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1、華西計算機團隊華西計算機團隊2023年8月6日請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明僅供機構投資者使用證券研究報告|公司深度研究報告分析師：劉澤晶SAC NO：S1120520020002郵箱：浪潮信息深度報告算力龍頭，乘風破浪核心邏輯算力龍頭，乘風破浪。算力芯片供不應求，據集微網、財聯社等消息，三個月內兩度漲價，我們判斷AI芯片價格持續大幅漲價象征著以英偉達為首的算力芯片依舊是供不應求，算力芯片依舊為大模型時代的稀缺要素，同時上游芯片帶動服務器價格同步上行。浪潮信息是全球服務器龍頭廠商，同樣也是AI服務器龍頭廠商，我們判斷公司業績短期承壓，其主要原因是受下游

2、廠商X86建設周期影響，然而我們判斷，隨著產業供應鏈問題得到改善，同時伴隨著下游X86建設周期拐點將至，伴隨著公司JDM銷售模式，公司AI服務器業績有望快速兌現，從而實現收入與利潤剪刀差。深耕服務器二十載，IT基礎設施龍頭企業。浪潮信息是全球領先的IT基礎設施產品、方案和服務提供商，背靠山東國資委，股權結構穩定，公司業績持續高速增長，10年平均CAGR為42%，目前已經構建產品全面、性能先進、綠色安全的IT基礎設施群，其中包括通用服務器、邊緣計算服務器、GPU服務器、存儲服務器、全液冷服務器、交換機等；浪潮是全球服務器龍頭企業，中國AI服務器龍頭企業，根據IDC的數據，2021年X86服務器市

3、場和AI服務器市場中，浪潮信息均位列第一，市場占比分別為30%，52.4%。乘AI之風，邁向成長。浪潮信息創造JDM模式，客戶需求驅動商業模式定制化，顯著縮短研發周期。同時公司算力方面浪潮持續布局算力底層，其中：通用服務器：強勁性能，高效計算；AI產品，軟硬兼顧，應用廣泛；存儲：高效融合，存力爆發；液冷方面，All in 液冷策略，助力性能提升。此外，AI方面，公司已經構建元腦生態，成就行業AI大腦，加速行業數智化轉型；同時平臺方面，AIStation平臺進行可本地化部署，提高大模型開發效率；公司于2021年已經發布巨量模型“源1.0”，著力算法模型建設，打造全棧開發能力，有效推進AI產業化。

4、投資建議:AIGC大爆發，算力為先行指標，公司有望開啟新一輪成長曲線，同時我們判斷公司JDM模式與AI服務器有望帶來公司毛利率的提升：預計2023-2025年公司的營業收入為762.77/933.33/1097.72億元，歸母凈利潤為24.13/34.19/46.74億元，每股收益（EPS）為1.64/2.32/3.18元，對應2023年8月4日收盤價50.6元，PE分別為30.9/21.8/15.9倍，強烈推薦，首次覆蓋給予“買入”評級。風險提示：1）核心技術水平升級不及預期的風險；2）政策推進不及預期的風險；3）科技創新風險；4）供應鏈風險。2YYvW0URZhZzW8O9R9PtRnNs

5、QsRfQnNxPiNnNuM8OoPrRuOpNmQwMnMpO目錄301 深耕服務器二十載，IT基礎設施龍頭企業02 AI重器，算力先行03 算力龍頭，邁向成長04 財務拐點，AIGC背景下有望加速05 投資建議與風險提示01深耕服務器二十載，IT基礎設施龍頭企業41.1 浪潮信息：深耕服務器二十載，IT基礎設施龍頭企業浪潮信息是全球領先的IT基礎設施產品、方案和服務提供商，2000年在主板上市。公司所提供的創新產品和解決方案涉及云計算、大數據、人工智能、邊緣計算等領域，業務涵蓋云數據中心、云服務大數據、智慧城市、智慧企業等產業群組。個人電腦領域起步，轉向服務器領域：1993年成功研發出中

6、國第一臺IA架構服務器SMP2000，成功走上服務器道路。加大高效服務器研發，逐步成為行業龍頭：2003年，中國商用領域第一臺高效能服務器浪潮天梭TS20000誕生。2004年，浪潮超能SP3000打破并創造了商業智能計算（TPC-H）世界紀錄。加快了服務器國產化腳步，并逐步占據行業領先地位。高端服務器落地，產品矩陣逐漸豐富：2010年，成功研發出高端容錯計算機浪潮天梭K1。2016年，新一代關鍵應用主機浪潮M13成功落地。標志著我國成為全球第三個掌握較高端主機技術國家。浪潮產品矩陣逐步豐富，包含通用服務器、邊緣計算、存儲等多種產品。進軍AI領域，AI服務器實力強勁：2018年，浪潮Ai服務器

7、AGX-5成為全球最強大的AI主機之一。與GPU龍頭英偉達合作密切，2020年發布五款支持NVIDIA的AI服務器。在大模型領域，2021年發布全球最大規模的人工智能大模型“源1.0”。5浪潮信息發展歷程 1.2 背靠山東國資委，股權結構穩定擁有國資背景，山東省國資委為實際控制人：山東國有資產投資有限公司作為浪潮集團的第一大股東，持有48.15%的股份。此公司最大的兩個股東為，山東省國資委，直接持有70%股份和山東國惠控股集團，直接持有20%股份。而前者直接持有后者100%股份。因此山東省國資委直接/間接持有山東省國有資產投資有限公司90%股份。進而直接/間接持有浪潮電子信息的16%股份，成為

8、實際控制人。股權結構穩定，浪潮集團控股比例最大：浪潮集團是中國領先的云計算、大數據服務商，助力經濟社會數字轉型優秀企業。浪潮電子信息產業股份有限集團作為浪潮集團的三大子公司之一，浪潮集團有限公司直接持有公司33.16%股份。另外。浪潮軟件直接持有公司0.39%股份，且浪潮軟件為浪潮集團全資子公司。所以浪潮集團直接/間接持有公司33.55%股份，成為公司第一大股東。6浪潮信息股權結構圖 1.3.1公司產品豐富多樣，服務器為支柱業務公司業績持續高速增長，10年平均CAGR為42%：2022年公司總收入約為695.25億元，相較2021年總收入670.48億元，增長了3.6%。服務器及部件為公司支柱

