云计算与AI硬件创新 - 亚马逊云计算部门开发了专门用于冷却下一代英伟达GPU的硬件设备"列间换热器"(IRHX)，以解决高功耗AI芯片的散热问题[1] - 英伟达GPU是生成式AI爆发的核心硬件，但能耗极高，传统空气冷却方式无法满足需求[1] - 亚马逊曾考虑建设液冷数据中心，但因部署周期长、空间占用大、水资源消耗高而放弃[1] 技术解决方案与产品落地 - 新冷却设备IRHX可兼容现有及新建数据中心，通过P6e计算实例向客户提供服务[2] - 该方案适配英伟达GB200 NVL72高密度计算硬件，单机架集成72颗Blackwell GPU以训练大型AI模型[2] 自主研发战略与财务表现 - 亚马逊持续开发定制芯片、存储服务器和网络路由器等基础设施硬件，减少对第三方供应商依赖[2] - AWS第一季度运营利润率创2014年以来最佳，成为公司主要净利润来源[2]

市值里程碑 - 英伟达市值一度突破4万亿美元，成为全球首家达到此规模的企业，与2024年日本GDP相当 [1] - 当前全球市值超3万亿美元的公司仅三家：英伟达(3.97万亿)、微软(3.75万亿)、苹果(3.14万亿) [1] - 从1万亿到4万亿美元仅用两年时间：2023年6月突破1万亿，2024年3月达2万亿，6月达3万亿，2025年7月突破4万亿 [1][2] 业绩表现 - 2026财年Q1营收440.6亿美元(同比+69%)，GAAP净利润187.8亿美元(同比+26%)，Non-GAAP每股收益0.81美元(同比+33%) [2] - 数据中心业务营收391亿美元(同比+73%)，占总营收89% [4] - 2023-2024年营收增长率达125%，显著高于其他Fabless公司约20%的增速 [2] 产品与技术优势 - Blackwell系列芯片加速量产：GB200二季度已量产，GB300计划四季度量产 [3] - 预计2025年Q3 GB200机架出货量达10000台，Q4 GB300出货数千台 [3] - AI服务器芯片市占率约70%，远超AMD的8% [3] - 从Hopper向Blackwell系列转换推动AI服务器产值提升，预计2025年AI服务器产值达30亿美元(同比+46%) [4] 战略布局 - 公司定位从芯片制造商转向AI基础设施企业(AI Infra) [5] - 重点布局三大方向：生成式AI、代理AI(Agentic AI)和物理AI(Physical AI) [6] - 推进"十年AI基础设施建设周期"，看好机器人(通用机器人产业化)和自动驾驶领域 [6] - 加速主权AI建设，拓展政府与超大规模合作项目以抵消出口管制影响 [7] 行业地位 - 公司带动全球半导体产业增长，2024年行业增长主要来自英伟达 [2] - 建立完整算力范式：GPU并行运算+CUDA生态+联接技术+算法软件 [5] - 在高端AI芯片性能方面仍保持领先地位，但面临AMD、谷歌、亚马逊等竞争者挑战 [8]

美国AI数据中心布局 - 英伟达在美国运营16,384颗H100芯片的服务器集群，用于DGX Cloud服务[1] - AWS在宾夕法尼亚州Berwick建设GPU数据中心，毗邻核电站[1] - AWS计划建设超过20万颗Trainium2芯片的集群供Anthropic使用，微软将租用该集群[1] - CoreWeave在德克萨斯州Denton规划约5万颗GB200芯片的集群，OpenAI可能使用[1] - Meta在路易斯安那州Richland Parish规划超过10万颗芯片的集群，2025年上线1GW算力用于训练Llama 4[1] - Meta已运营2.4万颗H100芯片的集群用于训练Llama 3[1] 微软/OpenAI合作项目 - 微软在威斯康星州Mt Pleasant规划10万颗GB200芯片的集群，原计划2026-27年开放但部分建设已暂停[1] - 凤凰城地区运营7万颗H100芯片的数据中心[1] - 凤凰城地区计划2025年初部署5.5-6.5万颗GB200芯片供OpenAI使用[1] - 