2025年胜宏科技研究报告立AI PCB浪潮之巅，多维优势加速成长

1、内资 PCB 领军者，AI 引领业绩步入加速释放期

1.1 深耕 HDI、高多层等产品，全球客户深度合作

胜宏科技于 2006 年成立，2015 年上市于深交所。公司专长于 HDI、高多层等 PCB 产品 研发生产，产品广泛应用于人工智能、数据中心、智能汽车、5G 基建、航空航天、医疗 仪器、工业互联等诸多领域，已覆盖英伟达、特斯拉、AMD、英特尔、亚马逊、微软、 谷歌等诸多海内外知名终端客户。

股权架构较为集中。公司前十大股东共计持有公司 45.71%的股份，股权架构较为集中。公 司董事长陈涛先生通过持有深圳胜华欣业 90%的股份以及间接持有胜宏科技（香港）70%的 股份，共计持有公司 27.42%的股份，为公司实际控制人。 管理层产业背景丰富，新 CTO 上任引领研发迈上新台阶。公司董事长陈涛先生深耕 PCB 行 业多年，具备前瞻视野，善于把握行业前沿发展动态积极投入研发。2024 年 8 月 2 日公司 发布公告，聘任美国 Victor J. Taveras 先生为公司 CTO，全面负责技术研发工作。Victor J. Taveras 先生具有 PCB 行业资深背景，对材料原理和技术拥有深厚造诣，尤其擅长高频高速 材料评估、电镀药水管控、对准度管控等，深谙高可靠性、高多层板和高阶 HDI 产品的技术 研发和工艺管控，在交换机、服务器、光通信等应用领域享有盛誉。Victor J. Taveras 先生的 加入将助力公司培养更优秀的研发技术团队，对于公司未来发展具有重要意义。

1.2 AI 产品全面扩产，海外布局抢占先机

（1）收购 MFS 布局软板业务，产品矩阵持续完善

2023 年 12 月 1 日胜宏科技发布公告，公司已完成对 Pole Star Limited（（简称（“PSL”）100% 股权收购。PSL 子公司 MFS 是 PCB 领域的创新先锋，已为来自不同细分市场多家全球知 名跨国公司提供产品服务。MFS 产品线包括软板、硬板和刚挠结合板，下游覆盖汽车、 医疗、消费电子、工业、移动及航空航天等诸多领域。 胜宏科技在多层板和 HDI 等刚性 PCB 产品领域具备强大的市场竞争力，PSL 则主打柔性 电路板，与公司现有产品线形成互补，助力公司实现软硬兼备的完善产品矩阵。PSL 在 工业、汽车和医疗等下游领域具有稳定高壁垒的客户资源。通过收购 PSL，胜宏科技可以进一步拓展高质量客户群。此外，PSL 在马来西亚具有成熟产线，可助力推动公司全 球化战略，实现海外产能布局。 2024 年，胜宏科技对 MFS 集团进行全方位赋能。采购端，共享供应链资源，切实降低 采购成本；财务端，依托公司资金优势，有效降负债减费用；客户端，拉通公司客户资 源，实现客户群全面升级。2024H1 MFS集团营收同比增长13%，净利润同比增长104%， 其中 Q2 收入创历史新高。

（2）收购 APCB 泰国工厂加速海外产能释放

胜宏科技 2024 年 8 月 9 日发布公告，公司拟通过全资子公司（“新加坡胜宏”及（“PSL”以现 金形式收购 APCB 泰国子公司（（以下简称 APCB）100%股份，收购总价不超过 2.79 亿元人民 币，最终交易金额根据交易文件的约定确定。本次交易交割完成后，公司计划通过新加坡胜 宏和 PSL 共同向 APCB 注入 5 亿元人民币的资金，用于支持 APCB 的生产经营。 APCB 在泰国拥有成熟的生产体系、业务资质和人才团队，第一大客户为全球知名的节能整 体解决方案领导厂商。APCB 主要产品多层线路板亦为胜宏科技擅长的产品领域，收购后公 司可快速对 APCB 进行整合，APCB 将成为公司在泰国的生产基地，以及海外业务拓展的桥头 堡，有利于快速满足客户的海外交付需求，打造全球化供应能力。同时泰国生产基地的形成， 亦将有力带动胜宏科技国内工厂订单需求的增长。 本次收购是符合公司发展战略以及满足客户需求的关键举措，将为公司未来的业务扩张提供 强有力的推动。由于工艺技术及生产装备的升级迭代节奏有待提升，APCB 近年来呈财务亏 损状态。在整合完毕后，通过胜宏科技的赋能，APCB 的订单量和产能利用率预计将迅速增 长，同时财务成本和生产成本有望显著降低，经营业绩和盈利能力有望快速改善。

