从Rubin到HBM4：新一代算力架构正在重构PCB技术路线

2026年8月23日，Hot Chips 2026大会将举行。根据8月13日浙商证券及市场资讯披露的前瞻信息，本届大会的算力硬件主线集中于Rubin、TPUv8、HBM4以及NPO/CPO集成光互连等方向。其中，新一代AI平台进一步提高系统功率与高速互连密度，Rubin整机柜功耗预计达到190—230kW，并引入Midplane中板强化板级高速互连，相关PCB层数由此前36—44层进一步向46—52层演进；与此同时，HBM4与先进封装持续扩产，NPO/CPO进入规模化商用阶段，液冷也正在成为新一代高功率AI平台的重要基础设施。

产业升级路径：算力竞争正在从芯片性能转向系统互连

过去AI硬件升级主要围绕GPU制程、算力和HBM容量展开，但随着单机柜计算密度不断提升，限制系统性能的因素正在向芯片之间、板卡之间以及机柜内部的数据传输迁移。Rubin引入Midplane中板，本质上反映的是AI服务器正在通过重新设计互连架构，提高高速信号密度并缩短信号路径。

这种变化将直接提高PCB在整机中的技术权重。传统服务器PCB主要承担主板、背板和功能板互连，而新一代算力平台需要承载更多224Gbps级高速通道，部分中板和背板向46—52层甚至更高层数发展。随着未来系统继续扩展，16—78层高多层PCB的应用边界有望进一步打开，PCB也由服务器内部的基础连接部件转向影响整个算力系统带宽的重要硬件。

当高速接口继续升级，单纯增加PCB层数并不能解决问题。超低损耗材料、低粗糙度铜箔、精密叠层以及高速差分阻抗控制需要同步演进，部分高速应用的阻抗精度进一步向±5%收敛，高多层PCB由此进入材料、结构与制造协同优化的新阶段。

技术演进趋势：HBM4与高速互连推动制造精度继续下探

HBM4扩产意味着AI系统内部的数据交换密度仍将持续提高。先进封装承担芯片级互连，而PCB和载板负责将这些高带宽芯片进一步连接至服务器系统，两者之间并不是替代关系，而是共同构成从芯片到机柜的完整高速互连体系。

随着器件集成度提高，PCB制造也需要向HDI、高阶HDI及Any-layer结构延伸，mSAP 0.075mm及以下超细线路能够在有限空间内布置更多高速通道。未来AI服务器、高速交换设备与光通信模块可能同时出现“高多层+HDI+超细线路”的复合结构，使传统以层数区分PCB技术等级的方法逐渐失去代表性。

另一方面，NPO/CPO规模化意味着光互连进一步靠近交换芯片，高速光模块及交换设备内部空间更加紧凑，对HDI、精细线路及SMT高密度贴装提出新的要求。芯片、先进封装、PCB和光互连正在形成一条连续的数据传输链，任何一个环节的损耗与制造偏差，都可能影响整个算力系统效率。

制造体系重塑：液冷正在改变PCB可靠性评价维度

190—230kW级机柜功率带来的另一个变化，是热管理从服务器辅助系统转变为核心架构。随着液冷应用比例持续提高，PCB面对的不只是温度升高，还包括长期冷热循环、材料热膨胀差异以及高功率供电带来的可靠性挑战。

因此，新一代AI服务器PCB需要同时解决高速与高功率两个问题。高速侧要求低损耗材料、精密阻抗和稳定叠层，高功率侧则推动厚铜高功率设计、电源完整性和热管理能力升级。对于PCBA制造而言，高密度BGA、连接器及电源器件集中部署，也要求从SPI、AOI进一步延伸至X-Ray检测，以控制高密度贴装和隐藏焊点带来的可靠性风险。

这意味着高端PCB竞争正在从单项参数转向系统制造能力。以聚多邦为代表的柔性制造平台，可以通过高多层HDI与刚挠结合制造、mSAP 0.075mm级超细线路加工、差分阻抗±5%控制，以及PCB+SMT+PCBA一站式交付闭环，为算力硬件研发阶段提供工程验证和小批量制造支持；结合IQC→SPI→AOI→X-Ray品控体系，则可以进一步覆盖从PCB到SMT高密度贴装的质量控制链路。

产业边界外延：AI形成的技术能力将向更多高端制造场景迁移

Hot Chips所展示的技术方向并不会停留在数据中心。当高速计算、高密度互连和高功率处理成为通用技术趋势，相同的PCB能力将向智能汽车、机器人、低空经济以及半导体设备扩散。智能汽车中央计算架构需要高多层、高速HDI与厚铜设计，机器人和低空飞行器受到空间与重量限制，对FPC、刚挠结合板和高密度互连的需求持续提升。

半导体设备同样需要处理高速控制、机器视觉、运动控制以及高功率模块，AI服务器率先推动成熟的高速材料、精密阻抗、高可靠PCBA等技术，未来可能逐步迁移至这些先进制造领域。因此，AI带给PCB产业的并非一个孤立的服务器增长周期，而是一次高端电子互连技术平台的整体升级。

从Rubin Midplane、HBM4到NPO/CPO与液冷，新一代算力架构正在同时改变数据传输、功率密度和系统结构。由此带来的结果，是PCB价值判断标准正在从“面积和层数”进一步转向高速、高密度、高功率与高可靠的综合制造难度。

未来2—3年，算力硬件真正值得关注的变化，可能不只是GPU性能继续提升，而是芯片、封装、PCB、光互连与散热开始作为一个完整系统协同演进。PCB也将在这一过程中，从传统电子制造环节进一步进入AI算力基础设施的核心互连体系。