Pavlo Kot

从家具配件到马桶:AI 热潮中的意外赢家

从家具配件到马桶:AI 热潮中的意外赢家
AI 基础设施热潮中涌现出意想不到的赢家

人工智能的崛起让 Nvidia 成为全球最大公司之一,并为内存和芯片制造设备厂商带来了多年的高需求。但为什么投资者也开始重新评估生产马桶、食品和抽屉滑轨的公司?

本文翻译自原文。点击此处阅读由我们的通讯员撰写的原文.

原因在于,AI 已不再只是软件技术。现代模型需要处理器、内存、服务器、冷却系统和庞大的数据中心,这意味着投资正逐步扩展到整个工业供应链。

因此,许多早在当前热潮之前开发、且最初与人工智能 毫无关联的技术,如今正变得越来越有价值。

对于一些公司来说,原本不起眼的副业正变成重要的利润来源。对于其他公司,长期以来的工业产品需求也突然激增。

家具配件与芯片用陶瓷

台湾的金可国际最初生产家具用的铰链和滑轨。后来,公司将其精密机械的专长应用于服务器机架的导轨系统,使服务器能够方便地安装和抽取。

AI 的发展大幅提升了对这些看似简单部件的要求。现代系统集成了大量加速器、网络设备和液冷组件,使服务器模块变得更重、更昂贵。

据华尔街日报 报道,金可国际控制着高端服务器导轨约 80% 的市场份额,并为Nvidia 系统供应产品。该公司毛利率从 2021 年的约 53% 提升至 2025 年的 76%,其股价自 2026 年初以来已上涨近 280%。

高利润并非源于金属本身的成本。对于昂贵的服务器来说,关键机械部件的可靠性远比节省少量成本更为重要。

日本 TOTO 进军 AI 的路径则更为独特。数十年来,该公司不断改进用于卫浴和马桶的陶瓷材料,后来将这项专长应用到完全不同的行业——半导体制造设备的组件。

其核心产品之一是静电吸盘。这些陶瓷部件在芯片生产过程中用于固定硅片。AI 基础设施的扩张需要更多内存和其他半导体设备,进而带动了 TOTO 产品的需求增长。

在最近一个财年,TOTO 的先进陶瓷业务销售额增长 34%,达到 4.46 亿美元,营业利润增长 41.7%,达到 1.91 亿美元。公司自己也将与 AI 和数据中心相关的持续需求列为增长动力之一。

金可国际和 TOTO 展示了本轮热潮扩展的第一层:人工智能并未让它们进入新行业,而是提升了它们数十年积累的专业价值。

旧技术成为新瓶颈

味之素的故事也类似。这家日本集团以食品和调味品闻名,但如今其最有价值的产品之一是名为 Ajinomoto Build-up Film(ABF)的专用绝缘材料。

该材料用于处理器基板,源自公司 1990 年代的化学研究。随着 AI 加速器日益复杂,对其封装和互连的要求也在提升。据味之素称,ABF 占据高性能计算系统相关材料市场的 95% 以上。

2026 年,公司决定将该材料提价约 30%,并购置了第三家工厂的用地。到年中,味之素股价已上涨逾 60%。

另一个例子是康宁 。美国消费者主要知道这家公司生产用于保护智能手机屏幕的 Gorilla Glass,但如今光通信基础设施已成为其主要增长引擎之一。

数据中心内成千上万的 AI 加速器需要不断交换海量信息。计算集群规模越大,对高速光纤连接的需求就越高。

2026 年第二季度,康宁光通信部门的销售额同比增长 32%,达到 20.7 亿美元。

这种新需求的规模可从与Meta 签订的合同中看出。今年 1 月,两家公司签署了一份为期多年的协议,价值高达 60 亿美元,为 AI 数据中心提供光缆和连接解决方案。

康宁随后又宣布与超大规模数据中心运营商签订了多项长期重大协议。但影响并不局限于那些产品直接用于服务器或芯片制造的公司。随着数据中心建设增多,投资正进一步扩散到整个工业供应链。

当 AI 影响到工业软管

美国 Southeastern Hose 公司生产工业软管,但数据中心建设热潮也为该业务带来了额外需求。

AI 服务器需要强大的冷却系统、备用电源及其他配套基础设施。因此,科技公司的支出转化为泵、发电机、轴承、电缆、管道和连接器的订单。

路透社 发现,这一效应在美国众多工业供应商中普遍存在。

投资距离处理器本身越远,就越难区分哪些是真正受益于 AI 的公司,哪些只是碰巧与热门投资主题相关。股价上涨或投资者报告中提及数据中心,并不足以说明问题。

更可靠的指标包括相关收入的增长、产能扩张、因短缺导致的提价,以及与 AI 基础设施相关企业签订的长期合同。

对于金可国际、TOTO、味之素和康宁来说,这种影响已可通过利润率、盈利、新工厂和重大订单来衡量。对于规模较小的工业供应商,这种联系则更深嵌于供应链,需要更为谨慎的评估。

因此,人工智能的影响远不止模型开发者和加速器制造商。随着计算基础设施的扩展,资金正流向那些生产关键材料、连接服务器、冷却设备并确保其安全安装在机架中的公司。

AI 热潮赢家名单之所以如此不同寻常,并非偶然。这个行业并没有把马桶、食品或工业部件制造商变成科技公司——而是改变了它们数十年专业积累的经济价值。

而且,流入实体 AI 基础设施的资金越多,下一批受益者就越可能远离模型本身。

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