（3）定增加码泰国及越南工厂建设，抢占全球 AI 先机

2024 年 11 月 8 日公司发布公告，公司拟向特定对象（不超过 35 名）发行 A 股股票预案， 拟募集资金总额不超过 19.8 亿元，扣除发行费用后的募集资金净额拟投资于以下项目： （1）越南胜宏人工智能 HDI 项目预计总投资 18.15 亿元，拟使用募集资金 9.0 亿元，建设 期 3 年，第三年开始分步投产，至第五年全部达产。本项目的实施主体为全资子公司越南胜 宏，地点位于越南北宁省，拟建设生产人工智能用高阶 HDI 产品，计划年产能 15 万平方米。 （2）泰国高多层印制线路板项目预计总投资 14.02 亿元，拟使用募集资金 5 亿元，建设期 2 年，第三年全部达产。本项目的实施主体为全资子公司 APCB Electronics （（Thailand） Co., Ltd.，地点位于泰国大城府，拟建设生产服务器、交换机、消费电子等领域用高多层 PCB 产 品，计划年产能 150 万平方米。 （3）补充流动资金及银行贷款 5.8 亿元。

项目建设的必要性：

全球化战略释放增长驱动力，公司需进一步深化布局

近年来，全球化成为公司的核心发展战略之一，也是当下实现新的跨越式发展的必要举措。 公司越南项目聚焦高速成长的人工智能赛道，拟投资业内领先的先进制程装备，生产人工智 能 AI 服务器及终端、GPU 芯片、高频高速传输等应用领域的高阶 HDI 产品。泰国项目主要 布局多层板，目标应用领域包括服务器、交换机、汽车电子、消费电子等，满足客户对高端 多层板的海外交付要求。

客户高度重视公司海外布局及实施时间表

伴随胜宏科技国际竞争力的增强，客户等级显著提升，客户结构整体升级，成功进入英伟达、 AMD、英特尔、特斯拉、微软、博世、亚马逊、谷歌、台达等国际知名企业的供应链，构成 了公司最核心的客户群。随着合作广度和深度不断增强，国际客户纷纷要求公司参与其全球 供应网络，建立全球化交付配套能力，以满足其在国际市场的订单需求；且客户对公司建立 海外布局的时间要求非常迫切，高度重视实施时间表。若未能按期建立全球化配套能力，则 公司将面临错失业务机会的风险，不利于长期发展。

高端 PCB 产品需求旺盛，推动先进技术与设备升级

随着人工智能技术和应用的快速发展，未来五年 AI 系统、服务器、存储、网络设备等是 PCB 需求增长的主要动能。随着 AI 服务器的升级，GPU 主板也将由高多层板逐步升级为 HDI， 因此 HDI 有望是未来 5 年增速最快的 PCB 产品，特别是 4 阶以上的高阶 HDI 产品需求增速 快。随着服务器平台的升级，服务器 PCB 持续向更高层板发展，对技术和装备的升级提出要 求。针对高速增长的高阶 HDI 和高多层板和等高端产品需求，公司需着力布局先进技术和装 备，以满足核心战略客户的要求。

1.3 AI 引领营收利润步入加速释放期

2024 年三季度业绩高增，AI 带动新成长周期开启。公司近年来业绩稳步增长，2024Q1-Q3 公司实现营收 76.98 亿元，同比+34.0%，实现归母净利润 7.65 亿元，同比+30.54%，实现 扣非归母净利润 7.78 亿元，同比+33.2%，其中 Q3 单季度实现扣非归母净利润 3.16 亿元， 创下单季度历史新高。我们预计伴随 AI 服务器等相关产品放量，公司营收及利润有望持续 高增。

