高端電子布的產能擴充速度正被市場需求碾壓，一場由AI算力引發的材料革命悄然到來。“高端產品的需求太消耗產能了。AI的需求增長太快，而短期之內產能出不來。”一位業內上市公司高管如是說。隨著AI伺服器需求爆發式增長，PCB產業鏈上游的高端原材料市場正掀起一波供不應求的漲價潮。石英電子布（Q布）作為AI伺服器提速的關鍵材料，其全球年需求預計已達1100萬米，而台光電子僅一家的備貨計畫就高達上半年月均50-100萬米，下半年進一步提升至150-200萬米。在AI算力硬體競賽的背後，一場關乎材料供應鏈主動權的爭奪戰已經打響。01 行業風向轉變：AI驅動高端電子布需求激增AI正重塑整個PCB產業鏈的價值分配。資料顯示，2025年第一季度全球資料中心乙太網路交換機收入同比激增54.7%。這種增長態勢沿著產業鏈向上傳導，最終作用於高端基材市場。“低端產品還未缺貨，AI相關的缺。”一位產業鏈人士指出。行業的核心矛盾是“低端過剩、高端不足”，這種分化格局使得相關企業業績表現冰火兩重天。以專業生產高性能電子布的宏和科技為例，其今年前三季度淨利潤同比增長近17倍，股價漲幅高達284.79%。高性能電子布的價格也隨需求水漲船高。據披露，低介電一代布價格是普通產品的6倍，二代和Low CTE產品價格仍在持續攀升。全球電子紗巨頭日東紡已在今年6月宣佈自8月1日起旗下玻纖產品價格全面調漲20%。02 技術革新驅動：從普通布到Q布的演進AI算力競賽對硬體傳輸速率提出了更高要求，推動PCB材料從M8向M9升級，其對低介電常數（Low Dk）電子布的需求變得愈發迫切。衡量電子布性能有兩個關鍵指標：介電常數（Dk）和介電損耗（Df）。這兩個數值越低，訊號在電路中傳輸時損失的能量就越少，傳輸速度越快。普通電子布的介電常數在6.0以上，而AI伺服器等高端應用則要求材料的介電常數降到4.6甚至更低。石英纖維布（Q布）作為第三代電子布，以其卓越的性能成為頂級訊號傳輸材料的解決方案。其主要成分是純度超過99.95%的二氧化矽，介電常數可低至3.0以下，介電損耗極小。輝達Rubin架構中，CPX部件（midplane、CPX板、網路卡板）、Rubin Ultra的78層正交背板等關鍵部位已明確將採用Q布。GoogleV8平台也可能考慮類似Rubin CPX的外掛形態以增強推理性能，這部分增量也會使用Q布。03 供應鏈格局生變：國產廠商強勢崛起Q布全球供應鏈高度集中，目前僅旭化成、信越、泰山、菲利華四家能夠供應。其中，大陸兩家企業預計將佔據最大市場份額，其次為旭化成和信越。在巨頭博弈中，國內企業正加速突破技術壁壘。菲利華作為全球僅有的兩家能量產石英纖維的企業之一，已將航空航天級石英纖維技術成功遷移至電子布領域，使其介電常數達到行業領先的2.2-2.3。該公司規劃了5000萬米/年的產能遠景，而當前行業總需求僅為約200萬米/年。菲利華作為全球唯一在石英電子布產業鏈實現從石英砂到織布四個環節全自主可控的企業，具備顯著的垂直一體化優勢。目前全球前20大CCL企業中，已有4家穩定採購菲利華的產品，另有7至8家處於小批次測試階段。中材科技在特種玻纖領域表現突出，其低介電玻纖布已實現量產，石英布也已通過國內外頂尖客戶認證。2025年第一季度，中材科技扣非淨利潤同比激增93.28%，毛利率觸底回升。宏和科技則在超薄、極細等高附加值產品上形成技術優勢，其高性能產品低介電一代、二代和低熱膨脹係數產品供不應求。04 市場前景展望：供需緊張或持續至2027年展望2026年，隨著1.6T速率資料中心交換機起量及輝達Rubin平台發售，AI PCB高頻高速趨勢將進一步明朗，石英電子布有望迎來需求放量元年。據預測，到2027年，僅AI伺服器和網路交換機兩大應用，就將催生出接近3000億元人民幣的特種電子布市場。然而，供給瓶頸依然突出。菲利華預計2026年出貨量可達1000萬米，僅台光一家就將貢獻約40%-50%的份額。 據此測算，僅石英電子布業務就將為菲利華帶來超10億元淨利潤增量。產能擴充面臨多重挑戰。“高端產品的需求太消耗產能了。AI的需求增長太快，而短期之內產能出不來。”一位行業內部人士坦言。 高端電子布的織布機主要依賴日本進口，裝置交貨周期長，進一步限制了產能擴張。