［中银证券：政策推动+盈利模式完善，迎接大储放量元年］
全球能源结构转型，大型储能在政策推动+盈利模式逐步完善的大背景下，今年新增装机有望迎来快速增长，随着装机需求的逐步释放，储能相关设备将充分受益，给予行业强于大市评级。
支撑评级的要点
全球能源结构转型，大型储能快速发展。在全球能源转型升级的大背景下，储能作为能有效保障电网的稳定运行的系统越来越得到全球各国的青睐。根据CNESA的数据，2021年以前全球每年的储能新增装机规模基本维持在6GW左右，而2021年和2022年新增装机达到15.4GW和30.7GW，同比增长136.92%和99.35%，连续两年迎来增速100%左右的大幅增长。从产品形态上来看，全球储能前三大市场中，中国和美国的装机是以B端属性较强的大型储能为主，以集装箱的集成形式交付给客户，具备容量大、易于集中部署的特点，能够满足发电侧、电网侧以及用电侧工商企业的需求，成为储能装机的主力。
国内政策驱动+经济性提升，双轮驱动推动大储发展。从国内需求来看，发电侧强制配储政策、电网侧辅助服务及独立储能模式推进、用户侧峰谷价差持续拉大进一步提升工商业储能经济性，从政策和市场两方面推动我国大储进入高速发展期。短期从招标量来看，根据储能与电力市场的统计，2022年中国储能市场共计完成招标总容量44.05GWh，2023年1月-7月累计投标模为达到39.94GWh，已经接近去年全年水平，同时随着电芯价格的下降，储能系统投标价格持续下行，不断刺激业主装机积极性，2023年国内储能装机容量有望迎来快速增长。
美国市场大储政策补贴进一步改善盈利，补贴进一步激活大型储能放量。从全球需求来看，多国发布储能规划目标及支持政策，中长期规划明晰，其中美国公布了新的投资税收抵免政策（ITC），将独立储能纳入补贴范围，并提高税收减免比例，储能电站的经济性得到进一步提升，从而推动储能装机放量，根据WoodMackenzie数据预测，美国2023年电网级储能新增装机规模有望实现翻倍增长，2023-2027年新增储能装机规模将达74.3GW/232.0GWh，其中大型储能装机约占总容量的81%。
装机需求释放产业链充分受益，部分环节竞争加剧或迎出清。储能系统的组成部分包括电池、储能变流器(PCS)、电池管理系统(BMS)、能量管理系统（EMS）、其他设备和系统集成，从成本占比上来看，电池和PCS为储能系统的核心。储能电池和PCS生产厂商因为与原有的动力电池和光伏逆变器具备较高的重合度，所以品牌和渠道是核心竞争力，未来有望持续向头部集中，而储能集成、温控等环节由于处于竞争格局初步成型的阶段，涌入大量的新进入者，导致竞争加剧，未来有望迎来产业出清。
投资建议
全球大型储能装机需求释放，将带动储能设备相关产业链的发展。推荐在储能业务具备先发优势的相关产业公司金盘科技、祥鑫科技、华自科技、苏文电能、金冠股份、新特电气、申菱环境、同飞股份、英维克、高澜股份，建议关注储能消防设备相关标的青鸟消防、国安达。
评级面临的主要风险
政策变动的风险；储能装机不及预期；行业竞争加剧的风险；储能技术快速迭代的风险。
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全球能源结构转型，大型储能在政策推动+盈利模式逐步完善的大背景下，今年新增装机有望迎来快速增长，随着装机需求的逐步释放，储能相关设备将充分受益，给予行业强于大市评级。
支撑评级的要点
