文丨张青
出品丨牛刀财经（niudaocaijing）
最近，水井坊交出了一份不错的成绩单。
财报显示，2024年前三季度，水井坊营业收入37.88亿元，同比增长5.56%；实现净利润11.25亿元，同比增长10.03%，不但连续三个季度保持稳健的增长态势，而且也实现营业收入和利润的双增长。
不过，业绩回暖并不意味着水井坊已经毫无压力。
一直以来，在众多白酒企业中，水井坊因其外资控股且专注于高端化路线的特点而显得特别。当白酒市场竞争日趋激烈时，产品结构相对单一的水井坊其实并不占优势。
那么面对存货高涨的情况，水井坊能否走出动销困局？
1、提价、停销，水井坊却难给资本信心
前不久，水井坊发布公告旗下“水井坊”系列产品自2024年10月1日起正式执行新的价格体系。具体价格体系为52°500m11*6水井坊臻酿系列普遍上调金额10元。
事实上，这已经不是水井坊今年第一次提价。今年年中，水井坊已就臻酿八号系列进行提价。提价幅度为常规的20元、10元两个档。
除了提价外，水井坊还下发了一则《水井坊臻酿八号系列产品停货通知》。公告显示，从10月15日起，水井坊暂停臻酿八号系列产品的发货和接单，后续接单及发货安排另行通知。
虽然水井坊表示，这次调整是为了优化渠道供需关系，进一步增强市场信心。
水井坊采取的“臻酿八号”停货策略，也在侧面反映出其在次高端白酒市场营销方面正遭遇困境。
据酒业内参报道：
有观点认为这可能是水井坊在“控货稳价”，但被水井坊予以否认。市场终端价格显示，臻酿八号和多数白酒产品一样，销售价格与指导价格存在倒挂现象。尽管如此，水井坊公司高管仍表示，在行业品牌批发价、成交价普遍下滑的背景下，臻酿八号的批发价、成交价仍保持稳定。
近两年水井坊资本市场表现一般，除了受白酒整体走弱影响，也与水井坊业绩表现平平有关。目前水井坊的股价为58.9元每股，和三年前的最高点153.63元每股相比下滑了超过60%，目前水井坊市值为287亿元。
2024年前三季度财报数据显示，报告期内，水井坊实现营业总收入37.88亿元，同比增长5.56%。虽然与去年相比实现小幅增长，但与2022年同期的37.71亿元相比，仅增长0.45%。
这也意味着，在过去两年时间里，水井坊的营收增长几乎停滞不前，市场扩展陷入瓶颈中。
此外，报告期内，水井坊的毛利率为82.94%，与2023年同期的83.18%相比下降0.24个百分点，较2022年同期的84.65%下降1.71个百分点。
而且放眼行业内，今年上半年，水井坊的毛利率高达80.96%，在20家白酒企业中位列第三，远超行业平均的69.42%水平。
停滞不前的业绩，持续三年下滑的毛利率，水井坊其在成本控制和产品定价方面都面临较大压力。
尤其在高端白酒市场竞争日益激烈的今天，水井坊等二线梯队品牌的生存空间正在被茅台、五粮液等头部品牌所挤压。
倘若要想夺回市场份额，重新赢得消费者的心，水井坊就需要深耕区域市场，巩固优势渠道，才能提升品牌影响力和市场占有率。
不过，回看水井坊的高端化之路，却发现其正面临进退两难的局面。
2、一心高端的水井坊，却高不成低不就
从历史渊源来看，前身是全兴大曲，有着“中国白酒第一坊”的水井坊并不逊色于茅台、五粮液。
但让人遗憾的是，但自从2006年起，水井坊股份逐步被外国酒业集团帝亚吉欧集团收购，到2013年时帝亚吉欧成为水井坊的实际控制人后，其业绩就一蹶不振，不但连年下跌，甚至一度濒临退市。
2015年时水井坊在重新由中国本土管理团队接手后，业绩已经在2017年时恢复到正常水平。
但中间因为耽误太长时间，以至于水井坊已经错失了站稳高端白酒的一线梯队的机会，反而被茅台五粮液等酒企甩在身后。
为了能跟上行业步伐，水井坊一心执念于高端化之路。最明显的是，水井坊不断推出高价酒并提高旗下白酒品牌定价。
2017年时，水井坊推出典藏大师和新版菁翠，售价均超1000元，其中菁翠定价1699元，高于茅台1499元。
此外，2021年9月，水井坊在推出了升级后的新版典藏产品后，其零售价格上调了200元，达到了1399元。紧接着，到了2022年4月，水井坊再次对新一代井台进行价格调整，其中52度与38度的零售价分别攀升至808元和768元，相较于之前均上涨了70元。
