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1、本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 1 電子行業專題研究 國產 AI 算力芯片全景圖 2023 年 03 月 19 日 AI 芯片賦能算力基石，英偉達壟斷全球市場。根據芯片的類別，AI 算力芯片主要包括 GPU、FPGA，以及以 TPU、VPU 為代表的 ASIC 芯片，其中以 GPU用量最大，據 IDC 數據，預計到 2025 年 GPU 仍將占據 AI 芯片 8 成市場份額。由于英偉達 GPU 產品線豐富、產品性能頂尖、開發生態成熟，目前全球 AI 算力芯片市場由英偉達的 GPU 壟斷，根據中國信通院的數據，2021 年 Q4 英偉達占據了全球 95.

2、7%的 GPU 算力芯片市場份額。2023 財年，英偉達數據中心營收達到 150 億美元，同比增長 41%，FY2017-FY2023 復合增速達 63%，表明全球 AI 芯片市場規模保持高速增長。國產 AI 算力芯片正起星星之火。全球 AI 芯片市場被英偉達壟斷，然而國產AI 算力芯片正起星星之火，投融資熱度高企。根據電子發燒友統計，2022 年多家 AI 芯片公司獲得大額融資，其中摩爾線程達 15 億元、天數智芯超 10 億元、沐曦達 10 億元。在國產 AI 算力芯片中，寒武紀推出的云端訓練側產品思元 290達到 512TOPS INT8 算力，訓推一體產品思元 370 達到 256TO

3、PS INT8 算力；海光信息 DCU 產品深算一號部分參數對標英偉達 A100。國內非上市公司中，天數智芯的訓練側產品 BI 達到 295TOPS INT8 算力；沐曦的推理側產品MXN100 已于 2022 年 8 月回片點亮?；ヂ摼W巨頭亦強勢入局 AI 芯片，騰訊領投的燧原科技推出推理側產品云燧 i20，INT8 算力達 256TOPS；百度孵化的昆侖芯推出訓推一體 AI 芯片 R200，INT8 算力達 256TOPS；背靠阿里的平頭哥亦早在 2019 年就推出推理側 AI 芯片含光 800。自主可控受高度重視，國產 AI 算力芯片迎“芯“機遇。2 月 27 日，中共中央、國務院印發了

4、數字中國建設整體布局規劃，規劃提出要夯實數字基礎設施，我們認為，數字中國基礎設施的建設有望拉動以數據中心、超算中心、智能計算中心為代表的算力基礎設施建設，從而帶動服務器與 AI 算力芯片的需求快速增長。同時，為構筑自立自強的數字技術創新體系，上游 AI 芯片作為算力基礎，自主可控需求凸顯，數字中國建設對 AI 芯片國產化提出新要求。投資建議：我們看好以海光信息、寒武紀、天數智芯、沐曦為代表的 AI 算力芯片公司持續突破，以及以芯原股份為代表的 IP 公司在 AI 芯片大潮下加速成長。建議關注 AI 芯片相關賽道投資機遇。風險提示：疫情反復影響生產經營；下游需求不及預期；研發進展不及預期。重點公

5、司盈利預測、估值與評級 代碼 簡稱 股價（元）EPS（元）PE（倍）評級 2022E 2023E 2024E 2022E 2023E 2024E 688041 海光信息 57.50 0.38 0.82 1.21 151 70 48 推薦 688256 寒武紀-U 122.93-2.91-1.79-1.00/688521 芯原股份-U 77.02 0.15 0.33 0.52 520 230 147 推薦 002156 通富微電 23.38 0.39 0.74 1.06 60 32 22/600584 長電科技 30.91 1.85 2.04 2.37 17 15 13/資料來源：Wind，民生

6、證券研究院預測;（注：股價為 2023 年 03 月 17 日收盤價；未覆蓋公司數據采用 wind 一致預期；海光信息、寒武紀-U、芯原股份-U 2022E EPS 為業績快報披露值）推薦 維持評級 分析師 方競 執業證書：S0100521120004 郵箱： 相關研究 1.電子行業跟蹤：高溫超導特性優異，行業應用前景廣闊-2023/03/13 2.電子行業周報 20230313：曙光漸顯，把握芯片設計底部布局機遇-2023/03/13 3.電子行業周報 20230228：Chiplet：AI 芯片算力跨越的破局之路-2023/02/28 4.電子行業周報 20230222：ChatGPT 開

