Bước tiến mới của TSMC hứa hẹn giảm chi phí sản xuất trong khi vẫn nâng cao hiệu suất cho các chip AI trong tương lai, thay vì chạy theo việc thu nhỏ kích thước chip trong nhiều năm qua. Nhưng quan trọng hơn, nó có thể giải quyết các vấn đề hiện tại về chi phí sản xuất chip.

Theo đó, công nghệ mà TSMC đang phát triển có tên gọi Chip-on-Panel-on-Substrate (CoPoS) có khả năng giúp các chip AI trở nên rẻ hơn và nhanh hơn. Trong một bài đăng gần đây trên mạng xã hội X, chuyên gia nghiên cứu Ming-chi Kuo cho biết CoPoS là một kiến trúc đóng gói tiên tiến thay thế quy trình sản xuất dựa trên wafer truyền thống bằng quy trình xử lý ở cấp độ tấm.

Việc chuyển sang sử dụng các tấm hình chữ nhật cho phép TSMC tối ưu hóa vật liệu và hỗ trợ kích thước gói lớn hơn, đặc biệt hấp dẫn đối với các chip AI ngày càng phức tạp. Dự kiến, công nghệ này sẽ được đưa vào sản xuất hàng loạt vào khoảng năm 2028.

Vì sao đột phá mới của TSMC được giới công nghệ đặc biệt quan tâm?

Ông Kuo cũng làm rõ rằng, trái ngược với một số hiểu lầm, thủy tinh chỉ được sử dụng như một chất mang tạm thời trong quá trình sản xuất, không phải là một phần của bao bì hoàn chỉnh. Chất nền cuối cùng vẫn giữ nguyên như thông thường, trong khi quy trình mới nhằm giảm thiểu chất thải và nâng cao hiệu quả sản xuất mà không làm giảm chất lượng.

Thay vì thay thế hoàn toàn, công nghệ CoPoS dự kiến sẽ bổ sung cho công nghệ đóng gói CoWoS hiện có của TSMC. Các báo cáo cũng đề cập đến chip AI Feynman tương lai của NVIDIA trở thành một trong những ứng dụng tiên phong tiềm năng của công nghệ đóng gói chip mới, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của ngành công nghiệp đối với các chip AI lớn hơn, tích hợp nhiều chip tính toán và bộ nhớ băng thông cao.

Điều đáng chú ý là sự đổi mới lớn nhất có thể không nằm bên trong con chip. Khi các mô hình AI yêu cầu nhiều bộ nhớ, sức mạnh tính toán và băng thông hơn, công nghệ đóng gói tiên tiến đã trở thành một trong những chiến trường quan trọng nhất của ngành công nghiệp bán dẫn. Nếu CoPoS thực hiện được lời hứa của mình, nó có thể giúp giảm chi phí sản xuất đồng thời cho phép tạo ra các chip AI lớn hơn và mạnh mẽ hơn. Mặc dù không hào nhoáng như một tiến trình sản xuất 2nm mới, nhưng trong cuộc đua AI hiện nay, cách đóng gói chip đang trở nên quan trọng không kém gì quy trình sản xuất.