9、業務：2022年服務器及部件業務收入約為689.48億元，約占總收入的99.2%。公司擁有豐富的產品矩陣：1）通用服務器：涉及專攻計算優化、關鍵應用等領域。其中高密度服務器系列專為數據中心設計。2）人工智能計算：提供強大算力，多款產品攜帶NVIDIA Ampere架構 GPU。3）邊緣計算：服務器與計算管理平臺雙開花，實現邊緣資源管理，高度自治。4）存儲：超強存儲能力和極簡IT架構，為數據生命周期管理提供保障。5）全液冷機柜：實現去空調化，實現綠色發展。6）云數據中心操作系統：實現軟硬協同，優化性能。7）大模型領域：擁有“源1.0”人工智能大模型，且AIStation已與開源平臺FlagAI完

10、成兼容。7浪潮信息產品矩陣資料來源：Wind，公司官網，華西證券研究所1.3.2 IT基礎建設全面，AI服務器性能卓越浪潮信息構建出了產品全面、性能先進、綠色安全的IT基礎設施群；1）服務器包括通用、邊緣計算、GPU服務器，高密度服務器i48M6，搭載2顆英特爾至強Ice Lake系列可擴展處理器，適用于大數據等領域。2）存儲包括全閃存儲、混閃存儲、分布式存儲等。面向企業的HF18000G5-I具備NVMe架構，支持智能云分層功能，可靠性可達99.99%。3）全液冷機柜，單柜每年可節省電費21萬元，年平均PUE可低至1.1以下，功率密度提升10倍以上。4）另外公司還擁有交換機、管理平臺和操作系

11、統等IT產品。AI服務器落地，為AI發展提供充足算力：最新產品NF5688M6搭載8顆 NVIDIA Ampere架構 GPU，且具備支持500W Ampere架構GPU的風冷散熱，單機性能高達4億億次每秒，相較上一代提升46%，MLPerf打榜獲得20余項冠軍。8公司2012-2022年收入規模及增速資料來源：Wind，公司官網，華西證券研究所2022年公司業務分布圖21.9142.2473.07101.23126.68254.88469.41516.53630.38670.48695.250%20%40%60%80%100%120%01002003004005006007008002012

12、 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022公司營業收入(億元)同比增速99.2%0.4%0.4%服務器及部件IT終端及部件其他業務02AI重器，算力先行92.1 再三強調，大模型背景下算力勢必迎來爆發ChatGPT開啟算力軍備賽:我們已經在ChatGPT:百度文心一言暢想中提到數據、平臺、算力是打造大模型生態的必備基礎，且算力是訓練大模型的底層動力源泉，一個優秀的算力底座在大模型(AI算法)的訓練和推理具備效率優勢；同時，我們在ChatGPT打響AI算力“軍備戰”中提及算力是AI技術角逐“入場券”，其中AI服務器、AI芯片等為核心產品；

13、此外，我們還在ChatGPT，英偉達DGX引爆 AI“核聚變”中提到以英偉達為代表的科技公司正在快速補足全球AI算力需求，為大模型增添必備“燃料”。大模型參數呈現指數規模，引爆海量算力需求:根據財聯社和OpenAI數據，ChatGPT浪潮下算力缺口巨大，根據OpenAI數據，模型計算量增長速度遠超人工智能硬件算力增長速度，存在萬倍差距。運算規模的增長，帶動了對AI訓練芯片單點算力提升的需求，并對數據傳輸速度提出了更高的要求。根據智東西數據，過去五年，大模型發展呈現指數級別，部分大模型已達萬億級別，因此對算力需求也隨之攀升。10 大模型參數數量和訓練數據規?？焖僭鲩L近年大模型的參數規模增長趨勢2

14、.2 ChatGPT的競爭本質即算力“軍備賽”大模型是人工智能發展的必然趨勢:大模型即“大算力+強算法”結合的產物。大模型通常是在大規模無標注數據上進行訓練，學習出一種特征和規則?；诖竽Ｐ瓦M行應用開發時，將大模型進行微調，如在下游特定任務上的小規模有標注數據進行二次訓練，或者不進行微調，就可以完成多個應用場景的任務。大模型是輔助式人工智能向通用性人工智能轉變的堅實底座:大模型增強了人工智能的泛化性、通用性，生產水平得到質的飛躍，過去分散化模型研發下，單一AI應用場景需要多個模型支撐，每個模型需要算法開發、數據處理、模型訓練、參數調優等過程。大模型實現了標準化AI研發范式，即簡單方式規?；a

15、，具有“預訓練+精調”等功能，顯著降低AI開發門檻，即“低成本”和“高效率”。算力是打造大模型生態的必備基礎，服務器是算力的載體:算力是訓練大模型的底層動力源泉，一個優秀的算力底座在大模型(AI算法)的訓練和推理具備效率優勢；服務器是算力的底層載體，包含CPU、GPU、內存、硬盤、網卡等，在ChatGPT中具有舉足輕重的作用，算力是服務器通過對數據進行處理后實現結果輸出的一種能力。11 數據、平臺、算力、算法關系示意圖2.3 大模型出現帶動AI服務器呈現加速狀態我們認為大模型的出現有望帶動AI服務器需求:我們認為除了對低延遲低功耗算力的性能需求，在服務器的種類上也產生了多樣化、細分化的場景應用

16、需求。各行業與人工智能技術的深度結合及應用場景的不斷成熟與落地，使人工智能芯片朝著多元化的方向發展，為了迎合芯片的多元化，服務器的類型也將越來越豐富，并適用越來越多的行業應用場景。根據IDC的數據，在2021年的統計，預計到2025年中國加速服務器市場規模將達到108.6億美元，且2023年仍處于中高速增長期，增長率約為20%。AI大模型對算力的需求分別來自訓練和推理兩個環節。1）訓練環節：通過標記過的數據來訓練出一個復雜的神經網絡模型，使其能夠適應特定的功能，模型具有一定的通用性，以便完成各種各樣的學習任務。該環節需要處理海量的數據，注重絕對的計算能力。2）推理環節：利用訓練好的模型，使用新

