1东莞证券发布电子行业2026年中期策略，维持行业“超配”评级。
2研报指出AI商业化加速驱动算力景气上行，北美巨头资本开支有望超7000亿美元。
3重点推荐PCB产业链（PCB、CCL、铜箔、钻针、设备）及MLCC细分领域。
4认为AI服务器代际升级带动PCB量价齐升，高端覆铜板及HVLP4铜箔供需紧张、涨价趋势延续；
5MLCC因AI需求旺盛供需矛盾加剧，价格有望上扬。
6报告对沪电股份、生益科技等19家公司给予“买入”评级。
东莞证券_电子行业2026年中期投资策略：AI商业化加速驱动算力景气上行，电子元件产业链迎黄金机遇期_20260706.pdf
摘要
文本
超配 （维持）
罗炜斌
2026年7月6日
SAC执业证书编号：
S0340521020001
电话：0769-22110619
邮箱：
luoweibin@dgzq.com.cn
电子行业指数走势
资料来源：东莞证券研究所，iFind
相关报告
电子行业2026年中期投资策略
AI商业化加速驱动算力景气上行，电子元件产业链迎黄金机遇期
投资要点：
AI商业化加速，算力景气上行。随着大模型Agent、Coding能力快速提升，模型厂商ARR、CSP云业务收入加速增长，AI商业化加速落地。Agent Token消耗量大幅增长，算力瓶颈进一步加剧，算力相关产品今年价格密集上调。无论是模型厂商还是CSP巨头都在加大算力部署力度，其中北美四大巨头今年资本开支有望超过7,000亿美元，算力景气上行。建议重点围绕PCB产业链（PCB、CCL、铜箔、钻针、设备）、MLCC等细分领域布局。
PCB：产业链全面受益。PCB：算力硬件代际升级，对传输速率、损耗、散热提出更高要求，驱动PCB往高密度、高性能方向发展，更高层数、更高阶数、材料更先进的产品技术难度大、产能消耗大，价值量持续提升。后续正交背板、mSAP、CoWoP等产品加速落地，市场空间将进一步打开。CCL：今年下游加速导入M7/M8+高端覆铜板，高端产品供应以中国台湾企业为主，内资企业积极跟进，份额有望提升。从周期性来看，今年多家覆铜板厂商上调产品价格，主要受原材料价格上涨、AI挤占常规产能等因素驱动，后续产品调价趋势有望延续。铜箔：新一代计算平台加大HVLP4需求，产品生产门槛高、良率挑战大，对产能消耗也大，当前有效产能有限，预计产品加工费有望调涨。钻针：有望迎来量价齐升，目前内资厂份额领先，同时多家公司通过并购切入PCB刀具赛道，有望充分受益。设备：PCB专用设备需求在扩产浪潮下有望持续释放。
MLCC：供需矛盾加剧，价格有望上扬。日本村田表示GB300平台需要搭载约3万颗MLCC，单一机柜MLCC消耗量高达44万颗；同时AI加大对高容、高压、宽温、小型化MLCC需求。目前下游AI需求旺盛，高端MLCC堆叠层数大，制造工艺复杂，良率相较于常规品低，整体产能消耗大，一定程度上会挤占常规品产能。村田、三星电机等厂商已经处于满载状态，且今年新增高端产能有限，面对AI领域旺盛需求，高端MLCC供需矛盾可能会进一步加剧，产品价格有望进一步走高。
风险提示：下游需求不及预期；技术推进不及预期；行业竞争加剧。
目 录
- AI商业化加速，算力景气上行 ... 4
- PCB：产业链全面受益 ... 10
- MLCC：供需矛盾加剧，价格有望上扬 ... 22
- 投资建议 ... 25
- 风险提示 ... 25
插图目录
图 1 : Anthropic Opus 4.7 及 Mythos 模型性能 ... 4
图 2 : DeepSeek V4 模型性能 ... 4
图 3 : 全球主要模型当月 API 调用量（截至 7 月 5 日） ... 4
图 4 : Anthropic ARR ... 5
图 5 : OpenAI ARR ... 5
图 6 : 谷歌云计算业务收入 ... 5
图 7 : 谷歌 2026Q1 财务数据亮点 ... 5
图 8 : 亚马逊 AWS 收入 ... 6
图 9 : 微软 Azure 同比增速 ... 6
图 10 : 阿里巴巴智能云收入 ... 6
图 11 : 我国日均 Token 消耗量 ... 7
图 12 : Agent 驱动全球 Token 消耗量增加 ... 7
图 13 : 谷歌、亚马逊、微软、Meta 资本开支 ... 8
图 14 : 阿里巴巴资本开支 ... 9
图 15 : 腾讯资本开支 ... 9
图 16 : 英伟达营业收入及数据中心收入 ... 10
图 17 : 英伟达 Blackwell 和 Rubin 销售额指引 ... 10
图 18 : 谷歌 TPU 8t 性能 ... 10
图 19 : ASIC 平台占比持续提升 ... 10
图 20 : 英伟达 Rubin 平台产品 ... 11
图 21 : 亚马逊 Trainium3 计算板 ... 11
图 22 : Oberon 和 Kyber 机架对比 ... 11
图 23 : Rubin Ultra 机架展示 ... 12
图 24 : Rubin Ultra 正交背板展示 ... 12
图 25 : CoWoS、CoWoS、CoWoP 对比 ... 12
图 26 : 2024 年全球特殊覆铜板市场份额 ... 13
图 27 : 铜面粗化形貌与信号传输损耗的关系 ... 16
图 28 : 不同铜箔类型对插损影响 ... 16
图 29 : RTF 及 HVLP 的粗糙度 ... 16
图 30 : AI 服务器机柜的计算托盘、交换托盘主要采用 HVLP3/4 产品 ... 16
图 31 : HVLP 铜箔生产工艺流程 ... 17
图 32 : 三井金属扩产计划 ... 17
图 33 : 2026 年全球 HVLP4 供需测算 ... 17
图 34 : 金洲精工 PCD 微钻寿命 ... 19
图 35 : 金洲精工 PCD 微钻孔壁质量 ... 19
图 36 : 2025 年全球钻针市场份额 ... 19
图 37 : PCB 生产工序及所需设备 ... 21
图 38：SW印制电路板在建工程 ... 21
图 39：全球PCB专用设备市场规模 ... 21
图 40：数据中心电力系统架构 ... 22
图 41：日本村田关于电容需求预测 ... 22
图 42：村田电容业务收入 ... 23
图 43：村田整体B/B值及电容B/B值 ... 23
图 44：太阳诱电整体B/B值及电容B/B值 ... 23
图 45：三星电机电容业务收入 ... 23
图 46：2024年全球MLCC市场份额（按金额） ... 24
表格目录
表 1 ：国内 CSP 密集对产品进行调价 ... 7
表 2 ：模型厂商加大算力储备 ... 8
表 3 ：GPU 及 ASIC 服务器 PCB 规格 ... 11
表 4 ：PCB 工艺对比 ... 12
表 5 ：覆铜板性能指标评价体系 ... 13
表 6 ：内资覆铜板厂商在 AI 领域布局 ... 14
表 7 ：内资覆铜板厂商积极扩产高端产能 ... 14
表 8 ：内资覆铜板厂商产能 ... 15
表 9 ：2021 年全球重点铜箔企业高频高速电路用铜箔销量 ... 17
表 10 ：A 股主要上市公司高端铜箔布局情况 ... 18
表 11 ：PCB 钻针对比 ... 19
表 12 ：上市公司加快布局 PCB 钻针 ... 20
表 13 ：主要 MLCC 原厂 26Q1 及 Q2 交期、价格变化 ... 23
表 14 ：重点公司盈利预测及投资评级（截至 2026/7/3） ... 25
1. AI商业化加速，算力景气上行
1.1 AI应用规模化落地，算力瓶颈持续凸显
AI大模型性能持续提升，国产大模型渐入佳境。今年以来海内外模型厂商军备竞赛进一步加剧，Agent、Coding能力进一步提升。DeepSeek在4月推出的V4，拥有百万字超长上下文，在Agent能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先，同时API定价具备较强的性价比优势。受益于国产模型性能提升，以及较强的性价比优势，在2月27日当周国产模型API调用量首次反超美国排名第一，大量海外用户转向国产模型。
