中金：高端PCB需求跃迁，算力基座价值重构

海外算力需求高企，驱动PCB量价齐升，市场规模迅速扩容，我们预计2025/2026年AI PCB市场规模有望达56/100亿美元。尽管国内PCB厂商正加速扩产，我们认为高端产能释放效率仍将滞后于需求增速，供需缺口仍将持续存在，此外新工艺迭代升级有望带来全新的市场需求增量。

摘要

AI算力硬件架构升级，驱动高端HDI及高多层板需求快速增长。我们认为全球算力需求呈系统性扩张，GPU及ASIC正经历显著放量，同时叠加高频高速等材料（M9、石英布等）的应用与高阶高多层的设计有望显著提升单板价值量，驱动PCB行业量价齐升。我们对海外算力芯片（GPU+ASIC）及网络通讯设备（交换机+光模块）需求进行梳理，测算得2025、2026年AI相关PCB市场规模总量有望达56/100亿美元。

PCB产能加速扩建，但产能释放效率仍滞后于AI需求增速。受益于AI对算力基建的强劲需求，PCB板及CCL市场持续高景气，产业链核心供应商加速扩产。我们对A股7家上市公司扩产公告进行梳理，其公告合计投资约320亿元用于PCB产能扩建，产品逐步向高端化升级，但由于高阶产品良率爬坡周期较长，且东南亚供应链本土化配套尚不成熟，我们认为产能释放效率可能滞后于需求增速，供需缺口在中期内仍将持续存在。

新工艺持续迭代下，未来还有哪些潜在的技术革新？随着AI算力硬件向高密度、高带宽方向演进，如何降低介电常数(dk)与介质损耗(df)成为突破传输瓶颈的关键，我们认为未来AI对PCB工艺技术路径有望持续迭代，其体现方式包括结构融合（CoWoP、载板化）、功能升级（正交背板替代铜连接）及材料突破（M9、PTFE、石英布等）。

风险：AI需求及算力基建需求不及预期、海外工厂建设运营风险、新技术及新工艺落地转化不及预期。

正文

需求侧：AI算力驱动PCB量价齐升，市场规模有望持续扩容

受AI驱动的算力基建（交换机/服务器）、智能设备（AI手机/PC）创新周期及汽车电动化/智能化拉动，根据Prismark数据，2024年PCB行业景气上行全球产值达735.65亿美元，同比增长5.8%，尽管传统领域复苏平缓，但AI服务器和交换机等需求强劲，成为市场企稳回升的核心动力。同时，受到AI服务器、GPU/ASIC等新兴领域的快速发展有望为PCB中长期增长提供新动能，Prismark预测2029年全球PCB市场规模达947亿美元，2025-2029年复合年增长率为4.8%。

图表1：2017-2029E全球PCB市场规模

资料来源：Prismark，PCBworld，中金公司研究部

图表2：2022-2026年AI服务器出货量

资料来源：Prismark，中金公司研究部

未来算力需求驱动AI服务器出货量快速增长，2026年AI服务器渗透率或将达15%。根据TrendForce，2023年全球 AI服务器约出货120万台，占整体服务器总出货量约9%；2024年出货量在CSP和OEM的强劲需求推动下，同比增长46%，有望超过170万台，占整体服务器比例约12.1%，2025年在北美大型云服务供应商加速建设之下同比增长24.3%，超210万台。

算力需求驱动2026年全球AI PCB市场达100亿美元

我们综合考虑英伟达、Google TPU、亚马逊Trainium、MI300等AI芯片出货量及单位GPU对于PCB价值量预测，同时结合其对光模块和交换机等网络通信设备的配比关系测算得到2025、2026年PCB市场规模总量达56/100亿美元，其中核心驱动因素为：

1）量：我们认为随着快速迭代与应用场景的深度拓展，正驱动全球算力需求呈现系统性扩张，GPU及ASIC等需求正经历显著放量，此外，ASIC凭借定制化优势在推理侧加速渗透，同时CSP自研趋势推动其快速部署，我们预计2026年ASIC出货量有望实现对英伟达GPU的赶超；