全球能源结构转型，大型储能快速发展。在全球能源转型升级的大背景下，储能作为能有效保障电网的稳定运行的系统越来越得到全球各国的青睐。根据CNESA的数据，2021年以前全球每年的储能新增装机规模基本维持在6GW左右，而2021年和2022年新增装机达到15.4GW和30.7GW，同比增长136.92%和99.35%，连续两年迎来增速100%左右的大幅增长。从产品形态上来看，全球储能前三大市场中，中国和美国的装机是以B端属性较强的大型储能为主，以集装箱的集成形式交付给客户，具备容量大、易于集中部署的特点，能够满足发电侧、电网侧以及用电侧工商企业的需求，成为储能装机的主力。
国内政策驱动+经济性提升，双轮驱动推动大储发展。从国内需求来看，发电侧强制配储政策、电网侧辅助服务及独立储能模式推进、用户侧峰谷价差持续拉大进一步提升工商业储能经济性，从政策和市场两方面推动我国大储进入高速发展期。短期从招标量来看，根据储能与电力市场的统计，2022年中国储能市场共计完成招标总容量44.05GWh，2023年1月-7月累计投标模为达到39.94GWh，已经接近去年全年水平，同时随着电芯价格的下降，储能系统投标价格持续下行，不断刺激业主装机积极性，2023年国内储能装机容量有望迎来快速增长。
美国市场大储政策补贴进一步改善盈利，补贴进一步激活大型储能放量。从全球需求来看，多国发布储能规划目标及支持政策，中长期规划明晰，其中美国公布了新的投资税收抵免政策（ITC），将独立储能纳入补贴范围，并提高税收减免比例，储能电站的经济性得到进一步提升，从而推动储能装机放量，根据WoodMackenzie数据预测，美国2023年电网级储能新增装机规模有望实现翻倍增长，2023-2027年新增储能装机规模将达74.3GW/232.0GWh，其中大型储能装机约占总容量的81%。
装机需求释放产业链充分受益，部分环节竞争加剧或迎出清。储能系统的组成部分包括电池、储能变流器(PCS)、电池管理系统(BMS)、能量管理系统（EMS）、其他设备和系统集成，从成本占比上来看，电池和PCS为储能系统的核心。储能电池和PCS生产厂商因为与原有的动力电池和光伏逆变器具备较高的重合度，所以品牌和渠道是核心竞争力，未来有望持续向头部集中，而储能集成、温控等环节由于处于竞争格局初步成型的阶段，涌入大量的新进入者，导致竞争加剧，未来有望迎来产业出清。
投资建议
全球大型储能装机需求释放，将带动储能设备相关产业链的发展。推荐在储能业务具备先发优势的相关产业公司金盘科技、祥鑫科技、华自科技、苏文电能、金冠股份、新特电气、申菱环境、同飞股份、英维克、高澜股份，建议关注储能消防设备相关标的青鸟消防、国安达。
评级面临的主要风险
政策变动的风险；储能装机不及预期；行业竞争加剧的风险；储能技术快速迭代的风险。
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【浪潮信息发布大模型智算软件栈 OGAI，为大模型创新打造高效生产力】8月24日，浪潮信息正式发布大模型智算软件栈 OGAI。OGAI （Open GenAI Infra）“元脑生智”，是为大模型业务提供AI算力系统环境部署、算力调度保障及模型开发管理能力的全栈全流程的智算软件栈。OGAI由浪潮信息基于大模型自身实践与服务客户的专业经验而开发，旨在为大模型研发与应用创新全力打造高效生产力，加速生成式AI产业创新步伐。
大模型是当前通用人工智能产业发展创新的核心技术。目前国内已发布的生成式AI模型超过了100个，“百模争秀”的格局初现。但大模型从研发到应用的各环节中，依然面临诸多挑战，如大模型算力的系统全栈问题、兼容适配问题、性能优化问题等。
OGAI是浪潮信息从当前大模型算力建设、模型开发和应用落地的实际需求出发，秉承全栈全流程、算力充分释放、实战验证提炼的设计原则打造而成。OGAI由5层架构组成，从L0到L4分别对应基础设施层的智算中心OS、系统环境层的PODsys、调度平台层的AIStation、模型工具层的YLink和多模纳管层的MModel。
