海光信息-供需兩端同頻共振國產高端處理器騰飛-220903（41頁）.pdf

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1、 請務必閱讀正文后的重要聲明部分 Table_StockInfo 2022 年年 09 月月 03 日日 證券研究報告證券研究報告公司研究報告公司研究報告 買入買入（首次）（首次）當前價：56.10 元 海光信息（海光信息（688041）計算機計算機 目標價：70.16 元（6 個月）供需兩端同頻共振，國產高端處理器騰飛供需兩端同頻共振，國產高端處理器騰飛 投資要點投資要點 西南證券研究發展中心西南證券研究發展中心 分析師：王湘杰 執業證號：S1250521120002 電話：0755-26671517 郵箱： 聯系人：鄧文鑫 電話：15123996370 郵箱： 相對指數表現相對指數表現 數

2、據來源：Wind 基礎數據基礎數據 總股本(億股)23.24 流通 A 股(億股)2.00 52 周內股價區間(元)48.69-73.80 總市值(億元)1303.95 總資產(億元)110.92 每股凈資產(元)2.97 相關相關研究研究 Table_Report Table_Summary 推薦邏輯：推薦邏輯：1）量方面：量方面：金融、電信等重點行業開啟大規模采購，公司 CPU 在國產服務器的中標份額接近 50%，疊加“東數西算”和人工智能新基建啟動，預計出貨量和市場份額將持續擴大。2）價方面）價方面：伴隨性能更優的海光三號和深算二號逐漸量產，公司 7000系列 CPU單價有望突破 900

3、0元，8000 系列 DCU單價有望突破 20000 元，預計后續產品依然保持代際上漲。3）業績高爆發業績高爆發+高高確定：確定：公司步入量價齊升的紅利兌現期，規模效應使得成本費用邊際下滑，2022年 H1 收入和利潤增速分別為 342.8%和 1240.8%，業績表現已超 2021 全年。募投項目的落地使得公司研發實力進一步加強，后續已有清晰的產品推出規劃，有望實現中長期高質量成長。CPU+DCU 全面布局，打造國產計算底座全面布局，打造國產計算底座。目前公司已形成 CPU+DCU 兩大產品線布局，在高中低端通用服務器、AI計算等方面皆有廣泛應用。1）CPU 方方面：面：公司獲得國內稀缺的

4、x86授權，在經歷前期的技術吸收后開始自主研發，性能指標與國際巨頭的同代際產品接近，生態遷移成本低，當前三大系列產品已經陸續進入專項目錄，下游替換空間廣闊。2）DCU方面：方面：公司采用 GPGPU設計路線，兼容“類 CUDA”環境，軟硬件生態豐富，在下游 AI、大數據場景擴容，以及國內高性能計算芯片受限加大等環境下，迎來黃金發展階段。行業信創鋪開，公司業績爆發行業信創鋪開，公司業績爆發。伴隨金融、電信為代表的行業信創全面推進，相關國產服務器滲透率快速提升，從已經公開的招投標結果看，國產服務器中海光系列占比接近 50%，公司業績進入爆發階段。2022H1，公司實現收入 25.3億元，同比增長

5、342.8%；實現歸母凈利潤 4.8億元，同比增長 1240.8%，業績表現已超 2021全年。伴隨規模效應的顯現，公司毛利率穩步提升，費用率逐步降低，盈利能力得到充分釋放，公司預測 2022Q1-3 實現收入 36.7-40.8億元，同比增長 170%-200%；預計實現歸母凈利潤 6.1-7.0億元，同比增長 392%-465%，全年業績高增值得期待。技術持續迭代，從追趕到齊頭并進技術持續迭代，從追趕到齊頭并進。公司秉承“銷售一代、驗證一代、研發一代”的產品研發策略，不斷進行消化吸收和技術創新，尤其是 2019年公司進入實體名單后，AMD 不再提供技術支持，公司開始全面掌握通用處理器的設計

6、技術，并推出海光二號完成了規?；瘧抿炞C。從海光三號處理器開始，公司獨立開展通用處理器的迭代開發，在微體系結構上進一步自主創新；當前海光三號 CPU 于 2022年 6月發布，現已經開始量產，即將進行規?；N售，預計延續量價齊升趨勢。伴隨公司募投項目的落地，后續代際產品具備更加先進的研發環境，在性能、生態、自主可控程度等各方面的競爭優勢有望進一步加強，助力公司實現中長期高質量成長。盈利預測與投資建議。盈利預測與投資建議。預計公司 2022-2024 年歸母凈利潤 CAGR達到 98.9%?？紤]到公司為國內稀缺的高端處理器設計廠商，持續加大研發鞏固“性能+生態+安全”的競爭壁壘，有望順應當前自主

7、可控產業趨勢，繼續擴大市場份額，實現業績爆發。結合對標公司的業績增速和估值水平，海光信息當前的業務布局和產銷節奏具備獨特看點，可享受一定估值溢價。故給予海光信息 2023年 20 倍 PS，對應市值 1630.69 億元，對應目標價70.16 元。首次覆蓋給予“買入”評級。風險提示：風險提示：國際形勢發生重大變化；供應鏈受限風險；下游需求釋放不及預期；研發進度不及預期；x86 架構 CPU 市場份額下降；無實際控制人風險等。指標指標/年度年度 2021A 2022E 2023E 2024E 營業收入（百萬元）2310.42 5167.44 8153.45 11234.11 增長率 126.07

8、%123.66%57.79%37.78%歸屬母公司凈利潤（百萬元）327.11 977.87 1682.77 2572.70 增長率 935.65%198.94%72.09%52.89%每股收益EPS（元）0.14 0.42 0.72 1.11 凈資產收益率 ROE 6.99%7.23%11.18%14.81%PE 399 133 77 51 PS 56 25 16 12 數據來源：Wind，西南證券 -20%-15%-10%-5%0%5%22-0822-0822-0822-0822-0822-0822-0822-0822-0822-0822-09海光信息 滬深300 公司研究報告公司研究報告

9、/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 目目 錄錄 1 國產處理器領軍者，國產處理器領軍者，CPU+DCU 雙輪驅動雙輪驅動.1 1.1 自主高端處理器供應商，性能和生態優勢明顯.1 1.2 CPU+DCU 協同布局，產品持續迭代.3 1.3 進入收獲期，業績爆發正當時.5 2 自主可控勢在必行，國產處理器空間廣闊自主可控勢在必行，國產處理器空間廣闊.9 2.1 我國集成電路高速發展，重心向高端設計制造轉移.9 2.2 服務器長期需求強勁，處理器占據價值高地.10 2.3 供需兩端同頻共振，國產處理器騰飛正當時.15 3 性能強勁性能強勁生態領先，深度受益信創加速生

10、態領先，深度受益信創加速.20 3.1 持續吸收迭代，從追趕者到并駕齊驅.20 3.2 生態壁壘高筑，原生安全基因.23 3.3 深度受益信創加速，市場份額持續提升.26 4 募投助力產品迭代，鞏固核心競爭力募投助力產品迭代，鞏固核心競爭力.29 5 盈利預測與估值盈利預測與估值.31 5.1 盈利預測.31 5.2 相對估值.33 6 風險提示風險提示.33 1VVW0V1WZZmOoM8OcM8OnPpPpNnPeRmMyRkPmMuM8OnNwPMYpMsQMYoOrP 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 圖圖 目目 錄錄 圖 1：

