​恒而达拟收购德国顶级磨床，国产丝杠设备阵营勇攀高峰

恒而达发布公告： 与SMS公司签署了《资产购买协议》，拟以自有或自筹现金方式收购SMS公司名下高精度数控磨床业务，交易对价850万欧元
全球螺纹磨床行业由欧洲及日本公司主导，如莱斯豪尔、克林贝格、勇克、SMS、Matrix、斯图特、施利博格、德拉克、三井精机等
国内厂商近年来不断取得突破，汉江机床、科之鑫、华辰装备、敏嘉机床、晨光数控、上海机床厂等通过持续研发不断提升设备质量和性能，且在价格和交期等方面更具优势，逐渐打开市场局面，未来有望受益于人形机器人量产带来的丝杠需求猛增
SMS：深耕行业30年的螺纹磨床厂商，具备规模化国际交付能力。创立于1995年，初期从事机械螺纹磨床数控化翻新改造业务；2006年重心转移至设备研发制造，现有产品包括：可用于各类丝杠加工的内螺纹磨床、外螺纹磨床；螺纹刀具、齿轮刀具的加工磨床及精度测量设备。
客户为工具制造、齿轮加工、驱动技术等行业领先企业，如瑞士GZ AG/GSA（精密螺纹产品及行星滚柱丝杠制造）、德国Karl Hipp（精密丝杠/滚珠丝杠制造）等
中国产业效率与欧洲顶尖技术双向赋能、服务全球。 本次收购

1）有助于填补国内高精度磨床技术空白，迅速缩短国内高精密磨床技术与国际先进水平的差距；

2）可快速实现高精密磨床的批量化国产，从国产替代升级到国际领先
重点关注： 恒而达、秦川机床、双林股份、华辰装备、日发精机、鼎泰高科等、津上机床中国、嵘泰股份、集智股份。

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【国盛计算机】大厂Capex加速增长

在推理端，随着算力投资ROI提升及大模型能力的不断突破，AI模型性能有望在今年迎来质变，我们看好由推理应用带来的云计算需求持续扩张。

1）阿里资本开支承诺金额超预期，阿里云增速亮眼。

2025Q1阿里资本开支为246.12亿元，同比增长120.68%；阿里云收入301.27亿元，同比增长17.71%。同时，根据阿里巴巴资本性支出承诺事项，于2024年3月31日及2025年3月31日，已签约但尚未计提的资本性支出承诺总金额分别为183.72亿人民币及453.21亿人民币，之前季度报告基本不披露此数据。

未来三年阿里将投入超3800亿元用于AI基建，产业端正展现出积极信号。2025年2月24日，阿里CEO吴泳铭宣布，未来三年阿里将投入超3800亿元用于建设云和AI硬件基础设施。云大厂自上而下资本开支指引有望强化市场对于算力投资前景的信心。

2）腾讯：资本开支符合预期，国内AI基建正式启动。2025Q1腾讯资本开支 274.76亿，相比之下，去年同期2024Q1约144亿，同比+91.35%。2025年3月19日，腾讯控股公告，2024年第四季AI项目发展所涉及的资本开支390亿元，公司预计在2025年进一步增加Capex，预期Capex占收入的比例为低两位数百分比。

1、字节：2025 FORCE原动力大会召开在即

6月火山引擎2025 FORCE原动力大会召开在即，AI应用落地如火如荼。5月13日，在 FORCE LINK AI 创新巡展·上海站，火山引擎发布豆包·视频生成模型 Seedance 1.0 lite、豆包1.5·视觉深度思考模型，升级豆包·音乐模型。同时，Data Agent 正式亮相、Trae 接入豆包深度思考模型并全新升级。火山引擎正在以更强大的模型矩阵、更丰富的智能体工具，帮助企业打通从业务到智能体的应用链路。巨人网络、礼来制药等行业龙头企业，也在会上分享了在生产实践中运用大模型的成果和经验。

6月11-12日，火山引擎将召开2025 FORCE原动力大会春季会议，有望迎来更多AI落地惊喜。

l 5月13日全新发布的豆包视频生成模型 Seedance 1.0 lite，支持文生视频、图生视频，视频生成时长支持5s、10s，分辨率提供480P、720P。企业用户可在火山方舟平台使用该模型 API，个人用户也可在豆包 APP、即梦体验。

l 豆包1.5·视觉深度思考模型（Doubao-1.5-thinking-vision-pro），激活参数仅20B，但具备强大的多模态理解和推理能力，在60个公开评测基准中，有38个取得 SOTA 表现，在视频理解、视觉推理、GUI Agent 能力等方面均处于第一梯队。

l 豆包·音乐模型升级：不仅支持英文歌曲创作，还可以通过理解视频，自动适配纯音乐 BGM。目前豆包·音乐模型已全量上线，个人和企业用户可在海绵音乐、火山引擎官网体验。

l Data Agent正式落地：Data Agent是火山引擎推出的企业数据全场景智能体，具备主动思考、洞察、分析、行动能力，可以帮助企业挖掘数据资产价值，功能覆盖数据分析、智能营销等关键领域。在数据分析上，Data Agent 能融合企业内结构化与非结构化数据，结合联网知识，精准理解业务需求，快速生成专业深度研究报告。通过自动化制定分析方案、追溯指标波动、运用自助分析工具及搭建预警系统，实现数据处理全流程智能化，将复杂报表生成的时间从2天缩短至30分钟，显著提升数据获取与决策效率。在智能营销领域，Data Agent 实现从策略制定到执行优化的全链路闭环管理，高效完成人群圈选与策略拆解，基于个性化引擎实现精准营销。此外，其智能会话辅助与自动复盘优化功能，可不断提升转化率与客户满意度，动态迭代营销策略。

