AI市况热到发烫，全球先进封装战场正上演一场“抢滩大战”！你以为只有英伟达能吃下这波红利？错！真正的剧情反转正在台湾上演——台积电的CoWoS先进封装产能几乎被英伟达一家包圆，连AMD、博通、亚马逊、OpenAI这些巨头都被“晾在门外”，急得像热锅上的蚂蚁。怎么办？他们不约而同把目光投向了台湾封测二哥——力成科技！
这家过去以内存封装为主、相对低调的公司，如今竟成为非英伟达阵营的“最后希望”。更惊人的是，力成早已磨刀霍霍，备妥了能直接对标台积电CoWoS-L的PiFO先进封装技术，不仅散热表现更优、成本还低30%，直接撬开了美系AI芯片大厂的采购大门。现在，力成2025年、2026年甚至2027年的先进封装产能，几乎全被抢订一空！
这到底是一场怎样的技术与产能争夺战？为什么连台积电都“供不应求”？力成凭什么能从封测二线杀进AI核心供应链？今天我们就用拆解数据中心、液冷散热、先进封装的硬核视角，带你看懂这场决定未来三年AI芯片命运的封装大战！
全球AI芯片狂潮，引爆先进封装“结构性短缺”
首先我们要搞清楚一个底层逻辑：今天的AI芯片，不再是“一颗芯片走天下”。像英伟达H100、AMD MI300、甚至博通为亚马逊定制的AI ASIC，都采用了“多芯片整合”设计——GPU、CPU、HBM高带宽内存被封装在同一个基板上，形成一个超大规模的系统级封装（SiP）。而实现这种高密度集成的关键技术，就是“先进封装”，尤其是台积电的CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）。
CoWoS之所以成为行业黄金标准，是因为它能通过硅中介层（silicon interposer）实现超高密度互连，让GPU和HBM之间的数据传输延迟极低、带宽极高。但问题来了：这种技术极度依赖台积电的产能，而台积电的产能，是有限的。
根据产业多方消息，目前台积电CoWoS月产能约12万片（等效12英寸晶圆），但英伟达一家就吃掉了超过70%！随着Blackwell B200、GB200 Superchip陆续量产，英伟达的需求还在指数级增长。台积电虽已宣布2026年将CoWoS产能扩大至三倍，但美系外资机构测算，即便如此，2026年仍将面临高达40万片的产能缺口，短缺比例超过20%；到2027年，缺口更可能飙升至70万片，短缺比例冲破30%！
这意味着什么？意味着即便你有钱、有技术、有客户需求，只要拿不到CoWoS产能，你的AI芯片就只能“纸上谈兵”——画得出，做不出。这也是为什么AMD CEO苏姿丰最近首次公开喊出：2027年数据中心AI业务营收要冲“数百亿美元”！但前提是，她的MI400系列和Helios机架级解决方案，必须在2026年顺利量产。而这一切，卡在封装。
非英伟达阵营“突围求生”，力成成关键外援
眼看台积电这条路走不通，非英伟达阵营开始疯狂寻找替代方案。亚马逊、微软、Meta、OpenAI这些科技巨头，早已不满足于只买英伟达GPU，纷纷联手博通、Marvell、AMD等芯片厂，定制自己的AI ASIC。这些自研芯片同样需要先进封装，但台积电排不到队，怎么办？
答案只有一个：转向封测厂！而力成，正是这群“被遗忘者”眼中的救星。
力成科技过去三十年深耕内存封装，是全球DRAM、NAND Flash、HBM封装测试的龙头之一，客户包括SK海力士、美光、三星等顶级内存大厂。这种深厚的内存工艺积累，恰恰是下一代AI封装的关键——因为未来的AI芯片，不仅需要GPU，还需要更高速的内存集成，比如GDDR7，甚至HBM4。
但光有内存经验还不够，力成真正押注的，是自主研发的PiFO先进封装平台。PiFO全称Panel-level Fan-Out，力成内部称其为“Chip Middle”（芯片居中）方案。它和CoWoS最大的区别在于：不用昂贵的硅中介层，而是采用玻璃基板+方形面板级封装（Panel-Level Packaging）。
具体怎么运作？首先，芯片先被切割成裸晶（die），然后在玻璃基板上进行高精度排列；接着，通过双面重布线层（RDL）和电镀铜柱（copper pillar）实现垂直互连。这种结构虽然工艺挑战极大，但一旦量产，成本优势显著——据产业链人士透露，PiFO的整体封装成本比CoWoS-L低约30%！
更关键的是散热！玻璃基板的热膨胀系数比硅更接近PCB基板，且导热路径更短，配合液冷散热系统，芯片表面温度可降低5–8°C。别小看这几度，在AI服务器满载运行时，每一摄氏度都直接影响能效比（PUE）和长期稳定性。对数据中心运营商来说，这就是真金白银的省电！
力成产能全被预订，2026年资本开支翻倍创纪录
面对突如其来的订单洪流，力成本来还能“低调发育”，但现在彻底藏不住了。据内部消息，力成已拿下至少三家美系AI芯片大厂的大单，涵盖训练与推理芯片，客户包括但不限于AMD、博通系ASIC设计公司，甚至有来自OpenAI生态链的定制芯片项目。
这些订单不仅量大，而且周期长——大部分需求直接锁定到2027年。也就是说，力成未来三年的先进封装产能，基本已经被“瓜分完毕”。为应对这波历史级需求，力成董事会已拍板：2026年资本支出将至少达到400亿新台币，创公司历史新高，较2025年翻倍增长！
