炒股的时候，看看金麒麟的分析师报告。本报告权威、专业、及时、全面，帮助您把握潜在的专题机会。 资料来源：东州证券
多哥证券表示，2026年将是国内算力和人工智能终端真正产生共鸣的时期。云方面，GPU和AI ASIC国内产能释放，光铜互连和电源架构升级带动性能提升，长鑫存储和先进工艺扩产利好产业链。设备侧，AI眼镜等新终端迎来创新元年，混合架构和架构优化让场景落地变得更加容易。同时，3D DRAM作为主存储容量的增加将在很多领域发挥作用。高端PCB材料和芯片电源需求将增加，使得半导体及硬件产业链进入新的繁荣周期。
投资点
云算力：迎国内算力产业链上下游共振，推动业绩增长。 2026年，国内算力芯片龙头有望进入性能实现期，我们看好国产GPU将受益于先进工艺扩产带来的产能释放。考虑到国内计算机芯片厂商争夺市场份额和产能资源，我们看好AIASIC服务商在供应链中的重要作用。同时，国内算力进入超级节点时代后，不仅考验GPU厂商单卡实力，也考验Switch芯片的国产化水平。国家和国际政府可能对这个问题有一定的控制权是链接。
端侧算力：端云混合赋能AI场景，端侧SoC将持续受益于AI创新浪潮。端侧AI是基于云的端云混合架构驱动场景的基础。国外大型车型有望引领AIoT应用，惠及眼镜、汽车、机器人三大场景。从投资角度来看，26H1消费类企业普遍可能会受到存储价格上涨的拖累，但综合消费周期、AI创新等多重因素，看好可穿戴AIoT等新品发布带来的产业链机会，等待26H2。同时，我们认为2026年预计将是NPU登陆的元年。
3DDRAM：端侧AI存储进入26年，量产元年，行业趋势逐渐确立。内存需求将猛增，因为2026 年人工智能硬件部署，低成本、高带宽 3DDRAM 的数量预计将在许多领域增加。我们认为，大规模本地模型在机器人/AIOT/汽车等领域的落地，离不开支持3DDRAM存储，这是每个终端应用从“人性化”到“人性化”的关键硬件创新。磁带版本的多NPU也为3DDRAM提供了丰富的适配场景。此外，手机、云推理等场景将逐步引入，将成为26H2财年和2017财年的主要场景，应用领域将不断扩大。
端侧AI模型：架构优化克服物理瓶颈，利益共享决定生态格局。展望2026年，云模型将继续通过数据质量和训练后优化来提高复杂的规划能力。客户端继承c通过蒸馏提取云模型的能力，并利用注意力降维、MTP等结构优化叠加技能模块化和片上存储系统，提高执行成功率和延迟性能。 Agent路线允许API和GUI共存。 “关于生态模式：如果设备制造商控制操作系统并照顾系统级输入。超级APP在应用程序内创建代理闭环并选择性地开放接口。第三方模型制造商使用共享机制以方便协作。”
AI终端：2026年是AI终端创新元年，Meta、Apple、Google、OpenAI纷纷推出新设备、新产品。 AI终端最常见的形态是眼镜，但也有AIpin、拍照耳机等新形态。新设备型号的加速迭代和应用场景的发展可能会导致新设备的出现。主要制造商创新周期中的下一代流行设备。新终端的产生，离不开重要部件的更新。我们建议重点关注SOC、电池、散热、通信和光学等方向。
长信链：长信存储有望推动充分扩产，长信链将直接受益。长鑫重点研发的3D技术CBA有望为持续扩产提供动力。通过这种新的方式，它将缩小与三星和海力士的代沟，确保生产水平的扩大，其产业链上的公司将充分受益。除了受益于长兴设备板块的充分扩产外，一些优质企业的渗透率也将快速提升，成为Davis Double Click的排头兵。一些代工企业、封装企业和测试厂g公司将满足长鑫的代工需求。
晶圆代工厂：先进逻辑生产的扩张预计将翻倍，支撑晶圆代工厂的繁荣。目前，先进内部工艺，特别是7纳米或更小的工艺，供应严重短缺。考虑到美国和日本潜在的供应削减压力，以及国内对先进逻辑芯片的强劲需求，预计从 2026 年起确保供应的产量增长将非常慷慨。预计中芯国际和华力集团将继续扩大先进工艺的生产。此外，永芯、ICRD等更多公司计划增加14nm产量。