7、啟行業變革，Chiplet 引領破局之路-2023/02/22 5.汽車電子月報：充電政策+禾賽上市催化，電動化智能化加速-2023/02/14 行業專題報告/電子 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 2 目錄 1 國產 AI 算力芯片正起星星之火.3 1.1 AI 芯片賦能算力基石，英偉達壟斷全球市場.3 1.2 性能與生態構筑 AI 算力芯片高壁壘.4 1.3 國產 AI 算力芯片全景圖.7 2 自主可控受高度重視，國產 AI 算力芯片迎“芯“機遇.15 3 投資建議.16 4 風險提示.17 插圖目錄.18 表格目錄.18 qQrQWW9YcWfVr

8、VdUyX8O8QbRtRrRsQoNkPqQtQfQnPnN8OpOoPvPnPzRvPsOrQ行業專題報告/電子 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 3 1 國產 AI 算力芯片正起星星之火 1.1 AI 芯片賦能算力基石，英偉達壟斷全球市場 AI 算力芯片主要包括 GPU、FPGA，以及以 VPU、TPU 為代表的 ASIC 芯片。其中以 GPU 用量最大，據 IDC 數據，預計到 2025 年 GPU 仍將占據 AI 芯片 8 成市場份額。然而，相較傳統圖形 GPU，通用型算力 GPU 在芯片架構上縮減了圖形圖像顯示、渲染等功能實現，具有更優的計算

9、能效比，因而被廣泛應用于人工智能模型訓練、推理領域。表1：主流 AI 芯片分類 技術架構種類 定制化程度 可編輯性 算力 價格 優點 缺點 應用場景 圖形 GPU 通用型 強 中 高 通用性較強且適合大規模并行運算；設計和制造工藝成熟 其圖形渲染功能無法在推理端完全發揮計算能力 高級復雜算法和通用性人工智能平臺 算力 GPU 通用型 強 高 高 相較傳統的 GPU，縮減了圖形圖像顯示、渲染等功能實現，具有更優的計算能效比 算力性能及設計難度極高 互聯網、安防、金融等通用計算領域和人工智能平臺 FPGA 半定制化 強 高 中 可通過編程靈活配置芯片架構適應算法迭代，平均性能較高；功耗較低；開發時

10、間較短（6 個月）量產單價高；峰值計算能力較低；硬件編程困難 適用于各種具體的行業 ASIC 全定制化 弱 高 低 通過算法固化實現極致的性能和能效、平均性很強；功耗很低；體積??；量產后成本最低 前期投入成本高；研發時間長（1 年）；技術風險大 當客戶處在某個特殊場景，可以為其獨立設計一套專業智能算法軟件 資料來源：甲子光年，民生證券研究院整理 根據在網絡中的位置，AI 芯片可以分為云端 AI 芯片、邊緣和終端 AI 芯片；根據其在實踐中的目標，可分為訓練（training）芯片和推理（inference）芯片。云端主要部署高算力的 AI 訓練芯片和推理芯片，承擔訓練和推理任務，具體有智能數據

11、分析、模型訓練任務和部分對傳輸帶寬要求比高的推理任務；邊緣和終端主要部署推理芯片，承擔推理任務，需要獨立完成數據收集、環境感知、人機交互及部分推理決策控制任務。行業專題報告/電子 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 4 圖1：云端、邊緣和終端 AI 芯片應用情況 資料來源：億歐智庫，民生證券研究院 由于英偉達 GPU 產品線豐富、產品性能頂尖、開發生態成熟，目前全球 AI 算力芯片市場仍由英偉達壟斷。根據中國信通院的數據，2021 年 Q4 英偉達占據了全球 95.7%的 GPU 算力芯片市場份額，因此，英偉達數據中心業務營收增速可以較好地反應全球 AI

12、芯片市場增速。2023 財年，英偉達數據中心營收達到 150 億美元，同比增長 41%，FY2017-FY2023 復合增速達 63%，表明全球 AI 芯片市場規模保持高速增長。圖2：2017-2023 財年英偉達數據中心營收（億美元）資料來源：英偉達財報，民生證券研究院 1.2 性能與生態構筑 AI 算力芯片高壁壘 評價 AI 芯片的指標主要包括算力、功耗、面積、精度、可擴展性等，其中算力、功耗、面積（PPA）是評價 AI 芯片性能的核心指標：020406080100120140160FY2017FY2018FY2019FY2020FY2021FY2022FY2023行業專題報告/電子 本公