11、公司發展歷程.1 圖 2：公司股權結構.2 圖 3：海光產品命名規則.3 圖 4：公司代表產品解決方案.5 圖 5：公司主要客戶.5 圖 6：2018-2022H1 公司營收及同比增速.6 圖 7：2018-2022H1 公司歸母凈利潤及同比增速.6 圖 8：2018-2021 年公司分產品收入結構.6 圖 9：2018-2021 年公司分產品收入情況（億元）.6 圖 10：2019-2021年公司產品平均單價情況（元）.7 圖 11：2019-2021年公司 CPU 系列價格變動趨勢（元）.7 圖 12：2019-2021年客戶實現的終端應用領域收入結構.7 圖 13：2019-2021年客

12、戶實現的終端應用領域收入（億元）.7 圖 14：2019-2021年分產品毛利率情況.8 圖 15：2019-2021年公司綜合毛利率情況.8 圖 16：2019-2021年公司研發支出和資本化率情況.8 圖 17：2019-2022H1年公司研發費用率.8 圖 18：2019-2022H1年公司費用率情況.9 圖 19：2019-2022H1年公司凈利率情況.9 圖 20：2013-2020年全球集成電路產業市場規模.9 圖 21：2013-2020年中國集成電路產業市場規模.9 圖 22：集成電路三大環節及主要參與者.10 圖 23：全球集成電路設計企業格局（2021 年）.10 圖 24

13、：中國大陸集成電路設計企業數量.10 圖 25：中國集成電路產業細分領域規模（億元）.10 圖 26：全球服務器出貨量.11 圖 27：全球服務器銷售額.11 圖 28：服務器的主要構成.11 圖 29：服務器的成本結構.11 圖 30：CPU 的組成和運行示意圖.12 圖 31：全球 x86 服務器銷售額占比.13 圖 32：全球 x86 服務器銷量占比.13 圖 33：CPU 和 GPU 的組成差異.14 圖 34：全球 AI 服務器市場規模及預測.15 圖 35：英偉達數據中心營收及增速.15 圖 36：東數西算布局規劃.17 圖 37：我國數據中心機架數快速提升.17 圖 38：中國云

14、計算市場規模.18 圖 39：云平臺建設硬件成本分布.18 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 圖 40：三次信創浪潮.18 圖 41：信創產業的推進節奏.19 圖 42：國內六大 CPU 廠商對比.19 圖 43：東數西算布局規劃.20 圖 44：第一代 EPYC 服務器 CPU 參數比較.20 圖 45：AMD vs Intel 市場份額（所有 CPU）.20 圖 46：AMD vs Intel 市場份額（服務器 CPU）.20 圖 47：海光 CPU 迭代路徑.21 圖 48：指令集是生態的源頭.23 圖 49：基于 x86 的 W

15、intel 生態體系.23 圖 50：CUDA針對 AI 推出系列加速庫.24 圖 51：基于 x86 的 Wintel 生態體系.24 圖 52：海光 DCU 提供完善軟件棧支持.25 圖 53：光合組織生態圖譜.25 圖 54：公司提供全方位安全防護.26 圖 55：中國 x86 服務器出貨量及預測.27 圖 56：中國 x86 服務器路數分布情況.27 圖 57：中國 x86 服務器 CPU 出貨量及預測.27 圖 58：中國服務器下游行業分布情況.27 圖 59：金融信創發展歷程.28 圖 60：中國銀行“國芯服務器”選型項目第二包（C86）.29 圖 61：中國農業銀行 2022 年

16、第一批 PC 服務器招標.29 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 表表 目目 錄錄 表 1：公司核心團隊簡介.2 表 2：公司主要產品情況.3 表 3：公司目前在售的海光二號 CPU 產品.4 表 4：海光 DCU 8100系列產品.5 表 5：兩種指令集的差異.12 表 6：GPGPU 的優勢.13 表 7：GPGPU 的主要應用領域.14 表 8：國家與地方持續加大政策支持力度.16 表 9：海光 7285 與 Intel Xeon 鉑金系列和 AMD EPYC 7542 性能對比.21 表 10：海光 7285與性能對比.22 表

17、 11：各廠商主流服務器 CPU 性能參數對比.22 表 12：海光 DCU 一號與 NVIDIA、AMD 性能對比.23 表 13：部分三大運營商服務器集采項目情況.28 表 14：新一代通用處理器研發項目實施安排.29 表 15：新一代協處理器研發項目實施安排.30 表 16：先進處理器技術研發中心建設項目.30 表 17：公司募投項目總體情況.31 表 18：分業務收入及毛利率.32 表 19：可比公司估值.33 附表：財務預測與估值.34 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 1 1 國產處理器領軍者，國產處理器領軍者，CPU+DC

18、U雙輪驅動雙輪驅動 1.1 自主高端處理器供應商，性能和生態優勢明顯自主高端處理器供應商，性能和生態優勢明顯 海光信息前身為天津海光，成立于 2014 年，由天津海泰科技投資、中科曙光和中科院等聯合設立。公司采用 Fabless 經營模式，主要從事高端處理器、加速器等計算芯片產品和系統的研究、開發，產品包括海光通用處理器（CPU）和海光協處理器（DCU）。海光處理器以“性能強勁、安全可信、完善生態”作為主打標簽，兼容市場主流的 x86 指令集，具有成熟而豐富的應用生態環境，多款產品性能達到國際同類型主流高端處理器水平，在電信、金融、互聯網、交通、能源、中小企業等下游領域得到廣泛應用。圖圖 1：

19、公司發展歷程公司發展歷程 數據來源：公司公告，西南證券整理 國資背景強大提供資源支持，員工持股平臺覆蓋范圍廣。國資背景強大提供資源支持，員工持股平臺覆蓋范圍廣。公司前十大股東中，有五家均為國有法人控股。2018 年，中科曙光受讓海光信息 1948 億股股權，成為海光信息第一大股東，上市前持股比例為 32.1%；結合中科曙光在計算產業的深度布局和產業資源，與海光信息形成良好業務協同，助力公司高質發展。當前公司無實際控制人，并且各股東承諾在上市之日起 36 個月內不謀求獲得或參與爭奪公司控制權，預計公司股權和控制結構將保持相對穩定。此外，藍海輕舟合伙為公司員工持股平臺，當前持股比例為 6.09%，

20、激勵對象包括 671 名公司高管、核心技術人員和其他員工，覆蓋范圍較廣，實現核心員工利益綁定。與與 AMD 成立合資子公司，開啟自主研發之路。成立合資子公司，開啟自主研發之路。2016 年，海光信息與超微半導體（AMD）達成合作，共同成立海光微電子與海光集成兩家子公司，引入 x86 和 Zen 微架構等高端處理器的技術授權及相關技術支持。其中，海光微電子（海光控股 49%，AMD 控股 51%）主要負責 x86 處理器核（core）開發以及芯片的生產、封裝、測試等外協工作，是海光集成的生產成本中心；海光集成（海光控股 70%，AMD 控股 30%）則主要負責處理器系統架構設計、IP 核開發，以

