经济观察报记者 郑晨烨

10 月 29 日晚间，工业富联（601138.SH）披露了 2025 年三季度报告，业绩表现靓丽。

2025 年第三季度，工业富联实现营业收入 2431.72 亿元，同比增长 42.81%；实现归母净利润 103.73 亿元，同比增长 62.04%，这亦是其单季度净利润首次突破 100 亿元。2025 年前三季度，工业富联实现营业收入 6039.31 亿元，同比增长 38.4%；实现归母净利润 224.87 亿元，同比增长 48.52%。值得一提的是，工业富联在 2024 年全年的归母净利润为 232.16 亿元。

29 日当天，工业富联股价上涨 9.20%，报收于 80.80 元 / 股，总市值站上 1.6 万亿元，创下历史新高。

支撑其业绩和市值的，依然是 "AI 需求持续放量 "。2025 年第三季度，工业富联的云服务商 GPU（图形处理器）AI 服务器营收同比增长 " 超过 5 倍 "，800G 交换机营收同比增长则 " 超过 27 倍 "。800G 交换机是一种用于 AI 数据中心的高速网络设备，用以处理服务器之间庞大的数据传输。

这些数字串在一起，构成了工业富联的高增长叙事。

但在其三季报里，同样还有另外值得关注的数字：2025 年前三季度，工业富联的 " 经营活动产生的现金流量净额 " 为 -41.40 亿元。对此，工业富联在财报中给出的解释是："AI 服务器市场持续增长，客户需求强劲，公司备货增加。"

" 备货 " 这个词，对应着资产负债表上的一个具体科目——存货。财报显示，截至 2025 年 9 月 30 日，工业富联的 " 存货 " 科目余额为 1646.64 亿元，作为对比，在 2024 年 12 月 31 日，这个数字是 852.66 亿元。

一边是第三季净利润首次突破百亿元，另一边却是前三季经营现金流为负、存货规模急剧膨胀。那么，在 AI 浪潮的助推下，这家市值已达 1.6 万亿元的公司，身上到底正在发生些什么？

新故事

在 2025 年半年报中，工业富联曾表示，公司 " 在 AI 服务器领域已建立坚实的研发与智能制造优势 "，" 与多家全球领先客户深度合作，共同开发新一代 AI 服务器、液冷机柜等关键技术，并提供客制化解决方案 "。

至于客户是谁，半年报中的官方表述是，不断拓宽与 " 主权、云服务商、企业等各类客户 " 的合作，并深化与 " 北美、亚太顶尖科技企业 " 的战略协作。

而综合财报信息，工业富联的 AI 业务，简而言之，就是把 GPU（图形处理器）、CPU（中央处理器）、内存、硬盘、散热等部件，组装成一台台服务器，以及一个个装满服务器的 " 整机柜 "。

也就是说，这份和全球顶尖科技企业合作的 " 组装 " 生意，正是支撑其 1.6 万亿市值的 " 基础 "。根据财报信息，工业富联的营业收入，主要由 " 云计算业务 " 和 " 通信及移动网络设备业务 " 这两大块构成，2024 年全年，工业富联 " 云计算业务 " 营收为 3193.77 亿元，" 通信及移动网络设备业务 " 营收为 2878.98 亿元。

三季报显示，在 2025 年前三季度，其 " 云计算业务 " 板块增长显著，这一板块内的 " 云服务商 " 业务营收同比增长超过 150%，占到了整个云计算业务的 70%；而其中增长最快的则是 AI 服务器——前三季度，其云服务商 GPU AI 服务器的营收，同比增长 " 超过 300%"。

再进一步细分来看，工业富联 AI 相关业务的高增长，又主要来自英伟达的 AI 服务器平台 GB200 和 GB300 系列产品。在 2025 年 8 月 15 日举行的半年度业绩说明会上，工业富联管理层曾详细介绍过相关情况。当时，管理层表示，GB200 系列产品（目前的主力）正在 " 加速生产出货 "，其 " 组装良率 " 在第二季度较第一季度实现了 " 大幅优化与提升 "，并且 " 自动化组装流程顺利导入 "。

彼时，工业富联的管理层预计，GB200 的出货量将 " 延续强劲的增长势头 "。而对于下一代产品 GB300，管理层亦称，已收到 " 部分大型云服务商客户的明确出货需求 "，并 " 具备量产条件 "。管理层判断，由于前期在 GB200 积累了经验，加上自动化导入，GB300 的单台利润 " 存在超过 GB200 的潜力 "，有望在明年成为 " 盈利的重要支撑点 "。

10 月 29 日，集邦咨询研究经理龚明德在接受经济观察报记者采访时表示，英伟达的 GB300 系统，预计将在 2025 年第三季度机柜系统等方案 " 定案量产 " 后，" 逐步扩大出货规模 "。

另外，AI 服务器自己不能 " 单打独斗 "，它们需要在一个数据中心里高速交换数据，这就需要用到高带宽的网络设备。所以，工业富联的交换机业务也在放量—— 2025 年第三季度交换机业务同比增长 100%，其中 800G 交换机同比增长 " 超过 27 倍 "。

