如果把AI芯片比作飞速运转的“超级大脑”，那么承载它的PCB（印制电路板），就是支撑其思考与行动的“神经网络和骨骼系统”。这颗大脑算力越强、功耗越高，对“身体”的要求就越苛刻。设计一块能完美匹配AI芯片的PCB，已不再是简单的线路连接，而是一场对电气性能、热管理和信号完整性的极限考验。

第一个核心挑战是高密度互连与布线难题。AI芯片的引脚密度极高，动辄几百上千个引脚，且引脚间距极小，大多在0.8mm以下，这就要求PCB采用高密度互连（HDI）设计，层数也需大幅增加，通常要12层以上。布线时不仅要精准控制阻抗匹配，避免信号串扰，还要兼顾信号完整性，细长的布线会导致信号延迟，影响AI芯片的运算速度，布线难度远超普通芯片。

其次是散热设计的严峻考验。AI芯片运算速度快、功耗极高，工作时会产生大量热量，若散热设计不到位，芯片温度会快速升高，不仅会降低运算效率，还会缩短芯片寿命，甚至引发烧毁隐患。这就要求PCB设计时，需预留足够大的散热焊盘，搭配散热孔、散热铜箔，部分高端AI芯片还需设计散热通道，平衡散热与布线空间，这对设计经验的要求极高。

再者是电源完整性的把控。AI芯片对电源的稳定性要求苛刻，运算过程中电流波动较大，若电源传输不稳定，会导致芯片运算出错、信号紊乱。设计时需合理规划电源层与接地层，减少电源阻抗，避免电流损耗，同时要做好电源滤波设计，抑制电源噪声，还要兼顾电源布线与信号布线的隔离，避免相互干扰，每一步都不能马虎。

最后是兼容性与可靠性的平衡。AI芯片多应用于高端设备，不仅要适配芯片本身的性能需求，还要兼容周边元器件，同时需满足设备长期稳定运行的要求，抵御温湿度变化、轻微振动等环境影响。设计时既要兼顾小型化需求，又要保证焊点强度、布线可靠性，还要通过多轮测试验证，规避后期量产隐患。

总结下来，AI芯片PCB设计的核心挑战，集中在高密度布线、散热控制、电源完整性和兼容性四大方面，考验的不仅是设计规范，更是实操经验。我经手过不少AI芯片PCB打样、量产项目，踩过布线串扰、散热不足的坑，也总结了不少应对技巧。