投资要点：

备货导致23 年现金流净额大幅下降，24H1 业绩高增。①2023 年营收658.67亿元，同比-5.41%；归母净利润17.83 亿元，同比-14.54%；扣非净利润11.18亿元，同比-35.87%。按产品分，2023 年服务器及部件营收652.40 亿元，同比-5.53%；IT 终端及散件营收3.93 亿元，同比+29.77%。按地区分，2023 年国内营收563.19 亿元，同比-6.27%；海外营收95.47 亿元，同比+4.17%。2023年经营活动产生的现金流量净额5.20 亿元，同比-71.30%。主要原因在于经营备货增加，采购付款增多。费用端来看，2023 年管理费用7.65 亿元，同比+4.46%；研发费用30.71 亿元，同比-3.95%；财务费用-2.03 亿元，同比-343.42%，主要原因是利息支出减少。②公司披露2024 年中期业绩预告，预计2024H1 归母净利润5.5-6.5 亿元，同比75.56%-107.48%；扣非3.72-4.72亿元，上年同期亏损117 万元。2024Q2 归母净利润2.44-3.44 亿元，同比112.17%到199.13%；扣非净利润1.32-2.32，同比182.50%到245%。2024年上半年，服务器行业市场需求逐步改善，公司紧抓行业上行机遇，完善产品线布局，持续致力于产品技术创新和提升客户满意度，大力拓展国内外客户，实现业务快速成长。经公司财务部门初步测算，2024 年上半年实现营收同比增长60%以上，2024Q2 实现营收预计在220 亿以上，有力保障了净利润增长。

产业链风险冲击，公司积极囤货适配国产芯片，有望承接AI 发展机遇。

上游方面，包含CPU、GPU、内存、硬盘、主板、机箱及电源等，2019-2023年，公司应付账款分别为114/100.12/177.54/93.01/91.48 亿元，23 年在过去5 年中处于较低水平，美元应付账款分别为11.37/5.87/15.36/8.03/8.64亿美元，23 年在过去5 年中处于中等水平。2019-2023 年，预付款项分别为0.60/0.81/0.55/1.20/8.41 亿元，2023 年预付款项大幅度提升。2019-2023年，存货分别为85.68/109.43/224.02/150.25/191.15 亿元，23 年处于过去5 年库存较高水平。公司前5 名供应商合计采购额453.32 亿元，占年度采购总额71.53%。2023 年10 月美国升级了AI 芯片出口管理规定，A100、H100、A800、H800 都在限制范围内，2024 年4 月美国又公布了新的限制规则，RTX4090-D 等对华出口预计也需要申请许可证。浪潮信息与国内多家AI 芯片企业建立合作关系，如鲲云科技、壁仞科技以及寒武纪等。我们认为公司面临上游供应商较为集中的状态，以及供应链限制的冲击，公司积极备货，适配国内AI 芯片，为AI 需求提升积极准备。

面临国内知名企业竞争，公司降低人力成本，加大研发、销售提升并巩固地位。成本端，2019-2023 年，公司业务毛利率分别为11.97%/11.70%/11.44%/11.18%/10.04%，23 年毛利率下跌，其中服务器及部件下跌了1.13 个百分点，IT 终端及散件下跌7.52 个百分点。利润端，ROE 分别为9.79%/12.06%/13.07%/13.39%/9.89%。费用端，2019-2023 年销售费用支出分别为14.39/18.64/14.61/15.09/14.55 亿元，费用率在2%-3%之间波动；2019-2023 年研发费用支出分别为23.48/26.35/29.21/32.30/30.71 亿元，呈现出上升趋势，费用率分别为4.55%/4.18%/4.36%/4.65%/4.66%。

2019-2023 年管理费用分别为7.80/8.21/7.24/7.08/7.65 亿元，费用率在1.02%-1.51%波动。

下游方面，2023 年大模型和生成式AI 掀起了全球人工智能热潮，带来了算力市场蓬勃发展。根据公司年报引用《2023-2024 年中国人工智能计算力发展评估报告》数据，2023 年中国人工智能服务器市场规模将达650 亿元，同比增长82.50%；智能算力规模预计达到414.1EFLOPS(每秒百亿亿次浮点运算)，同比增长59.3%。根据中研网2022 年的数据，中国AI 服务器行业下游细分市场，互联网、运营商是大头，分别占比47.5%，19.6%。公司下游也涵盖了互联网等行业，公司前5 大客户销售额369.83 亿元，占年度销售额56.15%。

