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怎么看待工业富联的10亿元回购?


对于市值万亿的工业富联而言,10亿元回购如同“泥牛入海”,掀不起太大波澜,但此次回购从7月公布方案到9月完成交割,推进十分干脆利落,展现出公司对自身未来业绩的充足信心,而这份信心,本质上还是来自对AI产业长期发展的看好。如今不少人都称AI是“产业泡沫叠加资本泡沫”,甚至有专家预言,AI泡沫不出一年就会破裂。说实话,我认为这纯属危言耸听,从我自己的实际使用体验来看,AI对生产力的提升效果已经肉眼可见。

最开始接触AI的都是具备一定技术能力的专业人群,现在多数普通人还没有用上AI,是因为当前AI仍属于面向专业人群的工具,还没有优化到人人都能便捷使用的程度。要等到经过多轮产品优化,哪怕是六十岁的大爷大妈都能无障碍使用AI的时候,AI的普及阶段才算真正走到尽头。

话不多说,我们回到正题,该怎么看待工业富联这次10亿元回购呢?

一、工业富联的回购价

工业富联自7月28日披露预案以来,实际买入价格落在59.91元至66.40元之间,综合成本约63.15元/股,与9月18日63.71元的收盘价几乎持平。

这意味着,公司动用约10亿元自有资金认可并实际成交的价位,就是当前市价附近。在一个被普遍认为明显高估的位置,企业通常不会选择用现金持续买入自家股票;愿意在60元上下真金白银地接盘,至少说明从管理层视角看,这一价格已进入其判断中的合理乃至偏有性价比的区间。

预案给出的回购价格上限为103元/股,相对现价留有约六成以上的空间。上限并非必然要触及的目标价,但它框定了董事会认为“即便买也买得起、值得买”的价格天花板。从103元往回看,现价63.71元仅相当于该上限的六成出头。公司愿意在远低于自己授权上限的位置开始大额买入,而不是等待更高价位,本身就暗示当前定价尚未触及其心目中价值的上沿。

本次回购明确用于“维护公司价值及股东权益”,这类用途在惯例上多出现在股价相对低迷、市场情绪偏弱的阶段;而公司在预案披露后一个半月内即完成首个10亿元下限额度,节奏偏快。当然,0.08%的股本比例并不大,距离20亿元上限仍有空间,单凭这些不足以断言股价“被严重低估”。

但综合公司实际成交成本、103元的授权上限以及偏快的执行节奏,一个相对稳妥的结论是:当前价格大概率处于公司自身认可的买入区间内,难言昂贵。后续若股价回落时公司继续加码,则这一判断会更有分量。

二、工业富联的业绩和估值

工业富联的单季度营收从2025年一季度的1604亿元逐级走高,到2026年二季度已达3068亿元,一年多时间接近翻番。一季度历来是相对淡季,2025年一季度与2026年一季度都是全年低点,其后逐季爬坡,四季度冲到阶段性高位,因此看趋势更应看同比而非环比。

增速方面,2025年前三个季度相对平稳,单季同比维持在35%到43%区间;2025年四季度骤然抬升至73%,是这六个季度里的峰值;进入2026年,一季度回落至56.5%、二季度53.1%,较去年四季度的高点有所降温,但仍稳定在50%以上的水平,说明增长并未失速,只是从超高增长状态回归到一个仍属较快的通道。

利润曲线的斜率明显更陡,工业富联的单季归母净利润从2025年一季度的52亿元一路抬升到2026年二季度的131亿元,六个季度翻了约2.5倍,而同期营收只翻了约1.9倍,利润涨得比收入快。

增速形态上,2025年一季度仅25%起步,其后逐季加速,二季度51%、三季度62%、四季度58%,到2026年一季度直接跳升至102.55%、二季度91%,连续两个季度接近翻倍。单看绝对额也有季节性:2026年一季度的106亿元反而低于2025年四季度的128亿元,这是一季度淡季的正常回落,并非走弱;而2026年二季度的131亿元已越过2025年四季度,创出单季新高。

按照PEG=1的估值原则给工业富联估值的话,工业富联的滚动市盈率(TTM)应该上涨到53倍才比较合理。截至2026年9月19日,工业富联的总市值仅为1.24万亿元,市盈率为26.53倍。这就引出了一个问题:市场为什么没有按照PEG=1的标准给工业富联估值呢?

工业富联为英伟达代工AI服务器,而当前资本市场给英伟达的市盈率是27.77倍。市场普遍认为,代工厂的估值不应该超过原厂。这应该就是市场给工业富联26.53倍市盈率估值的主要原因。不过在我看来,当前市场给英伟达27.77倍的市盈率估值本身就偏低了,因此,工业富联的估值也是偏低的。

三、小结

当前A股市场关于A股是否已进入熊市的讨论甚嚣尘上,但在我看来,依据历史规律就断定现在已经完全走熊,似乎还为时过早。毕竟美联储未来能否持续加息仍有待观察,尤其是中期选举之后,局势是否会出现变数还很难判断。

在这种背景下,选择科技股应当优先考虑增速快、估值低、确定性强的细分赛道。对于那些存在技术路线争议的领域,比如共封装光学可能动摇光模块的现有地位,我们不妨暂时避开,只选择地位难以被撼动的赛道。举例来说,AI总归需要将算力芯片、存储器件等组装为服务器才能交付使用,我们只投资具备确定性的方向,就能做到万无一失。