推出全国产化解决方案，大数据存储技术不断升级

业内领先的大数据存储与智能处理厂商。公司成立于2011 年3 月，聚焦于大数据存储与智能处理业务，是集人工智能、大数据、云计算技术于一体的高新技术企业。针对爆炸式增长的大数据人工智能需求，公司研发了具有自主知识产权的“智能存储平台”、“大数据处理平台”和“人工智能云平台”三大平台，并在此基础上以算法生成模型，由模型验证算法，研发出可以不断自我优化的“核心算法+模型库”智能成长模式，作为企业技术核心能力，围绕大数据存储、数据治理分析、复杂巨系统求解、机器视觉等方向构建相关产品，其中多项技术在比赛评测中胜出。截至2023 年6 月30日，公司拥有授权专利55 项(其中发明专利33 项)、软件著作权188 项、商标91 项。在国产化方面，随着国家政策逐步落地，以及国产化芯片进程的不断加速，公司已经与飞腾、海光、鲲鹏等系列的国产化硬件平台实现了兼容，陆续推出了大数据存储、大数据平台、以及多种人工智能的全国产化解决方案。

大数据存储技术不断迭代升级，加速扩大产品及解决方案的应用落地。公司大数据存储解决方案已在众多“智慧城市”、“雪亮工程”、“国家重点实验室”、“超算中心”等行业场景中获得大量使用，其中cStor 超融合大数据存储系统的高容量、低功耗、支持万亿级文件规模等特点深受各领域用户认可。目前，公司大数据存储技术在支持全国产化的同时，进一步实现技术突破，单个机柜最大容量可达5,300TB，最大能耗低于9,500W，功能和性能指标不断优化，贴合行业发展需要，相关发明专利获2023 年“江苏专利优秀奖”。

持续加大研发，有望受益于大数据人工智能需求增长

营收下降主要为客户结构调整，研发费用持续增加。2023 前三季度营收/归母净利润分别1.85/-0.21 亿元，分别同比-28.62%/-158.07% 。前三季度毛利率/ 归母净利润率分别24.77%/-11.09%，同比-9.67pct/-24.72pct。营收减少主因公司针对回款周期较长、回款不理想客户进行了收缩调整，同时新产品研发并形成规模化市场需要一定周期。期间费用率48.81%，同比+17.94pct，销售/管理/研发/财务费用率分别为4.86%/13.4%/27.03%/3.52% ， 同比分别+0.51/+5.5/+10.2/+1.73pct，研发投入维持增长，有望受益于大数据人工智能需求的持续增长。

单季度来看，2023Q3 单季度营收/归母净利润分别0.76/-0.04 亿元， 分别同比-25.65%/-121.58% ， 营业收入环比+7.04%。Q3 毛利率/归母净利润率分别25.41%/-5.16%，分别同比-14.75pct/-22.93pct，环比-1.2pct/+2.62pct。

新推出大模型训练推理一体机，加码生成式 AI领域

公司紧抓完善大数据存储与智能处理的相关产品及解决方案，有望受益于国家大数据战略及人工智能发展契机。

向量计算一体机解决类ChatGPT 算力卡脖子难题。2022 年6月20 日，云创数据正式发布AI 算力产品“cVector 向量计算一体机”，cVector 是一种面向亿级以上向量计算场景的高性能向量存储、计算一体化平台，采用并行计算架构，融合高密度混合服务硬件，实现对大规模向量数据的计算和比对，相较于通过GPU、向量数据库进行向量计算，cVector 向量计算一体机在入库效率、计算性能方面优势突出，可广泛应用于人工智能大模型、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等领域，能够支持当前类ChatGPT 等人工智能技术对算力要求极高的卡脖子难题。

加速布局生成式AI 赛道，cGPT 系列产品构建完整的私域大模型解决方案。2023 年9 月28 日，公司正式发布cGPT 大模型训练推理一体机。该一体机是一款统一的大模型训练和推理平台，可以实现对大模型的全生命周期管理，包括数据集的管理，模型的训练、评估和推理，平台性能的监控和管理等。值得一提的是，cGPT 大模型训练推理一体机重要优势在于支持海量数据私有化、本地化训练部署和推理、全面支持国产化，能更好地适应中国的语言环境和文化背景，满足中国用户的需求，帮助国内企业构建自身的私域大模型，能够在保证用户数据隐私的前提下，广泛应用于智能写作、智能问答、自然语言生成、机器翻译等多个领域，更好地实现机构、企业的智能化升级。

盈利预测

预测公司2023-2025 年收入分别为2.95、4.06、5.91 亿元，EPS 分别为-0.03、0.16、0.36 元，当前股价对应PE 分别为-529.9、104.7、46.3 倍，公司技术领先、国产化出色，前瞻性布局大数据存储与智能处理的产品，并持续加码生成式 AI领域，随着人工智能发展及国产化芯片进程的不断加速，有望实现营收快速增长，给予“买入”投资评级。

风险提示

1）北交所流动性风险；2）行业竞争加剧的风险；3）应收账款发生坏账的风险；4）核心技术人员流失的风险。