1.1 持续强化“高端智能制造+工业互联网”，最终控制方为鸿海精密
工业富联是全球领先的高端智能制造及工业互联网解决方案服务商，公司前身福匠科技于 2015 年 3 月成立。2017 年 7 月， 福匠科技名称变更为“富士康工业互联网股份有限公司”，并于 2018 年 6 月在上海证券交易所上市交易。自上市以来，公司 依托于数字经济新基建的发展机遇，在持续强化“高端智能制造+工业互联网”这一核心竞争力的基础上，加速推进“2+2”战略， 围绕“大数据”和“机器人”，进一步拓宽业务版图。根据“深耕中国、布局全球”的经营策略，公司发挥国内国外双循环的桥梁和 纽带作用，基于超过 30 年的高端智能制造行业数据经验，大力推动 ICT全产业链的数字化转型，已发展成为全球数字经济 领军企业，在产品、技术以及全球市占率方面处于领先地位，2022 年获《福布斯》评定为“中国数字经济 100 强”总榜第七、 电子行业第一。
公司股权结构集中，不存在实控人。2017 年，公司整体改制变更为股份有限公司。同年，鸿海精密将下属部分核心业务（通 信网络设备、云服务设备、精密工具和工业机器人等）转入工业富联，并于 2017 年底完成重组。重组完成后，公司的控股 股东为注册在中国香港的中坚企业有限公司。中坚公司为投资控股型公司，由鸿海精密间接全资持有。因此，公司的最终控 制方是鸿海精密。因鸿海精密不存在实际控制人，故而公司不存在实际控制人。 子公司遍布中国大陆、中国港台及海外。公司在国内的郑州、晋城、济源、惠州、南宁、杭州、佛山、东莞、太原、天津、 赣州、上海、中国香港、中国台湾等地区设置有生产基地和子公司。此外，在海外的越南、匈牙利、印度、墨西哥、韩国、 新加坡、美国、捷克等国家均设有生产基地、子公司或分支机构。 公司通过向员工提供限制性股票、股票期权或持股计划等股权激励报酬，优化薪酬短中长期的分配结构，进一步提升公司薪 酬竞争力，吸引人才、激励员工，充分发挥员工积极性，建立与公司之间利益共享、风险共担的机制。目前执行中有 2019 年限制性股票/股票期权与 2022 年员工持股计划，授予全球绩优核心干部，累计参与 12272 人，占关键人才 20%。其中 2022 年 6 月发布的员工持股计划第一个锁定期于 2024 年 6 月 9 日届满，同时第一个解锁期的业绩考核指标也已达成。
1.2 直销绑定大客户，AI 产业发展带动公司利润创新高
公司是全球领先的高端智能制造及工业互联网解决方案服务商，主要从事各类电子设备产品的设计、研发、制造与销售业务， 依托于工业互联网为全球知名客户提供智能制造和科技服务解决方案，主要业务包含云计算、通信及移动网络设备、工业互 联网。云服务设备类产品主要包括服务器、存储设备及云服务设备高精密机构件等；通信网络设备类产品主要包括数据中心、 企业网络、无线网络设备与终端精密结构件等产品；工业互联网三大核心板块包括卓越制造咨询与灯塔工厂解决方案业务、 一站式数字制造运营业务、云与平台服务业务。 公司采用直接销售的模式，为客户提供从产品设计、生产制造到物流交货的全方位服务。公司依据客户和产品类别，设立专 门负责团队，与全球知名的电子设备品牌厂商、互联网服务提供商直接洽谈销售业务。2023 年前五名客户销售额占年度销 售总额的 65.33%。
2023 年的全球经济环境充满挑战与不确定性，但公司还是把握住了行业机遇，不断优化全球布局，加大研发投入，巩固优 势，财务及营运表现稳健向上。受益于 AI 算力需求强劲增长带动公司盈利能力提升，2023 年公司营业收入 4763.4 亿元创 历史次高，归母净利润为 210.4 亿元，同比增长 4.82%；扣非归母净利润为 202.09 亿元，同比增长 9.77%，创下历史新高。2024Q1，公司延续了这一趋势，营收、净利润与往年同期相比创上市新高、净资产持续提高，主要动能来自于AI 产业蓬勃 发展，带动 AI 服务器需求大幅提升，AI 在云计算占比不断提高，产品结构不断优化。
从营收结构上来看，2023年通信及移动网络设备、云计算和工业互联网在主营业中的营收占比分别为58.74%/40.91%/0.35%。 其中通信及移动网络设备为公司第一大业务板块，2023 年实现营业收入 2789.76 亿元，同比减少 5.81%，营收占比保持过 半；云计算实现营业收入 1943.08 亿元，同比减少 8.54%，营收占比在四成左右；工业互联网业务占比不到 1%，2023 年 实现营收 16.46 亿元，同比减少 13.89%。从毛利结构来看，通信及移动网络设备的毛利贡献更多，在七八成左右，而 2023 年云计算毛利占比也达到了 25.7%。
