1 2023 回顾：板块景气度大幅回升，估值中枢抬升显著

1.1 行情回顾：AI 浪潮驱动下板块景气度大幅回升，涨幅排名市场第四

回顾 2023年，AI 浪潮驱动下，计算机板块领先大盘指数，涨幅排名市场第四。2023 年 1 月 1 日-2023 年 12 月 27 日，上证指数下跌 5.65%，沪深 300 指数下跌 13.83%，创业 板指下跌 22.88%，申万计算机指数上涨 4.60%，领先上证指数 10.25 个百分点，领先沪 深 300 指数 18.43 个百分点，在申万一级行业中排名第 4 位。申万计算机二级子行业指数涨跌互现，其中 IT 服务指数上涨 11.82%，软件开发指数 下跌 4.69%，计算机设备指数上涨 12.70%。

细分赛道方面，AI 算力、数据中心等细分赛道领涨计算机板块。AI 算力（67.23%）、 数据中心（40.37%）板块的涨幅居前，智慧医疗（6.03%）和网络安全（-6.32%）板块涨 幅靠后。个股方面，今年（2023 年 1 月 1日-12月 27 日）本月申万计算机板块剔除 ST和北 交所相关上市公司后，共计 326 只个股中 216 只上涨，110 只下跌，个股涨幅中位数为 12.96%。其中涨幅前五的股票分别为万兴科技、朗科科技、真视通、金桥信息和新致软 件；跌幅前五名的股票为广联达、信安世纪、麒麟信安、纳思达和三未信安。

1.2 估值、业绩与机构持仓回顾：估值中枢提升显著，板块利润跌幅大幅收窄， 机构持仓连续二季度回落

今年计算机板块估值中枢提升显著，进入历史较高区间。至 2023 年 12月 27 日，申 万计算机板块 PE（TTM，整体法）为 47.74 倍，位于最近五年以来 61.17%分位；PE（TTM， 中位数）为 59.85 倍，位于最近五年以来 65.49%分位。计算机板块相对沪深 300 的估值 （中位数）为 3.18 倍，高于历史中位数 2.04 倍。

我们以 12 月 27 日的 SW 计算机板块成分股为基准，剔除 ST、北交所相关标的，共 计 326 只股票作为观察样本进行 2023 年三季报业绩统计与分析。自 2022 年以来受宏观 事件与环境影响，计算机板块的业绩出现了明显波动，至 2023年 Q1-3为止计算机板块 利润跌幅已经大幅收窄，毛利率也出现了小幅回暖。随着 IT领域招投标节奏恢复，下游 客户信息化需求回暖，人工智能的现象级应用拉动 IT支出提升，明年计算机板块的业绩 有望逐季回暖。 营收方面，2023 年 Q1-3 计算机板块实现营业收入 8023.24 亿元（同比+1.65%），增 速较上两年同期有所下滑。单 Q3 季度计算机板块实现营业收入 2949.86 亿元（同比 +5.70%），增速较 2022 年 Q3 小幅提升。

利润方面，2023 年 Q1-3 计算机板块实现归母净利润 230.96 亿元（同比-1.60%）， 跌幅较 2022 年 Q1-3 大幅收窄。单 Q3 季度计算机板块实现归母净利润 77.31 亿元（同比 -4.55%），增速较 2022 年 Q3 也是大幅收窄。

盈利能力方面，2023Q1-3 毛利率小幅改善，相较 2022 年 Q1-3 提升 0.41pct；净利率 基本持平，略减 0.11pct，原因主要是营收增速放缓的情形下销售与研发方向的持续投入； 管理&销售&财务&研发费用率分别为 5.54% /8.41%/-0.01%/10.20%，其中销售费用率和 研发费用率增幅显著，分别增加 0.49pct 和 0.52pct。

机构持仓方面，2023Q1 达到公募配置比例高点，之后逐渐回落，但仍然维持超配。 2023Q1 开始，计算机板块公募基金配置比例自 2021Q1 后首次超配，配置比例达到 7.44%， 超配比例达到 2.52%；而后逐渐环比回落，2023Q3 配置比例降为 5.38%，超配比例为 1.04%。