21、及產品的推廣和銷售。公司與 AMD 簽署的技術許可協議中，明確約定海光可在中國（包括香港、澳門、臺灣地區）以服務器和工作站的用途銷售、進出口、分銷合資產品，并且該許可在兩家合資公司運營期限內持續有效。同時，在 2019 年公司被列入美國“實體清單”后，AMD 不再提供相關技術服務，公司自行實現了后續產品和技術的迭代開發，雙方技術路徑已產生差異，尚未出現相關知識產權方面的糾紛。公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 2 圖圖 2：公司股權結構公司股權結構 數據來源：公司公告，西南證券整理 核心團隊技術核心團隊技術+產業背景深厚，技術創新與落地推

22、廣并重。產業背景深厚，技術創新與落地推廣并重。高端處理器設計屬于技術密集型行業，公司骨干研發人員多擁有 intel、AMD 等國內外知名芯片公司的就職背景，以及成功研發 x86 處理器或 ARM 處理器的經驗，是公司核心競爭力不斷提升的基石。截至 2021年底，公司擁有研發技術人員 1031 人，占員工總人數比為 90.2%，其中擁有碩士及以上學歷人員 749，占員工總人數的 65.53%，技術實力國內領先。同時，公司管理層擁有豐富的產業背景和資源，亦在內部管理、供應鏈、產品銷售等方面組建起成熟團隊，助力公司產品走向市場并快速推廣。表表 1：公司核心團隊簡介：公司核心團隊簡介 姓名姓名 職位職

23、位 簡介簡介 孟憲唐 董事長 香港科技大學工商管理碩士。2003年 6月至 2017年 6月，歷任國家發展和改革委員會處長、副巡視員、副司長；2017年 6月至 2018年 4月，任國科控股有限副總經理；2017年 12月至 2019年 6月，兼任中科可控董事；2018年 4 月至 2020年 6月，兼任中科院資本管理有限公司董事。2018年 5月加入公司，任公司董事長。沙超群 董事、總經理 北京理工大學工學碩士，教授級高級工程師。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。劉新春 核心技術人員，副總經理 中

24、國科學院電子學研究所信號與信息處理專業博士。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 2月加入公司，現任公司副總經理，公司核心技術人員。應志偉 核心技術人員，副總經理 同濟大學人工智能與模式識別專業碩士。2000年 4月至 2016年 12月，歷任英特爾公司軟件架構師等職位；2017 年 1月至 2017年 12月，任致象爾微軟件總監。2018 年 1月加入公司，現任公司副總經理，公司核心技術人員。潘于 核心技術人員，副總經理 華中科技大學微電子與固體電子學碩士。2012年 6月至

25、2017年 9月，任 AMD 芯片設計高級經理；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。張攀勇 核心技術人員 中國科學院計算技術研究所計算機系統結構博士。2010年 1月至 2016年 5月，任中科曙光存儲產品事業部副總 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 3 姓名姓名 職位職位 簡介簡介 工程師。2016年 5 月加入公司，現任公司工程平臺技術中心主任工程師，公司核心技術人員。王建龍 核心技術人員 復旦大學電子與通信工程專

26、業碩士。2015年 4月至 2016年 9月，任蘇州中晟宏芯信息科技有限公司電路設計技術總監。2016年 10 月加入公司，現任公司定制工藝中心主任工程師，公司核心技術人員。黃河 核心技術人員 中國科學院計算技術研究所計算機系統結構博士。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師。2015年 8月加入公司，現任公司 CPU 設計中心主任工程師，公司核心技術人員。楊曉君 核心技術人員 哈爾濱工程大學通信與信息系統博士。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；

27、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 10月加入公司，現任公司工程平臺技術中心主任工程師，公司核心技術人員。數據來源：公司公告，西南證券整理 1.2 CPU+DCU 協同布局，產品持續迭代協同布局，產品持續迭代 公司集中發力高端處理器，研發量產海光公司集中發力高端處理器，研發量產海光 CPU 和海光和海光 DCU。公司是國內為數不多掌握了高端處理器核心微結構設計、高端處理 SoC 架構設計、處理器安全、處理器驗證、高主頻與低功耗處理器實現、高端芯片 IP 設計、先進工藝物理設計、先進封裝設計、基礎軟件等關鍵技術的民族企業。根據應用領域、技術路線和產

28、品特征的不同，公司形成 CPU 和DCU 兩條主要的產品線。表表 2：公司主要產品情況：公司主要產品情況 產品類型產品類型 處理器種類處理器種類 指令集指令集 主要產品主要產品 產品特征產品特征 典型應用場景典型應用場景 海光 CPU 通用處理器 兼容 x86 指令集 海光 3000 系列 內置多個處理器核心，集成通用的高性能外設接口，擁有完善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型應用 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

29、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 數據來源：公司公告，西南證券整理 圖圖 3：海光產品命名規則海光產品命名規則 數據來源：公司公告，西南證券整理 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 4 海光海光 CPU：主要面向復雜邏輯計算、多任務調度等通用處理器應用場景需求，兼容國際主流 x86 處理器架構和技術路線，具有先進的工藝制程、優異的系統架構、豐富的軟硬件生態等優勢；并且支持國密算法，擴充安全指令，集成安全算法專用加速電路，支持可信計算，大幅度提升高端處理器的安全性。面向不同的市場

30、需求，公司 CPU 產品已形成 7000、5000、3000 三大系列，面向高、中、低端市場進行全方位覆蓋：1）海光 7000 系列主要應用于高端服務器，面向數據中心、云計算等復雜應用領域；2）海光 5000 系列主要面向政務、企業和教育領域的信息化建設中的中低端服務器需求，并發處理能力和單核心處理器性能較為均衡；3）海光3000 系列主要應用于工作站和邊緣計算服務器，面向入門級計算領域。表表 3：公司目前在售的海光二號：公司目前在售的海光二號 CPU產品產品 參數參數 海光海光 7200 海光海光 5200 海光海光 3200 產品圖片 典型功耗 175-225W 90-135W 45-10

31、5W 典型計算能力 SPECrate2017_int_base：348 SPECrate2017_fp_base：308 SPECrate2017_int_base：158 SPECrate2017_fp_base：148 SPECrate2017_int_base：40.7 SPECrate2017_fp_base：36.3 計算 物理核心 16、24 或 32 個 8 或 16 個 4 或 8 個 每核心支持 512KB L2 Cache L3 Cache 內存 32MB 或 64MB 16MB 或 32MB 8MB 或 16MB 內存 DDR4 內存通道 8 個 4 個 2 個 1）帶

32、ECC，最高支持 2666MHz；2）支持 UDIMM、RDIMM、LRDIMM、NVDIMM、3DS；3）每個通道支持 2個內存條 每顆處理器最大支持 2TB 1TB 512GB I/O PCIe Gen3 接口數量 128 64 32 應用場景 云計算、大數據、AI等對計算能力、擴展能力、吞吐量要求較高的領域 滿足互政務、企業、教育等領域的 運算需求 應用于入門級服務器、工作站、工業控制、邊緣計算等市場，為中小企業提供系列解決方案 安全性 1）采用自主根秘鑰、國密算法等安全技術；2）集成專用的安全處理器；3）支持硬件機制的安全啟動；4）集成了安全算法專用加速電路；5）支持可信計算 數據來源

