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AI的風(fēng)口吹了半年，海外Open AI及英偉達(dá)引領(lǐng)了一場對算力的追逐，資本蜂擁而至，不甘掉隊(duì)。

在海外AI的映射下，產(chǎn)業(yè)鏈里的A股公司身處風(fēng)口的方向，服務(wù)器、芯片、光模塊、下游應(yīng)用等方向紛紛出現(xiàn)了翻倍股。

原本已經(jīng)上千億市值的工業(yè)富聯(lián)，硬頂著給英偉達(dá)等科技廠商代工服務(wù)器的身份，盼來了第二春，逼近剛上市的市值水平。

(資料圖)

一直被吐槽low的代工土皇帝，能否靠著AI打一場翻身仗呢？

01

AI風(fēng)口：翻身仗

A股有句話把股民的心態(tài)拿捏住了：漲起來的都是機(jī)會，跌下去的都是風(fēng)險。

2018年，工業(yè)富聯(lián)上市之初是雄心勃勃的，要做中國智能制造的龍頭企業(yè)。郭老板親自帶隊(duì)路演，用了36天就成功過會上市。

而且上市僅僅不到兩周，市值就頂?shù)搅宋迩|。

許多人會誤認(rèn)為富士康就是工業(yè)富聯(lián)，實(shí)際上在2015年，郭老板將旗下的通信設(shè)備、云服務(wù)、工業(yè)機(jī)器人等板塊一起打包組建了這家公司，它和富士康都是鴻海精密的兒子。

在其定位里，工業(yè)富聯(lián)代表著鴻海系從代工制造轉(zhuǎn)型智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的特殊使命，這個概念當(dāng)時還是很新穎的。

這一年中工信部相繼發(fā)布政策，要求到2020年底，國內(nèi)初步建成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施和產(chǎn)業(yè)體系。

說易行難，打造自動化工廠，邀請企業(yè)入駐，收租金服務(wù)費(fèi)的模式在不同工業(yè)領(lǐng)域里較難以標(biāo)準(zhǔn)化，公司硬件出色，但缺乏智能調(diào)度的軟件實(shí)力。

彼時三一重工、美的、海爾等制造業(yè)巨頭相繼推出平臺參與競爭，公司對外賦能只能招攬小規(guī)模的企業(yè)客戶。

政策加持、互聯(lián)網(wǎng)+的敘事沒能維持住估值泡沫。遲遲無法提升的毛利率，以及憋不出成績的新業(yè)務(wù)還是讓公司卸下了面具。

其他層次的風(fēng)險被擺到臺面上反復(fù)強(qiáng)調(diào)，關(guān)鍵在于，代工業(yè)務(wù)已經(jīng)看不到太大的成長性了。2022年，公司市盈率大部分時間要低于10倍。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)沒有做出預(yù)期的成績，也無法阻止公司營收陷入低增長的困局。2018年-2022年，公司營收復(fù)合增速僅5.36%，凈利率中樞在4%左右。

盡管是代工，產(chǎn)品也在往高端精密制造的方向延伸，隨著生成式AI席卷而來，公司等來屬于制造業(yè)的真正風(fēng)口，吃肉喝湯，幫著賣水人造水瓶。

公司的主營業(yè)務(wù)，聚焦在通信及移動網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，云計(jì)算、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)三大板塊。

細(xì)看之下也有黃金。2022年公司云計(jì)算業(yè)務(wù)增速接近20%，服務(wù)器產(chǎn)品收入占比超過40%。

仔細(xì)一看會發(fā)現(xiàn)，工業(yè)富聯(lián)的邏輯與英偉達(dá)是相似的，如同模型訓(xùn)練離不開Nvidia的芯片，如今圍繞算力的基礎(chǔ)設(shè)施也處處有著公司的印跡。

2017年公司與英偉達(dá)、微軟合作開發(fā)出首款A(yù)I服務(wù)器HGX-1，至今已經(jīng)迭代到第四代。

英偉達(dá)最新的GPUHPC平臺，工業(yè)富聯(lián)是獨(dú)家設(shè)計(jì)交付供應(yīng)商。H100的量產(chǎn)，也是在工業(yè)富聯(lián)的自動化產(chǎn)線上完成的。