进入2023年中旬，水井坊继续其提价策略，宣布对臻酿八号全系列产品实施提价措施，每瓶终端零售价上调30元；同时，其高端单品典藏（38度）的售价也上调了15元/瓶。
然而，虽然水井坊如此决绝，甚至曾直接砍断中低端产品线，单押中高端，但始终难以跻身高端白酒市场第一梯队。即便在次高端白酒企业中，其表现也逊色于洋河股份、古井贡酒和山西汾酒等企业。
在A股20家白酒企业中，水井坊的总市值为287亿元，排名第九。市值TOP10的酒企当中，排名最后的舍得酒业和水井坊与前八位差距较大。
（来源：wind数据）
尤为注意的是，根据广发证券报告显示，白酒行业集中度CR5（规模前五名）已经从2013的20%提升至2022年的43%，未来十年白酒行业CR5将会提升到70%以上。
如此一来，水井坊的高端化之路更加被动。
中国食品行业的分析师朱丹蓬认为，尽管向高端市场进军是行业趋势所向，但水井坊在品牌影响力、销售渠道、产品质量及整体竞争力上的欠缺，阻碍了其在高端市场的顺利布局。这同时也揭示了水井坊在市场定位上的模糊性。哪怕水井坊有志于高端化转型，意图构建一个产品的层级体系，但从其品牌实力及整体能力的评估来看，进军高端市场的前景并不乐观。对水井坊而言，更大的潜力或许存在于次高端市场中。
这也意味着，水井坊的未来之路会很艰难，倘若头部酒企竞争优势进一步凸显，其市场份额可能还会被瓜分走不少。
3、酒行业下半场，水井坊还有什么筹码
谁都无法否认，白酒行业越来越艰难。
中国酒业协会发布的《2024中国白酒市场中期研究报告》显示，2024年白酒行业复苏态势较弱，“内卷”的情况仍将加剧。
报告中指出，流通企业销售量同比下降的占比达到37.5%，销售额同比下降的占比达到52.1%，客单价同比下降达到68.8%。与白酒企业的强劲增长势头相比，无论流通渠道端的经销商，还是终端零售企业在业绩表现上相对疲软。
从消费者层面观察，随着健康生活理念越来越深入人心，白酒品饮人群正在减少，酒类消费市场正步入新的转型调整阶段，酒业的发展步伐也放缓进入了冷静反思期。当前，消费需求略显不振，库存积压成为一个较为显著的问题。
从价格层面分析，由于白酒供应量的增长与消费者购买力变动之间的相互作用，全国白酒市场出现了价格波动不定的现象。在这样的市场环境下，无论是行业领先的头部品牌，还是地域性的酒企，都在主动采取多样化的策略来控制库存、稳定价格，力求迅速破解产品销售不畅的难题。
因此，自2023年以来，行业各方都心知肚明“去库存”应该是“首要任务”，只有让价格回归正常，才能打破供大于求的局面。
在这种大背景下，水井坊似乎也在转变发展策略。
当前，水井坊实施的“百城管理”核心战略，正深化其在全国重点城市及区县的精细化市场布局。该策略通过强化跨地域的线下管理能力，并升级BC联动异地扫码管理系统，确保了市场策略的精准执行与运营效能的大幅提升。
这也意味着，水井坊已经将目光瞄向下沉市场，希望在四五线城市中找到新蓝海。
此外，水井坊也在积极谋划出海，想要在海外市场占领一席之地。
最新财报显示，2024年前三季度，其海外销售收入达到约5100万元人民币，同比增长高达65%，这一成绩已超越去年全年海外销售总额。
水井坊凭借其国际化的营销网络，成功进军多个海外市场，特别是在韩国等地，通过与真露集团等本土领军企业合作，实现了分销网络的迅速铺展。
同时，水井坊还与全球酒业巨头帝亚吉欧携手，共同推进产品在免税渠道的推广与运营，有效提升了品牌在全球市场的知名度与竞争力。这一系列举措，无疑为水井坊的全球化战略注入了强劲动力。
都说坚定做一件事肯定能成功，但一心想走高端化的水井坊却走得非常艰难。市场环境正经历着深刻的变革，消费者观念也在不断演变。
当行业走向新的发展周期时，水井坊也到了必须调整策略的关键时刻。毕竟，对于任何企业来说，业绩的提升和市场份额的扩大，才是衡量其成功与否的真正标准。
" alt="水井坊再次提价，新帅胡庭洲发力“次高端”？" title="水井坊再次提价，新帅胡庭洲发力“次高端”？">
自2022年12月触及峰值以来，隔夜逆回购这个美联储关键工具的余额已减少约2.4万亿美元，不过最近几个月下降速度有所放缓。在华尔街，随着美联储继续通过量化紧缩来缩减资产负债表规模，存放在隔夜逆回购的资金规模一直被视为市场内多余流动性的指标。
