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  ◆ AI 服务器市场爆发:据 TrendForce 数据，2025 年全球 AI 服务 器出货量约 213 万台，增长约 24%，产业价值突破 2980 亿美元。据TrendForce 预测，2026 年 AI 服务器出货量将继续增长 20%以上，产业 价值有望接近 3500 亿美元。AI 服务器单机用锡量是普通服务器的 3-5 倍。

  ◆ 新能源汽车快速地增长:据 IEA 数据，2025 年全球电动汽车销量 突破 2000 万辆，渗透率超 25%。中国电动汽车渗透率接近 60%。据 IEA预测，2026 年全球电动汽车销量将继续增长。单辆新能源车用锡量约 4kg，是传统燃油车的 3 倍以上。

  ◆ 锡需求结构性增长:据 ITA 数据，2025 年全球精炼锡消费量约 41.7 万吨。根据 ITA 最新预测，2030 年全球锡市场将面临结构性缺口， 但缺口规模存在比较大不确定性。ITA 基准情景预测缺口约 1.3 万吨(约 占需求的 3%)，该情景假设 AI 和新能源汽车需求温和增长、供应端逐 步恢复。然而，若 AI 和新能源汽车需求超预期增长，叠加供应端持续 受限(缅甸、印尼供应恢复没有到达预期)，实际缺口可能显著扩大至 5-10 万吨甚至更高。2025 年 LME 锡价已突破 40000 美元/吨，创近三年新高， 反映市场对供需紧张的定价。

  从需求结构看，AI 和新能源汽车将成为核心增量来源:据测算， 2024-2030 年 AI 相关领域(含 AI 服务器和消费电子 AI 化)预计贡献 6-8 万吨增量，新能源汽车领域预计贡献 9-10 万吨净增量(扣除替代的 燃油车用锡量)，合计 15-18 万吨。但需注意，上述增量测算基于较乐 观的渗透率假设，实际增量可能因宏观经济、技术迭代等因素而有所不同。

  风险提示:1) 全球经济衰退;2) AI 投资没有到达预期;3) 宏观环境超 预期变化;4) 新能源车渗透率放缓

  锡是一种银白色的后过渡金属，具有熔点低（231.9°C）、延展性好、耐腐蚀、无毒等特性，是电子工业不可或缺的关键材料。根据国际锡业协会（ITA）数据，2024年全球精炼锡消费量约37.7万吨，其中电子焊料占比高达51%，是锡最主要的应用领域。

  锡在电子焊料中的应用大多数表现在以下方面：（1）印刷电路板（PCB）焊接：锡基焊料用于连接电子元器件与PCB板，是所有电子设备制造的基础工艺；（2）半导体封装：先进封装技术（如CoWoS、HBM）需要大量焊锡实现芯片互联；（3）消费电子：智能手机、电脑、平板等终端设备的制造均离不开锡基焊料；（4）汽车电子：随着汽车电子化程度提升，单车用锡量显著增加。

  除电子焊料外，锡还大范围的应用于以下领域：镀锡板（食品包装）占约14%，锡化工（PVC稳定剂等）占约14%，铅酸电池占约7%，铜合金占约5%，其他应用占约9%。随着全球科学技术产业向AI和新能源转型，锡的战略地位日益凸显。美国已将锡列入关键矿产清单，凸显其在科技供应链中的重要性。

  全球锡供应高度集中，主要产区包括中国、印度尼西亚、缅甸、秘鲁和刚果（金）。根据ITA数据，2024年全球锡矿产量约30万吨，精炼锡产量约37.2万吨。其中，中国是全球最大的精炼锡生产国和消费国，2024年精炼锡产量约18.2万吨，占全球总产量的49%。

