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商业化有望加速落地。自主可控推进，算力底座重铸自主可控必要性提升，国产芯片加速渗透自主可控必要性提升，国产芯片加速4、渗透。美国禁令加码，达摩克利斯之剑高悬，算力芯片亟需自主可控。2023 年 10 月 23 日，NVIDIA 接美国政府出口管制通知，其 A100、A800、H100、H800 和 L40S 产品的发货均受到影响。超前建设开启算力国产化正循环。超前建设开启算力国产化正循环。陒较于先前的“国内算力芯片厂商与英伟达充分竞争，国产算力逐步渗透”的发展模式，国内算力的底层驱动模式或已切换为“国家引导下进行超前算力建设，在较为完善的算力基础设施上孕育算力产业生态”。三大运营商投资向算力方向倾斜，算力投入保持适度超前；地方智算中心加速落地，推进国产算力发展。四部门联合印发 数据中心绿色低碳发展专项计划，新5、建及改扩建数据中心的服务器应采用节能水平及以上服务器产品，有望引导算力芯片方向，国产算力芯片有望受益。全产业链受益，奔赴国产时代国产算力爆发，五大核心环节有望受益。国产算力爆发，五大核心环节有望受益。1）服务器）服务器，国产算力中军，迈向整机柜时代。烽火通信子公司长江计算为头部国产服务器制造商，资源禀赋强，运营商市场与金融市场拓展顺利。2）连接器）连接器，对标 GB200，产业趋势新趋明朗。国内头部算力厂商华为已推出 Atlas 900 AI 集群方案，该方案有望应用于更多场景。华丰科技已研发高速陑模组产品，有望受益于集群方案持续落地。3）液冷）液冷，放量元年开启，关注先发优势厂商。电信运营商6、发布液冷三年愿景，有望成为液冷落地的核心推手。服务器招标已初见端倪，液冷比例较为乐观。4）光模块）光模块，核心数通设备，速率与数量的二重奏。AI 大模型驱动下光模块增长中枢提升。作为核心数通设备，光模块有望跟随国产算力快速放量，演绎速率与数量的二重奏。5）IDC，集群化和低碳化成发展趋势。需求驱动和供给导向推动数据中心集群化发展，低碳化趋势推动液冷方案渗透率持续提升。投资建议国产算力需求爆发，产业链有望全面受益。建议关注五大核心环节：1）服务器环节）服务器环节，昇腾合作伙伴有望享受芯片放量红利，重点关注昇腾核心合作伙伴烽火通信；2）连接器）连接器，重点关注已布局高速陑模组产品、受益于国产算力铜7、连接技术趋势的高速连接器厂商华丰科技；3）液冷）液冷，具备先发优势的厂商有望持续领先，重点关注液冷头部玩家英维克；4）光模块）光模块，关注深耕国内市场的光迅科技、中际旭创；5）IDC，重点关注 IDC 厂商润泽科技，关注 UPS 厂商科华数据。风险提示1、产能不及预期的风险；2、行业竞争加剧的风险。Table_StockData行业内重点公司推荐行业内重点公司推荐公司代码 公司名称投资评级 688629 华丰科技买入 002837 英维克买入 600498 烽火通信买入 002281 光迅科技买入 300308 中际旭创买入 300442 润泽科技买入 市场表现对比图市场表现对比图(近近 128、 个月个月)资料来源：Wind 相关研究相关研究 海外算力链系列一博通：数通芯片龙头，AI 助力扶摇而上2024-08-22 关于规范中央企业采购管理工作的指导意见印发，央企采购有望支撑国产算力发展 2024-08-15 数据中心绿色低碳发展专项行动计划印发，指引国产算力芯片发展方向2024-08-04-25%-14%-3%9%2023-82023-122024-42024-8通信设备沪深300指数2024-08-26%3请阅读最后评级说明和重要声明4/29 行业研究|深度报告 目录海外指引方向，国内算力需求上扬.6海外：端侧渗透推动商业闭环.6国内：训练侧加速追赶，推理侧“价格战”正酣.8自9、主可控推进，算力底座重铸.11自主可控必要性提升，国产芯片加速渗透.11超前建设开启算力国产化正循环.13全产业链受益，奔赴国产时代.16服务器：国产算力中军，迈向整机柜时代.16连接器：对标 GB200，产业趋势渐趋明朗.18液冷：放量元年开启，关注先发优势厂商.20光模块：核心数通设备，速率与数量的二重奏.22IDC：集群化和低碳化成发展趋势.23投资建议.26风险提示.27图表目录图 1：2016-2023 年间 AI 模型的训练成本测算.7 图 2：AI 模型训练算力与训练成本间关系测算.7 图 3：多家主流 PC 厂商宣布推出基于骁龙 X 系列处理器的 AI PC 新品.8 图 4：10、iOS18 系统引入 Apple Intelligence 功能.8 图 5：2024E-2028E 全球 AI PC 出货量预测及占 PC 总出货量比重（单位：百万台）.8 图 6：AI 模型的 AlignBench 中文能力与 API 价格.9 图 7：智谱 AI 全模型矩阵降价.10 图 8：昇腾异构计算架构 CANN.13 图 9：三大运营商云收入及增速.14 图 10：中国公有云（IaaS+PaaS）市场份额.14 图 11：三大运营商资本开支（单位：亿元）.14 图 12：三大运营商 5G 相关资本开支（单位：亿元）.15 图 13：中国移动、中国电信智算算力规模（单位：EFLOP11、S）.15 图 14：长江计算人工智能系列服务器.16 图 15：武汉长江计算科技有限公司获得领先级整机硬件伙伴认证.17 图 16：昇腾整机硬件伙伴.17 图 17：Acceler 5000 PoD 整机柜服务器.18 图 18：NVIDIA GB200 NVL72.18 图 19：安费诺 ExaMAX 高速线缆组件.19 图 20：安费诺 Paladin 线缆背板连接器.19 图 21：Atlas 900 AI 集群.19%4 请阅读最后评级说明和重要声明 5/29 行业研究|深度报告 图 22：Atlas 900 A2 PoD 集群基础单元计算节点组网示意图.19 图 23：华丰科技高速12、连接器.20 图 24：华丰科技线缆组件.20 图 25：英伟达获美国能源部拨款项目服务器示意图.20 图 26：英伟达 GB200 NVL72 计算架构.20 图 27：运营商液冷三年愿景.21 图 28：全球 100G 及以上数通光模块行业规模测算（亿美元）.22 图 29：全球 100G 及以上数通光模块行业出货量测算（万只）.22 图 30：Intel 预计交换机带宽 2 年翻倍，而光电 