33、：公司公告，西南證券整理 海光海光 DCU：屬于 GPGPU 的一種，構成與 CPU 類似，結構邏輯相對 CPU 簡單但計算單元數量較多。海光 DCU協處理器全面兼容 ROCm GPU計算生態，和 NVIDIA的 CUDA通用并行計算架構具有高度相似性，CUDA 用戶可以以較低成本快速遷移至 ROCm 平臺。因此，海光 DCU 可較好適配國際主流商業計算軟件和人工智能軟件，軟硬件生態豐富，能夠廣泛應用于大數據處理、人工智能、商業計算等計算密集類應用領域，主要部署在服務器集群或數據中心，為應用程序提供高性能、高能效比的算力，支撐高復雜度和高吞吐量的數據處理任務。公司研究報告公司研究報告/海光信息

34、（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 5 表表 4：海光：海光 DCU 8100 系列產品系列產品 參數參數 海光海光 8100 產品圖片 典型功耗 260-350W 典型運算類型 雙精度、單精度、半精度浮點數據和各種常見整型數據 計算 1）60-64個計算單元（最多 4096個計算核心）；2）支持 FP64、FP32、FP16、INT8、INT4 內存 1）4 個 HBM2 內存通道；2）最高內存帶寬為1TB/s；3）最大內存容量為 32GB I/O 1）16 Lane PCIe Gen4；2）DCU芯片之間高速互連 數據來源：公司公告，西南證券整理 獲得國內主流獲得國內

35、主流 OEM 支持，產業鏈生態迅速拓展。支持，產業鏈生態迅速拓展。公司產品支持能夠適配主流的 x86、Linux 操作系統，支持多個版本的數據庫、中間件、AI算法、云計算平臺等，遷移成本較低。憑借優異的軟硬件生態與性能，公司逐步開拓了浪潮、聯想、新華三、同方等國內知名服務器廠商，有效地推動海光高端處理器的產業化落地；同時，?？低?、清華同方和銳捷等廠商基于海光 CPU 推出工作站，主要應用在工業設計和應用、圖形圖像處理等場景，市場空間進一步打開。圖圖 4：公司代表產品解決方案：公司代表產品解決方案 圖圖 5：公司主要客戶公司主要客戶 數據來源：公司公告，西南證券整理 數據來源：公司官網，西南證

36、券整理 1.3 進入收獲期，業績爆發正當時進入收獲期，業績爆發正當時 營收持續高增長，營收持續高增長，2021 年實現轉虧為盈。年實現轉虧為盈。1）收入端：）收入端：2019-2021 年，公司產品得到市場廣泛認可，分別實現收入 3.8 億元、10.2 億元、23.1 億元，CAGR 高達 146.9%。2）利）利潤端：潤端：2020 年之前公司連續虧損，主要由于集成電路設計前期需投入大量的研發資金，以及前期實施了較大力度的員工激勵所致。2021 年，伴隨公司收入規模的擴大和費用投入的穩態化，公司完成扭虧轉盈，實現歸母凈利潤 3.3 億元，同比增長 935.6%。公司研究報告公司研究報告/海光

37、信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 6 爆發增速持續，爆發增速持續，2022 年上半年業績表現已超年上半年業績表現已超 2021 年全年。年全年。2022 年 H1，伴隨電信、金融等領域的行業領域持續推進，疊加 DCU 產品的進一步放量，公司實現營業收入 25.3 億元，同比增長 342.8%；實現歸母凈利潤 4.8 億元，同比增長 1240.8%。同時，根據公司招股說明書，2022 年前三季度預計實現收入 36.7-40.8 億元，同比增長 170%-200%；預計實現歸母凈利潤 6.1-7.0 億元，同比增長 392%-465%，爆發增速延續，全年業績高增值得期待

38、。圖圖 6：2018-2022H1 公司公司營收及營收及同比同比增速增速 圖圖 7：2018-2022H1 公司歸母凈利潤公司歸母凈利潤及及同比同比增速增速 數據來源：公司公告，西南證券整理 數據來源：公司公告，西南證券整理 分產品看，分產品看，7000 系列系列 CPU 貢獻主要營收，貢獻主要營收，DCU 快速放量?？焖俜帕?。2021 年公司 CPU 產品整體實現營收 20.7 億元，同比增長 102.7%，收入占比達到 89.7%；其中 7000 系列 CPU 實現收入 15.0 億元，貢獻收入占比達到 65%。同時，公司 DCU 產品于 2021 年下半年正式量產出貨，一經上市反響優異。

39、2021 年 DCU 實現營收 2.4 億元，收入占比達到 10.3%。圖圖 8：2018-2021年公司分產品收入結構年公司分產品收入結構 圖圖 9：2018-2021 年公司分產品收入情況（億元）年公司分產品收入情況（億元）數據來源：公司公告，西南證券整理 數據來源：公司公告，西南證券整理 產品單價代際上漲，并隨產品生命周期的推移逐步下降。產品單價代際上漲，并隨產品生命周期的推移逐步下降。2019 年 6 月以前，公司產品銷售規模較小，主要采用參照國際同行業領先企業的產品價目表的定價方式；2019 年 7 月以后，公司開始采用行業通用的階梯定價策略，接受針對項目的單獨特價申請?？傮w來看，公

40、司對新代際產品較上一代產品定價有所上漲，而某一代際產品上市初期定價較高，后續隨生命周期的推移逐步下降。0.5 3.8 10.2 23.1 25.3 685.8%169.5%126.1%342.8%0%100%200%300%400%500%600%700%800%05101520253020182019202020212022H1營業收入（左軸，億元）同比增速（右軸）-1.2 -0.8 -0.4 3.3 4.8 0%200%400%600%800%1000%1200%1400%-2-1012345620182019202020212022H1歸母凈利潤（左軸，億元）同比增速（右軸）81.6%8

41、5.7%76.9%65.0%10.6%1.4%12.7%8.3%7.8%12.9%10.4%16.3%10.3%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%20182019202020217000系列 5000系列 3000系列 8000系列 3.2 7.9 15.0 0.1 1.3 1.9 0.5 1.1 3.8 2.4 051015202520182019202020217000系列 5000系列 3000系列 8000系列 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 7 圖圖 10：2019-2021 年公司產品平均單

42、價情況（元）年公司產品平均單價情況（元）圖圖 11：2019-2021年公司年公司 CPU系列價格變動趨勢（元）系列價格變動趨勢（元）數據來源：公司公告，西南證券整理 數據來源：公司公告，西南證券整理 分行業看分行業看，電信和金融收入占比前二，多領域持續推進。電信和金融收入占比前二，多領域持續推進。公司在電信運營商、金融等領域市場份額持續提升，2021 年分別實現營收 3.8/2.6 億元，同比增長 355.4%/470.0%，占比分別達到 20.5%/14.0%。此外，伴隨公司產品線逐步豐富、市場開拓力度加大，在互聯網、教育、交通等重要行業的銷量亦快速提升，營收結構持續優化。圖圖 12：20

43、19-2021 年客戶實現的終端應用領域收入結構年客戶實現的終端應用領域收入結構 圖圖 13：2019-2021 年客戶實現的終端應用領域收入（億元）年客戶實現的終端應用領域收入（億元）數據來源：公司公告，西南證券整理 數據來源：公司公告，西南證券整理 CPU 毛利率不斷提升，毛利率不斷提升，DCU 產品放量后規模效應值得期待。產品放量后規模效應值得期待。伴隨產品放量后規模效應的逐步顯現，公司綜合毛利率大幅提升，2021 年公司綜合毛利率達到 56.0%，相較 2019 年提升 18.64pp。分產品看，2021 年 CPU 產品毛利率為 56.0%，DCU 產品毛利率為 34.8%，我們認為

