AI服務器行業報告：大模型算力需求驅動AI服務器行業高景氣-230405（28頁）.pdf

1、2022年4月5日 AI服務器行業報告大模型算力需求驅動AI服務器行業高景氣行業評級：看好分析師劉雯蜀分析師李佩京證書編號S1230523020002證書編號S1230522060001證券研究報告添加標題95%摘要21、算力場景向AI升級，CPU+GPU是核心服務器隨著場景需求經歷通用服務器-云服務器-邊緣服務器-AI服務器四種模式，AI服務器采用GPU增強其并行計算能力；AI服務器按應用場景可分為訓練和推理，訓練對芯片算力的要求更高，根據IDC，隨著大模型的應用，2025年推理算力需求占比有望提升至60.8%；AI服務器按芯片類型可分為CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等組

2、合形式，CPU+GPU是目前國內的主要選擇（占比91.9%）；AI服務器的成本主要來自CPU、GPU等芯片，占比25%-70%不等，對于訓練型服務器其80%以上的成本來源于CPU和GPU。2、ChatGPT等大模型訓練和推理需求激增驅動AI服務器市場高速增長據ARK Invest預測，Chat GPT-4參數量最高達15000億個，由于參數量與算力需求間存在正比關系，所以可推算GPT-4算力需求最高達到31271 PFlop/s-day。隨著國內外廠商加速布局千億級參數量的大模型，訓練需求有望進一步增長，疊加大模型落地應用帶動推理需求高速增長，共同驅動算力革命并助推AI服務器市場及出貨量高速增

3、長。3、國產芯片推理接近國際一流水平，國產AI服務器有望受到下游需求拉動美國對中國禁售英偉達高性能芯片A100和H100，英偉達特供中國的削弱互聯帶寬的版本A800或為當前可替代方案；以海光信息、壁仞科技等為代表的國產GPU部分單卡指標接近英偉達，在推理場景中具有一定競爭力；國產AI服務器廠商全球份額超35%，浪潮信息位列榜首；國產AI服務器廠商各具優勢，有望受到下游需求拉動；4、建議關注：浪潮信息、中科曙光、拓維信息、工業富聯、神州數碼、紫光股份風險提示31、國外制裁范圍擴大的風險；2、國內廠商發展不及預期的風險；3、下游市場需求不及預期的風險；4、版權、倫理和監管風險等；1、算力場景向AI

4、演進，CPU+GPU是AI服務器的核心部件4AI服務器：算力場景轉向AI，加入GPU的AI服務器應運而生資料來源：立爾訊、陸零網絡、億速云、聚英電子、藍卡科技、浙商證券研究所通用服務器云服務器邊緣服務器AI服務器PC單機云架構加入邊緣層GPU增強并行計算能力提供計算服務的硬件設備，位置相對固定；將規模級的底層服務器通過集約化、虛擬化來構建云端資源池，并從資源池中調配計算資源組建而成；將終端采集的數據，交由本地的網關設備直接進行處理后，再上傳到云端，使應用程序、數據和計算能力更接近用戶；采用異構形式，通過加入GPU采用并行計算模式，解決CPU提供算力時核心數已接近極限的問題，可應用處理密集型運算

5、；支持資源的彈性調配，具有擴展性和靈活性，采用分布式存儲；減少網絡傳輸資源的消耗，滿足對實時性的要求，解決安全和隱私問題；采用GPU并行計算提高算力；介紹優勢1.1分類：按應用場景可分為訓練和推理，訓練對算力要求更高資料來源：浪潮信息官網、IDC、電子發燒友、浙商證券研究所訓練推理概念指借助已有的大量數據樣本進行學習，獲得諸如更準確的識別和分類等能力的過程；對于新的數據，使用經過訓練的算法完成特定任務算力要求要求訓練芯片應具有強大的單芯片計算能力對算力的要求較低部署位置訓練芯片大多部署于云端推理芯片大多會部署于云端和邊緣側中國AI服務器推理和訓練工作負載情況及預測 AI服務器按應用場景可分為訓