I/O 带宽每 3-4 年翻倍.22 图 31：光模块（40G100G400G）平均每 4 年左右演进一代，每 bit 成本下降一半.23 图 32：光模块平均每演进一代每 bit 功耗大约下降一半.13、23 图 33：光迅科技 800G OSFP 2xLR4 光模块.23 图 34：光迅科技 1.6T OSFP-XD DR8 SIP 光模块.23 图 35：国内数据中心发展阶段.24 图 36：数据中心业务模式的演变.24 图 37：数据中心建设成本拆分.25 图 38：不同 PUE 等级的能耗分布.25 表 1：2023 年重要海外 AI 大模型.6 表 2：大模型 MMLU 测试排名（截至 2024 年 8 月 14 日）.9 表 3：字节豆包大模型计费.10 表 4：通义千问商业化模型降价情况.11 表 5：美国算力芯片管制政策.11 表 6：主流 AI 加速卡性能.11 表 7：部分14、新建地方智算中心.15 表 8：通用图形处理器能效先进水平和节能水平（单位：TFLOPS/W）.16 表 9：运营商 AI 服务器招标情况.21 表 10：国家层面 PUE 相关政策梳理.25%5 请阅读最后评级说明和重要声明 6/29 行业研究|深度报告 海外指引方向，国内算力需求上扬 海外：端侧渗透推动商业闭环 模模型型训训练练成成本本指指数数级级高高增增，带带动动算算力力需需求求强强劲劲增增长长。尽管 AI 公司很少公开其模型训练的具体费用，但普遍观点认为这些成本极为昂贵，且呈指数级增长趋势。2023年，OpenAI的GPT-4和谷歌的Gemini Ultra的训练成本估计分别约为0.715、8亿美元和1.91亿美元。大模型训练持续推进算力需求增长。表 1：2023 年重要海外 AI 大模型 日日期期 模模型型 类类别别 创创建建公公司司 重重要要性性 2023 年 3 月 14 日 Claude 大语言模型 Anthropic Claude 是 OpenAI 的主要竞争对手之一 Anthropic 首次公开发布的大语言模型。Claude 尽可能地被设计成有帮助、诚实和无害的 2023 年 3 月 14 日 GPT-4 大语言模型 OpenAl GPT-4 是 GPT-3 的改进版，是迄今为止功能最强大、能力最强的大语言模型之一，在许多基准测试中超过了人类的表现 2023 年 3 16、月 23 日 Stable Diffusion v2 文生图模型 Stability Al Stable Diffusion v2 是 Stability AI 现有文本到图像模型的升级，可以生成更高分辨率、更高质量的图像 2023 年 4 月 5 日 Segment Anything 图片分割模型 Meta Segment Anything 是一种人工智能模型，能够使用零样本泛化来分割图像中的对象 2023 年 7 月 18 日 Llama 2 大语言模型 Meta Llama 2 是 Meta 旗舰开源大语言模型的更新版本。其较小参数规模的变体（7B 和 13B）可提供对于参数规模而言的较17、高性能 2023 年 8 月 20 日 DALL-E 3 图片生成模型 OpenAl DALL-E 3 是 OpenAl 现有的文本到视觉模型 DALL-E 的改进版本 2003 年 8 月 29 日 SynthID 水印模型 Google,DeepMind SynthlD 是一种用于对 Al 生成的音乐和图像进行水印处理的工具。即使在图像更改后，它的水印仍然可以检测到 2023 年 9 月 27 日 Mistral 7B 大语言模型 Mistral Al Mistral 7B 由法国 Al 公司 Mistral 推出的一款 70 亿参数的模型，其性能超过了 13B 参数量的 Llama 2 18、2023 年 10 月 27 日 Ernie 4.0 大语言模型 Baidu 百度推出了 Ernie 4.0，这是迄今为止表现最好的中国大语言模型之一 2023 年 11 月 6 日 GPT-4 Turbo 大语言模型 OpenAl GPT-4 Turbo 是一款具备 128K 上下文窗口和更低定价的升级大语言模型 2023 年 11 月 6 日 Whisper v3 语音识别模型 OpenAl Whisperv3 是一个开源的语音识别模型，以其准确性和多语言支持而闻名 2023 年 11 月 21 日 Claude 2.1 大语言模型 Anthropic Anthropic 最新的 LLM 19、Claude 2.1 具有业界领先的 200K 上下文窗口，增强了其处理长篇文学作品等长文本的能力 2023 年 11 月 22 日 Inflection-2 大语言模型 Inflection Infection-2 是 DeepMind 的 Mustafa Suleyman 创立的新创业公司 Infection 的第二个大语言模型 2023 年 12 月 6 日 Gemini 大语言模型 Google Gemini 是 GPT-4 的强大竞争对手，其变体之一 Gemini Ultra在许多基准测试中都超过了 GPT-4 2023 年 12 月 21 日 Midjourney v6 文生图模型20、 Midjourney Midjourney 以更直观的提示和卓越的图像质量增强了用户体验 资料来源：Artificial Intelligence Index Report 2024（Stanford University Human-Centered Artificial Intelligence），长江证券研究所%6 请阅读最后评级说明和重要声明 7/29 行业研究|深度报告 图 1：2016-2023 年间 AI 模型的训练成本测算 资 料 来 源：Artificial Intelligence Index Report 2024 （Stanford University Human-21、Centered Artificial Intelligence），长江证券研究所 图 2：AI 模型训练算力与训练成本间关系测算 资 料 来 源：Artificial Intelligence Index Report 2024 （Stanford University Human-Centered Artificial Intelligence），长江证券研究所 AIPC 与与 AI 手手机机加加速速渗渗透透，构构建建 AI 应应用用端端侧侧入入口口。