 2）价：我们认为随着AI芯片面积增加、算力密度及功耗提升，对介电常数、介质损耗、散热等要求更为严苛，高频高速等材料（M9、石英布等）的应用与高阶高多层的设计有望显著提升单板价值量，此外新工艺、新技术（如正交背板、CoWoP等）的应用推广，有望成为2027年AI PCB市场新一轮增长引擎，驱动市场持续扩容。

图表3：GPU及ASIC出货量预测

资料来源：各公司公告，中金公司研究部

图表4：GPU及ASIC单卡价值量持续提升

资料来源：各公司公告，中金公司研究部

英伟达Blackewell架构加速放量，PCB量价升级逻辑显著

HGX为传统8卡架构，单服务器PCB价值量较低

DGX/HGX架构为英伟达面向数据中心设计的标准化8-GPU模组化架构，通过集成NVLink与NVSwitch芯片实现GPU全互联，提供超高带宽（如H100达900GB/s）与低延迟通信能力，支撑大规模AI训练与HPC任务，其拓扑结构采用平衡对称式布局，双路CPU通过PCIe Switch分别连接4颗GPU（共8颗），每颗GPU通过NVLink直接互联，在Blackwell架构（B200/B300）全面量产前，HGX H100/H200仍为主流AI基础设施，支撑当前超算与大模型训练需求。

图表5：英伟达HGX架构示意图

资料来源：英伟达官网，中金公司研究部

图表6：HGX服务器中PCB示意图

资料来源：联茂电子官网，中金公司研究部

DGX/HGX H100/200服务器PCB价值量拆解：HGX架构的核心是8块GPU通过底板进行整合，同时也集成了NVLink Switch芯片，因此其主要包含OAM（OCP Accelerator Module）加速卡、UBB（Universal Baseboard）、CPU母板及配板等。我们测算：

 1）OAM：根据Semianalysis，由于OAM对信号传输要求较高，采用M6材料的5阶HDI，单服务器数量为8块，我们预计合计价值量约0.3万元；

2）UBB：根据Semianalysis，UBB主要功能为作为8卡GPU互联母板，对信号传输要求与OAM相比较低，采用M7材料的26-28L高多层板，单服务器数量为1块，我们预计其价值量约0.5万元；

3）CPU主板：根据Semianalysis，CPU主板主要负责承载两颗Geona GPU，采用M6材料16-18L通孔板，单价较低，单服务器数量为1块，我们预计其价值量约0.3万元。

根据上述测算，我们预计HGX H100/H200系列服务器对应PCB价值量约1.1万元，每台服务器承载8颗GPU，因此单GPU对应PCB价值量为1,318元（183美元）。

DGX/HGX B系列服务器与H系列相比，其主要区别在于承载GPU的OAM不同，由于B200为4nm工艺，晶体管数量为2080亿个，为H200的2.6倍，故其面积及对OAM的性能要求均较高，根据Semianalysis，B系列采用OAM为M7材料 5阶HDI，单价较H系列有一定提升，单服务器数量为8块，我们预计其合计价值量约0.6万元，UBB与CPU主板部分价值量则基本保持不变，预计HGX B系列服务器对应PCB价值量约1.4万元，单GPU对应PCB价值量为1,728元（240美元），较H系列增长31%。

GB200 NVL72：由8卡架构转为机柜设计，PCB价值量大幅提升

目前英伟达出货以GB200 NVL72机柜为主，其核心由18个1U计算托盘（Compute tray） 和9个交换托盘（NV Switch tray）构成，通过高密度互连实现72个GPU的协同计算；其中核心组成部分为：

•  Compute tray：每个托盘集成2块Bianca板，每块Bianca板包含：1颗Grace CPU（基于Arm Neoverse V2架构，72核）；2颗Blackwell GPU（单颗功耗1200W，显存192GB HBM3e）。

