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人工智能行业：AI服务器功率增长使AI芯片电感和AI芯片电容需求持续增长。材料能力是器件性能的重要前提，材料器件一体化布局的企业将获得更高产业链壁垒、更深客户绑定及更大成长空 间。

AI芯片电感。铂科新材、龙磁科技等进入全球尖端电感市场，成为全球为数不多匹配英伟达、谷歌、阿里、华为等 AI产业链研发需求的企业，由生产型转变为研发创新型企业，科技属性增强，参考海外头部企业近百年发展史，上 述公司有望乘AI浪潮，快速成长。

AI芯片电容。高端MLCC产品集中日韩，AI带来超细镍粉需求快速增长。博迁新材是全球纳米镍粉领军企业，80nm 镍粉达到全球领先水平，顺应MLCC小型化高容量趋势，拿到国际头部客户近50亿订单，同时银包铜粉、纳米铜粉、 纳米硅粉等对应光伏低银/无银化、固态电池等需求，成长空间大。

谷歌推出新一代大模型Gemini 3 Pro，加速AI行业发展及市场竞争。Google在AI竞赛中具备两大核心优势：AI应用生态构建完备，具备垂直领域全方 位整合突破的能力。谷歌TPU芯片是其AI加速基础设施的核心，部署于谷歌数据中心，通过TPU Pod实现集群化互联形成AI超级计算平台，支撑包括 Gemini等在内的大模型训练。TPU迭代升级，性能及功耗水平不断提升。

供给侧制程与架构持续迭代推动单芯片功耗快速上行。一方面，伴随芯片制程从12nm向7nm乃至4nm转型，单位面积晶体管数量大幅提升，导致单位 面积功耗快速上行；另一方面，更新的架构确保了新品芯片具备更强计算性能与并行处理能力。二者共同作用导致近年来芯片新品的功耗总额迎来大幅跃 迁。

垂直供电是未来趋势：电感和电容成为GPU核心供电部件。随着单颗GPU功耗从数百瓦提升到700W、1000W甚至2000W，芯片需要的电流已经达到 千安级（600A–1500A），电感需求数量为此前数倍，为了缩短供电路径、降低阻抗、减少损耗并提升瞬态响应，行业开始向近芯片端供电+垂直供电过渡。 NVIDIA、Meta、Google的下一代机柜方案都在为此做技术储备。大电流场景下，芯片电感性能要求更高，价值量上升，ASIC由于其更高电感性能要求， 叠加未来TLVR电感渗透率提升，ASIC领域电感价值量提升速度或更快。

AI服务器MLCC需求量十数倍增长。CPU、GPU、TPU等进行高运算时，会瞬时发生大的电流变化，超高容MLCC将最大程度减少电压下降，快速补偿 电流波动，提高电源稳定性。MLCC需求走向小型化、高容值、耐高温等方向，这对制作MLCC的粉体而言，要求更细、比表面更大，以满足小体积大容量 的高容值电阻的要求。同时需求数量快速激增，AI服务器MLCC用量可以达到2.8万颗/台，是普通服务器的13倍，容量达600,000μF，是传统服务器的27倍。