算力产业链上涨对AI服务器厂商的业绩拉动分析报告
算力产业链上涨(即算力需求爆发驱动的产业链景气度提升)对AI服务器厂商的业绩影响呈现“收入增长显著,但利润受成本挤压”的分化特征。具体表现为:
AI服务器厂商因下游订单爆发实现营收高速增长,但上游核心零部件(如GPU、光模块)涨价和供应紧张导致毛利率承压;不同厂商因商业模式(品牌vs白牌)、议价能力及成本控制策略差异,业绩表现分化
。市场对产业链的定价逻辑显示,上游核心环节(如光模块)因技术壁垒高、稀缺性强更受青睐,而中游服务器厂商的估值弹性受限于竞争格局和成本压力。
当前AI算力需求的爆发由多重因素共同驱动:
技术迭代
:大语言模型(如GPT-4、国内大模型)训练与推理所需的计算量呈指数级增长,单轮大模型训练需数万块GPU协同运算;
应用落地
:AI在自动驾驶、智能医疗、工业质检等场景的规模化应用,推动企业对算力的常态化采购;
数据爆炸
:物联网设备、短视频等产生的非结构化数据量年增速超40%,需通过AI服务器实时处理分析;
政策与资本
:各国“AI新基建”政策(如中国“东数西算”)及资本对AI赛道的持续投入(2025年全球AI领域融资超2000亿美元),加速算力基础设施建设。
算力需求的传导遵循“终端应用→云服务厂商→AI服务器厂商→上游零部件”的链式逻辑:
终端应用产生需求
:互联网、金融、医疗等行业的AI应用(如智能客服、风险建模、医学影像分析)需要大量算力支持,企业因自建算力成本高,转向云服务厂商采购算力;
云服务厂商承接需求
:AWS、阿里云、腾讯云等云厂商为满足终端客户需求,需大规模部署AI服务器(单座超算中心需10万台以上AI服务器);
AI服务器厂商承接订单
:云厂商向AI服务器厂商(如浪潮信息、工业富联)采购定制化服务器(含GPU、光模块等核心组件);
上游零部件需求爆发
:AI服务器厂商向上游采购GPU(英伟达H100/H800)、光模块(800G/1.6T)、散热设备等,推动上游环节量价齐升。
三、AI服务器厂商的业绩拉动:收入增长与成本压力的博弈
AI服务器厂商主要分为两类:
品牌厂商
(如浪潮信息、新华三):自主设计服务器方案,直接面向云厂商销售,凭借品牌和技术积累具备一定议价能力;
白牌厂商
(如工业富联):按客户(如云厂商)提供的方案代工生产,依赖规模效应盈利,议价能力相对较弱。
两类厂商的核心差异在于:品牌厂商可通过技术定制化(如优化算力密度)提高产品溢价,而白牌厂商更依赖成本控制(如供应链管理)维持利润。
算力需求爆发直接拉动AI服务器厂商的订单量。以2025年一季度数据为例(见下表):
| 公司 |
营收同比增速 |
归母净利润同比增速 |
| 浪潮信息 |
166.14% |
50.97% |
| 工业富联 |
35.16% |
24.99% |
浪潮信息
作为品牌厂商,受益于国内云厂商(如阿里云、百度智能云)的集中采购,营收增速高达166%,显示AI服务器需求的强拉动;
工业富联
作为白牌代工龙头,凭借与国际云厂商(如微软、Meta)的长期合作,营收增速虽低于浪潮,但仍保持35%的稳健增长。
上游核心零部件(尤其是GPU)的涨价和供应紧张是AI服务器厂商的主要挑战。以浪潮信息为例,其2025年一季度毛利率仅3.45%(较2023年下滑超3个百分点),主要因:
GPU成本占比高
:单台AI服务器中,GPU成本占比超60%(英伟达H800芯片单价约25万元),而GPU供应受限于芯片产能(英伟达2025年H800产能仅满足全球需求的70%);
竞争压制定价
:AI服务器市场竞争激烈(国内前五大厂商市占率超80%),厂商难以将成本上涨完全传导至下游客户。
相比之下,工业富联凭借全球化供应链管理(如分散采购光模块、散热件)和规模效应(2025年AI服务器出货量超10万台),毛利率维持在6.73%,表现更稳健。

从归一化股价走势看:
上游光模块龙头中际旭创
涨幅显著领先(2023年至今累计涨幅超200%),反映市场对其技术壁垒(800G光模块全球市占率超30%)和稀缺性(1.6T光模块仅少数厂商可量产)的认可;
中游AI服务器厂商
股价涨幅落后(浪潮信息、工业富联同期涨幅约80%、50%),主因市场担忧其利润受成本挤压,且增长依赖订单规模而非技术溢价。
市场更看好上游核心环节(如光模块、GPU)的投资价值,核心原因是:
技术壁垒高
:光模块的高速率(1.6T)、低功耗设计需长期研发积累,GPU芯片制造依赖先进制程(英伟达H100采用4nm工艺),新进入者难以短期突破;
议价能力强
:上游厂商(如英伟达、中际旭创)在产业链中处于“卖方市场”,可通过提价直接受益于需求爆发;
利润弹性大
:上游产品毛利率普遍超30%(中际旭创2025年一季度毛利率32.5%),远高于中游服务器厂商(普遍低于10%)。
算力产业链上涨对AI服务器厂商的业绩拉动呈现“收入高增但利润承压”的特征:
利好因素
:云厂商和企业客户的AI算力采购需求爆发,驱动AI服务器出货量增长,带动营收高速增长;
挑战因素
:上游GPU、光模块等核心零部件涨价和供应紧张,挤压毛利率,尤其对议价能力弱的白牌厂商影响更大;
分化格局
:品牌厂商(如浪潮信息)凭借技术定制化实现更高收入增速,但利润受成本压制;白牌厂商(如工业富联)通过规模效应和成本控制维持更稳健的盈利。
关注AI服务器厂商的“量利平衡”
:优先选择订单增速快、且具备成本传导能力(如与云厂商签订价格联动协议)或技术溢价(如液冷服务器、算力集群优化)的厂商;
重视上游核心环节的长期价值
:光模块、GPU等上游技术壁垒高、利润弹性大的环节,在算力需求持续增长的背景下,具备更确定的超额收益;
警惕中游竞争加剧风险
:若AI服务器市场因新进入者(如ODM厂商转型)导致价格战,可能进一步压缩毛利率,需关注厂商的市场份额和客户粘性。
(注:本报告数据来源于金灵量化数据库及公开信息整理,截至2025年8月1日。)