AIGC引爆算力需求，服务器PCB打开成长空间
主要观点：
一、ChatGPT热潮带来硬件“算力层”新增量
近期OpenAI的ChatGPT的显著成功为商业人工智能应用发展开
启了新时代的大门，AI或将在未来5至10年内成为电子行业的主要驱动
力，未来随着AI的应用场景逐渐落地，图像、语音、机器视觉和游戏等
领域的数据将呈现爆发式增长，相关研究信息显示到2025年全球数据创
建量预计将增长到180ZB以上，随着数据创建量的强劲增长，数据存储
容量的安装基数预计也将同步增加。
早在2018年，OpenAI就推出GPT-1自然语言处理模型，可以实
现问答，撰写文章、代码等功能。从初代GPT发展到2020年的GPT-3，
再到基于GPT-3.5的ChatGPT，其模型的参数量和预训练数据量在以指
数形式上升。具体来看，OpenAI 2018年发布的GPT-1的参数量约为1.17
亿，而到了2020年的GPT-3，参数量达到了1750亿，预训练数据量（语
料库）也由5GB提升到了45TB，数据增量相当庞大。随着参数量和语料
库指数级的扩容，ChatGPT类人工智能需要更充足的算力支持其处理数
据，同时需要投入更多高性能的算力芯片来处理千亿级别参数量。英伟达
的研究表示，GPT-3模型需要使用512颗V100显卡训练7个月时间，或者
使用1024颗A100芯片训练长达一个月的时间。
2012 年以来，人工智能训练任务中的算力增长（所需算力每3.5月
翻一倍）已经超越芯片产业长期存在摩尔定律（晶体管数量每18月翻一
倍）。AI模型需要越来越多的计算能力来管理越来越大的数据量，数据洪
流对端、边、云的冲击将推动网络、计算技术进入新一轮高速创新期，并
推动数据中心朝更高速数据传输标准发展，以强化数据中心基础设施的运
算、网络、储存及安全管理的处理效能，这将加速400Gbps和更高速度的
数据中心交换机的采用以及服务器产品的更新换代，相关的路由器、数据
存储、AI加速计算服务器产品也有望高速成长，催生对大尺寸、高层数、
高阶HDI以及高频高速PCB产品的强劲需求。
PCB行业
行业研究/点评报告
2023-03-25
行业指数与沪深300走势比较
分析师：胡杨
执业证书号：S0010521090001
邮箱：************
联系人：赵恒祯
执业证书号：S0010121080026
邮箱：***************
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图表 1 近期AIGC热点事件时间轴
资料来源：OPEN AI、微软、英伟达，华安证券研究所绘制
图表2 OpenAI GPT产品代际差异
模型推出时间参数量语料库
GPT-1 2018年6月  1.17亿5GB
GPT-2 2019年2月15亿40G
GPT-3 2020年5月1750亿45TB
ChatGPT 2022年11月- -
GPT-4 2023年3月- -
资料来源：OpenAI，华安证券研究所
随着参数量和语料库指数级的扩容，ChatGPT类人工智能需要更充足的算力支
持其处理数据，同时需要投入更多高性能的算力芯片来处理千亿级别参数量。英伟
达的研究表示，GPT-3模型需要使用512颗V100显卡训练7个月时间，或者使用
1024颗A100芯片训练长达一个月的时间。2012 年以来，人工智能训练任务中的
算力增长（所需算力每3.5月翻一倍）已经超越芯片产业长期存在摩尔定律（晶体
管数量每18月翻一倍）。
同时，以ChatGPT为代表的AI技术浪潮的到来，对产业链相关芯片，模组，
材料等环节均带来了海量的新需求。
二、普通服务器增长示微，云计算大厂AI服务器采购正当时
由于海内外云计算巨头资本开支下调等原因，全球服务器出货量自22H2开始
出现明显下降，预测机构纷纷对未来几年的服务器出货量预测进行下调，Global PC
and Server Industry Development Trends and Key Issues报告预测22年全球服务
器出货量1362万台，22-26复合增速为4.82%。
尽管普通服务器表现平淡，Trend Force测算22年配备通用GPU（GPGPU）的AI服务器占全球服务器出货量的1%，但随着Chat GPT等AIGC软件的出现，
AI服务器的增速将长期维持在10%左右，高于服务器整体4.82%的增长率。
图表3 全球服务器出货量（万台）图表4 全球AI服务器出货量
资料来源：Trend Force，华安证券研究所
资料来源：2023 Global PC and Server Industry Development
