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润泽科技接待136家机构调研包括天风证券、国联证券、DE Shaw(德劭基金)等_最新案例_ob真人游戏官网_体育官网登录界面

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润泽科技接待136家机构调研包括天风证券、国联证券、DE Shaw(德劭基金)等

时间: 2024-11-08 00:07:14 |   作者: 最新案例

  

润泽科技接待136家机构调研包括天风证券、国联证券、DE Shaw(德劭基金)等

  2024年8月26日,润泽科技披露接待调研公告,公司于8月22日接待天风证券、国联证券、D.E. Shaw(德劭基金)、Jefferies、UBS等136家机构调研。

  公告显示,润泽科技参与本次接待的人员共2人,为董事、董事会秘书沈晶玮,财务负责人董磊。调研接待地点为电话会议。

  据了解,润泽科技在2024年上半年取得了显著的业绩增长,营业收入达到35.75亿元,同比增长112.47%,归母净利润9.67亿元,同比增长37.64%。公司董事兼董秘沈晶玮女士表示,润泽科技在液冷和智算领域取得了重大突破,成功吸引了多家互联网头部客户,客户多样性进一步充实,业务稳定性得到逐渐增强。公司在IDC、液冷和AIDC领域均取得了领头羊,通过自研液冷技术,为高复杂度、高计算需求的万亿级大模型训练提供全方位的服务支持与技术保障。

  在行业方面,AIDC市场需求旺盛,市场供给稀缺,IDC行业已经回暖,拐点已然浮现。公司在基础性资源方面明显地增长,能耗指标较2023年末增长60%,为公司长远稳健发展奠定了坚实基础。公司在京津冀、长三角、大湾区等全国6大区域建成了7个AIDC智算基础设施集群,基本完成了全国“一体化算力中心体系”框架布局。

  在毛利率方面,公司综合口径毛利率会降低,主要为IDC存量机柜改造和收入结构性变化,后续将逐步恢复。公司毛利率较高的根本原因为区位优势、自投自建模式和超大规模园区级算力中心。在上架率方面,成熟算力中心上架率超过90%,全国多园区在手订单充足,上架排期比较理想。京津冀园区和长三角园区盈利能力差异不大,大湾区园区将同步发展IDC和AIDC业务,客户多样性进一步充实。

  据了解,润泽科技在AIDC业务方面,主要包含液冷和智算两大类业务,采取平台思维联合生态伙伴提供全面的服务。公司通过出售算力模组引流,已取得较好的引流成绩,吸引了AI头部公司将核心训练模组放在公司的智算中心里。在产业链方面,优质的第三方算力中心服务商将在AI时代中赢得很好的发展机会,大型IDC服务商凭借规模优势、技术实力和服务的品质,占据了较大的市场占有率。大模型厂商及大型网络公司可能会更加聚焦于核心技术与服务创新,而将非核心的基础设施建设通过合作或外包的方式交给专业的IDC服务商。

  尊敬的各位投资者,大家晚上好,我是润泽科技董秘沈晶玮。感谢天风团队、国联团队为我们组织这场会议,欢迎各位参加今晚的业绩交流会。

  我们在2023年度报告中提出:2023年是“液冷元年”,也是“智算元年”。今年我们对市场的感受是:液冷和智算在快速腾飞,今年我们整个团队全身心地投入到市场开拓中,也取得了一系列成绩,在客户多样性、AI客户拓展、复制廊坊模式方面均取得重大突破。在客户多样性方面,公司IDC业务新增了多家互联网头部客户,进一步夯实了公司业务稳定性,保障了公司基本面可持续健康发展。在AI业务拓展方面,公司AIDC业务率先覆盖AI头部客户,成功把握住了新一轮科技革命和产业变革带来的新形势、新机遇,为公司长期保持领头羊奠定了坚实基础。在复制廊坊模式方面,公司2019年开始布局外地项目,经过3、4年的筹划和建设,外地项目于2023年开启交付,截至目前,已交付的外地项目均达到或者超出我们的预期,自此我们已正式由一个区域性公司变成了全国性公司,全方面覆盖了中国最大的三个市场——京津冀、长三角和大湾区。接下来,我将粗略地介绍市场的最新变化、公司的业务进展以及财务情况,也非常期待与各位进行深入的交流和讨论,听取大家的宝贵意见和建议。