  2025年，全球锡供应持续面临多重挑战，大多数表现在以下几个方面：（1）缅甸供应大幅收缩：佤邦地区自2023年8月实施采矿禁令后，锡矿生产一直未能完全恢复。2025年3月该地区又发生7.7级强震，进一步延缓了矿山恢复进度。据海关数据，2025年1-9月缅甸对华锡精矿出口同比下降70.7%，直接引发中国锡精矿供应紧张，国内冶炼厂原料库存降至历史低位。（2）印尼政策持续收紧：印尼政府自2022年起禁止锡精矿出口，要求必须在本地冶炼后才能出口精炼锡。2025年11月，印尼总统进一步下令关闭1000个非法锡矿，以整顿行业秩序和保护自然环境。虽然印尼精炼锡出口从2023年的5.5万吨增至2024年的7.2万吨，但锡精矿供应收紧对全球市场仍有影响。（3）刚果（金）武装冲突升级：作为全世界第五大锡矿生产国，刚果（金）东部地区武装冲突持续影响当地锡矿开采。2025年3月，Alphamin公司运营的Bisie矿区因安全局势恶化暂停作业，该矿是全球品位最高的锡矿之一（平均品位约4%），年产能约2万吨。（4）中国国内矿山产量受限：受安全环保检查趋严影响，云南、广西等地部分中小矿山产量下降。上述因素共同影响全球约15-20%的锡精矿供应，导致2025年全球锡精矿市场呈现紧平衡态势。

  根据美国地质调查局（USGS）2025年最新数据，全球已探明锡资源储量约为420万吨金属量，主要分布在亚洲和南美洲地区。中国是全球锡资源储量最大的国家，拥有约100万吨，占全球总量的23%，主要分布在云南个旧、广西南丹、湖南等地。印度尼西亚拥有约80万吨储量（占17%），大多分布在在邦加岛和勿里洞岛的砂锡矿。巴西和缅甸各拥有约70万吨储量（各占15%），巴西的锡矿主要位于朗多尼亚州，缅甸则以佤邦地区的原生脉状矿为主。澳大利亚拥有约45万吨储量（占10%），其他几个国家如秘鲁、玻利维亚、刚果（金）等合计约95万吨（占20%）。

  从资源禀赋来看，全球锡矿类型可分为砂锡矿和原生锡矿两大类。砂锡矿开采成本相比来说较低，但资源量有限且逐步枯竭；原生锡矿储量较大，但开采难度和成本比较高。印尼和马来西亚的砂锡矿已开采数百年，资源逐渐衰竭，近年来产量持续下降。中国云南个旧地区以原生脉状矿为主，品位相比来说较高（平均1-3%），但矿体埋藏较深，开采成本上升。缅甸佤邦地区的锡矿品位较高（部分矿区达5%以上），但受局势动荡影响，产量波动较大。

  值得高度关注的是，全球锡资源的储采比仅约15年，远低于铜（约40年）、锌（约20年）、镍（约25年）等其他基本金属。这在某种程度上预示着若无法发现新的大型锡矿，在现有开采强度下，全球锡资源将在15年内面临枯竭风险。实际上，过去20年全球锡矿勘探投入持续萎缩，新增储量有限。澳大利亚和非洲虽有一些新发现的锡矿项目，但规模普遍不大，且从勘探到投产常常要5-10年周期。在AI和新能源汽车推动锡需求迅速增加的背景下，资源约束将成为制约供应增长的关键瓶颈。

  全球锡贸易格局呈现明显的资源国出口、制造国进口特征。从锡精矿贸易来看，缅甸、印尼、刚果（金）是主要出口国，中国是最大进口国，2024年中国进口锡精矿约7.3万吨（金属量），其中从缅甸进口仅约1.4万吨（受禁令和2025年3月地震影响，2025年1-9月同比下降70.7%）、从印尼进口约1.8万吨。从精炼锡贸易来看，中国、印尼、马来西亚是主要出口国，美国、日本、韩国、德国是主要进口国。中国既是全球最大的锡生产国，也是最大的锡消费国，2023年中国精炼锡产量约18万吨，消费量约21万吨，净进口约3万吨。

  近年来，锡贸易格局受到多重因素影响。第一，地理政治学风险上升。缅甸自2021年政局动荡以来，锡矿开采和出口受到严重影响，2025年1-9月缅甸锡矿对华出口同比下降约70.7%，直接引发中国锡精矿供应紧张。第二，资源民族主义抬头。印尼为推动本国冶炼产业高质量发展，自2022年起限制锡精矿出口，要求必须在本地加工后才能出口，导致印尼锡精矿出口量一下子就下降，但精炼锡出口增加。玻利维亚等其他资源国也有类似政策倾向。第三，环保法规趋严。马来西亚因环保问题关闭了部分砂锡矿开采，印尼也加强了对非法采矿的打击，这些措施虽有利于环境保护，但短期内抑制了供应增长。