13、司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 5 （1）算力：衡量 AI 芯片算力大小的常用單位為 TOPS 或者 TFLOS，兩者分別代表芯片每秒能進行多少萬億次定點運算和浮點運算，運算數據的類型通常有整型 8 比特（INT8）、單精度 32 比特（FP32）等。AI 芯片的算力越高，代表它的運算速度越快、性能越強。（2）功耗：功耗即芯片運行所需的功率，除了功耗本身，性能功耗比是綜合衡量芯片算力和功耗的關鍵指標，它代表每瓦功耗對應輸出算力的大小。（3）面積：芯片的面積是成本的決定性因素之一，通常來講相同工藝制程之下，芯片面積越小良率越高，則芯片成本越低。此外，單位芯片

14、面積能提供的算力大小亦是衡量 AI 芯片成本的關鍵指標之一。除 PPA 之外，運行在 AI 芯片上的算法輸出精度、AI 應用部署的可擴展性與靈活性，均為衡量 AI 芯片性能的指標。圖3：常見 AI 芯片評價標準 資料來源：CSDN，民生證券研究院 英偉達的 GPGPU 是全球應用最為廣泛的 AI 芯片，決定其性能的硬件參數主要包括：微架構、制程、CUDA 核數、Tensor 核數、頻率、顯存容量、顯存帶寬等。其中，微架構即 GPU 的硬件電路設計構造的方式，不同的微架構決定了 GPU的不同性能，作為英偉達 GPU 的典型代表，V100、A100、H100 GPU 分別采用Volta、Amper

15、e、Hopper 架構；CUDA 核是 GPU 內部主要的計算單元；Tensor核是進行張量核加速、卷積和遞歸神經網絡加速的計算單元；顯存容量和帶寬是決定 GPU 與存儲器數據交互速度的重要指標。行業專題報告/電子 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 6 表2：英偉達 V100/A100/A800/H100 對比 性能參數 V100 PCIe A100 80GB PCIe A800 80GB PCIe H100 80GB PCIe 微架構 Volta Ampere Hopper FP64 7TFLOPS 9.7TFLOPS 26 TFLOPS FP32 1

16、4TFLOPS 19.5TFLOPS 51 TFLOPS FP16 Tensor Core 312TFLOPS 756.5 TFLOPS INT8 Tensor Core 62 TOPS 624 TOPS 1513 TOPS GPU 顯存 32/16GB HBM2 80GB HBM2e 80GB GPU 顯存帶寬 900 GB/s 1935GB/s 2TB/s 最大熱設計功耗(TDP)250 瓦 300 瓦 300-350W 多實例 GPU 最多 7 個 MIG 每個 10GB 外形規格 PCle 雙插槽風冷式 或單插槽液冷式 PCle 雙插槽風冷式 互連技術 NVLink：300 GB/s

17、PCIE：32 GB/s 搭載 2 個 GPU 的NVIDIA”NVLink”橋接器：600GB/s PCle 4.0：64GB/s 搭載 2 個 GPU 的 NVIDIA”NVLink”橋接器：400GB/s PCle 4.0：64GB/s NVLink：600GB/s PCle 5.0：128GB/s 服務器選項 搭載 1 至 8 個 GPU 的合作伙伴認證系統和 NVIDIA 認證系統 資料來源：英偉達官網，民生證券研究院整理 除 GPU 硬件之外，與之配套的軟件開發體系亦是生態的重要組成部分。GPU的生態包括底層硬件、指令集架構、編譯器、API、基礎庫、頂層算法框架和模型等，英偉達于

18、2006 年發布的 CUDA 平臺是當今全球應用最為廣泛的 AI 開發生態系統。通用 GPU 與 CUDA 組成的軟硬件底座構成了英偉達引領 AI 計算的根基，當前全球主流深度學習框架均使用 CUDA 平臺。圖4：英偉達 CUDA 生態系統 資料來源：英偉達官網，民生證券研究院 行業專題報告/電子 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 7 生態構建計算壁壘，國產 GPU 廠商初期兼容 CUDA，長期仍需構筑自身軟硬件生態。由于當前全球主流深度學習框架均使用 CUDA 平臺進行開發，國產 GPU可以通過兼容 CUDA 的部分功能，快速打開市場，減少開發難度和用