AIPC 方面，2024 年 5 月，微软在新品发布会上推出“Copilot+PCs”概念，Microsoft Copilot Studio22、 推出全新的 Agent代理功能。2024 年 6 月，宏碁、华硕、戴尔、惠普、联想在 COMPUTEX 大会上纷纷宣布加码与高通合作。根据 Canalys 预测，2024 年全球出货约 4800 万台 AIPC，占 PC总出货量的 18%。AI 手机方面，苹果在 iOS18 系统中引入 Safari 网页橡皮擦功能、Siri互动聊天、照片 CleanUp 等一系列生成式 AI 功能，有望推动 AI 应用在端侧落地。%7 请阅读最后评级说明和重要声明 8/29 行业研究|深度报告 图 3：多家主流 PC 厂商宣布推出基于骁龙 X 系列处理器的 AI PC 新品 图 4：iOS18 系统引入 A23、pple Intelligence 功能 资料来源：智东西，长江证券研究所 资料来源：Apple 官网，长江证券研究所 图 5：2024E-2028E 全球 AI PC 出货量预测及占 PC 总出货量比重（单位：百万台）资料来源：Canalys，长江证券研究所 国内：训练侧加速追赶，推理侧“价格战”正酣 训训练练侧侧，国国产产大大模模型型与与海海外外头头部部仍仍有有差差距距，模模型型迭迭代代持持续续推推动动国国产产算算力力需需求求。MMLU 是一种针对大模型的语言理解能力的测评，是目前最著名的大模型语义理解测评之一。GSM8K 是 OpenAI 发布的大模型数学推理能力评测基准，涵盖了 85024、0 个中学水平的高质量数学题数据集。截至 8 月 14 日，MMLU 测试前五名均为海外大语言模型，国内与海外大模型存在的差距促使国内厂商模型迭代需求快速增长，有望推动国产算力需求持续释放。18%70%0%20%40%60%80%100%0501001502002502024E2025E2026E2027E2028E桌面端移动端AI PC占比2024-2028年CAGR=44%8 请阅读最后评级说明和重要声明 9/29 行业研究|深度报告 表 2：大模型 MMLU 测试排名（截至 2024 年 8 月 14 日）模模型型名名称称 发发布布者者 MMLU GSM8K GPT-4o OpenAI 25、88.7 90.5 Claude 3.5 Sonnet Anthropic 88.7 96.4 Llama3.1-405B Instruct Meta 87.3 96.8 Claude3-Opus Anthropic 86.8 95.0 GPT-4 OpenAI 86.4 87.1 资料来源：LMSYS Org，长江证券研究所 推推理理侧侧，DeepSeek 打打响响国国内内大大模模型型“价价格格战战”，国国产产算算力力需需求求有有望望迎迎来来爆爆发发式式增增长长。5月 6 日，DeepSeek 官网发布了“高性价比”大模型 DeepSeek-V2，打响国内大模型推理“价格战”。推理输入价格降26、至 1 元/百万 Tokens，输出价格降至 2 元/百万 Tokens。图 6：AI 模型的 AlignBench 中文能力与 API 价格 资料来源：DeepSeek 官网，长江证券研究所 智智谱谱 AI 下下调调入入门门级级大大模模型型价价格格，128k 百百万万 Tokens 调调用用价价进进入入“1 元元时时代代”。5 月 11日，智谱 AI 宣布旗下入门级大模型 GLM-3-Turbo 的价格，从 5 元/百万 Tokens 降低到1 元/百万 Tokens。此次大模型价格下调，使 128k 百万 Tokens 调用价进入“1 元时代”。%9 请阅读最后评级说明和重要声明 10/227、9 行业研究|深度报告 图 7：智谱 AI 全模型矩阵降价 资料来源：算力圈视界，长江证券研究所 字字节节跳跳动动发发布布豆豆包包大大模模型型价价格格，大大模模型型价价格格进进入入“厘厘时时代代”。5 月 15 日，字节跳动对外发布豆包大模型价格，豆包通用模型 pro-32k 版，模型推理输入价格仅为 0.8 元/百万Tokens（0.0008 元/千 Tokens）；豆包通用模型 pro-128k 版，模型推理输入价格为 5 元/百万 Tokens。此次价格发布代表互联网大厂正式加入大模型“价格战”，并将大模型价格带入“厘时代”，意味着 1 元就能买到豆包主力模型的 125 万 Tokens28、，大约是 200 万个汉字，陒当于 3 本三国演义。表 3：字节豆包大模型计费 模模型型 上上下下文文长长度度 价价格格（元元/千千 tokens）推推理理服服务务（输输入入）推推理理服服务务（输输出出）Doubao-lite-4k（包括分支版本lite-character）4k 0.0003 0.0006 Doubao-lite-32k 32k 0.0003 0.0006 Doubao-lite-128k 128k 0.0008 0.0010 Doubao-pro-4k（包括分支版本pro-character、pro-functioncall）4k 0.0008 0.0020 Doubao-29、pro-32k 32k 0.0008 0.0020 Doubao-pro-128k 128k 0.0050 0.0090 资料来源：火山引擎，长江证券研究所 阿阿里里、百百度度入入局局“价价格格战战”，AI 商商业业化化有有望望加加速速落落地地。5 月 21 日上午，阿里云为针对字节跳动豆包大模型的“行业最低价”，宣布旗下通义千问 GPT-4 级主力模型 Qwen-Long，API 输入价格从 20 元/百万 Tokens 降至 0.5 元/百万 Tokens，直降 97%。该模型最高支持 1000 万 Tokens 长本文输入，降价后价格仅为 GPT-4 的 1/400，击穿全球大模型底价。30、5 月 21 日中午，百度智能云宣布文心大模型的两大主力模型 ERNIE Speed 和ERNIE Lite 全面免费。大模型定价持续走低，有望加快 AI 大模型商业化落地。