從 HBM4、先進封裝到液冷電源：一台 AI 工廠整櫃的硬體帳本

這個小專題一共五講。第一講從Vera Rubin NVL72出發，講清楚輝達新一代整櫃裡裝了什麼；第二講把時間線拉回A100、H100、H200、Blackwell，再走到Vera Rubin，看輝達架構怎樣從單卡走向整櫃。

第三講進入硬體帳本。輝達把CPU、GPU、HBM、NVLink、網路卡、DPU、交換機、液冷和電源放進同一套平台以後，很多環節的數量、規格和認證門檻都會被抬高。

下一講我們打算把這些環節放回 A 股產業鏈，按離訂單的距離、驗證周期和財報彈性分層。第五講再回到長期主線，講 AI 工廠後面的視訊記憶體、互連、電力散熱和資料搬運瓶頸。歡迎關注公眾號，後面幾講會繼續連載。

研究Vera Rubin，不能只盯著單顆GPU參數。真正有用的拆法，是把它當成一台整櫃系統來看。

按照 NVIDIA 官方頁面，Vera Rubin NVL72的配置包括 72 顆 Rubin GPU、36 顆 Vera CPU、ConnectX-9SuperNIC、BlueField-4DPU，通過NVLink 6做櫃內連接，並通過Quantum-X800InfiniBand和Spectrum-XEthernet向外擴展。

官方規格還給出了一組很直觀的資料：整櫃擁有 20.7TB HBM4，HBM4總頻寬 1,580TB/s；CPU側擁有 54TB LPDDR5X；整櫃NVLink頻寬 260TB/s，NVLink-C2C頻寬 65TB/s。單顆 Rubin GPU對應 288GB HBM4和 22TB/s 頻寬。

這組數字說明，Vera Rubin的價值已經分佈在多個地方。GPU負責計算，HBM負責高速喂資料，Vera CPU負責調度和資料移動，NVLink負責櫃內協同，網路卡和交換機負責櫃外擴展，BlueField-4負責網路、儲存、安全和基礎設施解除安裝，液冷和電源負責把整櫃穩定跑起來。

所以第三講的核心問題很簡單：當一台 AI 整櫃變複雜以後，那些東西會跟著變貴？

二、HBM4，GPU 旁邊最貴的記憶體塔

Vera Rubin最清楚的增量之一，是HBM4。NVIDIA 官方資料顯示，單顆 Rubin GPU配套 288GB HBM4和 22TB/s 頻寬；一台Vera Rubin NVL72整櫃對應 20.7TB HBM4。

大模型訓練和推理都在消耗頻寬。訓練要不斷讀取參數、啟動值和梯度，推理要反覆訪問模型權重和KV cache。上下文長度越長，並行請求越多，GPU等待資料的時間越不能被忽視。

HBM的價值來自三個方面。第一是容量，模型參數和上下文需要更大的高速空間。第二是頻寬，GPU要持續吃到資料。第三是封裝，HBM堆疊要通過 TSV、微凸點、底填、測試和 2.5D封裝與GPU連接。

這條鏈上，海外儲存原廠最直接受益。國內公司更多從封測、材料、裝置、測試、載板和散熱等環節尋找切入口。真正需要跟蹤的變數包括HBM代際、堆疊層數、良率、客戶認證、測試能力和封裝配套。

一句話概括：Vera Rubin把HBM4推到整櫃成本和性能的核心位置，HBM周邊的封裝、測試和材料也會一起被拉上來。

三、先進封裝和載板，決定晶片能不能組合成系統

GPU和HBM貼得越近，對先進封裝的要求越高。晶片之間要高速通訊，還要解決供電、散熱、機械應力、翹曲和測試良率。

從Blackwell到Vera Rubin，輝達延續整櫃路線。整櫃裡的每個計算節點，都離不開高密度互連和高可靠封裝。CoWoS、2.5D、3D 封裝、IC 載板、ABF、底填膠、臨時鍵合、混合鍵合、減薄、清洗、檢測和測試裝置，都會圍繞高端 AI 晶片繼續升級。

