AI服务器中到底需要多少PCB

“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。、五大硬件部分可归纳为三大价值量部——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找到锚。AI服务器我们瞄准英伟达GXA100和DGXH100两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DGXA100出发来观测具有产品力的AI服务器基本架构。英伟达DGXA100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DGXA100大体上可以分为五个硬件板块：风扇模组，从前部Front）入，首先看到的是风扇模组板块DGXA100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；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DGXA100配备了8个3.84TB的硬盘，合计内部存储30TB；GPU板组（GPUBoardTray，后部（Rear）是整个AI服务器的关键组件组装区域，最核心的板就是GPU板组，也是AI服务器区别与普通服务器的关，从DGXA100的架构来看GPU板组主要包含GPU组件、模组、NVSwitch三块，这三块都会涉及到不同类型的PCB产品；PU母板组CPUMotherboardTray，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PCIESwitch等部件，PU母板、系统内存、网卡是主要涉及到PCB用量的部分；电源模组DGXA100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服务的PCB价值量计算可以归纳为三个部，其一是AI服务器最为核心的GPU板组，其是所有服务器都必备的CPU母板组，最是风扇、硬盘、电源板等配件。本文基这三大部逐一分解。Rear风扇模组硬盘Front图1：英伟达DGXARear风扇模组硬盘Front英伟达官网，图表2：英伟达DGXA100的正面图Front） 图3：英伟达DGXA100的背面图Rear）英伟达官网技术文件， 来源：英伟达官网技术文件，、GPU板组：单机价值量1.2万，载板占比52、PCB板占48GPU板组的CB主要是由4个部分组成GPU载板NVwitch、AM、UBB。witchGPU载板图4：DGXA100GPU板组的witchGPU载板来源：英伟达官网，PU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DGXA100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/颗，由此对应单机GPU载板价值量为5200元。acaeSutacaeSuteIeoserPUSocDieogicDieHBMDAMHBMDAMDieHBMDRAMDieVMicobuHBMDAMDieHY来源：产业链调研，NVSwitch，基于NVLink标用于GU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颗计算可得单机价值量为1170元。图表6：NVSwitch功能示意图 图7：NVSwitchDieShot来源：英伟达官网技术文件， 英伟达官网技术文件，AM，OCPAcceleratorModule，中文简称GPU加速卡，是用于承载GPU芯的板卡，数量上看OAM与PU存在一一对应的关系，以DGXA100搭载8个GPU的数量来看，1台AI服务器需要用到8块OAM；面积上来，借鉴PCIE版本267.7mm*111.15mm的尺寸规格（内部PCB规格与外壳规格基本一致，可测算出OAM的面积尺寸约为.03平方米；PCB板型上来看，由于OM涉及到GPU高速多线路信号传递，根据产业链调研DGXA100OAM的SXM版需要用到20层、UltraLowLoss等级CCL材料4阶HDI工艺，对应产品单为12000元/平方米DGXA100OAM的PCIE版1相对规格较低，只需要用到14层UltraLowLoss和高TgFR4等级CCL材料混压、1阶HDI工艺，对应产品单价7000元/平方米。综合来看，如果按照DGXA100机型配置，高端AI服务器的OAM单价价值量将达到2880元。图表8：英伟达A100加速卡两种版本示意图 图9：英伟达A100加速卡PCIE版本规格XM版XM版来源：英伟达官网， 来源：英伟达官网技术文件，BB，UnitBaseboard，中文简称PU模组板，是用于搭载整个GPU平台的PCB板，1台AI服务器对应1块UBB，根据DGXA100整机底面规格和产业链调研，我们预估BB面积约为0.30平方米，需要用到26层通孔PCB板，CL材料运用UltraLowoss，对应单价约为10000元/平方米，对应单机价值量为3000元。