PCB：鲁宾开创高端AIPCB材料新时代，M9、Q-Cross让PCB价值暴涨。 SerAI显示器对高速和低介电性能的信号完整性要求不断提高，迫使PCB材料经历全面的升级周期。具有超低 Df/Dk 性能凭借出色的性能和卓越的可靠性，M9CCL正在成为AI服务器和高速通信系统的重要板卡。这有望推动PCB及高端材料价值快速增长，成为PCB产业链进入新景气周期的主要推动力。
光铜互连：连续放大迭代导致光铜双峰谐振。商用 GPU 预计将在 2026 年继续增长，CSPASIC 进入大规模采用的关键一年。数据中心的扩容将导致超级节点的爆发，而铜缆的短距离和低功耗将使其成为机柜内互连的最佳解决方案。扩容将带动集群不断扩容，光模块与GPU的比例将暴涨，1.6T的体积将凸显光芯片的差距。一根铜缆与双光路的共鸣与互连需求n 的数量和价格都在增加。重点是光学芯片和高端铜缆路径。
服务器电源：数据中心的功率密度正在飙升，高压直流电源框架构成了中央骨干网。人工智能数据中心功率密度的快速增加使高压直流电源架构成为核心。一次电源为800V高压直流输电奠定基础，二次电源承担一次电压。通过转换，三级电源精确定制电源需求。芯片嵌入和全链路升级提供了额外的空间。另外，随着服务器电源技术的升级，PCB的体积和价格增加，AI服务器的功率密度不断提高，电源PCB需要升级到高端技术，如更粗的铜线、集成模块、先进的散热、单板价值大幅提升。以下为报告全文。
1、云算力：迎国内算力产业链上下游共振，推动业绩增长。
算力产业链的自主化进程正在加速，我们看好国内算力性能的解放。近年来，中芯国际不断推进先进工艺产能扩张，市场开拓取得良好进展。总体来看，国产先进制造工艺的不断扩张以及重叠产业链自主可控进程的加速，将极大增强国内算力产业的供给保障能力。随着AI推理和训练需求不断增加，国内算力厂商有望充分利用并公开业绩。
与此同时，算力产业链已形成pion催生产业新趋势，“运力”成为国内算力“追赶”国外领先者的重要环节。该行业正在从机柜之间的横向扩展网络转向机柜之间的横向扩展网络（例如 NVLink、UALink、PCIe），以利用更短的传输距离来实现更高的带宽和更低的延迟，从而提高整体性能。 2025年下半年是国内超级节点解决方案逐渐开始引起公众关注的阶段。互联网厂商、交换机厂商、GPU厂商等纷纷推出优秀产品。我们对国家解决方案未来的繁荣持乐观态度。同时，以华为、曙光为代表的综合自研路径也推出了非常成功的解决方案。另一方面，我们看好第三方交换芯片厂商与各大互联网公司客户对接，共同开发开发终端解决方案。随着国家算力逐步进入增长期，国家超级节点产业链有望提供更可靠的增长机会。 2．端侧算力：端云混合驱动AI场景，端侧SoC将持续受益于AI创新浪潮。
2026年，端侧AI将正式接管云端AI，推动端云混合架构场景成为技术基础设施的核心范式。它的到来具有三重必要性：技术演进、硬件支撑和场景需求。纯云架构中的带宽成本、时延瓶颈、隐私安全问题日益凸显。大规模模型的全局决策能力和轻量级模型在设备中的实时处理能力天然是互补的。通过“云训练、端端利用、边端融合”的协同模式“去互补”，可以解决算力分配与隐私安全之间的矛盾。设备侧芯片采用NPU加速技术等，让大型、轻型模型能够在设备上流畅运行。2026年，智能汽车、人工智能眼镜、机器人等设备将成为第一大运营商，为架构落地奠定坚实的基础。具体来说，智能汽车自动驾驶的实时需求感知将与云端长期决策相结合，AI眼镜将实现人机交互的完整端云混合架构不仅是技术升级的必然结果，也是人工智能从实验室向大规模环境转变的关键支撑。商业用途。
海外终端侧AI已进入规模部署阶段，建议关注海外连锁SoC相关厂商。 Amlogic继续加深对谷歌智能家居生态系统的控制。该公司正在与谷歌合作开发智能扬声器和视频门铃。贝尔推出了一系列兼容大型Gemini机型的新产品，包括室内和室外摄像头，助推谷歌智能家居全面升级到融合全尺寸机型功能的下一代产品。总体来看，随着海外连锁终端AI需求的确定性不断增强，SoC厂商有望在新一代大轻量化终端上实现结构性突破。
