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1、證券研究報告|公司深度|計算機設備 1/19 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 浪潮信息(000977)報告日期：2023 年 06 月 18 日 全球全球 AI 服務器龍頭，迎來新一輪成長起點服務器龍頭，迎來新一輪成長起點 浪潮信息深度報告浪潮信息深度報告 投資要點投資要點 全球領先的數據中心產品和服務提供商，全球領先的數據中心產品和服務提供商，JDM 模式持續賦能業績成長模式持續賦能業績成長 公司深耕服務器行業二十載，通過“硬件重構+軟件定義”的算力產品和解決方案、構建開放融合的計算生態，為客戶構建了滿足多樣化場景的智慧計算平臺；公司通過創新的 JDM 模式與客戶深度融合綁定，在疫情期間保

2、持了收入的穩健增長和毛利率的穩定。大模型訓練需求打開大模型訓練需求打開 AI 服務器業務成長空間，公司作為行業龍頭有望持續獲益服務器業務成長空間，公司作為行業龍頭有望持續獲益 GPT 大模型的推出和持續迭代引發全球生成式 AI 發展的大浪潮，各大巨頭紛紛進行大模型的訓練，驅動訓練算力需求的持續高漲，短期全球范圍內訓練芯片供不應求，公司作為全球 AI 服務器行業龍頭，在核心元器件的供應上具備一定的優勢，有望持續獲益于下游需求的擴張，同時 AI 服務器均價往往高于 x86 服務器，公司毛利率水平也有望持續提升。具備具備 AI 計算全棧技術能力計算全棧技術能力，批量前瞻部署液冷產品，批量前瞻部署液冷

3、產品 在產品端，公司在 AI 計算等領域發布的 M6 超大規模數據中心 AI 服務器已打破165 項 SPEC 世界性能測試紀錄；在生態端，公司攜手智源研究院推出了一站式、高質量開源項目 FlagAI，打造了大模型本地化開發方案；在溫控端，公司積極布局液冷生產線，亞洲最大液冷研發生產基地“天池”年產能達 10 萬臺，實現了業界首次冷板式液冷整機柜的大批量交付。盈利預測與估值盈利預測與估值 公司作為全球領先的服務器供應商，有望持續受益于大模型訓練和推理帶來的算力需求擴張，同時 AI 服務器單價更高，公司毛利率水平也有望改善，帶動公司利潤率的提升，預計 2023-2025 年整體營業收入分別為 8

4、13.48/943.51/1,084.65 億（+17.01%/15.98%/14.96%），歸母凈利潤分別為 27.33/32.46/37.80 億（+31.36%/18.80%/16.44%），首次覆蓋，給與“買入”評級。風險提示風險提示 主要頭部客戶資本開支不及預期、大模型訓練及推理的算力需求不及預期、更具性價比的算力芯片新產品持續發布速度超過算力需求實際增速、算力芯片供應不及預期、行業競爭加劇、技術更新換代的風險、國際局勢風險等。投資評級投資評級:買入買入(首次首次)分析師：劉雯蜀分析師：劉雯蜀 執業證書號：S1230523020002 .c 首席 n 分析師：李佩京分析師：李佩京 執

5、業證書號：S1230522060001 基本數據基本數據 收盤價￥56.50 總市值(百萬元)83,175.63 總股本(百萬股)1,472.14 股票走勢圖股票走勢圖 相關報告相關報告 1 營收增速逐季提升費用率創新低，靜待需求持續回暖 2022.04.19 2 中報業績超預期，全面布局智慧計算 2020.08.31 3 云之算力底座，迎 5G新基建景氣周期 2020.06.11 財務摘要財務摘要 Table_Forcast(百萬元)2022A 2023E 2024E 2025E 營業收入 69,525 81,348 94,351 108,465 (+/-)(%)3.70%17.01%15.

6、98%14.96%歸母凈利潤 2,080 2,733 3,246 3,780 (+/-)(%)3.88%31.36%18.80%16.44%每股收益(元)1.41 1.86 2.21 2.57 P/E 39.98 30.44 25.62 22.00 資料來源：wind、浙商證券研究所 -25%5%35%65%95%125%22/0622/0722/0822/0922/1022/1122/1223/0123/0323/0423/0523/06浪潮信息深證成指浪潮信息(000977)公司深度 2/19 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 投資案件投資案件 盈利預測、估值與評級盈利預測、估值與評級 公

7、司作為全球領先的服務器供應商，有望持續受益于大模型訓練和推理帶來的算力需求擴張，同時 AI 服務器單價更高，公司毛利率水平也有望改善，帶動公司利潤率的提升，預計 2023-2025 年整體營業收入分別為 813.48/943.51/1,084.65 億（+17.01%/15.98%/14.96%），歸母凈利潤分別為 27.33/32.46/37.80 億（+31.36%/18.80%/16.44%），首次覆蓋，給與“買入”評級。關鍵假設關鍵假設 1)大模型訓練、推理的算力需求持續釋放，下游需求持續高增；2)公司能夠緊跟算力芯片發布節奏，及時推出 AI 服務器新品；3)公司經營正常，供應鏈穩定；

8、我們與市場的觀點的差異我們與市場的觀點的差異 市場擔憂：1）OpenAI 持續降低大模型的使用門檻將加速大模型本身數量的出清，從而削弱訓練芯片的遠期需求量；2）更具性價比的算力硬件新品的發布可能會減少芯片本身的需求量，從而減少了AI 服務器廠商的遠期業績；我們認為：1）大模型訓練達到一定程度后，會涌現大量基于大模型而產生的垂類模型，這些垂類模型會需要更快的訓練速度以率先占據行業內市場，需要進行訓練的模型的數量將大幅增加、模型訓練的速度將更快，并將持續帶動訓練芯片的需求量；2）從長遠來看，未來 AI 將嵌入到日常生活工作的每個角落，如同蒸汽革命一樣為社會帶來深刻變革，單位算力所需的硬件成本的持續

9、降低將極大程度上促進上層應用的爆發，反過來會促進推理芯片的需求實現量級提升，服務器廠商又將迎來“黃金十年”；股價上漲的催化因素股價上漲的催化因素 大模型的持續推出和不斷迭代、英偉達或 AMD 持續發布算力芯片新品、下游頭部云廠商等客戶持續加單 AI 服務器、上游算力芯片持續加單供應量提升等。風險提示風險提示 主要頭部客戶資本開支不及預期、大模型訓練及推理的算力需求不及預期、更具性價比的算力芯片新產品持續發布速度超過算力需求實際增速、算力芯片供應不及預期、行業競爭加劇、技術更新換代的風險、國際局勢風險等。OZtVlZbWkWTWqU8VkWaQcM9PpNpPmOmPiNmMqOkPnMzQ9P