1100PCE版本销售给客户用于I服务器上的自行插拔，技术指标低于直接集成在DX100上的SM版本。图10：DGXA100UBB在整机内的位置示意来源：英伟达官网，综合计，英伟达DGXA100GPU板组主要由GPU载板、NVSwitch、GPU加速卡GPU模组板四部分组成，四部分合计单机PCB面积达到0.624平方米，对应PCB单机价值量为12250元，其中载板级别的产品单机价值量为6370元、占比5，PCB级别的产品单机价值量5880元、占比48。图11：英伟达DGXA100GPU板组CB单机价值量单机个数单机面积（平方米）单机价值量（元/台）GPU载板80.0485200NVSwitch60.0361170GPU加速卡（OAM）80.2402880GPU模组板（UBB）10.3003000合计-0.62412250PCBPCB级，48% 来源：产业链调研，英伟达官网技术文件，、CPU母板：单机价值量2845元，载板占46、主板占40CPU母板组涉及到CPU载板CPU主和配板其中功能配板包括系统内存卡、网卡、拓展卡、存储操作系统驱动。拓展卡（用于插拔横直网卡）网卡板存储操作系统驱动板内存卡主板Motherboard图表12：拓展卡（用于插拔横直网卡）网卡板存储操作系统驱动板内存卡主板Motherboard来源：英伟达官网技术文件，PU载板，根据产业链调研CPU载板与GPU载板规格相近，如果按单颗CPU载板价值量100美元、DGX搭载2颗CP，则单机价值量约为1300元。PU主板，主要用于承载CPU芯片、PCIESwitch芯、PM模组及各种功能性配板卡该类PCB板的规格主要由CPU平台设计和总线标，按照DGXA100的方案主要采用64核AMDRome的CPU芯片、总线标准仍然为PCIE4.0，因此CPU主板仍然采用10~12层LowLoss等级CCL材料、通孔板的设计，根据产业链调研，单价约为000元/平方米；按照DGXA100的尺寸规格设计估测CPU主板面积为0.38平方米，由此可计算CPU主板单机价值量为1140元。功能性配板，配板种类较多，根据产业链调研，配板一般采用的规格是8~10层板、MidLoss等级CC，单价约为1500元/平方米面积和数量参照DGXA100则为：CPU内存卡DGXA100设计配置2块CPU内存卡、计2TBRAM，一般来说服务器CPU内存卡行业有较为统一标准尺寸估测单块内存卡面积约为0.004平方米/片；网卡，DGXA100网卡采用MellanoxConnectX系列产品（有X7和X6的产品选配，标配的网卡为10张8个单口200G/s的IB2个双端口200Gbs以太网，根据英伟达官网披露MellanoxConnectX-7的尺寸68.90mm*167.65mm，计算可得单网卡板面积约为0.012平方/张；拓展卡RiserCard，服务器会因为板卡摆放设计而用一些拓展卡来拓展PCIE接口，DGXA100中因为有一横置Storagenetworking网卡，因此需要设置一张拓展卡，根据产业链调研该拓展卡面积约为.01平方米/张；存储操系统驱动板DGXA100中会搭载2个1.92TBM.2NVMe的系统驱动器，但两个驱动器是搭载在一张PCB板的两面，因此系统驱动板只有1块，面积约为.01平方米/张。上述四部分合计功能性配板单机面积为0.27平方米，对应单机价值量约为405元。图表13：CPU系统内存卡示意图 图14：英伟达Mellanox网卡板示意图来源：英伟达官网技术文件， 英伟达官网，图表15：DGXA100横置网卡需要一张纵向拓展卡 图16：DGXA100系统驱动器示意图来源：英伟达官网技术文件， 来源：英伟达官网技术文件，综上合计，英伟达DGXA100CPU母组PCB用量面积合计为0.662平方米单机价值量约为2845元，其中载板级产品占比6，PCB级的主板产品占比40，PCB级的配板产品占比14。单机个数单机面积（平方米）单机价值量（元/台）CPU载板20.012单机个数单机面积（平方米）单机价值量（元/台）CPU载板20.0121300CPU母板10.3801140DIMM系统内存320.128192网卡100.120180拓展卡10.01015存储操作系统驱动板10.01218合计-0.6622845PCB级PCB级-配板载板级，PCB级-主板来源：产业链调研，英伟达官网技术文件，、其配件：单机价值量合计226元除GPU板组和CU模板组外，其他配件还包括电源、硬盘、前控台板等，根据产业链调研，这一类产品主要采用6~10层、FR4/idLoss等级CCL的规格，单价约为1000~1500元/平方米不等参照DGXA100规格对用量和面积进行计算则为：电源，从用量上看DGXA100搭配6个电源，参照台达电2200W服务器电源DPS-2200-AB-2型号73.5*265.0mm的规格，我们估测单个电源用PCB板面积为0.019平方米；硬盘，从用量上看DGXA100搭配8个硬盘，参照行业标准3.5’’盘，我们估测单块硬盘中PCB面积为0.008平方米；前控制台板，主要用于控制外接设备是放在8个硬盘中间的1块PCB板，根据产业链调，我们估测该板面积约为0.010平方米。