通信行業云基建專題（二）：AI加速發展下云基建產業新趨勢-230323（67頁）.pdf

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1、請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容20232023年年0303月月2323日日國信通信國信通信 云基建云基建專題專題（二）（二）AI加速發展下，云基建產業新趨勢加速發展下，云基建產業新趨勢證券研究報告證券研究報告|證券分析師：馬成龍S0980518100002行業研究行業研究 深度報告深度報告 通信通信 通信設備通信設備投資評級：超配（維持評級）投資評級：超配（維持評級）證券分析師：付曉欽S0980520120003請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容投資摘要投資摘要AIAI等新應用場景的出現，有望成為未來云基建投資的重要推動力等新應用場景的出現，有望成為未來云基建投資的重要

2、推動力。云基建作為算力底座持續受益于數據流量的增長，AI等新應用場景的出現有望推動行業新一波的建設周期，疊加傳統投資動能的底部復蘇，我們未來云基建行業將會呈現總量增長疊加技術等級持續升級的趨勢。AIAI大模型所需要的基礎算力投資將大大增加。大模型所需要的基礎算力投資將大大增加。根據微軟等前期對大模型的基礎設施投入，從體量上看，單臺GPU服務器（內配8張A100GPU卡）及套網絡等產品整體造價有望達到170萬元以上；以微軟提出的針對chatGPT 4.0版本看，訓練所需約2.4萬片A100GPU，對應約3千臺GPU服務器（內含8張GPU卡），參考目前產品價值量，我們測算上述上大模型訓練的前期投資

3、規?？傆嬘型咏?0億元（含數據中心基礎設施投資）。服務器環節為價值彈性最高環節；網絡設備和光模塊受益于速率升級，溫控設備隨著液冷的滲透率提升在機電設備總投入占比有望進一步提升。在在AIAI帶動下，我們認為云基建產業鏈有望呈現以下趨勢：帶動下，我們認為云基建產業鏈有望呈現以下趨勢：數據中心：數據中心：智算中心和超算中心占比有望進一步提升、在大模型訓練需求下，有望帶動西部數據中心需求及上架率提升；服務器：服務器：AI服務器加速出貨，占比有望快速提升；網絡架構：網絡架構：IP網絡加速向IPV6升級，高速IB網絡占比進一步提升（200G及以上加速普及），內外部網絡互聯加速；光模塊：光模塊：高速光模塊

4、占比進一步提升，數據中心內部800G光模塊產品升級提速?；A設施：基礎設施：智算/超算中心單機柜功率進一步提升至15KW及以上，直流供電和高功率UPS占比進一步提升；溫控環節液冷滲透率快速提升，數據數據中心液冷產品大大增加了后期運維的支出和維護成本（定期做腐蝕、密封性、可靠性等檢測），相較于國外企業，國產品牌在服務響應效率、中心液冷產品大大增加了后期運維的支出和維護成本（定期做腐蝕、密封性、可靠性等檢測），相較于國外企業，國產品牌在服務響應效率、產品設計靈活度、運維服務等方面更具有優勢，預計國內溫控廠商未來有望占據國內液冷市場主要份額（未考慮冷卻液環節）。產品設計靈活度、運維服務等方面更具有優

5、勢，預計國內溫控廠商未來有望占據國內液冷市場主要份額（未考慮冷卻液環節）。綜合以上分析，重點推薦國內綜合以上分析，重點推薦國內ICTICT領先企業【浪潮信息】、【銳捷網絡】、【紫光股份】、【中興通訊】、【菲菱科思】、領先企業【浪潮信息】、【銳捷網絡】、【紫光股份】、【中興通訊】、【菲菱科思】、IDCIDC溫控企業【英維溫控企業【英維克】、【申菱環境】；克】、【申菱環境】；IDCIDC電源端企業：【科華數據】、【科士達】第三方【奧飛數據】；建議關注：【同飛股份】、【佳力圖】。電源端企業：【科華數據】、【科士達】第三方【奧飛數據】；建議關注：【同飛股份】、【佳力圖】。aVaVbZeU8XbUeUb

6、Z7NbPaQmOrRnPnOiNnNsReRpNmPbRrQzRwMsQqQuOrQtP請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容重點推薦公司盈利預測及估值重點推薦公司盈利預測及估值綜合以上分析，重點推薦國內綜合以上分析，重點推薦國內ICTICT領先企業【浪潮信息】、【銳捷網絡】、【紫光股份】、【菲菱科思】、領先企業【浪潮信息】、【銳捷網絡】、【紫光股份】、【菲菱科思】、IDCIDC溫控企業：溫控企業：【英維克】、【申菱環境】、【英維克】、【申菱環境】、IDCIDC電源端企業：【科華數據】、【科士達】；電源端企業：【科華數據】、【科士達】；第三方第三方IDCIDC企業【奧飛數據】、【光環新

7、網】企業【奧飛數據】、【光環新網】建議關注、【同飛股份】、【佳力圖】。建議關注、【同飛股份】、【佳力圖】。表1：重點公司盈利預測及估值（截至0321）公司公司公司公司收盤價收盤價/元元總市值總市值/億元億元EPSPEPB投資投資代碼代碼名稱名稱20212022E2023E2024E20212022E2023E2024E評級評級000977.SZ 浪潮信息35.27516.251.381.862.392.7425.619.014.812.93.3買入000938.SZ 紫光股份25.10717.880.390.961.201.4764.426.120.917.12.3買入301165.SZ 銳捷

8、網絡45.70259.660.230.971.311.68198.747.134.927.26.2買入301191.SZ 菲菱科思102.0054.414.223.935.266.8024.225.919.415.03.5買入000063.SZ 中興通訊31.401,405.152.311.632.702.7013.619.311.611.62.62.6買入002837.SZ英維克31.00134.730.610.60 0.811.10 50.851.738.328.27.0增持301018.SZ 申菱環境36.6487.940.580.991.441.9963.237.025.418.45.

9、7買入數據來源：WIND，國信證券經濟研究所整理及預測請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容AIAI加速超算加速超算/智算中心發展趨勢智算中心發展趨勢0101ChatGPT場景下智算中心投資測算0202高密算力下ICT及機電設備發展趨勢0303IDC行業周期趨勢回顧0404目錄目錄投資建議0505請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖圖 2：AI等等新應用場景成為未來的增長動力新應用場景成為未來的增長動力資料來源：AI開發者大會，國信證券經濟研究所整理圖圖 1：移動互聯網、線上流量增長帶動第一波：移動互聯網、線上流量增長帶動第一波IDC蓬勃發展紅利蓬勃發展紅利資料來源：C114通

10、信網，國信證券經濟研究所整理AIGCAIGC等新場景等新場景：有望成為新一輪的云基建建設驅動力：有望成為新一輪的云基建建設驅動力AIGCAIGC等新應用場景的出現，成為未來云基建投資的重要推動力。等新應用場景的出現，成為未來云基建投資的重要推動力。數據中心作為流量的基石，算力的重要載體，核心受益于算力和流量的擴張，近十年行業經歷了幾輪快速的發展增長，分別受益于移動互聯網、疫情帶來的線上流量增長等；隨著AI等新應用場景的出現，為行業賦予了新的增長動能，有望帶動行業新一輪建設升級。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容AIAI：無人機、自言語言處理以及計算機視覺為主要應用場景：無人機、自言語

11、言處理以及計算機視覺為主要應用場景人工智能主要利用數字計算機或者由數字計算機控制的機器，模擬、延伸和擴展人類的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術和應用系統AI的核心技術主要包含：深度學習（DL）、計算機視覺（CV）、自然語言處理（NLP）和數據挖掘（DM）等，AI目前主要的應用場景包括：醫療、無人機、自然語言處理和計算機視覺與圖像處理等。圖3：AI技術行業滲透情況 圖4：AI技術主要應用場景 資料來源：AI開發者大會、國信證券經濟研究所整理 資料來源：AI開發者大會，國信經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容ChatGPTChatGPT：基于：

12、基于NLPNLP的大模型訓練的大模型訓練ChatGPTChatGPT：基于自然語言處理（：基于自然語言處理（NLPNLP）下的）下的AIAI大模型，大模型，產品能夠通過大算力、大規模訓練數據突破AI瓶頸，通過理解和學習人類的語言來進行對話，實現聊天交流、撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼，寫論文等任務。ChatGPT引入新技術RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback，即基于人類反饋的強化學習)進一步提升了人工智能模型的產出和人類的常識、認知、需求、價值觀保持一致，促進了利用人工智能進行內容創作、提升內容生產效率與豐富度。圖5：ChatGP

13、T工作原理圖 圖6：ChatGPT工作原理圖 資料來源：OpenAI、國信證券經濟研究所整理 資料來源：OpenAI，國信經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容AIAI投資投資：海外巨頭布局，國內有望迎來加速：海外巨頭布局，國內有望迎來加速ChatGPT&AI等應用推出衍生出大模型算力的需求：全球全球OpenAIOpenAI推出的最新推出的最新ChatGPTChatGPT模型參數已經超過模型參數已經超過17501750億個。億個。在美國，OpenAI、谷歌、微軟、臉書等機構形成了GPT-3、Switch Transformer、MT-NLG等千億或萬億參數量的大模型。表1：

14、海外企業布局對AI產品的布局公司名稱AI產品布局情況微軟微軟早在2019年，微軟就對OpenAI進行了高達10億美元的投資，并獲得了GPT（ChatGPT早期模型）的獨家授權，而與此同時，OpenAI同意從“谷歌云”轉向“微軟云”。2021年，微軟再次進行投資，推出OpenAI與自有產品深度集成的新工具（如GitHub Copilot）。而后在今年1月23日微軟又宣布向OpenAI追加數十億美元的投資，且于2月2日宣布旗下所有產品將全線整全線整合合ChatGPT，包括且不限于Bing搜索引擎、包含Word、PPT、Excel的Office全家桶、Azure云服務、Teams聊天程序等。谷歌盡管

15、被微軟后來居上，但是谷歌早在2013年就開始研究AI聊天機器人，于2016年出資6億美元收購了英國人工智能公司DeepMind。2017年時谷歌已實現了重大的技術突破，推出了神經網絡系統Transformer，并研發出了一款名叫Meena的聊天機器人，于2021年更名為LaMDA推出，但由于輿論爭議谷歌取消了原本的發布安排。但是由于最近微軟的步步緊逼，谷歌開始向AI方向傾斜，今年二月谷歌向ChatGPT的競品公司的競品公司Anthropic投資3億美元，并計劃于今年發布Sparrow內測版等一系列AI產品。亞馬遜22年11月，亞馬遜亞馬遜已宣布將與AI制圖平臺Stability AI合作。資料

16、來源：公司公告，澎湃新聞，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容AIAI投資投資：海外巨頭布局，國內有望迎來加速：海外巨頭布局，國內有望迎來加速國內企業積極陸續布局國內企業積極陸續布局AIAI等應用場景投資，后續有望持續加大等應用場景投資，后續有望持續加大。在中國，浪潮、中科院、阿里達摩院等陸續推出源1.0、紫東太初、M6等。其中，浪潮“源1.0”巨量模型，參數量和數據集分別達到2457億和50000GB，相比于美國GPT-3，源1.0參數集規模高40%，訓練數據集規模領先近10倍。表2：國內企業布局對AI產品的布局公司名稱AI產品簡介百度百度2月7日晚，百度宣布即

17、將推出大模型新項目“文心一言文心一言”（ERNIE Bot），并透露首站將直接接入百度搜索。目前百度可能是國內最有實力推出類ChatGPT產品的科技公司。阿里2023年1月，阿里巴巴達摩院發布2023年十大科技趨勢，其中多模態預訓練大模型、生成式AI在列，阿里版聊天機器人ChatGPT正在研發中，目前處于內測階段。在AI、大模型等ChatGPT所需的底層技術上，達摩院此前曾先后推出超越谷歌、微軟的10萬億規模的M6大模型大模型、AI模型開源社區“魔搭”等。騰訊2022年4月21日，騰訊對外正式對外披露“混元混元”AI大模型大模型，該模型包含但不限于：計算機視覺、自然語言處理、多模態內容理解、文

18、案生成、文生視頻等多個方向的超大規模AI智能模型。去年12月，騰訊又推出了國內首個低成本、可落地的NLP萬億大模型，并公布了大模型的訓練方法最快用256張卡，1天內就能訓練完成，成本直接降至原來的1/8。今年2月9日，騰訊表示目前在ChatGPT相關方向上已有布局，專項研究也在有序推進。京東2月10日，京東正式宣布，京東云旗下言犀人工智能應用平臺將整合過往產業實踐和技術積累，推出產業版ChatGPT：ChatJD，并公布ChatJD的落地應用路線圖“125”計劃。ChatJD將以“125”計劃作為落地應用路線圖，包含一個平臺、兩個領域、五個應用。網易2月8日，網易有道對外表示，該公司未來或將推

19、出ChatGPT同源技術產品，應用場景圍繞在線教育。浪潮2021年9月“源源1.0”大模型正式發布，2022年3月，基于“源1.0”大模型研發了對話、問答、翻譯和古文四個技能模型。截至目前，“源1.0”大模型通用能力上，尤其在用戶意圖理解方面，與ChatGPT還存在差距，“源1.0”大模型表現的能力距通用智能的差距也較大，存在短期內無法大規模落地行業應用的風險。3602月6日，360明確表態，計劃盡快推出類ChatGPT技術的demo版產品。2月8日晚，360發布公告稱，目前公司的類ChatGPT技術的各項指標只能達到略強于GPT-2的水平，與當前的ChatGPT相比尚有代差的落后。資料來源：

20、公司公告，澎湃新聞，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容AIAI加速下加速下IDCIDC產業趨勢：智算產業趨勢：智算/超算超算數據中心占比有望進一步提升數據中心占比有望進一步提升隨著隨著AIAI、ChatGPTChatGPT等大模型場景的發展，未來我國超算等大模型場景的發展，未來我國超算/智算中心的占比有望進一步提升：智算中心的占比有望進一步提升：智能計算中心：智能計算中心：服務于人工智能的數據計算中心，服務于人工智能的數據計算中心，包括人工智能、機器學習、深度學習等需求，以 GPU 等AI 訓練芯片為主，為 AI 計算提供更大的計算規模和更快的計算速度，以提升單

