A coevolução dos PCBs e da IA

PCB: O principal suporte e base do desempenho do hardware de IA

1.1 Função de apoio fundamental

Placas de circuito impresso (PCBs), que funcionam como a “rede neural esquelética” dos sistemas eletrônicos, desempenham uma função de interconexão fundamental nas arquiteturas de hardware de IA. Em servidores de IA, dispositivos de computação de ponta e terminais inteligentes, os PCBs de alto desempenho são responsáveis por conectar clusters de GPU/TPU, memória de alta largura de banda (HBM) e interfaces de alta velocidade, permitindo um fluxo de dados eficiente.

1.2 Evolução das especificações técnicas

• Aumento da densidade da linhaA largura/espaço do traço da placa de circuito impresso nos servidores AI está evoluindo dos convencionais 0,1 mm para 0,05 mm, aumentando a densidade de roteamento em 3 a 5 vezes.
• Aumento do número de camadas: As placas de circuito impresso (PCBs) dos servidores padrão têm normalmente 12 a 16 camadas, enquanto as PCBs dos servidores de treinamento de IA atingem normalmente 20 a 38 camadas, com backplanes complexos que chegam a exceder 40 camadas.
• Avanço nas taxas de sinalAtualização de 56 Gbps PAM4 para 112 Gbps PAM4, atendendo às demandas de interfaces de alta velocidade, como PCIe 6.0 e módulos ópticos 800G.

1.3 Inovação em materiais e processos

• Aplicação de materiais de alta frequência: Low-loss materials like Rogers RO4350B and Panasonic MEGTRON6 (Dk≤3.5, Df≤0.003) become the preferred choice for AI hardware.
• Avanço na tecnologia Microvia: Laser drill hole diameters are shrinking from 150μm to 50μm, requiring layer-to-layer alignment accuracy of ≤50μm.
• Soluções térmicas aprimoradas: Tecnologias de resfriamento inovadoras, como blocos de cobre embutidos, matrizes térmicas (reduzindo a resistência térmica em 40%) e substratos com núcleo metálico.

A tecnologia de IA está remodelando todo o processo de projeto e fabricação de placas de circuito impresso (PCB)

2.1 Automação inteligente do projeto

(1) Otimização do layout e do roteamento

• Ferramentas baseadas em IAFerramentas como Cadence Allegro X AI e Zuken CR-8000 alcançam uma melhoria de 10 vezes na eficiência do projeto.
• Algoritmos de roteamento inteligenteOtimize o roteamento de pares diferenciais, a correspondência de impedância e as redes de distribuição de energia por meio do aprendizado por reforço.
• Análise de simulação em tempo realFerramentas como o Sigrity X Aurora permitem a análise em tempo real da integridade do sinal (SI) e da integridade da alimentação (PI).

(2) Co-design multifísico

2.2 Fabricação inteligente e controle de qualidade

(1) Sistemas de inspeção inteligentes

• Inspeção por visão artificialOs sistemas AOI baseados em deep learning alcançam uma precisão de reconhecimento de defeitos superior a 99,5% e uma taxa de detecção perdida inferior a 0,1%.
• Manutenção preditiva: Prevê falhas em equipamentos essenciais, como brocas a laser e máquinas de exposição, através da análise dos dados dos equipamentos.

(2) Otimização de processos

• Ajuste inteligente de parâmetrosA IA monitora os parâmetros do processo de gravação e galvanização em tempo real, compensando automaticamente as variações do processo.
• Previsão de rendimento: Estabelece modelos de previsão de rendimento com base em dados de produção para identificar antecipadamente potenciais problemas de qualidade.

2.3 Gestão da cadeia de abastecimento e operações

• Previsão da demanda: Preveja com precisão as mudanças na demanda por PCB por meio de dados históricos e análise de tendências de mercado.
• Programação inteligente da produção: Programação otimizada com múltiplos objetivos, considerando o estado dos equipamentos, os requisitos de entrega e as características do processo.
• Otimização de estoqueOs modelos dinâmicos de estoque de segurança reduzem a ocupação de capital, garantindo a continuidade da produção.