  美国将锡列入35种关键矿产清单后，开始重视锡供应链安全。2023年美国锡消费量约3.2万吨，其中85%依赖进口，主要从秘鲁、印尼、马来西亚进口。美国政府通过《国防生产法》等政策，鼓励国内锡矿开发和锡回收产业，但短期内难以改变高度依赖进口的局面。欧盟在《关键原材料法案》中也将锡列为战略原材料，要求到2030年至少10%的锡消费来自欧盟内部生产，40%来自回收。这些政策导向预示着全球锡贸易格局将面临重构，供应链区域化、多元化趋势明显，锡的战略价值进一步凸显。

  当前，中美两国在AI领域的竞争已经上升到国家战略层面，被视为21世纪最重要的科技竞赛。美国将AI视为维持全球科学技术领导地位的关键，中国则将AI列为《新一代AI发展规划》的核心战略。这场竞争的核心是算力基础设施的建设，而算力的载体正是AI服务器。据统计，截至2024年底，美国四大科技巨头（微软、谷歌、Meta、亚马逊）的AI算力占全球总量的约65%，而中国的字节跳动、阿里巴巴、腾讯、百度等企业合计占比约20%。这场算力军备竞赛正在以前所未有的速度推动AI服务器需求量开始上涨，进而带动锡等关键材料的消费大幅上升。

  从投资规模来看，美国科技巨头2025年在AI基础设施上的资本开支总计超过2800亿美元，同比增长超40%。其中，微软2025年AI相关资本开支已超过600亿美元以上，大多数都用在部署配备H100和H200 GPU的AI服务器集群。Meta在2024年采购了超过60万颗H100 GPU，总投资约380亿美元，用于训练其Llama系列大语言模型。谷歌除了采购NVIDIA GPU外，还在自研TPU（张量处理器），其第五代TPU v5已经部署在其数据中心中。亚马逊AWS则通过自研Trainium和Inferentia芯片，降低对外部供应商的依赖。

  中国方面，尽管受到美国出口管制的限制（禁止向中国出口H100等高端AI芯片），但科技公司通过采购A800、H800等降级版芯片，以及加大对国产AI芯片（如华为昇腾910B、海光DCU等）的投资，仍在快速建设算力基础设施。据工信部数据，中国智能算力规模从2022年的155 EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算）增长到2024年的约290 EFLOPS，年均增长超过35%。阿里云在2024年投资建设了配备超过10万颗GPU的AI训练集群，字节跳动的AI算力储备也达到类似规模。国内企业正在通过增加GPU数量来弥补单颗芯片性能的不足，这反而导致AI服务器的部署数量更多，对锡材料的需求也相应增加。

  当前AI训练芯片市场呈现NVIDIA一家独大、多家追赶的竞争格局。NVIDIA凭借其Hopper架构（H100/H200）和即将推出的Blackwell架构（B100/B200），占据了全球AI训练芯片市场约70%的份额（随着云服务商自研ASIC加速部署，份额正逐步下降）。H100采用台积电4nm工艺，集成800亿晶体管，配备80GB HBM3内存，FP8精度算力达4000 TFLOPS，TDP功耗700W。新一代H200将内存升级至141GB HBM3e，带宽提升至4.8TB/s。更强大的B200芯片集成2080亿晶体管，内存容量达192GB HBM3e，FP4精度算力可达20 PFLOPS，但功耗也飙升至1000W，对散热和电源提出了极高要求。

  AMD试图通过MI300系列挑战NVIDIA的市场地位。MI300X采用3D Chiplet封装技术，将8个5nm GPU芯片和4个6nm I/O芯片堆叠在硅基板上，总内存容量达192GB HBM3，比H100更大。MI300X在某些AI推理任务中性能可与H100媲美，且价格更存在竞争力。然而，AMD在软件生态上仍落后于NVIDIA的CUDA平台，这限制了其市场拓展。谷歌自研的TPU v5采用异步计算架构，专为其TensorFlow框架优化，在训练其Gemini模型时展现出色性能，但TPU不对外销售，仅供谷歌内部使用。