  首先,市场方面,智算需求比较旺盛,而智算集群对空间距离、管理模式、路由路径及机柜功率都有很高的要求,这就造成目前市场上单栋30MW以上的算力中心比较抢手。与此同时,由于前几年IDC行业的市场低价竞争,部分供应商后续扩容能力不够或服务质量下降。因此目前计算机显示终端在选择供应商时,非常看重算力中心供应商的整体财务情况及扩容能力,而这也正好是润泽的核心优势。

  其次,在业务进展方面,今年以来,公司继续坚定执行之前董事会制定的“四大战略”,充分的发挥“六大优势”,继续夯实“三大领先”——“IDC领先”“液冷领先”“AIDC领先”的市场地位。

  IDC领先方面,公司基础性资源要素明显地增长,其中能耗指标较2023年末再次增长约60%,为公司长远稳健发展奠定了坚实基础。为提升差异化市场竞争力,一方面,公司主动加大存量低功率机柜升级改造力度,另一方面,公司对还没完成上架的算力中心进行超高功率改造,匹配技术高速迭代带来的超高功率市场旺盛需求。此外,公司成功开拓了多家互联网头部客户,客户多样性进一步充实,业务稳定性得到进一步增强。

  液冷领先方面,公司不断在规模化商业应用的实践中,优化液冷系统的设计,提高其稳定性和可靠性。公司将自研的液冷技术全面应用于全国多园区的下一代新型智算中心项目中,创造性地完成了高功率、高算网、高存储、多模组的多元融合架构智算集群基础设施设计,可实现单体建筑面积约22万平米、IT功率超200MW,在理论距离约束范围内可聚集13万张以上算力卡的集群,为高复杂度、高计算需求的万亿级大模型训练提供全方位的服务支持与技术保障,引领行业向更高效、环保的绿色智算中心迈进。

  AIDC领先方面。公司敏锐地抓住了AI技术革新为IDC领域带来的机遇,通过去年和今年的“引流”策略,成功吸引了众多AI头部客户将核心训练模组部署于公司智算中心,实现了携手客户起步、成长、壮大的目标,为公司持续快速地发展注入新动力。2024年以来公司AIDC订单增长较快,AIDC业务作为公司第二成长曲线已经取得了还算不错的成绩,为公司长期保持领头羊奠定了坚实基础。

  最后,财务方面:公司2024上半年实现35.75亿元营业收入,同比增长112.47%;实现归母净利润9.67亿元,同比增长37.64%。主要是得益于公司IDC业务稳步推进;AIDC业务市场需求旺盛,业务订单充足。分红方面,公司自上市以来从始至终保持稳定的分红预期,所以根据2023年年度股东大会的授权,2024年中期分红方案为每10股派发3.995元,合计派发现金分红6.87亿元。

  (一)【行业】2024年上半年行业主要进展,尤其AI带来的行业变化有哪些?IDC业务行业需求如何,拐点是否已出现?

  答:可以从AIDC的市场需求情况、市场供给情况、客户情况三方面看,具体而言:

  AIDC市场需求情况:在全球AI产业链上,国内光模块厂商、AI服务器厂商今年上半年业绩翻倍增长,算力集群搭建所需的各类辅材如线缆、交换机等也都非常紧缺,生产的这么多AI服务器和辅材都要放在AIDC中,所以AIDC的市场需求比较旺盛。

