中心思想
AI基建加速与供需链传导：上游材料迎来景气兑现期
本报告的核心观点指出，随着海外AI龙头企业资本开支进入“加速建设+可见交付”阶段，上游化工新材料产业正迎来明确的景气兑现期。报告通过分析头部企业Capex、营收、净利润及现金流等关键指标，确认了AI基础设施投资正从“叙事期”转向“规模化经营期”，其对上游材料的需求拉动确定性增强。
海外AI大厂资本开支从2023Q1的362.28亿美元快速攀升至2025Q3的1119.30亿美元，两年内扩大约3倍，且多家企业（如亚马逊、谷歌、Meta）已明确上调2025年资本开支指引。这一趋势直接驱动数据中心、算力设备集中建设，进而利好电子树脂、Q布、半导体前驱体等上游关键材料。
推理成本的断崖式下降为AI应用放量提供了底层经济性支撑，GPT-3.5每百万token调用成本从2022年11月的20美元降至2024年10月的0.07美元，降幅超过280倍。这使得大模型周度Token使用量在2025年12月达到5.79万亿，较年初提升11倍，标志着AI从试用阶段迈入“高频调用+规模化部署”阶段。
盈利分化与成本驱动逻辑：中外产业链呈现结构化差异
报告揭示了中美AI产业链在盈利结构和商业化节奏上存在显著分层。海外市场，尤其是硬件厂商（如英伟达、博通），率先释放利润弹性，2025年前三季度海外主要大厂净利润同比增长35%，其中英伟达净利润同比增速高达76%。与此对应，国内AI应用型大厂整体业绩相对平淡，前三季度净利润同比下滑1%，但AI业务板块增速与投入强度持续提升。
海外企业凭借在GPU芯片、云服务及高毛利硬件环节的议价能力，毛利率中枢更高且更稳定（如英伟达维持在70%+）。而国内公司受竞争与商业化节奏影响，毛利率波动更大，业绩释放相对滞后，更依赖业务结构优化与商业化效率提升。
模型竞争已从单点能力扩展到全模态覆盖率，特别是视频模型成为当前投入强度最高的技术维度。无论在海外还是国内，自研语言模型已成为平台公司的标配，而视频生成能力则成为拉开市场差异化和生态入口争夺的关键。
主要内容
需求侧与供给侧双向验证：资本开支升级与业绩分化
1.1 CapEx上调与基建加速：从叙事到规模化交付的转折点
2025年第三季度业绩会上，主流AI大厂管理层对AI发展前景表现出高度一致的乐观态度，并明确体现于资本开支、算力与数据中心扩张节奏的积极调整。亚马逊将2025年资本开支计划上调至约1250亿美元（此前为1000亿美元），谷歌上调至910-930亿美元（此前为850亿美元），微软、Meta、甲骨文等亦均有上调趋势。国内方面，阿里强调不排除在已承诺的三年3800亿元人民币投资之外进行额外投入，百度累计AI投入已超1000亿元并将持续加码。这种“两端对齐”的信号（应用端以广告、云服务与企业交付为主要抓手，供给侧以可见的订单/交付排期强化管理层信心）表明，AI正从技术验证期加速走向规模化经营期。
- 从数据看，海外大厂资本开支总量在两年内从约360亿美元/季度增长至超过1110亿美元/季度，扩大约3倍。国内资本开支相对克制但结构化加码显著，阿里2025H1资本开支较2024H2出现明显台阶式上移，腾讯则呈现出阶段性集中投入特征。
1.2 中美业绩分化：海外硬件利润弹性率先释放
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年前三季度营收总计1.4万亿美元（同比+18%），净利润3799亿美元（同比+35%），其中英伟达前三季度营收1478亿美元（同比+51%），净利润771亿美元（同比+76%）；博通净利润同比增速高达260%。相比之下，中国主要AI应用大厂前三季度营收总计2879亿美元（同比+10%），净利润405亿美元（同比-1%），总体业绩相对平淡。但从结构性增量看，百度首次披露的AI业务收入整体同比增长超50%，快手、美团等AI相关收入亦保持良好增长态势。
- 国外企业毛利率中枢更高且更稳定，海外7家龙头毛利率均值长期维持在60%以上；国内6家公司毛利率受竞争与商业化节奏影响波动更大，但部分企业（如腾讯）通过高毛利业务占比提升已实现显著修复。
模型能力与商业化路径分析：推理成本下降与全模态竞争
2.1 推理成本断崖式下降：Token使用量激增11倍
推理侧算力成本及模型调用成本的断崖式下降已成为AI应用需求放量的核心底层推手。不同智能水平模型的单位推理价格呈阶梯式快速下移：GPT-4从2023年3月的每百万token 32美元降至2025年1月的0.06美元，降幅近300倍。这种成本结构优化直接推动了使用量的大幅提升。根据OpenRouter数据，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，自2025年9月底以来周度使用量基本稳定在5万亿以上。从厂商结构看，Google与xAI的周度Token使用量合计占比约38%，成为当前使用量贡献最大的两家厂商。
2.2 2025年：模型密集爆发之年与全模态竞争
2025年是AI模型密集发布的一年，仅本报告讨论的11家AI龙头公司新增模型数量就超过35个。海外头部厂商（Google、Meta、Microsoft、Amazon）持续迭代并拉长产品线；国内厂商（阿里、腾讯、美团、快手等）同样加码投入，推进多模态方向布局。中美大厂在自研基础模型上的竞争已进入全模态覆盖率对比阶段，语言模型成为标配，差异化主要体现在语音、图像，尤其是视频三条线。视频维度形成明确覆盖的玩家显著少于语言/图像，且更集中在拥有内容生态、分发渠道或云基础设施的公司中。