图表18：DGXA100电源配置示意图 图19：DGXA100硬盘和前控制台示意图6个电6个电源配置来源：英伟达官网技术文件， 英伟达官网技术文件，前控制台板8个SSD综合来看DGXA100的配件用PCB用量面积约为0.188平方米单价价值量合计约为226前控制台板8个SSD单机个数单机面积（平方米）单机价值量（元/台）电源6单机个数单机面积（平方米）单机价值量（元/台）电源60.114137硬盘80.06477前控制台板10.01012合计-0.188226来源：产业链调研，英伟达官网技术文件，综合GPU板组、CPU模板组和配件，我们估测GXA100整机PCB用量面积为1.474平方米，单机价值量为15321元，其中GPU板组单机价值量达到1.2万元、占比达到80，CPU母板组单机价值量为2845元、占比为19，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7670元、占比达到50.1，PCB板级单机价值量为7651元、占比为49.9。单机个数单机面积（平方米）单机价值量（元/台）GP单机个数单机面积（平方米）单机价值量（元/台）GPU板组-合计-0.62412250GPU载板80.0485200NVSwitch60.0361170GPU加速卡（OAM）80.2402880GPU模组板（UBB）10.3003000CPU母板组-合计-0.6622845CPU载板20.0121300CPU母板10.3801140DIMM系统内存320.128192网卡100.120180拓展卡10.01015存储操作系统驱动板10.01218配板-合计-0.188226电源60.114137硬盘80.06477前控制台板10.01012三部分合计-1.47415321来源：产业链调研，英伟达官网技术文件，图表22：DGXA100所用PCB板分布（按功能组） 图23：DGXA100所用PCB板分布（按板级）配板，配板，PU母板组19%PU板组，PCB级，49.9%载板级，50.1%来源：产业链调研，英伟达官网技术文件， 来源：产业链调研，英伟达官网技术文件，在分解完DGXA100后，基于边际变化分析的角度，我们认为可以通过两方面的对比来把握未来变关键点，一方面对比DGXA100和普通服务器，以观测AI带来的价值增量；另一方面对比DGXA100和DGXH100，以观测未来AI技术继续迭代的情况下PCB的增量点。、普通vsA100：普通单机2425元95的价值增量贡献来自GPU板组依据前述拆解方式，我们选市面上较为先进的2U普通服务华为2288HV6（双路服务，PCIE4.0）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，并且根据产业链调研，普通服务器功能板块的PCB板型规格与AI服务器中CPU母板组和配件组相差不大，由此合计估测单机价值量为2425元。图表24：华为2288HV6整机爆破图 图25：华为2288HV6主板图华为官网， 华为官网，图26：华为2288HV6PCB单机价值量单机个数单机面积（平方米）单机价值量（元/台）CPU母板组-合计-0.4142167CPU载板20.0121300CPU母板10.176527DIMM系统内存320.136153网卡20.0024拓展卡10.0012存储操作系统驱动板10.01624M.2SSD20.0023FlexIO10.01319内置驱动模组10.01929PCIe转接卡1号2号20.02943PCIe转接卡4号10.00711TPM模组板10.0011配件-合计-0.216259电源板20.03340硬盘180.144173硬盘背板10.03846合计-0.6302425来源：产业链调研，华为官网图表27：2288HV6所用PCB板分布（按功能组） 图28：2288HV6所用PCB板分布（按板级）配板，配板，PU母板组PCB载板级，产业链调研，华为官网， 产业链调研，华为官网，对普通服务器和以DGXA100为代表的AI服务，AI服务器所用PCB单机价值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49、增量贡献主要来自算力需求（贡献增量00，PCB板级的单机价值量提升580、增量贡献90来自算力而10来自集中度提升。图表29：DGXA100与2288HV6单机PCB价值量对比 图30：AI服务器相对普通服务器PCB增量贡献来源100100100100

