圖片來源 @視覺中國
文 | 錦緞
ChatGPT 降臨，人間驚覺：這個世界正進入算力時代。2023 年開年至今，以算力爲核心的人工智能概念，是 A 股風頭無兩的絕對主線。
主線之下，匮乏算力真大佬的 A 股中，浪潮信息（ SZ:000977 ）和中科曙光（ SH:603019 ）等一衆服務器集成商，逐漸成爲市場追捧焦點。
特别是浪潮信息，作爲上市 23 年的老國企，更是在 2 月 16 日爆發出自上市以來的單日成交記錄：111 億的成交額，接近 20% 的換手率，意味着市場對國内服務器老大哥産生了極大的認知改善。做空做多的投資者互相問候一聲，都在心裏默念自己才是最懂時代 " 浪潮 " 的核心玩家。
算力戰争的背後，浪潮信息、中科曙光到底正扮演着什麽角色？二者是否扛起人們對其 "A 股金牌算力賣水人 " 的冀望？
01 時代召喚：算力即國力
越來越多的投資者，開始認識到算力即國力的含義。
如果說大家之前沒有意識到算力每提高 1 點，數字經濟和 GDP 将增加 3.5%。和 1.8%。的含義，那麽使用過 ChatGPT 這種應用級産品後，相信各位投資者都意識到算力蘊含的巨大生産力變革的可能，新的工業革命不是迫在眉睫，而是已經徐圖展開。
圖：算力對經濟的影響，來源：華西證券研究所
全球算力規模一直在高速增長。而可以預見的确定性是，未來的數年内，算力規模将會繼續指數級增長，AI 發展一日千裏，必将引領上遊算力産業與匹配而行。
在這樣的時代機遇面前，浪潮信息和中科曙光準備好了嗎？
我們來看二者近 5 年營收增長趨勢 。營收端無論是做服務器的浪潮還是做高性能計算器的中科曙光，都是持續正增長。
圖：浪潮中科曙光營收增長趨勢，來源：Choice 金融客戶端
根據 IDC 數據，2021 年人工智能加速服務器市場規模将達到 56.9 億美元，同比增長 61.6%；到 2025 年，中國人工智能加速服務器市場将達到 108.6 億美元，其五年複合增長率爲 25.3% ——這還是在 ChatGPT 降臨之前，業界的保守預計。
所以看多的思維就是，AI 浪潮洶湧，深耕服務器行業的浪潮和中科曙光，将迎來後互聯網時代的新一輪貝塔收益。
02 實現處境：看得到但還摸不到的 Alpha
謹慎的投資者，他們的邏輯也沒有問題：時代風起浪大魚貴，浪潮信息和中科曙光卻未必接得住。
還是從财報入手，我們也可以看到 毛利率端 ，浪潮和中科曙光均沒有明顯的增長，也就是說過去數年，浪潮和中科曙光的服務器業務主要還是賺的市場增量的錢，實際技術能力沒有形成壁壘。
圖：浪潮、中科曙光毛利率，來源：Choice 金融客戶端
當然這也不僅僅是浪潮和中科曙光的問題。服務器本質上就是一個組裝廠。上遊需要英偉達英特爾等芯片企業供貨，下遊應用端客戶強勢，累死累活的 IT 苦工就是行業本質，哪怕是 全球服務器行業龍頭戴爾，毛利率也不過 10.9% 。
圖：戴爾服務器部分利潤率，來源：企業财報
整個算力行業最底端，就是負責爲客戶需求提供定制服務的服務器廠商。根據 a16z 關于生成式 AI 的研究報告來看，整個 AIGC 行業最終有 10%-20% 利潤流向基礎設施供應商。而 根據算力産業鏈價值分析，服務器是整個鏈條中價值最低的。
圖：AIGC 産業鏈微笑曲線，來源：錦緞研究院
我們透過浪潮和曙光的 費用率水平 來看，二者作爲組裝廠，在過程創新方面毫無疑問是優秀的，過去十年間，浪潮的整體費用率下降了 9.03pct，而中科曙光的費用率下降了 11.56pct， 管理水平明顯帶動了邊際收益的正增長 。
圖：浪潮中科曙光費用率，來源：Choice 金融客戶端
但是即便如此， 浪潮和中科曙光的淨利潤率卻非常低 ：軟硬件相對布局全面的中科曙光沒有超過 10%，而服務器占比更高的浪潮，淨利率僅有 2.89%。相比之下，純做代工的立訊精密，甚至都有 5%。也就是說，目前浪潮、中科曙光賺的錢，基本上靠的是過程和組織創新帶來的成本紅利，純純微笑曲線最低端。
再來看浪潮和中科曙光的 研發能力。 單看研發費用率來說，二者表現都可以。尤其是中科曙光，在整體毛利率不超過 25% 的情況下，有 10.52% 的研發費用率， 賺的錢有将近一半拿去搞研發了 。
圖：浪潮中科曙光研發費用率，來源：Choice 金融客戶端
如果考慮到絕對值，過去五個财報期浪潮的研發支出達到了 105.74 億，中科曙光達到了 45.49 億。 雖然浪潮的研發支出相對較高，但是轉化率很低：過去五年間，浪潮的無形資産和開發支出爲負增長。相比之下中科曙光強不少，研發支出資本化率爲 24.23%，單位研發毛利轉化率爲 0.14%。
