《計算機行業AI算力專題報告：AI產業高景氣持續算力國產化大勢所趨-250527（37頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《計算機行業AI算力專題報告：AI產業高景氣持續算力國產化大勢所趨-250527（37頁）.pdf（37頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明1 1計算機計算機AI 算力專題報告領先大市算力專題報告領先大市-A(維持維持)AI 產業高景氣持續，算力國產化大勢所趨產業高景氣持續，算力國產化大勢所趨2025 年年 5 月月 27 日日行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析計算機板塊近一年市場表現計算機板塊近一年市場表現資料來源：最聞首選股票首選股票評級評級688041.SH海光信息買入-A000977.SZ浪潮信息買入-A603019.SH中科曙光買入-A相關報告：【山證計算機】機器人產業趨勢持續強化，重視上下游投資機會 2025.5.14【山證計算機】Auto

2、GLM沉思重磅發布，集深度思考與強工具使用能力于一體2025.4.1分析師：分析師：方聞千執業登記編碼：S0760524050001郵箱：研究助理：研究助理：鄒昕宸郵箱：投資要點：投資要點：互聯網和智算中心兩大下游互聯網和智算中心兩大下游 AI 算力需求持續，國產化采購快速推進。算力需求持續，國產化采購快速推進。1）互聯網：24 年以來互聯網大廠仍持續投入基礎大模型訓練，并在今年開始布局推理大模型，推動算力資本開支保持快速增長，隨著 DeepSeek 的突破大幅降低應用端門檻以及 Agent 技術和產品日趨成熟，推理側需求有望逐漸成為 AI 算力支出的主驅動力。同時，互聯網大廠正在加速推進國產

3、 AI 芯片采購；2）智算中心：中央和地方政策明確國產 AI 算力建設目標，奠定 AI 算力建設的政策基調，24 年以來各地方智算中心項目招投標數量仍在持續增加，同時多個全國產化標桿項目已跑通，未來智算中心的 AI 算力國產化率有望加速提升。AI 芯片：國產替代空間廣闊，第一梯隊芯片廠商正加速突破性能、產能、生態瓶頸。芯片：國產替代空間廣闊，第一梯隊芯片廠商正加速突破性能、產能、生態瓶頸。目前華為昇騰、海光信息、寒武紀、百度昆侖芯國產 AI 芯片第一梯隊廠商正加速追趕英偉達，目前華為昇騰 910B 已經基本可對標A100，華為昇騰 910C 預計性能可對標 H100，已成為國內互聯網廠商國產訓

4、練芯片的首選，同時寒武紀、海光信息、昆侖芯新一代主力產品思元 590芯片、深算三號、昆侖芯 3 代未來有望對英偉達 H20 形成替代。除了硬件性能的快速提升，我們認為一方面，國產芯片廠商正在加快解決國內晶圓代工等供應鏈問題，另一方面，在生態上，國產 AI 芯片廠商自研及兼容策略，加快突破 CUDA 的生態壁壘。由于目前英偉達在國內 AI 芯片市場仍占據主導地位，國產化替代存在巨大空間，考慮美國芯片出口管制政策存在進一步加碼的可能，將倒逼國內客戶加快推進國產 AI 芯片采購。AI 服務器：服務器：AI 驅動服務器市場格局變化，昇騰系廠商份額持續提升。驅動服務器市場格局變化，昇騰系廠商份額持續提升

5、。國內主要互聯網廠商對 AI 服務器仍將保持旺盛需求，根據 IDC 預測，到 2028年中國加速服務器市場規模將達到 253 億美元，2024-2028 年均復合增速超過 20%。24 年以來，H20 仍在國內互聯網大廠及智算中心采購中占據較高份額，推動以浪潮信息為代表的服務器領軍業績高速增長，同時隨著昇騰出貨量的快速增長，以超聚變和華鯤振宇為代表昇騰系服務器廠商市場份額隨之持續提升，在運營商及智算中心采購項目中占據較高份額。除了傳統服務器廠商及昇騰系廠商之外，以華勤技術為代表的本土 ODM 廠商，憑借在消費電子領域積累的研發體系和供應鏈優勢正在快速切入到 AI 服務器市場。投資策略：投資策略

6、：芯片出口管制趨嚴疊加國產芯片性能提升，兩大下游互聯網和智算中心的國產 AI 算力需求將持續高景氣。在芯片端，看好新一代產品性能有望大幅提升的第一梯隊廠商，推薦海光信息，關注寒武紀、景嘉微等；行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明2 2在服務器端，看好 H20 放量對傳統服務器領軍的業績拉動，推薦浪潮信息，關注華勤技術等，同時看好昇騰芯片份額提升帶來的投資機會，關注四川長虹、神州數碼、拓維信息等。風險提示風險提示：互聯網對國產互聯網對國產 AI 芯片的采購不及預期芯片的采購不及預期，智算中心項目智算中心項目 AI 算力

7、國算力國產化率提升放緩產化率提升放緩，國產國產 AI 芯片技術研發不及預期芯片技術研發不及預期，行業競爭格局加劇風險行業競爭格局加劇風險。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明3 3目錄目錄1.AI 產業高景氣持續，算力國產化大勢所趨產業高景氣持續，算力國產化大勢所趨.61.1 算力需求及國產化兩大因素共同推動國產算力發展.61.2 互聯網：訓練算力需求持續，推理側需求將逐漸占據主導.81.3 智算中心：全國產化項目已跑通，國產化率有望持續提升.112.AI 芯片：國產替代空間廣闊，第一梯隊國產芯片正加速替代芯片：國產

8、替代空間廣闊，第一梯隊國產芯片正加速替代.152.1 英偉達仍占據國內市場主導，政策加碼創造國產替代空間.152.2 國產 AI 芯片加速追趕，互聯網及智算國產化采購快速提升.172.3 國產廠商基于兼容及自研兩大路徑逐漸突破 CUDA 生態壁壘.213.AI 服務器：服務器：AI 驅動服務器市場格局變化，昇騰系份額持續提升驅動服務器市場格局變化，昇騰系份額持續提升.263.1AI 服務器高速增長，市場規模迅速追趕通用服務器.263.2AI 上游芯片及下游需求驅動服務器市場競爭格局劇變.273.3 昇騰系計算產業生態成型，兩大領先級部件伙伴將占主要份額.304.盈利預測及投資建議盈利預測及投資

9、建議.325.風險提示風險提示.35圖表目錄圖表目錄圖圖 1：2023 和和 2024 年的生成式年的生成式 AI 支出方向及變化支出方向及變化.6圖圖 2：互聯網和智算中心是國內互聯網和智算中心是國內 AI 算力兩大下游算力兩大下游.7圖圖 3：國產國產 AI 算力需求框架算力需求框架.8圖圖 4：AI 驅動國內互聯網大廠資本開支持續回暖（單位：億元）驅動國內互聯網大廠資本開支持續回暖（單位：億元）.9圖圖 5：近半年來文心一言、豆包、通義千問、騰訊元寶的應用月活變化情況（月活單位：萬）近半年來文心一言、豆包、通義千問、騰訊元寶的應用月活變化情況（月活單位：萬）.10圖圖 6：國內云廠商高端

10、國內云廠商高端 AI 芯片中芯片中 80%來自英偉達（來自英偉達（24 年初）年初）.11圖圖 7：未來未來 5 年英偉達年英偉達 AI 芯片在國內云廠商高端芯片在國內云廠商高端 AI 芯片中占比將降至芯片中占比將降至 50-60%.11行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明4 4圖圖 8：智算中心建設的參與方眾多智算中心建設的參與方眾多.13圖圖 9：2022 年英偉達主導國內年英偉達主導國內 AI 芯片出貨量芯片出貨量 85%.15圖圖 10：2024 年國產年國產 AI 芯片約占芯片約占 30%的份額的份額.15

11、圖圖 11：英偉達特供版芯片英偉達特供版芯片 H20、L20、L2 對比對比.17圖圖 12：寒武紀、海光信息、昆侖芯等廠商的新一代主力產品有望對英偉達寒武紀、海光信息、昆侖芯等廠商的新一代主力產品有望對英偉達 H20 形成替代形成替代.21圖圖 13：英偉達英偉達 CUDA 架構架構.22圖圖 14：海光信息海光信息 DTK 高度兼容高度兼容 CUDA.24圖圖 15：昇騰昇騰 AI 計算體系更完整計算體系更完整.25圖圖 16：國內服務器總市場規模及增速國內服務器總市場規模及增速.26圖圖 17：國內國內 AI 服務器市場規模及增速服務器市場規模及增速.26圖圖 18：全球服務器總市場規模

