点击 最 下方 关注《材料汇》 ， 点击"❤"和" "并分享 添加 小编微信 ，寻 志同道合 的你 正文 新能源汽车高分子材料应用现状及发展趋势 当前，新能源汽车产业的高速发展对轻量化、安全性和续航性能提出了更高要求，高分子材料凭借其低密度、高强 度、耐腐蚀及可设计性等优势，正成为关键材料技术之一。 在应用现状方面，工程塑料（如PA6、PC/ABS）广泛用于电池壳体、充电桩部件；弹性体材料（如硅橡胶）应用于密 封与减震系统；而轻量化复合材料（如碳纤维增强塑料）逐步覆盖车身结构件。 未来发展趋势将聚焦于三大方向： 一是开发耐高温、阻燃的电池专用高分子材料以提升安全性；二是推动生物基或可 回收材料的绿色化转型，响应碳中和目标；三是通过材料-结构-工艺一体化创新（如免喷涂材料、微发泡技术）进一 步降低成本并优化性能。 随着材料科学与智能制造技术的融合，高分子材料有望在新能源汽车中实现更高效、更环保的全生命周期应用。 0) ០​ក 新能源汽车与高分子材料 新能源汽车高分子材料应用特征分析 新能源汽车高分子材料发展趋势 总结及展望 1、新能源汽车与高分子材料 ▌1.2 新能源汽车性能与结构特征 □ 新能源汽车融汇新能源 ...

从机头到机尾，从钛合金到碳纤维，国内22个省份的200多家企业共同托起了国产大飞机的蓝天梦。 2023年5月28日上午，中国东方航空使用中国商飞全球首架交付的C919大型客机，执行MU9191航班， 从上海虹桥机场飞往北京首都机场，标志着国产大飞机正式投入商业运营。 在这架承载着大国梦想的蓝天使者背后，是国内200多家企业、36所高校和数十万名产业人员的心血结 晶。 C919大型客机是我国首次按照国际通行适航标准研制、具有完全自主知识产权的喷气式干线客机。其 机体结构材料的国产化率已超过50%，实现了关键材料的自主可控。 1 国内供应商的地域分布 C919大飞机采用与波音、空客等世界"航空巨头"一样的"主制造商-供应商"生产模式。整体设计由"中国 商飞"完成，各零件则和其他企业协同设计和生产。 据统计， 国内有22个省份的200多家企业参与了C919大飞机研制。 从地域分布看， 以上海为总装中 心，辐射长三角、西南、东北等地区，形成了完整的产业链布局。 点击 最 下方 关注《材料汇》 ， 点击"❤"和" "并分享 添加 小编微信 ，寻 志同道合 的你 正文 C919供应商一览 无锡作为制造业重镇，已有44家企 ...

文章核心观点 智能进化的速度已超越算力基础设施的建设步伐，导致2026年AI产业将呈现清晰的二元图谱：一方面是贯穿芯片、存储、封装与散热的**核心算力缺口**持续扩大；另一方面是为弥补云端延迟与成本，算力向终端迁移所催生的**应用爆发奇点**，AI手机、眼镜、机器人等端侧智能正从概念走向规模化前夜 [1] 1.1 行业概述：Q3电子仓位新高，AI驱动多板块涨幅显著 - **市场表现强劲**：2025年第三季度，电子（中信）指数累计上涨44.5%，跑赢沪深300指数26.6个百分点；年初至12月5日累计上涨39.5%，跑赢沪深300指数23.0个百分点 [12] - **细分板块涨幅显著**：年初以来，PCB板块累计上涨114%，消费电子上涨51%，半导体上涨40%；半导体细分板块中，设计上涨51%，设备上涨45%，材料与制造均上涨33% [12] - **基金仓位创历史新高**：2025年第三季度主动权益基金电子行业仓位达23.64%，环比增加5.42个百分点，创历史新高；其中半导体、消费电子、元器件（PCB+被动元件）仓位分别为12.77%、5.42%、4.28% [13] - **海外半导体指数强势**：2025年9月初至12月5日，费城半导体指数累计上涨28.7%，跑赢标普500指数22.3个百分点；年初至12月5日累计上涨46.5%，跑赢标普500指数29.7个百分点 [17] - **海外核心个股亮眼**：年初以来，数字芯片（英特尔+102%、英伟达+37%）、存储（海力士+213%、美光科技+170%）、设备（LAM+119%、KLA+93%）及制造（台积电+38%）等板块个股涨幅显著 [17] 1.1 整体业绩：整体营收&利润同环比向上，整体盈利能力提升 - **电子整体业绩增长**：2025年前三季度，电子行业整体营收达32,397亿元，同比增长19%；净利润达1,731亿元，同比增长35%；净利率同比提升1个百分点至5% [16] - **分板块业绩分化**： - 各一级板块营收均同比增长，面板扭亏为盈 [18] - PCB、面板、半导体板块净利率同比分别提升3、2、1.2个百分点 [18] - 半导体板块中，设计板块净利润同比增长75%，材料增长27%，制造增长168%；设备及设备零部件因新品验证成本高、期间费用增加导致净利率同比下滑 [16] - **第三季度业绩持续向好**：2025年第三季度，电子整体营收同比增长19%，净利润同比增长50%；PCB、面板、半导体、LED净利率同比分别提升3、3、2.6、1个百分点 [24] 1.1.1 消费电子：终端需求继续复苏，AI+有望开启新创新周期 - **智能手机市场弱复苏**：2024年全球/中国智能手机销量达12.4/2.9亿部，同比分别增长6.1%/5.6%；2025年第三季度全球销量达3.2亿部，同比增长2.6% [26] - **未来展望**：IDC预测2024-2029年全球/中国手机市场年复合增长率（CAGR）分别为1.5%/0.8%，若端侧AI应用落地有望缩短换机周期推升销量 [26] - **PC市场恢复增长**：2024年全球PC销量达2.63亿台，同比增长1.0%；2025年第三季度销量达7590万台，同比大幅增长10.3% [27] - **PC市场预测**：受益于向Windows 11过渡的更新需求，IDC预计2025年全球PC销量将达2.78亿台，同比增长5.6%；2024-2029年全球/中国PC市场CAGR预计为1.4%/2.1% [27] 1.1.2 汽车：总量弱复苏，电动&智能化双轮驱动 - **汽车市场弱复苏**：2024年全球/中国汽车销量为9060/3143万台；预计2025年销量为9223/3400万台，同比分别增长1.8%/8.2% [39] - **新能源渗透率持续提升**：2025年全球/中国新能源汽车渗透率预计达18%/41%，2026年预计增长至20%/47% [39] - **智能化率向上**：2024年中国市场ADAS（高级驾驶辅助系统）渗透率达54.9%，预计2025年将提升至59.5%，其中L2及以上渗透率达51.9% [39] 1.2 AI带动全球半导体周期向上 - **半导体周期处于上行阶段**：全球半导体月度销售额同比增速于2023年6月触底反弹，2023年11月增速转正，目前已连续24个月同比增速为正 [40] - **销售额持续增长**：2025年10月全球半导体市场销售额达727亿美元，同比增长27.2% [40] 1.2 AI带动全球云厂商资本开支继续上行 - **国内云厂商Capex大幅增长**：2024年国内百度、腾讯、阿里合计资本开支达1608亿元，同比大幅增长173%；2025年前三季度达1659亿元，同比增长84% [42] - **海外云厂商Capex高速增长**：2024年海外头部云服务提供商（CSP）Meta、谷歌、亚马逊、微软合计资本开支达2478亿美元，同比增长65%；2025年前三季度达2841亿美元，同比增长67% [42] - **未来指引乐观**：预计2025年四大CSP合计资本开支约4050亿美元，同比增长约63%；2026年普遍给予资本开支增长50%-60%的指引 [43] 1.3 AI叙事提速：大模型密集迭代、竞争激烈 - **模型迭代加速，头部竞争激烈**：以Artificial Analysis综合评分70分（GPT-4水平）为基准，OpenAI、Anthropic、谷歌在2025年第三季度以来先后达到或超越 [48] - **模型能力触及中级脑力劳动**：现阶段模型能力普遍可完成逻辑推理、跨模态理解，支持代码、法律等复杂场景，驱动推理用量爆发 [50] - **AI显著提升生产力**：OpenAI报告显示，其O1模型在6个法律工作流程中，能将律师生产力提升34%至140%，在复杂任务中效果更突出 [50] 1.3 AI叙事提速：应用渗透，推理用量快速膨胀 - **用户依赖度加深**：OpenAI周活跃用户数量增长显著加速，美国GPT信息流中用于学习与技能提升、写作、编程与数学的占比分别达20%、18%、7% [56] - **推理算力用量激增**：谷歌月处理Tokens数量自2025年初以来显著提速，整体增长保持在约1-2个季度翻倍的水平 [56] - **云业务增长提速，供需紧张**： - AWS 2025年第三季度收入330亿美元，同比增长20%，为2023年以来最高单季增速；未履约订单增长至2000亿美元 [57] - 谷歌云第三季度收入152亿美元，同比增长34%；积压订单达1550亿美元，同比增长82% [57] - Azure第三季度货币中性同比增长39%；积压订单3920亿美元，同比增长51% [57] 1.3 国产差异化路线突围：开源+普惠 - **国产开源模型领先**：在Artificial Analysis评分中，居前三的开源模型均为国产，在应用接入成本及定制适配性上较闭源模型有优势 [63] - **国产模型定价优势明显**：以当前开源第一的Kimi K2thinking为例，其定价仅为北美一梯队模型定价的约10%-25% [63] - **市场份额提升**：根据OpenRouter平台数据，中国开源模型市场份额在2026年下半年贡献近30%的份额，较2024年底显著增长；在编程和技术类任务中工作负载占比达39% [68] 1.3 AI普及加速，推理算力向端侧布局倾斜 - **端侧AI优势显著**：端侧运算在成本、隐私、时延、可靠性方面具备优势；据弗若斯特沙利文预测，到2029年全球端侧AI市场规模将增至1.2万亿元，复合年增长率达39.6% [69] - **大厂积极入局端侧硬件**：Meta、谷歌、阿里巴巴、字节跳动等AI大厂纷纷推出或研发AI眼镜、手机、耳机、可穿戴设备等，抢占下一代交互入口 [67] 2.1 模型产业趋势：算力需求由训练向推理转变 - **算力结构深度转型**：当前70%以上算力用于集中式训练，未来70%以上算力将用于分布式推理；推理需求规模有望达到训练阶段的5-10倍 [72] - **推理服务器市场快速增长**：据Global Info Research预测，2024年全球AI推理服务器市场规模约139.6亿美元，至2030年将达393.6亿美元，期间年复合增长率（CAGR）为18.9% [72] 2.1 GPGPU与ASIC是算力两大支柱 - **GPGPU适用于AI计算**：利用GPU并行计算优势，加速深度学习等领域，在大规模并行计算时比CPU更高效；英伟达GPU是主要代表，架构从Ampere、Hopper迭代至Blackwell，下一代Rubin（3nm）架构将于2026年下半年推出 [79][80] - **ASIC芯片适用于推理**：针对特定任务进行硬件优化，能实现高性能计算并保持极低功耗，在AI推理任务中表现出色 [79] 2.1 ASIC芯片在能效、价格、功耗等多方面具备竞争优势 - **能效比优势**：相较于GPU，ASIC芯片在业务逻辑确定的场景下具备高能效、低功耗优势；例如谷歌TPU V7功耗约为英伟达GB200的35.5%，结合功耗后其能效比优于GB200（较GB200能效比提高26.3%） [81] - **成本优势显著**：云厂商通过自研ASIC芯片可明显降低成本，几大龙头ASIC设计厂商（如博通、Marvell）产品平均销售价格约5000-6500美元，较GPU芯片降本50%-60% [81] 2.1 海外CSP布局自研ASIC - **降本与减少依赖驱动自研**：为降本、减少供应链依赖并利用ASIC在能效比和定制化上的优势，全球各大云厂商积极布局自研ASIC [84] - **具体进展**： - 谷歌：TPU已迭代至V7，预计2025年第四季度量产；V8预计2026年第三季度投片 [84] - 亚马逊：Trainium 3已全面推出，2025年12月3日起向客户开放，计划2026年快速扩大规模 [92] - 微软：Maia 200专为数据中心和AI任务定制，预计2026年量产 [84] - Meta：与博通合作，将于2025年量产MTIA v2 [84] 2.1 中国GPU市场规模远期超万亿 - **中国AI智算GPU市场高速增长**：据摩尔线程招股书，中国AI智算GPU市场规模从2020年的142.86亿元增至2024年的996.72亿元，期间年均复合增长率高达62.5% [93] - **未来市场空间巨大**：弗若斯特沙利文预测，到2029年中国AI智算GPU市场规模将达10,333.40亿元，2025-2029年年均复合增长率为56.7%；其中数据中心GPU产品是增速最快的细分市场 [93] 2.2 制造市场规模大且大陆份额低，国产空间广阔 - **全球晶圆代工市场规模大**：2024年全球晶圆代工市场规模约1402亿美元，同比增长19%；中国大陆市场规模约130亿美元，占全球比例近10% [100] - **竞争格局集中**：台积电一家独大，占据60%以上市场份额；中国大陆厂商中芯国际和华虹集团合计份额约7.6%，发展空间广阔 [100] - **先进制程成为AI芯片标配**：主流AI芯片已全面向5nm与3nm等先进制程迁移；台积电5nm相较7nm提供约1.8倍逻辑密度、15%性能提升或30%功耗降低；3nm进一步实现约18%性能提升或32%功耗降低 [99] 2.2 国产份额仍低，大陆厂商加速扩张 - **大陆需求大量由台积电满足**：2024年，主要晶圆厂在中国大陆营收体量达200亿美元以上，其中台积电营收为111亿美元，占比达54% [102] - **大陆厂商加速扩张**：2020-2024年，大陆主要晶圆厂商营收合计从32.2亿美元增长至94.1亿美元，年均复合增长率为30.7%，远高于台积电同期的9.1% [102] 2.2 AI性能需求快速增长，先进封装亟待发展 - **带宽缺口问题凸显**：据台积电数据，计算系统需处理的数据峰值吞吐量平均每两年增长1.8倍，而峰值带宽每两年仅增长约1.6倍，增加I/O密度迫在眉睫 [116] - **先进封装有效提升I/O密度**：Flip-Chip技术将每平方毫米I/O密度提升到100个级别，InFO和CoWoS工艺进一步将密度提升到1000个级别；台积电预测未来芯片I/O密度有可能再提高10,000倍 [119] - **2.5D/3D封装增长最快**：在先进封装各细分市场中，2.5D/3D封装市场2021-2027年复合增长率高达14.34%，主要由AI、高性能计算（HPC）、高带宽内存（HBM）等应用驱动 [127]

Low CTE电子布：AI时代的关键材料 - Low CTE电子布是一种热膨胀系数低、强度高的关键材料，主要用于高端芯片封装基材，旨在解决芯片堆叠后的散热问题及保障封装稳定性，其热膨胀系数可低至<5 ppm/°C，远低于普通玻纤布的5-6 ppm/°C，能有效匹配硅芯片（约3 ppm/°C）的热膨胀特性，减少因热胀冷缩导致的变形、焊点断裂或界面剥离，主要应用于AI服务器、数据中心交换机、高端电脑/手机等场景 [9][10][11] 需求爆发：AI算力封装与消费电子升级双轮驱动 - **AI算力芯片封装驱动需求**：随着AI算力芯片出货爆发与芯片大尺寸封装面积提升，Low CTE电子布需求迎来爆发，AI服务器普遍采用CoWoS等先进封装工艺，而Low CTE电子布能有效解决CoWoS封装的散热挑战，降低载板翘曲与应力失配，提升长期可靠性 [2][53][57] - **智能手机主板升级带来新增长点**：消费电子升级是另一大驱动力，iPhone17系列有望在主板、DRAM封装载板及精密组件中首次规模采用Low CTE电子布，其主板为SLP板（类载板化PCB），对尺寸稳定性要求更高，若苹果率先采用，华为、小米等高端机型可能跟进，在高端智能手机年出货4亿台的假设下，该市场有望扩至1000万米规模 [18][69][78] - **光模块等需求亦有望放量**：此外，电脑芯片、车载芯片、光模块等需求亦有望快速放量，光模块的PCBA封装为控制翘曲、保证光学对准，也可能使用Low CTE电子布 [3][82] - **CoWoP封装工艺潜力巨大**：更大的潜力来自类载板化的CoWoP封装工艺在AI服务器的应用，该工艺虽去除传统载板，但对PCB的CTE要求更高，Low CTE电子布将用在更大面积且更高层数的PCB板中，用量可能进一步提升，目前头部厂商正在预研，预计最快2026年量产 [3][67] - **需求测算呈现高速增长**：在不考虑CoWoP的情形下，测算Low CTE电子布整体需求2025年将超过600万米，2026年有望超1500万米，2027年有望超2500万米，年复合增长接近100%，其中，AI算力芯片封装领域需求2024年约157万米，2025年有望增至约308万米，2027年有望增至1010万米，年复合增长接近90% [18][19][65][66] 供给稀缺：日企领先，国内企业快速国产替代 - **供给格局高度集中且持续紧缺**：Low CTE电子布供给稀缺，生产工艺难度极高，全球仅少数企业掌握稳定量产技术，行业龙头日东纺此前为全球唯一供应商，其T-glass产品已成为行业标准，尽管日东纺于2025年8月底宣布投资150亿日元扩产，预计产能可达目前三倍，但需到2027年才能落地，2026年产能仅能实现10-20%增长，因此短期供给无法满足快速爆发的需求 [3][6][14][92] - **需求激增导致缺口扩大**：因短期AI需求快速爆发，同时高端消费电子主板需求开始导入，2025年Low CTE电子布需求有望翻倍达600万米以上，但有效供给增长有限，预计2025年缺口达到30%以上，供需紧张局面已引发产业链警报，例如三菱瓦斯化学通知部分BT材料交期延长至16-20周，日东纺也于2025年6月宣布对含Low CTE布在内的玻纤制品提价20% [6][87] - **国内企业借机崛起，加速国产替代**：供给紧缺为国内企业提供了导入机遇，目前仅中材科技、宏和科技等技术突破并开始量产贡献，两家公司均已实现Low CTE电子布量产，并通过下游力森诺科、三菱瓦斯等头部客户认证，成为核心供应商，有望在本轮景气周期中承接缺口、加速国产化替代 [3][6][94] - **中材科技（泰山玻纤）**：作为国内特种纤维布龙头，已全面掌握Low CTE等全品类特种电子布技术，成为全球第二家实现规模化生产、稳定批量供货的供应商，产品性能媲美国际厂商，公司正推进特种纤维产能扩容 [95] - **宏和科技**：专注高端电子布，是国内为数不多能够稳定量产Low CTE电子布的供应商之一，公司具备从纱线到织布的一体化生产能力，Low CTE电子布纱线均为自供，2025年上半年该业务毛利率达到约66%，公司产能快速扩张，2025年8月月产能已达12.1万米，月销量快速增长，7-8月月均销量达6.5万米，接近上半年月均销量的3倍 [96][99][101][103]