IC 載板可以理解成高端晶片腳下的地基。封裝尺寸變大，訊號速率變高，功耗和熱應力上升，載板的層數、線寬線距、翹曲控制、材料穩定性和可靠性都會變得更重要。

玻璃基板也可以放在這條線裡觀察。它的長期價值在於大尺寸、低翹曲和高速訊號潛力；當前要看通孔、金屬化、成本、良率、裝置和客戶驗證。短期寫作口徑要克制，把它放進長期路線會更穩。

先進封裝鏈條的財報驗證，重點看三個指標：客戶匯入有沒有實質進展，產能利用率有沒有提升，良率和現金流有沒有跟上。

四、第三條：NVLink 和高速互連，整櫃內部的高速公路

一台Vera Rubin NVL72有 72 顆 Rubin GPU。72 顆 GPU要一起工作，櫃內互連的質量直接影響訓練和推理效率。

NVIDIA 官方資料顯示，NVLink 6 Switch 提供每顆 GPU 3.6TB/s 的 all-to-all scale-up 頻寬，整櫃NVLink頻寬達到 260TB/s。這個設計的目的，是讓一台整櫃儘量像一個統一的高速計算域運行。

互連頻寬提升以後，機會會向周邊硬體擴散。高速PCB、高頻高速材料、連接器、銅纜、背板、Retimer、SerDes測試、訊號完整性測試、散熱材料和電源完整性設計，都會進入更高規格。

NVLink晶片本身由輝達主導，國內產業鏈直接參與空間有限。A 股可跟蹤的重點，主要在高速連接、PCB、銅連接、測試、散熱、電源和被動元件這些外溢環節。

這條線適合和連接器、銅纜、PCB、MLCC、電感一起寫。它們看起來細小，實際承擔著整櫃高速通訊和穩定供電的基礎任務。

五、網路、DPU 和 CPO，櫃外擴展開始吃掉更多預算

櫃內靠NVLink，櫃外還要靠網路。Vera Rubin NVL72通過Quantum-X800InfiniBand和Spectrum-XEthernet向外擴展，同時配套ConnectX-9SuperNIC和BlueField-4DPU。

NVIDIA 官方資料顯示，ConnectX-9SuperNIC提供每顆GPU 1.6Tb/s 的頻寬，並支援可程式設計RDMA；BlueField-4DPU用於加速儲存、網路、安全和彈性擴展等資料處理任務。

這裡的邏輯很直接。AI 工廠規模越大，資料中心內部需要傳輸的資料越多。訓練叢集要同步參數，推理叢集要處理長上下文、多輪對話、檢索增強和工具呼叫，儲存、網路和安全隔離都會消耗系統資源。

CPO和矽光也被放進這條線。NVIDIA 官方頁面提到，Spectrum-XEthernet Co-Packaged Optics 採用整合矽光，目標是提升網路功耗效率、彈性和可用時間。

可跟蹤方向包括光模組、矽光、CPO、交換機、網路卡、AEC / DAC、銅連接、連接器、企業級 SSD、儲存網路和DPU相關鏈條。這個方向想像空間大，驗證周期也長，寫作時可以把短期訂單和長期路線分開。

六、液冷和電源，整櫃能不能穩定跑起來

整櫃算力密度提高以後，液冷和電源會從幕後走到台前。GB200 NVL72已經採用液冷整櫃設計，Vera Rubin延續 rack-scale AI supercomputer 路線，功耗密度和散熱壓力都會繼續受到關注。

液冷鏈條可以拆成冷板、CDU、快接頭、泵閥、管路、分集水器、冷卻液、洩漏檢測和維運服務。電源鏈條可以拆成伺服器電源、PDU、UPS、母線、銅排、連接器、功率器件、MLCC、電感和電容。

這一組環節離整機放量比較近。AI 伺服器功率越高，單櫃熱流密度越高，傳統風冷空間越緊張，液冷滲透率就越值得跟蹤。供電側也一樣，電源轉換效率、瞬態響應、可靠性和安全冗餘都會影響整櫃運行。