AI 有望驱动公司利润率持续上行，期间费用率维持稳定。公司 2024Q1-Q3 实现毛利率 21.55%，实现净利率 9.93%；其中 2024Q3 实现毛利率 23.17%，实现净利率 10.75%。根 据公司公开调研纪要，2022 年以前消费、通信和电脑为公司三大主要下游市场，2023 年汽 车电子业务已跃升至前三大下游应用之一，同时消费类应用在整体业务中的占比显著下降。 目前，服务器和汽车电子业务的增长速度最快，预计未来服务器相关市场将进入公司前三大 应用领域。我们预计未来伴随 AI 等高价值量产品放量，公司利润率有望持续上行。2020 年 至 2024Q1-Q3 公司三项费用率合计分别为 8.3%、6.3%、4.3%、6.0%和 6.3%，费用管控 出色。

聚焦市场潜力发展方向，前瞻研发布局多点开花。自 2020 年至 2024 年前三季度，公司研发 费用分别为 2.21 亿元、2.97 亿元、2.87 亿元、3.48 亿元和 3.29 亿元。根据公告，公司针对 AI 算力、AI 服务器产品下一代传输 PCIe 6.0 协议与芯片 Oak stream 平台技术；800G/1.6T 光传输在光模块与交换机上单通道 112G & 224G 的传输技术；下一代 6G 通讯技术；L3/L4 等级自动驾驶技术等多个高端领域所需技术进行研发与攻关，并顺利落地到产品应用。公司 研发战略紧盯（“CPU、GPU”的技术发展路线，当前市场热度较高的 AI 服务器、算力卡、AIPC、 存储产品和电动汽车 EV 等，均为公司研发资源聚焦的产品。凭借多年的前瞻研发合作布局， 公司已与英伟达、Tesla 等全球知名客户合作多年，并已在诸多产品中占据较高份额，我们看 好公司未来产品竞争力以及与客户研发绑定的持续加强。 同时，公司注重工艺能力的提升与优化，针对 AI 服务器、AI 算力、光传输交换机等产品持 续进行技术能力改造，完成对高多层精密 HDI 5.0mm 和高多层 PCB 8.0 mm 厚板的设备优 化与改造，大孔径盲孔填孔能力与超薄芯板能力建制，为下一代 AI 服务器、算力、通讯产品 的研发打下坚实基础。我们预计伴随公司产品技术的不断突破以及工艺能力持续优化提升， 公司高端产品良率有望持续提升，从而推动利润弹性的进一步释放。

2、AI HDI 浪潮已至，胜宏科技核心受益

2.1 全球算力需求高增，AI 硬件方案加速迭代

AI 服务器需求旺盛，北美四大 CSP 资本开支上行。从 AI 服务器出货量来看，2023 年高阶 AI 服务器出货 19.96 万台，一般 AI 服务器出货 46.98 万台。2024 年高阶 AI 服务器预期出 货 54.3 万台，较 2023 年成长 172%；2024 年一般 AI 服务器预期出货 72.5 万台，较 2023 年成长 54.2%。根据 Trendforce，2024 年 AI 服务器占整体服务器出货的比重预估将达 12.2%， 较 2023 年提升约 3.4 个百分点；从产值看，预估 2024 年 AI 服务器产值将达 1,870 亿美元， 同比+69%，产值占整体服务器高达 65%。从需求方来看，2023 年前五大业者出货占总体比 重达 85.1%，2024 年前五大业者占比则降至 77%，前四大仍为以代工厂直接销售（ODMdirect）为服务器主要采构模式的大型 CSP 厂商。

CSP 持续加码资本开支，AI 投入持续上升。24Q3 四大 CSP（（谷歌、meta、亚马逊、微软） 资本开支（现金流量表口径）总和为 575 亿美元，同比增长 61%，环比增长 11%，自 23Q3 开始，云厂商资本开支逐季提升。谷歌 24Q3 资本支出约 130 亿美元，其中最大的组成部分 是对服务器的投资，其次是数据中心和网络设备，预计 Q4 资本支出将与 Q3 持平；meta24Q3 资本支出（包括融资租赁的本金支付）为 92 亿美元，主要系对服务器、数据中心和网络基础 设施的投资，预计 2024 年全年的资本支出将在 380-400 亿美元之间，下限较之前的 370- 400 亿美元有所增长，预计 2025 年的资本支出将大幅增长；亚马逊 24Q3 资本支出为 213 亿元，预计 2024 年的资本支出约为 750 亿美元，大部分支出用于支持对技术基础设施日益 增长的需求；微软 FY25Q1 包括融资租赁在内的资本支出为 200 亿美元，PP&E 支付的现金 为 149 亿美元，大约一半的云和 AI 相关支出继续用于长期资产，其余的云和 AI 支出主要用 于服务器（CPU 和 GPU）。

