浪潮信息深度报告：算力龙头，乘风破浪

浪潮信息深度报告 华西计算机团队2023年8月6日 分析师：刘泽晶SAC NO：S1120520020002邮箱：liuzj1@hx168.com.cn 核心逻辑 算力龙头，乘风破浪。算力芯片供不应求，据集微网、财联社等消息，三个月内两度涨价，我们判断AI芯片价格持续大幅涨价象征着以英伟达为首的算力芯片依旧是供不应求，算力芯片依旧为大模型时代的稀缺要素，同时上游芯片带动服务器价格同步上行。浪潮信息是全球服务器龙头厂商，同样也是AI服务器龙头厂商，我们判断公司业绩短期承压，其主要原因是受下游厂商X86建设周期影响，然而我们判断，随着产业供应链问题得到改善，同时伴随着下游X86建设周期拐点将至，伴随着公司JDM销售模式，公司AI服务器业绩有望快速兑现，从而实现收入与利润剪刀差。 深耕服务器二十载，IT基础设施龙头企业。浪潮信息是全球领先的IT基础设施产品、方案和服务提供商，背靠山东国资委，股权结构稳定，公司业绩持续高速增长，10年平均CAGR为42%，目前已经构建产品全面、性能先进、绿色安全的IT基础设施群，其中包括通用服务器、边缘计算服务器、GPU服务器、存储服务器、全液冷服务器、交换机等；浪潮是全球服务器龙头企业，中国AI服务器龙头企业，根据IDC的数据，2021年X86服务器市场和AI服务器市场中，浪潮信息均位列第一，市场占比分别为30%，52.4%。 乘AI之风，迈向成长。浪潮信息创造JDM模式，客户需求驱动商业模式定制化，显著缩短研发周期。同时公司算力方面浪潮持续布局算力底层，其中：通用服务器：强劲性能，高效计算；AI产品，软硬兼顾，应用广泛；存储：高效融合，存力爆发；液冷方面，All in液冷策略，助力性能提升。此外，AI方面，公司已经构建元脑生态，成就行业AI大脑，加速行业数智化转型；同时平台方面，AIStation平台进行可本地化部署，提高大模型开发效率；公司于2021年已经发布巨量模型“源1.0”，着力算法模型建设，打造全栈开发能力，有效推进AI产业化。 投资建议:AIGC大爆发，算力为先行指标，公司有望开启新一轮成长曲线，同时我们判断公司JDM模式与AI服务器有望带来公司毛利率的提升：预计2023-2025年公司的营业收入为762.77/933.33/1097.72亿元，归母净利润为24.13/34.19/46.74亿元，每股收益（EPS）为1.64/2.32/3.18元，对应2023年8月4日收盘价50.6元，PE分别为30.9/21.8/15.9倍，强烈推荐，首次覆盖给予“买入”评级。 风险提示：1）核心技术水平升级不及预期的风险；2）政策推进不及预期的风险；3）科技创新风险；4）供应链风险。 目录 01深耕服务器二十载，IT基础设施龙头企业02 AI重器，算力先行03算力龙头，迈向成长04财务拐点，AIGC背景下有望加速05投资建议与风险提示 1.1浪潮信息：深耕服务器二十载，IT基础设施龙头企业 浪潮信息是全球领先的IT基础设施产品、方案和服务提供商，2000年在主板上市。公司所提供的创新产品和解决方案涉及云计算、大数据、人工智能、边缘计算等领域，业务涵盖云数据中心、云服务大数据、智慧城市、智慧企业等产业群组。个人电脑领域起步，转向服务器领域：1993年成功研发出中国第一台IA架构服务器——SMP2000，成功走上服务器道路。 加大高效服务器研发，逐步成为行业龙头：2003年，中国商用领域第一台高效能服务器—浪潮天梭TS20000诞生。2004年，浪潮超能SP3000打破并创造了商业智能计算（TPC-H）世界纪录。加快了服务器国产化脚步，并逐步占据行业领先地位。 1.2背靠山东国资委，股权结构稳定 拥有国资背景，山东省国资委为实际控制人：山东国有资产投资有限公司作为浪潮集团的第一大股东，持有48.15%的股份。此公司最大的两个股东为，山东省国资委，直接持有70%股份和山东国惠控股集团，直接持有20%股份。而前者直接持有后者100%股份。