6、練和推理兩種，2021年中國AI服務器推理負載占比約55.5%，未來有望持續提高；訓練對芯片算力要求更高，推理對算力的要求偏低；59.1%48.5%44.5%43.5%41.5%39.3%39.2%40.9%51.5%55.5%56.5%58.5%60.7%60.8%0%20%40%60%80%100%2019A2020A2021A2022E2023E2024E2025E訓練推理1.2 91.9%6.3%1.5%0.3%GPUNPUASICFPGA分類：按芯片類型可分為GPU、FPGA、ASIC等資料來源：浪潮信息官網、寬泛科技、CSDN、51CTO、浙商證券研究所 AI服務器采用異構形式，按

7、芯片類型可分為CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等組合；目前GPU依然是實現數據中心加速的首選，其他非GPU芯片應用逐漸增多，IDC預計到2025年其他非GPU芯片占比超過20%；一般來說，ASIC的性能最好，但是可編程性和靈活性較弱；在訓練或者通用情況下，GPU則是更好的選擇。中國AI服務器按加速卡類型拆分（2021）CPUFPGAGPUASIC性能可編程性&靈活性縱軸向上表示服務器的可編程性和靈活性越好，橫軸向右表示其性能越好 GPU：圖形處理器 GPGPU：去掉或減弱GPU的圖形顯示部分能力 DCU：海光以GPGPU架構為基礎的AI芯片 TPU：谷歌設計的定制化的ASIC

8、芯片 NPU：用電路模擬人類的神經元和突觸結構，如寒武紀1M1.2 AI服務器成本主要來自CPU、GPU等芯片，占比50%以上資料來源：浪潮官網、京東、IDC、產業信息網、智研咨詢、ZOL、浙商證券研究所 服務器由電源、CPU、內存、硬盤、風扇、光驅等幾部分構成，芯片成本（CPU、GPU等）占比較高，在25%-70%不等；以AI服務器浪潮NF5688M6為例，京東售價約105萬人民幣，包括2顆Intel Ice Lake處理器（根據cnBeta，約5.3萬元/顆）和8顆NVIDIA A800 GPU（根據ZOL，約10.4萬元/顆），CPU和GPU的價值量占比分別為10.10%和79.24%；

9、2018年全球不同類型服務器成本結構拆分浪潮NF5688M6技術規格9.8%25.0%32.0%23.3%72.8%25.0%27.3%8.7%15.0%26.8%25.6%10.0%18.0%2.9%8.7%25.0%23.3%20.9%0%20%40%60%80%100%訓練型推理型基礎型高性能型CPUGPU內存存儲其他1.3 2、ChatGPT等大模型訓練和推理需求激增驅動AI服務器市場高速增長9參數量與算力需求呈正比關系（以GPT為例）模型名稱參數量3640PFlop/s-dayGPT 3 SmallGPT 3 175B算力需求GPT 4最高31271PFlop/s-day2.6PFl

10、op/s-day1.25億個1746億個最高15000億個其他國內外廠商加速布局大模型模型名稱參數量億個算力需求PFlops-day廠商國外廠商國內廠商2850LaMDA137011690PaLM-E56205408ERNIE 3.0Titan2600208000M6-OFA1000004160盤古 NLP2000Google百度阿里華為云 參數量與算力需求呈正比，據ARK Invest預測，GPT-4參數量最高達15000億個，則GPT-4算力需求最高可達31271 PFlop/s-day；與此同時，國內外廠商加速布局大模型，其參數量均達到千億級別，同步帶動算力需求爆發式增長；國內外廠商布局

11、大模型，千億級參數量推動算力需求增長102080混元 AI1000騰訊3640Bloom1750HuggingFace2.1資料來源：IDC、ARK Invest、Open AI、澎湃新聞、金融界，LaMDA:Language Models for Dialog Applications，Google，機器之心，至頂智庫，阿里巴巴達摩院等，浙商證券研究所隨著訓練需求占比下降，推理需求有望進一步提升11資料來源：IDC，Open AI，ARK Invest，浙商證券研究所由GPT-4訓練需求及占比計算推理需求訓練占41.5%訓練占39.2%最高31271PFlop/s-day2023年推理需求最

12、高48502PFlop/s-day最高44081PFlop/s-day2025年 據IDC預測，2023年AI服務器訓練需求占比達41.5%，隨著大模型的應用，該比例在2025年將降低至39.2%；將GPT-4的推算結果作為訓練需求，進一步推算2023/2025年推理需求最高達44081/48502 PFlop/s-day；2.2 以GPT-4為例，為滿足算力需要近千臺浪潮NF5688M6服務器12訓練需求最高 31271PFlop/s-day推理需求（2023）最高 44081PFlop/s-day浪潮 NF5688M62 CPU+8 GPU計算速度完成時間采購數量5PFlop/s-day5