图1：Anthropic Opus 4.7及Mythos模型性能
Opus 4.7
Opus 4.6
GPT-5.4
Gemini 3.1 Pro
Mythos Preview
Agentic coding SWE-bench Pro
64.3%
53.4%
57.7%
54.2%
77.8%
Agentic coding SWE-bench Verified
87.6%
80.8%
-
80.6%
93.9%
Agentic terminal coding Terminal Bench 2.0
69.4%
65.4%
75.1% self-reported harness
68.5%
82.0%
Multidisciplinary reasoning Humanity's Last Exam
46.9% no tools54.7% with tools
40.0% no tools53.3% with tools
42.7% no tools(Pro)58.7% with tools(Pro)
44.4% no tools51.4% with tools
56.8% no tools64.7% with tools
Agentic search BrowseComp
79.3%
83.7%
89.3% Pro
85.9%
86.9%
Scaled tool use MCP-Atlas
77.3%
75.8%
68.1%
73.9%
-
Agentic computer use OSWorld-Verified
78.0%
72.7%
75.0%
-
79.6%
Agentic financial analysis Finance Agent v1.1
64.4%
60.1%
61.5% Pro
59.7%
-
Cybersecurity vulnerability reproduction CyberGym
73.1%
73.8%
66.3%
-
83.1%
Graduate-level reasoning GPQA Diamond
94.2%
91.3%
94.4% Pro
94.3%
94.6%
Visual reasoning CharXiv Reasoning
82.1% no tools91.0% with tools
69.1% no tools84.7% with tools
-
-
86.1% no tools93.2% with tools
Multilingual Q&A MMMLU
91.5%
91.1%
-
92.6%
-
数据来源：Anthropic官网，东莞证券研究所
图2：DeepSeek V4模型性能
Benchmark (metric)
DS-V4-Pro
DS-V4-Flash
K2.6
GLM-5.1
Opus-4.6
GPT-5.4
Gemini-3.1-Pro
Reasoning Effort
Max
Max
Thinking
Thinking
Max
xHigh
High
Knowledge & Reasoning
MMLU-Pro (EM)
87.5
86.2
87.1
86.0
89.1
87.5
91.0
SimpleQA-Verified (Pass@1)
57.9
34.1
36.9
38.1
46.2
45.3
75.6
Chinese-SimpleQA (Pass@1)
84.4
78.9
75.9
75.0
76.2
76.8
85.9
GPQA Diamond (Pass@1)
90.1
88.1
90.5
86.2
91.3
93.0
94.3
HLE (Pass@1)
37.7
34.8
36.4
34.7
40.0
39.8
44.4
LiveCodeBench (Pass@1)
93.5
91.6
89.6
-
88.8
-
91.7
Codeforces (Rating)
3206
3052
-
-
-
3168
3052
HMMT 2026 Feb (Pass@1)
95.2
94.8
92.7
89.4
96.2
97.7
94.7
IMOAnswerBench (Pass@1)
89.8
88.4
86.0
83.8
75.3
91.4
81.0
Long Context
Apex (Pass@1)
38.3
33.0
24.0
11.5
34.5
54.1
60.9
Apex Shortlist (Pass@1)
90.2
85.7
75.5
72.4
85.9
78.1
89.1
MRCR 1M (MMM)
83.5
78.7
-
-
92.9
-
76.3
CorpusQA 1M (ACC)
62.0
60.5
-
-
71.7
-
53.8
Terminal Bench 2.0 (Acc)
67.9
56.9
66.7
63.5
65.4
75.1
68.5
SWE Verified (Resolved)
80.6
79.0
80.2
-
80.8
-
80.6
SWE Pro (Resolved)
55.4
52.6
58.6
58.4
57.3
57.7
54.2
Agentic
SWE Multilingual (Resolved)
76.2
73.3
76.7
73.3
77.5
-
-
BrowseComp (Pass@1)
83.4
73.2
83.2
79.3
83.7
82.7
85.9
HLE w/tools (Pass@1)
48.2
45.1
54.0
50.4
53.1
52.0
51.6
GDPval-AA(Elo)
1554
1395
1482
1535
1619
1674
1314
MCPAtlas Public (Pass@1)
73.6
69.0
66.6
71.8
73.8
67.2
69.2
Toolathlon (Pass@1)
51.8
47.8
50.0
40.7
47.2
54.6
48.8
数据来源：DeepSeek公众号，东莞证券研究所
图3：全球主要模型当月API调用量（截至7月5日）
1.
DeepSeek V4 Flash
by deepseek
20.6T tokens
↑84%
11.
Step 3.7 Flash
by stepfun
4.91T tokens
↑836%
2.
MiMo-V2.5
by xiaomi
16.7T tokens
↑474%
12.
Gemini 3 Flash Preview
by google
4.06T tokens
↓12%
3.
MiniMax M3
by minimax
16.7T tokens
↑999%
13.
DeepSeek V3.2
by deepseek
3.75T tokens
↓14%
4.
Hy3 preview
by tencent
15.4T tokens
↑38%
14.
GPT-5.5
by openai
3.72T tokens
↑90%
5.
Owl Alpha
by openrouter
9.99T tokens
↑89%
15.
Nemotron 3 Ultra (free)
by nvidia
3.25T tokens
↑999%
6.
Claude Opus 4.7
by anthropic
9.68T tokens
↑28%
16.
Gemini 2.5 Flash Lite
by google
2.75T tokens
↑7%
7.
DeepSeek V4 Pro
by deepseek
9.4T tokens
↑102%
17.
Laguna M.1 (free)
by poolside
2.68T tokens
↑80%
8.
Claude Opus 4.8
by anthropic
7.24T tokens
↑665%
18.
Gemini 2.5 Flash
by google
2.57T tokens
↑4%
9.
Claude Sonnet 4.6
by anthropic
7.12T tokens
↓5%
19.
MiMo-V2.5-Pro
by xiaomi
2.18T tokens
↓4%
10.
GLM 5.2
by z-al
5.59T tokens
new
20.