文章核心观点 - AI算力需求爆炸式增长，传统硅基芯片在性能与功耗上逼近物理极限，材料科学成为解锁下一代算力的关键钥匙[2] - 材料体系的革新可能重构芯片的性能边界与能效天花板，中国本土的材料创新与产业化进程承载着构建自主可控算力底座、重塑全球AI硬件竞争格局的战略使命[2] - 投资AI新材料的核心机遇在于以材料创新换道超车，投资逻辑不仅在于技术的前瞻性，更在于其承载的“国产替代”与“打破封锁”的产业使命[53] 一、核心计算与逻辑芯片材料 （一）先进沟道材料 - 沟道材料是半导体晶体管中用于形成载流子导通通道的核心功能材料，直接决定了芯片的运算速度、功耗、集成度等核心指标[4] - AI芯片对沟道材料的要求可概括为“三高两低一薄”：高迁移率、高开关比、高稳定性、低功耗、低漏电流、超薄厚度[6] - 二硫化钼(MoS₂)电子迁移率达200cm²/V·s，功耗仅0.4mW，已集成5900个晶体管，适配智能传感器、神经形态芯片及“感存算”一体化设备[7] - 黑磷(BP)光电响应速度0.1ms，功耗<1μW，与SnS₂异质结构建人工突触准确率90%+[10] - 铟砷化镓(InGaAs)电子迁移率达10000cm²/V·s（硅的10倍），用于AI芯片FinFET和GAA结构可提升30%运算速度，降低50%功耗[11] - 碳纳米管电子迁移率达10000cm²/V·s（硅的5倍），电流密度是铜的10倍，适配高性能CPU/GPU沟道[14] - 高迁移率氧化物半导体(IGZO)电子迁移率10-20cm²/V·s，透光率>90%，适配低功耗AI显示驱动芯片[16] - 应变硅通过应力调控使电子迁移率提升30%、空穴迁移率提升60%，与现有硅工艺完全兼容[16] - 随着制程向2nm及以下推进，沟道材料正沿着“硅→硅锗→锗→二维材料/三五族化合物→碳基材料”路径演进[16] （二）栅极与介质材料 - 栅极与介质材料直接决定晶体管的开关速度、功耗和可靠性，对AI芯片的算力与能效比至关重要[17] - 氧化铪(HfO₂)介电常数达20-25（SiO₂的5-10倍），可将栅极漏电流降低1000倍，适配5nm及以下工艺[19] - 掺杂HfO₂铁电材料剩余极化强度>20μC/cm²，可实现10⁶次以上读写，能耗降低90%，用于存算一体芯片与神经形态计算[20] - HiOₓ高k材料介电常数30-35（HfO₂的1.2倍），漏电流比HfO₂降低50%，适配3nm以下先进工艺栅极[21] （三）衬底材料 - 衬底材料是半导体芯片的基础支撑材料，直接决定AI芯片的算力上限、功耗水平和可靠性[23] - 碳化硅(SiC)禁带宽度3.26eV，热导率3.7W/cm·K（硅的2.5倍），击穿电场3-4MV/cm（硅的10倍），适配AI电源模块效率达99%[24] - 氧化镓(β-Ga₂O₃)击穿电场达8MV/cm（SiC的2倍），器件厚度可减少70%，用于高压AI电源管理[24] - 金刚石衬底热导率2000-2400W/m·K，与GaN/SiC直接键合后散热效率提升5倍，解决高功率AI射频芯片散热问题[25] - 绝缘体上硅(SOI)隔离电阻>10¹²Ω·cm，寄生电容降低30%，适配AI射频芯片及低功耗边缘计算芯片[25] - 蓝宝石/硅上氮化镓(GaN-on-X)中，硅衬底GaN成本降低60%，适配AI服务器射频前端与快充电源[25] 二、存储与神经形态计算材料 （一）非易失存储材料 - 相变材料(GeSbTe)相变速度<10ns，功耗<100fJ/bit，存储密度是DRAM的10倍，适配MRAM与存算一体芯片[26] - 阻变材料(TaOₓ/SiOₓ)开关速度达亚纳秒级，与CMOS工艺兼容，用于神经网络权重存储可降低推理能耗80%[26] - 磁随机存储材料(CoFeB/MgO)读写速度10ns，功耗100fJ/bit，保留时间10年，存储密度是SRAM的4倍，适配AI芯片片上缓存[26] - 铁电材料(PZT)压电系数达1000pC/N（AlN的10倍），剩余极化强度>30μC/cm²，用于AI传感器与铁电存储器[26] （二）神经形态计算材料 - 忆阻器材料(氧化物/硫系化合物)如Cu/ZnO/Pt结构可实现渐变易失性，构建8×8交叉阵列模拟LIF神经元，无需外部电容，可降低推理能耗90%[26] - 铁电忆阻器利用铁电畴形态变化模拟突触可塑性，图像识别准确率达95%，功耗<10pJ/突触[27] - 离子晶体管电解质离子电导率达10⁻³ S/cm，响应时间<1ms，适配柔性神经形态器件[27] - 有机电化学晶体管材料导电聚合物电导率达100S/cm，拉伸率>100%，用于可穿戴AI神经接口[27] - 自旋电子振荡器材料振荡频率1-40GHz可调，功耗<1mW，用于微波AI信号处理[28] - 液态金属通道材料电导率达3.5×10⁶ S/m，拉伸率>300%，用于柔性AI计算节点互连[28] 三、先进封装与集成材料 （一）基板与互连材料 - 硅光中介层集成光学与电子互连，信号传输速度提升100倍，功耗降低90%，适配AI芯片2.5D/3D封装[29] - 玻璃基板介电常数仅4.0（硅为11.7），信号延迟减少30%，适配HBM与AI芯片间高速互连[29] - 铜-铜混合键合材料接触电阻<10⁻⁹ Ω·cm²，互连长度缩短至微米级，带宽提升10倍，用于3D堆叠封装[30] - 钌/钼/钴互连材料电阻率比铜低30%，电流密度提升50%，解决3D封装RC延迟问题[30] - 嵌入式trace基板线宽/线距达10/10μm，布线密度提升40%，适配Chiplet高密度集成[30] - 空气隙绝缘介质介电常数低至1.05，信号衰减降低25%，适配高频封装互连[31] （二）热管理材料 - 金刚石热沉/复合材料中，金刚石薄膜热阻降低70%，芯片温度下降20-30℃；金刚石/铝或铜复合材料热导率600-800W/m·K，适配GPU/TPU封装[31] - 高纯度氧化铝(HPA)α粒子发射<1ppb，热导率提升2-3倍，可消除内存软错误，市场规模预计2030年达6亿美元[32] - 石墨烯导热膜面内热导率达1500-2000W/m·K，用于芯片与散热器界面散热[32] - 金属钎料锡银铜钎料导热率达50W/m·K，焊接强度>20MPa，用于芯片与热沉焊接[32] - 均热板毛细芯材料多孔铜芯孔隙率40%-60%，毛细力>10kPa，适配AI服务器均热散热[32] - 各向异性导热垫片垂直导热率>100W/m·K，水平导热率<5W/m·K，用于芯片局部散热[34] （三）电磁屏蔽材料 - 磁性复合材料铁硅铝磁粉芯磁导率50-200，屏蔽效能>60dB，适配AI服务器机箱屏蔽[34] - 金属化纤维织物银镀层电阻率<1×10⁻⁴ Ω·cm，屏蔽效能>50dB，用于柔性AI设备电磁屏蔽[34] 四、新型计算范式硬件材料 （一）光子计算材料 - 光子计算利用光替代电子作为信息载体，具有1000倍运算速度和1/100能耗优势[35] - 薄膜铌酸锂(LiNbO₃)调制带宽达110GHz，单光纤可并行传输数十路信号，等效“千核并行”，能耗仅为电子芯片1/3[36] - 硅基光电子材料硅/氮化硅波导串扰<35dB，与CMOS工艺兼容，用于片上光神经网络[36] - 三五族化合物(InP)光发射效率>50%，调制带宽达50GHz，用于AI数据中心光通信激光器[36] - 硫系玻璃光折射率1.7-2.5可调，透过率>80%（中红外波段），用于光子存储与光开关[37] - 有机电光聚合物电光系数>100pm/V，调制带宽达100GHz，能耗比铌酸锂低30%[37] - 