  中国在高端AI芯片方面受到美国出口管制的限制。美国禁止向中国出口H100等高性能AI芯片，仅允许出口降级版的A800和H800（互连带宽从600GB/s降至400GB/s）。这促使中国企业加大对国产AI芯片的投资。华为昇腾910B采用7nm工艺，FP16精度算力约256 TFLOPS，虽然单芯片性能不及H100，但通过增加芯片数量可以弥补。百度昆仑芯2代、海光DCU等也在快速迭代。有必要注意一下的是，受制于性能差距，中国企业往往需要部署更多AI服务器来达到同等算力，这反而推高了AI服务器总量，进而增加了对焊锡等材料的需求。预计到2026年，中国本土AI芯片在国内市场的份额有望从目前的不足10%提升至30%以上。

  这场AI竞赛还体现在应用层面的激烈竞争。OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude、谷歌的Gemini在美国市场之间的竞争；百度的文心一言、阿里的通义千问、字节的豆包在中国市场角逐。每一个大语言模型的训练都需要数万颗GPU运行数月之久，推理服务的部署也需要庞大的服务器集群。例如，GPT-4的训练据估计使用了约25000颗A100 GPU，训练成本超过1亿美元；其推理服务每天要处理数亿次查询，需要部署数万台服务器。这种规模的算力需求在人类历史上前所未有，也创造了对AI服务器及其核心材料（包括焊锡）的巨大需求。

  更重要的是，这场竞赛远未结束。AI技术仍处于快速发展阶段，从GPT-3到GPT-4，再到即将推出的GPT-5，每一代模型的参数规模和计算需求都在成倍增长。多模态AI（结合文本、图像、视频、音频）、具身智能（机器人）、无人驾驶等新应用场景的开发，将进一步推高算力需求。美国政府已将AI列为国家安全优先事项，计划通过《CHIPS法案》等政策支持本土半导体和AI产业链发展。中国则在《十四五数字化的经济发展规划》中明白准确地提出要建设全国一体化算力网络，到2025年智能算力规模要达到300 EFLOPS以上。在这种背景下，未来5-10年AI服务器市场将持续保持快速地增长，成为推动锡需求量开始上涨的核心驱动力之一

  先进封装技术是推动AI芯片性能提升和用锡量增长的重要的条件。传统的2D封装（如BGA、LGA）已不足以满足AI芯片对带宽和功耗的要求，2.5D和3D封装技术成为主流。2.5D封装以台积电的CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）技术为代表，将GPU die和HBM内存die并排封装在硅中介层（Interposer）上，通过硅通孔（TSV）实现高带宽互连。每平方毫米的硅中介层包含数千个TSV，每个TSV通过微凸点（microbump）与芯片连接。微凸点直径通常为20-40微米，间距40-50微米，每颗H100芯片包含超过10万个微凸点，总用锡量约15-20克。

  3D封装技术则更进一步，将多个芯片die垂直堆叠，通过混合键合（Hybrid Bonding）或TSV实现层间互连。AMD MI300系列采用的3D V-Cache技术，将L3缓存die堆叠在CPU/GPU die之上，堆叠密度更高。Intel的Foveros 3D封装技术也类似，可将逻辑芯片、内存芯片、I/O芯片堆叠成多层结构。3D封装对焊接技术的要求极高，不仅需要传统的回流焊接，还需要热压键合等特殊工艺。每层堆叠都需要数万个微凸点连接，多层堆叠导致单颗芯片的焊锡用量成倍增加。据测算，采用3D封装的AI芯片用锡量比传统2D封装高出2-3倍。

  CoWoS技术的产能扩张也在推动锡需求量开始上涨。由于AI芯片需求激增，台积电正在大举扩充CoWoS产能。2025年台积电CoWoS产能已提升至每月约3.5-4万片12英寸晶圆当量，预计2026年将逐步扩大至5万片以上。除了台积电，三星也在发展类似的I-Cube封装技术，Intel有EMIB和Foveros技术。全球先进封装市场规模从2024年的约500亿美元预计会增长到2030年超过1000亿美元，年均增长率超过10%。这些先进封装的大规模应用，将持续推动电子级高纯度焊锡的需求增长。

