2027年，銅箔或將成為AI產業鏈最嚴峻的瓶頸。

今天的文章，核心是聚焦關於AI板卡材料的升級路徑，以及第四代HVLP銅箔的供需缺口

一、AI算力需求“狂飆”，但產能爬坡為何“慢”了？

你可能以為，NVIDIA的產能會像火箭一樣躥升。但專家指出，NVIDIA的產能爬坡節奏明顯放緩。原因有二：

NVIDIA的高端機櫃在雲服務商採購中的佔比，不如從前。

Google、亞馬遜等雲巨頭，正在加大自研ASIC晶片的使用，Google TPUv8需求強勁，目前CCL月需求已達80萬張，專家甚至警告存在超額預訂風險。

當前爬坡節奏，絕對數量下降，但周期沒變。這背後是客戶結構的變化。

二、NVIDIA Rubin平台：材料方案“分層”明顯

NVIDIA的Rubin平台，是當前最核心的產品線。專家詳細拆解了其材料方案：

M8（訊號層）+ M4（電源層）混壓，搭配第四代HVLP銅箔。

純M8，搭配第二代玻璃布和第四代銅箔。

M9 + 第二代玻璃布，明確不用石英布或PTFE。

材料升級的核心是M8/M9配合第四代銅箔，這是AI板卡性能提升的“黃金組合”。

三、Rubin Ultra平台：更激進的嘗試

Rubin Ultra平台，專家指出，其計算卡、交換機板、正交背板方案更激進：

M9 + 第二代玻璃布，不用石英布。

PTFE與M9混壓，但方案未最終確認。如果PTFE不行，正交背板將沿用已驗證的M9Q（石英布）方案。甚至還有備選——不採用正交背板，繼續用銅纜連接。

專家強調： 正交背板若採用PTFE方案，層數可能飆升至104層甚至112層，是真正的“技術極限”。

四、Google TPUv8：獨特的“M8+HVLP3”組合

Google的TPUv8項目，材料方案頗具特色：

M8與M6混壓，40層，其中M8搭配HVLP3銅箔。

目前主要客戶中，只有Google為M8搭配第三代HVLP3銅箔，這是基於其電氣性能與成本的平衡。而其他客戶，如NVIDIA和亞馬遜，則直接上第四代HVLP4。

五、亞馬遜Trainium3：供應商多元化

亞馬遜的Trainium3項目，已開始爬坡：

M7 + 第二代銅箔，22層，4階HDI。

自研，M8與M4混壓，26層，無HDI。

亞馬遜在採購策略上更注重風險分散，已開始認證第二梯隊供應商如銅冠，用於其泰國工廠。

六、第四代HVLP銅箔：供需缺口約20%，2027年成為最大瓶頸

月均需求：2500-2600噸（年底可能達4000-5000噸）

三井擴產：全年僅新增1000噸（上半年釋放400噸）

供需缺口：即使加上三井，總供應僅約2200噸，仍無法滿足需求。

玻璃布擴產相對穩健，但銅箔的產能爬坡依賴新供應商匯入，不確定性最大。預計2027年，第四代銅箔將成為產業鏈最嚴峻的瓶頸。

專家原話： “T公司和D公司的產品，顏色與三井不同，表面偶爾不均勻，但良品部分電氣性能合格。在當前供需失衡下，仍會被採用。”

七、一場“銅箔爭奪戰”即將上演

想像一下，2027年，當AI算力需求再翻倍，全球各大雲廠商都在爭搶第四代HVLP銅箔。三井的產能被NVIDIA、亞馬遜、Google瓜分，古河、福田穩坐釣魚台，金居、銅冠、德福則在品質與產能間突破。

AI的算力，正從“晶片”轉移到“材料”。
覆銅板、銅箔，這些看似底層的“小材料”，正在成為決定AI產業速度的關鍵。 (數之湧現)

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