2. 晶圆代工：AI 强势引领，激活晶圆代工增长潜能
晶圆代工是指专门从事半导体晶圆制造生产，接受其他集成电路（IC）设计公司的委托制造，而不从事设计。晶圆代工是半导体产业中的重要环节之一。
在晶圆代工中，代工厂负责整个晶圆制造流程，包括采购原材料、生长晶圆、切割、清洗、薄膜沉积等环节，以及后续的封装和测试等步骤，能够让芯片设计公司或品牌商能够专注于产品设计、市场营销和研发等关键领域，而将制造过程交给专业的代工厂来完成。为芯片设计公司节省大量的资金和资源，减少生产成本和风险，并在市场竞争中更加灵活和敏捷。晶圆代工是全球半导体产业中不可或缺的核心环节，具有技术密集、资本密集以及承上启下的特点。
根据 SEMI 数据，芯片需求不断上升带动全球半导体晶圆厂产能持续增长，产能将由 2024 年的 3150 万片/ 月增长至 2025 年的 3370 万片/月（以 8 英寸晶圆当量计算），2024 年及 2025 年增长率分别为 6%和 7%。
分地区来看，预计 2025 年中国大陆晶圆月产能将同比增长 14%到 1010 万片，占据全球总量的三分之一；预计中国台湾以 580 万片（同比增长 4%）位居全球第二。
2025 年全球晶圆月需求量预计达到 11.2 百万片，到 2030 年增至 15.1 百万片。需求增长集中在成熟逻辑（5.8至 7.5 百万片）和先进逻辑（2.0 至 3.2 百万片）。总体需求增长包括成熟逻辑 340、先进逻辑 240、DRAM160 和 NAND 40 Kwsmp/年，合计 780 Kwsmp/年。
AI 重塑 DRAM 市场——HBM 与 AI 服务器成绝对增长引擎，技术升级与产能扩张成破局关键。随着 AI 的快速发展，对高性能内存的需求显著提升，预计到 2030 年将极大地推动 DRAM 市场的增长。自 2020 年以来，Nvidia 的 AI 芯片逐步提升 HBM 的配置，从 Ampere 芯片的 5 片 HBM2e（80GB）逐步扩展到 2027 年预期的 Rubin 芯片，配备 12 片 HBM4，显示了 AI 芯片对高性能内存的需求大幅提升。此外，AI 驱动的服务器也驱动对 DRAM 晶圆的需求增长，预计到 2030 年，AI 服务器将推动 DRAM 的晶圆需求接近每月 100 万片。
3. SoC：AI 加速向多维度布局延伸，SoC 各细分领域需求高涨
SoC(System - on - Chip)，即系统级芯片，也有称片上系统，是将系统所需全部组件集成于同一芯片的集成电路解决方案。SoC 芯片中嵌入了中央处理器、数字信号处理器、电源管理系统、存储器、输入输出系统等功能模块，内部结构复杂，对研发设计、制造工艺以及软硬件协同开发技术的要求较高。SoC 芯片集成了多个特定功能模块，包含完整的硬件系统及嵌入式软件。与单功能芯片相比，SoC 芯片集成度高、功耗低、性能全面，是当前集成电路设计研发的主流方向，是各类电子终端设备运算及控制的核心部件。
IP 核是构成 SoC 的基础单元与核心技术支撑。IP 核（知识产权核）指的是在集成电路设计行业中，经过验证、可重复利用且具有特定功能的芯片设计模块，是 SoC 以 IP 模块为基础的设计技术的核心所在。 IP核既可以按功能划分为 CPU、GPU、DSP、VPU、总线、接口等 6 个类别，其复用性和可靠性直接决定了SoC 设计的效率与性能，是 SoC 应用的基础支撑。
当前 AI 技术成为 SoC 架构的重要组成部分，为边缘设备提供了更强大的智能处理能力，AI 应用也持续向各行各业渗透多领域场景。随着进入 AI、5G 连接和边缘计算时代，SoC 继续演变以适应不断增长的复杂性和处理要求。例如，通过集成 AI 加速器、神经网络处理器（NPU）等专用硬件，SoC 可以加速 AI 算法的执行，提高处理速度和效率：
