AI算力进入深水区，为什么高盛突然大幅上调PCB和CCL预测？

过去两年，资本市场谈AI，最容易想到的是GPU、HBM、光模块和服务器。

英伟达的GPU卖得越来越多，HBM需求越来越旺，光模块从800G走向1.6T，市场很容易理解这些公司的增长逻辑。

但到了2026年，AI产业链正在发生一个越来越明显的变化：

真正决定AI硬件价值量增长的，已经不只是芯片数量，而是整台AI服务器内部的“复杂度”。

芯片越来越快，HBM越来越多，高速互联越来越复杂，服务器主板层数越来越高，材料等级越来越高。最终，这些变化都会传导到一个过去并不那么受关注的环节——PCB，以及决定PCB性能上限的CCL。

最近高盛大幅上调AI PCB和CCL市场预测，实际上就是在告诉市场：

AI硬件正在进入一个“高价值量、高复杂度、高技术门槛”的新阶段。

一、271亿美元上调到375亿美元，真正发生了什么？

高盛将2027年AI PCB市场规模预测从271亿美元上调至375亿美元，上调幅度达到38%。

而到2028年，AI PCB市场规模进一步达到836亿美元。

CCL同样被明显上调：2027年从187亿美元提高到221亿美元，2028年达到475亿美元。

如果只看这些数字，很容易得出一个简单结论：

AI服务器越来越多，所以PCB和CCL需求越来越大。

但如果仅仅是服务器数量增长，这个预测其实没有那么值得关注。

真正重要的是：

PCB正在同时获得“量”和“价”两个方向的增长。

过去服务器PCB的增长逻辑非常简单：

服务器出货量增加多少，PCB需求大致就增加多少。

但AI服务器完全不同。

一台普通服务器和一台AI服务器，看起来都是一个机柜里的计算设备，但内部复杂程度已经完全不是一个概念。

GPU数量增加，HBM数量增加，高速网络连接增加，PCIe、NVLink等高速互联增加，供电系统更加复杂，信号传输要求越来越高。

最终结果就是：

PCB面积增加只是第一层变化，PCB层数、材料等级、加工难度和单机价值量才是第二层变化。

因此，AI PCB正在形成一个非常典型的“量价齐升”模式。

二、AI PCB最大的变化，不是面积，而是“单机价值量”

