据报道，随着AI技术的快速发展，半导体性能需求不断攀升，摩尔定律逐渐逼近极限，系统整合与封装设计成为业界关注的焦点。韩国成均馆大学资通信学院教授金基南在韩国“尖端封装技术创新研讨会”上指出，封装材料的技术挑战长期被低估，特别是在热管理与介电特性方面的优化仍需突破。
金基南团队针对六方氮化硼（h-BN）材料展开研究，通过磁场定向排列技术，结合氧化铝填充材料，成功将导热系数提升至2 W/m·K以上。同时，团队还探索了环氧树脂与矽氧树脂的复合基质材料，以改善高温环境下的介电性能。此外，封装材料厂商Ntrium CEO郑世英透露，业界正加速研发金属系热界面材料（TIM），如铟合金与液态金属，以满足日益增长的散热需求。
在检测技术方面，传统光学与2D X光技术已难以应对混合键合与矽穿孔（TSV）结构带来的挑战。X光检测设备商XAVIS表示，超高分辨率影像、高产出量（UPH）以及AI辅助自动判定能力，已成为半导体检测系统的核心需求。XAVIS通过自主研发的CT与CL复合系统，结合深度学习影像重建技术，显著提升了缺陷识别能力，助力AI芯片良率提升。