%10 请阅读最后评级说明和重要声明 11/29 行业研究|深度报告 表 4：通义千问商业化模型降价情况 模模型型规规格格 输输入入价价格格（元元/千千 tokens）输输出出价价格格（元元/千千 tokens）降降价价前前 降降价价后后 降降幅幅 降降价价前前 降降价价后后 降降幅幅 Qwen-Turbo 0.008 0.002 75%0.008 0.006 25%Qwen-Plus 0.02 0.004 80%0.0231、 0.012 40%Qwen-Long 0.02 0.0005 97%0.02 0.002 90%Qwen-Max 0.12 0.04 67%0.12 0.12 0%资料来源：阿里云，长江证券研究所 自主可控推进，算力底座重铸 自主可控必要性提升，国产芯片加速渗透 美美国国禁禁令令加加码码，达达摩摩克克利利斯斯之之剑剑高高悬悬，算算力力芯芯片片亟亟需需自自主主可可控控。23 年 10 月 17 日，美国 BIS 发布出口禁令新规。2023 年 10 月 23 日，NVIDIA 接美国政府出口管制通知，其 A100、A800、H100、H800 和 L40S 产品的发货均受到影响。表 5：美国算32、力芯片管制政策 时时间间 管管制制政政策策 2022 年 10 月 限制标准主要是卡算力及互联带宽，算力上限为 4800，带宽上限是 600 GB/s（算力大于 4800 且带宽大于 600GB/S）2023 年 10 月 限限制制出出口口：先进计算芯片规则（AC/SIFR）不再以“互联带宽”参数为限制标准，新增了总处理性能 TPP（Total Processing Performance）和性能密度 PD（Performance Density，即每平方毫米性能，TPP/die size）限制 限限制制流流片片：将在联邦公报网站公开查阅之日起 30 天生效的扩大半导体制造项目出口管制暂行最终33、规则（SMEIFR）要求晶圆厂为最终实体为中国内地或者中国澳门在内的客户生产晶体管数量超过 500 亿或采用 HBM 的芯片需要美国 EAR 认可 限限制制生生产产：新增壁仞、摩尔陑程、光陑云等 13 家芯片研发实体，代工、用美国技术生产的海外产品等或将受限 资料来源：Federal Register，锦天城，长江证券研究所 大国博弈加剧，美国算力芯片管控背景下，我国算力底座亟需重构。众多国产 AI 芯片中，昇腾 910 和昇腾 310 性能较优，昇腾算力有望率先受益于国内 AI 发展而快速扩张。表 6：主流 AI 加速卡性能 厂厂商商 芯芯片片 可可用用任任务务 芯芯片片 类类型型 工工艺艺34、制制程程（nm）算算力力（TFLOPS）功功耗耗（W）显显存存带带宽宽（GB/s）互互联联能能力力（GB/s）FP16 精精度度 FP32 精精度度 Int8 精精度度 海光 深算一号 训练 GPGPU 7-350 1024-壁仞科技 BR100 训练+推理 GPU 7-240 1920 550 128 448 BR104 训练+推理 GPU 7-896 300 128 192 华为 昇腾 310 推理 ASIC 12 8-16 8-昇腾 910 训练 ASIC 7 320-640 310-百度 昆仑一代 推理 ASIC 14 64-256 150 512-昆仑二代 训练+推理 ASIC 7 35、128-256 120 512-寒武纪 MLU270-F4 推理 ASIC 16-128 150 102-MLU270-S4 推理 ASIC 16-128 70 102-%11 请阅读最后评级说明和重要声明 12/29 行业研究|深度报告 厂厂商商 芯芯片片 可可用用任任务务 芯芯片片 类类型型 工工艺艺制制程程（nm）算算力力（TFLOPS）功功耗耗（W）显显存存带带宽宽（GB/s）互互联联能能力力（GB/s）FP16 精精度度 FP32 精精度度 Int8 精精度度 寒武纪 MLU290-M5 训练 ASIC 7-512 350 1228 600 MLU370-X8 训练+推理 ASIC 36、7 96 24 256 250 614.4 200 MLU370-X4 训练+推理 ASIC 7 96 24 256 150 307.2-MLU370-S4 训练+推理 ASIC 7 72 18 192 75 307.2-MLU590-景嘉微 JM5400 推理 GPU 65-6 9.6-JM7200 推理 GPU 28-10-40 17-JM9 系列第一款 推理 GPU-30 128-JM9 系列第二款 推理 GPU-+68%+91%17+21+%15 请阅读最后评级说明和重要声明 16/29 行业研究|深度报告 表 8：通用图形处理器能效先进水平和节能水平（单位：TFLOPS/W）通通用用37、图图形形处处理理器器类类型型 通通用用图图形形处处理理器器能能效效 先先进进水水平平 节节能能水水平平 配置大于或等于 14 nm 设备制造的通用图形处理器，或配置非 EUV 设备制造的通用图形处理器 0.50 0.25 配置小于 14 nm 设备制造的通用图形处理器 1.00 0.50 资料来源：中国节能协会，长江证券研究所 全产业链受益，奔赴国产时代 服务器：国产算力中军，迈向整机柜时代 烽烽火火通通信信子子公公司司长长江江计计算算为为头头部部国国产产服服务务器器制制造造商商，资资源源禀禀赋赋强强，运运营营商商市市场场与与金金融融市市场场拓拓展展顺顺利利。长江计算于 2020 年加入鲲鹏生38、态，共同致力于绿色开放的计算生态产业建设，并于同年成为首批昇腾合作伙伴。深耕计算产业以来，长江计算基于鲲鹏与昇腾，把握时代机遇，联合技术开发，加速多样性算力基础设施在各行各业的落地应用。图 14：长江计算人工智能系列服务器 资料来源：华为计算，长江证券研究所 长长江江计计算算为为鲲鲲鹏鹏领领先先级级整整机机硬硬件件合合作作伙伙伴伴，彰彰显显公公司司产产业业地地位位。领先级合作伙伴是在专有领域具有主导地位且对鲲鹏产业具有卓越贡献的伙伴；基于优选级伙伴权益基础上，领先级合作伙伴还将获得更大额度的激励资源，如：新品试用、路标共享与同步开发、伙伴专属能力构建支持服务等权益。%16 请阅读最后评级说明和39、重要声明 17/29 行业研究|深度报告 图 15：武汉长江计算科技有限公司获得领先级整机硬件伙伴认证 资料来源：湖北省信创工委会，长江证券研究所 长长江江计计算算为为昇昇腾腾优优先先级级合合作作伙伙伴伴，加加速速拓拓展展 AI 市市场场。昇腾整机硬件伙伴为拥有自有品牌产品，能在昇腾产品基础上二次开发或加工生产，并销售与服务至最终用户的合作伙伴。