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1、證券研究報告|公司深度|軍工電子 1/21 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 景嘉微(300474)報告日期：2025 年 03 月 17 日 國產國產 GPU 先鋒，先鋒，技術技術積淀積淀與與研發優勢研發優勢驅動未來驅動未來 景嘉微景嘉微深度報告深度報告 投資要點投資要點 國產國產 GPU 領域的先行者，產品持續迭代領域的先行者，產品持續迭代 公司是國內首家成功研制國產 GPU 芯片并實現大規模工程應用的企業，2007 年自主研發出 M9 芯片驅動程序，2010 年開始研制替代 M9 的自主知識產權圖形處理芯片并獲“核高基”重大專項立項，實現了 GPU 突破，并向軍用飛機供應 GPU 及圖顯

2、模塊。公司 GPU 系列產品從 JM 5 系列逐步發展至 JM 11 系列和景宏系列，應用場景從軍用向消費級以及 AI 計算拓展。2024 年前三季度，公司營業收入 4.41 億元，同比減少 5.99%，歸母凈利潤 0.24 億元，同比增長 53.28%。受軍工行業人事調整、訂單推遲、供應鏈降價等等原因影響，收入有所波動。公司業務主要分為圖顯、芯片及雷達，2023年營收占比分別為 65.1%、14.2%、18.5%。2024上半年圖顯營收增長7.95%，雷達營收減少50.73%，芯片增長迅速，營收增速達到 53.28%。我們認為未來伴隨著定增項目落地以及景宏 JM11 系列芯片放量，芯片業務有

3、望帶動公司業績增長?！皩Ｓ谩毕颉皩Ｓ谩皩Ｓ谩毕颉皩Ｓ?通用”發展，自主可控支持內生成長通用”發展，自主可控支持內生成長 2024年以來的跡象表明，公司產品線正持續從軍用向民用拓展，實現從“專用”向“專用+通用”的戰略轉型，通過 AI 以及消費級顯卡打開新的增長曲線。1）JM11 系列芯片已完成流片、封裝階段工作系列芯片已完成流片、封裝階段工作，兼容國內外主流操作系統并支持虛擬化，適用于游戲、動畫、云計算、AI 領域，在高畫質游戲中，用戶將能夠享受到更高的幀率和更細膩的圖像細節，有助于產品打開消費市場。2）2024 年年 3月推出景宏系列高性能智算模塊月推出景宏系列高性能智算模塊，專注于 AI

4、訓練、推理和科學計算，支持多種混合精度運算和多卡互聯，兼容主流 CPU 和服務器，彌補了此前產品在高端 AI應用和高性能計算方面的不足。3）公司定增項目）公司定增項目落地落地，募資，募資38.27億元億元，將用于“高性能 GPU 芯片”與“通用 GPU 先進架構研發中心建設”項目，旨在彌補國內 GPU 在高端圖形處理與高性能計算領域的技術短板。算力即國力，算力即國力，GPU 引領智算未來，引領智算未來，國內國內市場潛力無限市場潛力無限 中央廣播電視總臺與國務院國資委聯合制作的系列紀錄片大國基石第三期算力引擎中明確指出“算力即國力”。GPU 憑借強大的并行計算能力，已成為深度學習和神經網絡訓練的

5、核心硬件。2021 至 2030 年間年 CAGR 達 38.7%，國內 GPU市場 2020-2024年 CAGR為 32.8%。字節跳動 2024年資本開支約為 800億元，接近百度、阿里、騰訊之和，2025 年有望達到 1600 億，或將引領 AI 大模型軍備競賽，帶動算力產業需求。與此同時，各地掀起智算中心建設熱潮，僅2024年上半年智算中心招投標相關事件就有至少791起，同比增長高達407.1%。在美國對華 GPU 出口限制加劇的背景下，國產 GPU 需求有望急劇增加。盈利預測與估值盈利預測與估值 我們預計公司 2024-2026 年營業收入為 5.15、7.77、10.47 億元，

6、同比變動-27.82%、+50.96%、+34.66%；歸母凈利潤為-1.24、0.70、0.91 億元。選取同為GPU 芯片企業的海光信息、寒武紀-U，以及 CPU 企業龍芯中科作為可比公司，采用 PS 估值，可比公司 2025 年對應 65 倍 PS，公司 2025 年對應 60 倍 PS。首次覆蓋，給予“買入”評級。風險提示風險提示 研發不及預期；市場風險；競爭風險；政策不及預期；供應風險。投資評級投資評級:買入買入(首次首次)分析師：劉雯蜀分析師：劉雯蜀 執業證書號：S1230523020002 分析師：童非分析師：童非 執業證書號：S1230524050005 研究助理：張致遠研究助

7、理：張致遠 基本數據基本數據 收盤價￥88.89 總市值(百萬元)46,455.62 總股本(百萬股)522.62 股票走勢圖股票走勢圖 相關報告相關報告 -42%-29%-16%-4%9%22%24/0324/0424/0524/0624/0724/0824/1024/1124/1225/0125/0225/03景嘉微深證成指景嘉微(300474)公司深度 2/21 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 財務摘要財務摘要 Table_Forcast(百萬元)2023A 2024E 2025E 2026E 營業收入 713 515 777 1,047 (+/-)-38.19%-27.82%50.9

8、6%34.66%歸母凈利潤 60 -124 70 91 (+/-)-79.35%-308.21%/29.86%每股收益(元)0.11 -0.24 0.13 0.17 P/E 778.40 /660.19 508.40 資料來源：浙商證券研究所 景嘉微(300474)公司深度 3/21 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 正文目錄正文目錄 1 國產國產 GPU 先行者先行者.5 1.1 推出首款完全自主知識產權 GPU.5 1.2 軍工電子短期承壓，芯片業務有望引領增長.5 2 抓緊抓緊 AI 算力機遇，向算力機遇，向“專用專用+通用通用”轉型轉型.8 2.1 AI 驅動需求快速增長，國產 GPU

9、 亟待突破.8 2.2 政策與資金共振，算力建設顯著增加.11 2.3 景宏與 JM11 相繼問世，AI 與消費市場加速突破.13 2.4 定增項目支撐持續研發.14 3 自主技術創新，推動研發突破自主技術創新，推動研發突破.15 3.1 突破早，多年深耕 GPU.15 3.2 GPU 研發門檻高，考驗綜合能力.16 3.3 管理團隊深耕行業，募集資金充裕有望吸引頂尖人才.17 4 盈利預測和估值盈利預測和估值.18 5 風險提示風險提示.19 景嘉微(300474)公司深度 4/21 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖表目錄圖表目錄 圖 1：景嘉微公司業務發展歷程.5 圖 2：景嘉微各業務

10、營收情況（億元）.6 圖 3：景嘉微各業務營收占比情況.6 圖 4：景嘉微股權結構（截至 2025 年 3 月 17 日）.6 圖 5：2020-2024Q3 公司營收(億元)及增速（%）.7 圖 6：2020-2024Q3 歸母凈利潤（億元）及增速（%）.7 圖 7：2020-2024Q3 公司期間費用率（%）.7 圖 8：2020-2024Q3 公司毛利率和歸母凈利率（%）.7 圖 9：2020-2023 公司員工專業構成（%）.8 圖 10：2020-2023 公司員工總數（人）與增速（%）.8 圖 11：全球 GPU 市場情況（億美元）.8 圖 12：中國 GPU 市場情況（億元）.8

11、 圖 13：GPU 分類及下游應用占比（2019 年）.9 圖 14：大模型對算力需求持續增長.9 圖 15：百度、阿里、騰訊資本開支一覽（億元）.13 圖 16：Chiplet 封測技術示意圖.15 圖 17：2020-2023 年景嘉微研發人員與人均薪酬.17 表 1：美國對華 GPU 限制措施.10 表 2：英偉達產品及受限情況（標紅為受限）.10 表 3：國內 GPU 廠商產品.10 表 4：國家算力支持政策.11 表 5：2024 年大型智算中心建設情況.12 表 6：景嘉微過往產品.14 表 7：景嘉微投資明細（人民幣萬元）.14 表 8：各公司開始研發 GPU 時間.15 表 9