•  Switch tray：每托盘搭载2颗NVSwitch 5专用集成电路（ASIC），单颗提供28.8Tb/s（即3.6 TB/s）双向交换带宽。

在传统服务器（如HGX H100）中，CPU与GPU通常位于不同PCB板，通过 PCIe交换芯片或 重定时器（Retimer）连接，而Blackwel架构将1颗Grace CPU + 2颗B200 GPU直接焊接在同一PCB板上，通过NVLink-C2C互连，即Bianca板，在物理层面消除信号路径损耗，显著提升了计算效率与系统集成度，是Blackwell服务器架构的核心。同时该设计也带来了布线密度激增需容纳高频信号（如224G SerDes）和功率传输，驱动PCB层数及工艺规格不断迭代。

图表7：GB200 Compute tray示意图

资料来源：Semianalysis，中金公司研究部

图表8：GB200 Switch tray示意图

资料来源：ServeTheHome，中金公司研究部

GB 200 NVL72的PCB拆解：根据GTC2024英伟达公布的GB200方案，单个Compute tray包含两块Bianca主板、1块中间板、4块Connect X-7/8网卡板及Bluefield3 DPU板，单个Switch tray则包含一块Switch模组板，我们测算：

1）Bianca板：根据Semianalysis，Compute tray由两块Bianca板组成，每块Bianca板用于承载2块独立的Blackwell GPU和Grace CPU，由于其对信号传输、介质损耗有较高要求，其使用搭载M8材料的5阶HDI，单平方米产出约15颗，单价约4万元/平米，单个GB200 NVL72机柜中需要18个Compute Tray，共36块Bianca板，合计单rack价值量约10万元；

2）Switch板：根据Semi analysis，Switch tray通过集成多颗NVSwitch芯片，构建低延迟、高带宽的GPU通信网络，其采用搭载M8材料的22层通孔板制造，单价约3万元，单个GB200 NVL72机柜中需要9个Switch Tray，合计单rack价值量约3万元；

3）配板：除Bianca及Switch板外，GB200还包括ConnectX-7网卡板及DPU板等，对PCB要求较低，我们预计其采用搭载M5/M6材料的高多层板，我们预计价值量约900元，合计单rack价值量约3万元。

根据上述测算，我们预计GB200 NVL72单机柜PCB价值量约16万元，单GPU对应PCB价值量为2,224元（309美元），较HGX架构B系列增长约29%。

GB300 NVL72：集成化转向模块化设计，PCB价值量同步提升

GTC 2025中，英伟达展示了其GB300方案，英伟达GB300的供应链策略较GB200发生重大调整，核心变化在于从集成化主板转向模块化供应，引入关键组件替代方案，由原先集成式Bianca主板更改成以SXM Puck模块形式提供GB300 GPU，保留NVLink高速互连接口，确保GPU间1.8TB/s带宽，同时将Grace CPU采用BGA封装。

图表9：英伟达GB300 Compute Tray 示意图

资料来源：ServeTheHome，中金公司研究部

图表10：英伟达GB300 Switch Tray 示意图

资料来源：ServeTheHome，中金公司研究部

GB300 NVL72 PCB量价拆解：Compute tray中将包含一块UBB板承载2颗CPU及4个SXM puck插槽（对应4块OAM 板）、4块Connect X-7/8网卡板及Bluefield3 DPU板，单个Switch tray则仍包含一块Switch模组板不变，我们测算：

1）UBB：根据SemiAnalysis，新架构下Compute tray由一块独立的UBB板组成，其面积较大，我们预计其使用的为搭配M8材料的22L高多层板，单rack价值量约11万元；

2）OAM：每颗都用于独立承载GB300 GPU，因此其对信号传输速度要求较高，我们预计其使用的为搭配M8材料的22L5阶HDI板，其面积则与GPU相似，单价与GB200相似，因此单rack价值量约5万元；