2023Q3 机构前十五大重仓股减持为主，AI 概念相关股票减持明显，安防监控、EDA等板块加仓幅度较大。公募基金前十五大重仓股方面，共有 9 支出现减持，多为上半年 涨幅较大的 AI 概念相关的标的；华大九天、大华股份和德赛西威的增持幅度比较明显。 公募基金持股比例变化方面（2023Q3 公募持股市值 3 亿元以上），德明利、经纬恒润、 新国都、大华股份和佳发教育增持幅度居前，致远互联、卓易信息、朗科科技、能科科 技和中望软件的减持幅度明显。

2 2024 展望：关注算力、数据与应用三条核心赛道内的产业新变革

对于 AI 大模型而言，无论是政策、法规、算力基础设施等产业底座，还是通用大模 型应用与行业垂类模型应用，都远未达到成熟稳定的产业阶段，明年计算机板块仍会围 绕 AI 大模型为主线。算力大小、数据集大小、数据质量等在很大程度上决定了 AI 大模 型的应用效果，因此我们建议重点关注算力、数据、应用三条核心赛道内由产业新变革 带来的投资机会，包括算力基础设施建设、国产 AI 芯片替代、办公与教育等领域的 AI 技术商业化应用、数据中心液冷、数据要素资本化等。

2.1 AI 算力基础设施：AI 时代算力即石油

核心观点：AI 时代，算力基础设施建设将会走在最前列，算力将成为如同工业时代 的石油一般珍贵的战略资源。对于以 ChatGPT 为代表的 AI 大模型而言，模型参数规模大 小成为影响模型效果的核心因素。AI 大模型的算力消耗主要来自训练和推理阶段。对于 AI 大模型训练与推理场景，其算力消耗（浮点计算量）与模型参数规模大小和数据集大 小成正比。AI 大模型历经数次迭代，从千亿参数级别的 GPT-3 到万亿参数级别的 GPT-4， 模型参数规模成倍扩张，而对应的算力需求，即 GPU（AI 芯片）需求量也是急剧上升。

我们也可以从 AI 芯片厂商、下游云厂商等角度侧面印证 AI 算力建设的高景气度。 AI 芯片厂商方面，受需求激增影响，NVDIA、AMD 等厂商加快推动 AI 芯片升级迭代， 单芯片算力成倍提升。全新的 NVIDIA H200 芯片相比上代 H100 在推理性能上有着翻倍 提升，AMD MI300 系列产品相比于上代 MI250 系列参数规格提升 2-3 倍。且根据 NVIDIA 披露的 AI 芯片迭代路径图显示，其将在 2024 年和 2025 年发布 H100 系列的后继产品，这 意味着其 AI 芯片迭代策略从之前的两年一代变为了一年一代，AI 芯片更新迭代进一步加 速。

全球四大云厂商持续加码 AI 算力建设，根据 Meta、Microsoft 等云厂商的业绩发布 会，各大云厂商均会增加 AI 基础设施、AI 服务器等 AI 算力方面的长期资本开支，短期 的资本开支增速下滑主要是受非 AI 服务器、非 AI 算力方面的投资收缩所致。可以看到 由于 OpenAI 的 GPT 系列产品在功能、技术等方面领先于其他竞品，且产品效果持续表 现亮眼，Microsoft的资本开支增速从 23Q1开始保持在+20%以上且 23Q3达到了+57.84%， 这也反映了其对 AI 算力的投资增加大大超过了传统云服务算力的投资缩减。预计未来随 着更多商业模式完备、产品形态完善的 AI 大模型应用的出现，各大云厂商的 AI 算力投 资将会持续加速，且会带动整体算力投资需求的回升。 国家与地方亦是出台一系列顶层文件大力支持 AI 算力建设。

国家层面《算力基础设施高质量发展行动计划》指出，到 2025 年全国算力规模超过 300EFLOPS，其中智能算 力占比达到 35%；地方层面，《河南省重大新型基础设施建设提速行动方案（2023—2025 年）》要求到 2025 年河南智算和超算算力规模超过 2000P FLOPS，高性能算力占比超过 30%。 综上所述，明年将会是 AI 算力基础设施建设的大年， AI 算力基础设施建设相关的 产业链将会显著受益，建议重点关注深度参与我国 AI 算力基础设施建设，具备较强产品 竞争力的龙头公司，如紫光股份、中科曙光、神州数码、润泽科技等。

