一、 引子：算力有多重要？
今年以来，随着ChatGPT的持续火热，整个AI领域的关注度达到了前所未有的高度，大家仿佛一夕之间看到了这个行业无穷的可能性。过去普遍被认为没有太多在用户端可落地、可交互场景的AI技术，事实上通过数年的蛰伏，已经在模型、硬件、数据和人才等领域做好了全防伪准备。加上全球公众的关注和国内外巨头纷纷带着资本快速入场，一个风口瞬间扑面而来。
不过，ChatGPT在聊天问答交互层面的表现，虽然已经令人足够惊艳，但也可能仅仅是一个开始，它标志着AI进入了自我深度学习、自我快速训练的时代,而这样的一个时代想要不断前行,离不开硬件和算力的加持。
在过去的AI领域，算法被认为是最重要的事。大家普遍认为，既然是人工智能，肯定需要一套高明的算法，来模拟出人脑对事物的理解和学习过程，最终超越人脑，做到那些不可思议的事情。
而现在的事实证明，算力可能才是根本,因为模型的训练需要大量的重复，哪怕是其中的某个细节也需要大量的重复。
John Schulman 是OpenAI的联合创始人之一，也是ChatGPT的首席架构师，他就认为：“语言模型能够如此好地从预训练数据中吸收信息确实令人惊讶，某个事实会在互联网上的许多不同“文档”中出现，如果它只出现在一个“文档”中，模型可能无法回想起它，所以模型必须看到这个事实多少次才能真正内化它，这是一个有趣的问题，我想大约平均是十次左右。”
也就是说，和人脑类似，光有聪明才智能够理解事物还是不够的。想要充分掌握某个概念，足够的重复次数才是关键。人类放下了直接给AI一套算法的执念，开始让AI自我学习和自我训练，这才有了今天生成式AI的火热局面。
正因为需要重复，所以这一切都离不开算力，而算力的基础，又是足够强悍的硬件。过去一年间英伟达的市值飙升突破万亿美元就是最好的证明。量变产生质变的道理，似乎在这个科技和AI的时代，依然颠扑不破，高性能算力设备就如同当初的苹果手机一样，成为了一个时代的开门砖。
在国内，工业富联毫无疑问是这个领域的领先者。2022年，工业富联的AI服务器的出货量直接翻倍。由于在行业的长期积累下来的技术和制造实力，这家公司可以说完整享受到了整个AI风口，是全球AI算力建设的核心受益者。而且，不但在AI服务器领域，这家公司也在GPU模块生产和交换机等方面也都同时有发力。
二、AI产业的iPhone时刻已经到来？
AI服务器会在未来占据越来越重要的地位，这是自移动互联网之后的又一个巨大时代。
根据 IDC 的数据，2023 年全球高性能 AI 服务器市场规模，预计将达 248 亿美元，年增率预计高达 27%，而工业富联的服务器出货量是局于全球首位的。
就在8月8日晚的计算机图形界顶级会议SIGGRAPH上，英伟达创始人黄仁勋 在演讲中提到：“生成式 AI 时代和 AI 的 iPhone 时刻已经到来”。
上一个从硬件到软件的全面变革，就是移动互联网，而它的底层硬件支持就是智能手机。但是实际上，iPhone第一代在2007就已经推出，却只获得了少数科技极客的关注，直到2010-2011年，iphone4的出现才彻底为移动互联网的时代拉开大幕。
然而，移动互联网的高速增长，早已步入晚期，这里已经是一个成熟行业。甚至可以说，这是一个周期行业。初代的互联网公司比如腾讯和阿里，都成立了超过20年，历经了至少两次大的周期以及数次小周期。
整体移动互联网行业的用户规模，在最近4年来总共只增长了6%左右。
而AI是一个正在加速爆发中的大行业，如果复盘智能手机对功能机的替代，就会发现全球智能手机在2007 年出货超过 1 亿部，渗透率超过 10%，而在 2013 年出货量超过十亿部，渗透率超过 50%。也就是说，在渗透率越过 10%节点后，就会出现加速趋势。
而当前全球 AI 服务器的渗透率，大概约在1%，参考智能手机以及新能源车发展历程，越过 1%临界点后，渗透率超过10%的时间周期在 4-5 年左右。因此，未来几年 AI 服务器的行业出货量是非常值得期待的。
然而，当一个行业需求即将井喷的时候，制约行业发展的往往是供给端是否得到保障。
在较短的周期里，如何保证交付产品又快又好，这并非易事。就比如AI服务器，在组装这一环节涉及到的物料、上游供应商非常多，若自身仅有精密制造的能力，还远远不够，同时必须具备较强的供应链以及及存货管理能力、资金实力、研发实力、产能优势等诸多维度的能力，而这一切，都需要长时间的制造经验的积累，并非一蹴而就。
