高周波PCB - AI基板

デジタル化と知能化が急速に発展する現代において、人工知能（AI）技術はかつてない速度であらゆる産業分野に浸透し、社会の変革と進歩を推進している。AIサーバーはAI演算を支える中核インフラとして、その性能と安定性が極めて重要である。その中でも、AI基板は基礎的な電子プラットフォームとして、人体の神経系のように、プロセッサ、メモリ、アクセラレータ、電源管理システムなど、AI演算ワークロードに必要な各種重要コンポーネントを接続・支える役割を担い、サーバーシステム全体の効率的かつ安定した稼働を保証します。

AI基板の主要製品

AIサーバーには主に3つの重要なPCB製品カテゴリーが存在し、それぞれが独自の設計特性と適用シーンを有しています。

GPU基板：GPU（グラフィックスプロセッシングユニット）はAI演算の中核コンポーネントとして、膨大な並列計算タスクを担う。GPUクラスター及び大規模データ処理の要求を満たすため、GPU基板は一般的に20層を超える多層基板設計を採用している。多層基板はより多くの配線スペースを提供し、高速信号伝送におけるクロストークや反射などの問題を効果的に解決すると同時に、より高い電力密度をサポートし、GPUが高負荷動作時にも安定して動作することを保証する。

コンパクト型AIアクセラレータモジュール：この種のモジュールは主に4～5層のHDI（高密度インターコネクト）技術に依存し、高密度接続を実現します。HDI技術はマイクロブラインドビアや埋込みビアプロセスを採用することで、限られた基板スペース内でより多くの配線接続を実現し、基板の集積度を高めます。コンパクトAIアクセラレータモジュールは、エッジコンピューティングデバイスなど、体積と消費電力に厳しい要件があるアプリケーションシナリオで一般的に使用され、人工知能のエッジ展開を強力にサポートします。

従来型CPUマザーボード：人工知能技術の発展に伴いGPUの計算における重要性が増しているものの、従来型CPUマザーボードは依然としてサーバーの基盤となるアーキテクチャである。サーバー全体の動作を調整・管理し、他のコンポーネントに基本的な計算・制御機能を提供する。CPUマザーボードの設計は比較的成熟しているが、人工知能サーバーにおいても具体的なアプリケーション要件に応じた最適化とアップグレードが必要である。

AIサーバーの世代交代に伴い、GPUマザーボードはHDI構造への移行を進めている。この傾向の背景には、HDI構造がより高い配線密度と優れた信号完全性を備え、GPUの高速演算要求をより良く満たせる点が挙げられる。市場調査機関の予測によれば、先進HDIは今後5年間でAI基板市場において最も急速に成長する分野となり、特に第4層以上の製品に対する需要が急務となる。これによりPCBメーカーはHDI技術の研究開発と生産への投資を拡大し続け、業界全体の技術進歩を推進することになる。

サーバー内部におけるPCBの配置

サーバー内部では、PCBは主にアクセラレータボード、マザーボード、電源バックプレーン、ハードディスクバックプレーン、ネットワークインターフェースカード、アダプタカードなどの部品に配置される。これらのPCBの核心的特性は、高層数、高アスペクト比、高密度、高伝送速度に集約される。

高層数のPCB基板はより多くの配線層を提供し、複雑な回路設計の要求を満たす。高アスペクト比は信号伝送の安定性向上と信号減衰の低減に寄与します。高密度設計により限られた基板スペースに多くの電子部品を集積でき、サーバーの集積度を高めます。高伝送速度は人工知能演算における大量データの高速伝送ニーズを満たすためです。サーバープラットフォームの継続的な進化に伴い、PCBの層数は増加し続け、材料・設計・製造プロセスに対してより高い要求が課されています。例えば、より高い伝送速度を実現するには低損失の高速材料を採用する必要があり、多層設計の要求を満たすには製造プロセスの改良、層間接着力の向上、穴あけ精度の向上などが求められます。