21、位時間單位能耗下的運算能力及質量為核心訴求；超算中心：超算中心：為集中放置的超級計算機（由通用或專用的高性能硬件和軟件組成的，為處理復雜的數據、算法和應用等提供算力的高性能計算平臺提供運行環境的建筑場所）設備提供運行環境的場所。1-4KW25%5-9KW46%10-19KW13%其它16%圖7：國內不同功率數據中心占比 資料來源：Uptime Institute Intelligence，國信經濟研究所整理表表3：不同類型數據中心對比：不同類型數據中心對比云數據中心云數據中心智算中心智算中心超算中心超算中心建設目的向科研人員和科學計算場景提供支撐服務AI相關的產業化和政府治理智能化科學計算等場

22、景支撐服務主要應用領域云計算AI相關場景，如知識圖譜、自然語言識別、智能制造、自動駕駛、智慧農業等基礎科學研究、工業制造、模擬仿真、氣象環境、天文地理等主要投資主體互聯網、運營商等AI企業政府、企業主要芯片類型CPUCPU+AI 芯片CPU+GPU芯片平均功率等級4-8KW9-15KW15KW資料來源：智算中心規劃建設指南，國信經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容我國目前建成的智算中心超過我國目前建成的智算中心超過2020個，未來比例有望進一步提升個，未來比例有望進一步提升截至2021年底，我國在用數據中心機架總規模達 520 萬標準機架，在用數據中心服務器規模1900萬

23、臺，算力總規模超過 140 EFLOPS，其中在用超大型和大型數據中心超過 450個，智算中心超過，智算中心超過2020個個，投資主體包括云廠商、，投資主體包括云廠商、AIAI企業、政府等，典型的數據中心案例包括：企業、政府等，典型的數據中心案例包括：阿里云張北超級智算中心阿里云張北超級智算中心可提供可提供12EFLOPS12EFLOPS（每秒（每秒12001200億億次浮點運算）億億次浮點運算）AIAI算力，算力，將超過谷歌的9 EFLOPS和特斯拉的1.8 EFLOPS，成為全球最大的智算中心，可為AI大模型訓練、自動駕駛、空間地理等人工智能探索應用提供強大的智能算力服務；商湯商湯“新一代

24、人工智能計算與賦能平臺新一代人工智能計算與賦能平臺”臨港超算中心臨港超算中心總算力規模超過總算力規模超過 3700PFLOPS 3700PFLOPS?？偼顿Y金額超過 50 億元人民幣，一期將安置5000個等效8000W 的機柜。算力中心建成并投入使用后，可同時接入850萬路視頻，1天即可完成 23600 年時長的視頻處理工作；南京智算中心南京智算中心已運營已運營AIAI計算能力達每秒計算能力達每秒8080億億次（億億次（AIAI算力遠超傳統數據中心提供的基礎算力供給），算力遠超傳統數據中心提供的基礎算力供給），采用浪潮AI服務器算力機組，搭載寒武紀思元270 和思元290智能芯片及加速卡。1

25、小時可完成100億張圖像識別、300萬小時語音翻譯或1萬公里的自動駕駛AI 數據處理任務。圖8：阿里云智算中心 資料來源：Uptime Institute Intelligence，國信經濟研究所整理圖9：阿里云智算中心 資料來源：Uptime Institute Intelligence，國信經濟研究所整理圖10：南京智算中心 資料來源：中國新聞網，國信經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容產業趨勢產業趨勢：西部為大模型計算提供更強電力支持，上架率有望提升：西部為大模型計算提供更強電力支持，上架率有望提升存量存量IDCIDC主要分布在華東、華南、華北等更貼近用戶側的地區。

26、主要分布在華東、華南、華北等更貼近用戶側的地區?？紤]到傳統的IDC主要為移動互聯網，（游戲、短視頻、直播等）提供算力支撐，主要以貼近用戶側，降低延遲為主。根據CDCC統計，2021年，國內華南、華北、華東地區存量機柜數占比超過80%，國內算力資源的分配在地域上呈現以東部為中心，地區分布不均衡的特點。AIAI等大模型算力的增長，為提升西部地區機柜上架率提供了良好的應用場景，有助于帶動西部數據中心發展。等大模型算力的增長，為提升西部地區機柜上架率提供了良好的應用場景，有助于帶動西部數據中心發展?？紤]到未來超算等場景對于電力的大量需求消耗情況，西部更能夠經濟性的滿足算力所需的電力資源等，隨著AI等場

27、景的發展，有助于進一步帶動西部地區IDC行業發展，提升上架率水平。圖11：國內存量機柜熱力圖分布 圖12：各區域機柜總數占比情況 資料來源：CDCC，戴德梁行，國信經濟研究所整理 資料來源：CDCC，戴德梁行，國信經濟研究所整理華北26%華東30%華南24%西南9%華中6%西北3%東北2%請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容AI加速超算、智算中心發展0101ChatGPTChatGPT場景下智算中心投資趨勢測算場景下智算中心投資趨勢測算0202高密算力下ICT及機電設備發展趨勢0303IDC行業周期趨勢回顧0404目錄目錄投資建議0505請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容大模

28、型訓練算力需求測算大模型訓練算力需求測算根據openAI披露，ChatGPT 3.0版本模型參數已達1750億，2023年3月發布的GPT-4.0版本模型參數較4.0進一步躍升，未來隨著算力場景的增長，模型所需的算力有望呈現持續加速增長態勢。表5：GhatGPT 3.0模型所需算力投入測算總參數/億總算力/PF-days單芯片算力/TFlops運算時長/天平均億字節所需算力1750364012529,120 2.08數據來源：OpenAI、（單芯片算力參考英偉達V100芯片）表4：ChatGPT訓練模型特點及參數值情況推出時間模型參數/億特點初代GPT2018年1.2通過無標簽數據生成語言模型

29、，運用一些與有監督任務無關的NLP任務中，半監督學習，先用無監督學習的預訓練GPT 2.02019年15可進行多任務學習，在數據量足夠豐富且容量足夠大時，通過訓練語言模型完成有監督學習任務，架構相同，使用了更大的數據集WebTextGPT 3.02020年1750投入較為龐大的參數，引入“in-context learning”，模型輸出性能持續提升，推理和理解能力有待進一步提升ChatGPT2023年-CPT-42023年3月較3.0版本大幅增加數據來源：OpenAI，國信經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖13：NVIDA GPU配置（A100卡；NV SWITCH

30、）圖14：NVIDA GPU配置（10個 HDR 200G IB網卡；2塊CPU；15TNVMe SSD固態硬盤）資料來源：NVIDA，國信經濟研究所整理 資料來源：NVIDA，國信經濟研究所整理超算超算/智算模型投資成本測算智算模型投資成本測算單臺單臺GPUGPU及配套及配套未來大模型的參數訓練主要通過GPU完成，以NVIDIA DGX A100 基礎架構通用系統舉例，單臺GPU配置包括：從算力上看：產品配置8個英偉達A100GPU，320GHNM2 GPU存儲、6個第二代NV Switch、2塊64核AMD CPU、2TB內存，并針對 NVIDIA CUDA-X 軟件和整套端到端 NVID

31、IA 數據中心解決方案進行全面優化。同時，產品提供高速網絡連接選項，進一步提高可擴展性提升響應速度，系統配置NVIDIA ConnectX-7 InfiniBand 或以太網網卡，雙向帶寬峰值為 500 GB/s圖15：NVIDA GPU配置（HDR高速網絡）資料來源：NVIDA，國信經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖16：中國科大瀚海20超級計算系統網絡拓撲圖 表6：中國科大瀚海20超級計算系統主要配置 資料來源：中國科大，國信經濟研究所整理 資料來源：中國科大，國信經濟研究所整理超算超算/智算模型投資成本測算智算模型投資成本測算以國內某超算中心舉例以國內某超算中心

32、舉例以中國科大瀚海20超級計算系統為例，系統內配置共752個節點，含30640顆CPU核心、20塊NVidia Tesla V100 GPU卡、16塊NVIDIA A100 Tensor Core GPU卡及60塊華為Atlas AI卡（內含2個GPU計算節點，包含雙V100 GPU計算節點，以及八A100 GPU計算節點）：系統理論峰值雙精度浮點計算能力達2.69千萬億次/秒（2.69Pflops，CPU：2.38PFlops，GPU：0.311PFlops）；Atlas AI計算能力：3840 TOPS INT8+15360T FLOPS FP16：請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有

33、內容超算超算/智算模型投資成本測算智算模型投資成本測算以以單臺單臺GPUGPU及配套測算及配套測算參考英偉達AI數據中心建設的單元結構，結合目前市場上對于上述產品的報價情況，我們測算，單臺GPU節點（內含8張A100加速卡、雙核CPU），疊加其配套的網絡、存儲、光模塊以及機電暖通設備等，單臺單臺GPUGPU服務器（內配服務器（內配8 8張張A100GPUA100GPU卡）及配套網絡等產品整體價值量有望達卡）及配套網絡等產品整體價值量有望達到到170170萬元以上。萬元以上。（具體支出情況仍以公司實際投資金額為主，上述結果僅作為測算參考，在規模效應以及產品價格變動下，上述產品的總造價以及各環節占

34、比仍有可能發生變化）表7：以單8卡單GUP計算節點測算對應投資成本產品產品數量數量性能描述性能描述單價單價/萬元萬元總成本總成本/萬元萬元總功耗總功耗/KW服務器環節：服務器環節：GPU卡8英偉達 A00 GPU（含8片A100顯卡）12965.6 CPU2Intel Xeon Scale 6248240.2 存儲115T SSD固態硬盤4.14.10.8 網絡網絡 高速網卡10200G加速卡1101.0 IB交換機1200G Infiniband高速網絡10100.5 核心交換機0.25800G端口2050.7 路由安全等設備-11.0 光模塊光模塊20200G0.48其它200G、800G

35、等用于各端口之間互聯-1小計小計128 9 IDC基礎設施基礎設施成本成本 12KW按照平均單KW機電成本4萬元來測算446.0 2.7 合計合計174 12 數據來源：NVIDA、中國科學技術大學、京東商城、公司公告、國信經濟研究所整理及測算（*以上測算結果為參考數據中心平均建設結果、以及目前市場相關產品的綜合報價測算得出，具體的情況仍以公司實際披露的建設成本為準）請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖17：英偉達針對AI訓練提出的SuperPod解決方案資料來源：中國科大，國信經濟研究所整理超算超算/智算模型投資成本測算智算模型投資成本測算以微軟以微軟大模型投入測算舉例大模型投入測

36、算舉例以微軟提出的針對chatGPT 4.0版本的訓練成本來看，訓練所需約2.4萬片A100GPU，對應約3千臺GPU服務器（內含8張GPU卡），參考前表假設，我們測算上述大模型訓練的投資規模測算，初始投資規?？傆嬘型咏?0億元其中服務器環節總投資規模超過33億元，網絡等設備投資超過55億元（不含光模塊），假設設備采用冷散熱，機電暖通及基建端總投資有望接近10億元。表8：微軟采購&設備成本測算產品數量/個單價/萬元總成本/萬元總功耗/KW服務器環節：服務器環節：GPU卡2400012288,000 16,800 CPU6000212,000 600 存儲30004.112,300 0.8 高

37、速網卡30000130,000 1.0 網絡網絡 IB交換機30001030,000 0.5 核心交換機10002020,000 0.7 路由安全等設備若干5,000 1.0 光模塊光模塊300000.412,000 若干-1407,300 407,300 17,403 17,403 IDC基礎設施成本22623.96 490,495.8 5,220.9 497,796 497,796 22,624 22,624 數據來源：NVIDA、微軟、京東商城、公司公告、國信經濟研究所整理及測算（*以上測算結果為參考數據中心平均建設結果、以及目前市場相關產品的綜合報價測算得出，具體的情況仍以公司實際披露

38、的建設成本為準）請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容投資成本對比分析：投資成本對比分析：傳統數據中心傳統數據中心VSVS超算超算/智算數據中心智算數據中心我們以6KW云計算數據中心機柜建設成本造價對比分析8臺GPU所對應的AI服務器，初期建設成本如下：對于標準6KW服務器機柜，假設在80%上架率情況下，對應服務器端的投資約35萬元，產品采用風冷方式散熱，平均投資為60萬元（含服務器），其中ICT設備環節整體占比超過50%，基建及機電環節占比約40以上%；對于未來GPU算力，服務器環節價值量快速提升，預計服務器占總價值量比例有望進一步提升。圖 18：傳統數據中心設備成本拆分（按設備類型）

39、資料來源：CDCC，公司公告，國信證券經濟研究所整理機電16%溫控7%裝修&土建15%服務器53%網絡設備3%其它6%機電溫控裝修&土建服務器（包含GPU服務器）網絡設備其它圖 18：超算數據中心設備成本拆分（含服務器）（按設備類型）資料來源：CDCC，公司公告，國信證券經濟研究所整理（其中部分假設為根據產品價格及需求比例測算得到）請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容AI加速超算、智算中心發展0101ChatGPT場景下智算中心投資測算0202高密算力下高密算力下ICTICT及機電設備發展趨勢及機電設備發展趨勢0303IDC行業周期趨勢回顧0404目錄目錄投資建議0505請務必閱讀正文

40、之后的免責聲明及其項下所有內容網絡設備網絡設備華為中興通訊中興通訊（000063.SZ）紫光股份紫光股份(000938.SZ)銳捷網絡銳捷網絡(301165.SZ)烽火通信烽火通信（604498.SH)菲菱科思菲菱科思(300731.SZ)共進股份共進股份 (603118.SH)劍橋科技 （603083.SZ）產業鏈全景圖產業鏈全景圖上游：芯片上游：芯片&基礎設施基礎設施中游：中游：ICT設備設備&光模塊光模塊下游：光傳輸下游：光傳輸&IDC&應用應用服務器芯片CPUIntel、AMD海光信息(002158.SZ)龍芯中科(600619.SH)GPU英偉達、AMD景嘉微、避仞科技寒武紀、摩爾線