2、阿里云：AI和云计算基础设施全面升级

为加速AI应用在企业市场落地，4月9日，阿里云在北京召开AI势能大会。

算力：第九代ECS开启商业化，算力最高提升20%、价格较上一代再降5%。1）基于自研“飞天+CIPU”技术架构，阿里云ECS 9代Intel实例算力较上代提升最高达20%，通过3.6GHz全核睿频与504MB超大L3缓存，可保障高并发场景流畅响应，并结合AMX矩阵加速技术，可显著提升AI数据预处理场景的执行效率。此外，在安全能力上新实例支持TDX机密虚拟机，大大降低了机密计算的使用门槛。2）4月9日，9代Intel企业级实例全面降价，在上一代基础上再降5%，并正式开启商业化售卖，让更多的客户以更划算的价格享受更高性能的云计算服务。

存储：高性能存储优化，训练和推理效率再提升。文件存储CPFS实现了面向AI智算能力的升级。单客户端吞吐性能达40GB/s，单计算节点缓存吞吐15GB/s，支持可线性扩展的分布式缓存。提供容量型存储池，有效降低温冷数据成本，支持高达100GB/s的数据流动。此外，CPFS发布目录级配额，通过Access Point简化数据访问权限管理。

运维：跨域网络SLA提升至99.995%，网络智能服务NIS已推出。1）阿里云ZooRoute技术，把跨域网络SLA提升到99.995%，当前已集成到阿里云跨域，专线和互联网接入网络等场景。2）网络智能服务NIS是阿里云打造的基于AIOps与行业大数据的智能运维工具集，在用户上云的全生命周期提供开箱即用的网络深度可观测能力，包括最新的流量分析NPM、网络架构巡检等。

管控：“灵骏”可主动发现故障并“自愈”，万卡有效训练时长占比超93%。从训练到推理，基于GPU的加速计算为AI大模型全面升级。现在，阿里云灵骏智能计算平台可实现智能化感知故障，主动发现故障占比高达96%，并且通过自动化故障处置的“自愈”体系技术，将任务中断恢复时间从小时级压缩至分钟级。在万卡级超大规模训练中，一个月内灵骏GPU有效训练时长占比超过93%。

推理：人工智能平台PAI，面向MoE架构及推理模型全面升级。在模型推理阶段，PAI-EAS具备负载感知的PD分离架构，结合MoE分布式推理调度引擎Llumnix，能显著提升推理速度和资源利用率，首Token生成响应时间降低92%，端到端服务吞吐提升91%。同时PAI-EAS推出高性能KV Cache缓存服务，千万级用户活跃用户场景的KV Cache命中率可提升10倍以上。

数据：瑶池数据库产品上新，支持In-DB AI、开箱即用。瑶池数据库核心产品已全面支持In-DB AI功能，通过内嵌“模型即算子”能力，让数据与AI贴得更近，实现用户数据内循环、不出域，显著提升推理效率。云原生数据库PolarDB forAI功能升级，用户通过SQL语句即可调用内置大模型，提供开箱即用的AI能力。

Agent：上线业界首个全生命周期MCP服务，预告Agent Store愿景。1）为了让AI Agent有“更聪明的大脑”、“更丰富的交互”，4月9日，阿里云百炼上线业界首个全生命周期MCP服务，无需用户管理资源、开发部署、工程运维等工作，5分钟即可快速搭建一个专属MCP Agent，大幅降低Agent的开发门槛。百炼平台首批上线了高德、无影、Fetch、Notion等50多款阿里巴巴集团和三方MCP服务，覆盖生活信息、浏览器、信息处理、内容生成等领域。2）阿里云还预告了AI Agent Store的愿景，通过Agent Store这种创新模式，把阿里巴巴集团和生态伙伴的Agent向外开放，让各行各业的人都可以拥有自己专属的助理。

生态：“繁花计划”启动，未来三年目标百万家客户、百亿元商机。在AI势能峰会上，阿里云发布AI生态伙伴计划——“繁花计划”，并推出AI应用与服务市场。未来三年，阿里云将在基础设施，模型，数据，工具，应用，交付六大领域与生态伙伴一起服务百万云上客户，拓展百亿商机。

3、华为云：创新算力架构，全新生态战略

4月10日，华为云生态大会2025于安徽芜湖召开。

创新算力架构，推出CloudMatrix 384超节点。面向AI时代的海量算力需求，华为云基于“一切可池化、一切皆对等、一切可组合”的新型高速互联总线推出CloudMatrix 384超节点，实现从服务器级到矩阵级的资源供给模式转变。CloudMatrix 384具备“高密”“高速”“高效”的特点，通过全面的架构创新，在算力、互联带宽、内存带宽等方面实现全面领先。

