基础化工：AI算力与机器人快速发展，上游材料有望受益

市场有风险，投资需谨慎行业投资评级强于大市|维持行业基本情况收盘点位52周最高52周最低行业相对指数表现（相对值）资料来源：聚源，中邮证券研究所研究所分析师:张泽亮SAC登记编号:S1340523100003Email:zhangzeliang@cnpsec.com分析师:许灿杰SAC登记编号:S1340525040002Email:xucanjie@cnpsec.com近期研究报告《维生素价格震荡，关注相关投资机会》-2024.09.01-17%-13%-9%-5%-1%3%7%11%15%19%2024-062024-082024-11 2025-012025-03基础化工 ⚫投资要点⚫风险提示：变化。重点公司盈利预测与投资评级代码简称投资评级收盘价（元）总市值（亿元）603650.SH彤程新材未评级31.04185.92605589.SH圣泉集团未评级27.64233.95688268.SH华特气体未评级48.0657.82688019.SH安集科技未评级177.61229.50688716.SH中研股份未评级35.0942.70600673.SH东阳光未评级9.92298.55一致预测） 3484.573564.082687.542025-06沪深300 目录1大模型更迭、推动AI基础层相关材料需求高速增长.............................................41.1算力方向资本开支加速，半导体材料及服务器材料受益......................................41.2光刻胶是半导体材料皇冠上的“明珠”...................................................71.3电子特气是关键材料，国产化正当时....................................................101.4先进制程增加CMP步骤，拉动耗材放量增长..............................................131.5高端AI服务器需求增长，电子特种树脂成长可期.........................................151.6 AI服务器算力革命，液冷渗透率有望提高................................................182人形机器人进入量产元年，相关材料有望受益................................................202.1人形机器人轻量化趋势下，PEEK和碳纤维材料应用深度渗透................................202.2机器人触觉赛道，电子皮肤迎来快速增长................................................242.3超分子量聚乙烯作为灵巧手腱绳材料打开空间............................................263风险提示................................................................................29 请务必阅读正文之后的免责条款部分2 图表目录图表1：大模型算力需求发展趋势.........................................................5图表2：2020-2024年四大北美云厂商资本开支统计（亿美元）................................5图表3：中国算力（基于FP16计算）规模（EFlops）和增速（%）..............................6图表4：2022年全球晶圆制造材料细分规模占比（%）........................................7图表5：光刻胶应用场景.................................................................8图表6：电子特气在集成电路中的应用（蓝色实体部分为使用电子特种气体的环节）.............11图表7：电子特气主要品种..............................................................12图表8：CMP工艺原理..................................................................14图表9：CMP工作原理..................................................................14图表10：电子树脂的应用...............................................................16图表11：电子树脂配方.................................................................16图表12：不同基体树脂影响性能.........................................................17图表13：冷却系统比较.................................................................18图表14：不同技术对应PUE值...........................................................19图表15：全球人形机器人产业规模预测（亿美元）.........................................21图表16：中国人形机器人产业规模预测（亿元）...........................................21图表17：塑料的性能及附加值示意图.....................................................22图表18：PEEK材料特点................................................................23图表19：电子皮肤示意图...............................................................25图表20：腱张力传感器在灵巧手中的配置结构.............................................26 