金属新材料行业市场分析.docx

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1、金属新材料行业市场分析引言：A1大时代，金属新材料长远受益随着人工智能产业链加速迭代发展，其三大核心要素算法、算力和数据亦有望迈入爆发式增长。金属新材料作为工业革命发展的基石，亦迎来两大中长期变化：（1）长期来看，随着算法、算力和数据三大要素逐步突破，未来金属新材料的设计体系将得以重构，有望加速从理论复杂计算转换至实践应用的产业化，比如高端合金、纳米材料等前沿新材料；（2）中期维度，计算体系升级有望直接带动金属电子新材料需求，比如软磁粉芯、金属靶材、光模块材料、消费电子（M1CC银粉、电极箔、高端铜合金、锂电容、锡基焊粉材料）、IDC存储和散热体系等。长期：三大瓶颈破壁，新材料设计体系优化大数

2、据时代，新材料开发迈入A1阶段传统新材料的开发往往需要长时间实验积累，其研发时间长达10-20年，甚至以上，其研发和产业化效率相对较低；并且随时新材料的逐步迭代，元素成分愈加复杂且物相变量增多，传统实验和计算模拟基本已经到达瓶颈阶段，受掣于算法、算力和数据三大掣肘，新材料产业化节奏有所放缓。未来随着人工智能持续突破，新材料的设计体系有望加速迈入至大数据计算阶段，带动新材料研发节奏提速和产业化。具体来看，材料科学发展一般可分为四大阶段：（1）经验测试阶段：早期阶段，新材料研发需要经过长时间的反复试验和应用，开发周期长且效率较低；（2）模型理论阶段：在第一阶段基础上，分子动力学和热力学等模型的应用

3、，加速新材料理论研究走向成熟，提升研发效率；（3）计算模拟阶段：计算机产业崛起后，计算机迭代仿真模拟计算，进一步提升研发速度，研发效率大幅提升；（4）人工智能大数据阶段：通过大数据方式挖掘材料本质要素，并且结合人工智能和材料研发有效筛选可产业化的高端新材料，缩小筛选范围，并以实验佐证，新材料发展迈入新阶段。DensKyFunctiona1Theory,MoIecuUrDVrMnMCS3,dparadigm：Computationa1science(simu1ations)B1：材料科学发展四大阶段示意图:OBb.1Ooootf4,hparadigm:(Big)datadrivenscience

4、Predtctrveana1yteOustefingRe1ationshipnunmcAnoma1ydetection1619502000在人工智能大数据阶段,新材料的研发思路是建立工艺、成分、结构、性能之间的内在联系，根据性能的需求，设计新材料成分和组织的微结构；其次，设计并优化材料成分与工艺，以实现“材料按需设计，材料基因工程，助力新材料研发智能化我国亦在有效推动新材料开发设计智能化进程，国家重点研发计划“材料基因工程关键技术与支撑平台”重点专项的实施，是实现“中国制造2025”的重要内容。材料基因工程是新材料领域的重大前沿技术，已作为重大战略任务在“新材料重大工程”专项中布局。根据工业和

5、信息化部产业发展促进中心网，材料基因工程重点专项的主要任务是:按照全链条创新设计、一体化组织实施的要求，本着融合发展、协同创新的基本理念，围绕实现两个“一半”的战略目标，构建三大示范平台，研发四大关键技术，开展五类材料的示范应用。（1）构建三大示范平台：通过凝聚国内现有的软硬件条件，构筑可融合发展、协同创新的高通量计算、高通量合成与表征、专用数据库三大示范平台，形成支撑材料基因工程基础研究的基本软硬件条件和数据体系。（2）研发四大关键技术：针对材料基因工程的关键基础和共性问题，研发多尺度集成化高通量计算方法与计算软件、高通量材料制备技术、高通量表征与服役行为评价技术、面向材料基因工程的材料大数

6、据技术，为加速材料创新发展提供技术支撑。（3）典型材料示范应用：在构建三大示范平台和突破四大关键技术的基础上,本着材料基因工程中计算（理论）/实验（制备和表征）/数据库相互融合、协同创新的研发方式和理念，选取具有重大战略需求或重大突破意义的高端制造业关键材料，如能源材料、生物医用材料、稀土功能材料、催化材料、特种合金等，以及材料服役共性技术进行突破,开展应用示范。图4:材料基因工程重点专项围绕两个“一半”的战略目标材料基因工程重点专项的战略目标展望：高燧合金、纳米材料，或迎曙光随着算法、算力和大数据体系愈加完善，先进前沿金属新材料的开发有望在两个维度迎来突破：（1）一是成分复杂多元的合金体系，

7、基于每两种、每三种、甚至每四种元素之间容易形成多种不同的物相，其组合种类繁多，且工艺（温度、时间、压力）进一步添加多个变量因子，导致材料最终组织和性能种类甚多，传统计算模拟和实验难以突破，因此在人工智能大时代，这类成分复杂合金的研发有望破壁,比如高端合金等；（2）二是高端纳米材料，纳米材料指结构单元尺寸在1-100纳米之间的材料，是处在原子簇和宏观物体交界的过渡区域，它具有表面效应、小尺寸效应和宏观量子隧道效应。它的光学、热学、电学、磁学、力学以及化学方面的性质和大块固体相比显著不同。其往往用量子力学取代传统力学的观点来描述它的行为，因此其研发设计理论和制造工艺都相对复杂。人工智能技术推动下，

