“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
技术的意义，不只是让机器更聪明，而是让人拥有更多可能。12月26日，“AI闪耀中国·2026吴晓波科技人文秀”，欢迎你与我们一起，共赴智能时代。
精彩评论