17、數據推理出各種結論。借助神經網絡模型進行運算，利用輸入的新數據來一次性獲得正確結論的過程。該環節對算力要求比訓練環節略低，但注重綜合指標，單位能耗算力、時延、成本等都要考慮。12 2021-2025年中國服務器市場規模及增速(億美元)AI大模型對于算力(服務器)的需求2.4 AI服務器:GPU為主流“加速卡”，正在大放異彩AI芯片是AI算力的“心臟”，GPU價值凸顯:伴隨數據海量增長，算法模型趨向復雜，處理對象異構，計算性能要求高，AI 芯片在人工智能的算法和應用上做針對性設計，可高效處理人工智能應用中日漸多樣繁雜的計算任務。在人工智能不斷擴大滲透的數字時代，芯片多元化展現出廣闊的應用前景，通

18、過不斷演進的架構，為下一代計算提供源源不斷的動力源泉。GPU作為AI芯片的主力軍，正在大放異彩:AI芯片主要包括圖形處理器(GPU)、現場可編程門陣列(FPGA)、專用集成電路(ASIC)、神經擬態芯片(NPU)等。人工智能深度學習需要異常強大的并行處理能力，GPU相比于CPU更擅長于并行計算能力，正在大放異彩。根據IDC的數據，2021年H1中國人工智能芯片，GPU占比最多為91.90%。GPU服務器優勢顯著:GPU服務器超強的計算功能可應用于海量數據處理方面的運算，如搜索、大數據推薦、智能輸入法等，相較于通用服務器，在數據量和計算量方面具有成倍的效率優勢。此外，GPU可作為深度學習的訓練平

19、臺，優勢在于1、GPU 服務器可直接加速計算服務，亦可直接與外界連接通信；2、GPU服務器和云服務器搭配使用，云服務器為主，GPU服務器負責提供計算平臺；3、對象存儲 COS 可以為 GPU 服務器提供大數據量的云存儲服務。13 2021年H1中國人工智能芯片占比91.90%6.30%1.50%0.30%GPUNPUAISCFPGAGPU、FPGA、ASIC對比AIAI芯片芯片釋義釋義GPU顯卡的核心單元，是單指令、多數據處理器。GPU采用數量眾多的計算單元和超長的流水線，在圖型領域的加速方面具有技術優勢FPGA集成了大量的基本門電路及存儲器，利用門電路直接運算、速度較快。用戶可以自由定義這些

20、門電路和存儲器之間的布線，改變執行方案，從而調整到最佳運行效果。相較于GPU靈活度更高、功耗更低；ASIC為特定目的、面向特定用戶需求設計的定制芯片，具備體積小、功耗低、可靠性更高等優點。在大規模量產的情況下，具備成本低的特點。GPU、FPGA、ASIC對比(縱軸代表靈活性、橫軸代表性能)5月14日，據集微網消息，英偉達A100價格從去年12月開始上漲，截至今年4月上半月，其5個月價格累計漲幅達到37.5%；同期A800價格累計漲幅達20.0%。我們認為，第一輪漲價邏輯如下：1）GPT催生AI算力需求爆發。隨著ChatGPT帶來AI產業大熱，相關產業對AI算力硬件的需求也同步高漲。據前人工智能

21、NLP企業首席科學家、千芯科技董事長陳巍測算，國內想要直接訓練出一個GPT-3級別的大模型，研發訓練層面最少需要3000到5000枚A100級別的AI芯片。隨著國內諸如阿里巴巴、商湯科技等各類公司對大模型的持續深耕，保守估計國內A100級別的AI芯片缺口在30萬枚左右。2）臺積電供應側芯片產能受限。由于臺積電獨有CoWoS封裝技術，英偉達目前將GPU旗艦產品芯片獨家由臺積電代工生產，僅其余少量產品由三星代工完成。但由于AI浪潮引發了上游高端芯片需求的暴增，以往英偉達GPU的交付時間僅需3個月左右，目前新訂單要推遲到年底，等待時間超過半年，甚至1年。同時目前英偉達芯片已經沒有庫存，H100和A1

22、00高算力GPU供不應求。2.5 算力芯片供不應求，三個月內兩度漲價14 英偉達產品實現云、邊、端全面布局2.5 算力芯片供不應求，三個月內兩度漲價15 英偉達A800持續漲價美國商務部工業和安全局發布半導體出口管制新規7月13日，據財聯社消息，英偉達A800的售價已較一周前上漲約30%，單卡現貨已達到近13萬元一顆。同時今年6月開始，H800正式大規模推廣，目前一顆H800的單卡GPU價格已高達20余萬元，遠高于漲價后的A800。我們認為，第二輪漲價原因主要在于A800、H800芯片供不應求，稀缺性強。根據京報網消息，去年美國BIS頒發出口管制條例，為滿足條例規定，英偉達調整技術參數，為中國

23、廠商特供兩者的替代品A800和H800。而由于H800 今年 3 月才開始投產，以當下的排產進度預計，部分 H800 要到今年底才能交貨，導致目前芯片稀缺。政策是影響A800類芯片供應緊張程度的關鍵，可以預見，國內AI浪潮將推動A800類芯片的行情持續上漲。AI硬件競爭升溫，芯片遭“哄搶”導致價格大漲：綜合英偉達近期兩度漲價邏輯可以看出，英偉達A800等高端芯片價格持續大幅漲價象征著以英偉達為首的算力芯片依舊是供不應求，算力芯片依舊為大模型時代的稀缺要素。上游芯片帶動服務器價格同步上行：一臺服務器通常需要4枚-8枚GPU，根據OpenAI訓練集群模型估算結果，1746億參數的GPT-3模型大約

24、需要375-625臺8卡DGX A100服務器（對應訓練時間10天左右）。一臺GPU服務器的成本是普通服務器的10倍以上，GPU價格高漲直接帶動服務器價格顯著上修。以國產浪潮AI智能服務器為例，根據AI市場報價，其R4900G3規格產品含稅價已高達55萬元。據財聯社消息，聞泰科技同樣稱其服務器價格呈上漲趨勢。2.6 AI算力硬件迎來搶購熱潮，上游芯片帶動服務器價格同步上行16 英偉達芯片H100INSPUR浪潮AI智能服務器2.7 算力時代到來，加速服務器價值凸顯國家計算力指數與GDP/數字經濟的走勢呈現出了顯著的正相關:根據IDC數據，十五個重點國家的計算力指數平均每提高1點，國家的數字經濟

