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毛利率超过英伟达,两根抽屉铁条的算力生意

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“AI看起来是一次软件革命,但当它发展到足够大的规模,最终会变成一场物理世界的扩产运动。”

文 /巴九灵(微信公众号:吴晓波频道)

今年8月,中国台湾地区的首富换了人。

新首富的名字对于大多数人可能很陌生,他叫林聪吉,小学四年级辍学,今年85岁。

而把林聪吉推上首富的川湖科技,主营业务同样小众:卖滑轨。也就是抽屉边上的推拉铁条,放五金市场里通常论根卖。可大约三年前,林聪吉把它卖给了眼下遍地开花的数据中心,让一家五金公司搭上了时代的快车。


林聪吉

百余公斤级的高密度AI服务器,在维护内部组件时,需要像抽屉一样从机柜中拉出,配备滑轨近乎是刚需。

做抽屉配件的工厂成为人工智能时代的卖铲人,放在前几年,几乎难以想象。可如果翻开这一年的资本名单,会发现更多意料之外的身影:味精企业、玻璃制造商、马桶公司、灭火剂厂家……

它们所处的行业听起来和人工智能毫不相干,甚至一度被归类为低增长的传统生意,却因人工智能的触角延伸进物理世界,从而重新被时代所定价,成为暗中啃下红利的少数派。


AI越火,土生意越赚

单看毛利率,川湖的滑轨生意,恐怕比英伟达和台积电更赚钱。

上世纪80年代,成立于台湾高雄的川湖科技,最初只是一间生产门把、铰链与家具滑轨的传统铁工厂。创始人林聪吉的履历也谈不上光鲜,小学四年级辍学后,进了家具作坊当学徒,因常年弄机械导致双手黑亮,被称为“黑手学徒”。

而到2026年的今天,曾经的小学徒成为台湾首富,身家估值一度超过200亿美元,靠的仍是那两根铁条。数据显示,川湖在全球高端服务器滑轨市场占到约八成,其中包含了英伟达新世代平台的滑轨供应份额超过七成。

值得注意的是,动辄百万的服务器,如果滑轨卡住、拉不出来,可能导致整台机器报废,几乎没人会在两根铁条上省钱。厂商对整机可靠性和维护性的高要求,也因此间接抬高了服务器滑轨的认证门槛,让川湖等头部供应商获得更强议价权。


服务器滑轨

参考最新季度财报,川湖的毛利率是87%,英伟达是75%,台积电是66%。一家做五金件的公司,赚钱效率超过了它最风光的客户。而这样的收益放在资本市场上,就是川湖的股价一年涨了约280%。

一家做五金件的公司尚且如此。如果将视野放宽,更多不起眼的传统生意,正成为AI时代的隐形冠军。

同样具有代表性的,是日本百年马桶公司TOTO(东陶)。

过去二十年里,日本的新设住宅着工户数(即住宅开工量)从2000年的约123万户,降至2025年的74.1万户,跌幅近四成,导致东陶的卫浴主业连年承压。可神奇的是,其股价却在过去一年最高涨了120%。

拉动它陡峭股市曲线的不是马桶,而是刻蚀机里的一个零件。

芯片厂刻蚀晶圆时,得靠一个静电吸盘来牢牢固定晶圆,但在刻蚀腔体里,金属容易被腐蚀,聚合物也可能分解,这时,马桶厂烧了一百年的高纯陶瓷,反而派上了用场。

东陶在最新财报中表示:“受益于旺盛的先进半导体市场行情,静电吸盘及AD部件销售增长,实现大幅增收增益。”其先进陶瓷业务只占总营收一成左右,却贡献了集团过半的营业利润。甚至,静电吸盘相关订单排到了2027年。


日本东陶公司总部

类似的情形,也在日本调味品龙头味之素身上发生。

上世纪70年代,味之素在研究味精发酵副产物时,发现了一种高绝缘性树脂,并就此展开长期研究。最终于1999年推出ABF积层膜,用于电脑、手机芯片封装。

随着近期AI芯片需求爆发,积层膜材料用量更是成倍增长。有研报显示,单颗AI芯片消耗的ABF膜,是PC芯片的5-10倍。现阶段,全球高端芯片的封装基板,九成以上用的是味之素的绝缘膜。

但今年以来,味之素的现有产线满负荷运转,交期从年初的6到8个月,拉长到12个月以上。而新工厂,2028年动工,2032年才能出产能。

可以说,哪怕英伟达的芯片迭代再快,也要先过味精厂这一关。


撞上物理世界的高墙

要理解做滑轨的、做马桶的、做味精的,为什么会突然与AI沾上边?原因或许在于,此轮AI产业革命,和前一轮科技革命有较大的差异。

过去二十年,互联网和云计算的竞争主要集中在软件层——算法、架构、代码效率。与之相关的硬件虽然重要,但更多是标准化的服务器和网络设备,采购相对简单。

可AI产业不同,它看起来是一次软件革命,但当它发展到足够大的规模,最终会变成一场物理世界的扩产运动。

众所周知,大模型训练离不开数据中心,而数据中心又是一个复杂的系统工程,其高度依赖供电、网络、散热等系统。也就是说,模型再强、芯片再快,物理条件跟不上,照样跑不起来。

也由此,我们屡屡看见有趣的一幕,AI向上冲刺的每一步,最终都撞在物理世界的墙上,同时为角落里的传统产业带来新机会。比如,过去几个月的数据中心越建越多,最先不够用的却是柴油发电机。

像康明斯、卡特彼勒等大功率数据中心备用发电机,产能已经排到明年以后,是完全的卖方市场,部分云厂商为了尽快锁定货量,更赋予制造商极大的定价权。按华源证券测算,采用海外发动机的机组价格涨幅已达约20%。