爱荷华州Des Moines运营超过2.5万颗A100芯片的集群，耗资12亿美元用于训练GPT-4[1] - 亚特兰大规划GB200集群，计划2026-27年与威斯康星集群协同工作[1] - 德克萨斯州Abilene规划10万颗GB200芯片的集群，OpenAI预计2025年初使用5万颗[1] 其他科技公司动态 - 特斯拉在德克萨斯州Austin部署3.5万颗H100芯片，计划2024年底扩展至10万颗H100/H200[2] - xAI在田纳西州Memphis部署10万颗H100芯片的集群，并计划改造新仓库容纳35万颗芯片[2] - Oracle在德克萨斯州运营2.4万颗H100芯片的集群用于训练Grok 2.0[1] - 芝加哥地区运营2万颗A100芯片的服务器由英伟达出租[1] - 弗吉尼亚地区运营1.45万颗A100芯片的服务器由微软出租[1] 行业技术进展 - B300芯片已上市并可接受样品订单，B200芯片可期货订购[3] - 主要云服务提供商(CSP)的GPU数量均已超过20万颗[5] - 目前GB200芯片主要由Oracle、微软和CoreWeave部署，交付量显示为今年数据[5]

报告行业投资评级 - 看好 [3] 报告的核心观点 - 大模型参数爆炸式增长驱动下，算力需求从单点转向系统级整合，超节点在机柜级互联与跨机柜组网技术上取得突破，单柜高密度与多机柜互联双向扩展，背后是通信协议与工程成本的平衡 [4] - 国产超节点方案以华为 CloudMatrix 384 为代表，实现算力规模突破，打破单卡性能瓶颈，验证了国产方案在大规模组网中的工程能力 [4] - 超节点产业化将重塑算力产业链分工，催生服务器整合、光通信增量及液冷渗透提升等投资机会，芯片厂商纵向整合趋势明显 [4] - 市场当前对超节点的认知存在两大预期差，一是低估国产方案在推理场景的性价比优势，二是忽视算力网络架构变革对产业链的重构 [4] - 建议关注光通信、网络设备与芯片、数据中心产业链、铜连接、AI 芯片与服务器供应商等领域相关标的 [4] 根据相关目录分别进行总结 超节点：AI 算力网络新趋势 - Scale up 和 Scale out 是算力系统扩容的两个重要维度，分别追求硬件紧密耦合和弹性扩展，二者在协议栈、硬件、容错机制上存在本质差异，通信效率不同 [15] - 英伟达在 Hopper GPU 一代尝试突破服务器架构、在机柜层级拓展 Scale up 系统，2024 年推出的 GB200 NVL72 是较为成熟的超节点产品，通过单层 NVSwitch 实现全互联，应对通信峰值能力显著提升 [27][32] - AMD 的 IF128 方案尝试融合以太网技术，打破 Scale-up 与 Scale-out 边界，预计将在 26H2 推出搭载 128 个 MI450X 的超节点产品 [38][43] - 特斯拉 Dojo 专为视频等视觉训练数据打造，采用 2D Mesh 拓扑结构，但进展不及预期，其封闭生态和 2D Mesh 拓扑结构为重要掣肘 [50][67] 超节点掣肘？华为的解答 - 超节点设计需考虑模型需求、IDC 实践和成本等因素，在模型角度 72 卡规模以上的 Scale up 节点是较优选择，未来更大规模的超节点预计是必然选择；在 IDC 实践角度，模块化布局利于交付和运维；在成本角度，光通信等组网成本、系统复杂度和维护制约了超节点 Scale up 的规模设计 [72][77][79] - 华为 CloudMatrix 384 超节点通过两层 UB Switch 实现全互联，形成无带宽收敛的 Clos 网络拓扑，实测数据显示其对性能影响较小，该超节点算力为 NVL72 的 1.7 倍，内存为 3.6 倍，更适合未来 AI 工作负载 [82][92][95] - 华为 CM384 机柜为推理而生，针对 Prefill 和 Decode 两大阶段进行了针对性优化；深度适配 DeepSeek，机柜内资源调度灵活性强，但多机柜灵活性差；在国产 AI 芯片方案中已经具备一定性价比，体现在单算力的吞吐 [100][107][119] 产业链影响：分工细化，各环节均有增量 - 服务器产业链分工细化，AI 芯片厂商纵向整合，提升自身通信、存储、软件等能力是确定趋势，代工产业链分工可能进一步分化为板卡设计代工供应商、以及机柜代工供应商，相关标的包括海光信息、中科曙光等 [123][128] - 光通信方面，国产超节点方案带来光模块增量，预计增加 400G 或 LPO 等成本优化方案的采购，同时加速向 800G 演进，整体光模块的需求比最高可达 1:18，相关标的包括华工科技、光迅科技等 [129][139] - 铜连接方面，华为 UB-Mesh 网络架构具备降低成本、增强可靠性等特性，更长时间维度看，光通信是 Scale up 网络需求的演进方向，光电混合是当前重要架构，相关标的包括意华股份、瑞可达等 [140][144] - IDC 产业链方面，以 Cloud Matrix 为代表的超节点方案预计将增加 AIDC 需求，液冷是必要选项，相关标的包括润泽科技、奥飞数据等 [149][151] 重要公司估值 - 报告给出了海光信息、中科曙光、浪潮信息等多家公司 2024A-2027E 的归母净利润及 PE 等估值数据 [153]

报告行业投资评级 - 维持“推荐”评级 [5] 报告的核心观点 - 算力长期需求旺盛，不仅源于云厂商Token数增长和ROI闭环，主权AI、大模型训练加速以及B端客户私有云部署也拉动算力强劲需求 [4][44] - 看好ASIC+NV链投资逻辑，后续关注优质龙头中报业绩表现及产品/客户突破 [4][44] 根据相关目录分别进行总结 1 Oracle大单背后的算力风向：英伟达GPU需求超预期 1.1 Oracle签订300亿美元算力订单，GPU需求旺盛 - 2025年7月1日消息，Oracle一项关键订单自2028财年起每年带来超300亿美元营收，约占2025财年总收入52%，近OCI业务收入三倍，体现AI大模型及云服务市场需求高速增长 [1][8] - Oracle采购约40万张英伟达GB200算力卡，成全球第二大NV算力卡持有者，保障其满足多元化需求，强化在AI云市场竞争力 [1][9] 1.2 全球AI算力格局：GPGPU与ASIC双轨并进 - 全球算力市场分化为以英伟达GPGPU为核心的通用计算阵营和ASIC驱动的专用计算阵营，共同支撑全球AI基础设施发展 [12] - NV GPGPU阵营适配大模型训练与通用AI需求，GPGPU适合处理计算密集型任务，在大模型训练、通用场景、主权AI等方面发挥重要作用，主要云厂商有CoreWeave和Oracle [13][15] - ASIC阵营聚焦推理加速与成本优化，2024年全球AI ASIC市场规模约65亿美元，预计2025 - 2033年保持约12.8%年均复合增长率，到2033年达152亿美元，云厂商和AI巨头积极布局自研ASIC，博通、Marvell等芯片公司看好该市场 [19][22][31] 2 NV GPGPU需求新动能：三大应用场景驱动增长 2.1 第三方LLM训练需求旺盛 - 随着AI模型参数量增长，训练所需算力上升，英伟达GPGPU技术优势明显，如训练GPT - 3，英伟达H100 GPU集群效率高，其BlackWell架构为万亿参数模型提供高推理速度和低成本 [34] - OpenAI与Oracle合作获取算力，与微软Azure合作深入，微软为其提供专属且庞大算力基础设施用于训练大型语言模型 [35] 2.2 主权AI算力加速布局 - 主权AI是各国为保障数据安全、技术自主构建的本土化AI基础设施，英伟达GPGPU芯片用于构建国家级AI超级计算机等 [36] - 中东、欧洲、东南亚等地区积极投资主权AI建设，与英伟达合作采购芯片、建设数据中心等，中国本土企业也在加速国产替代 [36][37][38] 2.3 To B客户与定制化私有云需求 - To B市场企业倾向私有化部署和混合云方案，英伟达采用混合云解决方案，其SageMaker HyperPod适合定制化大模型微调 [40][41] - 安进与英伟达合作提升蛋白质大模型训练和分析速度，宝马集团与英伟达合作构建虚拟工厂节省成本 [41] 3 投资建议 - 英伟达GPGPU需求高位运行趋势大概率持续，带动上下游产业链需求扩张，算力基础设施建设进入新阶段，建议关注有核心技术、产能扩张能力强、在AI算力产业链有竞争优势的公司 [43] - 推荐关注ASIC领域的芯原股份；服务器领域的工业富联、华勤技术；PCB领域的沪电股份等；光通信领域的旭创科技等；铜连接领域的瑞可达等；电源领域的江海股份等 [4][44] - 工业富联是全球AI服务器OEM核心厂商，GB200良率问题解决后将带来业绩增量，且公司回购股票彰显信心 [47][48] - 华勤技术是国内AI服务器核心制造商，多业务协同发展，预计25年收入及利润同比增长25%，有望受益于英伟达芯片进展 [48]

核心观点 - 美国关税政策生变，后续收到“关税函”国家或增加，全球贸易增长或回落，美国总关税水平预计在15 - 20%，对中国大概率在30 - 40% [2] - 市场资金面处于震荡阶段，结构性亮点与扰动项并存 [3] - 全球秩序重构改变资产定价逻辑，美股与美元、美债正相关致股债汇“三杀”，国内股债负相关利于资产配置 [4] - 6月挖掘机销量同比增13.3%，内销和出口增速回升，看好二手挖机出口及国产品牌海外份额提升 [5] - 生猪养殖行业“反内卷”，短期利库存释放和猪价，中长期或抬高猪价中枢，建议关注生猪养殖板块 [7] - 基础化工/石油天然气行业资本开支增速回落，25H2或迎复苏起点，下游环节或率先复苏 [9] - 全球电信业需求增长，AI带来变革机遇，看好电信行业配置价值 [10] - 大功率充电桩产业链迎政策催化，将加速设施渗透，提升企业盈利能力和运营效率 [11] 宏观 - 美国财政“大而美”法案生效后，特朗普再掀关税风波，向14个国家发“关税函”，此前已与越南达成贸易协定调整关税 [2] - 后续收到“关税函”国家数量可能增加，对等关税、芬太尼关税税率有不确定性，7月9日后全球贸易增长或回落 [2] - 维持美国总关税水平15 - 20%、对中国关税水平30 - 40%的判断，但“结构”或改变 [2] 策略 - 市场资金面处于震荡阶段，交易型资金热度高，融资资金活跃度两周超9%，散户小幅净流出或转向买行业ETF [3] - 被动配置型外资大幅净流入，但主动配置型外资净流出规模处2025年以来高位，外资趋势性流入拐点待察 [3] - 上周宽基ETF净流出规模创3月以来新高，7月底 - 8月中旬解禁规模中枢抬升，6月下旬以来净减持规模中枢抬升，上周达71亿元 [3] 固定收益 - 全球秩序重构改变资产定价逻辑，美股与美元、美债正相关，今年频现股债汇“三杀”，国内股债负相关利于资产配置 [4] - 本周资产价格短期波动或放大，但整体冲击预计低于4月2日，国内反内卷政策带动光伏等高赔率板块表现 [4] - 当地时间7月7日，特朗普宣称8月1日起对14个国家进口产品征关税 [5] 机械设备 - 2025年6月挖掘机销量1.88万台，同比增13.3%，内销8136台，环比降3%、同比增6%，出口1.07万台，同比增19%，增速均较5月回升 [5] - 看好二手挖机出口拉动国内更新需求及国产品牌海外份额提升，推荐三一重工、柳工、恒立液压等公司 [5] 农林牧渔 - 中央财经委等部门引导生猪养殖行业“反内卷”，养殖企业响应，头部企业出栏体重下移，牧原能繁母猪存栏调减 [7] - 生猪养殖行业“反内卷”短期利库存释放和猪价，中长期或抬高猪价中枢，提升行业盈利能力，建议关注生猪养殖板块 [7] - 推荐牧原股份、温氏股份、巨星农牧、神农集团等低成本、优质猪企 [7] 基础化工/石油天然气 - 25年6月末CCPI - 原油价差约558，处2012年以来30%以下分位数，月中原油价冲高，行业价差环比收窄 [9] - 6月提价产品主要是成品油与甲醇等受地缘冲突影响大的品种，若地缘冲突缓和，中下游化工品盈利空间有望释放 [9] - 