服务器
从DGX A100看：顶级AI 服务器单机PCB ≈1.5万是怎么来的。我们以DGX A100为例，按功能性将PCB 的分布分为三个部分，即GPU 板组、CPU 母板组和配件：1）GPU 板组，单机PCB 面积达到0.624平方米，对应PCB 单机价值量为12250元；2）CPU 母板组，对应PCB 用量面积合计为0.662平方米，单机价值量约为2845元；3）配件，对应PCB 板用量面积约为0.188平方米，单价价值量合计约为226元。综合来看，我们估测DGX A100整机PCB 用量面积为1.474平方米，单机价值量为15321元，其中GPU 板组、CPU 母板组、配件的PCB 价值量占比分别为80%、19%、1%；从板级的分类来看，载板级别单机价值量为7670元、占比达到50.1%，PCB 板级单机价值量为7651元、占比为49.9%。
普通vs A100：普通单机2425元，95%的价值增量贡献来自GPU 板组。我们选取市面上较为先进的2U 普通服务器华为2288H V6（双路服务器，PCIE 4.0）为普通服务器代表，通过拆解分析，我们估测普通服务器的PCB 用量面积为0.630平方米，单机价值量为2425元。对比普通服务器和以DGX A100为代表的AI 服务器，AI 服务器所用PCB 单机价值量相对普通服务器提升532%，增量贡献主要来自算力需求（
贡献增量的95%）和集中度提升（贡献增量的5%），其中载板级的单机价值量提升490%，PCB 板级的单机价值量提升580%。
A100 vs H100：H100单机1.95万元，83%的价值增量贡献来自GPU 板组。我们估测DGX H100服务器的PCB 用量面积为1.428平方米，单机价值量为19520元，其中GPU 板组单机价值量达到1.57万元、占比达到81%，CPU 母板组单机价值量为3554元、占比为18%，其他配件单机价值量226元、占比为1%；从板级的分类来看，载板级别单机价值量为10140元、占比达到51.9%，PCB 板级单机价值量为9380元、占比为48.1%。对比DGX A100和DGX H100，平台升级将使得PCB 单机价值量提升27%，增量贡献83%来自GPU 板组、17%来自CPU 母板组，其中载板级的单机价值量提升32%，PCB 板级的单机价值量提升23%。
AI 服务器PCB 存在三种供应关系，须分别把握产业链逻辑。1）GPU 板组，均由GPU 设计厂商全权设计，对应的PCB 板的供应关系决定权也就由GPU 设计厂决定；2）CPU 板组，遵循既有的服务器厂商供应链关系，即CPU 载板由CPU 设计厂决定，CPU 模板和整套系统所需的拓展卡板由终端客户决定，而其他带芯片的PCB 板大部分的场景是客户向功能件厂商提出设计需求，然后由功能件厂商自行决定PCB 的采购。3）配件，配件通常是客户直接购买模组厂成熟的产品，部分场景是客户会向配件模组厂商提出一定的设计需求，但不影响模组厂商对PCB 采购的决定权。
根据前述，AI 服务器PCB 价值量是普通服务器的价值量的5~6倍，随着AI 大模型和应用的落地，市场对AI 服务器的需求日益增加，市场扩容在即。以DGX A100为例，15321元单机价值量中7670元来自载板、7651元来自PCB 板，因此我们应当关注在载板和服务器PCB 上具有较好格局的厂商，建议关注：沪电股份、生益科技、联瑞新材、生益电子、兴森科技等。
需求景气度不及预期；原材料价格居高不下；竞争加剧。
内容目录
前言 (4)
一、从DGX A100看：顶级AI服务器单机PCB≈1.5万是怎么来的？ (4)
1.1、五大硬件部分可归纳为三大价值量部分——GPU板组、CPU母板组、配件 (4)
1.2、GPU板组：单机价值量1.2万，载板占比52%、PCB板占48% (5)
1.3、CPU母板组：单机价值量2845元，载板占46%、主板占40% (7)
1.4、其他配件：单机价值量合计226元 (10)
二、普通vs A100 vs H100，PCB价值量到底如何提升 (11)
2.1、普通vs A100：普通单机2425元，95%的价值增量贡献来自GPU板组 (11)
2.2、A100 vs H100：H100单机1.95万元，83%的价值增量贡献来自GPU板组 (13)
2.3、价值增量来自GPU板组，后续升级载板增速高于PCB板级 (17)