这是理解这一轮PCB行情最重要的一点。

假设AI服务器机架数量增长100%，如果每台服务器PCB价值量不变，那么PCB市场也大致增长100%。

但如果与此同时：

PCB层数提高；

高速板比例提高；

HDI比例提高；

高频高速材料比例提高；

CCL从普通材料升级到M7、M8甚至M9；

那么即使服务器数量增长速度没有那么快，PCB产业链的收入增速也可能远远超过服务器数量增速。

这就是所谓的：

ASP提升。

而AI服务器恰恰处在一个ASP快速提升的阶段。

高盛的预测中，AI整机架数量预计从2025年的约1.9万架一路增加到2028年的16.3万架。

这意味着短短几年，AI基础设施规模出现数量级增长。

但更重要的是：

2028年的每一台AI服务器，也比2025年的AI服务器更加复杂。

所以整个产业链实际上出现了两个增长曲线。

第一条曲线是：

AI服务器数量增长。

第二条曲线是：

单台AI服务器PCB价值量增长。

两条曲线叠加在一起，才构成了AI PCB真正的增长逻辑。

三、为什么30层以上PCB会成为关键？

如果把PCB产业看成一个金字塔，那么普通PCB处于底部，而高层数、高速、高密度PCB处于顶部。

AI服务器正在快速向金字塔顶部集中。

未来30层以上PCB的占比会明显提升，高阶HDI也会加速渗透。

原因并不复杂。

AI芯片越来越强，意味着单位时间需要传输的数据越来越多。

数据量越大，对信号传输的要求越高。

信号传输要求越高，对线路设计、阻抗控制、材料损耗、层间连接以及制造精度的要求就越高。

于是PCB不能简单地“做得更大”，而必须：

做得更多层、更精密、更高速。

这就形成了一个非常重要的产业趋势：

AI PCB不是简单的传统PCB需求复苏，而是PCB产品结构发生了根本性升级。

这也是为什么不能拿过去普通服务器PCB的单机价值量，直接去推演未来AI服务器的PCB市场。

因为产品已经发生了变化。

四、PCB升级的背后，其实是CCL升级

如果说PCB是AI服务器高速信号传输的“骨架”，那么CCL就是决定这个骨架性能的重要材料。

这也是为什么PCB升级最终一定会传导到CCL。

随着信号速率越来越高，PCB材料面临一个非常现实的问题：

信号损耗越来越严重。

材料的介电性能、介电损耗、热稳定性以及加工性能，都开始成为限制高速信号传输的重要因素。

于是材料必须升级。

从传统材料向更低损耗、更高频高速的材料演进，成为AI服务器硬件升级的重要组成部分。

因此我们看到：

M6 → M7/M8 → M9

正在逐渐成为产业链关注的关键词。

其中M9尤其值得关注。

因为M9并不是简单的“换一种材料”。

它意味着更高的技术门槛、更严格的配方体系、更复杂的工艺控制，以及更高的良率要求。

换句话说：

AI服务器越先进，对CCL的要求越高；CCL等级越高，单机价值量越高。

这也是为什么高盛不仅上调PCB预测，同时大幅上调CCL市场规模。

五、ASIC，可能是下一阶段最大的变量

如果说GPU是过去几年AI硬件产业链最重要的需求发动机，那么ASIC可能正在成为下一阶段的重要变量。

高盛对2027年ASIC PCB预测的上调幅度达到67%。

这个数字非常值得重视。

因为它意味着市场正在重新评估一个问题：

未来AI算力到底是不是只有GPU？

答案显然越来越不是。

大型云计算公司正在越来越积极地开发自己的AI ASIC。

为什么？

因为当AI计算规模达到一定程度以后，通用GPU虽然性能强大，但成本、功耗以及针对特定任务的效率，都可能成为问题。

ASIC最大的优势就是：

针对特定场景优化。

如果云厂商拥有大量稳定的AI推理、训练任务，那么自研ASIC就可能显著提高单位算力效率。

而ASIC的发展，对于PCB产业链来说又意味着什么？

答案是：

新的高端PCB需求。

因为ASIC并不会降低服务器的复杂程度。

恰恰相反，随着ASIC算力提升，其高速I/O、内存带宽以及网络连接能力同样需要提升。

于是又会回到同一个循环：

ASIC性能提升 → 高速互联增加 → PCB层数提升 → 材料升级 → CCL价值量提升。

所以未来AI PCB可能并不是简单的“GPU PCB市场”。

它更可能变成：

GPU + ASIC + 网络 + 高速互联共同驱动的高端PCB市场。

六、为什么这一次供给端可能没有那么快？

很多投资者看到PCB需求快速增长以后，第一个问题通常是：

PCB企业扩产不就行了吗？

问题就在这里。

普通PCB扩产并不意味着高端AI PCB可以同步扩产。

高层数PCB、高阶HDI、高速PCB以及M9 CCL，都存在明显的技术和产能壁垒。

首先是设备。

高层数、高精度PCB需要更高规格的设备体系。

其次是工艺。

PCB层数越高，生产过程越复杂，对钻孔、压合、线路、阻抗控制等环节的要求越高。

第三是良率。

这是最容易被市场忽略的变量。

一家企业拥有100万平方米理论产能，并不代表它可以生产100万平方米合格的高端AI PCB。

真正决定利润的，是：

有效产能 × 良率 × 客户认证。

而高端AI PCB最大的特点就是客户认证周期长。

AI服务器涉及GPU、ASIC、交换芯片等核心部件，客户对PCB稳定性要求极高。

一旦进入供应链，客户一般不会轻易更换。

因此高端PCB产业存在一个非常典型的特征：

理论产能很多，但真正能够生产、通过认证并稳定交付的有效产能并没有那么多。

这也是为什么未来几年高端PCB产能利用率仍然可能保持高位。

七、生益科技：吃的是“材料升级”

如果把整个AI PCB产业链拆开来看，我认为生益科技的逻辑非常清晰。

它不是单纯受益于“PCB数量增长”。

更重要的是：

AI服务器高速化带来的CCL材料升级。

服务器越来越高速，意味着对CCL性能要求越来越高。

M9等高端材料渗透率提升以后，单平方米CCL的价值量也会提升。

因此生益科技未来真正需要观察的不是简单的“收入增长多少”，而是三个指标：

第一，M9等高端材料的渗透速度。

第二，AI客户的订单增长。

第三，高端材料的良率和盈利能力。

如果这三个变量同时改善，那么生益科技的利润增长可能会明显快于传统CCL市场。

换句话说：

生益科技的核心投资逻辑不是“AI服务器卖得多”，而是“AI服务器越来越需要高端材料”。

八、胜宏科技：吃的是“高层PCB + 海外产能”

