1. 据卖方分析师消息，英伟达正测试GPU与GPU之间的混合键合（hybrid bonding）技术，可能应用于未来产品N1/N1X平台。
2. 属于先进封装环节（步骤15），混合键合是一种无需微凸点的超高密度3D互联技术，可大幅提升芯片间带宽和能效。
3. 直接影响英伟达下一代AI加速器架构设计，也可能拉动台积电等代工厂的混合键合产能需求，相关设备供应商有望受益。
4. 若实现量产，将突破现有CoWoS封装在互联密度上的物理极限，推动AI芯片向更大规模、更高效能的方向发展。
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Veronica半导体速报
本期重点关注英特尔大力投资EMIB封装并引入硅电容器以提升AI芯片供电性能，同时MLCC被动元件短缺信号和HBM内存供应约束正重塑AI半导体供应链格局。
厂商动态
技术进展
北京大学开发新EDA工具，支持华为LogicFolding架构瞄准1.4nm级性能
1. 北京大学为华为的LogicFolding架构开发了专用EDA工具，据称该技术路线可在不依赖极紫外光刻（EUV）的情况下实现等效1.4nm节点性能，目标2031年落地。
2. 虽属前端设计工具，但直接影响核心光刻（步骤6）路径选择，LogicFolding试图通过电路折叠和异构集成规避先进制程对ASML EUV设备的依赖。
3. 潜在影响华为及其芯片代工伙伴的工艺路线图，也可能为受制于先进设备出口管制的中国半导体企业提供替代方案思路。
4. 这是一条典型的“曲线超车”技术探索，若能成功，将颠覆现有制程竞赛逻辑；但目前仅处于研发阶段，风险与不确定性极高。
[8]供应链变化
英特尔大规模投资EMIB封装，采用硅电容器强化AI芯片供电能力
1. 英特尔计划从明年起在2.5D封装技术EMIB中大规模采用硅电容器，并同步推进集成硅通孔(TSV)的EMIB-T技术，以改善AI芯片的高功耗供电稳定性。
2. 属于后道封装环节（步骤15），涉及基板、硅桥和电容器的集成，旨在缓解AI芯片在2.5D封装中的电压降问题。
3. 可能影响英特尔代工业务、封装设备与材料供应商，以及谷歌、【亚马逊】等已采用EMIB的AI芯片客户，日本基板厂Ibiden已启动2200亿日元投资建设EMIB-T专用产线。
4. 硅电容器相比传统MLCC电阻降低超100倍，能确保HPC芯片信号完整性，标志着先进封装从单纯互联向有源供电管理的技术跨越。
[1] [2] [3]AI需求驱动MLCC高端品短缺，Yageo预示涨价可能性
1. Yageo表示高端定制化MLCC交付周期已拉长至12-18周，叠加原材料成本上涨和需求激增，公司可能跟进日韩对手进行价格上调。
2. 属于封装及基板环节的关键被动元件供应，MLCC广泛用于芯片封装、PCB和电源模块中，对稳定电路功能至关重要。
3. 影响Yageo、Murata、三星电机等MLCC大厂的产能与定价策略，也波及所有依赖高端电容的AI服务器、ASIC设计公司。
4. 当前短缺集中在高规格定制产品，且AI相关业务BB值达1.4，显示出AI服务器平台升级正在快速消耗特种电容产能，可能成为持续瓶颈。
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