《電子行業專題研究：AI的進擊時刻系列3微軟指引FY25年大力投入AICSPCapEx和英偉達的賬如何算？-250119（22頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《電子行業專題研究：AI的進擊時刻系列3微軟指引FY25年大力投入AICSPCapEx和英偉達的賬如何算？-250119（22頁）.pdf（22頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1 1/2222 Table_Page 行業專題研究|電子 2025 年 1 月 19 日 證券研究報告 AI 的進擊時刻系列的進擊時刻系列 3 微軟指引微軟指引 FY25 年大力投入年大力投入 AI，CSP CapEx 和英偉達的賬如何算？和英偉達的賬如何算？分析師：分析師：王亮 分析師：分析師：耿正 分析師：分析師：李佳蔚 SAC 執證號：S0260519060001 SFC CE.no:BFS478 SAC 執證號：S0260520090002 SAC 執證號：S0260524080005 021-38003658 021-38003660

2、 請注意，耿正,李佳蔚并非香港證券及期貨事務監察委員會的注冊持牌人，不可在香港從事受監管活動。核心觀點核心觀點：CSP CapEx 和服務器出貨、英偉達的營收如何匹配？和服務器出貨、英偉達的營收如何匹配？通用服務器時代，CSP CapEx 和通用服務器出貨量、CPU 廠商營收趨勢高度掛鉤，2023 年 AIGC 趨勢帶來的大模型訓練需求爆發后，CSP CapEx 在 2023 年后呈現大幅向數據中心傾斜，并尤其向 GPU 算力環節集中的趨勢。根據我們的測算，近幾個季度，CSPs CapEx 約3 成直接確收為英偉達 Data Center 營收，且比例還在不斷提升中。而由于 GPU 卡占單臺

3、AI 服務器價值量的絕大部分，以及需要建設 AI 訓練或推理集群還需要有對應的網絡、存儲、機房等基礎設施投入，因此 CSPs CapEx 中對 AI 數據中心整體的直接投入不止三成。由于 CSPs 約占英偉達數據中心營收的 50%，且 CSPs AI CapEx 在前期階段主要投入到大模型訓練中，后為云業務、AI 推理賦能原有業務等各方面，跟蹤性和能見度相對較強，因此 CSP CapEx 投入和表態對英偉達數據中心營收重要性突出。ROI 理解：云業務算力租賃有機會“投理解：云業務算力租賃有機會“投 1 塊營收塊營收 5 塊”，預計塊”，預計 GB200 上線后上線后 ROI 更好。更好。從云業

4、務算力租賃角度看，我們對在不同 H100 購買成本下總投入 1 億美金預計對應的 H100 按照不同單卡/時的價格進行敏感性測算。對于一線云廠商來說，符合英偉達預計的 CSPs“投 1 塊，4 年時間有機會獲取營收 5 塊”。根據 Nvidia Blackwell 白皮書，與同規模 H100 相比，GB200 NVL72 的成本和能耗最多可降低 25 倍。即 GB200 Rack 方案的 TCO 優勢顯著，預計給 2025 年帶來兩個結果：（1）采用 GB200 系統進行模型推理或算力租賃的 ROI 預計更好；（2）可進一步帶來算力租賃價格（單 P 價格/時）降低，從而降低 AI 推理成本，成

5、本降低也有利于為推理應用的快速發展奠定基礎。CapEx：微軟最新指引：微軟最新指引 FY25 AI CapEx 約約 800 億美金，預計北美億美金，預計北美 CSPs 2025 年年 CapEx 持續高增。持續高增。根據彭博，2024Q3 北美四大 CSP 大廠 CapEx 總和（不包含融資租賃）為 588.6 億美元，同比+59.0%，環比+11.4%，持續高增勢頭不減，同比增速連續五個季度提升。根據彭博一致預期，2024 年谷歌、微軟、Meta、亞馬遜等四家云廠商的 CapEx 總投入約 2100 億美元(不含融資租賃)，同比+49.2%。此外，微軟副董事長兼總裁布拉德史密斯在 1 月

6、3 日公司官網的博客中表示微軟 2025 財年將在 AI 數據中心方面投入 800 億美元。此外，谷歌、Meta、亞馬遜等廠商均對 2025 年 CapEx 增長趨勢做出積極指引。風風險提示。險提示。AI 應用商業化進展不及預期、客戶需求增速不及預期的風險；自研芯片競爭加劇、遇技術瓶頸的風險；云廠商資本開支投入力度不及預期。相關研究相關研究：AI 的進擊時刻系列 2:GB300 單顆 GPU PCB 價值量有望提升，產業鏈量價齊升 2025-01-14 AI 的進擊時刻系列 1:AI 的下一個前沿是物理 AI 2025-01-12 海外電子復蘇系列 19:中國臺灣電子公司 24M11 經營情況

7、跟蹤 2024-12-15 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 2 2/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 重點公司估值和財務分析表重點公司估值和財務分析表 股票簡稱股票簡稱 股票代碼股票代碼 貨幣貨幣 最新最新 最近最近 評級評級 合理價值合理價值 EPS(元元)PE(x)EV/EBITDA(x)ROE(%)收盤價收盤價 報告日期報告日期（元（元/股）股）2024E 2025E 2024E 2025E 2024E 2025E 2024E 2025E 華勤技術 603296.SH CNY 71.59 2024/10/29 買入 68.29 2.88 3.68

8、24.86 19.45 18.79 13.99 12.10 13.40 勝宏科技 300476.SZ CNY 49.42 2024/10/29 買入 53.69 1.39 2.15 35.55 22.99 14.49 10.74 13.90 15.60 滬電股份 002463.SZ CNY 39.72 2024/10/25 買入 49.75 1.42 1.78 27.97 22.31 21.77 17.74 22.90 22.30 恒玄科技 688608.SH CNY 350.37 2024/09/06 買入 169.64 2.42 4.31 144.78 81.29 142.10 89.87

9、 4.60 7.50 瀾起科技 688008.SH CNY 66.67 2024/10/31 買入 80.40 1.24 1.97 53.77 33.84 51.96 33.03 12.10 16.20 樂鑫科技 688018.SH CNY 245.83 2024/04/29 買入 130.30 2.37 3.35 103.73 73.38 195.62 109.89 9.10 11.40 兆易創新 603986.SH CNY 134.79 2024/11/06 買入 102.82 1.71 2.73 78.82 49.37 65.33 41.96 7.10 10.10 數據來源：Wind、廣

10、發證券發展研究中心 備注：表中估值指標按照最新收盤價計算 nWcZmYtUiYoPoMbRbPaQmOpPsQqNlOrRqRkPnPnN9PmMvMvPnOoMxNsQoR 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 3 3/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 目錄索引目錄索引 一、核心關注的幾個問題.5（一）CSP CAPEX和服務器出貨、英偉達的營收如何匹配？.5（二）如何理解 CAPEX持續性？.7（三）云業務算力租賃業務 ROI 如何理解？.8 二、CSP CAPEX：2025 年預計持續增長，AI 云業務進展迅速.11（一）北美 CSP CAPEX：202