10、oPmMMYoNrNwMrNxO浪潮信息(000977)公司深度 3/19 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 正文目錄正文目錄 1 浪潮信息：云計算和大數據服務商領跑者，浪潮信息：云計算和大數據服務商領跑者，JDM 賦能業績增長賦能業績增長.5 1.1 深耕服務器行業二十載，打造世界一流信息技術產業龍頭企業.5 1.2 公司股權結構集中，國資背景深厚.5 1.3 服務器是公司主要收入來源，相關產品矩陣豐富.6 1.4 JDM 模式持續賦能，公司經營業績表現亮眼.6 2 算力算力“革命革命”打開打開 AI 服務器市場空間，公司市占率遙遙領先服務器市場空間，公司市占率遙遙領先.8 2.1 生成式

11、AI 是人工智能的未來發展方向，推動算力需求超摩爾增長.8 2.2 AI 服務器是重要的算力載體，其中 GPU 服務器被廣泛應用.9 2.3 我國廠商加速布局大模型，核心產業規模高增打開 AI 服務器市場空間.10 2.4 行業壁壘高、競爭格局趨于穩定，公司是全球 AI 服務器龍頭.11 3 公司服務器核心技術過硬，公司服務器核心技術過硬，AI 計算全棧能力領先計算全棧能力領先.12 3.1 全棧布局通用/邊緣/AI 計算等領域，技術遙遙領先.12 3.2“元腦”計劃賦能行業 AI 用戶，打造 Flag AI 完善智算技術體系布局.13 3.3 AI 投入持續升級，算力/算法/數據基礎設施協同

12、發力.14 3.4“All in 液冷”，亞洲最大液冷生產基地投入使用.15 4 盈利預測和估值盈利預測和估值.16 5 風險提示風險提示.17 浪潮信息(000977)公司深度 4/19 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖表目錄圖表目錄 圖 1：公司發展歷程.5 圖 2：公司股權結構圖（2023 年 6 月）.5 圖 3：2018-2022 年公司主營收入構成（億元）.6 圖 4：OEM/ODM/JDM 模式對比圖.7 圖 5：2018-2023Q1 公司營收規模及增速（億元，%）.7 圖 6：2018-2023Q1 公司歸母凈利潤規模及增速（億元，%）.7 圖 7：公司 2018-202

13、2 年毛利率情況（%）.8 圖 8：公司 2018-2023Q1 費用率情況（%）.8 圖 9：Chat GPT 兩個月破億月活用戶.9 圖 10：不同芯片的靈活性及性能.9 圖 11：2020-2025 年人工智能市場規模預測及增速（百萬美元，%）.10 圖 12：2019-2027 年中國大陸 AI 服務器銷售額及增速（百萬美元、%）.11 圖 13：2019-2027 年中國大陸 AI 服務器出貨量及增速（千臺、%）.11 圖 14：2021 年 H1 全球 AI服務器市場份額（%）.12 圖 15：2021 年中國 AI 服務器市場份額（%）.12 圖 16：公司“元腦”生態計劃.13

14、 圖 17：Flag AI 架構示意圖.14 圖 18：雙碳目標下綠色需求迫在眉睫，液冷是新型數據中心重要選擇.15 圖 19：公司液冷數據中心產品實現全覆蓋.15 表 1：公司服務器產品矩陣.6 表 2：生成式 AI 分類.8 表 3：生成式 AI 訓練大模型匯總.9 表 4：三種 AI 芯片對比.10 表 5：盈利預測（億元、%）.16 表 6：可比公司估值情況（2023.6.16）.17 表附錄：三大報表預測值.18 浪潮信息(000977)公司深度 5/19 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 1 浪潮信息浪潮信息：云計算和大數據服務商領跑者，云計算和大數據服務商領跑者，JDM 賦能業績

15、增長賦能業績增長 浪潮電子信息產業股份有限公司是全球領先的數據中心浪潮電子信息產業股份有限公司是全球領先的數據中心 IT 基礎架構產品、方案和服基礎架構產品、方案和服務提供商務提供商，以“智慧計算”為戰略，通過“硬件重構+軟件定義”的算力產品和解決方案、構建開放融合的計算生態，為客戶構建滿足多樣化場景的智慧計算平臺，全面推動人工智能、大數據、云計算、物聯網的廣泛應用和對傳統產業的數字化變革與重塑。1.1 深耕服務器行業深耕服務器行業二二十載，打造世界一流信息技術產業龍頭企業十載，打造世界一流信息技術產業龍頭企業 公司公司是是服務器行業服務器行業龍頭龍頭。公司成立于 1998 年，2000 年在

16、深交所上市。公司產品主要包括服務器、服務器部件、存儲、IT 終端及散件。公司擁有種類齊全的服務器產品，包括通用服務器、高端服務器和存儲服務器產品，并提供面向云數據中心基礎架構的產品及解決方案，重點發展整機柜、超密度等各類形態的云服務器。圖1：公司發展歷程 資料來源：公司官網，浙商證券研究所 1.2 公司股權結構集中，國資背景深厚公司股權結構集中，國資背景深厚 公司實控人為山東省國資委，股權結構公司實控人為山東省國資委，股權結構穩定穩定。山東省國資委直接/間接持有山東省國有資產投資控股有限公司合計 90%的股份，后者持有浪潮集團有限公司 38.88%的股份，公司是浪潮集團旗下三大子公司之一，集團

17、持有公司 35.87%的股份；此外，其他股東持股份額均不超過 3%，因此山東省國資委直接/間接持有公司 12.6%的股份，并成為公司的實際控制人。圖2：公司股權結構圖（2023 年 6 月）資料來源：Wind，浙商證券研究所 浪潮信息(000977)公司深度 6/19 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 1.3 服務器是公司主要收入來源，相關產品矩陣豐富服務器是公司主要收入來源，相關產品矩陣豐富 公司擁有豐富的服務器產品矩陣，應用領域廣泛公司擁有豐富的服務器產品矩陣，應用領域廣泛。經過多年基于客戶需求的服務器軟硬件研發體系的不斷完善，公司已形成涵蓋高中低端各類型服務器的云計算 Iaas 層系列產

18、品，為云計算 IaaS 層提供計算力平臺支撐；同時公司積極把握人工智能和 5G 變革的發展機遇，對 AI、邊緣計算服務器進行全方位布局。公司的服務器可用于大規模云數據中心、海量數據存儲、AI 計算加速、企業關鍵應用、開放計算五大場景，產品應用領域廣泛。表1：公司服務器產品矩陣 產品分類 產品內容 大規模云數據中心 浪潮高密度服務器 i24 海量數據存儲 英信系列 NF5476M5/NF5466M5/NF5266M5/NF5486M5 AI 計算加速 AGX-5/AGX-2/NF5488M5/NF5468M5 企業關鍵應用 浪潮服務器 TS860M5 開放計算 英信服務器 NF8260M5 資料

