要是把ai产业比作一场火爆的演唱会，大家的目光都盯着舞台中央的“明星”——芯片、ai服务器、光通信模块，觉得它们是最赚钱的主角。但很少有人注意到，舞台背后那些“搬设备、搭架子、拉电线”的人，才是稳赚不赔的狠角色。这些“幕后推手”就是有色金属，从铜、铝、镍、锡这些常见金属，到镓、铟、锗、钴、钼、钨、硒这些藏在角落里的稀有金属，ai算力每往前跑一步，都得靠它们“托底”。
很多人只看到“ai要算力，算力靠芯片”，却没算过另一笔账：造1颗英伟达h100芯片要用到镓、钨、钴、硒，搭1台ai服务器要消耗15公斤铜、2公斤镍、05公斤锡，建1座超算中心要吞掉几百吨锡、铝、钼，连连接设备的线路都离不开银、铟和锡焊料。更关键的是，金属这东西不像代码能随便复制，挖完了就没了，而且开采周期要好几年。当ai需求呈爆炸式增长，有色金属就成了“刚需中的刚需”，持有这些资源的上市公司自然能躺着赚钱。
接下来用最接地气的话，从“ai算力靠啥搭起来”“哪些金属在偷偷赚大钱”“为啥矿企比科技公司更稳”这几个角度，把这件事讲透，让你明白为啥说有色金属才是ai时代的“隐形赢家”。
一、先搞懂逻辑：ai算力不是“空中楼阁”，全靠金属“撑骨架”
要明白有色金属为啥能赢，得先拆解一个核心问题：我们天天说的“算力”，到底是用啥堆出来的？答案很简单：从芯片到服务器，再到超算中心，每一个硬件都离不开有色金属，就像盖房子离不开钢筋水泥——没有这些金属，再牛的ai算法也只能“纸上谈兵”。
1 算力的“三层骨架”，每层都要“吃金属”
ai算力的产业链就像一座三层楼的房子，每层都得用不同的金属“搭架子”何一种都建不起来：
- 第一层：核心芯片（“大脑”）：相当于房子的“承重墙”，要用最精密的稀有金属。比如gpu芯片里的电路靠镓传导信号，晶体管接触层用钴降低电阻，栅极材料里70是钨来扛高温，芯片和主板连接要用到铟做的焊料，而芯片里的“光电传感器”来实现信号转换；
- 第二层：ai服务器（“躯干”）：相当于房子的“楼板和梁柱”，要靠铜、铝、镍、锡这些基础有色金属撑着。服务器里的线路是铜做的，外壳和散热管是铝的，电路板元件靠锡焊牢，电源模块里的耐高温部件离不开镍，硬盘的读写磁头还得用锡合金；
- 第三层：超算中心（“地基”）：相当于房子的“地基和配套设施”，是“吞金属大户”。从连接服务器的铜电缆、液冷系统的铜管道，到稳定电压的铝制变压器，再到防腐蚀的钼合金部件、数据存储设备里的锡焊料，没有一样离得开金属。
举个真实的例子：建一座能容纳1000台ai服务器的超算中心，要消耗300吨铜（相当于60头大象的重量）、200吨铝、50吨锡、20吨镍、10吨钼，还要用到几十公斤镓、铟、钴、硒和上百公斤钨。要是全国都在搞“东数西算”，这些金属的需求能翻几十倍，价格想不涨都难。
2 为啥金属是“不可替代”的？
有人可能会问：“科技这么发达，就不能找个东西替代金属吗？”还真不行，因为金属的物理特性是“老天爷赏饭吃”：铜的导电性仅次于银，价格却只有银的几十分之一；镓的半导体性能是硅的10倍，能让芯片跑得更快；钨的熔点高达3422c，是芯片散热的“最佳选择”；镍能在高温下保持稳定，是服务器电源的“安全锁”；锡的熔点低、焊接性好，是电路板的“黏合剂”；硒的光电转换效率高，是芯片传感器的“眼睛”。这些特性是塑料、玻璃甚至碳纤维都替代不了的。
就拿ai服务器的“短距互联”来说，英伟达最新的gb200服务器用铜缆替代了部分光模块，因为在20米以内的距离，铜缆的成本比光纤低30，功耗还少20。性能”的双重优势，让铜在算力领域成了“香饽饽”，根本没人能替代。
二、扒一扒ai的“金属账单”属正在被疯抢