对于以 ChatGPT为代表的 AI 大模型而言，模型参数规模大小成为影响模型效果的 核心因素。根据 OpenAI《Scaling Laws for Neural Language Models》中所提到的缩放定律， 当模型大小呈指数增长时，相应的模型性能呈线性增长。进一步研究发现，随着模型参 数规模和训练数据规模的增加，这些规模更大的语言模型（例如 GPT-3）的性能不仅得 到了显著提升，而且还会突然拥有一些小规模语言模型（例如 BERT）所没有的、意料 之外的、能够综合分析和解决更深层次问题的复杂能力和特性，这也被称作涌现能力 （Emergent Ability），比如上下文学习能力、推理能力、零样本学习能力。

AI 大模型历经数次迭代，模型参数规模成倍扩张。2018 年，OpenAI 和 Google 分 别发布了 GPT-1 与 BERT 大模型，模型参数规模达到亿级别，意味着 Transformer 架构的 预训练大模型成为自然语言处理领域的主流。2020 年，OpenAI 公司推出了 GPT-3，模型参数规模达到了千亿级别，模型也随着参数规模扩大而出现了一些涌现能力。2023 年 3 月，OpenAI 发布多模态大模型 GPT-4，模型参数规模预估达到万亿级别，具备了多模态 理解与多类型内容生成能力。

AI 大模型的算力消耗主要来自于训练和推理阶段。训练是建立和推导大模型参数的 过程，通过海量数据集的训练确定复杂的神经网络模型中权重和偏置的值，可以理解为 大量规则的拟合，使其能够完成特定任务。训练过程需要较高的计算性能、计算精度和 吞吐率。而推理是基于已训练好的模型参数对新的数据进行预测和分析的过程。推理相 对训练来说对计算性能和计算精度的要求不高。

对于 AI 大模型训练与推理场景，其算力消耗（浮点计算量）与模型参数规模大小和 数据集大小成正比。以训练场景为例，在大小为 300B token 的数据集下，单次训练一个 参数规模为175B的GPT-3模型，其算力消耗约为4.2E+23FLOP（s 8*175*10^9*300*10^9）。 同等算力消耗下，算力集群的算力越强，模型训练与推理时间越短。假设通过 1024 张 A100 GPU组成的算力集群进行上述模型训练，A100 单卡理论计算性能约为 312TFLOPs （TF32），其有效算力比率大约为 45%，计算得出单次模型训练时间约为 34 天。

AI 大模型的出世带动 GPU（AI 芯片）需求量急剧上升，我们可以从计算时间和计 算效率两个维度进行解读。计算时间方面，根据 AI 大模型训练与推理时间公式，相同算 力消耗量下，算力越大，则训练与推理时间越短。随着大模型不断迭代升级，其参数规 模将会迎来跨越式增长，谁能拥有更强大的 AI 算力集群，更多的 GPU（AI 芯片），谁 就能在 AI 大模型的迭代升级与上线部署时占得宝贵先机。计算效率方面，根据 NVIDIA 《Scaling Language Model Training to a Trillion Parameters Using Megatron》的测算，对于 AI 算力集群而言，为了提高并行计算效率，随着 AI 大模型的参数规模扩大，其算力集群 内 GPU（AI 芯片）数量也要相应增加。

受需求激增影响，NVDIA、AMD 等厂商加速推动 AI 芯片升级迭代，芯片算力成倍 提升。NVIDIA和 AMD 是全球 AI 芯片领域的领先厂商，据 JPR 数据，截至 2023 年 Q2 全球独立显卡市场份额中NVIDIA占据 80%，AMD 占17%。NVIDIA加速产品更新迭代， 持续巩固其龙头地位。2023 年 11 月，NVIDIA发布最新的 AI 芯片 H200，搭载了全新的 HBM3e 内存，相比于 1 年前发布的 H100，其显存容量提升 76%，显存带宽提升 43%。 在模型推理场景下其性能翻倍提升，在推理 70B 的 llama2 模型时，速度相比 H100 提升 90%，在推理 175B的 GPT-3 模型时，速度相比 H100 提升 60%。除此之外，英伟达还将在 2024 年发布全新的 Blackwell架构的 AI 芯片 B100。AMD 持续追赶，2023 年 12 月全 新的 MI300 系列芯片成功上市，参数规格部分超越 NVIDIA H200。以 MI300X 为例，其 FP64 算力达到 H100 的 2.4 倍，TF32/FP16/BF16/FP8/INT8 算力均达到 H100 的 1.3 倍，相 比于自家 2021 年发布的 MI250 系列芯片性能更是有 2-3 倍的提升。