设备侧的模型更新将硬件架构演进为专用协处理器。我们建议关注瑞芯微（Rockchip），它是独立 NPU 架构的领导者。从行业趋势来看，一方面，模型推理部分从云端迁移到设备端，产生本地计算、带宽和存储需求。另一方面，设备端设备对功耗、成本和空间更加敏感，使得通用CPU/GPU难以实时平衡功耗效率、并行性和性能。因此，像瑞芯微这样的制造商正在为终端游戏人工智能提供创新的协处理器解决方案，从而引领潮流。边缘算力协处理器系列芯片融合了大规模算力NPU和高带宽嵌入式DRAM，可以更好地满足端模型部署的算力、存储能力和传输能力的动态平衡需求。 Rockchip推出RK182X系列专用协处理器，可实现3B-7BLLM的推理需求，广泛应用于车辆座舱、智能家居、会议终端、教育设备、机器人、机顶盒等场景盒和边缘网关。我们看好瑞芯微独立NPU产品在性能、生态和产品组合上具有明显优势。
3、3DDRAM：AI存储终局第26年，是量产元年，行业趋势逐步确立。
3DDRAM相关产品已经上市25年，研发路径清晰，商业化正在推进。 Rockchip在2025年7月的开发者大会上推出了两款面向端侧AI的NPU。（1）RK1820：集成2.5GB DDR，兼容型号3B。 （2）RK1828：内置5GBDDR，支持7B型号，均采用3DDRAM架构。凭借3DDRAM的高带宽、低成本和可扩展性特点，主控芯片可支持语音识别、视频分析、长上下文交互等场景应用，适用于安防、机器人、车辆、消费电子、办公、教育、家庭和工业等终端场景。2026年，由于AI硬件的实现，内存需求将猛增，而高带宽、低成本3DDRAM的数量预计将在许多领域增加。未来，随着比率刻蚀、光刻技术和电容器结构的改进，2DDRAM升级将逐渐放缓，3DDRAM架构创新将变得越来越重要。机器人/AIOT/汽车等领域大规模局部模型的部署离不开3DDRAM存储的支持。这是一项重大的硬件创新，针对每个最终应用，从“易于使用”到“用户友好”。
高通、小米、荣耀、OPPO、大型PC制造商、大型汽车制造商或中国大陆仍在博弈。国内方面，预计2026年将有多个NPU产品发布、立项和备案。国内手机厂商光宇新辰和国际主要SoC厂商均认为“NPU方案+定制存储”是最好的设备端AI的答案。兆易创新和其他公司正在与SoC合作伙伴密切合作，许多项目正在进行中。移动/云推理等场景将是26H2和2027年的重点场景，应用领域不断扩大。
4、端侧AI模型：架构优化克服物理瓶颈，利益分配决定生态格局
豆宝手机助手推出后凸显的一个核心瓶颈是系统级调用触及应用的语音界面和AI行为风险管理问题。同时，也存在执行速度慢等体验问题。此后，终端厂、模型厂、互联网平台加速了相关产品的迭代。我从技术架构的角度展望2026年：
➢云模型提高了复杂规划能力的极限。数据质量的持续优化和列车的后续成熟计算系统将进一步提高复杂的多步规划和推理能力的极限。
Ø客户端模型实现智能压缩。我们通过蒸馏继承云模型的能力，利用量化、注意力复杂度降低、MTP等结构优化技术对片上存储系统进行技能模块化和工程化设计，不断提升客户端执行成功率、交互延迟等核心体验指标。
➢Agent技术路径：API优先，GUI优先。其中，API路线在合规性、稳定性和执行成功率方面具有显着的销售意义，其采用速度取决于利益分享机制的可行性和成熟度。另一方面，GUI路由作为一种通用的技术手段，随着时间的推移会适应长尾应用和复杂的异构环境。
从生态结构角度看，产业竞争与合作共存并发展。设备制造商依靠操作系统控制逐步接管系统级代理登录和关键编程权限。超级应用通过在应用程序内创建代理闭环来增强用户刚性，并在此基础上选择性地向外界开放 API 接口。第三方模型制造商通过建立可审核、限制和分区的标准化访问系统，超越了绿色。促进合作和商业实施。
5、AI终端：2026年是AI终端创新元年，Meta、Apple、Google、OpenAI纷纷推出新设备、新产品。