13、天15天20天3015臺1005臺754臺資料來源：IDC，ARK Invest，浪潮信息，浙商證券研究所算力需求最高75352PFlop/s-day根據ARK Invest預計GPT-4最高參數量15000億推算算力需求2.3 0%5%10%15%20%25%30%05010015020025030035020192020202120222023E2025E市場規模/億美元增速/%0510152020222023E2024E2025E2026E出貨量/萬臺2019-2025年全球AI服務器市場規模及預測全球AI服務器出貨量和市場規模保持快速增長13資料來源：IDC，中商產業研究院，Trend

14、 Force，浙商證券研究所2022-2026年全球AI服務器出貨量CAGR=22.7%CAGR=10.8%據IDC預測，2023年全球AI服務器市場規模為211億美元，預計2025年達317.9億美元，2023-2025年CAGR為22.7%；據Trend Force預測，2026年全球AI服務器出貨量將進一步提升，2022-2026年CAGR達到10.8%；2.4 0%50%100%150%02004006008001,0002019202020212022 2023E 2024E 2025E智能算力規模/EFLOPS增速/%0%10%20%30%40%50%60%70%020406080

15、10012020182019202020212025E市場規模/億美元增速/%2019-2025年我國AI服務器市場規模及預測中國智能算力規模及預測 據IDC統計，2021年中國AI服務器市場規模為53.9億美元，預計2025年達到103.4億美元，2021-2025年CAGR達17.7%2021年中國智能算力規模為155.2 EFLOPS，預計2025年達922.8 EFLOPS，2021-2025年CAGR達56.15%中國AI服務器出貨量和市場規模保持快速增長14資料來源：IDC，產經網，浙商證券研究所CAGR=17.7%CAGR=56.15%2.5 3、國產推理芯片逐步接近一流水平，A

16、I服務器廠商有望各自獲益15美國限制向中國出口先進GPU，可購買削弱帶寬的A800資料來源：英偉達官網、videocardz、Zaker、36氪、tomshardware、viperatech、microway、浙商證券研究所V100A100H100A800NVLink V100PCIe V100PCIe V100S80GB PCIe80GB SXMSXMPCIe40GB PCIe80GB PCIe80GB SXMFP64（雙精度）7.8 TFLOPS7 TFLOPS8.2 TFLOPS9.7 TFLOPS34 TFLOPS26 TFLOPS9.7 TFLOPSFP64 Tensor Core

17、19.5 TFLOPS67 TFLOPS51 TFLOPS19.5 TFLOPSFP32（單精度）15.7 TFLOPS14 TFLOPS16.4 TFLOPS19.5 TFLOPS67 TFLOPS51 TFLOPS19.5 TFLOPSTensor Float 32（TF32）156 TFLOPS/312 TFLOPS989 TFLOPS756TFLOPS156 TFLOPS/312 TFLOPSBFLOAT16 Tensor Core312 TFLOPS/624 TFLOPS1979 TFLOPS1513 TFLOPS312 TFLOPS/624 TFLOPSFP16 Tensor Co

18、re312 TFLOPS/624 TFLOPS1979 TFLOPS1513 TFLOPS312 TFLOPS/624 TFLOPSINT8 Tensor Core624 TOPS/1248 TOPS3958 TOPS3026 TOPS624 TOPS/1248 TOPSGPU 顯存32/16GB HBM2 32/16GB HBM230GB HBM280GB HBM280GB HBM2e80GB80GB40GB HBM280GB HBM2e80GB HBM2eGPU 顯存帶寬900 GB/s900 GB/s1134 GB/s1935 GB/s2039 GB/s3.35TB/s2TB/s1555

19、 GB/s1935 GB/s2039 GB/s最大熱設計功耗（TDP）300W250W250W300W400W700W300-350W250W300W400W多實例 GPU最大為7MIG5GB最大為7MIG10GB最多 7 MIG 10GB最大為7MIG 5GB最大為 7 MIG 10 GB互連NVLINK 300GB/sPCIe 32GB/sPCIe 32GB/sNVLink:600 GB/s PCIe 4.0:64 GB/sNVLink:600 GB/sPCIe 4.0:64 GB/sNVLink:900GB/s PCIe 5.0:128 GB/sNVLink:600GB/s PCIe 5