25、和GDP將分別增長 3.5和1.8，預計該趨勢在2021-2025年將繼續保持。此外，當一個國家的計算力指數達到40分以上時，國家的計算力指 數每提升1點，其對于GDP增長的推動力將增加到1.5倍，而當計算力指數達到60分以上時，國家的計算 力指數每提升1點，其對于GDP增長的推動力將提高到3.0倍，對經濟的拉動作用變得更加顯著。海量應用場景，算力需求高漲:據華為發布的計算2030預測，2030年人類將進入YB數據時代，全球數據每年新增1YB。通用算力將增長10倍到3.3ZFLOPS、人工智能算力將增長500倍超過100ZFLOPS。相當于一百萬個中國超級計算機神威“太湖之光”的算力總和。AI

26、服務器作為算力載體為數字經濟時代提供廣闊動力源泉:不同于通用服務器，AI服務器更專精于海量數據處理和運算方面，我們認為其可以為人工智能、深度學習、神經網絡、大模型等場景提供廣闊的動力源泉，并廣泛應用于醫學、材料、金融、科技等千行百業。17 從計算力指數看對經濟的增長計算力對經濟的影響2.8 服務器產業鏈梳理，下游賦能千行百業服務器產業鏈梳理，關注產業鏈中上游:服務器行業產業鏈上游為CPU、GPU、內存、硬盤、RAID控制器、電源、軟件系統等原材料為主；中游為服務器行業；下游客戶群體有互聯網云服務商、電信運營商、第三方IDC服務商、政府部門、各類型企業等。我們認為在算力和數字時代的大背景下，AI

27、服務器作為算力載體為數字經濟時代提供廣闊動力源泉，更加彰顯其重要性。服務器賦能千行百業:根據IDC數據，服務器賦能千行百業，實則為數字經濟的底層基礎設施；其中，互聯網行業占比最多，為43.8%，廣泛應用于電子商務、電子郵件、電子游戲等領域；電信行業占比9.9%，應用場景為通訊網絡、云平臺建設；金融占比約為9.0%，廣泛應用于商業業務系統、銀行系統等場景；政府領域占比為10.6%，主要應用于數字政務、辦公系統等領域。18 服務器產業鏈21年服務器下游占比43.8%10.6%9.9%9.0%26.7%互聯網政府電信金融其他03算力龍頭，邁向成長193.1 全球服務器龍頭，乘AI之風邁向成長中國地區

28、是全球主要服務器增長:根據Counterpoint的全球服務器銷售跟蹤報告，2022年全球服務器出貨量達1380萬臺，同比增長6%，出貨金額為1117 億美元，同比增長 17%。此外，根據IDC數據，2022 年中國服務器市場規模為 273.4 億美元，同比增長 9.1%。中國服務器市場規模在全球占比24.5%，中國正成為全球最主要的服務器增長市場。浪潮是全球服務器龍頭企業，中國AI服務器龍頭企業：根據Counterpoint數據，浪潮信息在全球各大服務器收入規模中排行前三，此外，我們認為服務器的競爭格局區域穩定，浪潮龍頭效應更強。同時，浪潮信息是國產X86及AI服務器龍頭廠商，根據IDC的數

29、據，2021年X86服務器市場和AI服務器市場中，浪潮信息均位列第一，市場占比分別為30%，52.4%。202021年全球各大服務器收入(百萬美元)資料來源：Counterpoint，IDC，半導體產業縱橫，華西證券研究所2021年中國AI服務器市場份額2021年中國X86服務器市場份額14100.212022.59784.36613.161942524.44343.31126530232.2050001000015000200002500030000350002021年全球各大服務器收入(百萬美元)52.40%7.90%7.80%7.70%6.80%5.10%12.30%浪潮信息寧暢新華三華

30、為安擎寶德其他30%13.70%10.70%8%5.90%31.75%浪潮信息新華三戴爾聯想華為其他3.2 創造 JDM 模式，客戶需求驅動商業模式定制化以客戶為中心聯合開發，實現供應鏈重構。浪潮信息JDM（Joint Design Manufacture）是客戶需求直接驅動的定制化商業模式。區別于OEM與ODM模式：OEM模式供應只負責按照客戶的設計方案進行組裝，而ODM模式由客戶提出相關的概念、規格,供應商進行設計、實現不同。浪潮創造出的以客戶為中心的JDM模式，以與用戶產業鏈的融合為基礎，在每一環節都有客戶相關技術專家的深度參與，客戶成為產品概念設計、開發、生產、供應等流程的共同主導者。

31、顯著縮短研發周期，保證按需高效交付?；贘DM模式，研發方面，浪潮將一款新品的研發周期從1.5年縮短至9個月，在客戶提出需求以后最快3個月便可交付樣機；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10000臺云服務器的業內最高交付部署速度。2022年，浪潮JDM商業模式下的數字化供應鏈獲得IDC“數字供應鏈領導者”獎，均體現出JDM模式具有的獨特優越性。21浪潮信息獲得IDC數字供應鏈“領導者”獎 JDM、OEM、ODM模式區分圖3.3 算力方面浪潮持續布局算力底層，構建IT基礎建設通用服務器：強勁性能，高效計算G7系列服務器:發布于2023年1月13號，全面支持第四

32、代英特爾至強可擴展處理器，涉及云計算、大數據、人工智能等領域。其中雙路服務器NF5280G7和四路產品NF8480G7相較于上一代性能分別提升208%和232%，且分別在部分整數計算和浮點計算場景負載的處理時間減少52%和57%。在SPEC公布的最新測評結果中，兩產品在全部場景中獲得第一名。邊緣計算：輕便簡潔，功能齊全SRDC邊緣一體機：發布于2023年5月25號。將計算、存儲、配電及智能管控等模塊集成于一個機柜內，打造“小而美”產品，適用于產業園區、工業制造、智慧社區等各種邊緣計算場景。該產品可以節省80%以上的產品量化時間，降低90%以上的物料、供應商管理成本等?，F有產品SRDC600柜體