19、戶移植成本。然而，CUDA 本身涵蓋功能非常廣泛，且許多功能與英偉達 GPU 硬件深度耦合，包含了許多英偉達 GPU 的專有特性，這些特性并不能在國產 AI芯片上全部體現。因此，長期來看國產 GPU 廠商仍需通過提升自身的軟硬件實力，構筑屬于自己的軟硬件生態。1.3 國產 AI 算力芯片全景圖 全球 AI 芯片市場被英偉達壟斷，然而國產 AI 算力芯片正起星星之火。目前，國內已涌現出了如寒武紀、海光信息等優質的 AI 算力芯片上市公司，非上市 AI 算力芯片公司如沐曦、天數智芯、壁仞科技等亦在產品端有持續突破。表3：國產 AI 算力芯片公司對比 公司名稱 成立時間 創始團隊背景 地點 注冊資本

20、或市值 融資輪次及金額 寒武紀 2016 中科院 北京 市值 493 億元 已上市 海光信息 2014 中科曙光、AMD、英特爾 天津 市值 1336 億元 已上市 景嘉微 2006 國防科技大學 長沙 市值 367 億元 已上市 沐曦 2020 AMD 上海 671 萬元 Pre-B 輪/10 億元 天數智芯 2015 AMD 上海 1.7 億元 C+輪/超 10 億元 壁仞 2019 AMD+英偉達 上海 3292 萬元 B+輪/未披露 燧原 2018 紫光+AMD 上海 394 萬元 C+輪/未披露（股東騰訊）昆侖芯 2011 百度 北京 1768 萬元 A 輪/未披露（股東百度）平頭哥

21、 2018 中天微+達摩院 杭州 5000 萬元 未披露（股東阿里巴巴）海飛科 2020 英偉達 上海 97 萬元 B 輪/未披露 后摩智能 2020 AMD 南京 1637 萬元 Pre-A+輪/數億元 登臨 2017 圖芯+華為 上海 208 萬元 B 輪/未披露 摩爾線程 2020 英偉達 北京 2380 萬元 B 輪/15 億元 芯動科技 2006 美光 武漢 1000 萬元 未披露 黑芝麻智能 2021 豪威 武漢 1.5 億美元 未披露 地平線 2015 百度 北京 6 億美元 未披露 資料來源：各公司官網等，民生證券研究院整理。注：非上市公司統計注冊資本。行業專題報告/電子 本公

22、司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 8 表4：國產 AI 算力芯片公司主要產品對比 公司名稱 產品類型 產品 算力 主頻 制程 寒武紀 訓練+推理+整機 訓推一體 MLU370 訓練側 MLU290 256TOPS 512TOPS/7nm 海光信息 訓練 訓練側 DCU8100/1.5GHz 7nm 景嘉微 圖形為主 JM9 1.5TFLOPSFP32 1.5GHz 14nm 沐曦 訓練+推理 推理側 MXN100/7nm 天數智芯 由訓練切入推理 訓練側 BI 295TOPS/7nm 壁仞 訓練 訓練側 BR100 2000TOPS/7nm 燧原 訓練+推理

23、+整機 推理側 i20 訓練側 T21 256TOPS 256TOPS 1.5GHz/昆侖芯 訓練 訓推一體昆侖芯 2 代 256TOPS/7nm 平頭哥 推理 推理側含光 800 820TOPS/12nm 海飛科 訓練 云端芯片 Compass/后摩智能 存算一體 邊緣域 A1.0 50TOPS/登臨 由推理切入訓練 推理側 Goldwasser UL/訓練側 Goldwasser XL 32-64TOPS/512TOPS/摩爾線程 圖形為主 MTT S3000 15.2 TFLOPSFP32 1.9GHz 12nm 芯動科技 圖形為主 風華 1 號 25TOPS/12nm 黑芝麻 自駕芯片

24、 A1000 58TOPS/16nm 地平線 自駕芯片 征程 5 128TOPS/16nm 資料來源：各公司官網等，民生證券研究院整理 1.3.1 寒武紀 寒武紀成立于 2016 年，公司研發團隊成員主要來自于中科院，董事長陳天石曾任中科院計算所研究員。寒武紀 AI 芯片思元 290 面向云端訓練，思元 370 面向云端訓推一體，兩款芯片均采用 7nm 制程工藝。此外，思元 370 是寒武紀首款采用 chiplet 技術的 AI 芯片，最大算力高達 256TOPS；訓練側新品思元 590 在研發中。行業專題報告/電子 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 9

