作者｜睿研科技 编辑｜MAX
来源｜蓝筹企业评论
AI时代，大模型对算力的需求会越来越旺盛已经成为共识，服务器也被认为是AI时代淘金卖水的好生意。
受益于此，每当AI领域发生了新事件，服务器板块都会迎来一轮暴涨，龙头公司浪潮信息更是如此。从2022年10月至今，浪潮信息的股价已经涨了快四倍。
虽然股民们很狂欢，但是浪潮信息基本没有兑现过业绩。去年三季度，浪潮信息净利润为12.78亿元，2021年同期为13.55亿元，不仅没有增长，反而还下降了些。甚至在AI爆火的2023年，浪潮信息的净利润反而还下降了12.64%。
这一轮暴涨后，股民们的预期能兑现吗？
乘AI东风而上
如果说2020年所有投资人都在看汽车，2021年所有投资人都在看半导体、光伏，那么可以说从去年以来基本所有投资人都在看AI。
2022 年底 ChatGPT 上线，不到半年活跃用户超 1 亿，成史上用户增长最快消费应用。随后国内大模型崛起，诞生豆包、文心一言、讯飞星火等众多应用。
大模型的兴起，让算力成为了稀缺资源。根据OpenAI发布的论文《Scaling laws for neural language models》，大模型的性能很依赖于训练规模，模型参数、数据集大小。
如果要训练一个65B参数量级的模型，大概需要准备1.4万亿个Tokens的数据集，再加上数据清洗和预处理，单是数据部分就要花费不少成本。而且，美国再三发布的芯片禁令，加大了算力租赁市场的供需失衡。在当时，有些消息灵通人士靠着信息差囤英伟达的芯片和服务器实现套利，可见算力资源的紧张程度。
之所以大模型的训练如此吃算力，就是因为“涌现”二字，简单来说就是大模型能力的增强与训练数据量之间并不是线性关系，而是当模型达到一定的规模时，会突然表现出一些意想不到的能力。也就意味着，一个成熟的大模型背后，一定离不开海量数据和算力的支持。
哪里有利可图，哪里就会建设得特别快。AI时代，算力摇身一变成石油一样的稀缺资源，智算中心也成为了“淘金卖铲”的好生意。数据显示，仅2023年，全国有超过30个城市在建或筹建智算中心，全国带有“智算中心”的项目就有128个。
全国新一轮智算中心的大基建，让服务器的市场需求与日俱增。据统计，2023年，我国服务器出货总量达449万台左右，较2019年的年出货量增加130万台。浪潮云作为服务器龙头厂商，在这一波浪潮中也是乘风而上。去年前三季度，浪潮信息实现营收831.26亿元，2019年同期为382.3亿元；实现净利润12.78亿元，2019年同期为5.15亿元。
除了行业层面，浪潮信息之所以能踏上AI带来的这波算力行情，《蓝筹企业评论》认为主要有以下两点原因：
首先，英伟达一直是浪潮信息重要的供应商，浪潮信息也是英伟达在中国最大的客户，二者紧密的关系在一定程度上保障了英伟达对浪潮信息的GPU的供应。
其次，为了深入了解客户需求，浪潮信息创造了JDM（联合设计制造）模式，就是让客户参与设计、研发的整个过程。这样一来，既加强了和客户之间的联系，又能把研发周期从原来的1.5年缩短到最小3个月，对于浪潮信息而言是一举两得的事情。
服务器是一门好生意么？
如果仔细看浪潮信息的报表，你就会发现这家公司并不怎么赚钱，去年前三季度831.26亿元的营收只产生了12.78亿元的净利润，毛利率只有6.7%，净利率只有1.54%。
浪潮信息与中科曙光销售毛利率情况对比, 数据来源：Wind
浪潮信息的盈利状况一直不是很理想，毛利率情况好的时候也只在11%左右徘徊，对比同样是服务器的头部厂商中科曙光，由于其自身有IT解决方案业务，其综合毛利率近几年能达到26%的水平，净利率也能维持在10%以上。
浪潮信息与中科曙光销售净利率情况对比, 数据来源：Wind
浪潮集团旗下上市公司业务定位鲜明，浪潮信息主营服务器，浪潮软件负责行业软件开发，浪潮数字企业提供企业数字化服务，浪潮信息难拓高毛利业务，只能走 “薄利多销” 老路。
那么这就引申出一个重要的问题：服务器到底是不是一门好生意？
《蓝筹企业评论》认为，从某种程度上，服务器的产业运作逻辑与光模块十分类似，上游受制于核心零部件的供给，下游客户相对较为单一，中游的议价能力并不强，也是其盈利能力不佳的重要原因。