2026年是AI终端创新元年。 2026年至2028年，国外主要厂商Meta、苹果、谷歌、OpenAI将同时推出新终端产品。 AI终端的形状以眼镜为代表。智能眼镜作为最接近人类面部特征的可穿戴设备，e 仍然被认为是硬件终端的理想形式。目前，各大厂商都在开发眼镜类产品。可以看到，不仅是眼镜的形态正在落地，AIpin、摄像耳机、桌面机器人等新的硬件形态也在落地。新设备型号的迭代加速和应用场景的开拓，可能会在各大厂商的创新周期中催生下一代热门设备的出现。新型端子的生产离不开主要部件。升级时建议重点关注SOC、电池、散热、通信、光学等方向。
6、长鑫链条：长鑫扩产确定性全面提升，DRAM产业链进入新的快速增长通道。
长鑫上市大大增加扩产确定性，仓储中长期进入新阶段长期生产扩张周期。随着长鑫存储持续进军资本市场，公司有望通过IPO融资和后续融资等投资工具显着增强资本实力，为DRAM领域的长期技术迭代和产能扩张提供坚实的资金保障。在当前内储加速更新换代、不断强化产业链自主可控战略的宏观背景下，具有稳定融资能力和可持续资本投入能力的大型制造商将成为产业现代化的主要载体。我们认为，在资本限制大幅放松后，未来几年长鑫的资本投资强度仍将保持较高水平。无论是产线建设节奏还是产能扩张水平都比较安全，扩张周期的可持续性和可见性都很好呃。
从复苏扩张到大规模生产，再到大规模生产，多年来，供应链繁荣度系统性地增强。从产业周期来看，DRAM是一个资本高度密集、规模效率较高的产业。从单个工艺节点成功进行大批量生产通常需要数年的资本投资和工艺优化。长鑫目前正处于从追赶式扩张向规模化量产转型的关键时刻。融资渠道的开通将使公司同步加速技术升级和产能开发，逐步缩小与国际主要厂商在工艺成熟度和产品结构上的差距。我们认为，在政治支持、市场需求和金融环境的综合作用下，中长期来看，长兴将进入扩产通道的新阶段。其主要供应商将直接受益于生产线和工艺改进周期的持续投资，产业链繁荣度有望系统性提升。
CBA架构开启了DRAM 3D演进的新周期，全面提升器件价值。从技术路径来看，长鑫目前主攻的CBA架构被认为是DRAM向3D演进的关键技术路径之一。与传统的2DDRAM架构相比，CBA在晶体管结构和存储单元设计层面实现了根本性的重构。预计这将显着提高每晶圆存储密度，同时提高功耗和性能，并为后续具有更高堆栈数量的 3DDRAM 奠定工艺基础。随着工艺复杂性不断增加，CBA架构对光刻、蚀刻、薄膜沉积、计量和检测提出了更高的技术要求等，设备精度要求和工艺窗口也显着增加。
7.晶圆代工厂：先进逻辑生产的扩张预计将翻倍，支撑晶圆代工厂的繁荣。
由于严峻的供需约束和保障供应的需要，内部先进逻辑即将开启新的中长期扩产周期。在全球半导体供应链重组、内部替代进程加速的背景下，先进内部逻辑供应过程保持长期紧平衡。产能差异在7纳米以下的尖端工艺节点上尤为明显。海外供应链不确定性增加，美国、日本等国限制先进制造技术和装备出口，国内核心系统可能受到干扰。TEM制造商和芯片设计公司继续更多地依赖当地先进代工厂的生产能力，并且更加注重供应安全。基于“首批供应保障”的战略考虑，我们希望2026年之后，国内先进逻辑产能进入显着且可持续的扩张周期，晶圆代工行业整体景气度保持在较高水平。
龙头引领先进产能释放，中芯南方、华力成为扩产主力。从具体扩产速度和规模来看，核心产能仍将由主要厂商首先释放。作为中国最大的先进工艺制造基地之一，中芯南方围绕N+2工艺节点（相当于7nm级别）扩大产能充满信心。与此同时，华力微电子持续加大先期投入14nm以下d工艺，进一步缓解国内先进逻辑供应紧张的局面。
产能扩张将分散到多个实体，加速国家先进逻辑制造能力的发展。除上述核心产能外，先进工艺产能的扩张也逐渐向二级企业和新进入者蔓延。永芯、ICRD等厂商正在规划或进行14nm工艺节点相关生产线的建设或扩建。随着国内先进逻辑需求的持续增长和政策环境的支持，预计将有更多制造企业参与先进工艺供应体系建设，共同构成国内先进逻辑制造产能“多点蓬勃”的格局。本轮扩产不仅将增强国家整体先进工艺供应能力，还将促进国产设备、材料、EDA、工艺系统协同成熟，进一步夯实产业链安全基础。