Desafios técnicos e caminhos inovadores

3.1 Atuais gargalos técnicos

3.2 Principais avanços tecnológicos

(1) Inovação em tecnologia de processamento

• Processamento de linhas ultrafinas: Using picosecond UV lasers + LDI direct imaging technology, achieving trace width accuracy of ±2μm.
• Tecnologia de enchimento via revestimento: O revestimento por pulsação + aditivos especiais permitem o preenchimento sem defeitos de microvias cegas.
• Otimização do processo de laminação: Materiais com baixo CTE + controle inteligente de temperatura e pressão reduzem o desalinhamento entre camadas.

(2) Inovação na metodologia de design

Traditional Flow: Requirements Analysis → Manual Layout → Simulation Verification → Iterative Modification
AI-Enhanced Flow: Intelligent Requirements Parsing → Automatic Layout & Routing → Real-Time Multi-Physics Simulation → Intelligent Optimization

Ecossistema da indústria e tendências futuras

4.1 Cenário de mercado em evolução

• Tamanho do mercado globalO mercado de PCB específico para IA deve atingir 48 bilhões de RMB até 2025, com um CAGR de 28%.
• Processo de domesticaçãoA participação de mercado das empresas nacionais em placas de circuito impresso para servidores aumentou de 15% em 2020 para 35% em 2023.
• Atualização tecnológica: Acelerando avanços em áreas de ponta, como placas de camadas ultra-altas com mais de 108 camadas e substratos IC.

4.2 Cenários de aplicação inovadores

(1) Integração heterogênea e embalagem avançada

• Embalagem 2.5D/3D: Co-design de interposers de silício, tecnologia TSV e PCBs de alta densidade.
• Arquitetura ChipletOs módulos multi-chip exigem um design de substrato mais complexo e soluções de interconexão de sinais.

(2) Formas emergentes de hardware de IA

• Interconexão de computação fotônica: As placas de circuito impresso híbridas fotoelétricas atendem às necessidades de interconexão dos chips de computação óptica.
• Hardware neuromórficoOs chips inspirados no cérebro requerem tecnologia de fiação tridimensional.

4.3 Roteiro de desenvolvimento tecnológico

Curto prazo (2024-2025):

• Melhorar o ecossistema de ferramentas de design de IA, alcançando inteligência de design em todo o processo.
• Breakthrough in 5μm trace width/space processing technology.
• Aumente o rendimento dos canais de 112 Gbps para mais de 95%.

Médio prazo (2026-2028):

• Aplicação prática da tecnologia de fiação impressa em 3D.
• Aplicação em larga escala de substratos de vidro e substratos cerâmicos.
• Amadurecimento da tecnologia de transmissão de 224 Gbps.

Longo prazo (2029+):

• Tecnologia de circuitos auto-montáveis em nível molecular.
• Soluções de interconexão para computação quântica.
• Materiais PCB biodegradáveis.

Valor e perspectivas do desenvolvimento colaborativo

A profunda integração entre PCB e IA está criando um valor sinérgico significativo:

• Nível técnicoA IA impulsiona atualizações nas capacidades de design e fabricação de PCBs, enquanto PCBs avançados apoiam a melhoria contínua do poder de computação da IA.
• Nível da indústria: Forma um ciclo positivo de “inovação de hardware – otimização de algoritmos – implantação de aplicativos”.
• Nível econômico: Reduz o custo do hardware de IA, acelerando a popularização e a aplicação da tecnologia de IA.

No futuro, com o progresso conjunto da ciência dos materiais, da fabricação de precisão e das tecnologias de inteligência artificial, as PCBs evoluirão para uma maior densidade, menor perda e maior inteligência, fornecendo uma base de hardware sólida para os sistemas de IA da próxima geração. Simultaneamente, a tecnologia de IA desempenhará um papel mais importante em todo o fluxo de trabalho de projeto, fabricação e teste de PCBs, promovendo a transformação digital e inteligente da indústria de fabricação de eletrônicos.