物理AI和韬定律这两个方向,哪个反应会更早、更猛？

有人问我，既然物理AI和韬定律这两个方向你都在看，那它们之间有没有一个先来后到？哪一个会率先启动？哪一个的市场反应会更早、更猛？

我的答案很明确：率先启动的，是耗材和中间体。

不是整机，不是系统，不是那些站在舞台中央、被聚光灯打得通亮的龙头。而是那些藏在产业链深处，每天被消耗、被磨损、需要不断补充的东西。

靶材、特种气体、抛光液、前驱体、封装胶——这些名字听起来不性感，但它们有一个AI终端永远没有的优势：它们是耗材。 终端产品卖一台就是一台，中间体和耗材却是只要产业链在运转，就要一直买。 偏离这个观点，你可能会抓住最大的机会，却颗粒无收。

一、历史的规律：淘金热里，铲子先富 1850年代，加州淘金热。真正赚到钱的人，不是那些在金矿里挖沙的淘金客，而是卖铲子、卖帐篷、卖牛仔裤的人。这就是商业史上最经典的"卖铲人"逻辑。

锂电时代也是如此。最先启动、涨幅最猛的，不是整车的比亚迪或"蔚小理"，而是上游的天齐锂业、德方纳米、恩捷股份。等到造车新势力股价起飞时，这些材料公司的市值已经翻过数倍了。 为什么？

因为不管哪家车企最终胜出，磷酸铁锂都得买，隔膜都得用，电解液都少不了。它们是必选消费，不受终端竞争格局影响。 现在，物理AI正在复刻同样的剧本。

人形机器人哪家最终跑出来，现在谁也不敢下结论。但不管你用人形机器人，还是工业机械臂，还是自动驾驶——靶材要用，电子特气得用，抛光液得用，封装胶得用。这些耗材和中间体，是产业链运转的"血液"和"齿轮"。

终端还没爆发，上游的订单已经开始动了。

这个逻辑，很多人到现在还没想明白。

二、江丰电子：靶材的"卖铲人" 江丰电子是做靶材的。

靶材是物理气相沉积（PVD）的核心材料，芯片制造、面板制造、光学镀膜——都离不开它。 物理AI时代，传感器数量暴涨。3D深度相机、激光雷达、红外热成像——一台人形机器人身上密密麻麻的传感器，每一个背后都需要靶材来制造。江丰电子的客户名单里，中芯国际、京东方、华星光电，以及一大批半导体设备厂和芯片设计公司，几乎覆盖了整个物理AI最底层的供应链。

2021年40元，现在218元。五年的涨幅，不是靠讲故事讲出来的，是靠每一块靶材实实在在的订单堆出来的。 更重要的是，靶材是耗材。溅射镀膜的过程会把靶材一点一点"打薄"，打到一定厚度就得换新的。只要芯片产线还在运转，靶材的需求就不会停。 这就是耗材的魅力——它不是一次性买卖，而是持续的现金流。

江丰电子：天使之吻+红点点，加速上涨信号形成，当时买入价格是202元，现在292元，每股赚90元。

三、中巨芯：电子特气的"隐形冠军" 中巨芯是做电子特种气体的。高纯氯化氢、高纯氯气、高纯氨气——这些气体在芯片制造过程中不可或缺。

刻蚀、清洗、掺杂、沉积，几乎每一道工序都需要电子特气参与。 物理AI对芯片的需求量，将是传统消费电子时代的数倍。一台人形机器人身上有多少颗芯片？

十几个伺服驱动器需要控制芯片，视觉系统需要图像处理芯片，语音交互需要AI推理芯片，整机协调需要中央计算芯片。每一颗芯片的制造，都要消耗大量的电子特气。

中巨芯是国产电子特气的龙头，产品线覆盖了集成电路制造所需的多个品类。在中国半导体产业链国产化的大背景下，它的市场空间远未触及天花板。

而且，电子特气也是消耗品。一瓶气用完就得换，产线不停，气体不断。

这就是我反复强调的"耗材逻辑"——它不是卖一台设备就结束了，而是只要AI时代还在向前推进，它的订单就源源不断。

中巨芯：日线趋势线变红，上升趋势形成，当时成本9.76元，现在29元。

四、西安奕材：硅片的"产业底座"

西安奕材做的是硅片——半导体产业链最基础的材料。它是国内少数掌握12英寸大硅片量产技术的企业之一，产品覆盖逻辑芯片、存储芯片、图像传感器等多个领域。

物理AI三大核心赛道——智能驾驶、人形机器人、AI制药——对芯片的需求，正在从手机、电脑等消费电子领域，向工业级、车规级的高端芯片领域全面升级。这些芯片对硅片的纯度、平坦度、缺陷密度要求极高。西安奕材作为国内大硅片领域的核心供应商，恰恰卡在了物理AI产业的底层命门上。

硅片虽然不是严格意义上的"耗材"——它不会像靶材那样被一点一点消耗——但它是整个芯片产业的"面粉"。没有面粉，再好的厨师也做不出面包。而且硅片的产线一旦开起来，就是持续不断的消耗。每一片硅片都是物理AI的基石。

西安奕材的走势，就是耗材和中间体逻辑的又一个注脚——终端应用还没爆发，基础材料的价值已经被市场重估。

 当时成本22.7元,现在47元.接近翻倍.

五、为什么是耗材先启动？

耗材和中间体先启动，不是偶然，而是有深刻的产业逻辑支撑。

第一，确定性最高。 终端谁能跑出来不确定，但不管谁跑出来，都得用靶材、用特气、用抛光液、用封装胶。耗材和中间体不受终端竞争格局影响，是产业链上确定性最强的环节。

第二，最先受益。 当物理AI从概念走向产业化，最先发生的是什么？不是消费者涌入4S店购买L4自动驾驶汽车，而是芯片厂收到更多的订单、面板厂扩产、设备商采购更多的靶材和特气。耗材供应商是最先感受到水温变化的人。

第三，持续性最强。 耗材不是一次性买卖。芯片产线转起来，靶材要不停换，特气要不停灌，抛光液要不停加。这是持续的收入，不是一锤子买卖。随着物理AI渗透率提升、芯片用量指数级增长，这种消耗的速度只会越来越快。

第四，价格弹性最大。 耗材占终端产品成本的比例通常不高，但不可替代。一旦供给跟不上需求，价格弹性极其惊人。锂电时代的碳酸锂，芯片时代的电子特气——历史一再重复这个规律。

物理AI是一张宏伟的蓝图，但宏大的叙事与真实的投资之间，往往横着一条难以逾越的鸿沟。而填补这道鸿沟的，正是那些容易被宏大叙事所遮蔽的细节——耗材和中间体。

它们不站在聚光灯下，但它们站在产业链的必经之路上。

看看江丰电子的走势，看看中巨芯的走势，看看西安奕材的走势。这些走强的K线背后，铭刻着同一个被历史反复验证的产业逻辑：淘金热里，卖铲子的人先富。

它从来如此，也必将继续如此!

鲲鹏量化老宋

2026年6月11日