集成度提升CPU母板+5.%03）贡献占比5%GPU板组=1250-1=532%GPU板组=1250-1=532%CPU母板组+配件=24258006004002000

DXA00CPU母板组配件GPU板

28HV6

算力需求增加（GPU板组贡献占比来源：产业链调研，英伟达官网技术文件，华为官网， 来源：产业链调研，英伟达官网技术文件，华为官网，图表31：DGXA100与2288HV6载板级PCB价值量对比 图32：AI服务器相对普通服务载板增量贡献来源-1=490%GPU板组=630-1=490%GPU板组=630CPU母板组=130CPU母板组=130算力需求增加，贡献占比100%8算力需求增加，贡献占比100%7006005004003002001000DXA00 28HV6CPU组GPU来源：产业链调研，英伟达官网技术文件，华为官网， 来源：产业链调研，英伟达官网技术文件，华为官网，图表33：DGXA100与2288HV6PCB级板价值量对比 图34：AI服务器相对普通服务器PCB级板增量来源GPU板组=580=580%GPU板组=580=580%CPU母板组+配=1771CPU+=1125集中度提升，算力需求增加，集中度提升，算力需求增加，贡献占比90%7006005004003002001000DXA00 28HV6CPU组板GPU板组来源：产业链调研，英伟达官网技术文件，华为官网， 来源：产业链调研，英伟达官网技术文件，华为官网，、A100vsH100H100单机1.95万元，83的价值增量贡献来自GPU板组再对比新款GXH100和DGXA100，我们发现新产品架有一些变化，同样分三个部分来看：PU板组，性能提升之后相应PCB的规格也会有所提，具体来看，GPU载板，芯片性能增加封装架构也会升级（如搭配HBM3，根据产业链调研，H100单片载板价值量会提升30、约为10美元/片，在数量和面积变化不大的情况下，估测单机价值量为7800元，单机价值量相对A100方案提升50；NVSwitch，集成度提高导致数量减少为4片，单价估测提升至40美元/片，因此对应单机价值量为1040元，单机价值相对A100方案有所下降11；GPU加速卡OAM，由于芯片性能有所提升，加速卡工艺规格升级为5阶HDI，对应单价提升至15000元/平方米，在数量和面积没有变化的情况下，估测单机价值量提升至3600元，相比A100提升25；GPU模组板UBB，集成度提高使得模组的设计相对更紧凑，但层数和工艺变化不大，对应单价提升至11000元/平方米，在数量和面积没有变化的情况下，估测单机价值量提升至3300元，相比A100提升10。由此，DGXH100GU板组PCB用量的面积为0.612平方米，单机价值量提升至5700元，相比A100版本提升8，主要提升点来自GPU载板、GPU加速卡OAM）和模组（UBBCPU母板组CPU母板有升级，网卡集成度显著提，具体来看，CPU载板，CPU芯片虽然有相应升级但封装承载结构变化不大，根据产业链调研预估DGXH100的CPU载板价值量保持为1300元；CPU母板，DGXH100采用PCIE5.0总线标准CPU芯片平台升级，根据产业链调研PCIE5.0服务器主板的单价会提升至500元/平方米，因此在面积不变的情况下单机价值量提升至1900元，相比A100方案提升67；其他配板，整体变化不大，值得一提的是网卡板的形态由A100的Mellanox成熟设计插拔的方案变为2张集成4芯片的ConnectX7的PCB板（对应8个端口、2张单芯片双端口的NVIDIABlueField-3DPUVPI网卡板、1张RJ45接口板载网卡1张以太网可选网卡合计6张网卡板，相较A100方案网卡板数量下降但集成度和性能有所提；综合计，我们估测DGXH100CPU板组PCB用量的面积为.628平方米，单机价值量提升至3554元，相比A100版本提升25，主要提升点来自CPU母。