随着摩尔定律达到极限，chiplet被业界普遍认为是未来五年提升算力的主要技术。此外，我国产业中短期内还无法解决EUV光刻机的瓶颈。 7nm以下工艺实现难度较大，也被寄予厚望，是我国突破半导体技术卡壳的重要途径。 Chiplet 的潜力远不止于此。软硬件集成专家黄超波表示，目前很多chiplet做法实际上并没有将chiplet的价值最大化，而只是利用了chiplet最基本的价值。
在封装方面，chiplet封装演进的本质是在控制成本的同时尽可能提高互连的密度和速度。从2D封装到2.5DChiplet、3DChiplet，封装环节价值的重要性预计将持续提升。新股申购、可转债申购、千股、千条评论、智能选股，产品：东方财富电脑版/手机版、天天基金手机版、东方财富期货电脑版、精选数据领航版。 Chiplet产业链蕴藏着强大的商机，但国内Chiplet芯片设计公司屈指可数。
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第四，Chiplet封装集成模式还允许用户自主选择Die的数量和类型。在算力需求方面，训练ChatGPT消耗的算力约为每天3640 PetaFLOPs，这意味着每秒千万亿次运算的算力训练模型需要3640天。
第三，UCIe白皮书中给出的Chiplet封装集成的价值在于满足日益增长的性能需求。芯片面积增大。有些设计甚至可能超出掩模面积限制。改用多个小芯片也更有利于提升。屈服。直观上，chiplet实际上是多个chiplet采用先进封装技术形成的SiP。未来，随着全球消费电子行业、HPC计算等对chiplet的需求，chiplet市场前景广阔。
芯创科技还推出了高性能、低成本的Innolink Chiplet解决方案。设计方面，核心处理模块与其他模块之间的高速互连主要通过BaseDie/IODie/DietoDie设计来实现。此后，云服务制造商、芯片代工厂、系统原始设备制造商、芯片IP供应商和芯片设计公司纷纷加入UCIe联盟。不难看出计算行业对于Chiplet标准建设和生态建设的期待。
其次，在封装领域，chiplet技术的实现必须依赖先进封装，如SiP、2.5D/3D等，因此国内封装厂必须抓住这一趋势。传统的冯诺依曼架构已经无法适应当今AI计算对算力和低功耗的需求。存储与计算一体化芯片、类脑芯片（AI模仿人脑）、硅光子芯片（用光代替电）更是以摩尔以上的代表开始受到关注。
其次，超异构带来的算力指数级增长将使chiplet的价值得到充分发挥，成本大幅降低，进而促进chiplet的广泛普及。