《海光信息-公司深度報告：算力領跑國產之光-250521（33頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《海光信息-公司深度報告：算力領跑國產之光-250521（33頁）.pdf（33頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

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 海光信息（688041.SH）深度報告 算力領跑，國產之光 2025 年 05 月 21 日 CPU+DCU 雙輪齊發，鑄造國產算力中堅力量。海光是國內領先的高端計算芯片企業，聚焦 DCU 與 CPU 雙產品并行研發，覆蓋云計算、人工智能等主流應用場景。公司最大股東為中科曙光，截至 2025 年一季度持股比例 27.96%。受下游算力需求帶動，公司 2025 年 Q1 實現營業收入 24.00 億元，yoy+50.76%；歸母凈利潤 5.06 億元，yoy+75.33%。公司毛利率自 19 年以來持續增長，2025Q

2、1 進一步提升至 61.69%，為歷史較高水平。在信創政策持續推動與國產各大模型推出引發的算力需求增長的背景下，海光產品需求有望持續提升。以 x86 架構為基礎，彰顯國產之光。海光基于 x86 架構構建國產 CPU，近年來伴隨 AI 產業加速發展，帶動服務器市場擴容，2024 年全球服務器市場已增長至 1036.5 億美元，上游核心部件迎來新一輪增長機遇。x86 作為當前生態最為完善的主流服務器架構，2023 年在全球服務器市場中占比高達 86%，憑借良好的軟硬件兼容性在產業鏈中具備顯著優勢，IDC 預測 2028 年中國 x86 服務器市場收入有望增長至 620 億美元，成長空間廣闊。在美國

3、技術限制與國內信創政策引導下，CPU 等核心部件有望在釋放更大市場需求。海光持續推動架構自主升級，自研 C86 架構在保持對 x86 高度兼容的同時，完成國密算法集成，在數據安全與隱私保護層面持續發力。產品參數迭代不斷縮小與國際領先競品的性能差距，已躋身國內高性能 CPU 陣營。此外，海光聯合國內 CPU 產業鏈上下游企業共建“光合組織”，加速構建完善的國產 CPU 生態體系，并與近 5000 家合作伙伴建立深度合作，為國產算力自主可控戰略目標奠定堅實基礎。國產 GPU 邁入新階段，技術創新驅動國產替代提速。在 DeepSeek 等大模型廣泛落地的背景下，AI 在多元場景的加速滲透推動智能數據

4、量快速增長，據IDC 預計，2028 年智能算力規模將增長至 2781.9 EFLOPS,并帶動云廠商與運營商紛紛加碼算力投入，算力資本支出屢創新高。與此同時，信創政策加速落地疊加形成國內訓推算力缺口，為國產 GPU 提供關鍵增長窗口。海光深算系列產品基于 ROCm 平臺開發，具備良好的 CUDA 兼容性，開發環境友好。同時，GPGPU架構面向 AI 與高性能計算優化，突出并行計算能力。在應用端，海光積極與DeepSeek 模型展開深度適配，通過軟件層優化增加算力效率并彌補與國際競品在參數層面的差距。配合信創加持和市場對國產方案的接受度提升，海光 DCU 有望加快滲透，助推核心高端部件國產化替

5、代進入新階段。投資建議：我們預計公司 2025-2027 年將實現營收 138.22/193.41/262.94億元，對應現價 PS 為 23/17/12 倍，我們看好公司在研發端的持續投入所帶來的產品性能、擴展性與兼容性優勢，在國產化替代提速、AI 產業景氣度持續提升的背景下，維持“推薦”評級。風險提示：研發進展不及預期風險；知識產權風險；客戶集中度較高風險。盈利預測與財務指標 項目/年度 2024A 2025E 2026E 2027E 營業收入（百萬元）9,162 13,822 19,341 26,294 增長率（%）52.4 50.9 39.9 36.0 歸屬母公司股東凈利潤（百萬元）1

6、,931 3,066 4,357 5,992 增長率（%）52.9 58.8 42.1 37.5 每股收益（元）0.83 1.32 1.87 2.58 PE 167 105 74 54 PS 34 23 17 12 資料來源：iFind，民生證券研究院預測；（注：股價為 2025 年 05 月 21 日收盤價）推薦 維持評級 當前價格：138.85 元 分析師 方競 執業證書：S0100521120004 郵箱： 分析師 呂偉 執業證書：S0100521110003 郵箱：lvwei_ 分析師 李萌 執業證書：S0100522080001 郵箱： 相關研究 1.海光信息（688041.SH）2

7、025 年一季報點評：業績高速增長，合同負債環比大幅提升體現需求端景氣度-2025/04/24 2.海光信息（688041.SH）2024 年年報點評：業績符合預期，國產算力龍頭有望加速成長-2025/03/04 3.海光信息（688041.SH）2024 年業績預告點評：業績符合預期，收入利潤同比大增-2025/01/15 4.海光信息（688041.SH）公司事件點評：國產算力龍頭深耕根技術，AI 時代自身價值持續強化-2024/12/24 5.海光信息（688041.SH）2024 年三季報點評：高端處理器研發進展順利，業績表現亮眼-2024/10/16 海光信息(688041.SH)/

8、計算機、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 CPU+DCU 雙輪齊發，鑄造國產算力中堅力量.3 1.1 自主創新突破壁壘，國產 CPU&DCU 邁向前沿.3 1.2 股權分散穩定，科研國資背景濃厚.4 1.3 營收保持強勁增長，研發驅動價值釋放.5 1.4 領導層技術背景深厚，帶領團隊穩健發展.8 2 以 x86 架構為基礎，彰顯國產 CPU 新風采.9 2.1 x86 架構領銜市場增長，國產化布局推動自主創新.9 2.2 打造國產高端 CPU，融合三大優勢.13 3 國產 GPU 發展新篇章，技術創新尋求突破.18 3.1 AI 技術

9、引爆 GPU 市場，國產廠商砥礪前行.18 3.2 構建國產 GPU 新標桿，成就國內計算新高度.24 4 盈利預測與投資建議.27 4.1 盈利預測假設與業務拆分.27 4.2 費用率預測.28 4.3 估值分析及投資建議.28 5 風險提示.30 插圖目錄.32 表格目錄.32 海光信息(688041.SH)/計算機、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 CPU+DCU 雙輪齊發，鑄造國產算力中堅力量 1.1 自主創新突破壁壘，國產 CPU&DCU 邁向前沿 海光信息是國內領先的高端計算芯片設計企業，圍繞 CPU 和 DCU 產品的雙重布局

10、。海光信息成立于 2014 年，是一家專注于高性能計算芯片和服務器研發的高科技企業，主要產品包括高端通用處理器（CPU）以及高端協處理器（DCU）。公司的 CPU 產品早年獲得 AMD 在高端處理器的技術授權及相關技術支持，并基于 X86 架構研發，定位于高性能計算市場，涵蓋服務器、工作站、高性能終端等多種應用場景；DCU 產品以 GPGPU 架構為基礎，兼容“類 CUDA”通用環境，面向數據中心和云計算場景，解決傳統架構在大規模并發、低延遲和高帶寬需求下的瓶頸，隨著 AI 算力時代的到來，DPU 產品發展前景廣闊。表1：海光核心產品系列介紹 產品類型 處理器類型 指令集 主要產品 產品特征

11、典型應用場景 海光 CPU 通用處理器 兼容 x86 指令集 海光 3000 系列 內置多個核心處理器，繼承通用的高性能外設接口，擁有完整的軟硬件生態環境和完備的系統安全機制，適用于數據計算和事務處理等通用性應用 云計算，物聯網，信息服務等 海光 5000 系列 海光 7000 系列 海光 DCU 協處理器 兼容類CUDA環境 海光 8000 系列 內置大量運算核心，具有較強的并行計算能力和較高的能效比，適用于向量計算和矩陣計算等計算密集型應用 大數據處理、人工智能、商業計算等 資料來源：海光信息招股書，民生證券研究院 公司發展歷程可分為兩個階段，分別以“海光一號”CPU 和“深算一號“DCU

12、 的啟動設計為標志。在 CPU 研發進程中，2016 年公司啟動了“海光一號”的研發，基于 AMD 授權技術進行產品設計，并于 2018 年成功實現量產與盈利。隨著對市場對更高算力需求的預判，公司在 2017 年 7 月啟動了“海光二號”的研發。該產品通過核心調整優化了性能和能效，于 2020 年實現量產。隨后，2018 年公司開始研發“海光三號”，專注于滿足 AI 大算力的新興需求，并于 2022 年推出市場。2023 年 10 月，海光成功發布“海光四號”，該產品進一步提升了算力，并順利進入市場。目前，公司正積極推進“海光五號”的研發，開發進程順利。在 DCU（深算系列）研發進程上，201

13、8 年海光啟動了“深算一號”的研發，產品主要面向大數據處理、商業計算等計算密集型應用，并于 2021 年完成結項并實現盈利。2020 年 1 月，海光啟動了“深算二號”的研發，產品提升了浮點數據精度和常見數據計算類型的能力，性能提升超過 100%，并于 2023 年 9 月成功發布。2023 年，海光啟動了“深算三號”的研發，產品在性能、兼容性和安全性方面進行了全面提升，相關開發進展順利。同時，深算四號的研發也在積極推動中。海光信息(688041.SH)/計算機、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：海光信息 CPU 及 DCU 產品系列研發