道明证券的美国利率策略负责人Gennadiy Goldberg认为，美联储在会议纪要中纳入考虑调整隔夜逆回购利率的内容表明，“如果在月末或者年末，货币市场利率遭受压力，美联储就可能采取这个行动。”
“不过，考虑到最近隔夜逆回购余额下降，这种调整可能不会很快发生，”他说。周二51个对手方通过隔夜逆回购在美联储存放资金1488亿美元，为11月5日以来最低。
瓦普思瑞元宇宙（08093）发布公告，于2024年11月26日，董事会收到独立非执行董事江颖的退任通知书，她因计划投入更多时间处理其他事务，而将于股东周年大会结束时退任。江女士确认她将不会在股东周年大会上重选连任。因此，江女士亦将不再担任审核委员会、薪酬委员会、提名委员会及企业管治委员会各自的成员，自股东周年大会结束起生效。
" alt="瓦普思瑞元宇宙公布江颖退任独立非执行董事" title="瓦普思瑞元宇宙公布江颖退任独立非执行董事">瓦普思瑞元宇宙公布江颖退任独立非执行董事
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资料来源：《数据要素白皮书》，源达信息证券研究所
数据要素的一次价值体现在支撑企业、政府的业务系统运转实现业务间的贯通。在企业数字化转型过程中，数据经由各个业务系统的设计而产生，用以支撑业务系统的正常运转。
数据要素的二次价值体现在数据可揭示内在运行规律，用于支持生产、经营和治理等环节的战略决策。在数据分析、人工智能等技术支持下，数据可用于构建出理解预测乃至控制事物运行的模型体系，从而支撑未来决策。
数据要素的三次价值体现在数据作为商品，可交易至更多需要的场景实现价值利用。数字化和智能化趋势下，各组织需要更多数据用于分析决策，产生数据流通需求，因此数据可作为商品进行价值流通。
图2：数据要素产生价值的三种方式
资料来源：《数据要素白皮书》，源达信息证券研究所
根据数据要素的三次价值，数据要素市场可分为数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态保障七大模块。其中为实现数据要素的一次价值需推动政府及企业数字化转型，发力服务器及云计算中心等数据基础设施建设；实现数据要素的二次价值需发展人工智能行业，通过大模型等智能终端辅助决策；实现数据要素的三次价值需构建数字要素交易流通市场，方便数据要素的市场化流通。
图3：数据要素市场构成
资料来源：国家工业信息安全发展研究中心，源达信息证券研究所
通过数据分级分类可将数据分为四类数据：公开数据、低敏感度数据、中敏感度数据、高度机密数据四种，提出针对不同数据类型，应用不同的数据流通技术和服务模式。
图4：数据流通金字塔模型
资料来源：国家工业信息安全发展研究中心，源达信息证券研究所
中国数据交易市场规模保持高速增长趋势，预计2023年中国数据交易行业市场规模达1199亿元，同比增长36.72%。预计2030年中国数据交易行业市场有望增长至5156亿元。
图5：2021-2030年中国数据交易行业市场规模及预测
资料来源：《2023年中国数据交易市场研究分析报告》，源达信息证券研究所
二、加快新质生产力建设，为数据要素生态保驾护航
人工智能大模型对数据要素有巨大需求。AIGC行业进入高速发展期，AI大模型性能持续提升的背后是千亿级以上的参数训练，带来对算力的高额需求，有望推动新一轮AI基础设施建设。根据OpenAI官网，AI模型训练计算量自2012年起每3.4个月就增长一倍。以GPT-3模型为例，根据lambdalabs数据，该模型参数规模达1750亿，完整训练运算量达3640PFlop/s-days（以3640PFlop/s速度进行运算，需要3640天）。模型完成单次训练约需要355个CPU年并耗费460万美元（假设采用Nvidia Tesla V100芯片）。
表1：人工智能大模型的参数规模呈指数级增长趋势
Models
Release time
Developers
Parameter size/10-8
Sample size/10-9
GPT-1
2018
OpenAI
1.17
10
BERT
2018
3.40
34
GPT-2
2019
OpenAI
15.00
100
Fairseq
2020
Meta
130.00
—
GPT-3
2020
OpenAI