从基本财务指标来看，公司近三年的营收增速和利润增速都呈现一定的波动，而且两者的变动并不一致，主要源于公司的净 利润受到行业需求变化、汇率变动、原材料成本波动等多重因素影响。公司毛利率、净利率均为个位数，主要系电子产品制 造环节的毛利率天花板较低。近三年的 ROE 超过 15%，说明公司的资产盈利质量较好。固定资产占比在个位数，资产多为 流动资产，应收账款占比接近 20%，财务费用率为负数，资产负债率、杠杆率较高与公司的运营模式相符，公司部分业务 中存在客户同时是部分原材料供应商的情况(即“Buy and Sell 模式”)，该模式是在电子产品制造行业中广泛存在的业务模式， 而公司在 Buy and Sell 模式下的业务中属于主要责任人，需要提前垫付资金采购原材料。结合公司前五大客户营收占比在 65%，因此经营性现金流净额和净利润的比值变动较大，23 年经营性现金流净额远超净利润说明去年公司现金流较好，盈 利质量较高。从期间费用率结构来看，由于采用的是大客户直销模式，销售费用率很低。
1.3 费用率控制稳定，AI 服务器份额上升带动云计算业务毛利率
公司的毛利率和净利率受成本和产品结构影响有一定波动，但整体上一直保持较为稳定的状态，期间费用率的控制也很稳定。 与同样从事电子设备制造业务的立讯精密、歌尔股份、浪潮信息相比，公司的毛利率最低，但是净利率并不是最低的。细分 业务来看，2023 年通信及移动网络设备/云计算/工业互联网的毛利率分别为 9.80%/5.08%/49.81%。其中毛利率最高的是工 业互联网平台（灯塔工厂/标准软件/Fii Cloud）业务，但由于占比很少因此对整体毛利率的影响并不大；通信及移动网络设 备的毛利率整体趋势向下，但 2023 年受益于高速交换机的发展企稳回升；近几年云计算业务毛利率在 4%上下波动，2023 年云计算毛利率达 5.08%，较去年提升 1.12pct，是自 2018 年上市以来该板块年度毛利率水平首次突破 5%，主要得益于 AI 服务器市场份额的大幅上升，有效带动公司云计算整体毛利率。公司的存货、应收账款、应付账款周转率基本保持稳定， 24 年 Q1 合同负债大幅增长。
1.4 研发投入超百亿，加速布局高端智能制造
在人才方面，公司高度重视研发团队和人才梯队建设，近年来，公司在国内外持续扩大全球产能布局，加速布局高端智能制 造，不断引进、培养人才，建立本土化的运营团队和人才梯队，研发团队在不断壮大，人才结构持续优化。截至 2023 年末， 公司研发人员数量达 31,792 人，占公司员工总数的 16.6%。公司拥有优秀的技术研发团队、经验丰富的生产管理人员和熟 练的技术队伍，不断提升工艺技术，垂直整合设计制造，持续优化经营模式。
在研发投入方面，公司自上市以来不断增加研发投入。公司深入布局数字经济核心技术，高度重视产品研发及资源投入。从 2020 年起，公司研发投入已过百亿，近年来研发支出占比保持在 2%以上。在创新实力方面，截至 2023 年底，公司拥有有 效申请及授权专利 6,608 件，较去年增长 8.70%，专利布局遍及全球 16 个国家和地区。2023 年新增专利申请 1,094 件，较 2022 年增长 6.90%；专利授权率为 85.40%，较 2022 年提升 1.60%。公司在云计算、工业互联网、机器人等技术领域授权 专利增长迅猛，占 2023 年新增授权专利的 41%。公司不断强化大数据、机器人等新事业方向技术实力，结合强大的数字化 基础，促进自身在云、网、端、工业互联网等核心业务方面稳居全球领先地位。
ChatGPT 的火爆出圈，推动人工智能进入 AIGC时代。AIGC(AI Generated Content)即人工智能生成内容，也称为生成式 AI，AIGC 实现了从分析内容到创造生成新内容的跨越，而模型、数据集、算力、应用是催生 AI 技术新范式的重要因素。2022 年 11 月，由 OpenAI 开发的大模型聊天机器人 ChatGPT 火爆出圈，短短 5 天，注册用户就超过 100 万，仅仅两个月月活 用户数已经破亿。2023 年 3 月，OpenAI 发布 GPT-4，可以接受图片作为输入，并且生成说明、分类和分析，拥有超越 ChatGPT 的高级推理能力。 2024 年 2 月，OpenAI 发布文生视频大模型Sora，全球视频大模型领域实现里程碑式进展。作为文生视频大模型，Sora 可 以在保持视觉质量和遵循用户的文本提示的情况下，生成长达 1 分钟的视频。Sora 呈现良好的多模态能力，不仅支持文本 生成视频，还具备图像生成视频等能力。另外，Sora 还有生成图像的能力。2024 年 5 月，OpenAI 在其春季发布会上，推 出新旗舰模型 GPT-4o，可接受文本、音频和图像的任意组合作为输入，并可生成文本、音频和图像的任意组合作为输出， 多模态能力进一步提升。ChatGPT、GPT-4、Sora、GPT-4o 等大模型爆款产品频现，打开了 AIGC 应用的想象空间。