14、進程 資料來源：海光信息招股書，海光信息官網，民生證券研究院 海光信息始終秉持“銷售一代、驗證一代、研發一代”的產品研發策略，建立了完善的高端處理器的研發環境和流程，確保產品性能穩步提升，功能應用廣泛豐富。同時，公司一直專注于 DCU+CPU 的雙賽道開發，根據市場需求調整和持續產品迭代，在國產算力市場一直保持核心地位。1.2 股權分散穩定，科研國資背景濃厚 中科院及國資基金為主要股東，股權較為分散。截至 2025 年一季度，海光信息技術股份有限公司股東結構分散，單一股東持股比例均未超過 30%，其中最大股東為中科院背景的曙光信息產業股份有限公司，持股比例 27.96%。此外，股東包括天津海富

15、天鼎科技合伙企業（10.81%）、成都產業投資集團（7.21%）、成都藍海輕舟企業管理合伙（6.09%）等，股東背景涵蓋國有資本、產業基金及科研機構，科研與國資背景濃厚，為公司長期發展提供穩定支持。而海光與 AMD 擁有合資企業成都海光微電子技術有限公司與成都海光集成電路設計有限公司，為相關集成電路技術引進和和合作奠定基礎。圖2：海光信息股權結構圖（截至 2025 年 Q1）資料來源：iFind，民生證券研究院 海光信息(688041.SH)/計算機、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 5 1.3 營收保持強勁增長，研發驅動價值釋放 公司營業收入總體

16、呈現上升趨勢。公司營業收入自 2019 年的 3.79 億元大幅增長至 2024 年的 91.62 億元，期間 CAGR 達 89.09%。增長的核心驅動在于產品迭代持續推進以及信創政策在各大關鍵行業國產化覆蓋升級，并使公司于 2024年創下歷史營收新高。盡管 2023 年可能因信創需求疲軟影響，CPU 業務增速承壓，導致當年營收同比增速放緩至 17.30%，但受益于高端處理器產品生態持續完善及算力市場需求快速增長，2024 年公司實現收入同比增長 52.40%。而在公司最新公布的 2025 年第一季度財報中，海光信息實現營業收入 24.00 億元，同比增長 50.76%；受益于地緣政治推動下

17、的國產化進程及公司產品在國產大模型中的快速適配，整體需求加速持續加大并使得公司業績繼續維持高增長態勢。同時公司25Q1 合同負債 32.37 億元，較去年末大增 23.33 億元，訂單需求持續旺盛，后續業績釋放具備較強增長動能。歸母凈利潤方面公司改善明顯，2019-2024 年，公司歸母凈利潤從-0.83 億元增長至 19.31 億元。自 2021 年實現扭虧為盈起，公司凈利潤保持快速提升，20212024 年間 CAGR 達 80.91%，并在 2024 年公司歸母凈利潤達到 19.31 億元，同比增長 52.87%，創歷史新高，增長因素主要包括高性能產品占比提升帶動整體毛利率上升及國產化進

18、程拉動業績釋放。而在 25 年 Q1，公司歸母凈利潤達到 5.06 億元，同比增長 75.33%，技術壁壘逐步成型，產品優勢明顯驅動公司利潤大增。圖3：2019-2025Q1 公司營收（億元）及增速 圖4：2019-2025Q1 公司歸母凈利潤（億元）及增速 資料來源：iFinD，海光信息年報，民生證券研究院 資料來源：iFinD，海光信息年報，民生證券研究院 從收入結構來看，海光信息的高端處理器銷售業務仍占主導，并以直銷模式為主要銷售渠道。公司 2024 年主要收入來源于高端處理器的銷售，占總營利收入99.70%。按銷售模式拆分，2024 年直銷業務實現收入 77.69 億元，同比增長39.

19、36%，占比 84.79%；經銷業務收入 13.93 億元，同比增長 218.57%，占比15.21%。目前，海光仍以直銷模式為主，但經銷業務的快速增長主要受下游經銷商核心客戶規模擴張推動，反映出公司在多元銷售渠道的拓展能力不斷增強。0%200%400%600%800%0204060801002019202020212022202320242025Q1營業收入YOY-200%0%200%400%600%800%1000%-505101520252019202020212022202320242025Q1歸母凈利潤YOY海光信息(688041.SH)/計算機、電子 本公司具備證券投資咨詢業務資格

20、，請務必閱讀最后一頁免責聲明 證券研究報告 6 圖5：海光信息 2022-2024 年銷售模式拆分（億元）資料來源：海光信息年報，民生證券研究院 公司盈利能力持續增強，毛利率呈上升趨勢，由 2019 年的 37.31%提升至2024 年的 63.72%。盡管 2022 年受封裝測試成本上漲，毛利率出現短暫下滑，但隨著供應鏈管理效率提升、成本結構優化及規?；a效應，2024 年毛利率同比+4.05 pct，創歷史新高。在毛利率改善帶動下，凈利率同步上行，2024 年凈利率達 29.65%，同比+1.35pct，同樣為歷史最高水平。高端芯片產品放量、產品結構優化及供應鏈協同能力增強是公司凈利潤持

21、續增長的關鍵驅動因素。而 25 年Q1 公司銷售毛利率實現 61.69%，凈利率 29.74%，成本與公司管理協同調整動能公司盈利能力持續上升。隨著產品銷售規模拉大，顧客關系成熟及管理架構逐步優化，同時財務結構持續改善，利息收入增長疊加部分借款償還，帶動公司費用率改善明顯。2019 至2025 年 Q1，公司管理費用率由 14.25%下降至 1.38%，而銷售費用率則由 6.60%下降至 2.71%，同時財務費用率則由 7.12%下降至-1.67%。圖6：2019-2025Q1 公司毛利率和凈利率 圖7：2019-2025Q1 公司費用率 資料來源：iFinD，海光信息年報，民生證券研究院 資

22、料來源：iFinD，海光信息年報，民生證券研究院 海光信息持續注重技術創新研發。近年來公司持續加大研發投入力度，從2019-2024 年，研發費用已經從 1.75 億元增長至 29.1 億元，期間研發費用率始終穩定在 25%以上，而 25Q1 研發投入達 7.64 億元，同比增長 16.26%。公司基于長期發展戰略擴大研發團隊，2024 年研發人員數量較上年同期增長 31%。新產020406080100202220232024直銷經銷-60%-40%-20%0%20%40%60%80%2019202020212022202320242025Q1毛利率凈利率-20%0%20%40%60%2019

23、202020212022202320242025Q1銷售費用率管理費用率研發費用率財務費用率海光信息(688041.SH)/計算機、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 品研發進程加速并增加研發項目投入，以強化技術儲備并提升市場競爭力。同時，費用化項目較多，導致研發費用增長較快。海光圍繞通用計算市場，持續保持高強度的研發投入，不斷實現技術創新、產品性能提升，保持了國內領先的市場地位。海光信息研發人員具備高學歷及豐富研發經驗。截至 2024 年，公司研發技術人員 2,157 人，占員工總人數的 90.18%，77.61%的研發技術人員擁有碩士及以上學

24、歷，同時在具有高學歷的基礎上，海光工程師對于芯片和處理開發均具有豐富的行業履歷，并且擁有對于 x86 和 ARM 處理器的經驗。隨著高強度研發投入以及核心技術的積累，公司的技術“護城河”越來越鞏固，產品組合也逐漸豐富。圖8：2019-2025Q1 公司研發費用（億元）及研發費用率 圖9：2024 年公司研發人員學歷構成 資料來源：iFind，海光信息年報，民生證券研究院 資料來源：海光信息 2024 年年報，民生證券研究院 公司通過多線程項目推進通用處理器和協處理器的持續迭代和產品拓展，并長期投入大量研發資金確保技術優勢和市場競爭力。該策略不僅鞏固了海光在國內高性能計算領域的領先地位，也在核心

25、技術升級和產品布局上保持對國際龍頭企業的緊密追趕。同時相應的研發投入支持也為海光帶來了樂觀的專利授權回報。截至 2024 年，海光信息累計取得發明專利 836 項、實用新型專利 115 項、外觀設計專利 3 項、集成電路布圖設計登記證書 299 項、軟件著作權 304 項。圖10：知識產權累計獲得數（截至 2024 年）資料來源：海光信息 2024 年年報，民生證券研究院 0%10%20%30%40%50%60%010203040201920202021202220232024 2025Q1研發費用研發費用率2.41%75.20%22.39%博士研究生碩士研究生本科及以下05001000150

26、020002500發明專利實用新型專利軟件著作權集成電路布圖設計申請數（個）獲得數（個）海光信息(688041.SH)/計算機、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 8 1.4 領導層技術背景深厚，帶領團隊穩健發展 海光信息的核心團隊技術背景深厚。學歷上大多具有碩士及博士學位，不乏清華大學、北京大學和海外求學學歷背景；同時公司高管也擁有相應的高級工程和企業管理背景。公司董事及總經理沙超群為教授級高級工程師，歷任中科曙光技術副總裁，高級副總裁。表2：海光信息核心團隊成員介紹 姓名 職務 背景及經歷 沙超群 董事，總經理 碩士，北京理工大學工學，教授級高級

27、工程師。2011 年 1 月至 2020 年 4 月，歷任中科曙光技術副總裁、高級副總裁；2019 年 12 月起任公司總經理，現任公司董事，總經理。歷軍 董事 博士，北京大學高級管理人員工商管理碩士，教授級高級工程師。2006 年至今，任中科曙光董事、總裁；2016 年 1 月至今，兼任中科三清科技有限公司董事、董事長；2017 年 12 月至 2019 年 6 月，兼任中科可控董事；2019 年 10 月至 2021 年 7 月，兼任國科控股有限董事?，F任公司董事，總裁。潘宇 副總經理 碩士，華中科技大學微電子與固體電子學。2012 年 6 月至 2017 年 9 月，任 AMD 芯片設計