1750.00
4990
GLaM
2021
1200.00
16000
LaMDA
2022
1370.00
15600
GPT-4
2023
OpenAI
—
—
Ernie Bot
2023
Baidu
—
—
SparkDesk
2023
iFLYTEK
1700.00
—
PanguLM
2023
HUAWEI
>30000
资料来源：《大语言模型研究现状及趋势》，源达信息证券研究所
更多大模型类应用的推出是对数据要素有效利用的基础。AI Agent是一种以AI大模型驱动的人工智能工具，可根据具体场景实现高度个性化和智能化的智能服务，有望将大模型的潜力最大化，推动AI技术应用化，加速人工智能产业商业化。
表2：国内厂商加大对AI Agent等大模型驱动下的人工智能应用的投入
公司名称
大模型产品
阿里云
百炼大模型服务平台
AWS
Amazon bedrock 以及partyrock.aws等工具
百度智能云
TiAppBuilder、AgentBuilder
京东云
Al Agent开发管理平台
蚂蚁集团/蚂蚁数科
蚂蚊Al Studio+Max
昆仑万维
SkyAgents
商汤科技
MaaS平台-应用智能体
深信服科技
AI算力平台
神州数码
神州问学-AI应用及Agent管理
腾讯云
腾讯元器
月之暗面
Kimi Plus
中国电信（天翼AI）
智能体开发运营平台
字节跳动
扣子/Coze，火山引擎Al Agent开发管理平台
360
360智脑、360智汇云
资料来源：IDC，源达信息证券研究所
服务器等数据基础设施是数据要素价值得到有效利用的基础。自OpenAI发布ChatGPT后，AI大模型有望成为助力千行万业智能化转型的底层支撑。AI大模型的训练和运行过程对对算力需求极大，预计将推动一轮算力中心的建设。以Nvidia A100服务器为例（由8个A100 GPU构成），单台服务器算力约为5Pflop/s，则训练一个具有1750亿个模型参数的大模型需要约2917台A100服务器。
表3：具有1750亿个模型参数的大模型训练一天需要约2917台Nvidia A100服务器
模型参数（亿个）
350
700
1050
1400
1750
所需算力（E+8PFlop/s）
0.63
1.26
1.89
2.52
3.15
有效算力比率（%）
25%
25%
25%
25%
25%
实际算力需求（E+8PFlop/s）
2.52
5.04
7.56
10.08
12.6
服务器算力（PFlop/s）
5
5
5
5
5
每日工作时间（s）
86400
86400
86400
86400
86400
服务器需求数（台）
583
1167
1750
2333
2917
资料来源：Nvidia官网，OpenAI，源达信息证券研究所
用于构建算力中心的AI服务器出货量高速增长。2023年全球普通AI服务器/高端AI服务器出货量分别为47.0和27.0万台，较2022年分别同比增长36.6%和490.5%，并预计2024年全球普通AI服务器和高端AI服务器出货量分别为72.5和54.3万台，分别同比增长54.2%和172.0%。
图6：AI服务器出货量高速增长
资料来源：华勤技术投资者关系公众号，源达信息证券研究所
华为加大算力基础设施研发力度。目前华为算力基础设施布局中：鲲鹏系列以通用算力为主，昇腾系列以智能算力为主，均采用国产芯片打造。华为凭借自身强大的研发能力，已实现从算力、存力、互联技术和计算架构等方面为世界提供第二选择，打造算力坚实底座。从产业链布局看，目前华为主要负责服务器或其中核心器件的研发和生产，并由下游服务器厂商代理销售，主要的华为系服务器厂商有高新发展（对华鲲振宇持股70%）、四川长虹、神州数码、拓维信息和烽火通信等。此外2023年3月中兴通讯宣布自身服务器将为百度“文心一言”提供算力支撑。
图7：搭载鲲鹏920处理器的鲲鹏服务器主板
图8：华为推出昇腾系列AI算力基础设施
资料来源：华为官网，源达信息证券研究所
资料来源：华为官网，源达信息证券研究所
三、构建数据要素交易平台市场，商业模式加快成熟
