从 " 代工厂 " 到 " 主角 "，果链企业怎样翻身逆袭？

很长一段时间以来，以富士康、立讯精密、歌尔等企业为代表的中国代工企业都被人称为 " 苹果打工人 "。

这个词，说实话，并不好听，因为这往往意味着中国企业在消费电子、科技产品这个堪称 " 全球最肥 " 的价值链上只能靠着廉价劳动力来干一些油水不大的工作。

但现在，情况不一样了。

今年 9 月，一条重磅消息炸响了整个科技圈：OpenAI，硅谷现在最闪耀的 AI 巨头，竟然找上了中国的立讯精密，要一起搞 AI 硬件。

这可不是简单的代工关系。据 The Information 报道，OpenAI 已与立讯精密达成战略合作协议，双方将共同开发一款消费级 AI 设备，预计最早在 2026 年底至 2027 年初量产。这次，立讯精密不再是单纯的 " 代工厂 "，而是要和 OpenAI 一起 " 联合定义产品、参与软硬协同 "。

这个消息，意义其实相当巨大：因为这意味着以立讯精密为代表的一大批中国企业，已经在产业升级的道路上获得了实质性的成就——掌握制造知识的中国企业，话语权已经相当高了。

其实，立讯精密这动作，也并非偶然，自从今年四月关税战开打以来，苹果就开始逐渐将产线转移到印度、越南；再加上苹果这几年在创新上越来越乏力，投资者越来越清楚：果链企业的增长 = 苹果新品销量 × 份额，缺乏自主成长逻辑。

一旦苹果创新放缓（如 iPhone 连续几代 " 挤牙膏 "），果链企业的估值立刻承压。这样的现状，让人忍不住思考一个问题：国内的代工厂离了苹果还能活下去吗？还是说，有更有前景的出路？

01 转型的开始

其实，立讯精密和 OpenAI 的合作，只是整个 " 果链 " 企业转型大潮中的一个缩影。这些年，但凡有点实力的果链企业，都在拼命寻找新出路。

立讯精密这几年的转型可以说是最成功的案例之一。

总的来说，立讯精密来自新能源汽车业务的营收增长最快，立讯精密在新能源车里，主要做线束、连接器、充电组件和智能座舱电子模块——也就是把电、信号和数据在车里安全高效地 " 连起来 " 的关键零部件。

目前，新能源车业务，在立讯精密的收入中已经达到 39.47%，营收规模达到 49.98 亿元。公司的汽车客户名单也是相当豪华：特斯拉、宁德时代、宝马、奔驰、大众等都赫然在列。

歌尔股份选择的路径有所不同，它把宝押在了 VR/AR 这个 " 未来赛道 " 上。2020 年，歌尔与 Meta 旗下的 Oculus 签订了独家代工协议，成功拿下了后者新一代产品的订单。

2022 年，歌尔包括 AR/VR 产品在内的智能硬件业务营收占比已经连续两年超过声学整机产品，达到 60%，营收金额同比增长超九成。

要说转型最彻底、最成功的，非工业富联莫属。这家脱胎于富士康的公司，如今已经摇身一变成为 AI 服务器制造的绝对龙头。

2024 年上半年，工业富联净利润达到 121.13 亿元，同比增长 38.6%。更关键的是，通过云计算业务，工业富联营收首次超过通信及移动网络设备业务，成为新的营收支柱。

在技术层面，工业富联也是相当能打。公司与英伟达联合开发的超流体液冷方案，能够满足 Blackwell 芯片 1200W 功耗的散热需求。从产品设计、关键组件到系统交付，工业富联已经建立起了完整的 AI 服务器产业链能力。

原来给苹果做电池的欣旺达，这几年也大力转型新能源赛道，成为了蔚来、小鹏、东风等车企的电池供应商。目前，这三家就占了其 2023 年装机量的 72%。

更关键的是，蔚小理还直接对投资欣旺达入股投资，成了 " 客户 + 股东 " 的深度绑定关系，欣旺达之所以做到这些，不是靠讲故事，而是用 244Wh/kg 的能量密度、5 万次循环寿命、-30 ℃可靠运行这些实打实的数据，在宁德时代和比亚迪的夹缝中，硬生生打出了一片天地。