在智能终端领域支撑手机、平板等设备运行；于智能家居和物联网场景实现设备远程控制与数据互联；在汽车电子领域助力自动驾驶与娱乐导航系统；在工业、医疗、航空航天等嵌入式系统中完成精准控制任务；在数据中心与网络设备中实现高效存储和路由功能；为视频音频处理及 AI 领域提供算力支持等。
AI 场景化成为智能家居行业加速发展的绝佳机会，场景复杂运算和决策对核心芯片的需求持续攀。智能家居是 AIoT 设备的重要应用场景，智能家电和其他家居设备不仅能够执行基本的任务，还能通过内置的高性能处理器独立处理复杂的 AI 任务，从而提供更高级别的智能化服务。中商产业研究院预测，2024 年市场规模将达 7848 亿元，2025 年市场规模将突破 8000 亿元。随着智能家居设备功能的日益复杂与丰富，例如扫地机器人、智能门锁等设备进行复杂运算和决策时，对核心芯片的算力要求持续攀升。
智能座舱 SoC 国产化进程加速，面向 AI 的座舱 SoC 将成为未来 2-3 年主流。据佐思汽研统计，2024 年智能座舱 SoC 国产化率已超 10%，芯驰科技、华为海思、芯擎科技等国产厂商快速崛起。目前，智能汽车座舱 SoC 正进入产品换代周期，面向 AI 的座舱 SoC 预计未来 2-3 年成为主流。引领端侧模型从现阶段1B-1.5B 的大语言模型，向 7B-10B 左右的多模态模型升级演进。以芯驰科技为例，其在 2025 年上海车展上发布了其新一代 AI 座舱芯片 X10。这一 SoC 采用 4nm 先进制程，支持 7B 参数多模态大模型的端侧部署。
“SoC + 智能穿戴” ：AI 功能开启便携智能设备革新浪潮。自 2023 年 Meta 智能眼镜引发市场热潮以来，谷歌、字节跳动等企业纷纷推出搭载 AI 功能的可穿戴设备，推动端侧 SoC 向先进制程加速迭代。小体积与低功耗成为技术核心，通过集成化设计与能效优化，SoC 正全面赋能智能穿戴领域，引领设备形态与功能的双重突破。智能穿戴设备作为核心交互入口，全球智能穿戴市场正迎来快速增长期，市场规模预计将在 2034年达到 4317.4 亿美元，预测期内复合年增长率为 19.59%。
智能手表 AI 成大厂内卷方向，高端化与能效比成竞争关键。厂商们在探索产品与 AI 的结合方式，从 2023年至今，Zepp Health、谷歌（Fitbit）、三星、苹果、360 集团等厂商宣布在自家的智能手表里植入云生成式 AI。智能手表芯片都在走向低功耗、大算力，因此多核结构成为技术迭代方向随着 AI 大模型在智能手表的逐步渗透。全球智能手表市场规模预计将在 2033 年达到 1387 亿美元，结合 AI 算法的智能手表芯片有望持续渗透。
AI 智能眼镜加速迭代，SoC 方案决定产品差异化竞争力。AI 智能眼镜目前正向 AI+AR 融合发展：AI 提升AR 的交互智能（如手势识别、眼动追踪等），AR 为 AI 提供虚实融合的显示载体，主控 SoC 成为差异化核心。当前 AI/AR 眼镜芯片主要有三类：（1）系统级 SoC，如高通 AR1 Gen1；（2）MCU 级 SoC+ISP，如恒玄科技 BES2500YP、BES2700、BES2800 以及展锐 W517；（3）MCU，如富瀚微 MC6350、瑞芯微RK3588 和 RK356X、聚信科技 ATS3085。
智能眼镜接入大模型与多模态交互（语音、手势、眼球追踪）已成为趋势，据 Wellsenn XR 预测，预计到2025 年将会有更多大厂进场竞争，推动 AI 智能眼镜发展趋向成熟，2030 年后，AI+AR 技术发展到成熟阶段，AI+AR 智能眼镜行业进入高速发展期； 2035 年 AI+AR 智能眼镜渗透率有望达到 70%，全球 AI+AR 智能眼镜销量达到 14 亿副，成为下一代通用计算平台和终端，智能眼镜的高速增长有望加速 SoC 需求量攀升。
