立讯精密的新估值锚:当“果链龙头”进入AI硬件周期……
作者:先轸 栏目:新闻 来源:中国经济观察网 发布时间:2026-07-09 09:04 阅读量:17273
内容摘要:立讯精密港股发行前后,市场给出了两个耐人寻味的信号。第一个是价格。公司H股发行价定在每股63.28港元,对应最高发售价;按照招股书披露,基石投资者合计认购15亿美元,约合117.54亿港元,按发行价测算合计认购185,736,900股,占全...立讯精密港股发行前后,市场给出了两个耐人寻味的信号。
第一个是价格。公司H股发行价定在每股63.28港元,对应最高发售价;按照招股书披露,基石投资者合计认购15亿美元,约合117.54亿港元,按发行价测算合计认购185,736,900股,占全球发售H股约48.44%。
第二个是投资人名单。淡马锡、HHLR等机构出现在基石阵容中,其中淡马锡、HHLRA各自认购2亿美元,GIC认购1.5亿美元。
单看这些数字,很容易写成一篇港股上市热闹稿。但更值得追问的是:为什么一家以消费电子制造起家的公司,正在被全球资本重新定价?
答案并不只在“果链”里,也在AI里。
AI服务器不是只看芯片,供应链价值正在向连接、散热和电源外溢
过去两年,AI基础设施的叙事几乎被GPU占据。但随着英伟达GB200、Rubin以及谷歌TPU等算力平台不断演进,服务器系统的瓶颈正在从单颗芯片扩展到整柜架构:高速互联能否稳定传输,机柜能否承受更高功耗,液冷系统能否有效控温,电源系统能否支撑更高密度供电。
英伟达官方资料显示,GB200 NVL72采用NVLink和液冷技术,将72颗Blackwell GPU组成机架级系统;DGX GB200每个液冷机架集成36颗GB200 Grace Blackwell Superchips,并通过NVLink连接。到Rubin阶段,英伟达进一步把AI计算推向更高密度的机架级平台,官方称Rubin-based产品将于2026年下半年由合作伙伴推出。
谷歌也在推进自研TPU路线。Google Cloud在2025年宣布第七代TPU Ironwood面向大规模训练和推理场景,官方文档显示TPU7x/Ironwood可用于大规模dense和MoE模型训练及推理。
这些变化指向同一个趋势:AI服务器不再是简单的“芯片+机箱”,而是高度系统化的算力基础设施。越往机架级、集群级走,连接、散热、电源、结构件和制造协同的重要性越高。
这正是立讯精密试图切入的位置。
公司年报披露,通信与数据中心业务聚焦通信基站与AI服务器核心零部件及整机组装,覆盖高速电连接、光连接、热管理、电源管理、服务器整机及射频天线等环节;公司还提出以光电高速互连、电源管理、热管理体系为“三经”,以板级互连与整机柜互连解决方案为“两纬”,构建覆盖AI算力基础环境的综合解决方案。
这段表述的关键不在于产品名数量多,而在于它表明公司并非只押注某一个AI零部件,而是在围绕AI机柜的系统级痛点布局。
光连接、电连接、液冷、电源:立讯切入的是AI硬件的“基础层”
从披露内容看,立讯精密在AI服务器链条上的布局大致可分为四条线。
第一条线是高速电连接,也就是铜互联及板级互联。年报提到,公司自主研发的224G KOOLIO? CPC/NPC方案、224G Intrepid NEXUS背板连接器及Intrepid Cable Cartridge高速线缆背板方案,已在部分海内外主流AI集群中投入商用。
这类产品对应的是AI服务器内部最基础也最难的工程问题:在更短距离、更高密度和更高频率下完成低损耗传输。相较于远距离场景中光互联的优势,铜互联在机柜内部和板级连接中仍有低功耗、低延迟和低成本优势。随着AI服务器从单机扩展到整柜、超节点,背板连接器、高速线缆和CPC/NPC等方案的价值会进一步凸显。
第二条线是光连接。立讯披露的光互连产品包括DPO、LPO、LRO光模块及AOC,速率最高支持1.6T,形态覆盖SFP、QSFP、QSFP-DD、OSFP等。 年报还披露,800G/1.6T光模块已进行小批量供货,800G LRO通过部分客户验证,1.6T LRO/LPO、XPO产品处于深度预研阶段。
