2026年建筑装饰行业:AI推动CAPEX景气周期,洁净室充分受益

  • 来源:东北证券
  • 发布时间:2026/02/06
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建筑装饰行业:AI推动CAPEX景气周期,洁净室充分受益。洁净室为先进制造业基础工程,高端市场集中度高。洁净室分为工业及生物两大类,2024年国内洁净室规模达2868亿元,半成以上用于电子,单位面积造价逐年提升,2024年达0.66万元/平方米。同时,洁净室高端市场集中度高,2024年头部上市公司营收占比27%。全球半导体投资高景气,国内国产替代空间大。根据WSTS,全球半导体销售额持续增长,预计2026年达9755亿美元,同比增加26%;台积电指引市场规模2030年破万亿美元。其中逻辑芯片及存储芯片贡献主要增量,预计2026年销量同比增速分别为7%和16%。龙头台积电2026年预计资本开支5...

洁净室规模持续提升,高端市场集中度高

洁净室系统是先进制造业的基础性工程,伴随制造业转型升级而生。洁净室建设以 洁净室为核心载体,整合了空气处理、水处理两大前端处理系统,同时配套电力供 应、消防安全等辅助支撑系统,各功能模块之间形成联动机制,实现资源的有序流 转与环境参数的精准管控,构建起完整的洁净环境保障闭环。

洁净室分为工业洁净室和生物洁净室两大类。洁净室核心功能在于精准控制空气中 的悬浮微粒浓度、温湿度、气流速度与流向、静电水平及噪声等多重环境参数,确 保生产过程不受外部污染干扰。从应用领域看,洁净室分为生物洁净室和工业洁净 室,其中 1)生物洁净室:以无生命悬浮微粒和微生物等生命微粒为主要控制对象, 主要适用于医院、制药、食品饮料等行业,洁净度约 5-9 级(洁净室的等级体系以 国际 ISO14644-1 标准为核心);2)工业洁净室:属于先进制造业的基础性工程,着 重于控制无生命微粒,洁净要求更高,如芯片制造需保持 1-8 级,在实际应用中, 光刻与离子注入环节普遍要求达到 ISOClass1 至 ISOClass3,封装测试则多采用 ISOClass6 级环境。

2024 年国内洁净室规模 2868 亿,半成以上应用于电子领域。根据观研咨询,2024 年国内洁净室市场为 2868 亿元,2032 年有望提升至 5044 亿元,2023 年至 2032 年 复合增长率预计达 7.25%。从洁净室行业构成看,2021 年洁净室需求中电子领域占 比 54.42%,主要系半导体生产对环境洁净度要求极高;医药及食品、医疗领域占比 分别为 15.08%、9.36%,其余领域占 21.14%。

中国洁净室单位造价逐年提升。伴随技术要求的升级,洁净室等级与单位面积投入 明显提升。根据智研咨询及观知海内咨询研究报告,2015-2024 年中国洁净室行业 新建面积由 1599 万平方米增至 4520 万平方米,平均单位造价面积由 2015 年 0.48 万元/平方米增至 2024 年 0.66 万元/平方米。

洁净室技术与经验壁垒巩固高端市场集中格局。洁净室市场自上而下分为三个层次: 高端综合业务领域由少数实力雄厚的企业主导,该领域进入壁垒高、竞争有序;中 高端单一领域企业数量相对较少,各企业在特定领域具备技术专长和一定竞争力; 低端市场则企业数量众多、规模较小,竞争激烈,主要集中在洁净度要求不高的行 业。洁净室行业具备“低容错率”特性,尤其在半导体等高端制造领域,洁净室的 可靠性直接关系到生产线良率,与优质客户保持长期稳定的合作关系、累积的高端 项目经验,已成为头部企业的关键护城河,使其在高端市场占据持续优势。2024 年 洁净室 5 家头部上市公司营收合计占行业规模 27%。

电子洁净室高景气,增量空间可观

电子洁净室是为集成电路、新型显示、先进封装等高端制造提供超净生产环境的关 键设施。洁净室核心在于严格控制空气中的微粒浓度和静电干扰,以确保精密元器 件的良品率。随着半导体工艺进入亚 3 纳米时代,仅靠单一洁净度指标已不足以保 证良率,对温度(如±0.5℃)、湿度(波动±3%以内)、微振动(如光刻机要求低于 100 纳米)等多参数环境稳定性的要求变得极为严格。因此,现代洁净室需整合高效过 滤系统(HEPA/ULPA)、风机过滤单元(FFU)和精密空调系统等,形成闭环环境调 控网络。行业正从传统工程建造向覆盖“设计-施工-运维”全生命周期的综合服务模 式转型,推动洁净室向专业化、标准化方向发展。

2.1. AI 芯片/HBM 高景气,海内外资本开支高增

集成电路(IC)生产过程中对洁净室的依赖贯穿了其核心制造环节。自单晶硅片的 后道清洗开始,直至最终的 IC 封装测试,包括氧化、光刻、蚀刻、离子注入、薄膜 沉积与晶圆点测等价值最高、最精密的工序,均需在 ISOClass1-3 级的洁净环境中 完成,对空气洁净度、气流组织、温湿度(如±0.5℃)及静电控制的要求极为严苛, 构成了显著的技术与资本壁垒。

全球半导体销售额持续增长。根据 WSTS,2024 年起全球半导体销售额进入高速增 长期,同比达 20%以上,2025 年全球半导体资本销售额将达 7722 亿美元,同比增 长 22%;2026 年达 9755 亿美元,同比增加 26%。