不是所有有色金属都能沾ai的光，真正的“赢家”是那些被ai算力“精准盯上”的品种。接下来按“需求强度”排个队，看看铜、镍、钴、钨、钼、镓、铟、锗、锡、硒这些金属在偷偷赚大钱，以及背后的上市公司为啥能躺赢。
1 刚需中的刚需：铜——ai算力的“血管”
铜绝对是ai时代的“第一功臣”，被称为“数字时代的血液”，不管是芯片、服务器还是超算中心，哪儿都离不开它。以前大家觉得铜只用来做电线，没想到ai爆发后，它成了“耗铜大户”。
（1）ai有多“吃铜”？
铜的需求爆发主要来自三个地方，每一个都在“暴增”
- 芯片互联：1颗英伟达h100 gpu要用到05公斤高纯度电解铜，用来做芯片之间的高速连接电缆。2025年全球h100出货量突破300万片，光这一项就要用掉1500吨铜；
- ai服务器：普通服务器每台只用5公斤铜，但ai服务器因为算力密度高、功耗大，每台要用15公斤铜，是普通服务器的3倍。2025年全球ai服务器出货量突破250万台，光这一项就需要375万吨铜，比2023年涨了6倍；
- 超算中心基础设施：一座1000柜的大型超算中心，光铜电缆、液冷管道、变压器这些配套设施就要用300吨铜。国内“东数西算”二期要建几十个超算中心，算下来又是几十万吨铜的需求。
更关键的是，英伟达还在推动“铜缆革命”，用铜缆替代短距光模块，这会让每台服务器的铜用量再涨20。照这速度，2030年ai领域的铜需求能突破50万吨，占全球铜需求的2以上——要知道，全球一年新增的铜矿产能也就几十万吨，根本不够用。
（2）谁在赚铜的钱？
铜需求这么旺，但供给却跟不上。全球铜矿的开采周期要7-10年，而且现在的铜矿品位越来越低，以前挖1吨矿石能出15公斤铜，现在只能出08公斤，开采成本从3000美元\/吨涨到了5500美元\/吨。加上智利、秘鲁这些产铜大国要么加税要么闹罢工，供给更紧张了。
这种“供需缺口”直接让有铜矿的上市公司成了“香饽饽”。比如北方铜业，自己有500万吨铜矿储量，还能年产130万吨电解铜，其中40是ai需要的高端铜材，直接供应给英伟达的供应链。年铜价突破12万美元\/吨，这家公司的利润直接翻倍，市值直奔千亿。还有紫金矿业，全球布局了十几个铜矿，既能对冲价格波动，又能吃到需求增长的红利，股价跟着铜价一路涨。
对这些公司来说，根本不用管ai算法怎么变，只要有人买服务器、建数据中心，就必须买他们的铜——这生意比做芯片稳多了，芯片还可能被新技术替代，铜却没人能替代。
2 电路板的“黏合剂”：锡——ai硬件的“隐形胶水”
锡可能是ai产业链里“最不起眼却最离不开”的电子产品电路板都要靠锡焊料连接，相当于给硬件装了“隐形胶水”。ai服务器、芯片、超算中心的设备越多，锡的需求就越旺。
（1）ai有多“吃锡”？
锡的需求主要来自“焊接”和“存储”时代都在爆发：
- 电路板焊接：1台ai服务器有上百块电路板，每块都要用锡焊料连接元件，1台服务器大概要用到05公斤锡；2025年全球250万台ai服务器，光这一项就需要1250吨锡，比2023年增长7倍；
- 数据存储硬盘：超算中心要存海量ai数据，硬盘的磁头和盘片连接要用到锡合金，1块硬盘用001公斤锡，1座超算中心有10万块硬盘，就要用1000公斤锡；
- 芯片封装：芯片和主板连接的“引脚”要靠锡焊固定，1颗ai芯片用0005公斤锡，300万片h100芯片就要用公斤锡。
算下来，2025年ai领域的锡需求能突破5000吨，占全球锡需求的5——要知道，全球一年的锡产量也就30万吨，而且80的锡矿集中在印尼和中国，印尼从2023年开始限制锡矿出口，供给直接少了20，锡价想不涨都难。
（2）锡矿公司的“躺赢密码”