2022年公司研發(fā)費(fèi)用支出超過百億，且研發(fā)人員占比逐年提升。從完全代工到自主參與設(shè)計(jì)拼裝，公司的技術(shù)積累起到了作用。今年的臺北國際電腦展上，旗下鴻佰科技攜帶最新的模塊化、液冷AI服務(wù)器亮相。

2021年工業(yè)富聯(lián)在服務(wù)器ODM市場里占據(jù)42%的份額，AI頭部玩家微軟、亞馬遜、英偉達(dá)都是公司的客戶。而大客戶們的服務(wù)器需求量就接近三成，AI競賽要補(bǔ)充軍備，對于AI服務(wù)器的需求確定無虞。

從數(shù)據(jù)上看，從去年下半年開始，工業(yè)富聯(lián)就享受到了AI服務(wù)器需求帶來的紅利。公司去年云計(jì)算服務(wù)器出貨量持續(xù)全球第一，營收首次突破兩千億，其中AI服務(wù)器及HPC產(chǎn)品占比達(dá)到了20%。

比起實(shí)際的服務(wù)器代工，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)依然是個難以跑通的概念，五年過去了，這部分營收占比還不超過1%。題量小，毛利率高，增速快，但是對公司營收和利潤基本沒有貢獻(xiàn)。

誰能想到，五年后公司重新站上市值巔峰，但并沒有滿足最初的期待，反而蹭上了AI這個風(fēng)口。

02

估值是否經(jīng)得起推敲

對代工的刻板印象就是，苦力活，低利潤，血汗錢。每一滴回報都要拼命從供應(yīng)商和客戶那里擠出來，公司五年平均8.2%的毛利率充分驗(yàn)證了這一點(diǎn)。

業(yè)務(wù)缺乏明顯的增長點(diǎn)，以及一直不溫不火的盈利增長，是估值被美的、格力等制造巨頭按在地上摩擦的原因。過去五年，歸母凈利潤復(fù)合增速僅4.39%，低于公司營收增速（6.7%）。

并且公司產(chǎn)生現(xiàn)金流的能力并不算突出。雖然公司經(jīng)營性現(xiàn)金流在這幾年快速增加， 但跟凈利潤還保持著缺口，代表應(yīng)收項(xiàng)目對現(xiàn)金起著拖累作用。

可即便如此，對于分紅公司出手一直大大方方。22年的股利支付率高達(dá)54.51%，給自己打上了低增長高股息的烙印。

未來十年對于AI服務(wù)器的需求將給公司帶來多大的業(yè)務(wù)增量，公司本身是否有足夠的優(yōu)勢卡位在組裝環(huán)節(jié)，這給公司股票定價制造了預(yù)期差。

盡管全球經(jīng)濟(jì)增速下滑，海外科技大廠都在節(jié)省資本開支，但對高性能運(yùn)算服務(wù)器的囤積將給AI大模型競爭添上砝碼，綁定了這些龍頭客戶的工業(yè)富聯(lián)，搭上了這趟便車。

月初，公司CEO曾在股東大會上表示，AI服務(wù)器市場比市場預(yù)期更大，下半年公司AI服務(wù)器銷售有望實(shí)現(xiàn)強(qiáng)勁增長，同時預(yù)計(jì)未來10年內(nèi)超過60%的云服務(wù)都與AI應(yīng)用相關(guān)。

彼時，公司市值距離年初已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了翻倍，市盈率也來到了近幾年的高位。

根據(jù)券商預(yù)測，全球 AI 服務(wù)器市場規(guī)模未來 3 年內(nèi)將保持高速增長，2025年市場規(guī)模將達(dá)到1601.3億美元，三年復(fù)合增速為101%

去年公司的業(yè)績在近三年取得了最高的增長。

2022年公司營業(yè)總收入達(dá)到了5118.5億元，同比增長16.45%。除了增速最快的云計(jì)算（19.56%），通信設(shè)備業(yè)務(wù)占比57.86%，同比也有14.37%的增長。