19、來源：公司官網，浙商證券研究所 分業務看，服務器是公司主要收入來源。分業務看，服務器是公司主要收入來源。公司是全球領先的 IT 基礎架構技術、產品、方案和服務供應商，業務涵蓋了服務器、數據存儲、數據庫以及 AI 加速器、AI 管理軟件等。分業務看，服務器為公司貢獻了大部分收入，多年以來公司服務器營收占比均超過95%，是公司的支柱業務。例如 2021 年公司實現營收 670.48 億元，其中服務器收入 643.42億元，占比達到 96%。圖3：2018-2022 年公司主營收入構成（億元）資料來源：Wind，浙商證券研究所 1.4 JDM 模式模式持續持續賦能，公司經營業績表現亮眼賦能，公司經營

20、業績表現亮眼 JDM 模式打造差異化競爭優勢，面向模式打造差異化競爭優勢，面向 CSP 從服務走向共生。從服務走向共生。伴隨 CSP 的崛起，公司繼 OEM、ODM 之后創新探索出 JDM（Joint Design Manufacture）聯合開發模式。JDM 模式下，公司以與用戶產業鏈的融合為基礎，面向用戶具體業務，打通需求、研發、生產、交付環節，融合供需業務鏈，為用戶提供全程定制化的產品和服務，用戶深度參與了產品的研發生產，公司也深度參與了用戶的實際業務。466.95514.01618.55643.42689.4801002003004005006007008002018201920202

21、0212022服務器IT終端及散件其他浪潮信息(000977)公司深度 7/19 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖4：OEM/ODM/JDM 模式對比圖 資料來源：以 JDM為核心的新型客戶合作模式探究，浙商證券研究所 JDM 模式下公司擁有敏捷供應鏈體系加持，營收和歸母穩健增長。模式下公司擁有敏捷供應鏈體系加持，營收和歸母穩健增長。2018 年來公司營收和歸母凈利潤均保持穩健增長，特別是疫情期間公司依舊擁有優異業績表現，主要得益于 2020 年疫情期間，公司為應對驟增的線上視頻、線上課堂和線上辦公等市場需求，公司敏捷供應鏈體系及智能工廠的快速復工、彈性增加產能，保證了訂單的及時交付，為公

22、司業務增長奠定堅實基礎。2023Q1，公司業績短期承壓主要是 2022Q1 高基數疊加客戶需求節奏變化所致，帶動規模增速放緩。圖5：2018-2023Q1 公司營收規模及增速（億元，%）圖6：2018-2023Q1 公司歸母凈利潤規模及增速（億元，%）資料來源：Wind，浙商證券研究所 資料來源：Wind，浙商證券研究所 JDM 模式可顯著提升研發效率和交付速度。模式可顯著提升研發效率和交付速度?；?JDM 模式，公司推出一款新品的研發周期從 1.5 年壓縮到 9 個月，客戶提出需求最快可以 3 個月交付樣機，生產交付方面，浪潮訂單交付周期從 15 天縮短至 5-7 天，創造了 8 小時交付

23、 10000 臺云服務器的業內最高交付部署速度。2021 年，公司在 JDM 模式實踐中形成的敏捷柔性供應鏈獲得“鼎革獎”數字化轉型先鋒榜“年度評委會大獎”。得益于 JDM 模式的實踐，2018 年以來，公司三費水平和毛利率水平均較為穩定。其中 2023Q1 費用率上升主要是該階段受客戶需求節奏影響，公司營收同比減少所致。高度重視研發投入，高度重視研發投入，服務器產品矩陣服務器產品矩陣不斷豐富，智算技術取得重大進展不斷豐富，智算技術取得重大進展。從研發人員構成看，2022 年公司員工總計 7495 人，其中技術人員 3153 人，占比 42.07%；從研發投入規?？?，2018 年來公司研發費用

24、穩健增長。2021 年公司研發投入主要用于 Eagle/Yellow River 系列雙路機架式服務器、Cairo/Kingston 四路機架式服務器、Osaka 雙路 AI 服務器以469.41516.53630.38670.48695.2594-60%-40%-20%0%20%40%60%80%100%0100200300400500600700800201820192020202120222023Q1營收/億元增速/%6.599.2914.6620.0320.82.1-60%-40%-20%0%20%40%60%80%0510152025201820192020202120222023Q

25、1歸母凈利潤/億元增速/%浪潮信息(000977)公司深度 8/19 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 及 Tensor 雙路 PCIE 服務器，產品矩陣不斷豐富；2022 年公司在融合架構技術取得重大進展，CPU 同加速器之間的平均數據訪問延遲降低 80%并達到亞微秒級。圖7：公司 2018-2022 年毛利率情況（%）圖8：公司 2018-2023Q1 費用率情況（%）資料來源：Wind，浙商證券研究所 資料來源：Wind，浙商證券研究所 2 算力“革命”打開算力“革命”打開 AI 服務器市場空間，公司市占率遙遙領先服務器市場空間，公司市占率遙遙領先 隨著 AI 使用場景的多元化發展，生成

26、式 AI 成為人工智能的未來發展方向。生成式 AI的發展依賴于訓練大模型，推動算力需求高速增長，要求 AI 服務器具有更強大的算力和更高的安全性。當前，在國內各大科技公司加碼布局 AI 大模型的潮流下，我國人工智能市場迅猛發展，未來 5 年數據量增速有望位列全球第一，疊加 AI 服務器應用場景商用化的趨勢，我國 AI 服務器市場空間快速增長，其中公司（浪潮信息）市占率遙遙領先。2.1 生成式生成式 AI 是人工智能的未來發展方向，推動算力需求超摩爾增長是人工智能的未來發展方向，推動算力需求超摩爾增長 生成式生成式 AI 是人工智能的未來發展方向，國外科技巨頭紛紛布局是人工智能的未來發展方向，國

27、外科技巨頭紛紛布局。隨著 AI 使用場景從文本創作向智能客服、智能音箱、內容生產、游戲 NPC 等新場景擴展應用，生成式 AI 成為人工智能的未來發展方向。生成式 AI 是一種特定類型的 AI，相比傳統 AI 具有更強大的創造性、更長的上下文處理能力以及圖像輸入的支持，極高商業價值下國外科技巨頭紛紛加碼布局，如微軟和 Adobe 聯合推出 Firefly 圖像生成工具，又如 Meta 發布的人工智能大語言模型 LLaMA。表2：生成式 AI 分類 類別 基礎模型 代表產品 圖像生成領域 Diffusion M DALL E-2、Stable Diffusion 自然語言處理領域 GPT-3.5

28、 Chat GPT 代碼生成領域 Codex Copilot 資料來源：智能網，浙商證券研究所 生成式生成式 AI 應用于多個領域，以應用于多個領域，以 Chat GPT 為代表的自然語言處理發展最為迅速為代表的自然語言處理發展最為迅速。生成式 AI 可用于圖像生成、自然語言處理和代碼生成三大領域。其中自然語言處理（NLP）領域進展主要來自基于 GPT3.5 的 ChatGPT（Generative Pre-trained Transformer），該技術是一種基于互聯網可用數據訓練的文本生成深度學習模型，用于問答、文本摘要生成、機器翻譯、分類、代碼生成和對話 AI。11.02%11.97%1