認證壁壘同樣構成一道高牆。客戶認證流程通常需要2-3年時間，包括送樣、小批次試產和批次生產三個階段，輝達、台積電等知名企業對供應商的篩選極為嚴格。基於這些制約因素，業內專家預測，這輪高端電子布缺貨潮可能持續到2026年第三季度，到2027年才會陸續有所緩解。05 投資邏輯與風險：聚焦龍頭企業的訂單與產能在AI驅動PCB材料升級的背景下，投資者應聚焦龍頭企業的訂單和產能情況。對於菲利華而言，其關鍵驗證點在於2025年第四季度台系CCL廠30萬米/月訂單的落地情況，以及輝達的認證進度。隨著訂單爆發和產能躍進，菲利華的業績有望實現顯著增長。中材科技雖然估值安全邊際高，但需要觀察其石英布營收佔比是否能超過5%，以及提價傳導能力。 該公司受益於全球龍頭日東紡的價格上漲20%，已靈活調整定價策略，有望實現價格跟漲。風險方面，投資者需警惕產能過剩和技術替代等潛在風險。 若菲利華的產能擴張導致價格鬆動，或其他企業的認證超預期，市場競爭格局可能生變。此外，AI伺服器出貨量不及預期、輝達GPU產品發售節奏放緩等因素也可能影響行業發展速度。隨著AI算力需求不斷攀升，高端材料市場的供需天平正在傾斜。日本日東紡等巨頭已宣佈漲價20%，台光電子等下游廠商則在為Q布做高強度備貨準備。在可預見的未來兩年內，高端電子布的供應緊張狀況仍將持續。對於那些已突破技術壁壘、具備產能先發優勢的國內企業來說，一個歷史性的發展機遇正在眼前。 (吐故納新溫故知新)

全球 AI 格局震盪Google的 “算力霸權” 野心藏不住了11 月 24 日，Google內部大會拋出的重磅消息炸翻科技圈：未來 4-5 年，AI 算力容量每 6 個月翻倍，最終實現 1000 倍暴漲！這不是空想家的口號 —— 千億投資已就位，自研晶片、AI 原生資料中心、全生態落地齊發力，Google正用 “基建革命” 重構 AI 競爭規則，一場關乎技術霸權、產業格局的算力戰爭正式打響。1. 自研晶片 + 光互聯：算力效率拉滿 6 倍Google最新一代 TPU 晶片 “Ironwood” 堪稱 “算力發動機”—— 每瓦特推理性能直接暴漲 6 倍，訓練效率提升 3.8 倍。簡單說，同樣的電費，Google能跑出 6 倍的 AI 運算速度；訓練同一個大模型，Google的時間只需要別人的零頭。更狠的是配套的 “Helix” 光互聯架構，把晶片間通訊延遲壓到微秒級，就像讓千萬個工人無縫協作，萬卡叢集擴展效率逼近理論極限，真正實現 “加多少晶片，算力就漲多少”。2. AI 原生資料中心：PUE 低至 1.08 的 “節能王者”算力再強，也要靠資料中心承載。Google直接推翻傳統資料中心設計，從冷卻系統到供電架構，全為 TPU 晶片量身定製，最終實現 PUE（能源使用效率）低至 1.08—— 要知道行業平均水平是 1.55，這意味著提供同樣 100P 算力，Google能比同行省近 50% 電費。省錢就是攢競爭力，在 AI 長跑中，低能耗帶來的持續作戰能力，遠比短期性能峰值更重要。3. 全端定製：擺脫供應商 “卡脖子”和其他企業 “採購 GPU 組裝” 不同，Google走上了 “自給自足” 之路：從晶片設計、伺服器製造到機櫃佈局，全靠自研或深度定製，甚至把詳細圖紙發給 ODM 廠商精準生產，公差控制在 0.1 毫米以內。這種模式不僅避開了硬體溢價和供應鏈風險，更實現了軟硬體深度協同，讓算力潛力發揮到極致 —— 這才是千倍算力目標的底氣所在。算力背後的 “王牌”：Gemini 3 撐起生態落地光有算力沒有應用，就是 “空轉的機器”。Google千倍算力計畫的核心支撐，是剛發佈的 Gemini 3 模型，它讓海量算力有了用武之地：能力天花板級表現：博士級推理測試得分 37.5%，醫療診斷精準率達 91.9%，支援 100 萬 Token 長上下文，能一次性解析整部電影或程式碼倉庫；在 LMArena 大模型競技場以 1501 Elo 得分登頂，程式設計、多模態理解等多項測試碾壓競品。