6月27日，国家统计局公布今年前5个月规模以上工业企业利润数据。
数据显示，1月至5月，规模以上工业企业中，计算机、通信和其他电子设备制造业利润同比增长103.9%，对全部规模以上工业企业利润增长的贡献率达43.1%，是规模以上工业企业利润较快增长的重要支撑。值得注意的是，电子专用材料制造规模以上企业利润同比增长665.4%。
在半导体产业链众多环节中，电子专用材料制造规模以上企业利润为何增长最为明显？半导体产业链向好趋势能否延续？哪些细分领域存在增长空间？《每日经济新闻》记者就此展开采访。
电子专用材料厂商在产业链中拥有较强定价权2026年1月至5月，全国规模以上工业企业实现利润总额同比增长18.8%，累计同比增速连续上涨。
图片来源：国家统计局官网
其中，从行业看，全球人工智能（AI）技术变革带来高端算力芯片和存储芯片需求爆发，推动电子行业利润高速增长。半导体产业链条相关行业发展向好，电子器件制造方面，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%；电子元件及电子专用材料制造方面，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%。
在半导体产业链众多环节中，电子专用材料制造规模以上企业为何利润增长最为明显？
北京师范大学教授、经济学家万喆在接受《每日经济新闻》记者电话采访时表示，电子专用材料厂商数量有限，技术壁垒高，且认证周期较长，导致产能难以在短期内快速扩张。这使得电子专用材料厂商在产业链中拥有较强定价权，能够将成本有效传导至下游，从而实现利润的超额增长。相比之下，终端应用端（如智能手机等）由于成本压力较大，利润反而受到一定压制。
AI服务器所消耗的电子材料约为普通服务器的3至10倍除了供需失衡推动量价齐升，在万喆看来，电子专用材料制造行业利润高增长还源于以下几个方面。
首先，2025年同期基数较低。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，为2026年的高增长提供了显著的低基数效应。
第二，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，直接推动了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。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。
第三，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。
新增产能最早需到2027年下半年才能集中释放记者注意到，计算机、通信和其他电子设备制造业规模以上企业前5个月累计利润同比增速103.9%，较前4个月的107.7%、前3个月的124.5%有所下降，半导体产业链向好趋势能否延续？
对此，万喆表示，从支撑逻辑来看，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有所拉长。晶圆代工价格及自主芯片价格上涨趋势预计贯穿全年，新增产能最早需到2027年下半年才能集中释放。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。
但万喆也提醒需关注潜在风险。她介绍，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；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；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。
HBM、先进制程及高端AI芯片设计领域缺口较大哪些细分领域存在增长空间？
万喆认为，细分领域增长空间的核心仍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。
她告诉记者，未来市场需求仍将聚焦AI算力这一核心赛道，HBM、先进制程及高端AI芯片设计等领域缺口较大，预计今年下半年增长空间依然显著；先进封装未来增量空间亦较为可观。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。此外，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。
每日经济新闻
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