AI 算力推論拐點下，測試介面如何應對晶片複雜度挑戰？

隨著 AI 算力需求從雲端訓練轉向邊緣推論，晶片設計正迎來異質整合與先進封裝的爆發期，這也讓測試介面成為供應鏈的新瓶頸。目前 AI 晶片測試時間已從過去手機處理器的不到一分鐘，大幅拉長至超過十分鐘，且必須達成 100% 全檢。面對單顆晶片功耗突破 1,000 瓦與電壓降至 1V 以下的極限挑戰，測試介面業者如精測、致茂與宜特，正導入液冷散熱系統與客製化測試座（Socket），並透過模擬工具優化電路板佈線，以解決異質整合下裸晶高度不一與熱失控風險，確保推論晶片的可靠度與良率。

推論時代的來臨象徵著 AI 應用從實驗室走向商業化，成本與能效比成為競爭核心。測試介面業者在此轉型中扮演關鍵角色，不僅是硬體供應商，更轉向系統級驗證（SLT）的技術夥伴。由於 AI 晶片單價極高且系統部署後更換成本巨大，測試環節的「易漲難跌」反映了產能稀缺性。未來產業競爭將集中在如何透過邏輯與記憶體共同設計，以及高速互連技術來縮短測試迭代週期。這不僅是技術規格的競賽，更是測試介面業者能否在先進製程逼近物理極限時，協助 IC 設計廠維持毛利與出貨穩定度的戰略佈局。