28、高級經理；2017 年 9 月至 2017 年 11 月，任武漢晟聯智融微電子科技有限公司副總經理、執行董事。2017 年 11 月加入公司，現任公司副總經理，公司核心技術人員，主要負責海光 DCU 的研發、設計與實現，為海光協處理器研發和和產品量產做出了重要貢獻。劉新春 副總經理 博士，中國科學院電子學研究所信號與信息處理專業。2002 年 4 月至 2008 年 12 月，任中國科學院計算技術研究所副研究員；2009 年 1 月至 2016 年 2 月，任中科曙光研發中心負責人。2016 年加入海光信息，現任公司副總經理、核心技術人員，主要負責海光高端處理器硅后驗證測試、軟硬件系統開發和產

29、品量產運營等工作，為海光高端處理器研發和產品量產做出了重要貢獻。黃河 CPU 設計中心主任工程師 博士，中國科學院計算技術研究所計算機系統結構專業。2012 年 7 月至 2014 年 5 月，任 AMD 主管工程師；2014 年 6 月至 2015 年 7 月，任英國想象技術有限公司深圳代表處高級主管工程。2015 年加入海光信息,現任公司 CPU 設計中心主任工程師、核心技術人員，并主要負責海光 CPU的浮點協處理器研發工作，領導海光 CPU 浮點協處理器微結構設計、驗證與實現，并進行前瞻性基礎研究，為提升海光 CPU 的浮點計算性能做出了重要貢獻。楊曉君 工程平臺技術中心主任工程師 博士

30、，哈爾濱工程大學通信與信息系統專業。2000 年 1 月至 2010 年 11 月，任中國科學院計算技術研究所副研究員；2010 年 11 月至 2016 年 9 月，任中科曙光研發中心副總工程師。2016 年加入海光信息，現任公司工程平臺技術中心主任工程師、核心技術人員，主要負責海光 CPU和海光 DCU 的系統硬件研發工作，包括芯片封裝設計、硬件設計、處理器驗證測試平臺開發和運維，為海光高端處理器的研發和產品量產做出了重要貢獻。資料來源：海光信息 2024 年年報，海光信息招股說明書，民生證券研究院 海光信息(688041.SH)/計算機、電子 本公司具備證券投資咨詢業務資格，請務必閱讀最

31、后一頁免責聲明 證券研究報告 9 2 以 x86 架構為基礎，彰顯國產 CPU 新風采 2.1 x86 架構領銜市場增長，國產化布局推動自主創新 2.1.1 全球市場平穩增長，x86 架構優勢明顯 CPU（中央處理器）是計算機的運算與控制核心，負責對存儲器、輸入輸出單元等硬件資源進行調度，并執行通用計算任務。同時，計算機系統中各類軟件的運行最終均需通過指令集轉換為 CPU 操作，決定整體計算性能與系統效率。CPU 下游應用涵蓋 PC、服務器、消費電子及物聯網等多個領域。而 CPU 下游核心服務器市場在 AI 需求帶動下有望進一步擴張。據Precedence Research 統計，2024 年

32、全球服務器市場已增長至 1036.5 億美元，并預計到 2034 年將達到約 2301 億美元，2024-2034 年 CAGR 預計為 8.30%。受數據中心建設加速、云計算需求持續擴張及 AI 算力增長驅動，服務器市場有望保持穩定增長。圖11：2023-2034 年全球服務器市場（億美元）資料來源：Precedence Research，民生證券研究院 x86 架構符合服務器市場需求。目前 CPU 采用的指令集有復雜指令集和精簡指令集兩種，并根據所使用的指令集類型的不同，CPU 架構分為 x86、ARM、RISC-V 和 MIPS 四大架構。相較于其他架構而言，x86 更注重于復雜指令采集

33、，及單個指令即可借助指令數量存儲多和超線程的優勢來處理更為復雜的任務，并且相關架構設置的高性能夠支持更加高端處理的工作速度，同時在兼容性、硬件靈活拓展性及配套軟件及開發工具成熟度、功能性上優勢明顯。并且 x86 架構能夠高效利用主儲存器，在處理復雜指令和商業計算任務時表現出色，同時許多先前的服務應用平臺依賴于 x86 構架下的服務器支持，因而遷移至其他架構會產生不菲的技術匹配成本，因此 x86 被廣泛應用于服務器領域并逐年實現增長。050010001500200025002023 2024 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E 2031E 2032E 2033

34、E 2034E海光信息(688041.SH)/計算機、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 10 表3：CPU 四大架構對比 x86 ARM RISC-V MIPS 指令集類型 復雜指令集 精簡指令集 精簡指令集 精簡指令集 發布時間 1978 年 1983 年 2014 年 1981 年 特點 性能好，速度快，兼容性好 成本低，功耗低 模塊化，極簡，可拓展 簡潔，優化方便，高拓展性 代表廠商 Intel，AMD 蘋果，谷歌，華為 三星，英偉達 龍芯 應用領域 PC，服務器 移動端 智能穿戴設備 網關，機頂盒 資料來源：華經情報網，民生證券研究院 而

35、x86 服務器則占據服務器市場中的首要位置。據 IDC 統計，2023 年 x86服務器在全球服務器市場規模中的占比達到 86%，依然是服務器中的主流選擇。而在國產市場借助于 x86 服務器的對于平臺的兼容性和靈活的擴展性，打造的豐富的軟件生態系統再加上可觀的成本效益，相應的服務器需求將會在國產化 AI 的浪潮化中持續走高，并在 2024 年第三季度，中國服務器市場出貨量同比增長16.6%。據 IDC 預計，到 2028 年中國 x86 服務器市場出貨量將達到 460 萬臺，收入規模將增長至 620 億美元。圖12：2020-2028 年中國 x86 架構服務器出貨量（萬臺）及增速 資料來源：

36、IDC，海光 2024 年財報，民生證券研究院 2.1.2 海外巨頭優勢明顯，國產替代任重道遠 海外公司壟斷市場，Intel 依然保持霸主地位。根據智研咨詢統計，截至 2025年初，國產 CPU 市場英特爾和 AMD 分別占據 50%及 30%的份額，外企占比依然較多并且行業壟斷特征明顯。Intel 在其中依然保持了絕對的領先地位，根據Mercury Research 數據顯示，Intel 在 3Q24 出貨 409 萬顆 x86 服務器 CPU，AMD 出貨 139 萬顆 Epyc 處理器。盡管 AMD 的市場份額相較于 Intel 仍有一定差距，但是憑借著過硬的產品力和性價比，近年來 AM

37、D 的市場份額逐漸上升，未來 AMD 有可能與 Intel 平分秋色，形成兩強分庭抗禮的局面。-15%-10%-5%0%5%10%15%01234520202021202220232024 2025E 2026E 2027E 2028E出貨量YOY海光信息(688041.SH)/計算機、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13：Intel 和 AMDx86 服務器 CPU 出貨量及市場份額變化情況 資料來源：Mercury Research，民生證券研究院 2.1.3 國產化浪潮帶動行業發展，自主創新勢在必行 隨著市場結構的演進與政策引導，C

38、PU 正成為信息技術國產化的核心抓手，政企端在該領域的投入力度持續加大。尤其在 AI 與數字化滲透率不斷提升的背景下，金融、教育等服務行業對信息安全與國產替代的需求愈發迫切。國家在“十四五”國家信息化規劃明確提出推進信息化發展戰略，強化以國內大循環為主體的數字政務建設，加快關鍵核心技術產品的研發與適配平臺建設，推動軟硬件協同適配，加速構建自主可控的信息基礎設施。同時，國資委在 79 號文中明確提出，到 2027年底央企國企 100%完成信創替代，涵蓋基礎軟件、芯片、操作系統、中間件等關鍵領域，信創國產化進程加速。圖14：信創產業鏈示意圖 資料來源：前瞻產業研究院，民生證券研究院 在信創政策持續

39、推進下，國產化進程加速，下游終端響應積極。IDC數據顯示，海光信息(688041.SH)/計算機、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 2021 年我國 x86 服務器出貨量達 382 萬臺，其中互聯網企業采購 167 萬臺，占比 43.8%，電信企業采購 40.5 萬臺，占比 10.6%，顯示其對服務器算力的強勁需求。當前信創國企已成為國產 CPU 的重點拓展方向。以中國電信為例，其 2024年服務器集采項目中國產化率已達 67.5%，中國移動與中國聯通也在持續提升對國產芯片的采購占比。在政策與需求雙重驅動下，國產 CPU 廠商將迎來廣闊成長空

40、間，海光有望憑借技術積累與產業協同優勢，在新一輪國產替代進程中加速突圍，確立行業領先地位。圖15：2020-2021 年我國分行業 x86 服務器出貨量（千臺）及增速 資料來源：IDC，民生證券研究院 算力驅動產業升級，x86 仍是業界首選。對于日益增長的云計算需求，上游服務器供應鏈也享受到正面效應。據中國算力發展報告（2024），2023 年我國在用算力中心機架數量達到 810 萬架，較 2017 年的 166 萬架增長接近 4 倍，其中大型規模以上機架占比達到 78.15%。而 x86 服務器在 23 年 CPU 服務器市場份額占比達到 90.20%。在科技革命和產業變革快速推進的背景下，