沉淀行业Know-how，推动盘古大模型在行业场景落地。1）面向行业多样化场景需求，华为云持续沉淀行业Know-How，盘古大模型已在30多个行业、400多个场景中落地，持续聚焦行业解难题、做难事。2）同时，盘古大模型与华为终端的合作也取得进展，新一代折叠屏旗舰Pura X搭载的全新智慧助手小艺受到用户肯定。

坚定投入生态建设，华为开发者规模超1200万。1）秉持共建、共享、共赢理念，华为云坚定打造云生态体系。目前，华为开发者规模超1200万，伙伴数量超4.5万，云商店应用数量超1.2万。2）本次生态大会期间，科大讯飞、奇瑞汽车、硅基流动、面壁智能等客户伙伴，分享了与华为云的生态合作历程、联合营销和商业落地等情况，展示了华为云生态体系的共建成果。

Agent对算力的需求极其庞大，无论是训练更强大的Agent模型，还是支撑海量用户的高并发访问，亦或是确保Agent执行任务的准确可靠，都离不开底层算力的强力支撑。Agent对算力需求巨大的几个核心原因包括：

1、Agent需要处理长上下文和接入外部数据。
Agent的上下文窗口长度以及接入外部数据的能力直接关系到Agent能够处理任务的复杂度和深度，这种能力的提升直接关联到巨大的计算需求。计算需求增长对底层硬件（主要是GPU）提出了极高的要求，不仅需要更多的计算单元，还需要更大的显存来存储模型参数和中间计算结果。

更长的上下文窗口意味着模型可以处理和记住更多的信息。IBM的解释中明确指出，LLM的上下文窗口（或上下文长度）是模型在任何时候可以考虑或“记住”的文本量，以词元为单位。LLM的上下文窗口可被视为其工作记忆。它决定了LLM在不遗忘先前对话细节的情况下可以进行多长时间的对话。它还决定了一次可以处理的文档或代码样本的最大大小。当提示、对话、文档或代码库超过人工智能模型的上下文窗口时，必须对其进行截断或总结，模型才能继续处理。一般来说增加LLM的上下文窗口大小意味着更高的准确性、更少幻觉、更连贯的模型响应、更长的对话以及分析更长数据序列的能力提高。增加上下文长度通常需要增加算力要求，导致成本增加。

当用户与Agent进行多轮对话，或者要求Agent处理长文档、分析大量数据时，模型需要维持庞大的上下文信息。不仅仅是用户输入的文本，还可能包括系统提示、通过检索增强生成（RAG）从外部数据源获取的补充信息等。所有这些信息都需要在模型的工作记忆中占据空间。

Agent接入外部数据的能力，例如通过API调用、网页浏览、数据库查询等方式获取实时或特定领域信息，进一步加剧了算力消耗。Agent执行这些外部调用本身就需要计算资源，而获取到的外部数据往往需要整合到当前的上下文中，再次增加了上下文的长度和处理的复杂度。

2、Agent执行任务验证带来的算力开销

为了确保Agent执行任务的准确性、可靠性和合规性，复杂的验证过程成为许多高级Agent架构中不可或缺的一环。据51cto，以Manus AI为例，其技术架构中包含一个专门的验证模块，验证模块通过三重校验体系保障输出可靠性：逻辑验证器检测任务链的因果合理性；事实核查器交叉比对多信源数据真实性；合规审查器确保输出符合法律法规。在医疗咨询、金融分析等对准确性和合规性要求极高的场景中，验证模块发挥着关键作用，如在医疗咨询时同步验证医学指南、最新论文和临床数据，生成置信度评分，让输出结果精准且可靠。

执行这些验证步骤需要额外的计算资源，是为了提升结果质量和可靠性而进行的投入。我们认为Agent越智能、越可靠，其内置的验证和修正机制往往越复杂，对算力的需求也就越大。

3、多模态的发展会带来更大算力需求
随着技术进步，Agent正朝着多模态的方向发展，即能够处理和整合多种类型的数据，如文本、图像、音频、视频等。多模态的发展使得Agent能够在更广泛的应用场景中发挥作用，为用户提供更加丰富和全面的交互体验，但同时也带来了更大的算力需求。以一个智能客服Agent为例，它不仅需要理解用户的文本提问，还可能需要识别用户上传的图片或语音消息。为了处理这些多模态数据，Agent需要大量的计算资源，

4、算力瓶颈影响Agent服务的用户体验

在用户量激增、模型复杂度提升、应用场景多样化的背景下，算力瓶颈问题日益凸显，具体表现为服务响应延迟、服务不稳定甚至服务中断等情况，导致用户体验受损，虽然可以通过优化API调用方式（如批量请求、异步请求）等方法缓解，但根本原因在于瞬时或持续的算力需求超出了服务提供商的承载能力。
如据新京报贝壳财经记者测试发现Manus回答问题一般耗时15分钟，根据任务难度的不同，Manus执行任务的时间也不同，如对“设计采访提纲与视频采访脚本方案”等几项文字类任务，Manus的执行时间约为15分钟至20分钟，而对于“设计金融科普互动产品”这项涉及网页交互的任务，Manus耗时31分钟。极客公园测试，用扣子的探索模式制定一份日本旅行攻略，做出这份旅行攻略的时间在10分钟以上，

