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文中的计算模块、交换模块数量及 GPU/CPU 配置优先采用 NVIDIA 官方资料；PCB 层数、材料等级、单柜价值量和供应份额主要来自券商及供应链估算。尚未正式发布的 Rubin Ultra PCB 结构统一按“前瞻预测”表述。
2026 年 5 月，摩根士丹利分析师 Howard Kao 拆解了 NVIDIA 下一代 AI 服务器 VR200 NVL72 的物料清单。
在摩根士丹利的供应链 BOM 估算中，GPU 价值量增长约 57%，HBM（高带宽内存）按报告底稿增长约 435%。相比之下，PCB 增长约 233%——不是增速最高的元器件，却是最容易被忽视的高增幅环节之一。
真正值得拆解的，是 PCB。
从上一代 GB300 的约 3.51 万美元，跳到 VR200 的约 11.67 万美元——增至约 3.3 倍，增长约 233%。 它的绝对金额远低于 GPU 和 HBM，但新增中板、网络模块板及材料升级，使 PCB 成为这一代机柜中结构变化最显著的非芯片环节之一。
一块印刷电路板，凭什么在 AI 服务器里成了「增值最快」的环节？
答案不在 PCB 本身。答案在材料、层数、铜箔和架构——四个维度上，AI 服务器 PCB 正在经历一轮少见的快速升级。
接下来，我们从 NVIDIA 四代服务器的架构演进开始拆。
一、从 GB200 到 Rubin：一套机柜级 AI 系统里，PCB 到底在哪？
在拆机柜结构之前，先看两张图：一张回答“价值量增加了多少”，另一张回答“增量从哪里来”。
🖼️ 单柜 PCB 价值量变化
🖼️ 单柜 PCB 价值量变化
开拆！
先把舞台搭起来。一张图看四代英伟达 AI 服务器机柜的演进：
🖼️ 四代 AI 服务器机柜对比（官方架构信息与供应链估算综合整理）
GB200/GB300 的计算模块与交换模块数量来自 NVIDIA 官方资料；PCB 层数、材料等级和价值量为券商及供应链估算。Rubin Ultra 的板级互连结构属于前瞻预测。
然后逐代拆开看：
术语卡｜什么是“托盘”？
NVIDIA 官方硬件文档把机柜中的模块化硬件单元称为
tray，本文译为“托盘”：计算托盘（Compute Tray）是容纳 GPU、CPU、网卡和计算板的模块；NVLink 交换托盘（NVLink Switch Tray）是容纳 NVSwitch 芯片及配套板卡的交换模块。它不是日常语境里的托盘，而是可装入机柜槽位、可独立维护的模块化机箱单元。
文中另外使用：HDI＝高密度互连电路板，CCL＝覆铜板，SerDes＝串行器/解串器高速接口。
第一代：GB200 NVL72（2024年，初代 AI 机柜）
🖼️ 架构示意图（非 NVIDIA 官方产品图）
18 个计算托盘（每个包含 4×B200 GPU + 2×Grace CPU）与 9 个 NVLink 交换托盘，通过 NVLink 被动铜缆卡匣背板互联。示意图依据公开架构信息原创绘制，不复刻产品外观。
GB200 NVL72 机柜（价格为市场估算）计算托盘 ×18：每个含 4×B200 GPU + 2×Grace CPU计算板：约20层 HDI、M6级 CCL（供应链估算）NVLink 交换托盘 ×9NVLink 被动铜缆卡匣背板连接计算托盘与交换托盘单柜 PCB 价值量：约2.5万美元（供应链估算）
第二代：GB300 NVL72（2025Q3，当前主力）
🖼️ 架构示意图（非 NVIDIA 官方产品图）
18 个计算托盘、9 个 NVLink 交换托盘及机柜液冷系统。示意图用于表现架构代际变化，不代表设备精确外观或部件比例。