在移动互联网时代，富士康就曾彻头彻尾的抓住了智能手机的风口，把先进的管理能力和强大的生产制造技术结合，成为了整个产业链上的不可或缺的生力军，也是苹果公司最倚重的生产商之一。
而在未来，似乎这一幕也将重演。在AI产业仍处于“跑马圈地”的时代，工业富联早的领先优势可谓一骑绝尘。谷歌、亚马逊、微软、英特尔、英伟达、阿里、腾讯、字节……工业富联AI服务器客户名单，几乎已经囊括当下赛道内最顶尖的玩家，甚至苹果也已将AI服务器订单独家给了工业富联。
在这一轮AI爆发期，英伟达无疑是绝对的龙头，而其与工业富联的合作关系正以肉眼可见地变得愈发紧密，不仅将H100、H800的量产交给了后者，甚至还在持续将其他工厂的订单也转交了过去。
英伟达已官宣将于今年年底即将发布的DGX GH200，拥有144TB的变态内存，以及240公里长的光缆，整整有四头成年大象那么重。而这只是一块显卡，一块巨大的显卡。要生产这样的显卡，离不开强大的生产和制造能力。
三、精耕细作放眼未来，AI业绩加速落地
但是，即使远方有星辰大海，也不能忘了眼前的脚踏实地。
从具体财务数据来看，工业富联前行的脚步也是非常的扎实。在前不久发布的半年报中，工业富联的营业收入达到2068亿元，同比降低8.3%，但是归母净利润 71.61 亿元，同比增长 4.2%。
（工业富联归母净利润及其同比增速）
其中利润的逆势增长令人惊喜，Q2单季度的扣非净利润43.30 亿元，同比增长达到了32.31%，这完全超出了市场此前的预期。
对部分投资者来说，AI的前景看似广阔，但全面落地似乎还需要很久的时间来进行资本投入，才能实现全面商业化和盈利，这从OpenAI的大额融资和资本支出中就可见一斑。
在国内的AI大模型热潮中，真格基金可以算是除了红杉资本之外，布局最坚决的创投资本，其管理合伙人戴雨森就曾对媒体说过：随着一波又一波新技术的兴衰，AI也不断进入冬天和春天。在每一次的技术理想面前，都悬着一把难以商业化的达摩克利斯之剑。
就算是阿里巴巴和百度，在官宣推出大模型推出的当日，股价都有不同程度的下跌。所以，能够有好的商业化前景，才能在资本市场上获得青睐。
而单个季度的营收降低，其实完全可以理解，主要的原因是消费电子的不景气，导致精密结构部件的增长乏力，这和前文提到的移动互联网已经来到发展末期息息相关。
而此种情况下，工业富联利润增长的含量金更应值得肯定，尤其是二季度的大幅增长，显然与AI端的需求增长密不可分，当大部分玩家还在找寻AI机遇的变现途径时，工业富联已经开始赚到真金白银，而这还仅仅是产业爆发的初期。
机构已经先知先觉。在本次财报之后，中金也对工业富联的估值进行了上调，虽然维持2023/2024 年的盈利预测不变。但是在考虑到行业估值中枢上移，以及对公司AI 服务器业务的长期看好，上调了原先的目标价31.5%至26.3 元，对应到2023年是PE 20.5 倍和2024年的PE 18.3 倍。
另外，由于经营效率的改善，工业富联的现金流大幅增加，上半年的经营活动现金流净额 265.9 亿元，较上年同期增加 319.9 亿元。 要知道，AI领域的资本战争，基本都是百亿起步，能够有更充沛的现金流，无疑会在未来的竞争更加游刃有余。
AI这样一个产业级别的巨大风口，注定了至少需要有20年-30年时间，才有可能完全发展直至成熟。而产业链上会不断出现新的技术、新的玩家和新的资本，所以研发费用和资本支出，正是保障在这个行业长期立足的根本。
四、结语：一个比移动互联网大十倍的机会？
就在几年前，用算力直接训练AI模型，还被认为是粗暴的,当时的行业主流路线是垂直应用模型，然后进行人工标注，就好像是雕花一样，绿洲资本张津剑曾对媒体表示：“强行用大量数据硬怼，在学界看起来很粗鲁”。
2022年9月，红杉资本官网发表《Generative AI, a Creative New World》一本，生成式AI这一概念首次进入大众视野。
然后，历史就走到了今天的路口， 它没有重复，但似乎一直压着相同的韵脚。随着OpenAI 推出GPT3.0和4.0版本，这一概念已经广泛被认为是真命题。
但是，这样一个万亿级别的风口，并非一家公司可以吃下来的，哪怕是英伟达也不行。因此未来，我们会看到，AI玩家之间内卷将愈发激烈，而这无疑正是工业富联所乐见的，因为内卷的本质就是对算力资源的争夺。
工业富联在算力资源、AI服务器以及工业智造等方面的领先，将对这个比移动互联网大十倍的产业，起到举足轻重的影响。
$工业富联(SH601138)$ $英伟达(NVDA)$ $阿里巴巴-SW(09988)$