這裡還可以接到MLCC。GPU、CPU、HBM、電源模組、主機板、網路卡、交換機和光模組周邊，都需要電容做去耦、濾波、穩壓和抗干擾。伺服器級MLCC關注容量、耐壓、溫度、可靠性和客戶認證。

液冷和電源的研究要看訂單，也要看交付。裝置裝進去只是開始，長期穩定運行、售後維護、故障率和客戶復購同樣重要。

七、小零件的價值，來自數量、規格和認證

AI 整櫃越複雜，很多小零件的存在感越強。連接器、銅纜、PCB、MLCC、電感、熱介面材料、結構件、風扇備件、感測器和線束，單顆價值可能不高，但數量多、規格高、認證嚴格。

這一組環節適合用三個問題判斷。

• 第一，單櫃用量有沒有增加。整櫃裡GPU、CPU、網路卡、交換模組和電源模組越多，周邊元器件數量越高。

• 第二，產品規格有沒有提升。高速、高壓、高熱、高可靠，會把普通產品和伺服器級產品拉開距離。

• 第三，客戶認證有沒有突破。進入頭部伺服器、雲廠商和整櫃平台以後，供應關係會更穩定。

這類生意的研究難點在於，它們通常不會出現在最顯眼的發佈會上，卻會出現在真實的 BOM、訂單、產能利用率和現金流裡。

八、那些機會離訂單近，那些周期長

從產業鏈節奏看，可以分成三組。

第一組，整機硬體配套。液冷、電源、連接器、銅纜、PCB、MLCC、電感和結構件，跟 AI 伺服器和整櫃出貨節奏聯絡更直接。重點看客戶、訂單、交付、產能和現金流。

第二組，封裝和製造能力。HBM封裝、先進封裝、IC 載板、ABF、封裝材料、測試裝置和檢測裝置，技術含量高，驗證周期也長。重點看匯入、良率、稼動率和高端產品收入佔比。

第三組，長期技術路線。CPO、矽光、玻璃基板、混合鍵合、新型電源架構和更高密度液冷，空間很大，節奏要看客戶驗證、標準、成本和量產良率。

這三組都能寫，但寫法要分開。離訂單近的環節，看財報和交付；驗證周期長的環節，看技術節點和客戶認證；長期路線，看趨勢和邊界。

第一，看 AI 相關收入佔比。公司有沒有真正進入資料中心、AI 伺服器、整櫃、光通訊或高端封裝客戶。

第二，看高端產品佔比。普通消費電子產品和伺服器級產品的毛利率、認證周期、可靠性要求差異很大。

第三，看產能利用率。擴產以後能不能裝滿，是利潤彈性的關鍵。

第四，看存貨和經營現金流。硬體鏈條容易出現備貨、帳期和價格波動，利潤要能轉化成現金。

第五，看客戶認證。先進封裝、材料、連接器、MLCC、液冷和電源，都要用客戶匯入和量產交付說話。

下一講我們打算把這些指標放回 A 股產業鏈，看看那些環節已經離整櫃訂單更近，那些還處在驗證和產能爬坡階段。

Vera Rubin的看點，不只在Rubin GPU的算力數字。它把HBM4、Vera CPU、NVLink 6、ConnectX-9、BlueField-4、Spectrum-X、液冷和電源一起放進整櫃系統，讓硬體鏈條的價值分佈變得更清晰。

GPU仍然是中心，但高頻寬記憶體、先進封裝、IC 載板、高速互連、網路、DPU、液冷、電源、連接器、MLCC和儲存，都在影響AI 工廠的真實產出。

所以研究第三講，重點不在追逐某一個概念，而在拆清楚整櫃 BOM。誰的用量增加，誰的規格提升，誰通過客戶認證，誰才有機會把技術變化變成訂單和財報。  (大作手滋本家)

上周末開始，大摩 Howard Kao 團隊 2026 年 5 月 22 日發的一張 NVIDIA NVL72 單機櫃 BOM 拆解圖，在中文投資圈持續刷屏。這張圖把現役旗艦 GB300 估算到 399 萬美元一櫃，下一代 VR200 拉到 780 萬美元，整櫃漲 95%；其中記憶體 +435%、PCB +233%、MLCC +182%、NVLink Switch 晶片 +122%、Other networking chips +121%、ABF +82%、GPU +57%。

