6月27日，今年家国家统计局发布今年前5个月规模以上工业企业利润数据。月电业利数据显示，专用制造计算机、材料长专通信和其他电子设备制造业利润同比增长103.9%，规模对全部规上工业企业利润增长的上企所消贡献率达43.1%，成为利润增长的润同核心引擎。其中，比增倍电子专用材料制造规模以上企业利润同比激增665.4%，器为普务器表现尤为抢眼。电材的至

针对半导体产业链的料约强劲表现及未来趋势，《每日经济新闻》记者采访了北京师范大学教授、通服经济学家万喆，今年家深入剖析电子专用材料高增长背后的月电业利逻辑、细分领域机会及潜在风险。专用制造

电子专用材料厂商具备强定价权

2026年1月至5月，全国规模以上工业企业利润总额同比增长18.8%，累计同比增速持续攀升。

图片来源：国家统计局官网

从行业细分来看，全球人工智能（AI）技术变革引发高端算力芯片和存储芯片需求爆发，直接推动电子行业利润高速增长。
* 电子器件制造：光电子器件制造、半导体分立器件制造行业利润分别同比增长53.8%、40.6%。
* 电子元件及专用材料：电子专用材料制造、电子电路制造行业利润分别同比增长665.4%、19.7%。

为何电子专用材料制造环节的利润增长最为显著？万喆教授指出，主要源于该环节在产业链中的特殊地位：
1. 高壁垒与长周期：电子专用材料厂商数量有限，技术壁垒极高，且认证周期漫长，导致产能难以在短期内快速扩张。
2. 强定价权：供给端的刚性使得厂商拥有较强的产业链定价权，能够将成本有效传导至下游，从而实现超额利润增长。
3. 对比效应：相比之下，终端应用端（如智能手机）面临较大的成本压力，利润空间反而受到一定挤压。

AI服务器消耗材料为普通服务器3至10倍

除供需失衡推动“量价齐升”外，万喆认为电子专用材料行业的高增长还得益于以下三大因素：

1. 低基数效应

2025年上半年，全球半导体处于深度去库存周期，材料企业订单萎缩，利润普遍处于低位甚至亏损。这一低基数为2026年的高增长提供了显著的统计基础。

2. AI算力爆发形成强拉动

人工智能大模型训练与推理对算力提出极高要求，直接推动AI服务器出货量激增。HBM（高带宽内存）、先进封装等技术的普及，大幅提升了材料的使用量与价值量。
* 关键数据：AI服务器所消耗的电子材料约为普通服务器的3至10倍。算力需求的爆发对整个行业形成了显著拉动。

3. 国产替代进程加速

在政策（如大基金三期）与市场的双重支持下，国内材料企业的市场份额和订单量显著提升，逐步填补海外巨头留下的市场空白。国内材料产品结构正向高端化升级，而高端产品的利润率远高于普通产品，这部分增量带来的利润贡献极为可观。

新增产能最早2027年下半年集中释放

数据显示，计算机、通信和其他电子设备制造业前5个月累计利润同比增速为103.9%，较前4个月（107.7%）和前3个月（124.5%）有所回落。半导体产业链向好趋势能否延续？

万喆表示，从支撑逻辑来看：
* 订单饱满：当前AI服务器、HBM存储及先进制程订单已排至今年年底，部分高端产能交付周期拉长。
* 价格上行：晶圆代工价格及自主芯片价格上涨趋势预计贯穿全年。
* 产能释放滞后：新增产能最早需到2027年下半年才能集中释放。
* 引擎转换：行业增长引擎正从消费电子转向AI算力、汽车电子化及人形机器人等多元应用场景，产业穿越周期的韧性显著增强。全球主要晶圆厂持续加码资本开支，需求正向上游设备与材料环节持续传导。

目前，世界半导体贸易统计组织等权威机构已纷纷上调市场预期，预计2027年行业仍将保持增长。作为本轮周期的核心引擎，以HBM为代表的存储芯片当前供需缺口依然较大，供不应求格局至少将延续至2027年。SK海力士、美光等厂商亦预测存储芯片供应紧张态势将持续。下游应用方面，工业自动化、边缘计算等需求长线且强劲。此外，国内晶圆厂持续扩产，也为上游设备与材料行业提供了明确的市场需求。

潜在风险提示

万喆也提醒需关注潜在风险：
1. 周期反转风险：订单周期决定了，一旦市场意识到短缺，便可能逐步转向过剩。2027年后，海外巨头扩产等因素可能导致产能过剩。
2. 技术不确定性：AI技术当前发展蓬勃，但一至两年后是否不及预期或出现方向性拐点，尚难预判。
3. 地缘政治风险：地缘政治带来的供应链不确定性同样不可忽视。

万喆认为，当前电子材料利润增长“百分之几百”的极值显然不可持续，必将向常态回归，驱动逻辑也将从周期驱动切换为技术驱动。

高增长细分领域：HBM、先进制程及高端芯片设计

哪些细分领域存在增长空间？万喆认为，核心取决于技术壁垒与国产化率水平。作为高端制造的基础，半导体设备及核心零部件是当前国产化率最低、价值量最大的环节，具备显著的增长潜力。

她指出，未来市场需求仍将聚焦AI算力这一核心赛道，以下领域缺口较大，预计今年下半年增长空间依然显著：
* 核心芯片：HBM、先进制程及高端AI芯片设计。
* 封装技术：先进封装未来增量空间亦较为可观。
* 关键材料：光刻胶、配套化学品、电子特气、晶圆等半导体材料及设备增长确定性较强，在自主可控需求下发展空间更为广阔。
* 新兴应用：人形机器人、边缘AI推理芯片等新兴领域尚处于商业化初期，未来增长潜力较大。