2025年3月，方榕從中興前董事長李自學手中接任帥印，成為中興成立40年來首位女性董事長，外界對她寄予厚望。

她是通信行業的老將，曾帶領團隊實現光通信、視訊等產品的研發突破，也是中興全球化戰略的重要推動者。市場期待她能帶領這家通信巨頭在AI洪流中劈波斬浪，再創輝煌。

一年過去，方榕究竟交出了怎樣的答卷？

數據給出了一個極為「割裂」的答案：一面是營收1338.95億元，創歷史新高；另一面是經營性現金流淨額銳減近三分之二，歸母淨利潤56.18億元，縮水超三成，回到了五年前的水平。

營收與利潤之間的巨大鴻溝，超出了許多機構的預期。財報發布後，花旗、招銀國際、大華繼顯等多家機構紛紛下調了中興在港股的目標價。

這意味着，中興雖然搭上了AI這趟飛馳的列車，卻似乎站錯了生態位，試圖通過低毛利率的業務規模擴張，來搶佔AI時代的入場券。

營收新高背後的「甜蜜毒藥」

近年來，國內三大運營商傳統網絡資本開支持續減少，給中興這類通信設備商帶來了較大增長壓力。

好在AI浪潮的到來，催生了快速增長的算力需求，為行業帶來了新的發展機遇。

正是在這樣的背景下，中興提出「連接+算力」轉型戰略，並大舉佈局算力。隨着公司服務器及存儲等算力產品收入快速增長，公司政企業務進入快速發展期。

然而，也正是從這個階段開始，中興通訊在穩住營收規模的同時，淨利潤卻持續下滑。

2024年至2025年，公司歸母淨利潤按年分別下降9.66%和33.32%，扣非歸母淨利潤跌幅更為明顯，按年分別下降16.49%和45.45%。

公司將此歸因於行業周期切換疊加業務結構調整。

結合公司「增收不增利」的現狀，這一解釋背後隱含的邏輯是：中興高毛利率業務逐步收縮，低毛利率業務則在快速擴張。

2025年，中興政企業務營收按年增長超100%，但毛利率僅10.97%，已連續兩年大幅下滑。根據年報，該部分收入增長主要由服務器及存儲等算力產品推動。

我們可以做一個簡單測算：2024年中興政企業務毛利率為15.33%，假設2025年政企業務收入翻倍的增量全部來自服務器及存儲業務，那麼增量業務的毛利率僅為6.61%。

考慮到增量業務中還包含網絡產品，實際毛利率可能更低。

若再分攤6.89%、3.15%、16.99%的銷售費率、管理費率和研發費率，中興服務器及存儲產品的淨利率可能極低，甚至處於虧損狀態。

AI浪潮確實推動算力需求迎來前所未有的暴漲，但並非產業鏈所有環節都能從中獲利，算力產業鏈存在明顯的價值分化。

算力產業鏈其實非常符合微笑曲線理論。

上游核心部件（如GPU、CPU、HBM、高端光模塊等）廠商憑藉技術壁壘和供給端結構性稀缺，拿走了硬件環節的大部分利潤。

下游大型雲服務廠商（如字節、阿里、騰訊等）依靠大規模訂單，既掌握了設備議價權，又能通過算力運營獲取豐厚利潤。

而處於中游的服務器整機廠商，則在上下游雙重擠壓下只能賺取微薄利潤，中興切入的，恰恰是競爭最激烈、附加值相對較低的這一環節。

這一環節的賺錢難度有多大？國內服務器龍頭浪潮信息去年前三季度營收超1200億元，淨利潤也僅勉強達到十幾億元。

TCO敘事的現實困境

不過，中興似乎有自己的一套差異化邏輯。

中興官方新聞稿稱，公司整合了芯片、算法、架構、交付、標準五大能力，通過極致協同設計，並依託韌性供應鏈，為全球客戶打造TCO最優的AI系統級解決方案。

此前，中興首席發展官崔麗也曾在公開場合表示，公司完全有能力在算、網、存、軟、能等領域實現協同優化，構建綜合TCO最優的AI系統級方案。

她的核心邏輯可以概括為兩點：「公司擁有四十年的ICT全棧全域積累」、「通信與AI在底層邏輯上有諸多相似之處」。

但現實是，AI浪潮從2023年至今已持續三年，算力基礎設施產業進入「黃金爆發期」，而中興的服務器及存儲業務早在2005年便已佈局，至今已有二十餘年。

如果「TCO最優」是一項有效、可執行的商業戰略，那麼經過長期積累與實踐，中興理應形成顯著的技術壁壘與成本優勢。

但在這一輪黃金周期中，公司並未獲得超額利潤，也未能實現產品份額領先，算力業務的增長更多是全行業紅利的體現，而非中興自身跑出了獨特優勢。

公司所謂的「全棧全域」能力，在AI時代更多表現為整合與優化能力；自研芯片也主要集中在網絡、DPU及部分專用領域，算力上游核心部件仍依賴外部採購。

在缺乏核心部件的情況下，這些能力如同在沙灘上建城堡。

只要上游廠商更新接口、架構，或推出整機櫃方案，中興投入大量精力優化的網絡、散熱、結構設計，都可能需要重新調整。

此外，AI服務器上游核心部件成本佔比超七成，TCO理論在當前階段也缺乏足夠吸引力。

至於「通信與AI底層邏輯相似」這一觀點，存在一個關鍵邏輯縫隙：底層邏輯相似，並不等於商業路徑和競爭壁壘相同。

現實中，通信的核心是「確定性」，追求不丟包、低延遲、高可靠，中興在這一領域具備優勢。

而AI的核心是「湧現性」與「不確定性」，大模型訓練是動態調整、反覆試錯的過程，更看重算力利用率和線性加速比——通信只是手段，計算纔是最終目的。

如今，英偉達正通過NVLink、InfiniBand等高速互聯技術，將「連接」納入自身生態。當英偉達推出GB200 NVL72等「超節點」方案時，其佈局已覆蓋「大腦」與「神經」兩端。

在這種格局下，中興擅長的網絡優化空間，可能會被上游巨頭進一步擠壓。

中興的TCO邏輯或許基於過往通信領域的經驗，在算力飽和後可能重新發揮作用，但至少在當前階段，時機尚未成熟。

對中興而言，AI紅利確實有所收穫，但獲取的是產業鏈中最辛苦、利潤率最低的部分。

在覈心部件受制於人之下，所謂TCO優勢更像一張未來的期票。能否在產業鏈中找到更穩固的生態位，或許纔是這家老牌巨頭真正的生存之戰。