29、1.70%11.44%11.18%0%2%4%6%8%10%12%14%16%18%20%20182019202020212022綜合毛利率/%7.57%8.84%8.44%7.62%7.83%10.86%0%2%4%6%8%10%12%201820192020202120222023Q1銷售費用率/%管理費用率/%研發費用率/%綜合費用率/%浪潮信息(000977)公司深度 9/19 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 表3：生成式 AI 訓練大模型匯總 開發主體 模型名稱 細分領域 參數規模 Open AI GPT-1 自然語言處理 1.17 億 GPT-2 15 億 GPT-3 1750

30、億 Chat GPT-DALL E2 多模態-GPT-4-Google LaMDA 自然語言處理 1370 億 PaLM-E 多模態 5620 億 Stability AI Stable Diffusion 多模態-百度 ERNIE 1.0/2.0/3.0 自然語言處理-ERNIE 3.0 Titan 2600 億 ERNIE 3.0 Zeus-ERNIE-ViLG 2.0/文心一言 多模態-商湯科技 書生 2.5 多模態-資料來源：至頂智庫，浙商證券研究所 生成式生成式 AI 發展依賴訓練大模型，推動算力需求高速增長發展依賴訓練大模型，推動算力需求高速增長。近年來，生成式 AI 發展迅速主要

31、得益于大模型在深度學習領域的突破，而大模型的引入會引發訓練時間長、推理速度慢等系列問題。例如針對自然語言處理相關深度學習模型，為了更強大更精準的語言語義理解和推理能力，近些年來的發展趨勢是引入了帶有 Attention 機制及 Transformer 網絡，使得模型的大小每年以 1-2 個數量級的速度提升，參數量由億級往千億級過渡，相應的算力需求成倍增長。2.2 AI 服務器是重要的算力載體，其中服務器是重要的算力載體，其中 GPU 服務器被廣泛應用服務器被廣泛應用 數據流量激增，對服務器算力、安全性等提出新要求數據流量激增，對服務器算力、安全性等提出新要求。ChatGPT 基于問答模式進行推

32、理、代碼編寫和文本創作，豐富功能帶來用戶人數及使用次數飛速提升，在短短 2 個月內達到破億規模的月活躍用戶，成為歷史上用戶增速最快的消費級應用。終端用戶使用頻率提高帶來數據流量暴漲，對服務器數據處理能力、可靠性、安全性等要求均提出新的挑戰。圖9：Chat GPT 兩個月破億月活用戶 圖10：不同芯片的靈活性及性能 資料來源：Sensor Tower、頭豹研究院、華經產業研究院，浙商證券研究所 資料來源：寬泛科技，浙商證券研究所 浪潮信息(000977)公司深度 10/19 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 算力硬件是算力硬件是 AI 的基礎，主流的基礎，主流 AI 服務器多采用異構加速芯片架構

33、服務器多采用異構加速芯片架構。AI 服務器不同于通用服務器，作為算力載體，其更專精于海量數據處理和運算方面，可以為人工智能、深度學習、神經網絡、大模型等場景提供廣闊的動力源泉。相較于傳統的服務器，AI 服務器需要配備 GPU/NPU/FPGA/ASIC 等芯片以支持高算力需求。按職能又可將 AI 服務器分為訓練服務器和推理服務器。表4：三種 AI 芯片對比 指標 GPU FPGA ASIC 特點 通用型 半定制化 專用型 芯片架構 疊加大量計算單元和高速內存（存算一體），邏輯控制單元簡單 具備可重構數字門電路和存儲器，根據應用制定 電路結構可根據特點領域應用和特定算法定制 擅長領域 3D 圖像

34、處理，密集型并行運算 算法更新頻繁或市場規模較小的專用領域 市場需求量大的專用領域 優點 計算能力強，通用性強，開發周期短，難度小，風險低 功能可修改，高性能、功耗遠低于 GPU，一次性成本低 專用性強、性能高于 FPGA，功耗低，量產成本低 缺點 價格貴、功耗高 編程門檻高、量產成本高 開發周期長，難度大，風險高，一次性成本高 資料來源：智研咨詢，浙商證券研究所 在眾多加速芯片中在眾多加速芯片中 GPU 擅長并行計算，可顯著支撐算力需求提升并被廣泛應用。擅長并行計算，可顯著支撐算力需求提升并被廣泛應用。GPU 的最大特征是擅于并行計算，使 GPU 服務器得以在視頻編解碼、深度學習、科學計算等

35、多種場景的提供快速、穩定、彈性的計算服務。GPU 服務器的應用場景很廣泛,它可以應用于大數據處理、深度學習、虛擬化、圖像算法等領域。2.3 我國廠商加速布局我國廠商加速布局大模型，大模型，核心產業規模高增核心產業規模高增打開打開 AI 服務器市場空間服務器市場空間 國內各大科技入局國內各大科技入局 AI 大模型，基于三層共建模式形成良性業務循環。大模型，基于三層共建模式形成良性業務循環。在技術層面，大模型可顯著增強 AI 技術的通用性，助力實現普惠 AI，隨著大模型進一步與多種場景深度融合，國內大模型廠商紛紛入局。如百度基于文心大模型推出文心一言，再如騰訊基于混元大模型推出太極機器學習平臺，又

36、如阿里推出通義大模型、華為推出盤古大模型。這些頭部企業均采取“模型+工具平臺+生態”三層共建模式，這有助于業務的良性循環，也更容易借助長期積累形成競爭壁壘。圖11：2020-2025 年人工智能市場規模預測及增速（百萬美元，%）資料來源：IDC、浙商證券研究所 我國人工智能市場迅猛發展，數據量增速或將全球第一我國人工智能市場迅猛發展，數據量增速或將全球第一。近幾年，中國人工智能市場迅猛發展，對豐富而優質的數據源的需求日益增加，成為 AI 數據服務市場的重要驅動力。浪潮信息(000977)公司深度 11/19 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 據 IDC 預測，到 2025 年，中國人工智能市場

37、整體規模將達到 163 億美元，五年 CAGR 將超過美國，走在全球前列。與此同時，數據作為 AI 發展的基石，據 IDC 統計，中國數據規模將從 2021 年的 18.51ZB 增長至 2026 年的 56.16ZB，年均增長速度 CAGR 為 24.9%，增速位居全球第一。人工智能核心產業規?？焖僭鲩L，形成良好產業發展基礎。人工智能核心產業規?？焖僭鲩L，形成良好產業發展基礎。據中國信通院及 IDC 統計，2022 年我國 AI 核心產業規模達 5080 億元，同比增長 18%；AI 企業數量近 4000 家，AI 產業化應用持續加速，智能芯片、開源框架等關鍵核心技術取得重要突破，智能傳感器