44、主要是由于 DCU 產品量產上市時間較短，銷量規模難以企及 CPU 產品，預計隨著DCU 產品逐步放量，規模效應將使得其單位成本下降，DCU 產品毛利率提升值得期待。6913 4190 1250 7494 7722 964 8574 6696 1046 19286 05000100001500020000250007000系列 5000系列 3000系列 8000系列 2019202020216913 4190 1250 5207 15688 2831 9363 834 1402 4270 11162 509 7030 522 1076 0200040006000800010000120001

45、400016000180007100系列 7200系列 5100系列 5200系列 3100系列 3200系列 2019202020214.9%10.0%20.5%1.5%5.5%14.0%12.9%18.7%10.7%5.2%4.6%3.0%50.0%12.8%5.9%25.5%48.4%45.9%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%201920202021電信 金融 互聯網 交通 教育 其他 0.2 0.8 3.8 0.1 0.5 2.6 0.4 1.6 2.0 0.2 0.4 0.6 1.7 1.1 1.1 0.9 4.1 8.6 0123456789102

46、01920202021電信 金融 互聯網 交通 教育 其他 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 8 圖圖 14：2019-2021 年分產品毛利率情況年分產品毛利率情況 圖圖 15：2019-2021 年公司綜合毛利率情況年公司綜合毛利率情況 數據來源：公司公告，西南證券整理 數據來源：公司公告，西南證券整理 持續高研發投入保證新品迭代速度。持續高研發投入保證新品迭代速度。高端處理器產品迭代速度快，需要持續投入研發保持核心競爭力，穩固市場地位。公司研發支出絕對值逐年增加，但研發費用率逐年下降，2021年公司研發費用 7.5 億元，研發費用

47、率為 32.2%；2022H1 公司研發費用為 7.0 億元，研發費用率為 27.5%。此外，公司研發支出資本化率較高，形成的自研無形資產金額較大，2019-2021 年資本化率分別為 79.7%/51.2%/53.0%。圖圖 16：2019-2021 年公司研發支出和資本化率情況年公司研發支出和資本化率情況 圖圖 17：2019-2022H1 年公司研發費用率年公司研發費用率 數據來源：公司公告，西南證券整理 數據來源：公司公告，西南證券整理 費用率不斷降低，公司步入收獲期。費用率不斷降低，公司步入收獲期。2019-2021 年，業務擴張及效率提升帶動銷售費用率和管理費用率逐年下降，財務費用

48、率保持較低水平。2022H1，公司銷售費用率、管理費用率、財務費用率分別為 1.4%（-2.59pp）、2.5%（-5.10pp）、-0.1%（+0.65pp）。綜合看，公司已由前期的高投入階段步入業績兌現的收獲期，盈利能力不斷提升。34.8%56.0%0%10%20%30%40%50%60%70%2 019 2 020 2 021 7000系列 5000系列 3000系列 DCU產品/8000系列 CPU產品 37.3%50.5%56.0%57.9%0%10%20%30%40%50%60%70%2019202020212022H1毛利率 8.6 10.9 15.8 79.7%51.2%53.

49、0%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%024681012141618201920202021研發支出（億元，左軸）資本化率（右軸）46.3%53.4%32.2%27.5%0%10%20%30%40%50%60%2019202020212022H1研發費用率 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 9 圖圖 18：2019-2022H1 年公司費用率情況年公司費用率情況 圖圖 19：2019-2022H1 年公司凈利率情況年公司凈利率情況 數據來源：公司公告，西南證券整理 數據來源：公司公告，西南證券整理 2 自主可控勢

50、在必行，國產處理器空間廣闊自主可控勢在必行，國產處理器空間廣闊 2.1 我國集成電路高速發展，重心向高端設計制造轉移我國集成電路高速發展，重心向高端設計制造轉移 我國集成電路高速發展，增速遠超全球。我國集成電路高速發展，增速遠超全球。集成電路行業作為全球信息產業的的基礎，市場規模保持穩定增長。根據世界半導體貿易統計組織（WSTS）的數據，全球集成電路的規模由 2013 年的 2518 億美元增長至 2020 年的 5558 億美元，CAGR 為 5.3%。我國集成電路雖然起步較晚，但 2010 年以來，隨著我國居民消費能力提升，對集成電路產品的需求強勁，市場重心開始向國內轉移。2020 年，我

51、國集成電路市場規模達到 8848 億元，2013-2020年 CAGR 達到 19.7%，接近全球增速的近 4 倍。受益于人工智能、大數據、5G 等技術的成熟和產品的普及，預計我國集成電路產業將在未來繼續保持快速增長趨勢。圖圖 20：2013-2020 年全球集成電路產業市場規模年全球集成電路產業市場規模 圖圖 21：2013-2020 年中國集成電路產業市場規模年中國集成電路產業市場規模 數據來源：WSTS，西南證券整理 數據來源：中國半導體行業協會，前瞻產業研究院，西南證券整理 產業結構升級，重心向高端設計制造轉移。產業結構升級，重心向高端設計制造轉移?？v觀全球競爭格局，集成電路設計位于產

52、業鏈上游環節，對技術研發實力要求極高，具有產品附加值高，細分門類眾多等特點，企業的頭部效應尤為明顯，高通、英特爾、博通、英偉達等少數幾家企業長期占據市場大部分份額。目前全球集成電路設計仍以美國為主導，市占率達到 55%；隨后依次是韓國公司 21%，歐6.6%3.0%2.3%1.4%14.3%5.9%3.9%2.5%7.1%-0.3%-0.5%-0.1%-2%0%2%4%6%8%10%12%14%16%2 019 2 020 2 021 2 022H 1 銷售費用率 管理費用率 財務費用率-36.2%-8.1%18.9%27.0%-40%-30%-20%-10%0%10%20%30%40%201

53、9202020212022H1凈利率 2518 2773 2745 2767 3432 3933 3304 3612 10.1%-1.0%0.8%24.0%14.6%-16.0%9.3%-20%-15%-10%-5%0%5%10%15%20%25%30%05001000150020002500300035004000450020132014201520162017201820192020全球集成電路產業市場規模(左軸，億美元）同比增速（右軸）2509 3015 3610 4336 5411 6531 7562 8848 20%20%20%25%21%16%17%0%5%10%15%20%25%

54、30%020004000600080001000020132014201520162017201820192020中國集成電路產業規模（左軸，億元）同比增速（右軸）公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 10 洲公司 7%，中國臺灣地區公司 6%，日本公司 6%；中國大陸地區公司市占率僅為 5%，雖是全球重要的參與者之一，但話語權仍然較弱。圖圖 22：集成電路三大環節及主要參與者：集成電路三大環節及主要參與者 圖圖 23：全球集成電路設計企業格局全球集成電路設計企業格局（2021 年）年）數據來源：半導體行業觀察，西南證券整理 數據來源：芯途