因此山东省国资委直接/间接持有山东省国有资产投资有限公司90%股份。进而直接/间接持有浪潮电子信息的16%股份，成为实际控制人。 股权结构稳定，浪潮集团控股比例最大：浪潮集团是中国领先的云计算、大数据服务商，助力经济社会数字转型优秀企业。浪潮电子信息产业股份有限集团作为浪潮集团的三大子公司之一，浪潮集团有限公司直接持有公司33.16%股份。另外。浪潮软件直接持有公司0.39%股份，且浪潮软件为浪潮集团全资子公司。所以浪潮集团直接/间接持有公司33.55%股份，成为公司第一大股东。 1.3.1公司产品丰富多样，服务器为支柱业务 公司业绩持续高速增长，10年平均CAGR为42%：2022年公司总收入约为695.25亿元，相较2021年总收入670.48亿元，增长了3.6%。服务器及部件为公司支柱业务：2022年服务器及部件业务收入约为689.48亿元，约占总收入的99.2%。 公司拥有丰富的产品矩阵：1）通用服务器：涉及专攻计算优化、关键应用等领域。其中高密度服务器系列专为数据中心设计。2）人工智能计算：提供强大算力，多款产品携带NVIDIA Ampere架构GPU。3）边缘计算：服务器与计算管理平台双开花，实现边缘资源管理，高度自治。4）存储：超强存储能力和极简IT架构，为数据生命周期管理提供保障。5）全液冷机柜：实现去空调化，实现绿色发展。6）云数据中心操作系统：实现软硬协同，优化性能。7）大模型领域：拥有“源1.0”人工智能大模型，且AIStation已与开源平台FlagAI完成兼容。 1.3.2 IT基础建设全面，AI服务器性能卓越 浪潮信息构建出了产品全面、性能先进、绿色安全的IT基础设施群；1）服务器包括通用、边缘计算、GPU服务器，高密度服务器i48M6，搭载2颗英特尔至强IceLake系列可扩展处理器，适用于大数据等领域。2）存储包括全闪存储、混闪存储、分布式存储等。面向企业的HF18000G5-I具备NVMe架构，支持智能云分层功能，可靠性可达99.99%。3）全液冷机柜，单柜每年可节省电费21万元，年平均PUE可低至1.1以下，功率密度提升10倍以上。4）另外公司还拥有交换机、管理平台和操作系统等IT产品。 AI服务器落地，为AI发展提供充足算力：最新产品NF5688M6搭载8颗NVIDIAAmpere架构GPU，且具备支持500WAmpere架构GPU的风冷散热，单机性能高达4亿亿次每秒，相较上一代提升46%，MLPerf打榜获得20余项冠军。 2.1再三强调，大模型背景下算力势必迎来爆发 ChatGPT开启算力军备赛:我们已经在《ChatGPT:百度文心一言畅想》中提到数据、平台、算力是打造大模型生态的必备基础，且算力是训练大模型的底层动力源泉，一个优秀的算力底座在大模型(AI算法)的训练和推理具备效率优势；同时，我们在《ChatGPT打响AI算力“军备战”》中提及算力是AI技术角逐“入场券”，其中AI服务器、AI芯片等为核心产品；此外，我们还在《ChatGPT，英伟达DGX引爆AI “核聚变”》中提到以英伟达为代表的科技公司正在快速补足全球AI算力需求，为大模型增添必备“燃料”。 大模型参数呈现指数规模，引爆海量算力需求:根据财联社和OpenAI数据，ChatGPT浪潮下算力缺口巨大，根据OpenAI数据，模型计算量增长速度远超人工智能硬件算力增长速度，存在万倍差距。运算规模的增长，带动了对AI训练芯片单点算力提升的需求，并对数据传输速度提出了更高的要求。根据智东西数据，过去五年，大模型发展呈现指数级别，部分大模型已达万亿级别，因此对算力需求也随之攀升。 2.2 ChatGPT的竞争本质即算力“军备赛” 大模型是人工智能发展的必然趋势:大模型即“大算力+强算法”结合的产物。大模型通常是在大规模无标注数据上进行训练，学习出一种特征和规则。基于大模型进行应用开发时，将大模型进行微调，如在下游特定任务上的小规模有标注数据进行二次训练，或者不进行微调，就可以完成多个应用场景的任务。 