GLM 5.1
by z-al
2.02T tokens
↑38%
数据来源：OpenRouter官网，东莞证券研究所
AI商业化进一步提速。模型厂商方面，Anthropic受益于Coding产品强劲表现及B端客户需求爆发，截至5月的ARR已经达到440亿美元，而2025年12月的ARR仅为90亿美元，增长幅度明显。OpenAI截至2月的ChatGPT订阅用户超过5千万，企业客户 API Token调用量达到150亿/分钟；2023-2025年ARR分别为20、60、200亿美元。
图4：Anthropic ARR
数据来源：华尔街见闻，东莞证券研究所
图5：OpenAI ARR
数据来源：OpenAI官网，东莞证券研究所
CSP方面，谷歌Q1云计算业务收入达到200.28亿美元，同比增长 63%，超市场预期，主要得益于企业AI解决方案、企业AI基础设施、GCP服务需求的驱动。其中Gemini企业付费月活跃用户环比增长超过 40%；Gemini API Token调用量达到160亿/分钟，环比增长超过 60%。积压的云计算业务订单达到4,600亿美元，主要来源于企业AI产品强劲需求以及TPU硬件销售，公司预计 50%的积压订单将在未来24个月体现。
图6：谷歌云计算业务收入
数据来源：谷歌官网，东莞证券研究所
图7：谷歌2026Q1财务数据亮点
数据来源：谷歌官网，东莞证券研究所
亚马逊Q1AWS业务收入达到376亿美元，同比增长 28%，增速创15个季度以来新高；其中AI业务年化收入已经超过150亿美元、芯片业务年化收入达到500亿美元；AWS积压订单为3,640亿美元。微软Q1Azure收入同比增速达到 40%；AI业务年化收入超过 370亿美元，同比增长 123%。阿里巴巴Q1智能云业务收入达到416.26亿元，同比增长 38%；其中AI相关产品收入达到89.71亿元，连续11个季度实现三位数增长，成为阿里云主要增长引擎，AI产品收入占阿里云外部商业化收入比重为 30%。公司指引百炼MaaS
平台在6月份季度的ARR将达到100亿元，年底将突破300亿元；同时指引未来几个季度阿里云外部商业化收入增速将在 40%的基础上继续加速增长。
图8：亚马逊AWS收入
数据来源：亚马逊官网，东莞证券研究所
图9：微软Azure同比增速
数据来源：微软官网，东莞证券研究所
图10：阿里巴巴智能云收入
数据来源：阿里巴巴官网，东莞证券研究所
算力紧张价格上调，推理算力需求爆发。Agent任务需要经过自主规划、信息搜索、工具调用、执行验证等多个流程的迭代，对Token消耗量会大幅增长。据亿欧数据，传统的ChatBot回答一个问题消耗几百到几千Token，而Agent消耗会放大数十倍，复杂任务甚至是普通对话的百倍、千倍。受益于Agent大规模落地以及OpenClaw场景广泛应用，截至3月我国日均Token消耗量已经达到140万亿，相较于2025年底增长 40%。Token消耗量增加进一步加剧算力紧张，模型厂商及CSP密集上调产品价格，其中智谱在1月发布Coding Plan限售公告，2月对产品价格进行调整，截至3月API定价相较于2025
年底提升了 83%；阿里云、腾讯云、百度云则共同表示因AI需求爆发、核心硬件采购成本上升，对算力相关产品进行涨价。据IDC预测，后续在Agent数量增加、任务执行量增加、任务复杂度与推理深度提升等因素驱动下，Token消耗将会高速增长，预计 2025-2030年全球Token消耗量的复合增速将达到 3418%。
图11：我国日均Token消耗量
数据来源：国家数据局，东莞证券研究所
表1：国内CSP密集对产品进行调价
厂商
时间
内容
阿里云
2026/03
因全球AI需求爆发、供应链涨价，行业核心硬件采购成本显著上涨。经审慎评估，我们决定将于2026年4月18日起对AI算力、CPFS（智算版）等服务价格进行调整。平头哥真武810E等算力卡产品上涨5%至34%，CPFS智算版上涨30%
百度云
2026/03
受全球人工智能应用快速发展影响，算力需求持续攀升。核心硬件及相关基础设施成本出现显著上涨。为保障平台长期稳定运行与服务质量，我们对部分产品价格进行结构性优化。AI算力相关产品服务上调约5%-30%；并行文件存储等上调30%。
腾讯云
2026/03
Tencent HY2.0 Instruct模型输入价格从0.0008元/千tokens调整至0.004505元/千tokens，输出价格从0.002元/千tokens调整至0.01113元/千tokens。Tencent HY2.0 Think模型输入价格从0.001元/千tokens调整至0.0053元/千tokens，输出价格从0.004元/千tokens调整至0.0212元/千tokens。
2026/04
鉴于全球AI算力需求持续激增，核心硬件供应链成本大幅上涨，为保障服务质量及算力资源的持续供给，腾讯云将于2026年5月9日起，对AI算力、容器服务及弹性MapReduce(EMR)相关产品刊例价进行调整。AI算力相关产品服务上调5%；容器服务TKE-原生节点相关产品服务上调5%；弹性MapReduce(EMR)相关产品服务上调5%。
数据来源：财联社，阿里云，腾讯云，百度云，东莞证券研究所
图12：Agent驱动全球Token消耗量增加
2030年全球企业将拥有22亿个活跃Agent
全球企业活跃Agent关键数据预测，2025-2030
数据来源：IDC官网，东莞证券研究所
1.2 模型厂商加大算力储备，CSP巨头上调CAPEX指引
模型厂商方面，OpenAI在2025年底密集加大算力储备力度，陆续与英伟达、AMD、博通、AWS等多个AI芯片巨头及云计算大厂签署了协议，公司介绍截至2025年底算力规模约 1.9GW，指引2030年达到30GW。而Anthropic随着ARR大幅增长，公司今年进一步加快了算力部署力度，4月承诺未来十年投入1,000亿美元获得AWS高达5GW算力；5月与 SpaceX签署协议获取Colossus1超过300MW算力，未来三年将支付接近450亿美元。
表2：模型厂商加大算力储备
模型厂商
时间
动作
OpenAI
2025/09
与英伟达合作部署至少10GW数据中心
2025/10
与AMD合作部署6GW数据中心；与博通共同开发10GWASIC加速器
2025/11
将使用AWS计算资源，未来7年合同金额380亿美元
Anthropic
2025/10
扩大对谷歌TPU使用，部署高达一百万个TPU
2026/04
与亚马逊合作，承诺未来十年将在AWS技术方面投入超过1000亿美元，获得高达5GW的容量
2026/05
与SpaceXAI合作，获得Colossus1使用权，拥有22万个英伟达GPU；未来五年内向谷歌云采购2000亿美元云端算力与芯片服务
数据来源：财联社，The Information，东莞证券研究所
CSP方面，北美四大科技巨头Q1资本开支合计达到1，306亿美元，同比大幅增长 70.61%。后续资本开支展望积极，谷歌上调2026年资本开支，从1，770-1，850亿美元上调至 1，800-1，900亿美元，同时指引2027年资本开支相较2026年大幅增加，主要是基于搜索、云计算业务增长。微软预计全年资本开支约为1，900亿美元；Meta上调全年资本开支，从1，200-1，350亿美元上调至1，250-1，450亿美元。
图13：谷歌、亚马逊、微软、Meta资本开支
数据来源：谷歌、微软、亚马逊、Meta官网，东莞证券研究所
国内方面，阿里巴巴Q1资本开支为269亿元，同比增长 9.30%。在Q1业绩说明会上，公司表示，基于未来5年包含MaaS在内的云计算和AI商业化收入要突破1000亿美元目标，预计至少需要相当于2022年阿里云所持数据机房资产10倍以上的规模，前期提出的未来3年投入3,800亿元的资本开支计划需要进一步上修。腾讯Q1资本开支为319亿元，同比增长 16.00%，主要是增加服务器基础设施的投资，受益于内外部对AI服务需求增加，指引今年资本开支相较去年有所增加，特别是下半年，会有更多国产芯片投入使用。