AI基板の供給関係

AI基板の運営においては、主に三種類の供給関係が存在し、それぞれが独自の運営モデルと特徴を有している。

GPUボードコンポーネント供給

GPUボードコンポーネントは完全にGPUメーカーによって設計されるため、PCB供給の手配はメーカーが主導する。GPUメーカーは自社の技術的優位性と製品ニーズに基づき、特定の性能指標を満たすGPUボードを設計し、適切なPCBサプライヤーを選定して生産を行います。この供給関係の利点は、GPUボードとGPUチップの完璧なマッチングを確保し、GPUの性能優位性を最大限に発揮できる点にあります。同時に、GPUメーカーはPCBの品質と性能に対して厳格な要求を課すため、PCBメーカーの技術水準向上と製品品質の向上を促進します。

CPU基板コンポーネント供給

CPU基板コンポーネントは、確立されたサーバーメーカーのサプライチェーン関係に従う。CPUキャリアボードはCPU設計者が決定し、完全なシステムに必要なCPUテンプレートと拡張カード基板はエンドユーザーが指定する。その他のチップ搭載PCBの大半については、顧客が機能部品メーカーに設計要求を提示し、後者がPCB調達を独自に決定する。この供給関係は比較的複雑で、複数の関係者が関与する。サーバーメーカーはエンドユーザーの要求に基づき、適切なCPUと機能部品を選択し、各関係者間の供給関係を調整する必要があります。機能部品メーカーは顧客の設計要求に応じて適切なPCBサプライヤーを選定し、PCBの品質と性能が要求を満たすことを保証しなければなりません。

アクセサリー類の供給

アクセサリー類のPCB供給は比較的単純です。顧客は通常、成熟したモジュールメーカーから直接アクセサリーを調達します。特定の状況下では、顧客がアクセサリーモジュールサプライヤーに設計要求を提示することもあるが、これはモジュールサプライヤーのPCB調達決定における自主権に影響を与えない。アクセサリーモジュールメーカーは市場ニーズと顧客要求に基づき、ファン制御基板やインジケーター基板など様々なアクセサリー類PCBを設計・生産する。これらのアクセサリーはサーバーシステム全体に占める割合は小さいものの、サーバーの正常な稼働と機能の充実に重要な役割を果たしている。

AIサーバー電源装置におけるPCBのアップグレード

AIサーバー電源装置のアップグレードプロセスにおいて、プリント基板（PCB）は材料や製造プロセスなど複数の面で強化がなされている。電子部品のキャリアとして、サーバー電源装置内のPCBは電源スイッチ、電源フィルター、電圧レギュレーター、ヒートシンクなどのモジュールに広く使用されており、その性能は電源装置の安定性と効率に直接影響する。

銅箔厚さの増加

PCBの相互接続は基板上の純銅導線に依存しており、より厚い銅箔は電流負荷能力を向上させます。AIサーバーでは、演算負荷の増加に伴い電流需要も相応に増大します。したがって、銅箔厚さの増加は効果的な解決策となっています。銅箔はPCB上流原料コストの約9%を占め、銅箔基板材料は30%以上を占める。銅箔は同時に銅箔基板の主要原料でもあり、そのコストの約40%を占める。銅箔の厚み増加はPCBコストを押し上げる一方、層間プリプレグ積層・穴あけ・めっきなどの製造工程要求を高め、PCB製品の付加価値を顕著に向上させる。例えば高層PCBでは、厚い銅箔が信号伝送の安定性をより確実に保証し、過電流による発熱問題を低減する。

埋め込み型パワーモジュール

PCB埋め込み型パワーモジュール技術は巨大な性能ポテンシャルを秘めている。従来のパッケージング方式と比較し、PCB埋め込み型パワーモジュールは単一半導体の電流容量を約40%向上させ、あるいは同等の電流出力において半導体使用量を3分の1削減できる。これは同一出力条件下で、パワーモジュールの材料コストが20%低減可能であることを意味する。同時に、インバータ全体のスイッチング損失は従来製品の3分の1に低減され、スイッチング周波数向上に伴う損失増加幅は従来比で3分の2削減されます。この技術は電源効率を向上させるだけでなく、サイズと重量を縮小し、サーバー設計の柔軟性を高めます。