看完这些果链企业的转型案例，我们不难发现一个共同点：它们都不再是简单代工厂，而是开始渗透到了新能源汽车、AI 服务器些新领域的 " 命门 "。

这背后的逻辑其实很简单。虽然制造业是一个很讲究 " 标准 " 的行业，但实际上，在每个细分赛道内部，龙头企业都有自己的独特 " 工艺 "。

这些工艺发展到极致后，就会脱离纯粹的 " 廉价劳动 "，由点及面覆盖到各种相关行业，成为行业绕不开的 " 解决方案 "。

02 代工炼出的 " 真金 "

说到代工练就的独特 " 工艺 "，工业富联就是最典型的例子。在 AI 时代，工业富联提供的远不止是硬件组装，而是涵盖设计、研发、制造、甚至液冷等先进散热技术的一站式解决方案。

早在 2015 年，工业富联就与阿里巴巴合作，共同投入浸没式液冷（即 " 沉浸式散热 "）产品的开发。目前他们的第四代 AI 服务器采用水冷和气冷两种散热技术。

其中，沉浸式机柜的 PUE（电能利用效率）达到 1.03，这个数值越接近 1，说明能效越高。而传统风冷数据中心往往在 1.5 以上。

2023 年，工业富联 AI 服务器出货量占全球近 40%，在液冷机型方面，已经稳居国际第一梯队，这种从设计、制造到交付的一体化能力，是很多纯液冷技术公司（如美国的 GRC、英国的 Submer）难以比拟的。

说到这里，可能有人要问了：这些果链企业凭什么能从做手机零件，跳到做汽车、AI 服务器？技术难道是想换就换的吗？

其实不然。这背后有一套很有意思的 " 技术迁移 " 逻辑。

先说说最核心的——精密制造技术。

拿立讯精密来说，他们最开始是做连接器的，就是那种插在手机里的小零件。别小看这玩意儿，里面的门道可多了：要控制到微米级别的精度、要保证几万次插拔不坏、要耐高温低温、还要抗电磁干扰 ……

这些技能讲究的就是一个 " 精密 "，但换个角度想，新能源汽车里的充电接口、电池连接器，不也是同样的需求吗？甚至要求更高——汽车上的连接器要管十几年，手机顶多用个三五年。

所以立讯精密进军汽车市场，其实就是把 " 手机级别 " 的精密制造技术，升级成 " 汽车级别 " 的。技术路径是一样的，只是标准更严格了。

再看工业富联的例子更有意思。

大家都知道，iPhone 越做越薄，但处理器越来越强，这就带来一个大问题——散热。怎么在这么小的空间里，把热量高效地散掉？工业富联为了解决这个问题，可是下了血本研究各种散热技术：导热材料、散热结构设计、热管技术 ……

到了 AI 时代，AI 服务器的散热需求比 iPhone 强烈多了。英伟达的 H100 芯片功耗 700W，新的 Blackwell 芯片更是高达 1200W，这相当于几百个 iPhone 的发热量集中在一个小小的芯片上。

但技术原理是相通的：都是要把热量从发热源快速传导出去。工业富联之前积累的导热材料配方、散热结构设计经验，甚至是对空气流动的理解，全都能用上。只不过从 " 毫瓦级 " 升级到了 " 千瓦级 "，从空气散热升级到了液体散热。

再加上苹果对产品质量的要求是出了名的严格，什么 " 零缺陷 "、" 全程可追溯 "…… 这些在果链企业里早就成了基本功。

而因此练就的质量管理体系，反而成了果链企业的 " 杀手锏 "。

所以，这些果链企业之所以能成功转型，核心原因是，他们掌握的不是某个产品的制造技术，而是一套通用的 " 精密制造方法论 "。

而这，正是日复一日在产线上练就的真金白银。

03 从制造到智造

尽管凭借着之前在代工过程中积累的工艺、知识，果链企业现在已经部分实现了转型，但光是 " 摆脱苹果 "，其实只是活下来的第一步，而真正的出路，是要找到自己的新角色。

因为如果这些企业，只想着换一个大客户（比如从苹果换成特斯拉），那还是在老路上打转，永远难以独立自主，更别提，现在在中美博弈的大背景下，这种主要大客户全都来自对岸的结构，本身就充满了不确定性。

因此，在这些曾经的果链企业真正的广阔天地，是从 " 代工零件 " 变成 " 定义系统 "。

苹果时代，果链企业是 " 一部手机上吊死 "。但在当下这个 AI 越来越重要的时代，制造的需求是碎片化的：有做 AI 眼镜的初创公司，有搞人形机器人的实验室，有建边缘数据中心的地方政府 ……

他们都需要可靠、灵活、能小批量快速迭代的制造伙伴。果链企业如果能把过去服务苹果的整套能力——供应链、品控、自动化——打包成 " 制造即服务 "（Manufacturing as a Service，MaaS），就能成为 AI 硬件创新的 " 水电煤 "。

