AI算力核心的隐形战场:载板进化史

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作者：微信文章


在AI算力蓬勃发展的今天，当我们谈论GPU的强劲性能和HBM（高带宽存储器）的高速存储时，往往忽略了这些芯片背后一个至关重要的组件——载板。



这块看似普通的板子，实则是芯片的“地基”，决定了整个系统性能的稳定与高度。

从传统PCB到支持Chiplet的高端载板，再到新兴的TGV玻璃载板，载板技术的每一次进化，都在悄然推动着AI算力向前迈进。

核心概念

PCB（印刷电路板）是所有电路板的总称。核心作用是提供机械支撑，并用内部的线路（铜箔）实现各种电子元器件（如芯片、电阻、电容）之间的电气连接和信号传输。

它是基础，是所有更高级板卡技术的起点。

HDI（高密度互连板）是PCB的一种高级制造工艺和技术，而不是一种全新的板子类型。它指的是采用微孔、盲孔、埋孔等先进技术，使得线路分布密度大大高于传统PCB的电路板。

IC封装载板（IC Substrate），是连接芯片 和PCB 之间的关键中间载体。核心作用是承载和保护脆弱且微小的芯片。

○ 信号传输与电力分配：将芯片核心上极其微小的电路触点（非常密），通过载板内部的线路“翻译”和“放大”成PCB可以接受的、间距更大的电路。

○ 散热：帮助芯片散发工作时产生的热量。



传统PCB：AI算力起步的基石

在AI计算的早期阶段，传统PCB（印刷电路板）扮演着关键角色。PCB是电子元器件的支撑体，被称为“电子产品之母”，起中继传输的作用。服务器PCB板上通常集成CPU、内存、硬盘、电源、网卡等硬件。

但随着AI服务器对算力需求的爆发，传统PCB遭遇了严峻挑战。AI服务器相对于传统服务器具有高传输速率、高内存带宽、硬件架构复杂等特征。

这要求PCB必须进行三方面革新：

● 面积增加：AI服务器中除了搭载CPU的主板外，每颗GPU需要分别封装在GPU模块板，并集成到一块主板上，相比传统服务器仅使用一块主板，PCB面积大幅增加。

● 层数增加：为适应更复杂的走线，需要增加PCB层数以加强阻抗控制等性能。

● 材料升级：AI服务器用PCB需要更高的传输速率、更高散热需求、更低损耗等特性，其核心材料覆铜板（Copper Clad Laminate, 简称CCL）需要具备高速高频低损耗等特质。

这一阶段，国内PCB厂商纷纷布局AI服务器相关产品，推动了传统PCB载板技术的快速迭代。

Chiplet革命：载板角色的根本性质变

随着摩尔定律逐渐放缓，芯片行业找到了新的发展方向——Chiplet（小芯片）技术。这一变革让载板从简单的连接件升级为复杂的集成平台。

Chiplet的核心价值在于通过异构、异质集成以及3D堆叠的方式，提升芯片的集成度，从而在不改变制程的前提下提升算力，解决摩尔定律失效问题。

但这种变革也给载板带来了前所未有的挑战：

● 互连密度大幅提升：Chiplet架构需要载板提供更高密度的互连，传统PCB技术已难以满足要求。

● 散热需求急剧增长：多芯片集成在狭小空间内，热量积聚成为严重问题。

● 信号完整性要求更严苛：高速信号传输对载板的介电特性提出了更高要求。

在这一领域，载板技术开始与封装技术深度融合，界限变得越来越模糊。先进封装技术如Fan-out、2.5D/3D封装、Chiplet小芯片等，在不断向PCB板的“功能”靠拢。

载板已不再是传统意义上的IC Substrate，而是演化为接近HDI工艺水平的高密度互连板。

2.5D/3D封装：HBM与GPU的桥梁

AI计算中，GPU与HBM（高带宽存储器）之间的数据交换速度直接影响整体性能。2.5D/3D封装技术正是解决这一瓶颈的关键，而载板在其中扮演了核心角色。

在2.5D封装中，硅中介层成为GPU和HBM之间的高速数据传输通道。它通过硅通孔（TSV）技术实现芯片间的垂直互连，大幅提升了带宽并降低了功耗。

但硅中介层也存在明显局限：硅材料本身半导体特性的导电性导致信号损耗较大；硅片的易碎性增加了制造难度和成本；尺寸受限难以支持更大的多芯片集成。

随着AI芯片规模持续扩大，这些限制促使行业寻找硅材料的替代品，推动了下一代载板技术的诞生。

TGV玻璃载板：下一代封装材料的希望



当传统有机载板和硅中介层逐渐逼近物理极限时，玻璃基板凭借其独特优势脱颖而出，成为业界瞩目的下一代封装材料。

玻璃基板具有更低热膨胀系数、更高机械强度和更优高频传输性能，其在减小温差翘曲、增强抗形变能力和提供可靠结构支撑方面显著优于有机和陶瓷基板。

玻璃基板尤其适用于高功率、高互联密度的芯片，如AI加速卡、GPU、车载芯片等。其在散热、信号完整性等方面的优势，是传统材料难以比拟的。而且TGV技术无需制作绝缘层，因此降低了工艺复杂度和加工成本。

TGV（玻璃通孔）技术作为2.5D/3D先进封装的核心，正成为突破芯片性能瓶颈的关键。

最早研究这一技术路线的国际大厂是英特尔，下图是英特尔先进封装的技术路线。今年九月份英特尔官方表示，将按原计划推进其半导体玻璃基板的商业化方案。



另外，三星也在加快玻璃基板技术的渗透。其中，三星电机位于韩国世宗的试制品产线计划在2026年至2027年间实现量产。而三星电子则专注于“玻璃中介层”的研发，计划于2028年将其正式导入先进封装工艺。

不同载板材料的竞争与融合

在先进封装领域，载板材料已形成多元竞争格局。除了玻璃基板外，碳化硅等新材料也备受关注。

碳化硅的硬度仅次于金刚石，其生长和加工难度高，成本昂贵，目前量产的主流工艺为8inch。纯粹采用碳化硅做中介层，那芯片的尺寸限制将更小，价格更昂贵。

未来可能会走向混合封装方式，可以尝试玻璃基板与碳化硅组合，局部区域采用碳化硅。随着算力需求的提升，为了解决或提升现有材料的性能，行业在探索新的技术路径，而玻璃基板可以很好的实现上述载板性能的需求。

载板进化的未来展望

载板技术的创新远未结束。随着AI算力需求持续增长，载板正朝着更高密度、更优散热、更低成本的方向发展。

据市场调研机构Yole Development预测，2025年后玻璃基板封装市场将进入高速成长期，预计2029年封装基板市场规模将突破315亿美元，复合增长率超10%，尤其在AI、HPC（高性能计算）等领域有望率先放量。

从全球格局看，中国企业在载板领域正奋力直追。根据中商产业研究院的报告，中国玻璃基板企业已在TGV技术领域取得显著突破，正在从“替代进口”迈向“定义标准”的新阶段。

结语

载板的进化史，是一部AI算力发展的隐形史诗。从传统PCB到Chiplet载板，再到TGV玻璃载板，每一次材料与工艺的革新，都在为AI算力的飞跃提供坚实支撑。

在GPU和HBM的光环背后，这些不起眼的载板正默默地突破物理极限，连接起一个个计算单元，构筑起人工智能时代的算力基石。它们的进化之路，仍在继续。



（仅供行业交流，不构成投资建议）