2024年蓝耘科技研究报告：专注GPU算力服务，立足AI模型算法驱动盈利增长

1、 业务：聚焦 GPU 算力服务，盈利整体呈增长态势

蓝耘科技是一家专注于为企业级规模的 GPU 加速工作负载提供算力云服务的 公司，基于灵活的基础设施与大规模的 GPU 算力资源，为客户提供开放、高性能、 高性价比的算力云服务。 公司成立于 2004 年，总部位于北京，在上海、广州、成都、厦门等地设有分子 公司，于 2017 年挂牌新三板。公司拥有专业技术团队，从基础架构建设到云计算， 从实施到售后，均有丰富的经验；已成为国家高新技术企业，北京市专精特新小巨人 企业。 发展至今，蓝耘形成了以 GPU 算力解决方案为基础，GPU 算力云服务为核心的 业务版图，为相关高校、科研机构、生命科学、人工智能、自动驾驶、工业设计、智 慧城市等领域有高性能计算需求的客户，提供低成本高质量的 GPU 算力云服务，满 足客户业务应用和 GPU 算力随需扩展的双重需求。

1.1、 产品：GPU 算力业务占比持续提升，2023 年毛利率达 39.63%

公司的主营业务为 IT 系统集成业务、技术服务业务、GPU 算力云服务业务， 其中 GPU 算力云服务业务自 2021 年以来高速增长，近年来占比不断上升，2023 年 公司算力云解决方案、GPU 算力云服务业务稳步推进，其中算力云解决方案收入占 比为 66.14%，GPU 算力云服务收入占比从 2022 年的 21.16%稳步提升至 33.86%， 公司业务结构持续优化，GPU 算力云服务业务营收规模保持稳健增长，经营质效稳 步提升，且毛利率达到 39.63%，高于公司传统的系统集成业务。 从业务内容来看，IT 系统集成业务主要产品与服务包括企业私有云解决方案、 容灾备份解决方案、高性能计算 HPC 解决方案以及分布式存储系统解决方案；技术 服务业务主要包括 IT 系统运维服务，软件系统开发服务；GPU 算力云服务主要是基 于蓝耘 GPU 云 IAAS 基础设施，根据客户业务对 CPU 及 GPU 算力的需求，通过算 力云平台为客户提供远程 CPU 或 GPU 多核并行算力，客户按需购买算力核时或卡 时预付费给蓝耘科技。蓝耘算力云平台可以向用户提供虚拟化的计算资源、存储资 源、网络资源等，这些资源能够根据用户的需求动态的分配。

1.2、 商业模式：自建智算云平台，服务高性能计算需求行业龙头企业

蓝耘算力云业务以 Iaas+Pass 为基础架构，依托数据中心，交付给用户高效、灵 活、可扩展的基础设施资源，用户无需购买、维护硬件设备和相关系统软件，就可以 直接在蓝耘云平台上构建自己的平台和应用。蓝耘算力云平台可以向用户提供虚拟 化的计算资源、存储资源、网络资源等。这些资源能够根据用户的需求动态的分配。 支撑该服务的技术体系包括虚拟化技术和相关资源动态管理与调度技术。 蓝耘 GPU 算力云业务目标用户包括个人用户与企业用户，个人用户的算力云服 务应用场景包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 领域的培训与学习，以 及高校相关专业学生的毕业论文设计、科研项目基础研究等，涉及目标院系包括计 算机、人工智能、物理化学、生命科学、环境科学、地理勘测、航空航天等。企业用 户的算力云服务应用场景主要集中在自动驾驶、AI 大模型、生命科学、工业设计以 及教科研领域的大型科研项目等。