锡的供给比铜更紧张，因为优质锡矿越来越少。中国的锡矿主要在云南、广西，经过几十年开采，品位从1降到了05，开采成本涨了一倍；印尼的锡矿多是“砂锡矿”影响大，雨季产量能减少30。
国内的锡业股份是全球最大的锡生产商，有6座锡矿，年产8万吨锡，其中30加工成“电子级锡焊料”，直接供应给华为、浪潮这些ai服务器厂商。年锡价涨到3万美元\/吨，锡业股份的电子级焊料业务收入突破70亿，毛利率高达35，比做普通锡产品赚得多太多。还有兴业矿业，在内蒙古有1座大型锡矿，虽然规模不如锡业股份，但胜在品位高（08），开采成本比同行低20，利润空间更大。
这些公司的优势在于“垄断性”——全球能生产电子级锡焊料的公司不超过5家，ai硬件厂商只能从它们这里买，就算锡价涨了，也得乖乖掏钱，因为没有替代材料。
3 芯片的“眼睛”：硒——让ai能“看见”
硒是典型的“小众金属大用途”，全球一年产量也就2000吨，但在ai芯片的“光电传感器”里必不可少，相当于给ai装了“眼睛”，能把光信号转换成电信号，让ai读取图像、视频数据。
（1）硒在ai里的“关键作用”
ai要处理大量图像、视频数据（比如自动驾驶的路况识别、ai医疗的影像诊断），靠的就是芯片里的光电传感器，而硒是传感器的“核心材料”
- 光电转换：硒的光电导效应特别强，遇到光后电阻会大幅下降，能快速把光信号转换成电信号，让ai快速识别图像；
- 低功耗：用硒做的传感器功耗比硅传感器低50，适合ai芯片这种需要长时间运行的设备，能减少服务器的整体功耗。
1颗ai影像芯片要用到0001公斤硒，2025年全球ai影像芯片出货量突破1亿颗，光这一项就需要100吨硒，占全球硒产量的5。而且随着ai视觉应用越来越多（比如工厂质检、智能安防），硒的需求还会翻倍。
（2）硒矿公司的“稀缺红利”
硒的供给非常特殊，因为它几乎都是“伴生矿”的硒是从铜矿、铅锌矿里提炼出来的，没有单独的硒矿，这意味着硒的产量完全依赖其他金属的开采量，没法自主增加。
国内的江西铜业是全球最大的硒生产商，每年从铜矿冶炼中回收200吨硒，占全球产量的10，其中50加工成“高纯硒”，供应给中芯国际、华虹半导体这些芯片代工厂。年高纯硒价格涨到800元\/公斤，江西铜业的硒业务收入突破8亿，虽然占总营收比例不高，但毛利率高达50，是“小而美”的利润增长点。还有锌业股份，从铅锌矿里回收硒，年产50吨，虽然量少，但胜在稳定，能长期给ai芯片厂商供货。
对硒矿公司来说，最大的优势是“不可替代性”——目前还没有材料能替代硒在光电传感器里的作用，只要ai视觉需求增长，它们就能持续赚钱，而且不用担心里程碑式的技术替代风险。
4 服务器的“安全锁”：镍——高温下的“硬骨头”
镍以前主要用来做不锈钢，现在却成了ai服务器的“刚需品”，核心原因就一个：它能扛高温、抗腐蚀，是服务器电源和散热系统的“安全保障”。
（1）ai服务器为啥离不开镍？
ai服务器的功耗是普通服务器的3-5倍，运行时电源模块和散热系统会持续高温，普通金属很快就会变形或生锈，而镍的特性正好能解决这个问题：
- 电源模块：服务器电源里的“耐高温导线”要用到镍合金，能在200c以上的环境下保持稳定，不会因为高温短路；
- 散热风扇：风扇的叶片用镍铜合金制作，不仅轻便，还能抗腐蚀，避免长期运行被灰尘和水汽损坏；
- 电池备用系统：超算中心的备用电池是镍氢电池，断电时能给服务器续电，防止数据丢失，而镍是这种电池的核心材料。
1台ai服务器大概要用到2公斤镍，2025年全球250万台ai服务器，光这一项就需要5000吨镍，比2023年增长8倍。要是算上超算中心的备用电池，ai领域的镍需求能突破1万吨，占全球镍需求的15。