图14：阿里巴巴资本开支
数据来源：阿里巴巴官网，东莞证券研究所
图15：腾讯资本开支
数据来源：腾讯官网，东莞证券研究所
1.3 英伟达及ASIC后续指引积极
英伟达业绩超预期，后续指引积极。英伟达FY27Q1营业收入为816亿美元，其中数据中心业务收入752亿美元，主要受益于Blackwell强劲需求推动，GAAP净利润583亿美元，超市场预期。业绩说明会上，公司表示通过VeraCPU、VeraRubin、LPX等计算系统组合，覆盖预训练、后训练、推理、智能体应用全场景，助力公司抢占更大的市场份额，预计Rubin下半年开始出货，Q3启动、Q4爬坡。公司指引VeraCPU将给公司带来
2,000亿美元的TAM，今年营收有望接近200亿美元；维持到2027年底Blackwell和Rubin销售额有望达到1万亿美元目标；到2030年全球AI基础设施市场规模约3-4万亿美元。
图16：英伟达营业收入及数据中心收入
数据来源：iFind，东莞证券研究所
图17：英伟达Blackwell和Rubin销售额指引
数据来源：英伟达官网，东莞证券研究所
海外CSP ASIC指引积极。谷歌在5月Cloud Next大会上正式推出TPU v8架构，分别针对训练和推理场景推出TPU 8t和TPU 8i产品，其中8t集群的计算性能相较于上代产品提升近3倍，8i单位成本推理性能提升 80%。在Q1业绩说明会上，公司表示当前云计算挤压订单除了受企业AI强劲需求推动外，还受TPU硬件销售驱动，预计今年会有部分确收、大部分会在2027年确认。亚马逊Q1业绩说明会表示，Trainium2已经售罄、Trainium3今年开始出货处于接近售罄状态，预计自研芯片今年收入将达到500亿美元，目前Trainium的承诺收入已经超过2,250亿美元。据Trendforce预测，今年全球ASIC服务器出货量占比将达到 27.8%，2030年将进一步提升至 39.5%。
图18：谷歌TPU8t性能
Ironwood(2025)
TPU 8t(2026)
Pod size
9,216
9,600
FP4 EFlops per pod
42.5
121
Bidirectional scale-up bandwidth(Tb/s per chip)
9.6
19.2
Scale-out networking bandwidth(Gb/s per chip)
100
400
数据来源：谷歌官网，东莞证券研究所
图19：ASIC平台占比持续提升
数据来源：Trendforce官网，东莞证券研究所
2. PCB：产业链全面受益
2.1 PCB：技术持续迭代，驱动量价齐升
新平台驱动PCB量价齐升。AI服务器、交换机、光模块等算力硬件代际升级，对传输速率、损耗、散热提出更高要求，驱动PCB往高密度、高性能方向发展，更高层数、更高阶数、材料更先进的产品技术难度大、产能消耗大，价值量持续提升。英伟达新一代计算平台Rubin即将量产出货，VR200NVL144的Compute Tray预计采用6阶HDI，同时采用Midplane中板形式替代内部的线缆连接，预计采用44层超高多层板；Switch Tray
预计采用24层高多层板，整体规格相较于GB300提升。针对推理场景的低延迟、高Tokens生成速度需求，英伟达推出LPX机柜，单个机柜有32个Tray，每个Tray包含8个LPU芯片，预计采用超高多层板。ASIC阵营方面，亚马逊Trainium3的OAM预计采用4阶HDI，UBB则有望采用28/30层高层板设计，整体规格相较于前代产品亦进一步提升。
表3：GPU及ASIC服务器PCB规格
GPU服务器
2025年
2026E
2027E
产品
英伟达GB300
英伟达VR200
英伟达Rubin Ultra
计算板Compute Board
5+N+5HDI
6+N+6HDI
6+N+6HDI
中介板Midplane
-
44层高多层板
22层高多层板
背板Backplane
-
-
78/104层高层板
交换器板Switch Board
22层高层板
24层高层板
6+N+6HDI
ASIC服务器
2025年
2026E
2027E
产品
AmazonTrainium2+2.5
AmazonTrainium3
AmazonTrainium4
加速器模组OAM
3+N+3HDI
4+N+4HDI
HDI
通用基板UBB
24层高多层板
28/30层高多层板
36层高多层板
数据来源：台湾经研院，东莞证券研究所
图20：英伟达Rubin平台产品
数据来源：英伟达官网，东莞证券研究所
图21：亚马逊Trainium3计算板
数据来源：亚马逊官网，东莞证券研究所
新技术持续迭代，增量空间可期。正交背板方面，英伟达在2025GTC大会首次展示Rubin Ultra的Kyber机架，与GB200/GB300机架相比，Rubin Ultra将Compute Tray旋转 90°放置，以此提升机架密度，单个机架由4组计算单元组成，每组计算单元由18个Compute Tray构成。而Compute Tray与Switch Tray的互联则以PCB正交背板形式代替了铜缆，有助于提升空间利用效率。正交背板有望采用超高多层高规格设计，对工艺要求较高，价值量有望实现大幅度提升。
图22：Oberon和Kyber机架对比
数据来源：SemiAnalysis官网，东莞证券研究所
图23：Rubin Ultra机架展示
数据来源：雅虎财经官网，东莞证券研究所
图24：Rubin Ultra正交背板展示
数据来源：servethehome官网，东莞证券研究所
光模块加速从400G向800G、1.6T升级，对信号传输提出更高要求，PCB线宽/线距需要进一步缩小至 25-30 $ \mu\mathrm{m} $ ，传统减成法工艺无法满足，mSAP（改良型半加成法）工艺由于布线密度更高，有望实现大规模应用。
表4：PCB工艺对比
技术参数
普通PCB
HDI
SLP
IC载板
层数
1~90+
4~16
2~10
2~10
板厚
0.3-7mm
0.25-2mm
0.2-1.5mm
0.1-1.5mm
最小线宽/间距
50-100μm
40-60μm
20-30μm
10-30μm
孔径
75μm
75μm
60μm
50μm
板尺寸
-
300mm×210mm
-
≤150mm×150mm
制备工艺
Subtractive
Subtractive
MSAP
MSAP/SAP
数据来源：华经产业研究院，东莞证券研究所
CoWoP（Chip on Wafer on PCB）核心原理是将芯片及中介层直接封装在高端PCB上，相较于目前主流封装技术CoWoS，直接取消了载板。一方面有利于减少数据联通路径，降低信号损失，提升封装产品性能；另一方面也能够省去IC载板的相关工序，进一步降低生产成本。CoWoP技术倒逼PCB载板化，PCB价值量将会有更大幅度提升。
图25：CoWoS、CoWoS、CoWoP对比
数据来源：SemiWiki官网，东莞证券研究所
2.2 覆铜板CCL：成长与周期共振
AI加大对高端覆铜板需求，内资厂份额有望提升。覆铜板的电性能主要受介电常数（Dk）、介电损耗（Df）影响，介电常数越低、信号传输速度越快，介电损耗越低、信号完整性越好。AI算力对覆铜板的电性能要求不断提高，英伟达新一代计算平台Rubin覆铜板材料有望升级至M8，部分环节有望采用更高端M9材料，同时ASIC阵营今年加速导入M7/M8材料，高阶覆铜板需求正加速落地。当前高端覆铜板供应主要以台光、联茂、台熠等中国台湾企业为主，内资企业积极跟进，其中生益科技已经开发出不同介电损耗全系列高速产品，相关产品批量供应北美N客户，并且积极推进下一代材料研发与验证；南亚新材M6-M8产品已经批量应用于国内头部算力客户，M9处于NPI项目导入阶段，M10在25Q4率先推出，处于海外核心算力终端认证过程中。