3）Switch tray：与GB200相似，Switch方面无较大改动，故单rack价值量约3万元；

4）配板：GB300将网卡升级至ConnectX-8，其原生集成 Spectrum-X 技术，可直接处理网络数据包转发、RDMA 加速等任务，但仍保留BlueField-3 DPU设计，因此我们预计价值量变化不大，单rack价值量仍约3万元；

根据上述测算，我们预计GB300 NVL72单机柜PCB价值量约21.4万元，单GPU对应PCB价值量为2,973元（413美元），较GB200增长约34%。

图表11：HGX、GB200 NVL72、GB300NVL72 PCB价值量测算

注：HGX、NVL72 服务器未公布详细面积及单价数据，我们根据已有公开信息及内部预测假设基础上得到以上测算  资料来源：Semianalysis，中金公司研究部

云厂Capex上修，自研ASIC放量驱动PCB需求增长

AI ASIC（专用集成电路）通过架构级定制化设计，针对特定AI模型（如Transformer、CNN）的计算特征进行硬件优化，在推理侧实现超通用GPU的能效比与计算密度，针对低精度（INT8/FP8）、高吞吐、确定性延迟的推理需求，ASIC能通过专用内存层次（如LPU的80TB/s片上带宽）与编译优化，显著降低端到端推理延迟。

在《云计算资本开支观察（2Q25）：北美 CSP资本开支超预期，AI 产业趋势确定性强》报告中我们提到，近期北美头部CSP厂商2Q25资本开支为958.4 亿美元，同比增长 66%、环比增长 24%，超出我们和市场预期，参考彭博一致预期与业绩会指引，我们预计2025年北美头部四家云厂商总资本开支（含融资租赁）有望达到 3661亿美元，同比增长47.4%，2026年保持16.4%的增速至4,262亿美元。

此外，根据 Marvell最新预测，2023 年定制加速计算芯片市场规模为66亿美元，占加速芯片的16%，其预计到2028年定制加速计算芯片市场规模将达554亿美元，占加速芯片的25%，2023-2028 年CAGR为53%，目前，多家大型云端与科技企业积极推动自研ASIC，期望降低成本与供应链风险，促使AI硬件架构向高效能、低功耗与多元应用延伸。

今年4月，谷歌已发布第七代TPU处理器（Ironwood），其单芯片峰值算力达4614 TFLOPS（FP8），其采用双裸片封装形式，每芯片集成 8个HBM堆栈（每堆栈24GB，共192GB），分布于封装两侧，带宽达 7.2TB/s，每系统板集成 4个Ironwood芯片，通过背板连接谷歌自研 Axion ARM CPU，形成异构计算单元；

亚马逊目前已发布自研Trainium2芯片，同时预计在2025年底发布Trainium3芯片，根据semianalysis，每颗Trainium2包含2个计算裸片与4个HBM3e堆栈（共192GB容量），通过CoWoS-S/R封装集成在左右两块ABF载板上，其服务器采用机柜设计架构，每台服务器由8个2U Compute tray和1个2U CPU head tray组成，合计容纳16颗Trainium2 芯片。

Meta于2024年Hotchips大会中发布其新一代MTIA芯片，芯片尺寸为25.6 x 16.4 mm（421 mm²），封装尺寸为50mm x 40mm，采用台积电5nm工艺，四侧集成16通道LPDDR5内存，支持高达128GB容量，带宽为204.8 GB/s。单机柜方案集成72颗MTIA ASIC芯片，分布在三个机箱中，每个机箱容纳12个模块。

微软：微软自研芯片进程较晚，其于 2023 年 11 月年度 Ignite 技术大会上发布首款 AI 定制化芯片 Maia 100，采用 5nm 制程，bf16 下算力达 800 TFLOPS，功耗配置为 500W，能够降低功耗。