科技公司紧锣密鼓布局、升级迭代大模型训练，AI 算力芯片需求强劲。在加速计算和生成式 AI 的带动下，算力需求陡增，全球高科技公司纷纷涌入 AI 领域开展军备竞赛。根据 LessWrong， 预计 2024 年微软有 75 万-90 万块等效 H100，2025 年预计达到 250 万-310 万；谷歌有 100 万-150 万块等效 H100，2025 年预计达到 350 万-420 万；Meta 有 55 万-65 万块等效 H100， 2025 年预计达到 190 万-250 万；亚马逊有 25 万-40 万块等效 H100，2025 年预计达到 130 万-160 万；X AI 有 10 万块等效 H100，2025 年预计达到 55 万-100 万。

英伟达硬件加速迭代，预计 2025-2026 年将从 Blackwell 平台升级至 Rubin 平台。英伟 达同时拥有 GPU、CPU 和 DPU 的计算芯片和系统，通过 NVLink、NVSwitch 和 NVLink C2C 技术将 CPU、GPU 进行灵活连接组合形成统一的硬件架构，并与 CUDA 一起形成完整的软硬 件生态。目前英伟达已从 Hopper 平台迭代到 Blackwell 平台，预计 2025-2026 年将演进为 Rubin，演进周期缩短至一年。

ASIC 发展势头迅猛，2028 年市场规模有望达 429 亿美元。目前，训练阶段的训练集 群对加速计算芯片的需求已经提升到万卡数量级。随着 AI 模型训练要求的日益增长，向 10 万卡级别迈进已然在望。在推理阶段，因计算量与业务应用息息相关，单个推理集群 所需加速计算芯片数量通常低于训练集群，但推理集群的部署数量却极为可观，预计将 达到百万级，远多于训练集群的数量。AI 算力集群特别是推理集群对加速计算芯片的庞 大需求，将驱动 ASIC 快速成长。根据 Marvell，2023 年定制加速计算芯片市场规模为 66 亿美元，占加速芯片的 16%，预计到 2028 年定制加速计算芯片市场规模将达 429 亿美 元，占加速芯片的 25%，2023-2028 年 CAGR 为 45%。

国产算力建设周期开启。据 Omdia 发布的数据，字节跳动已成为中国境内英伟达人工智能芯 片的最大买家，甚至是英伟达在亚洲的最大客户。报告显示，微软在 2024 年订购的英伟达 Hopper 芯片总数达 48.5 万枚，超过了全球其他科技公司，而位列第二的则是订单量各约 23 万枚的字节跳动和腾讯公司。而根据 canalys，2024 年第三季度，中国大陆云基础设施服务 支出达到 102 亿美元，同比实现 11%的强劲增长，AI 是其中的重要驱动力。伴随国内云厂 商加大 AI 资本开支，国产算力供应链也将持续受益。

2.2 AI 硬件 PCB 量价跃升，GB200 HDI 用量大幅增长

AI 服务器价值量跃升。八卡架构服务器 PCB 的主要构成为 GPU 母板 UBB（Universal Base Board）、GPU 加速卡 OAM（Open Accelerator Module）、CPU 主板以及网卡、内存、电源等 产品。以 DGX H100 为例，其内部 PCB 价值量较高的 GPU 加速模块，包含一片 UBB 板，8 片 OAM 加速卡，其中 UBB 通常为高多层板，加速卡为 HDI PCB。 从材料端来看，AI 服务器升级对应 PCB 的材料持续升级，AI 产品的 CCL 价格对比 whitley 服务器的 CCL 单价提升了 2~2.5 倍。 从 PCB 层数来看，伴随 AI 服务器的 PCB 层数提升，其价值量也对应有显著提升。传统服务 器层数一般不超过 20 层，单价约为 800~2000 元；而 AI 服务器 PCB 层数通常在 20 层以上， 其单价超过 5000 元，较传统服务器 PCB 有成倍提升。 从制造工艺来看，AI 加速卡的 PCB 通常采用 4 阶及以上的 HDI 工艺，高阶 HDI 制造其工序 复杂生产难度大，伴随阶数提升价值量亦有显著增长。因此 AI 服务器将带动 PCB 的量价齐 升，尤其是伴随高速高密度互联需求崛起，高等级材料的高层高阶 HDI 需求有望持续增加， 对应价值量有望持续增长！