GB300 NVL72 机柜（约380-400万美元，市场估算）计算托盘 ×18：每个含 4×B300 GPU + 2×Grace CPU计算板：约22层 HDI、M7级 CCL（供应链估算）NVLink 交换托盘 ×9交换板：约28层、M7/M8级 CCL（供应链估算）CPU/GPU采用直接液冷；其他部件仍可能使用风冷单柜 PCB 价值量：约3.51万美元（摩根士丹利供应链估算）
第三代：VR200 NVL72（2026H2，即将量产）
🖼️ 概念示意图（非 NVIDIA 官方产品图）
以金色中板（Midplane）表现“板级互连替代部分铜缆”的供应链研究口径。中板位于机柜模块之间，承担连接与高速信号传输；具体层数和数量属于券商/产业链估算，并非 NVIDIA 官方规格。
VR200 NVL72 机柜（约780万美元，券商估算）计算托盘：数量及单托盘 GPU/CPU 配置以 NVIDIA 最终规格为准计算板：约26层 HDI、M8级 CCL（供应链估算）NVLink 交换托盘：数量与最终规格以 NVIDIA 发布为准交换板：约32层、M8级 CCL（供应链估算）*** 中板（Midplane）×18：44层、M8/M9级 CCL（券商估算）每块1500美元，替代铜缆互联（革命性变化）*** ConnectX x72：每块270美元板级互连替代部分铜缆，提升模块化装配效率单柜PCB价值量：约11.67万美元（+233%）
🖼️ VR200 机柜内部结构：PCB 从「被动底座」到「主动互连介质」
蓝色部分表示计算模块，金色部分表示中板（Midplane）。青绿色路径用于表现部分高速信号由板级互连承载；“44层”等参数为供应链估算。
第四代：Rubin Ultra（2027年，已在规划）
🖼️ 前瞻概念图（非 NVIDIA 官方产品图）
以三块正交 PCB 表现潜在的低线缆化互连方向。该图是概念表达；“3×26 层板组”等数据为供应链预测，不能写成已公布的官方结构。
Rubin Ultra NVL144*** 正交板组：3×26 层 M9 PCB，总层数口径合计 78 层（供应链预测）预计进一步减少机架内铜缆互联CPX 模块 PCB：M9级 CCL（供应链预测）PCB价值量：预计高于VR200，尚无官方数据供应商数量与量产能力仍待验证
图片来源说明：本章四张逐代配图均为 AI 辅助生成的原创架构示意，不含 NVIDIA 商标，不使用 NVIDIA 新闻图片；仅依据公开架构信息作编辑性表达。总览数据中的 PCB 层数、材料等级与价值量多为券商/供应链估算，应与 NVIDIA 官方硬件规格区分。
二、VR200 的 BOM 拆开看：PCB 是高增幅的非芯片环节
摩根士丹利的 BOM 数据把所有元器件摆在一起之后，一个反直觉的事实浮出水面：
GB300 与 VR200 主要 BOM 价值变化（券商供应链估算）
注：金额为估算值。PCB、MLCC、GPU 增幅可由表内金额复算；HBM 因展示金额已取整，复算结果与报告增幅存在小幅差异。
数据告诉我们三件事。
第一，PCB 的估算增速显著高于 GPU。GPU 虽然绝对金额最大，但按该份 BOM 估算增长约 57%，占比从约 65% 降至约 51%；PCB 则增至约 3.3 倍（增长约 233%）。
第二，新增模块贡献了超过一半的 PCB 增量。按该份估算，VR200 比 GB300 多了中板（Midplane，18 块 × 1,500 美元）和 ConnectX 模块 PCB（72 块 × 270 美元），合计约 4.64 万美元；相对于 PCB 总增量约 8.16 万美元，占比约 57%。