41、計算能力正日益成為促進產業優化升級與社會發展的核心動力，x86 架構將繼續發揮其關鍵作用，為我國算力的發展注入強大動力。圖16：2017-2023 年我國算力中心機架數量（萬架）圖17：2023 年我國 CPU 服務器市場份額分布 資料來源：開放數據中心委員會，中國信息通信研究院，民生證券研究院 資料來源：開放數據中心委員會，中國信息通信研究院，Gartner,民生證券研究院 -30%-20%-10%0%10%20%30%02004006008001,0001,2001,4001,6001,800互聯網電信金融政府服務業制造業教育交通運輸其他20202021YOY010020030040050

42、06007008009002017201820192020202120222023總機架數量大型規模以上機架數量90.20%9.80%x86ARM海光信息(688041.SH)/計算機、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 2.2 打造國產高端 CPU，融合三大優勢 2.2.1 積極推動研發，融合三大優勢 海光信息持續大力發展 CPU，產品具備三大優勢。海光信息致力于在保證產品性能的基礎上，研制出符合中國信息化發展要求的高端處理器。多年來，海光持續對 CPU 產品進行迭代改進，最終形成了集“性能、生態、安全”三位一體，滿足中國用戶需求的 CPU

43、產品：1）性能優異：海光 CPU 采用了尖端的微架構和緩存層次設計，通過優化分支預測技術，大幅提升了每個時鐘周期內執行的指令數量。此外，基于先進的 SoC架構和片上網絡技術，海光信息在單顆 CPU 上集成了更多的處理器核心，并利用領先的工藝技術和物理設計手段，實現了處理器的高主頻設計。2）兼容性好：x86 指令集在行業內擁有最強大的生態系統支持，公司成功掌握了 x86 處理器設計的關鍵技術，推出 C86 開放架構體系及產品，兼容國內外主流的操作系統、數據庫、中間件等基礎軟件和眾多行業應用軟件。3）安全性高：海光 CPU 通過增加安全算法指令集、融合專門的安全算法加速單元等方式，大幅提升了數據處

44、理和計算環境的安全級別，并且原生支持可信計算。圖18：海光信息高性能國產處理器 資料來源：海光信息官網，民生證券研究院 2.2.2 系列化產品布局，多維覆蓋核心市場 海光 CPU 系列產品主要應用于服務器和工作站，支持 x86 指令集，兼容國際主流操作系統和應用軟件。海光 CPU 針對通用處理器應用場景，如復雜的邏輯運算和多任務處理，進行了深入優化，根據應用場景的不同，產品細分為 7000 系列、5000 系列和 3000 系列，分別對應高端、中端和低端需求。海光信息(688041.SH)/計算機、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 表4：海光

45、第三代 7000 系列、5000 系列、3000 系列 CPU 產品參數對比 海光 7390 海光 7380 海光 5390 海光 5380 海光 3350 CPU 核心數量 32 32 16 16 8 線程數量 64 64 32 32 16 最高加速頻（GHz）3.3 3.0 3.2 3.0 3.3 基準時鐘頻率（GHz）2.7 2.2 2.9 2.5 3.0 內存類型 DDR4 DDR4 DDR4 DDR4 DDR4 最高內存頻率（MHz）3200 3200 3200 3200 3200 典型功耗（W）110 140 95 70 65 資料來源：海光信息官網，民生證券研究院 海光 7000

46、 系列面向數據中心的旗艦級高性能處理器。其產品集成 1632 核心，支持 128 路 PCIe 通道及 8 個 DDR4 內存通道，單顆 CPU 最大支持 2TB 內存容量。該系列針對數據中心、云計算中心進行了深度優化，為用戶提供高能效的計算解決方案，廣泛應用于云計算、大數據、數據庫、分布式存儲、人工智能等計算密集型領域。海光 5000 系列主要面向行業客戶。其產品作為主流中端處理器，集成 816核心，支持 64 路 PCIe 通道及 4 個 DDR4 內存通道，單顆 CPU 最大支持 1TB 內存容量。該系列適用于云計算、邊緣計算、分布式存儲等應用場景，滿足互聯網、金融、電信、交通、能源等行

47、業的計算需求。海光 3000 系列定位于多場景的高性價比處理器，廣泛應用于入門級服務器、工作站、工業控制等市場。其集成 48 核心，支持 32 路 PCIe 通道及 2 個 DDR4內存通道，最高加速頻率達 3.3GHz，專為中小企業客戶和專業用戶提供高效、穩定的計算解決方案。2.2.3 x86 技術自主化推進，自研 C86 加速性能突破 海光已全面掌握授權技術的整套源代碼，并成功消化吸收 x86 相關全套技術，實現了獨立的 CPU 設計與迭代開發。海光在微體系結構層面持續推進自主創新，基于完整的 x86 指令集源碼實現 C86 架構的國產化研發，顯著提升產品在計算性能、總線帶寬、內存頻率、安

48、全性及可擴展性等方面的核心指標，持續強化產品競爭力。公司于 2022 年三季度正式推出 C86-3G 處理器，并在 2023 年實現規?；鲐?。2024 年發布的 C86-4G 處理器在架構性能進一步升級，支持最高 64 核心、128 線程，升級至 SP5 接口并兼容 DDR5 內存，配置最多兩顆 IO 芯片，顯著提升系統數據處理與調度能力，為信創行業提供具備高性能、強適配性的服務器算力解決方案。海光信息(688041.SH)/計算機、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 而海光 CPU 自主迭代在更新微架構，包括計算能力的提升基礎上，也增加安全

49、應用方面能力，如對國密算法的支持，同時研究先進設計和封裝技術，自主迭代核心與 SoC 結構，具備定制 IP 和開發封裝基板的能力。同時，海光自研 C86 系列處理器也保持著每代至少 15%-30%的性能提升。海光信息在國產廠商中表現出色并加速追趕國際競品。2024 年 9 月，Intel 率先發布旗艦級服務器 CPU 產品至強 6 系列處理器 6900P，核心數較之前產品至少提升兩倍，隨后 AMD 也發布霄龍 5 代處理器 9005 系列產品，最大支持 192 核、384 線程，參數表現全方位領先于競品。在國內廠商中，海光和兆芯基于 x86 架構，海思和飛騰基于 ARM 架構，龍芯和申威則是基

50、于自研的指令系統。相較于其他廠商而言，“海光三號”CPU 在參數上處于國產領先地位，性能表現優秀。表5：各廠商服務器 CPU 參數對比 Intel AMD 海光 兆芯 海思 飛騰 龍芯 申威 產品型號 Xeon6980P EPYC9965 海光 7390 KH-4000/32 鯤鵬 920-7260 S5000C-64 3D5000 申威 1621 指令集 x86 x86 x86 x86 ARM ARM LoongArch SW_64 核心數 128 192 32 32 64 64 32 16 超線程 256 384 64 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 主頻（GHz）2.0 2.25

51、 2.7 2.0 2.6 2.1 2.0 2.0 內存類型 DDR5 DDR5 DDR4 DDR4 DDR4 DDR5 DDR4 DDR3 內存通道數 12 12 8 8 8 8 8 8 最高內存頻率（MHz）6400 6000 3200 3200 2933 4400 3200 2133 PCIe 版本 5.0 5.0 4.0 3.0 4.0 5.0/3.0 PCIe 通道數 96 128 128 128 40 96/16 資料來源：各公司官網，海光信息招股說明書，民生證券研究院 注：龍芯 3D5000 并未披露 PCIe 相關參數信息 作為國產處理器的重要技術突破，海光 C86 正加速向行業

52、主流標準邁進，進一步夯實其在國產計算生態中的核心地位。2024 年中央政府采購網發布關于更圖19：海光 CPU 產品升級路線 資料來源：賽迪項目組，Wccftech，民生證券研究院 海光信息(688041.SH)/計算機、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 新中央國家機關臺式計算機、便攜式計算機批量集中采購配置標準的通知，明確將海光 CPU 納入配置標準，并要求其性能需達到或高于 C863350 規格。這一舉措不僅體現了 C86 處理器在性能、廣泛軟件生態兼容性及安全性方面的技術優勢，也反映出其在國家級采購體系中的認可度進一步提升。2.2.4

53、兼容 x86 應用框架，服務提供實現全方面覆蓋 海光 CPU 兼容國際主流 x86 架構，沿用 CISC 處理器技術路線，具備卓越的系統架構與廣泛的軟硬件生態。在主流指令集開發環境下，海光 CPU 支持平臺的快速部署與擴展，同時憑借高度的靈活性，實現應用的平滑遷移，避免底層代碼大規模重構，從而有效降低用戶的總體擁有成本?；?x86 架構，海光 CPU 在計算性能、生態適配性和安全性方面表現突出，贏得了國內市場的廣泛認可，并獲得聯想、H3C、華碩等知名 OEM 廠商的支持。目前，海光產品已在電信、金融等關鍵行業實現規?；瘧?，并獲得招商銀行、中國郵政等采購訂單，助力信創行業數字化轉型與算力升級

