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1、AI芯片电感生产装备-粉末成型机深圳市鑫台铭智能装备股份有限公司演讲人：裘坤根 5月29日目录01芯片电感生产装备介绍02AI电感发展趋势和应用CONTENTS03鑫台铭介绍智能化解决方案提供商AI电感发展趋势和应用2025年3月，国家网信办、工信部等八部委联合起草全国RISC-V芯片发展指导意见，明确构建“设计-制造-应用”完整产业链，重点突破高性能服务器芯片、AI加速器；2025年8月26日，国务院发布的关于深入实施“人工智能+”行动的意见将RISC-V与AI融合纳入重点方向，目标2027年智能终端普及率超70%，2030年超90%。2025年8月22日，由工业和信息化部及市场监督管理总局

2、发布的电子信息制造业2025-2026年稳增长行动方案提出“加快推动RISC-V产业发展，促进标准体系建设与国际化合作”。AI芯片电感的技术壁垒高，市场前景广阔。据QYResearch预测，全球AI用芯片电感市场规模在2025年约为1.97亿美元，预计到2032年将增长至21.72亿美元，年复合增长率（CAGR）高达41.5%。这一高速增长主要得益于AI算力提升带来的三重推动：算力芯片出货量增长、单颗芯片功率提升，以及单颗电感价值量增加。AI芯片通常需要在极短时间内应对巨大的电流波动（例如，在满载和空闲状态间切换），因此电感必须具备大电流承载能力、小型化封装、超低电磁干扰和卓越的散热性能。为此

3、，AI芯片电感正朝着大电流、小型化、高频化、集成化的方向发展，新型的铜磁共烧、一体成型等工艺路线成为主流，以满足严苛的供电需求。芯片电感在AI领域的核心任务，是为高功耗的AI算力芯片提供稳定、高效、纯净的电力。它广泛应用于从云端数据中心到终端设备的各类AI场景中。（GPU/CPU/ASIC/NPU）应用场景核心性能指标典型芯片电感类型AI 服务器、通信与光模块超高饱和电流、超低DCR、微秒级响应铜磁共烧电感、组合电感(PowerBead)人形机器人、无人机高功率密度、低EMI、抗震一体成型电感、扁平线电感边缘计算、大算力专用场景小型化、低损耗、高可靠性模压电感、小型化一体成型电感自动驾驶、智能

4、汽车车规级宽温、抗振动、长寿命车规级一体成型电感、金属软磁电感智能化解决方案提供商芯片电感生产装备介绍大吨位压制难兼顾精密尺寸？0.01mm 如何重塑成型一致性标准？随着AI服务器、高端智能驾驶产业高速迭代，铜铁共烧电感凭借高功率密度、高稳定性优势，成为高端磁性元件的核心刚需，行业市场规模持续扩容。但在产业快速升温的同时，批量品质不稳定、批次差异大的问题，始终困扰着多数布局高端赛道的电感企业。铜铁共烧电感生产工艺精密复杂，其成型工序虽不决定产品性能上限，却是把控坯体尺寸、密度一致性，稳定批量品质的关键前置环节。伴随行业整体工艺逐步提升，成型波动带来的批量不稳定问题愈发凸显，成为企业突破高端量产

5、、实现稳定交付的短板之一。其一，粉体物性差异大，成型均匀性难以把控。传统设备多采用粗放式单向压制，粉体填充疏密不均，成型坯体存在局部密度偏差，经过高温烧结后，极易诱发变形、分层、开裂等不良，是批次品质波动的重要诱因，也大幅提升了后端烧结的调试难度。其二，高端工艺规格严苛，传统设备吨位与精度无法兼容。区别于传统电感2-3吨的常规压制力，铜铁共烧电感需要8吨以上压制力才能充分压实粉体，保障坯体致密性；同时产品小型化、薄壁化趋势，对成型尺寸、定位公差提出了微米级精密要求。行业长期陷入“要吨位缺精度、要精度缺吨位”的两难困境，无法产出标准化、一致性统一的坯体。坯体尺寸、密度的细微批次波动，后续再优化烧

6、结参数也难以完全修复。只有先稳住成型一致性，才能从根源减少批量不良，为可控量产提供前提痛点一电感设备投资门槛高、资金压力大电感生产设备投入成本高，尤其是高端伺服压机整机售价昂贵，前期固定资产投入大、占用流动资金多，中小厂家扩产、上新线顾虑重重，回本周期拉长。设备核心三大优势：1、投资成本优势相比同规格全伺服压机，购机投入直降 30%50%，无需高额预算即可布局电感成型产线，大幅降低入行与扩产门槛，资金占用少、回本更快。2、节能省电优势采用伺服按需供油控压，滑块下行、保压、待机时段电机智能降速甚至停转，无空载无效能耗；综合节电 30%60%，常年生产电费成本大幅节省，长期运营性价比拉满。3、维护