L0层智算中心OS：面向大模型算力服务的智能算力运管平台，满足多租户以裸金属为主的弹性AI算力运管需求。其中，高效的裸金属服务支持分钟级部署上千规模裸金属节点并按需进行弹性扩展，实现异构计算芯片、IB、RoCE高速网络、高性能存储等高性能计算环境一键获取，并实现计算、网络、数据隔离以保障业务安全。
L1层PODsys：开源、高效、兼容、易用的智算集群系统环境部署方案。聚焦AI集群部署场景，从OS、驱动到系统监控可视化、资源调度等集群系统环境要素全面覆盖，选用最稳定和广泛兼容的软件版本，通过一系列脚本工具简化部署过程，缩短算力上线周期，并可向企业用户提供实施安装服务和集群性能校准的专家服务。
L2层AIStation：面向大模型开发的商业化人工智能算力调度平台。针对大模型训练中常见的训练中断难题，可实现训练异常快速定位，断点自动续训：通过快速定位芯片、网卡、通讯设备异常或故障，实现全局训练暂停保持，热备算力自动弹性替换，健康节点快速CheckPoint读取，实现断点自动续训。
L3层YLink：面向大模型数据治理、预训练、微调的高效工具链。聚焦于大模型的数据治理、预训练、微调等开发过程，集成了浪潮信息在大模型研发中的自研工具和开源工具，如数据处理工具包（Y-DataKit）、大模型训练工具包（Y-TrainKit）和大模型微调工具包（Y-FTKit）等等，通过这些多样且完善的工程化、自动化工具，加速大模型的训练和开发效率。
L4层MModel：提供多模型接入、服务、评测等功能的纳管平台。核心组件包括数据集管理、模型纳管和评测，可以方便开发者和研究人员更好地管理多版本、多类型的基础大模型与任务模型，并通过多样化的评测数据集与评测任务，对多个模型进行生成准确率、推理延迟、推理稳定性等指标进行全面评估。
浪潮信息高级副总裁、AI&HPC总经理刘军表示：“OGAI提供完善的工程化、自动化工具软件堆栈，将帮助更多企业顺利跨越大模型研发应用门槛，充分释放大模型创新生产力。浪潮信息将通过智算系统软硬件高度协同进行持续创新，持续培育繁荣元脑生态，推动实现‘助百模，智千行’，加速生成式AI产业创新。”（浪潮服务器）
大模型是当前通用人工智能产业发展创新的核心技术。目前国内已发布的生成式AI模型超过了100个，“百模争秀”的格局初现。但大模型从研发到应用的各环节中，依然面临诸多挑战，如大模型算力的系统全栈问题、兼容适配问题、性能优化问题等。
OGAI是浪潮信息从当前大模型算力建设、模型开发和应用落地的实际需求出发，秉承全栈全流程、算力充分释放、实战验证提炼的设计原则打造而成。OGAI由5层架构组成，从L0到L4分别对应基础设施层的智算中心OS、系统环境层的PODsys、调度平台层的AIStation、模型工具层的YLink和多模纳管层的MModel。
L0层智算中心OS：面向大模型算力服务的智能算力运管平台，满足多租户以裸金属为主的弹性AI算力运管需求。其中，高效的裸金属服务支持分钟级部署上千规模裸金属节点并按需进行弹性扩展，实现异构计算芯片、IB、RoCE高速网络、高性能存储等高性能计算环境一键获取，并实现计算、网络、数据隔离以保障业务安全。
L1层PODsys：开源、高效、兼容、易用的智算集群系统环境部署方案。聚焦AI集群部署场景，从OS、驱动到系统监控可视化、资源调度等集群系统环境要素全面覆盖，选用最稳定和广泛兼容的软件版本，通过一系列脚本工具简化部署过程，缩短算力上线周期，并可向企业用户提供实施安装服务和集群性能校准的专家服务。
L2层AIStation：面向大模型开发的商业化人工智能算力调度平台。针对大模型训练中常见的训练中断难题，可实现训练异常快速定位，断点自动续训：通过快速定位芯片、网卡、通讯设备异常或故障，实现全局训练暂停保持，热备算力自动弹性替换，健康节点快速CheckPoint读取，实现断点自动续训。
