富士康造车再生变，迎来重大转向！
近日，在鸿海科技日上，相关高层表示，富士康已战略性调整战略方向，从直接参与智能电动车制造转向AI算力基建服务，并公开表示将重点投资人工智能领域。
但有舆论认为，在AI与智能汽车融合日益增加的情况下，富士康距离汽车不是更远，或许是更近了……
从“造车”到“弃车”
曾经数年坚持宣称要“造车”的富士康，终于“改口”了。
早在2019年，富士康怀揣着再造代工辉煌的梦想，宣布要造智能电动汽车。彼时，富士康凭借在手机代工领域积累的深厚功底，试图通过模块化平台，将手机代工的成功模式无缝移植到电动车领域，还立下了到2025年拿下全球5%电动车市场份额的目标。
然而，现实却给了富士康一记沉重的打击。期间，富士康曾经与美国电动汽车新势力Fisker合作，这本是富士康进军北美电动车市场的关键一步，却因Fisker资金链断裂而化为泡影，富士康前期投入的人力、物力和财力付诸东流。之后，接手美国威斯康星工厂后，富士康满心期待能承接电动车组装业务，却始终未能找到稳定的客户，工厂运营陷入僵局，产能无法释放，成本却不断攀升。此外，在泰国，富士康与当地企业合资建立工厂，试图开拓东南亚市场，可当地新能源车需求远低于预期，工厂推进缓慢，盈利遥遥无期……多番尝试之后，使得富士康想要复制智能手机时代“整机外包”模式的难度陡然增大，始终难以在这片红海中找到立足之地。
有舆论认为，造汽车与造手机有着巨大差别。汽车零部件的高度非标准化，要求车企在生产过程中进行大量定制化操作，这与手机零部件的高度标准化形成鲜明对比，增加了代工的难度和成本；汽车的产品周期长达5-7年，相比手机一两年的更新换代周期，车企在选择代工合作伙伴时会更加谨慎，因为一旦合作出现问题，对品牌的影响将是长期且深远的；电动汽车的安全、“三电”、智驾系统等核心部件关乎消费者生命安全，车企对这些部件的质量和品牌调性有着极高要求，绝不敢轻易将整车制造外包给第三方。这些因素交织在一起，导致富士康在电动车代工领域的梦想始终不能走进现实，只能“走麦城”。
从“算力”到“财力”
当电动车赛道难以走通之时，AI算力领域却呈现出一片生机勃勃的繁荣景象。近年来，大模型的爆发更是点燃了全球算力需求的市场高潮，使其几乎呈指数级增长。微软、谷歌、亚马逊甚至特斯拉等行业巨头，为了在AI领域抢占先机，纷纷不惜重金加码资金，全力投入到AI研发的激烈竞争中；多国也敏锐地捕捉到了AI的战略价值，纷纷建设算力中心，将AI视为推动产业进步和经济发展的核心动力。
由此，富士康宣布转向，全力押注AI算力基础设施服务。同时：与OpenAI达成AI硬件设计与制造合作，从数据中心机柜到电源系统，再到散热解决方案，富士康全方位参与到AI硬件的核心部件制造中，借助OpenAI在AI领域的深厚技术积累和丰富实践经验，富士康得以优化数据中心架构，提升产品的可靠性与效率；与英伟达联合建设GPU集群，计划于2026年建成搭载Blackwell架构GPU的AI超算中心，由富士康旗下Visionbay.ai负责运营，这一超算中心的建成将大幅提升富士康在AI算力领域的竞争力，为其未来的业务拓展奠定坚实基础。
同时，富士康未来三到五年超过一半的资本开支将投向AI领域，这充分彰显了其深耕AI领域的坚定决心和宏大战略布局。通过在AI领域的深度布局，富士康成功摆脱了对苹果iPhone业务的过度依赖，为自身的可持续发展开辟了一条全新的道路。
离车“更远”还是“更近”
现在来看，富士康已经转身投入AI算力基建的市场，这似乎让它与汽车制造的物理距离越拉越远。但实际上，却难以彻底斩断与汽车的联系。
值得注意的是，富士康的AI技术正以一种隐蔽却有力的方式，悄然渗透进汽车产业。富士康建设的超算中心，为车企自动驾驶算法训练提供了强大的算力支持。在自动驾驶领域，海量的数据需要进行快速处理和分析，以实现更精准的环境感知和决策，而富士康的超算中心恰好满足了这一需求。车路云协同的算力体系，已成为未来智能汽车竞争的核心，富士康在这方面的布局，无疑为其在汽车产业中赢得了新的话语权。
同时，在智能工厂的建设中，富士康推出的工业级AI人形机器人、晶圆搬运机器人，正成为汽车企业生产线自动化的得力助手。这些机器人能够在复杂的生产环境中精准作业，不仅大幅提高了生产效率，还降低了人为因素导致的错误率。
当下，汽车产业正处于深刻的变革之中，从过去的“硬件定义”逐步转向“软件定义、算力驱动”的新时代，而AI则成为了连接这一变革的核心纽带。在这场变革中，富士康凭借在AI硬件制造上的强大优势，成功找到了与汽车产业的契合点。目前，富士康每周能生产1000个AI机架系统，并且后续产能还在持续提升，这一产能规模恰好能满足车企对算力基础设施日益增长的需求。
富士康与OpenAI合作优化的数据中心架构，更是为车联网数据处理带来了质的飞跃。在车联网时代，车辆与外界的信息交互量呈爆炸式增长，如何高效处理这些数据成为了车企面临的一大难题。富士康的数据中心架构能够快速对车联网数据进行筛选、分析和存储，为车辆的智能决策提供有力支持；在汽车制造环节，富士康自研的机器人技术同样发挥着重要作用。汽车制造过程中，仍有大量的工作需要人类的灵活性和思考能力，而富士康的机器人技术恰好填补了这一缺口。这些机器人能够完成一些精细的装配、检测任务，推动汽车制造向智能化、自动化方向迈进。
通过这种“算力+制造”的双重赋能，富士康在汽车产业链中的角色发生了根本性转变，从过去的“边缘参与者”摇身一变，成为了“底层技术支持者”。这种角色的转变，使得富士康与汽车产业的关联度不仅没有减弱，反而变得更加紧密。它不再仅仅是汽车生产线上的一个普通代工者，而是成为了汽车产业智能化变革的重要推动者，有望为汽车产业的未来发展注入新的活力。
还有舆论认为，富士康“弃车”，实则是跳出传统硬件制造思维，在AI算力这个汽车智能化的“新赛道”上重新起跑。当汽车产业的竞争核心从“发动机功率”转向“算力”，从“生产线规模”转向“数据处理能力”，富士康凭借制造基因与AI布局的双重优势，或将在这场变革中提供底层架构支持。这种转型，或许比直接造车更具颠覆性，也更值得汽车业重新审视其作用……