20、.0:128GB/sNVLink:400 GB/sPCIe 4.0:64 GB/sNVLink:400 GB/sPCIe 4.0:64 GB/sNVLink:400 GB/sPCIe 4.0:64 GB/s價格約1萬美元約1.3-2.7萬美元約3.6萬美元約1.4萬美元英偉達推出的三代GPU芯片V100、A100和H100可用于AI模型訓練和推理，最新一代的H100較A100計算速度快約3倍（67/19.5）；2022年8月，美國要求英偉達停止向中國企業出售A100和H100兩款GPU計算芯片，目前中國企業僅能購買特供的A800芯片，該芯片較A100在互聯帶寬方面被削弱1/3，成為當前可行的替

21、代方案。暫時未被禁售的V100工藝為12nm，難以滿足目前計算需求。3.1國產GPU單卡指標接近英偉達，推理應用更具競爭力資料來源：各公司官網、海光信息招股書、浙商證券研究所寒武紀平頭哥華為昇騰天數智芯燧原科技摩爾線程壁仞科技海光信息思元370思元290思元270含光800 昇騰310昇騰910天垓100云燧T20/T21MTT S3000壁礪100P壁礪104PDCU算力指標FP6410.8TFLOPSFP3224TFLOPS37/18.5TFLOPS32TFLOPS15.2TFLOPS 240TFLOPSTF32128TFLOPS480TFLOPS256TFLOPSFP1696TFLOPS

22、320TFLOPS147/37TFLOPS128TFLOPSBF1696TFLOPS128TFLOPS960TFLOPS512TFLOPSINT16128TOPS256 TOPS64TOPS205TOPS8TOPS640TOPSINT8256TOPS512 TOPS 128 TOPS 825TOPS 16TOPS295TOPS256TOPS1920TOPS1024TOPS內存容量24GB LPDDR532GB HBM216GB DDR432GB HBM232GB HBM2E 32GB GDDR664GB HBM2E32GB HBM2E32GB HBM2內存帶寬307.2 GB/s 1228 G

23、B/s 102 GB/s1.6TB/s448GB/s1.64TB/s819GB/s1TB/s功耗150W350W70w276W8W310W250W300W250W450-550W300W260-350W國產算力GPU的主要廠商包括海光信息、寒武紀、平頭哥、華為昇騰、天數智芯、燧原科技、摩爾線程、壁仞科技、沐曦等公司，部分產品的單卡指標和參數已經與英偉達產品接近或持平。目前國產算力GPU芯片在推理場景應用較多且具備一定競爭力，如含光800、思元370、MTT S3000等等。3.1AI 芯片國產廠商全球市場份額占比超35%，浪潮信息位列國內外榜首182021年中國加速計算服務器廠商市場份額202

24、1H1全球AI服務器市場競爭格局資料來源：IDC，浙商證券研究所AI 服務器產業鏈相關上市公司服務器集成CPUGPUFPGAASIC浪潮信息采購國外芯片中科曙光海光、寒武紀芯片拓維信息華為昇騰芯片工業富聯供貨微軟寒武紀瀾起科技安路科技復旦微電紫光國微海光信息龍芯中科中國長城景嘉微20.2%13.8%9.8%6.1%4.8%3.9%3.9%2.6%1.2%1.0%32.6%浪潮信息戴爾HPE聯想華為IBM新華三思科Oracle富士通其他3.2神州數碼華為昇騰芯片紫光股份新華三浪潮信息：市場份額多年第一，AI服務器產品優勢顯著資料來源：浪潮信息官網、鳳凰網、Wind、美通社、浙商證券研究所浪潮信息

25、是全球領先的服務器生產商，2021年全球AI服務器市場份額第一；擁有全面的 AI 計算產品陣列以及性能領先的Transformer訓練服務器，具備從芯片、板卡、整機到平臺軟件的全棧AI計算方案提供能力；2022年MLPerf基準評測中浪潮AI服務器獲超半數賽道的冠軍；浪潮NF5688M6是目前公司算力最強的AI服務器之一，主要用于超大規模數據中心；型號高度處理器GPUNF5688M66U2顆Intel Ice Lake處理器8顆英偉達A800NF5488A54U2顆AMD EPYC8顆英偉達A800NF5468A54U2顆AMD EPYC支持8個A800、A40等NF5448A64U2顆AMD