詹森〃奥特曼定律认为，大模型基础平台和算力相互促进，大模型也给基础设施计算、存储、通信提出新的挑战，公司多层面发力迎接挑战。

詹森〃奥特曼定律认为，GPU 和大模型呈现出交织往上快速迭代的发展路径，AI 算力和应用相互促进，彼此给与正反馈。AI 算力性能的提升，被更大参数量的模型吃掉；更大的模型和应用进一步促进算力的消纳和性能提升。总结来说：

“Jensen gives，Altman takes away。”进一步地，我们认为，大模型由于遵循Scaling Law，其发展对基础设施硬件（计算/存储/通信）提出了新的要求，计算速度要更快，存储容量要更大，通信层面协作效率要更高。

公司迎接大模型时代挑战，多层面发力新型AI 基础设施。

计算层面，2023 年，发布全新一代G7 算力平台，涵盖面向云计算、大数据、人工智能等应用场景的46 款新品，采用最先进的计算、存储和互联技术，打造通用计算、AI 计算、高端计算、应用优化、整机柜、一体机等产品。最新一代融合架构的AI 训练服务器NF5688G7，较上代平台大模型实测性能提升近7 倍，同时发布基于开放加速模组OAM 高速互联的面向生成式AI 领域的新一代AI 服务器NF5698G7。此外，公司也是少数几家掌握高端服务器、大型存储等高端信息化核心装备技术的厂商之一。

算法层面，2023 年发布的“源2.0”基础大模型，包括1026 亿、518 亿、21 亿等三种参数规模的模型，作为首个全面开源的千亿参数模型，“源2.0”在编程、推理、逻辑等方面表现优异。“源2.0”的开源开放，有望以繁荣的开源模型生态、优越的开源大模型性能和优秀的指令微调策略（微调算法、微调框架等），化解大模型落地的算力、算法、数据挑战。

AI 软件基础设施（AI Infra）层面，公司持续创新迭代，开发了大模型智算软件栈OGAI(Open Gen AI Infra)，为大模型业务提供AI 算力系统环境部署、算力调度保障、模型开发管理和模型应用创新能力，可以帮助用户快速地搭建和运行自己所需的大模型业务，降低技术门槛和成本，提升开发效率和应用价值。

在数据基础设施方面，浪潮信息存储秉承“存储即平台”的产品理念，全面布局了集中式存储、备份和归档存储等平台型产品，掌握了从核心部件到存储系统再到场景方案的全栈核心技术，已经成为银行、保险、证券、通信等用户核心业务的主要供应商。2023 年，浪潮信息在业界率先发布了生成式AI 存储解决方案。

践行“All in 液冷”战略，推进数据中心绿色降碳。在产品层面，发布全栈液冷产品，实现通用服务器、高密度服务器、整机柜服务器、AI 服务器四大系列全线产品均支持冷板式液冷，并持续进行全液冷机柜、机柜式冷量分配单元等创新，数据中心产品体系不断完善；在系统方案层面，提供液冷数据中心全生命周期整体解决方案，具有从室外一次侧冷源到室内二次侧CDU、液冷连接系统、液冷服务器等全线布局，为用户全方位打造绿色节能数据中心交钥匙工程。截至2023年12 月31 日，浪潮信息液冷产品和解决方案相继在众多头部互联网公司，以及金融、教科研等领域实现批量化部署。

盈利预测与投资建议：我们认为，公司业务覆盖计算、存储、网络三大关键领域，预计将持续受益于生成式人工智能热潮。我们预计， 公司2024/2025/2026 年营业收入分别为757.11/847.82/932.47 亿元， 归母净利润分别为21.37/25.39/29.95 亿元，EPS 分别为1.45/1.72/2.03 元，参考可比公司估值，并考虑公司行业地位与历史估值，给予2024 年动态PE32-35 倍，6 个月合理价值区间为46.45-50.80 元，首次覆盖给予“优于大市”评级。

风险提示：供应链冲击风险；AI 需求不及预期；存货减值。