7月9日“对等关税”豁免期后关税政策有不确定性，伴随内需修复和亚非拉需求增长，终端需求或改善，25H2行业或迎复苏起点 [9] 通信 - 全球电信业需求稳步增长，增长点源于新兴地区业务需求快速增长和北美等地区ARPU值提升 [10] - AI为全球电信业带来变革机遇，如辅助降本增效、实现智能网络运维等 [10] - 看好电信行业配置价值，因其需求前景和现金流稳健，且5G建设尾声行业资本开支下降，建议关注中国移动等公司 [10] 电力设备与新能源 - 7月7日四部门印发通知，要求各省市制定大功率充电设施专项规划，到2027年底力争全国大功率充电设施超10万台 [11] - 通知将加速大功率充电设施渗透，提升设备企业盈利能力和运营企业利用效率，推荐盛弘股份、特锐德 [11] 重点公司 - 圣泉集团25H1预计归母净利4.91 - 5.13亿元，扣非归母净利4.71 - 4.93亿元，Q2业绩符合预期，维持“增持”评级 [12] - 越秀资本2025年上半年预计归母净利润14.73 - 15.75亿元，扣非归母净利润14.66 - 15.67亿元，维持“买入”评级 [13] - 巨化股份25H1预计归母净利润19.7 - 21.3亿元，Q2归母净利润符合预期，受益于制冷剂高景气，维持“买入”评级 [14] - 工业富联预计1H25归母净利润119.58 - 121.58亿元，Q2利润显著增长，上调2025年归母净利润预期和目标价，维持“买入”评级 [14] - 皖维高新25H1预计归母净利润2.35 - 2.65亿元，考虑PVA竞争格局和新材料板块产品放量，维持“增持”评级 [17] 评级变动 - 华丰科技首次获“增持”评级，目标价59.86元 [18] - 信捷电气首次获“买入”评级，目标价67.64元 [18] - 东京电子首次获“买入”评级，目标价32000元 [18] - 小商品城评级由“增持”调为“买入”，目标价26.64元 [18] - 隆鑫通用首次获“买入”评级，目标价18.40元 [18]

谷歌云业务表现 - 谷歌云在2025年第一季度占总收入的13.6%，收入同比增长28.1%至122.6亿美元，主要受GCP增长和AI基础设施及生成式AI解决方案需求推动 [1] - 谷歌云与Ecobank和BBVA达成新合作，进一步扩展其在非洲和全球银行业的业务覆盖 [1][4] - 谷歌云与NVIDIA合作，率先提供B200和GB200 Blackwell GPU，并将推出下一代Vera Rubin GPU，增强其在AI领域的竞争力 [3] 云计算市场竞争格局 - 2025年第一季度，亚马逊AWS以29%的市场份额领先，谷歌云和微软Azure分别占据22%和12%的市场份额 [2] - 谷歌云通过Agent Development Kit和低代码工具Agent Designer成为企业部署AI代理的首选平台 [3] - 收购Wiz将增强谷歌云在云计算领域与亚马逊和微软的竞争能力 [3] AI创新与业务增长 - AI Overviews在印度和美国等主要市场的使用量增长超过10%，目前每月有超过15亿用户使用 [10] - Circle to Search功能在2025年第一季度末覆盖2.5亿台设备，使用量环比增长约40% [11] - 公司计划在2025年投入约750亿美元资本支出，主要用于服务器、数据中心和网络基础设施建设 [15] 财务表现与估值 - 2025年第二季度每股收益预期为2.12美元，同比增长12.17%，全年每股收益预期为9.53美元，同比增长18.53% [12][13] - 公司股票当前远期12个月市销率为6.22倍，高于行业平均的5.33倍，估值偏高 [16] 监管与竞争挑战 - 美国司法部针对谷歌搜索的反垄断诉讼可能要求拆分Chrome、搜索和Android等业务，对公司构成威胁 [14] - 在云计算和搜索引擎市场面临来自微软、亚马逊及AI产品如ChatGPT、Grok等的激烈竞争 [14][19]