Trends and Key Issues，华安证券研究所
TrendForce还发现，北美四大CSP（即谷歌、AWS、Meta和微软）合计占据
了2022年年度AI服务器采购量的66.2%。近年来，国内制造业的本地化和关键技
术的自给自足势头不断增强，因此人工智能技术基础设施的建设也在加速。在国内
运营商中，字节跳动是2022年AI服务器采购的领导者。其在全球年度采购量的份
额达到6.2%。紧随字节跳动之后的是腾讯、阿里巴巴和百度，分别占2.3%、1.5%
和1.5%左右。
图表 5 22年海内外互联网巨头AI服务器采购量
资料来源： Trend Force，华安证券研究所
三、PCB行业或将直接受益于AI服务器采购浪潮
PCB在服务器中占有较高的价值量，并且随着PCIe总线技术的升级，相应PCB
板的价值量也有明显提升。就使用部位而言，主板、背板、电源板及网卡均有运用，
但由于电源板、背板、网卡面积都很小，基本只采用FR4材料，对应价值量较主板
偏低。
图表
6服务器中的PCB 应用 图表7  服务器中PCB 板主要类型
资料来源：广和科技招股书，华安证券研究所
资料来源：华安证券研究所绘制
根据Prismark 的预测，服务器作为PCB 下游最重要的应用领域之一，21年价值
量将占到下游的9.7%，但随着数据中心建设及AI 服务器的加速应用，26年价值量将到达125.74亿美金，21-26复合增速10%，位列PCB 下游增速第一的位置。
随着总线技术的升级以及AI 服务器的渗透，服务器对CCL 及PCB 层数有着更高的要求。在高频高速领域，对PCB 板有以下三个高要求：
1）低介电常数（εr ）：在高频的运算过程中，PCB 表面会积累大量电荷，形成一个大电容，频率越高，电荷积累越多，造成信号传输的延迟与损失。因此下一代CPU 的出现需要PCB 有更低的介电常数。
2）低散逸因子（Df ）：也就是电容的无用功率与有用功率的比值，PCB 的散逸
图表8 26年服务器PCB 价值量占比
资料来源：Prismark ，华安证券研究所
资料来源： Prismark ，华安证券研究所
因子越低，相同条件下传输损耗越低。
3）低粗糙度（Ra）：高频数据传输会产生趋肤效应，不平整的表面会造成能量
聚集同时带来能量损失。
PCI Express 4.0标准下(16GHz)的电信号最大距离传输距离为15英寸，损耗预
算为10.5dB/in，PCI Express 5.0最大距离为11英寸，损耗预算为14dB/in。如果
CCL 材料不变化，则必须通过缩短传输距离来保证达到规定损耗预算。但是，主板
尺寸过小，会导致元器件之间密度过高，加工难度急剧升高。因此，PCIe标准的提
升对高频高速CCL的需求更加强烈。
图表10 不同服务器平台PCB代际差异
服务器平台Whitley Eagle Stream Birch Stream
PCB层数12-14 14-16 18
CCL材料M4 M6 更高
平均尺寸1500*600mm 1500*600mm 1500*600mm
单价/台2700-3600 5400-6300 更高
资料来源：华安证券研究所测算
AI服务器较普通服务器的数据传输速度和效率有着更高的要求。其层数由20-28
层不等，覆铜板材料为传统FR-4和M6-M8材料混压而成，根据我们的测算，AI服务
器的PCB的价值量为普通服务器的三倍左右。
图表 11 Open AI公司AI服务器PCB方案
方案层数材料
1.低成本方案20层M6+FR-4高TG（CTE很低）
2.中成本方案24层M7+FR-4高TG（CTE很低）
进行混压
3.高成本方案最高28层（跟交换机层
数类似）
M8材料
资料来源：调研纪要，华安证券研究所
四、建议关注服务器板占比较高的PCB及CCL公司
AIGC应用升级提升了了市场对算力硬件需求量增加的预期，在AI服务器板出货服务器
量并没有显著增长的炒作前期，建议关注服务器板占比较高的PCB及CCL公司。
图表12 重点PCB、CCL公司下游产品占比测算*
公司（无
线）
服务器及存储（有线）
计算机及网
络设备
手机消费电子汽车电子
工控、医
疗、安防
其他总计
鹏鼎控股5% 15% 65% 12% 3% 100% 东山精密2% 6% 48% 32% 2% 10% 100% 深南电路30% 39% 10% 6% 11% 4% 100% 沪电股份15% 50% 25% 7% 3% 100%

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