互联网每分钟都在发生着惊人的变化：2.99 亿次 Teams 会议被记录、2.51 亿封电子邮件发出、4360 万美元在线购物消费、13.89 亿次 Facebook 和 Instagram Reels 被播放…… 如今，全球数十亿用户的工作、购物、学习、沟通等日常场景已与数据的发送、处理和接收密不可分。这种爆炸式的数据需求正推动 AI 数据中心快速扩张，而支撑这一切的核心，正是半导体芯片。
麦肯锡预测，到 2030 年，全球数据中心需求可能增长两倍以上，这一增长主要由人工智能的广泛应用驱动。在此背景下，半导体工程师和制造商通过芯片创新、新材料应用及先进封装方案设计，不断突破带宽、速度和效率的极限，成为满足数据中心动态需求的关键力量。近日，汉高粘合剂技术事业部（Henkel）针对半导体制造商开展了一项全球性调查，旨在探寻行业如何应对当前挑战、规划未来技术，以及背后的核心关切。
调查覆盖全球，聚焦行业核心群体
本次调查覆盖了广泛的行业群体与地区：从公司规模看，涵盖年收入 2.5 亿 - 4.99 亿美元、5 亿 - 10 亿美元及 10 亿美元以上的企业；从企业角色而言，包括集成设备制造商（IDM）、无晶圆厂 / 品牌商、合约制造商 / 代工厂 / OSAT、原始设备制造商（OEM）；受访者涉及供应链、工艺开发、封装设计、材料工程等多个职能领域，涵盖高管、管理层及技术人员；地理范围则包括中国及香港地区、印度、日本、韩国、新加坡、泰国、马来西亚、印度尼西亚、菲律宾、越南、台湾地区、美国、英国、德国、西班牙等。
核心发现：性能与可持续性成并行优先事项
调查结果显示，半导体行业正同时追求两个长期且不断演进的核心目标 —— 提升性能与实现可持续发展，二者并非对立，而是存在协同效应。
性能：AI 驱动下的五大核心需求
AI 数据中心对半导体性能的要求日益严苛。2023 至 2025 年，AI 芯片年收入预计将增长近一倍，达到 920 亿美元，未来几年复合年增长率（CAGR）预计在 20%-41% 之间。这种爆发式增长源于 AI 和高性能计算（HPC）的密集计算需求，而半导体性能提升成为关键支撑。
调查显示，半导体制造商最关注的五大性能需求包括：
70.8% 的受访者聚焦高带宽内存（HBM）：AI 工作负载需要海量数据的快速存储与访问，HBM 的数据传输速率达 1TB / 秒每通道，较传统 DRAM（最高 25.6GB / 秒）提升 3806%，可有效避免数据瓶颈。
66.7% 致力于提升网络速度：AI 应用需在分布式服务器间快速传输巨量数据，并确保低延迟（如自动驾驶车辆的实时决策）。3D 堆叠等半导体设计通过缩短电路路径，结合先进封装技术，可显著提升数据传输效率。
64.2% 重视热管理优化：高集成度半导体在提升算力的同时会产生更多热量，除数据中心的液冷、风冷方案外，半导体设计中需采用热界面材料（TIMs），增强设备内部散热能力。
62.5% 关注生产成本控制：半导体制造设备昂贵、工艺复杂，通过提高生产效率、可靠性及量产良率，可减少浪费、降低成本，同时提升可持续性。
61.7% 聚焦更高的集成度与复杂性：2.5D/3D 先进封装、异构集成等设计可在单芯片上整合更多晶体管，但也带来了制造挑战，如处理复杂精密封装、更大晶圆和芯片等。
可持续性：贯穿全生命周期的行业共识
可持续发展已成为半导体行业的核心关切，制造商通过全链条优化，推动数据中心及自身运营的绿色转型：
能源效率优化：从芯片设计到制造全程聚焦节能，例如设计可根据工作负载调整功耗的芯片，降低数据中心能源消耗；采用可再生能源，提升制造环节能源效率。
资源与 waste reduction：通过提高良率减少生产浪费，优化材料使用；回收利用旧芯片中的宝贵材料，减少原材料消耗；降低制造过程中的水资源使用。
全供应链协同：选择环保原材料，与注重可持续发展的企业合作，从源头降低环境影响，构建循环经济。
正如一位受访者所言：“我们专注于降低半导体生产的环境影响”，另一位则强调 “减少半导体制造中的材料浪费是首要任务”。
解决方案：先进封装与材料技术成关键
面对性能与可持续性的双重挑战，先进封装技术（如 2.5D/3D 封装、Chiplet、异构集成）与高性能材料成为突破口。这些技术通过将内存、处理器等功能整合到中介层 / 基板上，在提升算力的同时，需依赖精密材料解决方案 —— 如封装材料、盖板 / 加强筋粘合剂、热管理材料等，以确保复杂结构的稳定性、抗翘曲和抗裂性，并适配高速度、高精度、高良率的量产流程。
未来展望：协同创新推动行业突破
在 AI 驱动的新一轮技术革命中，半导体行业需持续突破性能极限，同时深化可持续实践。性能提升与可持续发展的协同，将成为行业创新的核心动力。汉高表示，将与领先半导体技术企业合作，通过先进封装设计与材料解决方案，助力 AI 数据中心需求的可持续满足。
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