38、、智能網聯汽車等標志性產品創新能力持續提升；在智能化信息基礎設施布局建設方面，2022 年，全國在用數據中心機架總規模超過 650 萬標準機架。隨著隨著 AI 服務器更多用于商用化場景，市場規模有望維持快速增長趨勢。服務器更多用于商用化場景，市場規模有望維持快速增長趨勢。根據華經產業研究院，2022 年我國大陸 AI 服務器銷售額為 72.55 億美元，預計到 2027 年銷售額將達到 163.99 億美元，2022-2027 年 CAGR 為 17.7%；出貨量來看，2022 年我國大陸 AI 服務器出貨量達 28.4 萬臺，預計到 2027 年達到 65 萬臺，2022-2027 年 CA

39、GR 為 17.9%。圖12：2019-2027 年中國大陸 AI 服務器銷售額及增速（百萬美元、%）圖13：2019-2027 年中國大陸 AI 服務器出貨量及增速（千臺、%）資料來源：華經產業研究院，IDC，浙商證券研究所 資料來源：華經產業研究院，IDC，浙商證券研究所 2.4 行業壁壘高、競爭格局趨于穩定，公司行業壁壘高、競爭格局趨于穩定，公司是全球是全球 AI 服務器龍頭服務器龍頭 服務器行業進入壁壘高，中長期全球服務器市場格局較為穩定。服務器行業進入壁壘高，中長期全球服務器市場格局較為穩定。芯片是服務器上游的核心元器件，行業壟斷程度極高，供貨商議價權大；下游互聯網巨頭采購服務器建設

40、數據中心，客戶集中度上升的同時也增加了客戶的議價能力。在上下游客戶的雙重壓力下，服務器廠商的利潤空間受到擠壓，成本控制能力極為關鍵。擁有強大成本控制能力的頭部廠商的領先優勢將更為明顯，中長期來看服務器市場格局較為穩定。浪潮信息(000977)公司深度 12/19 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖14：2021 年 H1 全球 AI 服務器市場份額（%）圖15：2021 年中國 AI 服務器市場份額（%）資料來源：IDC，浙商證券研究所 資料來源：IDC，浙商證券研究所 公司在公司在 AI 服務器遙遙領先，占據服務器遙遙領先，占據國內國內市場半壁江山。市場半壁江山。根據 IDC 最新發布的中

41、國加速計算市場（2021 年下半年）跟蹤報告，2021 年全年，中國 AI 服務器市場規模達 350.3億元，同比增長 68.6%。從廠商維度看，浪潮信息、寧暢、新華三、華為、安擎位居前五，占據了 82.6%的市場份額。其中，浪潮 AI 服務器市場占有率達 52.4%，連續 5 年（20172021 年）市場份額超過 50%，保持了智慧計算領導者的地位。在國際權威分析機構 Forrester 發布的The Forrester Wave:AI Infrastructure,Q4 2021報告中，公司憑借 AI全棧的能力位于卓越挑戰者象限。3 公司公司服務器核心技術過硬，服務器核心技術過硬，AI

42、計算全棧能力領先計算全棧能力領先 公司擁有涵蓋云計算、AI、邊緣計算及數據存儲等多個領域的全棧技術布局，技術壁壘深厚、龍頭優勢明顯。公司作為 AI 服務器領跑者積極構建“元腦”計劃，打造開放產業融合生態，與智源研究院聯手打造 Flag AI 大模型本地化開發方案，進一步完善智算技術體系。此外，公司積極響應雙碳目標，打造了亞洲最大的液冷生產基地，進一步完善服務器配套產品設施的布局。3.1 全棧布局全棧布局通用通用/邊緣邊緣/AI 計算計算等等領域領域，技術遙遙領先，技術遙遙領先 通用通用計算方面，計算方面，G7 旗艦產品 NF5280G7 相較于上一代產品性能提升 208%，在路線規劃、視頻壓縮

43、、離散事件模擬等整數計算負載的處理時間減少 52%，四路產品 NF8480G7相較于上一代性能提升 232%，在天氣預報、圖像處理、海洋模擬等浮點計算場景下工作負載的處理時間減少 57%，兩款產品獲得了 SPEC CPU、SPEC jbb 雙路、四路性能冠軍，實現了不同處理器平臺、不同類型產品性能的全面突破；邊緣計算方面，邊緣計算方面，NE5260M5 參考開放電信 IT 基礎設施 OTII 規范，在有限的空間內集成了計算、存儲及 AI 加速等多種特性，具備一到兩顆第二代英特爾 至強 可擴展處理器，單 CPU 最高擁有 28 個內核及 56 線程；AI 計算方面，計算方面，NF5688M6 是

44、專為超大規模數據中心研發的同時擁有高性能，高兼容，強擴展的新一代 NVLink AI 服務器，率先在 6U 空間內支持 2 顆 Intel 最新的 Ice Lake CPU和 8 顆 NVIDIA 最新的 NVSwitch 全互聯 500W Ampere 架構 GPU。NF5688M6 風冷支持500W Ampere 架構 GPU，同時可支持 13 張 PCIe Gen4 的 IO 擴展卡，支持浪潮信息N20X，NV DPU 等智能網卡。結合領先的 AI 算力資源調度平臺 AIStation，充分釋放高達5 petaFLOPS 的 AI 計算性能；M6 服務器已打破 165 項 SPEC 世界

45、性能測試紀錄，包攬浪潮信息,20.2%戴爾,13.8%HPE,9.8%聯想,6.1%華為,4.8%IBM,3.9%新華三,3.9%思科,2.6%Oracle,1.2%富士通,1.0%其他,32.6%浪潮信息,52.40%寧暢,7.90%新華三,7.80%華為,7.70%安擎,6.80%寶德,5.10%其他,12.30%浪潮信息(000977)公司深度 13/19 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 SPEC CPU Cint 最具普適性、SPECjbb 企業級 Java 應用、SPEC power 業界能耗評估等五大賽道冠軍。3.2“元腦”計劃“元腦”計劃賦能行業賦能行業 AI 用戶，打造用戶，

46、打造 Flag AI 完善智算技術體系布局完善智算技術體系布局 人工智能產業化應用加速人工智能產業化應用加速，元腦生態，元腦生態應運而生。應運而生。在產業 AI 化進程中，新興 IT 企業已經積累了大量優質的算法框架、模型和數據，公司是新興 AI 企業的主要合作伙伴和算力提供商，為幫助行業用戶更好的進行智慧化轉型、連接傳統合作伙伴和新興 AI 企業，公司提出了“元腦”生態計劃。圖16：公司“元腦”生態計劃 資料來源：浪潮信息生態伙伴大會 IPF2022，浙商證券研究所“元腦”“元腦”聚合優質聚合優質 AI 算力平臺和算法模型，賦能行業用戶完成業務智能轉型升級。算力平臺和算法模型，賦能行業用戶完