FY25Q3Blackwell 全面投产，Hopper 与 Blackwell 系列将在 FY25Q4 并行销售。英伟 达 FY25Q3 数据中心收入为 308 亿美元创记录，yoy+112%，qoq+17%，占比为 88%。H200 销售额环比大幅增长至数十亿美元，是公司历史上增长最快的产品。公司表示 Blackwell 已 全面投入生产，全面扩张后，预计 Blackwell 的利润率中值将达到 75%左右（mid-70%）， FY25Q3 向客户交付了 1.3 万个 GPU 样品，本季度交付的 Blackwell 数量超预期，预计将为 数十亿美元。 2025 年 GB200 NVL72 占比有望接近 80%。根据 TrendForce，2024 年 NVIDIA 高端 GPU 出货将主要围绕 Hopper 平台产品。其中，面向北美 CSPs、OEMs 会出货搭载 H100、H200 等机型，而针对中国客户则会以搭载 H20 的 AI 服务器作为主力产品。预计 2024Q3 开始 H200 大规模出货成为 NVIDIA 主流产品并持续至 2025 年。Blackwell 系列在 2024 年尚处于 前期出货阶段，进入 2025 年后，Blackwell 将成为出货主力，届时效能更高的 B200 及 GB200 Rack 将满足 CSPs、OEMs 对高端 AI 服务器的需求，预计 Blackwell GPU 芯片 2024Q4 仅少 量出货，2025Q1 后逐季放量，GB200 整柜式方案或将于 2025Q2 放量。在 NVIDIA 大力推 动下，预期 GB200 NVL72 将于 2025 年成为主要的采用方案，占比可望接近 80%。 GB200 服务器架构创新，其与 8 卡 AI 服务器架构区别在于其内部集成度再次提升，CPU 和 GPU 同时集成在一片 Compute Board 上，GPU 和 CPU 之间数据传输速率大幅提升。同时， GB200 服务器将负责实现各个 GPU 之间高速互联的 Switch 芯片独立出来形成 Switch Tray， 实现整个机柜间 GPU 互联能力的提升。

从 PCB 的角度来看，GB200 NVL72 的架构对比传统架构有较大升级，由此带动 HDI 需求全 面崛起！ 1）八卡架构服务器的 OAM 卡升级为 Compute Board，升级之后的 Compute Board 融合了 承载 GPU、CPU、内存以及其他关键器件的功能并实现各器件之间的互联互通，一方面 Compute Board 面积大幅增大以承接更多器件，另一方面层数、材料及功能复杂度全面提升 以匹配性能升级，对应高阶 HDI 量价齐升。根据 Semianalysis，Compute board PCB 采用了 M7 级别的低损耗材料以及 24 层 6 阶 HDI 的设计。 2）八卡架构中集成于 UBB 上的 NVLink switch 独立出来形成单独的 NVLinkSwitch 交换机， 对应 Switch Tray 的交换机 PCB 为全新增量。带动整体 HDI PCB 用量的大幅提升。根据 Semianalysis，由于 Switch Board 中信号速率较高，同时传输链路也比较长，其 PCB 同样采 用了 20 层 5 阶 HDI 的设计。 根据我们测算，GB200 NVL72 内部 PCB 总价值量约为 29265 美元，其中 Compute Board 价 值量约为 520 美元，Switch Board 价值量约为 788 美元。GB200 单 GPU PCB 价值量约为 406 美元，较 H100 单 GPU PCB 价值量提升 79.8%。GB200 单 GPU HDI 价值量约为 394 美元， 较 H100 单 GPU HDI 价值量提升 298.7%。