41、程龍芯中科、海光信息網絡芯片交換機芯片思科Cisco、博通Broadcom美滿電子、瑞昱盛科網絡（A21678）光芯片源杰科技仕佳光子長光華芯機電暖通UPS科華數據科華數據(002335.SZ)科士達科士達(002518.SZ)溫控英維克英維克(002837.SZ)申菱環境申菱環境(301018.SZ)同飛股份同飛股份(300990.SZ)佳力圖、依米康、高瀾股份佳力圖、依米康、高瀾股份服務器服務器浪潮信息浪潮信息(002837)紫光股份紫光股份(000938.SZ)中科曙光中科曙光(300249.SZ)工業富聯(601138.SH)戴爾惠普光模塊光模塊天孚通信天孚通信(300394.SZ)中

42、際旭創中際旭創 (300308.SZ)新易盛新易盛（300502.SZ)華工科技華工科技 （000988.SZ)博創科技博創科技(300548)博通集成（博通集成（603068）光庫科技光庫科技(300990)劍橋科技（603083.SZ）光纖光纜光纖光纜長飛光纖長飛光纖中天科技中天科技亨通光電亨通光電烽火通信特發信息特發信息永鼎股份永鼎股份鼎通互聯鼎通互聯 杭電股份杭電股份音視頻接口應用等音視頻接口應用等億聯網絡視源股份金山辦公金山云湯姆貓運營商運營商中國移動中國電信中國聯通互聯網廠商互聯網廠商阿里巴巴騰訊百度字節跳動第三方第三方IDC萬國數據萬國數據世紀互聯世紀互聯潤澤科技潤澤科技寶信軟件

43、奧飛數據奧飛數據秦淮數據秦淮數據光環新網光環新網 數據港數據港請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖20：數據中心內通信產品 圖21：GPU和CPU的核心對比 資料來源：CSDN、國信證券經濟研究所整理 資料來源：NVIDIA CUDA，國信證券經濟研究所整理，*Control是控制器，ALU是算數邏輯單元，Cache是CPU內部緩存，DRAM是內存，國信經濟研究所整理算力芯片趨勢：超算算力芯片趨勢：超算/智算中心智算中心GPUGPU算力有望成為主流算力有望成為主流在高算力場景下在高算力場景下GPUGPU為核心的為核心的AIAI服務器占比快速提升。服務器占比快速提升。傳統的通用服務器主

44、要依靠CPU完成計算功能，CPU作為服務器的中央處理器，可用于廣泛應用場景的計算程序執行等，是通用服務器的核心。GPUGPU具有超強的計算能力、具有超強的計算能力、具有較強的并發能力和強大的多任務處理功能。（通用服務器并沒有加顯卡）用GPU來大大加速那些CPU不是很擅長的浮點運算，可以滿足3D圖形應用程序、視頻解碼、深度學習、科學計算等要求。隨著AI、大模型等應用場景的快速提升，GPU服務器占比有望持續提升。強勁的算數邏輯單強勁的算數邏輯單元：元：減少運行延遲復雜控制器：復雜控制器：p分支預測來減少分支延遲p數據推進來減少數據延遲大緩存：大緩存：將長延遲的存儲訪問轉換為低延遲的緩存訪問高效能算

45、數邏輯單高效能算數邏輯單元：元：大量長延遲但高度流水線化的單元實現高吞吐需要大量線程來承需要大量線程來承受高延遲：受高延遲：p邏輯線程化p線程狀態小緩存：小緩存：提高存儲吞吐量簡單控制器：簡單控制器：p沒有分支預測p沒有數據推進（GPU是顯卡的處理器）是顯卡的處理器）請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容算力芯片趨勢：芯片功耗實現數倍增長算力芯片趨勢：芯片功耗實現數倍增長GPUGPU芯片算力和功耗較芯片算力和功耗較CPUCPU明顯提升。明顯提升。對比普通的云計算及通用服務器主要以CPU芯片為主，平均功耗為100-300W/芯片，超算數據中心中，主要以GPU、DPU、FPGA等異構加速芯片

46、為主，以英偉達V100芯片為例，GPU平均功耗可以達到400-700W，按照目前主流使用的GPU超算服務器（內含8個V100加速卡），單臺服務器功耗可以達到單臺服務器功耗可以達到3-6KW3-6KW。實際總算力實際總算力=單芯片性能單芯片性能X X芯片數量芯片數量X X宏觀算力（利用率）宏觀算力（利用率）表9：常用CPU/GPU芯片對比種類種類服務器芯片服務器芯片算力算力/TFlops功耗功耗/W平均售價平均售價/元元產品型號產品型號類型類型主要廠家主要廠家FP64FP32BF16通用服務器芯片Intel i9系列CPUIntel35-1505000-12000Intel i7系列CPUInt

47、el35-125Intel W9系列CPUIntel300/350Intel W7系列CPUIntel270/300AI服務器芯片英偉達TeslaV100GPU英偉達7.815.712530060000A100GPU英偉達9.719.531240080000H100 SXM5GPU英偉達305001000700H100 PcleGPU英偉達2448800350數據來源：公司官網、Intel、英偉達，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容服務器趨勢：服務器趨勢：AIAI服務器增長提速，占比持續提升服務器增長提速，占比持續提升pAIAI服務器服務器：通常搭載GPU、FP

48、GA、ASIC等加速芯片，利用CPU與加速芯片的組合可以滿足高吞吐量互聯的需求。目前針對目前針對chatgptchatgpt這種模型訓這種模型訓練大部分選擇練大部分選擇GPUGPU。20212021年全球年全球AIAI服務器市場規模為服務器市場規模為156156億美元億美元，預計到2025年全球AI智能服務器市場將達到288億美元，5年CAGR達到18.8%。20212021年中國年中國AIAI服務器行業市場規模為服務器行業市場規模為5050億美元（億美元（350350億元）億元）圖22：2018-2023國內AI服務器市場規模及增速 圖23：2021年國內AI服務器競爭格局 資料來源：華經產

49、業研究院、國信證券經濟研究所整理 資料來源：IDC，國信經濟研究所整理0%10%20%30%40%50%60%70%0 10 20 30 40 50 60 70 80 2018201920202021E2022E2023E市場規模（億美元）增速浪潮信息52%寧暢8%新華三8%華為8%安擎7%寶德5%其他12%請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容服務器趨勢：服務器趨勢：AIAI服務器增長提速，占比持續提升服務器增長提速，占比持續提升x86x86服務器服務器：采用CISC架構處理器，大多數CPU廠商(如AMD，Intel)生產的就是這種處理器。x86服務器價格便宜、兼容性好，在現在的服務器

50、市場里，主要用在中小企業和非關鍵業務中。20212021年全球年全球x86x86服務器市場規模為服務器市場規模為893893億美元億美元，占服務器總銷售額的91%。20212021年中國年中國x86x86服務器行業市場規模為服務器行業市場規模為241241億美元（億美元（16871687億元），占服億元），占服務器總銷售額的務器總銷售額的96.7%96.7%。圖24：2015-2021國內x86服務器市場規模及增速 圖25：2021年國內x86服務器競爭格局 資料來源：華經產業研究院、國信證券經濟研究所整理 資料來源：IDC，國信經濟研究所整理浪潮,32%新華三,17%華為,6%聯想,8%戴爾

51、,8%ZTE,3%其他,26%0%10%20%30%40%50%60%0.0050.00100.00150.00200.00250.002015201620172018201920202021市場規模（億美元）增速請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容服務器廠商綜合對比服務器廠商綜合對比服務器業務簡介服務器業務簡介核心產品核心產品2021營收營收/億元億元客戶客戶浪潮信息采用JDM模式實現全運營鏈周期定制化；占據中國AI、邊緣計算服務器市場第一。NF5260M6：前后IO架構靈活多變，滿足多種部署需求670.48 主要為互聯網廠商（阿里、騰訊、百度等）；運營商、政企客戶；2021年前五大

52、客戶占比22.8%華為受美國制裁、芯片短缺等因素影響，華為于2021年退出超聚變，僅剩非x86服務器業務。TaiShan服務器：基于鯤鵬處理器及Arm架構-主要為互聯網廠商；運營商、政企客戶；2021年前五大客戶占比22.8%超聚變華為退出后，超聚變仍憑借技術積累和創新在x86服務器市場站穩腳跟。FusionServer 2288H V6：配置靈活，適用場景廣泛-互聯網廠商；運營商；政企客戶紫光股份（新華三）擁有自研+惠普雙品牌：HPE服務器產品和技術服務中國獨家提供商；中國刀片服務器銷售額蟬聯第一。H3C UniServer R4900 G5：刷新SPECvirt測試世界記錄新華三：443.

53、51主要為互聯網廠商（騰訊）；運營商、政企客戶（尤其醫療行業）；2021年前五大客戶占比21%中興通訊聚焦運營商客戶；擁有強大產品研發能力，同時提供Intel/AMD/海光/飛騰等多種平臺。R5300 G4X兩路服務器：刷新SPEC CPU性能測試世界記錄1145.22 主要為運營商；互聯網廠商、政企客戶；2021年前五大客戶占比60.4%聯想集團（聯想北京）重點布局互聯網客戶，全球供應鏈全面響應客戶需求，海外客戶占比 70%。ThinkServer SR V2系列：經過NCTC嚴苛測試，成功挑戰極端環境716.18(USD)主要為海外及互聯網廠商；運營商、政企客戶；2021/2022年前五大

54、客戶占比少于21%中科曙光協同AMD、寒武紀布局海光自研芯片，強力支撐服務器業務。L620-G35：基于龍芯最新一代處理器112.00 運營商、政企客戶；2021年前五大客戶占比62.24%中科可控受美國制裁影響，中科曙光于2019年退出中科可控，中科可控集采中標能力仍不俗。R3240H0服務器：基于海光芯片，全新差異化單路設計-主要為運營商；政企客戶烽火通信（烽火超微）2016年與美國超微共同出資設立烽火超微，開始涉獵服務器市場。FitServer R7800 V5：采用業界獨有的刀片式結構設計263.15 主要為運營商；政企客戶；2021年前五大客戶占比6.48%同方股份聯合華為鯤鵬，同方

55、服務器2020年國內銷量漲幅位列行業第一。超強R628：自主研發，業內頂級擴展能力284.56 主要為運營商；政企客戶；2021年前五大客戶占比16.16%寧暢重點發展GPU服務器，位列中國區GPU及加速服務器市場第二。X660 G45：專為深度學習訓練開發的高性能計算平臺-主要為互聯網廠商；運營商；政企客戶數據來源：同花順，IDC，各公司官網及公告，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容內部算力網絡：以超大規模、超高帶寬、超低時延網絡為主內部算力網絡：以超大規模、超高帶寬、超低時延網絡為主智算中心內部對于網絡的高帶寬、超低時延、超高可靠性提出了更高的要求。智算中心

56、內部對于網絡的高帶寬、超低時延、超高可靠性提出了更高的要求。智算中心主要以AI訓練模型為主，要求不同的節點之前有更強的資源供給彈性，是智算中心擴展性和算力提升的關鍵。智算中心在算力上將算力資源全面解耦，以追求計算、存儲資源極致的彈性供給和利用，并將池化算力資源基礎上提供基于CPU、GPU、存儲之間高效連接的網絡體系，以滿足強大的資源網絡擴張趨勢，因此，因此，在超算和智算網絡中心，相較于傳統的數據中心網絡有望呈現采取新的網絡拓撲設計、推進高效在超算和智算網絡中心，相較于傳統的數據中心網絡有望呈現采取新的網絡拓撲設計、推進高效IPv6IPv6演進、采用新型演進、采用新型IBIB網絡、加大智算網絡、

57、加大智算中心內部互聯、加強端網協同等趨勢。中心內部互聯、加強端網協同等趨勢。圖26：池化總線級智算中心網絡 圖27：端網協同的下一代高性能網絡體系 資料來源：新一代智算中心網絡白皮書、國信證券經濟研究所整理 資料來源：新一代智算中心網絡白皮書，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容算力網絡趨勢一：直連網絡架構加快推行算力網絡趨勢一：直連網絡架構加快推行目前智算中心通常以采用目前智算中心通常以采用直連網絡架構為主。直連網絡架構為主。左圖所示為傳統的數據中心網絡架構圖，左上為直連網絡拓撲架構圖（即每一級服務器連接需要經過“核心交換機-各層級交換機”，以10萬臺節點集群舉

58、例，傳統的CLOS網絡架構需要部署四級CLOS組網，跨越7級跳交換機；智算中心通過直連網絡架構能夠縮減轉發跳躍次數，降低時延，提升網絡響應速度。智算中心通過直連網絡架構能夠縮減轉發跳躍次數，降低時延，提升網絡響應速度。如左下圖所示，在智算中心網絡中，通過采用直連的網絡方式，能夠將10萬個節點的跳轉次數最少減少至3條，并實現動態的網絡帶寬利用。核心觀點：未來在新型網絡架構下，智算核心觀點：未來在新型網絡架構下，智算/超算中心網絡內部交換機總量有望優化（主要以降低低速率交換機跳轉次數為主），高速交換機超算中心網絡內部交換機總量有望優化（主要以降低低速率交換機跳轉次數為主），高速交換機占比進一步提升

59、。占比進一步提升。圖28：CLOS 和直連拓撲組網架構 圖29：數據中心LAN網絡架構 資料來源：新一代智算中心網絡白皮書、國信證券經濟研究所整理 資料來源：千家綜合布線網，國信證券經濟研究所整理圖30：數據中心LAN二層網絡架構 資料來源：千家綜合布線網，國信經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容算力網絡趨勢二：高效能算力網絡趨勢二：高效能IPV6IPV6演進，算力互聯加大演進，算力互聯加大智算中心將持續推進高效能智算中心將持續推進高效能IPV6IPV6技術演進。技術演進。隨著AI訓練集群內節點數提升以及所需的IP地址數量提高，智算中心內部資源虛擬化比例進一步提升，采用高

60、效能的VxLAN IPV6技術能夠進一步提升多租戶及跨 TOR 的子網內IP地址互通能力，以及封裝轉發效能；算力互聯進一步提升可擴展性。算力互聯進一步提升可擴展性。為了發揮算力集群效應，提升算力的靈活可擴展性，未來GPU服務器之間以及和外部網絡之間的互聯將會進一步增加，高速互聯的網絡架構需求提升。圖31：高能效 IPv6 轉發能效對比圖 圖32：英偉達GPU服務器架構 資料來源：新一代智算中心網絡白皮書、國信證券經濟研究所整理 資料來源：新一代智算中心網絡白皮書，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容算力網絡趨勢三：隨著算力升級，算力網絡趨勢三：隨著算力升級，IBI