NVIDIA 的 AI 芯片相关产品迭代周期或将显著提速。根据 NVIDIA披露的一份 AI 芯片迭代路径图显示，其将在 H200 发布之后推出全新的通用加速器 L40S 系列，并将在 2024-2025年发布基于全新的 Blackwell架构的 B100系列芯片，以及基于未知架构的 X100 系列芯片。这也表明 NVIDIA 的 AI 芯片迭代周期将从两年一代变为一年一代，且 InfiniBand 和以太网网络产品组合也将转向每年发布的节奏。

全球四大云厂商持续加码 AI 算力建设，微软 Capex增速领先。根据 Meta、Microsoft 等云厂商的业绩发布会，各大云厂商均会增加 AI 基础设施、AI 服务器等 AI 算力方面的 长期资本开支，短期的资本开支增速下滑主要是受非 AI 服务器、非 AI 算力等方面的投 资收缩所致。可以看到由于 OpenAI 的 GPT 系列产品在功能、技术等方面领先于其他竞 品，且产品效果持续表现亮眼，Microsoft 的资本开支增速从 23Q1 开始保持在+20%以上 且 23Q3 达到了+57.84%，这也反映了其对 AI 算力的投资增加大大超过了传统云服务算 力的投资缩减。预计未来随着更多商业模式完备、产品形态完善的AI 大模型应用的出现， 各大云厂商的 AI 算力投资将会持续加速，且会带动整体算力投资需求的回升。

国家与地方出台一系列顶层文件大力支持 AI 算力建设。国家层面，2023 年 10 月工 信部等 6 部门印发《算力基础设施高质量发展行动计划》指出，到 2025 年全国算力规模 超过 300EFLOPS，其中智能算力占比达到 35%；地方层面，2023 年 7 月河南省印发《河 南省重大新型基础设施建设提速行动方案（2023—2025 年）》，要求加快建设郑州、洛 阳等全栈国产化智能计算中心，构建中原智能算力网。持续提升国家超算郑州中心超算 能力，建设智算中心和郑州城市算力网调度中心，综合算力性能保持国际前列，资源利 用率达到 70%。到 2025 年智算和超算算力规模超过 2000P FLOPS（每秒浮点运算次数）， 高性能算力占比超过 30%。

2.2 国产 AI 芯片：中美科技摩擦下，国产 AI 算力迎来黄金时代

核心观点：根据上一节的分析，明年将会是 AI 算力建设的大年，在此背景下美国商 务部推出了针对 NVIDIA、AMD 等国际主流厂商高端 AI 芯片的对华出口管制措施，包 括 H200、H800、A800 等当下主流的 AI 芯片，以及颁布了针对中国 AI 芯片公司的禁令， 美国对华高端科技制裁全面升级。在此情形下，NVIDIA 或发布特供中国的 H20/L20/L2 系列芯片绕过禁令，但是性能大幅度缩水，性价比大不如前，且 H20 组建 AI 算力集群或 难以支撑万亿级参数大模型训练，无法匹配 AI 大模型与日俱增的参数规模。之前 NVIDIA 的 AI 芯片之所以被视为人工智能领域的行业标准，其核心护城河就在于 GPU和 CUDA 协同的生态壁垒。何谓生态壁垒，第一是软硬件捆绑，第二是强大健全的核心软件栈， 第三是庞大而繁荣的第三方开发者生态。

如今国产 AI 芯片在硬件参数规格上奋力追赶，已经推出了一系列对标国际主流 AI 芯片的产品。虽在软件生态上仍存差距，但是考虑到 H20 芯片较低的参数规格以及性价 比，以及未来中美科技摩擦所带来的供货不确定性，下游客户对于国产 AI 芯片的选择倾 向有望加大，NVIDIA在 AI 计算领域的生态壁垒或将有所松动。再考虑到我国不俗的软 件编程技术与人员储备，国产 AI 芯片软件生态也有望迅速弥补差距。因此国产 AI 芯片 或将迎来黄金时代，替代进程将持续加速。综上所述，国产 AI 芯片产业链将会迎来高速发展的良机，国产替代空间宏大，我们 建议重点关注具备较强技术底蕴与研发实力，研发资金充足，能够形成生态圈的国产 AI芯片厂商。