5、算力需求不仅体现在用户端的推理服务上，也体现在模型训练阶段。训练更大、更强的Agent基础模型需要海量的算力支持。当下大模型的参数规模和训练数据量规模都非常庞大。以阿里的Qwen模型为例，4月29日阿里开源的Qwen3系列模型中Qwen3-235B-A22B有2350多亿数、220多亿激活参数。在预训练方面，Qwen3的数据集相比Qwen2.5有了显著扩展。Qwen2.5是在18万亿个token上进行预训练的，而Qwen3使用的数据量几乎是其两倍，达到了约36万亿个token，涵盖了119种语言和方言。在后训练阶段，为了开发能够同时具备思考推理和快速响应能力的混合模型，阿里实施了一个包括（1）长思维链冷启动（2）长思维链强化学习（3）思维模式融合（4）通用强化学习的四阶段训练流程。

综上所述，基于大语言模型的Agent之所以对算力有着巨大的需求，是由其技术特性和当前的发展阶段共同决定的。更长的上下文处理能力、接入外部数据的需求、日益增强的功能带来的用户调用频率激增、确保结果可靠性的复杂验证机制，以及当前Agent技术和应用的高速扩张，都对底层算力提出了极高的要求。从模型训练到服务推理，从应对高并发访问到保障服务稳定性，算力已成为支撑Agent发展的关键基础设施和核心瓶颈。

算力：寒武纪、海光信息、阿里巴巴、奥飞数据、协创数据、海南华铁、云赛智联、潍柴重机、科华数据、利通电子、大位科技、玉柴国际、亿田智能、宏景科技、东阳光、弘信电子、圣阳股份、润建股份、深信服、神州数码、深桑达、品高股份、金山云、南都电源、云天励飞、优刻得、云从科技、浪潮信息、中科曙光、太极股份、首都在线、杭钢股份、数据港、南兴股份、华策影视、顺网科技、恒为科技、网宿科技、杰创智能、朗科科技等。

Agent：金山办公、泛微网络、金蝶国际、鼎捷数智、拓尔思、用友网络、宇信科技、京北方、中科金财、致远互联、金桥信息、汉得信息、朗新集团、上海钢联、新致软件、同花顺、信雅达、萤石网络、润达医疗、中科金财、恒生电子、星环科技、卫宁健康、创业慧康、软通动力、光云科技、科大讯飞、万兴科技、海天瑞声、创业黑马、迈富时、小商品城、金证股份、顶点软件、朗新集团、晶泰控股、佳发教育、嘉和美康、新大陆、新开普等。
垃圾发电：旺能环境、盈峰环境、瀚蓝环境、军信股份等。
互联网大厂AI链：寒武纪、恒玄科技、孩子王、天键股份、润欣科技、实丰文化、乐鑫科技、萤石网络、中芯国际、润泽科技、欧陆通、华懋科技、浪潮信息、中兴通讯、中科曙光、兆易创新、国光电器、法本信息、亚康股份、申菱环境、兆龙互连等。军工AI：能科科技、品高股份、普天科技、海格通信等。

城市更新概念股

    根据近期政策导向及市场动态，城市更新概念股主要涉及智慧城市、绿色基建、REITs金融创新等领域。以下为分类整理的核心受益标的及相关逻辑：

一、智能建造与数字化技术
1. 广联达（002410） 
   BIM技术国产替代龙头，深度参与雄安新区等标杆项目，2025年Q1新签合同同比增长120%。

2. 数字政通（300075） 
   城市生命线安全工程垄断者，中标20+城市地下管网智能化项目，订单未来3年CAGR超60%。

3. 鸿路钢构（002541） 
   装配式建筑龙头，上海项目缩短工期30%，钢结构市占率领先。

二、绿色建材与节能改造

1. 东方雨虹（002271） 
   海绵城市防水材料市占率35%，地下管廊工程毛利率达45%。

2. 海螺水泥（600585） 
   长三角/珠三角市占率超40%，地下管网改造带动水泥需求增量5000万吨/年。

3. 北新建材（000786） 
   石膏板龙头，老旧小区改造推动需求刚性增长。

三、基建与市政工程
1. 重庆建工（600939） 
    西部基建龙头，房屋建筑与公路工程双特级资质，参与多个百亿级旧改项目。
2. 中国交建（601800） 
    基建REITs最大原始权益人，持有运营资产超2000亿元，新政下资产变现加速。
3. 青龙管业（002457） 
    供排水管道龙头，市政管网改造核心标的，2024Q3净利润同比增长1562%。

