
传疯的 CoWoP 路线图,PCB 有了新故事

这篇文章讨论了新兴的 CoWoP 技术路线图,强调其可靠性,特别提到英伟达技术人员 Anand Mannargudi 的参与。文章分析了该技术的传播过程,指出国内卖方的解读和相关会议的影响。作者以非专业的视角解释了 CoWoP 与传统 COWOS 的区别,强调了其简化的封装过程,并将 AI 芯片比作乐高积木,详细描述了各个组件的功能。
早上突然就开始炒这个新的技术路线了...星球群友都在感叹...每天要学习的东西太多了。
和几个朋友研究了下,一些简单的总结。我们都不是技术人员,纯粹是几个臭皮匠对着图片分析一下,说错的地方欢迎批评。
1/这个 CoWoP 路线图靠谱吗?比较靠谱的,右上角的这位老兄 Anand Mannargudi 是英伟达的技术人员,在英伟达呆了 12 年。在内部的技术 PPT 上面引述贡献者,很靠谱的一个细节。

2/这个东西怎么发酵的?周末 + 周一开盘前已经有一些人看到了;但是今天密集发酵,一堆国内卖方发了相关解读,段子很多,这里我们就不重复了。但是海外我找了很久,并没有相关的 “学习资料”;海外卖方没有,IEEE 我们也逛了挺久,也没什么太相关的论文。某家 PCB 龙头上周和今天下午也开小会了,应该也是导火线之一。
3/如何 “非专业” 地去理解这个路线图?先看看有啥变化。
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比起传统的 COWOS(虽然叫传统,但是已经是很先进的封装技术了),有三个东西没了,把 “封装基板 + BGA 球” 整个砍掉,把带硅中介层的 “裸芯片模组” 直接焊到服务器主板。