表5：覆铜板性能指标评价体系
指标分类
主要指标
说明
物理性能
剥离强度、弯曲强度、导热率
剥离强度反映板材结合力，弯曲强度反映板材支撑性能，导热率反应板材散热性能
化学性能
玻璃态转化温度（Tg）、热分解温度（Td）、分层时间（T288等）、Z轴热膨胀系数（Z-CTE）、热应力
Tg、Td、T288、Z-CTE、热应力等从不同角度反映板材耐热性及其他可靠性
电性能
介电常数（Dk）、介质损耗因子（Df）、体积电阻率、表面电阻率
Dk、Df与传输速度及损耗等相关，是高频高速板的核心指标，电阻率反映板材的绝缘性能
环境性能
耐导电阳极纤维丝生长（耐CAF）、相对漏电起痕指数（CTI）、吸水率
耐CAF、CTI、吸水率从不同角度反应在复杂使用环境下的稳定性
数据来源：南亚新材招股说明书，东莞证券研究所
图26：2024年全球特殊覆铜板市场份额
*特殊基板包含：高速基板、封装基板、射频基板
資料來源：Prismark Report, 2025/06
数据来源：联茂电子官网，东莞证券研究所
表6：内资覆铜板厂商在AI领域布局
公司名称
AI领域布局情况
金安国纪
持续推进高频高速覆铜板、高Tg覆铜板、高CTI覆铜板等高端产品研发，努力突破国际龙头技术垄断，旨在加速适配AI服务器、新能源汽车电子、5G-A/6G通信、机器人等新兴领域需求。
生益科技
目前已开发出不同介电损耗全系列高速产品，不同介电应用要求、多技术路线高频产品，并已实现多品种批量应用。在封装用覆铜板技术方面，公司产品已在卡类封装、LED、存储芯片类等领域批量使用，同时突破了关键核心技术，在更高端的以FC-CSP、FC-BGA封装为代表的AP、CPU、GPU、AI类产品进行开发和应用。
华正新材
高速覆铜板主要聚焦在AI服务器、交换机、光模块等细分市场应用，同时紧跟市场技术需求，针对终端整机设备的高传输速率、强耐热性和高信号稳定性等核心要求，持续研发低介电损耗和低热膨胀系数的材料，不断更新产品系列与产品预研。公司开发有卤Ultralowloss等级材料，已实现产品化销售；无卤Ultralowloss等级材料在性能上表现优异，并已获得服务器终端客户的认可；应用于大芯片智算领域的Ultralowloss(LowCTE)材料，已通过国内头部终端认证，并实现小批量订单；Extremelowloss等级国产化产品已参与国际知名芯片终端的测试认证，并持续推进中国台湾与欧美终端客户认证。
南亚新材
公司聚焦高速覆铜板赛道，已成功开发出高速全系列产品，全面覆盖M2~M10层级。公司是内资率先全系列(M2~M9)高速产品通过国内核心终端认证的CCL厂商之一，其中M6~M8产品已批量应用于国内头部算力客户，M9层级处于NPI项目导入阶段。2025年Q4公司在全球率先推出M10层级材料，应对后续高速背板等产品的更高速率需求。目前该等级产品尚在海外核心算力终端认证过程中。
数据来源：金安国纪集团2025年度向特定对象发行A股股票募集说明书（修订稿），生益科技2025年报，华正新材2025年报，南亚新材2025年报，东莞证券研究所
表7：内资覆铜板厂商积极扩产高端产能
公司名称
时间
扩充高端产能情况
金安国纪
2026/05
预计募集资金总额不超过129,990.78万元(含本数)，扣除发行费用后将全部用于：年产4,000万平方米高等级覆铜板项目、研发中心建设项目。其中年产4,000万平方米高等级覆铜板项目拟使用募集资金124,990.78万元，总投资150,105.78万元，重点布局高频高速覆铜板、耐高温特种覆铜板、高Tg覆铜板及无卤无铅FR-4等高性能、特殊性能产品线，同步配置部分产能用于通用型FR-4覆铜板生产。
生益科技
2026/04
拟投资52亿元建设“松山湖第二工厂”项目，以生产高性能覆铜板为主，计划2026年启动项目，产品定位为汽车领域用、5G通讯领域和AI服务器用高频、高速产品，预计年产能4,800万平方米(约3,840万张)及10,000万米商品粘结片。
华正新材
2026/03
向特定对象发行股票募集资金总额不超过人民币120,000.00万元，扣除发行费用后的募集资金净额拟用于：年产1200万张高等级覆铜板项目、补充流动资金。其中年产1200万张高等级覆铜板项目拟使用募集资金100,000.00万元，总投资为100,401.00万元，项目重点布局高速覆铜板、高频覆铜板、高导热金属基板、HDI覆铜板等高端产品线。上述产品主要应用于AI服务器、交换机、光模块、5G通信基站、汽车毫米波雷达及消费电子产品等领域
南亚新材
2026/05
向特定对象发行股票募集资金总额不超过人民币90,000.00万元，扣除发行费用后的募集资金净额拟投资于：基于AI算力的高阶高频高速覆铜板研发及产业化项目、补充流动资金。其中基于AI算力的高阶高频高速覆铜板研发及产业化项目拟使用募集资金74,000.00万元，总投资74,530.78万元，拟建设年产能720万张高阶高频高速覆铜板(M4-M8等高等级)和1,600万米粘结片。
数据来源：金安国纪2025年度向特定对象发行A股股票募集说明书（修订稿），生益科技关于投资建设高性能覆铜板项目的公告，华正新材2026年度向特定对象发行A股股票预案，南亚新材2025年度向特定对象发行A股股票募集说明书（申报稿），东莞证券研究所
供需共振，涨价趋势有望延续。全球覆铜板龙头厂商建滔积层板2025下半年开始对覆铜板产品进行多轮涨价，继2月、8月下发涨价函后，在12月连续下发2份涨价函；今年3月、4月、5月、6月累计下发5份涨价函，板料累计涨幅达到 55%。除此之外，日系松下、Resonac，台系台光、台熠，内资生益科技、南亚新材、金安国纪等厂商都上涨了相关产品的价格。我们认为价格持续上涨主要受两个因素影响：1）铜箔、树脂、电子布等原材料价格上涨，覆铜板厂商相对下游议价权较强，具备调价需求；2）下游PCB需求较好，且AI挤占了常规产能导致常规覆铜板供应紧张，为涨价提供了较为充分条件。后续覆铜板产品调价趋势有望进一步延续，相关公司业绩、盈利能力有望拾级而上。
表8：内资覆铜板厂商产能
公司名称
2025年产量(万张)
生益科技
12,650.55
金安国纪
5,933.79
华正新材
3,868.00
南亚新材
3,623.39
数据来源：南亚新材向特定对象发行股票申请文件的审核问询函之回复，东莞证券研究所
2.3 铜箔：产品供应紧张，加工费有望调涨
AI算力对铜箔提出更高要求，HVLP需求有望进一步加大。信号在覆铜板传输过程中会产生“趋肤效应”，信号传输频率越高，越趋向于覆铜板表面即铜箔表面传导，若表面粗糙度（Rz）过大，则会导致传输路径变长，加剧信号损耗程度。因此覆铜板要实现更低的信号损耗、更好的信号完整性，需要搭载粗糙度更低的铜箔。
图27：铜面粗化形貌与信号传输损耗的关系
数据来源：浙江花园新能源股份有限公司公众号，东莞证券研究所
图28：不同铜箔类型对插损影响
数据来源：《面向PCIe 6.0+的服务器PCB插入损耗研究》，东莞证券研究所
HVLP由于具有更低的表面粗糙度，如HVLP4的Rz仅为0.5μm，能够更好地确保信号高频高速传输时的稳定与高效，目前已经成为AI覆铜板核心材料。据日本三井金属资料，AI服务器机柜的计算托盘、交换托盘主要采用HVLP3/4产品。而中国台湾厂商台耀科技推出M9产品TU-953Q，Df低至0.00074，采用了HVLP4铜箔。随着GPU、ASIC阵营新一代计算平台加大对M8.5+覆铜板材料的应用，HVLP4需求有望进一步加大。
图29：RTF及HVLP的粗糙度
数据来源：三井金属官网，东莞证券研究所
图30：AI服务器机柜的计算托盘、交换托盘主要采用HVLP3/4产品
数据来源：三井金属官网，东莞证券研究所
产品供应紧张，加工费有望调涨。HVLP生产流程相较于常规铜箔更加严苛精密，从源头毛箔开始便对表面粗糙度有极高的标准，特别是HVLP4生产门槛高、良率挑战大，对产能消耗也大。目前全球高端铜箔有效产能有限，龙头日本三井金属计划在今年9月将VSP铜箔产能扩充至840吨/月，若全部投入HVLP4生产，实际产能可能只有400-430吨/月（数据来源：台湾工商时报）。据SemiAnalysis测算，从Q2开始全球HVLP4市场或将出现较大的供需缺口。预计产品加工费有望进一步调涨。