- 从Benchmark评估看，海外开源模型更偏全能型，在指令遵循和综合测评上表现靠前；而国内开源模型更强调单项能力突出与效率导向，如Deepseek R1在数学、GPQA等深度推理指标上表现更强，且碳排放成本（CO2cost）明显更低，适合对成本敏感但需要强推理能力的应用场景。
2.3 金融领域模型能力对比：专业应用各有所长
为测试模型在专业领域的实际效果，报告采用CFLUE（中文金融语言理解评估）基准对GPT-5.1、Gemini-3-pro、Kimi-k2-thinking、Deepseek_v3、Deepseek_R1、Mimo-v2-Flash等模型进行了系统化测试。结果显示：GPT-5.1在金融分类与双向翻译任务上表现最强且稳定；Kimi-k2-thinking在金融文本生成与综合应用能力上更突出；Deepseek-r1在金融关系/事件抽取方面领先，但翻译与生成指标偏弱；Deepseek-v3多数任务位于第二梯队且表现均衡。这一测试表明，不同模型在金融应用场景中存在显著的能力侧重，可为企业选型提供参考。
上游材料景气与AI应用渗透：投资逻辑与标的价值分析
3.1 需求向上游传导确定性增强：电子树脂、Q布与前驱体受益
报告明确建议，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，上游关键材料将受益于“新增产能建设+硬件迭代升级”双重驱动。东材科技在电子树脂领域的研发及产能布局处于国内行业领先地位，其双马来酰亚胺树脂、活性酯树脂、碳氢树脂等产品已通过国内外一线覆铜板厂商供应到英伟达、华为、苹果、英特尔等主流服务器体系。莱特光电切入AI核心材料Q布赛道，目标明确指向NVIDIA Rubin等下一代AI平台需求，公司已完成核心团队组建，掌握Q布核心工艺。雅克科技作为国内半导体前驱体材料平台型龙头，2025年上半年前驱体材料销售收入同比增长超30%，随国内晶圆厂进入新一轮扩产周期，将享受行业扩容和国产替代双重红利。
3.2 AI垂类应用向化工全链条渗透：机器人实验与自动化工业
AI垂类应用正加速向化工全链条渗透，成为化工企业数字化、智能化升级的关键推手。晶泰科技作为全球AI制药与材料科学领军者，其机器人实验室能够产生大数据训练领域AI模型，自主完成反应预测与实验设计，2025年上半年营收达5.17亿元，同比增长94.36%。中控技术推出全球首款UCS通用控制系统和TPT时序工业大模型，在流程工业领域拥有超过10万套工业控制系统上超过100EB的庞大工业数据积累，其DCS市场占有率连续14年蝉联国内第一。志特新材携手量子科技长三角产业创新中心打造“量子+AI”材料研发新范式，首个产业化产品为可用于建筑隔热保温等领域的超级隔热材料，未来AIS4将成为公司强有力的增长点。
风险提示：多项不确定性因素或影响行业预期
报告指出，AI产业链面临多重风险，主要包括：下游需求不及预期风险，若AI应用端需求增速不及预期，可能导致上游材料端需求增长低于预期；AI普及速度不及预期风险，若受外部因素影响普及速度放缓，将对相关材料需求产生冲击；原材料价格波动风险，上游化工新材料原材料价格大幅波动将影响企业盈利能力；行业竞争加剧风险，若相关企业对材料产能进行过度扩张，可能导致行业供需失衡与竞争恶化。此外，新材料研发与国产替代进度、新建项目与产品验证进度、下游资本开支以及新技术迭代等均构成重要风险因素。
总结
需求向上游传导确定性增强：AI基建扩张带动新材料景气兑现期
本报告系统梳理了海外及国内主要AI龙头企业的资本开支、收入规模、盈利能力、现金流及模型迭代等核心指标，得出以下关键结论：AI基建正从“技术验证期”加速走向“规模化经营期”，上游化工新材料产业将进入景气兑现期。
资本开支端：海外AI大厂Capex总量两年内扩张约3倍，并在2025年继续加速，亚马逊、谷歌、Meta等企业已明确上调2025年资本开支指引。国内企业虽相对克制但结构性加码显著，阿里强调不排除额外投资，百度累计投入已超1000亿元，快手、美团等亦持续增加算力投入。
业绩与盈利端：中美业绩分化持续，海外硬件厂商率先释放利润弹性，英伟达净利润同比增速达76%，博通达260%；国内应用型大厂业绩相对平淡，但AI板块增速与投入强度持续提升，百度首次披露的AI业务收入同比增长超50%。
模型与应用端：推理成本断崖式下降（如GPT-3.5调用成本降幅超280倍）推动Token使用量较年初提升11倍，标识着AI从试用阶段进入高频调用阶段。2025年模型密集发布，全模态竞争加剧，特别是视频模型成为当前投入强度最高的技术维度。
投资逻辑：需求向上游材料传导的确定性增强，电子树脂、Q布、半导体前驱体等关键材料将受益于“新增产能建设+硬件迭代升级”双重驱动；同时，AI垂类应用正加速向化工全链条渗透，设备端聚焦高危巡检，研发端看好自动化实验驱动的分子发现与工艺优化，产品端关注AI辅助配方升级。
总体而言，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，上游关键材料的需求放量确定性增强。投资者应关注东材科技、莱特光电、雅克科技等上游材料标的，以及晶泰控股、中控技术、志特新材等AI化工应用标的。风险方面，需重点关注下游需求不及预期、AI普及速度不及预期、原材料价格波动、行业竞争加剧以及新技术迭代等不确定性因素。
免责声明：本摘要基于提供的研报内容整理，不构成投资建议，投资者应独立判断并承担相应风险。
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