55、研究院，西南證券整理 自 2012 年以來，我國集成電路設計企業數量逐年增加，并逐步進入到全球市場的主流競爭格局中；截至 2020 年底，我國集成電路設計企業達到 2218 家，2013-2020 年 CAGR為 19.6%，其中銷售額過億的企業為 289 家，市場集中度還較低，處于百花齊放的發展初期。分解來看：2020 年，我國集成電路設計產業銷售收入 3778.4 億元，同比增長 23.3%，所占比重從 2013 年的 32.2%增加到 42.7%；芯片制造銷售收入 2560.1 億元，同比增長 19.1%，所占比重從 2013 年的 24.0%增加到 28.9%；封裝測試業銷售收入 25

56、09.5 億元，同比增長6.8%，所占比重從 2013 年的 43.8%降低到 28.4%。芯片設計產業規模占比逐年攀升，象征著我國集成電路產業逐漸從低端走向高端，產業發展也呈現高速且高質的特征。圖圖 24：中國大陸集成電路設計企業數量：中國大陸集成電路設計企業數量 圖圖 25：中國集成電路產業細分領域規模（億元）中國集成電路產業細分領域規模（億元）數據來源：芯途研究院，西南證券整理 數據來源：中國半導體行業協會，前瞻產業研究院，西南證券整理 2.2 服務器長期需求強勁，處理器占據價值高地服務器長期需求強勁，處理器占據價值高地 服務器市場發展呈現一定周期性，算力需求仍可看長。服務器市場發展呈現

57、一定周期性，算力需求仍可看長。過去十余年，伴隨移動互聯網和云計算的興起，服務器行業整體保持穩健增長。根據 IDC 數據，2013-2021 年，全球服務器出貨量從 920 萬臺增長至 1354 萬臺，CAGR 為 5.7%；銷售規模由 510 億美元擴大至 99255%21%7%6%6%5%美國 韓國 歐洲 中國臺灣 日本 中國大陸 632 681 734 1362 1380 1698 1780 2218 125 134 143 161 191 208 238 289 0500100015002000250020132014201520162017201820192020中國大陸集成電路設計企

58、業數量（家）其中：銷售額過億企業數量（家）809 1047 1325 1644 2074 2519 3064 3778 601 712 901 1127 1448 1818 2149 2560 1099 1256 1384 1564 1890 2194 2350 2510 0%20%40%60%80%100%20132014201520162017201820192020集成電路設計 芯片制造 封裝測試 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 11 億美元，CAGR 達到 10.0%。雖然期間受全球互聯網行業 CAPEX收縮和疫情等多因素影響

59、，行業呈現存在一定景氣周期波動，但我們認為，隨著更多的經濟及社會活動由線下轉移至線上，對于數據存儲及運算能力提出了更高要求，長期看服務器市場需求將維持增長態勢。圖圖 26：全球服務器出貨量：全球服務器出貨量 圖圖 27：全球服務器銷售額全球服務器銷售額 數據來源：芯途研究院，西南證券整理 數據來源：中國半導體行業協會，前瞻產業研究院，西南證券整理 處理器為服務器的大腦，占據價值高地。處理器為服務器的大腦，占據價值高地。服務器是一種高性能計算機，邏輯結構仍然遵循馮諾依曼架構，主要由處理器（CPU、GPU、DPU 等）、存儲器、I/O 接口，以及 SSD、BMC、PCIe 插槽、主板、電源、風扇和

60、相關軟件等部分構成。其中，處理器在服務器中承擔“大腦”的角色，對服務器的整體性能發揮有著決定性的作用。根據 IDC，以經典 x86 服務器 E5 高配為例，CPU 成本在基礎型服務器中約占 32%；在更高高性能的服務器中，處理器相關成本占比高達 50%-83%。圖圖 28：服務器的主要構成：服務器的主要構成 圖圖 29：服務器的成本結構服務器的成本結構 數據來源：CSDN，西南證券整理 數據來源：IDC，西南證券整理 2.2.1 CPU：x86 仍是主流架構，性能和生態優勢明顯仍是主流架構，性能和生態優勢明顯 中央處理器（中央處理器（CPU）是計算機的運算和控制核心是計算機的運算和控制核心。C

61、PU 用于解釋計算機指令和處理計算機軟件中的數據，并負責控制、調配計算機的所有軟硬件資源。CPU 的內部結構大致可分為控制器、運算器、寄存器三大單元，其中還包括高速實現緩沖處理器之間聯系的數據、控制的總線；控制單元從存儲單元中獲取可執行的代碼，通過指令譯碼將其轉換為可執行的指令，進而運算單元基于獲取的指令對存儲單元中的數據進行運算。920 968 955 1019 1179 1175 1213 1354 5.2%-1.3%6.7%15.7%-0.4%3.3%11.6%-5%0%5%10%15%20%020040060080010001200140016002014201520162017201

62、8201920202021全球服務器出貨量（左軸，萬臺）同比增速（右軸）510 551 577 669 885 872 910 992 8.0%4.7%16.1%32.2%-1.5%4.4%9.0%-5%0%5%10%15%20%25%30%35%02004006008001000120020142015201620172018201920202021全球服務器銷售額（左軸，億美元）同比增速（右軸）32.0%23.3%25.0%9.8%26.8%27.3%25.0%72.8%18.0%25.6%15.0%8.7%23.3%20.9%25.0%8.7%0%20%40%60%80%100%基礎型

63、高性能型 推理型 機器學習型 CPUGPU存儲和硬盤 其他 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 12 圖圖 30：CPU的組成和運行示意圖的組成和運行示意圖 數據來源：CSDN，西南證券整理 按照設計思路的不同，按照設計思路的不同，CPU 可分為復雜指令集（可分為復雜指令集（CISC）架構和精簡指令集（）架構和精簡指令集（RISC）架）架構。構。計算機系統中所有軟件層的操作，最終都將通過指令集映射為 CPU 的操作。1）CISC（Complex Instruction Set Computer）：一條指令完成一個復雜的基本功能。單條指令集

64、功能強，指令類型豐富完善，編譯后指令數量較少，通用場景下性能具有優勢；以 x86 架構為代表，主要用于桌面 PC 及服務器領域，配套軟硬件豐富完善。2）RISC（Reduced Instruction Set Computer）：一條指令完成一個基本動作，多條指令組合完成一個復雜的基本功能。指令集架構在不斷完善，譯碼效率高，偏向低功耗領域優化；以 ARM 架構為代表，過去主要用于手機、平板等移動終端，軟硬件生態逐步建設完善。表表 5：兩種指令集的差異：兩種指令集的差異 指標指標 CISC RISC 指令系統 復雜、龐大 精簡 指令數目 一般大于 200 條 一般小于 200 條 指令字長 不固

65、定 定長 可訪存指令 不限制 只有 Load/store 指令 通用寄存器數 較少 多 各種指令使用頻率 相差較大 都比較常用 控制方式 絕大多數為微程序控制 絕大多數為組合邏輯控制 指令流水線 可通過一定方式實現 必須實現 代表架構 x86 ARM、MIPS、RISC-V 等 特點 高性能、生態完善 低功耗、生態逐步完善 應用場景 桌面 PC、服務器 移動終端、服務器 數據來源：CSDN，西南證券整理 服務器領域服務器領域 x86架構仍是絕對主流，銷量占比超過架構仍是絕對主流，銷量占比超過 97%。Microsoft 和 Intel 兩家企業憑借自身規模效應和技術優勢，在上世紀 80 年代結