这笔钱主要投向三个方向：第一，在新竹科学园区扩建Panel-Level Packaging专用产线；第二，导入更高精度的激光切割与贴片设备，提升玻璃基板上裸晶的排列良率；第三，强化与内存厂的协同——力成正与SK海力士、美光共建HBM-PiFO联合验证平台，目标是在2026年内实现HBM3E与GDDR7在PiFO平台上的无缝集成。
这不仅是简单的产能扩张，更是一场从“封测代工”向“AI封装解决方案商”的战略跃迁。要知道，过去封测厂在芯片价值链中处于“下游”，话语权弱；但如今，先进封装已成为AI芯片性能的瓶颈环节，力成正借此机会，站上价值链中央。
为什么玻璃基板+面板级封装是未来方向？
很多人会问：台积电不是也在推InFO、SoIC这些新技术吗？为什么力成要赌玻璃基板？
这里必须从物理极限讲起。硅中介层虽然互连密度高，但成本极其昂贵——一片12英寸硅中介层成本接近裸晶本身！而且硅的热膨胀系数与PCB不匹配，长期运行易产生热应力，影响可靠性。台积电的CoWoS-L虽已尝试引入混合基板，但本质仍是“硅为主”。
而玻璃基板，天生具备三大优势：第一，成本低，玻璃原材料价格仅为硅的1/10；第二，尺寸更大，面板级（比如510x515mm）可以一次处理更多芯片，经济规模显著；第三，表面平整度高，适合高密度RDL布线——这对未来GDDR7这种高引脚数内存集成至关重要。
更重要的是，玻璃基板与液冷散热天然兼容。据说阿里云就验证过：在OAI标准机架中，采用玻璃基板封装的AI加速卡，配合浸没式液冷，PUE可降至1.03以下。相比之下，传统风冷+硅中介层方案PUE通常在1.15以上。对一座100MW的数据中心来说，这意味着每年省下上亿美元电费！
力成显然深谙此道。他们不仅在封装结构上优化，更在底层固件、热管理接口、供电网络设计上与客户深度协同——这正是我们在硅谷做电力交易时反复强调的：“芯片性能的终点，是电力与散热的起点。”
非英伟达阵营崛起，AI芯片生态进入“多极时代”
这场封装争夺战的背后，其实是AI芯片生态的深刻重构。过去三年，英伟达凭借CUDA生态和先发优势，几乎垄断了训练市场。但随着AI推理需求爆炸式增长、边缘AI兴起、以及各国对“算力自主”的战略需求，非英伟达阵营正在强势崛起。
AMD的MI300X已在微软Azure、Oracle Cloud大规模部署，MI400系列明年将支持FP8和稀疏计算，性能直追B200。博通为亚马逊定制的Trainium 2和Inferentia 3，采用Chiplet设计，同样需要先进封装。而OpenAI、Meta等公司，更在秘密推进自己的AI芯片项目，目标是在2026年前实现50%以上的自研芯片替代率。
这些公司都不想被英伟达“卡脖子”，也不愿在封装环节受制于台积电一家。因此，他们愿意给力成这样的第二供应商机会——哪怕初期良率略低、交付周期稍长，只要能保证产能可得性和成本可控，就值得投入。
这正是Goodhart定律在供应链中的体现：当“拿到台积电CoWoS产能”成为唯一指标，整个生态就会扭曲；而一旦出现可行替代方案，市场立刻会重新平衡。力成的PiFO，就是那个打破垄断的“代理指标”。
从内存封装王者，到AI先进封装新贵：力成的升维之战
很多人低估了力成的转型决心。作为全球最大的HBM封装测试服务商，力成每年处理超过30%的全球HBM产能。这意味着他们对高带宽内存的电气特性、热行为、信号完整性有极其深刻的理解——这些知识，恰恰是做AI先进封装的核心资产。
试想：一颗MI400芯片集成了8颗GPU核心+192GB HBM3，总功耗超1000W。如何让这堆“热源”在封装内均匀散热？如何避免HBM与GPU之间的信号串扰？如何在双面RDL上实现纳秒级时序同步？这些问题，没有十年以上的内存封装经验根本玩不转。
力成不仅玩得转，还玩出了新高度。他们的PiFO平台已支持2.5D+3D混合集成，未来还可扩展至Chiplet-on-Glass架构，为GAA晶体管、CFET等下一代晶体管技术预留接口。这种前瞻性布局，远超一般封测厂的视野。
更重要的是，力成正在构建“封装即服务”（Packaging-as-a-Service）的新商业模式。客户不仅可以获得物理封装，还能获得热仿真报告、供电网络优化建议、甚至与液冷系统的接口标准——这种端到端能力，正是AI时代基础设施厂商的核心竞争力。
结语：AI的下半场，拼的是基础设施的深度协同
这场由台积电产能短缺引发的“封装大地震”，终将重塑全球AI供应链格局。力成的崛起不是偶然，而是技术积累、战略预判与市场需求共振的结果。未来三年，先进封装将不再是“幕后英雄”，而是决定AI芯片成败的关键战场。
对投资者而言，这意味着：不能只盯着英伟达、AMD的财报，更要关注像力成这样具备底层工程能力的基础设施公司。对工程师而言，这意味着：芯片设计必须从第一天就考虑封装、散热与供电——AI系统的性能，是全栈优化的结果。
而对我们这些天天盯着PUE、液冷、电力曲线的人来说，这场变革早已注定。因为AI的本质，不是算法，不是模型，而是能源效率。谁能在每瓦特电力下跑出更多token，谁就赢了。而先进封装，正是通往极致能效的最后一公里。
所以，别再只看GPU了！从现在起，请把目光转向那些默默在玻璃基板上排布铜柱的工程师——他们，正在封装未来。