33、深度小于600mm，柜體高度小于24U，并且提供1U/2U邊緣服務器、AI BOX等多種模塊適配。22浪潮信息G7系列服務器概述 NF8480G7和NF5280G7展示SRDC一體機模塊展示3.3 算力方面浪潮持續布局算力底層，構建IT基礎建設AI產品：軟硬兼顧，應用廣泛NF5698G7服務器：根據浪潮信息公司官網，發布于2023年7月11號，該產品是浪潮信息和英特爾合作開發的新一代AI服務器。支持8顆OAM高速互聯的Gaudi2加速器，并采用高擴展設計最大支持4800Gbps節點間互聯帶寬，滿足大模型訓練張量并行和數據并行的通信需求。通過智能散熱調控等設計，實現系統功耗降低8%。另外，支持P

34、yTorch、TensorFlow等主流AI框架及開發工具，有效提高平臺的使用效率。AIAI StationStation人工智能推理服務平臺：發布于2021年9月17號，幫助企業構建高效的深度學習開發平臺，降低資源投入，提升開發效率。AIStation可通過GPU共享調度策略實現資源池優化，通過訓練數據“零拷貝”傳輸實現數據加速等。在今年3月29號，產品又迎來重大進步，即與智源研究院FlagAIFlagAI完成兼容性互相認證。AI Station已經廣泛應用于各種行業：在與某大型國有銀行的合作中，模型訓練效率提升7 7倍。今年6月份攜手北京傳奇將助力城市園林，資源使用率與開發效率提升至909

35、0%以上。23NF5698G7產品圖 AI Station助力銀行智算中心方案AI Station支持業務研發部署流程3.3 算力方面浪潮持續布局算力底層，構建IT基礎建設存儲：高效融合，存力爆發公司存儲業務始于2001年，之后公司在傳統存儲、軟件存儲和固態存儲等存儲中高端領域都有了非常大的發展。2017年，浪潮智能存儲G2上市半年銷售額近2億元。2022年，浪潮信息發布了新一代SSD高速存儲介質，進一步提升存儲性能。新一代分布式融合存儲AS13000G7:發布于2023年5月11號，是業內首個同一套存儲滿足文件、對象、大數據、視頻四種非結構化數據高效融合的存儲產品?？蓮V泛應用于自動駕駛、電商

36、營銷和線上問診等領域。據介紹，該產品數據存力提升300%，IO性能提高100%。24 浪潮信息存儲理念圖浪潮信息AS13000G7示意圖3.3 算力方面浪潮持續布局算力底層，構建IT基礎建設液冷技術：All in 液冷策略，助力性能提升2022年基于“雙碳”戰略背景，浪潮信息將“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。全液冷整機柜服務器ORSORS30003000S S：發布于2022年3月17號。與傳統風冷相比，能耗降低4.5%。最大

37、單機柜容納20個雙路節點，相比普通機架式服務器，計算密度提高100%。根據上海證券報公眾號，目前，京東云數據中心已引入該產品并實現規?；渴?，為京東618、雙十一等提供了基礎算力保障，性能提升34%-56%。今年5月8日，實現了100%全液冷運行，年平均PUE可低至1.1以下，尤其適用于小型數據中心。25 浪潮液冷數據中心產品覆蓋圖ORS3000S產品圖3.4.1 構建元腦生態，加速行業數智化轉型構建元腦生態，成就行業AI大腦：2019年4月16日浪潮推出元腦生態計劃。在AI產業化過程中，浪潮是新興AI企業的主要合作伙伴和算力提供商。新興IT企業已經積累了大量優質的算法框架、模型和數據，這些優

38、質的AI技術正是產業AI化過程中行業用戶所需要的，也是為這些用戶服務的傳統合作伙伴所欠缺的。元腦生態可以幫助行業用戶更好地進行智慧化轉型，連接傳統合作伙伴和新興AI企業。發揮平臺支撐功能，助力產業智能轉型：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，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。截至2022年底,浪潮信息生態伙伴數量已達到20000家,其中元腦生態伙伴5000余家,整合元腦AI解決方案200多

39、個。26“元腦生態”伙伴合作架構2021年“元腦生態”計劃成果總結3.4.1 構建元腦生態，加速行業數智化轉型輸出AI全棧能力，構建智能生態：浪潮元腦既包含浪潮的場景化人工智能基礎設施，多樣化的深度學習框架與工具，以及最新研發的人工智能PaaS平臺和AutoML Suite等“有形”產品，同時也凝聚了浪潮多年積累的人工智能算法優化、系統優化服務等“無形”能力。這使得元腦可以作為底層平臺為合作伙伴提供一體化的解決方案，推動人工智能新生態的構建。壯大元腦生態，加速數實融合：2021年4月，浪潮發布元腦生態2.0版本。相比于元腦生態1.0一對一的合作模式，2.0版本進一步擴大合作范圍、優化合作模式。

40、其中，新增的“AI Store”功能類似于手機可以下載應用的App Store，通過AI Store，傳統企業可以選擇與業務需求匹配的AI解決方案，提高與AI企業的需求對接效率。同時，合作伙伴類型更加多樣化，咨詢服務商、區域分銷商、IVR都將加入元腦生態。在2.0階段，更高效的連接方式、更大的資源投入、更多優秀的產品將用于支撐元腦的戰略布局及生態發展。27 浪潮信息“元腦生態”主要構成浪潮信息“元腦生態”計劃2.0介紹3.4.2 FlagAI本地化部署，提高大模型開發效率大模型算法、模型及工具一站式開源項目助力大模型開發：FlagAI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

41、項目，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?；贏IStation平臺進行本地化部署，提高大模型開發效率：作為元腦生態的重要承載平臺，根據CSDN消息，浪潮信息AIStation正持續與元腦合作伙伴開展大量的適配對接認證工作，為企業級訓練及推理場景開發提供創新解決方案。日前，浪潮信息AIStation與北京智源人工智能研究院大模型算法、模型及