请务必阅读正文之后的免责条款部分3 请务必阅读正文之后的免责条款部分1大模型更迭、推动AI基础层相关材料需求高速增长1.1算力方向资本开支加速，半导体材料及服务器材料受益ChatGPT引领大模型落地，AI方向需求增长。OpenAI推出GPT4引领全球大模型持续拓展，大模型+视频逐步成为新的趋势，随着通用模型竞争的逐步加剧，未来各家厂商将更倾向于垂直行业大模型，同时整体市场将向主流大模型厂商头部收敛。2017年，Transformer架构的提出彻底改变了技术范式。其自注意力机制解决了长程依赖问题，使模型能并行处理序列数据，大幅提升训练效率。2018年，谷歌发布BERT模型，通过双向预训练实现上下文理解突破；同年OpenAI推出GPT-1，开启生成式模型时代。GPT-3千亿参数实现零样本学习，标志大模型进入千亿级参数时代，但高昂的训练成本限制了普及。ChatGPT发布上线的人工智能对话机器人推出引爆公众关注，其对话能力推动大模型从技术研究转向消费级应用，ChatGPT标志着自然语言处理和对话AI领域的一大步。ChatGPT热潮引发全球科技企业加速布局，谷歌、Meta、百度、阿里巴巴、华为、DeepSeek等科技企业随后相继推出AI大模型产品，并持续迭代升级。大模型技术与应用发展，提升算力需求。AI大模型对算力的需求增长速度远超摩尔定律的迭代速度。随着深度神经网络（DNN）、自注意力机制（如Transformer）、图神经网络（GNN）等复杂算法的广泛应用，模型的算法复杂性持续增加。这些复杂算法需要强大的算力支持，以确保高效的计算，尤其是在训练过程中，随着模型深度和参数数量的增长，计算复杂性和运算量呈指数级增长.算力需求也随之增加。 4 请务必阅读正文之后的免责条款部分资料来源：《大模型算力基础设施技术趋势、关键挑战与发展路径》，中邮证券研究所北美四大云厂商算力竞争，持续加大资本开支。受益于AI对于公司核心业务的推动，北美四大云厂商谷歌、微软、Meta、亚马逊2023年开始持续加大资本开支，2024年四季度四大云厂商的资本开支合计为706亿美元，同比增长69%，环比增长23%。目前北美四大云厂商的资本开支增长主要用于AI基础设施的投资，预计2025年仍有望继续大幅增加资本开支。后续来看，DeepSeek等高效模型虽降低单次训练成本，但推理场景的扩展（如实时交互、边缘计算）导致总需求不减反增，用户量激增倒逼算力扩容，AI应用也逐步扩大算力需求。图表2：2020-2024年四大北美云厂商资本开支统计（亿美元）资料来源：Wind,中邮证券研究所0200400600800脸书微软谷歌亚马逊 5 请务必阅读正文之后的免责条款部分6人工智能进入算力新时代，全球算力规模高速增长。随着人工智能的快速发展以及AI大模型带来的算力需求爆发，算力已经成为推动数字经济飞速发展的新引擎，人工智能进入算力新时代，全球算力规模呈现高速增长态势。根据IDC报告，2024年中国人工智能算力市场规模达到190亿美元，2025年将达到259亿美元，同比增长36.2%，2028年将达到552亿美元。IDC最新预测结果显示，2024年中国智能算力规模为725.3EFLOPS，2025年将达到1,037.3EFLOPS，2026年，中国智能算力规模将达到1,460.3EFLOPS，为2024年的两倍，并在2028年达到2,781.9EFLOPS，2023-2028年中国智能算力规模和通用算力规模的五年年复合增长率分别达46.2%和18.8%。图表3：中国算力（基于FP16计算）规模（EFlops）和增速（%）资料来源：《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》,中邮证券研究所AI服务器作为算力基础设施的核心载体，与算力投资之间存在紧密的协同增长关系。AI服务器的核心器件包括CPU、GPU、FPGA、NPU、存储器等芯片，以及PCB、高速连接器等。AI服务器需求拉动半导体材料复苏。半导体材料具有产业规模大、细分行业多、技术门槛高等特点。半导体材料行业是半导体产业链中细分领域最多的产业链环节，其中晶圆制造材料包括硅片、光掩模、光刻胶、光刻胶辅助材料、工艺化学品、电子特气、靶材、CMP抛光材料（抛光液和抛光垫）及其他材料，封装材料包括引线框架、封装基板、陶瓷基板、键合丝、包封材料、芯片粘结材料及其他封装材料。202020212022202320242025202620272028智能算力通用算力规模 请务必阅读正文之后的免责条款部分资料来源：华经产业研究院，中邮证券研究所1.2光刻胶是半导体材料皇冠上的“明珠”光刻是半导体微纳加工的核心工艺，光刻胶是半导体材料皇冠上的明珠。光刻工艺是主要包括涂胶、曝光、显影等步骤。光刻胶是一种对光敏感的混合液体，在紫外光、电子束、离子束、X射线等辐射的作用下，其感光树脂的溶解度及亲和性由于光固化反应而发生变化，经过适当溶剂处理，溶去可溶部分可获得所需图像。 7 请务必阅读正文之后的免责条款部分资料来源：瑞红苏州公司公开转让书，中邮证券研究所光刻胶在PCB、LCD和半导体领域具有