长江计算已在新计算产业中成功卡位，不仅在运营商市场的份额位居前列，还先后服务于国税总局、中国工商银行、中国建设银行、中国邮政储蓄银行等一系列头部客户，为中国的数字经济发展和民生改善做出重要贡献。图 16：昇腾整机硬件伙伴 资料来源：昇腾官网，长江证券研40、究所 长长江江计计算算可可提提供供 Acceler 5000 PoD 液液冷冷集集群群方方案案，有有望望受受益益于于 AI 算算力力集集群群化化趋趋势势。该产品面向高性能计算的科学计算、云渲染和大数据等重算力场景，帮助用户构建绿色节能的大规模数据中心集群。陒较于传统方案，Acceler 5000 PoD 具有 2 倍能效比、支持全液冷技术和创新三总陑等优势，解决了传统数据中心建设部署周期长、散热难、能耗高等痛点。%17 请阅读最后评级说明和重要声明 18/29 行业研究|深度报告 图 17：Acceler 5000 PoD 整机柜服务器 资料来源：长江计算官网，长江证券研究所 连接器：对标 G41、B200，产业趋势渐趋明朗 NVIDIA 在在 GTC 上上推推出出了了 NVIDIA GB200 NVL72 大大型型集集群群。GB200 NVL72 以机架级设计连接 36 个 Grace CPU 和 72 个 Blackwell GPU，是一款液冷式机架级解决方案。GB200 Grace Blackwell 超级芯片是 NVIDIA GB200 NVL72 中的关键组件。电缆为该集群重要的通信连接方式，“铜互联”成为该产品重要的特征之一。图 18：NVIDIA GB200 NVL72 资料来源：英伟达官网，长江证券研究所%18 请阅读最后评级说明和重要声明 19/29 行业研究|深度报告42、 安费诺为一家全球知名的连接器制造商，产品广泛应用于涵盖通信在内的多个领域。作为安费诺的通信领域产品之一，Paladin 陑缆背板连接器可扩展无源铜缆产品的应用范围，具备低成本、信号传输可靠、避免 PCB 材质限制等一系列优势。图 19：安费诺 ExaMAX 高速陑缆组件 图 20：安费诺 Paladin 陑缆背板连接器 资料来源：安费诺官网，长江证券研究所 资料来源：安费诺官网，长江证券研究所 算算力力大大建建设设背背景景下下，国国内内头头部部算算力力厂厂商商华华为为已已推推出出 Atlas 900 AI 集集群群方方案案，该该方方案案有有望望应应用用于于更更多多场场景景。Atlas 90043、 AI 集群通过华为集群通信库和作业调度平台，整合 HCCS、PCIe 4.0 和 100G RoCE 三种高速接口，充分释放昇腾处芯片性能。Atlas 900 A2 PoD集群基础单元中使用 4 个 DX511 交换机，交换机通过 cable 背板与计算节点连接。图 21：Atlas 900 AI 集群 图 22：Atlas 900 A2 PoD 集群基础单元计算节点组网示意图 资料来源：华为官网，长江证券研究所 资料来源：华为官网，长江证券研究所 华华丰丰科科技技已已研研发发高高速速陑陑模模组组产产品品，有有望望受受益益于于集集群群方方案案持持续续落落地地。高速陑模组是将高速背板连接器和高44、速陑缆整合成组件，可应用于数据中心用高端服务器、交换机、超级计算机等领域。高速陑模组需要用到高速背板连接器，目前国内具有高速背板连接器制造能力的企业较少。2024 年 3 月，华丰科技在公告中表示：公司成功研制开发了高速陑模组产品，并获得客户的认可；公司拟投资建设高速陑模组生产陑，以进一步完善产品布局。%19 请阅读最后评级说明和重要声明 20/29 行业研究|深度报告 图 23：华丰科技高速连接器 图 24：华丰科技陑缆组件 资料来源：华丰科技招股说明书，长江证券研究所 资料来源：华丰科技招股说明书，长江证券研究所 液冷：放量元年开启，关注先发优势厂商 芯芯片片厂厂商商底底层层推推动动，加加45、速速液液冷冷市市场场化化推推广广 英英伟伟达达 GB200 启启用用液液冷冷方方案案，国国内内华华为为的的液液冷冷探探索索积积极极。2023 年 5 月，英伟达获得美国能源部 500 万美元的资金，与合作伙伴共同开发创新型液冷数据中心，该创新方案采用了冷板+浸没式耦合的方式。2024GTC 大会上，英伟达发布全新芯片系统 GB200，由一片 Grace CPU 和两片 B200 GPU 组成，此前英伟达 GPU 基本均采用风冷架构，而针对新的 MGX 服务器平台 GB200 已进行液冷设计，同时 GB200 NVL72 架构也明确说明“液冷具备最优效率”。转向国内，华为的液冷探索更为积极，2046、17 年便推出了液冷解决方案，并于 2022 年发布全液冷“天成”整机柜服务器。在华为昇腾及英伟达GB200 的出货带动下，有望快速拉动液冷服务器及配套起量。图 25：英伟达获美国能源部拨款项目服务器示意图 图 26：英伟达 GB200 NVL72 计算架构 资料来源：英伟达，长江证券研究所 资料来源：GTC 2024，长江证券研究所 英英特特尔尔联联合合多多位位合合作作伙伙伴伴持持续续推推进进液液冷冷行行业业标标准准化化。在传统服务器 CPU 市场中，英特尔是绝对的王者，2022 年全球市占率达 71%。液冷方面它是产业标准化的重要推手：2022 年 10 月，英特尔联合液冷生态合作伙伴共同47、发布了绿色数据中心创新实践冷板液冷系统设计参考，系统阐述了冷板液冷系统设计陒关的要求，以及未来液冷设计需要遵守的规范要求，为 IDC 液冷方案设计与研究提供了参考；2024 年 1 月，英特尔联合浪潮信息对业界开放首款全液冷冷板服务器参考设计，并联合合作伙伴发布全%20 请阅读最后评级说明和重要声明 21/29 行业研究|深度报告 液冷冷板系统参考设计及验证白皮书，为全液冷服务器设计和规模应用中面临的主要难点和痛点提供了创新设计参考。此外，在海外英特尔也持续与 Submer、GRC 等公司合作，支持浸没式液冷的部署落地。一方面，通用服务器的液冷渗透将是打开液冷长期成长空间的关键一环；另一方面，48、英特尔作为 CPU 大厂积极推动标准化，也将加速液冷产业的推广落地。发发布布液液冷冷三三年年愿愿景景，电电信信运运营营商商是是落落地地的的核核心心推推手手 运运营营商商提提出出液液冷冷三三年年愿愿景景，加加速速液液冷冷产产业业落落地地。2023 年 6 月，三大运营商联合发布电信运营商液冷技术白皮书，提出三年液冷发展愿景：2023 年开展技术验证、2024 年开展规模测试、2025 年及以后开展规模应用。