图表12：头部科技企业自研 AI 定制化芯片进展

资料来源：各公司官网，The Information，中金公司研究注：Meta MTIA3 制程信息不确定

供给侧：PCB产能释放效率仍滞后于AI需求增速

PCB厂商加速扩产，产能向高多层板、HDI等高端倾斜

全球 PCB 市场主要集中于亚洲地区，中国大陆市占率领先。全球 PCB 企业主要分布在中国大陆、中国台湾、日本、韩国。伴随 PCB 产能转移，目前中国已成为全球 PCB 制造中心。根据 Prismark，2024年亚洲地区PCB市场额预估为679亿美元，占全球市场的93.1%，其中中国大陆市场额393亿美元，占比为53.9%。

受益于海外云厂商资本开支持续高企，AI服务器驱动GPU/ASIC出货量快速增长。与传统服务器相比，AI服务器PCB层数从8-16层跃升至20层以上，并需采用超低损耗材料（Df≤0.005）及精密背钻、树脂塞孔等工艺，因此市场对于高多层板（20层以上）、高阶HDI等高端PCB的产能缺口日益加剧。

为缓解供需矛盾，自3Q24以来，各大PCB厂商Capex投资总和环比加速，国内PCB板块正进入密集扩产期，但供给端受限于激光钻孔设备交付周期（日系设备交期较长）、特种玻纤布产能瓶颈等，从产能投建至释放仍需一定时间，短期产能仍处于供不应求状态。

图表13：1Q23~1Q25 PCB企业Capex（百万元）

资料来源：Wind，中金公司研究部

由于东南亚劳动力成本、土地厂房租金及关税规避等方面的综合优势，我们认为出于成本管控及供应链风险，国内PCB产业有望加速向东南亚转移，以应对快速增长的高多层板及HDI需求，我们对A股7家上市公司扩产公告进行梳理，其公告合计投资约320亿元用于PCB产能扩建。我们认为随着国内及东南亚新增产能于2025Q4-2026Q1逐步释放，叠加产品逐步向高端化升级（AI配套高阶HDI、高多层板、SLP等），高端PCB的供给侧有望结构性改善。此外，我们认为由于高阶产品良率爬坡周期较长，且东南亚供应链本土化配套尚不成熟，产能释放效率可能滞后于需求增速，我们认为供需缺口在中期内仍将持续存在。

CCL持续高景气，行业龙头扩产加速

CCL（Copper Clad Laminate，亦即覆铜板）是制作 PCB 的基本材料，将增强材料（玻璃纤维布等）浸以树脂胶液形成粘结板，随后将其一面或两面覆以电解铜箔，经热压而成的板状材料，为PCB主要的生产工艺。CCL 作为印制电路板制造中的基板材料，对 PCB 主要起互连导通、绝缘和支撑的作用，对电路中信号的传输速度、能量损失和特性阻抗等有较大影响。

覆铜板目前主要产能集中在亚洲，台资、日资企业有较大市场份额，根据Prismark报告，2024年全球覆铜板市场规模为150.83亿美元，前五大供应商分别为：建滔基层板（14.3%）、生益科技（13.6%）、台光电（13.3%）、南亚电路（8.4%）及松下（6.1%），前五大供应商占比约55.7%。从细分领域来看，高频高速覆铜板市场占有率与覆铜板整体市场差异较大，用于HDI的覆铜板领域主要由台光电供应，占比约70%，其余为斗山（16%）及生益科技（5%）。

图表14：2024年覆铜板市场竞争格局

资料来源：台光电官网，中金公司研究部

图表15：2024年HDI专用覆铜板市场竞争格局

资料来源：台光电官网，中金公司研究部

受益于AI对算力基础设施的强劲需求，PCB市场持续高景气，驱动其核心原材料高频高速覆铜板及半固化片的需求激增。台光电作为全球高端CCL龙头，根据其2024年投资者关系说明会，截至2024年公司已形成月产445万片覆铜板及1,330万平米半固化片的产能规模，基于AI服务器与高速交换设备的迫切需求，台光电宣布分阶段实施产能扩张：2025年覆铜板/半固化片产能提升至595万片/月及1,530万平/月，重点扩充针对112Gbps传输的极低介损板材（如M7/M8级）；2026年覆铜板/半固化片产能进一步跃升至760万片/月及1,790万平/月，重点投向支持PCIe 6.0协议、硅光集成及液冷散热的特种基材。