这部分业务的意义在于,AI数据中心对带宽的需求持续提升,光模块和光互联正在从传统通信设备价值链走向AI集群内部。立讯过去在连接器和精密制造环节的积累,给它切入光互联提供了工程基础;但光模块竞争强度高,客户验证周期长,后续真正决定业务弹性的,仍是产品认证、量产良率和客户平台导入节奏。
第三条线是液冷散热。公司披露的热管理解决方案覆盖风扇模组、Heat Sink、Heat Pipe、VC、冷板液冷系统、Manifold、插框式CDU、柜式CDU、盲插快接头、浸没式液冷Tank等。 年报进一步提到,公司提供120kW液液交换CDU、10U风液CDU、重力强化浸没式油冷机柜,以及单端口散热32W的液冷I/O Cage等方案。
液冷不是单一零件生意,而是系统工程。冷板、CDU、Manifold、快接头、密封、流体控制和整机柜装配能力之间需要高度协同。立讯的优势在于,它过去擅长复杂系统产品的工程化和量产爬坡,这种能力在液冷服务器中会变得更有价值。
第四条线是电源管理。公司披露的数据中心电源解决方案包括Power Shelf & Rectifier、Busbar直流母排、54V Busbar Clip、最高3200W的12V/54V AC/DC CRPS、MCRPS,以及Power Module/VRM/VPM等AI节点模块电源方案。 年报还提到,公司电源系统在兼容当前48V/12V生态的同时,支持未来±400V/800V高压配电转型。
这部分值得重视。AI服务器功耗上升后,电源不再是后台配套,而是系统稳定性的核心变量。DCDC、VRM、Power Module、SST、HVDC等技术方向,本质上都服务于更高效率、更高功率密度和更低传输损耗。立讯如果能够在电源模块、母排、连接器和机柜级供电之间形成组合能力,其价值会高于单点电源零部件供应商。
这里还需要对“PCB”做一个更准确的判断。严格来说,立讯精密在披露文件中并未把AI PCB作为独立主业标签来强调。更准确的表述是:AI服务器PCB/背板价值提升会带动板级互连、高速连接器、Cable Cartridge、Riser Cable、背板连接器和整柜互连方案需求,而这正是立讯披露较多的切入点。媒体稿中应避免把公司直接写成“AI PCB龙头”,更适合写成“受益于AI服务器板级互连复杂度提升”。
端侧AI:从苹果供应链经验,走向AI硬件“新物种”制造
AI的另一条主线发生在终端侧。
OpenAI、苹果、谷歌、Meta、阿里等公司都在寻找新的AI硬件入口。OpenAI在2025年宣布io Products团队正式并入OpenAI,Jony Ive和LoveFrom承担OpenAI深度设计和创意职责;Reuters报道称,OpenAI收购io是其进入生成式AI硬件的重要一步。
更进一步,Reuters援引The Information报道称,OpenAI已与苹果供应商立讯精密合作开发消费级AI设备;这类报道仍属于媒体信息,立讯精密未在定期报告中直接确认相关客户和项目,因此在正式稿件中宜写成“据外媒报道”或“市场关注”。
苹果这条线则更明确。Reuters在报道立讯赴港上市时称其为Apple supplier,并提到公司以生产AirPods等苹果产品为外界所熟知。 多年苹果供应链经验对于立讯的意义,并不只是贡献收入,更在于训练出高端消费电子制造所需的能力:极窄空间内的结构设计、声光电热集成、自动化产线、良率管理、全球多地交付,以及对客户新品节奏的响应能力。
这些能力正在被AI硬件复用。
公司年报中对消费电子业务的表述已经从传统零组件扩展到AI手机、AI PC、“AI+可穿戴硬件”带来的新智能换机周期,并强调端侧AI对小型化、轻量化、外观差异化、散热和高速互联提出了更高的物理挑战。
