基础化工2026年度投资策略：AI“智变”化工：双向赋能下的产业升级与投资机遇

　　AI政策端： 全球主要国家都将AI视为战略核心技术。例如，中国的“新一代人工智能发展规划”明确推动AI与实体经济的深度融合；美国的“国家人工智能倡议”确保其在AI领域的领导地位。这些政策为AI技术研发、人才培养和产业落地提供了强大动力和资金支持。 　　石化化工产业政策端： 工业和信息化部等七部门联合印发《 石化化工行业稳增长工作方案（ 2025—2026年） 》 ，围绕强创新、提效益、拓需求、优载体、促合作五大方向布局，“人工智能+”正逐渐演进为行业重塑的关键驱动力——在“强创新”中支撑高端产品攻关，在“提效益”中助力老旧装置改造，在“优载体”中推动园区智慧化升级。 　　人工智能与化工行业的融合,从分子层面的微观革命到国家战略层面的宏观布局双向驱动。微观层面，理想状态下，人工智能技术将深度融入化工行业“研发-生产-运营-供应链-服务”的全生命周期，形成一个数据驱动、智能决策、持续优化、自动执行的良性循环系统。海内外化工企业已开启相关实践。宏观层面，全球主要国家都将AI视为战略核心技术，我国“新一代人工智能发展规划”明确推动AI与实体经济的深度融合，我国《石化化工行业稳增长工作方案（2025—2026年）》、《新材料大数据中心总体建设方案》等均为“AI+化工”提供强有力政策根基。 　　从需求到应用，化工新材料作为AI的物理支撑和算力支点。从需求端看，AI大模型的训练与推理需要巨大的算力，而算力背后是惊人的能源消耗。IDC预计2022-2027年人工智能数据中心IT能耗五年年复合增长率达44.8%。从应用端看，具身智能产品作为AI的物理载体，市场空间广阔，我国具身智能市场规模有望在2030年达到4000亿元，在2035年突破万亿元。从需求到应用，引发了一场从发电、储能、制造到冷却的全面能源和技术革新，而每一次革新，都离不开新型化工材料的突破。 　　1）发电环节：绿色算力的“源头活水”。为降低AI算力的碳足迹，绿色能源（光伏、风电）的比例必须提升。我国可再生能源发电量占比目前约35%，未来目标近九成。光伏材料方面，反内卷政策号召下，收储平台“靴子落地”，硅料价格企稳。硅料企业的成本优势仍是竞争核心，关注合盛硅业。光伏胶膜跟随电池技术更新迭代，POE胶膜国产可期，竞争压力下注重技术突围，关注万华化学，鼎际得。海风实际落地有望加速，风电材料仍有需求空间。风电材料行业正处于“需求驱动普涨，技术驱动分化”的阶段。关注在成本和技术上具备护城河的龙头公司，例如玻纤龙头中国巨石、风电涂料龙头麦加芯彩等。 　　2）储能环节：保障算力稳定的“能量池”。储能需求增长明确，我国《新型储能规模化建设专项行动方案（2025-2027年）》提出到2027年全国新型储能装机规模达到1.8亿千瓦以上，带动项目直接投资约2500亿元，锂电池储能仍为主要路线。随着下游动储景气度持续提升，磷酸铁的需求有望受益。据我们测算，在2026年磷酸铁新增产能有限情况下，行业有望维持72%的高开工率，彼时仍处于供需紧平衡状态。在环保政策、开采限制及需求结构升级的背景下，磷矿石的稀缺性将进一步凸显，预计025-2029年30%品位磷矿石市场年均价基本在950-1000元/吨附近。“采、选、加”一体化的磷化工企业壁垒稳固，更有望受益上游原料高景气的周期。关注：兴发集团、芭田股份、川恒股份等。 　　3）制造环节：关键部位的“基石”作用。高端电子树脂有望受益高频高速CCL增长需求，国内厂商积极追赶海外先进产能；电子化学品中的主要产品光刻胶、湿化学品、电子气体三大类均存在结构性短缺，高端产品国产供应不足，国内各细分龙头开始扩产，加速国产化。“以塑代钢”大势所趋，塑料改性和特种工程塑料国产替代和技术升级空间大。整体来看制造环节化工新材料大有可为，关注各细分领域龙头企业，具有技术、资金、一体化能力和客户资源积累，有望在国产化浪潮中优先受益：金发科技、东材科技、圣泉集团、彤程新材、兴福电子、昊华科技、久日新材等。 　　4）冷却环节：直面“热障”的散热材料。AI热潮拉动电子器件散热需求，热界面材料作为主流散热方案必要参与者，全球市场规模有望至2034年超70亿美元，2024年至2034年复合增长率超10%；热界面材料供应链上材料例如有机硅、球形氧化铝、PI膜、石墨材料领域等，均有望受益；热界面材料主要生产企业向散热方案综合服务商发展，成长可期。关注：飞荣达、中石科技、思泉新材、苏州天脉、联瑞新材等。液冷散热技术在AI数据中心的渗透率预计将由2024年的14%快速增长至2026年的40%，冷却质提供“血液”，相关化工品有望受益。碳氟化合物（氟化液）是浸没式液冷核心技术之一，高性能电子氟化液生产技术曾长期被国外垄断，随着3M的退出，预计国内企业也将加速相关产品国产化进程。关注：巨化股份，新宙邦。 　　风险提示 　　AI等重要政策调整风险。AI与化工融合属于国家战略支持领域，但政策导向可能随产业发展阶段动态调整。例如，环保标准升级可能增加化工新材料生产的合规成本；产业补贴退坡可能削弱企业的盈利能力；AI伦理、数据安全监管加强，可能限制部分AI研发工具在化工领域的应用，影响技术落地效率等。 　　AI赋能化工技术融合风险。现阶段AI模型在复杂化工场景的可靠性、安全性仍需验证，例如AI优化的分子设计方案可能因反应条件控制、规模化生产稳定性等问题无法落地，导致研发投入难以转化为实际产能。实现真正的AI+化工闭环仍待产业链上下游同步努力。 　　下游消费需求不及预期风险。AI下游诸多应用仍在初期发展和推广阶段，若技术迭代或行业竞争引起需求下降较快或持续低迷，盈利不确定因素增加。 　　国产化进程不及预期风险。新材料产业链国产化率有待提高，部分关键设备和技术仍由海外主导，若海外持续坚持封锁政策，国内突破进度不达预期，或影响行业整体景气度。 　　市场竞争加剧风险：AI赋能下的化工新材料赛道前景广阔，吸引传统化工企业、科技公司、初创企业跨界布局，导致市场竞争快速白热化。一方面，头部企业凭借资金、数据优势形成垄断，挤压中小投资者的市场空间；另一方面，低端产能盲目扩张可能引发价格战，导致行业整体利润率下降，投资回报不及预期。