AI系列深度（八）：AI服务器大拆解，架起材料“军火库”-摩熵咨询

报告内容

AI精读报告

报告摘要

　　本篇为AI系列深度报告第八篇。回顾本系列第二篇，我们曾从材料端出发，概览性梳理了AI加速对光刻胶、冷却液、电子特气、湿电子化学品、电子树脂等领域的潜在影响与机会。本篇选择回到“整机现场”，以一台NVIDIADGXH100为样本，从整机到部件、从部件到材料逐层拆解，从芯片—模块—托盘—整机—数据中心五个层级回溯材料需求及其演进方向。

　　投资逻辑：

　　在近期2025Q3-2026Q1的业绩电话会中，亚马逊、微软、谷歌、Meta等AI龙头企业均上调了资本开支指引，2026年将会是AI硬件设施大量投放之年，利好上游相关原材料需求。我们梳理出来了整个H100数据中心的主要架构和零部件，以材料功能类型进行重新分类出五大板块，更加全面综合的视角寻找材料端的投资机遇。

　　①晶圆加工与封装材料：这一环节是材料投入密度最高、技术门槛最高的环节，涉及零部件包括GPU、NVSwitch/CPU/NIC等高性能逻辑与控制芯片；HBM/DDR等存储芯片；硅光/电光器件与光模块内的驱动与TIA芯片；电源管理芯片与各类功率半导体器件。从产业链进展看，国内关键环节加速兑现，企业均围绕“客户导入、小批试产、量产爬坡、扩线/扩品类”推进，订单以认证驱动为主。

　　②覆铜板材料：H100整机中涉及多层高速、高功率密度的PCB/载板/背板，均以覆铜板为核心基材或其延伸材料。具体包括GPUUBB、主板、交换机主板等。主要材料包括：树脂、铜箔、玻纤布、填充材料。从产业推进情况来看，供给端呈现“树脂高端化、铜箔高性能化、玻纤差异化”的协同升级趋势。

　　③导热散热材料：受益于算力需求的持续攀升与机架功率密度提升，散热材料正成为数据中心基础设施的关键增量环节，散热主要应用在GPU核心裸晶、封装盖板、HBM堆叠存储、高速接口芯片、存储、电源等，从产业端2025年上半年情况来看，热界面材料端围绕相变/石墨/金属与复合体系并行推进，液冷介质企业普遍扩建浸没/冷却液产能，全氟/烃基/硅油等路线并行，面向数据中心与半导体制程冷却的合规与长期可靠性验证成为标配。

　　④光学材料：光学材料主要应用在光模块中，其组成部件主要为激光器芯片、光发射组件、光接收组件、探测器芯片。2025年上半年，国内光芯片衬底与关键晶体材料进展整体稳步推进，但可独立披露的材料公司数量有限，主要因下游光模块/IDM厂商普遍采取垂直一体化与联合开发模式，晶圆外延、键合与晶体加工高度绑定客户认证周期，供应链外溢度低。

　　⑤供配电材料：当前，单颗Blackwell GPU的功耗已超过1kW，DGX B200系统（配备8个Blackwell GPU）的总热设计功耗约为14.3kW。预计Rubin和Feynman等后续架构将在此基础上增加两倍甚至五倍。能源利用效率和低损耗将会是配电材料未来重要方向。2025年上半年产业端稳步推进：软磁金属/非晶与纳米晶粉体迭代带动一体化电感与芯片电感小批量落地；面向MLCC/热敏电阻的纳米级钛酸镁钙等基础粉、银粉/银浆与铜粉体系加速国产替代；5N级超高纯铝电极材料实现国产突破，带动铝电容与相关电子浆料的安全供给。

　　投资建议：

　　围绕“认证进度+产能扩张+国产替代”三条主线布局。建议重点关注覆盖液冷介质与高性能TIM、高频高速覆铜板用树脂/铜箔/玻纤、光刻胶、湿电子化学品、电子特气、光芯片衬底与电磁材料的优质标的。

　　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;新技术迭代风险。

中心思想

## 资本开支上行周期开启，AI硬件设施大投放驱动上游材料需求

本报告核心观点在于，随着亚马逊、微软、谷歌、Meta等AI龙头企业纷纷上调2025-2026年资本开支指引，2026年将成为AI硬件设施大规模投放的关键年份，这将直接拉动上游相关原材料的需求增长。从NVIDIA DGX H100整机样本的逐层拆解分析可见，AI服务器及数据中心对材料的性能要求显著高于通用服务器，为化工材料领域带来结构性机遇。

## 五大材料板块构成核心投资主线，国产替代进程加速兑现

报告将H100数据中心涉及的众多材料按功能类型重新分类为五大板块：晶圆加工与封装材料、覆铜板材料、导热散热材料、光学材料、供配电材料。这五大板块共同构成了AI产业链上游材料端的核心投资主线。当前国内企业普遍围绕“客户导入、小批试产、量产爬坡、扩线/扩品类”推进，国产替代进程正在加速兑现，尤其是在关键环节已取得实质性突破。