但對比毛利率發(fā)現(xiàn)，云計(jì)算是利潤更加微薄的生意。去年公司通信及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、云服務(wù)設(shè)備毛利率分別為9.25%、3.96%。未來營收增量如果來自低毛利率的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，并不能給利潤增長帶來同樣的效果。

當(dāng)前估值水平已經(jīng)超出上市以來的平均水準(zhǔn)，即使下半年訂單繼續(xù)放量，現(xiàn)在的價位也已不具備進(jìn)一步買入的安全邊際了。

回頭看市場追逐的莫過于服務(wù)器業(yè)務(wù)增長的確定性，公司在服務(wù)器ODM市占率保持領(lǐng)先。

可與英偉達(dá)享受量價增長的邏輯截然不同，公司增收不增利歸根結(jié)底還是業(yè)務(wù)本質(zhì)的問題，市場不會像糾正英偉達(dá)的預(yù)期差一樣糾正工業(yè)富聯(lián)的預(yù)期差。

03

想象力在下游

實(shí)際上，AI+應(yīng)用放在整個人工智能浪潮的背景下，比起基礎(chǔ)設(shè)施會更具想象力，賦能千行萬業(yè)的意義與15年的互聯(lián)網(wǎng)+類似。

工業(yè)富聯(lián)所代表的智能制造，正是接下來能夠深度結(jié)合AI來提效的應(yīng)用場景之一。

AI技術(shù)創(chuàng)新結(jié)合實(shí)際工業(yè)場景，對于已經(jīng)信息化的生產(chǎn)研發(fā)流程而言，能夠提高我們數(shù)據(jù)處理、分析、決策的效率，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的下一個演化方向。

簡單來說，就是利用機(jī)器識別、自然語言學(xué)習(xí)、語音識別等AI算法在研發(fā)、生產(chǎn)、管理與服務(wù)等全環(huán)節(jié)形成各類智能化場景， 在機(jī)器感知識別、數(shù)據(jù)建模分析優(yōu)化、以及知識推理決策三處發(fā)揮作用。

其中，圍繞產(chǎn)品質(zhì)量的識別分析、設(shè)備故障診斷與預(yù)測、過程參數(shù)優(yōu)化等應(yīng)用近乎占據(jù)了整個工業(yè) AI 應(yīng)用的“半壁江山”。

行業(yè)數(shù)據(jù)的積累在大模型茁壯成長的時期有著更重要的作用，畢竟生成式AI的定位更加通用，如果要應(yīng)用到垂直行業(yè)，成為一個行業(yè)專家，需要顆粒度更細(xì)的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集。

而且，此前的模型算法仍有一定的門檻，通過自然語言交互，還降低了操作人員的使用難度。

因此，未來或?qū)⒊霈F(xiàn)部分有高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)和Know-how的企業(yè)與掌握微調(diào)能力的IT企業(yè)結(jié)合，訓(xùn)練得到特定應(yīng)用場景的專屬模型，之后供應(yīng)鏈企業(yè)再通過API接入云端使用大模型或者購買定制化的私有模型。

比如華為盤古大模型就聚焦在了細(xì)分行業(yè)。過去幾年，華為云的 AI 項(xiàng)目應(yīng)用超過 1,000 個，其中 30%用戶用于客戶的核心生產(chǎn)體系中，平均推動客戶盈利提升 18%。

在華為云的賦能下，賽意信息搭建起了先進(jìn)數(shù)字化供應(yīng)鏈平臺，針對現(xiàn)實(shí) 痛點(diǎn)提出訂單數(shù)字化履行、集成協(xié)同計(jì)劃、多級供應(yīng)商協(xié) 同、數(shù)字化運(yùn)營四大解決方案。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模約達(dá)1.2萬億元。目前國內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺尚處于發(fā)展初期，根據(jù)IDC，2022年國內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺及應(yīng)用解決方案市場規(guī)模低于200億元，集中度比較分散，市場規(guī)模仍有提升的空間。

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)繼續(xù)深化的趨勢下，擁有數(shù)據(jù)積淀、工藝Know-how的制造業(yè)企業(yè)以及數(shù)字化方案提供商，都有望受益于這一技術(shù)賦能。（全文完）