图31：HVLP铜箔生产工艺流程
数据来源：龙电华鑫控股公众号，东莞证券研究所
图32：三井金属扩产计划
Nov.2025Current
Mar.2026
Sep.2026
Sep.2027
Sep.2028
Taiwan
560
600
720
760
860
Malaysia
60
120
120
240
340
Total
620
720
840
1,000
1,200
*News release dated November 11, 2025
VSP Electro-Deposited Copper Foil for High-Frequency Circuit Boards Production Capacity Enhanced
数据来源：三井金属官网，东莞证券研究所
图33：2026年全球HVLP4供需测算
1Q26
2Q26
3Q26
4Q26
(tons/month)
HVLP4 Supply
Mitsui Kinzoku
300
300
400
400
Furukawa
50
50
75
75
Co-Tech
200
200
400
400
Others
50
50
75
75
Sum
600
600
950
950
HVLP4 Demand
592
1266
1446
1441
Difference
8
-666
-496
-491
数据来源：SemiAnalysis，东莞证券研究所
日系企业把握高端产能，内资企业进一步突破。2021年全球VLP及HVLP等高端铜箔销量约为2.13万吨，日系企业占据1.29万吨，占比高达 60.56%，其中日本三井金属以 7,000吨销量排第一。内资企业则积极突破，其中德福科技1月11日公告全资子公司德福销售与国内知名头部CCL企业签署了《高端铜箔合作意向书》，协议约定2026年度由德福销售向该企业供应满足最低数量要求的RTF1-4、HVLP1-4等高端电子电路铜箔产品。此外，铜冠铜箔、嘉元科技、隆扬电子、诺德股份等亦具备相关技术布局。
表9：2021年全球重点铜箔企业高频高速电路用铜箔销量
国家/地区
生产厂家
2021年销量(吨/年)
RTF
VLP+HVLP
合计
日本
三井金属
8000
7000
15000
福田金属
4200
1400
5600
古河电工
7200
1800
9000
JX日矿金属
——
1500
1500
韩国
日本电解
——
1200
1200
卢森堡电路
1250
5500
6750
日进新材
500
100
600
台湾
南亚塑胶
9500
1800
11300
长春化工
17000
400(VLP)
17400
金居开发
4200
100
4300
李长荣铜箔
1600
——
1600
我国内资
5400
100
5500
全球其他
200
300
500
全球总计
56050
21300
77350
数据来源：PCB网城公众号，东莞证券研究所
表10：A股主要上市公司高端铜箔布局情况
公司名称
HVLP布局情况
德福科技
HVLP1-3系列已实现批量供货，主要应用于高端AI服务器、高端交换机及光模块领域；HVLP4在部分客户实现小规模放量，HVLP5代产品亦已完成样品认证，正稳步推进客户导入。公司全资子公司九江德福销售有限公司与国内知名头部CCL企业签署了《高端铜箔合作意向书》，为保障电解铜箔产品供应的长期稳定性，协议约定2026年度由德福销售向该企业供应满足最低数量要求的RTF1-4、HVLP1-4等高端电子电路铜箔产品，最终采购数量及相关合同条款，以双方正式合同为准。
铜冠铜箔
公司HVLP1至4代全系列铜箔均已完成客户供货布局，当前出货主力以HVLP2代产品为主；HVLP5代铜箔正在研发中，目前已突破关键性能指标
嘉元科技
公司在高端电子电路铜箔的国产替代进程中取得重要突破，成功实现了高阶RTF铜箔、FCF铜箔、HTE铜箔、HVLP铜箔、IC封装极薄铜箔等高性能产品的技术突破
隆扬电子
HVLP5铜箔产品仍在与下游客户进行技术适配与可靠性验证，形成少量样品订单
诺德股份
公司RTF-3及HVLP-1/2产品，已进入国内和台系的多家头部厂商的供应链体系；HVLP-3/4的产品在送样测试阶段，正处于客户性能验证阶段
数据来源：德福科技、铜冠铜箔、嘉元科技、隆扬电子、诺德股份公告，东莞证券研究所
2.4 钻针：有望迎来量价齐升
PCB钻针有望量价齐升。PCB钻孔数量随着布线密度增加而增加，据臻鼎介绍，高阶AI服务器主板可能就包含10个以上钻孔；同时PCB层数增加、板厚增加、覆铜板材料升级，一方面PCB厂会采取分段钻形式加工，另一方面钻孔难度也会加大，降低钻针使用寿命，从而加大钻针使用量。据工商时报数据，过去一根钻针使用寿命约为3,000次，当前用于AI相关产品已经下降至800次，若导入M9材料，钻针寿命将进一步压缩至100次。从价值量角度来看，AI相关产品对钻针的耐磨性、精度、耐热性提出了更高要求，加大了对微小钻、高长径比钻、涂层钻等高端钻针需求，产品价值量会进一步提升。据鼎泰高科港股申报稿披露，2023-2025年全球PCB钻针的平均市场价格分别为1.49、1.50和1.55元。
表11：PCB钻针对比
应用场景
普通PCB板(例如单面及双面PCB板、低层数PCB板)
高多层PCB及HDI板
封装基板
钻针类型
标准钨钢钻针(通常为白刀)
微小钻、高长径比钻针、高端涂层钻
极小径微钻和高端涂层钻针
断针率要求
通常≤0.1%
通常＜0.01%
通常＜0.01%
关键特性与需求
用于单/双面板或低层数板，钻孔直径较大，强调成本效益与通用性
适用于高频高速板，需耐高温、高耐磨。钻孔密集度高，孔径小，断针率控制严格以确保良率
用于封装基板，钻孔精度要求极高。断针率最低以防损坏昂贵基板，由于技术壁垒和定制化生产单价高
典型应用领域
传统消费电子、简单工业控制设备、基础通信设备
数据中心服务器、5G通信基站、汽车电子、高端消费电子
半导体封装、高端医疗设备、航空航天电子、高性能计算模块
数据来源：鼎泰高科港股申报稿，东莞证券研究所
大厂前瞻布局金刚石钻针。随着覆铜板材料从M7/M8到M9升级，板材耐磨性和加工难度大幅提升，传统硬质合金钻针损耗加快、使用寿命缩短，换刀次数增加，导致加工效率大幅降低。而金刚石微钻凭借超高硬度、较好的耐磨性，具备更好的使用寿命和加工效率，后续有望实现大规模应用。
图34：金洲精工PCD微钻寿命
数据来源：金洲精密刀具公众号，东莞证券研究所
图35：金洲精工PCD微钻孔壁质量
数据来源：金洲精密刀具公众号，东莞证券研究所
陆系份额领先，充分受益AI浪潮。2025年全球钻针销量约为38.7亿支，Top5厂商销量占比达到 75.7% ，产能较为集中，其中全球Top1、Top2厂商分别为鼎泰高科、中钨高新旗下的金洲精工。鼎泰高科截至到Q1钻针单月产能已经达到1.3亿支，同时加快扩产速度，将原有自制设备的钻针等效产能从每月500万支提升至每月1,000万支。中钨高新去年底开始密集披露金洲精工扩产计划；新锐股份、欧科亿、民爆光电等亦通过并购切入PCB刀具赛道。
图36：2025年全球钻针市场份额
PCB鑜針製造商排名與市場份額 （以銷量計），全球，2025年
PCB鐵針製造商排名與市場份額 （以銷量計），中國，2025年
公司名稱
銷量
(十億支)
市場份額
公司名稱
銷量
(十億支)
市場份額
本公司
1.13
29.2%
本公司
1.07
41.0%
公司A
0.81
21.0%
公司A
0.76
29.0%
公司B
0.40
10.4%
公司B
0.25
9.7%
公司C
0.38
9.9%
公司C
0.23
8.8%
公司D
0.20
5.2%
公司D
0.12
4.7%
其他
0.94
24.3%
其他
0.18
6.8%
總計
3.87