配件DGXH100仍然保持电源6个、硬盘8个、前控制台板1块的配置PCB板规格变化也不大，因此我们估测配件用量仍为0.188平方米，单价值量为226元。图表35：DGXH100整机宣传图 图36：DGXH100爆破图示意来源：英伟达官网， 来源：英伟达官网技术文件，图表37：DGXH100背面示意图 图38：DGXH100信号通信架构图来源：英伟达官网， 来源：英伟达官网技术文件图表39：DGXH100CPU母组示意图英伟达官网技术文件，图表40：DGXH100GPU板组NVSwitch为4片） 图41：DGXH100网卡集成度提升来源：英伟达官网， 来源：英伟达官网，我们估测DGXH100服务器的PCB用量面积为1.48平方米，单机价值量为19520元，其中PU板组单机价值量达到1.57万元、占比达到81CU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。单机个数单机面积（平方米）单机价值量（元/台）GP单机个数单机面积（平方米）单机价值量（元/台）GPU板组-合计-0.61215700GPU载板80.0487800NVSwitch40.0241040GPU加速卡（OAM）80.243600GPU模组板（UBB）10.33300CPU母板组-合计-0.6283554CPU载板20.0121300CPU母板10.381900DIMM系统内存320.128192网卡60.072108拓展卡20.02436存储操作系统驱动板10.01218配板-合计-0.188226电源60.114137硬盘80.06477前控制台板10.0112三部分合计-1.42819520来源：产业链调研，英伟达官网技术文件，图表43：DGXH100所用PCB板分布（按功能组） 图44：DGXH100所用PCB板分布（按板级）UUPU板组，PCB级，48.1%载板级，51.9%来源：产业链调研，英伟达官网技术文件 来源：产业链调研，英伟达官网技术文件对比DGXA100和DGXH100，平台升级将使得CB单机价值量提升27，增量贡献83来自PU板组17来自CPU母板，其中载板级的单机价值量提升32、增量贡献主要来自GPU板（贡献增量100，PCB板级的单机价值量提升23、增量贡献59来自GPU板而41来自CPU母板组。图表45：DGXA100与DGXH100单机PCB价值量对比 图46：DGXA100与DGXH100PCB增量贡献来源-1=27%GPU板组=1540GPU板-1=27%GPU板组=1540GPU板=1250CPU母板组+配件=3780CPU母板+配件=3071贡献占比PU贡献占比PU板组1001005000DXA00CPU组配件GPU

DXH00来源：产业链调研，英伟达官网技术文件， 来源：产业链调研，英伟达官网技术文件，图表47：DGXA100与DGXH100单机载板级PCB价值量对比

图48：DGXA100与DGXH100单机载板级PCB价值量增量贡献来源-1=32%GPU板组=880GPU板组=63-1=32%GPU板组=880GPU板组=630CPU母板组=130CPU母板组=130PU板组贡献占比PU板组贡献占比8006004002000DXA00 DXH00CPU母板组GPU板组来源：产业链调研，英伟达官网技术文件， 来源：产业链调研，英伟达官网技术文件，图表49：DGXA100与DGXH100单机板级PCB价值量对比-1=23%GPU板组=690GPU板-1=23%GPU板组=690GPU板=580CPU母板组+配板=125CPU母板组+配板=171900800700600500400300200100PUPU母板组，贡献占比P贡献占比59%