第三，为什么 PCB 的价值增速更快？GPU 以相对标准化的产品型号供整机采用，而机柜内的计算板、交换板和网络模块板通常要随平台重新设计。代际切换时，板卡的尺寸、层数、材料等级、接口和信号完整性要求都可能变化，上一代板卡一般不能直接复用。这种高度定制化，是 PCB 单柜价值量快速提升的重要原因之一。
📊 探针数据
「GB300 单柜 PCB 约 3.51 万美元 → VR200 约 11.67 万美元（约 +233%）。中板（Midplane）与 ConnectX 模块 PCB 合计贡献约 4.64 万美元新增价值量。」
来源：摩根士丹利供应链 BOM 估算（经券商与媒体转述）/ 东吴证券行业测算。非 NVIDIA 官方 BOM。
VR200 的 $11.67 万 PCB 价值量，会沿着产业链分配给谁？接着往下拆。
三、但最震撼的还不是数据——而是一家公司的命运转折
数字是抽象的。找一个真实的案例，你就能看到这个「+233%」到底意味着什么。
2024 年，按券商对产品结构的统计口径，胜宏科技（300476）的 AI 与 HPC PCB 业务约占公司营收的 6.6%。当时公司的产品线仍广泛覆盖消费电子、汽车和通信等领域。
2025 年，按同一券商统计口径，胜宏科技的 AI 与 HPC PCB 占营收比例升至约43.2%。公司披露的 2025 年归母净利润为43.12 亿元，同比增长 273.52%。
发生了什么？按照供应链研究的判断，英伟达从 GB300 切换到 Rubin 世代时，对 PCB 供应商的高多层 HDI、低损耗 CCL 加工、稳定交付和产能保障能力提出了更高要求；胜宏科技被市场视为主要受益者之一。
市场研究预计，胜宏可能取得 Rubin 整机 PCB50%—55%的供应份额，UBB 类（CPU-GPU 互连板）份额预测约70%。这些数字是券商预测，并非公司年报确认的已实现份额。
一年时间，从多元化 PCB 制造商到被市场视为 Rubin PCB 的潜在主力供应商。这个变化背后的驱动力，正是 §4 要拆解的「四维升级」。
📊 探针数据
「胜宏科技（300476）——AI 与 HPC PCB 占营收从 6.6%（2024）→ 43.2%（2025）。2025 年净利 43.12 亿（+273.52%）。英伟达 Rubin 整机 PCB 全球份额 50-55%，UBB 类约 70%。」
来源：胜宏科技 2025 年财务报告（净利润）；券商供应链调研（业务占比及 Rubin 份额预测）。
四、AI PCB vs 普通 PCB，到底不一样在哪？
前面说了「PCB 变得更值钱了」。但更重要的是——它不是「量」变大了，而是「质」完全变了。四个维度：
各代平台 PCB 材料等级演进（供应链估算）
注：M6—M9 是产业链常用的材料代际口径，并非 NVIDIA 产品页公布的统一材料牌号。
维度一：材料——从常规 FR-4 到低损耗材料体系
普通服务器通常采用常规损耗等级的 FR-4 覆铜板（CCL）。当 SerDes 单通道速率提升到 112 Gb/s 及以上时，长距离高速走线对介质损耗的要求显著提高，常规材料可能难以满足信号完整性目标。
AI 服务器需要极低损耗 CCL。随着 SerDes 速率和走线密度提升，材料会逐步从普通 FR-4 转向更低 Df 的树脂体系与低介电玻纤布。具体等级取决于板卡位置、走线长度和整机设计，不能仅凭服务器代际一刀切。
按部分供应链报价，高端低损耗 CCL 与普通 FR-4 的价格可能相差数倍；但实际报价受铜厚、板厚、规格、订单量和认证状态影响，不能用单一平方米价格代表整个行业。本质上看，这不只是「优化配方」，而是树脂体系、玻纤布和铜箔的协同升级。