（2）镍矿公司的“躺赢逻辑”
镍的供给比铜更紧张。的镍矿集中在印度尼西亚和菲律宾，印尼从2020年开始限制原矿出口，要求必须在本地加工，这直接导致全球镍矿供应减少30。而且高纯度的“电池级镍”提炼周期要18个月，远跟不上ai需求的爆发速度。
国内的华友钴业早就看透了这一点，在印尼建了镍矿加工厂，能年产12万吨电池级镍，其中20供应给ai服务器厂商。年镍价涨到3万美元\/吨，华友钴业的镍业务收入直接突破30亿，成了公司的第二增长曲线。还有盛屯矿业，在海外有3座镍矿，虽然规模不如华友，但胜在成本低，每生产1吨镍的成本比同行少5000美元，利润空间更大。
这些公司的优势在于“提前卡位”——ai需求爆发前就布局了镍矿，等别人反应过来时，它们已经垄断了部分供应链，想不赚钱都难。
5 芯片的“提速剂”让晶体管跑得更快
钴是典型的“小金属大用途”，全球一年的产量也就15万吨，但在ai芯片里却必不可少，相当于给芯片装了“加速器”体管开关速度提升20。
（1）钴在芯片里的“关键作用”
ai芯片的制程越来越小，从7纳米降到5纳米，再到3纳米，晶体管的尺寸比头发丝还细，传统的铜或钨做接触层会有“电阻过大”而钴正好能解决这个痛点：
- 晶体管接触层：钴硅化合物的电阻比铜低30，用在5纳米及以下制程的芯片里，能让电流更顺畅，晶体管开关速度更快，芯片算力自然更强；
- 局部互连层：芯片里不同晶体管之间的连接要用到钴，能避免“电迁移”（电流过大导致金属原子移动），延长芯片寿命，这对需要24小时运行的ai芯片来说至关重要。
1颗英伟达h100芯片要用到01克钴，300万片就是300公斤钴。虽然量不大，但都是高纯度的“电子级钴”，提炼成本比普通钴高5倍，价格更是卖到800元\/公斤。而且随着芯片制程越来越小，钴的用量还会增加，3纳米芯片的钴用量比5纳米多40。
（2）钴矿公司的“稀缺性红利”
国内的寒锐钴业在刚果有2座钴矿，能年产12万吨钴，其中50加工成电子级钴，直接卖给台积电、中芯国际这些芯片代工厂。2025年寒锐钴业的电子级钴收入突破15亿，毛利率高达40，比做普通钴产品赚得多太多。还有洛阳钼业，是全球第二大钴生产商，年产3万吨钴，虽然以普通钴为主，但胜在规模大，能稳定供应，ai芯片厂商都愿意和它长期合作。
对钴矿公司来说，最大的优势是“稀缺性”——全球能生产电子级钴的公司不超过10家，只要ai芯片需求增长，它们就能坐地起价，利润稳稳的。
6 芯片的“耐高温卫士”
钨是金属里的“硬汉”，熔点高达3422c，是所有金属里最高的，正好能满足ai芯片制造和运行时的“高温需求”，相当于给芯片装了“防火墙”。
（1）钨在ai产业链里的“双重用途”
钨在ai领域有两个关键用途，一个在芯片制造环节，一个在芯片运行环节：
- 芯片制造的“栅极材料”：芯片制造时要经过“高温沉积”工艺，温度高达1200c，普通金属早就融化了，而钨能保持稳定。英特尔的tel 4制程芯片里，栅极材料中钨的占比达到70，没有钨，根本做不出先进制程的芯片；
- 芯片散热的“散热片”：ai芯片运行时会产生大量热量，比如h100芯片满负荷运行时温度能达到80c，需要散热片快速降温。的导热性比纯铜高15，而且耐高温，是芯片散热片的最佳材料，1颗h100芯片要用到20克钨铜合金。
2025年全球ai芯片需求量突破500万颗，光散热片就要用100吨钨，加上芯片制造环节的钨，ai领域的钨需求能突破300吨，占全球钨需求的2。虽然量不算大，但都是高纯度的“超细钨粉”吨，比普通钨产品贵3倍。
（2）钨矿公司的“护城河”
钨的供给非常集中，中国的钨储量占全球60，而且国家从2016年开始限制钨矿开采，每年的开采配额只有10万吨，这直接让中国的钨矿公司掌握了定价权。