47、成業務智能轉型升級。元腦由浪潮聯合具備 AI 開發核心能力的左手伙伴和具備行業整體方案交付能力的右手伙伴共同組成，聚合了 AI 最強算力平臺、最優質的算法模型開發能力和最優質的集成、部署和服務能力，將支撐和加速各行業、各產業與人工智能的融合，讓各個行業、各個產業具備可感知、自學習、可進化的能力，最終幫助用戶完成業務智能轉型升級，以生態之力成就行業、產業 AI 大腦。公司不斷發展以大算力和大模型為核心的智算技術體系。公司不斷發展以大算力和大模型為核心的智算技術體系。2021 年，公司在融合架構技術取得重大進展，提出了以計算為中心的計算架構，在節點內部實現了 CPU 同加速器之間的緩存一致性高速總

48、線互連，基于此項技術，公司研發了國內首款支持高速計算連接一致性總線的加速器，CPU 同加速器之間的平均數據訪問延遲降低 80%，節點間的數據訪問延遲可低至亞微秒級。在創新計算架構的基礎上，公司在算法模型方面，正在從以單模態、自監督學習為特征的第二階段向以多模態、自監督學習為特征的第三階段演進，提出了面向大模型的智能算法，精度持續提升。浪潮信息(000977)公司深度 14/19 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖17：Flag AI 架構示意圖 資料來源：51CTO、北京智源人工智能研究院、浙商證券研究所 攜手智源研究院，基于攜手智源研究院，基于 AIStation 平臺本地化部署推出平臺本

49、地化部署推出 Flag AI 一站式大模型工具。一站式大模型工具。北京智源人工智能研究院大模型算法、模型及工具開源項目 FlagAI 與浪潮 AIStation 智能業務創新生產平臺完成兼容性互相認證，將為各行業用戶提供本地化的大模型快速訓練與微調能力?；?AIStation 平臺進行本地化部署的智源研究院 FlagAI 一站式大模型工具，能夠幫助用戶更快速靈活地獲取本地 AI 算力，集群化調度訓練數據，降低大模型開發和應用門檻，提高大模型開發效率。FlagAI 是元腦生態伙伴北京智源人工智能研究院推出是元腦生態伙伴北京智源人工智能研究院推出的一站式、高質量開源項目。的一站式、高質量開源項目

50、。Flag AI 集成全球各種主流大模型算法技術，以及多種大模型并行處理和訓練加速技術，支持高效訓練和微調。FlagAI 涵蓋多個領域明星模型，如語言大模型 OPT、T5，視覺大模型ViT、Swin Transformer，多模態大模型 CLIP 等，具備一鍵安裝、多場景應用、豐富的實例與教程、訓練環境切換方便等特點。3.3 AI 投入持續升級，算力投入持續升級，算力/算法算法/數據基礎設施協同發力數據基礎設施協同發力 算力方面，算力方面，2022 年，公司發布國內首款元宇宙服務器 MetaEngine，將為元宇宙數字空間的創建和運行提供強大算力，服務于建筑、工廠、城市甚至整個世界的建模等大規

51、模、高復雜、高逼真數字場景協同創新和實施渲染仿真，成為連接現實世界和數字世界的堅實底座。此外，公司聯合合作伙伴發布“錢塘江”智算中心方案，支持超大規模集群擴展，具備領先的液冷散熱能力，并提供普惠的應用生態支持。算法方面，算法方面，“源”發布全新技能模型，包括對話模型、問答模型、翻譯模型、古文模型，加速行業應用落地?！霸础钡膯误w模型參數量達 2457 億，超越美國 OpenAI 組織研發的 GPT-3，成為全球最大規模的 AI 巨量模型。公司持續推進“源”開源開放計劃，打造了“AI 劇本殺”、“心理咨詢 AI 陪練”、“AI 反詐”、“金陵詩會”等爆款應用，目前社區已經擁有超過 3000 名開發

52、者。在數據基礎設施方面，在數據基礎設施方面，公司持續完善存儲產品布局，重點打造集中式存儲、備份和歸檔存儲等平臺型產品，攜手伙伴、客戶共創場景化方案，獲得了越來越多的客戶的信賴，已經成為銀行、保險、證券等用戶核心業務的主要供應商。2022 年公司發布了新一代 SSD高速存儲介質，具備 ZNS 數據分流等技術，性能大幅提升。同時，浪潮存儲具備存儲軟件棧和 SSD 全棧技術研發能力，可以通過盤控協同，推進 SSD 面向特定場景的定向調優，提升存儲系統性能。浪潮信息(000977)公司深度 15/19 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 3.4“All in 液冷液冷”，亞洲最大液冷生產基地投入使用，亞

53、洲最大液冷生產基地投入使用 雙碳目標下，雙碳目標下，PUE 限制倒逼數據中心革新降溫方案。限制倒逼數據中心革新降溫方案。在雙碳目標下，數據中心的能耗挑戰日益嚴重。國家發展改革委、工業和信息化部等聯合印發的貫徹落實碳達峰碳中和目標要求 推動數據中心和 5G 等新型基礎設施綠色高質量發展實施方案，明確提出到2025 年，數據中心運行電能利用效率和可再生能源利用率明顯提升，全國新建大型、超大型數據中心平均電能利用效率降到 1.3 以下。圖18：雙碳目標下綠色需求迫在眉睫，液冷是新型數據中心重要選擇 資料來源：浪潮信息生態伙伴大會 IPF2022，浙商證券研究所 全棧布局液冷，公司全棧布局液冷，公司液

54、冷產品實現批量部署。液冷產品實現批量部署。公司公司將“All in 液冷”納入公司發展戰略，全棧布局液冷，發布全棧液冷產品，實現通用服務器、高密度服務器、整機柜服務器、AI 服務器四大系列全線產品均支持冷板式液冷，并提供液冷數據中心全生命周期整體解決方案，液冷產品和解決方案已經在互聯網、金融、教科研等領域得到廣泛應用：（1）技術端，根據公司公告，公司已擁有 300 多項液冷技術領域核心專利，已參與制定與發布 10 余項冷板式液冷、浸沒式液冷相關設計技術標準，并聯合牽頭立項關于冷板式液冷核心技術的 4 項標準；（2）生產端，根據公司公告，公司建成了亞洲最大液冷研發生產基地天池并投入使用，基地年產

55、能達 10 萬臺，實現了業界首次冷板式液冷整機柜的大批量交付，幫助用戶數據中心 PUE 降低至 1.1 以下，整體交付周期在 5-7 天之內。圖19：公司液冷數據中心產品實現全覆蓋 資料來源：浪潮信息生態伙伴大會 IPF2022，浙商證券研究所 浪潮信息(000977)公司深度 16/19 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 4 盈利預測和估值盈利預測和估值 預計公司 2023-2025 年整體營業收入分別為 813.48/943.51/1,084.65 億（+17.01%/15.98%/14.96%）：（1）服務器業務：服務器業務：據觀研報告網預測，2020-2023 年我國 AI 服務器市場

