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시장보고서
상품코드
2106720
차세대 칩렛 및 첨단 패키징 아키텍처 : AI 및 HPC의 성능과 확장성 재정의Next-Generation Chiplet and Advanced Packaging Architectures: Redefining Performance and Scalability in AI and HPC |
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본 조사에서는 패키징 시장 전체에 대한 개요를 광범위하게 소개하기보다는, 차세대 칩렛 아키텍처, 고대역폭 메모리(HBM), 2.5D/3D 통합 및 팬아웃 웨이퍼 레벨 패키징과 같은 첨단 패키징 기술이 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 시스템 아키텍처의 새로운 물결을 어떻게 실현하고 있는지에 초점을 맞추고 있습니다. 본 조사에서는 칩렛 기반의 분할, 개방형 다이 간 상호 연결 표준, 그리고 밀접하게 결합된 HBM 통합이 어떻게 더 높은 대역폭, 수율 향상, 설계 복잡성 감소, 그리고 확장 가능하고 모듈식 플랫폼을 실현하여 기존의 모놀리식 AI/HPC 프로세서 및 가속기의 물리적·경제적 한계를 극복하고 있는지를 분석하고 있습니다. 본 조사에서는 특히 이러한 기술을 채택하고 있는 AI 가속기, GPU, 데이터센터 및 클라우드 인프라, 네트워크, 엣지 시스템에 대한 아키텍처 및 로드맵에 미치는 영향을 검증함과 동시에, 파운드리, IDM, 팹리스 벤더, OSAT, EDA 제공업체가 칩렛 중심의 AI/HPC 플랫폼을 구축해 나가는 과정에서, 그 상용화 동향과 생태계 내 각 기업의 역할을 평가하고 있습니다. 또한, 이러한 AI/HPC 아키텍처를 형성하는 주요 기회와 제약 사항에 대해서도 평가하고 있습니다. 여기에는 칩렛 간의 상호 운용성 및 표준 규격, 패키징 능력, AI급 전력 밀도에서의 열·전력 관리, 테스트 및 신뢰성의 복잡성, 비용 효율성, 공급망에 대한 의존도, 그리고 첨단 AI/HPC 실리콘의 제조 및 도입 장소와 방법에 영향을 미치는 지정학적 요인 등이 포함됩니다. 동시에, 미래 기술 로드맵과 생태계 주도 혁신 동향에도 초점을 맞추고 있습니다.
This study focuses on how next-generation chiplet architectures, high-bandwidth memory (HBM), and advanced packaging technologies such as 2.5D/3D integration and fan-out wafer-level packaging are enabling the next wave of AI and high-performance computing (HPC) system architectures, rather than providing a broad packaging market overview. It analyzes how chiplet-based partitioning, open die-to-die interconnect standards, and tightly coupled HBM integration unlock higher bandwidth, improved yield, reduced design complexity, and scalable, modular platforms that overcome the physical and economic limits of traditional monolithic AI/HPC processors and accelerators. The study specifically examines architecture and roadmap implications for AI accelerators, GPUs, data-center and cloud infrastructure, networking and edge systems that are adopting these technologies, and evaluates commercialization trends and ecosystem roles across foundries, IDMs, fabless vendors, OSATs, and EDA providers as they build chiplet-centric AI/HPC platforms. It further assesses the key opportunities and constraints shaping these AI/HPC architectures—including interoperability of chiplets and standards, packaging capacity, thermal and power management at AI-class power densities, test and reliability complexity, cost efficiency, supply-chain dependencies, and geopolitical factors that influence where and how advanced AI/HPC silicon can be manufactured and deployed, while highlighting future technology roadmaps and ecosystem-driven innovation trends.