L3层YLink：面向大模型数据治理、预训练、微调的高效工具链。聚焦于大模型的数据治理、预训练、微调等开发过程，集成了浪潮信息在大模型研发中的自研工具和开源工具，如数据处理工具包（Y-DataKit）、大模型训练工具包（Y-TrainKit）和大模型微调工具包（Y-FTKit）等等，通过这些多样且完善的工程化、自动化工具，加速大模型的训练和开发效率。
L4层MModel：提供多模型接入、服务、评测等功能的纳管平台。核心组件包括数据集管理、模型纳管和评测，可以方便开发者和研究人员更好地管理多版本、多类型的基础大模型与任务模型，并通过多样化的评测数据集与评测任务，对多个模型进行生成准确率、推理延迟、推理稳定性等指标进行全面评估。
浪潮信息高级副总裁、AI&HPC总经理刘军表示：“OGAI提供完善的工程化、自动化工具软件堆栈，将帮助更多企业顺利跨越大模型研发应用门槛，充分释放大模型创新生产力。浪潮信息将通过智算系统软硬件高度协同进行持续创新，持续培育繁荣元脑生态，推动实现‘助百模，智千行’，加速生成式AI产业创新。”（浪潮服务器）
【浪潮信息发布大模型智算软件栈 OGAI，为大模型创新打造高效生产力】8月24日，浪潮信息正式发布大模型智算软件栈 OGAI。OGAI （Open GenAI Infra）“元脑生智”，是为大模型业务提供AI算力系统环境部署、算力调度保障及模型开发管理能力的全栈全流程的智算软件栈。OGAI由浪潮信息基于大模型自身实践与服务客户的专业经验而开发，旨在为大模型研发与应用创新全力打造高效生产力，加速生成式AI产业创新步伐。
大模型是当前通用人工智能产业发展创新的核心技术。目前国内已发布的生成式AI模型超过了100个，“百模争秀”的格局初现。但大模型从研发到应用的各环节中，依然面临诸多挑战，如大模型算力的系统全栈问题、兼容适配问题、性能优化问题等。
OGAI是浪潮信息从当前大模型算力建设、模型开发和应用落地的实际需求出发，秉承全栈全流程、算力充分释放、实战验证提炼的设计原则打造而成。OGAI由5层架构组成，从L0到L4分别对应基础设施层的智算中心OS、系统环境层的PODsys、调度平台层的AIStation、模型工具层的YLink和多模纳管层的MModel。
L0层智算中心OS：面向大模型算力服务的智能算力运管平台，满足多租户以裸金属为主的弹性AI算力运管需求。其中，高效的裸金属服务支持分钟级部署上千规模裸金属节点并按需进行弹性扩展，实现异构计算芯片、IB、RoCE高速网络、高性能存储等高性能计算环境一键获取，并实现计算、网络、数据隔离以保障业务安全。
L1层PODsys：开源、高效、兼容、易用的智算集群系统环境部署方案。聚焦AI集群部署场景，从OS、驱动到系统监控可视化、资源调度等集群系统环境要素全面覆盖，选用最稳定和广泛兼容的软件版本，通过一系列脚本工具简化部署过程，缩短算力上线周期，并可向企业用户提供实施安装服务和集群性能校准的专家服务。
L2层AIStation：面向大模型开发的商业化人工智能算力调度平台。针对大模型训练中常见的训练中断难题，可实现训练异常快速定位，断点自动续训：通过快速定位芯片、网卡、通讯设备异常或故障，实现全局训练暂停保持，热备算力自动弹性替换，健康节点快速CheckPoint读取，实现断点自动续训。
L3层YLink：面向大模型数据治理、预训练、微调的高效工具链。聚焦于大模型的数据治理、预训练、微调等开发过程，集成了浪潮信息在大模型研发中的自研工具和开源工具，如数据处理工具包（Y-DataKit）、大模型训练工具包（Y-TrainKit）和大模型微调工具包（Y-FTKit）等等，通过这些多样且完善的工程化、自动化工具，加速大模型的训练和开发效率。
