晶片接合。

所謂玻璃基板(glass substrate),是指將載板中央的核心材料改成玻璃。

數位時代373期_表120
圖/ 《數位時代》373期

玻璃基板優點是什麼?3大優勢一次看

玻璃剛性較高,熱膨脹特性也能透過材料配方調整,因此成為大型封裝正在發展的選項。歸納來看,玻璃基板有3項優勢:

  • 形狀更穩定:玻璃剛性較高,熱膨脹特性也能調整,大尺寸下較有利於控制翹曲。
  • 高速訊號損耗低:玻璃材料可設計出較低的介電損耗,減少高速訊號傳輸過程中的能量損失。
  • 具有大面積加工潛力:顯示器產業已有大尺寸玻璃面板的量產經驗。

TGV玻璃通孔是什麼?TGV最大技術挑戰是?

玻璃本身不導電。為了連接玻璃載板上下兩側的線路,讓訊號與電源穿過玻璃,須在玻璃中製作微小通孔,並在孔內形成金屬導電路徑,這類結構稱為TGV(through-glass via,玻璃通孔)。

TGV玻璃通孔怎麼做?5個步驟一次看

TGV成孔方式不只一種,以雷射改質搭配化學蝕刻製程為例,可分為5個步驟:

  1. 雷射改質:用雷射照射預定開孔的位置,改變局部玻璃結構。
  2. 蝕刻成孔:利用化學藥液優先移除被雷射改質的區域,形成貫穿玻璃的微小通孔。
  3. 孔壁金屬化:在孔壁形成一層薄金屬,作為後續電鍍的基礎。
  4. 銅電鍍:利用電鍍增加孔內的銅層,部分製程會將整個通孔填滿。
  5. 上下導通:TGV成為穿過玻璃的垂直導電路徑,連接載板上下兩側的線路。
數位時代373期_表121
圖/ 《數位時代》373期

哪些大廠在做玻璃基板?台積電、英特爾進度一次看

目前最值得觀察的是台積電與英特爾。

台積電:魏哲家預估約1年成熟

2026年7月台積電法說會上被詢及玻璃基板、玻璃核心時,魏哲家表示正開發替代方案並與載板供應商合作,預估約1年成熟;另有供應鏈消息指出,台積電正與Ibiden、群創驗證玻璃核心載板導入下一代CoWoS。

英特爾:2023年已公開玻璃基板技術

英特爾在2023年公開玻璃基板技術,2026年7月再宣布與藍思科技合作,加速開發玻璃基板封裝方案。

台廠:面板、玻璃加工與設備廠跨界投入

玻璃基板也吸引不少原本不在傳統半導體載板供應鏈的業者投入。群創、TPK等具顯示器或玻璃加工背景的業者,正把既有技術延伸到TGV與半導體封裝;鈦昇、東捷、亞智、群翊等設備廠,則切入雷射成孔、蝕刻、電鍍與壓膜等製程。

從CoWoS封裝持續放大,到玻璃基板與TGV製程的發展,可以看出AI晶片的競爭不只發生在晶片本身,承載晶片的載板材料,也成為先進封裝必須解決的新課題。

一文看懂玻璃基板、TGV穿孔雜誌圖解
圖/ 《數位時代》373期

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責任編輯:陳祈安

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

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