61、B網絡占比有望進一步提升網絡占比有望進一步提升智算/超算中心內部根據網絡帶寬計算能力的需求可以采用IP或者IB網絡，網絡架構上包括互聯網絡、計算網絡、高速傳輸網絡、存儲網絡和內部運維網絡等。其中，計算網絡、高速傳輸網絡、存儲網絡可以采用二層或者一層架構。隨著算力和帶寬流量的增長，未來高帶寬場景下有望進一步向隨著算力和帶寬流量的增長，未來高帶寬場景下有望進一步向IBIB網絡升級。網絡升級。圖33：瀚海20超級計算系統網絡拓撲圖資料來源：瀚海20超級計算系統、國信證券經濟研究所整理表10：超算/智算中心網絡與布線要求項目項目S1S1S2S2網絡架構宜采用IB網絡，可采用IP網絡可采用IB網絡，宜采

62、用IP網絡計算網絡、高速傳輸網絡和存儲網絡傳輸速率40Gb/s10Gb/s資料來源：超級計算數據中心設計要求，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容高速算力網絡：高速算力網絡：InfinibandInfiniband高速網絡高速網絡Infiniband網絡（網絡（IB網絡）：網絡）：是指通過一套中心 Infiniband 交換機在存儲、網絡以及服務器等設備之間建立一個單一的連接鏈路，通過通過中心中心 Infiniband 交換機來控制流量，能夠降低硬件設備間數據流量擁塞交換機來控制流量，能夠降低硬件設備間數據流量擁塞，有效解決傳統 I/O結構的通信傳輸瓶頸，還能與遠

63、程存儲設備和網絡設備相連接，是高算力網絡主流架構；圖34：傳統的以太網網絡架構（10G）（左）對比IB網絡架構（右）資料來源：基于高性能計算Infini.CAE仿真應用的研究與實踐、國信證券經濟研究所整理表11：10G Ethernet網絡與FDR IB網絡特性對比項目項目10G Ethernet10G EthernetFDR IBFDR IB網絡傳輸性能/G1056網絡編碼效率8/10位64/66位PCI-E編碼效率PCI-E 2.0 8/10位PCI-E 3.0 128/130位資料來源：基于高性能計算Infini.CAE仿真應用的研究與實踐、國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責

64、聲明及其項下所有內容圖35：東西部網絡聯動有望進一步加強 圖36：中國互聯網骨干直聯點與超大規模數據中心分布圖(2018年）資料來源：CDCC，國信經濟研究所整理 資料來源：中國商業評論，戴德梁行研究部，國信經濟研究所整理算力網絡趨勢四：推進算力網絡趨勢四：推進“東數西算東數西算”工程，全國高速網絡建設提速工程，全國高速網絡建設提速西部提供大模型計算，東部開發應用場景，全國高速直流網絡有望加速西部提供大模型計算，東部開發應用場景，全國高速直流網絡有望加速。隨著未來多算力協同場景的出現，未來的算力將不僅僅集中于單一數據中心中，新型數據中心的智能連接系統有望加速；根據我國互聯網骨干直聯點與超大規模

65、數據中心分布地圖規劃，我國現在目前已經具備數條成熟的東西線、南北線光網絡架構，根據“東數西算”機構規劃，為了滿足西部節點的算力高效的向東部輸送，在東西節點之間仍需要建設高速直連的光網絡，有望帶動運營商傳輸網絡端投資進一步增長。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容國內網絡設備格局：華為、中興、新華三、銳捷占據主要地位國內網絡設備格局：華為、中興、新華三、銳捷占據主要地位公司簡介公司簡介主營產品主營產品國內外收入占比國內外收入占比核心客戶核心客戶2021年營收年營收華為全球領先的ICT基礎設施和智能終端提供商，19.5 萬員工遍及 170 多個國家和地區，為全球 30 多億人口提供服務。運

66、營商業務(44.2%)：無線網絡、全光網絡、智能IP網絡、云核心網、多樣性計算和數據存儲；消費者業務(38.2%)：智能手機、電腦、智能穿戴、智能屏等終端產品；企業業務(16.1%)：智能云網、智簡全光網、數據中心、數據存儲、5GtoB、可信賴服務等產品和解決方案。國內64.9%；國外35.1%運營商、消費者、政企客戶華為：6368億元中興通訊中國最大的通信設備上市公司，業務覆蓋了全球160多個國家和地區，服務全球 1/4 以上的人口，是全球四大主流通信設備供應商之一。運營商業務(66.11%)：無線網絡、有線網絡、核心網、電信軟件系統與解決方案；消費者業務(22.47%)：智能手機、路由器等

67、終端產品；政企業務(11.42%)：通訊網絡、物聯網、大數據、云計算等相關的ICT產品。國內68.7%；國外31.3%運營商、政企客戶；2021年前五大客戶占比60.4%中興通訊：1145億元紫光股份（新華三）國內 ICT 龍頭企業，定位“云網邊端芯”全棧式產品及服務提供商。主要是由新華三、紫光數碼、紫光軟件三家子公司組成。網絡、計算、云、安全等產品線；新華三主要產品包括交換機、WLAN、企業級路由器等國內96.7%；國外3.3%運營商、互聯網廠商、政企客戶；2021年前五大客戶占比21%紫光股份：676.4億元新華三：443.5億元銳捷網絡銳捷網絡（星網銳捷）（星網銳捷）國內國內領先領先IC

68、T應用方案提供商；主應用方案提供商；主要包括升騰咨詢、銳捷網絡、德要包括升騰咨詢、銳捷網絡、德明通訊等子品牌。明通訊等子品牌。企業級網絡設備、網絡終端、通訊設備、視頻信息應用；企業級網絡設備、網絡終端、通訊設備、視頻信息應用；銳捷網絡主要產品包括交換機、路由器、銳捷網絡主要產品包括交換機、路由器、WLAN、安全等、安全等國內國內86.5%；國外國外13.5%運營商、互聯網廠商、運營商、互聯網廠商、政企客戶；政企客戶；2021年前五大客戶年前五大客戶占比占比29.7%星網銳捷：星網銳捷：135.5億億元；元；銳捷網絡：銳捷網絡：91.9億元億元華為整體營收遠超同業公司，業務覆蓋面廣，主要經營運營

69、商和消費者業務，并且在全球市場廣泛布局。中興通訊主要聚焦運營商市場，運營商業務占比超過65%。業務覆蓋全球市場，前五大客戶占比超過60%。新華三覆蓋全ICT產品，其中服務器和交換機分別占比45%/28%，新華三借助紫光集團優勢可以形成云、網、端、芯等全系列產品方案。銳捷網絡優勢在交換機，占其業務收入的一半以上。銳捷網絡近些年開發的白盒交換機在互聯網廠商占據較大優勢，有望復制Arista成功表12：ICT設備廠商對比數據來源：各公司官網，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容光模塊趨勢：光模塊趨勢：CPOCPO（光電共封裝）技術演變趨勢（光電共封裝）技術演變趨勢隨著電

70、口速率提升到112G，高速信號在PCB傳輸中的損耗隨之增加，對PCB的設計難度、材料成本帶來挑戰，同時還需要在可插拔光模塊和交換芯片之間的高速走線上增加更多的Retimer芯片，整機的運行功耗也將大幅提升。為了克服這些問題，CPO逐漸成為共識。CPO也就是將光模塊不斷向交換芯片靠近，縮短芯片和模塊之間的走線距離，并逐步替代可插拔光模塊，最終把交換芯片（或XPU）ASIC和光/電引擎（光收發器）共同封裝在同一基板上，引擎盡量靠近ASIC，以最大程度地減少高速電通道損耗和阻抗不連續性，從而可以使用速度更快、功耗更低的片外I/O驅動器。目前目前CPOCPO還有許多亟待解決的關鍵技術問題需要突破，例如

71、如何選擇光引擎的調制方案、如何進行架構光引擎內部器件間的封裝以及如何實還有許多亟待解決的關鍵技術問題需要突破，例如如何選擇光引擎的調制方案、如何進行架構光引擎內部器件間的封裝以及如何實現量產可行的高耦合效率光源耦合。傳統的基于像現量產可行的高耦合效率光源耦合。傳統的基于像EMLEML、DML DML 等分立式光學引擎設計的一些方式，基本上不再能滿足等分立式光學引擎設計的一些方式，基本上不再能滿足Co-packaging Co-packaging 對空間對空間的一些要求。的一些要求。目前主流的目前主流的CPOCPO有兩種技術方案和應用場景。一是基于有兩種技術方案和應用場景。一是基于VCSEL V

72、CSEL 的多模方案，的多模方案，30m 30m 及以下距離，主要面向超算及及以下距離，主要面向超算及AIAI集群的短距光互聯；二是基集群的短距光互聯；二是基于硅光集成的單模方案，于硅光集成的單模方案，2 2 公里及以下距離，主要面向大型數據中心內部光互聯。硅基方案具有無需氣密封裝、高帶寬、易集成等優勢。公里及以下距離，主要面向大型數據中心內部光互聯。硅基方案具有無需氣密封裝、高帶寬、易集成等優勢。圖37：數據中心LAN網絡架構 圖38：co-packaged 交換機圖例 資料來源：光電行業趨勢洞察報告，國信經濟研究所整理 資料來源：光電行業趨勢洞察報告，國信經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的

73、免責聲明及其項下所有內容光通信器件模塊產業鏈一覽光通信器件模塊產業鏈一覽板塊板塊證券代碼證券代碼證券簡稱證券簡稱公司簡介公司簡介光電芯片A22022.SH源杰科技國產優質光芯片公司，主營產品包括2.5G、10G和25G及更高速率激光器芯片系列產品688048.SH長光華芯高功率半導體激光芯片龍頭，已形成由半導體激光芯片、器件、模塊及直接半導體激光器構成的四大類、多系列產品矩陣688313.SH仕佳光子國產無源光芯片龍頭，主營業務包括光芯片和器件、室內光纜和線纜材料三類業務300620.SZ光庫科技鈮酸鋰調制器國產廠商，主營業務包括光纖激光器件、光通訊器件和鈮酸鋰調制器光器件300570.SZ太

74、辰光MTP/MPO光纖連接器領先廠商，主營產品包括陶瓷插芯、光纖連接器、耦合器、光纖光柵等光器件以及光傳感監測系統300394.SZ天孚通信無源光器件平臺型廠商，持續布局有源代工/封裝及高速光引擎業務300408.SZ三環集團電子陶瓷一體化龍頭，陶瓷插芯國產龍頭002281.SZ光迅科技國產光器件領先企業，具備光芯片自制能力300548.SZ博創科技光電子器件領先企業，主營產品包括PLC分路器、PON光模塊、波分復用器件等，下游應用市場以電信市場為主光學元件688195.SH騰景科技精密光學元件、光纖器件優質廠商，下游深耕光通信和光纖激光器002222.SZ福晶科技主營產品包括非線性光學晶體、

75、激光晶體、精密光學元件和激光器件等，廣泛應用于激光、光通訊等工業領域603297.SH永新光學國產高端顯微鏡龍頭，主營光學元組件和光學儀器產品，布局條碼掃描及機器視覺鏡頭、車載光學、激光雷達等領域688167.SH炬光科技國產激光元器件領域領先企業，下游面向半導體設備、激光雷達、醫療美容等領域688127.SH藍特光學精密光學元件優質廠商，產品包括光學棱鏡、玻璃非球面和玻璃晶圓三大系列2382.HK舜宇光學科技全球光學龍頭廠商，產品包括光學零件、光電產品和光學儀器光模塊300308.SZ中際旭創國產光模塊龍頭，應用領域以北美數通市場為主300502.SZ新易盛國產光模塊領先廠商000988.S

76、Z華工科技國產無線前傳光模塊領先廠商，主營業務包括激光設備、激光全息防偽產品、敏感元器件、光電器件系列產品等002281.SZ光迅科技國產光器件領先企業，具備光芯片自制能力603083.SH劍橋科技主營業務包括光接入終端、無線網絡設備、光模塊、工業物聯網軟硬件及解決方案002902.SZ銘普光磁光磁通信元器件廠商300548.SZ博創科技光電子器件領先企業，主營產品包括PLC分路器、PON光模塊、波分復用器件等，下游應用市場以電信市場為主資料來源：Wind，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容機電設備趨勢一：直流電源供電要求有望提升機電設備趨勢一：直流電源供電要求

77、有望提升超算超算/智算數據中心中高壓直流備電比例有望進一步提升。智算數據中心中高壓直流備電比例有望進一步提升。對比智算/超算數據中心相較于傳統的數據中心，考慮到機柜功率密度和算力等級的大幅提升，我們分析，采用高壓直流供電的模式占比會進一步提升，對于高壓直流電源采購比例有望進一步提升。數據中心電力設備作為核心發動機，主要包括：1）配變電系統（包含1020KV配電柜、變壓器、）；2）備用電源系統：柴油發電機組；3）UPS電源系統：（交流UPS、直流UPS、輸入/輸出配電柜、蓄電池組）。傳統數據中心建設中，柴油發電機組、電力用戶站、UPS設備分別占到總成本的23%、20%、18%。我們認為隨著算力密

78、度提升，單KW電源端成本占比有望優化。表13：超算/智算中心電氣技術要求S1S1S2S2計算節點計算節點其它其它計算節點計算節點其它其它供電電源宜由雙重電源供電應由雙重電源供電不間斷電源可應宜可直流電源可-可可電池后備時間7min15min15min7min柴油發電機組-應可-柴油發電機組燃料存儲量-滿足12h用油數據來源：超級計算中心設計要求，國信經濟研究所整理表14：傳統數據中心供配電技術要求對比A A級級B B級級供電電源應有雙路電源供電宜采用雙路電源供電/可采用單路電源+備電不間斷電源2N不間斷電源或一路市電加一路N+1不間斷電源N+1不間斷電源，或一路市電加一路N不間斷電源直流電源-