24 小時內，很多人把它拆出了兩種讀法。一種是順著記憶體、PCB、覆銅板、MLCC、ABF、液冷、電源的漲幅排序，給出一份公司清單。另一種是把 Other networking chips 這一行的 +121%，直接讀作「光模組要爆發」。

第二種解讀，這周大機率還會繼續放大。但這張 BOM 不能用來證明光模組爆發，因為它統計的是機櫃內成本；真正的光模組用量發生在機櫃外，在這張表裡看不到。光模組的需求是真的在翻倍，只是它的證據不在這張圖裡。

今天的這篇文章，我們一起從光電的視角，來聊一聊這個 BOM 清單。

大摩 2026-05-22 發佈的 NVIDIA NVL72 BOM 拆解

正文之前，先用一張表把 BOM 的「邊界」畫清楚。

機櫃內的物料漲價是真的，但外部光模組屬於跨櫃網路，不在這張 BOM 裡。

NVIDIA 自己披露的資料可以印證這件事。NVIDIA FY27 Q1（對應自然年 2026 年 2-4 月）業績公告披露，Data Center networking 收入達到 148 億美元，同比 +199%、環比 +35%。這個體量是 NVIDIA 網路業務的總盤子（包含 NIC、Spectrum/Quantum 交換機、Spectrum-X Photonics 等），不在 MS 這份機櫃 BOM 裡；光模組和外部 scale-out 網路的真實增量，要去這本帳裡看。

機櫃內 +122% 的 NVLink Switch 這一行，背後只有一個原因：NVSwitch ASIC 數量從 18 顆翻倍到 36 顆。NVIDIA Rubin 平台官方技術部落格與 SemiAnalysis 都核到 VR200 的 NVL6 switch tray 每個裝 4 顆 ASIC，9 個 tray 合 36 顆，對應的恰好是數量翻倍。

Other networking chips 這一行的 +121% 沒有公開的逐項明細，但綜合 NVIDIA Rubin 平台 blog 與 SemiAnalysis 的拆解，主要構成是 ConnectX-9 SuperNIC 升級（CX-9 單 NIC 1.6 Tb/s，CX-8 為 800G）、BlueField-4 DPU 代際接替 BlueField-3、以及 NVSwitch / CX-9 普遍進入 224G SerDes 代際帶來的 IP 與 royalty 抬升。這些都是機櫃內的電晶片，沒有一項是外部光模組。

PCB +233% 是 BOM 內漲幅第二高，原因是 Rubin 的 compute board 從 GB300 的 22 層升到 26 層 HDI，材料從 M6/M7 類換到 M8 級高頻低損耗，switch tray PCB 升到 32 層，midplane 引入 44 層。直接動因是 224G PAM4 的單位間隔約減半，插損、串擾和均衡預算顯著收緊。要支撐這個速率，板層數必然增加，板材也必然換更高頻。MLCC +182% 與 ABF +82% 是同一脈絡，HBM4 與多 die 封裝把電源完整性與載板面積一起推高。

NVL72 機內 NVLink scale-up backplane 的銅纜 cartridge。來源：ServeTheHome

還有一件事實值得專門提一下，VR200 這一代，機內 NVLink 仍然是銅。SemiAnalysis 公開摘要確認，VR200 的機內 NVLink scale-up backplane 走的是 5,184 根 passive 銅飛線、4 個 cable cartridge、總長超過 2 mile，這套方案和 GB300 大致延續。只要單櫃內最長鏈路在 1-2 米以內，銅在 224G 時代仍然勝過光。在機櫃內，「光進銅退」目前還是個偽命題。這也是 BOM 內不出現光模組的物理根因。