100.0%
總計
2.61
100.0%
数据来源：鼎泰高科港股申报稿，东莞证券研究所
表12：上市公司加快布局PCB钻针
公司名称
布局情况
鼎泰高科
截至26Q1，公司钻针月产能已达1.3亿支。在自制设备方面，通过持续优化与升级，已将自制设备的钻针等效产能从每月500万支提升至每月1000万支。
中钨高新
2025年7月实施微钻智能制造1.4亿支技改项目；2025年12月实施1.3亿支微钻技术改造项目、新建AIPCB用超长径精密微型刀具专用生产线；2026年5月实施印制电路板用高端微型精密刀具技改扩能项目。
沃尔德
公司积极开展金刚石微钻在高端PCB微孔加工领域的应用研发，目前产品已送样至多家PCB厂商进行验证，初步验证了技术路线的可行性，送样产品得到部分客户认可
新锐股份
2月11日与慧联电子及主要股东深圳九日旭投资管理有限公司、徐梅花、李凌祥签署《框架性协议》，公司拟使用不超过人民币7亿元向标的公司主要股东收购其持有的标的公司70%股权。慧联电子是一家从事PCB刀具、切削工具、精密零件业务的公司。年产2亿支PCB工具，产品覆盖超细微钻、铣刀等全系列，主要客户包括富士康、胜宏科技、深南电路、沪电股份、鹏鼎控股等全球百强PCB企业40家。
欧科亿
公司拟以不超过1.75亿元受让永鑫精工原股东所持33.5%的股权；公司拟以目标公司投前估值不超过7亿元，向永鑫精工现金增资2.5亿元，取得增资后26.3158%的股权；前述股权转让及增资扩股完成后，公司合计持有51%股权。永鑫精工是一家从事PCB微钻、铣刀的国家高新技术企业，是PCB刀具细分领域国家级专精特新“小巨人”企业。永鑫精工核心产品为PCB、FPC、IC载板以及AI PCB钻孔、铣削加工用的微钻、铣刀。目前已建成年产3.5亿支PCB微钻、1亿支PCB铣刀的产能。
民爆光电
公司通过现金的方式向厦门麦达购买厦芝精密51%股权，同时拟通过发行股份的方式收购厦芝精密49%股权。厦芝精密聚焦微型钻针的研发、生产与销售，深耕PCB制造核心耗材领域，为全球PCB龙头客户提供专业的微孔加工技术解决方案；其核心产品为PCB、FPC、IC载板以及AI PCB加工用钨钢微钻，尺寸覆盖0.09mm-0.35mm，尤其擅长0.20mm以下极小径微钻的研发与制造。
数据来源：鼎泰高科、中钨高新、沃尔德、新锐股份、欧科亿公告，东莞证券研究所
2.5设备：扩产浪潮持续，设备需求加码
PCB主要生产工序包括曝光、压合、钻孔、电镀、成型、检测及贴附，每道工序均需要PCB专用生产设备，确保产品的精准度、性能及可靠性。其中钻孔、曝光设备是PCB专用设备中价值量较高的设备，一台三菱激光钻孔机的价格就超过400万元（数据来源：金百泽招股书）、一台LDI曝光机就高达492.5万元（数据来源：奥士康申请向不特定对象发行可转换公司债券的审核问询函的回复），在单一生产线中，钻孔及曝光设备的资本开支占设备的投资总额 30%以上（数据来源：大族数控港股公告）。受益于AI算力对HDI、高多层等高端PCB需求加大，多家上市公司积极推进产能扩充，截至26Q1，SW印刷电路板细分领域在建工程合计为269.78亿元，同比增长 65.72%，相较于2025年底增长 26.88%。PCB专用设备需求在扩产浪潮下有望持续释放。
图37：PCB生产工序及所需设备
数据来源：大族数控全球发售公告，东莞证券研究所
图38：SW印制电路板在建工程
数据来源：iFind，东莞证券研究所
图39：全球PCB专用设备市场规模
数据来源：大族数控全球发售公告，东莞证券研究所
3. MLCC：供需矛盾加剧，价格有望上扬
AI数据中心驱动MLCC量价齐升。在AI数据中心中，MLCC主要应用于电力系统、服务器机架、计算板、交换板等领域。以计算板为例，AI芯片工作电压低、电流需求大且瞬时波动剧烈，需要MLCC实现就近去耦、瞬时补电功能，高容MLCC需求进一步加大；同时基板布线密度加大、功耗增加，也对MLCC的小型化、耐高温提出了更高要求，产品价值量相较于传统产品会大幅增加。从量角度来看，村田表示GB300平台需要搭载约3万颗MLCC，约是手机的三十倍、汽车的三倍，单一机柜消耗量更高达44万颗。村田预计全球2025-2030年服务器电容需求将保持 30%复合增速增长。据弗若斯特沙利文数据，AI服务器的MLCC价值量是传统服务器的10-15倍，旗舰机机柜AI服务器的MLCC价值量超过4,600美元。
图40：数据中心电力系统架构
数据来源：TDK官网，东莞证券研究所
图41：日本村田关于电容需求预测
数据来源：村田官网，东莞证券研究所
下游需求旺盛，稼动率维持高位。日本村田FY25Q4电容业务收入达到2424亿日元，同比增长 20.36%，产能利用率接近 95%，整体B/B值为1.24，其中电容B/B值为1.36，
环比大幅增长。太阳诱电FY26Q4产能利用率提升至 90%，整体B/B值为1.25，其中电容B/B值为1.31，环比同样呈现大幅提升态势。韩国三星电机26Q1电容业务收入1.28万亿韩元，同比增长 17%，主要受益于AI相关、自动驾驶对MLCC需求增加。中国台湾国巨表示Q1标准品稼动率约为 70%-72%，Q2将提升至 75%，其中高阶产品将提升至 85%， B/B值已经提升至1.3。
图42：村田电容业务收入
数据来源：村田官网，东莞证券研究所
图43：村田整体B/B值及电容B/B值
数据来源：村田官网，东莞证券研究所
图44：太阳诱电整体B/B值及电容B/B值
数据来源：太阳诱电官网，东莞证券研究所
图45：三星电机电容业务收入
数据来源：三星电机官网，东莞证券研究所
产品交期普遍拉长，价格有望进一步上扬。据富昌电子数据，全球主要MLCC原厂Q2产品交期普遍出现拉长，价格也有不同程度上升。其中村田3月对AI服务器和高端车规级MLCC产品全面涨价，涨幅在 15%-35% ，三星电机4月起全线涨价 10%-20% ，此外太阳诱电、风华高科、三环集团均有不同幅度调价。目前下游AI需求旺盛，高端MLCC堆叠层数大，制造工艺复杂，良率相较于常规品低，整体产能消耗大，一定程度上会挤占常规品产能。村田、三星电机等厂商已经处于满载状态，且今年新增高端产能有限，面对AI领域旺盛需求，高端MLCC供需矛盾可能会进一步加剧，产品价格有望进一步走高。内资厂商风华高科、三环集团深耕行业多年，积极突破高端领域，亦有望受益此轮高端MLCC供需不均衡所带来的涨价潮。
表13：主要MLCC原厂26Q1及Q2交期、价格变化
厂商
产品
26Q1交期
26Q2交期
26Q2价格
村田
低容MLCC
10-14
16-18
持平
高容MLCC
18-20
18-20
持平
车规级MLCC
14-16
20-24
持平
太阳诱电
低容MLCC
10-14
16-20
上涨
高容MLCC
20-22
22-24
上涨
车规级MLCC
20-22
22-24
上涨
TDK
低容MLCC
16-20
20-24
上涨
高容MLCC
20-24
20-24
上涨
车规级MLCC
20-24
20-24
上涨
三星电机
低容MLCC
20
20-24
持平
高容MLCC
20
20-24
持平
车规级MLCC
20
20-24
持平
国巨
低容MLCC
22
24-30
持平
高容MLCC
22
24-30
持平
车规级MLCC
22
24-30
持平
华新科
低容MLCC
12-14
16-18
上涨
高容MLCC
12-14
16-18
上涨
数据来源：富昌电子官网，东莞证券研究所
图46：2024年全球MLCC市场份额（按金额）
数据来源：宏明电子招股说明书，东莞证券研究所
4. 投资建议
随着大模型 Agent、Coding能力快速提升，模型厂商 ARR、CSP云业务收入加速增长，AI商业化加速落地。Agent Token消耗量大幅增长，算力瓶颈进一步加剧，算力相关产品今年价格密集上调。无论是模型厂商还是CSP巨头都在加大算力部署力度，其中北美四大巨头今年资本开支有望超过7,000亿美元，算力景气上行。建议重点围绕PCB产业链（PCB、CCL、铜箔、钻针、设备）、MLCC等细分领域布局。
