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　　8月10日，工业富联发布2025年半年度报告，在AI浪潮下交出了一份亮眼答卷。公司上半年实现营收3607.6亿元，同比增长35.6%，归母净利润121.1亿元，同比增长38.6%，双双创同期历史新高。

　　值得注意的是，今年二季度单季营收首次突破2000亿元关口，同比增长35.9%，期内净利润同比增幅更是超过50%。业绩的高增长主要受益于AI算力需求上升，云计算服务器业务猛增。

　　作为英伟达的核心供应商之一，工业富联的AI服务器产品线成长尤其迅猛。第二季度AI服务器营收同比增长超60%，推高了利润空间。

　　伴随AI服务器业务放量与高端产品结构升级，工业富联市值近期突破7000亿元大关，成为A股AI算力产业链中受关注的龙头之一。从“苹果链”到“英伟达链”，工业富联背后的富士康集团，继续下注AI。

　　AI服务器攀升

　　工业富联主要有三大核心业务，分别是云计算、通信设备和工业互联网。此前，公司业绩占比最高的板块是通信及移动网络设备业务，但是近年来，云计算业务正在AI驱动下快速增长，成为新的增长引擎。

　　云计算业务方面，全球多家大型云服务商对AI基础设施建设资本开支延续扩张趋势，AI算力投入持续火热。随着云服务商持续推进AI算力布局，AI服务器市场呈现持续增长态势。

　　因此，工业富联第二季度整体服务器营收增长超50%，云服务商服务器营收同比增长超150%，AI服务器营收同比增长超60%。

　　工业富联表示，业界关注的GB200系列产品（英伟达最新架构产品）实现量产爬坡，良率持续改善，出货量逐季攀升。目前，公司正协同客户推进下一代产品的设计研发，在产业链覆盖广度与交付能力方面继续保持行业领先地位。

　　而AI算力的需求还在上升，从海外云厂商资本开支看，亚马逊、微软、谷歌、Meta均在2025年大幅加码资本开支，合计指引投入超3000亿美元，主要用于服务器、数据中心等基础设施投资。

　　中信建投研报称，2025年第二季度，北美四大互联网厂商资本开支总计958亿美元，同比增长64%，持续保持高增态势，并对后续季度以及全年展望乐观，谷歌和Meta上调今年指引。

　　除了服务器，AI也在拉动通信及移动网络设备的增长空间，2025年上半年全球数据中心网络架构持续向更高带宽、更低延迟演进，以积极响应AI大模型训练与推理对网络性能的急剧增长。尤其是在AI加速器集群部署方面，高速交换机已成为市场增长亮眼的细分领域，800G高速交换机营收较2024全年增长近三倍。

　　与此同时，AI手机推动高端换机潮，终端需求结构性复苏。受益于客户某些特定机种的热销，工业富联精密机构件业务出货量同比增长17%。

　　业内人士指出，工业富联的核心优势在于和全球AI算力巨头英伟达深度合作、拥有成熟的精密制造和供应链整合能力。不过，短期需关注海外需求波动与核心部件供应节奏等不确定因素。

　　英伟达带动AI市场

　　“2024年全球半导体产业的增长，基本上来自英伟达一家公司。”TrendForce集邦咨询资深分析师储于超向21世纪经济报道记者指出，英伟达在2023至2024年营收增长率高达125%，而其他Fabless公司大多仅录得20%左右的增长。

　　生成式AI的热潮不仅托举了英伟达，也为全球半导体产业链注入新动能，特别是AI服务器等关键细分领域尤为突出。AI算力市场的强劲增长，为工业富联等硬件制造龙头提供了持续的业务增量。

　　过去的两年，被业内视为AI服务器成长的高峰时期。今年AI服务器增速同比放缓，但主要是由于此前基数过高，再加上关税带来一些不确定性。整体而言，从GPU厂商到互联网公司的AI投入，都在继续拉动AI服务器增长。

　　据TrendForce集邦咨询向记者提供的最新数据，预测2025年AI服务器的产值超过4000亿美元，年增45%。随着英伟达从Hopper系列向Blackwell系列转换，整个AI服务器产值提升。预计今年AI服务器的市场占有率会从去年的66%突破到今年的70%以上；另外，液冷散热方案的渗透率也有望从去年的14%提升到今年的30%。

　　IDC的报告呈现相同趋势，到 2025 年，全球服务器市场规模预计将飙升至 3660 亿美元，较 2024 年增长 44.6%。这一增长主要得益于GPU 加速服务器以及超大规模服务器和云服务提供商日益增长的需求。

　　除了整机制造端，算力产业链配套环节的机会也被券商看好。例如，液冷系统、光模块、高速互连、HBM存储等领域的技术迭代将影响整机竞争力。随着AI模型规模持续扩张、推理与训练算力需求同步提升，服务器设计将更趋模块化与定制化，这对具备研发、制造、交付一体化能力的厂商提出更高要求，也为行业龙头提供了扩大市占率的窗口期。

　　总体来看，AI服务器市场仍处于景气上行阶段，叠加产业链高附加值环节的放量，为细分领域的龙头厂商带来红利期。对于投资者而言，既要关注AI浪潮下的长期成长逻辑，也需评估短期订单节奏以及技术迭代带来的结构性挑战。

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