25、 圖5：思元 370 系列板卡與業內主流 GPU 性能對比 資料來源：寒武紀官網，民生證券研究院 2 月 27 日，寒武紀發布 2022 年業績快報，公司 2022 年實現營收 7.29 億元，同比增長 1.11%；實現歸母凈利潤-11.66 億元，虧損同比擴大 41.40%。寒武紀 2022 年歸母凈利潤虧損同比擴大主要原因系公司研發費用、資產減值損失、信用減值損失有所增長。2022 年，寒武紀云端產品已打入阿里云等頭部互聯網客戶，并與頭部銀行等金融領域客戶進行了深度技術交流，同時亦得到了頭部服務器廠商的認可。展望2023 年，隨著 ChatGPT 為代表的 AI 大模型不斷涌現，AI 算力

26、需求有望加速增長，從而驅動 AI 算力芯片需求增長。寒武紀作為國內領先的 AI 芯片公司，產品研發、市場拓展、客戶導入均有較強先發優勢，有望深度受益 AI 發展的浪潮與 AI 算力芯片國產化趨勢，在 23 年取得快速成長。1.3.2 海光信息 海光信息成立于 2014 年，公司骨干研發人員多擁有國內外知名芯片公司的就職背景，擁有成功研發 x86 處理器或 ARM 處理器的經驗。海光信息的 DCU 芯片深算一號采用 7nm 工藝，兼容“類 CUDA”環境，軟硬件生態豐富，已于 2021年實現規?；鲐?，未來將廣泛應用于大數據處理、人工智能、商業計算等領域。行業專題報告/電子 本公司具備證券投資咨

27、詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 10 表5：海光深算一號與 NVIDIA、AMD 產品參數比較 項目 海光 NVIDIA AMD 品牌 深算一號 Ampere 100 MI100 生產工藝 7nm FinFET 7nm FinFET 7nm FinFET 核心數量 4096(64 CUs)2560 CUDA 120CUs 內核頻率 Up to 1.5GHz(FP64)Up to 1.53Ghz Up to 1.5GHz(FP64)顯存容量 32GB HBM2 80GB HBM2e 32GB HBM2 顯存位寬 4096 bit 5120 bit 4096bit 顯存頻率

28、2.0 GHz 3.2 GHz 2.4 GHz 顯存帶寬 1024 GB/s 2039 GB/s 1228 GB/s TDP 350 W 400 W 300W CPU to GPU 互聯 PCIe Gen4 x 16 PCIe Gen4 x 16 PCIe GEN4 x 16 GPU to GPU 互聯 xGMI x 2,Up to 184 GB/s NVLink up to 600 GB/s Infinity Fabric x 3，up 資料來源：海光信息招股說明書，民生證券研究院整理 2 月 23 日，海光信息發布 2022 年業績快報，公司 2022 年實現營收 51.25億元，同比增長

29、 121.83%；實現歸母凈利 8.02 億元，同比增長 145.18%。2022年，海光信息在保持高研發投入的同時，大力拓展國內市場，有效提升了公司在國內高端處理器領域的領先優勢和市場地位，業務穩步增長。風險提示：行業競爭加劇的風險；行業景氣度波動的風險；行業技術路線變化的風險。1.3.3 沐曦集成電路 沐曦集成電路成立于 2020 年，公司創始團隊處于國內頂尖行列創始人陳維良曾任 AMD 全球 GPGPU 設計總負責人；兩位 CTO 均為前 AMD 首席科學家，目前分別負責公司軟硬件架構；核心成員平均擁有近 20 年高性能 GPU 研發經驗。沐曦于 2022 年 7 月完成 10 億元 P

30、re-B 輪融資，由混沌投資領投。沐曦首款異構 GPU 產品 MXN100 采用 7nm 制程，已于 2022 年 8 月回片點亮，主要應用于推理側；應用于 AI 訓練及通用計算的產品 MXC500 已于 2022 年 12 月交付流片，公司計劃 2024 年全面量產。行業專題報告/電子 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 11 圖6：沐曦 MXN 系列 GPU（曦思）產品概念圖 圖7：沐曦 MXC 系列 GPU（曦云）產品概念圖 資料來源：36 氪，民生證券研究院 資料來源：36 氪，民生證券研究院 1.3.4 天數智芯 天數智芯成立于 2015 年，首

