2025年，先進封裝將繼續影響半導體設計和制造工藝，有助于在降低成本的同時優化功耗、性能和面積（PPAC）。人工智能（AI）正推動著對更大尺寸、更多層數和輸入輸出端口（I/O）襯底的需求。目前，中介層是高性能封裝的首選方法，但這種昂貴方案的可持續性卻備受質疑。面板級封裝和玻璃襯底等選項正受到關注，因為它們可以降低生產成本，但仍存在的挑戰包括面板翹曲、均勻性和良率問題。此外，汽車市場和光電子領域也有望在未來實現增長。

• 中介層

數據中心部署的興起推動了人工智能的采用，并帶動了高性能處理器與高帶寬內存（HBM）封裝的需求，進而增加了對昂貴硅中介層的需求。為應對這一挑戰，SK海力士和信越化學等公司正在研究消除中介層需求的新方法。同時，生產中介層和2.5D封裝的公司，如臺積電，正在擴大產能以滿足市場需求。2025年，中介層和2.5D封裝市場將值得密切關注。

• 面板級封裝

面板級封裝，特別是扇出型面板級封裝（FO-PLP），提供了更高的面積利用率和更大的組件生產能力，降低了單位成本并減少了材料浪費。群創光電計劃于2024年底實現FO-PLP量產。臺積電預計將于2027年開始生產。英偉達和三星等公司已采用FO-PLP技術。然而，制造商在開發FO-PLP方面仍面臨面板翹曲、均勻性、成本及良率等挑戰。此外，面板尺寸缺乏標準化，行業中使用的尺寸各不相同，未來也沒有標準化的前景。

• 汽車chiplet

Chiplet在數據中心和處理器中取得成功后，正逐步應用于汽車領域。由于汽車芯片開發時間長且安全性要求高，而先進駕駛輔助系統（ADAS）、自動駕駛和車載信息娛樂系統（IVI）需要滿足復雜計算需求，其成為合適解決方案，其關鍵優勢在于縮短上市時間，并能針對車輛設計的可靠性、安全性進行優化。汽車電氣化和AI驅動的軟件定義車輛（SDV）推動采用先進工藝節點和封裝技術，如扇出型和2.5D封裝，以克服復雜性、提高I/O密度、內存帶寬，同時降低成本、提高性能和能效。

• 硅光子學

硅光子學有望通過滿足人工智能對光網絡容量增長的需求，來增加3D封裝中的帶寬。各家公司正致力于將光學互連更接近芯片，首先是從目前在服務器機架中可用的可插拔模塊開始。接下來，光學器件將被帶到封裝邊緣，以減少服務器板上的電傳輸損耗。最終，該行業將采用完全集成到3D封裝本身的光學解決方案。

• 玻璃

玻璃襯底在先進封裝中的開發持續進行，成本低，互連密度高，支持大面積精細圖案，熱穩定性好，適用于汽車、工業和航空航天等領域。在AI芯片中，玻璃能實現更緊密封裝集成和精細間距對準，提高良率。然而，其易碎性處理和加工是挑戰，需新處理技術和專用設備。襯底標準仍在制定，還需研究玻璃與焊料、底部填充材料及金屬線的相互作用，且其內部電路層數量有限。