12、：GPU 主要技術.16 表 10：景嘉微核心領導.17 表 11：盈利預測（億元，%）.18 表 12：公司估值對比.19 表附錄：三大報表預測值.20 景嘉微(300474)公司深度 5/21 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 1 國產國產 GPU 先行者先行者 1.1 推出首款完全自主知識產權推出首款完全自主知識產權 GPU 景嘉微是國內景嘉微是國內 GPU 領域自主研發創新的領域自主研發創新的先行先行者者，早在 2014 年就推出了國內首款完全自主知識產權的 GPUJM5400。產品從國防、航天等軍用場景延伸至信創市場及民用市場。2024 年，公司推出景宏系列高性能智算模塊與整機產品，

13、可用于 AI 訓練與推理。公司三大業務板塊：圖形顯控、小型專用化雷達、以及芯片。公司三大業務板塊：圖形顯控、小型專用化雷達、以及芯片。1）圖形顯控是公司的核心業務，依托于公司自主研發的 GPU 芯片形成圖像顯控模塊產品，不僅在機載領域取得領先地位，還積極向車載、船舶顯控和通用市場等方向擴展。2）小型專用化雷達是繼圖形顯控后打造的第二增長業務，依托在微波和信號處理方面的技術積累，公司研發出主動防護雷達、測速雷達等系列產品，產品布局不斷豐富。3）芯片領域，公司 GPU 芯片從圖形顯控向 AI 拓展，有望順應 AI 大模型浪潮，成為新興增長極。景宏系列產品的推出填補了公司在 AI 訓練、推理和科學計

14、算領域的空白，為公司在人工智能領域的持續發力奠定了堅實基礎。圖1：景嘉微公司業務發展歷程 資料來源：景嘉微官網、浙商證券研究所 1.2 軍工電子軍工電子短期承壓，短期承壓，芯片芯片業務業務有望有望引領增長引領增長 2023 年受宏觀經濟波動、下游需求變化及銷售結構調整等多重因素影響，公司各業務領域銷售規模和營業收入均出現下滑。營收構成方面，2023 年圖形顯控、小型專用化雷達、芯片業務分別占收入 65.1%、18.5%、14.2%。景嘉微(300474)公司深度 6/21 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖2：景嘉微各業務營收情況（億元）資料來源：東方財富網、浙商證券研究所 圖3：景嘉微各業

15、務營收占比情況 資料來源：東方財富網、浙商證券研究所 股權結構股權結構方面，控制權方面，控制權較為較為集中集中。公司實控人喻麗麗為最大股東，持股比達到 25.54%。其中，國家集成電路產業投資基金作為第二大股東的入股還體現了對企業的戰略支持。圖4：景嘉微股權結構（截至 2025年 3 月 17 日）資料來源：天眼查、浙商證券研究所 3.8 4.6 5.2 6.5 4.6 1.0 1.1 1.1 2.3 1.3 0.4 0.7 4.5 2.6 1.0 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0123456720192020202120222023圖形顯控小型專用化雷達芯片領域產品其他72.2%7

16、0.9%47.6%56.4%65.1%17.9%16.1%10.5%19.9%18.5%8.3%11.1%40.9%22.5%14.2%1.6%1.9%1.1%1.1%2.2%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%20192020202120222023圖形顯控小型專用化雷達芯片領域產品其他景嘉微(300474)公司深度 7/21 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 2023 年，公司業績受宏觀經濟和市場需求影響有所下滑年，公司業績受宏觀經濟和市場需求影響有所下滑。2024 年第三季度，歸母凈利潤增速回升至 53.28%，主要因去年同期基數較低所致。2020至 202

17、2年期間公司營收和凈利潤持續增長，主要得益于公司把握數字經濟發展機遇，推動芯片產業化以及產品在通用領域的廣泛應用。2023 年，公司營業收入減少，導致研發費率和管理費率有所上升。2024 年伴隨公司推動降本增效，費用率或將有所下降。圖7：2020-2024Q3 公司期間費用率（%）圖8：2020-2024Q3 公司毛利率和歸母凈利率（%）資料來源：ifind、浙商證券研究所 資料來源：iFInD、浙商證券研究所 公司堅持研發優先戰略，始終保持較高比例的技術人員。公司堅持研發優先戰略，始終保持較高比例的技術人員。2023 年研發人員占比達到64.4%。2023 年公司進行人員結構調整，研發人員數

18、量及員工總數有所下降。4.2%4.4%4.2%6.0%5.7%11.9%10.4%9.9%16.5%15.9%27.1%23.2%27.1%46.4%42.8%0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%50%20202021202220232024Q3銷售費率管理費率研發費率71.1%60.9%65.0%60.3%53.9%31.8%26.8%25.0%8.4%5.4%0%10%20%30%40%50%60%70%80%20202021202220232024Q3毛利率歸母凈利率圖5：2020-2024Q3 公司營收(億元)及增速（%）圖6：2020-2024Q3 歸母凈利潤（億

19、元）及增速（%）資料來源：iFinD、浙商證券研究所 資料來源：ifind、浙商證券研究所 6.5410.9311.547.134.410.0%67.2%5.6%-38.2%-6.0%-60%-40%-20%0%20%40%60%80%0246810121420202021202220232024Q3營業總收入增速2.082.932.890.600.240%41%-1%-79%53%-100%-80%-60%-40%-20%0%20%40%60%00.511.522.533.520202021202220232024Q3歸母凈利潤增速景嘉微(300474)公司深度 8/21 請務必閱讀正文之后

20、的免責條款部分 圖9：2020-2023 公司員工專業構成（%）圖10：2020-2023 公司員工總數（人）與增速（%）資料來源：ifind、浙商證券研究所 資料來源：ifind、浙商證券研究所 2 抓緊抓緊 AI 算力算力機遇，向“專用機遇，向“專用+通用”轉型通用”轉型 2.1 AI 驅動需求快速增長，國產驅動需求快速增長，國產 GPU 亟待突破亟待突破 AI 驅動下，驅動下，GPU 市場高速增長市場高速增長。GPU 憑借強大的并行計算能力，成為深度學習和神經網絡訓練的關鍵硬件，推動 AI 模型的快速開發與部署。隨著 AI 在各行業的普及，高性能 GPU 需求持續增長，推動 GPU 市場

21、高速擴張。Verified Research 在最新的報告中預測，2023 年到 2030 年，GPU 市場的復合年增速為 38.7%。國內 GPU 市場也增長迅速。據中商產業研究院估計，中國 2024 年 GPU 市場規模約為 1073 億元，2020-2024 年復合增速為32.8%。圖11：全球 GPU市場情況（億美元）圖12：中國 GPU 市場情況（億元）資料來源：Fortune business insights、證券時報、Verified Research、浙商證券研究所 資料來源：中商產業研究院、浙商證券研究所 GPU 根據根據應用端可分為移動端應用端可分為移動端、桌面端桌面端及

22、車端及車端。廣泛應用于計算機游戲、虛擬現實、人工智能、圖像渲染、科學計算等領域。移動端 GPU 主要用于加速圖形處理，提升計算機游戲的圖像質量與性能。此外，移動端 GPU 也廣泛應用于加速深度學習、計算機視覺和自然語言處理等 AI 領域。桌面端服務器 GPU 分為高性能計算服務器和智能計算服務器，憑借其高并發計算能力，在數據中心建3.0%11.8%12.5%14.4%3.4%3.2%3.6%4.0%68.5%68.9%68.5%64.4%1.2%1.5%1.5%1.9%8.4%8.6%8.0%8.5%15.5%6.0%6.0%6.8%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%1

23、00%2020202120222023行政人員銷售人員技術人員財務人員生產人員其他專業8571,2111,3081,1400.0%41.3%8.0%-12.8%-20.0%-10.0%0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%02004006008001000120014002020202120222023員工總人數增速335450 483.89851091146519682645355347742021 2022 2023 2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E345457608807107320202021202220232024E景嘉微(3

24、00474)公司深度 9/21 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 設中發揮重要作用。汽車領域 GPU 被用于車端及其配套設施的智能芯片，負責處理攝像頭、普通雷達、激光雷達等傳感器的數據，助力實現智能駕駛功能。圖13：GPU分類及下游應用占比（2019 年）資料來源：塔堅研究、浙商證券研究所 在在 AI 領域，模型參數不斷增長，領域，模型參數不斷增長，尤其是基于尤其是基于 Transformer 的大模型，對算力需求激的大模型，對算力需求激增。增。這類模型摒棄傳統循環神經網絡，采用自注意力機制處理序列數據，實現并行處理，大幅提升訓練與推理效率。然而，這也帶來了更高算力需求與成本的顯著增加。英偉達