国内的中钨高新是行业龙头，有6座钨矿，年产2万吨钨，其中30加工成超细钨粉，供应给英特尔、英伟达。年超细钨粉价格涨到25万元\/吨，中钨高新的钨业务利润突破10亿，同比增长60。还有厦门钨业，虽然以钨丝、钨条为主，但也在布局超细钨粉，2024年专门建了生产线，瞄准ai芯片市场，预计2025年这部分收入能突破5亿。
7 超算中心的“防腐专家”能扛住液冷腐蚀
钼和钨是“兄弟金属”，都有耐高温、抗腐蚀的特性，但钼的韧性更好，更适合做超算中心的“液冷管道”和“防腐蚀部件”，相当于给超算中心装了“防腐盾”。
（1）钼在超算中心的“不可替代”
超算中心的算力密度越来越高，传统的“风冷”已经满足不了散热需求，现在都用“液冷”——用冷却液循环降温，而冷却液有腐蚀性，普通的铜或铝管道用不了1年就会被腐蚀，而钼合金能解决这个问题：
- 液冷管道：钼铜合金的抗腐蚀性比铜高50，用在液冷系统里，管道寿命能从1年延长到5年，1座1000柜的超算中心要用到5吨钼铜合金管道；
- 服务器机架：超算中心的服务器机架要长期接触冷却液和灰尘，容易生锈，用钼钢制作机架，能抗腐蚀、抗变形，1座超算中心的机架要用到10吨钼钢。
2025年国内要建50座大型超算中心，光液冷管道和机架就要用750吨钼，加上ai服务器里的钼部件，ai领域的钼需求能突破1000吨，占全球钼需求的25。
（2）钼矿公司的“稳赚逻辑”
钼的供给相对分散，但优质钼矿不多。的钼矿是“伴生矿”，比如和铜矿一起开采，单独开采钼矿的成本很高，这导致全球钼供应增长缓慢，每年也就增加5，远跟不上ai需求的爆发速度。
国内的金钼股份是全球最大的钼生产商，有4座大型钼矿，能年产8万吨钼，其中10加工成钼铜合金，供应给超算中心建设商。年钼价涨到25万美元\/吨，金钼股份的钼合金业务收入突破20亿，毛利率达到35。还有洛阳钼业，虽然钼业务不是主业，但在海外有2座伴生钼矿，成本很低，能稳定供应低价钼，吸引了很多中小超算中心合作。
对钼矿公司来说，最大的优势是“需求刚性”——超算中心一旦建成，后续维护还要持续更换钼合金部件，形成了“长期复购”，而且液冷技术短期内不会被替代，钼的需求能稳涨好几年。
8 芯片的“信号传导者”小金属撑起大通信
镓、铟、锗这三种金属是“稀有金属三兄弟”，全球年产量加起来不到1万吨，但在ai的“信号传导”环节必不可少——没有它们，芯片和服务器之间、服务器和超算中心之间的信号就传不出去，相当于给ai堵上了“耳朵”和“嘴巴”。
（1）镓：芯片的“高频信号放大器”
镓主要用来做“氮化镓（gan）”，是ai芯片里“高频信号放大器”的核心材料。ai芯片要处理大量高频数据（比如5g通信、云计算数据），普通材料的信号传输会衰减，而氮化镓能让信号“无损耗传输”
- 1颗ai通信芯片要用到001公斤镓，2025年全球ai通信芯片出货量突破200万颗，光这一项就需要20吨镓，占全球镓产量的20；
- 超算中心的信号基站也要用氮化镓，1座基站用01公斤镓，50座超算中心就要用5吨镓。
（2）铟：屏幕和线路的“透明导电剂”
铟主要用来做“氧化铟锡（ito）”，这种材料透明又导电，是ai终端设备（比如ai服务器的显示屏、智能监控的摄像头镜片）的核心：
- 1块ai服务器显示屏要用0001公斤铟，250万台服务器就要用2500公斤铟；
- 超算中心的触摸屏也要用ito，1块触摸屏用00005公斤铟，100座超算中心就要用500公斤铟。
（3）锗：光纤的“信号增强剂”
锗主要用来做“光纤放大器”，ai超算中心之间靠光纤传输数据，没有锗，信号会衰减，传输距离会缩短：