應用場景無孔不入：已深度嵌入 32 億台 Android 裝置，覆蓋手機、辦公、娛樂全場景 —— 拍照自動最佳化、郵件即時翻譯、搜尋個性化推薦，使用者無需主動打開 App，就能隨時隨地用到 AI；Gemini 月活使用者已達 6.5 億，日均互動頻次 4.7 次，遠超 ChatGPT 的 1.2 次。開發者生態爆發：通過全新 Agent 開發平台 Antigravity，開發者能讓 AI 自主完成端到端軟體開發；1300 萬開發者用其建構作品，70% 雲端客戶使用Google AI 功能，算力需求正呈指數級增長。行業變天：從 “模型大戰” 到 “基建競賽”競爭焦點轉移：過去大家比模型參數、比多模態能力，現在Google證明，底層算力基建才是終極戰場。就像建高樓，別人還在糾結 “裝修風格”，Google已經把 “地基和框架” 做到了行業頂尖。全球算力進入 “ZFLOPS 時代”：根據 2025 世界計算大會報告，全球算力正從 EFLOPS 級（10¹⁸次 / 秒）邁向 ZFLOPS 級（10²¹ 次 / 秒），Google的千倍計畫正是這一趨勢的縮影。算力的指數級增長，將催生出 “行業大模型”“端側 AI” 等更多新業態。普通人的機會在那？ 算力普惠將降低 AI 應用開發門檻：創業者不用再為算力成本發愁，能聚焦創新；職場人可借助 AI 工具提升效率，比如用 Gemini 3 生成互動式學習資料、編寫專業程式碼；投資者則需關注算力基建鏈條 —— 晶片、光互聯、資料中心節能等領域，或將成為下一個風口。而這一趨勢在本土市場同樣顯現，山西數智京雲等企業正將 AI 算力轉化為中小企業的 “獲客利器”：其自主研發的垂直領域內容生成系統，支援文字、圖像、視訊多模態互動，能 10 分鐘自動剪輯上千條原創短影片，搭配智能數字人開發平台，幫助呂梁國良汽修等傳統企業首月即實現 35 萬元線上訂單轉化，客戶轉介紹率提升 300%。這種 “算力下沉 + 場景深耕” 的模式，正是全球算力爆發背景下，本土企業抓住機遇的典型實踐。 (數智京雲千流引擎)

全球首富馬斯克從來不走尋常路，總有一些近乎瘋狂卻極具前瞻的技術浪潮與商業計畫。但這一次，中國人比他先走一步。當然，算力上天的競爭才剛剛開始。特斯拉跑車進太空2018年，馬斯克將自己的紅色特斯拉Roadster跑車送上了太空。那是SpaceX獵鷹重型運載火箭的首飛，為了證明自己火箭的強大運載能力，他決定送一點特別炫酷的東西進入外太空，最終選擇了自己的特斯拉座駕。這是外太空首次出現(地球人的)汽車。車內坐著一個穿著SpaceX宇航服的假人，循環播放著大衛·鮑伊的歌曲《Space Oddity》，中控上顯示著Don’t Panic(別恐慌)，這是在致敬科幻經典《銀河系漫遊指南》。七年時間過去了，這輛車還在日心軌道上飄著， 變成了一個人造的小行星，大約每一年半時間環繞太陽一周。當然，因為宇宙輻射和隕石衝擊，車身已經坑坑窪窪，車內更是面目全非。送車上太空，乍聽起來不可思議，卻成為了史上最昂貴也是最開腦洞的廣告，給SpaceX、特斯拉以及馬斯克本人都做了一次極其成功的品牌行銷和形象推廣，在後續給特斯拉帶來了諸多潛在的客戶，為他幾年之後成為全球首富奠定了基礎。多年以來，殖民火星探索太空的夢想都是馬斯克的個人光環。在送車上太空之後，現在這位全球首富的新計畫是在太空建造超級AI資料中心。上周在美國沙烏地阿拉伯投資論壇上，馬斯克又一次公開闡述了他的瘋狂想法，未來的AI資料中心在外太空，而且明確提出要在五年內發射AI衛星站。資料中心能源飢渴乍聽起來，這比送特斯拉上太空，還令人難以置信。的確，我們正處在一個AI算力競爭的時代，科技巨頭們正在全球各地瘋狂進行AI基礎設施建設，投入巨資建造超級資料中心。未來三到五年，單是亞馬遜、Google、微軟、Meta等美國幾大科技巨頭的相關資本支出就高達1.2兆美元。麥肯錫分析師預測，到2030年全球資料中心總投資可能高達6.7兆美元，其中約5.2兆美元直接由AI負載驅動。但建設資料中心需要驚人的電力供應，需要大量的地皮建設機房，需要採購天價的晶片，需要高效的冷卻系統。因此，科技巨頭們大多選擇在亞利桑那、田納西等土地與電力成本較低，政府可以提供稅收優惠的中部內陸地區投資興建。