25、數據顯示，在 Transformer 模型引入前，算力需求每兩年增長約 8 倍，而引入后，這一增速飆升至約 275 倍。根據根據 Scaling-law 法則，大模型的性能隨著參數規模、訓練數據量和計算資源的增加而法則，大模型的性能隨著參數規模、訓練數據量和計算資源的增加而顯著提升。顯著提升。例如，GPT-4 參數量由 GPT-3 的約 1750 億增至約 1.8 萬億，增長超過 10 倍；訓練數據集規模也從數千億 Token 擴展至 13 萬億 Token。這種大幅擴展顯著增強了 GPT-4 處理復雜問題和生成自然語言文本的能力。隨著大模型參數規模和訓練數據量的持續攀升，對算力的需求呈指數級

26、增長，這種趨勢為 GPU 市場規模的擴大注入了強勁動力。圖14：大模型對算力需求持續增長 資料來源：阿里云、澎湃新聞、浙商證券研究所 在在 GPU 重要性日益突顯的背景下，重要性日益突顯的背景下，GPU 算力成為關鍵資源。算力成為關鍵資源。美國對華實施的 GPU 出口限制，特別是針對英偉達的 A100、H100 等高端產品，嚴重影響了中國企業在大模型訓練和高性能計算領域的核心硬件獲取。22%77%1%桌面端服務器GPU（高性能計算/智能計算）移動端GPU（圖顯，AI等）汽車/特殊領域GPU0.0940.341.58.31117.217553018002000050010001500200025

27、00訓練參數量（十億）景嘉微(300474)公司深度 10/21 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 國產國產 GPU 性能仍有差距：性能仍有差距：國內 GPU 設計企業包括華為海思、寒武紀、摩爾線程等，FP32 精度算力主要集中在十位數量級，壁仞科技 BR100 可達到 248 TFLOPS。表1：美國對華 GPU限制措施 時間時間 具體措施具體措施 2024 年 12 月底 人工智能擴散出口管制框架：限制中國企業“從不受限制的第三方國家”采購先進的 AI 芯片。2024 年 12 月 2 日 美國將 140 家中國半導體相關機構列入貿易黑名單，并禁止向中國出售高帶寬存儲器芯片。2023 年

28、10 月 17 日 美國商務部工業和安全局（BIS）發布新規，禁止對列入實體清單的中國 GPU 企業及其子公司出口先進計算芯片和半導體制造設備。2022 年 9 月 美國政府以防止高端 GPU 用于軍事最終用途為由，對英偉達和 AMD 向中國出口 GPU 實施了新的許可要求，包括 A100 和 H100 芯片 資料來源：南華早報、騰訊網、紅網、新京報、證券時報網、浙商證券研究所 表2：英偉達產品及受限情況（標紅為受限）分類分類 產品名稱產品名稱 FP32 精度算力精度算力 產品介紹產品介紹 GeForce系列 GeForce RTX 4090 74 TFLOPS RTX40 系列的超高性能顯卡

29、，采用更先進架構和創新技術，能提供更快圖形處理速度和更高圖形保真度 GeForce RTX 4080 49 TFLOPS 高端的 RTX40 系列顯卡，性能強勁，在 4k 分辨率下能提供出色游戲畫面和高幀率，適合對游戲性能有高要求玩家及專業圖形設計人員，擁有 9728 個 CUDA 核心，16GB 的 GDDR6X 顯存。GeForce RTX 4070 29 TFLOPS 中高端的 RTX40 系列顯卡，性能優于 RTX3070，在游戲和圖形處理方面表現出色，配備 5888 個 CUDA 核心，12GB 的 GDDR6X 顯存。GeForce RTX 4060 15 TFLOPS RTX40

30、 系列入門級顯卡，性能和功耗平衡較好，在 1080p 分辨率下可提供流暢游戲體驗，支持 DLSS3 技術，有 3072 個 CUDA 核心，8GB 的 GDDR6 顯存。Quadro系列 NVIDIA Quadro RTX 6000 16.31 TFLOPS 專業級圖形顯卡，用于專業圖形設計、動畫制作、建筑設計等領域，具有強大圖形處理能力和專業特性，擁有 4608 個 CUDA 核心，24GB 的 GDDR6 顯存。Tesla系列 NVIDIA A100 19.5 TFLOPS 面向數據中心和人工智能領域的專業 GPU，具有強大計算能力和深度學習性能，廣泛應用于人工智能訓練、推理、科學計算等任

31、務，擁有 6912 個 CUDA 核心，40GB 的 HBM2 顯存。NVIDIA V100 14 TFLOPS 頂級 GPU，采用 Volta 架構和 HBM2 高帶寬存儲器，具備 5120 個 CUDA 核心和 16GB 至 32GB 的 HBM2 記憶體，在人工智能等領域表現出色。NVIDIA H100 67 TFLOPS 新一代數據中心 GPU，性能最強之一，采用 Hopper 架構，在計算能力、深度學習加速和圖形功能方面有很大提升。NVIDIA A800 19.5 TFLOPS 專為中國市場設計的“閹割版”A100，性能有所降低，2023年 11 月被禁售 NVIDIA H800 6

32、7 TFLOPS 專為中國市場設計的“閹割版”A100，性能有所降低，2023年 11 月被禁售 Grace Blackwell系列 GB200 Grace Blackwell 超級芯片超級芯片 180 TFLOPS 是 GB200 NVL72 機架的關鍵組件，使用 NVIDIA Link-C2C 互聯將兩個高性能 NVIDIA Blackwell Tensor Core GPU 和一個 NVIDIA Grace CPU 連接到兩個 Blackwell GPU 資料來源：英偉達官網、英偉達產品規格書、維基百科、百度百科、cnbeta、麗臺、SYS RQMTS、旺德睿信息技術有限公司官網、掌橋科

33、研、浙商證券研究所 表3：國內 GPU廠商產品 廠商廠商 型號型號 FP32 精度算力精度算力 顯存顯存 用途用途 摩爾線程 MTT S2000 10.6 TFLOPS 32G 圖形+AI推理 MTT S3000 15.2 TFLOPS 32G 圖形+AI推理+AI訓練 MTT S4000 25 TFLOPS 48G 圖形+AI推理+AI訓練 瀚博 SV102 不支持 32G 圖形+AI推理 芯瞳 GB2062 1.3 TFLOPS 32G 圖形 芯動 風華 2 號 1.5 TFLOPS 2G/4G/8G 圖形+通用 GPU 寒武紀 思元 370 24 TFLOPS 24G 圖形+AI推理+A

34、I訓練 景嘉微(300474)公司深度 11/21 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 2.2 政策與資金共振，算力建設政策與資金共振，算力建設顯著增加顯著增加 2024 年年 12 月月 28 日，由中央廣播電視總臺與國務院國資委聯合制作的大型系列紀錄片日，由中央廣播電視總臺與國務院國資委聯合制作的大型系列紀錄片大國基石推出了第三期算力引擎，其中明確指出：算力即國力大國基石推出了第三期算力引擎，其中明確指出：算力即國力。這一觀點不僅突顯了算力在國家戰略中的關鍵地位，以及對算力，尤其是 AI 算力的高度關注與重視。壁仞科技 BR100 248 TFLOPS 64G 通用 GPU+AI推理+AI訓

35、練 BR104 128 TFLOPS 32G 通用 GPU+AI推理+AI訓練 天數智芯 天垓 100 32 TFLOPS 32G 通用 GPU+AI訓練 智鎧 100 24 TFLOPS 通用 GPU+AI推理 海光信息 深算一號 11.5 TFLOPS 32G 通用 GPU+AI推理+AI訓練 沐曦 曦云 C500 30 TFLOPS 64G 通用 GPU+AI訓練 華為 昇騰 910-64G AI 推理+AI訓練 昇騰 310-8G AI 推理 昆侖芯 R200 32 TFLOPS 16GB/32GB AI 推理+AI訓練 燧原科技 T20 32 TFLOPS 32GB AI 訓練 i2

