华尔街见闻 · 2026-05-05 02:59:43

上调寒武纪、下调浪潮信息!高盛预言了“国产AI芯片的崛起”场景

同一个趋势,两家公司,在高盛评价体系里的命运却截然相反。

据追风交易台消息,5月4日,高盛在同一天发布了针对寒武纪和浪潮信息的两份研究报告。两份报告的核心判断指向同一个方向:国产AI芯片正在中国AI服务器市场快速扩大份额,相较于英伟达等芯片大厂的竞争力正在快速提升。

但这个趋势对两家公司的影响截然不同。

对寒武纪来说,这是直接的业务增量——它就是国产AI芯片的制造商。对浪潮来说,情况更复杂:它是AI服务器的组装商,芯片从贵的换成(国产)便宜的,服务器的售价随之下降,利润空间被压缩。

高盛的操作由此而来:上调寒武纪目标价至2406元,维持买入;将浪潮信息从买入下调至中性,目标价从86.5元降至76.5元。

寒武纪:一季度“爆表”,订单堆积

寒武纪2026年一季度的业绩,用高盛的话说,是“大幅超出预期”。

具体数字:营收29亿元,环比增长53%,比高盛此前预测高出61%。EBITDA利润率从上一季度的26%跳升至42%。

更值得关注的是订单信号。寒武纪一季度末的合同负债(即已收款但尚未交货的预收款)从上季度末的0.6万元骤升至3.96亿元——这意味着手头积压了大量待履行订单。与此同时,库存维持在45亿元的高位,也印证了备货充足、需求旺盛的判断。

高盛据此大幅上调盈利预测,将寒武纪2026至2030年净利润预测分别上调68%、30%、42%、45%、43%。

目标价从此前的2104元上调至2406元,对应2027年预期市盈率102倍。高盛指出,这一估值与寒武纪自2024年7月以来的平均市盈率109倍基本吻合。

国产芯片份额扩大,是这一切的底层逻辑

为什么寒武纪能增长这么快?高盛给出的答案,是整个中国AI基础设施建设的大背景。

据IDC数据,2025年中国AI芯片出货量同比增长47%,达到400万片。其中,国产芯片的占比从2024年的30%上升至41%。

报告指出,相关政策鼓励国产AI芯片扩大份额,大型算力集群(Supernodes)的建设也在持续推进,以满足AI训练和多模态模型的算力需求。

寒武纪是这一趋势的直接受益者。高盛指出,在排除华为、阿里(T-Head)、百度(昆仑)等自有云平台的芯片后,寒武纪是中国最大的第三方AI芯片供应商。

从需求端看,高盛列举了AI应用的扩散场景:制造业AI智能体帮助企业留存老工程师的经验、加速新产品良率爬坡;消费端则有视频生成、个人AI助手等应用快速普及。这些都在持续拉动算力需求。

浪潮:增长没问题,但钱越来越难赚

浪潮信息被下调评级,不是因为它的业务在萎缩,而是因为赚钱的方式变了,而且变得更难。

逻辑是这样的:

过去,浪潮卖的AI服务器里装的是英伟达的高端GPU,一台服务器动辄十几万到二十几万美元,毛利率相对可观。现在,服务器里的芯片越来越多地换成了国产芯片,国产芯片成本更低,服务器的售价也随之下降。

高盛预计,浪潮AI服务器的平均售价将从2025年的约12万美元,下降至2028年的约7.2万美元。

与此同时,浪潮的大客户结构也在变化。字节跳动、阿里、腾讯、百度等云服务商(CSP)采购量占比越来越高,而这类大客户的议价能力强,给浪潮留下的利润空间更薄。

结果体现在毛利率上:浪潮的毛利率从2015至2023年的10%-15%,跌至2024年的6.8%、2025年的4.9%。高盛预计2026至2028年将维持在5%-6%,回到两位数的可能性很低。

高盛因此将浪潮2026年净利润预测下调20%,2027年下调2%。

浪潮的另一面:规模还在高速增长

需要说明的是,该行对浪潮的下调,并非看空其业务规模。

高盛预计浪潮2026至2028年营收将以约23%的年复合增速增长,从2025年的1648亿元增至2028年的3049亿元。AI服务器出货量中,5万美元以上的高价值产品出货量预计以55%的年复合增速增长。

该行分析师Allen Chang和Verena Jeng在报告中写道:

我们对浪潮在中国AI服务器市场的领先地位保持正面看法,也看好中国云服务商在AI基础设施上持续加大投入。

下调的原因,是估值层面的判断——当前股价已基本反映了正面预期。分析师指出,浪潮目前股价对应2027年预期市盈率约22倍,而预期净利润增速为36%,“正面因素已大致反映在股价中”。

该行将目标市盈率从26.4倍下调至23.8倍,后者与浪潮自2021年以来的平均市盈率24.1倍基本一致。

值得一提的是,该行自2025年7月16日将浪潮列入买入名单以来,该股累计上涨28%,同期沪深300指数上涨20%。

浪潮的技术护城河:开放架构应对芯片多元化

面对芯片平台的切换,浪潮并非毫无准备。

分析师在报告中专门提到浪潮的“开放计算架构”。这套架构的核心思路是:将计算核心模块与系统主板解耦,让服务器可以灵活适配不同品牌的AI芯片,而不需要每换一款芯片就重新设计整台服务器。

这样做的好处是:系统开发周期从原来的更长时间缩短至6至8个月,研发成本也随之降低。

该行认为,这一技术能力在国产AI芯片平台日益多元化的背景下尤为关键——谁能最快适配新芯片,谁就能抢到订单。

 

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