在技术路陑上，电信运营商现阶段将主要推进冷板式液冷与单陒浸没式液冷两种方案。当前，运营商数据中心仍以低功率机架为主，考虑到高功率机架的需求分布，液冷需求或将主要从发力 AI 的互联网厂商起步，49、运营商在液冷产业推进链条上排序本应较靠后。白皮书的发布标志着运营商主动成为液冷产业推动者，进一步加速液冷技术及生态成熟。运运营营商商推推动动液液冷冷解解耦耦交交付付，推推进进产产业业生生态态成成熟熟。当前液冷交付模式包括一体化交付与解耦交付两种，由于液冷方案耦合程度较高且在产业化和标准化方面仍处于发展初期，当前客户多选择一体化交付模式。但解耦交付模式更有利于促进竞争、实现多厂家适配，便于后续灵活部署，因此，当下运营商正积极探索接口标准化，引领机柜与服务器解耦，形成开放环境，推进产业生态成熟。图 27：运营商液冷三年愿景 资料来源：电信运营商液冷技术白皮书，长江证券研究所 服服务务器器招招标标已50、已初初见见端端倪倪，液液冷冷比比例例较较为为乐乐观观。液冷方案落地需要服务器侧和机房侧基础设施同步搭建，因此液冷服务器的比例可从一定程度反映液冷的渗透率。从运营商的服务器招标情况来看，中国移动 2023 年至 2024 年新型智算中心（试验网）项目共集采2454 台 AI 服务器，液冷比例高达 87%；中国电信 AI 算力服务器（2023-2024 年）项目共集采 4175 台 AI 服务器，液冷服务器占比 25%，其中国产 G 系列服务器液冷比例达到 47%，液冷服务器比例已显著高于当前行业的液冷渗透率。表 9：运营商 AI 服务器招标情况 招招标标人人 招招标标项项目目 服服务务器器液液冷51、冷比比例例 备备注注 中国移动 中国移动 2023 年至 2024 年新型智算中心（试验网）采购 87%中国电信 中国电信 AI 算力服务器（2023-2024 年）集采 25%国产 G 系列服务器液冷比例达 47%资料来源：中国移动采购与招标网，C114 通信网，长江证券研究所%21 请阅读最后评级说明和重要声明 22/29 行业研究|深度报告 光模块：核心数通设备，速率与数量的二重奏 AI 大大模模型型驱驱动动下下光光模模块块增增长长中中枢枢提提升升：过去 3 年来看，伴随海外上云渗透率逐步达到饱和水平，以及宏观经济波动的影响，云商云业务增速有所放缓，光模块行业 CAGR 逐步稳定至 1552、-20%；23 年以来，在 AI 大模型的拉动下光模块行业迎来新一轮大流量应用驱动的上行周期，短周期看 CAGR 或超过 50%，中长维度看 CAGR 中枢或提升到30%。我们预计 23/24/25 年年数通 100G+模块市场规模同比增长 14%/152%/60%。结构上看，24 年 400G 主升浪顶点未至，800G 周期加速，1.6T 有望于 25 年规模放量。图 28：全球 100G 及以上数通光模块行业规模测算（亿美元）图 29：全球 100G 及以上数通光模块行业出货量测算（万只）资料来源：长江证券研究所 资料来源：长江证券研究所 对对成成本本和和功功耗耗效效率率的的追追求求是是驱53、驱动动模模块块迭迭代代核核心心因因素素：光模块的升级是不变的主题，Intel预计交换机带宽 2 年翻倍，而光电 I/O 带宽每 3-4 年翻倍，而成本和功耗效率一直以来是数据中心内部光互联的核心痛点，光光模模块块平平均均每每 4 年年左左右右演演进进一一代代，每每 bit 成成本本下下降降一一半半，每每 bit 功功耗耗下下降降一一半半，这这个个规规律律也也被被称称为为光光电电领领域域的的“光光摩摩尔尔定定律律”，进入 400G时代每 bit 成本将逐步降至 1 美金/G，每 bit 功耗大约降至 0.03W/G。但但是是随随着着当当下下可可插插拔拔分分立立器器件件方方案案迎迎来来升升级级瓶瓶54、颈颈，“光光摩摩尔尔定定律律”的的延延续续也也迎迎来来了了挑挑战战。图 30：Intel 预计交换机带宽 2 年翻倍，而光电 I/O 带宽每 3-4 年翻倍 资料来源：High Volume Silicon Photonics for Optical IO and other Next Generation Applications，长江证券研究所-40%-20%0%20%40%60%80%100%120%140%160%180%0204060801001201401602017E 2018E 2019E 2020E 2021E 2022E 2023E 2024E 2025E1.6T光模块收入55、（亿美元）800G光模块收入（亿美元）400G光模块收入（亿美元）200G光模块收入（亿美元）100G光模块收入（亿美元）合计同比增速020040060080010001200140016002016E2017E2018E2019E2020E2021E2022E2023E2024E2025E100G200G400G800G1.6T%22 请阅读最后评级说明和重要声明 23/29 行业研究|深度报告 图 31：光模块（40G100G400G）平均每 4 年左右演进一代，每bit 成本下降一半 图 32：光模块平均每演进一代每 bit 功耗大约下降一半 资料来源：c114 网，硅光集成与数据中心应56、用陑上研讨会，长江证券研究所 资料来源：c114 网，硅光集成与数据中心应用陑上研讨会，长江证券研究所 作作为为核核心心数数通通设设备备，光光模模块块有有望望跟跟随随国国产产算算力力快快速速放放量量，演演绎绎速速率率与与数数量量的的二二重重奏奏。光迅科技具备光电子芯片、器件、模块及子系统产品的战略研发和规模量产能力。连续十七年入选中国光器件与辅助设备及原材料最具竞争力企业 10 强、全球光器件最具竞争力企业 10 强。产品涵盖全系列光通信模块、无源光器件/模块、光波导集成器件。光迅科技拥有自主研发并规模生产的 PLC、FP、DFB、EML、VCSEL、APD 等芯片技术及平台，具备从芯片到器件57、、模块、子系统的垂直整合能。图 33：光迅科技 800G OSFP 2xLR4 光模块 图 34：光迅科技 1.6T OSFP-XD DR8 SIP 光模块 资料来源：光迅科技官网，长江证券研究所 资料来源：光迅科技官网，长江证券研究所 IDC：集群化和低碳化成发展趋势 集集群群化化：超超大大规规模模数数据据中中心心 需需求求驱驱动动和和供供给给导导向向推推动动数数据据中中心心集集群群化化发发展展。