1. **AI化工行业现状与Deepseek的影响**
化工行业属于重资产行业,发展速度较慢,但经过20多年的发展,国内化工装置已基本成熟,具备规模化改造和升级能力。尽管AI技术在化工行业的应用尚未形成明显突破,但Deepseek的推出有望降低AI升级的经济门槛,推动化工行业智能化进程,并在短期内有效提升投入产出比。
2. **不同赛道的AI赋能途径**
化工行业可分为精细化工和大宗化工两大赛道:
- **精细化工**:以产品市场为核心,通过技术、研发、客户等维度提升产品竞争力,如高精度、定制化等。
- **大宗化工**:以成本为核心考量,通过产业链、工艺、规模等维度强化成本优势,提高盈利空间。
AI赋能在两个赛道的应用节奏不同,主要集中在配方研发优化、岗位人工替代、智能模拟辅助研发等方面。
3. **发展现状与先期参与者**
AI技术正在改变化工行业的研发、生产和产业形态。目前,AI技术的应用仍处于各专业领域独自探索的阶段,尚未形成合力。未来,行业内的龙头企业有望引领AI技术的应用,并通过产学研用整合推动技术标准体系的建立。
此外,国内领军企业(如大型央国企)凭借资金实力、先期基础、促进动力和需求,有望成为AI智能化的先期参与者。这些企业能够更快地对接AI技术,并借助政策支持推动智能化改造。
4. **商业模式变革**
AI技术的引入可能导致行业两极分化:
- **老旧产能的成本差距进一步拉大**,部分老旧装置可能面临淘汰。
- **材料整合浪潮再度兴起**,企业将更注重多产品的一揽子销售体系,以定制化开发和产品改性优化提升竞争力。
- **碳排、能耗管控落地可能性提升**,AI技术将帮助行业更高效地收集数据、制定标准和实施管控措施。
5. **产业链机遇**
AI化工产业链涵盖基础层、技术层和应用层,化工行业主要受益于材料端的提升。以下材料有望受益:
- **冷却液(氟化液)**:用于数据中心液冷系统,国内企业如巨化股份、新宙邦等已实现技术突破并推进国产化进程。
- **PPO树脂**:用于高频PCB覆铜板,受益于AI服务器和PCIe5.0升级带来的需求增长。
- **PEEK材料**:用于人形机器人轻量化,国内企业已突破海外技术封锁,国产替代步伐加速。
- **COC/COP材料**:用于AR/VR光学镜片,国内企业如拓烯光学、阿科力等实现产业化突破。
- **PI薄膜**:用于消费电子、柔性显示等领域,AI技术推动终端产品升级,国产替代空间广阔。
6. **相关公司案例**
- **中国石化**:国内最大的能源化工企业,积极推进智能化工厂建设,如天津石化和扬子石化智能工厂,通过AI技术提升生产效率和管理水平。
- **万华化学**:国内MDI龙头企业,2024年研发投入达45.50亿元,利用大模型优化废液处理流程,并推出材料智能助手。
- **宝丰能源**:煤制烯烃龙头企业,2024年推出复杂煤种AI智能配煤算法模型,提升煤炭转化率和产品质量。
- **瑞华泰**:国内PI薄膜行业龙头企业,嘉兴项目逐步放量,2025年有望实现全线投产,新增产能将用于满足现有需求并拓展新市场。
7. **参考研报**
报告引用了多份研报,包括国海证券、银河证券、长江证券等机构的研究,涵盖了AI在化工行业的应用、算力需求、材料国产化等方面。
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