42、工具開源項目FlagAI完成了兼容性互相認證，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，降低大模型開發和應用門檻，提高大模型開發效率。28FlagAI架構圖 浪潮發布AIStation推理平臺3.4.3 巨量模型“源1.0”持續加速開放賦能發布中文巨量模型，有效推進AI產業化：2021年9月，浪潮發布人工智能巨量模型“源1.0“。源1.0的單體模型參數量達到2457億，超越美國OpenAI組織研發的GPT-3模型，成為當時全球最大規模的中文語料AI巨量模型。作為通用NLP預訓練模型，源1.0能夠適應多種類的AI任務需求，降低針對不同應用場景的語言模型適配難度，并提升小樣本學習與零樣本

43、學習場景的模型泛化應用能力。著力算法模型建設，打造全棧開發能力：“源1.0”針對大模型的Attention層和前饋層的模型空間進行結構優化，改進注意力機制聚焦文章內部聯系的學習。千億大模型的創新實踐，使得浪潮信息具備從數據、訓練、部署到應用落地的全棧開發能力。在訓練數據處理上，通過自研海量數據過濾系統（MDFS），建立從數據采集、粗濾、質量分類、精濾的全自動化的端到端數據工作流程，通過清洗866TB海量數據，獲得5TB高質量中文數據集。根據新浪財經消息，2023年5月，浪潮公布源2.0目前正持續推進，將會在文生圖、Chat、多模態、工具鏈等方面進行升級提升。29發布時ZeroCLUE零樣本學習

44、榜（第一行為人類得分）浪潮信息人工智能產業研究院發布全球最大規模中文人工智能巨量模型“源”05財務拐點，AIGC背景下有望加速305.1 公司收入穩定增加，拐點將至公司營業收入穩定增加，拐點將至:公司2022年營收規模為695.25億元，同比增長3.7%，我們判斷其主要原因是受疫情影響及下游IT廠商戰略性周期調整所至，公司2023年Q1收入為94億元，同比減少45.59%，我們認為主要原因由于下游IT支出為周期戰略性調整所致，然而我們認為隨著AI服務器爆發，公司上半年相關訂單有望在下半年交付并形成相關收入，同時疊加下游IT廠商X86支出周期拐點有望將至，公司2023下半年收入有望出現業績明顯拐

45、點。收入結構穩定，服務器占比不斷加大:從公司的收入占比拆分，服務器及部件占比業務不斷增加，2015年公司相關業務收入為96.4億元，收入占比95.23%，公司2022年此業務相關收入為689.48億元，收入占比為99.17%，我們判斷隨著公司營收規模的擴張，公司收入結構正不斷優化，服務器及部件收入占比正趨于穩定。31 公司按照產品分類收入(億元)公司營收(億元)及增速101.23126.68254.88469.41516.53630.38670.48695.2594.00-60%-40%-20%0%20%40%60%80%100%120%0.00100.00200.00300.00400.00

46、500.00600.00700.00800.00營業收入(億元)同比增速010020030040050060070080020152016201720182019202020212022服務器及部件收入(億元)IT終端及散件收入(億元)其他業務收入(億元)5.2 公司毛利率、歸母凈利率有望迎接業績拐點公司各項毛利率趨于穩定:公司2022年毛利率為11.18%，相較于2021年降低0.26PCT，我們判斷公司毛利率已經趨于穩定。其中，公司主營業務服務器及毛利率業務毛利穩重有升，維持在11%以上，我們判斷隨著AI服務器的爆發，及公司JDM獨特銷售模式，同時伴隨著AI相關硬件(芯片、服務器)等供不應

47、求，公司下半年有望迎接毛利率拐點，未來隨著AI服務器在公司的業績比重逐漸加大，公司毛利率有望提升。公司歸母凈利率有望迎接業績拐點:公司2022年歸母凈利率水平為2.99%，我們認為主要原因是受到X86服務器建設周期影響，未來隨著X86建設周期逐漸回暖，同時伴隨著AI服務器下半年有望爆發，公司營收有望迎來新一輪成長曲線，公司有望迎來毛利率上升，公司歸母凈利率有望迎接拐點。32 公司按照產品分類毛利率公司毛利率與凈利率水平15.48%13.72%10.58%11.02%11.97%11.70%11.44%11.18%13.01%0.00%2.00%4.00%6.00%8.00%10.00%12.0

48、0%14.00%16.00%18.00%20152016201720182019202020212022 2023Q1毛利率歸母凈利率14.81%13.45%10.40%10.93%11.77%11.40%11.13%11.07%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%20152016201720182019202020212022服務器及部件毛利率IT終端及散件毛利率其他業務毛利率5.3 公司三費趨于穩定，關注收入與利潤剪刀差公司三費趨于穩定：公司2022年銷售、管理、研發費用率分別為2.17%、1.02%、4.65%，分別同比上升-0.

49、01PCT、-0.06PCT、0.29PCT，我們認為公司三費已經趨于穩定，公司2023年Q1三費用率為1.48%、0.84%、3.26%，分別同比上升0.91PCT、0.76PCT、3.6 PCT，我們認為與下游IT廠商X86服務器支出預期相關，我們判斷隨著下半年X86服務器招標逐漸回暖，同時伴隨AI服務器爆發等相關事宜，公司三費有望回歸到穩定狀態。公司利潤穩重有升，關注收入與利潤剪刀差:公司2022年實現歸母凈利潤20.8億元，較上年同期上升3.84%，公司2023年Q1利潤為2.1億元，同比下降45.59%，我們認為主要原因為與下游IT廠商X86支出周期調整有關，同理，我們認為判斷未來隨

50、著IT廠商X86支出周期有望回暖，同時伴隨著AI服務器爆發，公司有望進入新一輪成長周期，公司毛利率有望提升，同時公司三費趨于穩定，公司作為服務器龍頭廠商，其技術實力過硬，關注公司收入與利潤剪刀差。33 公司歸母凈利(億元)潤及增速公司三費用率情況2.62%2.79%2.96%2.18%2.17%2.39%0.00%1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%6.00%7.00%8.00%201820192020202120222023Q1銷售費用率管理費用率研發費用率4.492.874.286.599.2914.6620.0320.82.1-60%-40%-20%0%20%40%60%8