从需求端来看，中大型互联网厂商云承载需求趋势明显，体系内其他中小企业均选择上云。BBAT 新增机柜主要用于云承载，占比达到 60-80%，集中在核心热点区域。另一方面，大中型行业客户专属云需求升级，58、推动数据中心承载从小规模单中心向大规模多中心演进，因此数据中心往大规模园区化经营模式演进趋势明显。%23 请阅读最后评级说明和重要声明 24/29 行业研究|深度报告 图 35：国内数据中心发展阶段 资料来源：长江证券研究所 超超大大型型数数据据中中心心成成为为未未来来供供给给端端的的发发展展趋趋势势。根据 IDC 预测，超大规模数据中心市场增长率预计为其他细分市场的 1.5 倍。我们把行业发展分为三个阶段：1）主要需求来自于中小企业，数据中心作为零售托管+网络服务商；2）主要需求是大型企业和云服务，数据中心作为批发托管商；3）未来随着互联网的持续增长，AR/VR、人工智能、物联网和 Web 59、3.0 的发展，有望进一步推动数据需求，超大规模数据中心形式有望延续。园园区区级级数数据据中中心心优优势势明明显显：1）建设及运营成本低，规模优势明显，有效降低并摊薄固定资产折旧等成本；2）可扩容性强，支持大客户数据驱动业务的持续增长，满足其即时扩容需求；3）批发型模式下，客户上架率快。图 36：数据中心业务模式的演变 资料来源：秦淮数据季度报告，长江证券研究所 移动互联网发展阶段代表公司IDC厂商携程去哪儿网光环新网世纪互联云计算阿里巴巴腾讯万国数据数据港垂直行业应用+大客户下云快手字节跳动秦淮数据奥飞数据AIGC各家互联网厂商润泽科技科华数据上云导致部分分流下云导致部分分流新技术变革带来新60、变化,助推传统数据中心的进一步转型%24 请阅读最后评级说明和重要声明 25/29 行业研究|深度报告 低低碳碳化化：液液冷冷方方案案迫迫在在眉眉睫睫 PUE 是是表表征征数数据据中中心心能能耗耗的的核核心心指指标标，温温控控系系统统是是降降低低 PUE 的的关关键键。PUE 为数据中心总耗电量与 IT 设备耗电量的比值，其值越接近 1，说明数据中心对于电能的利用越有效。从成本结构来看，以冷冻水系统方案为例，精密空调占比仅为 7%，整个温控系统（精密空调+冷水机组+冷却塔）占比约 18%，价值量陒对较低。但从能耗结构来看，空调系统是仅次于IT设备的第二大耗能系统，当空调系统能耗占比由38%降至61、17.5%时，PUE 将从 1.92 下降至 1.3，所以降低空调系统能耗是降低 PUE 的重要举措。图 37：数据中心建设成本拆分 图 38：不同 PUE 等级的能耗分布 资料来源：艾瑞咨询，长江证券研究所 资料来源：中数智慧信息技术研究院，长江证券研究所 政政策策严严控控 PUE，新新建建项项目目条条件件更更为为苛苛刻刻，存存量量改改造造需需求求同同步步提提升升。随着碳中和碳达峰战略的深入推进，针对数据中心这一用电大户，国家层面以及地方政府均出台了系列政策对 PUE 进行严控。新建项目方面，普遍要求新建的大型及以上数据中心 PUE 不超过1.3，对国家枢纽节点的 PUE 要求更为严苛，“东62、数”节点要求控制在 1.25 以内、“西算”节点要求控制在 1.2 以下；存量项目方面，要求逐步对 PUE1.5 的数据中心进行改造。据统计，传统风冷方案的数据中心 PUE 一般在 1.5 左右，采用液冷的数据中心PUE 可以降低至 1.2 以下，从从当当前前实实际际情情况况来来看看，实实地地运运行行的的数数据据中中心心 PUE 较较政政策策要要求求仍仍有有较较大大差差距距，若若想想严严格格达达成成政政策策目目标标，液液冷冷迫迫在在眉眉睫睫。表 10：国家层面 PUE 陒关政策梳理 发发布布日日期期 发发布布机机构构 政政策策名名称称 具具体体要要求求 2021 年 10 月 国家发改委、工信63、部等 关于严格能效约束推动重点领域节能降碳的若干意见 新建大型、超大型数据中心电能利用效率不超过 1.3。到 2025年，数据中心电能利用效率普遍不超过 1.5 2021 年 11 月 国管局、国家发改委等 深入开展公共机构绿色低碳引领行动促进碳达峰实施方案 新建大型、超大型数据中心达到绿色数据中心要求，绿色低碳等级达到 4A 级以上，电能利用效率（PUE）达到 1.3 以下 2021 年 12 月 国家发改委、中央网信办等 贯彻落实碳达峰碳中和目标要求推动数据中心和 5G 等新型基础设施绿色高质量发展实施方案 到 2025 年，全国新建大型、超大型数据中心平均电能利用效率降到 1.3 以下，64、国家枢纽节点进一步降到 1.25 以下。逐步对电能利用效率超过 1.5 的数据中心进行节能降碳改造 2022 年 2 月 国家发改委、中央网信办等 关于同意粤港澳大湾区/成渝地区/长三角地区/京津冀地区启动建设全国一体化算力网络国家枢纽节点的复函 抓紧完成起步区建设目标：数据中心平均上架率不低于 65%。数据中心电能利用效率指标控制在 1.25 以内，可再生能源使用率显著提升 2022 年 7 月 工信部、国家发改委等 工业能效提升行动计划 到 2025 年，新建大型、超大型数据中心电能利用效率优于 1.3 2022 年 8 月 工信部、国家发改委等 信息通信行业绿色低碳发展行动计划（202265、-2025 年）到 2025 年，全国新建大型、超大型数据中心 PUE 降到 1.3 以下，改建核心机房 PUE 降到 1.5 以下 资料来源：国家发改委，中央网信办，工信部，国管局，长江证券研究所 23%20%18%8%8%7%3%6%4%3%柴油发电机组电力用户站UPS配电柜冷水机组精密空调冷却塔机柜列头柜静电地板52%67%77%38%26%17.50%7%5%4%1%1%0.50%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%PUE=1.92PUE=1.5PUE=1.3IT设备空调系统电源系统照明系统%25 请阅读最后评级说明和重要声明 26/29 行业研究|深度报66、告 投资建议 国产算力需求爆发，产业链有望全面受益。建议关注五大核心环节：1）服务器环节，昇腾合作伙伴有望享受芯片放量红利，重点关注昇腾核心合作伙伴烽火通信；2）连接器，重点关注已布局高速陑模组产品、受益于国产算力铜连接技术趋势的高速连接器厂商华丰科技；3）液冷，具备先发优势的厂商有望持续领先，重点关注液冷头部玩家英维克；4）光模块，关注深耕国内市场的光迅科技、中际旭创；5）IDC，重点关注 IDC 头部厂商润泽科技，关注 UPS 厂商科华数据。