11、4Q3 同比+59.0%，微軟積極指引 FY25 AI CAPEX.11（二）北美 CSP 云業務：營收增速不減，營運利潤率持續上探.14（三）國內 CSP：同比 CAPEX增長顯著.17 三、投資建議.19 四、風險提示.20 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 4 4/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 圖表索引圖表索引 圖 1：2017-2022 年服務器出貨和北美 CSP CapEx 關聯.5 圖 2：過去 CSP 用于投入服務器的 CapEx 測算:約 50%.5 圖 3：CSP CapEx 和英偉達的 Data Center 營收趨勢關聯.6 圖

12、4：Coreweave H100 單卡/時的刊例價.9 圖 5：Vast.AI 部分 H100 配置的單卡/時的價格情況.9 圖 6：GB200NVL72 具備更好的 TCO.9 圖 7：GB200 NVL72 與 HGX H100 系列推理速度對比.9 圖 8：四家海外云廠商 CapEx 季度跟蹤.11 圖 9：四家海外云廠商 CapEx 年度跟蹤.11 圖 10：微軟 FY23Q1 至 FY25Q1 融資租賃支出情況.12 圖 11：Oracle CapEx 季度跟蹤.12 圖 12：Oracle CapEx 年度跟蹤.12 圖 13：谷歌云業務季度營收情況.14 圖 14：谷歌云業務季度

13、運營利潤及利潤率.14 圖 15：微軟季度云業務營收情況.14 圖 16：微軟云業務運營利潤及利潤率.14 圖 17：亞馬遜季度云業務（AWS）營收情況.15 圖 18：亞馬遜云業務（AWS）運營利潤及利潤率.15 圖 19：Oracle 季度營收情況.15 圖 20：Oracle 運營利潤及運營利潤率.15 圖 21：國內 CSP CapEx 季度跟蹤.17 圖 22：國內 CSP CapEx 年度跟蹤.17 表 1：CSP CapEx 和英偉達 Data center 營收測算.6 表 2：CSP 廠商資本開支和現金流情況.7 表 3：不同單機價格和單卡租賃價格下，投入 1 億美金對應的不

14、同營收情況.8 表 4：不同情況下的回收速度.8 表 5：GB200 NVL72 推理與 DGX H100 系統推理中計算環節占算力資源對比.10 表 6：北美 CSP 廠商 CapEx.11 表 7：北美 CSP 廠商對于 FY24、FY25 CapEx 的表態.13 表 8：海外 CSP 廠商 CapEx 彭博一致預期.13 表 9：北美 CSP 廠商云業務.14 表 10：北美四大 CSP 廠商對云業務進展的表述梳理.15 表 11：國內 CSP 廠商對于 CapEx 和 AI 投入的表述.17 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 5 5/2222 Table_PageText

15、 行業專題研究|電子 一、核心關注一、核心關注的幾個問題的幾個問題（一）（一）CSP CapEx 和服務器出貨、英偉達的營收如何匹配？和服務器出貨、英偉達的營收如何匹配？通用服務器時代：在2017-2022年之間，CSP CapEx和通用服務器出貨量趨勢高度掛鉤，這其中主要是因為，云廠商在云計算業務推動下逐漸成為服務器采購市場的主力，市占不斷提升。根據Digitimes數據，云廠商服務器采購占比從2019年的38%提升到了2022年約46%。從上游廠商角度來看，云廠商的CapEx主要是和通用服務器中的CPU環節即Intel的DCAI業務，AMD的Data Center部門營收高度關聯。2023

16、年生成式AI趨勢爆發，AIGC推動GPU成為服務器的核心價值量，而AI服務器往往一臺單機價值量極高，以2023年8卡H100 訓練服務器為例，30萬美金的單機價格越是通用服務器價值量的小幾十倍。而微軟、Google、亞馬遜、Meta等廠商又是大模型和應用角力的主要玩家，因此CSP CapEx在2023年后呈現大幅向數據中心傾斜，并尤其向GPU算力環節集中的趨勢。圖圖1：2017-2022年服務器出貨和北美年服務器出貨和北美CSP CapEx關聯關聯 圖圖2：過去過去CSP用于投入服務器的用于投入服務器的CapEx測算測算:約約50%年度年度 CSP 服務器服務器占比占比 假設單價假設單價（美金

17、）（美金）CapEx on Server（億美金）（億美金）占比占比 2019 37.6%7000 396 57%2020 38.3%7000 436 46%2021 43.1%8000 586 46%2022 46.0%8000 599 40%數據來源：Digitimes，彭博，廣發證券發展研究中心 數據來源：Digitimes，彭博，廣發證券發展研究中心 近幾個季度，近幾個季度，CSPs CapEx約約3成直接確收為英偉達成直接確收為英偉達Data Center營收，比例不斷提營收，比例不斷提升中。升中。根據英偉達各個季度Earnings Call Transcript來看，英偉達每個季度

18、數據中心營收中約50%來自于CSP廠商，其余主要來自于互聯網和企業等客戶。結合英偉達數據中心業務來自CSPs的營收其CapEx數據可得，從FY24Q3開始，就有超20%的CapEx投入是用于買英偉達的數據中心的GPU卡，而一般情況下，GPU卡占單臺AI服務器價值量約70%-80%，以及需要建設AI訓練或推理集群還需要有對應的網絡、存儲設施、機房等大量CapEx投入，因此可推得CSPs CapEx中對AI數據中心整體的直接投入不止三成。0%20%40%60%80%100%-10%-5%0%5%10%15%20%201720182019202020212022服務器出貨YoYCapEx YoY（右

19、軸）識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 6 6/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 圖圖3：CSP CapEx和英偉達的和英偉達的Data Center營收營收趨勢關聯趨勢關聯 數據來源：彭博，廣發證券發展研究中心 備注：CSPs 在此主要包括微軟、Google、亞馬遜、Oracle、阿里、騰訊、百度等 7 家云廠商，不包含 Meta。由于英偉達未披露其 CSPs 范圍，因此可能有一定計算誤差 表表1：CSP CapEx和英偉達和英偉達Data center營收營收測算測算 英偉達英偉達 英偉達英偉達 Data Center 中中 CSP 占比占比 CSPs

20、總總 CapEx 測算占比測算占比 FY24Q1 50%308 5.5%FY24Q2 50%304 16.8%FY24Q3 50%(roughly the other half 337 23.9%FY24Q4 50%（more than half）396 30.0%FY25Q1 43-47%（the mid-40s）450 26.3%FY25Q2 45%(roughly 45%)501 26.3%FY25Q3 50%(approximately half)619 30.7%數據來源：NVIDIA 各季度 Earnings Call Transcript，彭博，廣發證券發展研究中心；單位：億美金