2022-2023 年，蓝耘科技向前五大客户销售金额分别为 1.46 亿元、1.78 亿元，前 五大客户收入占比分别为 37.05%、43.57%。 核心客户方面，公司系统集成业务的核心客户以数字化服务、数据服务、网络通 信等领域的服务商和集成商龙头企业为主。2022 年，第一、第四和第五大客户，主 要交易内容为服务器（配件）及安装服务，不直接提供算力服务；而 2022 年 GPU 算 力云服务的主要客户包括第二大客户（软件和信息技术服务商）、第三大客户（科技 推广和应用服务商，致力于开发全球最大的中文搜索引擎之一的 ROI 媒体平台）这 类具有较大 GPU 算力加速需求的厂商。

经营模式方面，蓝耘目前正围绕 GPU 算力打造“系统集成及服务”+“算力资 源”+“云服务”为一体的综合业务版图。 业务流程来看，算力云服务平台是基于 Kubernetes 原生云设计，专为大规模 GPU 加速工作量身打造，搭载高可配置高可用的英伟达高端 GPU 系列，支持按需灵活计 费、轻松调整存储容量及扩展容量，客户可直接线上付费购买算力资源、进行服务器 租借并实现定制化服务等等；蓝耘科技以自建云平台为主，需要采购各类应用和基 础软件。此外，公司目前虽然系统集成业务收入占比最高，但承接的系统集成业务主 要也是 GPU 服务器相关的 IT 系统集成，获取订单后由公司售前及商务人员配合根 据客户需求进行拆单和选型，之后根据公司库存情况将需进行采购的部件向供应商 下单采购。最后 IT 硬件到达公司仓库或客户现场后，由公司实施人员进行集成，集 成部分工作较为简单，主要为软硬件的连接与调试；公司把集成中的服务分块成标 准服务，并通过视频或现场指导外包服务团队按标准提供服务的方式完成集成，最 后完成客户交付。公司业务过程中向不同客户提供的都是高度相似的类标准化服务， 供应链体系和商务体系较为完善，在人员配备(1-2 人)上无需较大投入。 采购项目方面，公司采购的主要为 IT 系统集成业务和 GPU 算力云服务业务项 目所需的计算机信息系统相关的软件、硬件产品（如服务器、交换机、小型机管理控 制台）、技术服务等；主要供应商包括戴尔、英迈电子、北京同方信息、联想、中铁 信息工程等。

1.3、 财务：2023 年实现营收 4.09 亿元，归母净利润 5128.17 万元

公司营收和盈利规模稳定增长，成长性良好。受益算力建设需求，公司业务快 速增长，2023 年实现营收 4.09 亿元、归母净利润 5128.17 万元；2020-2023 年 3 年 营收 CAGR 为 5.54%，归母净利润 CAGR 达到 15.75%。公司算力云解决方案、GPU 算力云服务业务稳步推进，蓝耘智算云平台于 2022 年 4 月正式上线，基于蓝耘云基 础设备，面向高校、科研院所、企事业单位等高性能计算需求的客户，满足客户业务 应用和 GPU 算力随需扩展的双重需求。另外 2024 年 4 月公司签订重大销售合同， 合同金额为 1.04 亿元。

2021 年公司业务开始结构性优化，着力发展高毛利率的 GPU 算力云业务，推动 公司盈利能力快速上升，2023 年毛利率上升至 25.79%。

期间费用率呈上升态势，2020-2023 年，期间费用率分别为 6.55%、6.70%、8.59%、 12.80%，主要原因为公司业务规模扩大，营销费用及人员薪酬费用上升。净利率呈 现上升趋势，2023 年净利率达到 12.38%。

2、 行业：AI 驱动算力云发展加速，IT 系统集成需求增长

2.1、 GPU 算力云：我国 AI 服务器市场达 91 亿美元，智能算力需求高景 气

近年来国内数字经济快速发展，云计算行业作为最重要的基础设施产业之一对 下游增长起到关键的促进作用，据中国信息通信院发布的《中国算力发展指数白皮 书（2022 年）》测算，算力每投入 1 元，将带动 3-4 元的经济产出；而随着人工智能、 数字孪生、元宇宙等新兴领域的崛起，各类算力需求规模正快速增长，其中 GPU 算 力对应“智能算力”的主要部分，将首先受益发展。智能算力即人工智能算力，由 GPU（图形处理器）、ASIC（专用集成电路）、FPGA（现场可编程逻辑门阵列）、NPU （神经网络处理器）等各类专用芯片承担人工智能场景应用的计算，在专门应用下 具有性能更优、能耗更低等优点。