熱管理には高熱伝導材料を採用

PCB基板材料の熱伝導性を向上させることで放熱効率を高められる。通常、樹脂材料は熱伝導性が劣るが、銅箔配線とビアホールは優れた熱伝導特性を有する。したがって、重要な熱管理戦略には、銅残留率の向上、熱貫通孔の増加と貫通孔内銅層の厚み増大、銅ブロックやセラミック板の埋め込みが含まれる。同時に、合理的な配線設計によりPCB上のホットスポット集中を回避する。例えば、高性能AIサーバーでは高熱伝導性セラミック基板材料を採用することで、熱を効果的に放出し、サーバーの放熱効率を向上させ、長時間の高負荷稼働下でも安定した性能を維持できる。

AI基板が直面する課題

高速信号の完全性に関する課題

AIサーバーはPCIe 5.0/6.0、CXL、HBMインターフェースなど高速相互接続能力を必要とする。基板上での高速差動信号伝送時には、クロストーク、反射、遅延、損失などの問題が発生しやすい。PCBの層数増加と配線密度向上に伴い、信号完全性の維持と低遅延の確保はより困難になる。例えば、多層PCBでは信号が通過する層数やビア数が増加し、信号減衰や歪みが生じやすくなります。同時に配線密度の増加は信号間の相互干渉を悪化させ、信号品質に影響を与えます。これらの課題を解決するには、高度な信号整合性設計技術とシミュレーションツールを用いてPCBのレイアウト配線を最適化し、信号の正確かつ安定した伝送を確保する必要があります。

材料と製造コストの高騰

AI基板には通常、低誘電率（Dk）と低損失係数（Df）を備えた高速材料、さらには複合材料といった高性能基板が採用される。これらの高性能材料は価格が比較的高く、PCBのコストを押し上げる。同時に、AI基板は超高層数（20層以上）設計を採用し、精密HDIおよびブラインドビア/埋込みビア技術を活用する必要がある。このような製造プロセスは生産コストを大幅に押し上げるだけでなく、歩留まりの保証を困難にし、大規模展開時のコスト効率を制限します。例えば、多層PCBの製造プロセスでは、層間接着力や穴あけ精度などの要求が高いため、層間剥離や穴あけ位置ずれなどの問題が発生しやすく、良品率が低下します。良品率を向上させるためには、製造プロセスの継続的な改善と品質管理の強化が必要ですが、これはさらに生産コストを増加させます。

産業発展の契機

高速相互接続需要が牽引する機会

高速演算と広帯域データ伝送を実現するため、人工知能サーバーはプリント基板に対し、多層設計、卓越した高速信号完全性、超低誘電率（Dk）と低損失係数（Df）を備えた高周波高速基板などの低損失材料採用といった、より高い要求を課している。これは、高密度相互接続（HDI）、基板レベルパッケージング（SLP）、改良型半加成プロセス（mSAP）、任意層相互接続PCBなどの先進的なPCB技術に成長の機会をもたらしている。これらの先進技術は、AI基板に求める高性能要件を満たし、PCBの集積度と信号伝送品質を向上させることができる。例えば、HDI技術はマイクロブラインドビアや埋込みビアプロセスを採用することで、限られた基板スペース内でより多くの配線接続を実現し、基板の配線密度を向上させます。基板レベルパッケージング技術は、複数のチップを基板上に直接実装することで信号伝送経路を短縮し、信号伝送速度を向上させます。

市場展望と展望

AI基板は信号完全性とコスト課題に直面しているものの、高速相互接続需要と電源技術の進化がAI基板の発展を牽引しています。この傾向は先進製品の市場浸透を加速させており、今後は性能とコストのバランスを通じて市場シェア拡大が期待される。人工知能技術の継続的な発展と応用シーンの拡大に伴い、AIサーバーへの需要は持続的に増加する。これはAI基板市場の急速な発展を牽引し、PCBメーカーに広大な市場空間を提供する。同時に、技術の進歩とコスト低下の進展に伴い、先進PCB技術はより広範な応用を得て、業界全体をより高性能かつ低コストの方向へ推進する。

AI基板は人工知能技術の重要な基盤として、技術進化、供給関係、電源アップグレードなどの面で機会と課題に直面している。絶え間ない技術革新とコスト最適化を通じて、AI基板は市場のニーズをより良く満たし、人工知能技術の発展に強力な支援を提供し、業界全体を新たな高みへと導くことができるだろう。