21、 結合上文數據，以及CPU、GPU在不同數據中心玩家的營收趨勢來看，我們認為這背后反映的更大趨勢是，傳統數據中心正朝著AI和加速計算轉型。CPU處理性能擴展已大大放緩，“摩爾定律”已經跟不上 AI 數據和計算能力的發展，而基于GPU的加速計算和CUDA系統將“加速”計算機的應用研發速度。參考黃仁勛的觀點“如果5億美元GPUs放到數據中心當中，它突然間會變成了一個AI算力工廠。節省的開支是相當驚人的，每1美元可以獲得60倍的性能、100倍的速度提升?！?%5%5%6%17%24%30%26%26%31%0%5%10%15%20%25%30%35%050100150200250300350（億美元

22、）NV DC營收占比：DC營收來自CSPs/CSPs 總CapEx 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 7 7/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 （二二）如何理解）如何理解 CapEx 持續性？持續性？總結來看，我們認為總結來看，我們認為CSP CapEx的持續性主要取決于以下幾點：的持續性主要取決于以下幾點：（1）在Scaling Law有效情況下，幾家廠商朝著下一代大模型在訓練和推理方面的持續競賽，并且在模型能力非線性變化情況下，投入具有急切性，這部分主要體現為CSPs在訓練下一代模型能力上的角力；（2）從現金流角度看，大型CSP廠商們創造現金流能力普遍

23、較強，從自由現金流角度看，AI CapEx仍有可觀提升空間。是否過度投入的考慮核心。一個是需求，二是云廠商投入的急切性。是否過度投入的考慮核心。一個是需求，二是云廠商投入的急切性。Scaling Law是OpenAI在2020年一篇論文 Scaling Laws for Neural Language Models 中提出。其核心思想是：大模型的性能與計算量、模型參數量和數據大小呈現冪律關系，即可通過獲取更多訓練數據、擴大模型規模以及延長訓練時間來獲取更好的大模型性能。在Scaling law仍舊有效的假定情況下，僅僅是訓練對算力需求的指數型增長就會帶來極大的訓練需求，此外隨著各行各業、各種形

24、態和場景的AI應用的爆發還會帶來更大的AI推理的需求。從自由現金流角度，投入到從自由現金流角度，投入到AI的的CapEx 占比還有提升空間。占比還有提升空間。我們認為，目前國內外云廠商的盈利能力、現金流狀況可支撐日益增長的資本開支，在保持經營性、自由性現金流增長的基礎上，加大對AI相關數據中心的資本開支投入，目前并沒有影響主業的增速和利潤增長。表表2：CSP廠商資本開支和現金流情況廠商資本開支和現金流情況 單位：單位：億美元億美元 FY2023 CapEx FY2024E CapEx FY2023 OCF FY2023 FCF FY2024E OCF FY2024E FCF FY2023 Ca

25、pEx/OCF FY2023 CapEx/FCF FY2024E CapEx/OCF FY2024E CapEx/FCF 谷歌谷歌 322.5 515.1 1017.5 695.0 1251.3 736.2 31.7%46.4%41.2%70.0%微軟微軟 281.1 444.8 875.8 594.8 1185.5 740.7 32.1%47.3%37.5%60.0%Meta 272.7 382.9 711.1 438.5 871.2 488.3 38.3%62.2%44.0%78.4%亞馬遜亞馬遜 527.3 751.0 849.5 322.2 1200.1 449.1 62.1%163.

26、7%62.6%167.2%小計小計 1403.5 2093.8 3453.9 2050.3 4508.1 2414.3 40.6%68.5%46.4%86.7%Oracle 87.0 68.7 171.7 84.7 186.7 118.1 50.7%102.7%36.8%58.2%騰訊騰訊 30.2 66.4 314.7 284.5 307.5 241.1 9.6%10.6%21.6%27.5%百度百度 15.8 17.7 51.7 35.9 46.0 28.3 30.6%44.0%38.5%62.5%阿里阿里 50.1 44.8 291.6 241.4 254.8 210.0 17.2%20

27、.8%17.6%21.3%總計總計 1586.6 2291.3 4283.5 2696.9 5303.1 3011.8 37.0%58.8%43.2%76.1%數據來源：彭博（一致預期截至 25/01/04），各公司季度 Earnings Call Transcript，廣發證券發展研究中心 備注：Oracle FY2024 財報截至 24/05/31；微軟 FY2024 財報截至 24/06/30；阿里巴巴 FY2024 財報截至 24/03/31；微軟、Oracle、阿里巴巴的 FY2024E CapEx、現金流等均取 FY2024A（已實現）數據 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責

28、聲明 8 8/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 （三三）云業務算力租賃業務云業務算力租賃業務 ROI 如何理解？如何理解？“投“投1塊，塊，4年時間，就有機會獲取營收年時間，就有機會獲取營收5塊”。塊”。英偉達在FY25Q1 Earnings Call中表示，在英偉達AI基礎設施上每花費1美元，CSP廠商就有機會在4年內獲得5美元的GPU即時托管收入。(“For every$1 spent on NVIDIA AI infrastructure,cloud providers have an opportunity to earn$5 in GPU instant h

29、osting revenue over four years”)。如下表3所示，我們預計在不同H100購買成本下（30萬美金、27.5萬美金、25萬美金）為例，總投入1億美金預計對應的H100卡分別約為2667張卡、2909張卡、3200年。根據阿里巴巴FY25Q1 Earnings Call，目前市場對AI云計算的需求能滿足所有新上線的算力將從第一天起滿負荷運行。我們預計利用率維持高位為95%。單卡價格方面，我們廣泛參考了目前北美來自AWS/Coreweave/Oracle/Lambda等多家云服務平臺上按價格，以H100為例，其不同情況下的目前價格多在3-4美金/小時的租賃價格區間，我們按

30、照單卡價格3、4、5美金/小時的價格進行敏感性測算。若價格和利用率是穩態的，在4年內得到的營收多在3-5億美金區間。對于一線云廠商來說，往往拿卡數量更多，拿卡價格會更加優惠，在該假設情況下，4年營收會更加貼近于5億美金的項目回報。表表3：不同單機價格和單卡租賃價格下，投入：不同單機價格和單卡租賃價格下，投入1億美金對應的不同營收情況億美金對應的不同營收情況 單機為單機為 30 萬美金萬美金 單機為單機為 27.5 萬美金萬美金 單機為單機為 25 萬美金萬美金 購買成本購買成本 1 億美金 1 億美金 1 億美金 對應H100單機數量 333 364 400 對應的H100卡數 2667 29

