基础化工行业研究：AI系列深度（三）：超级芯片推动AI赋能预想，刺激高频高速树脂材料需求

投资逻辑 英伟达高性能芯片推动AI领域高速发展，需求性能更强的高频高速树脂材料。英伟达在2024年GTC大会上发布了其GraceBlackwell超级系列芯片产品GB200，搭载了36个GB200芯片的服务器NVIDIA GB200 NVL72，可使世界各地的机构都能够在万亿参数的大语言模型（LLM）上构建和运行实时生成式AI。并且该服务器相比于上一代DGX H100，对于LLM推理工作负载，GB200 NVL72平台最高可提供30倍的性能提升，而其成本和能耗最低可降至1/25。英伟达超级芯片的推出，将成为新一轮工业革命的引擎，实现AI赋能各行各业的预想，推动AI领域的高速发展。树脂材料是芯片零部件覆铜板的主要上游原材料之一，而介电性能中的介电常数Dk与介电损耗因子Df是衡量树脂材料性能的主要指标之一。高性能芯片要求其应用的树脂材料拥有更低的Dk及Df，当前能够满足这些条件的高频高速树脂主要包括聚苯醚树脂（PPO）、改性聚苯醚树脂（PPE）、碳氢树脂（PCH）、聚四氟乙烯树脂（PTFE）等。 云厂商加大AI资本开支催化AI服务器出货量提升，刺激上游PPO等树脂需求。2025年是AI发展的关键之年，众多云厂商纷纷加大资本支出发展AI领域，以阿里巴巴为例，其2024Q4的资本支出317.75亿元，环比增长81.7%，大大超出预期。在不断出台的AI产业链利好政策及加大AI产业投资力度共同催化下，预计2024年AI服务器的全年出货量达167万台，同比增长41.5%。根据测算，预计2025/2026年AI服务器带来的PPO树脂全球需求量为6964/10446吨，合计电子级PPO树脂需求将达到13353/16546吨；AI服务器带来的碳氢树脂全球需求量为1077/1616吨；PTFE树脂全球需求量为476/714吨。 高频高速树脂材料国产化替代布局逐步进行，高端电子级树脂材料壁垒较高国产化进程道阻且长。PPO/PPE树脂国内已有产能布局，上市公司圣泉集团拥有电子级PPO树脂产能1000吨/年已于2024年上半年投产，东材科技5000吨/年的电子级PPO产能在建；电子级碳氢树脂东材科技已有3500吨/年的产能在建，世名科技500吨/年电子级碳氢树脂产能已经建成，圣泉集团正积极布局碳氢树脂研发体系；国内对于电子级PTFE树脂生产研发尚处于初步阶段，未来发展应用领域空间较大。高频高速树脂存在较多壁垒，作为芯片产业的上游原材料，其产品需要经过覆铜板、PCB、终端服务器等多家下游厂商的验证后才能逐步扩大供应，供应商资质较难获得；高频高速覆铜板对于树脂的性能要求较高，除了满足介电常数和介电损耗因子外，对树脂的耐热性、耐磨性等多种性能同样存在较高的要求，单一种类的树脂材料往往难以满足多方向的性能要求，需要针对特定性能进行特定的树脂改性，由此带来较大的技术壁垒。 投资建议 东材科技在我国电子树脂领域的研发及产能布局均处于行业领先地位，拥有较多的自主知识产权，自主研发出碳氢树脂、活性酯树脂、特种环氧树脂等电子级树脂。建议关注东材科技等已有电子级高频高速树脂布局的上市公司。 风险提示 原材料价格大幅波动，下游需求不及预期，中高端高频高速树脂研发不及预期，国产替代进程不及预期，下游技术迭代带来的产品迭代，下游客户突破不及预期等风险。 一、高性能芯片推动AI高速发展，刺激高频高速树脂更新换代 1.1英伟达高性能芯片频出，推动AI领域高速发展 在2024年3月18日的GTC大会上，英伟达便发布了其Grace Blackwell超级芯片系列的GB200，这或将是目前全球范围内最强大的芯片：NVIDIA Blackwell架构GPU具有2080亿个晶体管，通过10TB/s的片间互联，将GPU裸片连接成一块统一的GPU；GB200芯片通过900GB/s超低功耗的片间互联，将两个GPU与CPU相连。