ASIC加速进入规模部署：AI算力正在推动PCB走向定制化

2026年8月28日，Omdia最新预测显示，2028年全球定制AI ASIC出货量预计达到1050万颗，首次超过同期1010万颗的GPU出货量；不过由于GPU单价仍明显更高，其收入规模预计仍将领先至2032年。与此同时，DIGITIMES Research预计2026年全球高端AI ASIC出货量达到723万颗，同比增长超过40%。从谷歌TPU、AWS Trainium到各大云厂商持续推进的自研芯片，AI算力正在由GPU主导逐步转向“GPU+ASIC”并行发展的多元架构。(Omdia)

应用场景扩展：推理需求正在打开ASIC增长空间

ASIC快速增长的核心驱动力并不是替代所有GPU，而是AI工作负载开始分化。大模型训练需要较强的通用计算和软件生态，GPU仍具明显优势；进入规模化推理阶段后，模型结构和任务相对稳定，云厂商更有动力通过定制ASIC降低功耗和单位Token成本。Omdia因此判断，2028年将成为定制ASIC出货量超过GPU的重要时间节点。(Omdia)

这一趋势已经体现在云厂商资本开支中。TrendForce指出，谷歌将在2026—2027年持续扩大自研TPU部署，AWS同步扩大自研ASIC规模，Meta也计划在2027年明显加快自有AI ASIC导入。2026年全球主要云服务商资本开支预计超过8867亿美元，GPU集群与自研芯片正在同时吸收新增基础设施投资。(TrendForce)

技术演进趋势：芯片定制化正在传导至PCB

ASIC增加，对PCB产业更重要的影响并不是芯片数量，而是板级方案数量开始增加。GPU服务器通常围绕成熟平台形成相对统一的计算板、交换板和背板方案，而TPU、Trainium以及不同云厂商自研ASIC，在芯片封装、内存配置、SerDes数量、网络拓扑和供电架构上存在差异，对应的PCB叠层和高速信号设计也需要重新匹配。

因此，AI PCB可能从过去相对集中的产品路线走向多路线并存：训练系统强化16—40层以上高多层板，并继续向40—78层复杂高速背板延伸；高密度ASIC加速卡则增加HDI、Any-layer和激光微孔应用；局部互连继续向mSAP及0.075mm以下精细线路推进。与此同时，112G/224G高速链路进一步提高信号完整性要求，关键差分阻抗控制向±5%等更严格范围发展。

供应链重构逻辑：标准化大单之外出现更多“小批量验证”

这可能是ASIC时代对PCB产业最值得关注的结构性变化。GPU平台集中度较高，一旦设计定型，PCB订单更容易形成少数平台对应大规模量产；ASIC则由不同云厂商围绕自身业务开发，即使最终出货规模很大，前期也需要经历工程样板、系统验证、小批量试产和多轮设计修改。

由此，PCB供应链可能形成两种能力：一端是服务成熟ASIC平台的大批量制造产能，另一端则是围绕新芯片提供快速打样、DFM、材料验证和小批量迭代。后者的价值不再只是“交付更快”，而是能够更早进入客户研发周期，帮助芯片企业验证高速通道、供电网络和整板可制造性。

ASIC迭代还会同步拉动光通信需求。芯片规模扩大后，Scale-up与Scale-out网络需要更多800G、1.6T乃至下一代高速光模块，高频高速PCB、精细线路和低损耗材料因此会与ASIC同步增长，而不是彼此独立的两个市场。

产业边界外延：定制计算不会停留在数据中心

AI ASIC的逻辑最终可能从云端向更多终端扩散。智能汽车中央计算平台需要针对智能驾驶和座舱算法设计专用计算芯片；机器人和低空飞行器需要在有限功耗下完成视觉、感知和运动控制；半导体设备则长期存在高速控制和专用计算需求。

不同场景将进一步增加PCB结构的差异化。高速计算区域使用高多层、HDI和高速材料，传感器及狭小空间增加FPC与刚挠结合板，机器人驱动、汽车动力及服务器电源系统则需要厚铜高功率PCB。PCB由过去围绕消费电子产品形态进行分类，逐步转向围绕“算力、互连、功率、空间”进行组合设计。

制造体系重塑：DFM价值从制造末端向研发前端迁移

ASIC数量增加之后，PCB制造能力的评价维度也会发生变化。客户不仅需要制造一块高多层板，更需要在研发阶段确定叠层、材料、阻抗、孔结构以及装联方案。这使DFM从下单后的生产检查环节，逐步前移至产品研发阶段。

聚多邦目前可围绕1—40层高多层PCB、HDI、FPC及刚挠结合板提供研发制造支持，并结合0.075mm级精细线路、部分高速差分±5%阻抗控制以及DFM前置评审，为AI加速卡、高速通信和定制计算项目提供样板及中小批量验证。对于大电流供电系统，还可结合厚铜PCB能力进行配套。

同时，通过PCB+SMT+PCBA一站式交付，以及IQC、SPI、AOI、X-Ray等检测环节，可进一步覆盖ASIC板卡的SMT高密度贴装和整板验证需求。

Omdia预测的“2028年ASIC出货超过GPU”，真正改变PCB行业的并不是两种芯片之间的简单替代，而是AI算力基础设施正在从少数标准平台走向更多定制平台。芯片路线越多，PCB叠层、材料、互连和供电方案就越多，能够快速完成工程验证并将复杂设计稳定导入量产的制造能力，其产业价值也将随之提升。