电力之外,散热的问题同样在催生新需求。

随着AI机柜功率向百千瓦级攀升,传统风冷逐渐逼近效率和成本边界,性价比更高的液冷,成为高密度机柜的必选项。集邦咨询预计,液冷在AI芯片中的采用率,将从2025年的33%升到2026年的53%。


数据中心冷却系统

而接住这门生意的,是众多跨界企业。

像美的、格力等家电公司,凭借在暖通空调领域的技术积累,将液冷系统落地到长三角、大湾区的数据中心温控;部分汽车零部件厂商,则将车用的热管理、液冷管路等迁移至数据中心服务器,其中飞龙股份液冷泵订单已超5万台。

更有意思的是,一度被通信行业判了“死缓”的铜缆,也被AI重新捞了回来。

过去十年,通信行业信奉“光进铜退”,光纤取代铜缆被认为是不可逆的趋势。但在AI机柜内,GPU与芯片间的连接距离通常只有几米。光模块在短距离内做光电转换,延迟和功耗反倒还不如铜缆。


展会上的数据中心短距离高速互联铜缆方案

于是,英伟达在GTC大会上提出的“光铜并举”路线,承认了铜缆在短距场景中不可替代的地位。据华泰证券测算,2026年我国AI高速铜连接市场规模,有望达129亿元。

与此同时,物理世界的产业链与信任关系,同样构成制约。

举个例子。刚刚过去的9月,一支特斯拉团队飞到宁波,为人形机器人Optimus的量产进行审厂。媒体曝光的第一波审厂名单里,拓普、三花、均胜赫然在列,全是当年给特斯拉造汽车的老供应商。

这也解释了,为什么是川湖、味之素成为隐形赢家,而不是新入局的玩家。不只是因为它们拥有专利墙和技术工艺,更在于与头部客户间的数十年信任沉淀。

对英伟达来说,川湖的滑轨已经在其服务器机柜里,推拉了无数个来回;对芯片厂商来说,味之素的ABF膜则通过了最严苛的封装验证。换掉它们,等于把历时数年的验证流程从头再走一遍。在AI算力以周为单位迭代的节奏里,没有哪家头部厂商愿意承担这个时间成本。

AI是意外生意,改命还得看自己

随着AI进入大规模落地的下半场,它最终会表现为一种工业能力。这件事对于中国尤为重要。

论大模型,我们还在追赶;可论工业门类,中国是全世界工业体系最完整的国家。理论上,不管技术风口怎么变,背靠强大的制造组装能力,中国企业总能在AI时代分得一块蛋糕。

据央视财经报道,全球500种主要工业品里,220多种的产量冠军在中国。同时,我们的制造业增加值占全球的比重,从2010年的不足两成,升至近年的30%左右,连续16年世界第一。

换句话说,AI需求可能诞生在硅谷,但当它变成服务器、散热器、连接器和一颗颗零部件时,越来越多的订单会落到长三角和珠三角。

而像上述提到的川湖、味之素等,同样能找到对标。

比如,佛山的星徽股份正将工业级服务器滑轨,作为第二增长曲线,相关业务产品已于2026年7月底正式投产,目前仍处于小批量交付阶段。


图源:星徽股份官网

中国“味精大王”莲花控股,也在近期重注AI。2025年,它与浙江大学合作研发积层胶膜,并获专利;今年4月,子公司莲花科创通过公开摘牌,以9250.57万元取得深圳纽菲斯46%的股权,一头扎进类ABF膜赛道。

而在数据中心的液冷板块,美国3M公司退出后的百亿级供应缺口,则被国产氟化液快速补位。像绍兴的诺亚液冷,在浸没式氟化冷却液这一细分赛道的国内市占率超80%,产品售价仅为进口的三分之一,已批量进入浪潮、新华三、华鲲振宇等头部服务器供应链。

当然了,中国在物理层竞争中确有先手,但先手不等于胜手。数据中心基建带来的意外生意,最终能否帮助企业彻底转型,考验的是它们的周期韧性。

目前,国产的AI材料替代仍在起步期,且集中在中低端市场。

以滑轨为例,家具时代的滑轨是标准五金件,到了服务器场景,就成了定制件——不仅要扛住几十公斤的重量,还要耐住几十万次推拉不形变。

星徽股份目前量产的服务器滑轨,单副最大载重约50公斤,适配的是普通规格机型;而川湖给英伟达NVL72高阶机柜配套的滑轨,一组就要扛住超过100公斤的动态拉伸。

同样,账面上看,莲花控股学味之素转型AI,眼下还只是买了张入场券。

2026年上半年,莲花控股的19.14亿元营收里,科技业务整体不到3%,其中绝大部分还是靠算力租赁贡献了5400万元。类ABF膜的收入,小到不够在财报里单独立一个名目。

传统企业AI转型更深层的矛盾,还在于资源分配上。

订单上看,数据中心确实在拉动基建需求,但企业的整体盘子,仍受制于全球经济周期、制造业投资和有限资源。到了要不要扩AI产线抉择上,它们往往盘算着手头并不宽裕的现金流,同时还要面对与核心业务的内部拉扯。

比如,由于上一轮经济周期留下的记忆太深,日本半导体普遍对大规模资本开支保持谨慎,不愿激进扩产,这反过来又加剧了全球供应紧张。

每个行业都有自身的发展规律,也都会经历经济周期。

说到底,AI越火,传统生意越赚钱,并非“AI改变命运”的简单叙事,它更像一种经营哲学的启示:时代真正稀缺的,未必总是最新的技术。有时候,可能是一门已经做了几十年的老手艺,恰好等来了它的新用途。

作者|郭果

主编|何梦飞

图源|VCG、网络

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