54、。為推動國產計算技術供應鏈與產業鏈的完善，海光產業生態合作組織（簡稱光合組織）應運而生。目前，光合組織已與近 5000 家合作伙伴建立深度合作，并在全國范圍內布局 28 個生態適配中心、24 個區域分會及專業委員會。這一體系不僅提升了國產軟硬件的兼容性與整體性能，也為國產計算產業的長期發展奠定了堅實基礎，進一步增強了本土計算生態的自主可控能力。光合組織在上下游領域與國內各廠商建立緊密聯系。芯片領域與國產廠商深度合作，推動 CPU、GPU 及存儲技術發展，并助力國產固態硬盤與大容量存儲系統的應用。在服務器與網絡設備方面，支持同方、聯想開天等品牌創新，滿足大規模計算與數據傳輸需求，已獲金融、能源、

55、電信等行業認可。在中間層軟件上，光合組織積極推廣統信、麒麟等國產操作系統，推動其與底層硬件深度適配，并支持達夢等國產數據庫的應用落地。同時，推動中間件、虛擬化平臺等關鍵基礎軟件的國產化進程。在應用軟件層，光合組織推動 ERP、CRM 等企業級軟件國產化，并在人工智能、大數據分析等前沿領域促進國產解決方案發展，構建高水平商業體系。圖20：海光 OEM 客戶 資料來源：海光信息官網，民生證券研究院 海光信息(688041.SH)/計算機、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 圖21：光合組織合作伙伴 資料來源：光合組織官網，民生證券研究院 海光信息(

56、688041.SH)/計算機、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 3 國產 GPU 發展新篇章，技術創新尋求突破 3.1 AI 技術引爆 GPU 市場，國產廠商砥礪前行 3.1.1 GPGPU 架構：高效并行計算的核心驅動 GPGPU 的編程模型旨在充分發揮 GPU 的并行計算能力，以加速人工智能、科學計算和數據分析等通用計算任務。相比傳統圖形渲染，GPGPU 的軟件體系基于 GPU 硬件特性，為高效計算提供支持?，F代 GPU 包含大量計算核心（core），這些核心以單指令多線程（SIMT）模式執行 kernel 程序。SIMT（單指令多數據）

57、采用單一控制器操控多個計算單元，同時處理向量數據，實現空間并行計算。GPU上的每個核心通?？蛇\行上千個線程，并通過便箋存儲器通信，利用高速屏障同步。同時，每個核心內含一級指令和數據緩存（L1cache），減少對低級內存的訪問需求，優化延遲隱藏。為保持高吞吐量計算，GPU 需在計算能力與內存帶寬之間保持平衡，依靠多通道內存系統提升并行性。通常，每個內存通道與對應的 LLC（最后一級緩存）相關聯，核心通過片上互連網絡（如 crossbar）與內存分區連接。與超標量亂序 CPU相比，GPU 將更多芯片面積用于計算單元，減少控制邏輯占比，從而提高單位面積性能，并在并行算力計算上賦予更多性能提升。圖22

58、：現代 GPU 普遍架構 資料來源：General-Purpose Graphics Processor Architecture，民生證券研究院 相比之下，另一種主流架構 ASIC 在研發投入和靈活性方面受到較大限制。ASIC 專為特定應用優化，在邏輯計算單元、控制單元比例及芯片架構上進行精確定制，使其在特定任務中具備極高的計算效率和低功耗，達到了性能和能效的極致。然而，這種高度定制化的設計需要額外的電路布局和架構開發，導致研發成本高昂，并對設計能力提出更高要求。海光信息(688041.SH)/計算機、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 此外

59、，ASIC 的靈活性較低，一旦設計完成，難以適應新的計算需求或算法變更。而 GPGPU 架構受益于成熟的軟硬件生態和廣泛的開發者支持，使其在開發周期、適配性和軟件兼容性方面更具優勢，并憑借更短的開發周期和強大的通用計算能力，在 AI、大數據分析和科學計算等領域持續占據主導地位。3.1.2 DeepSeek 帶動 AI 產業發展勢頭迅猛 近幾年，AI 技術的快速發展推動了國內市場對生成式 AI 的廣泛應用，引發了新一輪的市場浪潮。DeepSeekR1 模型的推出在降低算力芯片需求門檻的同時提升了算力效率進一步拉動各大服務廠商的適配需求。其發布后迅速登頂全球 140個市場的移動應用下載榜單。這一現

60、象不僅得益于免費開源策略，更關鍵在于其在數學代碼推理等核心能力上已能媲美 OpenAIGPT-4o 正式版。此外 DeepSeekR1訓練成本僅 557.6 萬元，不到 GPT-4o 訓練成本的十分之一。憑借極高性價比成為眾多企業和開發者的優先適配模型進一步推動 AI 生態的發展。隨著 DeepSeek 的推出并迅速普及，下游終端需求的增長及服務模式的演進推動了算力數據產業鏈迎來新的發展機遇。為滿足 DeepSeek 的推理計算需求，云計算和算力租賃市場進入新一輪增長周期，算力需求占比從 30%躍升至 65%，同時加速了市場格局的變化，推動行業從高度依賴英偉達逐步向國產芯片方案過渡。同時國產芯

61、片在集群部署 DeepSeek 方面，算力利用率已達英偉達 A100 的92%，并且在同等算力水平下實現了 40%的成本降低，進一步增強了國產 AI 算力的競爭力。此外，DeepSeek 依托高效的模型壓縮技術，使其能夠在算力資源有限的邊緣設備上高效運行，滿足高隱私、低延遲的應用場景。與此同時，通過模型輕量化優化，DeepSeekR1 已能夠在智能手機端運行，加速了終端設備 AI 計算的普及，進一步推動數據算力市場需求及算力數據規模的持續增長，據 IDC 預計，2028年中國智能算力規模將增長至 2781.9 EFLOPS。圖23：DeepSeek 對于下游產業鏈的生態影響 資料來源：制造前沿

62、，民生證券研究院 海光信息(688041.SH)/計算機、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 20 圖24：2020-2028 年中國智能算力和通用算力規模（EFLOPS）資料來源：IDC,智東西，民生證券研究院 國內 AI 產業前景廣闊，加速技術突破與商業落地。近年來，AI 軟件作為行業發展的核心驅動力，在政策支持、市場需求增長以及技術迭代的推動下，已從規模擴張階段邁向質量升級。據中商產業研究院統計，2024 年國內 AI 軟件市場規模已達 452.9 億元，同比增長 20%，展現出強勁增長態勢。隨著 DeepSeek 等大模型的開源與推廣，生成式

63、 AI、大模型、邊緣 AI 成為市場增長的核心驅動力，并進一步推動新場景、新業態、新模式的不斷演化。據中商產業研究院預測，當前生成式人工智能產業正加速滲透各大行業，帶動需求的快速提升，拓展 AI 在企業級應用領域的落地進程，預計 2025 年市場規模將達到 62.4億元；同時在技術層面，AI 大模型基于深度學習算法，能夠處理大規模數據并具備更強的預測與決策能力，成為推動人工智能商業化落地的關鍵，并預計 2025 年相關市場規模將達到 495.39 億元。未來，隨著算法優化、算力基礎設施完善及行業應用深化，AI 產業將迎來更廣闊的發展空間。圖25：2023-2028 年中國生成式 AI 軟件規模

64、（億元）圖26：2020-2025 年中國 AI 大模型市場規模（億元）資料來源：中商產業研究院，IDC，民生證券研究院 資料來源：中商產業研究院，IDC，民生證券研究院 3.1.3 AI 服務器市場迅速擴張，政策驅動與云商運營商投資加碼 AI 服務器在數據處理領域的戰略地位持續提升。據 Trend Force 數據統計，2023 年全球 AI 服務器出貨量預估已達 118.3 萬臺，預計到 2026 年將增長至01000200030004000202020212022202320242025E2026E2027E2028E智能算力（基于FP16）通用算力（基于FP64)05010015020

65、0250300202320242025E2026E2027E2028E0100200300400500600202020212022202320242025E海光信息(688041.SH)/計算機、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 21 236.9 萬臺，2022-2026 年 CAGR 高達 22.6%。隨著云計算、大數據、人工智能等前沿技術的廣泛應用，數據規模呈指數級增長，傳統服務器的計算能力逐漸逼近極限，無法滿足日益增長的算力需求。相較于傳統服務器，AI 服務器具備強大的并行計算能力，能夠高效處理大規模數據集，顯著提升計算性能，已成為下一代生

66、產力計算基礎設施的核心。圖27：2022-2026 年全球 AI 服務器出貨量（萬臺）及增速 資料來源：Trend Force，民生證券研究院 而在外部政策制裁下，相關的技術限制也阻礙了國內 AI 產業發展。2025 年，美國出臺更嚴苛的 AI 與半導體出口管控措施,明確將中國劃分為“Tier3”級別，持續升級對高算力集成電路（如英偉達 H100）的出口限制，禁止訓練超 1026 次計算操作的封閉式 AI 芯片出口，同時對晶圓代工領域實施更嚴格審批，確保 16nm以下先進制程及 HBM 技術的封鎖。美國在近幾年里對于國內上游芯片供貨的管制逐漸縮緊，進一步影響國內服務器供應鏈市場穩定性。國家出臺

67、相關政策緩沖制裁沖擊。為了應對地緣政策緊張帶來的政策性限制，如芯片和人工智能等的上下游生產的沖擊,國家政府也出臺相應政策鼓勵算力發展國產化，以此緩沖外部影響帶來的沖擊并扶持國產算力市場的發展。表6：國家主要信創政策匯總 發布年份 發布單位 發布政策與報告 算力產能相關政策條款解讀 2023.8 工信部、財政部 電子信息制造業 20232024 年穩增長行動方案 推動先進計算產業發展和行業應用，開展先進計算在工業、城市管理等領域應用案例征集和應用對接，舉辦先進計算技術創新大賽等活動，加快先進技術和產品落地應用。鼓勵加大數據基礎設施和人工智能基礎設施建設，滿足人工智能、大模型應用需求 2023.1