36、0 32 TFLOPS 16GB AI 推理 資料來源：各公司官網、快科技、紅點中國、海光信息招股說明書、海光信息年報、Cloudhin、IT之家、中國電子報、電子發燒友、今日頭條、證券市場周刊、中國財富網、百度、電子元器件采購網、東方財富網、機器之心、智東西、浙商證券研究所 表4：國家算力支持政策 時間 部門 政策名稱 政策內容 2023 年 1 月3 日 工業和信息化部等六部門 關于推動能源電子產業發展的指導意見 推動能源電子產業數字化、智能化發展，突破全環境仿真平臺、先進算力算法、工業基礎軟件、人工智能等技術 2023 年 3 月28 日 能源局 關于加快推進能源數字化智能化發展的若干意

37、見 充分結合全國一體化大數據中心體系建設，推動算力資源規?；s化布局、協同聯動，提高算力使用效率 2023 年 8 月8 日 國務院 關于印發河套深港科技創新合作區深圳園區發展規劃的通知 搶抓人工智能產業發展先機，搭建人工智能開放創新平臺，支持智能傳感器、人工智能算法、圖形處理芯片等基礎軟硬件開發，打造智能制造無人工廠示范基地、智能網聯全無人自動駕駛公交應用示范區，推動人工智能與數字產業發展。加快制定人工智能技術標準框架體系，在智能制造、智慧醫療、智能網聯汽車等領域開展創新應用試點示范 2023 年 10月 8 日 工業和信息化部等六部門 算力基礎設施高質量發展行動計劃 到 2025 年，計

38、算力方面，算力規模超過 300EFLOPS，智能算力占比達到 35%，東西部算力平衡協調發展。運載力方面，國家樞紐節點數據中心集群間基本實現不高于理論時延 1.5 倍的直連網絡傳輸，重點應用場所光傳送網（OTN）覆蓋率達到 80%，骨干網、城域網全面支持 IPv6，SRv6 等創新技術使用占比達到 40%。存儲力方面，存儲總量超過 1800EB，先進存儲容量占比達到 30%以上，重點行業核心數據、重要數據災備覆蓋率達到 100%。應用賦能方面，打造一批算力新業務、新模式、新業態，工業、金融等領域算力滲透率顯著提升，醫療、交通等領域應用實現規?；瘡椭仆茝V，能源、教育等領域應用范圍進一步擴大。每個

39、重點領域打造 30 個以上應用標桿。2023 年 12月 25 日 國家發展改革委等部門 關于深入實施“東數西算”工程加快構建全國一體化算力網的實施意見 到 2025 年底，普惠易用、綠色安全的綜合算力基礎設施體系初步成型，東西部算力協同調度機制逐步完善，通用算力、智能算力、超級算力等多元算力加速集聚，國家樞紐節點地區各類新增算力占全國新增算力的 60%以上，國家樞紐節點算力資源使用率顯著超過全國平均水平。1ms 時延城市算力網、5ms 時延區域算力網、20ms 時延跨國家樞紐節點算力網在示范區域內初步實現。算力電力雙向協同機制初步形成，國家樞紐節點新建數據中心綠電占比超過 80%。用戶使用各

40、類算力的易用性明顯提高、成本明顯降低，國家樞紐節點間網絡傳輸費用大幅降低。算力網關鍵核心技術基本實現安全可靠，以網絡化、普惠化、綠色化為特征的算力網高質量發展格局逐步形成。2024 年 1 月18 日 工業和信息化部等七部門 關于推動未來產業創新發展的實施意見 加快突破 GPU 芯片、集群低時延互連網絡、異構資源管理等技術，建設超大規模智算中心，滿足大模型迭代訓練和應用推理需求。景嘉微(300474)公司深度 12/21 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 2024 年上半年智算中心招投標相關事件年上半年智算中心招投標相關事件 791 起，同比增長高達起，同比增長高達 407.1%。截至 202

41、4 年上半年，國內已經建設和正在建設的智算中心超過 250 個。截至 2024 年 7 月 28 日，我國智算中心已達到 399 座。2024 年 11 月，46 個智算中心迎來了新進展。2024 年 3 月27 日 工業和信息化部等七部門 關于印發推動工業領域設備更新實施方案的通知 加快工業互聯網、物聯網、5G、千兆光網等新型網絡基礎設施規?；渴?，鼓勵工業企業內外網改造。構建工業基礎算力資源和應用能力融合體系，加快部署工業邊緣數據中心，建設面向特定場景的邊緣計算設施，推動“云邊端”算力協同發展。加大高性能智算供給，在算力樞紐節點建設智算中心。2024 年 5 月29 日 中央網信辦等三部門

42、 信息化標準建設行動計劃（20242027 年）推進算力基礎設施標準研制。建設“算、存、運”一體化算力基礎設施標準體系，面向融合共生的技術發展趨勢，推進云計算、邊緣計算、高性能計算等異構算力中心的共性標準研究。開展算力接入、調度、服務等相關標準研制。開展云網協同標準研制，促進云間互聯互通。2024 年 05月 14 日 國家發展改革委 國家數據局 財政部 自然資源部 關于深化智慧城市發展 推進城市全域數字化轉型的指導意見 統籌推進城市算力網建設，實現城市算力需求與國家樞紐節點算力資源高效供需匹配，有效降低算力使用成本。建設數據流通利用基礎設施，促進政府部門之間、政企之間、產業鏈環節間數據可信可

43、控流通。2024 年 07月 22 日 工業和信息化部 關于創新信息通信行業管理 優化營商環境的意見 開展算力互聯互通技術研究和試點應用，推動公共算力資源標準化互聯，加強算力統籌監測，打造智算生態圈，提升算力服務能力，助力傳統產業智能化升級。2024 年 9 月21 日 中共中央辦公廳 國務院辦公廳 關于加快公共數據資源開發利用的意見 聚焦算力網絡和可信流通，支持數據基礎設施企業發展。2024 年 12月 28 日 國家發展改革委等部門 關于促進數據產業高質量發展的指導意見 打造全國一體化算力體系。發展通算、智算、超算等多元化算力資源，支持企業參與算力全產業鏈生態建設，構建一體化高質量算力供給

44、體系。加強大帶寬、低時延、高可靠的數據傳輸技術應用，加快算網融合、并網調度、儲能散熱等關鍵技術創新。支持采用彈性帶寬、任務式服務、數據快遞等方式，降低網絡使用成本。資料來源：中國政府網、算力基礎設施高質量發展行動計劃、信息化標準建設行動計劃、浙商證券研究所 表5：2024 年大型智算中心建設情況 名稱 地點 具體信息 懷來尚云智算中心 河北省張家口市懷來縣東花園鎮 10 月 24 日由尚航科技正式發布。該智算中心占地 60 畝，規劃建筑面積 11.96 萬平方米，是按照國家標準建設的 A 級綠色低碳數據中心，提供約 14560 個機柜，擁有高達100MW 的 IT 容量，具備容納十萬塊 AI

45、算力的能力，可充分滿足未來京津冀地區對大規模計算、AI 推理和數據存儲需求的迫切需求，為環北京的萬億級大模型訓練提供堅實的基礎設施保障。河南空港智算中心 鄭州航空港豫發錦榮信息科技園 2024 年 11 月 25 日，河南空港智算中心的揭牌暨簽約儀式在鄭州園博園會議中心舉行，共有兩棟機房樓 16 個模塊化機，一期規劃算力 30000P。該中心全部建成后，算力規模超 10 萬 P，將成為中部最大、國內領先萬卡算力集群，填補河南省在超大規模智算中心方面的空白。數道智算烏蘭察布智算中心 內蒙古烏蘭察布市察哈爾工業園區 數道智算烏蘭察布道大規模智算中心占地 50 畝，總建筑面積約 4 萬平方米，規劃建

46、設12KW 機柜不少于 2000 個。在京蒙合作大背景下，在烏蘭察布市正實現“東數西算”，同時接入國家算力網絡，為區域產業協同發展奠定基礎。中貝合肥智算中心 合肥蜀山經濟技術開發區 合肥算力中心占地面積 31.63 畝，分三期建設，一期建設投資 8.5 億元，兩個數據機房共配置 148 架高密度機柜，采用 33KW 服務器機柜，單個機柜可部署 3 臺高性能 GPU 算力服務器,可實現 6000P 智算算力，全部建成后可提供 25000P 智算算力。該項目是安徽首家“低碳 AI 智算中心”，可滿足華東、華南區域 AI 企業“大模型”訓練和“大數據”推理的各項需求。寧夏銀川中創普惠智算中心 寧夏銀