26、 EPYC 70034顆英偉達A800NF5468M64U2顆Intel Ice Lake處理器支持8顆A800、A30等NF5280M52U2顆第二代Intel Xeon Scalable系列處理器支持4顆V100、P100等3.3浪潮信息營業收入增長及拆分（億元、%）0%5%10%15%20%25%02004006008002019202020212022Q1-3服務器收入其他業務總收入增速中科曙光：國內高性能計算領域領軍企業，布局超算和智算中心建設資料來源：中科曙光官網、財聯社、Wind、浙商證券研究所型號X785-G30X785-G40類型深度學習訓練智能應用推理處理器支持英特爾至強可

27、擴展處理器，高速UPI互連總線，大容量三級緩存2顆第三代智能英特爾至強可擴展處理器內存16個插槽，支持DDR4 RDIMM/LRDIMM ECC內存32個DDR4，支持內存ECCGPU擴展支持8塊FHFL雙寬GPU和16塊HHHL單寬GPU支持英偉達A100、A40、A10、T4 中科曙光是國內高性能計算領域的領軍企業，亞洲第一大高性能計算機廠商，大力發展云計算、大數據、人工智能、邊緣計算等先進計算業務，構建了完整的AI計算服務體系，參建國內多家超算中心和智算中心；中科曙光目前AI服務器分為訓練和推理兩種，主要采用海光/寒武紀芯片，目前已和百度“文心一言”展開合作，為其產業化應用提供算力支持；

28、3.30%5%10%15%20%0204060801001201402019202020212022高性能計算機收入其他業務營業總收入增速中科曙光營業收入增長及拆分（億元、%）拓維信息：與華為昇騰AI深度合作，支持云邊端全棧全場景應用資料來源：湘江鯤鵬官網、拓維信息官網、公司公告、九方智投、wind、浙商證券研究所 拓維信息是華為昇騰AI戰略合作伙伴、華為全方位戰略合作伙伴，在“鴻蒙+鯤鵬+昇騰”基礎軟硬件領域和華為構建全面合作；其中兆瀚系列AI服務器是基于華為達芬奇架構3D Cube技術的昇騰AI處理器；兆瀚AI服務器涵蓋訓練、推理等領域，目前廣泛應用于智慧城市、運營商等行業的數據中心、算力

29、中心相關場景；型號兆瀚 RA2300-A兆瀚SA300兆瀚 RA5900-A 兆瀚 RA2302-B形態2U推理服務器2U智能邊緣服務器 4U訓練服務器2U AI 服務器處理器2*鯤鵬920處理器1*鯤鵬9204*鯤鵬9202*64核青松處理器CPU內存 32個DDR4內存插槽 4個DDR4內存插槽32個DDR4內存插槽32個DDR4內存插槽AI加速卡/處理器Atlas 300I Pro推理卡/Atlas 300V Pro視頻解析卡Atlas 300I Pro推理卡/Atlas 300V Pro 視頻解析卡8*昇騰9104個Atlas 300I/V Pro3.30%10%20%30%40%50

30、%60%05101520252019202020212022Q1-3營業收入增速拓維信息營業收入及增長（億元、%）神州數碼：云計算產業國內領先，華為鯤鵬生態重要實踐者資料來源：神州數碼官網、神州鯤泰官網、公司公告、Wind、浙商證券研究所型號KunTai A222KunTai A722KunTai A924類型2U單路邊緣型2U雙路推理型4U四路訓練型處理器1*鯤鵬920處理器2*鯤鵬920處理器4*鯤鵬920處理器AI加速卡3張Atlas 300V 視頻解析卡或Atlas 300I Pro 推理卡或Atlas 300V Pro 視頻解析卡8張Atlas 300V 視頻解析卡或Atlas 30

31、0I Pro 推理卡或Atlas 300V Pro 視頻解析卡8*昇騰910內存4個DDR4 RDIMM16個或32個DDR4 RDIMM32個DDR4內存插槽AI算力420 TOPS INT81120 TOPS INT8512Tops Int8或256Tops FP16 神州數碼擁有國內領先的云計算產業相關服務技術優勢和國內最大的To B銷售網絡渠道，云管理服務已經覆蓋全球五大公有云，形成了全面的云和數字化生態整合能力；并率先提出“數云融合”理念，并將“數云融合”作為企業數字化轉型的方法框架；神州鯤泰系列AI服務器覆蓋訓練、推理和邊緣三種類型，均采用鯤鵬920處理器，成為鯤鵬產業生態的重要實