如果说生益科技更偏材料端，那么胜宏科技更偏PCB制造端。

它的逻辑主要来自三个方向：

AI服务器数量增长、高层数PCB占比提升、海外产能释放。

其中泰国产能尤其值得关注。

随着AI服务器产业链全球化，海外客户对本地化供应链的要求越来越高。

因此海外产能不仅意味着新增产能，更意味着：

客户认证、供应链安全以及新的订单来源。

同时，随着30层以上PCB占比不断提高，高层PCB的价值量也会明显增加。

所以胜宏科技的核心逻辑可以概括为：

AI服务器放量带来的数量增长 + 高层数PCB带来的单机价值量增长 + 海外产能带来的新增订单。

这三者叠加，是它区别于普通PCB企业的地方。

九、这轮PCB行情，最重要的是从“周期股”向“成长股”重新理解

过去市场怎么看PCB？

很简单。

PCB是电子行业的周期制造业。

下游景气的时候订单增长，景气下降的时候价格下降。

因此估值通常不会给得太高。

但AI正在改变这个逻辑。

因为AI带来的不是一次普通的库存周期，而是基础设施持续升级。

GPU升级一次，PCB升级一次。

网络速率升级一次，PCB升级一次。

ASIC增加一次，PCB升级一次。

HBM容量提升一次，PCB和材料也可能跟着升级。

所以AI硬件存在一个非常特殊的特征：

技术升级本身就是需求。

这和传统服务器行业非常不同。

传统服务器可能是：

服务器数量增长 → PCB需求增长。

AI服务器则越来越像：

服务器数量增长

• GPU数量增加

• ASIC增加

• HBM增加

• 高速互联升级

• PCB层数提升

• HDI提升

• CCL材料升级。

这意味着产业链的增长可能是多变量叠加，而不是单变量增长。

十、真正值得投资者跟踪的，不是一个市场规模数字

所以，如果未来继续跟踪AI PCB产业链，我认为不能只看“AI PCB市场规模”。

更应该建立一套自己的跟踪指标。

第一，看AI机架数量。

这是最基础的需求变量。

第二，看单机PCB价值量。

这是判断AI服务器升级程度的关键。

第三，看30层以上PCB渗透率。

它决定高端PCB的结构变化。

第四，看HDI渗透率。

它决定高密度、高速PCB的价值量。

第五，看M9渗透率。

这是CCL材料升级最重要的指标之一。

第六，看ASIC占比。

ASIC可能成为未来AI PCB需求新的增长曲线。

第七，看PCB和CCL产能利用率。

如果需求高速增长，而高端产能利用率持续维持高位，那么价格和利润率就有进一步改善的可能。

第八，看ASP。

这是验证“量价齐升”到底有没有发生的最直接指标。

AI的下一场战争，正在从芯片内部走向芯片之外

过去几年，AI产业链最大的故事是：

GPU。

后来变成：

GPU + HBM。

再后来变成：

GPU + HBM + 光模块 + 网络。

而现在，产业链正在继续向下游延伸。

当算力越来越强、带宽越来越高、功耗越来越大、服务器越来越复杂的时候，AI硬件内部几乎每一个环节都开始出现价值量重估。

PCB和CCL就是其中非常典型的一环。

高盛这次大幅上调AI PCB和CCL预测，真正值得关注的并不是几个数字本身，而是它背后的产业判断：

AI基础设施正在从“规模扩张”进入“规格升级”。

过去市场问的是：

“AI服务器有多少台？”

未来更应该问：

“每一台AI服务器值多少钱？”

而在这个问题背后，PCB层数、HDI、CCL材料、M9渗透率、ASIC比例以及高端产能利用率，都会成为决定产业链利润的重要变量。

因此，AI PCB可能正在经历一次真正意义上的产业重估：

从服务器的一个普通零部件，变成AI算力升级过程中不可忽视的价值承载环节。

而对于资本市场而言，这也意味着一个新的投资框架正在形成：

看AI，不仅要看芯片；看算力，也要看承载算力的材料、连接和制造。

这可能才是高盛这次大幅上调PCB和CCL预测，最值得投资者理解的地方。

这里是《逻辑与常识》，用逻辑看市场，用常识做投资。

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