2.1 算力是 AIGC 产业发展的底座，服务器中游分为 ODM 和品牌厂
大模型的实现需要十分强大的算力来支持训练过程和推理过程。根据 OPENAI 数据，训练 GPT-3 175B 的模型，需要的算 力高达 3640 PF-days（即以 1PetaFLOP/s 的效率要跑 3640 天）。2018 年以来，大模型的参数量级已达到数千亿参数的量 级规模，对算力的需求将呈现指数级增长。根据《COMPUTE TRENDS ACROSS THREE ERAS OF MACHINE LEARNING》 研究结果，大模型时代，算力翻倍的需求时间是 9.9 个月。
根据 AI 大模型训练、推理两大应用场景划分，AI 服务器主要有训练型与推理型两类，其中训练型AI 服务器算力要求极高， 多数部署于云端，推理型 AI 服务器则对算力无太高需求，主要部署于云端与边缘侧。 产业链环节中，AI 服务器上游为服务器零部件，包括芯片、PCB、电源、散热模组等；中游为整合组装，将芯片组装进服 务器硬件中，并增加必要的网络、存储设备，形成完整的AI 服务器解决方案；AI 服务器的下游客户广泛，包括互联网厂商、 运营商、制造业、政府、金融、医疗等行业。当前 AI 服务器市场需求（尤其是高阶 AI 服务器）动能主要来自大型 CSP，包 括微软、谷歌、亚马逊、Meta、CoreWeave 等美系厂商，以及 BBAT（字节跳动、百度、阿里巴巴、腾讯）等国内厂商。 服务器领域中游环节“玩家”众多，大致可以分为 ODM 厂商与品牌服务器厂商。服务器相关组件准备完成后，将由 ODM 厂 商进行组装代工，再送至品牌服务器厂商处销售，或者是 ODM 厂商不通过品牌服务器厂商直接与下游（通常是 CSP）客户 合作，根据客户的需求进行定制化生产。 其中，ODM 代表厂商包括广达、工业富联、英业达、纬创、Supermicro 等，它们与云端业者、上游芯片厂商深度绑定，有 稳定的供应链、快速交付能力、较低售价等优势。基于低成本和快速部署服务器以建设大规模数据中心的考量，近年云端业 者与 ODM 厂商合作日益频繁。 品牌厂商方面，AI 服务器代表厂商包括戴尔、HPE、甲骨文、惠普、联想、浪潮信息、新华三、宁畅、超聚变等，拥有服 务器方案自主设计能力与核心技术专利，此前委托 ODM 代工厂商生产标准化服务器产品，再对外进行销售，不过随着云计 算、AI 需求不断增加，部分品牌服务器厂商也逐渐开始生产定制化产品，与 ODM 厂商形成了既合作又竞争的关系。
2.2 算力竞赛推动硬件基础设施不断升级扩容，为 AI服务器发展提供强劲动力
各大云服务商不断加码对 AI 相关投入，算力竞赛推动硬件基础设施不断升级扩容。随着AI 的飞速发展，各大云服务商不断 加码对 AI 相关投入，推动数据中心基础设施的不断升级扩容。据 Canalys 统计，2023 年，全球云基础设施服务总支出增长18%，达到 2904 亿美元，Canalys 预计 2024 年将继续增长 20%。2024Q1，全球云基础设施服务支出同比增长 21%，达 到 798 亿美元，相比去年增加 134 亿美元，三大云服务提供商 AWS、微软和谷歌云总增长 24%，占总市场的 66%。由于 企业在云计算上加速支出，三家头部云厂商的增长率均有显著提升。其中，微软增长率高达 31%，AWS 增长 17%，谷歌云 增长 28%。AWS 在 Q1 保持市场领导地位，市场份额达 31%；微软以 25%的市场份额位居第二；谷歌云是第三大供应商， 市场份额为 10%。 根据集邦咨询，以 2024 年全球主要 CSP 对高阶 AI 服务器（包含搭载 NVIDIA、AMD 或其他高端 ASIC 芯片等）需求量观 察，预估美系四大 CSP 包括 Microsoft、Google、AWS、Meta 各家占全球需求比重分别达 20.2%、16.6%、16%及 10.8%， 合计将超过 6 成，居于全球领先位置。国内高阶 AI 服务器需求占比目前较低，不过在政策支持、国产化趋势以及国内科技 厂商持续布局大规模数据中心环境下，国内高阶 AI 服务器需求将持续上升。