47、川經開區算力小鎮 項目計劃在算力小鎮建設不少于 1000 臺 12kW 機柜數據中心。項目預計 2024 年 12 月初完成設備調試，12 月底左右交付使用。貴安光谷智算產業園 貴陽貴安新區 光谷智算產業園是貴安發展集團與中電光谷合作的標桿項目，投資 138.5 億元，規劃面積 840 畝，分三期建設，最終可提供 50 萬平方米標準廠房。產業園是貴州“東數西算”工程的重要組成部分，聚焦數字經濟、科創與智能制造，特別強調算力與應用場景的融合，旨在打造貴陽貴安地區的數字應用示范區。竹溪國芯一號智算中心 湖北省十堰市竹溪縣“國芯一號”由科大訊飛攜手華為助力建設，總體規劃 200P 算力，一期建設 5

48、0P，并利用區域智算中心底層算力及算法的資源訓練、推理場景模型，助力竹溪建設以智算中心為核心的“一中心三區域”體系，即 50P 智算運營中心、數字經濟產業孵化區、AI“研學教育+文旅農業”融合創新示范區、數字經濟服務區。景嘉微(300474)公司深度 13/21 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 隨著政策支持力度的不斷加大，隨著政策支持力度的不斷加大，互聯網各公司互聯網各公司在在 AI 算力領域的資本開支顯著增加。算力領域的資本開支顯著增加。2024 年前三季度，BAT 三家公司總資本開支達到 867.21 億元，同比增長 119.80%，其中第三季度資本開支為 362.30 億元，同比增長

49、117.15%，環比增長 57.93%。這些增加的資金主要流向 AI 算力和大模型研發領域。百度加大了在“文心一言”大模型的投入，騰訊和阿里巴巴也在持續加強 AI 技術研發，2024 年兩家公司分別在服務器上的開支達到 60 億美元和 30億美元。字節跳動和小米也在加大對字節跳動和小米也在加大對 AI 算力的投資算力的投資。字節跳動旗下的豆包大模型在自然語言處理等方面已展現出強大實力，公司預計 2024 年在 AI領域的資本支出將達到 800 億元，幾乎與 BAT 三家公司在此領域的總投入相當，均顯示出公司在 AI 領域的雄心，未來可能成為行業的重要引領者。與此同時，小米也在積極建設 GPU

50、集群，增強 AI 大模型能力，推進向輕量化和本地化發展的戰略。圖15：百度、阿里、騰訊資本開支一覽（億元）資料來源：wind、浙商證券研究所 2.3 景宏與景宏與 JM11 相繼問世，相繼問世，AI 與消費市場與消費市場加速加速突破突破 2024年年 3月月 12日，景嘉微宣布成功研發日，景嘉微宣布成功研發“景宏系列景宏系列”高性能智算模塊及整機產品，專注高性能智算模塊及整機產品，專注于于 AI訓練、推理和科學計算領域訓練、推理和科學計算領域。景宏系列支持多種混合精度運算，配備多卡互聯技術，兼容主流 CPU、操作系統及服務器廠商，適配當前計算生態、深度學習框架及算法模型庫，顯著縮短用戶驗證周期

51、。19153112841134964544325333443295706666225094740100200300400500600700201920202021202220232024百度阿里巴巴騰訊咸陽高新圖靈人工智能算力中心 陜西省咸陽高新區 智算中心規劃算力 300P，采用國際先進 GPU 芯片搭建多元算力架構，全光無損組網，實現毫秒級算存數據傳輸，滿足各類大模型訓練、推理需求，搭載高效算力調度平臺，適配多方異構算力資源，可實現 AI 算力的服務化、場景化和自動化，可為各行各業提供普惠、可靠、綠色的智能算力。中國聯通“兩亞”國際智算中心 云南省數字經濟開發區 2024 年 4 月，云南

52、省政府與中國聯通簽署戰略合作協議，重點推進“數字云南”建設，特別是智算中心項目。中國聯通云南省分公司將“兩亞”國際智算中心作為核心項目，規劃建設 2000P Flops，并投建云南首個超千 P Flops 的“零碳+綠能”智算中心，致力于打造面向“兩亞”的領先智算集群，推動云南省智算產業發展。2024 年 10 月 24 日，“兩亞”國際智算中心正式揭牌成立。桂林綠色智算中心 廣西省桂林市經開區 2024 年 10 月 30 日，桂林 10000P 綠色智算中心項目啟動，總投資約 110 億元，由桂林經開區與杭州超級科技有限公司合作建設。項目分兩期：一期投資 10 億元，依托桂林華為云計算數據

53、中心，打造 1000P 智算中心，計劃 2025 年 1 月 1 日前投運；二期計劃投資100 億元，建設 10000P 綠色智算中心。項目建成后將支持科學模擬、大數據分析和 AI模型訓練，吸引 AI 產業和算力需求企業，推動桂林數字產業發展。資料來源：IT168、百度百科、河南省人民政府、數道智算官網、dtdata、中貝通信官網、安徽產業網、科大訊飛、央廣網、新浪財經、桂林日報、浙商證券研究所 景嘉微(300474)公司深度 14/21 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 景嘉微表示，該產品的推出豐富了公司高性能計算產品線，填補了公司在景嘉微表示，該產品的推出豐富了公司高性能計算產品線，填補了

54、公司在 AI 訓練、訓練、AI 推理和科學計算等應用領域的產品空白，為公司未來在人工智能領域的持續發力奠定基推理和科學計算等應用領域的產品空白，為公司未來在人工智能領域的持續發力奠定基礎礎。雖然此前的 JM9 系列芯片等支持圖像識別等場景，但無法滿足圖形處理高端應用，高性能計算等 AI 應用，而景宏系列彌補了這一缺陷。2024 年年 12 月月 3日，景嘉微宣布新款圖形處理芯片日，景嘉微宣布新款圖形處理芯片 JM11 系列初步測試基本完成系列初步測試基本完成。該芯片兼容 Linux 和 Windows 操作系統，支持虛擬化技術，適用于圖形工作站、云桌面和云游戲等領域。公司預計該系列將進一步豐富

55、產品線和核心技術儲備，提升公司核心競爭力，鞏固市場地位。表6：景嘉微過往產品 產品名稱產品名稱 發布時間發布時間 顯存顯存 FP32FP32 精度精度算力算力 用途用途 JM5400 2014 年 4 月 1G 160 GFLOPS 實現軍用領域的國產替代 JM7200 2018 年 8 月 4G 500 GFLOPS 桌面辦公、工業控制等領域 JM9231 2021 年 9 月 8G 2000 GFLOPS 高性能顯示、人工智能計算、游戲、虛擬化等 JM9271 2021 年 9 月 16G 8000 GFLOPS 高性能顯示、人工智能計算、游戲、虛擬化等 JH920 2021 年 12 月

56、 4G 1.2 TFLOPS 高端顯示和通用計算應用 景宏系列 2024 年 3 月 訓練與推理 資料來源：與非網、景嘉微招股說明書、超能網、上海浦東軟件園、芯語、新浪財經、中關村在線、景嘉微產品技術規格書、景嘉微官網、浙商證券研究所 2.4 定增項目定增項目支撐支撐持續持續研發研發 定增項目資金到位定增項目資金到位，推動，推動 GPU 研發研發。2023 年 6 月 16 日，景嘉微通過 2023 年度向特定對象發行 A 股股票方案，本次增發旨在強化公司在高性能芯片領域的戰略布局，提升研發與產品水平，優化市場布局，全面增強綜合競爭力。2024 年 10 月 23 日，公司收到募集金額。本次公

