随着AI模型规模不断扩大，高性能计算需求持续提升。以DCU（Deep Computing Unit）为代表的AI加速芯片，需要在更高算力、更高功耗以及长时间运行环境下保持稳定。
对于AI服务器而言，芯片性能提升只是基础。随着芯片尺寸增加、I/O数量提升以及封装结构复杂化，芯片长期运行面临两大挑战：
一方面，先进封装结构需要承受温度变化带来的热机械应力，保证芯片与基板之间的连接可靠性；另一方面，高功耗运行产生的大量热量，需要通过高效热管理方案及时释放。
因此，从封装材料到导热材料，材料性能与制造工艺共同决定着AI基础设施能否持续稳定运行。
目前，DCU、GPU等高性能计算芯片通常采用FC-BGA等先进封装形式，通过高密度互连实现更高计算性能。
但随着芯片尺寸不断增加，芯片（Si）与基板由于材料差异产生的热膨胀系数（CTE）失配，会在长期温度循环过程中形成热机械应力，进而影响微互连结构可靠性。
对于AI/HPC应用而言，大尺寸、高I/O数量封装对Underfill材料提出更高要求。材料不仅需要具备良好的流动填充能力，还需要兼顾低CTE、高Tg以及长期机械稳定性。
针对AI芯片、高性能计算以及先进封装应用，美科泰围绕不同封装结构需求，提供Underfill、Edge Bond、Corner Fill等材料解决方案，通过材料体系优化帮助客户提升封装可靠性与制造一致性。
在实际应用中，Underfill需要根据芯片尺寸、焊球结构、间隙高度以及工艺条件进行匹配：
良好的流动性，满足复杂微间隙填充需求；
较低CTE与较高Tg，降低温度循环带来的热机械影响；
稳定的机械性能，增强芯片与基板之间的连接可靠性。
针对更高可靠性需求，美科泰MEP 3325具备：
粘度：3000 cPs
Tg：147℃
CTE α1：24.8 ppm/K
CTE α2：95.4 ppm/K
剪切强度：21 MPa
通过高Tg、低CTE材料设计提升温度循环可靠性，同时结合不同材料体系与工艺需求匹配，帮助客户实现封装可靠性、制造效率与量产一致性的平衡。
随着AI芯片价值不断提升，除了长期可靠运行，封装后的维护与返修能力也逐渐受到关注。
与整体填充型Underfill不同，Edge Bond主要通过芯片边缘增强方式，提高封装结构机械稳定性，同时为部分应用保留返修可能。
针对需要兼顾结构增强与可维护性的封装应用，美科泰MEP 3362具备：
粘度：45000 cPs
Tg：98℃
CTE α1：62 ppm/K
CTE α2：175 ppm/K
剪切强度：30 MPa
可返修：支持
该产品在增强芯片边缘机械强度的同时，支持返修工艺，可满足高价值芯片应用对于可靠性与维护灵活性的双重需求。
除了封装可靠性，AI芯片持续高负载运行带来的散热压力，同样影响系统稳定性。
高性能计算芯片需要通过导热界面材料，将芯片产生的热量快速传递至散热系统，降低界面热阻，提高整体散热效率。
针对AI服务器及高功率电子应用，美科泰围绕芯片核心散热和复杂结构热管理，提供导热凝胶、导热硅脂等多种解决方案。
AI服务器内部除核心计算芯片外，还包含大量高功耗器件，例如电源模块、功率器件等。这些区域通常存在结构高度差异，需要材料具备良好的填充能力以及长期稳定性。
针对高效热管理需求，美科泰MSI 12015具备：
导热率：15.0 W/(m·K)
BLT：150 μm
工作温度：-40~125℃
可用于复杂间隙区域的热管理，在提升散热能力的同时降低结构应力，帮助优化服务器内部整体散热路径。
AI算力的发展，不仅依赖更强大的芯片能力，也依赖可靠的封装、散热以及制造体系。
面向DCU、AI服务器以及高性能计算应用，美科泰围绕Underfill、Edge Bond、导热界面材料以及先进制造工艺，提供覆盖材料选型、工艺优化和量产导入的整体解决方案。
从芯片封装可靠性，到高热流密度散热管理，美科泰通过材料与工艺协同优化，帮助客户提升产品稳定性与制造一致性，为下一代AI计算基础设施提供可靠支撑。
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