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　　本篇为AI系列深度报告第九篇。我们从材料下游公司出发，洞察下游需求情况，主要分析美股和港股比较有代表性的AI龙头企业，从资本开支情况、收入规模、盈利能力、现金流、模型性能、AI应用等方面，对化工AI新材料下游行业整体发展状况进行梳理。

　　投资逻辑：

　　① Capex上调成为共识，AI基建进入“加速建设+可见交付”阶段：2025年Q3海外主流AI大厂电话会普遍表达进一步上调资本开支意向，投入方向集中在算力、数据中心与电力配套；订单/交付排期成为管理层信心的重要锚。海外AICapex总量近两年快速扩张并在2025年继续加速：美国主要AI龙头公司资本开支从2023Q1的362.28亿美元上升到2024Q4的793.87亿美元，再到2025Q3的1,119.30亿美元，约两年时间扩大到约3倍规模。

　　②中美业绩分化与时间差仍在，海外硬件与云更先兑现，国内整体相对滞后但结构性增量明确。北美AI产业链中，硬件与基础设施环节率先释放利润弹性，海外主要大厂2025年前三季度营收1.4万亿美元(同比+18%)，净利润3799亿美元(同比+35%)。其中硬件厂商增速最快：英伟达前三季度营业收入1478亿美元(同比+51%)，净利润771亿美元(同比+76%)；国内AI应用型公司整体业绩表现相对平淡，主要AI应用大厂2025年前三季度营业总营收2879亿美元(同比+10%)，净利润405亿美元(同比-1%)，但AI板块增速与投入强度持续提升，部分公司开始披露AI业务收入并保持高增长，后续仍处在爬坡阶段。

　　③推理成本下行是需求放量的底层推手，token消耗量登上新台阶：随着模型迭代与推理效率提升，不同智能水平模型单位调用价格呈阶梯式下移，显著改善应用侧单位经济性，根据ArtificialAnalysis，GPT3.5调用成本从2022年11月每百万token20美元降至2024年10月0.07美元，降幅超过280倍；叠加能力升级，大模型token使用量稳定在高位区间并持续增长，截至2025年12月大模型周度Token总使用量达5.79万亿，较年初提升11倍，推动AI从试用阶段走向“高频调用+规模化部署”阶段。

　　④中美大厂在“自研基础模型”上的布局已经从单点能力竞争进入到全模态覆盖率的对比：语言模型基本成为标配，差异主要拉开在语音、图像、尤其是视频三条线。无论美国还是中国，头部玩家几乎都具备自研语言模型能力，大模型底座已从“可选项”变为平台公司与AI原生公司争夺生态入口的必需品。视频模型是当前差异最大的维度，也是“投入强度最高”的一环。

　　投资建议：

　　需求向上游材料传导的确定性增强：AI基建扩张将带动化工新材料进入景气兑现期。当Capex继续上行、数据中心与算力设备进入集中建设与交付阶段，上游关键材料如电子树脂、Q布、半导体前驱体等将受益于“新增产能建设+硬件迭代升级”双重驱动，建议关注东材科技、莱特光电等；AI垂类应用正加速向化工全链条渗透：设备端聚焦“AI+机器人”高危巡检；研发端看好“AI+自动化实验”驱动的分子发现及工艺优化；产品端关注AI辅助配方升级与新材料迭代。建议关注中控技术、志特新材等。

　　风险提示：

　　下游需求不及预期风险；AI普及速度不及预期风险；原材料价格波动风险；行业竞争加剧风险；新材料研发与国产替代进度不及预期风险；新建项目与产品验证进度不及预期风险;下游资本开支不及预期;新技术迭代风险。