AI服务器市场概况 - 2024-2026年全球服务器市场预计以3%年复合增长率增长 2026年规模将达4000亿美元 AI服务器占比从2024年低个位数跃升至2026年高个位数 [1] - 2024年全球服务器出货量同比增长4% 高端GPU服务器2025年预计增长超50% 2026年增幅约20% 2025年全球将部署450万个NVIDIA GPU芯片 [1] - 高端AI服务器平均售价因NVIDIA下一代Rubin芯片引入而上涨 推动市场规模扩大 [1] NVIDIA服务器技术优势 - GB200采用NVLink 5.0互联技术 带宽达1.5TB/s 支持GPU直接通信 搭配HBM3E内存(单芯片192GB)和液冷系统 [2] - GB200单芯片BF16性能达2250 TFLOPS 采用N4制程 HBM3E内存(192GB) NVLink 5.0互联 InfiniBand网络 液冷设计 [10] - GB200机架(NVL72等效)2025Q2出货量大幅增长至7000台 Q3预计达10000台 GB300预计Q4出货数千台 [3] GB200出货数据 - 2025Q1总出货1500台(广达700/鸿海500/纬创300) Q2上调至7200台(广达2800/鸿海2000/纬创2400) [4] - 2025年GB200总出货量预估：NVL72型号27000台 NVL36型号10000台 [4] - 按月份细分：2025年4月1500台 5月2500台 6月3200台 [4] ASIC服务器竞争格局 - CSP厂商(Google/Amazon/Meta/Microsoft)通过ASIC服务器追赶 NVIDIA在性能领先但ASIC在成本定制化占优 [6][7] - Google TPU v5p性能459 TFLOPS 采用N3制程 HBM2E内存(95GB) 自研光网络 [7][10] - Amazon Trainium 2性能650 TFLOPS N5制程 HBM3内存(96GB) 当前风冷计划升级液冷 [7][10] 供应链与市场机会 - Broadcom预测2027财年定制XPU和商用网络芯片市场达600-900亿美元 Marvell预计2023-2028年数据中心市场CAGR为53% [8] - 云厂商ASIC项目进展：Amazon Trainium/Meta MTIA预计2021-2026年逐步落地 市场份额有望提升 [7] - CoWoS基AI加速器出货量稳步攀升 成为市场新增支柱 [8]

富士康业绩增长 - 2025年第二季度营收达1.797万亿新台币（约4451亿元人民币），同比增长15.82%，创历史新高 [1] - 增长主要来自AI相关产品需求强劲，特别是云计算和网络设备领域 [1] - 英伟达是重要客户，2024年近三成AI服务器订单流向富士康，GB200和GB300代工份额高达40% [1][4] AI服务器代工业务 - 富士康包揽英伟达H100 GPU系统90%代工订单，是GB200和GB300 AI服务器主力供应商 [4] - 全球大模型竞争拉动英伟达GPU需求，OpenAI GPT-5训练需3-5万片H100 GPU，芯片成本超7亿美元 [3] - Gartner预测2023-2028年全球服务器市场年复合增长率18.8%，2028年规模达3328.7亿美元，AI服务器占比近70% [4] 机器人领域布局 - 富士康与英伟达合作开发人形机器人，目标在休斯顿工厂实现机器人辅助生产AI服务器 [9] - 计划2026年第一季度实现人形机器人上岗，已训练机器人完成物品取放、线缆插接等作业 [9] - 英伟达CEO黄仁勋表示人形机器人是未来最大潜在增长市场，规模可达数万亿美元 [8] 战略转型与生态合作 - 富士康从代工转向协同研发，在墨西哥投建全球最大GB200芯片工厂，在美国德州布局人形机器人工厂 [1][11] - 与英伟达、台积电合作打造AI超级计算机，目标发电量100兆瓦，瞄准兆级参数大模型训练 [12] - 展示与英伟达共同开发的次世代GB300 NVL72服务器机柜，深度参与AI基础设施设计 [11] 行业趋势与竞争 - 大模型持续内卷，OpenAI计划夏季发布GPT-5，谷歌Gemini Ultra模型参数达1.56万亿 [3][4] - API调用量付费模式遇瓶颈，云服务商降价50%但效果有限，订阅制续费率不足30% [4] - 中投顾问预计2024年全球AI芯片市场规模671亿美元，2025年突破900亿美元 [4]