GB300 時代，每個 GPU 通過一顆 ConnectX-8 SuperNIC 拉出 800G scale-out 出口，72 GPU × 800G = 57.6 Tb/s 整櫃外聯頻寬。VR200 時代，每個 GPU 通過 ConnectX-9 拉出 1.6 Tb/s，72 × 1.6 = 115.2 Tb/s，整整翻一倍。NVIDIA 官方 Rubin 平台頁的「每 GPU 1.6 Tb/s scale-out 頻寬」是硬資料。當模組形態不變時，外部光連接的頻寬需求至少翻倍，光模組用量大體同步。

光模組公司的一季報已經在兌現這件事。中際旭創 Q1 營收 194.96 億、同比 +192%，5-15 投資者關係活動記錄裡公司原話是「1.6T 產品早已批次出貨，3.2T 持續研發完善中」；新易盛 Q1 營收 83.38 億、同比 +106%。但這一輪 1.6T 的錢不是均勻分佈的。兩條供應鏈口徑值得對照：天孚通訊 4-22 投關原話是「1.6T 光引擎已量產，但個別物料缺料尚未達到預期產量」；Lumentum 在 Q3 FY26 電話會上則明確說 200G EML 這一段「supply-demand imbalance greater than 30%」、公司「significantly undershipping demand」。中遊說等料沒等到，上遊說顯著欠交需求，方向是一致的。真正的錢有相當一部分正在向 EML / 雷射器這一段轉移。

NVIDIA GTC 2026 公佈的多代路線圖，對應下文 CPO 入機櫃的三層時間表。來源：NVIDIA

光模組需求翻倍是當下的事實，下一個問題是，這部分錢能賺多久？

NVIDIA 公開路線圖把 CPO 入機櫃分成三層。2026 H2 Rubin / VR200 代上市，Spectrum-X Photonics 與 Quantum-X Photonics 102.4T CPO 交換機首發，scale-out 網路側的 CPO 開始量產；機櫃內的 NVLink scale-up 仍然是銅。2027 H2Rubin Ultra 這一代換上 Kyber 高密度機櫃，按目前的公開路線圖，scale-up CPO 首次出現，但落在多個機櫃之間的 NVLink 互連上，機內仍以銅為主；Coherent CEO 在 Q3 FY26 電話會也確認了 scale-up CPO 收入預計要到 2027 日歷年下半年。2028 H2才是 Feynman。按市場和路線圖資料指向，NVLink 8 首次走光，CPO 進入更靠近 GPU 封裝的位置。

把這條時間線翻譯過來，機內 NVLink 真正光化要等到 2028。從 VR200 量產到 Rubin Ultra 切換，中間至少有兩代是 1.6T 可插拔的現金流窗口。Lumentum Q3 FY26 已經披露 200G EML 收入環比翻倍、1.6T transceivers Q4 FY26 ramp；產業鏈已經在兌現這個窗口。

這個窗口不是無限的。CPO 如果提前到 2027 H1 落地機內、1.6T ASP 在 2027 走出 10% 以上的降幅、Broadcom Taurus 把 3.2T / 400G-per-lane 節奏前推半年，這三件事裡任一發生，窗口都會被壓縮。三件事的機率目前看都不高，但值得放在 Q3 之後的電話會裡持續驗證。

回到開頭。一張大摩 BOM 圖，把光模組、PCB、覆銅板、MLCC、ABF 一起推到了 A 股 watchlist 上。每一列都有它的邏輯，但把「Other networking chips +121%」直接讀作光模組爆發，是在拿機櫃的帳本算網路的收入。同樣，這張圖也無法證明 PCB / 覆銅板 / MLCC 一定能傳導到對應公司的業績彈性，那是另一段鏈條的事。

接下來的這一周，我們將持續關注，NVIDIA Q1 財報電話會上 networking 業務的更多問答細節，以及 Lumentum 是否在 6 月給出 1.6T 模組 Q4 FY26 ramp 的具體節奏指引。 (光電前瞻)

彙整鉅亨號中所有使用「Rubin BOM」關鍵字，所發布的內容 (依照時間排序，最新在前，舊的在後)`

Vera Rubin 裡真正變貴的東西

大摩輝達 Rubin BOM 出來了：光電視角的四個判斷