  2024年，全球AI产业进入爆发式增长期。根据TrendForce最新研究，2025年全球服务器产业总价值约3200亿美元，其中AI服务器相关产业价值约2980亿美元，占比超过70%。AI服务器出货量同比增长46%，成为服务器市场增长的核心驱动力。

  从出货量来看，TrendForce多个方面数据显示，2025年全球AI服务器出货量约213万台，高端AI服务器（搭载H200/B200等GPU）出货量持续增长。北美云服务提供商（CSP）如微软、Meta、亚马逊、谷歌是主要需求来源，其资本开支持续增长超30%用于AI基础设施建设。

  展望2026年，TrendForce预计全球AI服务器出货量将继续增长20%以上。产业价值预计接近3500亿美元，在整体服务器产业中的占比将超过70%。增长动力大多数来源于：（1）北美CSP持续扩大AI基础设施投资；（2）NVIDIA Blackwell系列（GB200/GB300）平台大规模量产；（3）主权云和边缘AI推理需求量开始上涨；（4）中国等新兴市场自主AI芯片部署加速。有必要注意一下的是，2025年AI服务器市场也面临一些不确定性：（1）美国对华AI芯片出口管制进一步收紧，影响H20等芯片在中国市场的销售；（2）NVIDIA GB系列机架因设计复杂，大规模部署推迟至2025年下半年；（3）DeepSeek等开源模型的出现可能改变AI推理市场格局，推动ASIC芯片份额上升。

  AI服务器相比传统服务器，用锡量明显提升。根据行业调研和ITA数据，根本原因包括：

  （3）电源和散热系统复杂化：高端AI服务器单机功耗可达5-10kW，需要更加多的电源模块、散热组件和相关电子元器件，增加焊接需求。

  测算结果为，AI服务器领域锡需求将从2024年的约1.66万吨增长至2030年的约7.80万吨，年均复合增长率约29%。相比2024年，2030年AI服务器将带来约6.14万吨的锡需求增量，占2024年全球锡消费量的16%以上。此外，消费电子AI化升级（AI PC、AI手机等）预计额外贡献1-2万吨增量。因此，AI相关领域（含AI服务器和消费电子AI化）合计将贡献约7-8万吨增量，成为未来几年全球锡需求量开始上涨的最主要驱动力。需要说明的是，上述测算基于TrendForce等机构对AI服务器出货量的预测，以及行业调研获取的单机用锡量数据，实际增量可能因技术迭代、市场之间的竞争等因素而有所偏差。

  消费电子的AI化升级是锡需求增长的另一重要驱动力。根据Gartner预测，2024年AI PC出货量将占PC总出货量的22%，到2026年100%的企业PC采购将是AI PC。IDC多个方面数据显示，2024年全球智能手机出货量约12.4亿部，其中AI手机渗透率约18%。

  AI功能的引入对消费电子用锡量的影响大多数表现在：（1）NPU芯片增加：AI PC/手机需集成专用NPU芯片实现端侧推理，增加芯片数量和封装焊点；（2）内存和存储扩容：AI功能需要更大的内存带宽和存储空间，AI PC通常配备16GB以上内存和512GB以上存储；（3）PCB设计复杂化：集成更多传感器、通信模块等。根据行业调研，AI手机相比普通手机用锡量增加约10-15%，AI PC相比普通PC用锡量增加约12-18%。据测算，假设2030年全球智能手机出货量约13亿部（其中AI手机渗透率80%），AI手机相比普通手机每部增加用锡约0.5克，则AI手机贡献增量约0.52万吨；假设2030年全球PC出货量约3亿台（其中AI PC渗透率90%），AI PC相比普通PC每台增加用锡约4克，则AI PC贡献增量约1.08万吨。合计消费电子AI化预计贡献约1.5-2万吨增量。

  根据国际能源署（IEA）发布的《全球电动汽车展望2025》，2024年全球电动汽车（含纯电和插混）销量突破1700万辆，2025年已突破2000万辆。电动汽车在新车销售中的占比超过25%。中国2025年电动汽车渗透率接近60%，在新车销售中的占比首次超过20%。2025年一季度，全球电动汽车销量同比增长35%，增长势头强劲。