主要内容

一、AI服务器带来化工材料新机遇

## AI服务器市场前景广阔，需求增速极快

全球AI市场维持高景气，2023-2030年复合增速预计超过35%。算力成为AI发展核心要素，全球算力规模2023-2030年复合增速约50%。中国智能算力2020-2028年复合增速达57.1%。海外头部AI应用厂商资本开支持续加速，季度环比增速约8%，亚马逊、微软、谷歌、Meta均上调资本开支指引，指向2026年成为硬件投放大年。

## AI服务器的零部件构成详细拆分

报告以英伟达DGX H100整机为例，从“芯片—模块—托盘—整机—数据中心”五个层级回溯材料需求。芯片层以H100 GPU为核心，集成HBM和NVLink控制器；加速器模块层采用OAM标准制成可替换模块；UBB层通过NVSwitch芯片形成全互连GPU高速域；托盘层完成“从电路到产品”的关键跨越；整机层集成各子系统形成完整节点；数据中心层则与机柜配电和机房基础设施配合。

二、AI服务器涉及五大板块材料

## 晶圆加工与封装材料

此环节是材料投入密度最高、技术门槛最高的环节，涉及GPU、NVSwitch、HBM、DDR等高性能芯片。晶圆加工以“沉积-光刻-刻蚀-离子注入-清洗-CMP-热处理”等循环工序构建复杂结构，对材料纯度、缺陷密度要求极高。封装技术从边缘引脚向阵列互连、三维集成演进，每次形态跃迁都伴随材料体系升级。国内企业围绕“客户导入、小批试产、量产爬坡”推进，订单以认证驱动为主。

## 覆铜板材料

覆铜板是PCB的基础材料，H100整机中涉及多层高速、高功率密度的PCB/载板/背板。主要材料包括树脂、铜箔、玻纤布、填充材料。树脂按介质损耗Df从常规损耗到超低损耗分级，对应不同传输速率要求。铜箔按表面粗糙度分为VLP、RTF、HVLP型，HVLP5是未来方向。玻纤布从普通E-glass向低介电玻纤再到石英布迭代。供给端呈现“树脂高端化、铜箔高性能化、玻纤差异化”的协同升级趋势。

## 导热散热材料

受益于算力需求攀升与机架功率密度提升，散热材料成为关键增量环节。散热主要应用在GPU核心裸晶、封装盖板、HBM堆叠存储等部位。单相冷板式液冷是当前主流，占比达90%以上。热界面材料用于填充发热元件与散热模组之间的空气间隙，可有效降低接触热阻。液冷介质企业普遍扩建产能，全氟/烃基/硅油等路线并行，合规与长期可靠性验证成为标配。

## 光学材料

光学材料主要应用在光模块中，核心部件为激光器芯片、光发射组件、光接收组件、探测器芯片。光芯片原材料主要是Ⅲ-Ⅴ族化合物半导体，典型材料包括磷化铟（InP）和砷化镓（GaAs）。2025年上半年国内光芯片衬底与关键晶体材料进展稳步推进，但可独立披露的材料公司数量有限，供应链外溢度低。

## 供配电材料

当前单颗Blackwell GPU功耗已超1kW，后续架构预计将在此基础上增加数倍。为减少损耗，AI服务器电源正从12V向48V或54V输出总线转变，电流下降4倍导致铜损降至1/16。48V架构推动磁性材料向“低损+高饱和+高温稳定”迭代，电容对耐压和纹波电流要求更高，电阻需要“高精度、低温漂、高耐压、低噪声”。2025年上半年，软磁金属/非晶与纳米晶粉体迭代带动一体化电感与芯片电感小批量落地。

总结

本报告以NVIDIA DGX H100为样本，从整机到部件、从部件到材料逐层拆解，系统梳理了AI服务器及数据中心涉及的五大材料板块：晶圆加工与封装材料、覆铜板材料、导热散热材料、光学材料、供配电材料。核心结论是，2026年将是AI硬件设施大量投放之年，上游相关原材料需求将显著受益。从产业进展看，国内企业在关键环节加速兑现，围绕“客户导入、小批试产、量产爬坡、扩线/扩品类”推进。投资建议围绕“认证进度+产能扩张+国产替代”三条主线布局，重点关注液冷介质与高性能TIM、高频高速覆铜板材料、光刻胶、湿电子化学品、电子特气、光芯片衬底与电磁材料等领域的优质标的。风险提示包括下游需求不及预期、AI普及速度不及预期、原材料价格波动、行业竞争加剧、新材料研发与国产替代进度不及预期、新建项目与产品验证进度不及预期、下游资本开支不及预期、新技术迭代等。

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