51、0%0510152025公司歸母凈利潤(億元)同比增速06盈利預測與風險提示346.1 盈利預測與投資建議關鍵性假設如下服務器及部件:此項業務是公司主營業務，包括多元化的信息IT產品，其中包括X86服務器、AI服務器等，考慮到公司是國產X86服務器和AI服務器的龍頭地位，未來隨著下游IT廠商X86服務器支出占比的周期回暖，同時疊加AI服務器爆發等相關事宜，同時考慮到公司JDM獨特定制化銷售模式，同時伴隨著目前階段AIGC爆發，各個廠商開啟算力“軍備競賽”，相關算力硬件供不應求的趨勢，AI服務器有望開啟公司新一輪成長曲線，因此給予23-25年收入增速9.75%、20%、16%。IT終端及部件:我

52、們認為隨著公司規模和營收的增加，此部分業務占比趨于穩定，此項業務屬于公司主營業務的配套業務，因此給予23-25年收入增速為5%、5%、5%。其他業務:我們認為此業務多為集成業務，并不屬于公司主要業務，因此給予23-25年收入增速為5%、5%、5%。預計2023-2025年公司營業收入分別為762.77/914.41/1060.02億元，增速有望分別為9.71%/19.88%/15.92%。35 公司收入拆分預測營收營收:百萬元百萬元2021A2021A2022A2022A2023E2023E2024E2024E2025E2025E服務器及部服務器及部件件收入57180.6761316.6567

53、157.5680362.0692956.65yoy4.02%7.16%9.75%20.00%16.00%成本57180.6761316.6567157.5680362.0692956.65毛利率11.13%11.07%11.25%11.50%11.75%ITIT終端及部終端及部件件收入2457.63302.54317.66333.55350.23yoy160.70%-87.69%5.00%5.00%5.00%成本2106.69275.67285.90300.19315.20毛利率14.28%8.88%10.00%10.00%10.00%其他業務其他業務收入247.61274.87288.613

54、03.04318.19yoy-28.55%-17.50%5.00%5.00%5.00%成本91.96160.80158.74166.67175.01毛利率62.86%41.50%45.00%45.00%45.00%合計合計收入67047.5569525.4676276.7691441.17106001.738yoy6.36%3.70%9.71%19.88%15.92%成本59379.3261753.1267602.1980828.9293446.863毛利率11.44%11.18%11.37%11.61%11.84%6.1 盈利預測與投資建議36資料來源：華西證券研究所可比公司估值：中國長城屬

55、于服務器賽道。在A股選取可比公司中科曙光、紫光股份?？杀裙?023-2025年的平均每股收益（EPS）為1.37/1.71/1.96元；平均PE為35.4/28.5/25.3倍高于浪潮信息?？紤]到浪潮信息在X86、AI服務器的龍頭地位，與AI服務器有望開啟公司新一輪成長曲線，理應給予公司相對較高估值。注：EPS來自Wind一致預測。投資建議：AIGC大爆發，算力為先行指標，公司有望開啟新一輪成長曲線，同時我們判斷公司JDM模式與AI服務器有望帶來公司毛利率的提升：預計2023-2025年公司的營業收入為762.77/914.41/1060.02億元，歸母凈利潤為24.13/32.21/39.

56、66億元，每股收益（EPS）為1.64/2.19/2.69元，對應2023年8月4日收盤價50.6元，PE分別為30.9/23.1/18.8倍，強烈推薦，首次覆蓋給予“買入”評級?？杀裙竟乐涤A測與估值注：EPS來自Wind一致預測財務摘要財務摘要2021A2021A2022A2022A2023E2023E2024E2024E2025E2025E營業收入（百萬元）67,048 69,525 76,277 91,441 106,002 YoY（%）6.4%3.7%9.7%19.9%15.9%歸母凈利潤（百萬元）2,003 2,080 2,413 3,221 3,966 YoY（%）36.6%

57、3.9%16.0%33.5%23.1%毛利率（%）11.4%11.2%11.4%11.6%11.8%每股收益（元）1.38 1.39 1.64 2.19 2.69 ROE13.2%12.0%12.4%14.2%14.9%市盈率36.73 36.33 30.87 23.13 18.78 公司名稱公司名稱股票代碼股票代碼收盤價收盤價市值市值(億元億元)EPS(EPS(元元)PE(PE(倍倍)2023/8/42023/8/42023/8/42023/8/42023E2023E 2024E2024E 2025E2025E 2023E2023E 2024E2024E 2025E2025E中科曙光6030

58、19.SH46.64 682.61 1.371.772.2134.0 26.4 21.1 紫光股份000977.SZ50.60 744.90 1.381.651.7136.7 30.7 29.6 平均值1.371.711.9635.428.525.3浪潮信息000977.SZ50.60 744.90 1.642.192.6930.9 23.1 18.8 6.2 風險提示核心技術水平升級不及預期的風險:計算相關產業技術壁壘較高，公司核心技術難以突破，進程低于預期，影響整體進度。政策推進不及預期的風險:受到宏觀經濟、財政、疫情影響，政策推進節奏不及預期?？萍紕撔嘛L險：若研發投入不足、市場端與研發端

59、聯系不緊密、核心人才缺乏，可能導致產品迭代緩慢，科技創新能力不足，產品競爭力削弱。供應鏈風險：部分關鍵物料或進口元器件市場供應趨緊，替代物料或元器件質量性能無法達到最優設計要求，原材料及產品成本方面的不確定性。37資料來源：華西證券研究所附錄-三張表及主要財務比例38 利潤表（百萬元）利潤表（百萬元）2022A2022A2023E2023E2024E2024E2025E2025E現金流量表（百萬元）現金流量表（百萬元）2022A2022A2023E2023E2024E2024E2025E2025E營業總收入69,52576,27791,441106,002凈利潤2,0562,4373,2333

60、,968YoY(%)3.7%9.7%19.9%15.9%折舊和攤銷388223272249營業成本61,75367,60280,82993,447營運資金變動-1,4469,109-17,13111,189營業稅金及附加105107126152經營活動現金流1,80011,650-13,78215,221銷售費用1,5091,6781,9662,279資本開支-1,120-434-515-589管理費用7088391,0971,378投資376-57-66-74財務費用8492112132投資活動現金流-722-355-426-502研發費用3,2303,8144,4815,088股權募資15

