基础化工行业研究：AI系列深度（9）：AI材料下游需求洞察，看好AI基建带来的材料增量

一、AI应用前期广阔，业绩赋能已初步兑现

• 1.1 2025年Q3主要AI大厂电话会均表达出上调资本开支意向：主流AI大厂对AI发展前景持乐观态度，并将这种乐观体现在资本开支、算力与数据中心扩张节奏、以及产品与变现指标上。AI商业化路径清晰，应用端以广告、云服务与企业交付为主要抓手，基础设施端以“可见订单/交付排期”强化信心。AI正加速走向“规模化经营期”，收入与算力投入之间的链路在逐步闭环。
• 1.2 中美公司业绩分化明显，需求爆发存在时间差：北美AI产业链中，硬件与基础设施环节率先释放利润弹性。海外主要大厂2025年前三季度营收1.4万亿美元（同比+18%），净利润3799亿美元（同比+35%）。其中硬件厂商增速最快：英伟达前三季度营业收入1478亿美元（同比+51%），净利润771亿美元（同比+76%）。中国AI应用型公司整体业绩表现相对平淡，主要AI应用大厂2025年前三季度营业总营收2879亿美元（同比+10%），净利润405亿美元（同比-1%），但AI板块增速与投入强度持续提升，后续仍处在爬坡阶段。

二、2025年AI下游发展迅速，模型快速迭代

• 1.模型使用成本持续下降，token使用量稳定在5万亿次以上：不同智能水平模型的单位推理价格随时间呈阶梯式快速下移，为AI应用商业化提供了底层经济性支撑。模型调用成本下降叠加性能升级推动使用量大幅提升，截至2025年12月大模型周度Token总使用量达5.79万亿，较年初提升11倍。
• 2. 2025年是模型密集爆发之年：仅本篇报告讨论的11家AI龙头公司在2025年新增模型数量就超过35个，AI下游需求正在从“单点能力验证”快速走向“多模态应用规模化落地”。
• 3. 国外模型整体更均衡，国内模型更强调单项能力和性价比：整体而言，海外开源模型更偏全能型，国内开源模型更偏强项突出与效率导向。视频模型是当前差异最大的维度，也是“投入强度最高”的一环，形成明确覆盖的玩家显著少于语言/图像，更集中在拥有内容生态、分发渠道或云基础设施的公司。

三、投资建议

• 需求向上游材料传导的确定性增强：AI基建扩张将带动化工新材料进入景气兑现期。当Capex继续上行、数据中心与算力设备进入集中建设与交付阶段，上游关键材料如电子树脂、Q布、半导体前驱体等将受益于“新增产能建设+硬件迭代升级”双重驱动。
• AI垂类应用正加速向化工全链条渗透：设备端聚焦“AI+机器人”高危巡检；研发端看好“AI+自动化实验”驱动的分子发现及工艺优化；产品端关注AI辅助配方升级与新材料迭代。

四、风险提示

• 下游需求不及预期风险
• AI普及速度不及预期风险
• 原材料价格波动风险
• 行业竞争加剧风险
• 新材料研发与国产替代进度不及预期风险
• 新建项目与产品验证进度不及预期风险
• 下游资本开支不及预期风险
• 新技术迭代风险