31、席科學家鄭金山為原 AMD 首席工程師，首席技術官 Chien-Ping Lu 曾任三星全球副總裁。2022 年 7 月，公司完成超 10 億元人民幣的 C+輪及 C+輪融資。天數智芯的 Big Island 云端 GPGPU 是一款具有自主知識產權、自研 IP 架構的 7nm 通用云端訓練芯片，這款芯片達到 295TOPS INT8 算力。圖8：MI100、英偉達 A100、Big Island 對比 資料來源：天數智芯，民生證券研究院 行業專題報告/電子 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 12 1.3.5 壁仞科技 壁仞科技成立于 2019 年，創始

32、人張文曾任商湯科技總裁，CTO 洪洲曾任職于海思的 GPU 自研團隊，軟件生態環境主要負責人焦國方曾創建高通公司驍龍GPU 團隊、領導了 5 代 Adreno GPU 架構開發。2021 年 3 月，公司完成 B 輪融資，累計融資金額超 47 億元。2022 年 8 月，壁仞科技發布首款 GPGPU 芯片BR100，BR100 芯片采用 chiplet 技術，其 16 位浮點算力達到 1000T 以上、8 位定點算力達到 2000T 以上。圖9：BR100 的封裝工藝 資料來源：壁仞科技，民生證券研究院 1.3.6 燧原科技 對于互聯網大廠來說，騰訊、百度、阿里巴巴等均在 AI 芯片領域大力布

33、局。其中，騰訊投資燧原科技、百度投資昆侖芯、阿里巴巴則孵化了平頭哥。燧原科技成立于 2018 年，公司創始人趙立東曾任紫光通信科技集團有限公司副總裁、AMD 計算事業部高級總監；COO 張亞林曾任 AMD 資深芯片經理、技術總監。公司最新發布的第二代推理產品云燧 i20 是面向數據中心應用的第二代人工智能推理加速卡，采用 12nm 工藝，通過架構升級大大提高了單位面積的晶體管效率，算力可媲美 7nm GPU，達到 256TOPS。行業專題報告/電子 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 13 圖10：云燧 i20 VS i10 性能對比 資料來源：燧原科技官

34、網，民生證券研究院 1.3.7 昆侖芯 昆侖芯成立于 2011 年，前身為百度智能芯片及架構部，于 2021 年 4 月完成獨立融資，首輪估值約 130 億元。公司團隊成員多數成員來自百度、高通、Marvell、Tesla 等行業頭部公司，22 年完成 A 輪融資。昆侖芯新品 AI 芯片 R200 于 2022 智算峰會上正式發布，基于新一代昆侖芯自研架構 XPU-R，通用性和性能顯著提升，采用 7nm 先進工藝，算力可達 256TOPS。配合百度飛槳平臺，獲得更友好開發的環境。圖11：昆侖芯 R200 對比業內主流 GPU 資料來源：昆侖芯官網，民生證券研究院 1.3.8 平頭哥 平頭哥成立

35、于 2018 年，由阿里全資收購的中天微與達摩院芯片研發團隊合并行業專題報告/電子 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 14 而來。公司有兩條研發主線，一是利用 ARM 的 IP 為阿里云數據中心研發芯片，在云端提供普惠算力，即倚天系列和含光系列；另一邊集中在 RISC-V 處理器架構的研發，如玄鐵系列，主要應用是在 AIoT 領域。公司技術團隊由原中天微、高通、AMD、華為海思等擁有豐富研發經驗的人員構成。平頭哥于 2019 年 9 月發布首顆數據中心芯片含光 800，采用 12nm 工藝，性能峰值算力達 820 TOPS。圖12：含光 800NPU 架

36、構圖 資料來源：平頭哥官網，民生證券研究院 行業專題報告/電子 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 15 2 自主可控受高度重視，國產 AI 算力芯片迎“芯“機遇 3 月 5 日，中共中央總書記、國家主席、中央軍委主席習近平在參加十四屆全國人大一次會議江蘇代表團審議時指出，加快實現高水平科技自立自強，是推動高質量發展的必由之路。此外，在“兩會“期間，國務院組建國家數據局、重組科技部，結合前期數字中國建設規劃落地、浪潮集團被美國商務部列入”實體清單“等事件，我們認為，國產 AI 算力芯片迎來發展“芯“機遇，自主可控亟待加速。自主可控受高度重視，高水平科技亟需

