2025 年铜价整体呈现震荡上行态势，受美联储降息信号、关税政策调整、矿难等多重因素影响，年内价格经历多轮波动，最高触及 8.87 万元 / 吨。展望 2026 年，在供给受限、需求升级与流动性宽松的多重作用下，铜行业发展将呈现出怎样的格局？铜为何被称为 " 新石油 "？AI 算力飙升对铜需求带来什么影响？本文中，铜盟电气全球供应链总监顾丽娜（中欧 EMBA 2024）深入探讨铜在 AI 时代的基础性作用、供应链面临的挑战以及 2026 年的行业展望。

铜为何如此重要？

2024 年 7 月，当 Meta 公司发布关于 Llama 3.1 405B 训练的研究报告时，一组数据震惊了整个 AI 行业：16384 块英伟达 H100 GPU，54 天训练周期，419 次意外故障——平均每 3 小时就发生一次故障。

更让人意外的是故障原因。在这 419 次意外中断中，148 次（30.1%）是由各种 GPU 故障（包括 NVLink 故障）引起的，72 次（17.2%）是由 HBM3 内存故障引起的。GPU 问题占据了所有意外中断的 58.7%，成为 " 罪魁祸首 "。

为什么？答案很直接——英伟达 H100 GPU 有着高达 700W 的功耗，并因此需要承受大量热应力。

这不是 H100 的个例。Meta 研究人员还注意到，吞吐量会有 1%~2% 的昼夜变化。这种波动是由于中午较高的温度影响了 GPU 的动态电压和频率缩放，从而影响训练性能。连环境温度的变化，都能影响到这些高功耗芯片的表现。

这个真实案例揭示了一个深刻的事实：在算力需求呈指数级增长的今天，AI 产业的发展深度依赖于硬件基础设施的支撑。而散热，已经成为制约 AI 发展的关键瓶颈。

解决这个问题的答案，就藏在一种人类使用了上万年的古老金属——铜中。

作为导电和散热性能俱佳的基础材料，铜在 AI 产业链中具有不可替代的地位。

从导电性能分析，铜在成本与性能之间展现出显著优势。对比其他导电材料：银的导电率虽高出铜约 5%，但每千克 1.1 万元的市场价格使其难以大规模应用；铝的价格虽较铜低约 30%，但其导电率仅为铜的 60%，且机械性能较差，无法满足高性能 AI 芯片对导电稳定性的严苛要求。而电解铜以每吨 8.6 万元的价格，在导电率、机械强度和成本之间实现了最佳平衡。

在散热性能方面，铜的表现尤为突出。英伟达 H100 芯片峰值功耗达 700 瓦，DGX H100 服务器系统总功耗更是高达 10.2 千瓦。在这样的功率密度下，传统风冷系统的散热效率已接近极限。行业正在快速向液冷解决方案转型，冷板式液冷的散热效率可达风冷的 3~5 倍，浸没式液冷更是高达 10 倍以上。

在这些先进的散热系统中，铜质散热鳍片、铜管等核心组件的导热系数达 401W/（m · K），远超铝的 237W/（m · K），成为确保系统稳定运行的关键。

值得注意的是，在典型的 AI 数据中心中，铜的用量相当可观。一个标准机柜需要配备数百米的铜质母线，单是电力分配系统就要使用超过 1 吨的铜材。此外，在芯片封装内部，铜质热界面材料、铜微通道冷却器等组件的使用量也在快速增长。

铜在 AI 基础设施中承担着双重功能：既要确保电能的高效传输，又要保障热量的快速散发。从数据中心到智能芯片，从散热系统到电力传输，铜在 AI 基础设施中扮演着不可或缺的角色，成为支撑数字时代的重要战略资源。就像工业革命时期离不开煤炭和石油一样，AI 时代同样离不开铜——这种古老而可靠的金属，正在以全新的方式书写着人类科技的进步。

AI 竞争引发供应链挑战

铜在 AI 时代的重要性已不言而喻。随着 AI 产业的快速发展，全球铜供应链正面临前所未有的压力，在资源分布、市场价格、环保要求等方面面临多重挑战。

从资源分布来看，全球铜矿资源呈现出显著的地域集中性。根据最新数据，智利（占全球储量 28%）、秘鲁（12%）、刚果（金）（8%）等前三大产铜国就占据了全球近半的储量。作为全球第一大铜生产国，智利 2023 年铜矿储量 1.9 亿吨，占全球总储量约 19%，铜矿产量 500 万吨，占全球总产量约 23%。这种高度集中的分布格局使得供应链异常脆弱。2023 年秘鲁的政治动荡导致铜矿减产 15%，直接引发全球铜价单日暴涨 7%，这充分说明了供应链的地缘政治风险。

在市场价格方面，铜价持续攀升的趋势十分明显。LME 铜价从 2023 年初的每吨 7.7 万元升至目前的 8.6 万元，涨幅达 12%。更值得关注的是，根据高盛的最新预测，到 2025 年铜价可能突破每吨 9 万元。这一上涨趋势主要受到三方面因素驱动：AI 数据中心建设需求、新能源汽车普及以及全球电网升级改造，这些领域对铜的年均需求增速预计将保持在 4% 以上。

在环保合规领域，" 绿色壁垒 " 正在不断提高。欧盟《电池新规》要求到 2027 年所有动力电池必须提供碳足迹声明，这对铜供应链的环保标准提出了更高要求。美国《通胀削减法案》更是明确规定，只有满足严格碳排放标准的材料才能获得补贴资格。这些政策迫使企业必须重新审视整个供应链的环保表现。