66、成了 Wintel 技術聯盟，自此開始主導全球的 PC 和服務器市場。雙方基于 x86 架構的 CPU 和 Windows 操作系統優化各類軟件應用，使得 x86 處理器的生態環境較其他架構處理器具備明顯的先發優勢。根據 IDC 數據，近年來 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 13 x86 服務器的銷售額占比幾乎一直維持在 90%以上，銷量占比更是保持 97%以上，仍然占據主要市場份額。圖圖 31：全球：全球 x86 服務器銷售額占比服務器銷售額占比 圖圖 32：全球全球 x86 服務器銷量占比服務器銷量占比 數據來源：IDC，西南證券

67、整理 數據來源：IDC，西南證券整理 2.2.2 GPGPU：算力需求多樣化，市場迅速擴容：算力需求多樣化，市場迅速擴容 通用圖像處理器（通用圖像處理器（GPGPU）是）是 GPU的一種技術分支的一種技術分支。傳統意義上的 GPU 專門用于圖形圖像處理，內置了視頻編解碼加速引擎、2D 加速引擎、3D 加速引擎、圖像渲染等專用運算模塊；GPGPU 作為運算協處理器，針對不同應用領域的需求，增加了專用向量、張量、矩陣運算指令，提升了浮點運算的精度和性能，以滿足不同計算場景的需要。表表 6：GPGPU的優勢的優勢 計算特征計算特征 具體優勢具體優勢 高效的并行性 通過 GPU 多條流水線的并行計算來

68、實現。在目前主流的 GPGPU 中，多條流水線可以在單一控制部件的集中控制下運行，也可以獨立運行。相對于并行機而言，GPGPU 能夠在較低硬件成本的基礎上，為適用于 GPGPU 并行架構的應用提供一個良好的并行解決方案。高密集的計算 GPGPU通常集成高速的 GDDR 或 HBM 內存系統，能夠提供每秒 TB級別的訪存帶寬，在數據密集型運算應用方面具有很好的性能。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。數據來源：招股說明書，西南證券整理 GPGPU 廣泛應用于商業計算、大數據處理、廣泛應用于商業計算、大數據處理、AI等領域。等

69、領域。GPGPU 的構成相對簡單，內部包括大量的運算單元核心和超長的流水線，具有處理并行計算任務的優勢，尤其擅長大量類型統一的數據運算。隨著 GPGPU 的技術發展和相關生態環境的逐步完善，其用途被進一步發掘，目前已經廣泛用于商業計算、大數據、人工智能等領域。其中，GPGPU 是人工智能領域最主要的協處理器解決方案，占據人工智能 90%以上的市場份額，使用 GPGPU 在云端運行模型訓練算法，可以顯著縮短海量訓練數據的訓練時長，減少能源消耗，從而進一步降低人工智能的應用成本；同時，GPGPU 能夠提供完善的軟件生態系統，便于各種已有應用程序的移植和新算法的開發，在無人駕駛、智慧工廠、智慧城市等

70、應用場景具有廣泛的市場空間。89.41%91.08%89.30%90.08%91.63%91.73%90.80%10.59%8.92%10.70%9.92%8.37%8.27%9.20%0%20%40%60%80%100%2014201520162017201820192020 x86服務器銷售額占比 非x86服務器銷售額占比 99.43%99.44%99.39%99.93%99.67%98.68%97.30%0.57%0.56%0.61%0.07%0.33%1.32%2.70%80%100%2014201520162017201820192020 x86服務器銷量占比 非x86服務器銷量占比

71、 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 14 圖圖 33：CPU和和 GPU的組成差異的組成差異 數據來源：CSDN，西南證券整理 表表 7：GPGPU的主要應用領域的主要應用領域 類型類型 應用領域應用領域 運算類型運算類型 技術特點技術特點 商業計算 和大數據處理 1、CAE仿真 2、物理化學 3、石油勘探 4、生命科學 5、氣象環境 1、雙精度浮點 2、單精度浮點 3、32 位整型 1、對芯片計算能力和運算精度要求高 2、科學運算指令集豐富 3、片上集成緩存容量大 4、內存帶寬需求高 5、I/O 帶寬高 6、支持多片一致性互聯 7、可

72、靠性高，RAS 功能豐富 人工智能 1、模型訓練 2、應用推理 1、混合精度浮點 2、半精度浮點 3、16 位整型 4、8 位整型 1、對計算性能要求高，精度要求相對較低 2、能效比要求高 3、運算指令集豐富 4、內存帶寬要求大 5、I/O 帶寬高 6、支持多片互聯 7、可靠性高，RAS 功能豐富 8、開放的生態環境 數據來源：CSDN，西南證券整理 人工智能與數據中心高速發展，支撐人工智能與數據中心高速發展，支撐 GPGPU 市場快速擴容。市場快速擴容。人工智能是全球 IT 產業發展最快的新興技術應用之一，在人工智能發展的三要素中，無論是數據還是算法，都離不開算力的支撐。2020 年，深度學

73、習模型對算力的需求已達到了每天百億億次的計算需求。目前先進模型的參數量和復雜程度正呈現指數級的增長趨勢，人工智能所需算力每四個月即翻一倍，AI 算力已成為驅動人工智能發展的核心動力，而承載 AI 的新型算力基礎設施的供給水平，是直接影響 AI 創新迭代及產業 AI 應用落地的關鍵因素。目前，全球 AI 服務器占AI基礎設施市場的 84.2%以上，是 AI基礎設施的主體。根據 IDC，未來 AI服務器將保持高速增長，預計在 2025 年全球市場規模將達到 288 億美元。同時，伴隨 AI對算力要求的提升，服務器搭載的 GPGPU 芯片數量有望逐年提升，有望進一步支撐 GPGPU 快速發展。公司研

74、究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 15 此外，從數據中心的角度來看，全球范圍內云數據中心、超級數據中心的建設速度不斷加快，全球范圍內數據中心對于計算加速硬件的需求不斷上升。參照 GPGPU 領域龍頭企業NVIDIA 的數據中心業務，其收入規模從 2015 年的的 3.4 億美元增長至 106 億美元，復合增速達到 77.4%，遠超其他板塊業務的增速水平，進一步驗證了下游數據增長對泛人工智能芯片的旺盛需求。圖圖 34：全球：全球 AI 服務器市場規模及預測服務器市場規模及預測 圖圖 35：英偉達數據中心營收及增速英偉達數據中心營收及增速 數據來

75、源：IDC，西南證券整理 數據來源：NVIDIA，西南證券整理 2.3 供需兩端同頻共振，國產處理器騰飛正當時供需兩端同頻共振，國產處理器騰飛正當時 國產處理器發展幾經波折，當前步入全面加速階段。國產處理器發展幾經波折，當前步入全面加速階段。我國對于處理器的研究可以追溯至上世紀 50 年代，彼時與國際先進水平基本處于同一起跑線，但主要在 80 年代被海外拉開了較大差距，國際龍頭公司抓住處理器商業化的契機建立起規模效應和生態技術壁壘。進入 21世紀后，在一系列的政策加持下，我國處理器產業重新開啟追趕之路；而歷經多年的探索和試點應用，當前國產處理器產業已經初具規模，在多領域均出現了一批領軍企業，率