在上周的美國沙烏地阿拉伯投資論壇上，馬斯克和黃仁勳共同宣佈，xAI計畫與沙烏地阿拉伯國資AI企業Humain合作，在沙烏地阿拉伯首都利雅德郊外投資250億美元，新建一個500兆瓦的資料中心，使用輝達的AI晶片。這一算力甚至比xAI在田納西州的全球最大的算力中心Colossus(300兆瓦)還大。在炎熱的沙漠地帶建資料中心？這很正常，亞利桑那同樣是炎熱荒漠，而同處中東地區的阿聯也有超級資料中心在建設。太陽能是最直接的受益，沙烏地阿拉伯擁有全球最大的太陽能資源，年均日照超過3000小時。在沙烏地阿拉伯政府的全力支援下，馬斯克的資料中心可以獲得充足的資金支援和能源供應，土地與審批更不是問題，只是在散熱方面需要浸沒式液冷等創新技術，預計在營運成本中，冷卻成本就高達20%。實際上，資料中心選址的首要考慮因素是電力供應。因為穩定廉價的電力供應已經成為限制AI發展的最大因素。以美國舉例，2014年資料中心僅佔美國總用電量的1.8%，但貝恩資本預計，2030年這一比例可能將達到9%。據國際能源署2025年發佈的報告，2024年全球資料中心耗電量已達415太瓦時，約佔全球用電總量的1.5%。更令人憂慮的是，這一數字預計到2030年將翻倍至945太瓦時，相當於日本全年的用電總量。AI巨頭們已經對電力供應無比飢渴，甚至自己開始建發電設施。馬斯克的xAI就在用燃氣輪機臨時發電；微軟簽下協議重啟核電站項目；OpenAI則在遊說政府與企業合作，每年新增100吉瓦(100 GW)電力。無盡的太陽能供應這正是在太空建設資料中心的最大優勢。馬斯克在論壇上具體解釋稱，那怕要實現一小部分卡爾達肖夫二級文明(完全利用恆星能量)，AI 計算所需能量永遠會比地球所能提供的多出幾個數量級。舉例來說，要打造一太瓦年(terawatt-year)等級的 AI 計算，在地球上是不可能實現的，無論建多少發電廠都不行，冷卻能力也做不到。因此，基於太空的太陽能 AI 衛星/計算叢集是不可避免的未來。 太空中的電力和計算性價比很快將碾壓式優於地球。在地球軌道上，太陽能輻射強度是地表的1.36倍。在極地或地球同步軌道上，能量利用率可達99%，遠高於地面的30%至40%。更重要的是，在適當的軌道（如太陽同步軌道），衛星可以處於近乎全天候的陽光照射之下，無需考慮晝夜循環和天氣影響。馬斯克還提到了另一個關鍵因素：散熱。當前超級電腦機架(比如 GB300)大部分質量和體積其實都是冷卻裝置；在太空裡這些冷卻裝置基本都可以省掉，因為直接向冰冷的真空輻射熱量就行，根本不需要水冷，也不需要風扇。雖然無法通過空氣對流散熱，但可以利用太空背陽面零下270攝氏度的極寒環境進行高效輻射散熱。研究顯示，這種散熱方式的效率是地面的3倍，且無需消耗寶貴的水資源。熱量可以通過熱管或流體回路傳導至衛星表面的輻射冷卻板，然後以紅外輻射的形式直接散發到深空。這種散熱方式雖然需要較大的散熱板面積，但從根本上解決了地面資料中心已趨近物理極限的散熱挑戰。過去幾周，馬斯克一直在各種活動上暢談如何用星艦把新一代太陽能星鏈衛星送上天，這些衛星配備高速雷射通訊，直接在軌道上組成資料中心。在美國沙烏地阿拉伯投資論壇之後的第二天，馬斯克再次強調，這些AI衛星每年能產生100吉瓦的太陽能——相當於美國年平均用電量的四分之一。“我們已經把計畫完全排出來了，會非常瘋狂。”那麼，怎麼把晶片、太陽能板等諸多裝置送上太空呢？馬斯克隨後具體闡述了他的太空AI中心構想：星艦火箭每年能夠向軌道傳送約 300吉瓦(甚至可能是500吉瓦)的太陽能AI衛星。而美國平均電力消耗大約是 500吉瓦，所以如果每年送300吉瓦的AI算力上天，那就意味著每兩年，太空中的AI就超過整個美國經濟目前的總用電量，而且僅用於智能處理。軌道運力問題將被星艦火箭徹底解決，太陽能面板也不是問題。地面太陽能電池的年產能早就超過 1500吉瓦了(而且遠超這個數字)。接下來最關鍵的拼圖就是晶片生產。正因為如此，特斯拉必須要有 太瓦級晶圓廠，否則根本沒有足夠規模的解決方案。這些數字按地球標準已經非常恐怖了，但在卡爾達肖夫文明指數面前根本不值一提。要真正邁向更高階文明，必須在月球上大規模生產太陽能AI衛星，才能把年算力提升到 100+ 太瓦的等級。科技巨頭齊頭並進實際上，這個看似瘋狂的想法絕非馬斯克一個人想過。