57、司發行 A 股共計 63,986,969 股，發行價格 59.91 元，實際募集資金凈額為38.27 億元。定向增發所募集的金額將應用于“高性能定向增發所募集的金額將應用于“高性能 GPU 芯片”與芯片”與“通用“通用 GPU 先進架構研發中先進架構研發中心建設”項目心建設”項目?！案咝阅?GPU 芯片”項目聚焦圖形處理與高性能計算，面向大型游戲、專業渲染、數據中心、人工智能等領域應用，旨在彌補國內 GPU 在高端圖形處理和高性能計算領域的技術短板，完善公司產品布局?！巴ㄓ?GPU 先進架構研發中心”項目則依托公司既有技術與前期成果，重點研發高性能計算核心架構、通用計算庫與驅動、高性能 GPU

58、 編譯器等核心技術，推動通用 GPU 架構技術升級。表7：景嘉微投資明細（人民幣萬元）序號 項目名稱 項目計劃總投資 擬使用募集資金金額 1 高性能通用 GPU 芯片研發及產業化項目 378,123.00 302,890.20 2 通用 GPU 先進架構研發中心建設項目 96,433.00 79,802.11 合計 474,556.00 382,692.31 資料來源：公司公告，浙商證券研究所 高性能高性能 GPU 芯片芯片將將采用采用 Chiplet 封裝封裝技術技術，將多個模塊芯片與底層基礎芯片封裝在一起，提升芯片集成度，在不改變前道制程工藝前提下提升芯片性能、降低設計成本。景嘉微(300

59、474)公司深度 15/21 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 Chiplet 技術是后摩爾時代的集成電路技術發展的最優解。技術是后摩爾時代的集成電路技術發展的最優解。隨著半導體制程節點的持續演進，短溝道效應以及量子隧穿效應帶來的發熱、漏電等問題愈發嚴重，對縮微器件的性能產生由量到質的影響，導致追求經濟效能的摩爾定律難以為繼。在此背景下，Chiplet 技術作為一種利用先進封裝方法，通過將復雜的電路拆解成一系列模塊，然后再將不同的模塊集成在一起。這種技術能夠提升良率、降低成本，同時支持模塊化復用，增強系統的靈活性。它還滿足高效能要求，帶來更具競爭力的性價比。圖16：Chiplet 封測技術示意

60、圖 資料來源：響拇指官網、浙商證券研究所 3 自主技術創新，推動研發突破自主技術創新，推動研發突破 3.1 突破早，突破早，多年深耕多年深耕 GPU 景嘉微在景嘉微在 GPU 領域的研發起步較早領域的研發起步較早，技術經驗積累豐富，技術經驗積累豐富。景嘉微成立于 2006 年，在成立的第二年便成功研制 M9 GPU 芯片驅動，并于 2014 年成功實現國內首顆自主 GPU 突破JM5400。芯片領域的研發周期較長，制作工藝復雜，需要長期的積累與深厚的經驗才能獲得成果。景嘉微在 GPU 領域的早期布局使其具備了豐富的研發經驗，憑借多年的技術積淀，能夠不斷應對行業的技術挑戰，并持續推進產品創新與性

61、能提升。表8：各公司開始研發 GPU 時間 公司名稱公司名稱 首款首款 GPUGPU 推出時間推出時間 具體項目具體項目 英偉達 1999 發布首款支持硬件轉換和照明的全功能專用 GPU GeForce256，顯著提升了使用 OpenGL 渲染器的游戲的性能 寒武紀 2016 發布首款終端 AI 處理器和商用神經網絡處理器寒武紀寒武紀 1A 景嘉微 2014 國內首款自主研發的嵌入式 GPU 芯片 JM5400，支持國產 CPU和操作系統 華為 2018 發布首款自研 AI 芯片麒麟 980，搭載自主研發的 GPU 架構“Mali-G76”，2019 年發布首款 GPU芯片 Ascend 91

62、0 天數智芯 2021 發布“天垓天垓 100”芯片，專注于 AI 訓練任務，填補了國內高性能 GPGPU 領域的空白 海光信息 2021 發布深算一號深算一號，全面兼容“類 CUDA”環境 摩爾線程 2022 發布首個 GPU 架構“MUSA”及首款基于該架構的 GPU 芯片“蘇堤蘇堤”，并推出“蘇堤”核心的 MTT S60 臺式機顯卡 壁仞科技 2022 發布發布首款通用 GPU 芯片 BR100，標志著中國的通用 GPU芯片正式邁入“每秒千萬億次計算”新時代 龍芯中科 2024 披露了首款自研 GPGPU顯卡芯片“龍芯龍芯 9A9100”，該芯片支持終端 AI 運算。資料來源：快科技、深

63、度學習網、月光 AI、景嘉微招股說明書、中關村在線、騰訊網、未來智庫、同花順、界面新聞、浙商證券研究所 景嘉微(300474)公司深度 16/21 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 3.2 GPU 研發研發門檻高，門檻高，考驗考驗綜合綜合能力能力 景嘉微景嘉微在在 GPU 研發領域展現出卓越能力研發領域展現出卓越能力。GPU 芯片設計技術門檻高，研發流程復雜，制作工藝嚴格，需要長期積累和大量投入。景嘉微在起步早，缺乏國外技術借鑒的情況下，憑借自主研發，從基礎架構到核心算法，逐步攻克技術難題，經過多年的努力取得了顯著成果。這種完全依靠自身力量的研發能力，在國內 GPU 企業中十分突出。GPU 研

64、發面臨許多挑戰：1）軟件層面：軟件層面：GPU 的開發和應用需要復雜的軟件支持，且從 CPU 切換到 GPU 需要重新編寫底層軟件，以適應 GPU 的并行計算架構。這不僅要求對并行計算原理有深入理解，還需要投入大量的時間和資源進行開發與優化。此外，GPU 的編程模型也較為復雜，需要高效的編程工具和方法。2）硬件層面：硬件層面：GPU 芯片的設計和制造十分復雜精細。芯片的設計開發需要兼顧芯片兼容性，選擇最優性價比工藝及工藝平臺。芯片生產涉及數千道工序，晶圓制造和封裝測試的質量控制至關重要，任何生產環節的偏差都可能影響最終品質。3）生態系統建設：生態系統建設：GPU 的成功不僅依賴于硬件本身，還需

65、要一個完善的生態系統，包括驅動程序、開發工具和應用支持。NVIDIA 正是通過 CUDA 生態形成了長期的市場占有和較強的客戶粘性。4）巨額研發投入：巨額研發投入：GPU 研發需要巨大的資金和人力投入，從芯片設計、驗證到流片，再到驅動和應用軟件的開發，每一個環節都需要大量的資源投入。5）IP 壁壘：壁壘：GPU 領域的核心 IP 研發難度高，周期長，需要多年的技術積累才能產出穩定的產品。國內 GPU 廠家大多使用國外 IP，無法控制核心電路專利。表9：GPU主要技術 技術分類 詳細內容 基本架構 GPUGPU 核心（計算單元）：核心（計算單元）：主要包括流處理器、多處理單元。其中，流處理器是基

66、本計算單元，能獨立處理多個數據流，執行圖形和并行計算。多處理單元由多個流處理器構成，其內部的線程執行單元可同時計算，不同 GPU 型號的多處理單元數量和結構有差異。存儲單元存儲單元:存儲單元對于 GPU 的數據存儲和訪問至關重要。顯存是專門為顯卡設計的內存，存儲圖形渲染相關的數據。高速緩存有 L1、L2 等，存儲經常訪問的數據和指令，減少訪問主存延遲。寄存器是訪問速度最快的存儲單元，用于存儲臨時變量和計算結果，不過數量有限，由各計算單元共享?？刂茊卧刂茊卧?控制單元在 GPU 的工作過程中起到指揮協調的作用。顯卡控制器（調度器）負責協調硬件組件工作，包括合理分配計算任務到各個計算單元、管理數

67、據在顯存和計算單元之間的流動，以及確保并行計算中的任務同步。指令流水線則把指令執行過程分為多個階段，實現多條指令并行執行，從而提高指令執行效率，保證 GPU 能夠有條不紊地處理各種復雜任務。指令 圖形渲染指令：圖形渲染指令：在圖形處理方面，GPU 有專門的圖形渲染指令集。例如 OpenGL指令，用于渲染 2D 和 3D 圖形。這些指令可以控制頂點處理、片段處理等圖形渲染階段。在 3D 游戲中，當繪制一個復雜的場景時，GPU 通過這些指令來確定每個物體的形狀、位置、顏色等信息。通用計算指令：通用計算指令：隨著 GPU 通用計算（GPGPU）的發展，出現了像 CUDA 指令這樣用于通用并行計算的指