石墨烯光调制器材料调制速度达100GHz，插入损耗<5dB，适配高速光互连[37] （二）量子计算材料 - 量子计算材料是构建量子计算机硬件基础的核心物质载体，直接决定量子比特的质量与系统可扩展性[37] - 超导材料(铝、钯)中，铝超导临界温度1.2K，钯相干时间>100μs，用于量子比特制备[38] - 金刚石氮-空位色心量子相干时间>1ms（室温），自旋操控保真度>99.9%，用于量子传感与计算[39] - 硅锗异质结构量子点电子数调控精度1个，相干时间>50μs，适配硅基量子计算[39] - 非线性光学晶体(BBO、PPKTP)中，BBO倍频效率>80%，PPKTP光损伤阈值>10GW/cm²，用于量子光源制备[39] 五、感知、传感与互联材料 （一）智能传感材料 - 压电材料(AlN/ScAlN)中，ScAlN压电系数是AlN的3倍，用于MEMS超声传感器和AI麦克风阵列可提升信噪比20dB[41] - 柔性应变材料(碳纳米管/PDMS)拉伸率>50%，检测精度达0.01%应变，用于可穿戴AI设备与电子皮肤[41] - 量子点成像材料量子效率>90%，光谱响应范围拓展至近红外，提升AI视觉探测精度[41] - 微机电系统材料单晶硅MEMS结构精度±0.1μm，耐疲劳次数>10⁹次，用于AI惯性传感器[42] - 有机光电二极管量子效率>85%，响应速度<10ns，用于柔性AI图像传感器[42] - 金属有机框架传感材料(MOF)比表面积>2000m²/g，气体吸附选择性>100，用于AI气体检测[42] （二）无线通信材料 - 高频低损PCB材料(PTFE)介电常数2.0-2.2，介电损耗<0.002（10GHz），适配5G/6G AI基站[42] - 射频MEMS材料氮化铝MEMS开关隔离度>40dB，寿命>10¹⁰次，用于AI射频前端[42] - 可重构智能表面材料(液晶、氧化钒)中，液晶介电常数可调范围2.5-5.0，氧化钒相变温度68℃，用于AI通信信号调控[43] 六、能源与热管理材料 （一）主动热管理材料 - 电卡效应材料在电场作用下温度变化5-10℃，制冷系数达3.5，用于AI芯片微型冷却系统可降低能耗50%[45] - 柔性相变储热材料相变潜热>150J/g，工作温度范围-20~80℃，用于可穿戴AI设备温度调控[46] - 磁卡效应材料在磁场作用下温度变化3-8℃，响应时间<100ms，用于小型AI设备散热[46] （二）能源材料 - GaN/SiC功率器件材料中，GaN开关频率>100kHz（IGBT的5倍）；SiC MOSFET开关损耗比IGBT降低70%，系统效率提升3%-10%，适配AI服务器电源[46] - 固态电池电解质材料中，硫化物电解质离子电导率达10⁻² S/cm，陶瓷电解质耐压>5V，保障AI设备长续航供能[46] - 微型超级电容器电极材料石墨烯基电极比电容>200F/g，充放电次数>10⁵次，用于AI微型设备储能[46] - 环境能量收集材料(摩擦电、热电)中，摩擦电材料功率密度>10μW/cm²，热电材料ZT值>1.2，用于AI无源传感设备[47] - 微型燃料电池材料质子交换膜导率>0.1S/cm，铂催化剂活性>0.5A/mg，用于AI长续航设备[47] 七、前瞻性与特定环境材料 （一）前沿探索材料 - 外尔半金属(Cr,Bi)₂Te₃实现单一外尔费米子对，电子迁移率>10⁴ cm²/V·s，功耗降低90%，适配量子输运器件[49] - 拓扑绝缘体Bi₂Se₃表面态电子迁移率>10⁴ cm²/V·s，用于高速低功耗逻辑门，延迟<10ps[49] - 强关联电子材料(氧化钒、镍酸盐)中，氧化钒相变温度68℃，电阻变化10⁴倍；镍酸盐磁电阻效应>50%，用于AI智能调控器件[49] （二）生物集成/柔性材料 - 导电水凝胶电阻率<100Ω·cm，与神经组织阻抗匹配，实现0.1V低电压神经刺激，适配脑机接口[49] - PEDOT:PSS材料电导率达1000S/cm，透光率>90%，用于神经界面器件与柔性电子贴片[50] - 液态金属镓铟合金熔点15.5℃，电导率3.4×10⁶ S/m，用于柔性AI互连与散热[50] - 类组织弹性导体拉伸率>300%，弹性模量<1MPa（接近人体组织），用于植入式AI器件[50] （三）可重构与自适应材料 - 形状记忆合金/聚合物中，镍钛合金回复率>98%，形状记忆聚合物形变率>200%，用于AI执行器[51] - 电致变色材料WO₃基材料透过率变化>70%，响应时间<1s，用于AI智能窗与显示[51] （四）极端环境材料 - 耐辐射材料(SiC、金刚石)中，SiC抗中子辐照剂量>10¹⁵ n/cm²，金刚石抗γ射线剂量>10⁶ Gy，用于太空AI设备[51] （五）可持续材料 - 生物可降解电子材料聚乳酸基材料降解周期6-12个月，电导率>10S/cm，用于一次性AI传感贴片[51] - 无铅压电材料铌酸钾钠(KNN)压电系数>300pC/N，环保无铅，用于AI麦克风与传感器[52] 八、投资逻辑分析 - 投资应聚焦三大核心方向：一是支撑更高算力的先进逻辑与存储材料；二是决定系统效能的封装与热管理材料；三是赋能新兴范式的前沿材料[54] - 投资策略上应重产业化进程而非单纯的技术指标，优先选择已与头部制造/封测厂建立合作并进入产品验证阶段的企业[54] - 这是一条长周期、高壁垒的赛道，技术路线存在不确定性，量产成本与良率挑战巨大，但一旦突破护城河极深[54]

点击 最 下方 关注《材料汇》 ， 点击"❤"和" "并分享 添加 小编微信 ，寻 志同道合 的你 正文 材料汇文章标签汇总 如何下载（加入知识星球-材料汇） 材料汇部分文章 未来40年材料强国革命：这13大领域将重塑人类文明！ 国产替代爆发！14种卡脖子的先进封装材料，百亿赛道谁将突围？ | 先进封装材料 | 全球市场规模 | 中国市场规模 | 国外企业 | 国内企业 | | --- | --- | --- | --- | --- | | PSPI | | | 微系统、AZ电子材料 | 鼎龙股份、国风新材、三月科 | | | | 5.28亿美元(23年 7.12亿元(21 | Fujifilm, Toray, HD | 技、八亿时空、强力新材、瑞 | | | 全球) . 预计 | 年中国)、预 | | 华泰、诚志殷竹、艾森股份、 | | | 2028年将达到 | 汁到2025年增 | | 奥采德:波米科技、明士新材 | | | 20.32亿美元 | 长至9.67亿元 | 、旭化成 | 、东阳华芯、上海玟昕、理硕 | | | | | | 科技等 | | 光敏绝缘 | 2020年:0.1亿 | | | | | ...