AI 引领半导体新增长周期,台积电指引市场规模破万亿美元。台积电判断 HPC 与 AI 将成为驱动半导体市场进入万亿美元时代的核心引擎。2025 年 4 月的北美技术 研讨会上,台积电展望未来,指出 AI 将继 PC、互联网和智能手机之后,引领半导 体产业进入新一轮蓬勃的增长周期。公司认为,当前 AI 技术仍处于发展初期,预计到 2030 年,全球半导体市场规模将突破 1 万亿美元,其中高性能计算与 AI 相关的 终端市场占比将达 45%,成为产业增长的首要动力;智能手机、汽车与物联网紧随 其后,分别占市场的 25%、15%及 10%。

逻辑芯片及存储芯片贡献主要增量。2024 年逻辑芯片与存储芯片分别占比 40%和 31%;同比增速分别为 21%和 79%;2026 占比预计分别为 43%和 32%;同比增速分 别为 7%和 16%,均快于其他领域。

英伟达是当前 AI 芯片的绝对龙头。AI 服务器通常采用 CPU 与加速芯片组合以满 足算力需求,其中 GPU 因具备最强计算及深度学习能力成为首选;ASIC 则是为特 定算法定制的专用芯片。根据 TrendForce,从整体 AI 服务器看,NVIDIA2023-2024 年占比分别为 65.5%和 63.6%,在 AI 芯片领域保持龙头地位。

台积电资本开支连年攀升,重点投向先进制程与封装。台积电 2025 全年资本开支 409 亿美元,同比增长 37%;2026 年公司预期资本开支 520-560 亿美元,同比增长 27%-37%,主要系公司为应对 AI 算力芯片持续增长且紧迫的需求,战略性地决定在 CoWoS 等先进封装领域加速产能扩张,其中约 70-80%投向先进制程技术,10%-20% 用于先进封装模板制造、测试与掩膜制造。

HPC 为台积电核心增长动能,公司加速先进制程与封装布局。从营收结构来看, 2025 年公司 HPC 业务营收占比近 6 成,同比达 48%,主要系 AI 算力需求爆发式增 长,同时公司近年来持续加大在先进制程与封装(如 CoWoS)的投入,满足 HPC 与 AI 芯片需求,支撑其长期增长动能。

外部管制趋紧,国产 AI 芯片自主可控进入系统化竞争与规模化落地新阶段。2026 年 1 月 13 日,美国对华 AI 芯片出口管制策略发生关键转变,对英伟达 H200 等芯 片的许可政策从 2025 年的“推定拒绝”调整为如今的“逐案审查”,但附带了 50% 性能配额、供应链保障及严格用途管控等复杂条件。外部限制、严格的合规要求及 中美市场的不确定性依旧存在。在此背景下,中国 AI 芯片产业的国产替代逻辑更 为坚定。目前,以华为昇腾、海光信息、寒武纪为代表的第一梯队厂商已跨越早期 研发,进入产品快速迭代与商业落地期。华为昇腾已公布至 2027 年的清晰芯片路线 图,锚定大规模训练算力核心;海光信息深算系列凭借生态优势持续推进;寒武纪 等则在快速增长的推理侧市场展开差异化竞争。同时,像景嘉微这类在边缘侧具身 智能等新兴场景深耕的厂商,也展现了国产芯片在细分赛道实现突破的可能性。

2025-2026 年中国自主 AI 芯片市场占比提升。根据 BernsteinResearch 预测,华为市 场份额预计从 2025 年的 40%提升至 2026 年的 50%;英伟达市场份额从 40%大幅下 降至 8%;AMD 在 2026 年由 2%的份额扩增至 12%。另一方面,寒武纪、海光信息 /中科曙光及 T-HEAD 为代表的本土厂商也表现出稳健增长。

中国集成电路产业规模持续扩容,自给率有较大上升空间。从产业规模来看,2017- 2023 年间,国内集成电路产业销售额呈现增长态势,从 2017 年的 5411 亿元逐步增 长到 2023 年的 12277 亿元。在自给率上,2010-2022 年中国集成电路自给率从 10.2% 稳步提升至 18.3%,仍有较大上升空间。

国内外半导体龙头推进大规模产能扩张与先进制程布局,行业景气度高。国内角度 看,中芯国际、华虹公司、北电集成及晶合集成等企业,均围绕 12 英寸晶圆产线进 行巨额投资与建设,目标产能合计庞大,是驱动国内产能增长的核心力量;国际巨 头的布局更具全球性,台积电正大力扩产先进制程(2nm/3nm)与先进封装(CoWoS), 并在美国、日本、德国推进建厂;联华电子、世界先进等也通过在新加坡等地扩建 或合作。此外,力积电通过资产重组专注利基型代工,以及南亚科技大幅调升资本 支出计划扩充 DRAM 产能,均反映出全行业对长期需求的积极预期。

HBM 是解决 AI 及数据中心带宽瓶颈的重要路径。AI 大模型训练需要 GPU 在极短 时间内访问海量参数,受到传统内存带宽制约(内存墙)。HBM 通过垂直堆叠(3D 堆叠),借助硅中介层和 CoWoS 等 2.5D/3D 先进封装技术,将 GPU 与 HBM 堆栈紧 密集成,从而实现超高带宽。


(本文仅供参考,不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息,请参阅报告原文。)

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