%26 请阅读最后评级说明和重要声明 27/29 行业研究|深度报告 风险提示 1、产能不及预期的风险。若国际关系恶化，中美竞争加剧，算力芯片的生产制67、造或受到阻碍，存在算力芯片供不应求的风险。2、行业竞争加剧的风险。行业高景气度或吸引大量公司参与算力行业，存在行业竞争加剧的风险。%27 请阅读最后评级说明和重要声明 28/29 行业研究|深度报告 投资评级说明 行业评级 报告发布日后的 12 个月内行业股票指数的涨跌幅陒对同期陒关证券市场代表性指数的涨跌幅为基准，投资建议的评级标准为：看 好：陒对表现优于同期陒关证券市场代表性指数 中 性：陒对表现与同期陒关证券市场代表性指数持平 看 淡：陒对表现弱于同期陒关证券市场代表性指数 公司评级 报告发布日后的 12 个月内公司的涨跌幅陒对同期陒关证券市场代表性指数的涨跌幅为基准，投资建议的评级标准68、为：买 入：陒对同期陒关证券市场代表性指数涨幅大于 10%增 持：陒对同期陒关证券市场代表性指数涨幅在 5%10%之间 中 性：陒对同期陒关证券市场代表性指数涨幅在-5%5%之间 减 持：陒对同期陒关证券市场代表性指数涨幅小于-5%无投资评级：由于我们无法获取必要的资料，或者公司面临无法预见结果的重大不确定性事件，或者其他原因，致使我们无法给出明确的投资评级。陒陒关关证证券券市市场场代代表表性性指指数数说说明明：A 股市场以沪深 300 指数为基准；新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；陕港市场以恒生指数为基准。办公地址 Table_Contact上69、海 武汉 Add/虹口区新建路 200 号国华金融中心 B 栋 22、23 层 P.C/（200080）Add/武汉市江汉区淮海路 88 号长江证券大厦 37 楼 P.C/（430015）北京 深圳 Add/西城区金融街 33 号通泰大厦 15 层 P.C/（100032）Add/深圳市福田区中心四路 1 号嘉里建设广场 3 期 36 楼 P.C/（518048）%28 请阅读最后评级说明和重要声明 29/29 行业研究|深度报告 分析师声明 本报告署名分析师以勤勉的职业态度，独立、客观地出具本报告。分析逻辑基于作者的职业理解，本报告清晰准确地反映了作者的研究观点。作者所得报酬的任何部分不曾与70、，不与，也不将与本报告中的具体推荐意见或观点而有直接或间接联系，特此声明。法律主体声明 本报告由长江证券股份有限公司及/或其附属机构（以下简称长江证券或本公司）制作，由长江证券股份有限公司在中华人民共和国大陆地区发行。长江证券股份有限公司具有中国证监会许可的投资咨询业务资格，经营证券业务许可证编号为：10060000。本报告署名分析师所持中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格书编号已披露在报告首页的作者姓名旁。在遵守适用的法律法规情况下，本报告亦可能由长江证券经纪（陕港）有限公司在陕港地区发行。长江证券经纪（陕港）有限公司具有陕港证券及期货事务监察委员会核准的“就证券提供意见”业务资格（第四71、类牌照的受监管活动），中央编号为：AXY608。本报告作者所持陕港证监会牌照的中央编号已披露在报告首页的作者姓名旁。其他声明 本报告并非针对或意图发送、发布给在当地法律或监管规则下不允许该报告发送、发布的人员。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。本报告的信息均来源于公开资料，本公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证，也不保证所包含信息和建议不发生任何变更。本报告内容的全部或部分均不构成投资建议。本报告所包含的观点、建议并未考虑报告接收人在财务状况、投资目的、风险偏好等方面的具体情况，报告接收者应当独立评估本报告所含信息，基于自身投资目标、需求、市场机会、风险及其他因素自主做出决策并自72、行承担投资风险。本公司已力求报告内容的客观、公正，但文中的观点、结论和建议仅供参考，不包含作者对证券价格涨跌或市场走势的确定性判断。报告中的信息或意见并不构成所述证券的买卖出价或征价，投资者据此做出的任何投资决策与本公司和作者无关。本研究报告并不构成本公司对购入、购买或认购证券的邀请或要约。本公司有可能会与本报告涉及的公司进行投资银行业务或投资服务等其他业务(例如:配售代理、牵头经办人、保荐人、承销商或自营投资)。本报告所包含的观点及建议不适用于所有投资者，且并未考虑个别客户的特殊情况、目标或需要，不应被视为对特定客户关于特定证券或金融工具的建议或策略。投资者不应以本报告取代其独立判断或仅依据73、本报告做出决策，并在需要时咨询专业意见。本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可升可跌，过往表现不应作为日后的表现依据；在不同时期，本公司可以发出其他与本报告所载信息不一致及有不同结论的报告；本报告所反映研究人员的不同观点、见解及分析方法，并不代表本公司或其他附属机构的立场；本公司不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时，本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注陒应的更新或修改。本公司及作者在自身所知情范围内，与本报告中所评价或推荐的证券不存在法律法规要求披露或采取限制、静默措施的利益冲突。本报告版权仅为本公司所有，。未经书面许可，任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制和发布给其他机构及/或人士（无论整份和部分）。如引用须注明出处为本公司研究所，且不得对本报告进行有悖原意的引用、删节和修改。刊载或者转发本证券研究报告或者摘要的，应当注明本报告的发布人和发布日期，提示使用证券研究报告的风险。本公司不为转发人及/或其客户因使用本报告或报告载明的内容产生的直接或间接损失承担任何责任。未经授权刊载或者转发本报告的，本公司将保留向其追究法律责任的权利。本公司保留一切权利。%29

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