​本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）综合

进入FOPLP市场的玩家越来越多。

英伟达（NVIDIA）、苹果、台积电等指标大厂均积极投入扇出型封装领域，引爆市场大商机，集邦科技（TrendForce）昨（3）日最新报告指出，目前备受瞩目的面板级扇出型封装技术（FOPLP）将率先应用在消费类IC，最快今年下半年迈入量产; 至于用于AI芯片则要到2027年至2028年。

法人分析，以集邦的预测来看，最快抢到面板级扇出型封装商机的台厂当属群创。群创强攻面板级扇出型封装业务有成，已拿下恩智浦和意法半导体两大欧洲指标厂订单，锁定车用与电源管理IC领域，现阶段产能满载，规划本季量产出货，并着手启动第二期扩产计划。

集邦指出，台积电2016年开发命名为InFO（整合扇出型封装）的晶圆级扇出型封装（FOWLP）技术，应用于iPhone 7所使用的A10处理器后，封测厂也相继发展晶圆级扇出型封装技术。

由于AI芯片所需面积更大，扇出型封装人气大增，以玻璃为基板的面板级扇出型封装技术更随之兴起，第二季度起，AMD等芯片厂商积极接洽台积电和封测厂，讨论以面板级扇出型封装技术进行芯片封装，带动业界对相关技术更加关注。

以台积电来看，据传正与设备和原料供应商合作，研发新的先进芯片封装技术，利用类似矩形面板的基板进行封装，来取代传统圆形晶圆，从而能在单片晶圆上放置更多芯片组。 台积电先前回应，公司将密切关注先进封装技术的进展与发展，包含面板级封装技术。

FOPLP导入AI GPU，预计2027年量产

集邦科技分析，FOPLP技术目前有三种主要应用模式，首先是OSAT（封装测试）厂商将消费类IC封装从传统方式转换至FOPLP，其次是晶圆代工厂和OSAT厂商将AI GPU的2.5D封装从晶圆级转换至面板级，另外是面板厂商跨足消费类IC封装领域;产业链各环节对FOPLP技术的积极布局。

从产业合作案例进一步分析，以AMD与力成、日月光洽谈PC CPU产品及高通与日月光洽谈PMIC产品进展较大; 集邦科技透露，由于FOPLP线宽及线距尚无法达到FOWLP之水平，因此应用暂时止步。

在AI GPU封装方面，AMD及NVIDIA大厂最为积极，与台积电、矽品洽谈相关产品，双方将2.5D封装模式自晶圆级转换至面板级合作，进一步放大芯片封装尺寸、使单位成本更低，但由于技术的挑战，相关业者对此转换尚处评估阶段。

业界人士表示，矩形基板是将传统圆形硅中介板改为大型矩形基板，并不意味要完全取代圆形晶圆，而是在封装阶段使用矩形基板来提高面积利用率; 该技术也属于2.5D封装，目的是提升组件传输效率和降低成本，以容纳更多芯片组合，有利于大型AI芯片的配线安排。

FOPLP技术的优势及劣势、采用诱因及挑战并存。集邦科技认为，主要优势为低单位成本及大封装尺寸，惟技术及设备体系尚待发展，技术商业化进程存在高度不确定性，预估目前FOPLP封装技术发展在消费类IC及AI GPU应用的量产时间点，可能分别落于2024年下半年至2026年，以及2027~2028年。

面板级封装与晶圆级、传统封装的区别

扇出型晶圆级封装（FOWLP；Fan-out Wafer Level Packaging ）一般定义为，直接在晶圆上进行大多数，或是全部的封装测试程序，之后再进行切割制成单颗组件，较传统封装提供更小的封装尺寸，同时，改进热性能等效能。不过，由于设备昂贵，也会造成芯片制造尺寸上的限制（形状不符造成浪费），因此，才有最后面板级技术发展。

扇出型面板级封装（FOPLP；Fan-out Panel Level Packaging ）最大的改变在于，从原本制程的改变到直接将机板材质变成「玻璃材料」不仅可容纳更多的I／O数、效能更强大、节省电力消耗等。而这项技术也正是先前英伟达、超威（AMD）都考虑将导入的玻璃基板技术，不过面对不同产业会有不同封装技术，故不再细赘。

根据面板大厂群创先前说明指出，以12吋晶圆为例，群创FOPLP 产线面积为700x700mm，换算大约为6.9个12吋晶圆，胜过FOWLP 单个12吋晶圆面积706.5 mm²，不仅未来产量将远超于传统、晶圆级封装，成本也将下降许多。

不过，英伟达传出将尽快导入面板级封装技术，不少人想到，现在应产能严重不足，业界又有极大需求的CoWoS 先进封装技术的霸主地位，是否会被挑战？答案是「不无可能」，面板级封装技术看上的不仅是高效的产能，玻璃基板更是AI芯片延续摩尔定律的重要诱因之一，而这部分，却是CoWoS 没有的。

当然，CoWoS 技术为台积电独有，专利与技术皆在台积电手上，再加上晶圆代工与封装一条龙，它厂要与之竞争有一定难度。况且，玻璃基板、面板级封装技术目前离大规模量产仍有一段距离，最后谁胜谁败，仅看技术面无法轻易断定。

此外，根据群创等厂描述，目前面板级封装产线芯片多用于物联网、车用芯片等领域，过去并没有使用在AI运算芯片、或服务器处理器的芯片封装制程上，技术上仍有不少限制待突破，不过，包含英伟达、超威、英特尔在内多家AI大厂皆已宣布投入布局，未来商机可期。

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