四、REITs与金融创新
1. 万科A（000002） 
    长租公寓REITs化先驱，深圳南头古城项目估值溢价可达30%。

2. 招商蛇口（001979） 
    工业用地转保障房先行者，深圳旧改货值重估空间超200亿元。

3. 保利发展（600048） 
     城市更新储备超300万㎡，广州琶洲、北京分钟寺项目成核心标杆。

五、文旅与消费型基建
1. 华侨城A（000069） 
     文旅综合体开发标杆，历史街区活化专家，项目布局全国核心城市。

2. 锋尚文化（300860） 
    文化IP运营龙头，打造旧改文旅消费场景，参与工业遗产文创开发。

高速覆铜板树脂材料的发展机遇

AI大模型的发展离不开高性能的硬件支持，也因此延伸出了对高性能新材料的需求。由于AI服务器对信号传输速率要求更高，其覆铜板所用材料需要满足更高的电性能要求，普通环氧树脂不再能胜任作其绝缘基材，双马、PPO、碳氢树脂等低介电树脂材料被下游及终端主流厂商选为高速覆铜板基材。尽管我国在这类树脂材料领域起步较晚，美日企业分别受益于早期下游PCB产业的率先布局和产业转移而在上游树脂材料端拥有领先技术并实施垄断，但我们认为在AI需求爆发下，提前布局相关树脂合成技术的领先企业获得了反超机会。

对于新材料的国产化来说，技术能力和市场机会缺一不可，特别是在电子材料领域，由于电子器件对材料质量稳定性要求较高，往往下游厂商和上游材料商深度绑定，如果终端需求缺少爆发式的机会，想要进入终端主流厂商的供应链是非常困难的。而AI的爆发式需求给了国内树脂厂商入局和加速发展做大的机会，AI服务器的发展一方面带来了覆铜板技术路线的升级或者变动，导致对国内材料商供应较为开放的台系和大陆高速覆铜板厂商份额不断提升；另一方面需求的快速增长也可能导致了上下游产业链因产能不足而出现技术和供应外溢，国内树脂材料供应商获得了入局和做大的机会，并有望凭借自身研发积累和优质客户资源来实现放量。我们东材科技、圣泉集团等国内领先树脂合成企业在高端电子树脂领域的发展机遇。

2024年3月GTC大会上，英伟达推出新一代GPU架构Blackwell，首款芯片被命名为GB200，优异的算力性能和效率表现将有望加速AI技术在应用端的落地，AI服务器等硬件需求相应增长。而近期全球头部云厂商也加大资本支出计划，进一步支撑AI基础设施需求。根据TrendForce最新研究，2024年全球AI服务器出货量同比增长约46%，并预计在基础情境下，2025年出货量有望同比增长28%。AI服务器的放量将带动上游高速覆铜板需求增长，进而延伸到材料端的高端电子树脂，而未来GB300、NV下一代Rubin架构等硬件端的技术升级又将催生新的材料端创新和迭代机会。

由于AI服务器需要处理大量数据和信号，对传输速度要求较高，因此对覆铜板提出了更高的电性能要求。覆铜板所选用的材料一方面会直接影响信号的传输速度，同时也会影响信号传输过程中的能量损耗，一般分别用介电常数Dk和介电损耗Df表示，数值越小则材料电性能越好。而以普通环氧树脂作为绝缘树脂的传统覆铜板在高频高速信号环境下就容易出现过大的插损和过热问题，难以满足AI服务器的性能要求，而需要选用BMI、PPO、碳氢树脂等低Dk、Df的高速树脂材料。除了材料升级外，AI服务器所用的PCB板层数也会增加，而布线密度更密、传输和散热能力更好的HDI板也受到追捧，带动高速树脂用量增加。

与AI服务器配套的交换机和光模块也在经历技术升级，同样带来高速树脂需求增量。AI数据中心需要大量服务器来提供算力，服务器之间通过网络连接进行海量数据交换，在叶脊网络架构或者胖树架构中，交换机和光模块不仅数量增加，数据传输速率也在升级，需要用到M6及以上等级的高速覆铜板材料。以800G交换机为例，采用30层以上的PCB板，树脂材料等级也升级到M8。

除了AI的GPU服务器外，普通服务器平台的迭代升级也将带来高速树脂需求。当总线标准从PCIe4.0升级到PCIe5.0，数据传输速率翻倍，对应的覆铜板等级升级到M6及以上。后续的第六代、第七代互联技术所用材料也将进一步升级。

相较于传统服务器，GPU模组是AI服务器中PCB价值增量的主要来源，其中OAM和UBB往往需要采用高多层PCB或者高阶HDI来满足更高的传输速率和集成度要求。以8层PCB板结构为例，由交替的覆铜芯板Core和半固化片Prepreg构成，PCB的层数对应的是铜箔的层数，因此绝缘树脂有7层。我们将简单测算AI服务器放量带来的GPU模组及配套交换机、光模块用高速树脂需求空间，以及普通服务器升级带来的CPU主板用高速树脂需求。

GPU模组：以20层OAM为例，估算内部单层树脂面积约0.03平方米，树脂厚度0.1mm，树脂层数19层，树脂体系密度参考聚苯醚树脂密度1.06g/cm3，计算得到单个OAM用到约60g高速树脂。以此测算单个24层UBB用到约488g高速树脂。单台服务器架构参考英伟达DGX H100服务器，即包含8张OAM和1张UBB，则单台AI服务器的高速树脂用量约967g。