  从区域分布看，中国仍是全球最大的电动汽车市场。2024年中国电动汽车销量超过1100万辆，2025年预计达1400万辆左右。电动汽车在中国新车销售中的渗透率接近60%。欧洲市场受补贴退坡影响，2024年销量基本持平，但电动汽车销售份额仍维持在20%左右。美国市场2025年电动汽车渗透率维持在约11%，政策不确定性影响增速。

  新能源汽车相比传统燃油车，电子电气架构发生了根本性变革，这是推动单车用锡量大幅度增长的核心原因。传统燃油车采用分布式架构，由数十个ECU（电子控制单元）各自控制不同功能模块，ECU之间通过CAN总线通信。这种架构导致线束复杂、通信效率低、升级困难。新能源汽车则向域集中式和中央计算式架构演进，大幅度的增加了PCB（印刷电路板）使用量和电子元器件数量，从而明显提升了焊锡消耗。

  目前主流的新能源汽车采用域控制器架构，将功能相近的ECU整合到几个大型域控制器中。特斯拉Model 3/Y采用三域架构：CCM（中央计算模块）负责娱乐和无人驾驶，BCM（车身控制模块）负责车身和底盘，ADAS域负责高级辅助驾驶。每个域控制器相当于一台高性能计算机，集成多颗SoC芯片、数GB内存、大容量存储。比亚迪的DiLink智能网联系统、蔚来的ADAM超算平台、小鹏的X-EEA 3.0电子电气架构，都采用了类似的域集中设计。每个域控制器的主板面积可达数百平方厘米，焊点数量数万个，单个域控制器用锡量约50-80克。

  更先进的是中央计算架构，将所有功能整合到一个或少数几个中央计算平台。特斯拉的FSD（Full Self-Driving）计算机就是典型代表，集成两颗自研FSD芯片，总算力达144 TOPS，控制车辆的无人驾驶、娱乐、通信等几乎所有功能。英伟达DRIVE Orin、高通骁龙Ride、地平线等无人驾驶芯片，算力都在100-250 TOPS级别。这些高算力芯片采用7nm甚至5nm制程，功耗可达50-100W，需要复杂的电源管理、散热系统和多层PCB。主板上除了主芯片，还有多颗LPDDR5内存、UFS存储、CAN/Ethernet PHY、电源管理芯片等，焊点密度和用锡量都大幅度的增加。据产业链调研，采用中央计算架构的高端智能电动车，仅域控制器部分的用锡量就达到150-200克，是传统燃油车整车用锡量的10-15%。

  动力电池系统是新能源汽车的核心部件，也是用锡的重要领域。电池包由数千个电芯通过母排（Busbar）串并联组成，每个焊接点都需要用焊锡。以特斯拉Model 3为例，其电池包包含约4416个21700圆柱电芯（或4680电芯约950个），采用超声波焊接或激光焊接技术将电芯与镍基母排连接。虽然部分连接采用电阻焊（不使用焊锡），但电池管理系统（BMS）的PCB板仍需要大量焊锡。BMS主板包含主控MCU、电压/温度采样芯片、通信接口、保护电路等数百个元器件，高端车型的BMS还集成SOC（电池状态估算）算法芯片，PCB复杂度和焊点数量显著增加。

  比亚迪的刀片电池、宁德时代的麒麟电池等CTP（Cell to Pack）技术虽然减少了模组数量，但BMS的复杂度反而提升。刀片电池采用磷酸铁锂化学体系，单体电芯较大（长度可达2米），需要更精细的电压和温度监控，BMS的传感器数量和通信节点增加。麒麟电池通过集成式水冷板提升散热效率，相应的温控系统电路也更复杂。此外，高压电池系统（800V）的推广也在增加用锡量。保时捷Taycan、现代IONIQ 5、小鹏G9等车型采用800V高压架构，相比400V系统，需要更高规格的功率半导体器件（如SiC MOSFET）和更可靠的焊接工艺，单车用锡量增加约10-15%。据测算，包括BMS、高压配电盒、OBC（车载充电机）等在内，动力电池系统的用锡量约为200-350克。

