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作者:張淵菘/工研院

一、AI新時代，推動AI 伺服器強勁需求

生成式人工智慧(Generative AI or GenAI or GAI) 正在成為全球科技領域的領導者。GAI這一系統能夠根據給定提示，生成圖、文、影、音等多媒體內容，在2022年11月ChatGPT推出後更是引起廣泛關注，開啟了全球AI產業進入大規模商業化的新階段。正如NVIDIA執行長黃仁勳所形容，AI產業已然進入了一個類似於iPhone的世代。

二、臺灣伺服器PCB市場發展概況

在全球消費市場需求受制於國際衝突及高通膨等多重不確定性因素的影響下，臺灣PCB市場於2023年面臨了明顯的衰退。2023年臺灣PCB產業產值規模預估約為7,783億新臺幣，較前年度下滑15.8%。此衰退不僅影響了多層板、軟板、HDI與載板等主要PCB產品的整體表現，同時也在通訊、電腦、半導體及消費性等應用市場中造成全方位的下滑，僅汽車應用受到國際車市復甦以及電動車快速成長的帶動，是唯一正成長的項目。

三、AI應用驅動PCB技術演進

(一)AI伺服器PCB硬體分析

從目前AI伺服器市場主流機種 NVIDIA DGX A100硬體來看，大致可拆分為CPU模組、GPU模組、記憶體、硬碟與其他零組件。GPU模組是其核心零組件，約佔80%的整機PCB成本，包括8顆GPU晶片與6顆NVSwitch晶片(用於支援GPU對CPU、GPU對GPU之間的連接)，採用ABF載板封裝。此外還有8張GPU加速卡，以高階HDI製作；1張GPU主板，以HLC(High Layer Count高層次板，屬高階多層板產品)製作。而考慮在GPU模組內部相互之間的高速傳輸要求下，主板所選用的銅箔基板規格也由泛用型的Low loss提升至高階高頻高速的Ultra low loss等級。

(二)算力需求與先進封裝 提升ABF載板需求

隨著AI應用對算力的需求不斷增加，CPU/GPU所使用的單顆Die(裸晶)尺寸設計已超過微影設備能處理的極限(reticle limit)，為了突破先進製程的限制，提高電晶體密度和運算能力，先進封裝技術已成為後摩爾時代的重要科技趨勢之一。為因應此挑戰，2.5D/3D、Chiplet(小晶片)等異質整合封裝技術應運而生，可以把來自不同製程節點與不同屬性的晶片整合成單一顆晶片。

(三)高頻高速PCB製程技術發展

為了處理龐大的數據流量，AI伺服器對資料傳輸速率和頻寬有極高需求，同時在高速傳輸的過程中，也須確保訊號的準確性與穩定性，這主導了高頻高速PCB的技術發展趨勢。

(四)高頻高速銅箔基板發展

常用的高頻高速銅箔基板包括了FR-4(玻璃纖維板)、Ceramic Substrate(陶瓷基板)與氟系材料PTFE(Polytetrafluoroethylene，聚四氟乙烯，或稱Teflon鐵氟龍)。依Df(耗散係數，數值越小表示該材料對訊號傳輸的損失越少)可再細分very low loss、ultra low loss、super low loss等不同材料等級。Very low loss材料，其Df範圍為0.004~0.005，是目前應用最廣泛的高頻高速材料，如在100G網通設備、伺服器等產品中；Df在0.004以下可視為高階的高頻高速材料，如在400G/800G網通設備、AI伺服器等產品。

四、結論

生成式人工智慧（Generative AI或GenAI或GAI）正引領全球科技領域，特別是ChatGPT的推出，帶動AI產業進入新的發展篇章，加速實現商業化應用。這股潮流不僅推動了AI伺服器市場的強勁需求，也促使全球各雲端服務業者擴大其AI伺服器業務。未來，AI伺服器市場預計將以每年22%的年複合成長率迅速擴展，加上本身高價值的產品單價，已對整體伺服器市場產值增長產生明顯影響。