31、09 3200 利用率假設 95%95%95%1.單卡/每時$5$5$5 4年營收（億美金）年營收（億美金）4.4 4.8 5.3 2.單卡/每時$4$4$4 4年營收（億美金）年營收（億美金）3.6 3.9 4.3 3.單卡/每時$3$3$3 4年營收（億美金）年營收（億美金）2.7 2.9 3.2 數據來源：廣發證券發展研究中心測算 從回收速度來看，我們以上表中的情況H100單機采購價格為30萬美金為例，在不同5、4、3美金單卡/每時的穩態情況下，收回成本需要的月份分別是11、13、18個月，即在2023年起在算力租賃價格由于供需緊張維持在高位的情況下，絕大部分項目可以收回或接近1年左右的

32、維度收回項目投入成本。表表4：不同情況下的回收速度：不同情況下的回收速度 1億美金成本億美金成本 情況情況 1 情況情況 2 情況情況 3 單卡單卡/每時每時$5$4$3 4年營收（億美金）4.4 3.6 2.7 收回成本需要的時間 11 13 18 數據來源：廣發證券發展研究中心測算 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 9 9/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 圖圖4：Coreweave H100單卡單卡/時的刊例價時的刊例價 圖圖5：Vast.AI部分部分H100配置的單卡配置的單卡/時的價格情況時的價格情況 數據來源：Coreweave 官網，廣發證券

33、發展研究中心 數據來源：Vast.AI 官網，廣發證券發展研究中心 我們在此前發布報告 AI的裂變時刻系列報告3：為什么H20的推理性價比高 以及，利用我們搭建了一個用于理論推算算力系統推理能力的框架繼續在報告AI的裂變時刻系列報告6：為什么GB200 NVL72推理性能相較于HGX H100提高30倍？中繼續分析為何NVL72系統的推理性能顯著提升了30倍。根據Nvidia Blackwell白皮書，與同規模H100相比，GB200 NVL72的成本和能耗最多可降低25倍。過去，訓練一個1.8萬億參數的模型，需要8000個Hopper GPU和15MW的電力，在2萬個Blackwell GP

34、U（使用GB200 NVL72，約278個Rack）就能完成這項工作，耗電量僅為4MW，即約為原有功耗的1/4。這其中重要原因包括，液冷GB200 NVL72機架可減少數據中心的碳足跡和能源消耗。液冷增加了計算密度，減少了占地面積，并促進了與大型NVLink域架構的高帶寬、低延遲GPU通信。GB200的的TCO優勢顯著，優勢顯著，若能順利上量，推演在若能順利上量，推演在2025年看到的情況是年看到的情況是：（：（1）采用）采用GB200系統進行模型推理或算力租賃的系統進行模型推理或算力租賃的ROI更好；（更好；（2）可進一步帶來算力租賃價格）可進一步帶來算力租賃價格（單（單P價格價格/時）降低

35、，從而降低推理成本時）降低，從而降低推理成本，為推理應用的為推理應用的快速發展快速發展奠定基礎。奠定基礎。圖圖6：GB200NVL72具備更好的具備更好的TCO 圖圖7：GB200 NVL72與與HGX H100系列推理速度對比系列推理速度對比 數據來源：Coreweave 官網，廣發證券發展研究中心 數據來源：英偉達官網，廣發證券發展研究中心 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1010/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 表表5：GB200 NVL72推理與推理與DGX H100系統推理中系統推理中計算環節占算力資源對比計算環節占算力資源對比 1億美金成本

36、億美金成本 NVL72 NVL72 DGX H100 服務器集群服務器集群 FP8算力（petaFLOPS）324 324 253 FP4算力（petaFLOPS）648 648-數據精度類型 FP4 FP8 FP8 Prefill環節計算耗時（ms）5980 11960 6320 每Token計算占用算力資源（卡 ms/token）1.1 2.2 32.9 數據來源：NVIDIA 官網,廣發證券發展研究中心推算 備注 1：推理場景，NVL72 系統，36 顆 B200 GBU in NVL72，張量并行+專家并行+流水線并行，ISL/OSL=32786/1024，Batch size=196

37、；DGX H100 服務器集群，8 臺 DGX H100，ConnectX-7 網卡互聯，張量并行，ISL/OSL=32786/1024，Batch size=12.備注 2：本報告所使用算力參數均為稀疏運算對應的算力參數。識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 11 11/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 二、二、CSP CapEx：2025 年預計持續增長，年預計持續增長，AI 云業務進云業務進展迅速展迅速（一）（一）北美北美 CSP CapEx：2024Q3 同比同比+59.0%，微軟積極指引，微軟積極指引 FY25 AI CapEx 根據彭博數據，202

38、4Q3北美四大CSP大廠CapEx總和（不含融資租賃）為588.6億美元，同比+59.0%，環比+11.4%，持續高增勢頭不減，同比增速連續五個季度提升。圖圖8：四家海外云廠商：四家海外云廠商CapEx季度跟蹤季度跟蹤 圖圖9：四家海外云廠商：四家海外云廠商CapEx年度跟蹤年度跟蹤 數據來源：彭博，廣發證券發展研究中心 備注：微軟 FY25Q1 財報截至 2024/09/30（下文同）數據來源：彭博，廣發證券發展研究中心 表表6：北美：北美CSP廠商廠商CapEx 2024Q3 QOQ YOY 2024Q1-Q3 YOY 備注備注 微軟微軟 149.2 7.6%50.7%397.5 56.2

39、%24Q3 若含融資租賃則為 200 億美金 谷歌谷歌 130.6-0.9%61.2%382.5 79.8%Meta 82.6 1.0%26.1%228.3 16.5%24Q3 若含融資租賃則為 92 億美金 亞馬遜亞馬遜 226.2 28.4%81.3%551.4 44.6%Oracle 23.0-17.7%75.3%67.8 15.7%總計總計 611.7 9.9%42.6%1627.4 47.5%數據來源：彭博，各公司季度 Earnings Call Transcript，廣發證券發展研究中心 備注：Oracle FY2024 財報截至 24/05/31；微軟 FY2024 財報截至 2

40、4/06/30 2023年以來，各家年以來，各家CSPs融資租賃資本支出增加明顯。融資租賃資本支出增加明顯。以微軟為例，近兩個財年融資租賃支出大幅增加，從FY23Q1的3.2億美元擴至FY25Q1的50.8億美元，增速超過現金支付的PP&E支出；融資租賃在總資本支出中的占比于FY25Q1達到25.4%，同比+14pcts，環比-1pcts。此外微軟副董事長兼總裁布拉德史密斯在1月3日公司官網的博客中表示微軟2025財年將在AI數據中心方面投入800億美元，表達了微軟在加大AI投入方面的決心。-20%0%20%40%60%80%0100200300400500（億美元）MicrosoftGoog

41、leAmazonMeta四家北美廠商CapEx YoY（%）-20%0%20%40%60%80%020040060080010001200140016001800（億美元）MicrosoftGoogleAmazonMeta四家北美廠商CapEx YoY（%）識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1212/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 圖圖10：微軟：微軟FY23Q1至至FY25Q1融資租賃支出情況融資租賃支出情況 數據來源：微軟各季度 Earnings Call Transcript，廣發證券發展研究中心 二線云廠商二線云廠商Oracle CapEx投入邊