未来还有哪些潜在的变化方向？

#1 HDI vs 高多层：“散热-信号-成本”的动态平衡

AI和高速网络基础设施对数据处理和传输速度要求极高，集成了多种复杂技术，如高速计算、大容量存储、高效散热等，需要在有限的空间内实现高速信号传输、高密度和高可靠性的集成，需要解决信号干扰、电源分配等一系列复杂问题，推动技术创新加速与基础设施厂商竞争加剧，促使PCB向高复杂、高性能、更高层和HDI方向发展，并对PCB设计和制造提出了更复杂技术、更高制程能力、更快响应速度的要求。AI PCB中主要应用为高阶HDI和高多层板，其中高多层板层数通常大于18层，通过多层导电层与绝缘材料交替压合层间通过金属化孔实现电气连接，高阶HDI则通常为3阶及以上，其层数及阶数越高，制造加工难度则越大。

HDI加工工艺难度更高，高阶产品良率低、成本高。HDI制造加工通过微孔（孔径≤100μm）、盲埋孔及任意层互连技术，实现超高布线密度（线宽/线距≤50μm），适用于空间受限的高集成度设备，其生成制造核心流程需要重复“激光钻孔-电镀填孔-层压”工艺，每次压合增加一层互连结构，最终形成高阶多层的高密度堆叠，同时需要采用lowDk（≤3.8）、lowDf（≤0.005）基材，其加工难点在于：1）压合导致的层间偏移：高阶HDI需要多次压合，不同材料（如Low-Dk基材与铜箔）在高温层压时膨胀率差异导致层间偏移，同时残余应力易引发翘曲；2）盲孔精度高、易错位：盲孔对位需≤±15μm，易导致盲孔错位；3）微孔空洞率高：5阶HDI盲孔径≤50μm，深宽比达8:1，导致电镀液难渗透，空洞率较高；4）成本高、良率低：HDI需采用激光钻孔设备，其主要由日本三菱电机、德国Schmoll供应，价格较高，且多层层压加工过程中容易放大其加工误差。

高多层板的加工则相对来说步骤较少，主要为多层压合，将铜箔+半固化片（PP）+内层芯板交替叠放后真空热压成型，随后进行机械/激光钻孔、沉铜电镀及外层图形转移，其工艺难度主要在于：1）压合时层间偏移：多层压合时，铜箔（CTE≈17 ppm/℃）与树脂（CTE≈50 ppm/℃）的热膨胀差异导致层间偏移；2）高精度内层图形加工及微孔加工缺陷。

图表16：高阶HDI示意图

资料来源：马路科技官网，中金公司研究部

图表17：多层通孔板示意图

资料来源：深泽电路官网，中金公司研究部

尽管HDI能实现更高的加工密度，但我们认为不管是GPU还是ASIC厂商仍将保留高多层与HDI并存的技术路径，主要原因为高多层板有以下优势：1）散热性能佳：高多层板支持3mm厚铜层+散热孔，超HDI板的散热极限且多层堆叠结构提供更均匀的散热路径；2）高速信号完整性：如英伟达GB200的Switch Tray中需支持NVLink 5.0（单端口带宽100Gbps），HDI板的微孔结构在高频下易产生信号反射和插入损耗，而高多层板阻抗控制精度较高，能满足224Gbps高速信号需求；3）工艺复杂性与良率：高阶HDI需多次压合，其良率较低且成本较高，高多层板工艺大幅简化，综合成本较低。因此，我们认为未来芯片厂商在高多层板与HDI技术路线之间的决策，本质上是“散热-信号-成本”三维度指标的动态平衡，两类技术路线均有望在AI服务器的不同应用场景中形成协同增长格局。