8、PCB：鲁宾为AIPCB开启高端材料新时代，M9、Q-Cross让PCB价值暴涨
更新柜式架构NVIDIA极大推动了PCB量价提升，ASIC紧随其后，26年将PCB市场规模提升至600亿元。目前的GB200/300NVL72机柜中，计算板（Biancaboard）采用22层HDI，交换板为26层通孔板，PCB材料采用高性能M8等级。自从进入下一代Rubin系列机箱以来，PCB设计和规格已经向前迈出了一大步。首先，RubinNVL144机柜增加了中板和CPX-CX9网卡模块，计算板和交换板也进行了大幅升级，价值大幅提升。单个PCB的e。此外，Rubin UltraNVL576 (Kyber) 外壳采用创新的正交背板解决方案，可取代铜布线并显着提高芯片密度。由于数据传输速率要求超过224Gbps，PCB材料必须升级为M9、PTFE等更高品质的超低损耗材料。同时，层数和工艺要求也非常大。 Kyber 外壳所需的四个正交背板与更高规格的计算机板相结合，使单个外壳中 PCB 的总价值增加了一倍。 ASIC方面，Google TPU、Amazon Trainium和MetaMTIA系列芯片将持续迭代，V7Ironwood、V8 Zebrafish/Sunfish和Trainium3等新产品将持续推动PCB基板向更高性能材料和更高层次结构升级，进一步打开AI PCB市场规模。
随着对AI算力的需求持续增长，PCB材料朝频率和速度更高、M9级CCL替代品方向迭代。这一过程正在加速，与主要商品的向上联系预计将导致数量和价格的上涨。随着新一代AI芯片架构的量产，PCB对信号传输效率和稳定性的要求显着提高。 M9材料以其低介电常数、低电序损耗等主要优势成为满足需求的重要材料，直接带动了石英布、HVLP4铜箔、碳氢树脂等上游材料需求的不断增长。
从材料细分来看，石英布是M9级覆铜板的核心补强基材。其介电性能和热稳定性远远优于传统的玻纤布。当前请注意，全球产能集中在少数人手中制造商和供应弹性有限。 HVLP4铜箔作为高频高速信号传输的核心材料，主要技术难点在于实现低表面粗糙度和高抗剥离性。长期以来，外国制造商处于垄断地位。日本仅有铜冠铜箔、聋人科技等少数企业实现了量产。碳氢树脂是M9级CCL绝缘层的重要组成部分，直接决定了覆铜板的高频传输性能。介电常数较低，约为2.5，15GHz频段介电损耗应≤0.001。技术壁垒极高。多板AI服务器层数从20层增加到40层甚至更多，板的厚度趋于变厚。一台设备三类原材料消耗明显高于传统设备终端服务器，进一步强化了行业供需的紧平衡状态，有力支撑了原材料价格。
2026年NVIDIA Rubin架构ASIC芯片的量产和迭代，结合224Gbps高速传输的需求，造就了强大的单元，保证了AIPCB对M9级材料的需求。石英布、HVLP4铜片等大宗材料技术壁垒较高，产能集中于全球，内部替代率较低，供需关系紧密平衡。 2026年上游材料开始库存，量价齐升，产业链必将迎来繁荣。
9、光铜互连：不断扩容，双光铜互连共振
AI算力集群大规模迭代升级持续进行。短距离、高密度互连依赖于 coper电缆提供了坚实的基础。大型、密集的人工智能集群正在推动对光模块的需求，我们对光铜缆的双谐振持乐观态度。同时，AI算力集群的芯片光模块比例持续提升，光模块需求持续上升。以Nvidia的RubinNVL144为例，其满配CPX，在三层网络中其芯片与光模块的比例预计将达到1:12。在MetaDSF架构中，18,432个MTIA的集群需要184,320个模块和800G光模块。但铜缆仍然是AI计算中心短距离、低时延互连的首选。 Google TPUV7 使用 3DTorus 拓扑，一个外壳中有 64 个。芯片内部通过80根铜线互连，铜线端口占比超过60%。 Amazon Trainium3 使用 AEC 铜缆完成背板和机架之间的连接。为了支持为了满足 144 个芯片的可扩展带宽要求，整个机箱需要 216 根 64 端口 PCIe AEC 铜缆。