諸多AI巨頭都曾經設想過這一願景，甚至已經著手進行探索。他們的核心邏輯都是相同的：AI對電力的需求終將大到地球供不起，所以必須去太空。亞馬遜創始人貝佐斯上個月表示，“未來二十年內，太空資料中心的成本打敗地面。太空最終會成為持續讓地球變得更好的地方之一。”他創辦的藍色起源剛剛實現了火箭定點回收，成為繼SpaceX之後第二家實現這一技術的太空探索公司。雖然亞馬遜尚未正式披露太空資料中心的詳細計畫，但藍色起源正在加速新格倫火箭的開發，旨在進一步降低發射成本。結合亞馬遜雲服務(AWS)在全球雲端運算市場超過30%的份額，亞馬遜未來可將太空資料中心與AI雲服務深度整合，建構軌道版AWS。亞馬遜的Project Kuiper計畫於2026年中期在澳大利亞推出低軌衛星網際網路服務，與Starlink競爭。2025年公司已成功發射首批27顆衛星，未來計畫結合AWS邊緣計算能力部署在軌AI資料處理節點。Google母公司Alphabet最近公佈了“Project Suncatcher”計畫，目標是發射由太陽能供電、搭載Google先進張量處理單元(TPU)的緊湊型衛星星座，計畫在2027年初與Planet Labs合作發射兩顆測試衛星，每顆攜帶4個TPU。需要解釋的是，Google的太空資料中心不會是地球上那種巨型單體建築，而是一個由約81顆衛星組成、半徑1公里的星座概念，每顆衛星都搭載Google用來驅動AI的張量處理單元（TPU）。這個星座的規模將“遠遠超過歷史上和現在任何衛星星座”。GoogleCEO桑達爾·皮查伊表示：”像所有的登月計畫一樣，這需要我們解決許多複雜的工程挑戰。"他也承認，這個項目存在重大技術和後勤障礙，最終規模可能會改變。能源是最直接的因素。“Project Suncatcher”計畫項目書寫道，AI的能源需求難題已經很難解決，最好的方案就是向太空發射“成群結隊的衛星”，直接從太陽那裡攫取能量。在“合適的軌道”上，太空中的太陽能板效率可比地球高整整八倍。太空探索熱門賽道實際上，太空運算這個賽道已經有了不少試水探索者，諸多美國太空創業公司的項目都驗證了馬斯克所稱的太空算力趨勢。根據歐洲智庫歐洲空間政策研究所(ESPI)最新報告預計，過去五年已有約約8100萬美元的私人資本流入太空資料中心項目或直接相關的關鍵技術領域。今年年初，佛羅里達月球探索公司Lonestar在前往月球途中和月球軌道進行資料中心的營運測試，但登陸器任務並未完全成功。Axiom Space在8月向國際空間站發射了軌道資料中心原型。因為與OpenAI合作而備受關注的AI基礎設施初創公司Crusoe也計畫在2026年底發射的Starcloud衛星上部署其雲平台。本月早些時候，初創公司Starcloud已經將一顆搭載輝達H100 GPU的衛星送入太空。 Starcloud-1衛星僅重約60公斤，卻搭載了輝達處理器，能夠在軌運行包括GoogleGemini變體在內的人工智慧模型。Axiom Space首席執行官喬納森·瑟坦(Jonathan Cirtain)上周在德意志銀行的會議上提到，目前在太空產生的資料有90%會丟失，增加基礎設施就能解決這個問題。“如果你能在太空直接生成資訊產品並傳回地面，就能立刻為人們部署在太空的資產創造新的價值。”當然，要把資料中心搬到太空，絕對沒有那麼簡單，這個未來趨勢也面臨著諸多技術難題和質疑。“作為一個工程師，光說’我要把資料中心扔到太空因為太空很酷’是完全沒意義的。”衛星通訊公司CesiumAstro的CEO薩布裡普爾(Shey Sabripour)在同一個會議上直接給瑟坦潑了冷水。首先，要將裝置運到太空就是巨大的成本；其次，維護和升級硬體會是巨大的挑戰；再次，太空並非風平浪靜，資料中心會面臨宇宙輻射、碎片垃圾和隕石衝擊，防護難度極大。如何防範宇宙輻射？太空算力建設需要採用軍規級加固電子裝置或冗餘備份系統。Google已經在67 MeV質子束下測試了其Trillium TPU晶片，但技術難題並沒有得到有效解決。Axiom Space嘗試使用軍規級裝置應對輻射環境，而Lonestar則探索將未來月球資料中心放置在地下熔岩洞中以防輻射。同時還需設計多套計算模組備份，形成硬體冗餘，以應對單點故障風險。