🖼️ 一张图看 26 层 AI 服务器 PCB 的内部结构
从外到内：顶层铜箔、介质层、内层低粗糙度铜箔、玻璃纤维布与树脂。铜箔表面越粗糙，高频导体损耗通常越高；具体增幅取决于材料、频率、走线长度和测试结构。
维度二：层数——从常规多层板到高多层板
各代平台 PCB 层数变化（供应链估算）
注：GB200 至 Rubin Ultra 的层数均为供应链研究口径，不是 NVIDIA 官方硬件规格；“3×26 层”指三块 PCB 构成的正交板组，不是一块物理 78 层单板。
层数增加不是简单地「多叠几层」。板层越多，层间对位、压合均匀性、钻孔和可靠性控制通常越困难。不同板厂、板型和量产阶段的良率差异很大，因此不宜把单一良率区间当作整个行业的固定值。
维度三：铜箔——从普通铜箔到更低粗糙度铜箔
随着 SerDes 单通道速率由 56 Gb/s 向 112 Gb/s、224 Gb/s 演进，对铜箔表面粗糙度和整体材料损耗的要求通常会提高。
不同铜箔等级的典型指标（市场口径）
注：粗糙度、适用速率和吨价均为典型市场区间，不是跨厂商统一标准；“AI 适用性”是编辑性评价。
高频信号的趋肤效应会让电流更集中于导体表面，铜箔粗糙度因而成为影响导体损耗的重要因素之一。速率越高、走线越长，对低粗糙度铜箔的需求通常越强；但最终选型仍需结合树脂、玻纤布和走线设计。
📊 探针数据
「HVLP 高端铜箔的量产和客户认证集中于少数厂商。公开资料涉及的厂商包括三井金属、德福科技、诺德股份和铜冠铜箔等；不同公司的产能口径及产品等级并不完全可比。」
来源：各公司公告 / 行业调研
维度四：架构角色——从「被动的板子」到「主动的血管」
按供应链研究对 Rubin 架构的判断，新的中板（Midplane）设计可能用板级互连替代一部分机架内铜缆，把更多高速信号路径转移到多层 PCB。对于 Rubin Ultra，市场进一步预测其可能采用 3×26 层 M9 正交板组；这一结构尚不能写成 NVIDIA 已确认的正式规格。
这背后是一个系统工程问题：当单机柜要支持 72—144 颗 GPU 高速互联时，铜缆会在弯曲半径、连接器占位和散热风道等方面形成约束。把更多“线”固化到“板”里，是降低布线复杂度的一种重要方向。
对 PCB 行业，这意味着什么？按券商 BOM 估算，Rubin 机柜新增 18 块中板（Midplane PCB），每块约 1,500 美元，形成 GB300 时代不存在的新增价值量。未来若正交板组进入量产，对高多层板的材料、压合、对位和可靠性能力都会提出更高要求。
💡 探针洞察
AI 服务器 PCB 的升级链条可以概括为：信号速率与布线密度提升 → 材料损耗要求提高 → 层数与 HDI 难度增加 → 铜箔规格升级 → 互连架构调整。 多个环节同步变化，使这一轮升级明显快于传统服务器时代。
五、从 PCB 往下拆：一条产业链正在被重塑
回到投资角度。VR200 机柜约 11.67 万美元的 PCB 成品价值量，会沿着制造和材料环节向上游传导：
VR200 单柜 PCB 约 $11.67万（券商估算）│├─ PCB 制造│ └─ 高端服务器板：胜宏科技、沪电股份、深南电路等│└─ 关键直接材料└─ 覆铜板（CCL）：生益科技、南亚新材、建滔积层板等├─ 低粗糙度铜箔：三井金属、德福科技、诺德股份、铜冠铜箔等├─ 低介电电子布：宏和科技、光远新材、中材科技等└─ 树脂/填料：圣泉集团、东材科技、联瑞新材等
注：铜箔、电子布和树脂/填料是覆铜板的上游原料，并非与 CCL 并列的独立 PCB 成本项；各环节金额不能简单相加。
