AI基础设施的金属需求驱动因素 - AI革命不仅是算法革命，更是一场材料革命，算力需求在物理世界转化为对特定金属材料的需求 [2] - 全球科技巨头竞相投入数千亿美元建设AI基础设施，推动底层金属材料需求 [2] - AI硬件发展追求在保证基础可靠的前提下追求极致性能，在控制总成本的同时为关键部件支付溢价，这定义了不同金属的协作生态 [14] 铜：AI基础设施的“血液”与核心材料 - 铜以其97%的导电效率承担AI数据中心高效稳定输电的关键使命，从电网到服务器电源模块广泛应用 [3] - AI服务器功率密度是传统服务器的3-5倍，导致用铜量激增，从传统数据中心转向AI数据中心每机架用铜量增加约60% [4] - 高速互联催生特种铜缆需求，如NVIDIA Quantum-2 InfiniBand平台中每台交换机有多达64条高速铜缆连接 [4] - 液冷散热系统中，与芯片直接接触的冷板通常由铜制成，因其导热性能是铝的1.8倍 [5] - 花旗银行测算，按当前规划建设所有AI数据中心，到2030年将额外增加每年100万吨的铜需求 [6] - 一座超大规模AI数据中心可能使用2000-4000吨铜，而全球规划中的类似项目有数百个 [6] 银：AI硬件中不可替代的关键连接材料 - 银拥有所有金属中最高的导电率和导热率，在AI芯片封装、高性能连接器等关键部位作用不可替代 [8] - 在AI芯片先进封装技术中，银烧结技术因更高的导热导电性及热机械可靠性，正成为新选择 [8] - 高端连接器为保障高频高速信号完整性，通常在铜基材上镀厚银以降低接触电阻，如PCIe 5.0速率达32 GT/s，PCIe 6.0将达64 GT/s [8] - AI对银的需求增长是“质”的结构性变化，高端服务器、AI专用硬件中的银用量显著增加 [9] - 一座AI数据中心使用的银可能仅几十公斤，但分布在成千上万个关键连接点，其价值在于功能性而非重量，银价上涨50%对服务器总成本影响可能不到1% [10] 关键稀有金属：突破AI性能瓶颈的“决定性少数” - 镓、铟等是化合物半导体的核心元素，用于追求更高频率、更高效率的AI芯片和光模块 [12] - 钴、钌等金属因其独特性质，在5纳米、3纳米等先进芯片制程中扮演关键角色 [12] - 钕、镨、镝、铽等稀土元素是钕铁硼永磁体的关键成分，为AI机器人、自动驾驶汽车等终端设备的高性能电机提供动力 [12] - 锡是现代无铅焊料的主要成分，锗在红外光学器件中具有不可替代性，对AI视觉系统至关重要 [12] - 这些关键稀有金属用量微小但至关重要，缺了它们AI的性能天花板将大幅降低 [13]