12、及增速全球服務器總市場規模及增速.27圖圖 19：全球全球 AI 服務器市場規模及增速服務器市場規模及增速.27圖圖 20：2023 年國內年國內 x86 服務器市場規模及份額服務器市場規模及份額.28圖圖 21：2023 年國內年國內 AI 服務器市場規模及份額服務器市場規模及份額.28圖圖 22：22Q1-24Q4 浪潮信息營收變化情況浪潮信息營收變化情況.29圖圖 23：22Q1-24Q4 浪潮信息存貨變化情況浪潮信息存貨變化情況.29圖圖 24：中國移動中國移動 2024 年至年至 2025 年新型智算中心采購項目中標份額情況（標包年新型智算中心采購項目中標份額情況（標包 1）.30圖

13、圖 25：中國電信中國電信 AI 算力服務器（算力服務器（2023-2024 年）集中采購項目中標份額情況年）集中采購項目中標份額情況.30圖圖 26：昇騰計算產業生態中主要有昇騰計算產業生態中主要有 4 類合作伙伴類合作伙伴.31圖圖 27：2019-2025Q1 海光信息收入及增速海光信息收入及增速.33圖圖 28：2019-2025Q1 海光信息歸母凈利潤及增速海光信息歸母凈利潤及增速.33圖圖 29：2019-2025Q1 浪潮信息收入及增速浪潮信息收入及增速.34圖圖 30：2019-2025Q1 浪潮信息歸母凈利潤及增速浪潮信息歸母凈利潤及增速.34行業研究行業研究/行業深度分析行

14、業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明5 5表表 1：AI 算力建設納入全國性及各省市的政策目標中算力建設納入全國性及各省市的政策目標中.12表表 2：各地方仍不斷推進智算中心建設各地方仍不斷推進智算中心建設.14表表 3：美國芯片出口管制政策持續加碼美國芯片出口管制政策持續加碼.16表表 4：AI 芯片廠商可分為芯片廠商可分為 GPGPU、FPGA 和和 ASIC 三大陣營三大陣營.18表表 5：近年來國產近年來國產 AI 芯片廠商快速涌現芯片廠商快速涌現.19表表 6：英偉達、英偉達、AMD 及主要國產及主要國產 AI 芯片對比芯片對比.20表表

15、 7：國產國產 AI 芯片廠商主要通過兼容芯片廠商主要通過兼容 CUDA 以及自研兩種方式構建生態以及自研兩種方式構建生態.23表表 8：華鯤振宇（四川長虹）和昆侖技術（超聚變）是唯二的領先級昇騰部件伙伴華鯤振宇（四川長虹）和昆侖技術（超聚變）是唯二的領先級昇騰部件伙伴.31表表 9：主要公司盈利預測和估值情況主要公司盈利預測和估值情況.32行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明6 61.AI 產業高景氣持續，算力國產化大勢所趨產業高景氣持續，算力國產化大勢所趨1.1 算力需求及國產化兩大因素共同推動國產算力發展算力需

16、求及國產化兩大因素共同推動國產算力發展全球算力需求持續高景氣全球算力需求持續高景氣，目前基礎模型訓練仍是推動生成式目前基礎模型訓練仍是推動生成式 AI 需求增長的主要動力需求增長的主要動力，而應用層需求而應用層需求正加速增長。正加速增長。1）訓練側：目前大模型仍在沿著 Scaling Law 的路徑持續升級，頭部大模型廠商正在投入更大規模的模型，根據 Menlo Ventures 數據，對基礎模型的投資支出從 2023 年的 10 億美元增加至 2024 年的65 億美元，提升了 5.5 倍。同時，推理大模型的加速布局也將抬升后訓練階段的算力投入，并進一步推動訓練側需求增長；2）推理側：AI

17、應用有望迎來爆發式增長，一方面，ChatGPT 等 AI 原生應用近期的用戶月活流量持續增長，同時 DeepSeek R1 的突破將大幅降低應用開發和部署門檻，進而加速 AI 應用滲透；另一方面，Agent 與 RAG 正加速企業級 AI 落地，代表產品包括 Palantir 的 AIP 平臺、Glean 的 Assistant、Manus等。圖 1：2023 和 2024 年的生成式 AI 支出方向及變化資料來源：Menlo Ventures，山西證券研究所國內市場互聯網和智算中心兩大下游仍保持旺盛的國內市場互聯網和智算中心兩大下游仍保持旺盛的 AI 算力需求。算力需求。1）互聯網：無論在國

18、內市場還是全球市場，互聯網/云廠商都是 AI 算力的主要下游，根據 Trendforce 數據，2023 年國際大型 CSP 占全球高端AI 服務器需求的 65%，同時，根據 IDC 數據，2024 年國內互聯網廠商占國內 AI 服務器需求的比重超過 65%。23-24 年國內互聯網及云廠商的算力采購仍主要用于大模型訓練，隨著大模型軍備競賽進一步升級以及推理模型和混合模型布局加速，預計 25 年訓練側算力需求仍將持續，同時隨著 DeepSeek 大幅降低應用開發和行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明7 7部署門檻，推

19、理側需求將成為推動 AI 算力增長的重要增量，有望逐漸成為 AI 算力增長的主要驅動力；2）智算中心：國內智算中心建設從 23 年開始顯著加速，2024 年以來相關招投標項目仍在持續增加。目前智算中心的下游用戶主要集中于政府機構、院校及科研院所、大模型企業等，而政府機構、院校及科研院所、大模型企業都有持續且明確的訓練或推理需求，因此預計 2025 年智算中心建設仍將持續。圖 2：互聯網和智算中心是國內 AI 算力兩大下游資料來源：山西證券研究所繪制在在 AI 算力總需求持續增長的同時，國產化是推動國產算力總需求持續增長的同時，國產化是推動國產 AI 算力快速成長的主要驅動力。算力快速成長的主要

20、驅動力。目前互聯網和智算中心的國產 AI 芯片采購占比仍處于較低水平，而隨著美國針對高性能 AI 芯片的出口管制政策逐步趨嚴，同時以華為昇騰、海光信息、寒武紀、昆侖芯為代表的國產廠商的新一代 AI 芯片正快速突破性能和生態瓶頸，加速追趕并替代海外競品。與此同時，頭部互聯網廠商正逐步推進國產芯片的規?；少?，百度、阿里、騰訊、字節等廠商正不斷增加國產 AI 芯片的采購。同時，在中央和地方政策助力以及全國產化項目的標桿效應下，智算中心的 AI 芯片國產化率也有望加速提升。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明8 8圖 3：

21、國產 AI 算力需求框架資料來源：山西證券研究所繪制1.2 互聯網：訓練算力需求持續，推理側需求將逐漸占據主導互聯網：訓練算力需求持續，推理側需求將逐漸占據主導國內頭部互聯網廠商仍持續投入大模型訓練，全年資本開支保持快速增長。國內頭部互聯網廠商仍持續投入大模型訓練，全年資本開支保持快速增長。2024 年以來互聯網大廠仍在持續迭代大模型，并在 DeepSeek R1 發布后紛紛加快布局推理模型：1）百度：2025 年 3 月 16 日正式發布新一代原生多模態基礎大模型文心大模型 4.5 以及深度思考模型文心大模型 X1；2）騰訊：2025 年 2 月27 日，騰訊發布新一代快思考模型混元 Tur

22、bo S，隨后在 3 月 21 日，深度思考模型混元 T1 正式推出，創新采用 Hybrid-Mamba-Transformer 融合架構，推理性能業界領先的同時可比參數量下的解碼性能高于行業 2倍；3）阿里：今年 4 月 29 日將 Qwen2.5 升級至 Qwen3，其中旗艦模型 Qwen3-235B-A22B 在推理、指令遵循、工具調用、多語言能力等方面均實現大幅增強，同時部署成本顯著下降，顯存占用僅為性能相近模型的 1/3，并且 Qwen3 還創新性引入快思考模式與慢思考模式的混合設計；4）字節：今年 4 月 17 日豆包 1.5深度思考模型正式發布，將視覺理解能力融入模型中，具備圖片

23、推理功能。受 AI 需求驅動，24 全年 BAT合計資本開支同比增長 163%，預計 25 年互聯網大廠的 AI 資本開支仍有望持續增加。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明9 9圖 4：AI 驅動國內互聯網大廠資本開支持續回暖（單位：億元）資料來源：騰訊 FY24Q4、FY24Q1、FY23Q3、FY22Q4、FY22Q2、FY21Q3、FY21Q1 財報，阿里 FY25Q3財報電話會，阿里 FY24Q2-25Q2、FY22Q2-23Q1 財報，百度 FY24Q4、FY24Q2、FY23Q3、FY23Q1、FY22

24、Q2、FY21Q4、FY21Q1 財報，山西證券研究所頭部互聯網廠商頭部互聯網廠商 AI 應用流量持續增長應用流量持續增長，同時同時 DeepSeek 推動應用開發及部署成本下降推動應用開發及部署成本下降，AI 應用正加速應用正加速落地落地，推理側需求持續旺盛推理側需求持續旺盛，未來隨著未來隨著 AIAgent 應用不斷成熟應用不斷成熟，推理需求有望進一步提升推理需求有望進一步提升。近半年來，豆包、騰訊元寶、通義千問等互聯網大廠的 AI 原生應用月活用戶總體仍在持續增加，其中，豆包月活從 24年 11 月的 5998 萬持續增加，到今年 5 月已破億，而騰訊元寶自接入 DeepSeek 以來月