以 AI 服务器为例，上游供应商涵盖芯片、内存等。其搭载芯片仍以 GPU 为主，英伟达是关键供应商，据 TrendForce 数据，市占率超 85%。华为昇腾等国内产品可媲美英伟达阉割版 A100，但与国际领先有距，致使上游核心零部件议价强，头部企业也难构成本优势。
服务器的下游主要是政府以及互联网企业，如果是AI服务器那么下游基本就是那么几家互联网大厂。下游客户集中度较高，也让服务器面对客户时很难有议价权。
反观中游，也就是服务器行业，更像是承担了一个组装厂的环节，业内玩家众多，竞争十分激烈。就拿浪潮信息来说，虽然在服务器领域做到了全球第二的位置，但也只占有9.1%的市场份额。
2023年全球服务器市场竞争格局，数据来源：TMT研究院
咄咄逼人的上下游，众多同类竞争者，导致了议价权这一词汇对于服务器行业来说是一个小众词汇。想要博取更多市场份额，就只能以更低的价格提供产品，当然上文中也说了，即使是头部企业也无法构建成本优势，也就意味着想扩大规模，只能牺牲自己的利润来换取市场。《蓝筹企业评论》与几位业内人士进行了沟通，浪潮信息正是通过这样的低价策略占领了很多市场，这也从另一方面解释了为何浪潮信息的毛利率比中科曙光要低。
DeepSeek的春风能持续吗？
正如上文所说，AI的浪潮引领了一波中国智算中心的建设浪潮，但是短时间大量的供给也打破了原有的平衡。
有业内人士表示，智算中心机房的出租率普遍在20%-30%之间，有些智算中心的出租率甚至还要更低。此前，科智咨询发布的《2020—2021年上海及周边地区IDC市场研究报告》也提到过，上海地区IDC业务市场中，持续增长的需求和较高的空置率共存，呈现出供需错配的现象，部分数据中心空置率超过了40%。
很明显，几年过去，情况又恶化了一些。就像有些网友调侃的：智算中心太多，大模型不够用了。
而且政府的态度也有所转变。在2020年，数据中心被纳入“新基建”的范畴，但是几年过去，数据中心的项目很难再拿到政府的审批，其原因就是地方政府会有能耗总量和强度的指标考核，因此政府对于新项目的审批较为谨慎。
下游空置率较高，进一步拉长了运营商的投资回报率，也就影响了服务器的采购进度。从浪潮信息目前的存货来看，依旧处于不断上升的趋势，去年第三季度末存货达到222.6亿元，环比增长33%，可见下游需求压力较大。
退一步讲，AI的浪潮对于浪潮信息这类传统服务器厂商来说，并不一定完全是利好。2023年的时候，浪潮信息就因下游互联网客户的需求从传统服务器转移至AI服务器，导致当年利润下降了15%。
如今，DeepSeek通过算法上的优化，使得训练成本仅为557.6万美元，远低于其他大模型行的成本。这样一来，虽然训练量肯定是越大越好，但是DeepSeek的出现还是从某种程度上打破了大模型训练“规模至上”的思维。
训练成本仅为GPT的1/30，却能达到与GPT相当的性能水平，DeepSeek的出现引起了投资人对于将来大模型训练将会减少算力需求的担忧。摩根士丹利分析师认为，短期内，如果大型科技公司开始采用类似DeepSeek的技术路线，可能会减少AI模型训练相关的需求，特别是在偏远地区的数据中心更会受到影响。
最近百度创始人李彦宏也发表了同样的观点：每12个月，推理成本就可以降低90%以上，比过去几十年经历的计算机革命要快得多。
一直以来，大家都认为AI时代算力会成为增长逻辑最为确定性的产业，但这一逻辑在短期内，也将受到些许挑战。
不过，由于浪潮信息为DeepSeek在北京设立的智算中心提供AI服务器，短时间内成为了真正意义上的DeepSeek概念股，自然受到大量股民们的关注。
但模型算法优化带来算力需求的减小，与成本降低为更多行业普及AI直接能否达成新的平衡，将会是浪潮信息业绩增长的核心。退一步说，股价暴涨的背后，预期打得太满，一旦有风吹草动，很有可能带来估值的杀跌。
当然，对于一直未能兑现业绩的公司来说，事实本身或许不是很重要。
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