A股算力服务第一股并行科技将在明天上市。

一、这是我在申购前的分析

并行科技发行新股1000万股，发行后总股本5673万股，发行价格 29元，发行后总市值16.45亿元。

公司原有非限售股本1549万股，发行后流通股本2549万股，流通市值7.39亿元。

并行科技业绩亏损，需要按照市销率即ps进行估值。市销率（P/S）估值法就是一种利用公司的总市值和主营业务收入来确定公司股票的价值是否合理的方法。市销率P/S (Price to Sales)的计算方法是：用公司的总市值除以该公司过去12个月的总业务收入。

公司2022营收3.13亿，ps5.26倍。公司预计2023 年可实现的营业收入约为47,000 万元至 50,000 万元，同比增长约 50%至 60%，取中间值4.85亿，动态ps3.39倍。

可比公司中科星图、海量数据、卓易信息及铜牛信息的平均市销率 为 14.39 倍，并行科技发行估值水平低于可比公司估值水平。

我注意到并行科技官微7月17日曾经发布这一一条消息：

二、并行科技即将上线超万P超算架构大模型算力

资源“及时雨”解决“算力荒”

5月以来,不少用户向微软反馈:集成ChatGPT聊天功能的New Bing搜索引擎回答速度正在变慢。即便是与OpenAI进行深度合作的微软也只能无奈回应“该情况因GPU资源补充速度跟不上用户增长速度所导致”。国内互联网公司在打响“百模大战”的同时,也在不妨碍原有业务的前提下,尽可能腾挪手中算力资源,以满足大模型训练刚需。

为缓解GPU卡资源紧张问题,并行科技将在2023年底前,以“算力网络”为依托,为大模型行业带来GPU资源“及时雨”,上线超万P超算架构大模型算力。然而,对AI大模型训练来说,解决GPU卡的资源问题只是第一步。面对训练时的大规模计算需求,并行科技还提供强有力的技术支撑,以解决机间网络性能的问题。

大模型算力不是云计算!是超算!

在进行大模型训练时,需要大量GPU资源组成算力集群来应对极高的密集性计算,换句话说,考验的是规模性算力资源在短时间内的计算“爆发力”,对算力、算法、数据三方面的技术均有一定要求,再强的单卡也只是整体运算过程中的节点,单打独斗无法完成AI大模型的算力任务。所以,有别于分布式的云计算技术,需要专用的高速互联计算网络、高性能文件存储和强劲的GPU算力,其本质是基于高性能计算架构的超算算力。

并行智算云是并行科技针对人工智能和高性能计算场景的算力服务平台,面向企事业单位、高校、科研院所在人工智能领域和高性能计算等方向的GPU算力需求,提供专业、海量的GPU算力云。通过云主机、高性能集群和裸金属三大产品体系支撑,基于高性能计算环境构建GPU算力服务平台,以满足大规模预训练、微调、高并发推理和高精度科学计算中对计算、存储、网络等环节的多样性需求。

但满足硬件和技术的客观需求,并不意味着接下来训练AI大模型的工作就会顺理成章,因为若想让大模型顺畅地运行,并最终得到理想成果,后续的服务保障体系同样重要。

这条信息，是摘自并行科技官微。超万P超算架构大模型算力，意味着什么，具体落地情况如何，希望熟悉的网友在评论区留言。

三、纳科诺尔

公司发行新股 2000万股，发行后总股本为 9037万 股，发行价格15元，发行后总市值13.56亿。老股3000万股，流通市值7.5亿。

公司是锂电辊压设备行业龙头，市占率第一。在手订单近24亿。

2023年上半年公司营业收入为4.71亿元，同比增长72.56%；归母净利润为7608.82万元，同比增长58.57%。公司发行市盈率12.5倍。动态市盈率9倍。

公司发行估值较低，会不会像安达科技等一样落入低估值陷阱？我认为不是，低估值陷阱是周期性行业处于景气最高峰时IPO，资源类行业、产能一窝蜂大上的行业居多。锂电辊压设备行业竞争格局良好，没有形成碳酸锂等的产能大幅扩产竞争。公司的合同负债11亿，发出商品11亿，加上24亿的在手订单，可以保证公司业绩持续高增长。

我拟申购。