HDI 为英伟达互联硬件的明确技术路径。作为全球 AI 算力芯片龙头，英伟达从八卡架 构服务器开始加速卡方案始终采用 HDI，GB200 服务器内部 HDI 用量进一步大幅增长， 我们预计伴随 GB300 及下一代 Rubin 方案发布，其内部 HDI 规格及用量有望进一步升 级。此外，在 5090 显卡上，PCB 英伟达同样采用 HDI 设计。可以看到伴随 AI 芯片性能 的持续提升，HDI 方案将得到越来越广泛的采用。

2.3 高阶 HDI 性能优异，产业趋势明确

HDI PCB 是高密度互连（High Density Interconnect）印制电路板的简称，也称微孔板或积层 板。HDI 线路板的主要特征包括埋孔、盲孔的互联结构、多阶压合的制作工序以及更高密度 的线宽线距。

从定义上来看，HDI 板高密度的特征主要体现在孔、线路、焊盘密度、层间厚度等方面。从 微导孔的孔径来看，HDI 埋盲孔的孔径通常小于 150 um，而伴随电子终端集成度的日益提 升，HDI 的微导孔孔径也在日益缩小。从线宽线距的角度来看，通常 HDI 产品的线宽线距不 超过 76.2um；从焊盘密度的角度看，HDI 线路板对应的焊盘密度通常为每平方厘米大于 50个；最后从介质厚度的薄型化的角度来看，HDI 层间介质厚度向 80um 及以下的趋势发展， 并且对厚度均匀性要求越来越严格。

HDI 根据盲孔 PCB 层堆叠的次数可分为一阶、二阶、高阶、以及任意阶 HDI。一阶 HDI 通 常表述其层数结构为（“1+N+1”。N 代表内层板层数，内层板由芯板和铜箔压合而成；1 代表 在外层电路的第一层通过激光钻孔实现盲孔互联，也即一阶 HDI。同理，二阶 HDI 层数结构 为（“2+N+2”，是在一阶HDI的基础上，再增加一层盲孔层，8层二阶HDI也可表述为（“2+4+2” 的结构。通常阶数越高，线路的布线密度越高，电路板的功能越复杂。

HDI 对比高多层 PCB 有效降低 PCB 层数增加布线密度。HDI 以埋盲孔的形式实现灵活布 线，提高布线密度，对应降低 PCB 的必要层数和使用面积。从下图可知，18 层的高多层通孔 板可以通过 10 层 1 阶的埋盲孔 HDI 实现，对应 18 层通孔板的布线密度为 100（p/si，每平 方英寸引脚数），而对应 10 层 1 阶的埋盲孔 HDI 的布线密度为 210 p/si，HDI 对比多层板布 线密度提升 110%。

HDI 线路板一方面基于其高密度布线的优势，可以在有限的面积上更好承接高速互联的多组 I/O 线路；同时由于 HDI 基于盲孔可以实现不同层之间的灵活布线，因此可以有效缩减信号 在线路板上传输的距离，进而提高信号传输速率，减少传输时延。 BGA 间距定义为从中心到中心测量的两个相邻焊球之间的距离。随着芯片引脚数量的增加， 焊盘之间的间距会减小，这种间距的减小使得 BGA 扇出变得复杂。一般来说，当 BGA pitch 间距小于或等于 0.5mm 的状态下，此时 BGA 便难以扇出打孔，因此需要添加更多的内层布 线来满足要求。HDI 的激光钻孔孔径一般在 3-5mil（（0.076-0.127mm）之间，线路宽度一般 为 3-4mil（0.076-0.10mm）。其较小的过孔孔径可以大幅增加过孔密度，以及扇出布线的灵 活性，从而满足 AI 产品领域极高的 BGA 封装数量要求，同时，通过将盲孔打在焊盘上，直 接实现芯片引脚与内部线路的连接，可以有效增加布线效率并减少信号走线距离，实现更高 速的信号传输。与之对应的，通孔板过孔孔径较大，通常当孔径达到 0.15mm 时，成本显著 上升，且难以进一步提升。因此机械钻孔的通孔板无法在有限的面积内大规模打孔，且无法 实现有效的布线扇出，因而无法直接满足 AI 芯片领域高密度互联的要求。 从布线效率的角度来看，通常 HDI 微盲孔的孔径要远小于通孔的孔径，同时 HDI 非通孔的 设计也节省了 PCB 内层的空间，因此可以大幅提升布线效率以及布线密度。 可以直观看到内部空间盲孔下层可以仍可以实现布线，在内层增加了除 BGA 以外 30%的布线。而通孔则由于一次全部导通，即使在某一层不需要连接，也强制占用了对应的内部空间， 且孔径较大，布线效率相对更低。