截至 2022 年年底，我国算力核心产业规模达到 1.80 万亿元，算力总规模达到 180EFLOPS，居全球第二，近 5 年保持 30.00%左右的年均增速，对 GDP 增长的拉 动作用显著。随着 AI 人工智能、ChatGPT、OPENAI 等应用不断涌现，智能算力规 模急速攀升，具备海量数据并行计算能力、擅长加速计算处理的 GPU 算力需求持续 高涨。 据国际数据公司 IDC 与浪潮信息联合发布的《2023-2024 年中国人工智能计算 力发展评估报告》显示，未来市场需求量也将会实现大幅度上升，预计 2023 年，中 国人工智能服务器市场规模将达 91 亿美元，同比增长 82.5%，2027 年将达到 134 亿美元，五年年复合增长率为 21.8%。2022 年中国通用算力规模达 54.5EFLOPS，预计 到 2027 年通用算力规模将达到 117.3EFLOPS。2022 年中国智能算力规模达 259.9 EFLOPS，2023 年将达到 414.1 EFLOPS，预计到 2027 年将达到 1117.4 EFLOPS。预 计 2022-2027 年期间，中国智能算力规模年复合增长率达 33.9%，同期通用算力规模 年复合增长率为 16.6%。

智能算力在 AI 深度学习中的应用主要体现在以下几个方面：一是训练模型，深 度学习模型具有复杂的结构和大量的参数，需要大量的计算资源进行训练，智能算 力通过 GPU、TPU 等高性能的计算设备，加速深度学习模型的训练过程。二是推断 推理，智能算力通过高性能计算设备和专门的推理芯片加速深度学习模型的推断过 程，提高了模型的实时性和稳定性。三是模型优化，通过智能算力可以对模型进行自 动化的超参数调优、网络结构搜索、模型剪枝等操作，进一步提高模型的精度和效 率。 以计算机视觉为例，需要 GPU 加速作为算力基础，实现大量数据训练和 AI 模 型训练，比如通过卷积神经网络技术进行图像分类、目标检测和图像分割等任务，从 而达成图像分类和目标检测、人脸识别、图像生成和风格迁移、三维重建和虚拟现 实、视频分析和行为识别等具体应用。

GPU 芯片多用于图形图像处理、复杂的数学计算等场景，可较好支持高度并行 的工作负载，常用于数据中心的模型训练，也可以用于边缘侧和端侧的推理工作负 载。2021 年中国仍以 GPU 为主实现数据中心计算加速，据 IDC 测算 GPU 市场占有 率近 90%，而 ASIC、FPGA、NPU 等非 GPU 芯片市场占有率超过 10%，其中 NPU 芯片设计逻辑更为简单，常用于边侧和端侧的模型推理，并生成结果，在处理推理工 作负载时，具有显著的能耗节约优势，因此增长较快。 从工作负载角度而言，据 IDC 数据，2021 年中国数据中心用于推理的 AI 服务 器占比已达 57.6%，预计这一比例将在 2026 年提升至 6 成。伴随企业人工智能应用 成熟度逐步递增，企业将把精力更多从人工智能训练转移到人工智能推理工作负载 上，这意味着人工智能模型将逐步进入广泛投产模式，因此智算中心的基础设施规 划和运营支出规划更加需要追求服务器利用率提升和性能利用率的提升，以实现更 好经济性。