56、規模年均增長率將維持在 23%以上，公司作為全球領先的 AI 服務器廠商，有望充分受益于大模型訓練和推理帶來的 AI 算力需求，但同時也應該看到主要客戶互聯網廠商資本開支增速放緩，傳統 x86 服務器的需求可能會下降從而影響公司的整體業績，公司 2022 年服務器業務收入689.48 億（+7.16%），因此我們預計 2023-2025 年公司服務器業務收入將達到 806.69/935.76/1,076.13 億元（+17%/16%/15%）；（2）IT 終端及散件終端及散件、其他其他業務業務：除服務器本身以外，公司還提供相關部件、散件等產品，2022 年 IT 終端及散件業務收入為 3.03

57、 億（-87.69%）、其他業務收入為 2.75 億（11.01%），我們預期未來將實現穩定增長，2023-2025 年收入分別將達到 3.63/4.18/4.59億（+20%/15%/10%）、3.16/3.57/3.93 億（+15%/13%/10%）；毛利率：毛利率：公司 2022 年綜合毛利率 11.18%，近年來較為穩定，主要來自于服務器業務，因 AI 服務器單價往往高于 x86 服務器，因此我們預計未來更高毛利的 AI 服務器占比將持續提升，帶動公司整體毛利率上升，預計 2023-2025 毛利率分別為 12.55%/13.01%/13.49%；費用率：費用率：公司近年來銷售和管理

58、費用率持續優化，研發費用率持續提升，2022 年銷售費用率 2.17%、管理費用率 1.02%、研發費用率 4.65%，我們預計未來該趨勢有望繼續保持，2023-2025 年銷售費用率 2.13%/2.09%/2.05%、管理費用率 1.00%/0.97%/0.94%、研發費用率 5.38%/5.87%/6.34%；歸母凈利潤：歸母凈利潤：預計 2023-2025 年歸母凈利潤分別為 27.33/32.46/37.80 億（+31.36%/18.80%/16.44%）。表5：盈利預測（億元、%）2022 2023E 2024E 2025E 總營收總營收 695.25 813.48 943.51

59、 1,084.65 YOY 3.70%17.01%15.98%14.96%1、服務器業務收入 689.48 806.69 935.76 1,076.13 YOY 7.16%17.00%16.00%15.00%2、IT 終端及散件業務收入 3.03 3.63 4.18 4.59 YOY-87.69%20.00%15.00%10.00%3、其他業務收入 2.75 3.16 3.57 3.93 YOY 11.01%15.00%13.00%10.00%整體毛利率 11.18%12.55%13.01%13.49%銷售費用率 2.17%2.13%2.09%2.05%管理費用率 1.02%1.00%0.97

60、%0.94%研發費用率 4.65%5.38%5.87%6.34%歸母凈利潤歸母凈利潤 20.80 27.33 32.46 37.80 YOY 3.88%31.36%18.80%16.44%資料來源：Wind、浙商證券研究所 浪潮信息(000977)公司深度 17/19 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 選取 AI 服務器相關公司中科曙光、紫光股份作為可比公司，公司為 AI 服務器行業領軍，并且公司與英偉達合作關系密切，英偉達系列 A800、H800 等 AI 訓練芯片、CUDA 生態與大模型的適配程度高，有望率先受益于大模型訓練和推理帶來的算力需求，我們認為應當給與一定的溢價，首次覆蓋，給予維

61、持“買入”評級。表6：可比公司估值情況（2023.6.16）公司簡稱公司簡稱 總市值總市值 歸母凈利潤歸母凈利潤 PE 2022A 2023E 2024E 2022A 2023E 2024E 中科曙光 816.63 15.44 20.16 26.12 20.99 40.51 31.26 紫光股份 1,008.75 21.58 26.99 33.13 25.86 37.38 30.45 平均平均 23.43 38.95 30.86 浪潮信息 831.76 20.80 27.33 32.46 39.98 30.44 25.62 資料來源：wind、浙商證券研究所，浪潮信息 2023-2024 歸母

62、凈利潤為本報告預測值 5 風險提示風險提示 主要頭部客戶資本開支不及預期主要頭部客戶資本開支不及預期的的風險風險：服務器的主要需求方為國內外云廠商、互聯網大廠，頭部客戶資本開支的總額、在不同種類服務器中的分配及放單節奏將直接影響公司的業績表現；大模型訓練及推理的算力需求不及預期大模型訓練及推理的算力需求不及預期的的風險風險：目前國內外算力需求主要集中在大模型的訓練端，市場主要根據訓練端的需求對未來 AI 服務器出貨量及價格進行預期，如果大模型訓練的實際算力需求不及預期，或后續推理算力需求不及預期，則可能影響公司未來的業績成長基本面；更具性價比的算力芯片新產品持續發布速度超過算力需求實際增速更具

63、性價比的算力芯片新產品持續發布速度超過算力需求實際增速的的風險風險：英偉達、AMD 持續發布更具性價比的算力產品，單顆芯片算力持續上升，單位算力的價格持續下降，如果芯片算力提升速度超過下游訓練和推理的算力需求擴張速度，則可能帶來 AI 服務器需求數量的下降，影響公司未來業績表現；算力芯片供應不及預期算力芯片供應不及預期的的風險風險：目前行業內處于 AI 芯片供不應求的狀態，若上游供應持續短缺，則可能直接影響公司拿單量及節奏，影響公司業績的釋放節奏；行業競爭加劇行業競爭加劇的的風險風險：x86服務器行業較為成熟，新華三、寧暢、超聚變等廠商也在積極進行 AI 服務器研發和銷售，行業競爭可能加劇，從

64、而影響公司未來成長性；技術更新換代技術更新換代的的風險風險：英偉達、AMD 持續發布更具性價比的算力產品，若公司未能及時跟進研發和推出服務器新品，或新品不及預期，則可能影響公司一定時期內的市場銷售情況；國際局勢風險國際局勢風險：目前國際局勢較為復雜，若國際局勢發生變動，從而影響公司的供應鏈、銷售體系的安全，則公司可能受到不利影響；浪潮信息(000977)公司深度 18/19 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 Table_ThreeForcast 表附錄：三大報表預測值表附錄：三大報表預測值 資產負債表 利潤表 (百萬元)2022 2023E 2024E 2025E (百萬元)2022 2023

65、E 2024E 2025E 流動資產流動資產 37,580 47,739 52,213 58,396 營業收入營業收入 69,525 81,348 94,351 108,465 現金 9,010 14,585 10,505 8,967 營業成本 61,753 71,141 82,072 93,836 交易性金融資產 33 28 23 18 營業稅金及附加 105 122 142 163 應收賬項 11,116 13,271 15,816 19,008 營業費用 1,509 1,734 1,970 2,225 其它應收款 78 79 97 110 管理費用 708 815 912 1,017 預

66、付賬款 120 142 172 206 研發費用 3,230 4,376 5,536 6,876 存貨 15,025 18,000 23,956 28,433 財務費用 84 389 435 514 其他 2,199 1,634 1,644 1,654 資產減值損失(393)(51)49 49 非流動資產非流動資產 3,434 3,639 3,795 3,898 公允價值變動損益 8 0 0 0 金額資產類 0 0 0 0 投資凈收益 75 81 94 108 長期投資 360 410 460 510 其他經營收益 331 163 94 108 固定資產 1,215 1,514 1,702 1

