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📈 AI 板材大換血！M9 規格與 800G 交換器如何改寫 PCB 台廠獲利地圖？

作者：小編於 2026-02-02

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2026 年全球 AI 算力基礎建設進入「自研 ASIC」與「超高速網通」並行的新紀元。受惠於 800G/1.6T 交換器 與次世代 GPU 平台（如 VR200、MI450）的導入，PCB 產業正迎來從 M8 邁向 M9 的材料革命。隨板材層數翻倍（34–50 層成標配），高階產能因良率門檻與製程拉長出現結構性收斂，帶動報價由成本推升轉為「需求導向」。

台廠如欣興（3037）、金像電（2368）、南電（8046）憑藉高層次板（HLC）與載板技術壁壘，成功切入 Google 與 AWS 的自研 AI ASIC 鏈。此外，上游材料如 HVLP5 銅箔與石英布的嚴重缺口，更讓具備穩定材料配額的一線大廠在 2026 年獲利看俏，產業產值預估上看 1.3 兆元，正式告別景氣循環，邁入高值化成長期。

📈 AI 板材大換血！M9 規格與 800G 交換器如何改寫 PCB 台廠獲利地圖？

📑 本文深度導覽

引言：2026 AI 板材升級的「三位一體」趨勢
📌 硬體核心：VR200 與 MI450 平台引爆 M8/M9 規格戰
📊 CSP 戰場：Google Sunfish 與 AWS Trainium 3 的背後推力
🏗️ 製程革命：從 HLC 到載板，高難度工藝打造獲利護城河
🔬 材料進化：HVLP5 銅箔與石英布的結構性缺口
📈 載板展望：T-Glass 供需失衡，ABF 報價的二次巔峰
🎯 專家建議與結論：台廠 PCB 供應鏈的投資價值全拆解

📝 1. 引言：2026 AI 板材升級的「三位一體」趨勢

在 2026 年全球人工智慧（AI）進入「自研 ASIC」與「超高速網通」並行的新紀元，台灣 PCB 產業正迎來一場前所未有的技術革命。隨著 800G/1.6T 交換器、3 奈米 TPU 及次世代 GPU 平台陸續登場，電路板不再只是零件的載體，而是決定 AI 運算效率的核心關鍵。

進入 2026 年，PCB 產業的成長動能已完全脫離傳統 PC 與手機的範疇。市場聚焦在**「高層次板 (HLC)」、「高密度互連板 (HDI)」及「封裝載板」**的三位一體升級。

隨著 800G/1.6T 交換器成為資料中心升級的節點，AI 主板與中介層板的設計同步強化。這不單是層數的增加，更是對訊號完整性與熱管理的極限挑戰。這場「板材革命」的核心在於如何在極高的頻率下降低訊號損耗，並在極小的空間內塞入更多的電路迴路。

📌 2. 硬體核心：VR200 與 MI450 平台引爆 M8/M9 規格戰

新世代伺服器平台在 2026 年的導入，直接拉升了板材的物理規格門檻。這不僅是台灣廠商的機會，更是一道嚴苛的篩選門檻。

⚡ 規格演進：從 M8 邁向 M9

VR200 平台（NVIDIA 次世代）： 其運算托盤與交換托盤對層數要求極高，層數普遍由 24 層起跳，朝向 30 層以上邁進。這意味著 PCB 總厚度增加，鑽孔與電鍍的難度呈幾何級數上升。
AMD MI450： 作為輝達 GPU 的強力競爭者，MI450 對 PCB 的要求已鎖定 M8 等級 以上。由於其運算頻率與功耗的提升，部分關鍵線路更指定採用 M9 規格（極低損耗材料），以確保在極高運算負載下的訊號傳輸不失真。

⚡ 封裝尺寸放大帶來的壓力

隨著晶片封裝面積持續放大，PCB 的**翹曲控制**變得至關重要。一旦板材在壓合過程中出現微小變形，將導致後續元件焊接失效。金像電與健鼎等具備大型板製程經驗的廠商，在此結構調整中展現了明顯的技術優勢。

📊 3. CSP 戰場：Google Sunfish 與 AWS Trainium 3 的背後推力

2026 年是雲端服務供應商（CSP）從「向輝達買晶片」轉向「自研 AI ASIC」的元年。這場變革直接顛覆了 PCB 產業的接單模式，從過往的標準品採購轉為深度參與設計的**「同步工程）」**。

🚀 Google Sunfish (3奈米 TPU)：大型中介板的物理挑戰

Google 的次世代 TPU 平台 Sunfish 採用了極致的「平面化互連」設計。

技術難點： 為了支撐 3 奈米製程帶來的極高電晶體密度，PCB 必須採用超大型中介板。這種板材的尺寸已接近 PCB 壓合機台的極限（24x36 英吋以上），且必須在這種大面積下維持 0.05mm 以下的極低平面度誤差。
欣興與金像電的紅利： 欣興憑藉其大型板壓合經驗與高層次 HLC 產線，成為 Sunfish 平台的核心供應商；金像電則在系統主板端展現了極高的良率優勢，確保了 Google ASIC 的量產節奏。

🚀 AWS Trainium 3：高速互連與低延遲的極致追求

亞馬遜自研的 Trainium 3 則將重點放在「大規模集群」的高速通訊。

高速互連架構： Trainium 3 捨棄了部分傳統纜線，轉而採用高層次的 PCB 背板來進行晶片間的通訊。這使得背板的層數需求從過往的 20 層噴發至 36~42 層。
南電的突破： 南電不僅在載板端受惠，其高階 HDI 技術更成功導入 AWS 的運算托盤，滿足了 Trainium 3 對低延遲的近乎苛求。