这一判断符合产业现实。AI眼镜、AI耳机、智能指环、陪伴机器人等新终端,本质上需要把算法能力装入极小硬件空间。对创业公司和互联网大厂而言,产品定义之外,最难的是把原型机变成可销售、可量产、可持续迭代的商品。立讯的制造平台能力,恰恰对应这一阶段的核心痛点。
以阿里夸克AI眼镜为例,经济观察网报道指出,行业普遍认为立讯精密为夸克AI眼镜提供深度ODM研发与制造支持,并称其价值在于能够将产品设计、工艺创新和智能自动化结合,推动新型智能硬件商业化。 这类项目能否贡献可观利润仍取决于放量节奏和产品生命周期,但它说明立讯的角色正在从传统代工向“新硬件量产合伙人”演进。
大客户绑定的真正含义:不是“客户名单”,而是进入技术路线
谈立讯精密,很容易落入“大客户叙事”。苹果、英伟达、谷歌、OpenAI这些名字确实足够吸引注意力,但资深投资人更关心的问题是:公司究竟进入了客户的哪个环节,是否参与下一代技术路线,能否持续扩大价值量。
苹果代表的是端侧消费电子的最高制造门槛。进入其供应链意味着高标准质量体系和快速量产能力,也意味着客户集中度和议价压力并存。
英伟达和谷歌代表的是AI算力平台的两条核心路线:GPU集群和ASIC/TPU集群。立讯目前披露的是多个核心零部件产品获得海外主流云服务商及算力设备厂商认可,并在部分海内外主流AI集群中投入商用。 因此,媒体稿更稳妥的写法是:英伟达GB200/Rubin、谷歌TPU这类平台升级,正在推动高速互联、液冷和电源管理需求上升,而立讯的产品组合正对应这一变化。这样既能体现行业机会,也避免把未经披露的客户关系写得过满。
OpenAI则代表AI硬件的新变量。一方面,OpenAI公开推动Stargate项目,计划未来四年投资5000亿美元建设AI基础设施;另一方面,其通过并购io进入消费级AI硬件探索。 如果AI原生硬件成为下一代入口,立讯这种具备复杂终端制造经验的供应链公司有机会成为重要参与者,但相关项目仍需用“公开报道”“市场关注”“潜在机会”来表述。
为什么全球资本愿意给出更高定价
回到港股发行,立讯精密这次的资本面表现,可以看作产业逻辑的阶段性验证。
招股书显示,公司基石投资者合计认购15亿美元,占全球发售H股约48.44%;从结构看,头部机构份额较大,淡马锡、HHLRA、GIC等长期资金位居前列。
这不是简单的“认购热”。对全球机构而言,真正有吸引力的是三层逻辑叠加。
第一,消费电子仍是基本盘。立讯在苹果等核心客户体系中长期积累的制造能力,为其进入AI终端新物种提供了工程基础。
第二,AI服务器核心零部件提供新的估值弹性。光连接、电连接、液冷、电源管理都处在AI基础设施快速升级的关键位置,且各环节之间存在系统协同。
第三,全球化制造能力正在变成稀缺资源。地缘环境不确定、客户交付半径缩短、供应链冗余需求上升,都会强化头部制造平台的价值。
这也是63.28港元顶格定价和较低AH折价的底层解释。资本市场并非只为过去的“果链龙头”买单,而是在重新评估一家中国先进制造企业进入AI硬件周期后的价值边界。
立讯精密的再定位
更客观地说,立讯精密的AI故事仍处于爬坡阶段。光模块、液冷、电源管理、高速互联都不是轻松的市场,国际竞争者强,客户验证周期长,价格和技术路线也会变化。端侧AI硬件同样存在爆款不确定性,许多新产品可能经历反复试错。
但这并不削弱立讯精密值得关注的地方。
它的核心优势在于,能够把多个新硬件趋势转化为工程能力:从连接器到光模块,从板级互联到整机柜互联,从消费电子组装到AI眼镜ODM,从风冷零件到液冷系统,从12V/48V电源生态延伸至更高压配电方向。
如果说过去市场给立讯的标签是“果链龙头”,那么现在更准确的标签应是:一个正在向AI基础设施和端侧AI硬件延伸的精密智能制造平台。
这正是这家公司港股发行获得全球资本关注的原因。它不是简单讲一个AI概念,而是在AI服务器和AI终端两端,逐步把过去二十年的制造能力转化为新的产业位置。
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