37、自立自強。根據新華網，3 月 5 日，中共中央總書記、國家主席、中央軍委主席習近平在參加他所在的十四屆全國人大一次會議江蘇代表團審議時指出，加快實現高水平科技自立自強，是推動高質量發展的必由之路。此外，國務院在“兩會“期間組建國家數據局，負責統籌推進數字經濟發展、推進數據基礎設施布局建設等任務，有望加速推進數字中國建設落地；國務院重組科技部，并組建中央科技委員會，亦有望加速推動國內高水平科技實現自立自強。AI 算力芯片作為數字中國的算力基礎，國產突破勢在必行，國產 AI 算力芯片迎來發展”芯“機遇。數字中國建設對 AI 芯片國產化提出新要求。2 月 27 日，中共中央、國務院印發了數字中國建設

38、整體布局規劃。規劃提出要夯實數字基礎設施和數據資源體系“兩大基礎”，我們認為，數字中國基礎設施的建設有望拉動以數據中心、超算中心、智能計算中心為代表的算力基礎設施建設，從而帶動服務器與 AI 算力芯片的需求快速增長。同時，規劃提出要構筑自立自強的數字技術創新體系，上游 AI 芯片作為算力基礎，自主可控需求凸顯，數字中國建設對 AI 芯片國產化提出新要求。浪潮集團被列入“實體清單“，AI 芯片國產化進程有望加速。當地時間 3 月2 日，美國商務部將浪潮集團、龍芯中科等 37 個實體列入“實體清單“，擴大對浪潮等中國企業的出口禁令。浪潮集團等公司被列入“實體清單”，再度敲響了中國 AI 產業發展的

39、警鐘，我們不但要加大數字基礎設施建設，AI 算力芯片的自主可控推進也勢在必行。行業專題報告/電子 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 16 3 投資建議 數字中國建設對 AI 芯片國產化提出新要求，美國商務部將浪潮集團、龍芯中科等列入“實體清單“亦有望加速 AI 算力芯片國產化進程。我們看好以海光信息、寒武紀、天數智芯、沐曦為代表的 AI 算力芯片公司持續突破，以及以芯原股份為代表的 IP 公司在 AI 芯片大潮下加速成長。建議關注 AI 芯片相關賽道投資機遇。表6：電子行業重點關注個股 代碼 簡稱 股價（元）EPS（元）PE（倍）評級 2022E 202

40、3E 2024E 2022E 2023E 2024E 688041 海光信息 57.50 0.38 0.82 1.21 151 70 48 推薦 688256 寒武紀-U 122.93-2.91-1.79-1.00/688521 芯原股份-U 77.02 0.15 0.33 0.52 520 230 147 推薦 002156 通富微電 23.38 0.39 0.74 1.06 60 32 22/600584 長電科技 30.91 1.85 2.04 2.37 17 15 13/資料來源：Wind，民生證券研究院預測;（注：股價為 2023 年 03 月 17 日收盤價；未覆蓋公司數據采用 w

41、ind 一致預期；海光信息、寒武紀-U、芯原股份-U 2022E EPS 為業績快報披露值）行業專題報告/電子 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 17 4 風險提示 疫情反復影響生產經營：疫情影響因素仍未完全消除，若疫情反復或政策趨嚴或影響企業正常生產經營節奏；下游需求不及預期：如果 AI 應用滲透不及預期，則將對上游需求帶來不利影響；研發進展不及預期：AI 算力芯片設計難度較大，具有較高技術壁壘，若國內廠商研發進度不及預期，將對相關公司業績帶來不利影響。行業專題報告/電子 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 18

42、插圖目錄 圖 1：云端、邊緣和終端 AI 芯片應用情況.4 圖 2：2017-2023 財年英偉達數據中心營收（億美元）.4 圖 3：常見 AI 芯片評價標準.5 圖 4：英偉達 CUDA 生態系統.6 圖 5：思元 370 系列板卡與業內主流 GPU 性能對比.9 圖 6：沐曦 MXN 系列 GPU（曦思）產品概念圖.11 圖 7：沐曦 MXC 系列 GPU（曦云）產品概念圖.11 圖 8：MI100、英偉達 A100、Big Island 對比.11 圖 9：BR100 的封裝工藝.12 圖 10：云燧 i20 VS i10 性能對比.13 圖 11：昆侖芯 R200 對比業內主流 GPU