当下全球智能算力快速增长，据中国信通院数据，2022 年底全球算力总规模达 到 650EFLOPS，其中通用算力规模为 498EFLOPS，智能算力规模为 142EFLOPS，超算算力规模为 10EFLOPS；智能算力规模同比增长 25.7%，规模占比达 21.9%。国 内市场方面，2022 年算力总规模为 180EFLOPS，排名全球第二，其中通用算力规模 为 137EFLOPS，智能算力规模为 41EFLOPS，超算算力规模为 2EFLOPS。中国智能 算力同比增长 41.4%，规模占比达 22.8%。而 2023 年 10 月工业和信息化部、中央网 信办、教育部、国家卫生健康委、中国人民银行、国务院国资委等六部门联合印发 《算力基础设施高质量发展行动计划》，提出到 2025 年实现国内算力规模超 300EFLOPS，其中智能算力占比达到 35%（105EFLOPS），预计 2022-2025 实现 36.8%CAGR。

智算需求增长背景下，云计算服务能提供更丰富的算力支持，如百度、腾讯、 阿里等互联网巨头及蓝耘科技这类专门服务商通过 aaS（asaService）服务提供 AI 平 台和 AI 服务，从而实现快速的产品迭代能力和丰富的场景化人工智能能力。据 IDC 数据，2021 年国内人工智能公有云服务市场规模达到 44.1 亿元人民币，占整体人工 智能软件市场的 13.4%，增速远超人工智能软件整体市场增速；2022 年在 AI 市场整 体遇冷背景下，国内人工智能公有云服务市场规模增长 80.6%至 79.7 亿元，计算机 视觉占据约一半市场份额。另一方面，IDC 也预计 AI 私有化部署仍是市场主流。

2.2、 IT 系统集成：市场结构变迁，AI、边缘等服务器增量持续驱动

蓝耘科技长期从事系统集成业务，在数字化产业链中处于基础层的方案解决商 地位，主要受到服务器建设和数字化转型等下游需求驱动；近年来 AI 服务器建设需 求增长背景下，蓝耘也更多将系统集成业务向 GPU 服务器切入，与自身算力业务打 造资源和技术积累上的协同。

系统集成行业具备较强的综合性，其中 IT 设备的部署与集成服务需要基于行业 客户的数字化转型等实际需求，结合厂商自身服务经验，通过先进的架构设计、硬件 整合和方案设计、电源和散热等辅助设备优化等综合解决方案能力来帮助客户打造 高效、安全可靠、绿色的数字基础设施。

从服务器的系统集成类型来看，传统市场以通用服务器为主，主要需求来自互联 网、金融、工业、通信等领域对数据处理和运算有较高需要的大型公司对数据中心的 建设；而目前 AI 服务器需求涌现，服务器集成需求增量从 CPU 向 GPU 切换，AI 服 务器系统集成市场有望迎来整体增量及格局变迁。

随着人工智能产业化加速，IDC 数据显示 2021 年全球 AI 服务器市场同比增长 39.1%，其中中国市场增长至 59.22 亿美元。预计到 2026 年，全球人工智能服务器市 场将达到 347 亿美元，将占整个服务器市场的 21.7%，较 2022 年的 16.6%占比持续 提升，且中国市场预计将达 123.38 亿美元。据 IDC 数据，2021 年浪潮信息、戴尔、 HPE 分别以 20.9%、13.0%、9.2%的市占率位列全球前三，三家厂商总市场份额占比 达 43.1%。 另一方面，以端（智能终端/物联网）-边（边缘计算）-云（云计算）-网（5G 和 高速光纤网络）-智（行业智能）为核心的新型 IT 技术架构不断完善，边缘计算已经 成为当下重要的业务模式，其中包括基础设施边缘和设备边缘等概念。作为边缘计 算基础设施的服务器建设也将随之发展，尤其受云网边端融合趋势持续驱动，IDC 预计中国边缘计算服务器市场规模将从 2022 年的 40 亿美元增长至 2026 年的 92 亿美 元，系统集成市场需求也将迎来增长。

3、 看点：立足 AI 模型算法研发，产业合作加速算力资源建设

技术创新方面，公司研发费用呈增长态势，自 2018 年的 288 万元上升至 2022 年的 1700 万元以上，2022 年、2023 年研发费用分别为 1738.51 万元、1595.56 万元， 研发费用率分别为 4.41%、3.91%，维持稳定。公司获得北京市“专精特新”中小企 业、北京市专精特新“小巨人”企业、国家高新技术企业等称号。