事实上，在 2025 年上半年的业绩说明会上，工业富联管理层就曾表示，2025 年上半年，800G 交换机 " 出货实现了快速放量 "，营收 " 成长迅猛 "，同时 " 低速产品占比进一步降低 "。当时，公司管理层还判断，800G 产品会是 "2025 — 2026 年的出货主力 "，有望成为交换机业务的 " 核心增长引擎 "。同时，管理层亦介绍，公司与多家客户协同开发的 CPO（共封装光学）新一代 ASIC（专用集成电路）及 1.6T 交换机也在推进当中。

10 月 29 日，华南一家头部券商的分析师向记者表示，综合北美主要云服务商的资本开支规划，2025 年全球 AI 机柜总需求 " 很容易超过 10 万台 "。

另外，工业富联的 " 新故事 " 里还有一块 ASIC 服务器业务，指的是谷歌、亚马逊、Meta 等云服务商，为了特定 AI 场景自研芯片，再交给工业富联这样的厂商来组装。

在 2025 年上半年的业绩说明会上，工业富联管理层就曾表示，ASIC 是行业趋势，公司 " 与主要大型从业者都有合作 "，并且 " 多个环节已深度参与其中 "，并且由于是高度客制化，ASIC 服务器的盈利能力 " 显著优于通用服务器产品 "，预计明年会在营收、利润方面实现 " 更高的增长贡献 "。

旧标签

虽然财报业绩 " 超预期 "，但在投资者交流平台上，许多股民对工业富联依然抱有疑虑——疑虑的重点，还是那个老生常谈的关键词：" 组装厂 "。

工业富联 " 组装厂 " 模式的第一个特征，体现在产业链利润分配上，即较低的毛利率。2025 年三季报显示，工业富联在前三季度的毛利率仅为 6.76%，而作为对比，英伟达在 2026 财年第二季度（截至 2025 年 7 月 28 日）的毛利率为 72.4%。

" 组装厂 " 模式的第二个特征，体现在资金占用上。根据财报，工业富联前三季度归母净利润为 224.87 亿元，但经营活动产生的现金流量净额却是 -41.40 亿元。对此，该公司给出的解释是 " 备货增加 "。

而 " 备货 "，在资产负债表上通常会对应三个科目的变动——存货、短期借款、应付账款。

财报显示，截至 2025 年 9 月 30 日，工业富联的 " 存货 " 科目余额高达 1646.64 亿元，而在 2024 年 12 月 31 日，这个数字是 852.66 亿元。这意味着，在 2025 年的前九个月里，工业富联的存货规模增加了 793.98 亿元。

也就是说，为了抓住 AI 服务器的订单，工业富联需要提前采购大量 GPU、芯片和零部件，这些物资就会沉淀在 " 存货 " 里。那么，支撑这 1646.64 亿元存货的钱，从哪里来呢？财报显示，截至 9 月 30 日，工业富联的 " 短期借款 " 为 858.35 亿元，而在 2024 年底，这个数字是 359.92 亿元；同时，截至 9 月 30 日，工业富联的 " 应付账款 " 为 1544.63 亿元，而在 2024 年底，这个数字是 938.35 亿元。

上述数据在某种程度上展示了工业富联真正的运转模式：为了应对 AI 服务器的 " 强劲需求 "，公司一边借入短期贷款，一边延长了对上游供应商的付款周期，以此支撑起激增的 " 备货 "。

这也解释了一个疑问，为什么工业富联的净利润很高，经营现金流却是负的？因为赚来的利润，和借来的钱、欠着的钱一起，变成了 1600 多亿元的 " 存货 " 躺在仓库里，等待着被交付给客户。

这套 " 高备货、高周转、低毛利 " 的运转方式，对于工业富联而言并不陌生，但市场比较担心的，是这个 " 组装厂 " 模式下的第三个特征——需求风险。毕竟，上千亿元的 " 备货 "，" 赌 " 的是 AI 服务器的需求能一直 " 强劲 " 下去。

但眼下，行业中也出现了一些不同的声音。比如，龚明德在接受记者采访时就提到，受 "DeepSeek 效应 " 影响，AI 服务器的主要客户都开始更重视 AI 投入的成本与效益问题，未来可能会转向自研 ASIC 或成本较低的 AI 服务器方案。

所谓 "DeepSeek 效应 "，是指 2025 年初中国大模型 DeepSeek-R1 以极低成本（训练费用仅约 557 万美元）实现接近 GPT-4 级别的性能，并全面开源，大幅拉低了 AI 模型训练与推理的门槛。这一突破让云服务商意识到，在堆砌算力之外，算法效率与系统优化同样关键，由此，行业重心开始从 " 堆砌高端 GPU" 转向 " 追求单位算力性价比 "，推动客户加速探索自研芯片、蒸馏小模型、异构计算等降本路径。

龚明德同时指出，英伟达 GB200 和 GB300 的供应链能否如期完成整备，即零部件、生产线、良率调试等环节全部就绪并具备大规模量产能力，仍存在不确定性。