68、2 發改委等五部門 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 構建以東西部算力需求資源不平衡，開展相關的資源調配，即大力建設西部地區的大型數據中心算力設施，以滿足東部地區對于緊缺數據處理的設施，同時建設西部也滿足實惠的清潔和設備維護費用，以此為全國數字化經濟高速發展買下筑基，同時達成東西部協調發展 2024.3 財政部 關于 2023 年中央和地方預算執行情況與 2024 年中央和地方預算草案的報告 中央財政產業基礎再造和制造業高質量發展專項資金安排撥款，支持加快突破基礎產品、核心技術等短板，增強產業鏈供應鏈韌性和競爭力。并優化投資基金功能，支持集成電路、人工智能、新一代

69、信息技術等產業加快發展。0%10%20%30%40%50%05010015020025020222023E2024E2025E2026EAI服務器出貨量YoY海光信息(688041.SH)/計算機、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 22 2024.7 工信部 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。2024.9 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 繁榮數據產業發展生態。聚焦算力

70、網絡和可信流通，支持數據基礎設施企業發展。2024.12 發改委等六部門 關于促進數據產業高質量發展的指導意見 提出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，加快算網融合等關鍵技術創新等。資料來源：國家政府網，民生證券研究院 政策及市場雙重驅動下，互聯網算力投資需求拉大。2022 年我國 AI 服務器的下游應用市場中，互聯網行業占比高達 47.5%，遠超其他領域，而運營商、通信、政府等行業的市場份額也均超過 5%。得益于龐大的用戶基數、政府推動行業數字化發展和不斷擴

71、展的 AI 應用場景，互聯網企業持續加大算力投入，加速云計算及 AI 基礎設施的建設。阿里巴巴在 2025 年 2 月業績會上宣布，未來三年將投入超 3800 億元，創下國內民營企業在 AI 和云計算領域的最高投資紀錄，資金主要用于 AI 算力建設、云計算基礎設施升級及原生 AI 應用拓展，并推動現有業務向 AI 技術深度融合。而騰訊近年來同樣加快算力布局，2024 年全年資本開支突破 767 億元，同比增長 221%，重點投向 AI 模型與 GPU 采購，在 AI 模型自研與適配開源模型的基礎上，對應用層、模型層等進行全方位布局以此帶動 AI 產業增長。與此同時，三大運營商正在加速布局智算中

72、心，推進業務從傳統通信網絡向 AI算力及數智基礎設施升級。以聯通為例，公司目前已建成 300 多個訓推一體的算力資源池，智算規模超過 17 EFLOPS。未來，運營商的投資重心由穩定基礎的聯網通信業務轉向高增長的算網數智業務，借助云計算、AI 算力和邊緣計算技術，提升整體服務能力。圖28：2022 年中國 AI 服務器下游應用市場分布 圖29：三大運營商智算中心規劃 資料來源：觀知海內咨詢，民生證券研究院 資料來源：三大運營商官網，數字中國建設峰會，民生證券研究院 47.50%19.60%8.60%6.30%5.10%5.00%3.80%4.10%互聯網運營商通信政府制造教育金融其他海光信息(

73、688041.SH)/計算機、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 23 3.1.4 英偉達主導 AI 芯片市場，國產技術奮力追趕 英偉達穩固 AI 芯片市場主導地位，市場份額持續擴大。2024 年，全球數據中心 GPU 市場規模已從 2022 年的 170 億美元躍升至 1250 億美元，主要受到云計算及 AI 算力需求激增的推動。而這一市場的增長幾乎完全由英偉達主導，其憑借 CUDA 生態的壟斷優勢以及領先的硬件參數性能，持續滿足全球對高性能 AI 計算的需求。英偉達推出的 H100 Tensor Core GPU 搭配 Blackwell 架構，

74、在算力、能效和訓練推理能力上大幅提升，進一步拉開與競品的技術差距。得益于產品性能的領先性以及強大的軟硬件整合能力，英偉達在 2024 年數據中心 GPU 市場的份額已達到 92%，繼續穩居行業主導地位。圖30：2024 年全球數據中心 GPU 市場份額 資料來源：IOT Analytics，民生證券研究院 國產 AI 芯片替代率持續提升，技術差距仍待縮小。據 IDC 數據，2022 年中國 AI 芯片市場中，英偉達占據 85%份額，而華為昇騰、百度昆侖、寒武紀、燧原科技等國產廠商合計市場份額僅達 14%。隨著本土算力產業的快速發展，2024 年上半年我國 AI 芯片出貨量已突破 20 萬張，國

75、產化率提升至 20%，國產替代進程持續加速。然而，在技術創新和產品迭代方面，國產廠商仍面臨挑戰。英偉達于2024 年 3 月推出 B200 GPU，其計算性能相較 H100 大幅提升，進一步鞏固領先地位，而 AMD 也在 2023 年 12 月發布 MI300X，加強在 AI 算力市場的競爭力。相比之下，國內企業在高端 AI 芯片的工藝制程、軟件生態、算力優化等方面仍存在差距，未來仍需加快技術突破，以縮小與國際龍頭企業的差距，實現更大規模的國產替代。圖31：2022 年中國 AI 芯片市場份額分布 資料來源：IDC，電子元件技術網，民生證券研究院 92.0%4.0%2.2%1.0%0.5%0.

76、2%0.1%NvidiaAMD昇騰其他IntelCerebrasGroq85%10%2%1%1%1%英偉達華為昇騰百度昆侖寒武紀燧原科技其他海光信息(688041.SH)/計算機、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 24 3.2 構建國產 GPU 新標桿，成就國內計算新高度 3.2.1 采用 GPUGPU 架構，兼容類 CUDA 生態，海光技術國內領先 海光 DCU 是一款 GPGPU 產品，兼容 ROCm GPU（類 CUDA）計算生態系統?；趥鹘y GPU 設計，GPGPU 去除了圖形處理相關部件，保留了 SIMT 架構和通用計算單元，以高效滿足

77、 AI 訓練、推理任務等通用計算需求，特別是在矩陣運算等數據密集型任務中，提供優異的計算性能。該架構有效解決了 CPU 通用算力的短缺，順應人工智能技術發展的需求。表7：GPUGU 架構的計算優勢 計算特征 計算優勢 高效的并行性 GPU 通過多條流水線的并行計算實現高效計算能力。在當前主流 GPGPU 架構中，多條流水線既可以在單一控制部件的集中調度下運行，也可以獨立執行任務。相比傳統并行計算機，GPGPU 在降低硬件成本的同時，為適配 GPGPU 并行架構的應用提供了更優的并行計算解決方案。高密集的運算 GPGPU 集成高速 GDDR 或 HBM 內存，具備 TB 級訪存帶寬，在數據密集型

78、計算中表現優異，有效提升吞吐能力并減少內存瓶頸。超長流水線 GPGPU 超長流水線的設計以吞吐量的最大化為目標,在對大規模的數據流并行處理方面具有明顯的優勢 資料來源：海光信息招股說明書，民生證券研究院 得益于 ROCm 與 CUDA 在生態環境和編程環境等方面高度相似，海光 DCU擁有豐富的軟硬件生態。公司圍繞 DCU 產品積極推進開源生態建設，持續向開源社區貢獻適配與優化方案，重點圍繞人工智能框架、編程環境等領域開展研發，實現與國際主流的商業計算和人工智能軟件兼容，并提升產品在主流軟件生態中的可用性。通過自主研制一批具備國際影響力的基礎軟件與應用工具，海光已在金融、電信、交通等國民經濟重點

79、行業實現核心系統的基本自主可控，為高端處理器產品在開源生態體系中的落地應用奠定堅實基礎。圖32：海光完整軟件棧系統 資料來源：海光信息官網，民生證券研究院 3.2.2 性能達到同期國際高端產品水平，實現多領域應用 海光信息在持續深耕 CPU 領域的同時，也在 DCU 產品線上投入巨大研發力海光信息(688041.SH)/計算機、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 25 度，打造出具備顯著優勢的 DCU 產品。英偉達 A100 是英偉達于 2020 年發布的高端 GPU，是當期國內商用性能最強的 GPU。與 A100 同期發布 GPU 有 AMD的 M

80、I100 和海光的“深算一號”，與兩個國際品牌相比，“深算一號”在性能方面不落下風，相關指標均達到同等水平。目前海光信息DCU主力產品為“深算二號”，性能較“深算一號”提升 100%以上。海光 DCU 擁有自主開放的完整軟件棧，與國內大模型全面適配，具備以下三大技術優勢：1）強大的計算性能：海光 DCU 依托于大規模并行計算微結構，在雙精度、單精度、半精度、整型計算方面表現出色，擁有強勁的性能和較高的能效比。2）高效的并行處理能力：海光 DCU 內置高帶寬內存芯片，顯著提升了在大規模數據計算任務中的數據處理效率，使得海光 DCU 能夠適應多種不同的應用場景 3）健全的軟件生態環境：海光 DCU