公司的研发模式是以自主研发和外包研发的模式进行。截至2023年12月31日， 公司正在申请专利 14 项，目前拥有计算机软件著作权 125 项。

2023 年，蓝耘科技共有研发项目 10 个，主要围绕 AI 模型算法开发、AI 模型预 训练、AI 推理等场景的平台和工具的研发。并且开始在平台之上开始构建 AIGC 等 相关应用。为用户从开发、训练到应用部署提供全流程支撑。研发的平台和工具降低 了 AI 技术人员的使用门槛，也降低了应用落地的门槛，提高了应用部署的效率。提 升了公司在行业内的竞争力。

蓝耘的 GPU 智算云服务具体包括三方面：1）GPU 虚拟云主机，面向 AI 训练、 图形处理、科学计算等领域，为客户提供专享高性能 GPU 虚拟云主机，可大幅提升 图形处理和计算能力；2）HPC 平台，为生命科学、CAE 仿真、物理化学、气象环 境、石油勘探等领域的科研界提供 CPU、GPU 算力服务；3）裸金属 GPU 服务器， 提供高性能、资源独享、安全隔离的专属弹性裸金属服务器，同时具备云资源的敏捷 性、灵活性和高可用性，蓝耘提供完备的设备管理权限及运维服务。 GPU 算力资源整合及优质云平台服务是蓝耘科技在 AI 时代的核心壁垒。蓝耘 GPU 算力云服务基于 Kubernetes 原生云设计，搭载高可配置高可用的英伟达高端 GPU 系列，支持按需灵活计费、轻松调整存储容量及扩展容量，协同网络架构水平 扩展、系统调优及应用排错，可实现现有工作负载轻松迁移、快速部署和弹性拓展， 平滑应对突发流量高峰，满足 AI 训练开发、机器学习、大规模数据处理、分析等计 算密集型任务场景中对 GPU 算力灵活性及多样化的需求，也为集中涌现的 AI 推理 场景应用构筑强大的计算力支撑底座。

大模型便是基于智算算力驱动之下诞生，在云场景下需要 GPU 算力服务结合高 速网络、高性能文件存储应对大规模分布式训练场景，蓝耘科技正广泛开拓该领域 客户。得益于模型泛化能力强、长尾数据的低依赖性以及下游模型使用效率的提升， 大模型被认为具备了“通用智能”的雏形。 大模型的技术基础是 transformer 架构、迁移学习和自监督学习，transformer 架 构应用于 NLP、计算机视觉等领域。按“算力当量”（PetaFlops/s-day，PD，即每秒 千万亿次的计算机完整运行一天消耗的算力总量）计算，AI+Science 领域的 AlphaFold2、自动驾驶系统、GPT-3 等模型训练需要几百到几千 PD 算力支持，如 GPT3 训练需要 3640PD 的算力，且 GPT-4、GPT-5 需求还将指数级上升。

在科研和工程仿真领域，GPU 云计算可以在生命科学、宇宙天文、量子物理、 计算化学和天体物理材料设计、气候气象，海洋探测等学科中匹配上层应用的高性 能计算集群。蓝耘科技服务于各类科研客户，在教育科研领域已有多个大型项目成 功落地，如 2022 年中标北京生命科学研究所冷冻电镜数据处理及存储配套计算集群 项目等，为高校和研究机构提供软硬云一体化 HPC 交付方案和一站式高性能计算整 体解决方案等，以协助高校和科研机构数字化转型升级。 以冷冻电镜为例，实验分析中的数据处理和计算需要大量的计算能力，未来算 力需求广阔。冷冻电镜主要是用于扫描电镜的超低温冷冻制样及传输技术(CryoSEM)，可实现直接观察液体、半液体及对电子束敏感的样品，如生物、高分子材料 等，观测精度达到 1/10 纳米，使科学家能够以亚纳米分辨率观察生物分子。冷冻电 镜工作流程中需要采集大量的数据，然后通过对这些数据经过处理和计算来重构出 生物大分子的三维结构，图像典型大小 6-8GB、可以缩小到 1-3GB，一套数据通常有 5-10TB 数据量，一台主流 300kV 电镜一年产生 1-2PB 数据，算力需求潜力广阔。针 对生命科学研究以及冷冻电镜的高性能计算需求，蓝耘可为客户提供包括混合式企 业 HPC 平台、软硬云一体化 HPC 交付方案、算力云订阅等服务，涵盖基因测序分 析、样本筛选、蛋白质结构预测、分子动力学模拟、分子设计、药物靶点发现、药物 晶型预测等应用场景。

