AIシステムを支える基板技術｜プリント基板、基板設計、部品内蔵基板、部品実装、PWB、プリント基板の「富士プリント」

AI基板は、通常の基板に比べて以下の特性が求められます。

• 高周波対応：AIプロセッサや高速通信機能（例：PCIe、SerDes）に対応するため、信号損失を抑える必要があります。
• 高電流対応：AIアクセラレータ（GPUやTPU）は高い電力を消費するため、大電流に対応した電力供給設計が必要です。
• 高熱伝導性：AIチップの発熱量が大きいため、効率的な熱管理が重要です。
• 多層化と高密度配線：多機能かつ小型のシステムを構築するため、微細加工技術が求められます。

AI向け基板には、以下のような高度な技術が使用されます。

概要：基板内部に受動部品（抵抗やコンデンサ）やセンサーを埋め込む技術。
メリット：回路設計をコンパクト化。高速信号伝送と電力効率の向上。

概要：微細な配線とビア（穴）を用いて、回路の高密度化を実現。
用途：AIアクセラレータやSoC（システムオンチップ）に対応。

概要：層間接続を高精度で行う技術。任意層での接続が可能。
メリット：配線距離の短縮。高速伝送性能の向上。

概要：チップ間接続の中間層として、シリコン基板を採用。
用途：3D ICパッケージング（例：HBMメモリ＋AIプロセッサの統合）。

概要：サーマルビア、金属コア基板、放熱パッドを活用。
用途：AIアクセラレータや高電力デバイスでの熱拡散。

AI基板では、高周波特性、熱特性、電気特性を考慮した材料が使用されます。

特徴：標準的な基板材料。Tg（ガラス転移温度）が高いものを使用。
用途：汎用AIデバイス。

特徴：低誘電率で熱伝導性に優れる。
用途：高速通信モジュールやAIプロセッサ。

特徴：低誘電率（Dk）と低損失係数（Df）。
用途：高周波対応基板。

特徴：高い熱伝導性と耐熱性。
用途：高出力AIアクセラレータやデータセンター向け。

特徴：高い熱伝導性と耐電流性能。
用途：AIプロセッサや高発熱デバイス。

用途：AIアクセラレータ（GPU、TPU）用の高密度基板。高速通信モジュール（400G Ethernet、光モジュール）。
要求特性：熱管理性能と高信号伝送性能。

用途：AI搭載のIoTデバイス、スマートホーム機器。自動音声認識や画像処理用の小型AIチップ。
要求特性：低コスト、小型化、高密度化。

用途：AIベースのADAS（先進運転支援システム）。高速データ処理用の車載プロセッサ。
要求特性：高信頼性、耐熱性、耐振動性。

用途：ロボットのリアルタイム制御、画像認識。
要求特性：低遅延、高速処理基板。

基板上で複数のチップをモジュール化し、高密度配線で接続。
AMDやIntelが推進するトレンド。

立体的な基板設計で、多層チップやメモリを統合。

環境負荷を低減するため、リサイクル可能材料や鉛フリーの採用。

AI基板は、高速処理、高周波対応、熱管理、多層化技術が重要なキーポイントです。データセンターやエッジデバイス、自動運転車両など幅広い分野で需要が拡大しており、材料選定や設計技術が性能を左右します。今後もAIの進化に伴い、基板の高度化が加速すると考えられます。