国内云计算支出势头不减，互联网厂商贡献 AI 服务器主要需求。据 Canalys 统计，2024Q1，中国大陆云基础设施服务支 出同比增长 20%，达到 92 亿美元，占全球云支出的 11.5%，其中三巨头阿里云、华为云和腾讯云继续保持主导地位，三者 共同实现了 22%的增长，占据了整个市场 72%的份额。2023 年，中国云服务市场总体增长 16%，Canalys 预计 2024 年中 国云基础设施服务支出的增速有望达到 18%。我国云基础设施服务支出的快速增长将为我国 AI 芯片和服务器市场的持续高 景气提供强力支撑。 三大运营商 AI 服务器招标进程加速，有望带动 AI 服务器需求持续释放。2024 年 4 月，中国移动采购与招标网发布公告： 启动 2024 年至 2025 年新型智算中心采购招标，计划采购人工智能服务器 7994 台及配套产品、白盒交换机 60 台。此外， 中国电信、中国联通也开启了 AI 服务器大规模采购。中国电信于 2023 年 10 月采购了 4175 台 AI 服务器，并于 2024 年 7 月公告启动 2024-2025 年服务器集采，预估采购量为 15.6 万台，其中 G系列，即国产化系列数量达到 10.53 万台，占比达 到 67.5%；2024 年 3 月，中国联通发标采购 2503 台 AI 服务器。
在此背景下，AI服务器市场规模保持高速增长态势。受益于台积电CoWoS产能持续扩张以及英伟达AI GPU出货量的稳定， TrendForce 集邦咨询将AI 服务器全年出货量预测值上修至 167 万台，年增率达 41.5%。据 IDC 统计，2023 年中国加速芯 片的出货量达近 140 万张，其中国产 AI 芯片品牌出货量超过 20 万张，国产化比例约为 14%。2023 年全球 AI 服务器市场 规模预计为 211 亿美元，2025年有望达到达 317.9 亿美元；2023 年中国加速服务器市场规模为 94亿美元，同比增长 104%， 其中 GPU 服务器以 92%的市场份额占据主导。未来算力需求将逐渐向推理端倾斜，IDC 预计中国用于推理的 AI 服务器工 作负载将由 2023 年的 41.3%逐年提升至 2027 年的 72.6%。
英伟达是全球人工智能计算领域的领导者及全球 GPU 市场的绝对龙头。JPR 统计数据显示，从出货量角度来看，2023Q4， 在全球独立显卡市场，英伟达以 80%的市占率处于绝对领先地位。 英伟达推出全新 Blackwell 架构芯片，AI 性能飞跃式提升。在2024 年 GTC 大会上，英伟达推出全新Blackwell 架构 GPU 芯片，基于台积电 4nm 工艺制造，并采用了双芯片设计，芯片间的互联速度高达 10TB/s，总晶体管数量达 2080 亿个，同 时搭配 8 颗 HBM3e 内存，内存容量达 192GB，带宽达到 8TB/s，相比 Hopper 架构平台提升明显。此外，公司还展示了 GB200 超级芯片，通过 900GB/s 超低功耗的 NVLink 连接，将两块 Blackwell GPU 与一块 Grace CPU 相连，可提供高达 40petaFLOPS 的 FP4 算力，在标准 1746 亿参数的 GPT-3 基准测试中，GB200 性能是 H100 的 7 倍，提供的训练算力是 H100 的 4 倍，推理能力是 H100 的 30 倍。英伟达不断升级迭代高性能AI 芯片，持续拔升全球大算力 AI 芯片的性能天花板， GB200 超级芯片的推出将能够有力支撑 AIGC 时代大模型的迭代。 英伟达持续加码 AI 算力布局，FY25Q2 Blackwell 开始出货。英伟达在其 2025 财年第一财季的电话会议上表示，当前公司 Blackwell 芯片产能正满负荷运转，计划节奏为 2025 财年第二财季（对应 2024 年 5 月至 7 月）开始量产，第三财季增产， 第四财季会体现在数据中心业务中，预计在 2025 财年年报中会看到大量的 Blackwell 芯片收入。
2.3 与客户共同开发并量产，AI 服务器成为新增长引擎
行业地位方面，公司服务器出货量稳居前列，并在产业链关键环节处于行业领先地位。2023 年，AI 的快速发展为公司带来 了显著的发展机遇，公司与全球主要服务器品牌商、国内外云服务商的合作进一步深化，与客户共同开发并量产高性能 AI 服务器，并向客户提供数据中心先进散热解决方案，有效提高数据中心运转效率及可持续性。 公司在 AI 服务器市场份额上实现显著增长，有效推动了营业收入、利润及盈利能力的提升。2023 年云计算板块收入已达 1943.1 亿元，占总营收比重超过四成。其中，云服务商占云计算收入比重提升至近五成，业务持续提升。AI 服务器业务占 云计算收入比重也增至三成，高于 2022 年 20%水平，呈现出强劲增长势头。根据公司业绩说明会披露的信息，以 2024Q1 表现来看，云计算业务已经占整体收入近五成，创下单季新高；AI 服务器占板块整体收入近四成，收入同比增长近两倍，环 比呈近双位数比率增长；生成式 AI 服务器同比增加近三倍，环比亦呈双位数比率增长；通用服务器同比实现双位数比率增 长，同时实现个位数比率环比增长。公司预计 2024 年AI 贡献占云计算总收入的 40%，AI 服务器占全球市场份额的 40%。