68、令集。開發人員可以使用 CUDA 等編程語言編寫代碼，通過調用 CUDA 指令讓 GPU 執行諸如矩陣乘法、卷積運算等復雜的計算任務。IP 芯片設計芯片設計 IPIP：GPU 芯片的核心架構設計是重要的專利技術。AMD 和 NVIDIA 等公司投入大量資源研發獨特的 GPU 芯片架構，并通過專利保護這些知識產權。包括流處理器的布局、緩存系統的設計、內存控制器的優化等方面。軟件算法軟件算法 IPIP：GPU 相關的軟件算法也是重要的知識產權。在光線追蹤技術方面，光線與物體相交檢測算法等專利可以在渲染逼真的光影效果時發揮關鍵作景嘉微(300474)公司深度 17/21 請務必閱讀正文之后的免責條款

69、部分 用，并且通過軟件授權等方式實現知識產權的價值。同時，在深度學習優化算法領域，針對如何更好地利用 GPU 的計算資源來加速神經網絡訓練的算法，也十分重要。資料來源：Google patent，CSDN，英偉達官網，維基百科、浙商證券研究所 3.3 管理團隊深耕行業，管理團隊深耕行業，募集募集資金充裕有望吸引頂尖人才資金充裕有望吸引頂尖人才 公司領導深耕行業多年，保證公司航向準確。公司領導深耕行業多年，保證公司航向準確。公司董事長曾萬輝先生與副董事長余圣發先生均畢業于國防科技大學，分別獲得微波與毫米波技術專業和信息與通信系統專業碩士學歷。此外，公司其他領導中，劉培福先生以及張陽先生也獲得機械

70、制造、電子信息工程相關學位，體現了公司領導集體對行業技術和發展趨勢的深刻理解與專業洞察。表10：景嘉微核心領導 姓名 職務 背景及經歷 曾萬輝 董事長,董事,總裁 畢業于國防科技大學微波與毫米波技術專業，碩士學歷，現任長沙景嘉微電子股份有限公司董事長、總裁。余圣發 副董事長,董事,高級副總裁 畢業于國防科學技術大學信息與通信系統專業，碩士學歷?，F任長沙景嘉微電子股份有限公司高級副總裁、技術委員會委員、副董事長。喻麗麗 董事 2006 年起在北京麥克斯韋科技有限公司擔任領導職務，歷任長沙景嘉微電子股份有限公司副董事長。鄭珊 董事 畢業于英國劍橋大學電子工程專業，博士學位，劉培福 副總裁 畢業于武

71、漢大學，機械設計制造及其自動化專業，本科學歷。周振武 副總裁 本科學歷，管理學專業。張陽 副總裁 畢業于長沙理工大學，電子信息工程專業，本科學歷。劉奕 財務總監 畢業于湖南大學，會計學專業，碩士研究生學歷，會計師。資料來源：ifind，浙商證券研究所 定增項目帶來資金，支持研發投入與人才引進。定增項目帶來資金，支持研發投入與人才引進。公司始終堅持大力投入研發，積極引進高科技研發人員。2020-2023 年研發人員人均薪酬持續增長。此外，根據定增說明書，公司 2 個項目合計使用 8.95 億元用于研發人員費用。圖17：2020-2023 年景嘉微研發人員與人均薪酬 資料來源：ifind、浙商證券

72、研究所 58783489673423.1224.127.2530.2105101520253035010020030040050060070080090010002020202120222023研發人員人均薪酬（萬元）景嘉微(300474)公司深度 18/21 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 4 盈利預測和估值盈利預測和估值 2024 年由于受行業需求影 響，公司專用領域產品銷售大幅下降。預計未來伴隨消費級芯片放量，芯片業務將快速增長，帶動營收增長。預計 2024-2026 年公司營業收入達到5.15、7.77、10.47 億元（-27.8%、+51.0%、+34.7%）1）圖形顯控領域圖形

73、顯控領域：作為公司核心業務，產品在機載領域取得領先地位，還積極向車載、船舶顯控和通用市場等多個方向擴展。2024 年，受人事調整、訂單推遲、供應鏈降價等多因素影響，軍工電子需求收縮。2025 年邁入“十四五”收官之年，在全面聚焦備戰打仗、百年強軍目標、加快建成世界一流軍隊的背景下，預計需求上升。預計 2024-2026 年營收分別為 3.25/4.07/4.27 億元（-30.0%/+25.0%/+5.0%）。2）芯片領域芯片領域：短期受行業需求影響，專用領域芯片銷售下降。未來隨著 AI 和高性能計算需求增長，國內市場對國產 GPU 需求加速，景嘉微憑借多年的技術積累和持續研發投入，已完成JM

74、11系列芯片的測試，并于2024年3月成功研發景宏模塊，填補了 AI 訓練與推理方向的空白，預計未來會有較高的增速。預計 2024-2026 年營收分別為 0.81/2.43/4.85 億元（-20.0%/+200.0%/+100.0%）。3）小型專用化雷達領域小型專用化雷達領域：與圖形顯控領域類似，同樣受軍工行業景氣度影響。預計2024-2026 年營收分別為 0.92/1.11/1.16 億元（-30.0%/+20.0%/+5.0%）。毛利率毛利率：毛利率受行業需求影響，預計 2024 年有所下降，伴隨需求回復，預計毛利率將恢復。預計 2024-2026 年整體毛利率為 57.3%/60.

75、7%/60.6%。費用費用率：率：考慮到 2024 年收入下降，預計費用率有所上升。未來伴隨收入增長，預計費用率呈下降趨勢。歸母凈利潤歸母凈利潤：歸母凈利潤分別為-1.24、0.70、0.91 億元。表11：盈利預測（億元，%）2023 2024E 2025E 2026E 總營收 7.13 5.15 7.77 10.47 YOY-38.2%-27.8%51.0%34.7%圖形顯控領域產品 4.65 3.25 4.07 4.27 YOY-28.6%-30.0%25.0%5.0%芯片 1.01 0.81 2.43 4.85 YOY-61.1%-20.0%200.0%100.0%小型專用化雷達領域產

76、品 1.32 0.92 1.11 1.16 YOY-42.7%-30.0%20.0%5.0%整體毛利率 60.3%57.3%60.7%60.6%銷售費用率 6.0%6.0%5.5%4.5%管理費用率 16.5%17.0%14.0%12.0%研發費用率 46.4%54.0%45.0%45.0%歸母凈利潤 0.60-1.24 0.70 0.91 YOY-79.3%-308.2%/29.9%資料來源：wind，浙商證券研究所 景嘉微(300474)公司深度 19/21 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 公司是國產 GPU 的先行者，我們選取了同為 GPU 芯片企業的海光信息、寒武紀-U，以及 CPU

77、 企業龍芯中科作為可比公司?？紤]到國產 GPU 仍處于快速成長階段，行業加力投入研發，我們采用 PS 估值?？杀裙?2025 年對應 65 倍 PS，公司 2025 年對應 60 倍PS。首次覆蓋，給予“買入”評級。首次覆蓋，給予“買入”評級。表12：公司估值對比 總市值（億元）總市值（億元）營業收入營業收入（億元）（億元）PS 2023 2024E 2025E 2026E 2023 2024E 2025E 2026E 688041.SH 海光信息 3,598 60.12 91.62 131.84 180.02 60 39 27 20 688256.SH 寒武紀-U 3,138 7.09 1

78、1.74 32.22 47.65 442 267 97 66 688047.SH 龍芯中科 549 5.06 5.07 7.89 10.53 109 108 70 52 平均值平均值 138 65 46 300474.SZ 景嘉微 465 7.13 5.15 7.77 10.47 90 60 44 資料來源：wind、浙商證券研究所 注：1.景嘉微使用本報告預測值；2.其余公司營收數據來自 2025.3.17 wind 一致預期，總市值采用 2025.3.17日數據，寒武紀、龍芯中科 2024 年收入基于業績快報，海光信息基于 24年年報 5 風險提示風險提示 研發不及預期研發不及預期：若公司