高速交换机：假设主板面积0.2平方米左右，PCB层数26层，其他参数同上，则单台交换机用树脂530g，并假设高速交换机与GPU数量比值为0.05。

高速光模块：假设PCB板面积0.03平方米，PCB层数10层，其他参数同上，则单个光模块用树脂27g。高速光模块出货量参考TrendForce数据及预测。

普通服务器升级：以PCIe 5.0 18层CPU主板为例，单层树脂面积约0.074平方米，其他参数同上，则单个CPU主板树脂用量约134g。

此外，各硬件用PCB层数、单台服务器GPU数量、架构升级、交换机和光模块与GPU数量比值等假设变量都将影响高速树脂整体需求空间。从需求空间测算结果来看，未来高速覆铜板用树脂需求量至少在大千吨级别，假设以单吨50万元售价计算，预计2026年市场规模在30亿左右，而实际高等级树脂的单位价值量可能更高，树脂市场规模也将伴随未来AI服务器的放量和升级而继续扩大。

绝缘树脂、增强材料、铜箔是组成覆铜板的三大核心材料，材料的性能、质量稳定性、配方等因素将直接影响覆铜板的最终性能表现，因此覆铜板企业一方面会严格把关上游材料商的准入资格，另一方面也被动地与上游形成了相对牢固的供应绑定关系。特别是对于高频高速覆铜板这类高端产品来说，除了材料质量保障外，为了更好实现新材料开发，覆铜板厂商和材料商前期往往还会保持共同研发的合作关系，进一步加深了这种绑定。目前高端电子树脂的供应仍主要集中在美日韩手中，我们认为主要原因可能就在于早期产品和上游材料开发的这种绑定性。而伴随全球覆铜板产量不断向中国大陆集中，2020年中国大陆覆铜板产量占全球比例已提升至76.9%，国内上游材料商受益于下游产业链转移并获得了供应放量以及技术迭代机会。

与此同时，过去几年全球高速覆铜板的供给格局发生了一定变化，龙头日本松下的份额被逐步侵蚀，而以台光电、台燿、联茂电子为代表的台系厂商发展势头迅猛，韩国和大陆厂商份额也稳步提升。AI服务器等新兴市场一方面带来了覆铜板技术路线的升级或者变动，导致高速覆铜板格局松动，另一方面需求的快速增长也可能导致了上下游产业链因产能不足而出现技术和供应外溢，国内树脂材料供应商获得了入局和做大的机会，并凭借自身研发积累和优质客户资源实现放量。对比格局相对更稳定的高频覆铜板行业，高速覆铜板上游的材料商入局机会也更多。而且相比于供应链相对封闭的日系厂商，台系和大陆厂商对国内材料商供应也较为开放。且后续新兴市场的终端技术迭代也会对率先入局的材料商形成一定的依赖性。

松下电工高速覆铜板分级标准的出现，将原先以主体树脂分类的标准，转变为以电性能等级，或者说以具体应用市场作为划分标准。由于各类树脂的电性能差异，在不同等级下，主流树脂组成的配方也在不断变化，等级越高，树脂价值量越高，同时对新材料的研发也没有停止。而在同一等级下，不同覆铜板厂商也可能会采用不同树脂体系来实现具体的电性能和应用要求。例如松下M6高速覆铜板R-5775K是以聚苯醚PPE为主体的树脂体系，也是高速覆铜板的主流树脂方案，而同为M6级别的台光电EM-528则是以双马BMI树脂为主体。到了M8等级，台光电的EM-892K则以碳氢树脂为主体，而松下M8则是采用了一种“新型热固性树脂体系”。

从高速树脂格局来看，美日企业分别受益于早期下游PCB产业的率先布局和产业转移而在上游树脂材料端拥有领先技术并实施垄断，目前仍是高端高速树脂的主要玩家。而过去多年PCB产业向中国大陆转移，再加上细分高速覆铜板市场格局松动，国内上游高端电子树脂国产化也迎来机会。同时下游新兴领域需求崛起，AI服务器快速迭代升级，国内企业凭借早期的技术储备，同时布局多个高速树脂品类，一方面有利于其在下游及终端主流厂商的技术迭代过程中进行连贯性的新材料开发和放量，另一方面也能够在高速树脂多组分体系中获得更全面的研发经验，有望逐步打破早期美日企业在树脂材料端的垄断。

双马来酰亚胺（BMI）是以马来酰亚胺为活性端基的双官能团化合物，通常由马来酸酐和芳香族二胺合成，其分子内部的活性双键可热固交联。由于分子结构中含有苯环、酰亚胺杂环等刚性基团，BMI树脂具有优异的耐热性、电绝缘性、透波性、耐辐射、阻燃性，良好的力学性能和尺寸稳定性。BMI树脂既有接近聚酰亚胺的耐热性，又基本保留环氧树脂的成型工艺性，同时相较于聚酰亚胺具有更广泛的原材料来源和成本优势，并弥补了传统覆铜板用环氧树脂耐热性较低的缺点。然而，由于BMI树脂均聚物具有很高的交联密度，且晶体结构规整，固化后材料脆性较大，因此需要进行增韧改性才能用于覆铜板，例如烯丙基化合物改性、橡胶增韧改性等。