成本有望大幅降低未來五年就送算力上天？行業專家認為馬斯克太過樂觀了，這個過程至少需要十年。中佛羅里達大學教授、NASA行星物理學家菲爾·梅茨格(Phil Metzger)同樣非常看好太空AI伺服器項目，但他認為，這至少需要十年才可能在經濟上變得合理。發射成本是最直接的問題。Google在提出AI衛星項目的同時認為，只有當發射成本降到每公斤200美元以下，太空資料中心的發射與營運總成本才可能與地球資料中心的能源成本“大致相當”。但馬斯克有足夠的底氣，因為他有自己的火箭公司SpaceX。雖然現在SpaceX Falcon火箭的發射成本最低也只能壓到每公斤1400美元，但規劃中的星艦火箭未來完全成熟(100多次飛行)之後，預計發射成本可以壓低到每公斤67-100美元。要達到這一成本目標，需要實現火箭完全重複使用，需要高發射頻率和技術成熟，每個火箭至少需要飛行幾十到上百次。而星艦火箭目前還在測試階段，還在不斷出現失敗和爆炸事故。花旗銀行預測，到2040年最佳情況下發射成本可降至每公斤約30美元，而在較差情況下（火箭只重複使用10次左右）可能是每公斤300美元。Starcloud公司的成本分析顯示，太空資料中心的最大成本是一次性發射成本（約500萬美元）和太陽能陣列成本（約200萬美元），而長期能源幾乎完全依靠太陽能直接提供，營運成本接近零。約翰斯頓諮詢機構預測，軌道資料中心的總成本（包含發射）可能僅為地面方案的十分之一。中國已經先行一步與矽谷還處於計畫或早期測試階段不同，中國的太空算力已經開始先行一步。國星宇航去年11月在世界網際網路大會烏鎮峰會期間正式發佈"星算計畫" ，計畫由2800顆算力衛星與100個地面智算中心組網，構成天地一體化算力網路。2025年5月14日，國星宇航與之江實驗室成功發射了全球首個太空計算衛星星座。首發星座包含12顆計算衛星，搭載80億參數的天基模型，實現了”算力上天、在軌組網、模型上天”，可對L0-L4級衛星資料進行在軌處理。首發單星最高算力744 TOPS（每秒744兆次計算），星座總算力5 POPS（每秒5千兆次計算），總儲存容量30TB，星間雷射通訊速率最大100Gbps。而 "三體計算星座"的長期目標是建成後總算力可達1000 POPS（每秒百億億次計算）。當然，這場AI算力“軍備競賽”才剛剛開始。 (新浪科技)

2025年9月12日，工業富聯（SH：601138）股價報收於61.9元，總市值達1.23兆，市盈率51倍（動）。2025年7月初至9月中旬，工業富聯累計漲幅已達195.2%。工業富聯股價上漲，無非是因為“AI算力競賽”拉動相關裝置需求。AI算力基建逃不過“周期律”，現今處於“擴張中段”還是已接近“頂峰階段”，有待將來從“反光鏡”觀察。即便AI投資仍有數倍增長空間，代工廠也只能“喝口湯”，工業富聯估值高於輝達是個笑話。此外，工業富聯資產質量存在兩大問題：一是固定資產帳面值僅226.3億、其中機器裝置122.7億（比亞迪固定資產帳面值2808億）；二是2500多億境外資產效益低下，卻沒有計提減值準備。綜合估值、總市值、資產質量等因素，工業富聯是A股最被高估的標的。郭董沒賞飯，股民很滿足富士康旗下有三家上市公司：鴻海精密（TW:2317）、富智康集團(HK：2038)、工業富聯（HS：601138）。旗艦鴻海精密主營蘋果手機代工業務；富智康集團主營其他品牌手機代工（華為、小米、一加、索尼、魅族、Oppo）；工業富聯主營通訊網路裝置、雲服務裝置及精密工具。當年謀求在A股上市，國內外財經媒體預計鴻海會將核心業務（iPhone組裝）注入上市主體。但郭董沒賞A股投資者這口飯。蘋果沒賞、Android也沒賞，善於自我安慰的投資者認為：手機代工業務吃老本，賺不了大錢，雲服務裝置“適應時代潮流”，因此還是要感謝郭董。此說有兩個問題：第一，雲服務的確“適應時代”，但代工伺服器、儲存裝置的工業富聯，毛利潤率僅有可憐的5%，輝達淨利潤率高達50%。第二，截至2024年末，鴻海精密持有工業富聯84.06%股權。工業富聯再怎麼“適應時代”，也是鴻海精密的“盤中餐”。2024年，工業富聯營收6091億、同比增長27.9%；淨利潤232億、同比增長10.3%。