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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