32、踐者，積極布局基于“鯤鵬+昇騰”的自有品牌體系；3.3神州數碼營業收入增長及拆分（億元、%）-10%0%10%20%30%40%02004006008001000120014002019202020212022自主品牌其他增速工業富聯：云計算服務器出貨量全球第一，有望受益于海外AI服務器需求資料來源：工業富聯官網、金融界、Wind、浙商證券研究所 工業富聯在云計算服務器出貨量持續全球第一，并推出新一代云計算基礎設施解決方案（模塊化服務器、高效運算HPC）以解決AIGC算力井噴需求；其客戶布及全球，覆蓋微軟、谷歌、英偉達、英特爾等海外頭部大廠；工業富聯云計算產品涉及云服務器、高性能服務器、AI服

33、務器、邊緣服務器及云儲存設備等；工業富聯主要高性能服務器產品3.334%35%36%37%38%39%40%41%42%01,0002,0003,0004,0005,0006,00020182019202020212022云服務設備其他業務增速工業富聯營業收入增長及拆分（億元、%）紫光股份：國內ICT行業龍頭，推進收購新華三加碼智慧計算資料來源：新華三官網、紫光股份官網、紫光股份公司公告、環球網、Wind、浙商證券研究所型號GPU支持處理器內存UniServer R5350 G610張雙寬GPU2顆AMD EPYC 900424個DDR5UniServer R5300 G5NVIDIA HGX

34、 A800 4-GPU,8個雙寬GPU,20個單寬GPU2顆英特爾至強第三代可擴展家族處理器或瀾起津逮處理器32個DDR4,16個英特爾傲騰持久內存PMem 200UniServer R5500 G5NVIDIA HGX A800 8-GPU2顆AMDEPYC Rome/Milan/Milan-X,2顆英特爾至強第三代可擴展家族處理器或瀾起津逮處理器32個DDR4,16個英特爾傲騰持久內存PMem 200UniServer R5300 G38個雙寬GPU,20個單寬GPU2顆英特爾至強可擴展家族處理器或瀾起津逮處理器24個DDR4,12個英特爾傲騰數據中心級持久內存 紫光股份致力于打造“云網”

35、產業鏈，向云計算、移動互聯網和大數據處理等信息技術的行業應用領域全面深入，目前核心業務基本覆蓋IT服務的重要領域；紫光股份對子公司新華三剩余49%的股權收購有望能在今年內完成，正持續推進；新華三是目前國內前三、全球前十的AI服務器廠商，其相關產品包括UniServer AI一體機和一系列AI服務器等，新華三AI服務器在MLPerf訓練及推理測試中共斬獲86項世界第一，具備深厚技術積淀和領先實力。3.3紫光股份和新華三營業收入情況（億元、%）0%2%4%6%8%10%12%14%02004006008002019202020212022營業總收入新華三營業收入紫光股份營收增速風險提示251、國外

36、制裁范圍擴大的風險：美國對中國制裁范圍可能繼續擴大，導致國內服務器廠商無法購買到A800等芯片而經營受到影響；2、國內廠商發展不及預期的風險：國內算力芯片廠商的研發和推進效果不及預期所帶來的風險；3、下游市場需求不及預期的風險：目前大模型發展仍不成熟且存在一定缺陷，發展可能出現瓶頸，導致下游市場需求不及預期；4、版權、倫理和監管風險等：AIGC 生成的內容依賴現有版權素材，另外不當使用或模型自身問題可能導致不良后果；點擊此處添加標題添加標題點擊此處添加標題點擊此處添加標題點擊此處添加標題點擊此處添加標題點擊此處添加標題添加標題點擊此處添加標題點擊此處添加標題添加標題點擊此處添加標題添加標題95

37、%行業評級與免責聲明26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，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行業評級與免責聲明27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

38、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

39、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。聯系方式28浙商證券研究所上?？偛康刂罚簵罡吣下?29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層郵政編碼：200127 電話：（8621）80108518 傳真：（8621）80106010