通过将36个GB200超级芯片组合在一起构建的NVIDIA GB200 NVL72平台，可使世界各地的机构都能够在万亿参数的大语言模型（LLM）上构建和运行实时生成式AI，并且对于LLM推理工作负载，相较于同样数量的上一代芯片H100，GB200 NVL72平台最高可提供30倍的性能提升，以及其成本和能耗最低可降至1/25。 图表1：英伟达GB200NVL72服务器产品正反面示意图 图表2：英伟达GB200超级芯片的双GPU与CPU结构 图表3：GB200与H100芯片LLM推理量性能对比 图表4：GB200与H100芯片模型训练速度性能对比 图表5：GB200与H100芯片能量效率性能对比 图表6：GB200与H100芯片数据库访问量性能对比 此外，英伟达还计划将在今年3月的GTC大会上，发布GB系列下一代超级芯片GB300，在性能上或将有进一步提升。而这些超级芯片的推出，将成为推动新一轮工业革命的引擎，实现AI赋能各行各业的预想，推动AI领域的高速发展。 1.2超级芯片需要搭载高性能覆铜板，刺激高频高速树脂应用种类重心变化 英伟达GB系列超级芯片具有极强的性能包括高速数据传输能力，这个性能对GPU硬件材料之一的覆铜板（CCL）材料的电性能具有较高需求。覆铜板材料本身在电场作用下存在一定的能量耗散，会造成信息传输过程中的信号损失，不利于信息的高速传输，其中我们最为关心的是电性能中的介电常数Dk与介电损耗因子Df，一般来说，信号传播速度与Dk的平方根成反比，Dk越低传播速度越快；信号传播损失与Df成正比，Df越低，信号损失越少。此外，信号频率越高，对于同种材料而言传输损耗就越大，因此对于GB系列超级芯片这种高频高性能芯片来说，使用的覆铜板材料必须具有极低的介电损耗因子，才能保证自身芯片的高性能使用。 图表7：松下M8与M8S覆铜板较前代覆铜板传输性能更优 目前在覆铜板行业中，松下电工的MEGTRON系列是高速覆铜板领域的分级标杆，历年发布的不同代MEGTRON高速覆铜板都会成为覆铜板行业内其他厂商发布基本技术等级处于同一水平的对标产品，也是行业内拥有领先技术的企业和产品。当前松下发布的最新一代高速覆铜板是MEGTRON 8及MEGTRON 8S（简称M8和M8S），相比于前代的MEGTRON 7和MEGTRON 6，在传输损耗性能上有着十分明显的提升，根据Panasonic官网披露的性能数据，M8S系列覆铜板在28GHz的条件下，传输损耗相比于M7减少了30%，更适用于作为高性能芯片的覆铜板硬件材料。 图表8：M 8和M8S系列覆铜板产品性能表 覆铜板是将玻璃纤维布或其他增强材料浸以树脂，一面或两面覆以铜箔，经热压而成的一种板状材料，用以制作印刷电路板。根据中商情报网的数据，覆铜板的主要原料为铜箔、玻纤布、树脂等，约占覆铜板成本的90%，其中电子树脂的成本占比约26%。在这些原材料中，树脂的电性能会很大程度上影响到覆铜板的传输损耗性能，因此高性能的覆铜板对于电子树脂的性能要求会增高，树脂的成本占比也会有所提升。 图表9：覆铜板成本结构占比 由之前松下电工官网披露的M8及M8S产品的介电性能数据来看，M8系列的覆铜板的介电损耗因子Df基本都小于0.002，而当前普通的双马树脂BMI及聚苯醚树脂PPO的性能都较难以满足其在介电性能上的要求。由此可见随着覆铜板性能的逐渐提高，对于树脂基材的介电性能要求也会提高，目前主流高端覆铜板向着PPO/PPE、PCH甚至PTFE树脂逐渐转变，这些电子树脂的渗透率及市场有望随着高频高速覆铜板的发展而逐步提高。 图表10：常用树脂基材的介电性能 1.3政策及资本开支催化AI服务器出货量提升，刺激高频高速树脂需求 近年是AI发展的关键之年，众多云厂商纷纷加大资本支出发展AI领域。国内主要云厂商BAT的资本支出近期都有着不同程度的增加，其中阿里的资本支出大大超出预期，2024Q4资本支出317.75亿元，环比增长81.7%，而阿里的AI业务云智慧（Cloud Intelligence Group）2024Q4实现营收317.42亿元，同比增长达13%；腾讯2024H1资本支出达230.88亿元，同比增长达176%。