母公司鴻海精密營收約1.53兆（人民幣）、同比增長11.4%；淨利潤335億（人民幣）、同比增長7%。2025年Q2，工業富聯營收2003.5億、同比增長35.9%，淨利潤69億、同比增長51.6%；二季度鴻海精密淨利潤97.5億、同比增長27%；母公司鴻海精密市值不到7000億人民幣，子公司工業富聯市值1.2兆，鴻海持有富聯股標價值1兆，比自身高43%。靠天吃飯、掙辛苦錢代工企業都是“靠天吃飯”，工業富聯的天是亞馬遜、微軟、輝達。1）營收增速不高工業富聯第一主業是“通訊及行動網路裝置”，包括網路裝置、通訊網路裝置高精密機構件和電信裝置等。第二主業是雲服務裝置，包括伺服器、儲存裝置、電源等。工業富聯還有一項業務，就是公司字號裡的“工業網際網路”。主營領域是智能製造，收入佔比極小且連續萎縮。通訊及行動網路裝置2018年，通訊裝置收入2592億，佔營收的62.4%，同比增長20.8%；2021年，通訊裝置收入2580億，比2018年還少12億；2022年，通訊裝置收入2962億、同比增長14.4%；2023年，通訊裝置收入2790億、同比下降5.8%；2024年，通訊裝置收入2879億、同比增長3.2%；2018年-2024年，通訊裝置收入增幅僅11.1%，年均1.8%，幾乎沒有成長性；雲服務2018年，雲服務收入1532億、同比增長27.3%；2019年，雲服務收入1629億、同比增長6.3%；2020年、2021年，雲服務收入分別增長7.6%、1.4%；2022年，雲服務收入2124億、同比增長19.6%；2023年，雲服務收入1943億、同比下降8.5%；2024年，雲服務收入3194億、同比增長64.5%；2018年-2023年，雲服務收入累計增長26.8%，年均4.9%，增速不算高；2024年收入暴漲，持續性有待觀察。2024年，通訊裝置對營收增長的貢獻率僅為6.7%；雲服務裝置貢獻率達94.2%；工業網際網路收入同比下降42.9%（2023年同比下降13.9%）。2）毛利潤率在代工廠中偏低代工企業的客戶不僅享有絕對的主導權，而且賺取了絕大部分利潤。各家代工企業競爭，你想賺10%的毛利潤，友商說能賺5%我就干。富士康雖是代工企業中的翹楚，毛利潤率並不高，蘋果每部手機淨利潤數千元，富士康們的毛利潤只有50元。2019年，通訊裝置和雲服務毛利潤分別為273億和65億，毛利潤率分別為11.2%和4%。2022年，通訊裝置和雲服務毛利潤分別為274億和84億，毛利潤率分別為9.3%和4%；2023年，通訊裝置和雲服務毛利潤分別為273億和99億，毛利潤率分別為9.8%和5.1%；2024年，通訊裝置毛利潤275億、毛利潤率9.6%；雲服務毛利潤暴漲至160億、毛利潤率微跌至5%。2024年，輝達毛利潤率50%，“背靠輝達”的工業富聯毛利潤率5%。科技巨頭與代工廠的利益分配法則一目瞭然。工業富聯這毛利潤率在代工廠中都算低的。2024年立訊精密“通訊互聯產品及精密元件”業務毛利潤率16.4%，“消費電子”業務毛利潤率9.1%。工業富聯毛利潤率低的根源可以從成本結構中尋找：2024年，工業富聯直接材料成本佔總成本的91.4%，直接人工佔2.7%，折舊/攤銷佔0.75%。自己設計、生產的零部件佔比很小，絕大部分從外部採購。這樣的企業說它是代工廠未免“高抬”了，充其量是個“組裝廠”。3）抗風險能力當前全球AI算力投資面臨三重壓力：邊際收益差、能源約束、資料枯竭：第一，近年IT行業為建設資料中心投入數千億美元，回報卻遙遙無期。麥肯錫研究顯示，80%使用AI的企業未獲得顯著價值提升，購買更多AI服務的動力在那裡？第二，截至2024年末，資料中心能耗已佔美國總電力的1.7%。AI性能提升以更高能耗為代價，越到後面代價越大。不久的將來，每1%性能提升可能以幾倍、十幾倍、上百倍能耗為代價。第三，人類可用於訓練的資料迅速枯竭，已開始通過建構虛擬環境生成資料流，例如用虛擬的道路交通資料替代對海量真實駕駛資料的需求。運算大幅提高，對AI性能的提升未知，只是解決了資料飢渴。當AI行業從狂熱恢復到理性，AI投資將會放緩。與輝達相比，工業富聯處於不利地位。