2.4、AI服务器PCB存在三种供应关系，须分别把握产业链逻辑 (18)
三、投资建议及风险提示 (19)
3.1、投资建议 (19)
3.2、风险提示 (19)
图表目录
图表1：英伟达DGX A100的爆破图 (4)
图表2：英伟达DGX A100的正面图（Front） (5)
图表3：英伟达DGX A100的背面图（Rear） (5)
图表4： DGX A100 GPU板组的PCB分解 (5)
图表5： 2.5/3D封装与载板示意图 (5)
图表6： NVSwitch功能示意图 (6)
图表7： NVSwitch Die Shot (6)
图表8：英伟达A100加速卡两种版本示意图 (6)
图表9：英伟达 A100加速卡PCIE版本规格 (6)
图表10： DGX A100 UBB在整机内的位置示意 (7)
图表11：英伟达DGX A100 GPU板组PCB单机价值量 (7)
图表12：英伟达DGX A100 CPU母板组构成图 (8)
图表13： CPU系统内存卡示意图 (9)
图表14：英伟达Mellanox网卡板示意图 (9)
图表15： DGX A100横置网卡需要一张纵向拓展卡 (9)
图表16： DGX A100系统驱动器示意图 (9)
图表17：英伟达DGX A100 CPU母板组PCB单机价值量 (9)
图表18： DGX A100电源配置示意图 (10)
图表19： DGX A100硬盘和前控制台示意图 (10)
图表20：英伟达DGX A100 配件PCB单机价值量 (10)
图表21：英伟达DGX A100 PCB单机价值量 (11)
图表22： DGX A100所用PCB板分布（按功能组） (11)
图表23： DGX A100所用PCB板分布（按板级） (11)
图表24：华为2288H V6整机爆破图 (12)
图表25：华为2288H V6主板图 (12)
图表26：华为2288H V6 PCB单机价值量 (12)
图表27： 2288H V6所用PCB板分布（按功能组） (12)
图表28： 2288H V6所用PCB板分布（按板级） (12)
图表29： DGX A100与2288H V6单机PCB价值量对比 (13)
图表30： AI服务器相对普通服务器PCB增量贡献来源 (13)
图表31： DGX A100与2288H V6载板级PCB价值量对比 (13)
图表32： AI服务器相对普通服务器载板增量贡献来源 (13)
图表33： DGX A100与2288H V6 PCB级板价值量对比 (13)
图表34： AI服务器相对普通服务器PCB级板增量来源 (13)
图表35： DGX H100整机宣传图 (14)
图表36： DGX H100爆破图示意 (14)
图表37： DGX H100背面示意图 (14)
图表38： DGX H100 信号通信架构图 (14)
图表39： DGX H100 CPU母板组示意图 (15)
图表40： DGX H100 GPU板组（NVSwitch为4片） (15)
图表41： DGX H100网卡集成度提升 (15)
图表42：英伟达DGX H100 PCB单机价值量 (16)
图表43： DGX H100所用PCB板分布（按功能组） (16)
图表44： DGX H100所用PCB板分布（按板级） (16)
图表45： DGX A100与DGX H100单机PCB价值量对比 (16)
图表46： DGX A100与DGX H100 PCB增量贡献来源 (16)
图表47： DGX A100与DGX H100单机载板级PCB价值量对比 (17)
图表48： DGX A100与DGX H100 单机载板级PCB价值量增量贡献来源 (17)
图表49： DGX A100与DGX H100单机板级PCB价值量对比 (17)
图表50： DGX A100与DGX H100 单机板级PCB价值量增量贡献来源 (17)
图表51：三款服务器单机PCB价值量对比 (17)
图表52：三款服务器单机PCB价值量增幅 (17)
图表53：三款服务器的PCB单机价值量分布（按功能） (18)
图表54：三款服务器的PCB单机价值量分布（按板型） (18)
图表55： AI服务器所用PCB供应关系 (18)