#2 Rubin Ultra面积进一步扩大，正交背板有望逐步替代铜缆

GTC 2025中，英伟达发布了下一代Rubin方案的细节，其中Rubin Ultra（公司预计2027年发布）变化较大，其面积由H100时的1x reticle（掩膜）提升至4xreticle，同时集成了1024GB 16颗HMB4e（单颗64GB），根据Semianalysis预测，Rubin Ultra方案结构可能为两颗56mm*65mm的GPU芯片通过具有 D2D 接口的薄 I/O 芯片相互通信，其对于PCB的面积及性能要求有望大幅增加。

此外，GTC2025中英伟达宣布Rubin Ultra的机柜方案也将有所变化，由原先水平放置Tray的Oberon机柜改为垂直放置的Kyber机柜，通过将机架旋转90°以实现更高的托盘密度，其中每个机架由4个计算容器（compute canister）组成，每个容器由18个计算刀片（compute blade）组成，每个计算刀片内有2个R300 GPU及2个vera CPU，合计单机柜144颗GPU（576个GPU die）。

图表18：NVL576方案中机柜的变化

资料来源：Semianalysis，中金公司研究部

此外，由于NVL576机柜内托盘密度较高，无法继续使用铜线对每个刀片进行连接，因此将采用PCB代替铜缆进行互联，机架背面的NVSwitch刀片通过一块正交背板PCB的连接到计算刀片，而NVL72 中由2个GB200 组成的compute tray和由2个NVSwitch组成的Switch tray则通过后置的铜线背板连接。因此我们认为未来随着机柜密度的逐步提升，PCB存在高密度集成、散热性能较好等优势，有望取代部分铜缆作为更高效便捷的机柜内互联方式，但在高速信号完整性和中距离传输领域铜缆仍具有不可替代性，因此在Switch tray内部互联以及4个计算容器间的跨节点互联中或仍将有一定应用需求。

图表19：NVL576中正交背板互联方案

资料来源：Semianalysis，中金公司研究部

图表20：NVL72中铜缆互联方案

资料来源：Semianalysis，中金公司研究部

#3 HDI载板化趋势初显，CoWoP或成潜在新工艺

由于芯片性能持续跃升，带来对数据传输及功耗控制的严苛要求，推动PCB与载板的界限加速消融。SLP（Substrate-Like PCB）类载板早期应用于苹果手机的主板方案中，其相较于传统PCB具有更轻薄化、集成度高、更窄的线宽线距等优势，其制造工艺采用mSAP工艺，SAP工艺采用超薄基铜（2～3μm）实现精密布线，使类载板（SLP）线宽/线距从传统HDI的40-50μm压缩至20-35μm。为满足高速信号与低损耗需求，我们认为mSAP工艺或将推动PCB功能向封装基板领域扩展，具体表现为：工艺融合（采用mSAP替代减成法）、功能融合（PCB集成RDL实现芯片级互连）和结构融合（如CoWoP封装技术等新工艺）。

SLP主要应用于消费电子市场，中国台湾企业供应份额较高。除手机外，SLP也广泛应用于苹果系列的可穿戴手表iwatch及平板电脑ipad中，同时在华为和小米的手机中也有应用，根据Yole统计，2022年全球SLP市场规模约29.41亿美元，至2028年有望达36.42亿美元，其主要供应商为臻鼎科技（20%）、欣兴电子（16%）、华通（16%）、奥特斯（15%）等。

