核心摘要
产能扩张：鸿海正积极扩充AI服务器机架组装产能，目前的周产1,000柜预计将在2026年底提升至1,500到2,000柜
OpenAI合作：宣布与OpenAI建立战略合作，共同设计跨代际的AI基础设施，涵盖NVIDIA、AMD及ASIC等多种芯片平台以提升定制化价值
市场地位：预计鸿海将持续主导GB200/300机架市场份额，并有望在2026年第三季度末率先启动下一代VR200机架的量产
电动车：鸿海认为电动车行业正迎来外包化的“康柏时刻”，通过发布新车型（Model A）及与Uber、三菱扶桑等巨头结盟，加速复制电子业的代工成功模式
物理AI：透过与Google（Intrinsic）和NVIDIA在物理AI领域的合作，鸿海正利用数字孪生技术与智能机器人彻底重塑其庞大的智能制造体系
AI服务器
AI服务器是鸿海当前增长最强劲的引擎。面对市场对算力的渴求，鸿海展示了激进的产能扩张计划：其AI机架（Rack）组装产能已达到每周1,000柜，并计划在2026年底前将这一数字提升至每周1,500到2,000柜 。
然而，鸿海的野心远不止于代工组装。在NVIDIA试图通过Rubin架构将服务器计算托盘（compute tray）标准化的背景下，鸿海通过深度垂直整合来捍卫其市场份额和利润率 。鸿海有能力自制机架中40-50%的关键组件，包括高达60层的高密度PCB（传统IT设备仅需6层）、液冷系统、电源架以及各类高速连接器和线缆 。这种“自产自销”的能力，结合其庞大的资产负债表和工装技术，使得鸿海在GB200/300及未来VR200/300机架的竞争中处于优势地位，预计将主导2026年第三季度末开始的VR200初步量产 。
在合作伙伴方面，鸿海宣布了多项重磅进展。首先是与OpenAI的战略合作，双方将共同设计跨代际的AI机架基础设施，涵盖NVIDIA、AMD及ASIC等多种芯片平台 。这种联合设计不仅能解决供应链瓶颈，还能提供比标准机架更高的定制化价值 。其次，鸿海子公司Visionbay.ai已成为台湾首家NVIDIA云端合作伙伴（NCP），正在建设一座价值14亿美元的数据中心。该中心预计于2026年上半年部署10,000颗GB300 GPU（约144个机架），并采用先进的液冷设计 。此外，针对未来AI机架功率密度可能从目前的142kW飙升至2026年的600kW乃至更高的趋势，鸿海还与Vertiv及东元电机（Teco）合作开发模块化数据中心，以应对电力和散热的严峻挑战 。
智能手机
鸿海智能手机业务早已超越了单纯的系统组装，核心竞争力在于极高的垂直整合度与微米级的精密制造 。
鸿海不仅仅是组装者，更能设计并制造智能手机中60%的硬件组件 。这包括PCB、天线、散热模组、电源管理以及传感器等关键部件 。这种高度的垂直整合使得鸿海能够有效控制成本并缩短客户产品的上市时间。
鸿海拥有1,500条SMT产线和1,000台CNC设备，每天生产100万部手机 。更重要的是其对精度的追求，鸿海指出其制程精度已达微米级（Microns），例如摄像头模组的光学对准精度需达到10微米，而金属机壳的表面处理技术更可达0.8微米 。
预计2026年推出的折叠屏iPhone将成为鸿海智能手机业务的重要利好 。得益于其在组装和精密机壳制造方面的优势，鸿海有望在这一新形态产品中占据关键地位。
电动车
在电动车领域，鸿海提出了一个引人深思的观点：汽车行业正逼近类似当年PC行业的“康柏时刻（Compaq moment）” 。随着电动化降低了造车门槛，新势力车企需要更快的上市速度和更灵活的供应链，这为鸿海推广其“代工模式”创造了绝佳契机 。
为了证明这一模式的可行性，鸿海展示了多款新车型及关键技术。新发布的Model A是一款紧凑型多用途概念车，计划于2027年第一季度率先登陆日本市场，随后进军东南亚 。而在商用车领域，鸿海与三菱扶桑（Mitsubishi Fuso）签署了合作备忘录，将基于鸿海的Model T和Model U平台，共同开发针对日本市场的新型电动巴士 。
在自动驾驶方面，鸿海宣布了一项由鸿海、Uber、Stellantis和NVIDIA四方联手的宏大计划，旨在开发L4级自动驾驶出租车服务 。该合作将结合鸿海的硬件集成能力、NVIDIA的Drive AGX Thor算力平台、Stellantis的车辆平台以及Uber的全球运营网络 。这一系列布局显示，鸿海正试图通过电机、电控、电池等核心零部件的自研（如6合1电机驱动单元），将自己在电子制造业的成功经验复制到汽车产业 。
物理AI
鸿海科技日的另一大支柱是“物理AI（Physical AI）”，即将人工智能应用于机器人和工厂等实体场景，目标是利用AI彻底改造其庞大的制造体系 。
鸿海宣布与Google旗下的Intrinsic成立合资公司，整合其AI视觉模型以实现组装流程的自动化 。同时，鸿海深度应用NVIDIA的工具链：利用Omniverse平台进行工厂的数字孪生（Digital Twins）模拟，在建厂前就优化流程；利用Isaac平台训练机器人，使其具备自主导航和适应环境变化的能力 。
通过推出的“Foxconn Genesis”智能制造平台，鸿海致力于部署AI代理（AI Agents）来处理设备校准、缺陷检测等日常任务，从而大幅缩短生产周期并减少人力依赖 。
鸿海正与ABB等厂商合作，开发能够自主感知、决策和学习的机器人。这些机器人不再局限于简单的重复动作，而是通过物理AI技术（Physical AI），能够理解复杂的物理环境并在其中灵活操作 。