海外BMI树脂：BMI树脂最早于1948年由美国人Searle发表合成专利。上世纪60年代末，法国罗纳-普朗克研制出M-331 BMI树脂，解决了BMI树脂许多制造中的工艺难题，推动了BMI树脂在覆铜板中的应用，随后西方国家及日本便陆续开始了其作为主体树脂的覆铜板工业化生产。而上游日本树脂企业凭借早期下游PCB产业转移机会及技术研发优势，树脂合成技术全球领先，日本的大和化成和KI chemical industry等是目前海外主要生产高速覆铜板用马来酰亚胺的企业。此外，BMI树脂除了在高速覆铜板中的应用外，其作为原料之一的BT树脂（双马来酰亚胺- 三嗪树脂）也是IC封装载板最早选用的基材树脂之一。而BT树脂最早就是由日本三菱瓦斯化学研制并实现工业化生产，而目前我国BT树脂的工业化开发仍处于早期阶段。

国内BMI树脂：目前国内领先的绝缘树脂生产商在BMI树脂领域已有量产级布局。东材科技已建成3700吨BMI树脂，全球产能最大，公司预计2024年出货量约800吨，同比增长70%左右，处于高速放量阶段。此外，东材在新建年产2万吨高速通信基板用电子材料项目中也规划了约3500吨电子级马来酰亚胺树脂，把握后续下游及终端客户需求增长带来的机会。圣泉集团也已经实现了新型马来酰亚胺树脂的批量供货，并计划启动1000吨/年马来酰亚胺树脂项目。相比于其他高速树脂开发进展，国内BMI树脂生产企业已有一席之地。

聚苯醚，即聚2,6-二甲基-1,4-苯醚，简称PPO或PPE，基本单元为芳环-醚键相连，其中大量苯环提供材料刚性，同时醚键提供材料韧性。由于聚苯醚分子不含极性基团，材料的电绝缘性和耐水性优异，具有较低的Df、Dk值，且尺寸稳定性好，在高频高速树脂方面极具应用潜力。但不足之处在于，目前商品化的PPO分子量较高，熔体黏度高、流动性差、耐溶剂性差等缺点导致其加工性能不佳。其作为高频高速覆铜板应用的主要改性方向就是在降低分子量、改善加工性能的同时，又能够保持并进一步提高其电性能表现。

聚苯醚的工业化分为2,6-二甲基苯酚合成和聚苯醚合成两部分，其中2,6-二甲基苯酚由苯酚和甲醇为原料通过烷基化反应并经提纯制得，该单体工艺技术壁垒较高，曾一度被海外企业垄断。2,6-二甲基苯酚经氧化偶合缩聚反应得到聚苯醚，再通过降低分子量、引入交联基团等改性手段制得电子级MPPO。

从PPO发展历史来看，美国GE公司率先实现了PPO工业化生产，并利用PPO和PS共混改性改善了PPO加工问题，并在后续较长时间垄断了该技术。随后日本旭化成利用PS接枝法改性技术成功打破GE垄断，并推动了PPO合金材料（MPPO）进入黄金发展期。1980年代后，由于GE公司专利到期，巴斯夫、日本三菱等企业也陆续进入PPO领域。其中三菱瓦斯化学在2012年正式量产了一款专门用于高速基材的聚苯醚改性树脂，取名OPE-2st，以乙烯基苄基作为封端结构，一经问世就被成功应用于采用松下电工技术路线的高速基材中。与此同时，日本日铁化学材料也从2000年代初期开始研发乙烯基芳香族共聚物ODV（属碳氢树脂），并在2017年后逐步走向成熟并获得下游认可和应用，其市场开拓一定程度上也享受到了前期同为乙烯基高聚物OPE树脂的成功。2008年，沙比克收购GE工程塑料部分，包括PPO项目。美日企业在聚苯醚树脂合成及改性技术领域具有较强的先发优势，也因此构成了目前全球PPO树脂以沙比克和日本企业为主导的供应格局。

国内PPO工业化生产起步较晚，直到2006年蓝星南通星辰建成了我国首套万吨级PPO装置，标志着我国聚苯醚树脂正式突破国外技术垄断。2020年南通星辰聚苯醚总产能已扩张至5万吨。电子级PPO方面，圣泉集团从2019年开始布局低分子量聚苯醚产品，2021年建成300吨中试装置，2024年年产1000吨PPO项目正式投产，后续计划启动2000吨PPO/OPE树脂项目。东材科技目前也具备年产100吨PPO中试装置，并规划了后续5000吨产能。此外，下游领先的覆铜板、PCB厂商生益科技和山东星顺新材料共同投资建设高端覆铜板基材项目，总投资30亿元，其中就包括2000吨MPPO和2000吨LC9000，其中LC9000对标美国SA-9000产品。目前国内企业正在积极迭代和上马高速覆铜板用PPO技术和产能，后续有望陆续通过下游产业链认证，叠加M7-M8基材需求释放，国内电子级PPO有望逐步放量。