42、際加速。投入邊際加速。Oracle FY25Q1(Ended 2024/08/31)CapEx為23.0億美元，同比+75.3%，環比-17.7%。Oracle FY24年CapEx為68.7億美元，相較FY23略有下滑。根據Oracle的FY24Q4 Earnings Call，Oracle預期FY25 CapEx是FY2024的2倍，主要由云基礎設施服務增長推動?？紤]到訂單積壓和渠道數量龐大，Oracle目前正在加速建設云容量。圖圖11：Oracle CapEx季度跟蹤季度跟蹤 圖圖12：Oracle CapEx年度跟蹤年度跟蹤 數據來源：彭博，廣發證券發展研究中心 數據來源：彭博，廣發證

43、券發展研究中心 0%5%10%15%20%25%30%050100150200250FY23Q1 FY23Q2 FY23Q3 FY23Q4 FY24Q1 FY24Q2 FY24Q3 FY24Q4 FY25Q1（億美元）現金支付的PP&E（CapEx）融資租賃支出融資租賃在總資本支出中的占比-100%-50%0%50%100%150%200%051015202530FY20Q2FY20Q3FY20Q4FY21Q1FY21Q2FY21Q3FY21Q4FY22Q1FY22Q2FY22Q3FY22Q4FY23Q1FY23Q2FY23Q3FY23Q4FY24Q1FY24Q2FY24Q3FY24Q4FY2

44、5Q1（億美元）OracleOracle YoY（%）-50%0%50%100%150%020406080100120FY16 FY17 FY18 FY19 FY20 FY21 FY22 FY23 FY24（億美元）OracleOracle YoY（%）識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1313/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 表表7：北美北美CSP廠商對于廠商對于FY24、FY25 CapEx的表的表態態 24Q1 24Q2 24Q3 微軟微軟 預計在云和 AI 基礎設施投資的推動下，資本支出將環比大幅增加。但提醒可能會有正常的季度支出變化；預計 FY

45、25 CapEx 繼續高于FY24 預計對云和 AI 的需求增加以及現有的 AI容量限制，CapEx 將環比增加。提醒由于云基礎設施建設和融資租賃的交付時間，季度支出可能變化 指引 FY25Q2 CapEx 繼續環比增加（考慮到對云和 AI 的需求以及現有的 AI 容量限制）谷歌谷歌 預計 FY2024 每季度 CapEx 維持在 24Q1（120 億美元）水平或略高，則預計全年至少 480 億美元 CapEx 預計 FY2024 每季度 CapEx 都維持在FY24Q1 水平(120 億美元)或更高，但現金支付的時間可能會導致 CapEx 的季度性波動；CapEx 主要用于投資技術基礎設施，

46、其中投入最多是服務器，其次是數據中心 指引 FY24Q4 CapEx 與本季度持平（130 億美元左右）；CapEx 主要用于投資 AI 相關基礎設施，其中約 60%投入在服務器上，其余 40%投入在數據中心和網絡設施上 Meta 預計 FY24 CapEx 在 350-400億美元，預計同比+28%47%，再次上調指引 CapEx 主要由對服務器、數據中心和網絡基礎設施的投資推動；指引 FY24 CapEx 在 370400 億美元區間，并指引 2025 年 CapEx 大幅增長 上調 FY24 CapEx 指引至 380400億美元區間（上季指引 370400 億美元）亞馬遜亞馬遜 預計

47、2024 年，CapEx 將同比大幅增加（Meaningful increase），主要投入基礎設施以支持 AWS增長 預計 2024 年下半年的資本投資將更高，主要用于支持對 AWS 基礎設施日益增長的需求，包括 AIGC 和 Non-AIGC 工作負載 指引 2024 全年 CapEx（包含融資租賃）為750億美元，以支持對AWS的需求，同時還包括支持北美等地部門的技術基礎設施；FY25 預計高于 FY24 Oracle 因為無法獲得足夠供應下調CapEx 從 80 億美元到 70-75億美元；預計 FY25 CapEx 達 100 億美元，同比高增約 38%預計 FY2025 CapEx

48、 是 FY2024 的 2 倍；FY24Q4 簽署了 30 份價值超 125 億美元的 AI 合同（含 OpenAI 在 Oracle Cloud中訓練 ChatGPT）；預計云業務 FY25 年每季增長超前季度 指引 FY25 CapEx 較 FY24 翻倍 數據來源：彭博，各公司季度 Earnings Call Transcript，廣發證券發展研究中心 備注：Oracle FY2024 財報截至 24/05/31；微軟 FY2024 財報截至 24/06/30 根據彭博一致預期根據彭博一致預期（截至（截至25/01/04），四家海外四家海外CSP廠商的廠商的2024、2025年年全年全年

49、CapEx進一步增長。進一步增長。表表8：海外：海外CSP廠商廠商CapEx彭博一致預期彭博一致預期 億美元億美元 2024Q3 2024Q4E FY2023A FY2024E FY2025E FY2024E YoY FY2025E YoY Google 130.6 132.3 322.5 515.1 577.8 59.7%12.2%Microsoft 149.2 156.1 281.1 444.8 621.9 58.2%38.6%Meta 82.6 151.4 272.7 382.9 511.0 40.4%33.5%亞馬遜 226.2 216.5 527.3 751.0 848.3 42.4

50、%13.0%Oracle 23.0 35.2 87.0 68.7 134.9 -21.0%96.4%數據來源：彭博（除 2024Q3 外，所有一致預期取截至 25/01/04 數據），廣發證券發展研究中心 備注：微軟和 Oracle 的 FY24E CapEx 取自 FY24A；24Q3E、24Q4E CapEx 分別取 FY25Q1、FY25Q2E 數據 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1414/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 （二）北美（二）北美 CSP 云業務云業務：營收增速不減，營運利潤率持續上探：營收增速不減，營運利潤率持續上探 2024Q3

51、三家海外云計算巨頭（谷歌、微軟、亞馬遜）云業務總營收為三家海外云計算巨頭（谷歌、微軟、亞馬遜）云業務總營收為679.2億美元，億美元，同比同比+21.9%，環比，環比+4.3%，連續三個季度，連續三個季度保持保持20%以上同比增速以上同比增速。此外各家云業務此外各家云業務的營業利潤率表現較好。的營業利潤率表現較好。根據谷歌FY24Q3 Earnings Call，營業利潤率的提高得益于Cloud AI產品、核心GCP和Workspace的強勁收入表現。根據亞馬遜的FY24Q3 Earnings Call，目前AWS年化收入在1100億美元級別，其中AI驅動的業務價值數十億美元，正以三位數年增速