81、 基于 GPGPU 架構，支持“類 CUDA”環境，在軟件生態兼容性上表現良好，同時公司積極參與開源項目，確保 DCU 能夠與 GPGPU 主流開發平臺適配。表8：英偉達、AMD、海光同期 GPU 參數對比 英偉達 AMD 海光 產品型號 A100 MI100 深算一號 生產工藝 7nmFinFET 7nmFinFET 7nmFinFET 核心數量 2560CUDAprocessors 640Tensorprocessors 120CUs 4096（64CUs）內核頻率 Upto1.53Ghz Upto1.5Ghz（FP64）Upto1.7Ghz（FP32）Upto1.5Ghz（FP64）Up

82、to1.7Ghz（FP32）顯存容量 80GBHBM2e 32GBHBM2 32GBHBM2 顯存位寬 5120bit 4096bit 4096bit 顯存頻率 3.2GHz 2.4GHz 2.0GHz 顯存帶寬 2039GB/s 1228GB/s 1024GB/s TDP 400W 300W 350W CPUtoGPU 互聯 PCIeGen4x16 PCIeGen4x16 PCIeGen4x16 GPUtoCPU 互聯 NVLink Upto600GB/s InfinityFabricx3 Upto276GB/s xGMIx2 Upto184GB/s 資料來源：海光信息招股說明書，民生證券研

83、究院 目前，海光信息的主力 DCU 產品為“深算二號”。產品具備全精度浮點數與多種標準整型數據類型的計算能力，已實現對主流通用計算任務的覆蓋。在此基礎上，公司進一步推出“深算二號”AI 專用版，針對深度學習模型訓練與推理場景進行架構優化，增強對 FP16 和 INT8 等低精度計算格式的支持，提升 AI 運算效率并有效彌補“深算二號”至“深算三號”之間在智能計算能力上的過渡缺口。3.2.3 DeepSeek 適配加速落地，進一步提升海光性能表現 自 2 月 2 日 DeepSeek V3 和 R1 模型與海光信息 DCU 達成適配，海光信息的硬件場景優勢進一步顯現。DeepSeek R1基于T

84、ransformer架構，采用Multi-Head Latent Attention（MLA）和 MoE 兩大核心推理技術，MLA 通過減少 KV緩存降低內存占用并提升推理效率，MoE 則借助輔助損失優化專家負載平衡，提海光信息(688041.SH)/計算機、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 26 高模型靈活性與計算效率，同時降低計算開銷。海光信息 DCU 基于 Romc 生態開發，在 CUDA 類代碼遷移方面表現突出，使其能夠滿足 DeepSeek 應用需求并發揮高效計算能力。在 DeepSeek 側重于科學計算及 HPC+AI 融合的場景適配上

85、，海光在此類應用中的競爭力進一步增強，借助 DeepSeek 模型優化行業解決方案，有望提升產品價值并強化市場滲透。圖33：海光 DCU 產品形態 資料來源：海光信息招股說明書，民生證券研究院 與此同時，DeepSeek 的 MTP（多令牌預測技術）技術優化數據處理流程，使海光 DCU 在單位時間內處理更大規模文本數據。FP8 混合精度訓練技術與海光DCU 架構深度結合，在硬件層面提升數據傳輸與計算效率，減少跨層數據搬運時間，縮短模型訓練周期。在邊緣計算與物聯網融合的 AI 算力場景下，能耗與體積約束進一步收緊，海光 DCU 憑借輕量化設計、優化后的低功耗特性及強化的學習兼容能力，在這一領域具

86、備更強市場競爭力。海光信息(688041.SH)/計算機、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 27 4 盈利預測與投資建議 4.1 盈利預測假設與業務拆分 分業務進行營收預測：1）高端處理器收入：公司高端處理器業務為核心收入來源，歷史占比穩定 99.5%以上，核心產品涵蓋 CPU（通用處理器）與 DCU（協處理器）雙主線。CPU 產品基于 x86 架構自主研發，持續推動 C86 體系演進，產品在性能、兼容性、擴展性等維度持續升級，已實現與主流國際廠商的較小差距。依托公司產品迭代升級及信創政策驅動，公司在國產服務器 CPU 市場市占率已超 50%。DC

87、U 產品聚焦 AI 推理、大數據等場景，搭載類 CUDA 生態，配套開發工具鏈逐步完善，具備良好的適配與拓展能力。受益于國內算力基礎設施投入加速及 DeepSeek 等國產大模型應用落地，DCU 出貨有望提速。在中美政策摩擦加劇背景下，具備自主可控屬性的算力芯片需求將進一步提升。公司 CPU+DCU 雙賽道驅動需求加速釋放，疊加公司 2024 年高端處理器領域業績表現亮眼，貢獻營收 91.34 億元，同比大增 51.94%，基于此，我們預計公司 2025-2027 年高端處理器業務將延續保持高增長態勢，收入分別為 137.93/193.10/262.61 億元，同比增長51.00%、40.00

88、%、36.00%。同時考慮到公司研發跟進，產品結構持續優化，隨著核心產品在高端處理器市場滲透率不斷提升，我們預計 2025-2027 年毛利率將保持上行趨勢，分別達到 64.00%、64.50%、64.70%。2）技術服務支持：此類收入被認定為公司為客戶提供技術支持、技術咨詢、技術開發等服務內容。2024 年相關收入大幅增長主要系公司開展定制服務結算所致，對于后期收入增長趨勢判斷并不具備參考性。同時考慮到此類收入在公司營收占比較少，并非公司發展核心方向，基于此我們預估相關服務收入在 2025-2027年期間將繼續保持較低水平，并達到 0.29/0.31/0.32 億元，同比增長也同步保持低位水

89、平，達到 5.00%/5.00%/5.00%?？紤]到該業務結構較為穩定、未來調整空間有限，我們預計該業務毛利率也將保持平穩，分別為70.90%/70.90%/70.90%?？紤]到公司核心業務高端處理器在國產化替代趨勢下成長空間開闊，我們預測海光信息 2025-2027 年總體營業收入 138.22/193.41/262.94 億元，同比增長50.86%/39.93%/35.95%，毛利率分別為 64.01%/64.51%/64.71%。海光信息(688041.SH)/計算機、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 28 表9：公司分業務銷售預測（百萬元）

90、2023A 2024A 2025E 2026E 2027E 高端處理器 6011.81 9134.30 13792.79 19309.91 26261.48 YOY 18.67%51.94%51.00%40.00%36.00%毛利率 59.67%63.70%64.00%64.50%64.70%技術服務 0.19 27.85 29.24 30.70 32.24 YOY-99.68%14660.00%5.00%5.00%5.00%毛利率 70.86%70.96%70.90%70.90%70.90%營業收入 60.12 9162.15 13822.04 19340.61 26293.72 YOY 1

91、7.30%52.40%50.86%39.93%35.95%毛利率 59.67%63.72%64.01%64.51%64.71%資料來源：iFind，民生證券研究院預測 4.2 費用率預測 銷售費用方面，隨著公司業務規模的持續擴大、市場滲透率不斷提升以及下游客戶關系日益穩固，銷售渠道逐步成熟，銷售費用率有望進一步得到優化。我們預計公司 2025-2027 年銷售費用率將分別為 1.90%、1.86%、1.84%。管理費用方面，公司近年來持續推進管理體系建設，通過制度規范與組織架構優化逐步建立起較為成熟的內部管理機制。在公司治理水平不斷提升背景下，預計管理費用率將于 2025-2027 年實現穩步

92、下降，分別為 1.40%、1.38%、1.34%。研發費用方面，公司持續加大在核心技術與高端人才上的投入，力求提升核心產品競爭力?？紤]到未來市場競爭仍將保持高強度，公司預計仍將維持較高的研發強度以支撐產品迭代。然而，得益于營業收入的快速增長，以及技術框架逐步成熟，研發費用率有望小幅下降。我們預計 2025-2027 年公司研發費用率將分別為29.80%、29.70%、29.60%。表10：公司費用情況預測（百萬元）項目/年度 2024A 2025E 2026E 2027E 銷售費用 175.51 262.36 356.64 473.13 銷售費用率（%）1.92%1.90%1.86%1.84%

93、管理費用 141.85 193.72 264.61 344.56 管理費用率（%）1.55%1.40%1.38%1.34%研發費用 2910.00 4118.97 5744.16 7782.94 研發費用率（%）31.76%29.80%29.70%29.60%資料來源：iFind，民生證券研究院預測 4.3 估值分析及投資建議 海光信息主營高端處理器產品，涵蓋 CPU 與 DCU 兩大核心方向。寒武紀聚焦于人工智能芯片，產品主要應用于云服務器及邊緣計算場景，與公司 DCU 產品在應用領域高度契合，具備較強可比性；龍芯中科專注于 CPU 處理器，其產品廣海光信息(688041.SH)/計算機、電

94、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 29 泛服務于電子政務等領域，與公司 CPU 的應用方向相近，營收結構具有參考價值?；诖?，我們選擇寒武紀，龍芯中科作為可比公司，對比其 2025-2027 年間的 PS均值分別為 60/43/32 倍。根據我們對海光信息當前股價對應 PS 分別為24/17/12倍，顯著低于可比公司平均水平?？紤]到海光信息高端處理器在性能、兼容性、擴展性等維度表現優異，同時在國產芯片需求不斷擴容及海外技術封鎖愈發嚴苛的背景下，我們看好公司收入和盈利能力持續提升，維持“推薦”評級。表11：可比公司 PS 數據對比 股票代碼 公司簡稱

95、市價（億元）營業收入(億元）PS（X）2025E 2026E 2027E 2025E 2026E 2027E 688256.SH 寒武紀 2782.33 52.88 77.18 107.44 53 36 26 688047.SH 龍芯中科 489.22 7.30 10.11 13.02 67 48 38 可比公司均值 60 42 32 688041.SH 海光信息 3227.35 138.22 193.41 262.94 23 17 12 資料來源：iFind，民生證券研究院預測；注：可比公司數據采用 iFind 一致預期，股價時間為 2025 年 05 月 21 日 海光信息(688041.

