2027年逼近100亿美元，AI服务器把PCB供应推向良率瓶颈- 大数跨境

2027年逼近100亿美元，AI服务器把PCB供应推向良率瓶颈

半导体产业报告

2026-07-04

导读：AI服务器带动的PCB景气，正在从出货量增长转成单机价值量和制造难度同步上升。

AI 服务器驱动的 PCB 行业景气逻辑，正从单纯的出货量增长，转向单机价值量提升与制造难度加剧的双重驱动。尽管 GPU 数量仍是需求基石，但新一代 AI 系统在板层数、覆铜板等级、载板面积、测试时长及供电复杂度上全面升级。摩根大通预测，HPC 覆铜板市场两年内将扩至近 100 亿美元，AI 服务器与交换机载板需求增速显著超越传统应用。然而，高阶产线转换损耗、良率下滑及 T-glass 供应约束，使得产业核心变量已从“产能规模”转变为“合格高阶面积的交付能力”。

01| 两年接近翻倍半，增长源于单机含量提升

报告显示，HPC CCL 市场规模预计将从 2025 年的 38.9 亿美元增至 2027 年的 99.8 亿美元，两年复合增速约 60%。其中，大型 AI 服务器项目占比由 43% 提升至 54%，金额从 16.9 亿美元跃升至 53.9 亿美元；交换机、普通服务器及低轨卫星领域亦同步增长，M8、M9 等高等级材料成为主要增量来源。

增长动力源自设备内部架构升级。随着 AI 芯片功耗、互连带宽及封装尺寸的提升，主板、中板、背板及交换机对布线层数、低损耗材料及加工面积的需求激增。以交换机为例，100G 产品层数约为 19 至 24 层，1.6T 产品则提升至 40 至 48 层；若 Vera Rubin Ultra 机柜采用背板方案，单柜 CCL 价值量预估超 20 万美元。芯片代际升级正沿“芯片—板卡—机柜”链条逐级放大材料消耗。

02| 名义扩产难以转化为有效高阶供给

高等级 CCL 与 HDI 板的实际供给，取决于可生产面积、产品等级及最终良率。层数增加、线宽缩小及孔密度提升，使得单层缺陷即可导致整板报废；且产线切换至更高等级材料时，等效产能将显著下降。以 M6 产能为基准（100），切换至 M7 后剩余约 81，M8 降至 61，M9 仅余 47。

良率下滑进一步收紧有效供给。摩根大通预计，PCB/HDI 制造良率将从 2021—2022 年的约 90% 降至 2028 年的约 55%。即便主要 CCL 厂商持续扩产，高阶产品需求增速仍可能快于合格产出。Vera Rubin 世代的中板与交换芯片板已启用 M9 材料，部分 Ultra 项目甚至转向 M10，材料认证、压合工艺及批次一致性将成为比厂房面积更早制约交付速度的关键因素。

等级切换损耗与良率爬坡，共同决定了高阶 PCB 的有效供给释放节奏。供应商需同步完成材料升级、设备投入、客户认证及良率提升，任一环节延迟均会导致新增产能滞后于市场需求。

03| 载板供需红线将于 2027 年显现

先进封装技术将多颗计算芯片与 HBM 集成于更大系统中，推动载板尺寸随中介层扩张。估算显示，1.5 倍光罩对应载板面积约 2000 至 2500 平方毫米，9.5 倍光罩提升至 1.35 万至 1.5 万平方毫米；若 GPU 采用 12 倍光罩并集成 CPO，载板面积可达 2.25 万至 2.75 万平方毫米，单颗 AI 芯片消耗的载板面积成倍增长。

摩根大通预测，2025—2028 年 AI 服务器与交换机载板需求复合增速达 67%，全球占比由 41% 升至 75%。同期全球载板供给增速较慢，从 373 个等效单位增至 503 个。行业利用率预计在 2027 年突破 100%，2028 年达到约 133%，供需压力将传导至 T-glass、曝光设备及长期供货协议。

T-glass 分配高度集中，欣兴电子约占 35% 至 40%，揖斐电约占 30% 至 35%。预付款、客户购置设备、出资扩产、产能预留费及超长周期订单频发，表明下游客户已开始通过资金与承诺锁定远期供给。

04| 测试设备与被动元件承接第二轮价值量

芯片功耗与系统复杂度上升，使测试环节同时受益于“时间延长”与“设备增值”。估算显示，英伟达 GPU 系统级测试时间从 Hopper 的约 75 分钟增至 Rubin 的约 170 分钟，设备平均售价由 100 万美元升至 150 万美元。Rubin 单芯片 TDP 预估达 2300W，Ultra 及 Feynman 系列可能更高，温控、负载及供电测试难度随之攀升。

CPO 技术将测试延伸至晶圆、光引擎及封装模块，光子芯片、电芯片及共封装模块需分阶段完成电光探测、双面探针、校准及系统验证。被动元件虽受益于服务器用量增长，但 MLCC 行业收入在 2025—2030 年复合增速预计约 11%，主要驱动力为用量增加及产品组合优化，价格保持相对稳定。

结语 | PCB 周期观察重点已变

AI 硬件升级已将价值重心从芯片数量扩散至高阶材料面积、制造良率及验证时长。本轮增长能否兑现，需重点关注三项指标：M9/M10 材料认证与良率爬坡速度、2027 年前载板与 T-glass 扩产对利用率的抑制效果，以及新一代 GPU 与 CPO 测试设备的订单量和单价。需求数据依然重要，但有效高阶产能将更直接地决定企业的收入、利润率及交付节奏。

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