前兩天高盛發(fā)布了一份研報，標題也很有意境，叫《工業(yè)富聯(lián)：董事長爐邊談話》。

我是很關(guān)注工業(yè)富聯(lián)的，正好今天閑著沒事就看了一下。

我把最核心的一段原文截圖給你們看看。

上面核心一段翻譯之后是這樣的：

公司聚焦高毛利項目，持續(xù)深化與頭部云服務(wù)提供商（CSP）的合作，相較于品牌客戶，CSP 因提供高毛利的云服務(wù)，往往能帶來更優(yōu)的利潤率。此外，公司將管控在競爭激烈市場的業(yè)務(wù)布局，以規(guī)避價格戰(zhàn)。

2025年第三季度，受益于AI服務(wù)器業(yè)務(wù)增長，公司營收環(huán)比增長21%，毛利率從2025年第二季度的6.5%提升至7.0%，反映出AI服務(wù)器業(yè)務(wù)盈利能力的改善。

目標價風(fēng)險與估值方法：

我們給予公司12個月目標價92.9元人民幣，該目標價基于2026年預(yù)期市盈率30.3倍。目標市盈率的設(shè)定參考了可比公司的市盈率回歸水平及未來年度基本面（凈利潤同比增速、營業(yè)利潤率）。

你沒看錯，高盛認為工業(yè)富聯(lián)股價值92.9元，今天的股價是55元，也就是至少還可以漲70%，理由是工業(yè)富聯(lián)的盈利能力改善了。

我們再來看一張圖。

上圖是工業(yè)富聯(lián)近五年的盈利能力趨勢，不管是拉長到5年來看，還是拉長到10年來看，工業(yè)富聯(lián)整體上的盈利能力一直都是下降的。

十年前好歹有10%以上的毛利率，但是隨后就一直在下滑，10年時間只有2023年是增長的，其他所有年份都是下降的。

到去年三季報，毛利率已經(jīng)跌破7%，高盛說7%是四舍五入，實際上只有6.76%，凈利率前年就跌破4%，去年只有3.73%。

高盛因為去年三季報的毛利率相比于半年報提升了0.5%，就做出盈利能力改善的判斷，說實話這也太忽悠了。

我懶得去看歷年每個季度的盈利情況，但是我憑記憶就敢斷言，不管是過去5年還是10年，工業(yè)富聯(lián)三季報的盈利能力相對上半年，應(yīng)該都是提升的，不信你們可以自己去驗證。

這并不是工業(yè)富聯(lián)真的盈利能力提升了，而是行業(yè)特性，或者說工業(yè)富聯(lián)的特點。

工業(yè)富聯(lián)現(xiàn)在確實受益于AI服務(wù)器，但絕不是因為服務(wù)器有多特殊，就會讓公司盈利能力突然變得多高。

不可否認，代工行業(yè)的技術(shù)壁壘非常高，說代工沒有技術(shù)含量的都是外行，工業(yè)富聯(lián)是很厲害的，研發(fā)投入也非常高。

你看他每年的研發(fā)投入都是100億以上，這比絕大部分高科技企業(yè)都要高。

代工生產(chǎn)的產(chǎn)品科技含量越高，那么生產(chǎn)本身的技術(shù)含量也越高，超大規(guī)模低成本生產(chǎn)，還要保證良率，這是很難的。

這也是到目前為止，國內(nèi)只有工業(yè)富聯(lián)、立訊精密和某某迪這三家主要代工廠的原因，因為門檻很高。

某某迪的制造能力主要為自己服務(wù)，立訊精密依然緊緊抱著蘋果這條大腿，工業(yè)富聯(lián)一直想撕掉代工的標簽，三家各有特色。

但是很可惜，不管多高的門檻，代工的本質(zhì)就決定了低利潤空間，只能賺辛苦錢，而且這點辛苦錢還是自己千方百計想辦法優(yōu)化出來的。

工業(yè)富聯(lián)的營收已經(jīng)超過6000億，這么大的規(guī)模，在成本控制上面稍微一點不注意，對利潤的影響都是極其巨大的。

0.05%的差異就是300億，公司一年的利潤才兩百多億，你看是不是一不小心就可能虧損。

今天工業(yè)富聯(lián)的市值是11000億，如果再漲70%以上，那就是接近19000億。

一家每年賺兩百多億的公司，市值給近2萬億，就看你們信不信？

當然高盛認為工業(yè)富聯(lián)會因為AI服務(wù)器讓公司業(yè)績大增，如果按30倍PE來算的話，利潤得600億以上。

如果保持現(xiàn)在的盈利能力，意味著營收還要增長10000億。

這是不可能的，服務(wù)器再怎么火，現(xiàn)在也絕用不了這么多，當然如果說盈利能力再增長多少，這是有可能的，因為沒有發(fā)生嘛，隨便怎么說都行。

工業(yè)富聯(lián)是很優(yōu)秀的，AI服務(wù)器也確實需求量很大，從整體上來看，現(xiàn)在的AI畢竟還處于初期，能做的事情很有限。

隨著未來的持續(xù)發(fā)展，確實需要恐怖的算力支持，但這肯定是階段性的，一口吃不了一個胖子，否則就是鬼故事了。

人工智能這個東西并不是近些年才有的，五十年代的時候就已經(jīng)有了，至少已經(jīng)發(fā)展了70年。

但是以當年的科技水平，當然非常艱難，所以發(fā)展了大概30年左右后，在八九十年代就幾乎停滯了，所以那個時候被稱為“AI寒冬”。

到了21世紀之后，互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展，又給AI帶來了發(fā)展契機，同時隨著統(tǒng)計學(xué)的進步，那個時候AI就已經(jīng)開始加速發(fā)展了，而且那個時候就有了“深度學(xué)習(xí)”的概念。

然后到10年前，AI就有了很好的基礎(chǔ)，圖像識別和語音識別就逐漸成熟，科大訊飛不就是借助這股東風(fēng)做起來的。

又經(jīng)過了一段時間的沉淀，幾年后生成式AI出來了，就一直火到現(xiàn)在，為什么現(xiàn)在全球都擔憂人工智能接下來會進入瓶頸期，因為歷史上任何新技術(shù)都有這樣一個過程。

每一次發(fā)展都需要至少幾年的沉淀期來消化和準備下一波浪潮，AI產(chǎn)業(yè)有三個板塊，分別是基礎(chǔ)設(shè)施、平臺和應(yīng)用。

這三個板塊相輔相成，又相互限制，這兩年大模型如雨后春筍冒出來，但是真正有賺錢應(yīng)用場景的，非常少。

所以未來幾年，人工智能應(yīng)該考慮的時候如何賺錢，如何建立生態(tài)，而不是盲目堆算力，再說經(jīng)過這兩年的算力大建設(shè)，現(xiàn)在已經(jīng)是算力結(jié)構(gòu)性過剩了。

人工智能雖好，千萬別貪杯。

我對優(yōu)秀公司的看法和平時的交易操作計劃，放在專欄里面，公司的估值請參考下面這個《A+H股核心資產(chǎn)研究匯總》表。

所有分析過的公司都會在上面這個表里更新數(shù)據(jù)。

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