सेमीकंडक्टर पैकेजिंग में, उच्च-प्रदर्शन प्रोसेसर आमतौर पर FCBGA (फ्लिप-चिप बॉल ग्रिड एरे) पैकेजिंग का उपयोग करते हैं। इन प्रोसेसर की पर्याप्त बिजली खपत को देखते हुए, उन्हें अधिक कुशल थर्मल प्रबंधन प्रणालियों की आवश्यकता होती है। इंडियम (इंच में), जो अपनी उत्कृष्ट तापीय चालकता के लिए जाना जाता है, पारंपरिक के लिए एक संभावित आदर्श प्रतिस्थापन के रूप में उभरा है थर्मल इंटरफ़ेस सामग्री (टीआईएम) बड़े पैकेज वाले उत्पादों में, बेहतर ऊष्मा अपव्यय का वादा किया गया है।
नेटवर्किंग, ऑटोमोटिव, एआई और सर्वर की मांग से प्रेरित एफसीबीजीए बाजार की वृद्धि
2023 में, FCBGA पैकेजिंग बाजार लगभग $12.653 बिलियन तक पहुंच गया। नेटवर्किंग, ऑटोमोटिव, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और सर्वर इंफ्रास्ट्रक्चर जैसे क्षेत्रों से निरंतर मांग के साथ, इस बाजार के 2027 तक 8.8% की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (CAGR) पर $16.9 बिलियन तक बढ़ने का अनुमान है।
एआई-संचालित मांग के साथ पीसी बाजार के बढ़ने की उम्मीद
कैनालिस रिसर्च के अनुसार, 2024 की पहली तिमाही में वैश्विक पीसी शिपमेंट में 3.8% की वृद्धि हुई, जो कुल 57.2 मिलियन यूनिट थी। इस प्रवृत्ति से 2024 के अंत तक कुल 265 मिलियन पीसी यूनिट शिप होने की उम्मीद है, जो साल-दर-साल 8% की वृद्धि को दर्शाता है। कैनालिस ने यह भी नोट किया कि AI पीसी बाजार की वृद्धि के लिए एक महत्वपूर्ण चालक बनने की संभावना है, वैश्विक AI पीसी शिपमेंट इस साल 48 मिलियन यूनिट तक पहुंचने का अनुमान है, जो कुल पीसी शिपमेंट का 18% है। 2025 तक, AI पीसी शिपमेंट 100 मिलियन यूनिट से अधिक होने की उम्मीद है, जो पीसी बाजार का 40% हिस्सा होगा, 2024 से 2028 तक 44% की CAGR के साथ।
उच्च-प्रदर्शन प्रोसेसर पैकेजिंग: बेहतर गर्मी अपव्यय के लिए FCBGA + इंडियम
कंप्यूटिंग बाजार में, CPU की बिक्री 2024 में फिर से बढ़ने का अनुमान है, जो $71 बिलियन तक पहुँच जाएगी - जो कि साल-दर-साल 23% की वृद्धि है। इसके अतिरिक्त, डेटा सेंटर और AI सर्वर डिजिटल अर्थव्यवस्था और AI द्वारा संचालित तेज़ विकास का अनुभव कर रहे हैं, GPU बाजार के $94 बिलियन तक विस्तार करने का अनुमान है, जो पिछले वर्ष से 88% अधिक है।
कई उच्च-प्रदर्शन प्रोसेसर इंडियम शीट के साथ संयुक्त FCBGA पैकेजिंग को अपना रहे हैं, जिससे गर्मी अपव्यय में उल्लेखनीय वृद्धि होती है। यह पैकेजिंग संरचना अब कई उल्लेखनीय AI PC चिप्स में देखी जा रही है, जिसमें Apple का M1 Pro, Intel का Ultra 9 185H और AMD का Ryzen 7735U शामिल हैं। जैसे-जैसे कम्प्यूटेशनल आवश्यकताएँ और उत्पाद आकार की सीमाएँ विकसित होती हैं, निर्माताओं द्वारा MCM (मल्टी-चिप मॉड्यूल) पैकेजिंग के साथ FCBGA + इंडियम को अपनाने की संभावना है, जैसा कि Intel के Ultra 9 185H मॉडल में देखा गया है।
एआई पीसी बाजार: एआई चिप्स और प्रमुख उद्योग खिलाड़ियों का उदय
पारंपरिक पीसी की तरह, AI पीसी का मुख्य घटक चिप है। हालाँकि, AI पीसी को बहुत अधिक कम्प्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता होती है, जो चिप बाजार में एक नए युग को चिह्नित करता है। NVIDIA, Intel और Qualcomm सहित अग्रणी कंपनियाँ इस उभरते हुए AI PC ट्रेंड में खुद को अग्रणी के रूप में स्थापित कर रही हैं, जिससे नवाचार और प्रदर्शन की माँग बढ़ रही है।
एआई सर्वर पैकेजिंग: प्रशिक्षण और अनुमान के लिए शक्ति का अनुकूलन
AI सर्वर आर्किटेक्चर में, हार्डवेयर में आमतौर पर उच्च-प्रदर्शन CPU, GPU, TPU, समर्पित AI त्वरक और पर्याप्त मेमोरी और स्टोरेज संसाधन शामिल होते हैं। AI सर्वर चिप्स को आम तौर पर प्रशिक्षण और अनुमान प्रकारों में विभाजित किया जाता है। अनुमान-केंद्रित चिप्स को अक्सर FCBGA + इंडियम के साथ पैक किया जाता है, जबकि प्रशिक्षण चिप्स आमतौर पर FCBGA + MCM + इंडियम का उपयोग करते हैं, जो बेहतर हीट मैनेजमेंट प्रदान करते हैं।
स्वायत्त ड्राइविंग में ADAS और FCBGA पैकेजिंग की भूमिका
ऑटोनॉमस ड्राइविंग भी FCBGA पैकेजिंग बाजार के लिए एक महत्वपूर्ण विकास चालक है। वैश्विक बाजार में, ADAS (एडवांस्ड ड्राइवर असिस्टेंस सिस्टम) का नेतृत्व NVIDIA, क्वालकॉम और मोबाइलये जैसी कंपनियों द्वारा किया जाता है, जबकि हॉरिजॉन रोबोटिक्स और ब्लैक सेसम टेक्नोलॉजी जैसी घरेलू कंपनियाँ भी आगे बढ़ रही हैं। कई ADAS चिप्स, जिनमें उच्च-कंप्यूटेशन सेंट्रल कंप्यूटिंग SoCs (1000 TOPS से अधिक लक्ष्य) शामिल हैं, कठोर थर्मल प्रबंधन, प्रोसेसिंग पावर और विश्वसनीयता मानकों को पूरा करने के लिए FCBGA + इंडियम पैकेजिंग पर निर्भर करते हैं।
निष्कर्ष: FCBGA + इंडियम पैकेजिंग भविष्य के प्रोसेसरों के लिए मानक तय करती है
जैसे-जैसे उद्योगों में उच्च-प्रदर्शन, AI-संचालित उपकरणों की मांग बढ़ती जा रही है, FCBGA पैकेजिंग, विशेष रूप से इंडियम के साथ संयोजन में, एक महत्वपूर्ण नवाचार के रूप में स्थित है। यह पैकेजिंग दृष्टिकोण उच्च-शक्ति प्रसंस्करण की बढ़ती मांगों को पूरा करता है जबकि बेहतर थर्मल दक्षता सुनिश्चित करता है, AI, डेटा सेंटर, स्वायत्त ड्राइविंग और बहुत कुछ के लिए अगली पीढ़ी की कंप्यूटिंग को सक्षम करता है।