25、活流量快速增加，今年 2 月和 3 月的月活分別環比增長 265%和 196%，4 月月活已達到 4143 萬。與此同時，DeepSeek R1 作為新一代國產開源推理模型，性能比肩國際頂尖大模型，同時訓練及推理成本顯著下降，將極大推動 AI 應用的開發部署，DeepSeek APP 月活流量也已從今年 1 月 3370 萬增加到 4 月 9688 萬。而展望未來，隨著 A2A、MCP 等 Agent 相關技術的不斷成熟，AI Agent 應用有望逐步爆發，從而進一步推升推理側算力需求，今年3 月推出的通用智能體 Manus 的 4 月月活用戶數已達到 71 萬。行業研究行業研究/行業深度分析

26、行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明1010圖 5：近半年來文心一言、豆包、通義千問、騰訊元寶的應用月活變化情況（月活單位：萬）資料來源：AI 產品榜，山西證券研究所目前英偉達仍占據國內互聯網廠商目前英偉達仍占據國內互聯網廠商 AI 芯片采購的主要份額芯片采購的主要份額，以字節以字節、阿里為代表的互聯網大廠正不斷阿里為代表的互聯網大廠正不斷加大國產加大國產 AI 芯片采購。芯片采購。一直以來國內互聯網廠商大模型訓練主要基于英偉達 A、H 等系列芯片，根據Trendforce 在 2024 年初披露的數據，阿里、騰訊等國內頭部互聯網廠商采購的高端

27、AI 芯片中有 80%來自英偉達，國產芯片整體份額仍然較低。但隨著去年以來美國政府逐漸收緊高端 AI 芯片出口，頭部互聯網廠商開始尋求英偉達 GPU 的替代方案以保障供應鏈安全，從當前頭部互聯網廠商采購情況來看，字節、阿里、百度已經在推進以昇騰為代表的國產 AI 芯片采購，根據路透社報道，24 年以來字節已訂購超過 10 萬顆昇騰 910B，同時阿里、百度、騰訊均開始批量采購。根據 Trendforce 預測，未來 5 年英偉達芯片在國內云廠商使用的高端 AI 芯片中的占比將降至 50-60%，相應地，國產 AI 芯片份額有望顯著提升。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股

28、票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明1111圖 6：國內云廠商高端 AI 芯片中 80%來自英偉達（24 年初）圖 7：未來 5 年英偉達 AI 芯片在國內云廠商高端AI 芯片中占比將降至 50-60%資料來源：Trendforce，山西證券研究所資料來源：Trendforce，山西證券研究所1.3 智算中心：全國產化項目已跑通，國產化率有望持續提升智算中心：全國產化項目已跑通，國產化率有望持續提升算力基礎設施高質量發展行動計劃算力基礎設施高質量發展行動計劃 明確明確 AI 算力基礎設施建設總體目標算力基礎設施建設總體目標，各地方政府隨即快速跟進各地方政府隨即快速跟進，且部

29、分省市提出國產算力占比要求且部分省市提出國產算力占比要求。2023 年 10 月中央發布算力基礎設施高質量發展行動計劃，明確提出了未來 2 年內全國 AI 算力建設目標，包括到 2025 年算力規模超過 300EFLOPS，并且智算占比達到 35%。行動計劃從頂層明確了全國范圍內 AI 算力建設的目標和節奏，隨后深圳、上海、江蘇、北京等各地方政府發布針對當地的“行動計劃”，將全國的算力建設目標分解到當地，比如深圳市政府提出到 2025 年全市通用算力、智能算力、超算算力分別達到 14EFLOPS、25EFLOPS 以及 2EFLOPS。其中，部分省市補充了算力國產化率的相關目標，比如上海市提出

30、到 2025 年新建智算中心國產算力芯片使用占比超過 50%的目標。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明1212表 1：AI 算力建設納入全國性及各省市的政策目標中政策政策發布時間發布時間發布單位發布單位主要內容主要內容算力基礎設施高質量發展行動計算力基礎設施高質量發展行動計劃劃2023.10.8工信部、中央網工信部、中央網信辦等信辦等 6 個部門個部門到到 2025 年，算力規模超過年，算力規模超過 300EFLOPS，其中智能算力占比達，其中智能算力占比達到到 35%深圳市算力基礎設施高質量發展行動計劃（2024

31、-2025）2023.12.1深圳市工信局到 2025 年，深圳市通用算力達到 14EFLOPS，智能算力達到25EFLOPS，超算算力達到 2EFLOPS上海市智能算力基礎設施高質量發展“算力浦江”智算行動實施方案（2024-2025 年）2024.3.21上海市通信管理局等 11 個部門到 2025 年，上海市智算規模超過 30EFLOPS，占比達到總算力的50%以上，并且新建智算中心國產算力芯片使用占比超過50%廣東省算力基礎設施高質量發展行動暨“粵算”行動計劃（2024-2025 年）2024.3.22廣東省通信管理局等 9 個部門到 2025 年，廣東省算力規模達到 38EFLOPS

32、，其中智能算力占比達到 50%；建成智算中心 10 個江蘇省算力基礎設施發展專項規劃2024.4.22江蘇省工信廳等4 個部門到 2030 年，全省數據中心機架規模達 120 萬標準機架，在用總算力超過 50EFLOPS，智能算力占比超過 45%，智算中心數量突破 20 個；新建算力中心國產算力芯片使用占比達 70%以上北京市算力基礎設施建設實施方案（2024-2027 年）2024.4.24北京市經信局、北京市通信管理局到 2025 年，北京市智算供給規模達到 45EFLOPS；到 2027 年，具備 100%自主可控智算中心建設能力資料來源：銀川深改公眾號，中國政府網，廣東網信辦官網，廣東

33、省通信管理局官網，上海通信圈公眾號，國際科技創新中心官網，北京市通信與互聯網協會公眾號，深圳發布公眾號，江蘇通信業公眾號，江蘇省通信管理局官網，北京市經濟和信息化局官網，山西證券研究所國內智算中心建設和運營主要采取政府主導、企業承建、聯合運營的模式，考慮到智算中心對安全自國內智算中心建設和運營主要采取政府主導、企業承建、聯合運營的模式，考慮到智算中心對安全自主可控的需求主可控的需求，更傾向于國產更傾向于國產 AI 算力采購算力采購。智算中心具有算力公共基礎設施的定位，建設層面，政府主導下的政企合作模式占據較大比重，由企業具體承建智算中心，同時兼顧智算中心公共屬性、技術安全、投資規模巨大等特殊要

34、求，目前運營商是智算中心的主要承建方，其他承建方包括城投企業、IT 大廠、IDC企業等，根據數據湖北對 2024 年前 7 個月的數據統計，三大運營商在 2024 年的中標項目中占據超過 40%的份額。在建成后，智算中心服務模式包括租賃服務、數據服務、運營服務等，主要應用場景包括政府機構的智慧城市建設、大模型企業的模型訓練、院校及科研院所的大數據處理和復雜模擬計算等。由于智算中心具有公共屬性及技術安全等特點，政府通常會更傾向于采用國產優質品牌，涉及芯片、交換機、路由器等產品。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明131

35、3圖 8：智算中心建設的參與方眾多資料來源：IDC，山西證券研究所目前部分智算中心已實現全國產化目前部分智算中心已實現全國產化，在標桿項目逐漸跑通之后在標桿項目逐漸跑通之后，未來智算中心的未來智算中心的 AI 算力國產化進程有算力國產化進程有望進一步加速望進一步加速。2024 年以來，全國大力投入智算中心建設，相關招投標項目持續增加，2024 全年智算中心相關項目中標公告已發布超 458 個，其中至少 61 個項目中標金額超億元。與此同時，智算中心項目中國產AI 算力占比正快速提升。23 年 12 月，國內首個采用全國產 AI 芯片的千卡智算中心正式落地，芯片供應商為摩爾線程；2024 年 4

36、 月，中國聯通建設的北京聯通自主創新人工智能算力中心正式啟用，提供全國產化AI 基礎軟硬件的 300P 公共算力能力；在 2024 年 8 月份，中國移動建成中國移動智算中心（哈爾濱）并正式投產使用，成為全球運營商最大單集群智算中心，該智算中心部署超過 1.8 萬張 AI 加速卡，AI 芯片國產化率達 100%，智算規模達 6.9EFLOPS。我們認為，隨著采用全國產化 AI 芯片的標桿智算中心項目陸續跑通，未來智算中心的 AI 算力國產化率有望加速提升。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明1414表 2：各地方仍不