2026年，AI算力产业将进入大爆发期。商用GPU需求持续上升，在算力池扩张的推动下，谷歌TPU、亚马逊Trainium3等CSPASIC芯片正式进入大规模采用阶段，互联网渠道带来特定机遇。在扩展方面，超级节点的爆炸式增长已成为主要趋势，显着增加了单个机柜内的芯片密度，并迅速增加了对短距离、低延迟箱内互连的需求。铜缆短距离传输损耗低、成本可控、可靠性高，是Google TPU3D、Amazon Trainium3、MetaMinerva等机柜服务器扩容场景的理想解决方案。高速铜缆的需求预计将继续增加。当谈到水平时整体可扩展性，算力池越来越大，光模块和GPU的比例不断增加。此外，1.6T光模块也进入大规模导入阶段。作为光模块核心部件的高端光芯片供应缺口日益凸显，已成为限制产能释放的主要瓶颈。
10、服务器电源：数据中心功率密度飞速增长，高压直流电源框架构成核心。
随着大规模AI模型训练和推理的规模不断增长，数据中心正在从“计算密集型”基础设施快速演变为“电力密集型”基础设施，机柜功率密度成为限制算力扩展的核心变量。目前AI机柜功率正从传统典型服务器时代的10~20kW快速提升至100kW以上，NVIDIA等各大厂商的路线图指出t 走向 300 至 600 kW 范围。在这个功率级别，以“交流配电+UPS+交直流变换、多级DC/DC”为核心的传统供电系统在电源效率损耗、铜线数量、系统复杂度和长期可靠性等方面已接近工程极限，成为限制AI数据中心大规模部署和成本优化的关键瓶颈。
在此背景下，NVIDIA在2025年10月OCP全球峰会上正式推出《下一代AI基础设施的800V HVDC架构》白皮书，系统提出了以800V高压直流（HVDC）为核心的下一代AI工厂电源架构重构路径。核心思想是在校园或机房内完成集中式AC/DC转换，通过将电源直接分配到机柜或机柜级板卡，传统供电路径的多级电源转换环节e显着降低，从而降低了系统损耗，减少了铜线数量，提高了功率密度，更好地适应GPU和各种加速卡功耗持续增加的趋势。虽然高压直流输电并不是彻底的替代品，但白皮书提供了清晰、逐步的实施路径。短期内将通过Sidecar PowerRack等解决方案与现有UPS架构共存，中期则逐步弱化甚至取消传统UPS，与储能系统配合，平滑AI负载的强烈波动特性。从长远来看，将会向新的供电形式转变：高压直流、模块化和先进的系统集成。总体而言，高压直流输电不是单点技术升级，而是以人工智能算力密度提升为核心的一系列电力系统重构，行业确定性和共识性较强。闲置形成。
同时，AI服务器功率密度的快速提升也对关键材料和元器件，尤其是功率PCB的升级提出了更高的要求。 PCB作为电子元器件的主要载体，广泛应用于电源开关模块、电源滤波、稳压、散热等。AI服务器的电源PCB与典型服务器相比，在材料、工艺、结构设计等方面都有显着变化。首先，在大电流场景下，PCB需要增加铜的厚度来增加容量、电流负载ad。铜箔和覆铜板在 PCB 成本结构中所占比例很高。铜厚的增加不仅直接增加了原材料成本，同时也增加了对轧制、钻孔、电镀等制造工艺的要求，从而显着提高单板价值。二、进一步完善功率密度方面，PCB集成功率模块技术的应用开始加速。该技术在相同功率输出条件下减少了半导体数量和开关损耗，为大功率、高频电源设计开辟了更多空间。最后，在高电压力密度约束下，散热成为PCB设计中的一个重要变量。提高残铜比例，增加散热孔及孔内铜厚，引入铜块、陶瓷等高导热材料，结合更合理的布线和热设计，将不断提高散热和热点控制能力。总体而言，功率PCB正在从“成本型元件”转变为“技术与价值并重”的关键环节。
综合判断，我们认为AI数据中心功率密度的快速提升将有助于HVDC电力架构成为中长期可靠的主流，电力系统、电力电子和高端PCB的结构性增长将持续发生。在此背景下，升级服务器电源技术、提高服务器PCB数量和价格的逻辑就很明确了。
本文来源：东州证券
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