- 1公里光纤要用到0001公斤锗，1座超算中心的光纤连接大概100公里，就要用01公斤锗，50座超算中心就要用5公斤锗；
- ai芯片的红外传感器也要用锗，1颗传感器用00001公斤锗，1亿颗传感器就要用1000公斤锗。
三、为啥说矿企比科技公司更“稳赚不赔”？
看到这里，你可能会问：“科技公司（比如芯片厂商、服务器厂商）也在赚ai的钱，为啥说矿企才是‘真正的赢家’？”答案藏在三个“不可替代性”里，这是科技公司比不了的。
1 资源不可替代：金属挖完就没了，技术却会被淘汰
科技公司的核心是“技术”，但技术迭代太快了——今天英伟达的h100芯片是“王者”，明天可能就被ad的新芯片超越；今天ai服务器用“风冷”，明天可能就被“浸没式液冷”替代。但金属不一样，铜、镍、钴、钨这些资源是“不可再生”的，挖完一座矿，再找下一座要花几年甚至十几年，而且品位只会越来越低、成本越来越高。
就像2023年大家都觉得“光模块是ai的核心”，结果2024年铜缆技术突破，光模块需求增速降了30，相关公司股价跌了一半；但铜价却因为ai服务器需求涨了20，铜矿公司股价稳涨。这就是“资源和技术”的区别：技术可能被颠覆，资源却永远刚需。
2 成本不可替代：矿企有“定价权”，科技公司却在“打价格战”
科技公司的竞争很激烈，为了抢订单，经常“打价格战”——比如ai服务器厂商，浪潮、曙光、华为互相压价，毛利率从20降到10；但矿企不一样，掌握资源就有“定价权”，尤其是中国垄断的金属（比如镓、钨、锗），想涨价就涨价，客户只能接受。
比如2024年中国限制镓出口，全球镓价从2000元\/公斤涨到3000元\/公斤，华为、中兴这些客户只能按新价格买，因为除了中国，没人能大规模供应；但英伟达的h100芯片，因为ad的i300x芯片竞争，价格反而降了15。这就是“定价权”的差距：矿企能主动涨价，科技公司只能被动降价。
3 需求不可替代：只要ai发展，就必须用金属，没商量
ai的技术路线可能变，但“需要硬件”的本质不会变——不管是gpu、cpu还是未来的tpu，都要用到芯片；不管是风冷、液冷还是未来的“量子散热”，都要用到服务器；不管是光纤、铜缆还是未来的“量子通信”，都要用到超算中心。而这些硬件，都离不开金属。
就像不管汽车是燃油车、电动车还是未来的自动驾驶车，都要用到钢铁、铝、铜；不管手机是功能机、智能机还是未来的折叠屏手机，都要用到芯片和屏幕（离不开铟）。金属是“底层刚需”，只要ai这个大方向不变，矿企的需求就不会变；但科技公司，可能因为技术路线调整，一夜之间就失去市场。
四、总结：ai时代的“财富密码”，藏在“地下”而不是“屏幕里”
最后用三句大白话，帮你理清ai和有色金属的关系，抓住这场产业变革的“底层机会”
1 ai是“上层建筑”，金属是“经济基础”：大家看到的芯片、服务器是ai的“表象”，藏在地下的金属才是ai的“根基”——没有金属，再牛的ai算法也只能在电脑里“空想”，没法落地。
2 科技公司是“短跑冠军”，矿企是“长跑冠军”：科技公司能靠技术迭代赚“快钱”，但容易被颠覆；矿企靠资源垄断赚“稳钱”，只要ai持续发展，就能长期赚钱，而且越赚越稳。
3 普通人想分ai的“蛋糕”，别只盯着“明星”，多看看“幕后”：不用跟风买芯片、服务器公司的股票，反而可以关注那些有优质矿资源的公司——它们才是ai狂欢背后，真正“躺赢”的隐藏大佬。
ai产业就像一棵大树，芯片、服务器是“枝叶”，看起来茂盛，但风吹雨打就可能折断；有色金属是“树根”，藏在地下看不见，却能牢牢抓住土壤，给大树提供养分，不管刮风下雨，都能让大树持续生长。而持有这些“树根”的矿企，自然能在ai时代，赚得盆满钵满。