37、斷推進智算中心建設項目名稱項目名稱項目地址項目地址規劃智算算力規模規劃智算算力規模項目進度項目進度時間時間投資金額投資金額鎮賚縣智算中心吉林省白城市合計 4750P一期 750P一期基本完工2025.5.66 億元通榆云針智算中心吉林省白城市5000P（混合精度）一期展廳完工2025.4.2931 億元數聚城堡宜賓智算中心四川省宜賓市不低于 4000P一期投產2025.4.188 億元華池中科超級云智算中心甘肅省慶陽市一期 2000P二期 2000P開工2025.4.18一期 20 億元二期 8 億元中國移動湖北智算中心湖北省鄂州市860P 計算能力185P 存儲能力開工2025.4.93 億

38、元阿勒泰市綠色低碳智算中心新疆阿勒泰市20000P開工2025.4.325 億元阿壩州低空經濟智算中心四川省阿壩州12000P開工2025.3.3150 億元資料來源：IDC 圈，川觀新聞，央廣網，吉林省人民政府官網，中國擬在建項目網，白城市政府，四川在線，山西證券研究所行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明15152.AI 芯片：國產替代空間廣闊，第一梯隊國產芯片正加速替代芯片：國產替代空間廣闊，第一梯隊國產芯片正加速替代2.1 英偉達仍占據國內市場主導，政策加碼創造國產替代空間英偉達仍占據國內市場主導，政策加碼創造

39、國產替代空間當前英偉達在國內當前英偉達在國內 AI 芯片市場占據主導地位，而國產芯片市場占據主導地位，而國產 AI 芯片份額仍處于較低水平。芯片份額仍處于較低水平。根據 IDC 數據，2022 年國內加速芯片出貨量約 107 萬張，其中英偉達占據 85%的份額，華為昇騰占 10%的份額，百度占 2%的份額，寒武紀和燧原科技均占 1%的份額。到了 2024 年，雖然國產 AI 芯片占比有所提升，但仍處于相對較低水平，根據 IDC 數據，2024 年國內加速芯片出貨量超過 270 萬張，其中本土品牌出貨量已超過 82 萬張，約占整個國內市場份額的 30%。圖 9：2022 年英偉達主導國內 AI

40、芯片出貨量 85%圖 10：2024 年國產 AI 芯片約占 30%的份額資料來源：IDC，芯智訊，199IT，山西證券研究所資料來源：IDC，山西證券研究所近年來美國芯片出口管制政策持續加碼近年來美國芯片出口管制政策持續加碼，英偉達主力英偉達主力 AI 芯片出口中國大陸受限芯片出口中國大陸受限，且未來管制政策仍有且未來管制政策仍有進一步加碼的可能進一步加碼的可能。近年來美國不斷加碼對于高性能 AI 芯片的出口管制：1）2022 年 10 月更新出口管理條例，提出總處理性能（TPP）和 I/O 帶寬傳輸速率兩大判斷指標，禁止 TPP 不小于 4800 且 I/O 帶寬不小于600GB/s 的

41、AI 芯片向中國等地區出口，導致英偉達 A100、H100 等高端芯片出口受限；2）2023 年 10 月美國商務部再次更新出口管理條例，新增性能密度（PD）指標，并設置 1.6、3.2 和 5.92 三個門檻，A800、H800、RTX4090 等芯片進入出口管制名單；3）2024 年美國政府再次對出口管制條例進行修訂，將管制范圍從 AI 芯片擴大到所有搭載 AI 芯片的電子設備。今年 4 月 9 日，英偉達收到美國政府通知，即向中國（包括香港和澳門）出口的 H20 芯片也需要獲得許可，4 月 14 日，美國政府又通知英偉達該許可要求將無限延期?？紤]到全球地緣政治風險的持續加劇，未來美國芯片

42、出口管制政策仍存在進一步收緊的可能。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明1616表 3：美國芯片出口管制政策持續加碼政策政策頒布時間頒布時間頒布機構頒布機構生效時間生效時間指標指標管制范圍管制范圍涉涉及及 AI 芯片芯片出口管理條例（更新）2022.10.7美國商務部2022.10.21總處理性能（TPP）、I/O 帶寬TPP 4800 且 I/O 帶 寬 600GB/sA100、H100出口管理條例（更新）2023.10.17美國商務部2023.11.17總處理性能（TPP）、性能密度（PD）禁止：1）TPP480

43、0 或 2）TPP1600 且 PD5.92受限：1）2400TPP4800且 1.6PD5.92 或 2）TPP1600 且 3.2PD5.92A800、H800、RTX4090、MI250、MI250X、MI300X出口管理條例（更新）2024美國商務部2024.4.4-AI 芯片出口限制同樣適用于內載此類芯片的所有電子設備-資料來源：美國駐華大使館官網，美國商務部官網，華爾街見聞，上觀新聞，中國社會科學院工業經濟研究所，產業經濟評論2024 年 02 期美對華半導體管制的趨勢、實施要點與中國因應，山西證券研究所英偉達推出的中國特供版英偉達推出的中國特供版 AI 芯片芯片 H20 自自 2

44、024 年以來在國內市場仍占據較高份額年以來在國內市場仍占據較高份額。雖然 H20 的訓練算力只有 H100 的 15%左右，但其在 CUDA 生態、通信互聯等方面相較于其他 AI 芯片仍具備顯著優勢，其中英偉達 CUDA 生態為開發者提供了全面的并行計算框架和高效的卷積操作，支持高效的深度學習模型訓練和推理，國內大模型開發者切換到其他生態具備較高的轉換成本。同時，H20 保留了 H200 完整的 NVLink和 PCIe 帶寬性能，NVLink 互聯帶寬可達 900GB/s，PCIe 雙向帶寬可達 128GB/s，在組建大規模 GPU 集群方面優勢顯著；此外，相比于 H100，H20 還增配

45、了 HBM3 顯存容量（96GB）和帶寬（4.0TB/s），能夠加速模型推理過程中的 Decode 階段，導致 H20 的推理性能優于 H100，甚至接近 H200。因此，短期內 H20在國內市場仍占據較高份額。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明1717圖 11：英偉達特供版芯片 H20、L20、L2 對比資料來源：派歐算力云公眾號，山西證券研究所2.2 國產國產 AI 芯片加速追趕，互聯網及智算國產化采購快速提升芯片加速追趕，互聯網及智算國產化采購快速提升AI芯片分芯片分為為GPGPU、FPGA和和ASIC三大陣

46、營三大陣營，國產芯片廠商國產芯片廠商以以GPGPU和和ASIC陣營為主陣營為主。1）GPGPU：具有通用性強的特點，廣泛應用于圖像處理、AI 訓練等領域，可支持多種數據類型的運算，英偉達、AMD均采用 GPGPU 架構。國產代表廠商包括海光信息、壁仞科技、摩爾線程等，這類廠商核心技術團隊大多具備 AMD、英偉達等國際芯片大廠背景；2）ASIC：具有定制化、專用性強的特點，通常應用于某些需求量較大的特定領域，目前海外的谷歌以及國內的百度、阿里等互聯網大廠自研 AI 芯片大多采用 ASIC 架構，主要應用于自身業務場景，且華為昇騰、寒武紀等廠商也均采用 ASIC 架構；3）FPGA：屬于半定制化芯

47、片，具有功能可修改、一次性成本低但量產成本高的特點，適用于算法更新頻繁或市場規模較小的專用領域，主要廠商包括海外的賽靈思、Altera 以及國內的復旦微電子、紫光同創等。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明1818表 4：AI 芯片廠商可分為 GPGPU、FPGA 和 ASIC 三大陣營GPGPUFPGAASIC主要國產廠商主要海外廠商定制化程度通用型半定制化定制化研發成本低中高一次性成本-高量產成本高高低編程語言CUDA、OpenCL 等Verilog 和 VHDL 等硬件描述語言、OpenCL-功耗大中小主要優點

48、并行處理能力強可重構，適應大規模并行操作專用性強，能達成最佳的性能和功耗平衡主要缺點功耗高，可修改不強開發時間較長，順序操作性能差開發時間長，不可修改資料來源：Automatic Parallelization for Heterogeneous Embedded Systems，New FPGA Design Tools andArchitectures，海光信息招股說明書，AspenCore，EET 電子工程專輯，The Next Platform，山西證券研究所近近 10 年來國產年來國產 AI 芯片廠商快速涌現，同時互聯網大廠均開始推出自研芯片廠商快速涌現，同時互聯網大廠均開始推出自研

49、 AI 芯片以滿足自身業務需求芯片以滿足自身業務需求。其中其中：1）互聯網大廠：包括阿里平頭哥、百度昆侖芯等，互聯網大廠自研芯片多強調推理性能，主要應用于滿足自身業務場景，包括淘寶產品搜索及推薦、百度智能搜索、騰訊云游戲等；2）華為昇騰：2018 年華為發布昇騰 310 和昇騰 910，正式切入 AI 芯片領域，其中，昇騰 310 主打終端低功耗 AI 場景，采用 12nm工藝，2018 年便實現量產；昇騰 910 采用 7nm 工藝，可用于 AI 訓練，于 2019 年正式上市。目前昇騰 910系列的主力產品 910B 綜合性能處于國產 AI 芯片第一梯隊，并且 910C 正在加速生產中，而

