【东方证券】AI新材料行业深度1：AI发展为何离不开金属软磁粉芯-251009（25页）.pdf

1、AI发展为何离不开金属软磁粉芯核心观点随着海外AI巨头转向自研ASIC芯片，省电成了终端用户的核心痛点。随着AI算力发展，以英伟达GB300为代表的AI算力芯片参数及性能达到全新高度的同时，功耗同样大幅增长。由于ASIC（Application-SpecificIntegratedCircuit，专用集成电路）为单一任务定制硬件架构的特点与AI推理需求高度契合，并且相较GPU在面积、能耗、集成与价格等多方面具备明显优势，并且在核心指标算力功耗比方面明显优于GPU，因此海外AI巨头纷纷转向自研ASIC芯片。其中Meta通过与博通合作，最早将于今年第四季度推出其首款AIASIC芯片MTIAT-V1

2、。由于传统横向供电模式存在不可避免的PDN压降与损耗，以及AI算力功耗提升带来PDN损耗的同步增长，终端用户部署ASIC后的核心痛点是省电。金属软磁粉芯是ASIC省电的必选项。ASIC省电需求对电源模块与电感的构造和材料提出了更高的要求。结构方面，采用垂直堆叠设计的电源模块打破了平面布局的PCB板大小限制，通过将电源模块与处理器近距离耦合实现了PDN路径缩短至毫米级，显著降低了PDN损耗；材料方面，由于电源模块结构缩小，以及AI服务器高功率大电流应用场景，对电感的大电流承载能力也提出了更高要求。采用金属软磁粉芯的一体成型电感较铁氧体具备更高的饱和磁通密度，因此在单位体积内能够承受更大的电流并具

3、有更好的高温稳定性，并且具有较低的磁芯损耗与较为简单的成型工艺，因此成为了ASIC省电绕不开的新型电感材料。26年ASIC放量与中期DDR6内存电源管理为金属软磁粉带来广阔的成长空间。当前海外AI巨头争相推进自研ASIC芯片布局，其中Meta已与台积电签订长期产能协议，计划在2025年底至2026年间分阶段推出多款MTIA系列芯片，微软计划于2027年大规模出货自研ASIC芯片，电感需求有望迎来显著增长；英伟达AIGPU出货量有望维持增长，26年AI算力芯片或进入GPU+AISC双轮驱动时代，我们测算对电感的总需求量有望超过4亿片。DDR内存方面，大容量和高速率的DDR5颗粒对电源完整性提出了

4、更高的要求，DDR5首次使用PMIC供电方案，并且由于供电架构产生变化，使得电感形态也由大尺寸大电流组装式演变为小尺寸薄型化电感，同样对电源模块与电感材料提出更高要求。未来随着DDR6标准对内存性能、能效与供电方案相较前代持续升级，电感材料使用量有望进一步增长。金属软磁粉芯行业龙头铂科新材具备技术优势，中期产能有望快速增长。铂科新材是气雾化制粉的工业化鼻祖，公司掌握的气雾化金属粉末制备技术相较水雾化粉末具有颗粒度高、含氧量低适于压制成粉芯等优势，公司生产的常规与超细金属合金软磁粉末粒径较同业产品更细的同时具备更低的含氧量，因此具备更强的产品竞争优势。产能方面，公司募投项目有望于2025年底前完

5、全建成，并于2026年开始产能爬坡，总产能有望达3亿片。随着产线效率提升，公司电感材料产能中期或有进一步增长的空间。投资建议与投资标的随着明年海外AI巨头加速大规模部署自研ASIC芯片，芯片电感在AI服务器的应用占比或将大幅提升；铂科新材(300811，买入)持续开发新品并向市场交付送样，不断开拓ASIC、光模块、DDR、消费电子等更多应用领域，明年公司新型一体成型电感产能扩建项目有望充分释放产能。并且由于新结构电感采用垂直堆叠封装，在设计和制造上相较分立电感更复杂，从而具备更高的价值量，我们预计公司扩产后利润水平有望维持，建议积极关注。下游行业对电感需求不及预期、行业竞争加剧导致盈利能力下降

6、、产能投放进度不及预期、美国关税政策变动风险、假设条件变化影响测算结果一、痛点：省电是AI终端用户部署ASIC的核心痛点1.1：英伟达mathsfAl算力卡性能提升的同时带来功耗大幅增长英伟达AI算力卡功耗随型号架构迭代而持续增长。随着AI算力的爆发式增长，英伟达算力卡型号及架构也同步持续迭代。自2022年Ampere架构首次以AI训练为目标推出以来，AI算力卡功耗持续提升。同年英伟达发布的Hopper架构针对Transformer模型进行优化的同时，功耗大增75%至700瓦。随后H系列产品从mathsfH100持续迭代至GH200，算力卡功耗从700瓦持续增长至1000瓦。直到2024年3月