具体技术方案上，蓝耘科技积累了多年经验，通过硬件层、平台架构层、软件 及数据层三大方面实现 AI 算力服务的优化升级。 1）硬件层：基础设施硬件架构是 AI 算力优化要跨越的第一道“天堑”，蓝耘通 过服务器配置调优、国际领先的 AI 加速卡、高速网卡、IB 卡搭载和管理网络、计算 网络、存储网络的“三网分离”模式，以及针对 AI 大模型训练场景计算网络量身打 造的专用 1:1 收敛的 Infiniband 网络，保障集群内任意 GPU 节点之间都能实现无阻 塞的 RDMA 快速通信，为用户带来高带宽、低延迟的优异性能体验;在存储方面，蓝耘基于多年 HPC 系统集成运维、优化经验及 NVIDIA 专业团队技术支持和大模型客 户的实际使用诉求，在 GPU 算力集群中优化部署高性能并行文件系统，可为 AI 大 模型训练提供高达 100GB/s 的吞吐能力，充分满足 AI 训练、推理、微调及高性能计 算场景中对计算、网络、存储等环节灵活性和多样化的需求。 2）架构层：平台架构层也是突破 AI 算力升级壁垒的重要一环。蓝耘自研的裸 金属调度平台，针对 AI 大模型训练场景优化了架构设计和系统镜像，配合全生命周 期的管理，让大规模裸金属集群部署变得更加简单易用。蓝耘基于 Kubernetes 平台 二次开发的容器调度平台，针对大模型训练过程中驱动、GPU 硬件、物理服务器硬 件等故障导致的训练停止痛点，拥有无人工干预即可自动拉起失败任务的强大“自 愈”功能，大大降低了大模型训练用户的运维难度。 3）软件层：就软件栈和预训练数据层面而言，蓝耘 AI 大模型训练平台面向深 度学习等开发场景，可实现计算资源统一分配调度、训练数据集中管理并加速，通过 预置集成开箱即用的国内外主流大模型训练框架、SDK、加速器、预训练数据及容器 镜像等，轻松实现集群环境快速部署，高效支撑 AI 创新研发。

联手中联数据集团打造新型智算中心，产业合作加速升级。蓝耘乌兰察布智算 中心面对高频算力需求，携手战略合作伙伴中联数据集团共同打造，通过提供面向 人工智能应用的算力服务，不断提升智能计算效能和速度，满足 AI 训练、推理等计 算密集型应用场景下大规模、多线并行的多元计算需求，坐落于内蒙古亚信数据港 1 号。乌兰察布智算中心采用高效浸没式液冷技术+智能动态高密风墙技术为 GPU 服 务器提供全量制冷，单机柜功率密度可达 30kw 以上，支持 350W 以上高功率芯片冷 却，同时依托乌兰察布超长的自然冷却时长及丰富的可再生能源优势，实现较低成 本、高效率和高性能。这一产业合作案例的建成将为蓝耘未来携手更多数据中心、地 方政府打造新型智算中心，进一步扩充蓝耘底层算力资源池，以推动智算服务更好 更广泛地赋能 AI 创新发展提供有益的参考和借鉴。

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