79、備用電源發電機N（或N+1）配置或獨立于雙路電源的第三路電源發電機N配置，采用雙路電源時可不配置數據來源：數據中心供配電設計規程，國信經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容機電設備：高壓直流供電能夠提高系統穩定性和可維護性機電設備：高壓直流供電能夠提高系統穩定性和可維護性高壓直流系統相較于高壓直流系統相較于UPSUPS交流供電，取消了兩級變換，能夠提高數據中交流供電，取消了兩級變換，能夠提高數據中心供電的整體效率，優化供電系統拓撲圖結構：心供電的整體效率，優化供電系統拓撲圖結構：傳統的數據中心交流供電體系，采用AC/DC，DC/AC逆變的雙變換，在變化過程中，會增加能量損耗

80、降低系統供電效率，而直流供電能夠降低損耗過程中的電能損耗，提升系統效率、方便系統快速擴容、提升系統穩定性和可維護性。圖39：數據中心交流供電對比直流供電體系 圖40：直流供電體系可以提高系統穩定性和可維護性 資料來源：數據中心基礎設施運維管理，國信經濟研究所整理 資料來源：數據中心基礎設施運維管理，國信經濟研究所整理表15：UPS直流供電主要優缺點優點缺點提升系統效率、方便系統快速擴容、提升系統穩定性和可維護性1）增加直流斷電成本；2）遠距離供電直流傳輸損耗更大，對于遠距離傳輸，直流比較難取代交流數據來源：數據中心基礎設施運營管理，國信經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容

81、圖41：中國UPS應用市場結構（億元，%）圖42：國內UPS產品結構（按功率劃分）（%）資料來源：中國電源協會、前瞻產業研究院，國信經濟研究所整理 資料來源：中國電源協會、前瞻產業研究院，國信經濟研究所整理UPSUPS趨勢趨勢：大功率大容量：大功率大容量UPSUPS占比有望持續提升占比有望持續提升模塊化高功率模塊化高功率UPSUPS產品成為主要發展趨勢。產品成為主要發展趨勢。根據中國電源協會、前瞻產業研究院整理，2021年我國10KVA以上不間斷電源(UPS)銷售占比為80.4%，其中100KVA以上不間斷電源(UPS)占比50.7%;模塊化不間斷電源(UPS)市場占比34.2%。預計未來將持

82、續向大容量、模塊化高端產品發展，模塊化不間斷電源(UPS)可有效提高產品容量和可靠性，將成為未來市場的主要發展方向。電信13%銀行12%互聯網9%制造8%交通8%醫療5%保險4%政府14%其它27%200KVA37%100-200KVA14%60-100KVA8%20-60KVA12%10-20KVA9%3-10KVA10%3KVA10%請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容國內國內UPSUPS企業對比企業對比表16：數據中心電源及儲能企業對比公司公司簡介簡介數據中心發展戰略數據中心發展戰略20212021年營收年營收/億元億元科士達主要專注于IDC及新能源領域智能網絡能源供應，主要產品

83、線包括：IDC關鍵基礎設施、新能源光伏及儲能系統、以及電動汽車充電樁產品主要出售提供IDC電源解決方案、模塊化數據中心產品等（自身不持有運營IDC資產），UPS產品包含國內運營商、互聯網，以及海外等大客戶代工情況21.5科華數據國內UPS龍頭企業，公司目前發展戰略為“以數據中心為核心，綜合發展智慧電能及新能源業務”供配電設備、模塊化數據中心、EPC等模式、持有并運營IDC資產。16.1（僅為數據中心產品銷售，不包含自建IDC）易事特聚焦高端電源裝備、數據中心業務，重點發展智慧城市解決方案，多用于數據中心配電、充電樁、軌道交通等項目提供UPS電源、一站式解決方案、EPC等模式等（自身不持有運營I

84、DC資產）27.5*（含高端電源及數據中心）數據來源：公司公告，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖43：浸沒式液冷工作原理 圖44：冷板式液冷工作原理 資料來源：圖解液冷技術，國信經濟研究所整理 資料來源：圖解液冷技術，國信經濟研究所整理 圖45：噴淋式液冷工作原理 資料來源：圖解液冷技術，國信經濟研究所整理溫控設備趨勢：智算溫控設備趨勢：智算/超算中心中，液冷技術有望成為主流超算中心中，液冷技術有望成為主流液冷散熱器通過液體流動與散熱器內部表面摩擦帶走大量的熱量而起到散熱作用，與一般的風冷散熱器相比，液冷能夠大幅提高降溫效果，液冷散熱器通過液體流動與散熱器內

85、部表面摩擦帶走大量的熱量而起到散熱作用，與一般的風冷散熱器相比，液冷能夠大幅提高降溫效果，目前主要分為間接式/直接式液冷技術。其中，間接液冷技術是指服務器熱源與液冷劑之間沒有直接接觸的換熱過程，主要分類有冷板式與熱管式；直接液冷技術是指冷卻劑與電子元器件直接接觸的換熱過程，主要分類有噴霧式、噴淋式、浸沒式三種。冷板式液冷：冷板式液冷：將液冷冷板固定在服務器主要發熱器件上，依靠液體流經冷板帶走熱量；噴淋式噴淋式：采用冷卻液對發熱體進行噴淋達到設備冷卻效果；浸沒式：浸沒式：將發熱元器件直接浸沒在液體冷卻液中，依靠液體的循環帶走熱量。目前國內高密度的云數據中心、以及智算中心主要以冷板式液冷為主，超算

86、中心部分采用浸沒式液冷。未來，考慮到對服務器的適配性以及綜目前國內高密度的云數據中心、以及智算中心主要以冷板式液冷為主，超算中心部分采用浸沒式液冷。未來，考慮到對服務器的適配性以及綜合成本等，我們認為在服務器熱力密度達到合成本等，我們認為在服務器熱力密度達到15KW15KW以上階段，液冷應用必要性凸顯，滲透率有望逐步提升，隨著規?；瘞淼某杀竞蛢r格端優化，以上階段，液冷應用必要性凸顯，滲透率有望逐步提升，隨著規?；瘞淼某杀竞蛢r格端優化，有望在云數據中心等進一步推廣。有望在云數據中心等進一步推廣。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖46：2019-2025年中國液冷IDC市場規模統計

87、 圖47：2019-2025年中國液冷數據中心市場結構分布（%）資料來源：賽迪顧問、前瞻產業研究院，國信經濟研究所整理 資料來源：賽迪顧問、前瞻產業研究院，國信經濟研究所整理液冷增長趨勢：液冷增長趨勢：AIAI有望進一步加速國內有望進一步加速國內IDCIDC液冷滲透速度液冷滲透速度根據賽迪顧問的數據，以液冷數據中心對傳統市場進行替換作為市場規模測算基礎，結合華為、阿里巴巴和中科曙光對液冷數據中心的替換率調查，預計2025年我國液冷數據中心的市場規模將破1200億元，2021-2025年均復合增速25%。（此處口徑為液冷對應的數據中心規模），冷板式及浸沒式液冷占比分別達到浸沒式液冷占比分別達到5

88、9%/41%59%/41%，而，而AIAI等應用場景的加速發展下，數據中心液冷產業的滲透速度有望進一步加快增長。等應用場景的加速發展下，數據中心液冷產業的滲透速度有望進一步加快增長。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖47：間接蒸發冷數據中心建設成本 資料來源：NVIDIA CUD，國信證券經濟研究所整理圖46：冷凍水數據中心建設成本冷凍水數據中心建設成本 資料來源：NVIDIA CUDA，國信證券經濟研究所整理溫控設備趨勢：液冷的價值量占比較風冷有望明顯提升溫控設備趨勢：液冷的價值量占比較風冷有望明顯提升以單以單KWKW價值量來算，液冷環節的價值量較傳統的風冷冷卻方式有望較快增長。

89、價值量來算，液冷環節的價值量較傳統的風冷冷卻方式有望較快增長。根據CDCC 2020年披露，液冷機組環節在數據中心建造成本中占比約15%-17%，考慮到傳統風冷技術相對成熟，液冷涉及到服務器機組內部（冷板）、管道接頭、外部冷凍水機、水泵、冷卻液等諸多環節，從全鏈條價值量看，液冷系統的價值量在數據中心建造成本構成（不含服務器）中占比有望進一步提升。市場競爭相對充分，我市場競爭相對充分，我們認為，從風冷們認為，從風冷間接蒸發冷間接蒸發冷液冷的升級的過程中，液冷在數據中心單液冷的升級的過程中，液冷在數據中心單KWKW建造成本中價值量有望持續提升（高功率有望接近建造成本中價值量有望持續提升（高功率有望

90、接近20%20%）。）。圖47：液冷數據中心建設成本 資料來源：NVIDIA CUD，國信證券經濟研究所整理電力系統60%土建裝修21%冷源系統（冷凍水）10%網絡設備6%骨干帶寬3%電力系統55%土建裝修19%液冷系統18%網絡設備5%骨干帶寬3%電力系統58%土建裝修20%間接蒸發冷13%網絡設備6%骨干帶寬3%請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容液冷成本造價：單位價值量提升，國內廠商價值量大幅增加液冷成本造價：單位價值量提升，國內廠商價值量大幅增加液冷內部采購主要由水冷機柜、冷凍水機組、一/二次冷凍水（液）泵、管道接頭等環節構成，參考上海超算中心液冷設備投資結構以及最新產品的相關

91、報價，在不考慮后期運維成本測算下，預計液冷設備端的成本造價有望達到6000-8000元/KW，在考慮后期持續運維維護成本，相關成本造價有望達到約1萬元/KW。液冷廠商有望共同參與到從液冷冷板到不同產業鏈的環節，整體的價值量較風冷時代可提供價值量有數倍增加（風冷主要提供空調末液冷廠商有望共同參與到從液冷冷板到不同產業鏈的環節，整體的價值量較風冷時代可提供價值量有數倍增加（風冷主要提供空調末端）。端）。（上述過程僅為測算，不同的制冷量及功率等級的液冷采購單位成本仍可能存在一定差異，具體以實際披露為準）（上述過程僅為測算，不同的制冷量及功率等級的液冷采購單位成本仍可能存在一定差異，具體以實際披露為準

92、）表17：國內超算數據中心液冷造價拆分零部件數量/臺規格單價（萬元）造價/萬元計算機柜水冷機柜（相變式）（不含室外側）（含冷板）4225KW制冷量18756外部冷凍水機組3521KW1648一/二次冷凍水（液）泵4832儲冷罐210m610智能冷凍水（液）交換機10100KW660計算機柜小計計算機柜小計906906網絡機柜精密空調380618存儲機房精密空調340412合計造價/萬元936936平均造價（萬元/臺）424222 平均造價（萬元平均造價（萬元/KW/KW）100010000.94 0.94 數據來源：上海超算中心機房基礎設施建設與管理，國信證券經濟研究所整理（上述過程及占比僅為

93、測算，具體的價格仍以企業實際投入金額為準）圖48：上海曙光超算5000A液冷系統結構示意圖 資料來源：上海超算中心機房基礎設施建設與管理，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖50：各環節配合度有望進一步加強 資料來源：NVIDIA CUD，國信證券經濟研究所整理圖49：液冷數據中心 資料來源：NVIDIA CUDA，國信證券經濟研究所整理溫控設備趨勢：溫控設備趨勢：系統集成復雜難度成倍提升，后期運維要求較高系統集成復雜難度成倍提升，后期運維要求較高由風冷技術向液冷技術的轉化過程中，系統集成復雜難度成倍提升，主要體現在：由風冷技術向液冷技術的轉化過程中，系統集成復

94、雜難度成倍提升，主要體現在：1）設計難度增大：需要同時融合傳熱、流體、材料等學科；2）供應商零部件差異明顯：各個零部件的供應能力與匹配接口皆有差異，拉長系統開發時間，且無法達到系統最優；3）采購難度加大：供應鏈需要協調多個供應商同時交付，增加采購負擔；4）后期運維難度顯著提升：單一供應商不具有故障的系統解決能力。各環節的溝通協同有望進一步加強。各環節的溝通協同有望進一步加強。液冷相較于風冷而言，與服務器的匹配度要求進一步提升，無論是冷板式服務器（要求液冷冷板匹配服務器型號）還是浸沒式服務器，都需要服務器、液冷廠商、IDC企業（業主）共同參與到設計等環節。后期運維要求液冷較風冷亦顯著提升。后期運

95、維要求液冷較風冷亦顯著提升?？紤]到液冷流動運行過程中潛在的腐蝕、漏液等潛在風險，液冷對于定期的檢修和運維的要求更高，因此液冷在后期運維服務等支出有望進一步增加。服務器廠商IDC企業液冷廠商芯片廠商請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容液冷趨勢：國產廠商較海外企業優勢明顯，競爭格局有望重構液冷趨勢：國產廠商較海外企業優勢明顯，競爭格局有望重構從精密空調到液冷的產業過程中，國內廠商的市場占有率持續提升。從精密空調到液冷的產業過程中，國內廠商的市場占有率持續提升。國內數據中心溫控經歷“精密空調間接蒸發冷設備液冷”技術升級，傳統的精密空調初期主要以海外品牌艾默生等為主傳統的精密空調初期主要以海外

96、品牌艾默生等為主（艾默生旗下公司為全球首臺數據中心空調設計生產者），后期國內廠商市占率逐步提升，截至2021年海外廠商仍然占有40%左右占有率。間接蒸發冷時代以國內的英維克、華為為代表的的品牌市占率快速提升。間接蒸發冷時代以國內的英維克、華為為代表的的品牌市占率快速提升。隨著大型數據中心發展，英維克率先在國內推出的間接蒸發冷產品在PUE水平等具有領先優勢，國內企業在間接蒸發冷產品上占據主要優勢；國內溫控企業在液冷產品上有望更具優勢。數據中心液冷產品大大增加了后期運維的支出和維護成本（定期做腐蝕、密封性、可靠性等檢國內溫控企業在液冷產品上有望更具優勢。數據中心液冷產品大大增加了后期運維的支出和維