50、華為在 4 月 10日合作伙伴大會上又發布了下一代的昇騰 920 芯片；3）AI 芯片初創公司：包括海光信息、寒武紀、壁仞科技、摩爾線程、沐曦等，這類廠商于近 10 年成立，核心團隊大多擁有英偉達、AMD 等國內外芯片或 IT 大行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明1919廠的技術背景，其中部分廠商自成立以來便專注于 AI 芯片研發，也有部分廠商此前從事 CPU 或其他芯片研發，近年開始切入 AI 芯片領域。表 5：近年來國產 AI 芯片廠商快速涌現廠商廠商成立時間成立時間創始團隊主要背景創始團隊主要背景地點地點華為

51、昇騰2018（首款芯片發布）華為等深圳海光信息2014中科曙光、國科控股等北京寒武紀2016中科院計算所等北京壁仞科技2019商湯科技、英偉達、AMD、英偉達、阿里云等上海摩爾線程2020英偉達、AMD 等北京沐曦2020AMD 等上海燧原科技2018AMD、銳迪科等上海平頭哥2018阿里等杭州昆侖芯2018百度等北京資料來源：澎湃新聞，國際電子商情，海光信息官網，Wind，海光信息招股說明書，海光信息 2024 年報，寒武紀官網，中國科學院官網，壁仞科技官網，電子工程專輯，摩爾線程官網，證券時報網，沐曦官網，燧原科技官網，平頭哥官網，昆侖芯官網，山西證券研究所以華為昇騰以華為昇騰、海光信息海

52、光信息、寒武紀寒武紀、昆侖芯為代表的國產昆侖芯為代表的國產 AI 芯片廠商正加速追趕英偉達芯片廠商正加速追趕英偉達，目前華為昇目前華為昇騰騰910B 已經基本可對標已經基本可對標 A100，而新一代的而新一代的 910C 也有望成為也有望成為 H100 的有力競爭對手的有力競爭對手。目前華為在人工智能領域的量產芯片有昇騰 310 與昇騰 910 兩款產品，華為在 2019 年推出昇騰 910 芯片，并在 2023 年推出了升級版昇騰 910B。昇騰 910B 作為華為主力 AI 訓練芯片，在單卡性能上可對標英偉達 A100，其 FP16 稠密算力達到 320 TFLOPS，超越 A100 的

53、312 TFLOPS，與英偉達 H20 相比，910B 在計算能力和能效比方面均表現出色，但在顯存配置、GPU 互聯帶寬方面目前仍存在差距，同時正在進行生產的 910C 的 FP16 稠密算力達到 780TFLOPS，內存帶寬為 3.2TB/s，綜合性能接近 H100 的 80%。此外，華為基于 384 塊 910C 發布了CloudMatrix 384 超節點，在系統層面上與 GB200 NVL72 展開競爭，CloudMatrix 384 包含 12 個計算機架和4 個交換機機架，FP16 稠密算力達 300PFLOS，是 GB200 NVL72 的 1.7 倍，總內存容量和內存帶寬也分別

54、是 GB200 NVL72 的 3.6 倍和 2.1 倍，目前已通過昇騰云正式商用。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明2020表 6：英偉達、AMD 及主要國產 AI 芯片對比公司公司芯片芯片算力（算力（TFLOPS）顯存配置顯存配置GPU 互聯互聯TDP（W）FP32FP16INT8技術技術容量（容量（GB）帶寬帶寬（TB/s）技術技術帶寬帶寬（GB/s）英偉達B200110022504500-1928NVLink18001000H100494.5989.51979HBM3803.35NVLink900700A1

55、00156312624HBM2e40/801.555/2.039NVLink600400H203774148HBM3964NVLink900400AMDMI300X653.71307.42614.9HBM31925.3Infinity Fabric896750華為昇騰 910C-780-HBM 技術1283.2-昇騰 910B-320640-310海光信息深算一號-HBM2321.024xGMI184350寒武紀思元 370-X82496256LPDDR5480.6144MLU-Link200250昆侖芯R20032128256GDDR616/320.512-150平頭哥含光 800-2058

56、25-276摩爾線程MTTS400025100200-480.768MTLink240450資料來源：Trendforce，Semianalysis，海光信息招股說明書，寒武紀官網，電子工程專輯，皇華電子元器件IC 供應商，平頭哥官網，摩爾線程官網，英偉達官網，派歐算力云公眾號，AMD 官網，山西證券研究所寒武紀寒武紀、海光信息海光信息、昆侖芯處于國產昆侖芯處于國產 AI 芯片第一梯隊芯片第一梯隊，其新一代主力產品思元其新一代主力產品思元 590 芯片芯片、深算三號深算三號、昆侖芯昆侖芯 3 代未來有望對英偉達代未來有望對英偉達 H20 形成替代形成替代。1）寒武紀：2020 年寒武紀推出首款

57、 7nm 訓練芯片思原 290，INT8 算力達到 512 TOPS，接近 A100 的 624 TOPS（非稀疏化），2023 年年底發布了 590 系列，綜合性能進一步提升，接近 A100 的 80%；2）海光信息：2021 年推出深算一號，2023 年三季度推出的深算二號性能相對于深算一號提升約 100%，且下一代深算三號進展順利；3）昆侖芯：2020 年昆侖芯 1 代實現量產，主要用于百度搜索引擎、小度等業務，2021 年量產的昆侖芯 2 代較 1 代性能提升 2-3 倍，并且百度已點亮基于新一代芯片昆侖芯 3 代組件的萬卡集群。此外，摩爾線程、燧原科技、天數智芯等國產 AI 芯片廠商

58、已有產品上市，并在部分場景中實現了批量應用。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明2121圖 12：寒武紀、海光信息、昆侖芯等廠商的新一代主力產品有望對英偉達 H20 形成替代資料來源：寒武紀 2020 年報，寒武紀官網，ofweek，海光信息 2023 年 9 月 20 投資者調研紀要，海光信息招股說明書，昆侖芯官網，百度智能云官網，Trendforce，搜狐，雅虎，新京報，昇騰官網，Toms Hardware，山西證券研究所2.3 國產廠商基于兼容及自研兩大路徑逐漸突破國產廠商基于兼容及自研兩大路徑逐漸突破 CUD

59、A 生態壁壘生態壁壘英偉達所打造的英偉達所打造的 CUDA 生態是目前國產生態是目前國產 AI 芯片實現國產化替代的主要障礙。芯片實現國產化替代的主要障礙。2006 年英偉達首次發布CUDA 軟件平臺，隨后進行市場推廣，快速滲透人工智能開發者。同時英偉達持續投入軟件研發，針對用戶反饋的問題進行優化，CUDA 平臺的軟件棧豐富度以及好用程度不斷提升，目前 CUDA 已全面支持TensorFlow、PyTorch 等 AI 框架。通過長期市場培育，CUDA 框架已成為事實上的行業標準，根據英偉達在 2024 年 8 月底披露的數據，CUDA 已擁有 510 萬開發人員，市場上共有 3700 個 C

60、UDA 應用程序，涵蓋深度學習、科學計算、圖像處理等各個領域，同時 CUDA 的累計下載量達到 5300 萬，考慮到絕大部分國內外大模型或 AI 應用開發者均在 CUDA 平臺上進行軟件研發，因此切換到新框架需要付出巨大的轉換成本。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明2222圖 13：英偉達 CUDA 架構資料來源：英偉達官網，山西證券研究所國產國產 AI 芯片廠商目前主要通過兼容芯片廠商目前主要通過兼容 CUDA 以及自研兩種方式來構建生態。以及自研兩種方式來構建生態。1）海光信息、壁仞科技、摩爾線程等廠商采用兼容

61、 CUDA 生態的方式，一方面，這類廠商在硬件層面上大多采用與英偉達類似的GPGPU 架構，另一方面，這類廠商投入研發具備較高轉換質量的編譯器，用于 CUDA 代碼轉譯，因此能夠降低 CUDA 遷移難度并減少效率損失。短期來看，通過兼容 CUDA 構建生態的優勢在于能夠實現 CUDA應用的低成本遷移，從而使開發者在不改變使用習慣的情況下逐漸過渡為使用國產芯片；2）華為昇騰、寒武紀等廠商致力于構建自主生態，這類廠商會針對自身 AI 芯片的特性通過自研構建軟件棧，以通過軟硬件協同更好發揮芯片性能，同時自主可控程度也更高。但在短期內，自建生態難度較大，這類廠商也會通過編譯器實現對 CUDA 的兼容。