大模型是辅助式人工智能向通用性人工智能转变的坚实底座:大模型增强了人工智能的泛化性、通用性，生产水平得到质的飞跃，过去分散化模型研发下，单一AI应用场景需要多个模型支撑，每个模型需要算法开发、数据处理、模型训练、参数调优等过程。大模型实现了标准化AI研发范式，即简单方式规模化生产，具有“预训练+精调”等功能，显著降低AI开发门槛，即“低成本”和“高效率”。 算力是打造大模型生态的必备基础，服务器是算力的载体:算力是训练大模型的底层动力源泉，一个优秀的算力底座在大模型(AI算法)的训练和推理具备效率优势；服务器是算力的底层载体，包含CPU、GPU、内存、硬盘、网卡等，在ChatGPT中具有举足轻重的作用，算力是服务器通过对数据进行处理后实现结果输出的一种能力。 2.3大模型出现带动AI服务器呈现加速状态 我们认为大模型的出现有望带动AI服务器需求:我们认为除了对低延迟低功耗算力的性能需求，在服务器的种类上也产生了多样化、细分化的场景应用需求。各行业与人工智能技术的深度结合及应用场景的不断成熟与落地，使人工智能芯片朝着多元化的方向发展，为了迎合芯片的多元化，服务器的类型也将越来越丰富，并适用越来越多的行业应用场景。根据IDC的数据，在2021年的统计，预计到2025年中国加速服务器市场规模将达到108.6亿美元，且2023年仍处于中高速增长期，增长率约为20%。 AI大模型对算力的需求分别来自训练和推理两个环节。1）训练环节：通过标记过的数据来训练出一个复杂的神经网络模型，使其能够适应特定的功能，模型具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。该环节需要处理海量的数据，注重绝对的计算能力。2）推理环节：利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论。借助神经网络模型进行运算，利用输入的新数据来一次性获得正确结论的过程。该环节对算力要求比训练环节略低，但注重综合指标，单位能耗算力、时延、成本等都要考虑。 2.4 AI服务器: GPU为主流“加速卡”，正在大放异彩 AI芯片是AI算力的“心脏”，GPU价值凸显:伴随数据海量增长，算法模型趋向复杂，处理对象异构，计算性能要求高，AI芯片在人工智能的算法和应用上做针对性设计，可高效处理人工智能应用中日渐多样繁杂的计算任务。在人工智能不断扩大渗透的数字时代，芯片多元化展现出广阔的应用前景，通过不断演进的架构，为下一代计算提供源源不断的动力源泉。 GPU作为AI芯片的主力军，正在大放异彩: AI芯片主要包括图形处理器(GPU)、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、神经拟态芯片(NPU)等。人工智能深度学习需要异常强大的并行处理能力，GPU相比于CPU更擅长于并行计算能力，正在大放异彩。根据IDC的数据，2021年H1中国人工智能芯片，GPU占比最多为91.90%。 GPU服务器优势显著:GPU服务器超强的计算功能可应用于海量数据处理方面的运算，如搜索、大数据推荐、智能输入法等，相较于通用服务器，在数据量和计算量方面具有成倍的效率优势。此外，GPU可作为深度学习的训练平台，优势在于1、GPU服务器可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信；2、GPU服务器和云服务器搭配使用，云服务器为主，GPU服务器负责提供计算平台；3、对象存储COS可以为GPU服务器提供大数据量的云存储服务。 2.5算力芯片供不应求，三个月内两度涨价 5月14日，据集微网消息，英伟达A100价格从去年12月开始上涨，截至今年4月上半月，其5个月价格累计涨幅达到37.5%；同期A800价格累计涨幅达20.0%。我们认为，第一轮涨价逻辑如下：1）GPT催生AI算力需求爆发。随着ChatGPT带来AI产业大热，相关产业对AI算力硬件的需求也同步高涨。据前人工智能NLP企业首席科学家、千芯科技董事长陈巍测算，国内想要直接训练