61、8000資產減值損失-393-19021債務募資1,1821,1321,132886投資收益75137155161籌資活動現金流5299121,132886營業利潤2,1562,6203,4364,217現金凈流量1,73812,206-13,07715,606營業外收支4333主要財務指標主要財務指標2022A2022A2023E2023E2024E2024E2025E2025E利潤總額2,1602,6233,4394,220成長能力（%）成長能力（%）所得稅 104186206252營業收入增長率3.7%9.7%19.9%15.9%凈利潤2,0562,4373,2333,968凈利潤增長率

62、3.9%16.0%33.5%23.1%歸屬于母公司凈利潤2,0802,4133,2213,966盈利能力（%）盈利能力（%）YoY(%)3.9%16.0%33.5%23.1%毛利率11.2%11.4%11.6%11.8%每股收益1.391.642.192.69凈利潤率3.0%3.2%3.5%3.7%資產負債表（百萬元）資產負債表（百萬元）2022A2022A2023E2023E2024E2024E2025E2025E總資產收益率ROA5.1%4.1%5.7%5.3%貨幣資金9,01021,2168,13923,746凈資產收益率ROE12.0%12.4%14.2%14.9%預付款項120971

63、16150償債能力（%）償債能力（%）存貨15,02519,18625,90826,111流動比率2.021.611.821.64其他流動資產13,42614,90718,82120,056速動比率1.121.000.870.99流動資產合計37,58055,40652,98470,063現金比率0.480.610.280.56長期股權投資360375398428資產負債率57.0%66.4%59.5%63.7%固定資產1,2151,2731,2581,269經營效率（%）經營效率（%）無形資產381274189119總資產周轉率1.591.521.581.61非流動資產合計3,4343,68

64、63,9964,433每股指標（元）每股指標（元）資產合計41,01359,09156,98074,496每股收益1.391.642.192.69短期借款4,9546,0867,2178,104每股凈資產11.8013.2215.4118.10應付賬款及票據10,50323,93717,49929,369每股經營現金流1.237.91-9.3610.34其他流動負債3,1874,4814,4435,234每股股利0.150.000.000.00流動負債合計18,64434,50429,16042,707估值分析估值分析長期借款4,2224,2224,2224,222PE36.3330.8723

65、.1318.78其他長期負債530530530530PB1.823.833.282.80非流動負債合計4,7514,7514,7514,751負債合計23,39539,25533,91147,458股本1,4641,4641,4641,464少數股東權益354378390393股東權益合計17,61919,83623,07027,037負債和股東權益合計41,01359,09156,98074,496財務報表和主要財務比率財務報表和主要財務比率免責聲明39分析師分析師簡介簡介劉澤晶（首席分析師）2014-2015年新財富計算機行業團隊第三、第五名，水晶球第三名，10年證券從業經驗分析師承諾分析

66、師承諾作者具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格或相當的專業勝任能力，保證報告所采用的數據均來自合規渠道，分析邏輯基于作者的職業理解，通過合理判斷并得出結論，力求客觀、公正，結論不受任何第三方的授意、影響，特此聲明。評級說明評級說明公司評級標準公司評級標準投資評級投資評級說明說明以報告發布日后的6個月內公司股價相對上證指數的漲跌幅為基準。買入分析師預測在此期間股價相對強于上證指數達到或超過15%增持分析師預測在此期間股價相對強于上證指數在5%15%之間中性分析師預測在此期間股價相對上證指數在-5%5%之間減持分析師預測在此期間股價相對弱于上證指數5%15%之間賣出分析師預測在此期間股價相

67、對弱于上證指數達到或超過15%行業評級標準行業評級標準以報告發布日后的6個月內行業指數的漲跌幅為基準。推薦分析師預測在此期間行業指數相對強于上證指數達到或超過10%中性分析師預測在此期間行業指數相對上證指數在-10%10%之間回避分析師預測在此期間行業指數相對弱于上證指數達到或超過10%華西證券研究所：華西證券研究所：地址：北京市西城區太平橋大街豐匯園11號豐匯時代大廈南座5層免責聲明40華西證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）具備證券投資咨詢業務資格。本報告僅供本公司簽約客戶使用。本公司不會因接收人收到或者經由其他渠道轉發收到本報告而直接視其為本公司客戶。本報告基于本公司研究所及其研究人員

68、認為的已經公開的資料或者研究人員的實地調研資料，但本公司對該等信息的準確性、完整性或可靠性不作任何保證。本報告所載資料、意見以及推測僅于本報告發布當日的判斷，且這種判斷受到研究方法、研究依據等多方面的制約。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及預測不一致的報告。本公司不保證本報告所含信息始終保持在最新狀態。同時，本公司對本報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，投資者需自行關注相應更新或修改。在任何情況下，本報告僅提供給簽約客戶參考使用，任何信息或所表述的意見絕不構成對任何人的投資建議。市場有風險，投資需謹慎。投資者不應將本報告視為做出投資決策的惟一參考因素，亦不應認為本報告可以

69、取代自己的判斷。在任何情況下，本報告均未考慮到個別客戶的特殊投資目標、財務狀況或需求，不能作為客戶進行客戶買賣、認購證券或者其他金融工具的保證或邀請。在任何情況下，本公司、本公司員工或者其他關聯方均不承諾投資者一定獲利，不與投資者分享投資收益，也不對任何人因使用本報告而導致的任何可能損失負有任何責任。投資者因使用本公司研究報告做出的任何投資決策均是獨立行為，與本公司、本公司員工及其他關聯方無關。本公司建立起信息隔離墻制度、跨墻制度來規范管理跨部門、跨關聯機構之間的信息流動。務請投資者注意，在法律許可的前提下，本公司及其所屬關聯機構可能會持有報告中提到的公司所發行的證券或期權并進行證券或期權交易，也可能為這些公司提供或者爭取提供投資銀行、財務顧問或者金融產品等相關服務。在法律許可的前提下，本公司的董事、高級職員或員工可能擔任本報告所提到的公司的董事。所有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、轉發或公開傳播本報告的全部或部分內容，如需引用、刊發或轉載本報告，需注明出處為華西證券研究所，且不得對本報告進行任何有悖原意的引用、刪節和修改。