高端制造行业PCB设备系列跟踪报告（三）：GTC大会前瞻重视LPU对PCB设备和钻针带来的增量需求-260302（2页）.pdf

1、 敬请参阅最后一页特别声明-1-2026 年 3 月 2 日 行业行业研究研究 GTCGTC 大会前瞻大会前瞻：重视重视 LPULPU 对对 PCBPCB 设备和钻针设备和钻针带来的增量需求带来的增量需求 PCB 设备系列跟踪报告（三）高端制造高端制造行业行业 事件：事件：据新浪财经报道，英伟达计划在 2026 年 3 月的 GTC 开发者大会上发布一款整合了 Groq“语言处理单元”（LPU）技术的全新推理芯片。LPULPU 具有低时延高带宽特点，与具有低时延高带宽特点，与 GPUGPU 在在 AIAI 工作流中形成互补。工作流中形成互补。LPU（Language Processing Un

2、it）是一种专为 AI 推理，特别是低延迟实时交互（如对话）设计的专用处理器，其核心是通过“编译器驱动”的静态调度实现确定性执行，并依赖高速片上 SRAM（带宽可达 80TB/s）来消除内存瓶颈，从而将首词延迟降至约百毫秒内，在主流大模型（以 Llama2-70B 模型为例）推理上比 H100 GPU快约 10 倍，综合能效可提升约 10 倍。相比之下，GPU（如 H100）是通用高吞吐架构，依赖大容量 HBM 显存，擅长大规模并行计算，是大模型训练和高吞吐量任务的主力，但在单序列、实时生成的场景中会受限于内存带宽和运行时调度，难以突破低延迟瓶颈。LPU 与 GPU 在 AI 工作流中正形成互

3、补关系：GPU 凭借其强大的并行能力和大显存，依然是模型训练和处理大量上下文（Prefill 阶段）的核心；而 LPU 则在要求即时响应的文本逐词生成（Decode 阶段）中优势显著，适合高并发的在线推理服务。英伟达计划在新的芯片架构中引入 LPU 方案，标志着 AI 算力市场从“通用计算”向“专用推理”的范式转移。LPULPU对对PCBPCB设备和钻针的增量影响重点体现在设备和钻针的增量影响重点体现在PCBPCB价值量增加和先进封装两方价值量增加和先进封装两方面。面。1 1）PCBPCB 使用面积增加，使用面积增加，PCBPCB 材料要求升级：材料要求升级：由于单颗 LPU 的 230MB

4、SRAM存在容量瓶颈，运行大规模模型需要数百颗 LPU 串联，因此若大规模应用 LPU，所需 PCB 载板面积较纯 GPU 架构方案将呈现数倍增加。同时，由于考虑信号传输效率，LPU 所需 PCB 材料要求较高，预计将使用 52 层 M9 级覆铜板+Q 布的增强方案，对钻针消耗量巨大，预计 PCB 钻针的消耗量将显著增加。综上，英伟达 LPU 方案落地将使 PCB 的需求面积显著增长且 PCB 板材加工难度进一步提升，预计将对 PCB 微钻及 PCB 加工设备带来较大增量需求。2 2）PDPD 分离与分离与3D3D 堆叠方案或提高先进封装要求：堆叠方案或提高先进封装要求：英伟达在 2025 年

5、 GTC 大会提出 PD 分离式部署（Prefill-Decode Disaggregation）技术，将 LLM 推理拆分为两个阶段：计算密集型的预填充（Prefill）和内存密集型的解码。面对 LPU 集群大规模堆集带来的服务器布局空间不足及布线密度提升等问题，英伟达有望通过 PD 分离技术实现 GPU 与 LPU 互补共存，减少单一 LPU 的部署规模，同时，有望利用3D 堆叠技术，将 Groq 的 LPU 单元直接堆叠在 GPU 主芯片之上，通过多芯片协同弥补 SRAM 容量不足，同时保持低延迟优势，实现通用计算与专用推理在物理层面的深度融合。GPU+LPU 的异构架构对封装技术和精度

6、要求较高，预计在 PCB 电子装联环节对高精度装联设备的需求量将进一步提升。投资建议：投资建议：全球 AI 算力需求持续高速增长，同时 AI 推理对低延时的需求不断增强，GPU+LPU 的异构架构有望加速落地，产业景气度有望延伸至 PCB 设备领域，PCB 钻针或呈现供不应求及产品涨价的高景气度局面，建议关注 PCB 核心制造环节的设备生产商：1）高精度钻孔及曝光环节建议关注大族数控、英诺激光、帝尔激光等；2）PCB 高精度装联设备建议关注凯格精机、劲拓股份等；3）高端 PCB 钻针建议关注鼎泰高科、沃尔德、四方达等；4）先进电镀环节建议关注东威科技等。风险提示：行业竞争加剧、行业技术迭代、产