62、而由于這類廠商多采用 ASIC 架構，CUDA 遷移難度相對較高，在一定程度到會導致更大的性能損失。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明2323表 7：國產 AI 芯片廠商主要通過兼容 CUDA 以及自研兩種方式構建生態廠商廠商芯片架構芯片架構基本計算單元基本計算單元軟件平臺軟件平臺包含組件包含組件華為昇騰達芬奇AI coreCANNAscendCL 昇騰計算語言、AOL 算子加速庫、Ascend C算子開發語言等海光信息-DTKHIP 異構編程接口、hipBLAS 庫、hipsparse 庫等寒武紀MLUarch0

63、3/MLUv02-NeuwareCNNL 算子庫、CNCL 通信庫、BANG 編程語言等摩爾線程MUSAMUSAProcessorMUSAAITensorX 推理引擎、MUSAToolkits（內置運行時、編譯器、GPU 加速計算庫）、計算庫、神經網絡加速庫資料來源：Trendforce，昇騰官網，飛槳，海光信息官網，寒武紀官網，摩爾線程官網，山西證券研究所海光信息海光信息 DTK 開放軟件平臺封裝了開放軟件平臺封裝了 AMD 的的 ROCm 相關組件相關組件，能夠高度兼容能夠高度兼容 CUDA 生態生態，同時同時，海海光大量采用國際主流開源方案，較大程度上降低了生態拓展難度。光大量采用國際主

64、流開源方案，較大程度上降低了生態拓展難度。AMD 的 ROCm 框架借鑒了 CUDA 的許多設計理念，同時經過多年兼容經驗積累，在軟件庫、編譯器、API 接口等主要模塊上與 CUDA 的相似度非常高，因而 ROCm 對 CUDA 具有高度兼容性。而海光 DTK 軟件平臺封裝了 ROCm 生態相關組件，并基于 DCU 硬件進行優化并提供完整的軟件工具鏈，能夠充分發揮 ROCm 高度兼容 CUDA 的優勢，以更低成本將 CUDA 上運行的應用遷移到海光平臺上運行。同時，海光 DTK 充分利用國際開源社區，MIOpen、Eigen、RCCL 等軟件庫均為目前的主流開源方案，一方面能夠降低軟件開發工作

65、量，提升用戶吸引力，另一方面也方便用戶進行二次開發，從而提升用戶體驗。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明2424圖 14：海光信息 DTK 高度兼容 CUDA資料來源：趨動科技公眾號，山西證券研究所華為昇騰自研構建了全棧華為昇騰自研構建了全棧 AI 計算基礎設施計算基礎設施、行業應用及服務行業應用及服務，包括昇騰系列硬件包括昇騰系列硬件、CANN 異構計算架異構計算架構構、MindSpore AI 計算框架等計算框架等，打造完整的國產化打造完整的國產化 AI 生態生態，并通過軟硬件深度協同并通過軟硬件深度協同，充分

66、發揮芯片性能充分發揮芯片性能。其中，CANN 是華為專為昇騰 AI 處理器設計的核心軟件層，對標英偉達 CUDA 架構。CANN 于 2018 年 9月推出，目前已迭代至 8.0.0 alpha001 版本，提供了超過 1400 個硬件親和的高性能算子，可覆蓋主流 AI 框架的算力加速需求，同時開放了自定義算子開發能力，滿足開發者算法創新需求。CANN 具有三大優勢，包括 1）提供用戶友好型 API，易于開發，2）計算效率、數據處理效率、訓練效率較高，3）支持云邊端全場景；而自研的 AI 框架昇思（MindSpore）在國內開發者中的使用率排名第四，僅次于三大第三方框架。目前昇騰生態已初具規模

67、，收錄了紫東太初、智譜天啟等大模型，適用場景涵蓋多模態等，同時，昇思社區用戶已超過 1220 萬，收藏項目超過 2.86 萬。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明2525圖 15：昇騰 AI 計算體系更完整資料來源：昇騰官網，山西證券研究所行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明26263.AI 服務器：服務器：AI 驅動服務器市場格局變化，昇騰系份額持續提升驅動服務器市場格局變化，昇騰系份額持續提升3.1 AI 服務器高速增長，市場規模迅速追

68、趕通用服務器服務器高速增長，市場規模迅速追趕通用服務器互聯網、運營商、金融等各行業用戶持續加大互聯網、運營商、金融等各行業用戶持續加大 AI 算力投入，國內算力投入，國內 AI 服務器市場規模整體保持快速增服務器市場規模整體保持快速增長長。根據 IDC 數據，未來 4 年國內服務器市場總規模將保持 10%左右的增長。而國內 AI 服務器市場增速將明顯快于通用服務器，2024 上半年中國加速服務器市場規模達到 50 億美元，同比增長 63%。在各類 AI 服務器中，GPU 服務器依然占據主導，市場規模達 43 億美元，占比達 86%，同時 NPU、ASIC 和 FPGA 等非GPU 加速服務器以

69、同比 182%的增速達到近 7 億美元市場規模。根據 IDC 預測，到 2028 年中國加速服務器市場規模將達到 253 億美元，2024-2028 年均復合增速超過 20%，其中以 ASIC 為代表的非 GPU 服務器市場規模占比也將提升至接近 50%。圖 16：國內服務器總市場規模及增速圖 17：國內 AI 服務器市場規模及增速資料來源：IDC，山西證券研究所資料來源：IDC，山西證券研究所從全球看從全球看，隨著大型隨著大型 CSP 以及企業客戶不斷增加以及企業客戶不斷增加 AI 算力支出算力支出，全球全球 AI 服務器市場快速成長服務器市場快速成長，市場規市場規模追趕通用服務器。模追趕通

70、用服務器。根據 The Next Platform 引用 IDC 數據，到 2027 年全球服務器市場總規模將達到 1891億美元，2023-2027 年 CAGR 為 10.2%。而根據 Statista 數據，未來 4 年全球 AI 服務器市場將保持 30%左右的高速增長，預計到 2027 年市場規模將達到 880 億美元，并逐步與通用服務器市場規模持平。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明2727圖 18：全球服務器總市場規模及增速圖 19：全球 AI 服務器市場規模及增速資料來源：The Next Platf

71、orm，IDC，山西證券研究所資料來源：Statista，山西證券研究所3.2 AI 上游芯片及下游需求驅動服務器市場競爭格局劇變上游芯片及下游需求驅動服務器市場競爭格局劇變浪潮信息和新華三等服務器市場領軍占據國內浪潮信息和新華三等服務器市場領軍占據國內 AI 服務器市場的主導服務器市場的主導，同時以超聚變和華鯤振宇為代表同時以超聚變和華鯤振宇為代表的昇騰系服務器廠商份額持續提升的昇騰系服務器廠商份額持續提升。根據 IDC 數據統計，2023 年，頭部服務器廠商浪潮信息、新華三、超聚變、寧暢在國內 x86 服務器市場份額分別為 28%、16%、11%、10%，同時 AI 服務器市場中，浪潮信息

72、、新華三、超聚變、寧暢份額分別為 36%、19%、7%、14%。其中，浪潮信息在通用服務器和 AI 服務器均位列國內市場第一，公司憑借 JDM 模式（Joint Design Manufacture），深度參與到服務器的設計、研發和交付流程，占據了國內互聯網客戶云服務器和 AI 服務器的主要份額；而新華三在國內通用和 AI 服務器市場的份額均僅次于浪潮，公司背靠紫光股份，在政府、運營商、央國企等行業具有較強優勢；同時 23 年超聚變在國內 x86 服務器 AI 服務器市場份額分別排名三和第四，目前昇騰 910B 已經成為國內客戶在國產 AI 訓練芯片能夠替代 A100 的主要選擇，隨著昇騰出貨

73、量的快速增長，以超聚變和華鯤振宇為代表昇騰系服務器廠商的份額也隨之持續提升。除了傳統服務器廠商及昇騰系廠商之外，以華勤技術為代表的本土 ODM 廠商正在切入到 AI 服務器市場，憑借在消費電子領域積累的研發體系和供應鏈優勢，公司 22 及 23 年的服務器業務均達到數倍的增長。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明2828圖 20：2023 年國內 x86 服務器市場規模及份額圖 21：2023 年國內 AI 服務器市場規模及份額資料來源：IDC，云頭條，山西證券研究所資料來源：IDC，云頭條，山西證券研究所2024

74、年以來年以來，以浪潮信息為代表的頭部服務器廠商收入持續高增驗證以浪潮信息為代表的頭部服務器廠商收入持續高增驗證 AI 算力景氣度算力景氣度。2024 年 H20 在頭部互聯網廠商及智算中心用戶 AI 芯片采購中占據較高份額，出貨量持續增長，其中，截止到 2024 年 9月初，字節的 H20 訂單已追加至 32-33 萬張，并已交付 14-15 萬張，對應服務器環節，以浪潮信息為代表的頭部服務器廠商將率先受益。24Q3 和 24Q4，浪潮信息的營收分別為 411 億元和 316 億元，分別同比增長76%和 78%，同時，24 年以來浪潮的存貨金額持續增加，24Q4 存貨金額達到 406 億元，創

