7月29日，SK海力士公佈2026年第二季度財報。據披露，公司Q2營收79.3187萬億韓元，同比增長257%；營業利潤60.5426萬億韓元，同比增長557%；營業利潤率達到76%，三項指標均創公司季度紀錄。公司上半年累計營收達到131.895萬億韓元，已經超過2025年全年97.1467萬億韓元的營收規模。 機構此前預測SK海力士會達到84.17萬億韓元營收和約64萬億韓元營業利潤，目前其雖增長曲線表現突出，卻仍未達到該預測。 資料顯示，公司Q2營收為79.3187萬億韓元，淨利潤升至93.9226萬億韓元，但其中包含63.3萬億韓元投資資產收益，分析師認為主要與鎧俠權益處置有關。觀察SK海力士當前的經營質量，淨利潤同比增幅的參考價值有限，觀察營業利潤、產品價格、現金生成能力會更有參考價值。 財報發佈前的這段時間，SK海力士動作頻繁。2026年7月10日，SK海力士正式在納斯達克上市，募集資金超過260億美元；6月，公司與輝達簽署多年技術合作協議，並向主要客戶送出12層HBM4E樣品。

🔷摩爾定律放緩後，3D整合成為突破AI晶片算力瓶頸的關鍵路徑 🔷從硅通孔TSV到HBM與Chiplet，揭秘下一代高性能晶片架構革命 當AI大模型、自動駕駛、高性能計算不斷刷新算力需求時，晶片產業正在迎來一場深刻變革。過去幾十年，半導體行業依靠摩爾定律推動電晶體不斷微縮，但隨著先進製程進入瓶頸，單純依靠縮小電晶體尺寸已經越來越難以滿足未來計算需求。 那麼，下一代晶片性能突破的關鍵在哪裡？

30秒速讀 ●輝達掏15億美元，與封測廠商Amkor簽多年協議——工廠還沒建好，產能先鎖定 ●AMD同周發佈Helios機架系統，72顆MI455X搭載432GB HBM4，比輝達Vera Rubin多50%視訊記憶體 ●三星憑12層HBM4獨家供應AMD，打破SK海力士58%份額壟斷，HBM格局生變

🔷HBM4到HBM8演進路線曝光 🔷TSV、先進封裝、近存計算開啟AI儲存新時代 AI大模型的競爭，正在進入一個全新的戰場。 過去幾年，我們關注更多的是GPU算力、先進製程和晶片架構，但隨著ChatGPT、LLM等AI應用規模不斷擴大，一個隱藏在晶片背後的關鍵技術正在成為決定未來算力上限的核心——HBM（High Bandwidth Memory，高頻寬儲存器）。

2026年7月，德國雷射裝置巨頭LPKF Laser & Electronics SE發佈半年財報時披露了一項令人矚目的重估：基於外部市場研究和自身份析，公司將其先進封裝領域可觸達市場（TAM）從原先的5億歐元大幅上調至約17億歐元。這一超過三倍的上調，折射出一個正在加速形成的產業共識——玻璃基板，正在從實驗室走向量產線，開啟先進封裝的全新時代。 傳統材料逼近極限，玻璃基板成為必然選擇 過去幾十年，半導體性能提升主要依賴電晶體微縮。但在AI晶片時代，算力增長越來越多地來自GPU、CPU、HBM等多種晶片的協同封裝。先進封裝已從晶片製造的“後段工序”，變成直接決定算力密度、記憶體頻寬和系統功耗的關鍵環節。 而玻璃受到關注，首先不是因為它是新材料，而是因為AI晶片的封裝尺寸正在迅速接近傳統材料和製造體系的極限。傳統有機基板存在翹曲大、高頻損耗高、散熱與穩定性不足等短板；矽中介層則受晶圓尺寸限制、成本居高不下。當封裝從數十毫米見方擴展至100毫米甚至更大尺度時，問題呈非線性增加——不同材料熱膨脹係數不一致導致的形變、多層線路對位誤差的累積，都讓有機基板難以為繼。

Yole表示，先進封裝市場在2025年達到550億美元，預計到2031年將增長到1200億美元以上。 先進封裝技術正在超越傳統封裝技術，成為半導體封裝行業的主導領域。 定價權已經回歸，但並不均衡：AI封裝、HBM封裝、記憶體測試和高端基板掌握著定價權，而成熟的封裝仍然受到外匯、黃金和銅通膨以及商品化的壓力。 少數幾家企業掌握著供應鏈的守門人：台積電的 CoWoS 產能、味之素的 ABF 基板以及 Nittobo 在 T 型玻璃領域的統治地位，使得日本和台灣成為人工智慧封裝的關鍵咽喉要道。

野村於近日舉辦了AI 專家電話會，邀請了一位光電解決方案先進封裝領域的專家參與討論。專家討論了玻璃橋方案的技術原理與核心瓶頸、玻璃橋對光纖陣列單元（FAU）的影響、邊緣耦合與表面光柵耦合的差異、玻璃載板與 ABF/玻璃芯基板的比較，以及 NPO（近封裝光學）與 CPO（共封裝光學）和 2.5D 封裝之間的關係。以下為本次電話會的核心要點。 玻璃橋方案的技術原理與核心瓶頸 玻璃對可見光和近紅外光都具有較好的透光性，尤其是在近紅外光波段表現較好，因此適合用於光通訊。玻璃橋用於連接光晶片或 PIC（Photonic IC，光子積體電路）與光纖，兩者的模場不同。玻璃橋的核心功能，是通過橋接結構將晶片端的模場調整到與光纖模場相匹配的水平。玻璃橋主要有兩種製造方式。第一種是離子交換法，例如通過鈉離子、銀離子交換，將光限制在波導內部。這項技術相對成熟，多年前就已經發展出來。第二種是雷射改性法，但效率較低、光損耗較高。康寧的玻璃橋採用離子交換技術。根據專家介紹，當前玻璃橋面臨的技術挑戰主要包括損耗控制、工藝穩定性與一致性，以及對耦合精度和形變控制的高要求。玻璃橋對FAU 的影響 玻璃橋並不會完全替代 FAU。它更像是在中間增加一層橋接結構，用於實現模場匹配，並完成從高密度排布到相對疏密度排布的過渡。玻璃橋主要適用於高密度光通訊場景。邊緣耦合 vs.表面光柵耦合

隨著大模型（LLM）參數從十億級邁向兆級，模型對記憶體容量和頻寬的需求也在快速增長。而LLM在生成階段性能主要受限於記憶體頻寬，這意味著單純提升算力還不夠，必須打破“記憶體牆”才能釋放AI性能。 據統計，計算能力在過去二十年的提升速度為60000倍，大幅度快於記憶體頻寬的100倍。這種失衡使得記憶體頻寬成為制約系統整體性能的短板，且缺口隨時間推移越來越大。 除了頻寬，記憶體能效是另一大挑戰。雖然每一代DRAM都提升了頻寬，但對應單位位元能耗的下降幅度卻跟不上頻寬增長。這意味著在追求高頻寬的同時，也遇到到更大的功耗問題。2010年至2020年間，CPU功耗增長1.7倍，而記憶體訪問功耗增長了9.8倍，佔比從3%升至29%。 更值得注意的是，記憶體與計算之間的資料移動功耗佔主因，它超過了記憶體核心本身的功耗。那如何解決這頻寬與功耗這兩個性能障礙呢？最直接的思路就是採用先進封技術裝縮短記憶體與計算兩者之間的物理距離，比如2.5D與3D先進封裝技術。