以 GB200 为例，从集成和高速互联的角度来看，HDI 高密度互联的优势助力实现 CPU 与 GPU 的统一集成。八卡架构的 AI 服务器中 CPU 和 GPU 分属于不同模块，从集成度、互联、 功耗等角度来看会带来一些低效。英伟达推动算力服务器架构的整合与升级，在 GB200 Superchip 上集成了两颗 Blackwell GPU 和一颗 Grace CPU。由于直接集成多颗高性能芯片， 并基于 NVLink 等进行高速互联，高频高速以及高集成度需求下 HDI 是最优解，推动 Compute Board 采用高阶 HDI 方案，CPU 和 GPU 互联传输速率的大幅提升；CPU 和 GPU 功耗及散热 得到统一管理，并且集成度大幅提升，也推动了整机解决方案的成本下降。

从功耗的角度来看，HDI 基于其高集成度优势降低冗余，减少额外功耗消耗。一方面前文已 述及，英伟达推动 CPU 和 GPU 集成在同一片 HDI 电路板上，CPU 和 GPU 的电源功率得到统 一管理，电源管理效率得到显著提升。同时 CPU 和 GPU 模块的融合也降低了整机系统其他 部件的冗余度，由此降低冗余部件带来的额外功耗消耗。 HDI 高密度短距离布线可以大幅降低信号传输过程中的功耗，同时散热具备显著优势。得益 于 Compute Board 实现了高集成度的器件布局，各主被动元器件之间的信号传输距离相对更 短，由于信号传输速率越高，信号在传输过程中的能量损耗也越大，因此 HDI 的短距离传输 优势可以显著降低传输功耗，并且提升信号传输质量。 而从散热的角度来看，HDI 高密度的铜互联线路以及相对通孔板显著的层数减少也可以更有 效实现散热，确保内部信号不会因过热产生稳定性的问题。

总结来看，HDI 的发展趋势出现了新的变化。上一轮 HDI 产业趋势，核心升级点在于 HDI 的 “轻薄短小”特征满足了智能手机为代表的终端集成度提升的核心诉求，带动了消费类 HDI 需求的高速增长。而本轮 HDI 的产业趋势，核心升级点在于 HDI（“高密度布线”特征满足了 AI 算力硬件高速互联的核心诉求，且在信号完整性、集成度、成本、散热等多方面具备优势， 由此带来 AI HDI 需求的快速增长。英伟达引领推动采用 HDI 方案，我们预计伴随算力芯片 性能持续升级，以及英伟达过往 AI HDI 方案长期运行稳定性及能效优势得到验证，海外及 国产算力供应链有望同步跟随大规模采用 HDI 方案，将进一步推动 HDI 产业趋势加速。

2.4 高阶 HDI 全球产能稀缺，胜宏科技高阶 HDI 已大批量生产

从 PCB 的生产流程来看，高阶 HDI 产品对加工产能的消耗显著增加。多层板的生产流程较 HDI 更短，主要是多层 PCB 压合以及机械钻孔等相关的后续工序。HDI 对比多层板，主要区 别在内层板制作完成后，制造次外层所增加的压合、减铜、镭射等工序，这些次外层加工环 节的重复次数即对应 HDI 的阶数，如压合、减铜、镭射等工序走完一遍即为一阶，因此同等 面积的二阶 HDI 板产品相比一阶 HDI 板产品，在次外层加工环节所消耗的产能要增加一倍， 三阶或任意阶 HDI 需要的产能为一阶的三倍以上。

