AI算力上游材料产业链研究报告

2025年以来，围绕大模型的推理需求和训练需求，全球算力需求持续提升，带动PCB、半导体制造、半导体封测、光通信等多个领域的上游原材料需求持续增长。与此同时，随着芯片等核心产品制程和代际不断迭代，算力、功耗、带宽、传输速率随之升级，对上游各细分领域的材料要求也水涨船高，材料单价和利润率有望随升级而提升。

分领域看，材料升级逻辑清晰：PCB上游材料（树脂、玻璃布、硅微粉等）受益于下一代产品PCB层数和面积增加，以及对介电常数、介质损耗、热稳定性等参数的更高要求；半导体制造材料（硅片、光刻胶、电子特气、前驱体、CMP抛光材料、溅射靶材、湿电子化学品等）随全球晶圆产能提升与先进制程演进持续升级；半导体封测材料（封装基板、引线框架等）为满足电子产品小型化、轻量化、高性能要求而面临更高标准；光通信上游材料（磷化铟、薄膜磷酸铌、四氯化硅等）则随AI算力扩张推动的数据中心互联需求大幅增长；此外，MLCC、氟化工冷却液、玻璃基板、PI膜等材料同样受益于AI算力需求增加。

报告系统梳理了AI算力升级驱动下上游材料产业的扩容与高端化路径，并提示相关风险，包括模型商业化进展不及预期、下游客户资本开支不及预期、技术路线变更、竞争格局恶化等。