公司为主要客户新一代数据中心产品和算力中心产品导入提供设计开发服务，具备领先 AI 服务器及数据中心机柜的客户定 制化研发能力，充分利用全产业链智能制造及研发优势，为全球顶级云服务商提供生成式AI 全产业链解决方案，专注于AI 产业价值链上游的GPU 模组、基板及后端 AI 服务器设计与系统集成等业务。自 2017 年起，公司即开始与客户进行共同研 发，联合客户推出了全世界第一台AI 服务器，处于领先地位的 HGX系列产品已经发展至第四代，成为了新一轮技术革命的 参与者和推动者。2023 年，随着全球AI 服务器需求的爆发，公司紧抓机遇，持续加大技术和产品研发，不断获得全球顶尖 客户的认可，于 2023 年开始为客户开发并量产英伟达的 H100 及 H800 等高性能 AI 服务器。AI 服务器出货量节节攀升，成 为公司新的增长引擎。 公司将继续以 AI 技术为核心驱动力，推动 AI 生态系统的发展及应用，完善全球产能布局，积极加大研发投入，与全球客户 及生态伙伴深化联合研发，更好地满足客户在新产品开发、快速量产、全球交付等方面的需求。
2.4 积极探索液冷前沿技术，解决 AI 服务器能耗和散热问题
算力建设的飞速增长使 AI 服务器的效能、散热和迭代速度面临前所未有的挑战，液冷成为下一代服务器散热技术的必然选 择。公司在早期透过数据中心的运营，就注意到先进散热领域，一直积极探索液冷领域的前沿技术，为此打造了一系列从零 部件、服务器到系统的全系列浸没式液冷解决方案，不断提升数据中心效能及可持续性，覆盖从边缘到数据中心全场景需求。 工业富联与英特尔联合研发的超流体液冷技术，通过有效降低冷却液的黏度和摩擦力，提升热对流系数和热浮力效果，打破 单相浸没式液冷散热技术瓶颈，进一步提升液冷系统的散热性能。目前这项技术已完成先进性散热系统的设计、开发和测试 验证。事实上，自 2018 年起，工业富联就与英特尔联合开展了一系列技术创新项目，发布了多项液冷规范、白皮书等行业 标准指南，助推技术规模化应用。根据实验数据，采用超流体液冷技术可以满足超 800W TDP 的散热需求，通过系统优化 和散热器设计的进一步提升，可以实现 1500W TDP 的散热目标。超流体技术适用于单点冷板液冷服务器和浸没式液冷服务 器的散热方案，同时满足现有或新建数据中心的液冷部署需求。
在英伟达 2024 GTC 大会上，工业富联旗下子公司鸿佰科技（Ingrasys）出席了展出与英伟达合作开发的新一代 AI 服务器 与液冷机柜等多项技术和解决方案。展出的 AI 服务器产品包括 Ingrasys NVIDIA MGX 服务器，提供市场上最多样化的 1U/2U/4U NVIDIA MGX服务器产品组合，采用模块化设计架构，实现高灵活、高扩展的 GPU、DPU 及 CPU 组合，用符合 成本效益的方式打造多种服务器配置，同时缩短上市时间，满足客户不同加速运算需求；搭配液冷解决方案的 AI 加速器 GB6181，具备高效散热能力，搭载八个 NVIDIA H100 Tensor Core GPU，适用于高效能的 AI 训练，提供每秒 32 千兆次浮 点运算（PFLOPS）的高性能算力，同时可轻松集成到客户数据中心部署的OCP ORv3 架构中支持下一代强大 GPU，为高 性能人工智能数据中心提供强大算力支持。 在节能高效的先进设计前提下，鸿佰开发的 AI 数据中心液冷解决方案 GB200 NVL72，搭载 72 个高性能 Blackwell GPU 和 36 个 Grace CPU，通过第五代 NVLink 互连技术实现单一大规模 GPU 串联，显著提升大语言模型推理速度。先进液冷解决 方案还包括液态对气态的side car 解决方案和液态对液态 CDU 解决方案，具备高达 1300kW 的强大散热能力，适用于不同 的数据中心环境。 会上同场亮相的还有 ES2100 储存系统，该高吞吐和低延迟的 NVMe-oF 存储系统采用 NVIDIA Spectrum-2 以太网交换机， 采用模块化和创新的无背板设计，只需更换两个交换机模块即可轻松实现系统升级，更高的吞吐量可实现极致处理性能，实 现数据高速交换。
3.1 生成式 AI 高带宽需求增长，带动 IDC 高速交换机及 ISP 路由器升级