报告公司投资评级 - 维持“买入”评级，上调目标价至 35.6 元 [1][4][6] 报告的核心观点 - 工业富联 1H25 归母净利润预计达 119.58 - 121.58 亿元，同比增长 36.84% - 39.12%；2Q25 单季度归母净利润预计 67.27 - 69.27 亿元，同比增长 47.72% - 52.11%，扣非净利润 66.94 - 68.94 亿元，同比增长 57.10% - 61.80%，Q2 利润同比环比显著成长，得益于大客户 GB200 服务器出货推进及 800G 交换机放量，看好下半年延续快速成长趋势 [1] - 上调 2025 - 2027 年归母净利润至 303 亿元、376 亿元和 451 亿元，同比增长 30.3%、24.1%、20.1%，对应 EPS 为 1.52、1.89、2.27 元，上调因 AI 服务器出货强劲，GB200 良率优化，高阶产品营收占比上升，利润率有望好于预期 [4] 根据相关目录分别进行总结 云计算业务 - 2Q25 云计算业务营收同比增加 50%以上，AI 服务器营收同比增长超 60%，云服务商服务器营收同比增长超 1.5 倍 [2] - 增长驱动力为大客户 GB200 系列 AI 芯片/服务器大规模出货，云服务商对 AI 机柜产品需求增加，Q2 以来单月 GB200 出货量攀升；公司在全球多地产能布局完善，产业链优势显著，在大客户核心产品份额领先，全球主要客户市场份额持续提升 [2] - 展望 2H25，GB200 出货持续推进，GB300 有望量产交付，云计算业务有望延续同比高增趋势 [2] 通信及网络设备业务 - 通讯及移动网络设备业务依托前沿技术研发实力，持续投入核心产品技术研发，实现稳健增长 [3] - 精密机构件方面，因大客户高阶及平价 AI 机种热销，手机金属中框业务稳健增长；高速交换机方面，AI 需求提升驱动产品结构改善，Q2 800G 交换机营收达 2024 全年营收 3 倍 [3] - 展望 2H25 及 2026，全球 AI 推理需求增加，市场对网络带宽与传输速率需求提升，交换器向 400G/800G 过渡并迈向 1.6T，看好高速交换机出货加速放量 [3] 经营预测指标与估值 |会计年度|2024|2025E|2026E|2027E| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |营业收入（十亿）|609|814|1,002|1,195| |+/-%|27.88|33.62|23.12|19.25| |归属母公司净利润（十亿）|23|30|38|45| |+/-%|10.34|30.33|24.11|20.14| |EPS（最新摊薄）|1.17|1.52|1.89|2.27| |ROE（%）|15.19|17.73|19.21|19.80| |PE（倍）|20.51|15.74|12.68|10.56| |PB（倍）|3.12|2.80|2.44|2.09| |EV EBITDA（倍）|13.40|11.14|7.64|8.50|[10] 盈利预测 - 资产负债表、利润表、现金流量表等多方面对 2023 - 2027 年数据进行预测，涵盖流动资产、固定资产、营业收入、营业成本等多项指标 [20] - 成长能力方面，营业收入、营业利润、归属母公司净利润等指标呈现不同程度增长；获利能力方面，毛利率、净利率、ROE 等指标有相应表现；偿债能力方面，资产负债率、净负债比率等指标有变化；营运能力方面，总资产周转率、应收账款周转率等指标有体现；每股指标方面，每股收益、每股经营现金流等指标有预测；估值比率方面，PE、PB、EV EBITDA 等指标有呈现 [20]