并购半导体业务5年，实现净利超百亿，闻泰科技的秘诀竟然是……

收购只是起点，整合才是关键。

资本市场的并购，向来是“开篇惊艳，结局难料”。有人豪掷千金却掌控不住局面，有人成功整合铸就行业传奇。闻泰科技对半导体业务的收购，无疑是后者——五年时间，带领半导体业务实现超百亿的净利润，即使在行业下行的2023年，仍然赚到了24.26亿元的利润，24年更是快速走出谷底……

他们究竟用了什么秘诀？

为何闻泰能避开“并购诅咒”？

2018年，闻泰以“A股最大半导体跨境并购”的声势成功完成并购时，外界不乏疑虑。毕竟，如此大规模的并购，交割仅仅是第一步，如何整合却难如登天。君不见，多少巨头公司都在整合问题上栽了跟头:

2002年惠普豪掷 250 亿美元收购康柏公司，本想借此实现飞跃，可事与愿违。两家公司在运营管理、决策流程上分歧巨大，内部矛盾不断。由于整合问题，导致产品创新滞后、市场响应迟缓，市场份额不升反降，在与戴尔等对手的较量中，逐渐败下阵来。

可见，整合绝不是一件易事。

更何况，半导体行业壁垒高、周期波动大，闻泰科技，这样一家以手机代工起家的企业，能玩得转吗？

看戏的人多，看好的人少。

几年过去，闻泰科技闷声干活，用数据回应了质疑:从2020年正式接管半导体业务之后，从那时算起到2024年第三季度，在闻泰的带领下，半导体业务竟然已经创造了105亿元的净利润。

赚得多不稀奇，稀奇的是，闻泰这个半导体新玩家，居然这么快地走出周期。

从2022年开始，消费、汽车领域接连去库存，整个半导体周期下行。

逆境之下，闻泰科技半导体业务2023年却仍然实现了24.26亿元的利润。

2024年，他们甚至做到了快速走出谷底，营收、净利润、毛利率连续几个季度环比增长。

这背后，是一套怎样的整合逻辑？

快、准、稳:闻泰的整合三刀

首先，快刀斩乱麻，快速掌控局面。

并购后，董事长张学政亲自挂帅安世CEO，亲自负责业务整合，决策权迅速集中，避免惠普收购康柏式的内耗。同时，其他人员没有做大的变动。

这一点很聪明，公司老大亲自上任，保证了大局的稳定，而且既没有“空降高管”的阵痛，也没有“大换血”的动荡，用最高效的方式保证了平稳过渡，让公司没出乱子。

开头就是一步好棋，下完这招，闻泰还有什么招式？

市场所有人都在盯着。

闻泰紧锣密鼓地开启了第二步，解决历史问题。并购一个发展了60多年的老牌公司，这么多年的历史，往好了说，是历史底蕴，但是如果往坏了说，必然有些历史包袱。

闻泰掌控局面后，迅速解决在经营管理中的历史遗留问题，效率紧扣四个字“提升效率”。对于老产品线，不光是预算、成本，还从流程各个方面上降本增效，总之一个字，改！

问题是，有效果吗？

从数据来看，他们还真做得不错。

2020年，半导体业务营业收入为98.9亿元，净利润9.88亿元，毛利率为27.16%。2021年公司半导体业务收入规模、盈利能力快速提升。2022年达到阶段性峰值，营收160.01亿，净利润37.49亿，毛利率达到42.66%。

第三步，坚持研发，投资未来。

从数据看，即使在行业下行时，闻泰也从未放弃研发，不是所有公司都有这个胆量。

2020年，闻泰科技尚未完成100%收购前，半导体业务研发投入6.5亿元，占营收的6.57%。自整合后，闻泰就不断加强研发，将研发投入从几个亿的规模提升到10亿以上，到2023年提升至16.34亿，占营收的10.73%。2024年进一步提升，上半年研发投入达到8.74亿元，占营收的12.41%。

几年间，持续加大研发的投入，着实大胆。

有人说“利润是今天的饭，研发是明天的命。” 估计闻泰也是这句话的信徒。

研发，会不会是未来增长的关键所在？

未来战场:从入局游戏到定义规则

今天的闻泰，已是全球功率半导体头部玩家，但野心远不止于此——

从新能源汽车到AI，闻泰科技步步踩中产业升级节点。

根据公开数据，最近，闻泰表示，公司将紧密跟随全球汽车电气化、智能化、网联化发展趋势，把握 AI 产业蓬勃发展带来的数据中心、服务器及 AI 终端电源应用的强劲需求机遇；同时抓住工业制造体系升级、可再生能源转型等机遇，从低压向高压、从功率向模拟类产品拓展。

目前闻泰半导体业务的增长主要源自低 ASP 的中低压器件产品，未来当高ASP产品批量上市，其利润会不会从“爬坡”变成“起飞”？

并购的本质，是整合的较量

看完闻泰的整合过程，好像是上了一堂生动的并购课:

并购从来都不是“拿来主义”，而是“改造主义”，如何把优秀的种子，变成自家的栋梁？这才是关键。

一言以蔽之:并购的成败，不只在交易桌，更在于整合场。

想做好公司，没有速成神话，只有“笨功夫”——115亿利润、去年盈利能力逐季改善的背后，是五年持续不断地提效、研发、战略经营的结果。

闻泰的魔法，是把并购从一场资本豪赌，变成了一场用心经营的价值再造。而这，或许才是中国半导体最缺的“底层算法”。

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