以太网交换机为用于网络信息交换的网络设备，是实现各种类型网络终端互联互通的关键设备。以太网交换机对外提供高速 网络连接端口，直接与主机或网络节点相连，可为接入设备的任意多个网络节点提供电信号通路和业务处理模型。以太网交 换设备拥有一条高带宽的背部总线和内部交换矩阵，在同一时刻可进行多个端口对之间的数据传输和数据报文处理。 随着 5G、云计算、物联网及人工智能等技术的发展，网络的边界和能力将得到前所未有的拓展与提升，其蓬勃发展将推动 信息化产业进入全互联时代。当前网络体系面向不同应用领域可划分为企业网络、运营商网络、数据中心网络和工业网络四 个关键应用场景，每个场景均采用类似接入、汇聚和核心的组网架构。
从 1989 年第一台以太网交换设备面世至今，经过 30 多年的快速发展，以太网交换设备在转发性能上有了极大提升，端口 速率从 10M 发展到了 800G，单台设备的交换容量也由数十Mbps 提升到了数十 Tbps。以太网交换设备作为一种能隔绝冲 突的网络设备，极大地提高了以太网的性能。随着技术的发展，如今的以太网交换设备早已突破当年桥接设备的框架，不仅 能完成二层转发，也能根据 IP 地址进行三层路由转发，甚至出现工作在四层及更高层的以太网交换设备。 以太网交换芯片下游应用场景分为企业网用、运营商用、数据中心用以及工业用以太网交换设备四类。数据中心用以太网交 换设备可靠性、安全性要求更高，组网方式更简单，业务部署更快捷。从端口速率看，以太网交换芯片可分为百兆、千兆、 万兆、25G、40G、100G、400G、800G 及以上不等。
根据 IDC 报告，2023 年全球网络市场规模为 714.2 亿美元，同比增长 12.8%，其中交换机、路由器和WLAN 市场增速分别 为 20.1%、-0.4%和 7.6%。中国网络市场规模为 728.4亿人民币，同比增长 0.8%，其中交换机、路由器和WLAN 市场分别 增长 0.7%、7.2%和-13.7%。
根据 IDC 的数据，2023 年全球以太网交换机收入同比增长 20.1%，达到 442 亿美元。以太网交换机市场的数据中心和非数 据中心部分呈现出不同的趋势。2023 年，全球以太网交换机数据中心市场的收入同比增长 13.6%，数据中心以太网交换机 占整个市场收入的 41.5%。其中数据中心细分市场 200/400GbE 交换机的收入全年增长 68.9%，100GbE 交换机占数据中 心细分市场收入的 46.3%，全年增长 6.4%。根据 IDC 数据，ODM 直销仍然是数据中心细分市场的重要组成部分，2023 年 同比增长 16.2%，占数据中心细分市场全年收入的 14.3%。 2023 年中国交换机市场同比增长 0.7%，其中数据中心交换机同比增长 2.2%。从细分部署场景来看，企业网数据中心交换 机主要由于互联网行业近两年持续的颓势影响投资，运营商数据中心交换机自 2022 年以来保持建设高涨，集采、网络云、 IT云建设持续进行。 根据 IDC 数据，2023 年全球交换机市场前五大品牌厂商分别为思科、Arista、华为、HPE、H3C，市场份额分别为 43.7%、 11.1%、 9.4%、9.4%和 4.2%，前五大厂商集中度约 77.8%。
AI 需求正在重塑数据中心交换机市场，AI 后端网络将加速向高速迁移。随着生成式 AI 的应用日益丰富，大模型训练和推理 所带来的数据量急剧增加，数据中心超大规模组网需求随之而来，数据中心网络对高带宽和低延迟需求不断提升。作为数据 中心网络核心设备的交换机，也迎来了新的技术变革和增长机遇。在数据中心市场部分，企业和服务提供商正在构建越来越 快的以太网交换机网络，以支持快速成熟的 AI 工作负载。新兴的 AIGC 应用处理数万亿个参数，这些参数推动了对数千甚 至数十万个加速节点的需求。为了连接这些加速节点，需要一种称为 AI 后端网络的新结构，它不同于主要用于连接通用服 务器的传统前端网络。目前，InfiniBand 主导着AI 后端网络，但预计以太网将在未来五年内获得显著的份额。根据 Dell’Oro Group，到 2025 年，人工智能后端网络中的大多数交换机端口预计将达到 800Gbps，到 2027 年将达到 1600Gbps。
行业地位方面，公司在网络设备领域拥有深厚的技术积累，产品覆盖范围包括光纤到户、光模块的应用、高速交换机、运营 商路由器、WiFi 7 到 5G+垂直应用等领域，充分支持从产品设计、研发、测试验证、智能制造到全球交付的产品发展全流 程。受惠于数据中心 AI 化及数据中心高速连接需求，推升相关业务实现高速成长，公司高速交换机及路由器营收呈现逐季 升温。 2023 年，公司实现 100G、200G、400G 等高速交换机的量产交付，其中 200G、400G 交换机出货显著提升。目前，多家 客户 800G 交换机也已陆续进入 NPI 阶段，预计 2024 年将开始上量并贡献营业收入，公司产品结构有望得到进一步优化。 公司凭借在智能制造、响应速度等方面的优势，在全球头部客户份额不断增长的同时，持续拓展新客户，公司主要客户群在 全球市场占有 75%以上份额。同时，受惠于运营商和云服务提供商骨干网络升级，公司路由器业务同比呈两位数增长。