面对这些挑战，再生铜产业的重要性日益凸显。目前，全球约 35% 的铜供应来自再生资源，其中欧洲国家的再生铜比例已超过 50%。预计到 2030 年，全球再生铜比例将提升至 45%~50%。发展再生铜产业不仅能够降低对原生矿产的依赖，其碳排放量也仅为原生铜的 30%~40%，这对构建可持续的供应链体系具有重要意义。

未来行业发展展望

2026 年，在供给收紧、需求升级与流动性趋于宽松等多重因素交织下，铜行业预计将进入供需紧平衡阶段。

供应端紧张格局延续。一是矿端刚性约束明显：全球主要矿山生产扰动频发，新增产能释放有限，铜精矿供给持续偏紧；二是冶炼端压力加大：铜精矿加工费持续走低，甚至出现负值，冶炼利润受挤压。在原料短缺与盈利恶化的双重影响下，国内冶炼企业可能面临减产，进而传导至精炼铜供应，加剧阶段性偏紧。

需求端呈现 " 传统偏弱、新动能突出 " 的结构性特征。尽管地产链条对铜需求的支撑仍显疲软，但电网投资、新能源汽车、AI 数据中心及配套电力设施建设正成为核心增长点。这些领域持续发力，使整体需求更具韧性，铜消费进一步向结构性增长倾斜。

需重点关注区域库存失衡现象。受美国关税等政策影响，全球铜库存正向美国仓库集中，导致亚洲、欧洲等地现货供应相对紧张，推升相关地区现货升水与价格，区域错配正成为影响短期定价与价差波动的关键因素。

宏观与金融环境同样形成支撑。美联储降息预期增强、美元可能走弱，将提升铜的金融属性与配置价值。即便基本面紧平衡，只要宏观流动性未明显逆转，价格亦易维持强势。

风险方面主要集中在三类：一是高价可能抑制下游需求，加速材料替代，带来边际回落；二是宏观与政策变量可能引发波动，如美联储降息节奏变化、美国对华关税政策落地等；三是供给端存在不确定性，若全球主要矿山复产或冶炼减产不及预期，供给紧张可能阶段性缓解。

综合来看，在供应约束、新兴需求拉动及金融属性支撑下，2026 年我国铜价大概率呈现 " 易涨难跌、高位运行 " 特征。然而，受政策与宏观变量影响，高位运行中仍可能出现较大阶段性波动。

在 AI 技术与铜产业深度融合的背景下，正在孕育哪些重要的发展机遇？在我看来，这些机遇主要集中在智能化升级、技术创新和产业转型三个层面。

在智能化升级领域，数据中心铜产业链的创新尤为活跃。以 " 智能母排系统 " 为例，通过在传统铜排中嵌入温度、振动、电流等多类传感器，结合边缘计算模块，实现了对电力系统的实时监控和预测性维护。某领先制造商的数据显示，这种智能化改造使得系统故障率降低 40%，能效提升 15%，产品附加值提高 50% 以上。此外，智能母排系统还能通过 AI 算法优化电力分配，在用电高峰时段自动调节负载，为数据中心节省约 20% 的电力成本。

再生铜领域的技术创新同样取得突破性进展。最新的 AI 视觉分选系统采用多光谱成像技术，结合深度学习算法，能够以 99.5% 的准确率识别不同品级的废铜。某再生资源企业的实践表明，这套系统使分选效率提升 35%，人工成本降低 60%。该系统与企业的 ERP、MES 系统全面对接后，企业实现了从废铜回收到成品出厂的全流程数字化管理，使每吨再生铜的生产成本降低约 800 元。

展望未来三到五年，铜产业将迎来三个重要的发展趋势。

首先是液冷技术的规模化应用。随着芯片功率密度的持续提升，预计到 2026 年，全球数据中心液冷渗透率将从目前的 15% 增长至 40% 以上。这将直接带动高端铜散热产品的需求，预计市场规模将达到 200 亿美元。铜质微通道冷却器、铜 - 金刚石复合散热基板等创新产品将迎来爆发式增长。

其次是再生铜技术的持续突破。新型电解精炼技术的应用使得再生铜的纯度可达 99.99%，完全满足高端电子产品的需求。等离子体熔炼技术的推广则使能耗降低 30%，废气排放减少 50%。预计到 2027 年，再生铜在高端领域的应用比例将从目前的 20% 提升至 35% 以上。

最重要的是供应链的绿色转型。全球主要经济体都在加快建立铜产品的碳足迹追溯体系。欧盟将于 2026 年实施铜产品碳边境调节机制，这对企业的碳管理能力提出更高要求。领先企业已经开始通过使用清洁能源、优化物流网络、建立闭环回收体系等措施，预计在 2028 年前将产品碳足迹降低 40%。

总之，AI 时代的到来为铜这个传统金属赋予了新的发展动能。在材料创新方面，铜基复合材料、纳米多孔铜等新型材料正在突破传统性能极限；在制造工艺上，3D 打印、粉末冶金等先进技术正在开启新的应用场景；在可持续发展领域，闭环回收、低碳冶炼等技术正在重塑产业生态。这些创新不仅将推动铜产业的技术升级，更将为整个 AI 产业链的可持续发展提供坚实支撑。