表14：重点公司盈利预测及投资评级（截至2026/7/3）
代码
股票简称
股价(元)
EPS(元)
PE(倍)
评级
评级变动
2025A
2026E
2027E
2025A
2026E
2027E
000636.SZ
风华高科
63.23
0.24
0.63
0.74
258.22
100.37
85.45
买入
维持
001389.SZ
广合科技
203.00
2.15
4.04
6.51
94.47
50.25
31.19
买入
维持
002008.SZ
大族激光
129.64
1.16
2.33
3.53
112.20
55.53
36.68
买入
首次
002436.SZ
兴森科技
46.37
0.08
0.25
0.44
584.04
186.52
105.05
买入
维持
002463.SZ
沪电股份
135.35
1.99
2.94
4.53
68.14
46.04
29.88
买入
维持
002916.SZ
深南电路
454.48
4.81
8.07
11.30
94.51
56.31
40.21
买入
维持
002938.SZ
鹏鼎控股
96.77
1.61
2.31
3.19
60.00
41.94
30.30
买入
维持
300395.SZ
菲利华
114.02
0.84
1.55
2.28
135.26
73.51
49.94
买入
维持
300408.SZ
三环集团
144.89
1.37
1.88
2.39
106.05
77.02
60.74
买入
维持
300476.SZ
胜宏科技
308.07
4.39
8.98
16.19
70.22
34.31
19.03
买入
维持
301200.SZ
大族数控
343.00
1.69
3.44
5.41
203.49
99.65
63.35
买入
维持
301217.SZ
铜冠铜箔
154.63
0.08
0.69
1.01
2046.14
225.74
153.75
买入
维持
301511.SZ
德福科技
153.10
0.18
1.48
1.91
857.63
103.45
80.16
买入
维持
600183.SH
生益科技
160.78
1.37
2.24
3.20
117.14
71.87
50.29
买入
维持
603186.SH
华正新材
199.99
1.76
3.02
4.92
113.32
66.22
40.65
买入
维持
603228.SH
景旺电子
71.97
1.25
2.04
2.86
57.67
35.30
25.16
买入
维持
688388.SH
嘉元科技
39.27
0.09
1.13
1.81
454.44
34.85
21.70
买入
维持
688519.SH
南亚新材
371.22
1.02
2.41
4.06
363.27
153.82
91.43
买入
维持
688630.SH
芯碁微装
480.32
2.01
3.91
5.63
239.52
122.72
85.39
买入
维持
资料来源：iFind，东莞证券研究所
5. 风险提示
下游需求不及预期：若AI应用落地、商业化节奏不及预期，将会影响下游在AI算力领域投入，进而影响算力产业链相关环节需求，可能会对后续业绩产生不利影响；
技术推进不及预期：AI算力领域发展较快，对PCB、CCL、MLCC等相关产品提出更高要求，若相关公司技术、产品不符合最新终端产品需求，可能会对后续业绩产生不利影响；
行业竞争加剧：受益于AI算力需求加大，多家公司积极推进PCB、CCL等相关产品扩产，随着产能释放，若后续下游需求不及预期，可能会导致相关产品供过于求，影响产品价格，进而对后续业绩产生不利影响。
东莞证券研究报告评级体系：
公司投资评级
买入
预计未来6个月内，股价表现强于市场指数15%以上
增持
预计未来6个月内，股价表现强于市场指数5%-15%之间
持有
预计未来6个月内，股价表现介于市场指数±5%之间
减持
预计未来6个月内，股价表现弱于市场指数5%以上
无评级
因无法获取必要的资料，或者公司面临无法预见结果的重大不确定性事件，或者其他原因，导致无法给出明确的投资评级；股票不在常规研究覆盖范围之内
行业投资评级
超配
预计未来6个月内，行业指数表现强于市场指数10%以上
标配
预计未来6个月内，行业指数表现介于市场指数±10%之间
低配
预计未来6个月内，行业指数表现弱于市场指数10%以上
说明：本评级体系的“市场指数”，A股参照标的为沪深300指数；新三板参照标的为三板成指。
证券研究报告风险等级及适当性匹配关系
低风险
宏观经济及政策、财经资讯、国债等方面的研究报告
中低风险
债券、货币市场基金、债券基金等方面的研究报告
中风险
主板股票及基金、可转债等方面的研究报告，市场策略研究报告
中高风险
创业板、科创板、北京证券交易所、新三板（含退市整理期）等板块的股票、基金、可转债等方面的研究报告，港股股票、基金研究报告以及非上市公司的研究报告
高风险
期货、期权等衍生品方面的研究报告
投资者与证券研究报告的适当性匹配关系：“保守型”投资者仅适合使用“低风险”级别的研报，“谨慎型”投资者仅适合使用风险级别不高于“中低风险”的研报，“稳健型”投资者仅适合使用风险级别不高于“中风险”的研报，“积极型”投资者仅适合使用风险级别不高于“中高风险”的研报，“激进型”投资者适合使用我司各类风险级别的研报。
证券分析师承诺：
本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，以勤勉的职业态度，独立、客观地在所知情的范围内出具本报告。本报告清晰准确地反映了本人的研究观点，不受本公司相关业务部门、证券发行人、上市公司、基金管理公司、资产管理公司等利益相关者的干涉和影响。本人保证与本报告所指的证券或投资标的无任何利害关系，没有利用发布本报告为自身及其利益相关者谋取不当利益，或者在发布证券研究报告前泄露证券研究报告的内容和观点。
声明：
东莞证券股份有限公司为全国性综合类证券公司，具备证券投资咨询业务资格。
本报告仅供东莞证券股份有限公司（以下简称“本公司”）的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。本报告所载资料及观点均为合规合法来源且被本公司认为可靠，但本公司对这些信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，可随时更改。本报告所指的证券或投资标的价格、价值及投资收入可跌可升。本公司可发出其它与本报告所载资料不一致及有不同结论的报告，亦可因使用不同假设和标准、采用不同观点和分析方法而与本公司其他业务部门或单位所给出的意见不同或者相反。在任何情况下，本报告所载的资料、工具、意见及推测只提供给客户作参考之用，并不构成对任何人的投资建议。投资者需自主作出投资决策并自行承担投资风险，据此报告做出的任何投资决策与本公司和作者无关。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任，任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。本公司及其所属关联机构在法律许可的情况下可能会持有本报告中提及公司所发行的证券头寸并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行、经纪、资产管理等服务。本报告版权归东莞证券股份有限公司及相关内容提供方所有，未经本公司事先书面许可，任何人不得以任何形式翻版、复制、刊登。如引用、刊发，需注明本报告的机构来源、作者和发布日期，并提示使用本报告的风险，不得对本报告进行有悖原意的引用、删节和修改。未经授权刊载或者转发本证券研究报告的，应当承担相应的法律责任。
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