97、護成本（定期做腐蝕、密封性、可靠性等檢測），測），相較于國外企業，國產品牌在服務響應效率、產品設計靈活度、運維服務等方面更具有優勢，預計國內溫控廠商未來有望占據主要地相較于國外企業，國產品牌在服務響應效率、產品設計靈活度、運維服務等方面更具有優勢，預計國內溫控廠商未來有望占據主要地位。同時，我們看好具有端到端服務能力的溫控設備品牌廠商。位。同時，我們看好具有端到端服務能力的溫控設備品牌廠商。圖51：數據中心精密空調市場格局 圖52：國內間接蒸發冷市場競爭格局 資料來源：產業在線，國信經濟研究所整理 資料來源：數據中心基礎設施運維管理，國信經濟研究所整理海外20%國內80%維諦15%英維克14%

98、華為10%世圖茲6%美的6%格力6%依米康6%佳力圖6%申菱6%施耐德4%其它21%請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容數據中心溫控可比公司綜合對比數據中心溫控可比公司綜合對比表18：數據中心溫控可比公司綜合對比名稱名稱 簡介簡介細分領域細分領域 IDC策略策略 產品技術產品技術21Y機房溫控機房溫控收入收入/億元億元客戶客戶英維克致力于為云計算數據中心、服務器機房、通信網絡、電力電網、儲能系統、電源轉換等領域提供設備散熱解決方案，為客車、重卡、冷藏車、地鐵等車輛提供相關車用的空調、冷機等產品及服務，并為人居健康空氣環境推出系列的空氣環境機。數據中心、服務器機房、通信機房、高精度實驗室

99、、無線通信基站、儲能電站、電動汽車充電樁、公交、通勤、旅運等產品直接或通過系統集成商提供給數據中心業主、IDC運營商、大型互聯網公司，可根據項目情況提供模塊化數據中心系統、數據中心基礎設施等整體方案和集成總包服務風冷、間接蒸發冷、液冷12騰訊、阿里巴巴、秦淮數據、萬國數據、數據港、中國移動、中國電信、中國聯通等申菱環境為數據服務產業環境、工業工藝產研環境、專業特種應用環境、公共建筑室內環境等應用場景提供人工環境調控整體解決方案數據中心、特種環境（核電、機場溫控、油氣回收等）、新能源（海上風電、儲能、電池廠、發電廠等）、工業溫控數據中心、特種環境（核電、機場溫控、油氣回收等）、新能源（海上風電、

100、儲能、電池廠、發電廠等）、工業溫控提供IDC溫控一體化解決方案間接蒸發冷、液冷等5.5華為、中國移動、曙光、浪潮、百度、世紀互聯等佳力圖專注于數據機房等精密環境控制技術的研發，為數據機房等精密環境控制領域提供節能、控溫設備以及相關節能技術服務主要聚焦數據中心溫控解決方案、通信基站等提供數據中心溫控解決方案+自運營IDC風冷為主6.5中國電信、中國聯通、中國移動、華為等依米康聚焦信息數據領域，專注為云計算及數據中心等數字物理基礎提供全生命周期解決方案及服務數據中心、環保治理IDC精密溫控設備、微模塊數據中心、系統集成、運維服務等全生命周期整體解決方案風冷為主11.8*(未單獨披露，口徑為信息領域

101、行業）阿里巴巴等數據來源：公司公告，國信證券經濟研究所整理（*上述公司機房溫控主要收入為在數據中心機房收入）（其中：依米康未單獨披露數據中心機房空調收入，上述口徑為信息領域行業收入口徑）請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容AI加速超算、智算中心發展趨勢0101ChatGPT場景下智算中心投資測算0202高密算力下ICT及機電設備發展趨勢0303IDCIDC行業行業周期周期趨勢回顧趨勢回顧0404目錄目錄投資建議0505請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容政策端：基礎設施仍然是未來投資重要的方向政策端：基礎設施仍然是未來投資重要的方向AIGCAIGC等新應用場景的出現，成為未來云

102、基建投資的重要推動力。等新應用場景的出現，成為未來云基建投資的重要推動力。數據中心作為流量的基石，算力的重要載體，核心受益于算力和流量的擴張，近十年行業經歷了幾輪快速的發展增長，分別受益于移動互聯網、疫情帶來的線上流量增長等；隨著AI等新應用場景的出現，為行業賦予了新的增長動能，有望帶動行業新一輪建設升級。表19：“數字經濟”相關政策梳理日期日期文件名稱文件名稱機構機構核心要點核心要點2023.02數字中國建設整體布局規劃中共中央、國務院政務數字化智能化水平明顯提升，打通數字基礎設施大動脈。加快5G網絡與千兆光網協同建設，深入推進IPv6規模部署和應用，系統優化算力基礎設施布局，促進東西部促進

103、東西部算力高效互補和協同聯動，算力高效互補和協同聯動，引導通用數據中心、超算中心、智能計算中心、導通用數據中心、超算中心、智能計算中心、邊緣數據中心等合理梯次布局。整體提升應用基礎設施水平，加強傳統基礎設施數字化、智能化改造。2022.03政府工作報告國務院加強數字中國建設整體布局。建加強數字中國建設整體布局。建設數字信息基礎設施，逐步構建全國一體化大數據中心體系，推進5G規?；瘧?，促進產業數字化轉型，發展智慧城市、數字鄉村。加快促進產業數字化轉型，發展智慧城市、數字鄉村。加快發展工業互聯網，培育壯大集成電路、人工智能等數字產業，提升關鍵軟硬件技術創發展工業互聯網，培育壯大集成電路、人工智能

104、等數字產業，提升關鍵軟硬件技術創新和供給能力新和供給能力。2022.02國家發展改革委等部門關于同意京津冀地區啟動建設全國一體化算力網絡國家樞紐節點的復函等發改委等同意啟動八大算力樞紐節點建設并規劃十大數據中心集群，八大算力樞紐節點建設并規劃十大數據中心集群，正式啟動東數西算工程2022.01“十四五”數字經濟發展規劃國務院布局八大算力樞紐布局八大算力樞紐，推進云網協同，統籌算力和智能調度，建設綠色數據中心2021.07新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023年）工信部計劃用三年時間形成與數字經濟相適應的新型數據中心發展格局，建設全國一體化算力網絡，逐步降低電能利用效率2021.05全

105、國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案發改委等建設全國一體化算力網絡樞紐節點，建設全國一體化算力網絡樞紐節點，加強綠色數據中心建設，推動老舊基礎設施轉型升級2020.12關于加快構建全國一體化大數據中心協同創新體系的指導意見發改委等到2025年，全國范圍內數據中心形成布局合理、綠色集約的一體化格局，圍繞京津冀等重點區域建設大數據中心樞紐節點，完善配套基礎設施，深化大數據應用創新數據來源：國務院、工信部、發改委等，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容新場景帶來的流量擴張，推動行業需求快速增長新場景帶來的流量擴張，推動行業需求快速增長u 移動互聯網流量爆發式增

106、長，是推動移動互聯網流量爆發式增長，是推動IDCIDC行業發展的第一波浪潮。行業發展的第一波浪潮。移動互聯網的流量快速發展的周期始于2013年，隨著移動電話的普及、移動網絡升級流量迎來快速增長。2018年，在各種線上線下服務加快融合，移動互聯網業務創新大力驅動下，移動支付/出行/視頻直播等應用場景快速普及，移動互聯網接入流量增速創下新高（同比+189%）。u 2020年，隨著疫情的爆發，大量的線下場景轉為線上，帶動了行業第二波高速增長。參考我國第三方IDC企業龍頭萬國數據、世紀互聯，二者均在2013-2015年間、2018-2020年享受了行業高增長帶來的增長紅利。圖53：萬國數據歷史營收（億

107、元）及同比增速（%）圖54：世紀互聯歷史營收（億元）及同比增速（%）資料來源：公司公告，國信證券經濟研究所整理 資料來源：公司公告，國信證券經濟研究所整理（世紀互聯營收包含部分收并購業務的并購0%10%20%30%40%50%60%70%80%0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 2015Y2016Y2017Y2018Y2019Y2020Y2021Y2022Y萬國數據營收/億元萬國yoy-30%-20%-10%0%10%20%30%40%50%60%70%0 10 20 30 40 50 60 70 2008Y 2009Y 2010Y 2011Y 2012Y 2013Y 2

108、014Y 2015Y 2016Y 2017Y 2018Y 2019Y 2020Y 2021Y 2022Y托管及相關服務收入yoy請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容0 50 100 150 200 250 20192022E2025E公有云互聯網傳統行業圖55：國內數據中心機柜數（萬架）圖56：不同行業增速分析 資料來源：2022-2023年中國IDC行業發展研究報告，國信經濟研究所整理 資料來源：2022-2023年中國IDC行業發展研究報告，國信經濟研究所整理行業增速行業增速：機構預測：機構預測23-2523-25年我國傳統年我國傳統IDCIDC市場增速約市場增速約17%17%20

109、23-2025年我國傳統年我國傳統IDC行業行業增速可達到增速可達到17%以上。以上。根據科智咨詢統計，2022年我國傳統IDC行業（包含運營商與第三方IDC機柜、帶寬以及增值服務收入）市場規模超過1368億元，2021至2023年復合增長率為14.5%，預計未來三年，傳統IDC行業市場規模有望持續增長，預計2025年可以超過2165億元，復合增速17.2%。公有云行業仍有望成為主要驅動力。公有云行業仍有望成為主要驅動力。預計2023-2025年，公有云業務發展仍然是行業增長的重要驅動力，此外，產業互聯網的發展對行業增長有重要的增長潛力，其中，金融、泛政府、AI開發相關、汽車、泛3C行業的增長

110、有望保持較快增長。0%5%10%15%20%25%0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 20192020202120222023E2024E2025E規模/億元yoyCAGR 21.5%CAGR 14.5%CAGR 17.2%請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖57：國內數據中心機柜數（萬架）圖58：國內機柜數預測（萬架）資料來源：數據中心基礎設施運維管理，國信經濟研究所整理 資料來源：數據中心基礎設施運維管理，國信經濟研究所整理機柜數機柜數：存量機構數超過：存量機構數超過350350萬架萬架數據中心是算力重要載體，數據中心是算力重要載體，2 2021021年我

111、國存量機柜數超過年我國存量機柜數超過350350萬架萬架。根據CDCC統計，截至2021年，我國存量數據中心機柜數超過350萬架，其中華東地區超過100萬架，華南華北地區分別達到90/80萬架，未來隨著數字經濟發展以及流量的增長，國內數據中心2025年規模有望超過750萬架。行業內平均上架率約行業內平均上架率約58%58%。根據科智咨詢統計，截止當前我國IDC機柜平均上架率約58%，在保持基礎設施建設適當超前水平下，預計未來行業上架率整體有望維持在該水平區間。0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 2016Y2017Y2018Y2019Y2020Y2021Y2

112、022Y國內機柜數/萬架0 200 400 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 2025E2030E2035E國內機柜數預測/萬架請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容運營商：持續加大云網端投資運營商：持續加大云網端投資運營商資本開支向云網端切斜趨勢明朗。運營商資本開支向云網端切斜趨勢明朗。預計2022年中國移動電信資本開支合計2782億元（同比+2.91%），業務支撐網以及產業數字化投資為重點方向，其中：中國移動預計資本開支1852億元（同比+0.87%），算力網絡資本開支480億元，其中包含業務網（移動云、業務平臺云）、IT云、數據中心直投以及傳輸網、匯聚

113、機房部分分攤投資。計劃全年新增云服務器18萬臺，累計投入達66萬臺；中國電信930億元（同比+7.24%），其中，產業數字化計劃投資279億元（同比+62%），產業數字化中IDC預計投資65億元，算力投資140億元，其余部分投資76億元；中國聯通2021年資本開支690億元（尚未明確披露2022年capex）。表20：三大運營商資本開支情況（億元）中國移動中國移動移動通信網移動通信網傳輸網傳輸網業務支撐網業務支撐網土建及其他土建及其他 總計總計20211,004.3 451.7 257.0 123.0 18362022E950.1 474.1 307.4 120.4 1852YoyYoy-5%

114、5%20%-2%1%1%中國電信中國電信5G5G網絡投資網絡投資產業數字化產業數字化寬帶互聯網寬帶互聯網基礎設施及其他基礎設施及其他運營系統及業務平運營系統及業務平臺臺4G4G網絡投資網絡投資總計總計2021379.8 172.6 161.3 89.3 46.0 18.2 867.2 2022E340.4 279.0 160.0 90.2 50.2 10.2 930.0 Yoy-10%62%-1%1%9%-44%7%中國聯通中國聯通基礎設施、傳輸網基礎設施、傳輸網及其他及其他固網寬帶及數據固網寬帶及數據移動網絡移動網絡 總計總計2021338.1131.1220.8 6902022E 750*

115、Yoy 9%資料來源:運營商官網，國信證券經濟研究所整理（其中中國移動、中國電信資本開支情況來自招股說明書，中國聯通資本開支為國信證券經濟研究所根據公司業務開展情況預測）。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容互聯網：投資進入新一輪復蘇周期互聯網：投資進入新一輪復蘇周期隨著互聯網游戲版號恢復發放，相關業務場景的增長，有望帶動資本開支重回增長曲線。隨著互聯網游戲版號恢復發放，相關業務場景的增長，有望帶動資本開支重回增長曲線。22Q3國內三大云廠商資本開支呈現同環比下滑，22Q3三大互聯網廠商資本開支合計160億元（同比-29%，環比-2%）。從歷史投資周期規律來看，互聯網在2018、202

116、0年分別大幅增加資本開支以支撐移動互聯網應用場景的增長以及疫情帶來的線上流量快速增長。2021-2022年受到自身業務增長放緩以及存量基礎設施的去產能，相關資本開支增速出現一定下滑，2022年三季度同環比降幅50%，處于近幾年增速的相對低位水平。圖59：季度資本開支（百萬元）圖60：季度資本開支同比增速（%）資料來源：公司公告，國信證券經濟研究所整理 資料來源：公司公告，國信證券經濟研究所整理-5,00010,00015,00020,00025,00030,0000 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 16,000 18,000 2018Q

117、32018Q42019Q12019Q22019Q32019Q42020Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q3阿里巴巴騰訊百度合計-100%-50%0%50%100%150%200%250%300%2018Q32018Q42019Q12019Q22019Q32019Q42020Q12020Q22020Q32020Q4E2021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q3阿里巴巴騰訊百度國內巨頭漲跌幅請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容第三方第三方IDCIDC：2222年交