国内云厂商加大资本支出，有利于国产AI算力的发展，同时刺激AI服务器出货量以及上游覆铜板、树脂的需求提高。 图表11：阿里百度2024Q3-Q4资本支出（亿元） 图表12：腾讯2023H1-2024H1资本支出（亿元） 政策方面，我国近年来在AI领域持续加大政策支持力度，中央经济工作会议明确提出“人工智能+”行动，将AI技术提升至国家战略高度；自2017年国务院出台《新一代人工智能发展规划》以来，我国相继出台了多项政策，构建了全方位的政策支持体系。 图表13：A I及电子树脂部分相关政策支持 不断出台的AI产业链利好政策，以及云厂商不断加大投资力度共同催化，AI服务器或将迎来较大增长。根据全球市场研究机构Trend Force发布的《AI服务器产业分析报告》，2024年受益于台积电、海力士、美光科技等上游供应商的产能扩张，高阶AI服务器核心部件的供应紧张状况得到了有效缓解，交货周期大幅缩减，预计2024年AI服务器的全年出货量达167万台，同比增长41.5%，表现出十分强劲的市场增长势头。 二、AI服务器刺激PPO树脂需求增加，行业存在较多壁垒 2.1新一代英伟达服务器带动电子树脂单耗大幅提升 PPO树脂的介电性能在五大通用工程塑料中最优，绝缘性、耐热性能优异，除了用于AI服务器覆铜板树脂基材外，在汽车领域，PPO树脂可用于制作汽车仪表盘、防护杠等需要高耐冲击性能的部件，也可以代替ABS或PC用于锂离子电池有机电解液的包装材料。根据数据显示，在我国PPO树脂下游消费结构中，电子电器是最大的应用领域，占比达72%，其次是汽车、机械领域。 图表14：2021年我国PPO树脂下游消费结构 英伟达GB200 NVL72相较于上一代DGX H100服务器在GPU的使用量上有着大幅度提升，根据英伟达官网数据，DGX H100服务器使用了8个GPU，而GB200NVL72使用36个GB200超级芯片共计72个GPU，GPU使用量是上一代服务器的9倍。OAM是承载GPU芯片的板卡，与GPU存在一一对应的关系，在假设两代服务器的GPU在电子树脂的用量及种类没有明显变化的前提下，GB200 NVL72的OAM用量将会是DGX H100的9倍，对应树脂用量也将大幅提升。 （1）单个OAM的树脂用量，参考国金证券以往报告《AI服务器中到底需要多少PCB》中的数据，OAM的面积尺寸约为0.03平方米；OAM产品一般层数在18层左右，树脂密度约1 .08g/cm3 ，假设OAM电子树脂中PPO树脂使用占比约60%，树脂层厚度为0.1mm，由此测算出单个OAM的树脂用量约为35g。 （2）单个UBB主板产品设计一般层数20层，一般在400*500mm以上，同样沿用OAM的材料使用假设，测算出单个UBB主板树脂用量约为259g。 （3）以NB200 NVL72为参考，72个GPU使用72个OAM，共用一个UBB主板，单个AI服务器的PPO树脂使用量约为2.78kg（35*72+259=2779g）。 （4）普通非AI服务器则以DGX H100参数作为参考测算，8个OAM和1个UBB用量，单个服务器的PPO树脂用量约为0.54kg（35*8+259=539g）。 图表15：全球电子级PPO树脂需求测算 根据TrendForce的预测，2024年AI服务器的全年出货量约167万台，同比增长41.5%，未来两年由于AI算力等人工智能方向的投资大大增加，预测AI服务器增速为50 %； TrendForce预估2024年全球服务器整机出货量约1365.4万台，年增约2.05%，预测未来两年服务器出货量增速为5%。由此根据测算得出的单耗数据，全球未来两年AI服务器对应PPO树脂需求为6964/10446吨，各服务器合计电子级PPO树脂需求为13353/16546吨，增速较快。 2