79、在新一代 GPU 芯片的研發進度或性能表現未達預期，可能影響其市場競爭力和技術領先地位。市場風險市場風險：隨著國內外 GPU 市場競爭加劇，公司可能面臨市場份額被擠壓或產品價格下降的風險。競爭風險競爭風險：國際巨頭及國內新興企業的技術突破，可能對公司地位構成挑戰。政策不及預期政策不及預期：若國家對半導體行業的政策支持力度減弱，可能影響公司研發投入和市場拓展。供應風險供應風險：全球半導體供應鏈波動或關鍵原材料短缺，可能對公司的生產和交付能力造成不利影響。景嘉微(300474)公司深度 20/21 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 Table_ThreeForcast 表附錄：三大報表預測值表附錄

80、：三大報表預測值 資產負債表 利潤表 (百萬元)2023 2024E 2025E 2026E (百萬元)2023 2024E 2025E 2026E 流動資產流動資產 2,900 6,183 5,736 5,217 營業收入營業收入 713 515 777 1,047 現金 1,083 5,010 4,192 3,480 營業成本 283 220 305 412 交易性金融資產 0 0 0 0 營業稅金及附加 12 8 12 17 應收賬項 975 619 822 842 營業費用 43 31 43 47 其它應收款 45 26 32 44 管理費用 118 88 109 126 預付賬款 6

81、0 44 61 82 研發費用 331 278 350 471 存貨 637 355 469 580 財務費用(8)(10)(58)(48)其他 100 130 160 190 資產減值損失(36)(30)(10)(10)非流動資產非流動資產 1,294 1,445 2,075 2,788 公允價值變動損益 0 0 0 0 金額資產類 63 63 63 63 投資凈收益 10 5 8 9 長期投資 263 333 433 533 其他經營收益 92 51 70 84 固定資產 513 539 897 1,400 營業利潤營業利潤(11)(82)73 95 無形資產 190 182 335 46

82、7 營業外收支(0)(0)(1)(1)在建工程 12 2 27 9 利潤總額利潤總額(11)(83)73 94 其他 254 325 320 316 所得稅(71)41 2 3 資產總計資產總計 4,194 7,628 7,812 8,005 凈利潤凈利潤 60 (124)70 91 流動負債流動負債 602 356 469 571 少數股東損益 0 0 0 0 短期借款 0 0 0 0 歸屬母公司凈利潤歸屬母公司凈利潤 60 (124)70 91 應付款項 345 232 288 332 EBITDA 48 22 220 374 預收賬款 0 0 0 0 EPS（最新攤?。?.11 -0.2

83、4 0.13 0.17 其他 257 124 181 239 非流動負債非流動負債 178 155 155 155 主要財務比率 長期借款 46 46 46 46 2023 2024E 2025E 2026E 其他 132 109 109 109 成長能力成長能力 負債合計負債合計 781 511 624 726 營業收入-38.19%-27.82%50.96%34.66%少數股東權益 0 0 0 0 營業利潤-103.82%-653.75%189.03%29.54%歸屬母公司股東權益 3,414 7,117 7,188 7,279 歸屬母公司凈利潤-79.35%-308.21%/29.86%

84、負債和股東權益負債和股東權益 4,194 7,628 7,812 8,005 獲利能力獲利能力 毛利率 60.32%57.31%60.70%60.62%現金流量表 凈利率 8.37%-24.14%9.05%8.73%(百萬元)2023 2024E 2025E 2026E ROE 1.75%-1.75%0.98%1.26%經營活動現金流經營活動現金流 264 459 13 321 ROIC 4.68%-1.93%0.20%0.61%凈利潤 60 (124)70 91 償債能力償債能力 折舊攤銷 81 115 205 327 資產負債率 18.61%6.70%7.99%9.07%財務費用 9 3

85、3 3 凈負債比率-24.66%-68.49%-56.44%-45.94%投資損失(10)(5)(8)(9)流動比率 4.82 17.36 12.22 9.13 營運資金變動 138 464 (278)(111)速動比率 3.49 15.88 10.75 7.64 其它(14)7 21 21 營運能力營運能力 投資活動現金流投資活動現金流(108)(229)(828)(1,031)總資產周轉率 0.18 0.09 0.10 0.13 資本支出(82)(120)(736)(941)應收賬款周轉率 0.96 1.00 1.71 2.07 長期投資(26)(70)(100)(100)應付賬款周轉率

86、1.25 1.13 1.80 2.10 其他 0 (38)8 9 每股指標每股指標(元元)籌資活動現金流籌資活動現金流 79 3,697 (3)(3)每股收益 0.11 -0.24 0.13 0.17 短期借款 0 0 0 0 每股經營現金 0.50 0.88 0.02 0.61 長期借款(152)0 0 0 每股凈資產 6.53 13.62 13.75 13.93 其他 231 3,697 (3)(3)估值比率估值比率 現金凈增加額現金凈增加額 235 3,927 (818)(713)P/E 778.40 /660.19 508.40 P/B 13.61 6.53 6.46 6.38 EV/

87、EBITDA 656.62 1,885.45 193.15 115.31 資料來源：浙商證券研究所 景嘉微(300474)公司深度 21/21 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 股票投資評級說明股票投資評級說明 以報告日后的 6 個月內，證券相對于滬深 300 指數的漲跌幅為標準，定義如下：1.買 入：相對于滬深 300 指數表現20以上；2.增 持：相對于滬深 300 指數表現1020；3.中 性：相對于滬深 300 指數表現1010之間波動；4.減 持：相對于滬深 300 指數表現10以下。行業的投資評級：行業的投資評級：以報告日后的 6 個月內，行業指數相對于滬深 300 指數的漲跌幅為

88、標準，定義如下：1.看 好：行業指數相對于滬深 300 指數表現10%以上；2.中 性：行業指數相對于滬深 300 指數表現10%10%以上；3.看 淡：行業指數相對于滬深 300 指數表現10%以下。我們在此提醒您，不同證券研究機構采用不同的評級術語及評級標準。我們采用的是相對評級體系，表示投資的相對比重。建議：投資者買入或者賣出證券的決定取決于個人的實際情況，比如當前的持倉結構以及其他需要考慮的因素。投資者不應僅僅依靠投資評級來推斷結論。法律聲明及風險提示法律聲明及風險提示 本報告由浙商證券股份有限公司（已具備中國證監會批復的證券投資咨詢業務資格，經營許可證編號為：Z39833000）制作

89、。本報告中的信息均來源于我們認為可靠的已公開資料，但浙商證券股份有限公司及其關聯機構（以下統稱“本公司”）對這些信息的真實性、準確性及完整性不作任何保證，也不保證所包含的信息和建議不發生任何變更。本公司沒有將變更的信息和建議向報告所有接收者進行更新的義務。本報告僅供本公司的客戶作參考之用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為本公司的當然客戶。本報告僅反映報告作者的出具日的觀點和判斷，在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見均不構成對任何人的投資建議，投資者應當對本報告中的信息和意見進行獨立評估，并應同時考量各自的投資目的、財務狀況和特定需求。對依據或者使用本報告所造成的一切后果，本公司及/或

90、其關聯人員均不承擔任何法律責任。本公司的交易人員以及其他專業人士可能會依據不同假設和標準、采用不同的分析方法而口頭或書面發表與本報告意見及建議不一致的市場評論和/或交易觀點。本公司沒有將此意見及建議向報告所有接收者進行更新的義務。本公司的資產管理公司、自營部門以及其他投資業務部門可能獨立做出與本報告中的意見或建議不一致的投資決策。本報告版權均歸本公司所有，未經本公司事先書面授權，任何機構或個人不得以任何形式復制、發布、傳播本報告的全部或部分內容。經授權刊載、轉發本報告或者摘要的，應當注明本報告發布人和發布日期，并提示使用本報告的風險。未經授權或未按要求刊載、轉發本報告的，應當承擔相應的法律責任。本公司將保留向其追究法律責任的權利。浙商證券研究所浙商證券研究所 上?？偛康刂罚簵罡吣下?729 號陸家嘴世紀金融廣場?1 號樓?25 層 北京地址：北京市東城區朝陽門北大街?8 號富華大廈?E 座?4 層 深圳地址：廣東省深圳市福田區廣電金融中心?33 層 上?？偛苦]政編碼：200127 上?？偛侩娫挘?8621)80108518 上?？偛總髡妫?8621)80106010