为遏制中国 AI 产业发展，美国全面收紧高端 AI 芯片对华出口。2023 年 10 月 17 日， 美国商务部 BIS 更新了“先进计算芯片和半导体制造设备出口管制规则”，升级了限制 出口芯片规格参数，还将限制出口的国家数量增至 40 余个，并将两家中国 AI 芯片企业 摩尔线程、壁仞科技及其子公司列入实体清单。这直接导致市面上所有的高端 AI 芯片将 无法对华出口，包括英伟达的 A100/H100、A800/H800，AMD 的 MI250 以及英特尔的 Gaudi2 系列芯片。

NVIDIA 或发布特供中国的 H20/L20/L2 系列芯片绕过禁令，性能大幅度缩水，性价 比大不如前。路透社 11 月 10 日报道称，作为 A800 和 H800 的替代品，英伟达已针对中 国客户开发出符合美国最新出口规则的“改良版”芯片，HGX H20、L20 PCle 和 L2 PCle。单卡性能方面，H20相当于性能缩水版的 H100系列，能够提供148 TFLOPs 的FP16算力， 相当于 H100 的 15%，A100 的 50%；1 TFLOPs 的 FP64 算力，仅为 H100 的 3%。L20 和 L2 则分别为 L40 和 L40S 的性能缩水版。

H20 组建的 AI 算力集群或难以支撑万亿级参数大模型训练。根据腾讯科技，H100 算力集群的理论扩容极限是 5 万张卡，最多可达 10 万 P 算力；H800 算力集群的理论扩 容极限是 2-3 万张卡，合计约 4 万 P 算力；A100 最大集群是 1.6 万张卡，合计 9600P 算 力。然而对于 H20，其集群的理论扩容极限是 5 万张卡，以单卡算力 0.148P（FP16/BF16） 计算，集群合计提供 7400P 算力。因此，H20 集群规模远达不到 H100 的理论规模，基于 算力与通信均衡度预估，合理的整体算力中位数为 3000P 左右，难以支撑 GPT-4 这类万 亿参数规模的大模型训练任务。

特供芯片的供货稳定性也将充满不确定性。根据中国日报网 12 月 12 日报道，美国 商务部长雷蒙多近日正与美国芯片制造商英伟达讨论该公司为中国开发的三款新型人工 智能芯片的细节，美国政府声称，出口管制是为了防止中国获得加强其军事能力的最尖 端的技术，特别是人工智能领域。美国政府对华高端科技出口政策充满变数，这也会为 英伟达特供芯片的供货带来众多不确定因素。

NV 的核心护城河在于 GPU和 CUDA 协同的生态壁垒。何谓生态壁垒，第一是软硬 件捆绑，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由 NVIDIA开发的与自家 GPU 强绑定的一个软件生态，是一种通用并行计算平台，其核心价值在于使得开发者能够在 相对较低的门槛下利用 GPU 解决复杂的计算问题。第二是强大健全的核心软件栈， NVIDIA早在 2006 年首次发布 CUDA平台，经过数十年的深耕，积累了通用并行计算领 域深厚的工程经验，形成了 CUDA强大而健全的核心软件栈，包括一系列设备驱动、GPU 加速库等。第三是庞大而繁荣的第三方开发者生态，即丰富的第三方软件栈，NVIDIA出 色的 GPU 硬件与 CUDA 平台吸引了一大批开发者与下游客户，而开发者也基于 CUDA 平台进行了一系列第三方软件栈的开发，形成了开发者与厂商共建的生态圈。

国产 AI 芯片在硬件参数规格上正在奋力追赶。国产 AI 芯片的主要参与者主要有华 为海思、寒武纪、壁仞科技等厂商，根据各大厂商的产品参数信息，其中部分产品的参 数规格已经可以对标 NVIDIA最先进的 H200/H800 系列。以壁仞科技最新发布的 BR100 芯片为例，其 BF16/INT8 算力达到了 1024FLOPs/2048TOPs，互联带宽达到 512GB/s，参 数规格全面对标 NVIDIA最先进的 H200/H800 系列，相比于 NVIDIA最新的特供中国版 H20 芯片更是有显著的优势。

软件生态弥补可期，国产 AI 芯片替代有望加速。虽然国产 AI 芯片软件生态仍需打 磨，但是考虑到 H20 芯片较低的参数规格以及性价比，以及未来中国科技摩擦所带来的 供货不确定性，下游客户对于国产 AI 芯片的选择倾向有望加大。AI 芯片的软件生态构筑 是一个客户与厂商共建的过程，越来越多的下游客户选购国产 AI 芯片势必也会反哺其软 件生态的构建，再考虑到我国不俗的软件编程技术与人员储备，国产 AI 芯片软件生态也 有望迅速弥补差距。

