新一轮科技革命已到 Chiplet或成AI芯片“破局”之路

每一次科技创新的浪潮都是通过突破某一项先进生产力要素，从而提升人类生产效率所实现。回望前三次科技革命的步伐，不难发现，一项先进生产力从萌芽到被广泛使用，其核心在于能否变革人类的生产生活方式，带来生产效率大幅提升。

　　AIGC的出现真正赋予了人工智能大规模落地的场景，有望在更高层次辅助甚至代替人类的部分工作，提升人类生产效率。当前时点，以人工智能为代表的新一轮科技革命正在兴起，而AIGC相较于传统AI而言可以“创作”全新的内容，已经在多个领域实现开花结果。

　　不过，以ChatGPT为代表的的AI应用蓬勃发展，对上游AI芯片算力提出了更高的要求，头部厂商通过不断提升制程工艺和扩大芯片面积推出更高算力的芯片产品。2022年发布的英伟达H100采用4nm工艺达到INT8算力1513TOPS。

　　然而伴随摩尔定律逼近物理极限，制程升级和芯片面积扩大带来的收益边际递减，架构创新或将成为提升芯片算力另辟蹊径的选择。2022年8月，国产厂商壁仞科技发布BR100 GPU，采用7nm制程+Chiplet技术，实现了高达2048TOPSINT8算力，创下全球GPU算力新纪录。

　　研究显示，当5nm芯片的面积达到200mm2以上，采用5 chiplets方案成本就将低于单颗SOC，并将大幅降低面积增加带来的良率损失。台积电为Chiplet工艺的领军者，在其3DFabricTM技术平台下有CoWoS、InFO、SoIC三种封装工艺。其中，CoWoS工艺早在2016年就在英伟达Tesla P100 AI数据中心GPU上得到应用，而AMD的最新GPU、CPU亦广泛采用了该工艺。

　　除台积电以外，三星、Intel等龙头厂商亦各自推出了自己用于Chiplet的封装技术，如三星I-Cube(2.5D封装)，X-Cube(3D封装)，英特尔EMIB(2.5D封装)，英特尔Foveros(3D封装)。

　　此外，除了成本和良率端的优势，Chiplet技术带来高速的Die to Die互连，使得芯片设计厂商得以将多颗计算芯粒集成在一颗芯片中，以实现算力的大幅提升。苹果M1 Ultra用了台积电InFO_LSI工艺，将两颗M1 Max进行拼接，大幅提升整体性能。前述的BR100则是采用台积电CoWoS-S，将两颗计算芯粒进行并联以实现算力提升。

　　民生证券分析指出，AI应用加速发展带来算力需求旺盛增长，看好Chiplet作为国产AI芯片实现算力跨越的破局之路。