  新能源汽车相比传统燃油车，用锡量明显提升。根据Fastmarkets数据，单辆新能源汽车的用锡量约为4kg，是传统燃油车（约1.2kg）的3倍以上。ITA多个方面数据显示，电动汽车使用的锡约为传统内燃机汽车的3倍，主要由于电子元器件数量大幅增加。

  新能源汽车用锡量提升的根本原因包括：（1）电池管理系统（BMS）：每辆电动汽车的BMS包含超过3000个焊点，需要高纯度锡银铜（SAC）合金焊料。（2）电力电子系统：包括电机控制器（MCU）、车载充电机（OBC）、DC-DC转换器等。（3）智能化配置：ADAS、智能座舱等功能需要更加多的传感器、摄像头、处理器等电子元器件。

  展望至2030年，全球锡消费市场正经历一场由科学技术创新与能源革命驱动的深刻结构性变革。传统消费领域（如镀锡板、锡化工、铅酸电池）增长平稳，而AI（AI）与新能源汽车两大超级赛道将强势崛起，成为拉动未来需求量开始上涨的绝对核心引擎，彻底重塑锡的需求版图。

  从增长结构来看，未来锡需求的核心增量将主要来自于三大方向：首先，AI相关领域将成为增长最快的新质生产力需求来源。其中，AI服务器作为算力基础设施的核心载体，受益于全球算力军备竞赛、先进封装技术（如CoWoS）的渗透以及单机用锡量达到普通服务器的3–5倍，预计将贡献约6.1万吨的增量需求；与此同时，消费电子AI化（如AI PC、AI手机）通过集成专用NPU、扩充内存与存储、复杂化PCB设计，也将带动约1–2万吨的增量。总的来看，AI产业链合计贡献的增量预计将占2024年全球锡消费量的18%–21%，其年均复合增长率明显高于其他领域，已确立为锡需求量开始上涨的核心极。

  其次，新能源汽车领域则构成体量最大的结构性替代需求。汽车产业“电动化”与“智能化”的双重转型，推动单车用锡量从传统燃油车的约1.2kg大幅度的提高至约4.0kg。在考虑对传统燃油车用锡量的替代效应后，经净增量测算，该领域预计将为2030年贡献约9–10万吨的净增需求，成为所有细分市场中增量顶级规模的单一板块。

  此外，光伏焊带在能源转型背景下随全球光伏装机量增长而稳步提升，预计至2030年可带来约2.5万吨的增量；传统电子焊料及其他消费电子领域则预计保持温和增长，年均增速约1–2%，贡献相对有限的增量。

  至2030年，AI（服务器与消费电子）与新能源汽车两大新兴领域在全球锡消费结构中的合计占比预计将大幅度的提高，从而从当前的重要组成部分演进为主导力量，而传统应用领域的占比则相应逐步收缩。这一转变意味着，锡需求的增长引擎已从以往依赖全球经济周期与传统制造业景气度，转向由科技迭代速度（如AI芯片和服务器换代）和能源政策与消费偏好（如电动汽车渗透率） 驱动，增长动能更强，但也更易受到产业政策与技术路线变化的影响。

  值得强调的是，上述需求量开始上涨具有高确定性与高刚性特征。然而，全球锡供应端却面临资源禀赋约束（储采比仅约15年）、主产国政策不确定性、地缘冲突等多重长期挑战，供应弹性严重不足。因此，需求的结构性迅速增加与供应的系统性约束将共同作用，推动全球锡市场从周期性供需波动转向长期结构性紧缺。根据国际锡业协会（ITA）的基准情景预测，2030年全球锡市场将出现约1.3万吨的缺口；而若AI与新能源需求超预期增长，叠加供应恢复持续滞后，实际缺口可能急剧扩大至5–10万吨甚至更高，从而对锡价构成长期且坚实的基本面支撑。综上，至2030年，全球锡需求结构将完成从“传统工业金属”向“AI与新能源关键战略材料”的历史性转型。这两大超级赛道不仅是需求增量的核心来源，更是决定未来锡市场趋势与价格格局的关键变量。