国产替代空间宏大。根据 Visible Alpha 对于 2023 年 NVIDIA数据中心业务收入的一 致预期 419 亿美元，保守假设 NVIDIA中国区域收入占比 20%左右，且 NVIDIA的 AI 芯 片在中国区域市占率约为 90%左右，估算得出 2023 年中国 AI 芯片市场空间约为 93 亿美 元左右。考虑到未来几年国产 AI 芯片的市占率有望从 10%以下提升至 50%以上，且未来 AI 芯片市场仍将维持高增速增长，有望带来数百亿人民币的国产替代空间。

3 重点标的推荐

3.1 紫光股份

公司是 ICT 基础设施龙头厂商，主营业务为 ICT 基础设施（占比 60%）以及 IT 产品 分销（占比 40%），其中公司网络、计算、存储、安全、云计算等产品市场占有率均位 居市场前列。 2020 年-2022 年，公司的企业级 WLAN、超融合、IT 统一运维软件等产品 在中国市场份额名列第一；公司的以太网交换机、企业网路由器、X86 服务器、存储、 安全硬件等产品在中国市场份额保持第二。

2017 年至今公司业绩稳步增长。2017-2022 年公司营业收入 CAGR 达到 13.64%，归 母净利润 CAGR 达到 6.50%。其中 2023Q1-3 公司实现营业收入 552.2 亿元（+2.46%）， 实现归母净利润 15.4 亿元（同比-6.03%），销售毛利率为 19.90%（同比-1.38pct），销售 净利率为 4.91%（同比-0.47pct）。

受益于 AIGC 浪潮，公司 AI 计算产品有望实现放量。根据 IDC 数据，2023 年上半年 中国 AI 服务器市场规模达到 31 亿美元，同比 2022 年上半年增长 54%，预计到 2027 年 中国 AI 服务器市场规模将达到 164 亿美元。公司旗下新华三多年深耕 AI 计算领域，2022 年在中国加速计算市场实现增速第一，并在国际权威 AI 基准评测 MLPerf 中累计斩获 132 项世界第一。目前已推出一系列高性能 AI 服务器、交换机、超融合一体机等产品，全方 位覆盖计算力、运载力和存储力。得益于在 AI 计算领域的前瞻布局，未来公司 AI 计算 相关产品收入有望实现放量增长，成为新的业绩驱动力。此外，随着宏观经济情况企稳 回暖以及 AI 相关的 IT 支出增长带动非 AI 相关的 IT 需求触底回暖，公司政企与运营商相 关业务进展也有望重新提速。

3.2 中科曙光

公司是国产高性能计算机和服务器龙头厂商，主要从事高端计算机、存储、安全、 数据中心产品的研发及制造。同时，公司通过与海光信息、中科星图、曙光云计算、曙 光数创等参控股公司开展业务合作，全方位覆盖了从上游芯片、服务器硬件、IO 存储到 中游云计算平台、大数据平台、算力服务平台以及下游云服务提供商。 公司近年收入增长稳健，利润快速释放，毛利率稳步提升。2020-2022 年公司营业收 入 CAGR 达到 9.5%，归母净利润 CAGR 达到 37.6%，毛利率分别为 22.13%、23.74%和 26.26%。2023 年前三季度公司累计实现营业收入 77.58 亿元（同比+5.03%），归母净利 润 7.50 亿元（同比+14.78%），毛利率为 25.88%（同比+1.78pct），净利率为 9.67%（同 比+0.82pct）。

公司未来的增长极可以概括为 AI 和信创两部分。1）AI 部分，公司是国家智算中心 建设的核心参与厂商，公司既是核心设备的供应商，又是基础设施的建设者及算力运营 的服务商。此外，公司参股公司海光信息所生产的深算系列 DCU芯片是国产 AI 芯片的 核心代表，目前，海光 DCU 系列产品深算二号已经发布并实现商用，深算三号研发顺 利推进中。2）信创部分，随着信创替换的截止日期的临近与中美科技摩擦的不确定加剧， 信创节奏有望逐步恢复，政企客户的需求有望回暖。