75、近 12 個季度新高，預示著公司對未來幾個季度的經營發展充滿信心。與此同時，以華勤技術為代表的國產頭部 ODM 廠商也開始切入到服務器市場，通過優秀的研發能力和供應鏈整合能力，市場競爭力快速提升，2023 年公司數據業務實現營收 3 倍增長，并推出首款 AI 服務器產品，2024 上半年數據業務以及其中的服務器板塊均同比增長 150%，而下半年 AI 服務器也進入發貨高峰期。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明2929圖 22：22Q1-24Q4 浪潮信息營收變化情況圖 23：22Q1-24Q4 浪潮信息存貨變化情況

76、資料來源：Wind，山西證券研究所資料來源：Wind，山西證券研究所2024 年以來昇騰年以來昇騰 AI 芯片放量帶動昇騰系服務器廠商市場份額快速提升，運營商及智算中心采購項目芯片放量帶動昇騰系服務器廠商市場份額快速提升，運營商及智算中心采購項目持續驗證。持續驗證。三大運營商作為國內智算中心最大的建設主體之一，在 2023-2024 發標多個大型 AI 服務器采購項目，其中昇騰系廠商占據運營商 AI 服務器采購主要份額，具體來看：1）中國移動：2023 年以來兩次人工智能服務器集采規模合計超萬臺。2024 年 4 月 18 日，中國移動公布了2024 年至 2025 年新型智算中心采購招標公告

77、，涉及 7994 臺人工智能服務器及配套產品，從中標廠商來看，華為昇騰合作伙伴占據絕對主導，標包 1 的中標廠商均為昇騰合作伙伴。此前中國移動還發布了 2023 年至 2024 年新型智算中心（試驗網）集采項目，12 個標包對應 AI 訓練服務器采購量總計達到 2374 臺；2）2024 年 3 月底，中國聯通發標采購 2503 臺 AI 服務器，目前在四位中標候選人中有三位是昇騰合作伙伴，包括昆侖技術、寶德、長江計算；3）中國電信：在 2023 年 10 月也采購了 4175 臺 AI 服務器和 1182 臺交換機，4 個服務器標包合計超過 80 億元，共有超聚變、華鯤振宇、烽火通信、寧暢、

78、中興、新華三等 11 家廠商中標，其中昇騰系占比達 67%。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明3030圖 24：中國移動 2024 年至 2025 年新型智算中心采購項目中標份額情況（標包 1）圖 25：中國電信 AI 算力服務器（2023-2024 年）集中采購項目中標份額情況資料來源：IDC 圈，山西證券研究所資料來源：芯智訊，山西證券研究所3.3 昇騰系昇騰系計算產業生態成型計算產業生態成型，兩大領先級部件伙伴將占主要份額，兩大領先級部件伙伴將占主要份額目前昇騰目前昇騰 AI 芯片連同昇騰服務器芯片連同昇騰服

79、務器、應用軟件應用軟件、生態運營等合作伙伴形成了完整的昇騰計算產業生態體生態運營等合作伙伴形成了完整的昇騰計算產業生態體系系，其中共有其中共有 4 大類合作伙伴大類合作伙伴。1）昇騰部件伙伴昇騰部件伙伴，即擁有自有品牌產品，并能在昇騰產品基礎上二次開發或加工生產，銷售至最終用戶的合作伙伴，包括華鯤振宇、昆侖技術、神州鯤泰等；2）應用軟件伙伴應用軟件伙伴，主要對接昇騰產品二次開發并銷售自有知識產權的應用程序、軟件、垂直細分應用，包括智譜、精英數智、華啟智慧、云從科技、格靈深瞳等；3）基礎軟件伙伴基礎軟件伙伴，主要基于昇騰開發算子、加速庫、模型套件、工具鏈等產品，以及基于開源模型提供微調、后訓練、

80、優化加速等專業能力，包括硅基流動、面壁智能、潞晨科技等；4）生態運營伙伴生態運營伙伴，即運營指定區域內智算中心、生態創新中心或創新實驗室的合作伙伴，包括軟通智慧、天寬等。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明3131圖 26：昇騰計算產業生態中主要有 4 類合作伙伴資料來源：昇騰官網，昇騰計算產業白皮書，山西證券研究所繪制昆侖技術（超聚變）和華鯤振宇（四川長虹）兩大領先級部件伙伴將占據昇騰服務器較大份額。昆侖技術（超聚變）和華鯤振宇（四川長虹）兩大領先級部件伙伴將占據昇騰服務器較大份額。今年華為升級了合作伙伴政策，在加

81、速增長型伙伴中新增產品增值伙伴，主要分為整機伙伴、部件伙伴和白牌伙伴。目前華鯤振宇和昆侖技術是唯二的領先級昇騰部件伙伴，并均在此前榮獲“華為昇騰萬里伙伴計劃-戰略級整機硬件伙伴”認證，將最大程度受益于昇騰產業的崛起，其中，華鯤振宇還是昇騰戰略級 OEM 硬件伙伴，并且據公司高管透露，華鯤振宇在鯤鵬和昇騰整機生態中出貨量位于第一。表 8：華鯤振宇（四川長虹）和昆侖技術（超聚變）是唯二的領先級昇騰部件伙伴類別類別級別級別合作伙伴合作伙伴昇騰部件伙伴領先級領先級華鯤振宇（華鯤振宇（四川長虹持股四川長虹持股 3%）、）、昆侖技術（超聚變持股昆侖技術（超聚變持股 100%）優選級神州鯤泰（神州數碼持股

82、100%）、寶德、百信、長江計算（烽火通信持股71%）認證級湘江鯤鵬（拓維信息持股 100%）、新華三（紫光股份持股 81%）、廣電五舟（廣電運通持股 16%）、同方計算機（軟通動力持股 100%）、華啟智慧（大華股份持股 100%）、黃河、北聯國芯、安擎資料來源：企查查，Wind，紫光股份 2024 年三季報，山西證券研究所行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明32324.盈利預測及投資建議盈利預測及投資建議互聯網和智算中心兩大下游國產互聯網和智算中心兩大下游國產 AI 算力需求將快速增長，其中，算力需求將快速增長，

83、其中，24 年以來互聯網大廠算力需求仍以年以來互聯網大廠算力需求仍以訓練側為主訓練側為主，隨著隨著 DeepSeek 的突破大幅降低應用端門檻以及的突破大幅降低應用端門檻以及 Agent 技術和產品日趨成熟技術和產品日趨成熟，推理側需求將逐推理側需求將逐漸成為漸成為 AI 算力支出的主驅動力算力支出的主驅動力，同時同時，互聯網大廠正加速推進國產互聯網大廠正加速推進國產 AI 芯片采購芯片采購；2024 年以來各地方智算年以來各地方智算中心項目招投標數量仍在持續增加中心項目招投標數量仍在持續增加，同時多個全國產化標桿項目已跑通同時多個全國產化標桿項目已跑通，未來智算中心的未來智算中心的 AI 算

84、力國產化率算力國產化率有望加速提升。有望加速提升。1）芯片端：考慮美國芯片出口管制政策存在進一步加碼的可能，將倒逼國內客戶加快推進國產）芯片端：考慮美國芯片出口管制政策存在進一步加碼的可能，將倒逼國內客戶加快推進國產 AI 芯芯片采購。目前第一梯隊國產芯片廠商正加速突破性能、產能、生態瓶頸，在性能上，其新一代主力產品未片采購。目前第一梯隊國產芯片廠商正加速突破性能、產能、生態瓶頸，在性能上，其新一代主力產品未來有望對來有望對 H20 形成替代；在產能上，國產廠商正加快解決國內晶圓代工等供應鏈問題；在生態上，國產廠形成替代；在產能上，國產廠商正加快解決國內晶圓代工等供應鏈問題；在生態上，國產廠商

85、通過兼容及自研突破商通過兼容及自研突破 CUDA 生態壁壘。生態壁壘。AI 芯片環節推薦海光信息，建議關注寒武紀。芯片環節推薦海光信息，建議關注寒武紀。2）服務器端服務器端：2024 年以來年以來，H20 仍在國內互聯網大廠及智算中心采購中占據較高份額仍在國內互聯網大廠及智算中心采購中占據較高份額，推動以浪潮信推動以浪潮信息為代表的服務器領軍業績高速增長。同時，隨著昇騰出貨量的快速增長，以超聚變和華鯤振宇為代表昇息為代表的服務器領軍業績高速增長。同時，隨著昇騰出貨量的快速增長，以超聚變和華鯤振宇為代表昇騰系服務器廠商市場份額隨之持續提升。服務器環節推薦浪潮信息，建議關注華勤技術、四川長虹、神州

86、騰系服務器廠商市場份額隨之持續提升。服務器環節推薦浪潮信息，建議關注華勤技術、四川長虹、神州數碼、拓維信息。數碼、拓維信息。表 9：主要公司盈利預測和估值情況證券代碼證券代碼證券名稱證券名稱收盤價收盤價EPS（25E）EPS（26E）EPS（27E）PE（25E）PE（26E）PE（27E）688041.SH海光信息136.11.62.33.185.859.043.5688256.SH寒武紀651.02.95.38.0225.2121.981.6000977.SZ浪潮信息50.02.52.93.020.017.416.6603019.SH中科曙光61.91.51.82.040.534.230.

