深圳32层HDI板量产突破 介损0.002适配AI服务器集群

随着AI服务器算力向“千卡集群、千卡柜”升级，单台设备需承载20颗以上GPU的高频数据交互，传统24层HDI板已难满足信号传输需求。近日，深圳本地技术团队联合产业链突破32层HDI板量产技术，其介电损耗（Df）低至0.002，较传统基材降低86%，能稳定支撑AI服务器算力集群的高速信号互联，填补国产高多层HDI板在AI高级应用领域的空白，同时将产品交付周期压缩至进口同类产品的1/3。

AI算力集群倒逼升级，传统HDI板遇“双重瓶颈”

当前AI服务器算力集群的重要需求是“多GPU并联+高频信号低衰减”，以千卡柜为例，100台AI服务器需通过PCB实现400颗GPU的协同运算，信号传输频率高达112GHz，传统24层HDI板存在两大短板。

“24层板的布线密度只能满足12颗GPU互联，要接20颗GPU就得用两块板拼接，不仅增加服务器体积，还会让信号延迟叠加。”行业技术工程师解释，更关键的是传统HDI板用FR-4改良基材，介电损耗约0.015，112GHz信号传输15cm就会衰减45%，导致GPU间数据同步误差超过2ns，直接影响算力输出效率。

市场数据显示，2024年国内AI服务器所需32层及以上HDI板，85%依赖进口，单块板单价超200元，且交付周期长达60天。某AI算力厂商采购数据显示，进口板供应链波动时，其算力集群部署进度曾滞后40天，重要部件“卡脖子”问题凸显。

双技术攻坚：32层量产工艺+低介损基材破局

此次深圳团队突破的32层HDI板，通过“高精度层压控制”和“特种基材应用”，同时解决“层数量产”和“低介损”难题。

在32层量产工艺上，团队摒弃传统“一次性层压”模式，采用“三步分步层压+红外定位”方案：先将8层基材压合成4个“子单元”，每个子单元用激光打0.08mm定位孔；再通过红外扫描对准4个子单元的定位孔，分两次压合成32层整板，层间对齐精度控制在±0.015mm，较传统工艺提升40%。“一次性层压32层容易出现层间气泡，分步压合能让每层基材充分贴合，气泡率从12%降到1.5%。”技术团队透露，配合“激光盲埋孔工艺”，32层板的孔密度达300个/cm²，比24层板提升67%，可直接承载24颗GPU互联。

介电损耗突破则依赖特种基材选择——团队采用改性PTFE（聚四氟乙烯）基材，通过调整树脂配方，将介电损耗从普通PTFE的0.004降至0.002。“介损越低，信号衰减越少，112GHz信号传15cm，损耗从传统板的45%降到8%，同步误差控制在0.8ns以内。”测试数据显示，该32层HDI板的信号传输速率达400Gbps，完全适配AI算力集群的高频交互需求。

实测适配：算力集群效率提升18%，稳定性翻倍

某第三方检测机构针对AI服务器算力集群的测试显示，搭载该32层HDI板后，重要性能指标明显优化：

1.GPU互联延迟从传统24层板的5.2ns降至2.8ns，数据交互速度提升46%；

2.连续72小时高负载运行（算力利用率95%以上），信号丢包率从3.1%降至0.7%，稳定性提升77%；

3.单块板可承载24颗GPU，较24层板的12颗翻倍，AI服务器单机柜GPU部署量从48颗增至96颗，算力密度提升100%。

“以前千卡柜需要21个机柜装400颗GPU，现在11个机柜就能装完，机房空间节省48%。”某算力服务商表示，该32层HDI板还降低了集群能耗——因信号传输效率提升，GPU无需频繁重试数据传输，单机柜日均耗电量从85度降至72度，年省电约4745度。

量产落地：产能爬坡至月产4万片，成本降35%

目前深圳这条32层HDI板生产线已完成产能爬坡，月产量稳定在4万片，良率控制在92%以上。相较于进口板，国产板在成本和交付上优势明显：

1.单价降至130元/片，较进口板（200元/片）降低35%，AI服务器单机柜PCB采购成本减少1.44万元；

2.交付周期从60天压缩至20天，紧急订单可15天交付，大幅缩短算力集群部署周期。

行业分析指出，该技术突破不仅缓解AI服务器重要部件进口依赖，还推动深圳PCB产业链向高级升级，目前本地已有5家基材供应商可配套生产改性PTFE基材，激光钻孔、层压设备国产化率达80%，形成“基材-工艺-量产”的完整产业链闭环。

技术团队透露，下一步将研发40层HDI板，计划将介电损耗进一步降至0.0015，同时引入埋嵌电阻工艺，减少板上元件数量，进一步提升AI服务器的集成度。“随着AI算力向E级（每秒百亿亿次）迈进，高多层、低介损HDI板的需求会持续增长，国产技术需保持迭代节奏。”