3.3 神州数码

公司是国内 IT 分销龙头，2023H1 收入来源主要为 IT 产品分销（91.5%）、云计算和 数字化服务（5.7%）以及信创自主品牌（2.7%）。近年来公司营收稳步增长，盈利能力 显著改善。2018-2022年，公司营业收入 CAGR达到 9.1%，扣非净利润 CAGR达到 18.2%， 毛利率基本保持在 4%左右，净利率由 0.58%逐步提高至 0.79%。2023 年前三季度公司实 现营业收入 841.55 亿元（同比-0.41%），实现归母净利润 8.51 亿元（同比+24.91%）， 扣非净利润 8.43 亿元（同比+27.82%）。

公司超前布局“大华为”战略，与华为的合作历史悠久。公司从 2011 年成为华为数 通产品总经销商，到 2016 年与华为共同宣布共建中国领先的从云到端的云生态体系。公 司在 2018 年首次提出“大华为”战略，将分散在不同业务板块的华为业务进行整合，成立 华为业务群。2020 年开始基于华为“鲲鹏”、“昇腾”生态打造了全新自主品牌“神州鲲泰” 系列产品及解决方案，包含多种信创和 AI 服务器产品。2022 年，“神州鲲泰”荣获华为 “鲲鹏展翅领先级”、“升腾万里优选级”整机硬件伙伴奖。2023 年华为全联接大会上， 公司获评华为“全球优秀服务伙伴奖”。

公司持续加深与华为合作，连续中标服务器集采大单，有望充分受益于“信创+智算”。 10 月 13 日，公司中标中国电信集采的训练型风冷服务器（昇腾系列）和训练型液冷服务 器（昇腾系列），中标金额超 1.1 亿元。10 月 26 日，再次中标中国移动集采的鲲鹏计算 型服务器（信创），中标份额为 23%，中标金额约为 2.32 亿元。两次中标一次为 AI 服务 器，一次为信创服务器。公司作为华为“鲲鹏+昇腾”生态的深度合作伙伴，有望充分受益 于“信创+智算”的产业趋势而快速成长。

3.4 润泽科技

公司是国内领先的园区级数据中心整体解决方案提供商，主营业务为提供数据中心 基础设施服务，通过与基础电信运营商合作，共同为头部互联网公司、大型云厂商等终 端客户提供存放服务器的空间场所，包括必备的网络、电力、空调等基础设施，同时提 供运营维护、安全管理及其他增值服务，以获取服务器托管服务费。

公司的机柜远期规划方面，目前已完成了 1 处 13 万架机柜园区，1 处 5 万架机柜园 区，3 处 3 万架机柜园区及 1 处 1.4 万架机柜园区，共计 56 栋数据中心，29 万架机柜的 规划布局，且资源主要集中在北京、上海、广州、深圳等一线城市的卫星城。公司目前 的机柜投产情况方面，截至 2023 年 10 月 26 日公司业绩说明会，公司已累计完成廊坊数 据中心 A区和长三角平湖数据中心一期两处园区级数据中心的交付投产，共计 12 栋数据 中心，7 万个机柜，其中成熟数据中心上架率超过 90%。其中 8 月末新增交付 2 栋数据中心，1 栋是单机柜功率 10.5KW 的高功率传统楼，1 栋是单机柜功率 21.5KW 的液冷楼， 其上架速度均超公司预期，其中液冷楼目前只交付了半栋，2 个月的上架率已经超过 70%。 公司近两年的投产计划方面，根据公司业绩说明会的指引，2023 年四季度还会交付佛山、 惠州、廊坊等地的 2-3 栋数据中心，预计 2024 年还会交付长三角和粤港澳大湾区的若干 栋数据中心。

近年公司业绩实现快速增长，盈利能力提升显著。2019-2022 年，公司营收 CAGR 达到 40%，归母净利润 CAGR 达到 112%，毛利率自 2020 年开始便稳定在 50%以上，净 利率由 2019 年的 15%左右稳步提升至 2022 年的 40%以上。2023 年前三季度公司累计实 现营业收入 26.8 亿元（同比+34.8%），实现归母净利润 11.2 亿元（同比+36.5%），毛利 率为 50.1%（同比-3.2pct），净利率为 41.7%（同比+0.5pct）。 公司顺应 AIDC 发展浪潮，交付业内首例整栋纯液冷智算中心。公司打造的业内首 例整栋基于冷板式液冷的纯液冷绿色智算中心—润泽（廊坊）国际信息港 A-11，2023 年 7 月开始已经陆续交付运营。

 

编辑：520中国