文章核心观点 - 中国已成为全球尼龙6行业的绝对中心，占据全球过半产能与消费市场，但行业正面临结构性产能过剩、利润下滑和恶性竞争等严峻挑战 [2] - 行业增长动能必须从“规模扩张”转向“价值提升”，高端化与差异化是唯一出路，未来机会在于高端尼龙6纺丝及非纤维应用 [7] - 行业竞争门槛已超越传统资金与规模，转向持续的研发创新和绿色制造能力，不具备技术迭代和环保优势的企业将被淘汰 [7] - 企业需通过构建产业链一体化来降低成本、抵御风险，并积极拓展国际市场以消化过剩产能，长期需建立以技术、品质和绿色为核心的综合实力竞争 [7] 一、概述与行业现状 - 聚酰胺6（尼龙6）具有韧性好、耐磨、耐油、抗震、机械强度高、耐热性好等特点，应用广泛，可分为纤维级、工程塑料级、薄膜级和尼龙复合材料 [6] - 当前最大挑战是结构性产能过剩，全产业链尤其是切片环节面临供需失衡，上游原料与中游切片产能持续扩张，但下游高端需求增长滞后，导致行业利润持续下滑，陷入低价恶性竞争循环 [7] - 国内尼龙6消费仍以附加值较低的民用纤维为主，未来高增长机会在于高端尼龙6纺丝（如功能服饰）及非纤维应用（如高性能工程塑料、薄膜），这些领域目前占比远低于欧美 [7] 二、尼龙6产业链分析 - 产业链主要环节包括：己内酰胺（CPL）、尼龙6切片、尼龙6纤维、工程塑料、尼龙6薄膜、尼龙复合材料 [10][11][12][14][15][16] - 从全球看，55%以上的尼龙6切片用于生产各种民用和工业用纤维，约45%用于汽车、电子电气、铁路和包装材料等领域 [11] - 亚太地区尼龙6切片以生产纤维产品为主，工程塑料和膜用产品比例很小 [11] - 尼龙6纤维中，民用丝产量占全部产量的6成以上，主要用于制造内衣、衬衣、丝袜等纺织服装产品 [12] - 工业丝主要用于生产帘子布，但随着轮胎子午化率提升，斜交胎市场份额萎缩，该领域消费难以提升 [12] - 尼龙6切片在工程塑料领域应用总量和占比均很少，因整体性能不具备突出优势且下游可替代产品较多，未来该领域市场消费预期很难出现大的突破 [14] 三、尼龙6市场供需与竞争格局 全球格局 - 全球尼龙6产能主要集中在中国、西欧和北美地区，中国是全球最主要的尼龙6生产地，占总产能的57% [18] - 西欧产能居第二，占比11%，巴斯夫是海外最大的尼龙6生产企业 [18] - 中国、西欧与北美地区是全球最主要的尼龙6消费市场，未来5~10年，全球尼龙6需求增长主要来自中国市场 [18] - 全球己内酰胺产能已达到1050万吨，近几年供应增长动力主要来自中国 [20] 中国供需现状 - 中国己内酰胺总产能为653万吨/年 [20][23] - 2018年至2023年，中国尼龙6切片产量从312万吨增长至502.50万吨，表观消费量从339.92万吨增长至476.90万吨，年复合增长率分别为10.00%和7.01% [25] - 尼龙6切片进口依赖度从2018年的11.15%下降至2023年的4.68% [25] - 2007-2023年，中国尼龙纤维产量从95.12万吨增长至432万吨，年复合增长率达到9.92% [32] - 2023年，中国尼龙6工程塑料、薄膜等其他非纤维消费的占比不超过40%，而欧美地区尼龙6非纤维消费的占比约为60% [28] - 中国尼龙6民用丝下游应用中，经编、纬编、花边、喷水领域占比最大，为53.5% [34] 中国产能分布 - **己内酰胺**：截至2023年底，总产能653万吨，产能超过30万吨的企业有11家，合计产能491万吨/年，占全国总产能的75.19% [36] - **尼龙6切片**：截至2023年底，产能超过10万吨的企业共有25家，合计产能534万吨/年 [38] - **尼龙6民用丝**：截至2023年底，总产能346万吨，其中年产能超4万吨的企业有28家，合计产能283万吨/年，占全国总产能的81.79% [41] “十五五”期间预测与竞争格局 - 预测到2030年，己内酰胺产能将达到1000万吨/年，尼龙6切片产能将达到1050万吨/年 [46] - 预测到2030年，尼龙6纺丝表观需求量将增长至450万吨，工程塑料表观需求量165万吨，薄膜表观需求量54万吨 [46] - “十五五”期间，己内酰胺、尼龙6切片产能已明显大于下游整体需求，聚合产能与表观需求汇总的差值在2026年预计为266万吨 [46] - 己内酰胺集中度将进一步提高，到2030年竞争会非常激烈，企业经营效益处于薄利状态，工艺技术进步、降低成本是关键 [47] - 从2026年开始，尼龙6切片将逐渐进入更加激烈的竞争状态，企业经营效益将继续下降 [48] - 未来高端尼龙6纺丝需求还有很大的增长空间，预计到2030年需求量将增长到450万吨，2035年增长到600万吨 [49] 四、技术特征 - 主要聚合工艺为单段聚合法、二段聚合法、间歇式高压釜聚合法等，并辅以固相后缩聚法提高产品特性 [51] - 单段聚合法常用于生产尼龙6民用丝，二段聚合法可生产低、中、高粘度全系列切片，间歇式高压釜聚合法主要用于小批量多品种的工程塑料级切片 [52] - 固相后缩聚法常用于生产薄膜、塑料级高粘度切片 [52] - 主要纺丝技术为切片纺丝 [53] - 捻线技术主要分为两步捻和直捻法，分别适用于渔网线、帘子线等产品 [54] 五、行业壁垒及困局 行业壁垒 - **资金壁垒**：行业属于资金密集型，高端产品对生产设备、基础设施建设要求高，前期筹备资金需求大 [57] - **技术壁垒**：生产工艺要求高，高品质尼龙6的研发生产需要各环节配合，新进入者缺乏行业经验和技术积累，易处于竞争劣势 [57] - **规模壁垒**：头部生产企业趋向规模化、自动化、节能化，形成规模优势，部分公司向上下游产业链延伸，新进入者难以与之竞争 [57] 行业困局 - **产能过剩**：行业已实质性步入产能过剩阶段，2024年已确定的CPL未来投产计划产能将在当前产能基础上翻一番，预计中短期内尼龙6切片的产能过剩问题将继续加重 [59] - **恶性竞争与利润下滑**：自2020年以来的行情持续下滑（主要是加工费的暴跌）已对产业链造成沉重打击，产能提升进一步逼迫切片厂家降价竞争，形成低价恶性竞争 [60] - 造成恶性竞争的原因包括：缺乏适当而必要的垄断，以及缺乏良好的行业协作机制 [60][61] 六、发展建议 - 稳定国内己内酰胺价格，避免价格过山车现象，生产企业应组织产业联盟稳定市场价格 [64] - 企业应大幅提升创新能力，发展先进生产工艺，走精细化管理，优化产业供应链，控制中低端产品产能，增加高品质产品产量 [66] - 尼龙6生产装置应向大型化、规模化、低能耗、高品质方向转变，重点自主开发尼龙6生产装置技术国产化 [67] - 注重尼龙6材料新技术和新工艺的开发，如采用固相或液相增黏技术、双螺杆挤出反应技术和阴离子聚合工艺制备高黏切片，并重视共混、共聚改性制备复合材料 [68] - 重视尼龙6产品结构调整，开发功能性、差异化、高性能化特种品种，不断开拓非纤维用尼龙6的应用 [69] - 注重尼龙6上下游产业链发展，构建产业链一体化以提高综合竞争力和抵御风险能力 [70] - 大力拓展产品出口渠道，利用亚太地区尼龙6市场规模年复合增长率预计达6.9%的广阔市场空间，推动外销增长 [71]

点击 最 下方 关注《材料汇》 ， 点击"❤"和" "并分享 添加 小编微信 ，寻 志同道合 的你 正文 | 2.1 Al+言销 2.2 Al+办公 2.3 Al+医疗 2.4 Al+硬件 2.5 Al+消费 | | --- | | 2.6 具身智能 | | 2.7 Al+制造 2.8 Al+出行 | | 3.1 | 未来制造 | | --- | --- | | 3.2 | 未来信息 | | 3.3 | 未来材料 | | And Production of the Market of the Property of | 未来能源 | | 3.5 | 未来空间 未来健康 | | 3.6 | | | 3.7 | 未来产业融合 | 中国AI发展关键节点,场景解决方案行业渗透加剧,Agent将进入规模化商业爆点 ◆ 2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从"能用"到"有用"到"好用",在垂类行业渗透率持续提升。 ◆ 未来三年，Agent将进入规模化商业爆点，其确定性信号主要体现在政策层面的国家人工智能产业建设指南、信创替代窗口;技术层面的L4级自主 决策、多智能体协作成熟;商业层面的基础设施 ...

文章核心观点 随着人工智能、云计算与高性能计算的发展，全球算力需求爆发式增长，数据中心面临严峻的散热挑战。传统风冷技术已难以满足芯片功率密度持续提升的需求，液冷技术凭借高能效、低功耗等优势，正从“可选项”加速演变为“必选项”。国家政策对数据中心PUE要求的持续收紧，进一步推动液冷成为绿色算力建设的必然路径。伴随英伟达等芯片巨头产品迭代与供应链开放，液冷单机价值量持续提升，为国产供应链带来历史性入局机遇。预计2026年全球液冷市场规模将突破千亿元，一场由技术驱动、政策助推、产业链协同的液冷革命已全面开启 [2]。 一、液冷技术：解决数据中心散热压力的必由之路 - **液冷技术是应对高功率散热挑战的关键**：液冷利用液体高导热、高热容特性替代空气散热，具有低能耗、高散热、低噪声、低TCO等优势，是解决数据中心散热压力和节能挑战的必由之路 [6]。 - **核心优势显著**：1) **低能耗**：传热路径短、换热效率高、制冷能效高。2) **高散热**：以2MW机房为例，液冷散热能力是风冷的4-9倍。3) **低噪声**：能降低冷却风机转速或采用无风机设计。4) **低TCO**：液冷数据中心PUE可降至1.2以下，每年节省大量电费 [13]。 - **高度适配服务器功率密度的飙升**：为满足AI算力需求，芯片功耗与机柜功率密度急剧攀升。以英伟达为例，GPU热设计功耗已从B200的700W发展到GB300的1400W，未来VR300潜在达4000W；机柜功率从GB200 NVL72的约140kW，到GB300 NVL72的约180kW，再到Rubin架构规划功率高达370kW乃至600kW，传统风冷已触及物理天花板 [14][15]。 - **从“可选项”演变为“必选项”**：风冷散热一般适用于20kW/机柜以下，20kW以上液冷优势明显。面对急剧攀升的功率密度，液冷已成为保障系统可靠性的关键基础设施 [18]。 - **符合国家PUE要求的解决方案**：PUE是衡量数据中心能效的核心指标，降低PUE关键在于减少除IT设备外的其他设备能耗，其中制冷系统能耗占比最高。国家持续收紧数据中心PUE要求，例如政策要求2025年起新建大型数据中心PUE降到1.3以下，并鼓励采用液冷等节能技术 [21][22]。 - **降低PUE的关键在于压缩制冷系统能耗**：制冷系统约占数据中心能耗的40%。以PUE为1.5的数据中心为例，制冷系统能耗占比超过27%。行业正通过“自然冷”与“液冷”两大技术路径协同推进PUE优化，液冷技术可实现PUE小于1.25的极佳节能效果 [25]。 - **全生命周期成本更低，经济效益显著**：液冷方案虽然初期投资增加，但运行能耗与电费大幅下降。冷板式液冷相比风冷节能率高达76%；浸没式液冷相比风冷节能率高达93%以上。规模为10MW的数据中心，液冷方案预计2.2年左右可回收增加的基础设施初投资。