由于产品规格更高，消费类 HDI 产线无法共线生产 AI HDI 产品，而 GB200 的 HDI 板较常规 HDI 板面积更大，层数阶数更高，因此实际生产过程中无论是产能还是良率均显著降低，产 能十分稀缺。 胜宏科技具备 28 层八阶 HDI 线路板、14 层高精密 HDI 任意阶互联板等 HDI 产品的量产和 研发制造能力，公司高端 AI 数据中心算力产品 5 阶、6 阶 HDI 以及 28 层加速卡产品（阶 梯金手指）已进入量产。作为全球稀缺的高阶 HDI 厂商，公司有望凭借领先的技术水平、生 产良率和快速交付能力在 AI HDI 浪潮中占据较高份额，实现快速成长。

2.5 GB300 PCB 价值量有望持续提升，胜宏科技 AI 高多层再迎重大机遇

GB300 PCB 规格及需求有望进一步显著提升。根据 SemiAnalysis，GB300 的 Compute Board 上英伟达或不再提供整个计算主板，而是仅提供 SXM Puck 模块上的 B300、BGA 封装上的 Grace CPU 以及 HMC，客户将直接采购计算板上的剩余组件。对比于 GB200， GB300 PCB 的参考方案或将再次采用类似于 OAM+UBB 的形式，GPU 从 GB200 的直接贴装在计算板上转变为贴装在一片单独的 PCB 上形成 SXM Puck，该 PCB 承接 GPU 的高 速高密度传输或采用 HDI 方案，同时计算板或采用高多层方案。计算板将从每 Tray 两 片转变为每 Tray 一片，对应面积增加。由于 GB300 的性能规格再次升级，对应 PCB 的 规格和性能有望同步升级，有望对应带动整机 PCB 价值量的进一步提升。

胜宏科技具备 70 层高精密线路板的研发制造能力，在交换机、AI 服务器等领域与多家全球 顶级客户深度合作，核心大客户已有多款在研及量产产品，AI 高多层技术水平行业领先，并 持续稳定向客户交付高质量高可靠性产品。伴随公司后续 AI 服务器新订单导入以及泰国高 多层工厂产能开出，公司 AI 高多层业务同样有望迎来快速增长。

2.6 大客户示范效应助力 AI 业务全面开花

胜宏科技在 AI 领域有望形成算力+网络、HDI+高多层、海外+国内多点开花的良好趋势。 （1）紧跟算力芯片大客户实现持续成长。AI HDI 全球产能十分稀缺，胜宏科技 5 阶 6 阶 HDI 以及高多层 AI 算力 PCB 产品持续大批量生产，同时在研产品中有 28 层 8 阶 HDI 方案，紧密配合大客户下一代产品研发，构筑长期壁垒，跟随大客户实现长期成长。在 高多层产品领域，公司与重点优质客户有多款高多层在研或量产产品，相关技术具备行 业领先水平，已持续稳定向客户交付高质量、高可靠性的产品，高多层产品有望继 HDI 之后再次成为公司 AI 产品的另一大成长亮点。此外在工艺和技术能力优化方面，公司针 对算力 PCB 进行工艺能力优化和技术改造，持续推进突破生产瓶颈工艺，推动产能及良 率持续提升。AI HDI 及高多层有望成为公司未来业绩增长和利润释放的重要支撑。 （2）大客户示范效应推动北美云厂商 AI 产品合作。ASIC 服务器的快速发展，也将带 动对应云厂商自研服务器 PCB 的快速发展。英伟达引领推动采用 HDI 方案，我们预计伴 随算力芯片性能持续升级，以及英伟达过往 AI HDI 方案长期运行稳定性及能效优势得 到验证，海外及国产算力供应链有望同步跟随大规模采用 HDI 方案，将进一步推动 HDI 产业趋势加速。胜宏科技具备量产最高 70 层的高多层能力，同时收购 APCB 泰国工厂快 速布局海外高多层及 HDI 产能。根据公告，公司已经进入英伟达、AMD、英特尔、特斯 拉、微软、博世、亚马逊、谷歌等知名北美云巨头的供应链。伴随泰国工厂投产，胜宏 科技有望基于大客户的示范效应，实现更多北美客户 AI 算力及网络相关产品的导入及量 产，AI 业务有望全面开花。 （3）国产算力快速发展，胜宏科技有望引领国产高端 PCB 供应链崛起。伴随国内云厂 商资本开支持续高速增长，胜宏科技持续配合摩尔线程等国内客户研发及生产，同样有 望受益于国产算力建设热潮。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）