在生成式AI快速渗透各行各业的当下，算力已不再只是科技公司的内部资源，而是牵动全球产业链与资本市场的重要战略资产。随著先进制程边际效益递减、晶片尺寸逼近物理极限，单纯依赖「更小线宽」来堆叠效能的路径正逐渐失效。在这样的背景下，封装技术与Chiplet架构不再只是工程师之间的技术语言，而是成为左右AI产业竞争格局与供应链收益重新分配的关键变革。 传统SoC（System on a Chip）追求「一颗晶片包办一切」，但在AI时代，这种高度整合反而带来良率下降、成本暴增与设计弹性不足的问题。Chiplet架构的核心思维，是将原本单一的大晶片拆分为多个功能模组，分别以最合适的制程制造，再透过先进封装技术整合为一个系统。这不仅提升了整体良率，也让效能、功耗与成本之间的取舍更具弹性。 对AI算力而言，这种模组化尤为重要。GPU、AI加速器往往需要大量运算核心与高速记忆体互连，Chiplet让逻辑晶片与记忆体晶片可以各自演进，而不必被同一制程绑死。像AMD率先在CPU领域推动Chiplet商用化，为后续AI与资料中心应用奠定基础；而NVIDIA在高阶AI晶片中大量采用先进封装，某种程度上也反映了「封装即效能」的新现实。 供应链角色的重组 过去，先进制程几乎垄断了高端晶片的话语权，但在Chiplet架构下，封装、测试与系统整合能力的重要性被显著放大。这使得原本被视为「后段制程」的封装厂，逐渐走向舞台中央。 以TSMC为例，其先进封装技术不仅是制程的延伸，更成为客户设计AI晶片时不可分割的一部分。这种垂直整合能力，让晶圆代工厂得以从单纯的制造服务，升级为系统级解决方案提供者。相对地，独立封装测试厂若无法跟上高频宽互连与异质整合的技术门槛，可能面临被边缘化的风险。 这样的变化，也迫使IC设计公司在供应链策略上做出取舍：是深化与单一巨头的合作，换取效能与上市时程的确定性；还是分散风险，自行掌握