AI 服务器PCB技术突破：材料工艺双升适配高级算力需求

随着 ChatGPT、文心一言等大模型加速落地，全球 AI 算力需求呈指数级增长，直接带动 AI 服务器出货量爆发 ——2024 年全球 AI 服务器出货量同比增长超 80%，而作为 AI 服务器 “算力传输中枢” 的 PCB（印制电路板），也因技术要求升级成为行业焦点。从英伟达 GB200 机柜采用 22 层 HDI 计算板与 26 层交换板，单机柜 PCB 价值量达 14.67 万元，到新一代 Rubin 机柜凭借 Midplane 设计与正交背板，PCB 价值量预计提升至 41 万元，不难看出，AI 服务器 PCB 正朝着 “更高层数、更优材料、更精工艺” 方向突破，以应对高算力场景下的信号传输、散热、密度难题。

AI 服务器需同时处理海量高频信号，对 PCB 基材的 “低损耗、低粗糙度、高耐热” 要求远超传统服务器。当类重要材料成为高级 AI 服务器 PCB 的主流选择，其技术参数与应用价值直接决定 PCB 性能上限。

M9/PTFE 树脂基材成为高频信号传输的 “关键载体”。这类基材的介损值（Df）需稳定控制在 0.002 以下，只为传统 FR-4 基材（Df≈0.012）的 1/6，能有效减少高频信号在传输过程中的衰减。例如，在 AI 服务器的交换板上，26 层 PCB 需同时承载数十路 100Gbps 高速信号，若采用传统 FR-4 基材，信号传输 10cm 后衰减率可达 15%，而 M9/PTFE 树脂基材能将衰减率控制在 3% 以内，确保算力指令高效传递。不过当前高级 M9/PTFE 树脂市场仍由日本、中国台湾厂商主导，其供应稳定性与成本控制，成为影响 AI 服务器 PCB 量产的重要因素。

HVLP 铜箔（极薄低轮廓铜箔） 解决了精细线路的 “信号干扰” 问题。AI 服务器 PCB 的线路宽度已从传统的 15 微米缩小至 10 微米以下，而铜箔表面粗糙度（Rz）直接影响线路信号完整性 —— 普通铜箔 Rz≈1.2μm，易导致高频信号出现 “反射损耗”，而 HVLP 铜箔的 Rz≤0.4μm，能减少信号在线路表面的散射，提升信号传输效率。在 22 层 HDI 计算板中，HVLP 铜箔的应用使线路密度提升 40%，单块 PCB 可容纳更多芯片接口，支撑 AI 服务器的多芯片互联需求。

石英玻纤布则强化了 PCB 的 “耐热与结构稳定性”。AI 服务器长期处于高负载运行状态，PCB 工作温度可达 85℃以上，传统 E 玻纤布基材在高温下易出现层间分离，而石英玻纤布的耐高温性提升 30%，玻璃化温度（Tg）突破 280℃，能确保 26 层等高多层 PCB 在长期高温环境下不变形。同时，石英玻纤布的介电常数（Dk）更稳定，波动范围≤0.02，为高频信号传输提供均匀的介质环境，避免因介质差异导致的信号延迟。

AI 服务器 PCB 的层数从传统服务器的 12-16 层跃升至 22-26 层，部分高级机型甚至规划 32 层 PCB，这对制造工艺提出 “高密度、高精度、高可靠性” 的三重挑战，而 mSAP/SAP、激光钻孔与背钻、埋嵌式三大工艺的突破，成为解决这些难题的关键。

mSAP/SAP 工艺实现 10 微米以下精细线路量产。传统 PCB 采用的 TSM 工艺，线路最小宽度只能做到 15 微米，难以满足 AI 服务器 PCB 的高密度布线需求。而 mSAP（改良半加成法）与 SAP（半加成法）工艺，通过 “化学镀铜 + 电解镀铜” 的双层镀铜方式，可将线路宽度控制在 6-10 微米，线路间距缩小至 5 微米以内。以 22 层 HDI 计算板为例，采用 mSAP 工艺后，单块 PCB 的布线密度提升 50%，能同时连接 GPU、内存、接口芯片等多类元器件，减少 PCB 拼接带来的信号延迟，使 AI 服务器的算力响应速度提升 12%。

激光钻孔与背钻技术解决高多层板盲埋孔信号干扰问题。26 层交换板需通过数百个盲埋孔实现不同层间的信号互联，传统机械钻孔精度只能达到 ±0.1mm，易导致孔位偏差，而激光钻孔精度可提升至 ±0.01mm，能精确定位盲埋孔位置，确保层间信号顺畅互联。同时，背钻技术可去除盲埋孔中的多余铜段 —— 这些铜段在高频信号传输中会形成 “Stub 效应”，导致信号反射损耗增加，背钻后可将反射损耗降低 80%，使 26 层 PCB 的信号完整性满足 100Gbps 高速传输要求。

埋嵌式工艺推动 AI 服务器 “去散热器化” 升级。传统 AI 服务器需在 PCB 表面加装散热器，以解决芯片发热问题，但这会增加设备体积与重量。埋嵌式工艺可将电阻、电容等元器件直接嵌入 PCB 内部，同时在 PCB 内层设置铜质散热通道，将芯片产生的热量快速传导至 PCB 边缘。采用该工艺的 22 层 HDI 计算板，散热效率提升 35%，可支持 GPU 芯片在高负载下稳定运行，且无需额外加装散热器，使 AI 服务器的体积缩小 20%，更适配数据中心的高密度部署需求。

AI 服务器 PCB 的材料与工艺突破，不仅提升了单一 PCB 的性能，更从整体上推动 AI 服务器的算力密度与能耗优化。以英伟达 GB200 机柜为例，22 层 HDI 计算板与 26 层交换板的组合，使单机柜算力达到 32PFlops（FP16），较上一代提升 60%，而 PCB 的低损耗材料与高精度工艺，使机柜整体能耗降低 18%；新一代 Rubin 机柜采用的 Midplane 设计与正交背板 PCB，更是通过优化 PCB 布局，减少信号传输距离，使单机柜算力有望突破 100PFlops，同时将能效比（PUE）控制在 1.1 以下。

未来，随着 AI 算力需求持续攀升，AI 服务器 PCB 还将向 “更高层数（32 层及以上）、更优材料（Df≤0.0015）、更精工艺（线路宽度≤5 微米）” 方向发展。同时，材料国产化也成为行业重要趋势 —— 国内厂商正加速 M9/PTFE 树脂、HVLP 铜箔的研发，部分产品已实现 Df≤0.0025、Rz≤0.5μm 的参数指标，逐步打破海外厂商垄断，为 AI 服务器 PCB 的稳定供应与成本优化提供支撑。

从算力需求爆发到 PCB 技术突破，再到 AI 服务器性能升级，这条产业链的协同演进，正为全球 AI 产业的持续发展筑牢硬件根基。而 AI 服务器 PCB 的每一次材料迭代与工艺升级，都在推动 “更高效率、更低能耗、更密部署” 的算力基础设施建设，为大模型、自动驾驶、工业智能等领域的创新应用提供坚实保障。