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TSV技術：AI算力的核心支柱

發布時間:

2026-07-01

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打通AI晶片的資料傳輸大動脈，支援算力持續躍升，需要晶片內部的底層關鍵技術——TSV矽通孔。TSV全稱為Through-Silicon Via，中文譯為矽通孔技術。簡單來說，它透過在矽片中製造垂直通孔並填充導電材料，從而於矽片的上下表面之間建立一條垂直的高密度電互連通道，實現晶片之間互連，是2.5D／3D封裝的關鍵工藝技術之一。

ChatGPT、多模態大模型的持續爆發，讓AI算力成為了科技行業最受關注的核心話題。隨著AI晶片算力指數級增長，一個核心瓶頸逐漸凸顯：運算單元的運算速度遠快於記憶體資料傳輸速度，大量算力在等待資料的過程中被浪費，算力利用率下降，這就是業界常說的「存儲牆」問題。而打通AI晶片的資料傳輸大動脈，支撐算力持續躍升，需要晶片內部的底層關鍵技術—— TSV矽通孔 。

什麼是TSV？

TSV全稱為Through-Silicon Via ，中文譯為 矽通孔技術 。簡單來說，它通過在矽片中製造垂直通孔並填充導電材料，從而在矽片的上下表面之間建立一條垂直的高密度電互連通道，實現晶片之間互連，是 2.5D/3D封裝 的關鍵工藝技術之一。

傳統晶片的平面佈線，使得訊號和資料只能沿著平面上的「道路」繞來繞去，不僅傳輸緩慢，還會堵塞、耗電。而TSV技術則像在晶片內部修建了無數垂直電梯，讓訊號直接穿透矽片完成上下層交互。這種毫米級到微米級的互連距離驟減，不僅讓傳輸延遲大幅降低，還能實現更高的互連密度和更低的功耗，是目前 晶片三維互連 最核心的技術方案。TSV技術已被廣泛應用於各個領域，如 CIS（CMOS圖像感測器）、3D IC的堆疊封裝 等。

為什麼說TSV撐起AI算力？

AI大模型的訓練與推理，本質上是海量資料的高速計算與吞吐，對記憶體頻寬的要求苛刻。如果沒有 高帶寬記憶體HBM ，即便GPU計算性能再強，也會因資料供給不足陷入「空轉」，大量運算能力被白白浪費。

而支援HBM實現性能突破的核心，正是TSV。HBM依靠3D堆疊架構同時實現高頻寬與高容量，TSV則是這套堆疊架構的關鍵互連支柱：它透過在矽片上構建微米級的垂直導電通道，讓多層DRAM晶片可以垂直堆疊並實現高效電氣互連。這種垂直互連大幅縮短了堆疊晶片間的訊號傳輸距離，同時配合先進封裝技術將記憶體與運算單元緊密集成，實現了更高的通道密度與更快的傳輸速度，恰好是破解AI晶片「存儲牆」瓶頸的最優解。

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未來展望

AI的進化遠未停歇，算力的每一次躍遷，都對TSV技術提出更極致的呼喚。鵬城半導體技術（深圳）有限公司（簡稱「 鵬城半導體 」長期深耕微納技術與高端精密製造，持續跟進TSV等先進封裝核心賽道，致力於為半導體產業提供可靠的技術與裝備支撐，為AI算力基座鑄造堅實的垂直互連通道。我們將以堅實的底層工藝支撐，持續助力算力進階，為中國半導體產業的高質量發展注入持久動力。

 

 

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