118、付情況各異，需求復蘇下景氣度提升年交付情況各異，需求復蘇下景氣度提升修正后預計修正后預計2222年新增機柜數較此前略有下調，主要受到了疫情及客戶上架速度影響年新增機柜數較此前略有下調，主要受到了疫情及客戶上架速度影響。根據各家公告數統計，國內頭部第三方IDC企業2021年交付總機柜數超過49萬架，較2020年全年新交付14萬架，2021年全年交付機柜數達到歷史較高水平，我們于2022年年初預期上述頭部第三方IDC企業自建的機柜數較2021年預期新增約12萬架，22年全年受到疫情對于交付節奏以及客戶商家需求的變化，實際新增加機柜數出現一定下滑，調整后預期2022年頭部新交付機柜數約10萬架（因2

119、2年年初未給予潤澤科技預測，上述口徑并未考慮潤澤科技）?，F預期，頭部第三方現預期，頭部第三方IDCIDC企業企業20232023年新增機柜數約年新增機柜數約1515萬架（考慮潤澤科技），各企業對于萬架（考慮潤澤科技），各企業對于2323年的戰略將主要以客戶需求結合實際情況確定年的戰略將主要以客戶需求結合實際情況確定具體的項目交付情況，主要以提升存量機柜的上架率兼顧中遠期客戶發展需求，同時加大海外市場的開拓進度。具體的項目交付情況，主要以提升存量機柜的上架率兼顧中遠期客戶發展需求，同時加大海外市場的開拓進度。表21：國內頭部第三方IDC企業交付機柜數及預測（單位：萬架）交付及計劃新增機柜數（萬架

120、）交付及計劃新增機柜數（萬架）交付及計劃新增功率數（兆瓦）交付及計劃新增功率數（兆瓦）IDCIDC企業企業 2019Y 2019Y 2020Y 2020Y 2021Y 2021Y 2022E 2022E 2022E2022E調整后調整后預期預期2023E2023E2019Y 2019Y 2020Y 2020Y 2021Y 2021Y 2022E 2022E 2022E2022E調整后調整后預期預期2023E2023E萬國數據9.012.719.5*5408281,268*世紀互聯4.05.47.4*160236326*光環新網3.63.84.4*144152189*寶信軟件2.53.03.0*

121、88132135*秦淮數據2.43.65.5*193291440*奧飛數據0.71.62.0*226996*數據港2.85.07.4*141250370*合計合計25.025.035.135.149.2 49.2 62.2 62.2 60.460.466.566.51,2871,2871,9571,9572,8252,8253,5813,5813,464.1 3,464.1 4,493.0 4,493.0 凈增凈增 10.110.114.1 14.1 12.9 12.9 10.910.9-756 756381 381 572572潤澤科技4.3*合計合計25.025.035.135.1 53.

122、5 53.5 -68.0 68.0 78.5 78.5 1,2871,2871,9571,957 3,082.7 3,082.7-3,920.1 3,920.1 5,333.0 5,333.0 凈增凈增 10.110.1 14.1 14.1-14.4 14.4 15.0 15.0 837.4 837.4 1,412.9 1,412.9 資料來源:公司公告，國信證券經濟研究所整理，（其中：秦淮數據實際披露為兆瓦數，按照單機柜8KW進行折算，萬國數據實際披露為機房面積總數，按照單機柜占地2.5平方米進行折算）*因年初進行機柜數預測時并未給予潤澤科技預期，調整前后的對比尚未考慮潤澤科技情況請務必閱讀

123、正文之后的免責聲明及其項下所有內容國內第三方國內第三方IDCIDC綜合對比綜合對比表22：國內第三方IDC廠商基本信息企業名稱企業名稱業務模式業務模式主要地區主要地區土地所有權土地所有權/自有土地比例自有土地比例%上架率上架率MRRMRR*（元（元/月）月）主要客群主要客群業務優勢業務優勢萬國數據批發為主北上廣地區合計93%，海外以東南亞地區為主60%72%（截至22Q4）5485云廠商78%，互聯網13%、金融機構及其他9%國內第三方IDC龍頭，以批發業務模式為主，核心資源儲備豐富，持續擴張，綠色數據中心建設全國領先世紀互聯批發+零售北上廣深地區合計81%88%55.1%（截至22Q3）91

124、86（零售型）云廠商+互聯網公司2020年以前主要為零售業務，2020年開始向零售+批發轉型，旗下子公司為Azure中國運營商，可提供多樣化的增值服務奧飛數據批發+零售北京及華北地區，以及廣深為主-存量機柜85%以上-主要定位中部互聯網企業（eg快手、百度等）廣東、北京地區資源儲備豐富，跟大客戶關系良好，管理層對費用等嚴格把控，增長彈性較大潤澤科技批發為主華北為主，布局大灣區、成渝等-整體預計60%左右-云廠商+互聯網公司（為主）廊坊地區開發高電園區級別數據中心項目，資源儲備豐富，核心優勢在于北京周邊有比較大的核心地區資源儲備寶信軟件批發型上海、武漢、華北、華南等寶鋼鐵集團提供空閑土地和建筑物

125、等資源-運營商、金融機構、大型互聯網企業等 IDC布局以上海為核心向全國核心地段不斷延展。IDC業務加速布局，逐漸成為公司經營業績持續增長的推動力。光環新網批發+零售北京、上海、華南地區等基本上都采用自持土地+物業模式約80%（截至22Q3）-金融機構、互聯網公司等零售型模式+一線核心城市廣泛布局，現有數據中心上架率較高，新建數據中心將于2021年逐步交付，有望迎來業績拐點數據港訂制型上海、杭州、華北、華南等依靠和大客戶深度綁定，上架率較高約70%（截至22Q3）-和阿里巴巴深度合作綁定大客戶，提高上架率，專注生命周期運維管理秦淮數據批發+訂制型主要集中在華北地區擁有有印度、馬來西亞數據中心9

126、4%86%（截至22Q4）-字節跳動為第一大客戶亞太新興市場領先的運營商中立超大規模數據中心解決方案提供商，同時專注于信息技術產業生態基礎設施規劃、投資、設計、建造和運營科華數據零售+訂制型北上廣地區共7個訂制型項目主要是騰訊提供土地-訂制型數據中心主要和騰訊合作公司在UPS技術上具有領先優勢，目前采取自建+輕資產運營兩種模式，深度綁定騰訊等大客戶數據來源：上市公司年報、國信證券經濟研究所整理、*除萬國數據、世紀互聯、秦淮數據以外，其余企業并未單獨披露上架率情況，以上數據為根據企業歷史情況進行預測請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容AI加速超算、智算中心發展趨勢0101ChatGPT場

127、景下智算中心投資測算0202高密算力下ICT及機電設備發展趨勢0303IDC行業周期趨勢回顧0404目錄目錄投資建議投資建議0505請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容中興通訊：把握數字經濟發展機遇，業績有望再創新高中興通訊：把握數字經濟發展機遇，業績有望再創新高公司主營業務穩中有升，全球第四大通信設備商地位穩固。公司主營業務穩中有升，全球第四大通信設備商地位穩固。公司主營運營商業務、終端業務、政企業務分別占比65%/24%/11%（22H1數據）。根據DellOro Group數據，2020年以來華為、愛立信、諾基亞三大設備商份額有所下滑，只有中興通訊保持持續增長。從單一中國市場看，

128、中興通訊取得了32%份額，位居前二。截止22年前三季度，公司5G基站發貨量全球第二，5G核心網收入全球第二，光網絡市場份額全球前三，固網市場份額全球第二。規模效應下公司毛利率穩中有升。規模效應下公司毛利率穩中有升。公司擁有較強自主研發通信設備能力，隨著主營通信設備生產采購規模逐步增大，規模效應下公司運營商設備產品毛利有望持續改善。加速加速“第二曲線第二曲線”拓新，積極布局新產品支撐算力網絡發展。拓新，積極布局新產品支撐算力網絡發展。以“服務器及存儲、終端、5G行業應用”等為代表的創新業務22年表現亮眼。其中：G4X系列服務器助22年前三季度服務器收入同比翻番，新G5系列服務器能力更強，有望在2

129、3助公司服務器業務延續高增長；公司自研MBB芯片，具備核心競爭力，保證了其MBB和CPE終端全球第一市占率，受益于數據終端業務（TSR預測22-25年CPE CAGR 50%+）下游需求旺盛，公司該業務有望在未來3年延續快速增長。此外，同時車聯網終端正重點突破；5G行業應用加速走深向實，公司正引領5G應用創造更多可能。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容銳捷網絡：企業級通信設備龍頭，受益數字經濟業績保持高增銳捷網絡：企業級通信設備龍頭，受益數字經濟業績保持高增公司是企業級網絡設備新貴，園區級交換機為核心產品。公司是企業級網絡設備新貴，園區級交換機為核心產品。公司主要產品為網絡設備（主要

130、為園區級交換機）、網絡安全產品、云桌面，主要面向企業客戶，21年三塊業務占收比分別為76%/7%/16%。公司市場份額僅次于華為、新華三，由星網銳捷分拆上市而來，是稀缺的以通信主設備為主業的標的。行業空間與發展機遇：網絡設備和網絡安全市場規模均有百億美元，公司市場份額靠前。行業空間與發展機遇：網絡設備和網絡安全市場規模均有百億美元，公司市場份額靠前。根據IDC數據，（1 1）網絡設備：）網絡設備：預計24年我國網絡設備市場規模超百億美元。公司交換機、WLAN市占率排名前三。（2 2）網絡安全：）網絡安全：預計25年網絡安全硬件設備市場規模達95億美元（CAGR5 18%）。頭部廠商份額差別不大

131、。（3 3）云桌面：）云桌面：預計2022年全球云桌面市場將達134.5億美元，國內市場快速增長，公司在該領域是龍頭。競爭優勢：競爭優勢：一、通信設備研制復雜度高、綜合性強，公司是少有能提供萬兆以上交換機的公司。二、公司基于對行業應用場景的理解進行定制化開發，解決中小企業網絡管理的難痛點，不斷擴大客戶資源，政企客戶數已超過20000家。三、公司銷售渠道不斷下沉，經銷商數量快速增長，觸達中小城市和中小客戶。公司客戶分布均衡，大客戶依賴性低。成長性：成長性：一、中小型企業數字化轉型需求旺盛，公司在該領域有望充分受益；二、運營商資本開支向數通傾斜，對交換機采購有望增加，公司近年來開始突破運營商市場；

132、三、互聯網數據中心對“白盒”交換機產品需求旺盛，公司是國內“白盒”交換機領軍企業，有望復制Arista成功模式；四、通過“通信+網安”融合產品銷售體系，驅動網安產品線和云桌面快速增長；五、全球銷售體系有望繼續建立。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容浪潮浪潮信息：國內服務器龍頭企業，信息：國內服務器龍頭企業，AIAI服務器開啟新時代服務器開啟新時代公司公司是國內服務器龍頭企業，是國內服務器龍頭企業，AIAI服務器市占率全球領先。服務器市占率全球領先。公司主營業務為計算機及相關設備制造支出，其中，服務器及微型計算機占比基本維持99%以上，主營業務穩定可持續。根據IDC最新數據，浪潮信息的

133、服務器產品2022年一季度服務器在全球市占率10.4%，位居第二，在中國市占率36.4%，保持第一；其中，其中，AIAI服務器領先國內行業水平，服務器領先國內行業水平，20202020年上半年年上半年公司市占率全球第一，國內市場連續多年份額超公司市占率全球第一，國內市場連續多年份額超5050%。行業空間與發展機遇行業空間與發展機遇：國內：國內服務器及存儲整體維持高速服務器及存儲整體維持高速增長，增長，AIAI浪潮中有望充分受益。浪潮中有望充分受益。（1）根據IDC統計數據，預計2023年我國X86X86服務器市場服務器市場總規模有望達到2022億元，國內存儲市場國內存儲市場預計2023年總規模

134、將達到160億元，而我國AIAI服務器服務器2023年規模有望達到480億元，公司作為服務器龍頭企業，有望實現營收的快速增長。（2）隨著ChatGPT引爆的AI革命，公司作為全球市占率領先的公司作為全球市占率領先的AIAI服務器提供商服務器提供商，有望在AI浪潮中充分受益。競爭優勢：競爭優勢：一、公司聚焦服務器主業，多條產品線市占率行業領先。二、公司成本費用管控良好，持續全面推行降本增效，重視研發投入，嚴格控制費用率的支出。三、公司在政企、金融、運營商等市場持續取得突破，非互聯網等客群占比全年有望得到提升，提升平均毛利率水平。四、公司不斷優化產品結構，人工智能服務器、邊緣計算服務器等高毛利產品

135、占比持續提升。成長性：成長性：一、ChatGPT引發AI浪潮，作為全球市占率領先的AI服務器提供商，公司在該領域有望充分受益；二、國內服務器及存儲整體維持高速增長，作為服務器龍頭企業有望實現營收快速增長；三、公司22年推出國內首款元宇宙服務器，有望推動國內元宇宙概念的進一步發展；四、在碳中和背景下公司制定“All In 液冷”發展戰略，全面支持液冷，有效降低PUE水平，滿足國家對于數據中心綠色化轉型需求。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容紫光股份：全棧式紫光股份：全棧式ICTICT綜合提供商，多輪驅動成長綜合提供商，多輪驅動成長ICTICT設備龍頭，稀缺設備龍頭，稀缺“芯芯-云云-網

136、網-邊邊-端端”全棧式提供全棧式提供商。商。2021年，公司ICT基礎設施及服務業務、IT 產品分銷與供應鏈服務業務和其他業務占收比分別為61.13%/45.71%/0.29%。目前公司自產的設備中，交換機、WLAN、企業級路由器、安全硬件、超融合等多個產品市占率位于行業前兩名。行業空間與發展機遇：企業行業空間與發展機遇：企業ITIT架構云化提速，多條產品線增長空間廣闊架構云化提速，多條產品線增長空間廣闊：1 1）政企）政企級級ITIT架構上云重塑架構上云重塑成為發展的大趨勢，預計未來三年的增量空間超過800億元；2）受益于云計算的快速發展及網絡設備的更新升級，我國網絡、計算設備網絡、計算設備