AI 服务器 PCB 产业链代表公司（财务数据与市场研究汇总）
注：财务数据应以公司定期报告为准；份额、认证和“AI 弹性评级”属于券商调研或作者评价，不是公司官方承诺。
六、下一站：2027 年的正交板组
VR200 的故事还没讲完。
按照 NVIDIA 已公布的产品路线，Rubin Ultra 面向 2027 年；至于具体的 PCB 结构，供应链研究预测可能采用 3×26 层 M9 正交板组，以进一步减少机架内铜缆连接。
需要特别区分：这里的“78 层”是三块 26 层板的合计口径，不等同于制造一块物理意义上的 78 层单板。真正的挑战来自正交连接、高速信号完整性、板间对位和系统可靠性。
能够稳定量产高多层、低损耗、高密度互连板的供应商相对集中。不过，具体有多少家能够承接 Rubin Ultra 订单，目前缺乏统一、可核验的公开统计。
如果该架构进入量产，AI 服务器 PCB 订单可能进一步向具备高多层板量产能力的供应商集中；从 CCL 到铜箔、电子布，上游材料链的认证门槛也可能继续提高。
可以确定的是：AI 服务器 PCB 的升级远没有结束。2024—2027 年，材料、层数和互连架构仍将持续演进。
七、两个结论
第一，PCB 不是「周期品反弹」，是「结构性升级」。
2026 年 PCB 行业确实在涨价——建滔积层板多轮提价。但驱动 AI 服务器 PCB 增长的，不是涨价，而是「每一代服务器都在把材料等级往上推一个台阶」。从 GB200 到 VR200 到 Rubin Ultra，PCB 行业的升级路径正在被 AI 服务器定义了。
第二，从 GPU 到 PCB，算力的「权力转移」正在发生。
按摩根士丹利的两代机柜 BOM 估算，GPU 占比从约 65% 降至约 51%，PCB 占比则从约 0.9% 升至约 1.5%。这不意味着 GPU 不重要，而是当算力密度持续提高，信号完整性、供电和散热等系统能力正在贡献更多增量价值。
如果你只记住一件事：AI 服务器每换一代，PCB 往往会在材料、层数或架构上同步升级。下一代正交板组若按供应链预测落地，还会进一步提高量产门槛。
🔬 后续预告：接下来三天，我们将逐一拆解 PCB 上游的每一个环节——电子布（Day 3）、石英布（Day 4）、铜箔（Day 5）。看完整条产业链，你就能回答一个关键问题：一块 AI 服务器的 PCB 里，钱到底被谁赚走了？
感谢阅读。
「产业探针」只做一件事：把产业链拆到产品级颗粒度。我们不喊单、不吹票、不用情绪代替判断。我们提供的是你用 20 个小时检索才能拼出来的产业链全景——用 10 分钟读完。
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📎 延伸：PCB 基础知识
🖼️ 一张图看 PCB 的五级层次：从消费电子到 AI 服务器
PCB（印刷电路板），通俗理解就是「电子元器件的骨架」——一块多层绝缘基板，内部嵌入精密铜导线网络。芯片、电容、电阻焊接在表面，信号通过铜线路传输。
不同层数和材料的 PCB，差别如同「平房」和「摩天大楼」：
PCB 类型、层数与典型应用（示意分类）
注：HDI 与层数是不同维度，表中分类仅用于帮助理解；价格会随材料、尺寸、阶数、良率和订单规模显著变化。
AI 服务器使用的并不是单一类型的 PCB，而是计算板、交换板、网络模块板和中板（Midplane）等多种板卡组合。它们的共同趋势是：层数更高、材料损耗更低、布线密度更大、信号完整性要求更严格。
因此，判断一块 AI PCB 的价值，不能只看“多少层”，还要同时看材料等级、HDI 阶数、尺寸、铜箔粗糙度、良率和认证门槛。