数据流通端是数据要素流通的中介与核心，沟通各类市场主体，是数据作为生产要素进行交互、整合、交换、交易的平台，是推动数据交易市场建设的基础。数据流通端按类型可分为数据交易所、企业主导型数据服务平台及开放数据平台。未来数据交易所有望成为数据要素市场交易的主流平台。
图9：中国数据要素流通行业产业链
资料来源：《2023年中国数据交易市场研究分析报告》，源达信息证券研究所
数据交易按类型可分为场内交易和场外交易，场内交易由数据交易所制定数据交易流程及规章，在交易前负责质量评估、合规评估和资产评估等；在数据交易环节做好风险控制；在交易后提供交易核验、仲裁纠纷等服务。
图10：数据要素交易模式
资料来源：《2023年中国数据交易市场研究分析报告》，源达信息证券研究所
图11：场内外数据交易流程
资料来源：《2023年中国数据交易市场研究分析报告》，源达信息证券研究所
目前国内数据交易平台的规模仍有待壮大。数据交易平台注册资本数额大多在5000万元-1亿元，有23家；而注册资本数额超过1亿元的有4家，其中上海数据交易所注册资本达8亿元，北京国际大数据交易所和郑州数据交易中心注册资本达2亿元。
数据交易平台分布以华东、华南和华中为主。受企业数字化水平及数据资源分布情况影响，目前数据交易平台分布仍以华东、华南和华中为主，其中华东地区有14家，占比达35%，华南和华中地区各7家，占比为17.5%，三个地区合计占比达70%。
图12：数据交易平台注册资本数额情况
图13：数据交易平台区域分布情况
资料来源：《数据交易平台发展白皮书》，源达信息证券研究所
资料来源：《数据交易平台发展白皮书》，源达信息证券研究所
目前国内数据交易机构的产品以数据集、API和数据应用服务为主。少数机构还提供许可（金麒麟分析师）证、数据处理服务、数据分析工具服务和行业研究报告等产品。
图14：主流数据交易机构的产品上架情况
资料来源：《数据流通市场中数据产品的特性及其交易模式》，源达信息证券研究所
目前数据交易平台的盈利模式主要有三种：佣金模式、会员制和增值式交易服务三种。其中交易佣金模式的优势是简单易行、门槛低，但佣金费率过高会抑制平台交易需求；会员制模式可利于促进长期合作及交易安全性，但交易规模的扩大具有一定难度；增值式交易服务模式交易所需提供数据处理等更多服务，对平台的能力提出更高要求。
图15：数据交易平台的盈利模式
资料来源：《数据交易平台发展白皮书》，源达信息证券研究所
中国数据要素交易场内机构可分为国家级、省市级、行业级和企业级。其中国家级和省市级交易机构是市场内主流，集中于华东与华南地区，以国资主导公司制为主，通常为通用型数据交易平台。而行业级和企业级交易机构往往专耕单个或数个细分行业和领域，如：钢铁行业、医药行业、金融行业和电信行业都有较好应用前景。
图16：中国数据要素交易场内市场竞争格局
资料来源：《2023年中国数据交易市场研究分析报告》，源达信息证券研究所
目前国内数据要素交易市场存在的问题有：数据产权不清、数据交易活跃度低、同质化竞争和新技术应用不成熟等。目前各机构收集的个人数据权属仍存在争议，导致交易风险较高，需要进一步完善相关制度体系及让交易所发挥好做市商功能；而数据交易机构的建设需根据区域、产业和经济情况做好统筹布局，避免同质化竞争和资源浪费。
图17：目前数据要素交易行业仍存在的问题
资料来源：《数据交易平台发展白皮书》，源达信息证券研究所
四、投资建议
数据要素是国家基于数字经济和新质生产力产业发展的又一重要政策导向方向。国家数据局等17个部门联合引发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》：将工业制造、交通运输、金融服务、科技创新、医疗健康、气象服务、城市治理等12个行业作为数据要素高水平应用的重点行业。数据交易层面国内已建成多个大型数据交易所，形成“国家级+省市级+行业级”的发展局面，为数据要素市场发展打牢基础。伴随国内新质生产力产业进一步发展壮大，数据要素市场有望加快成熟。
五、风险提示
政策导向不及预期的风险；
市场竞争加剧的风险；
技术发展不及预期的风险；
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领跌中概股列表：
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