52、增長；AWS團隊從2024年初起延長了服務器的預計使用壽命，這為本季度AWS的利潤率同比增長貢獻了約200個基點。表表9：北美：北美CSP廠商云業務廠商云業務 2024Q3 QOQ YOY 2024Q1-Q3 YOY Google-GCP 113.5 9.7%34.9%312.7 30.9%Amazon-AWS 274.6 4.5%19.1%787.8 18.4%Microsoft-Azure 240.9-15.5%-0.7%793.2 12.8%數據來源：彭博，各公司季度 Earnings Call Transcript，廣發證券發展研究中心 圖圖13：谷歌云業務谷歌云業務季度營收季度營收情

53、況情況 圖圖 14：谷歌谷歌云業務季度運營利潤及利潤率云業務季度運營利潤及利潤率 數據來源：彭博，廣發證券發展研究中心 數據來源：彭博，廣發證券發展研究中心 圖圖15：微軟季度云業務微軟季度云業務營收營收情況情況 圖圖16：微軟云業務運營利潤及利潤率微軟云業務運營利潤及利潤率 數據來源：彭博，廣發證券發展研究中心 備注：微軟 FY25Q1 財報截至 2024/09/30（下文同）數據來源：彭博，廣發證券發展研究中心 0%10%20%30%40%50%60%02040608010012020Q120Q220Q320Q421Q121Q221Q321Q422Q122Q222Q322Q423Q123Q

54、223Q323Q424Q124Q224Q3（億美元）谷歌云營收谷歌云營收 YoY（%）-70%-35%0%35%70%-25-20-15-10-5051015202520Q120Q220Q320Q421Q121Q221Q321Q422Q122Q222Q322Q423Q123Q223Q323Q424Q124Q224Q3（億美元）谷歌云營運利潤谷歌云營運利潤率0%5%10%15%20%25%30%35%050100150200250300350FY20Q3FY20Q4FY21Q1FY21Q2FY21Q3FY21Q4FY22Q1FY22Q2FY22Q3FY22Q4FY23Q1FY23Q2FY23Q3

55、FY23Q4FY24Q1FY24Q2FY24Q3FY24Q4FY25Q1（億美元）微軟云營收微軟云營收 YoY（%）0%10%20%30%40%50%60%70%020406080100120140160FY20Q3FY20Q4FY21Q1FY21Q2FY21Q3FY21Q4FY22Q1FY22Q2FY22Q3FY22Q4FY23Q1FY23Q2FY23Q3FY23Q4FY24Q1FY24Q2FY24Q3FY24Q4FY25Q1（億美元）微軟云營運利潤微軟云營運利潤率 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1515/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 圖圖17：

56、亞馬遜亞馬遜季度云業務季度云業務（AWS）營收）營收情況情況 圖圖18：亞馬遜云業務（亞馬遜云業務（AWS）運營利潤及利潤率運營利潤及利潤率 數據來源：彭博，廣發證券發展研究中心 數據來源：彭博，廣發證券發展研究中心 圖圖19：Oracle季度季度營收營收情況情況 圖圖20：Oracle運營利潤及運營利潤率運營利潤及運營利潤率 數據來源：彭博，廣發證券發展研究中心 備注：Oracle FY25Q1 財報截至 2024/08/31（下文同）數據來源：彭博，廣發證券發展研究中心 表表10：北美北美四大四大CSP廠商對云業務廠商對云業務進展的表述梳理進展的表述梳理 24Q1 24Q2 24Q3 微軟

57、微軟 1.超 65%世界 500 強在使用 Azure OpenAI 服務；超 1 億美元的 Azure交易數量同比增長 80%2.全方位加速原業務變現：搜索、移動端、云、公司辦公軟件、Teams、廣告等）1.目前擁有超過 6 萬 Azure AI 客戶，同比增長近 60%，且每客戶平均支出持續增長 2.云遷移帶來持續收入增長，目前 Azure Arc 有 3.6 萬客戶，同比增長約 90%1.Azure 和其他云服務收入按固定匯率計算同比增長 33%，消費趨勢健康，符合預期 2.AI 服務貢獻 12%Azure 營收增量，與上季持平 3.本季度和下季度仍受 AI 容量限制，預計FY25H2

58、隨著 AI 產能提升，Azure 會加速增長 谷歌谷歌 1.60%AI star-up 和 90%AI 獨角獸企業都在使用谷歌云；2.公司將 Gemini 引入 Performance Max 之后，明顯提高了廣告的轉化率；公司認為 AI 的貨幣化的道路清晰 1.為云客戶提供 AI 基礎設施和 AIGC 解決方案已創造了數十億美元的收入（截至目前），超 200 萬開發人員使用 2.GCP 增速高于云業務整體，AI 貢獻率也在提升 1.GCP 在 AI 基礎設施、生成式 AI 解決方案和核心GCP 產品三方面加速增長，GCP 增速再次高于云業務整體 2.看到 Google Workspace 強

59、勁增長，主要得益于平均每席位收入的增長 3.營業利潤率的提高得益于 Cloud AI 產品、核心GCP 和 Workspace 的強勁收入表現 0%10%20%30%40%50%05010015020025030020Q120Q220Q320Q421Q121Q221Q321Q422Q122Q222Q322Q423Q123Q223Q323Q424Q124Q224Q3（億美元）AWS營收AWS營收 YoY（%）0%5%10%15%20%25%30%35%40%02040608010012020Q120Q220Q320Q421Q121Q221Q321Q422Q122Q222Q322Q423Q123Q

60、223Q323Q424Q124Q224Q3（億美元）AWS營運利潤AWS營運利潤率0%5%10%15%20%020406080100120140160FY20Q3FY20Q4FY21Q1FY21Q2FY21Q3FY21Q4FY22Q1FY22Q2FY22Q3FY22Q4FY23Q1FY23Q2FY23Q3FY23Q4FY24Q1FY24Q2FY24Q3FY24Q4FY25Q1（億美元）Oracle營收Oracle營收 YoY（%）0%10%20%30%40%50%60%01020304050607080FY20Q3FY20Q4FY21Q1FY21Q2FY21Q3FY21Q4FY22Q1FY22

61、Q2FY22Q3FY22Q4FY23Q1FY23Q2FY23Q3FY23Q4FY24Q1FY24Q2FY24Q3FY24Q4FY25Q1（億美元）Oracle營運利潤Oracle云營運利潤率 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1616/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 亞馬遜亞馬遜 1.AWS 收入已千億美元級別收入已千億美元級別，但全球仍有 85%以上的 IT 支出用于本地部署，增長空間依舊廣闊 2.AWS 24Q1 利潤率環比增長 800個基點，是由成本控制、營收增長和整個公司成本結構降低所推動的 3.Bedrock 新增自定義模型導入功能，目前已有數