以国内某液冷算力中心为例，TCO降低30%，交付效率提升100% [26]。 - **技术分类与主流方案**：根据冷却液是否与热器件接触，液冷可分为直接接触式（如浸没式、喷淋式）和间接接触式（如冷板式）。其中，**单相冷板式液冷**因技术成熟度高、系统稳定性强、改造成本可控，在未来较长时间内仍将是应用的主流方案。浸没式液冷PUE能降至1.13以下，适用于高密度计算场景，但受制于初始投资和运维习惯 [30][34][37]。 二、液冷行业：伴随芯片升级液冷价值量提升，国产链加速入局 - **AIDC价值量构成**：在AI数据中心中，AI服务器（主要是GPU）价值量占比约65%，冷却系统和电源设备合计占比约3-5% [79]。 - **液冷价值量随芯片升级快速提升**：以英伟达GB200到GB300为例，液冷方案从“集成式”大冷板（1块覆盖1CPU+2GPU）变为“独立式”专属冷板（每GPU一块），冷板数量从36块增至108块。测算显示，机架液冷模块价值量从约7.46万元增长至约9.5万元，增幅超过20% [83][84][85][86]。 - **市场规模预测**：预计到2026年，ASIC用液冷系统市场规模将达353亿元，英伟达NVL72液冷系统市场规模将达697亿元。其中，CDU市场规模分别约为88亿元和174亿元 [88][90]。 - **英伟达开放供应链，国产链加速入局**：1) **交付逻辑演进**：从A50/H100阶段的“卖卡+指定独供”模式，到GB200/GB300阶段，英伟达将重心前移至机柜内布局，对柜外环节给出参考设计，由ODM/OEM主导选型集成，外围生态空间扩大。2) **商业模式驱动**：产品定位转向“精装标准化”，允许ODM在柜外侧进行多供方比选。3) **台系ODM/OEM角色抬升**：成为一次+二次侧系统集成者，为本土与高性价比供应商带来增量机会。4) **国产供应链现状与展望**：目前国产厂商多作为二三级零部件和材料供应商，但随着行业成熟和终端CSP注重性价比，国产头部厂商有望作为一级供应商直接进入英伟达体系 [91][92][93][94][98]。 三、Rubin架构展望：微通道盖板&相变冷板为可选方案 - **单相冷板无法适用于Rubin架构**：Rubin架构GPU热设计功耗达2300W，整柜功率约200kW，而单相冷板设计上限为150kW/柜，需要引入新方案 [102]。 - **可行方案一：相变冷板**：通过液体工质在冷板内发生相变（液态到气态）吸收大量潜热实现高效散热，介质以氟化液为主，适配单柜300kW+场景 [103]。 - **可行方案二：微通道盖板**：将高度密集的微尺度冷却液通道网络直接置于冷板基板下方，极大增加换热面积和效率，适用于高热流密度场景 [105]。 - **后续方案研判**：微通道盖板有较大概率成为Rubin架构选择方案。因为后续Rubin Ultra方案单个GPU功耗可能达4000+W，整柜功率超600kW，相变冷板将不再适用，直接采用微通道盖板更有利于后续迭代 [106]。 - **微通道盖板VS传统冷板**：微通道盖板在传热系数、热阻、通道密度、散热均匀性上大幅优于传统宏观通道冷板，但制造复杂性、成本、流体纯度要求及系统控制难度也大幅提升 [111][112]。 四、行业相关公司介绍 - **英维克**：国内AI液冷领域龙头，具备“冷板设计—CDU—冷却工质”全链条能力。2025年前三季度营收40.26亿元，同比增长40.19%；归母净利润3.99亿元，同比增长13.13%。海外市场取得突破，冷板、快接头、CDU等产品通过英特尔验证，并被列入英伟达MGX生态系统合作伙伴，为谷歌提供CDU产品 [118][125]。 - **宏盛股份**：板翅式换热器领军者，产品用于空气压缩机、工程机械等领域。2025年前三季度营收5.54亿元，同比增长6.73%；归母净利润0.64亿元，同比增长34.78%。公司通过合资公司切入服务器ODM厂商广达的供应链体系，有望受益于AI服务器液冷需求 [126][131]。 - **申菱环境**：国内专用空调领导者，业务涵盖数据服务空调等。2025年前三季度营收25.08亿元，同比增长26.84%；归母净利润1.50亿元，同比增长5.05%。公司自2011年布局液冷技术，可提供从一次侧干冷器到二次侧CDU、Manifold等全系列液冷产品，与国内核心公司合作紧密 [132][138][139]。

点击 最 下方 关注《材料汇》 ， 点击"❤"和" "并分享 添加 小编微信 ，寻 志同道合 的你 正文 《建议》提出打造新兴支柱产业，加快 新能源、新材料、航空航天、低空经济等战略性新兴产业集群发展 ，这将催生出数个万亿元级甚至更大规模的市 场； 《建议》还提出前瞻布局 未来产业 ，推动 量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信等 成为新的经济增长点。这些 产业蓄势发力，未来10年新增规模相当于再造一个中国高技术产业。 那么， 什么是未来产业，具体包括哪些内容？我们应该关注哪些投资方向？本文内容如下： 一、引言 二、十大投资机会 三、未来产业全景图，包括（一）6大重点方向，（二）10大创新标志性产品。 一、引言 对比十四五规划,部分产业例如新能源汽车已成优势产业 | 专栏2 科技前沿领域政关 | 专栏4 制造业核心意争力提升 | | --- | --- | | | 01 高端新材料 | | 01 新一代人工智能 | 推动高端科士功能材料、高品质特殊钢材、高性能合金、高温合金、高纯稀有金属材料、高性能障资 | | 前沿基础理论突破,专用芯片研发,深度学习框架等开源算法平台构 | ...