图表21：2018~2028年SLP市场规模预测

资料来源：Yole Group，中金公司研究部

图表22：2022年SLP市场竞争格局

资料来源：Yole Group，中金公司研究部

由于传输路径短及散热性能较优，CoWoP或将成为潜在的新工艺之一。目前英伟达等应用较多的主流封装方式为先将芯片通过Chip on Wafer（CoW）的形式将GPU与HBM封装在上，再把芯片与基板连接（oS），核心是将不同的芯片堆叠实现多芯片互联，同时其采用中介层与 LSI（本地硅互连）进行芯片间互连，与用于电源和信号传输的 RDL 层灵活集成，同时将GPU与多颗HBM等键合于IC载板上，即台积电的CoWoS-L工艺。未来我们认为随着封装形式及材料的发展，CoWoP由于具备更短的信号路径和更低的插入损耗，同时散热性能较好，或将成为潜在的新工艺之一，但同时如何将PCB的线宽线距（L/S）进一步缩小、热膨胀系数（CTE）的匹配、以及在面积增加后如何实现较高的良率问题，或仍将成为生产过程中较大的挑战。根据QY Research，2024年全球ABF载板市场规模约为57.89亿美元，其预计2031年有望达到109.3亿美元，主要应用于GPU、ASIC、CPU等高运算性能芯片，我们认为若未来CoWoP成为主流的封装工艺，PCB市场规模有望进一步增长。

图表23：CoWoP或将成为潜在新工艺之一

资料来源：Semivision，中金科技硬件团队

#4 低延时、传输损耗下CCL及基材成为突破瓶颈的关键

随着AI算力硬件向高密度、高带宽方向演进，覆铜板（CCL）作为PCB的核心基材，其介电常数与介质损耗为突破传输瓶颈的关键。当前行业普遍以松下Megtron系列作为高频高速CCL的分级标准，数字越大代表介质损耗及介电常数越低，从而能在AI服务器中降低传输延迟、减少信号衰减同时提升散热效率。

当前主流应用与升级路径：目前大多数AI芯片（GB200、Google TPU）仍采用M7/M8级覆铜板材料，（如台光电EM892K2，其电性能在1GHz频率下为Dk≈3，Df≈0.0014）。为适配224Gbps PAM4编码及更高计算密度（如Blackwell、Rubin架构），行业正在迅速向M8+/M9级材料转移，我们认为未来随着信号零衰减、延迟最小化、散热高可靠等需求，M9有望成为主流覆铜板材料之一。

图表24：松下覆铜板 Megtron 系列对应损耗要求

资料来源：日本松下公司公告，中金公司研究部

图表25：覆铜板材料的迭代

资料来源：生益科技公司公告，中金公司研究部

PTFE（聚四氟乙烯）是一种高性能合成材料，在PCB（印制电路板）领域，PTFE因其独特的物理、化学和电气性能，成为高频高速场景的核心材料，尤其在AI服务器、5G/6G通信等高端应用中具有不可替代性：

1）电性能优势：PTFE介电常数（Dk≈2.5）及损耗因子（Df≈0.0014），显著优于传统材料如PPO树脂（Dk≈3.0，Df≈0.007），在AI高速信号传输场景中，PTFE可将信号衰减大幅降低；

2）热稳定性：PTFE能在-180℃至260℃宽温域内长期工作，适应数据中心服务器高功率散热需求，同时热膨胀系数较低，减少层压分层风险；

但由于其机械强度较差，长期负载下易变形，与铜箔结合力弱，因此加工过程中仍遇到钻孔缺陷、层压分层等较多瓶颈。目前生益科技SG7350D、罗杰斯AD系列及R系列均为基于PTFE的玻璃纤维增强材料，我们认为随着未来工艺持续迭代升级，PTFE有望成为高端PCB中的主流树脂材料之一。

CCL对玻纤等基材性能要求发生结构性升级。石英布在10GHz高频环境下介电常数（Dk）可降至3.0–3.2，介电损耗（Df）低至0.0005–0.0007，信号衰减减少80%以上，同时能有效解决芯片与基板的热膨胀系数不一致问题。石英布的制造需经2000℃高温熔融高纯石英砂，采用棒拉法拉制纤维纱，再精密织造与表面处理，技术壁垒使全球仅少数企业具备量产能力，目前全球主要石英布供应商包括信越化学、旭化成、菲利华、中材科技等。

注：本文来自中金公司2025年8月10日已经发布的《AI进化论（12）：高端PCB需求跃迁，算力基座价值重构》，报告分析师：江磊、温晗静、贾顺鹤、彭虎、李诗雯、成乔升、杨晓宇、唐宗其