SEMICON Taiwan 2026開展前，半導體巨人台積電（2330）未來布局已揭曉？單靠電晶體微縮就能推升晶片效能的黃金時代，正在畫下句點，當 AI 模型的算力胃口愈來愈大，台積電如何因應？從矽光子CPO、CoWoS與SoIC 3D三大重要技術方向，台積電先進封裝技術發展副總經理徐國晉完整說明。
SEMICON Taiwan 2026開展前夕，AI算力如何持續突破，成為半導體產業焦點。台積電先進封裝技術發展副總經理徐國晉31日出席比利時全球微電子研發中心 (imec) 在台北舉辦 ITF Taiwan 2026技術論壇，以「AI運算的異質整合（Heterogeneous Integration for AI Compute）」為題分享AI算力未來趨勢，包括了話題當紅的矽光子CPO、CoWoS與Soic 3D。這些技術是什麼？為何對台積電如此重要？原來現在的挑戰是要「縮晶片」與「做大系統」。以下完整拆解：
徐國晉指出，電晶體微縮仍會持續，但隨著技術難度與成本攀升，未來不能只靠製程微縮，而要從晶片、封裝、互連到散熱一起最佳化。
他接著說道，但面對技術與成本挑戰，透過晶片分割、異質整合與3D堆疊，可以減輕單靠微縮的壓力。換句話說，AI算力競賽正從一顆晶片，擴大到整個系統。
首先，第一步是要把晶片往上堆疊。徐國晉表示，台積電SoIC 3D堆疊技術已自2023年量產，相較傳統2.5D堆疊，晶片間互連密度可提高超過56倍。
徐國晉強調，未來將是電晶體微縮與異質整合兩條路一起走。當所有功能塞進單顆晶片愈來愈困難，就能把不同功能拆開，再利用3D堆疊重新整合。
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封裝向外擴，CoWoS衝14倍光罩
而下一步，不只是晶片要往上堆，封裝還要向外擴。
徐國晉透露，台積電5.5倍光罩尺寸CoWoS已在2026年進入量產，「目前良率已經超過98％。」隨著AI晶片搭載的HBM愈來愈多，CoWoS還會持續放大。
台積電預計2028年將CoWoS推進至14倍光罩尺寸，可整合20顆HBM5，之後更朝超過14倍光罩、24顆HBM5E發展。
當封裝還不夠大，下一步就是把「整片晶圓」變成運算系統。徐國晉表示，System-on-Wafer（SoW）規模可超過40倍光罩，其中SoW-P已於2024年量產，結合邏輯晶片與HBM的SoW-X預計2028年量產。
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資料「改走光」，CPO功耗效益逾10倍
晶片放得愈多，另一個問題也跟著浮現：資料傳輸能不能跟上算力？
徐國晉指出，台積電正發展COUPE光子引擎平台，透過3D整合電子與光子晶片，讓光學元件愈來愈靠近運算晶片。
2026年台積電將量產採用COUPE技術的200Gbps微環調變器，未來再朝400Gbps、多波長與多列光纖陣列發展，目標2030年將頻寬密度推升至每毫米4Tbps。
除了提高頻寬，另一大關鍵是省電。徐國晉表示，從傳統銅線走向共同封裝光學（CPO），「可以帶來超過10倍的功耗效益。」未來AI系統比的不只是晶片算得多快，也要看大量晶片之間的資料能不能跑得快又省電。
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AI算力下一戰：最佳化整個系統，液冷+雙面冷卻
不過，晶片堆得愈高、封裝做得愈大，散熱與供電也更加棘手。
徐國晉指出，大型封裝會面臨材料熱膨脹造成的翹曲，高功耗運算晶片與HBM靠得愈近，也讓熱串擾難以避免。因此，晶片布局、封裝、供電與散熱不能再各自最佳化，而要從整個系統思考。
這也是徐國晉此次強調STCO（系統與技術協同最佳化）的原因。以散熱為例，台積電透過設計與封裝共同最佳化，在AI與高效能運算條件下，可讓熱阻降低40％，未來也將導入液冷、雙面冷卻等技術。
甚至AI本身，也開始加入設計AI晶片。徐國晉透露，台積電正將Agentic AI導入3D IC設計與驗證，從AI最佳化、AI助理進一步走向AI Agent。
徐國晉最後強調，未來將由電晶體微縮與異質整合共同推動AI硬體成長。晶片仍要繼續縮，但也要堆得更高、封裝做得更大、資料傳得更快。AI算力的下一戰，已從做好一顆晶片，走向最佳化整個系統。