  AIDC市场供给情况:(1)本轮AI需求对技术侧的影响很大,其中最大特点是以“集群”的模式交付,而非以前单机柜交付模式,“集群”交付,特别是大集付对空间距离、网络拓扑设计、路由路径、管理模式、高功率等要求都非常高,这就要求单栋算力中心IT容量需达到30MW以上,而目前市场上此类算力中心供给稀缺,但需求却比较旺盛。(2)目前这类算力中心供给来源最重要的包含:改造和新建,但受限于功率、线缆距离等因素,改造也仅为暂时性,即使是改造,目前市面上具备改造条件的算力中心也很少。随技术进一步更新迭代和液冷的商业化应用,现有的算力中心将基本不符合改造条件。因此,为满足技术迭代后的最新市场需求,我们廊坊B区和平湖B区的新一代智算中心正在加快建设,预计明年可以交付。

  综上,行业拐点基本和我们之前判断一致,IDC行业上一波景气周期是从2015年到2020年,然后经历下行周期,直到去年四季度和今年上半年到达谷底,目前行业慢慢的开始回暖,拐点已然浮现。作为一线从业者,我们大家都认为这波AI产业机遇与2015年、2016年的移动互联网机遇非常相似,区别可能在于技术衍生更快,马太效应更显著。虽然机遇更难抓住,但是一旦把握住,客户黏性会更强。

  (二)【基础性资源】公司2024年6月末能耗较2023年末增长60%有哪些影响?

  答:公司一直遵循“土地、能耗先行”“稳健布局”的投建原则。截至目前,公司已在京津冀·廊坊、长三角·平湖、大湾区·佛山和惠州、成渝经济圈·重庆、甘肃·兰州和海南·儋州等全国6大区域建成了7个AIDC智算基础设施集群,基本完成了全国“一体化算力中心体系”框架布局,全国合计规划61栋智算中心、约32万架机柜。

  2024年以来,公司基础性资源明显地增长,其中能耗指标较2023年末增长60%,为公司长远稳健发展奠定了坚实基础,公司现在存在拟交付和在建的算力中心能耗指标充足。

  为了更好地承接京津冀地区快速地增长的AI智算需求,廊坊B区将全部建设成新一代液冷智算中心,最新规划由3栋构成,IT容量分别为2栋单体200MW和1栋单体100MW,其中第一栋智算中心目前建设进度已达到正负零状态。该栋楼可实现单体建筑面积约22万平米、IT功率超200MW,在理论距离约束范围内可聚集13万张以上算力卡的集群,可为高复杂度、高计算需求的万亿级大模型训练提供全方位的服务支持与技术保障。

  面对长三角市场快速地增长的智算需求,平湖B区新一代智算中心已取得充足土地、能耗等重要基础性资源要素,目前进展顺利,该栋新一代智算中心项目规划单栋楼100MWIT容量。

  答:报告期内,公司综合口径毛利率会降低,主要为IDC存量机柜改造和收入结构性变化,后续将逐步恢复。IDC业务,2023年下半年新增交付的算力中心今年增加了相应的折旧,带来成本上升。同时,为了适应市场需求的快速变化,当前市场更青睐高功率及超高功率机柜,公司在2024年上半年主动提速了对低功率机柜的升级改造计划,使得部分成熟机房贡献收入有所减少。这一举措短期内对IDC的运营收入造成了一定影响,但长远来看优化机柜配置将有效匹配市场需求,未来随着改造结束,毛利率将有所恢复。AIDC业务,由于AIDC业务毛利率低于IDC业务,而今年AIDC业务规模增长,导致公司综合毛利率下降,伴随公司AI客户的布局逐步成熟,后续毛利率将有所提升。

  公司毛利率较高的根本原因为:(1)企业具有明显区位优势,公司选址原则是“价值副中心服务价值核心”,公司算力中心主要在一线城市的卫星城,土地、电力、人力和经营成本都低于一线)公司采取“自投、自建、自持、自运维”的模式,通过全国集采优势,投建成本会降低;(3)企业具有超大规模园区级算力中心,同时通过地下综合管廊已将廊坊A区12栋算力中心7万个机柜连接起来,相当于1栋算力中心7万个机柜,最大化提高利用率,来提升综合上架率。单栋算力中心达到盈亏平衡点后,上架率的提升对综合毛利率影响很大。

  答:上架率方面,除了暂时性改造的算力中心,成熟算力中心上架率超过90%。目前全国多园区在手订单充足,上架排期比较理想,我们预计去年交付的算力中心也很快达到成熟状态。

  (六)【长三角园区】我们大家都知道公司平湖园区处于华东区,而华东的供需结构相比华北会竞争非常激烈一点,但是因为润泽叠加自己的Alpha,即AIDC优势、运维、网络优势等,上架速度不错。那么随着上架率逐渐打满,长三角园区和京津冀园区相比有无盈利能力差异?长三角园区及其他外地园区有无变电站规划?

