《產業分析》AI算力需求暴增 京元電、日月光揭示測試產業新變革

【時報記者葉時安台北報導】生成式AI浪潮推升全球算力需求，半導體架構也從單晶片(Monolithic)加速走向Chiplet、2.5D／3D先進封裝，甚至延伸至串接數十萬、百萬顆晶片的AI資料中心。隨著晶片價值、功耗與系統複雜度同步攀升，測試正從過去的「成本中心」轉變為確保AI運算可靠度的關鍵防線。京元電子(2449)副董事長張登堯與日月光投控(3711)旗下ISE Labs研究員Mr. Dave Armstrong，分別從AI測試與CPO量產角度，揭示封測產業的新一波變革。 京元電子總經理張高薰日前指出，AI時代的高階加速器價值大幅提升，客戶對瑕疵的容忍度幾乎降至零。京元電子業務中心副總經理張登堯進一步表示，「通過測試(Pass)已不等於良品(Good)」。即使單顆晶片僅有百萬分之一(1 DPM)的故障率，當數萬甚至百萬顆晶片組成大型叢集後，微小失效也可能放大成系統性停機；若發生無聲資料損壞(SDC)，甚至可能在系統未當機的情況下產生錯誤運算。因此，測試角色正由傳統缺陷篩除，升級至涵蓋極限應力、餘裕與可靠度驗證的「系統級可靠運算保證(Compute Assurance)」。 另一項挑戰則是「測試時間大爆炸」。先進封裝整合HBM、高速晶粒間互連(D2D)及500W至600W以上高功耗，測試複雜度呈乘數式增加。京元電因此提出「AI信心漏斗」與「智慧覆蓋率最佳化引擎」，透過分析真實工作負載(Mission Mode)，在晶圓測試及最終測試(FT)階段提前篩除潛在邊界缺陷，降低測試時間與成本。同時布局高階Socket、探針卡、主動式液冷及高階系統級測試(SLT)設備，以因應高功耗AI晶片的驗證需求。 在CPO與矽光子(SiPh)方面，日月光旗下ISE Labs指出，產業瓶頸正從技術研發逐步轉向大規模量產測試。CPO測試橫跨光學晶圓、光引擎、模組及系統等多個測試站點，並涉及高功率預燒，設備成本與測試架構碎片化成為量產的重要障礙。部分專屬光學測試機櫃單套成本高達200萬至500萬美元，若依客戶需求各自建置，將造成高資本支出與低稼動率。 面對此一挑戰，京元電提出「EATP」模式，串聯設備(Equipment)、配件(Accessory)、測試技術(Test)與客戶產品(Product)，透過跨供應鏈數據回饋提升測試效率；日月光則提出「分散式共享光學機櫃(Disaggregated Shared Optical Rack)」構想，利用光纖低損耗特性串聯各測試站台，集中共享昂貴光學設備，提高稼動率並降低重複投資。 產業普遍認為，AI推動的先進封裝與光電整合，正在重新定義測試在半導體價值鏈中的角色。未來測試不只是「檢查晶片」，更將成為串聯晶片設計、製造、封裝、設備與系統可靠度的關鍵節點。當運算架構持續走向異質整合，測試能否同步升級，將成為AI硬體大規模量產能否跨越下一道門檻的重要關鍵。