图50：DGXA100与DGXH100单机板级PCB价值量增量贡献来源DXA00 DXH00CPU母板组配板GPU板组来源：产业链调研，英伟达官网技术文件， 来源：产业链调研，英伟达官网技术文件，、价值增量来自GPU板组，后续升级载板增速高于CB板级综合前文拆情况，我们认为AI服务器相对普通服务器的PCB单机价值量增幅为532，其中载板级别增幅490、PCB板级别增幅580，PCB板级增幅较大的原因在于普通服务器的PCB的价值量低于载板级产品；再者AI服务器升级过程中，载板级别增幅为32、PCB板级别产品增幅为23，可以想见AI服务器升级与GPU相关度越高增值幅度越大。图表51：三款服务器单机PCB价值量对比 图52：三款服务器单机PCB价值量增幅2288HV6DGXA100DGXH100DGXA100228HV6DGXH100DGH10GPU板组-1225015740GPU板组纯增量28%载板级-63708840载板级纯增量39%PCB级-58806900PCB级纯增量17%CPU母板组216728453554CPU母板组31%25%载板级130013001300载板级0%0%PCB级86715452254PCB级78%46%配板259226226配板-13%0%合计24251532119520合计532%27%载板级1300767010140载板级490%32%PCB级112576519380PCB级580%23%来源：产业链调研，英伟达官网技术文件，华为官网， 来源：产业链调研，英伟达官网技术文件，华为官网，图表53：三款服务器的PCB单机价值量分布（按功能） 图54：三款服务器的PCB单机价值量分布（按板型）10%9%8%7%6%5%4%3%2%1%0%

28HV6 DXA00 DXH00

10%9%8%7%6%5%4%3%2%1%0%

28HV6 DXA00 DXH00GPU板组CPU板组配板 载板级PCB板级来源：产业链调研，英伟达官网技术文件，华为官网， 来源：产业链调研，英伟达官网技术文件，华为官网，、AI服务器PCB存在三种供应关系，须分别把握产业链逻辑AI服务器涉及到的三个部分，供应关系的决定权会有一定的区别，具体来看：PU板组，所涉及到的4个板块由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GPU设计厂通常给品牌服务器厂商（国内产业链为主）和云计算厂商（海外产业链为主）交付整个PU板组，有些情况GPU设计厂会给客户交付GPU加速卡PCIE版本，极少情况GPU设计厂会直接给客户交付芯片。综合来看我们认为PCB在GPU板组供应链的决定权主要掌握在GPU设计厂手中。PU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模板和一些整套系统所需要用到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。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CB采购的决定权。基于此，在考虑PCB厂商在AI服务器中的成长机会时，应当区分供应产品所处的产业链关系，从而把握逻辑真相。图表55：AI服务器所用PCB供应关系决定权设计厂板组设计厂板组GPU载板witchGPU加速MGPU模组板决定权决定权功能件厂商决定权决定权功能件厂商PU设计厂母板组PU载板PU母板拓展卡其他带芯片的P

平台化交付

商云计算厂商品牌服务器厂商云计算厂商 云计算厂商 硬盘电源配件全权设计硬盘电源配件

模组交付

品牌服务器厂商 云计算厂商 决定权来源：产业链调研，、投资建议根据前述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DGXA100为例，15321元单机价值量中7670元来自载板651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：公司2022年营收占比中，高速通信类占66，汽车占23，高速通信是保证公司成长的关键。公司高速通信产品主要用于交换机、服务器、运营商通信，客户覆盖包括国内外主要的设备商和云计算厂商，是A股PCB中涉及海外高速运算敞口最大的厂商，也是参与全球AI运算供应的关键厂商，未来有望随着AI市场扩容而实现快速增长。公司汽