3.2 智能手机复苏，AI 手机有望提振需求
2009-2012 年，功能机向智能机转变，智能机的渗透率逐步提升带动了手机整体的销量；2013-2016 年，智能手机外观及硬 件升级引领新一轮增长；2016 年-2023 年，智能手机增长乏力，全球智能机出货趋缓，品牌集中度持续提升。2024 年起AI 手机进入大众视野，移动端大模型有望兴起。当前，随着 AI 赋能以及创新产品的发布，AI 大模型在手机上的使用有望打破 终端市场创新不足的局面，对硬件更高的性能需求也利于推动消费电子产品需求的回暖。根据 DIGITIMES Research 数据， 5G换机潮及新兴市场智能型手机需求有望推升2024年全球智能手机市场回暖，回升至11.4亿支水平，预计同比成长5.4%。 根据群智数据显示，高阶机型（800 美金以上）出货量占比从 2020 年的 19%提升至 2023 年的 29%。
AI 手机可以搭载具备运行 AI 模型能力的处理器单元，能够运行通用端侧大模型，且推理端的速度高于人类，生成图片的速 度快于两秒，具备较强的自主学习、创作、真实世界感知和高效计算的能力。23Q4 起各大手机逐步推出具有 AI 功能的智能 机，三星、小米、OPPO等等纷纷布局；目前安卓旗舰机普遍搭载的骁龙 8 Gen3 以及天玑 9300 系列芯片均具备 AI 加速功 能，可在端侧搭载大模型。
三星 S24 全球热销，AI 手机可解决用户高频高感知复杂任务场景。三星 Galaxy S24 系列带来融合本地和云端 AI 体验的 Galaxy AI，并通过一系列原生应用，将生成式AI 的创新成果引入智能手机；Galaxy S24 系列的原生通话应用当中内置通话 实时翻译功能，可以在通话过程中提供实时双向的语音和文字翻译；智能整理和排版笔记内容，为笔记生成摘要。在阅读文 档、浏览网页或者查看视频时，通过即圈即搜功能自动分析并返回相关搜索结果。多模态的系统级 AI 体验将把用户从手机 使用场景的复杂操作中解放出来。
目前还未出现真正重量级的 AI 应用，但安卓厂商围绕AI 影像、智能通话、智能搜索三大类常用功能已经提前布局 AI 应用； 苹果拥有性能领先的自研A 系列，同时 IOS 生态也为AI 应用打下了更牢固的基础，预计未来立足生态强化软硬一体，多维 度齐头并进打牢 AI 软硬件基础。 2024 年起新一代 AI 手机渗透率将持续提升。根据 IDC 的预测，随着新的芯片和用户使用场景的快速迭代，自 2024 年起， 新一代 AI 手机将大幅增长。预计 2024 年中国市场新一代 AI 手机出货量为 3700 万台，2027 年将达 1.5 亿台且渗透率超过 50%。新一代 AI 手机将带来存储、屏幕、影像设备的硬件升级和成本提升，会推动智能手机 ASP（客单价）进一步上升。 23Q4 起各大手机逐步推出具有 AI 功能的智能机，三星、小米、OPPO等等纷纷布局；目前安卓旗舰机普遍搭载的骁龙 8 Gen3 以及天玑 9300 系列芯片均具备 AI 加速功能，可在端侧搭载大模型。
终端精密结构件方面，公司深耕 5G 智能手机及穿戴装置高精密机构件的工艺与技术。基于材料科学、工艺开发、流程技术 和先进装备等核心能力，充分利用物联网数据采集技术，实时掌握工艺及设备参数，并结合 Fii Cloud 私有云平台的工业AI 模型，实现全流程的分析优化与管控。技术能力的深化布局，为公司在终端精密结构件领域的发展奠定了坚实的基础。公司 持续和客户保持紧密的良好合作关系，提供创新的材料、模具技术及制程工艺，搭配高质量的数字化的制程品质管控，持续 做好新产品的开发导入，创收增利。 行业地位方面，工业富联在智能终端及移动穿戴装置的高端精密机构件出货量始终居于市场领先地位。得益于公司在高端智 能手机市场的积极布局手机以及精密机构件在材料和工艺的升级等业务新机遇，2023 年在全球智能手机市场整体需求疲软 的背景下，公司出货依然保持稳健，终端精密结构件的营业收入同比呈现逆势成长，主要系大客户高端机型销售状况优于预 期，结合公司在新产品导入、量产爬坡速度、质量管控等方面能力的持续提升，带动了营业收入、利润的增长。2023 年，公司成功打造世界首座精密金属加工“灯塔工厂”，通过打造人工智能驱动的新产品导入，加速研发和新产线调试。同时，公 司在河南济源和江西赣州的 5G 终端精密制造园区开始投产运营。
4.1 覆盖 AI 全产业链，提供从前端到后端的全套解决方案
