当AlphaGo落下决胜一手、当自动驾驶系统实时规划路径、当ChatGPT生成流畅对话时，很少有人注意到，这些AI奇迹都建立在一个物理基础之上——经过特殊设计的PCB线路板。作为PCB行业十年的工艺负责人，我见证了PCB如何从被动的连接载体，进化为AI运算体系的关键赋能者。
AI芯片与传统处理器的根本区别在于其巨大的并行计算需求。一颗AI加速芯片可能集成数千个计算核心，每秒进行百万亿次矩阵运算。这种计算密度带来三大挑战：超高功耗（可达400W）、极热流密度（>100W/cm²）、以及海量数据交互（TB/s级）。普通PCB如同乡村小路，而AI专用PCB必须是多层次立体交通枢纽。
在最新一代AI训练服务器的基板设计中，我们采用20层超高密度互连（HDI）结构。其中8层专门用于功率分配，采用2oz厚铜箔，将供电阻抗降低至0.5mΩ以下；6层布置上万条差分对，实现芯片间800Gb/s的超高速互连；剩余6层则用于热管理与结构支撑。这种“电-热-力”一体化设计，使单机架AI算力提升至20PFlops。
信号完整性面临前所未有的挑战。AI芯片间传输的112Gbps SerDes信号，对损耗的容忍度极低。我们创新采用超低损耗材料（Df<0.002），配合表面微蚀刻技术，将铜箔粗糙度从常规的1.8μm降至0.5μm。这相当于将砂石路升级为抛光大理石，使32通道并行传输的眼图张开度提升42%，误码率降低三个数量级。
更精妙的是三维集成方案。在边缘AI设备中，我们开发的硅中介层PCB，将AI处理器、HBM内存和光电转换模块通过微凸点直接集成。TSV（硅通孔）密度达10000个/cm²，互连长度缩短至毫米级，内存访问延迟降低60%。这种近存计算架构，使移动设备也能运行百亿参数模型。