4. 热管理材料：消费电子终端散热效能的核心基石，AI 赋能下迎来高增长
热管理材料导热、散热性能的高低很大程度上影响着消费电子产品运行的稳定性及可靠性。温度是影响消费电子产品性能和用户体验感的关键因素，电子元器件故障发生率随工作温度的提高呈指数增长，据数据统计，电子元器件温度每升高 2℃，可靠性将下降 10%；温度每升高 10℃，系统可靠性降低 50%，温度达到 50℃时的寿命只有 25℃时的 1/6。温度过高是电子设备失效的主要原因，因此热管理材料导热、散热性能的高低很大程度上影响着消费电子产品运行的稳定性及可靠性。此外，电子产品表面温度很大程度影响了人体接触感受，人们往往对快速的温度变化与大温差的感觉更为敏感，温度过高会带来较低的主观舒适感。
热管理材料是具备高效导热和散热的功能性材料，是消费电子终端散热效能的核心基石。目前已知的热量传递方式有三种，分别为热传导、热对流和热辐射，消费电子终端产品由于高集成化、轻薄便携化设计，散热主要以被动热传导方式进行, 热管理材料能够将消费电子设备内部产生的热量及时、高效地传导到外界，是解决其散热问题的核心基石。
消费电子现阶段主流的热管理材料为人工合成石墨散热膜、人工合成石墨散热片、均热板、热管等材料。其中，人工合成石墨散热膜具有独特的晶体结构，能够以最大的有效表面积将电子设备发热器件表面上热力均匀的分布在二维平面，从而高效的转移热量；热管能够通过内部工质的蒸发和冷凝过程实现热量的快速传递；均热板则是一种平面状的热管，能够更均匀地分布热量，其传导机制为将发热源运行时的热量传导至蒸发端，让冷凝液吸收热量转化为热蒸汽，由高压区扩散到低压区（冷凝端）接触温度较低的内壁，迅速凝结为液体释放热能。
消费电子热管理行业的产业链主要包括上游原材料供应商、中游热管理器件制造商和下游消费电子设备制造商。
上游：主要涉及基础原材料供应和生产设备，原材料包括导热粉料、聚酰亚胺膜、铜管等金属材料和其他可用于生产多种导热产品的材料。生产设备包括碳化炉、压延机、贴合机等。
中游：主要包括导热界面材料、高导热石墨产品、热管与均热板、热模组和其他导热散热产品等。导热界面材料如导热垫片、导热硅脂、导热膏等，主要用于填充电子元件与散热器之间的微小间隙，降低接触热阻，提高热传递效率，广泛应用于各类电子设备中；高导热石墨产品包括人工合成石墨、石墨烯高导热膜、可折叠石墨等。其中，石墨烯高导热膜具有超高的导热性能，可有效解决高性能芯片散热难题；热模组是将多种导热散热元件组合在一起形成的模块化产品，能够为电子设备提供更全面、高效的散热解决方案。
下游：主要应用于消费电子、汽车电子、通信设备、安防设备、工业控制与自动化和医疗电子设备等。
AI 技术的融入有望带动热管理材料进入高增长时代。随着 AI 的普及，热管理材料产业在本轮变革中属于确定性的增量环节。AI 技术的融入会让设备在运行过程中会产生大量热量，如果不能及时有效地散热，不仅会制约 AI 算力，甚至会影响设备的稳定运行，在端侧 AI 算力加码的情况下，热管理材料的散热效能对 AI 性能的稳定性及可靠性起到直接决定性作用。
此外，随着电子产品进一步向轻薄化方向发展，高效地散热成了产品设计的重要环节。超厚型或多层复合人工合成石墨散热膜以及多种散热组件构成的散热模组将成为未来市场的主流和技术发展方向，未来，以人工合成石墨散热膜为基础的多材料散热模组市场有望在电子产品散热需求的不断提升下实现快速增长。
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