就像台积电不造手机，却靠芯片制造撑起了整个半导体生态，未来的果链龙头，也可能不造车、不造机器人，但所有 AI 硬件都绕不开它。

这种 " 制造即服务 " 的模式，颇有点之前 SaaS 的味道。

SaaS，全称 Software as a Service，直译过来就是 " 软件即服务 "。想想你手机里的 APP 就对了。比如滴滴打车：以前你要叫车，要么去街上徒手拦车，要么就要打电话给出租车公司，但现在打开手机，点几下就能叫到车。以前想吃外卖，需要你打电话联系餐馆送餐，但现在想吃川菜、吃火锅，只要打开美团，点几下屏幕就搞定。

" 制造即服务 "（下面就叫 MaaS），说白了，就是把复杂的 " 工厂管理 " 做成手机 APP 那样简单易用的程序，这样一来，这些果链企业就从 " 代工厂 " 变成了 " 智造服务商 "。

他们不再是单纯卖体力，而是在打造一个 " 工业美团外卖 "——让任何企业都能像点外卖一样，随时随地获得世界级的制造服务。

并且，这样的构想，早已不是天马行空，在现实中已经有了真实案例。

典型的例子就是 富士康推出的 "MIH 电动车开放平台 "。

MIH（Mobility in Harmony）是富士康在 2020 年启动的电动车 " 硬件 + 软件 + 供应链 " 开放生态。它的核心逻辑很简单：

" 你有品牌、有算法、有用户，但不会造车？没关系，我给你底盘、三电、电子架构、供应链，甚至帮你找代工厂——你只管定义产品。"

这本质上就是把富士康几十年服务苹果、戴尔、思科积累的整车级集成能力、全球供应链、自动化产线、品控体系，打包成一套 " 电动车制造操作系统 "。

目前已有 1900 多家企业加入 MIH 联盟，包括高通、英伟达、Arm、宁德时代，甚至美国的 Fisker、泰国的国家电动车项目都在用这个平台开发车型。

到了 AI 时代，如果这些果链企业，将这些年练出来的数据、知识，做成各种 " 工业 APP"。一套工艺解决方案，可以同时服务几千家工厂；新的工艺优化，可以通过 " 云更新 " 的方式推送给所有客户；每个工厂的生产数据都可以用来训练 AI 模型，优化全行业的工艺水平。

这样一来，代工企业就从价值链的底端，跃升到了价值链的顶端，从 " 代工厂 " 变成了 " 智造平台 "。并将这些软件化的专利握在手里，反向授权给品牌方，收平台税、专利税。

结语

可能有人会说，将来随着机器人、自动化工厂的普及，中国的人口红利、廉价劳动力优势，迟早有一天会消失殆尽，到了那时，全球制造业的差距，都会被 AI+ 自动化逐渐抹平。

然而，这种靠 " 自动化 " 打天下的想法，显然低估了制造业的复杂性。

原因就在于，体力劳动虽然能被机器取代，但真金白银的知识、经验，却是 AI 也难以替代的行业瑰宝。

制造业确实是个很讲究 " 标准 " 的行业，但那是 " 客户给的标准 "，不是 " 怎么做出来的标准 "。

苹果给这些中国代工企业的要求确实写得明明白白：" 耳机总厚度 5.3mm，误差 ±0.05mm，防水等级 IPX4，蓝牙延迟 <80ms......"

但问题是，你要如何在现实中制造出来满足这些要求的产品呢？

答案是：全都需要靠代工厂自己 " 试出来、攒出来、悟出来 "。

这就叫行业的 Know-how ——没有在这个行业里深耕十几年几十年，你是根本搞不定的——这些东西是长在老师傅脑子里、藏在工艺文件里、刻在设备参数里的。

而这些，正是中国企业在 AI 时代成为 " 智造平台 " 的最大资本。

天道昭昭，变者恒通，在这个巨变的时代，那些能够把 " 危机 " 当 " 转机 " 的企业，才能能够逆势而上。

立讯精密从苹果的零部件供应商，到 OpenAI 的合作伙伴；工业富联从 iPhone 的代工厂，到 AI 服务器的龙头；歌尔股份从传统声学器件制造商，到 VR/AR 领域的重要玩家 ……

十年之前，如果没有苹果，中国的代工厂会一片哀嚎。

但如今，即使没有苹果，中国的代工厂也会有属于自己的增长曲线。