3月24日，高盛下調(diào)AI服務(wù)器出貨量預(yù)測，2025年及2026年的出貨量分別由先前的3.1萬臺和6.6萬臺調(diào)整為1.9萬臺和5.7萬臺（以144-GPU當(dāng)量計算）。

高盛分析認為，這一調(diào)整主要是受到產(chǎn)品過渡期的影響及供需不確定性所致。

與此同時，高盛全線下調(diào)了多家中國臺灣ODM廠商及散熱供應(yīng)鏈公司的目標(biāo)價。包括廣達電腦（Quanta）、鴻海（Foxconn）、FII、緯創(chuàng)（Wistron）、艾維克（AVC）及雙鴻（Auras）等，目標(biāo)價降幅在7%至21%之間。尤其是廣達的評級從“買入”下調(diào)至“中性”，表明其未來在市場中的上行空間已相對有限。

AI服務(wù)器“隱形命脈”?

算力光環(huán)下，支撐其運轉(zhuǎn)的金屬材料才是真正的底層邏輯。

一臺AI訓(xùn)練服務(wù)器的機柜中，鋁合金框架承擔(dān)著80%的結(jié)構(gòu)負荷，而銅合金導(dǎo)線和散熱組件則占其重量的15%。

以高盛預(yù)測的2025年1.9萬臺機架級AI服務(wù)器（144-GPU當(dāng)量）計算，僅銅材需求就達5.7萬噸，相當(dāng)于中國全年精煉銅產(chǎn)量的1.2%。

更隱秘的戰(zhàn)場藏在半導(dǎo)體材料領(lǐng)域。磷化銦（InP）光模塊襯底材料決定著800G光通信的傳輸效率，而國產(chǎn)化率不足10%的現(xiàn)狀，讓中際旭創(chuàng)等企業(yè)不得不在國際市場上高價搶購。氮化鎵（GaN）功率器件能提升電源轉(zhuǎn)換效率3個百分點，但全球90%的鎵金屬供應(yīng)掌控在少數(shù)巨頭手中。這些“金屬基因”直接左右著AI服務(wù)器的性能天花板。

從銅礦到云端的資本遷徙

高盛報告中“生產(chǎn)復(fù)雜性挑戰(zhàn)”的警示，在有色金屬領(lǐng)域體現(xiàn)為一場地緣博弈。

當(dāng)ODM廠商為規(guī)避關(guān)稅風(fēng)險加速生產(chǎn)基地分散化，銅陵有色等企業(yè)已率先完成DeepSeek人工智能的私有化部署，通過AI優(yōu)化銅冶煉工藝，將電解銅純度提升至99.9999%，直接對標(biāo)國際大廠標(biāo)準(zhǔn)；北方銅業(yè)與華為將在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧礦山、數(shù)據(jù)治理等領(lǐng)域深度合作，目標(biāo)直指有色金屬行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型；中鋁集團則推出的“坤安”AI大模型，正將金屬礦山開采效率提升23%，試圖打破海外企業(yè)對高純度鋁材的壟斷。

這場技術(shù)革命催生了新的資本流向。2025年Q1，紫金礦業(yè)斥資12億美元收購剛果（金）銅鈷礦，其目標(biāo)直指AI服務(wù)器所需的銅、鉻、鋯合金（C18150）原料；洛陽鉬業(yè)則與寒武紀合作開發(fā)礦山AI調(diào)度系統(tǒng)，將鉬礦選礦成本降低18%。當(dāng)傳統(tǒng)礦業(yè)巨頭插上AI翅膀，全球有色金屬定價權(quán)爭奪進入白熱化階段。

市場分化在3月25日的股市中顯露無遺：北方銅業(yè)逆勢上漲3.85%，而服務(wù)器龍頭工業(yè)富聯(lián)股價下挫1.25%。這種背離背后是金屬自主可控邏輯的強化——中科曙光液冷服務(wù)器采用的新型銅鋁復(fù)合散熱片，使單機柜功率密度提升至35kW，推動銅材用量增加40%；而浪潮信息推出的預(yù)置DeepSeek模型服務(wù)器，其鋁合金機箱減重15%卻承壓能力提升20%，背后是西南鋁業(yè)耗時三年研發(fā)的納米級晶粒細化技術(shù)。

在這場博弈中，兩類企業(yè)正在改寫行業(yè)規(guī)則：一類是紫金礦業(yè)、江西銅業(yè)等資源型巨頭，通過“AI+礦業(yè)”模式構(gòu)筑資源壁壘；另一類則是拓維信息、航錦科技等技術(shù)派，憑借800G光模塊和國產(chǎn)GPU適配方案，在金屬材料性能極限上撕開突破口。當(dāng)高盛分析師強調(diào)“ASIC服務(wù)器廠商表現(xiàn)優(yōu)于GPU陣營”時，他們或許忽略了——決定勝負的鑰匙，早已埋在礦山深處和冶金實驗室里。

未來之戰(zhàn)

“AI服務(wù)器的金屬成本占比正以每年5%的速度攀升”，中科院材料研究所2025年白皮書指出。

這個趨勢在高盛報告的數(shù)據(jù)中已現(xiàn)端倪：盡管機架級服務(wù)器出貨量遭砍，但高功率AI服務(wù)器市場規(guī)模仍逆勢增長至1060億美元，這些“電老虎”對散熱銅管的需求量是傳統(tǒng)服務(wù)器的3倍。

更深層的變革正在醞釀。華為盤古大模型與中鋁集團聯(lián)合研發(fā)的“智能冶金大腦”，可將銅加工成品率從82%提升至91%；而銅陵有色構(gòu)建的銅冶煉知識庫，通過DeepSeek模型實現(xiàn)工藝參數(shù)動態(tài)優(yōu)化，每年節(jié)省電解銅生產(chǎn)成本2.3億元。

當(dāng)金屬冶煉從“經(jīng)驗驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”，全球AI算力競賽的勝負手，或許不再取決于芯片制程，而是看誰能率先突破金屬材料的量子尺度極限。

或許正如華爾街交易員在社交媒體的調(diào)侃：“未來投資AI，與其盯著GPU庫存，不如盯著銅期貨曲線”——因為每一臺AI服務(wù)器的誕生，都是一場跨越億年的金屬史詩。