4/通俗来讲,你可以把现在的 AI 芯片想象成一个 “乐高积木” 组合。这个积木是靠下面这些东西一层层盖上去。
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芯片 (Die) 最核心的计算单元,比如 GPU 核心和旁边的 HBM 高带宽内存。
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中介层 (Interposer) 一块高精度的硅片,像一个 “转接板”,让 GPU 和 HBM 这些小芯片能紧密地并排放在一起,并高速通信。
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封装基板 (Package Substrate) 中介层和芯片的组合体,需要再安装到一个更大的 “底座” 上,这个底座就是封装基板。它负责将芯片上成千上万个微小的信号点,转换成更大的焊球,以便焊接到最终的电路板上。
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主板 (Platform PCB) 就是我们常见的服务器主板,最终承载一切。
COWOS 这个结构(上图的左边部分)已经非常先进,是目前顶级 AI 芯片(如 H100/H200)的标配。但它的缺点是层级太多,像盖楼一样,楼层越多,信号和电力从地块传输到顶楼的路径就越长,损耗也越大,成本也高。
5/ 这次 COWOP 有什么不同?
CoWoP 的思路非常激进,它的核心思想是:把中间的不必要层级全部拿掉。
它直接取消了中间那层昂贵且厚重的 “封装基板 (Package Substrate)”,而是开发一种技术含量极高的 “平台 PCB (Platform PCB)”,让 “芯片 + 中介层” 的组合体直接安装在这块增强型的主板上。
简单说,CoWoP = CoWoS - 封装基板。
这个看似简单的 “减法”,在技术上是巨大的飞跃。这意味着主板(PCB)本身必须具备过去由封装基板提供的一部分高精度布线能力。
6/ 一些技术上优缺点;弄成灰色了,比较枯燥的这部分,大家可以选择性阅读。
优点是啥?
更短的互连路径 - 少了一层有机基板,信号直接从中介层走到主板铜线,NVLink / HBM 信号衰减更低,可拉长板上互连距离。
电源完整性 (PI) 提升; 板上 VRM 可以更靠近 GPU,寄生电感小,瞬时电流响应好。
散热更好;取消封装盖 (lid),可直接上冷板或液冷 cold-plate,对 >1000 W 级别 GPU 更重要。
热 - 机械失配降低;少了 CTE(热膨胀系数)差异最大的有机基板,翘曲风险下降。
成本与产能;有机基板是当前 AI 服务器的 “卡脖子” 环节;去掉它 = 少一道昂贵、紧缺的工序。
缺点是啥?
主板工艺要求陡升;线路密度、平整度、公差都要达到原封装厂水准。
返修难度大;主板上一旦焊了数十万元的 GPU 裸片,良率/失效率必须极低。
封装 - 系统协同设计复杂;信号完整性、热、应力必须芯片 - 中介层-PCB 三方联合仿真。
7/ 有什么细节需要注意的??
第一,成本不是消失,而是转移。虽然省去了昂贵的有机基板(ABF Substrate)和传统封装步骤,但成本会转移到对 “平台 PCB” 更高的技术要求上,以及更复杂的 “Die-on-Board” 组装流程上;这个对产业链的利益分配有很大的启示。普通的 PCB 趋于同质化,“更高级” 的 PCB 将可能带来巨大的护城河;成本可能从封装转移到 PCB;
第二,是一个非常激进的路线。英伟达的上一代技术已经经常涉及到产能,良率的问题,这次的技术路线可能会把这个问题带到另外一个高度。最终目标是降低总拥有成本(TCO),包括物料成本、功耗成本和散热成本。虽然某些环节的直接费用消失了,但新的成本和风险会在其他环节出现,英伟达的赌注是,总体算下来,CoWoP 的方案在性能和成本上依然胜出。
第三,两条技术并行是比较可能的情况,在于 GR 系列量产,两条路线可能并行(按照图中的说法);英伟达作为行业领导者,在新技术尚未 100% 成熟时,保留成熟方案作为 “安全网”,确保其产品迭代和市场供应不会因技术风险而中断。
8/ 对于一些业内玩家
对于英伟达,“把 ‘性能瓶瓶颈’ 从芯片工艺移到封装/系统级互连;真的搞定了之后,其他厂家继续被甩开。将竞争从“芯片维度” 提升到 “系统维度”,用系统工程的复杂性构建新的护城河。
对于 TSMC,“硅中介层面积更大,TSMC 绑定度更高”;CoWoP 方案中,TSMC 的角色甚至可能从 CoWoS 的 “部分参与者” 变为 “更核心的系统集成顾问”,因为它掌握着最关键的硅中介层技术;
对于 ASIC,云巨头可能有足够的资本和体量去复制这条路,但对于 AI 芯片初创公司来说,跟进这种重资本、重生态的系统级创新几乎是不可能的;英伟达把战火从 “芯片设计” 烧到了 “系统集成”
对于 HBM,“HBM4/5 的必然选择”。HBM 的堆叠层数和 I/O 数量持续增加,对供电和信号路径的要求越来越苛刻,传统封装方式很快会达到物理极限;CoWoP 正是为解决下一代内存互联挑战而生的。
9/ 往大的叙事角度说,
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英伟达正在试图将服务器主板,变成其 GPU 芯片的 “最后一个封装层”,从而定义整个 AI 计算硬件平台。英伟达不再仅仅是 “卖芯片” 的了,它正在定义 “芯片 + 封装 + 主板” 一整套的系统级平台;
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如果搞定了,触发整个半导体下游产业链(封装、基板、PCB、服务器 ODM)的一次价值重构和技术洗牌;
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这是通向 “Exascale”(百亿亿次)计算时代的必要阶梯。没有这样的封装和集成技术,单靠芯片制程的进步已经无法满足 AI 算力爆炸性的增长需求。
今天星球里传了另一张图,可以关注下,关于 H20 和之后的数量预测。

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本文来源:180K,原文标题:《早上疯传的这个 CoWoP 路线图(7 月 28 日)》