但就 研發支出毛利率轉化率 （ 每萬元研發支出提升毛利率幅度 ）來看，浪潮僅爲 0.01pct，可以說 研發支出對毛利率增長貢獻寥寥 。中科曙光達到了 0.14pct，屬于較高水平，但就服務器而言，毛利率轉化率也會下降很多，畢竟 中科曙光的毛利率貢獻多數還是依靠軟件開發 。
産品化研發費用一直是集成商們慣用的優化财務指标的策略，将部分爲客戶定制 Coding 的人員成本算作研發成本，優化利潤率，改善研發指标。
當然我們無法從外部的報表數據分析出真正的研發投入，即便如此單就目前浪潮的轉化率而言，很難相信 AIGC 的出現會大幅度改善服務器集成商的毛利潤水平和技術能力。
就像浪潮信息回證監會的函中，也明确表露了目前其訓練模型與 ChatGPT 還存在差距，并且可能在短時間内無法落地。
圖：浪潮回複函，來源：企業公告
綜上所述，目前浪潮中科曙光們面臨新的行業浪潮，大概率賺的還是行業 Beta 的錢。那麽有沒有什麽辦法能夠提升自身在産業鏈中的價值呢？
03 詩和遠方：潛在突破微笑曲線的機遇
浪潮和中科曙光們，需要趁這波行業紅利改變自身事倍功半、勞苦卻不賺錢的形象。
（1）産業集中度
算力上遊确實不好切入，就目前 AIGC 産品對算力的要求，芯片層面恐怕除英偉達外無人可以滿足市場需求。但其實，還是有可以操作的空間。
這裏就不得不提到豐田模式，弗利斯特沙利文的首席顧問王煜全，近期在直播中分享了 1988 年美國麻省理工學院商業史學家邁克爾 · A · 庫蘇馬諾（ Michael A. Cusumano ）的研究。該研究内容旨在探明爲何起點不高的日本汽車能夠戰勝美國汽車。
其中，提到了産業聯盟的縱向整合能力，豐田在關鍵環節進行縱向整合，産業鏈的配套領域，通過入股的方式，将相關企業拉到自己身邊，形成更密切的産業關系，不增加經營、管理成本下，實現了規模優勢。
就企業内部而言，通用的産業鏈整合度達到了 50%，遠高于豐田的 30%。但是從外部産業聯盟來看，豐田高達 74%，可謂衆人拾柴火焰高。
對于浪潮與中科曙光而言，完全可以借鑒豐田的供應鏈整合能力。 目前浪潮的負債率達到 6 成，中科曙光也有近 5 成，二者近兩個财報年度的自由現金流均爲負數，資本擴張的資金壓力不小。
圖：浪潮中科曙光負債率及自由現金流，來源：Choice 金融客戶端
賬面上看，想要通過收購等手段内部整合難度不小。但我們可以看到這樣一個基本事實：目前的通用服務器成本結構非常松散，刨去無法替換的 CPU 廠商，硬盤、内存等國内較爲成熟的品牌也不少——也就是說，難度雖然有，但可操作空間其實還是很大的。
圖：浪潮通用服務器成本結構，來源：華泰研究
這樣的路徑預期并非沒有參照物：另一個産業大佬惠普（ HPE），之所以服務器毛利高于戴爾和行業均值，其計算和存儲業務與服務器業務存在的協同關系不可忽視。
當然考慮到以浪潮和中科曙光目前的股權結構和盈利能力，這種縱向整合一定是一個漫長的過程。
（2）商業模式：尋求揚長避短
國産服務器廠商，大多收入來源還是互聯網企業和政府的資本開支，對于企業而言，浪潮們的價值就隻在于了解客戶需求。
如果從這個角度去思索爲什麽服務器廠商不是最早做雲計算中心的企業，或許就能想明白：當然不能和客戶去搶飯碗。
目前浪潮也在做雲計算，有浪潮雲的産品也在建設算力中心，但就雲計算的市場份額而言，浪潮的征伐之路注定充滿荊棘。相較于組裝服務器，下遊産業需要巨額的資本開支和投入——前文中也提到，無論是浪潮還是中科曙光，目前的資本儲備很難達到互聯網巨頭的能力。
其實浪潮們的算力産品也可以換個思路，2019 年微軟首次注資 OpenAI 後，雙方開始在微軟的 Azure 雲計算服務上合作開發人工智能超級計算技術。同時，OpenAI 逐漸将雲計算服務從谷歌雲遷移到 Azure。有報道指出，OpenAI 每年在微軟雲服務上模型訓練花費約爲 7000 萬美元，構成了微軟向 OpenAI 投資的重要部分。
面對人人參與 ChatGPT 市場， 浪潮與曙光們們能不能也算力入股 ，這種商業模式值得思考：節省現金流的同時推廣自己的算力産品，付出較小的代價，萬一應用端企業做出超認知的産品，浪潮與曙光們們便可以取得顯著的杠杆收益。
04 結語：浪潮與曙光任重道遠
當然對于浪潮和中科曙光而言，其實最實在的突破微笑曲線的方法，就是老生常談的加強研發投入。我們之前談到之所以浪潮、中科曙光毛利低，核心邏輯就是目前二者掌握的技術均爲類似液冷、超算等相對成熟的技術市場，本質上研發端投入最終化爲産品創新，而非技術創新。
不積跬步無以至千裏，追風口的豬，最後大多成了砧闆上的肉。比起頻繁炒作自己與先進技術的粘合程度，或許啃下某項底層硬核技術骨頭，才能真的體現在利潤表中，最終扛起外界對它們的殷殷期望。以上，算力即國力，浪潮與曙光任重道遠。
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