67、,831 營業利潤營業利潤 2,156 2,965 3,522 4,101 無形資產 381 231 181 131 營業外收支 4 1 1 1 在建工程 841 799 769 748 利潤總額利潤總額 2,160 2,966 3,523 4,102 其他 636 685 683 677 所得稅 104 148 176 205 資產總計資產總計 41,013 51,377 56,008 62,294 凈利潤凈利潤 2,056 2,817 3,347 3,897 流動負債流動負債 18,644 25,492 25,803 27,220 少數股東損益(25)85 100 117 短期借款 4,9

68、54 5,454 5,954 6,454 歸屬母公司凈利潤歸屬母公司凈利潤 2,080 2,733 3,246 3,780 應付款項 10,503 16,486 15,958 16,682 EBITDA 2,552 3,858 4,508 5,196 預收賬款 0 0 0 0 EPS（最新攤?。?.41 1.86 2.21 2.57 其他 3,187 3,552 3,891 4,084 非流動負債非流動負債 4,751 5,724 6,729 7,734 主要財務比率 長期借款 4,222 5,222 6,222 7,222 2022 2023E 2024E 2025E 其他 530 503

69、508 513 成長能力成長能力 負債合計負債合計 23,395 31,216 32,533 34,954 營業收入 3.70%17.01%15.98%14.96%少數股東權益 354 439 539 656 營業利潤 0.13%37.50%18.80%16.44%歸屬母公司股東權益 17,264 19,723 22,936 26,683 歸屬母公司凈利潤 3.88%31.36%18.80%16.44%負債和股東權益負債和股東權益 41,013 51,377 56,008 62,294 獲利能力獲利能力 毛利率 11.18%12.55%13.01%13.49%現金流量表 凈利率 2.99%3.

70、36%3.44%3.49%(百萬元)2022 2023E 2024E 2025E ROE 12.05%13.86%14.15%14.17%經營活動現金流經營活動現金流 1,800 5,330 (4,509)(1,941)ROIC 7.64%10.25%10.47%10.62%凈利潤 2,056 2,817 3,347 3,897 償債能力償債能力 折舊攤銷 388 504 550 580 資產負債率 57.04%60.76%58.09%56.11%財務費用 466 421 486 551 凈負債比率 132.78%154.83%138.58%127.85%投資損失(75)(81)(94)(10

71、8)流動比率 2.02 1.87 2.02 2.15 營運資金變動(1,446)1,667 (8,748)(6,810)速動比率 1.12 1.10 1.02 1.03 其它 411 3 (50)(50)營運能力營運能力 投資活動現金流投資活動現金流(722)(625)(557)(518)總資產周轉率 1.59 1.76 1.76 1.83 資本支出(1,120)(659)(604)(580)應收賬款周轉率 6.04 6.91 6.89 6.60 長期投資(53)(45)(45)(45)應付賬款周轉率 4.57 5.78 5.45 6.16 其他 451 79 92 107 每股指標每股指標(

72、元元)籌資活動現金流籌資活動現金流 529 902 1,019 954 每股收益 1.41 1.86 2.21 2.57 短期借款 396 500 500 500 每股經營現金 1.22 3.62 -3.06 -1.32 長期借款 2,711 1,000 1,000 1,000 每股凈資產 11.73 13.40 15.58 18.13 其他(2,579)(598)(481)(546)估值比率估值比率 現金凈增加額現金凈增加額 1,738 5,575 (4,080)(1,538)P/E 39.98 30.44 25.62 22.00 P/B 4.82 4.22 3.63 3.12 EV/EBI

73、TDA 12.47 20.61 18.88 16.96 資料來源：wind、浙商證券研究所 浪潮信息(000977)公司深度 19/19 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 股票投資評級說明股票投資評級說明 以報告日后的 6 個月內，證券相對于滬深 300 指數的漲跌幅為標準，定義如下：1.買 入：相對于滬深 300 指數表現20以上；2.增 持：相對于滬深 300 指數表現1020；3.中 性：相對于滬深 300 指數表現1010之間波動；4.減 持：相對于滬深 300 指數表現10以下。行業的投資評級：行業的投資評級：以報告日后的 6 個月內，行業指數相對于滬深 300 指數的漲跌幅為標準，

74、定義如下：1.看 好：行業指數相對于滬深 300 指數表現10%以上；2.中 性：行業指數相對于滬深 300 指數表現10%10%以上；3.看 淡：行業指數相對于滬深 300 指數表現10%以下。我們在此提醒您，不同證券研究機構采用不同的評級術語及評級標準。我們采用的是相對評級體系，表示投資的相對比重。建議：投資者買入或者賣出證券的決定取決于個人的實際情況，比如當前的持倉結構以及其他需要考慮的因素。投資者不應僅僅依靠投資評級來推斷結論。法律聲明及風險提示法律聲明及風險提示 本報告由浙商證券股份有限公司（已具備中國證監會批復的證券投資咨詢業務資格，經營許可證編號為：Z39833000）制作。本報

75、告中的信息均來源于我們認為可靠的已公開資料，但浙商證券股份有限公司及其關聯機構（以下統稱“本公司”）對這些信息的真實性、準確性及完整性不作任何保證，也不保證所包含的信息和建議不發生任何變更。本公司沒有將變更的信息和建議向報告所有接收者進行更新的義務。本報告僅供本公司的客戶作參考之用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為本公司的當然客戶。本報告僅反映報告作者的出具日的觀點和判斷，在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見均不構成對任何人的投資建議，投資者應當對本報告中的信息和意見進行獨立評估，并應同時考量各自的投資目的、財務狀況和特定需求。對依據或者使用本報告所造成的一切后果，本公司及/或其關聯

76、人員均不承擔任何法律責任。本公司的交易人員以及其他專業人士可能會依據不同假設和標準、采用不同的分析方法而口頭或書面發表與本報告意見及建議不一致的市場評論和/或交易觀點。本公司沒有將此意見及建議向報告所有接收者進行更新的義務。本公司的資產管理公司、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的意見或建議不一致的投資決策。本報告版權均歸本公司所有，未經本公司事先書面授權，任何機構或個人不得以任何形式復制、發布、傳播本報告的全部或部分內容。經授權刊載、轉發本報告或者摘要的，應當注明本報告發布人和發布日期，并提示使用本報告的風險。未經授權或未按要求刊載、轉發本報告的，應當承擔相應的法律責任。本公司將保留向其追究法律責任的權利。浙商證券研究所浙商證券研究所 上?？偛康刂罚簵罡吣下?729 號陸家嘴世紀金融廣場 1 號樓 25 層 北京地址：北京市東城區朝陽門北大街 8 號富華大廈 E 座 4 層 深圳地址：廣東省深圳市福田區廣電金融中心 33 層 上?？偛苦]政編碼：200127 上?？偛侩娫挘?8621)80108518 上?？偛總髡妫?8621)80106010