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資策會MIC析AI算力與實體AI推動功率元件及先進封裝技術升級
前沿 AI 模型
資策會MIC指出，AI算力與Physical AI擴張帶動資料中心轉向800V HVDC架構，促使SiC與GaN功率模組朝高耐壓與高整合發展；同時運算需求朝雲端與邊緣兩極化，驅動IDM轉型及2.5D與3D先進封裝演進。
資策會產業情報研究所（MIC）分析，AI算力熱潮與邊緣應用推升功率元件與先進封裝規格。資料中心加速轉向800V HVDC架構，提高耐壓與轉換效率需求，推動碳化矽（SiC）與氮化鎵（GaN）朝整合驅動與保護的功率模組演進；Physical AI終端則受限於體積與散熱，帶動元件小型化與高功率密度。此外，雲端追求頂級效能、邊緣要求極低功耗的兩極化需求，促使IDM大廠布局小晶片與內建NPU的MCU，先進封裝亦朝2.5D及3D堆疊系統整合發展。
值得帶走的重點
- AI算力與Physical AI推升供電規格，促使SiC與GaN由離散元件朝整合驅動與保護的功率模組發展。
- 運算架構在雲端與邊緣呈兩極化發展，推動IDM策略轉型，並加速小晶片與2.5D、3D先進封裝系統整合。
來源：EE Times Taiwan 電子工程專輯 閱讀原文 ↗
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