43、.13 圖 12：含光 800NPU 架構圖.14 表格目錄 重點公司盈利預測、估值與評級.1 表 1：主流 AI 芯片分類.3 表 2：英偉達 V100/A100/A800/H100 對比.6 表 3：國產 AI 算力芯片公司對比.7 表 4：國產 AI 算力芯片公司主要產品對比.8 表 5：海光深算一號與 NVIDIA、AMD 產品參數比較.10 表 6：電子行業重點關注個股.16 行業專題報告/電子 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 19 分析師承諾 本報告署名分析師具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格并登記為注冊分析師，基于認真審慎的工作

44、態度、專業嚴謹的研究方法與分析邏輯得出研究結論，獨立、客觀地出具本報告，并對本報告的內容和觀點負責。本報告清晰準確地反映了研究人員的研究觀點，結論不受任何第三方的授意、影響，研究人員不曾因、不因、也將不會因本報告中的具體推薦意見或觀點而直接或間接收到任何形式的補償。評級說明 投資建議評級標準 評級 說明 以報告發布日后的 12 個月內公司股價（或行業指數）相對同期基準指數的漲跌幅為基準。其中：A 股以滬深 300 指數為基準；新三板以三板成指或三板做市指數為基準；港股以恒生指數為基準；美股以納斯達克綜合指數或標普500 指數為基準。公司評級 推薦 相對基準指數漲幅 15%以上 謹慎推薦 相對基

45、準指數漲幅 5%15%之間 中性 相對基準指數漲幅-5%5%之間 回避 相對基準指數跌幅 5%以上 行業評級 推薦 相對基準指數漲幅 5%以上 中性 相對基準指數漲幅-5%5%之間 回避 相對基準指數跌幅 5%以上 免責聲明 民生證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）具有中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格。本報告僅供本公司境內客戶使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。本報告僅為參考之用，并不構成對客戶的投資建議，不應被視為買賣任何證券、金融工具的要約或要約邀請。本報告所包含的觀點及建議并未考慮個別客戶的特殊狀況、目標或需要，客戶應當充分考慮自身特定狀況，不應單純依靠本報告所載的內容

46、而取代個人的獨立判斷。在任何情況下，本公司不對任何人因使用本報告中的任何內容而導致的任何可能的損失負任何責任。本報告是基于已公開信息撰寫，但本公司不保證該等信息的準確性或完整性。本報告所載的資料、意見及預測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，且預測方法及結果存在一定程度局限性。在不同時期，本公司可發出與本報告所刊載的意見、預測不一致的報告，但本公司沒有義務和責任及時更新本報告所涉及的內容并通知客戶。在法律允許的情況下，本公司及其附屬機構可能持有報告中提及的公司所發行證券的頭寸并進行交易，也可能為這些公司提供或正在爭取提供投資銀行、財務顧問、咨詢服務等相關服務，本公司的員工可能擔任本報告所提及的

47、公司的董事?？蛻魬浞挚紤]可能存在的利益沖突，勿將本報告作為投資決策的唯一參考依據。若本公司以外的金融機構發送本報告，則由該金融機構獨自為此發送行為負責。該機構的客戶應聯系該機構以交易本報告提及的證券或要求獲悉更詳細的信息。本報告不構成本公司向發送本報告金融機構之客戶提供的投資建議。本公司不會因任何機構或個人從其他機構獲得本報告而將其視為本公司客戶。本報告的版權僅歸本公司所有，未經書面許可，任何機構或個人不得以任何形式、任何目的進行翻版、轉載、發表、篡改或引用。所有在本報告中使用的商標、服務標識及標記，除非另有說明，均為本公司的商標、服務標識及標記。本公司版權所有并保留一切權利。民生證券研究院：上海：上海市浦東新區浦明路 8 號財富金融廣場 1 幢 5F；200120 北京：北京市東城區建國門內大街 28 號民生金融中心 A 座 18 層；100005 深圳：廣東省深圳市福田區益田路 6001 號太平金融大廈 32 層 05 單元；518026