  答:长三角园区去年下半年开始首次交付,目前上架速度比较满意。由于长三角园区的运营时间毕竟相对较短,需等其成熟运营至少一个完整年度后,才与京津冀园区具有可比性。但是从目前的收入和成本来看,盈利能力与廊坊园区差异不太大。

  除廊坊园区自建高等级110KV和220KV变电站外,目前平湖园区110KV变电站已投运,佛山、惠州、重庆园区均有110KV及以上的变电站规划。

  答:业务模式:大湾区将同步发展IDC和AIDC业务,目前佛山园区交付的第一栋算力中心主要为IDC业务,已确定进入快速爬坡期。客户情况:2024年以来,公司客户多样性的变化包括大湾区园区。

  公司市场开拓拥有明确的策略,2022年前主要深耕京津冀;2023年经管理层综合考虑政策优势、市场需求、客户关系、交付节奏后,在稳定京津冀市场占有率的前提下,首先开拓长三角市场,目前平湖园区开拓较好,在长三角市场已建立了一定的市场地位优势;自今年4月起,战略重心已转向大湾区佛山园区,目前佛山园区已步入快速爬坡期;近期战略重心已转向惠州和重庆市场的开拓。

  (八)【AIDC业务】公司AIDC业务具体是什么,为什么AIDC设备成本占比60%以上?存货是否有减值风险?

  答:AIDC业务主要包含液冷和智算两大类业务。公司AIDC业务:公司作为链主方,采取平台思维联合生态伙伴提供包含算力资源、集群搭建、组网技术等全面的服务。公司通过出售算力模组引流,目前已取得较好的引流成绩,已率先吸引了AI头部公司将核心训练模组放在公司的智算中心里,处于引流后期阶段。因为AIDC目前主要包含算力模组出售,所以设备成本占比较高。

  存货方面,公司在手订单量充足,存货可以较快周转,无减值风险。我们预期2025年也将有旺盛的AIDC市场需求,所以平湖B区正在加速建设。

  (九)【产业链】IDC行业早期,随着网络浪潮前夕的供给激增,行业面临转型挑战。部分网络公司转向云计算并自建IDC,导致市场供需失衡,促进了行业洗牌与马太效应加剧。绝大部分非专业玩家都是投资失败的,接下来在大的科技浪潮里,国内应该有非常专注、非常专业、非常极致的IDC技术企业,能享受非常强的市场占有率。那么AI时代,大模型厂商及大型网络公司是否会更聚焦于模型训练,注重核心技术与服务创新,而对于非核心的基础设施建设,通过采取合作或外包策略,以减轻运营负担,实现资源高效配置?

  答:政策角度,东数西算政策深入实施后,非东数西算集群很难再取得大规模的土地和能耗指标。

  产业分工角度,IDC行业早期供给激增导致的市场失衡和洗牌,使得当前市场格局更加清晰。大型IDC服务商凭借规模优势、技术实力和服务的品质,占据了较大的市场占有率。大模型厂商及大型网络公司为了保持竞争力,可能会更加聚焦于核心技术与服务创新,而将非核心的基础设施建设通过合作或外包的方式交给专业的IDC服务商。不论是初创大模型独角兽还是头部网络公司,都倾向于将精力放在模型侧,而非基础设施侧。行业有分工,才会发展得更专业、更高效。

  大模型角度,未来的大模型也大概率会像头部网络公司的选址原则一样,运行在经济更发达的一线城市及周边,以汇聚充足的算力、数据及工程师人才资源。