87、3000938.SZ紫光股份24.30.81.01.131.525.421.80992.HK聯想集團9.30.90.91.110.89.98.4600839.SH四川長虹10.1-000034.SZ神州數碼38.21.92.32.720.616.914.1002261.SZ拓維信息30.80.10.2-285.4200.1-600498.SH烽火通信20.40.91.01.223.819.716.8301236.SZ軟通動力53.90.40.60.8130.394.070.0002152.SZ廣電運通11.70.40.50.627.023.320.5603296.SH華勤技術68.43.64.

88、35.219.115.813.0資料來源：Wind，山西證券研究所；注：采用 2025 年 5 月 26 日的收盤價，海光信息、浪潮信息、中科曙光的預測 EPS 基于自己的估值模型，其他公司預測 EPS 采用 Wind 一致預期數據，其中聯想集團預測時間區間為 2025-2027 財年，收盤價和 EPS 單位均為人民幣元行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明3333海光信息海光信息：公司將充分受益于 AI 芯片國產化替代加速。隨著美國芯片出口管制政策持續加碼，英偉達主力 AI 芯片出口中國大陸受限，以海光為代表的國產

89、AI 芯片市場份額預計將進一步提升。目前，海光 DCU位于國產 AI 芯片第一梯隊，在產品迭代上，公司新一代主力產品深算三號未來將成為華為昇騰的有力競爭者，同時，海光 DCU 系列產品以 GPU 架構為基礎，兼容通用的“類 CUDA”環境，因此 CUDA 上運行的應用能夠也低成本遷移到海光平臺上運行，公司在軟件生態上具有優勢。風險提示：風險提示：客戶集中度較高的風險；供應鏈風險；主要原材料價格上漲的風險；新產品研發進展不及預期。圖 27：2019-2025Q1 海光信息收入及增速圖 28：2019-2025Q1 海光信息歸母凈利潤及增速資料來源：Wind，海光信息 2025 年一季報，山西證券

90、研究所資料來源：Wind，海光信息 2025 年一季報，山西證券研究所浪潮信息：浪潮信息：公司是國內 AI 服務器行業龍頭，有望充分受益于 AI 算力需求的持續高景氣。根據 IDC 數據，2023 年公司在國內 AI 服務器市場占據 36%的份額，大幅領先于其他廠商。目前公司與產業鏈上下游廠商擁有穩固的合作關系，包括上游的國內外芯片廠以及下游的互聯網、運營商等行業客戶。同時，公司與互聯網客戶聯合推出了 JDM（聯合設計制造）模式，具備較高的產品研發、生產和交付效率，能夠快速滿足下游客戶對 AI 服務器的定制化需求。風險提示：風險提示：技術研發風險；宏觀經濟持續下行風險；市場競爭加劇風險；匯率波

91、動的風險。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明3434圖 29：2019-2025Q1 浪潮信息收入及增速圖 30：2019-2025Q1 浪潮信息歸母凈利潤及增速資料來源：Wind，浪潮信息 2025 年一季報，山西證券研究所資料來源：Wind，浪潮信息 2025 年一季報，山西證券研究所行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明35355.風險提示風險提示互聯網對國產互聯網對國產 AI 芯片的采購不及預期芯片的采購不及預期。若未來百度、阿里、

92、騰訊、字節等頭部互聯網廠商減少對國產AI 芯片的采購占比，可能會對國產 AI 芯片廠商的業績產生負面影響。智算中心項目智算中心項目 AI 算力國產化率提升放緩算力國產化率提升放緩：2024 年以來，國內智算中心項目的 AI 算力國產化率持續提升，且中國聯通已建成并投運全國產化智算中心項目，若未來智算中心的 AI 算力國產化率提升速度放緩，可能會對國產 AI 芯片及對應服務器廠商的經營發展產生不利影響。國產國產 AI 芯片技術研發不及預期：芯片技術研發不及預期：目前國產 AI 芯片的性能快速提升，正加速追趕英偉達，若未來下一代芯片性能提升幅度較小，或研發及測試進展不及預期，可能會使 AI 芯片的

93、國產化替代進程放緩，進而對國產芯片廠商的發展產生負面影響。行業競爭格局加劇風險：行業競爭格局加劇風險：目前國產 AI 算力需求保持高景氣，若 AI 芯片和服務器市場出現大量新進入者，現有企業的利潤率可能會受到不利影響。行業研究行業研究/行業深度分析行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明3636分析師承諾：分析師承諾：本人已在中國證券業協會登記為證券分析師，本人承諾，以勤勉的職業態度，獨立、客觀地出具本報告。本人對證券研究報告的內容和觀點負責，保證信息來源合法合規，研究方法專業審慎，分析結論具有合理依據。本報告清晰準確地反映本人的研究觀點。本人不曾因

94、，不因，也將不會因本報告中的具體推薦意見或觀點直接或間接受到任何形式的補償。本人承諾不利用自己的身份、地位或執業過程中所掌握的信息為自己或他人謀取私利。投資評級的說明：投資評級的說明：以報告發布日后的 6-12 個月內公司股價（或行業指數）相對同期基準指數的漲跌幅為基準。其中：A 股以滬深 300 指數為基準；新三板以三板成指或三板做市指數為基準；港股以恒生指數為基準；美股以納斯達克綜合指數或標普 500 指數為基準。無評級：因無法獲取必要的資料，或者公司面臨無法預見的結果的重大不確定事件，或者其他原因，致使無法給出明確的投資評級。（新股覆蓋、新三板覆蓋報告及轉債報告默認無評級）評級體系：評級

95、體系：公司評級買入：預計漲幅領先相對基準指數 15%以上；增持：預計漲幅領先相對基準指數介于 5%-15%之間；中性：預計漲幅領先相對基準指數介于-5%-5%之間；減持：預計漲幅落后相對基準指數介于-5%-15%之間；賣出：預計漲幅落后相對基準指數-15%以上。行業評級領先大市：預計漲幅超越相對基準指數 10%以上；同步大市：預計漲幅相對基準指數介于-10%-10%之間；落后大市：預計漲幅落后相對基準指數-10%以上。風險評級A：預計波動率小于等于相對基準指數；B：預計波動率大于相對基準指數。行業研究/行業深度分析行業研究/行業深度分析請務必閱讀最后股票評級說明和免責聲明請務必閱讀最后股票評級

96、說明和免責聲明3737免責聲明：免責聲明：山西證券股份有限公司(以下簡稱“公司”)具備證券投資咨詢業務資格。本報告是基于公司認為可靠的已公開信息，但公司不保證該等信息的準確性和完整性。入市有風險，投資需謹慎。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見并不構成對任何人的投資建議。在任何情況下，公司不對任何人因使用本報告中的任何內容引致的損失負任何責任。本報告所載的資料、意見及推測僅反映發布當日的判斷。在不同時期，公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告。公司或其關聯機構在法律許可的情況下可能持有或交易本報告中提到的上市公司發行的證券或投資標的，還可能為或爭取為這些公司提供投資銀行或財務

97、顧問服務?？蛻魬斂紤]到公司可能存在可能影響本報告客觀性的利益沖突。公司在知曉范圍內履行披露義務。本報告版權歸公司所有。公司對本報告保留一切權利。未經公司事先書面授權，本報告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷貝、復印件或復制品，或再次分發給任何其他人，或以任何侵犯公司版權的其他方式使用。否則，公司將保留隨時追究其法律責任的權利。依據發布證券研究報告執業規范規定特此聲明，禁止公司員工將公司證券研究報告私自提供給未經公司授權的任何媒體或機構；禁止任何媒體或機構未經授權私自刊載或轉發公司證券研究報告?？d或轉發公司證券研究報告的授權必須通過簽署協議約定，且明確由被授權機構承擔相關刊載或者轉發

98、責任。依據發布證券研究報告執業規范規定特此提示公司證券研究業務客戶不得將公司證券研究報告轉發給他人，提示公司證券研究業務客戶及公眾投資者慎重使用公眾媒體刊載的證券研究報告。依據證券期貨經營機構及其工作人員廉潔從業規定和證券經營機構及其工作人員廉潔從業實施細則規定特此告知公司證券研究業務客戶遵守廉潔從業規定。深圳深圳廣東省深圳市福田區金田路 3086 號大百匯廣場 43 層北京北京山西證券研究所：山西證券研究所：上海上海上海市浦東新區濱江大道 5159 號陸家嘴濱江中心 N5 座 3 樓太原太原太原市府西街 69 號國貿中心 A 座 28 層電話：0351-8686981北京市豐臺區金澤西路 2 號院 1 號樓麗澤平安金融中心 A 座 25 層