8、纳米材料的研发和制造效率均有望大幅改善。高燧合金高牖合金通常包含5种以上的主要元素,各主元的原子分数在5%35%之间，主要包括第3周期的Mg,A1;第4周期的Ti,V,Cr,MQFe,Co,Ni,Cu,Zn;第5周期的Zr,Nb,Mo,Sn;第6周期的Hf,Ta,W,Pb,另外还有类金属元素Si,B等，具有高强度、高硬度、磁特性等性能,在耐腐蚀、耐高温、耐磨性等方面具有极好的应用效果，可用于焊接材料、储氢材料、耐蚀材料等的制造。从传统低端金属到高牖合金，材料综合性价比中枢整体抬升。目前来看，中熠合金和高蜡合金的交界处，是金属材料综合性价比最高区域，例如超合金、非晶合金、不锈钢、中端合金等更具成

9、本效益。倘若未来高端合金随着人工智能而加速成分工艺优化，其成本有望显著改善，则将打开广阔新材料产业化空间。图11：高炳合金体系中各类金属的添加频次统计FPGA等，GPU依然是市场的最为主要的支撑点。GPU最原始的运用是图形处理器，而随着GPU在并行计算方面优势逐步显现，形成了专门以运算功能为主的分支GPGPUo在人工智能领域，GPGPU在云端运行模型训练算法，可以显著缩短海量训练数据的训练时长，减少能源消耗，进一步降低人工智能的应用成本。与此同时，GPGPU能够提供完善的软件生态系统，便于各种已有应用程序的移植和新算法的开发，因此成为全球人工智能相关处理器的主要解决方案。根据统计，2023年上

10、半年中国人工智能芯片中，GPU占90%以上的市场份额。ChatGPT浪潮下，计算型GPU需求有望高增。当前，我国人工智能领域应用目前处于技术和需求融合的高速发展阶段，预计GPGPU（计算型GPU）市场规模将保持40%到50%的增长，2024年市场规模有望达到694亿元。全球范围来看，根据研究，2027年全球GPU市场规模有望达到1853亿美元,2023-2027年复合增速33%。图12:GPU是电子计算机行业的底层支撑面对持续提升的算力需求，GPGPU的技术创新如火如荼。展望未来,GPGPU的技术创新主要有两个方向，一方面，GPGPU通过提升工艺制程、增加运算核心数量、采用更高带宽的片上存储器

11、、提高存储器的带宽和容量等举措，进一步优化芯片的集成度和性能；另一方面,高带宽、低延时的片间互连总线结构是未来产品优化提升的方向。为满足A1对算力提升的需求，英伟达发布ChatGPT专用GPU,在硬件上取得了较大突破，与上一代产品相比，针对大型模型提供高达9倍的A1训练速度，印证产品迭代速度之快。A1对算力升级的需求永无止境，然而单个GPU算力提升毕竟有限。由此，算力的持续增强需要多个GPU之间协作能力的提升，在每个GPU之间实现无缝高速通信的多节点、多GPU系统的需求。速度更快、可扩展性更强的GPU互连已成为当前的迫切需求，光模块产业链有望充分受益。2010年6月，英伟达开始推广GPUDir

12、eCt技术,旨在优化GPU之间（P2P）和GPU与第三方设备（RDMA）的数据传输。在未使用GPUDireCt之前，GPU数据传输需要复制两次,而通过GPU通信实现内存共享后，只需一次内存复制，从而降低数据交换的延迟。2015年，英伟达推出NV1ink技术，进一步加强GPU通信效率，当前NV1ink已经升级至第四代，单个HIOOGPU支持多达18个NV1ink连接，总带宽为900GBs,助力打造AI和高性能计算（HPC）强大的端到端平台。图18:GPU通信通过内存的共享.减少了GPU之间数据交换的延迟WithOUtGPUDireCtGPi1DireCtOnecopyTwocopiesGPU通信

13、技术需要依靠光模块来实现，A1兴起催生光模块带来广阔的升级空间。光模块是一种光电转换器，用于高带宽数据通信应用中，实现光信号和电信号的相互转换。信息网络主要以光纤作为传输介质,但目前计算、分析还必须基于电信号，由此光模块是实现光电转换的核心器件。A1大模型的广泛训练和应用，有望驱动光模块向更高传输速率升级。当前,40C）G光模块部署正在数据中心网络中加速推进，同时800G光模块正蓄势待发，有望在网络和云服务广泛应用。根据统计，2023年全球光模块市场产生的收入达到约96亿美元，预计2026年达到209亿美元，2023-2026年的复合增长率为14%,其中用于数据的光模块市场有望达到151亿美元

14、，2023-2026年的复合增长率为19%oA1兴起对算力提升的需求催生光模块成为更为靓丽的细分赛道。总结来看，A1兴起产生的算力提升浪潮下，金属材料产业链有望充分受益：（1）金属软磁粉末制作的高频降压电感用于CPU、GPU供电，与当前主流的铁氧体电感相比，能节省50%75%的空间，且具有散热效果好、低电磁辐射、可靠性高等特点，有望在新一代GPGPU中广泛应用；（2）高纯溅射靶材用于“晶圆制造”和“芯片封装，两个半导体制造环节，在GPGPU集成度提升和小型化发展的趋势下，高纯溅射靶材迎接新的技术挑战，亦具备广阔的升级机遇;（3）随着光模块传输速率的升级，对光模块基座材料的高温低膨胀特性和高导热特性提出更高要求，仅高性能的铝铜合金能够满足，有望充分受益于产业链的升级。高频降压电感：小型、高频化驱动，金属软磁材料空间广阔