96、SH)/計算機、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 30 5 風險提示 1）研發進展不及預期風險。公司聚焦于高端通用處理器領域，產品更新迭代及新架構開發需持續投入大量人力與資金。作為技術密集型產業，核心技術突破與產品性能達成存在一定不確定性，若未來研發方向判斷失誤，或關鍵技術、性能指標未達預期，將對公司研發成果轉化及盈利能力帶來不利影響。2）知識產權風險。公司已積累較豐富的知識產權儲備，包括專利、軟件著作權、集成電路布圖設計及專有技術，系構筑核心競爭力的關鍵。未來若出現知識產權被侵權、不當使用或與第三方產生爭議，可能對公司業務造成干擾。同時，國際市場

97、在知識產權法律適用與判定標準方面存在差異，公司面臨一定的境外合規與潛在訴訟風險，或對業務拓展造成一定影響。3）客戶集中度較高風險。公司客戶主要集中于國內頭部服務器廠商，客戶集中度相對較高。受服務器行業集中度提升及頭部客戶議價能力較強影響，若主要客戶經營出現波動或采購策略調整，且公司未能及時拓展新客戶或實現客戶結構優化，可能對公司業務穩定性與收入持續性帶來不利影響。海光信息(688041.SH)/計算機、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 31 公司財務報表數據預測匯總 利潤表（億元）2024A 2025E 2026E 2027E 主要財務指標 202

98、4A 2025E 2026E 2027E 營業總收入 9,162 13,822 19,341 26,294 成長能力（%）營業成本 3,324 4,974 6,864 9,280 營業收入增長率 52.40 50.86 39.93 35.95 營業稅金及附加 118 166 232 263 EBIT 增長率 84.45 68.49 41.92 37.04 銷售費用 176 262 360 484 凈利潤增長率 52.87 58.76 42.11 37.54 管理費用 142 194 267 352 盈利能力（%）研發費用 2,910 4,119 5,744 7,783 毛利率 63.72 64

99、.01 64.51 64.71 EBIT 2,600 4,381 6,217 8,520 凈利潤率 21.08 22.18 22.53 22.79 財務費用-182-52-43-84 總資產收益率 ROA 6.76 9.24 10.93 12.24 資產減值損失-96-138-181-219 凈資產收益率 ROE 9.54 13.37 16.35 18.87 投資收益 7 14 19 26 償債能力 營業利潤 2,789 4,309 6,098 8,411 流動比率 4.15 4.17 4.32 4.51 營業外收支-4 0 0 0 速動比率 2.53 2.45 2.45 2.52 利潤總額

100、2,784 4,309 6,098 8,411 現金比率 2.00 1.22 1.27 1.37 所得稅 67 86 122 168 資產負債率（%）20.68 20.15 20.18 19.96 凈利潤 2,717 4,223 5,976 8,242 經營效率 歸屬于母公司凈利潤 1,931 3,066 4,357 5,992 應收賬款周轉天數 73.99 74.59 77.08 78.02 EBITDA 4,003 5,828 7,690 9,996 存貨周轉天數 351.95 441.33 422.79 427.16 總資產周轉率 0.36 0.45 0.53 0.59 資產負債表（億元

101、）2024A 2025E 2026E 2027E 每股指標（元）貨幣資金 8,797 6,485 8,472 11,541 每股收益 0.83 1.32 1.87 2.58 應收賬款及票據 2,275 3,567 4,938 6,640 每股凈資產 8.71 9.86 11.47 13.66 預付款項 1,240 1,840 2,540 3,433 每股經營現金流 0.42 1.48 1.80 2.39 存貨 5,425 6,770 9,352 12,669 每股股利 0.17 0.27 0.38 0.53 其他流動資產 469 3,479 3,522 3,576 估值分析 流動資產合計 18

102、,207 22,141 28,823 37,860 PE 167 105 74 54 長期股權投資 0 0 0 0 PB 15.9 14.1 12.1 10.2 固定資產 537 577 607 627 EV/EBITDA 79.40 54.54 41.33 31.80 無形資產 4,123 4,133 4,148 4,162 股息收益率（%）0.12 0.19 0.28 0.38 非流動資產合計 10,353 11,023 11,053 11,094 資產合計 28,559 33,164 39,876 48,954 短期借款 1,800 1,500 1,500 1,500 現金流量表（億元）

103、2024A 2025E 2026E 2027E 應付賬款及票據 735 967 1,335 1,804 凈利潤 2,717 4,223 5,976 8,242 其他流動負債 1,853 2,847 3,841 5,096 折舊和攤銷 1,403 1,447 1,473 1,476 流動負債合計 4,388 5,314 6,676 8,401 營運資金變動-3,171-2,457-3,519-4,468 長期借款 899 700 700 700 經營活動現金流 977 3,444 4,195 5,548 其他長期負債 620 671 671 671 資本開支-945-1,430-1,474-1,

104、488 非流動負債合計 1,519 1,370 1,370 1,370 投資 0-2,904 0 0 負債合計 5,908 6,684 8,046 9,771 投資活動現金流-3,988-4,979-1,455-1,462 股本 2,324 2,324 2,324 2,324 股權募資 0 0 0 0 少數股東權益 2,401 3,558 5,178 7,428 債務募資 1,758-301 0 0 股東權益合計 22,652 26,480 31,830 39,183 籌資活動現金流 932-778-753-1,017 負債和股東權益合計 28,559 33,164 39,876 48,954

105、 現金凈流量-2,079-2,313 1,987 3,069 資料來源：公司公告、民生證券研究院預測 海光信息(688041.SH)/計算機、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 32 插圖目錄 圖 1：海光信息 CPU 及 DCU 產品系列研發進程.4 圖 2：海光信息股權結構圖（截至 2025 年 Q1）.4 圖 3：2019-2025Q1 公司營收（億元）及增速.5 圖 4：2019-2025Q1 公司歸母凈利潤（億元）及增速.5 圖 5：海光信息 2022-2024 年銷售模式拆分（億元）.6 圖 6：2019-2025Q1 公司毛利率和凈利率

106、.6 圖 7：2019-2025Q1 公司費用率.6 圖 8：2019-2025Q1 公司研發費用（億元）及研發費用率.7 圖 9：2024 年公司研發人員學歷構成.7 圖 10：知識產權累計獲得數（截至 2024 年）.7 圖 11：2023-2034 年全球服務器市場（億美元）.9 圖 12：2020-2028 年中國 x86 架構服務器出貨量（萬臺）及增速.10 圖 13：Intel 和 AMDx86 服務器 CPU 出貨量及市場份額變化情況.11 圖 14：信創產業鏈示意圖.11 圖 15：2020-2021 年我國分行業 x86 服務器出貨量（千臺）及增速.12 圖 16：2017-

107、2023 年我國算力中心機架數量（萬架）.12 圖 17：2023 年我國 CPU 服務器市場份額分布.12 圖 18：海光信息高性能國產處理器.13 圖 19：海光 CPU 產品升級路線.15 圖 20：海光 OEM 客戶.16 圖 21：光合組織合作伙伴.17 圖 22：現代 GPU 普遍架構.18 圖 23：DeepSeek 對于下游產業鏈的生態影響.19 圖 24：2020-2028 年中國智能算力和通用算力規模（EFLOPS）.20 圖 25：2023-2028 年中國生成式 AI 軟件規模（億元）.20 圖 26：2020-2025 年中國 AI 大模型市場規模（億元）.20 圖

108、27：2022-2026 年全球 AI 服務器出貨量（萬臺）及增速.21 圖 28：2022 年中國 AI 服務器下游應用市場分布.22 圖 29：三大運營商智算中心規劃.22 圖 30：2024 年全球數據中心 GPU 市場份額.23 圖 31：2022 年中國 AI 芯片市場份額分布.23 圖 32：海光完整軟件棧系統.24 圖 33：海光 DCU 產品形態.26 表格目錄 盈利預測與財務指標.1 表 1：海光核心產品系列介紹.3 表 2：海光信息核心團隊成員介紹.8 表 3：CPU 四大架構對比.10 表 4：海光第三代 7000 系列、5000 系列、3000 系列 CPU 產品參數對

109、比.14 表 5：各廠商服務器 CPU 參數對比.15 表 6：國家主要信創政策匯總.21 表 7：GPUGU 架構的計算優勢.24 表 8：英偉達、AMD、海光同期 GPU 參數對比.25 表 9：公司分業務銷售預測（百萬元）.28 表 10：公司費用情況預測（百萬元）.28 表 11：可比公司 PS 數據對比.29 公司財務報表數據預測匯總.31 海光信息(688041.SH)/計算機、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 33 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態度、專業

110、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 相對基準指數漲幅

111、 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獲取本報告的機構及個人的具體投資目的、財務狀況、特殊狀況、目標或需要，客戶應當充分考慮自身特定狀況，

112、進行獨立評估，并應同時考量自身的投資目的、財務狀況和特定需求，必要時就法律、商業、財務、稅收等方面咨詢專家的意見，不應單純依靠本報告所載的內容而取代自身的獨立判斷。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

113、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：深圳市福田區中心四路 1 號嘉里建設廣場 1 座 10 層 01 室；518048