4）淨利潤率及增速雙低2021年-2023年，工業富聯歸母淨利潤連續保持在200億以上。2023年淨利潤210億、淨利潤率4.4%。2018年-2024年，工業富聯淨利潤累計增長37.3%，年均4.0%；2025年H1，工業富聯淨利潤121億、利潤率3.4%。工業富聯研發投入與“科技”二字不匹配——2024年研發投入106.3億、佔營收的1.75%；2025年H1，研發投入51億（僅為比亞迪的六分之一）、佔營收的1.41%。立訊精密這個比例是3.69%，比亞迪更是達到8%。2018年以來，工業富聯平均淨利潤率4.2%、淨利潤年均增速4%、研發投入不到營收的2%。兩個4%、一個2%支撐起50多倍市盈率。資產質量“感人”1）境外資產“觸目驚心”工業富聯是由鴻海精密體系內60家子公司（境內31家、境外29家）“組裝”而成的控股公司。其中，29家境外子公司分佈於美國、日本、新加坡、越南、韓國、捷克、墨西哥、印度、匈牙利等地。根據2018年5月發佈的《招股說明書》（P102-P104），截至2017年末，工業富聯境外子公司總資產超過400億美元。工業富聯境外控股子公司盈利能力極為低下。總資產排名居首的5家公司：排名第1的FPI Ltd.，總資產115億美元，2017年淨利潤110美元！排名第2的CNT Samoa，總資產108億美元，2017年淨利潤0美元！排名第3的IPL International Ltd.，總資產87.6億美元，2017年淨利潤0美元！排名第4的CNT GS，總資產33億美元，2017年淨虧損465萬美元！排名第5的弘佳公司，總資產21.5億美元，2017年淨利潤為0美元！資產的定義是“能帶來經濟利益的資源”。工業富聯境外子公司中， Top 5總資產達365億美元，2017年不僅顆粒無收還虧損460多萬元，可謂觸目驚心。2）2500億低效資產不計提減值準備自2021年起，工業富聯年報中出現“境外資產佔比較高的相關說明”。2021年末、2022年末、2023年末，工業富聯境外資產分別為1494億、1606億、1632億，約為總資產的60%、淨資產的120%。2024年末，境外資產突破2000億，佔總資產的63.1%，相當於淨資產的131%。2025年6月末，境外資產進一步增至2552億、佔總資產的66.6%，暴漲至淨資產的168%！2021年-2025年H1，工業富聯唯一連續披露業績的境外企業是CNT SG（Cloud Network Technology Singapore Pte.Ltd)：2021年，淨利潤1.35億、淨利潤率0.06%；2022年，淨利潤6.89億、淨利潤率0.24%；2023年，淨利潤15.1億、淨利潤率0.42%；2024年，淨利潤39.1億、淨利潤率0.83%；2025年H1，淨利潤38.7億、淨利潤率1.46%；“老大”（CNT SG）盈利能力尚且如此。工業富聯資產總額超過2500億的數十家境外企業，不披露產能利用率、不計提減值準備。工業富聯境外資產佔總資產的三分之二，效益低下、透明度極低。假如發生十幾個點的減值，就能把區區200億利潤“沖”得乾乾淨淨。3）固定資產2025年H1，立訊精密營收1245億，僅為工業富聯的34.5%。截至6月末，立訊精密固定資產帳面值482.3億，其中機器裝置241.8億。工業富聯固定資產、機器裝置帳面值僅為立訊精密的一半。2025年H1，工業富聯營收為比亞迪的97.2%。兩家營收幾乎相等，固定資產體量卻有天壤之別。主要看機器裝置：2025年6月末，比亞迪機器裝置帳面值1529億，上半年折舊/報廢275億，相當於2024年末原值的11%（約4.5年折舊完畢）。2025年6月末，工業富聯機器裝置帳面值123億，上半年折舊/報廢22億，相當於2024年末原值的5.7%（約8.8年折舊完畢）。截至2025年6月末，比亞迪固定資金相當於總資產的33.2%；工業富聯固定資產僅為總資產的5.9%。在人們的印象中，代工巨頭標配宏偉的廠房、先進的生產裝置，固定資產規模大、折舊快。如果廠房裡主要裝置是流水線，百萬工人“打螺絲”，那麼這更像一家組裝廠。綜合考量市盈率、總市值和資產質量，工業富聯是A股高估最嚴重的公司。 (虎嗅APP)