62、萬名客戶 1.AWS 年化收入年化收入 1050 億美元級別億美元級別，增長主要由成本優化已完成、基礎設施遷移云端、AI 應用三大趨勢驅動 2.在過去 18 個月中，AWS 推出的機器學習和 AIGC 功能是其他主要云提供商總和的兩倍多 1.AWS 年化收入為年化收入為 1100 億美元級別億美元級別，其中其中 AI 驅驅動的業務價值數十億美元動的業務價值數十億美元，以三位數年增速增長 2.AWS 團隊從 2024 年初起延長了服務器的預計使用壽命，這為本季度 AWS 的利潤率同比增長貢獻了約 200 個基點 3.Graviton4 CPU 與其他領先的 x86 處理器相比，性價比也提高了近

63、40%數據來源：彭博，各公司季度 Earnings Call Transcript，廣發證券發展研究中心 備注：微軟 2024Q3 取 FY25Q1 業績會表述，以此類推 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1717/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 （三）國內（三）國內 CSP：同比：同比 CapEx 增長顯著增長顯著 國內三家國內三家CSP廠商（騰訊、阿里巴巴、百度）廠商（騰訊、阿里巴巴、百度）2024Q1-Q3總資本支出增長迅速?？傎Y本支出增長迅速。24Q3 CapEx總額為51.1億美元，同比+136.7%，較24Q2環比+62.4%。各家國內CSP

64、均表示大部分CapEx投入于AI相關的基礎設施。騰訊表示營運CapEx主要來自于對GPU服務器的投資，以支持混元和AI廣告推薦算法。根據阿里巴巴FY25Q1(Ended 24/06/30)Earnings Call，阿里巴巴指引阿里云的整體收入將在FY25H2恢復兩位數增長，并在此后逐步加速；而AI相關產品收入繼續保持三位數同比增長，主要得益于公有云市場份額提升帶來的產品組合改善。根據百度24Q2、24Q1 Earnings Call，2024上半年CapEx主要投資于GPU和TPU等高性能AI計算基礎設施、Apollo Go智能駕駛等。圖圖21：國內：國內CSP CapEx季度跟蹤季度跟蹤

65、圖圖 22：國內：國內 CSP CapEx 年度跟蹤年度跟蹤 數據來源：彭博，廣發證券發展研究中心 備注：阿里巴巴 FY25Q2 財報截至 24/09/30（下文同）數據來源：彭博，廣發證券發展研究中心 表表11：國內國內CSP廠商對于廠商對于CapEx和和AI投入的表述投入的表述 24Q1 24Q2 24Q3 騰訊騰訊 1.營運 CapEx 為人民幣 66 億元，較去年的低基數同比；+557%，主要原因是對 GPU 和服務器的投資。1.營運 CapEx 為人民幣 72 億元，對 GPU 和服務器持續投資，以支持混元和 AI 廣告推薦算法；2.客戶對在云中租用 GPU 需求增長非?？?，但部分原

66、因是基數較低，此外也會搶占CPU租賃的需求增長 1.營運 CapEx 由對 GPU 服務器的投資驅動，非營運 CapEx 由 CIP 驅動；2.AI 為為 IaaS 帶來的收入占比已超過帶來的收入占比已超過 10%，但仍落后北美 CSP 同行 百度百度 1.由于 24 年供應受限，預計 24 年 CapEx比去年減少；2.手頭芯片足以支持文心一言未來 1-2年的訓練。1.文心一言每日處理的 API 調用次數已從 5 月中旬的 2 億次快速增長到現在的 6 億次，即每每天生成超過天生成超過 1 萬億萬億 tokens；2.AI 云收入達云收入達 51 億元人民幣億元人民幣，同比+14%，歸功于（

67、1）AIGC 貢獻占比提升 2.1pcts 達 9%，（2）GPU 云客戶也在增加對 CPU 云支出。1.中型企業客戶的采用顯著增長，反映在他們對GPU 公共云服務的投資增加，24Q3 增量收入同比+170%；2.文心一言 4.0 Turbo 推理吞吐量較 6 月份首發時提高了 48%，效率提升得益于自主開發的四層 AI 基礎設施的優化，預計此類改進將進一步降低模型推理成本。-100%-50%0%50%100%150%200%0510152025303540455055（億美元）百度阿里巴巴騰訊國內廠商YoY（%）-40%-20%0%20%40%60%80%0306090120150（億美元）

68、百度阿里巴巴騰訊國內廠商YoY（%）識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1818/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 阿里阿里 1.24 年起，看到客戶對人工智能的需求迅速增加。這也刺激了包括通用計算、存儲和大數據的需求增長。1.公有云收入保持兩位數同比增長，AI 相關產相關產品收入保持三位數同比增長品收入保持三位數同比增長，繼續提升在公有云收入中的占比；2.將持續投資云和 AI 產品的協同作用、AI 平臺服務兩方面。1.公有云收入保持兩位數增長；2.AI 云收入增長云收入增長 29%；對未來；對未來 AI 推理需求有很推理需求有很大確定性大確定性 數據來源：

69、彭博，各公司季度 Earnings Call Transcript，廣發證券發展研究中心 備注：阿里巴巴 24Q3 取 FY25Q2 表述，24Q2 取 FY25Q1 表述 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 1919/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 三三、投資建議投資建議 投資建議：投資建議：AI的進擊時刻，Scaling law三輪驅動，AI模型和AI應用快速發展，AI硬件產業鏈深度受益，建議關注產業鏈相關標的。識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 2020/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 四四、風險提示、風險提示（

70、一）（一）AI應用商業化進展不及預期、客戶需求增速不及預期的風險應用商業化進展不及預期、客戶需求增速不及預期的風險 自GPT-4o、Llama 3等大模型推出以來，各科技巨頭均加速布局AI應用，如Meta在Facebook、Instagram中整合AI技術，微軟Copilot實現Office全覆蓋等。由于人工智能前期研發成本投入較高，且后續AI商業化進展可能受宏觀經濟、技術發展、政策輿論等諸多方面影響，落地進展和To C端客戶需求增速可能不及預期。（二二）自研芯片競爭加劇、遇技術瓶頸的風險自研芯片競爭加劇、遇技術瓶頸的風險 谷歌、微軟、Meta、亞馬遜等云廠商紛紛投入了巨額費用自研ASIC芯片

71、，若遇AI算力需求增速放緩、封裝產能限制等，可能導致產品銷量或云服務使用量不及預期，造成研發投入回報率低、整體利潤的下滑等情況。（三三）云廠商資本開支投入力度不及預期云廠商資本開支投入力度不及預期 由于CSPs是英偉達數據中心業務中營收占比約一半的客戶，若CSPs CapEx不及預期，則有可能對英偉達業績乃至整個AI硬件產業鏈帶來消極影響。識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 2121/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 廣發電子行業研究小組廣發電子行業研究小組 耿 正 ：上海交通大學材料科學與工程學碩士，2020 年加入廣發證券發展研究中心。王 亮 ：復旦大學