公司不断拓展创新业务，以数据、算力、模型为基础，结合高速网络，持续推进生成式 AI 相关业务的增长，具体体现在： 以高端智能制造+工业互联网，夯实端、网、云、半导体与新能源车领域的核心业务；以新能源、新算力作为创新业务方向， 加强在 AI+机器人、光伏储能和工业自动化领域的技术开发与投资，持续推进自动化、数字化、机器人化和智能化的四化技 术和业务发展；加强 AI 基础设施产品技术，主要体现在包括 AI 数据中心、高速交换机、GPU、AI 服务器、先进液冷散热 技术等方面的产品优势。
目前公司的智能制造能力涵盖 front end 到 back end，是全球少有的能够提供从前端到后端的全套解决方案的厂商之一。 通过产业链的整合以及全球重要据点的生产基地，公司不仅能够更好地满足客户需求，提高客户粘性，也可让公司在整个 AI 产业链中占据更为主导的地位，不断增强行业竞争力。公司当前已经覆盖 AI 全产业链，包括价值链上游的 GPU 模组、 基板及后端 AI 服务器设计与系统集成等业务，是行业内少有的可以提供从模组、基板、服务器、高速交换机、液冷系统、 整机到数据中心的全供应链服务的厂商，为客户提供完整解决方案。 包含云服务商、大型企业、中小型企业甚至新创公司在内的多数企业都已开始投入生成式AI 的发展，不断创新的 AI 技术也 为公司数字化转型提供了新的方向。公司积极探索 AI领域更多应用的可能性，在生产过程中早已导入大量 AI 参与视觉检测、 供应链管理及 AGV/AMR 的调度管理，正在订单预测、仓库和生产调度、产品设计以及质量和组装测试等领域加速探索引入 AI 用例。2023 年，公司的AI 服务器工厂以大量引入 AI 技术、推动生产效率大幅提高而成功入选世界经济论坛最新一批灯 塔工厂名单，成为全球首座 AI 服务器灯塔工厂，AI 在公司智造领域的应用得以进一步拓宽。此外，工业富联服务赋能的广 汽埃安广州工厂和中信特钢无锡工厂也成功入选，使得公司参与打造的“灯塔工厂”增至 9 座。 展望未来，公司将继续聚焦 AI 与云计算基建产品与技术发展，推动 AI 生态系统的发展及应用，在 AI 领域顺势而为、乘胜 追击，抓住 AI 发展的黄金机遇。公司将继续推动AI 生态系统的发展及应用，完善全球产能布局，积极加大研发投入，更好 地满足客户在新产品开发、快速量产、全球交付等方面的需求。
4.2 绑定全球知名电子设备品牌厂商，客户资源优质
公司长期耕耘电子设计开发及制造领域，公司客户多为全球知名电子设备品牌厂商，具备强大客户资源优势。这类厂商对产 品生产制造的工艺技术要求高，产量规模大，要求上游供应商需要有丰富的生产工艺经验及较大的产能。公司的全球布局和 供应链整合能力，可为客户提供高水平个性化服务；公司在技术革新方面不断探索，在新品研发方面与客户紧密配合，和客 户不断深化合作关系，积极开展联合设计服务。此外，优质且多样的客户基础与不断优化的产品结构，也使公司具备海量工 业应用场景和工业大数据处理能力，进一步夯实高效、卓越的智能制造实力。 公司与客户合作多年，能配合客户在本地化的刚性需求，且技术能力深厚，持续多年与客户共同开发、共同成长，已经深入 了解客户需求，粘性较强。公司将在稳固现有主要客户合作关系的前提下，不断提高产品质量和服务水平，追求与实现更高 的客户认可度。同时，加大全球市场开拓力度，拓宽客户群体，优化客户结构。
4.3 完善的全球化布局，可高效且迅速满足客户交付需求
公司在智能制造及供应链管理方面已经实现了全球化布局，且持续推进全球产能扩展。公司在智能制造及供应链管理方面， 已实现全球化布局，在中国大陆、中国香港、中国台湾、匈牙利、捷克、越南、墨西哥、美国、新加坡、匈牙利、印度、日 本等多个国家及地区建立高端智能制造基地及开展经营业务，并且为满足客户全球交货的需求，不断拓展及优化产能。同时， 公司的全球数字化管理系统，可实现柔性调配生产与供应链资源，高效、迅速地满足客户全球交付需求，在全球各厂区加大 高度自动化及机器人化的投资，通过对半导体、工业软件、机器人等领域的投资布局以实现快速产能部署，提高生产及交付 效率，确保客户需求的及时满足，为客户提供更优的一站式供应链服务，有效服务全球顶尖客户，为业务持续增长保驾护航。 展望未来，公司将继续贯彻实施全球化战略布局，坚持“深耕中国，布局全球”的经营策略，持续加大在中国的投资建设，特 别是在高端智能制造领域的布局。作为一家全球化公司，公司也会进一步优化海外布局，拓展国际市场，以更好地满足全球 客户的需求。公司将发挥完善的全球生产布局及产业链优势，基于多年的智能制造经验及工业大数据基础，善用 AI 等新兴 技术，紧密配合客户本土化需求，在现有客户基础上，重视不同类型的新客户、新产品及新资源的引进，不断拓宽合作领域。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