137、有望維持較快增長水平，高于全球整體增長增速；3）隨著國家對安全產品的日益重視，網安行業網安行業空間廣闊，預計2025年總規模超過187億美元，對應五年CAGR約18%，增長空間廣闊。競爭優勢：競爭優勢：一、公司重視研發能力建設，技術實力行業領先。二、公司目前已經實現“芯-云-網-邊-端”全產業鏈布局，是國內稀缺的“芯-云-網-邊-端”全棧式提供商。三、公司深耕政企市場，運營商市場優勢不斷擴大。四、公司具有全國領先的國內+國外多層級渠道資源優勢。五、長期來看，云化轉型趨勢下，公司全產業鏈協同優勢明顯。成長性：短期來看：成長性：短期來看：一、國產替代及市場競爭格局重塑背景下，公司網絡及計算產品市占

138、率有望進一步提升；二、云業務處于爆發增長期，近幾年有望實現翻倍增長；三、安全業務重點投入建設，研發實力及渠道鋪設進一步增強，有望快速增長。長期長期來看，來看，公司有望充分發揮全產業鏈布局優勢，從軟硬件產品的優勢能力進一步演化為綜合云產品解決方案提供商，盈利能力有望進一步增強。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容菲菱科思菲菱科思：領先網絡領先網絡ODMODM制造商，算力驅動加速制造商，算力驅動加速發展發展公司是公司是國內領先的網絡設備國內領先的網絡設備ODMODM制造商。制造商。2021年，公司交換機、路由器及無線、通信設備組件營收占比分別為87%、12%和0.84%。行業空間與發展機遇

139、行業空間與發展機遇：AIAI等新場景帶動數據設備市場加速，交換機代工市場產能轉移。等新場景帶動數據設備市場加速，交換機代工市場產能轉移。2021年中國網絡市場規模超過158億美元（約合1077億元人民幣），同比增長超14%，隨著人工智能技術的不斷成熟演進，網絡端口速率等級配套升級需求提升，行業有望加速發展。相應地，網絡設備代工市場同步增長。其中，中高速交換機ODM逐步開啟國產替代，產能更多由本土供應商承接，產品升級+滲透率提升打開快速增長曲線。競爭優勢：競爭優勢：一、公司是國內稀缺的具有數據中心交換機ODM企業，擁有自研能力，滿足客戶定制化需求。二、公司客戶基礎良好，已經和國內主流網絡設備品牌

140、建立合作。三、公司加工工藝精良，生產經營高效，積極推進自動化生產。四、公司擁有覆蓋全產品線的產品以及全方位解決方案能力。成長性成長性：網絡產品步入快速增長曲線，汽車電子代工開啟新成長空間。網絡產品步入快速增長曲線，汽車電子代工開啟新成長空間。公司網絡ODM業務將持續受益于行業需求的回暖、數據中心交換機產品的量產（23年為放量元年）、老客戶份額的提升以及新客戶的突破。新開拓的汽車電子方向，公司成立“菲菱國祎”子公司進行布局，主要產品為汽車電子智能管理解決方案終端網絡交換機和汽車域控制器網關等，為企業后期業績及成長打開更為廣闊的空間。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容英維克英維克：精密節

141、能溫控領先企業，儲能溫控龍頭供應精密節能溫控領先企業，儲能溫控龍頭供應商商公司是國內精密節能溫控設備領先企業，儲能溫控龍頭企業公司是國內精密節能溫控設備領先企業，儲能溫控龍頭企業。公司的主營業務分別為機房溫控節能產品、機柜溫控節能產品、軌道交通列車空調業務和客車空調，21年四塊業務占收比分別24%/30%/8%/4%。根據產業在線及賽迪顧問統計，公司數據機房產品市占率位居國內第二，間接蒸發冷產品位居細分場景市占率第一；儲能溫控市占率位居首位。行業空間與發展行業空間與發展機遇：能源及數字革命下溫控重要性日益凸顯，多個賽道空間機遇：能源及數字革命下溫控重要性日益凸顯，多個賽道空間廣闊，液冷廣闊，液

142、冷技術有望成為主要技術有望成為主要趨勢。趨勢。溫控設備對于保障電池、芯片、工商業等環境穩定具有重要意義，多場景有廣泛的增長空間。其中：1）電化學儲能溫控及充電化學儲能溫控及充電樁液冷散熱電樁液冷散熱具備較強的增長性，預計2025年全球電化學儲能溫控市場空間有望超過150億元（21-25年均復合增速95%），充電樁液冷散熱溫控有望超過135億元；2）數據中心機房溫控數據中心機房溫控為穩增長賽道，2025年市場空間有望超過420億元（21-25年均復合增速17%）；3）電子散熱零部件及產品電子散熱零部件及產品在國產替代的大背景下具有較大的增長潛力。競爭優勢競爭優勢：1）戰略優勢：戰略優勢：公司搭建

143、大溫控研發平臺，高度重視研發投入，在個場景上引領了溫控領域技術創新浪潮；2）技術優勢：技術優勢：公司是行業內較早推出液冷全鏈條解決方案的公司，目前已經在多場景實現液冷技術的推廣和應用；公司風冷產品在節能高效性上位居行業領先水平；3）渠道優勢：渠道優勢：公司數據中心及儲能產品已經覆蓋了國內各類型主流企業，同時公司自有的海外渠道優勢有助于提升整體的毛利率水平。成長性：成長性：一、爆發性賽道：公司儲能溫控板塊將全面受益于下游需求的爆發式增長；二、穩增長賽道：數據中心受益于產品和技術升級，公司市占率有望進一步提升；三、高潛力賽道：目前國內超快充市場仍處于發展早期，公司較早布局國內液冷充電樁產品，未來超

144、快充液冷產品有望成為重要的收入貢獻增長點；四、高潛力賽道：新風式空調機應用場景日益廣泛，公司EBC英寶純空氣環境機已服務于多家大型客戶；五、公司收購上?？铺┻M入軌交領域。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容申菱環境申菱環境：溫控設備綜合解決方案商，多場景協同溫控設備綜合解決方案商，多場景協同增長增長公司定位領先的數字能源綜合環境解決方案提供商公司定位領先的數字能源綜合環境解決方案提供商。公司主要聚焦數據服務空調、工業空調、特種空調和公建及商用空調等四大類應用場景整體垂直解決方案。截至2021年，上述場景占收比分別為31%/26%/22%/5%。行業空間與發展機遇：行業空間與發展機遇：公

145、司多公司多場景融合發展，多行業空間廣闊。場景融合發展，多行業空間廣闊。預計到2025年：1）全球電化學儲能溫控全球電化學儲能溫控市場空間有望超過150億元（21-25年均復合增速100%），抽水蓄能電站、特高壓換電站閥廳、海上風電升壓站、充電樁等配套溫控規模合計約200億元；2）鋰電池轉輪除濕機組鋰電池轉輪除濕機組市場規模將超過136億元，其中國產設備價值量超過47億元；3）歐洲熱泵歐洲熱泵市場規模將達到153.1億美元（約1025億元），國產國產設備設備空間廣闊；4）數據中心數據中心持續受益于流量增長，在低PUE背景要求下，間接蒸發冷及液冷等新型綠色節能設備的滲透率有望持續提升。競爭優勢：核

146、心技術優勢競爭優勢：核心技術優勢：公司形成了超高能效、環保綠色工程、智能控制、極端環境保障、防爆防腐、抗震抗沖擊六大核心技術體系。解決方案優勢解決方案優勢：公司歷史上參與多項國家標準及行業標準制定，在水電、軌道交通、信息通信、核電領域的技術達到國際領先或國際先進水平。銷售服務網絡優勢：銷售服務網絡優勢：公司擁有健全的銷售與服務網絡。成長性：成長性：1）公司布局新能源產業鏈諸多環節，新能源相關業務場景有望保持高速增長；2）公司起身于特種環境解決方案，在核電、醫院垂直一體化、油氣回收等場景訂單儲備豐富，未來仍有望保持較快的增長；3）基于數據中心綠色節能發展的大趨勢，未來數據中心建設與老舊數據中心改

147、造對于制冷量大、高效節能的溫控產品的需求將會持續提升，公司大型組合式間接蒸發冷卻產品與液冷液冷溫控系統營收將繼續保持穩健增長，市占率有望持續提升。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容重點推薦公司盈利預測及估值重點推薦公司盈利預測及估值綜合以上分析，重點推薦國內綜合以上分析，重點推薦國內ICTICT領先企業【浪潮信息】、【銳捷網絡】、【紫光股份】、【菲菱科思】、領先企業【浪潮信息】、【銳捷網絡】、【紫光股份】、【菲菱科思】、IDCIDC溫控企業：溫控企業：【英維克】、【申菱環境】、【英維克】、【申菱環境】、IDCIDC電源端企業：【科華數據】、【科士達】；電源端企業：【科華數據】、【科士

148、達】；第三方第三方IDCIDC企業【奧飛數據】、【光環新網】企業【奧飛數據】、【光環新網】建議關注、【同飛股份】、【佳力圖】。建議關注、【同飛股份】、【佳力圖】。表1：重點公司盈利預測及估值（截至0321）公司公司公司公司收盤價收盤價/元元總市值總市值/億元億元EPSPEPB投資投資代碼代碼名稱名稱20212022E2023E2024E20212022E2023E2024E評級評級000977.SZ 浪潮信息35.27516.251.381.862.392.7425.619.014.812.93.3買入000938.SZ 紫光股份25.10717.880.390.961.201.4764.42

149、6.120.917.12.3買入301165.SZ 銳捷網絡45.70259.660.230.971.311.68198.747.134.927.26.2買入301191.SZ 菲菱科思102.0054.414.223.935.266.8024.225.919.415.03.5買入000063.SZ 中興通訊31.401,405.152.311.632.702.7013.619.311.611.62.62.6買入002837.SZ英維克31.00134.730.610.60 0.811.10 50.851.738.328.27.0增持301018.SZ 申菱環境36.6487.940.580.

150、991.441.9963.237.025.418.45.7買入數據來源：WIND，國信證券經濟研究所整理及預測請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容風險提示風險提示一、行業投資不及預期：數據中心等應用場景端投資不及預期，如果存在主要的業務場景投資不及預期的情況，可能會降低公司整體的景氣度；二、新技術推進不及預期：AI目前發展仍然存在較多不確定性，仍需關注應用落地的場景；三、芯片等原材料采購受限；四、成本端上漲，影響企業盈利能力；五、宏觀政策風險；六、國際環境風險導致股市大幅波動。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容免責聲明免責聲明分析師承諾分析師承諾作者保證報告所采用的數據均來自

151、合規渠道；分析邏輯基于作者的職業理解，通過合理判斷并得出結論，力求獨立、客觀、公正，結論不受任何第三方的授意或影響；作者在過去、現在或未來未就其研究報告所提供的具體建議或所表述的意見直接或間接收取任何報酬，特此聲明。重要聲明重要聲明本報告由國信證券股份有限公司（已具備中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格）制作；報告版權歸國信證券股份有限公司（以下簡稱“我公司”）所有。本報告僅供我公司客戶使用，本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。未經書面許可，任何機構和個人不得以任何形式使用、復制或傳播。任何有關本報告的摘要或節選都不代表本報告正式完整的觀點，一切須以我公司向客戶發布的本報告完整版本為準。

152、本報告基于已公開的資料或信息撰寫，但我公司不保證該資料及信息的完整性、準確性。本報告所載的信息、資料、建議及推測僅反映我公司于本報告公開發布當日的判斷，在不同時期，我公司可能撰寫并發布與本報告所載資料、建議及推測不一致的報告。我公司不保證本報告所含信息及資料處于最新狀態；我公司可能隨時補充、更新和修訂有關信息及資料，投資者應當自行關注相關更新和修訂內容。我公司或關聯機構可能會持有本報告中所提到的公司所發行的證券并進行交易，還可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行、財務顧問或金融產品等相關服務。本公司的資產管理部門、自營部門以及其他投資業務部門可能獨立做出與本報告中意見或建議不一致的投資決策。本報

153、告僅供參考之用，不構成出售或購買證券或其他投資標的要約或邀請。在任何情況下，本報告中的信息和意見均不構成對任何個人的投資建議。任何形式的分享證券投資收益或者分擔證券投資損失的書面或口頭承諾均為無效。投資者應結合自己的投資目標和財務狀況自行判斷是否采用本報告所載內容和信息并自行承擔風險，我公司及雇員對投資者使用本報告及其內容而造成的一切后果不承擔任何法律責任。證券投資咨詢業務的說明證券投資咨詢業務的說明本公司具備中國證監會核準的證券投資咨詢業務資格。證券投資咨詢，是指從事證券投資咨詢業務的機構及其投資咨詢人員以下列形式為證券投資人或者客戶提供證券投資分析、預測或者建議等直接或者間接有償咨詢服務的

154、活動：接受投資人或者客戶委托，提供證券投資咨詢服務；舉辦有關證券投資咨詢的講座、報告會、分析會等；在報刊上發表證券投資咨詢的文章、評論、報告，以及通過電臺、電視臺等公眾傳播媒體提供證券投資咨詢服務；通過電話、傳真、電腦網絡等電信設備系統，提供證券投資咨詢服務；中國證監會認定的其他形式。發布證券研究報告是證券投資咨詢業務的一種基本形式，指證券公司、證券投資咨詢機構對證券及證券相關產品的價值、市場走勢或者相關影響因素進行分析，形成證券估值、投資評級等投資分析意見，制作證券研究報告，并向客戶發布的行為。國信證券投資評級國信證券投資評級類別類別級別級別定義定義股票投資評級股票投資評級買入預計6個月內，

155、股價表現優于市場指數20%以上增持預計6個月內，股價表現優于市場指數10%-20%之間中性預計6個月內，股價表現介于市場指數10%之間賣出預計6個月內，股價表現弱于市場指數10%以上行業投資評級行業投資評級超配預計6個月內，行業指數表現優于市場指數10%以上中性預計6個月內，行業指數表現介于市場指數10%之間低配預計6個月內，行業指數表現弱于市場指數10%以上請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容國信證券經濟研究所國信證券經濟研究所深圳深圳深圳市福田區福華一路125號國信金融大廈36層郵編：518046 總機：0755-82130833上海上海上海浦東民生路1199弄證大五道口廣場1號樓12樓郵編：200135北京北京北京西城區金融大街興盛街6號國信證券9層郵編：100032