“AI行情”已经演绎了2个多月，市场上对于AI 相关的软硬件价值量与空间的想象已经形成相对较为一致的预期，“模糊的正确”股价效应时期似乎已经走到分岔路口。在这样的阶段，基于打破基础认知分歧的想法，我们推出这样一篇关于“一台AI 服务器到底要用多少PCB ”的深度报告，旨在通过拆解服务器PCB构成的过程让读者了解一台服务器内部真实的情况，希望读者能够对服务器中所用PCB 情况有更为直观的了解，从而把握未来升级过程中真正的价值所在。
1.1、五大硬件部分可归纳为三大价值量部分——GPU板组、CPU母板组、配件
电子产品一旦出现标杆性的产品，那么全市场的玩家在产品设计上就会向标杆看齐，因为对于新发电子产品来说，研究标杆产品能够对远期空间展望到锚点。AI服务器我们瞄准英伟达DGX A100和DGX H100两款具有标杆性产品力的产品进行分析，鉴于H100发布时间较短、资料详尽度不够，我们首先从DGX A100出发来观测具有产品力的AI服务器的基本架构。英伟达DGX A100外形类似于常见的家用主机，
通过对部件构成进行深度分解，我们认为DGX A100大体上可以分为五个硬件板块：
1）风扇模组，从前部（Front）入手，首先看到的是风扇模组板块，DGX A100的风扇模组由8个风扇组成，这一搭配与传统服务器8U规格的基本一致；
2）硬盘，前部风扇模组板块的下方摆放了硬盘和前控制台板（控制与外接设备的信号传输），DGX A100配备了8个3.84TB的硬盘，合计内部存储30TB；
3）GPU板组（GPU Board Tray），后部（Rear）是整个AI服务器的关键组件组装区域，最核心的板块就是GPU板组，这也是AI服务器区别与普通服务器的关键，从DGX A100的架构来看，GPU板组主要包含GPU组件、模组板、NVSwitch三块，这三块都会涉及到不同类型的PCB产品；
4）CPU母板组（CPU Motherboard Tray），这一部分是所有服务器的核心部件（包括普通服务器和AI服务器），其中包含CPU母板、系统内存、网卡、PCIE Switch等部件，CPU母板、系统内存、网卡是主要涉及到PCB用量的部分；
5）电源模组，DGX A100后部的下方还配有6组电源，电源内部会涉及到厚铜PCB板的使用。
从功能性的角度，我们认为AI服务器的PCB价值量计算可以归纳为三个部分，其一是AI服务器最为核心的GPU板组，其二是所有服务器都必备的CPU母板组，最后是风扇、硬盘、电源板块等配件组。本文将
基于这三大部分逐一分解。
图表1：英伟达DGX A100的爆破图
Rear
风扇模组
硬盘
Front
来源：英伟达，国金证券研究所
图表2
：英伟达DGX
A100的正面图（
Front ）  图表3：英伟达DGX A100的背面图（Rear ）
来源：英伟达技术文件，国金证券研究所  来源：英伟达技术文件，国金证券研究所 1.2、GPU 板组：单机价值量1.2万，载板占比52%、PCB 板占48%
GPU 板组的PCB 主要是由4个部分组成，GPU 载板、NVSwitch 、OAM 、UBB 。
图表4：DGX A100 GPU 板组的PCB 分解
来源：英伟达，国金证券研究所 1） GPU 载板，英伟达A100的GPU 和DRAM 采用2.5/3D 先进封装工艺，用于承载的板材
采用70*70mm~100*100mm 、14~16层的FCBGA 载板，数量上与GPU 数量存在一一对应关系，按照DGX A100搭载8颗GPU 的数量来看，1台AI 服务器需要用到8颗GPU 载板；根据产业链调研，单颗价值量约为100美元，即650元人民币/颗，由此对应单机GPU 载板价值量为5200元。
图表5：2.5/3D 封装与载板示意图
来源：产业链调研，国金证券研究所
2） NVSwitch ，基于NVLink 标准用于GPU 之间通信的基础模组，搭载NVSwitch 的载体
是类似于载板的产品，加工性要求较简单、关键是承担多数据量高速传输的性能，根据产业链调研单颗价值量约为30美元，即195元/颗，按A100搭载6颗计算可得
OAM
NVSwitch
UBB
GPU 载板
HBM DRAM Die
HBM DRAM Die
HBM DRAM Die
HBM DRAM Die
Logic Die
PHY PHY GPU/CPU/Soc Die
Interposer Package Substrate
TSV Microbump

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