72、經濟學碩士，2014 年加入廣發證券發展研究中心。謝 淑 穎：廈門大學電子工程學士、上海財經大學金融碩士，2018 年加入廣發證券發展研究中心。焦 鼎 ：中國科學院大學博士，2022 年加入廣發證券發展研究中心。張 大 偉：復旦大學電子與通信工程碩士，2021 年加入廣發證券發展研究中心。王 鈺 喬：上海交通大學碩士，2022 年加入廣發證券發展研究中心。李 佳 蔚：京都大學碩士，2022 年加入廣發證券發展研究中心。廣發證券廣發證券行業投資評級說明行業投資評級說明 買入：預期未來12 個月內，股價表現強于大盤10%以上。持有：預期未來12 個月內，股價相對大盤的變動幅度介于-10%+10%。

73、賣出：預期未來12 個月內，股價表現弱于大盤10%以上。廣發證券廣發證券公司投資評級說明公司投資評級說明 買入：預期未來12 個月內，股價表現強于大盤15%以上。增持：預期未來12 個月內，股價表現強于大盤5%-15%。持有：預期未來12 個月內，股價相對大盤的變動幅度介于-5%+5%。賣出：預期未來12 個月內，股價表現弱于大盤5%以上。聯系我們聯系我們 廣州市 深圳市 北京市 上海市 香港 地址 廣州市天河區馬場路26 號廣發證券大廈47 樓 深圳市福田區益田路6001 號太平金融大廈 31 層 北京市西城區月壇北街 2 號月壇大廈 18層 上海市浦東新區南泉北路 429 號泰康保險大廈

74、37 樓 香港灣仔駱克道 81號廣發大廈 27 樓 郵政編碼 510627 518026 100045 200120-客服郵箱 法律主體聲明法律主體聲明 本報告由廣發證券股份有限公司或其關聯機構制作，廣發證券股份有限公司及其關聯機構以下統稱為“廣發證券”。本報告的分銷依據不同國家、地區的法律、法規和監管要求由廣發證券于該國家或地區的具有相關合法合規經營資質的子公司/經營機構完成。廣發證券股份有限公司具備中國證監會批復的證券投資咨詢業務資格，接受中國證監會監管，負責本報告于中國（港澳臺地區除外）的分銷。廣發證券（香港）經紀有限公司具備香港證監會批復的就證券提供意見（4 號牌照）的牌照，接受香港證

75、監會監管，負責本報告于中國香港地區的分銷。本報告署名研究人員所持中國證券業協會注冊分析師資質信息和香港證監會批復的牌照信息已于署名研究人員姓名處披露。重要聲明重要聲明 廣發證券股份有限公司及其關聯機構可能與本報告中提及的公司尋求或正在建立業務關系，因此，投資者應當考慮廣發證券股份有限公司及其關聯機構因可能存在的潛在利益沖突而對本報告的獨立性產生影響。投資者不應僅依據本報告內容作出任何投資決策。投資者應自主作出投資決策并自行承擔投資風險，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者口頭承諾均為無效。本報告署名研究人員、聯系人（以下均簡稱“研究人員”）針對本報告中相關公司或證券的研究分

76、析內容，在此聲明：（1）本報告的全部分析結論、研究觀點均精確反映研究人員于本報告發出當日的關于相關公司或證券的所有個人觀點，并不代表廣發證券的立場；（2）研究人員的部分或全部的報酬無論在過去、現在還是將來均不會與本報告所述特定分析結論、研究觀點具有直接或間接的聯系。系因此投資者應當考慮存潛利益沖突而對獨性產生影響不僅依據內容 識別風險，發現價值 請務必閱讀末頁的免責聲明 2222/2222 Table_PageText 行業專題研究|電子 研究人員制作本報告的報酬標準依據研究質量、客戶評價、工作量等多種因素確定，其影響因素亦包括廣發證券的整體經營收入，該等經營收入部分來源于廣發證券的投資銀行類

77、業務。本報告僅面向經廣發證券授權使用的客戶/特定合作機構發送，不對外公開發布，只有接收人才可以使用，且對于接收人而言具有保密義務。廣發證券并不因相關人員通過其他途徑收到或閱讀本報告而視其為廣發證券的客戶。在特定國家或地區傳播或者發布本報告可能違反當地法律，廣發證券并未采取任何行動以允許于該等國家或地區傳播或者分銷本報告。本報告所提及證券可能不被允許在某些國家或地區內出售。請注意，投資涉及風險，證券價格可能會波動，因此投資回報可能會有所變化，過去的業績并不保證未來的表現。本報告的內容、觀點或建議并未考慮任何個別客戶的具體投資目標、財務狀況和特殊需求，不應被視為對特定客戶關于特定證券或金融工具的投

78、資建議。本報告發送給某客戶是基于該客戶被認為有能力獨立評估投資風險、獨立行使投資決策并獨立承擔相應風險。本報告所載資料的來源及觀點的出處皆被廣發證券認為可靠，但廣發證券不對其準確性、完整性做出任何保證。報告內容僅供參考，報告中的信息或所表達觀點不構成所涉證券買賣的出價或詢價。廣發證券不對因使用本報告的內容而引致的損失承擔任何責任，除非法律法規有明確規定?？蛻舨粦员緢蟾嫒〈洫毩⑴袛嗷騼H根據本報告做出決策，如有需要，應先咨詢專業意見。廣發證券可發出其它與本報告所載信息不一致及有不同結論的報告。本報告反映研究人員的不同觀點、見解及分析方法，并不代表廣發證券的立場。廣發證券的銷售人員、交易員或其他

79、專業人士可能以書面或口頭形式，向其客戶或自營交易部門提供與本報告觀點相反的市場評論或交易策略，廣發證券的自營交易部門亦可能會有與本報告觀點不一致，甚至相反的投資策略。報告所載資料、意見及推測僅反映研究人員于發出本報告當日的判斷，可隨時更改且無需另行通告。廣發證券或其證券研究報告業務的相關董事、高級職員、分析師和員工可能擁有本報告所提及證券的權益。在閱讀本報告時，收件人應了解相關的權益披露（若有）。本研究報告可能包括和/或描述/呈列期貨合約價格的事實歷史信息（“信息”）。請注意此信息僅供用作組成我們的研究方法/分析中的部分論點/依據/證據，以支持我們對所述相關行業/公司的觀點的結論。在任何情況下，它并不（明示或暗示）與香港證監會第5 類受規管活動（就期貨合約提供意見）有關聯或構成此活動。權益披露權益披露(1)廣發證券（香港）跟本研究報告所述公司在過去12 個月內并沒有任何投資銀行業務的關系。版權聲明版權聲明 未經廣發證券事先書面許可，任何機構或個人不得以任何形式翻版、復制、刊登、轉載和引用，否則由此造成的一切不良后果及法律責任由私自翻版、復制、刊登、轉載和引用者承擔。