碳氢树脂一般是指仅含有C、H两种元素的聚合物，由于C-H的低极性，且分子链呈锯齿状排列的构象使其具有优良的介电性能，介电损耗因子较PPO树脂更低，且原料来源广泛、低廉。碳氢树脂通过低极性分子结构获得了低介电性能，但同时也导致其与铜箔等微带导体之间的粘结力较差，不易通过PCB多层板可靠性的严苛测试，与树脂体系中的增强材料、填料之间的相容性也较差。且作为热塑性树脂，碳氢树脂在受热后会发生流动变形，导致力学强度低、热性能不足等问题。通常碳氢树脂体系会尽量增加1,2位的乙烯基含量来提供足够的不饱和双键，使得碳氢树脂能够通过自由基固化形成热固性交联体系，提高力学、热学及加工性能。此外，还能通过引入极性基团或与其他低极性树脂体系混合进行改性，以改善粘结性及相容性。例如台光电子将聚丁二烯或丁二烯-苯乙烯共聚物与含乙烯基聚苯醚树脂、马来酰亚胺以及氰酸酯树脂通过一定比例形成树脂组合物，多组分协同来兼容介电损耗、基板耐热性及铜箔拉力等各方性能要求，达到综合性能优异表现。

碳氢树脂最早作为覆铜板基材是在军工及高端民用天线（无源天线）领域，用于高频覆铜板制造。1990年代左右美国罗杰斯就推出了碳氢高频覆铜板产品，结合PTFE高频板一直强势主导着全球高频覆铜板市场，因此上游覆铜板用碳氢树脂也主要由美、日企业为主。近年来在高速覆铜板升级过程中，人们也将注意力集中到了介电性能优异的碳氢树脂体系，再加上前面提到的早期乙烯基封端改性的聚苯醚树脂市场开拓顺利，碳氢树脂被选为高等级高速覆铜板树脂组分之一。松下率先在2017年推出了用到碳氢树脂的M-7N覆铜板产品，且后续推出的M8也大概率用到了热固性碳氢树脂体系。松下从2018年起就公开了多篇采用碳氢树脂ODV制造高速覆铜板的相关专利。高等级高速板应用将推动碳氢树脂需求进一步放量，同时也有望给国内树脂厂商带来认证和入局机会。

国内产业链方面，目前国内下游覆铜板厂商也已经陆续实现了碳氢覆铜板量产，包括生益科技、南亚新材、中英科技等，也有望为国内碳氢树脂进口替代在技术和产能释放上提供支持。树脂环节，东材科技自主研发的碳氢树脂已实现规模化销售，后续还有3500吨规划产能。圣泉集团目前已建成一条100吨超级碳氢树脂产线，并计划启动1000吨/年碳氢树脂项目。

目前国内多家拥有领先树脂合成技术的企业已进入高端电子树脂领域，有部分产品也已经对国内外下游领先的覆铜板厂商实现了规模化销售，并进入到终端主流厂商的产业链中，未来有望跟随终端服务器放量而贡献可观利润。我们以绝缘材料起家向电子树脂业务拓展的东材科技(601208，未评级)，以及国内酚醛树脂合成技术领先的圣泉集团(605589，未评级)。

东材科技的前身是国营东方绝缘材料厂，以早期自身积累的拉膜技术和绝缘树脂合成技术分别向光学膜和电子级树脂业务拓展。其早期树脂产品有苯并噁嗪树脂、含磷环氧树脂、无卤阻燃聚酯等，主要应用于高性能覆铜板以及功能性纺织领域，后通过自主研发拓展了活性酯树脂、马来酰亚胺树脂、碳氢树脂、PPO树脂、特种环氧和特种酚醛树脂等电子级树脂材料，进入高端电子树脂领域。目前公司拥有年产3700吨BMI树脂、1200吨活性酯、100吨PPO树脂产能，后续规划了2万吨高速通信基板用电子材料项目（5000吨PPO+3500吨马来酰亚胺树脂+4000吨活性酯+3500吨碳氢树脂+4000吨含磷阻燃树脂），进一步完善在电子材料板块的产业链布局。公司的高速树脂材料已通过下游一线覆铜板厂商例如台光、生益、台耀、斗山、松下等供应到英伟达、华为、苹果、英特尔等主流产业链体系。

圣泉集团以酚醛树脂起家，其酚醛、呋喃树脂产销量已位于国内首位、世界前列，公司在树脂合成方面具有相当的领先优势和技术积累。公司自2005年进军电子化学品领域，目前已实现了电子级酚醛树脂、特种环氧树脂的国产化替代。目前公司商业化量产的高速M8级别材料有超级碳氢树脂以及改性聚苯醚等，并已建成1条超级碳氢树脂产线和4条聚苯醚产线，最大产能1500-1800吨，同时多款马来酰亚胺树脂也已实现批量供货。公司还计划分别启动千吨级的PPO/OPE树脂、碳氢树脂、BMI树脂项目。目前公司的电子化学品已进入生益、建滔、南亚、松下、联茂等国内外一线的CCL/PCB厂商。（东方看化工）