AI投资规模与驱动力 - 2025年美国AI相关支出年化规模约3000亿美元，三个月年化增速较2022年平均值增加2770亿美元[2] - AI投资受技术和宏观经济双重驱动，技术层面AI可提升劳动生产力15%，企业应用后生产力平均提升25%-30%[3] - 计算需求高速增长，大型语言模型训练所需计算力年增400%，训练查询需求年增350%，前沿AI模型数量年增125%[7] - 宏观经济层面，美国近12个月AI投资占GDP不足1%，低于历史上基础设施投资占GDP 2%-5%及ICT投资占GDP 1.5%-2%的水平[7] - AI生产力提升带来的资本收入现值基线为8万亿美元，区间在5万亿至19万亿美元，远超当前投资规模[8] AI投资可持续性与竞争格局 - 目前不足10%的企业将AI用于常规生产，处于逐步渗透阶段[6] - 企业若购买现成AI应用、由一线经理主导项目并使用集成工具可获得显著价值[6] - 历史经验显示技术基建周期中先发者表现不一，当前AI市场应用层竞争激烈，基础模型层和数据中心层竞争适度，半导体层由Nvidia和TSMC主导[10] - AI技术迭代快削弱先发优势，企业多用模型降低切换成本，AI硬件折旧率高达18%，增加企业长期胜出的不确定性[10] - 企业持续投资AI的动力在于获取先发超额收入及通过计算能力投入追求AGI实现的极高利润[11] 工业富联投资价值 - 公司在AI服务器赛道凭借规模、全球覆盖和供应链关键地位优势，市场份额不断提升[12] - 高盛预测2025年至2027年净利润年复合增长率达45%，远高于2022年至2024年的8%[15] - 2026年每股收益上调8%至2.84元，目标市盈率微调至29.5倍；2026年收入预测1.47万亿元上调3%，净利润564.32亿元上调8%；2027年收入预测1.96万亿元上调10%，净利润707.25亿元上调7%[15] - AI服务器技术快速迭代需要稳定供应链，公司技术研发和产品交付能力支撑市场份额可持续性，客户覆盖中美头部云服务提供商，产品包括GPU和ASIC服务器[16] - 传统智能手机零部件业务受益于折叠屏手机需求增长，公司技术实力保障交付优势[16] AI电力需求挑战与机遇 - 预计到2030年全球数据中心电力需求较2023年增长175%，相当于新增一个全球前十大电力消费国，美国数据中心电力需求占比将从2023年4%升至11%[21] - 驱动因素包括AI普及性、计算生产力提升（如NVIDIA服务器算力提升15倍功耗仅增2倍）、电力价格（绿色可靠性溢价约40美元/兆瓦时对超大规模企业EBITDA影响仅2%-3.5%）、政策、部件可用性和人力可用性[22][23][24][25] - 美国到2030年需新增82吉瓦容量满足需求，其中51%为天然气调峰电厂，27%为太阳能；全球电网投资预计达7900亿美元，67%用于输配电升级[25][26] - 数据中心碳排放到2030年将增加2.15亿至2.2亿吨，占全球能源排放0.6%[26] - 投资机会集中于保障电力水资源可靠性、满足新增电力需求和提升效率三个方向[26] SST技术优势 - SST技术较传统交流UPS方案和直流240V电源方案可节省约50%占地面积，安装周期缩短75%[28] - 以中国移动万卡集群为例，服务器电源面积占比达40%-45%，大型数据中心如Meta项目占地达2250英亩[27] - 英伟达GB200功耗达2700W，传统电源系统存在空间限制，SST方案可优化空间利用[28]