🏗️ 4. 製程革命：從 HLC 到載板，高難度工藝打造獲利護城河

2026 年 PCB 產業出現了顯著的「階級分化」。具備高階製程能力的台廠正享有一場由技術門檻構築的獲利盛宴，而二線廠則因無法跨越**「良率黑洞」**而被邊緣化。

🔹 良率門檻與製程拉長：M9 等級的試金石

在 M9 等級材料下，PCB 的熱膨脹係數（CTE）與銅箔的附著力平衡極難掌控。

製程週期： 一片高階 AI 伺服器主板的製程天數，已從過往的 14 天拉長至 28~32 天。這意味著在相同的機台數量下，全行業的「有效供給」變相萎縮了 50%。
良率黑洞： M9 材料極易在多層壓合中出現「內層分層」。目前業界僅少數一線大廠能將良率維持在 85% 以上，其餘廠商若良率低於 60%，基本上是「做一片賠一片」。

🔹 800G 交換器與 HLC 的精細對位

800G 交換器需要極其精密的阻抗控制。

30層以上的對位挑戰： 當層數來到 30 層以上，層與層之間的偏移量必須控制在 ±2 mil 以內。為了達成此目標，欣興與金像電均引進了最先進的 LDI（雷射直接成像）與 CCD 自動對位機。
定價權轉移： 由於高階產能稀缺，2026 年的 PCB 報價已脫離「成本+利潤」的傳統公式，轉向由「需求缺口」定義的報價。只要能準時交貨且良率達標，客戶甚至願意支付 15~25% 的溢價 以確保貨源。

🔬 5. 材料進化：HVLP5 銅箔與石英布的結構性缺口

如果說 PCB 是 AI 的骨架，那麼材料就是決定算力傳輸上限的「血管」。2026 年，材料端的供需失衡已成為產業最大的變數。

🔹 銅箔升級：HVLP5 的物理極限

因應 1.6T 交換器與 PCIe Gen7 時代，傳統銅箔已無法勝任。

HVLP5： 其表面粗糙度（Rz）必須控制在 1.5μm 以下，接近鏡面水平。這能極大地降低高頻訊號在傳輸時的「皮膚效應」損耗。
供應鏈壟斷： 這種頂級銅箔目前仍由日系大廠（如古河電工、三井金屬）與台廠鼎炫-KY 等少數具備非蝕刻製程能力的業者壟斷，供給極其緊繃。

🔹 石英布的崛起

為了讓 M9 板材在超高頻（100GHz 以上）下仍能維持訊號完整度，石英布成為唯一解答。

性能優勢： 石英布的介電損耗（Df）僅為傳統玻纖布的 1/3。
產能瓶頸： 石英布的拉絲與織布製程速度極慢，產能擴張周期長達 18 個月。2026 年全球石英布產能僅能滿足約 70% 的高階 AI 需求，誰能搶到材料配額，誰就能在 2026 年獲得營收保證。

📈 6. 載板展望：T-Glass 供需失衡，ABF 報價的二次巔峰

2026 年的封裝載板市場，正面臨一場「材料配給制」帶來的結構性漲價潮。

🔹 T-Glass 供應持續吃緊

作為支撐高階 ABF 與 BT 載板剛性的關鍵，T-Glass 的庫存已降至歷史低點。

報價反彈： 由於上游材料緊缺，ABF 載板報價在 2026 年上半年預計將逐季上調 5%~10%。
南電的優勢： 南電憑藉與南亞（T-Glass 指標供應商）的深度集團協同效應，在材料取得上具備絕對優勢，能最快反映市場行情並提升稼動率。

🔹 封裝尺寸極大化（100x100mm 以上）

當小晶片（Chiplet）技術成為主流，單顆晶片的載板面積增加了 2~3 倍。

平面度與成本： 這麼大尺寸的載板，一旦平面度失控，後續在 CoWoS 封裝時會導致嚴重的空焊。這種高單價、高難度的產品，讓欣興 2026 年的 EPS 預估出現爆發式增長，法人看好其目標價將隨利潤結構優化而持續上修。

🎯 7. 專家建議與結論：台廠 PCB 供應鏈的投資價值全拆解

✅ 核心受惠名單分析

欣興（3037）： 作為載板與 HLC 龍頭，在高端 AI 平台中具備最高的材料配額優先權，是 AI 板塊升級的最大受益者。
金像電（2368）： AI 伺服器主板市佔領先，受惠於 M8 轉 M9 的規格紅利，預期 2026 年毛利率將因產品結構優化而再創高。
南電（8046）： 高階載板佔比持續拉升，成功切入美系 CSP 自研 ASIC 供應鏈，分散了對單一 GPU 客戶的依賴。
健鼎（3044）： 具備強大的成本控制力與大型板量產能力，在 AI ASIC 普及化過程中具備強大的競爭力。
高技（5439）： 專攻少量多樣的高速網通板，在 800G 交換器升級浪潮中具備極高爆發力。

🏁 結論

2026 年是 PCB 產業「質變」的一年。這不再是一場比拼規模的紅海戰爭，而是一場比拼材料掌握力、先進製程良率與系統架構理解力的藍海競賽。隨材料製程時間拉長、有效供給結構性收縮，台廠 PCB 供應鏈將在 AI 算力板塊中，成為繼半導體之後最搶鏡的獲利英雄。

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