核心要点：
公司发布2024 年年报，营收增长20.16%
根据广电运通2024 年年报，2024 年公司实现营收108.66 亿元，同比增长20.16%，营收首次超过百亿。实现归母净利润9.20 亿元，同比下降5.84%，实现扣非归母净利润7.54 亿元，同比下降7.81%，利润端略微承压主要是受到智慧财政板块业绩下降等因素的综合影响。根据Wind 数据，公司2024Q4 单季度实现营收37.48 亿元，同比增长13.60%，单季度实现归母净利润2.47 亿元，同比增长10.03%，单季度实现扣非归母净利润2.01 亿元，同比增长32.99%，四季度边际改善明显。
现金流表现亮眼，费用管控良好
根据Wind 数据，2024 年公司销售商品、提供劳务收到的现金为117.28 亿元，销现比为1.08，2024 年公司经营活动产生的现金流量净额为12.67 亿元，净现比为1.09，近5 年公司销现比和净现比均在1 以上，表明公司回款状况优异，盈利质量高。2024 年公司销售费用率为6.88%，同比下降1.23pct，管理费用率为5.55%，同比下降0.30pct，近5 年，公司销售费用率和管理费用率持续下降，显示公司费用控制能力优秀。
控股广电五舟，算力业务增长强劲
2024 年8 月，公司通过继续收购广电五舟10%股份，持股比例达到26.23%，并通过表决权委托方式合计拥有广电五舟表决权比例为45.36%，成为其控股股东。广电五舟以服务器的国产化、差异化和软硬一体化为核心业务，是华为鲲鹏整机合作伙伴和昇腾AI 战略伙伴，2024 年实现营收17.02 亿元，同比增长31.12%。公司承建了广州人工智能公共算力中心一期二期项目，在该项目中，公司提供咨询、规划、设计、建设等一体化的算力综合解决方案服务，一期建设100PFlops@FP16 算力，达成在线模型推理验证的需求，具备训推一体化能力，二期在原基础上持续扩建200PFlops@FP16 算力，为广州市政企单位、高校及科研机构提供普惠性算力，一期已在2022 年完成交付，二期正在建设中。国内算力投资维持高景气，继阿里巴巴推出三年3800 亿投资计划后，中国联通计划在2025 年增加28%的算力投资，并为人工智能重点基础设施和重大工程专项作了特别预算安排，同时，DeepSeek的广泛应用推动了国内算力需求的提升，受贸易冲突影响，算力国产替代需求提升，广电运通有望深度受益于国内智能算力基建需求。
海外市场增长强劲，新签合同额保持双位数增长
公司加速推进国际业务发展，全年新签合同额保持双位数增长，海外市场营收达17.27 亿元。其中：拉美市场保持强劲增长，与墨西哥当地最大金融机构BBVA 银行的合作不断深入，并在秘鲁、哥伦比亚市场取得突破；土耳其新增市场占有率创下新高，欧洲市场重点区域获得大额订单，智慧金融整体解决方案在斯洛伐克成功落地；亚太市场影响力持续提升，在越南、泰国、马来西亚签订批量订单；创新业务在非洲、亚太、西欧全面铺开，跨平台监控管理项目在突尼斯大规模应用，网点转型、零售等智能终端产品及解决方案在北美、中东加速批量落地。
全面布局数据要素业务，三个数据资产实现入表
公司正全面布局数据要素业务，构建数据价值化的全链条，在数据加工、开发利用、交易等环节打造核心竞争力。2024 年，公司南沙“离岸易平台”、“中数智汇产业链数据库”及ESG 卓望指标数据集三个数据资产首次实现入表，其中，南沙“离岸易平台”成为广州市属国企首例数据资源入表案例。此外，公司以企百科终端为抓手，抢占银行业一线市场，中标了工行、交行、邮储等多个项目。2024 年以来，数据要素重磅政策密集落地，国家数据局等17 部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026 年）》，目标数据产业年均增速超过20%，《关于加快公共数据资源开发利用的意见》发布，标志着公共数据顶层规划出台，国家数据局印发《可信数据空间发展行动计划（2024—2028 年）》，将加快推动可信数据空间规模化应用，以可信安全促要素流通。伴随国内数据要素政策的不断落地，数据要素市场化商业化有望加快成熟。
投资建议
公司现金流表现优异，费用管控良好，广电五舟是华为鲲鹏整机合作伙伴和昇腾AI 战略伙伴，有望受益于国内智能算力基建及国产替代需求。公司数据要素业务布局全面且领先，伴随国内数据要素市场化商业化的成熟，数据要素业务有望打开成长空间。同时，公司海外市场拓展顺利，全年新签合同额保持双位数增长，海外市场有望贡献新的成长动力。我们预计2025-2027 年公司归母净利润为11.32 亿元、13.29 亿元、15.74 亿元，增长率分别为23.1%、17.3%、18.5%。截至4 月9 日收盘，现价对应PE 分别为25.29倍、21.55 倍、18.19 倍，首次覆盖给予广电运通“买入”评级。
风险提示
宏观经济复苏不及预期的风险，AI 技术迭代不及预期的风险，AI 应用发展不及预期的风险，数据要素相关政策落地不及预期的风险。