L4层MModel：提供多模型接入、服务、评测等功能的纳管平台。核心组件包括数据集管理、模型纳管和评测，可以方便开发者和研究人员更好地管理多版本、多类型的基础大模型与任务模型，并通过多样化的评测数据集与评测任务，对多个模型进行生成准确率、推理延迟、推理稳定性等指标进行全面评估。
浪潮信息高级副总裁、AI&HPC总经理刘军表示：“OGAI提供完善的工程化、自动化工具软件堆栈，将帮助更多企业顺利跨越大模型研发应用门槛，充分释放大模型创新生产力。浪潮信息将通过智算系统软硬件高度协同进行持续创新，持续培育繁荣元脑生态，推动实现‘助百模，智千行’，加速生成式AI产业创新。”
大模型是当前通用人工智能产业发展创新的核心技术。目前国内已发布的生成式AI模型超过了100个，“百模争秀”的格局初现。但大模型从研发到应用的各环节中，依然面临诸多挑战，如大模型算力的系统全栈问题、兼容适配问题、性能优化问题等。
OGAI是浪潮信息从当前大模型算力建设、模型开发和应用落地的实际需求出发，秉承全栈全流程、算力充分释放、实战验证提炼的设计原则打造而成。OGAI由5层架构组成，从L0到L4分别对应基础设施层的智算中心OS、系统环境层的PODsys、调度平台层的AIStation、模型工具层的YLink和多模纳管层的MModel。
L0层智算中心OS：面向大模型算力服务的智能算力运管平台，满足多租户以裸金属为主的弹性AI算力运管需求。其中，高效的裸金属服务支持分钟级部署上千规模裸金属节点并按需进行弹性扩展，实现异构计算芯片、IB、RoCE高速网络、高性能存储等高性能计算环境一键获取，并实现计算、网络、数据隔离以保障业务安全。
L1层PODsys：开源、高效、兼容、易用的智算集群系统环境部署方案。聚焦AI集群部署场景，从OS、驱动到系统监控可视化、资源调度等集群系统环境要素全面覆盖，选用最稳定和广泛兼容的软件版本，通过一系列脚本工具简化部署过程，缩短算力上线周期，并可向企业用户提供实施安装服务和集群性能校准的专家服务。
L2层AIStation：面向大模型开发的商业化人工智能算力调度平台。针对大模型训练中常见的训练中断难题，可实现训练异常快速定位，断点自动续训：通过快速定位芯片、网卡、通讯设备异常或故障，实现全局训练暂停保持，热备算力自动弹性替换，健康节点快速CheckPoint读取，实现断点自动续训。
L3层YLink：面向大模型数据治理、预训练、微调的高效工具链。聚焦于大模型的数据治理、预训练、微调等开发过程，集成了浪潮信息在大模型研发中的自研工具和开源工具，如数据处理工具包（Y-DataKit）、大模型训练工具包（Y-TrainKit）和大模型微调工具包（Y-FTKit）等等，通过这些多样且完善的工程化、自动化工具，加速大模型的训练和开发效率。
L4层MModel：提供多模型接入、服务、评测等功能的纳管平台。核心组件包括数据集管理、模型纳管和评测，可以方便开发者和研究人员更好地管理多版本、多类型的基础大模型与任务模型，并通过多样化的评测数据集与评测任务，对多个模型进行生成准确率、推理延迟、推理稳定性等指标进行全面评估。
浪潮信息高级副总裁、AI&HPC总经理刘军表示：“OGAI提供完善的工程化、自动化工具软件堆栈，将帮助更多企业顺利跨越大模型研发应用门槛，充分释放大模型创新生产力。浪潮信息将通过智算系统软硬件高度协同进行持续创新，持续培育繁荣元脑生态，推动实现‘助百模，智千行’，加速生成式AI产业创新。”
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