76、領產業走向加速發展階段。起步階段（起步階段（1950s-1970s）：）：1956 年，半導體科技被列為國家新技術四大緊急措施之一。此后，中科院計算所、109 廠、半導體所先后成立，半導體器件相繼取得突破。1975 年，我國第一臺集成電路百萬次計算機 013 研制成功，彼時與國際先進水平相差不大。迎來低谷（迎來低谷（1980s-1990s）：）：CPU 開始進入市場化商用階段，“Wintel”聯盟組建并火速攻占全球市場，但與此同時我國的半導體產業政策支持力度明顯下滑，國產CPU 研制進度陷入停滯，與海外差距開始拉大。重新啟航（重新啟航（2000s-2010s）：）：自主可控問題再次提上國家議程

77、，“十五”期間，國家啟動發展國產 CPU 的泰山計劃及 863 計劃，產業政策開始不斷加碼。2002 年，我國首款通用 CPU 龍芯 1 號流片成功；2006 年，“核高基”重大專項推出；2014 年，我國發布國家集成電路產業發展推動綱要，國家集成電路產業投資基金（簡稱國家大基金）第 1 期成立，主要投資集成電路制造企業。政策和資金傾斜下，國產CPU 開始步入正軌，提速追趕。122 160 172 204 242 288 31.1%7.5%18.6%18.6%19.0%0%5%10%15%20%25%30%35%05010015020025030035020202021E2022E2023E2

78、024E2025E全球AI服務器市場規模（左軸，億元）同比增速（右軸）3.4 8.3 19.3 29.3 29.8 67.0 106.1 144.1%132.5%51.8%1.7%124.7%58.5%0%20%40%60%80%100%120%140%160%0204060801001202015201620172018201920202021英偉達數據中心業務收入（左軸，億美元）同比增速（右軸）公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 16 加速騰飛（加速騰飛（2010s-至今）：至今）：歷經數十年的艱辛探索，國產 CPU 產業已經初具規模

79、。以鯤鵬、海光、飛騰、龍芯、兆芯、申威為代表的六大國產 CPU 領軍企業在設計能力上已逐步接近全球領先水平，與此同時軟件生態正逐步完善。巨大的下游市場配合積極的國家政策，疊加國際形勢催生國產替代的緊迫性，國產 CPU 產業乘風而上，正式進入高質騰飛階段。系列政策傾斜加持，國產技術加速突破。系列政策傾斜加持，國產技術加速突破。集成電路是典型的人才密集型和資金密集型產業，復盤我國處理器的發展歷程，產業的加速度與政策支持力度息息相關。在國際形勢日益嚴峻的大背景下，我國對國產處理器的支持力度逐步加大。2020 年 8 月，國務院印發新時代促進集成電路產業和軟件產業高質量發展的若干政策，明確集成電路產業

80、的核心戰略地位，從財稅、投融資、研究開發、進出口、人才等全方位支持集成電路產業發展；同時，“十四五”規劃中亦明確提出利用舉國體制，攻克人工智能、集成電路等前沿技術，實現科技強國戰略。我們認為，鮮明的時代背景和良好的政策環境下，國產處理器技術有望持續突破。表表 8：國家與地方持續加大政策支持力度：國家與地方持續加大政策支持力度 指標指標 時間時間 文件文件 關鍵內容關鍵內容 國家政策 2020 年 8 月 新時代促進集成電路產業和軟件產業高質量發展的若干政策 明確集成電路產業和軟件產業是信息產業的核心，是引領新一輪科技革命和產業變革的關鍵力量；從財稅、投融資、研究開發、進出口、人才等全方位支持集

81、成電路產業發展。2020 年 9 月 關于擴大戰略性新興產業投資培育壯大新增長點增長極的指導意見 加快關鍵芯片、關鍵軟件等核心技術攻關，積極擴大合理有效投資。2021 年 3 月 “十四五”發展規劃和 2035年遠景目標綱要 制定科技強國行動綱要，健全社會主義市場經濟條件下新型舉國體制，打好關鍵核心技術攻堅戰，培育壯大人工智能、集成電路等新興數字產業，提升核心電子元器件、關鍵軟件等產業水平。2021 年 12 月 “十四五”國家信息化規劃 強化市場化和產業化引導，推動計算芯片、存儲芯片等創新，面向關鍵基礎軟件、高端工業軟件、云計算、大數據、信息安全、人工智能、網等重點領域和重大需求，加強重點軟

82、件的開發。加快軟件知識產權保護與信息服務體系建設。2022 年 3 月 政府工作報告 推進科技創新，促進產業優化升級，突破供給約束堵點，依靠創新提高發展質量，培育壯大集成電路、人工智能等數字產業，提升關鍵軟硬件技術創新和供給能力。地方政策 2020 年 5 月 關于培訓鯤鵬計算產業促進數字廈門創新發展的指導意見 建成全國性的基于鯤鵬全生態的產業集群，聚集一批國內知名的鯤鵬產業鏈上下游優秀企業，形成千億級鯤鵬產業集群。2020 年 10 月 關于印發金東區促進制造業重點細分行業 發展政策意見（試行）的通知 打造全國信創產業示范基地，打造電子信息關鍵材料-芯片設計和封測-系統整機集成-智能終端應用

83、產業體系。2021 年 2 月 深圳市中國特色社會主義先行示范區科技創新行動方案 支持深圳強化關鍵核心技術攻關，優化和創新支持方式，采用“立軍令狀”、“滾動立項”等組織方式，集中突破集成電路等領域關鍵核心技術攻關。2021 年 3 月 武漢市加快推進武漢云建設實施方案的通知 建設武漢云信創資源池，使用國產芯片、服務器和密碼保護系統等構建軟硬件 信創體系，提供基于信創環境的信息基礎設施服務，實現全程自主創新 數據來源：各政府部門網站，西南證券整理 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 17 數字經濟戰略定調，底層新基建率先受益。數字經濟戰略定

84、調，底層新基建率先受益。2018 年，中央經濟工作集會首次提出“新型基礎設施”概念；2020 年，國家多次部署“新基建”相關任務，確定 5G 基站、大數據中心、人工智能、工業互聯網等七大領域；2022 年，“十四五”數字經濟發展規劃頂層設計出臺，首次將數字經濟地位提升至國家戰略層面，緊隨其來的重要文章不斷做強做優做大我國數字經濟進一步強調加快新型基礎設施建設。東數西算工程啟動，拉動后續采購需求。東數西算工程啟動，拉動后續采購需求。2022 年 2 月，國家發改委等部門聯合引發文件，同意在京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝、內蒙古、貴州、甘肅、寧夏等 8 地啟動建設國家算力樞紐節點，并規劃了 1

85、0 個國家數據中心集群，其中大部分樞紐省市原本已對數據中心做出積極規劃，中西部省市規劃相對積極，例如成渝機架數量在“十四五”期間翻5 倍，內蒙古翻 3 倍，寧夏翻 24 倍。我們認為，“東數西算”正式全面啟動，是數字經濟戰略的重要落子，將進一步強化相關落地，有望帶動后續服務器采購需求。圖圖 36：東數西算布局規劃：東數西算布局規劃 圖圖 37：我國數據中心機架數快速提升我國數據中心機架數快速提升 數據來源：國家發改委，西南證券整理 數據來源：中國信通院，國家發改委，西南證券整理 數據處理需求爆發，市場擴容趨勢明朗。數據處理需求爆發，市場擴容趨勢明朗。根據中國信通院，我國 2019 年數據中心機

86、架達到 315 萬架，2020 年機架數超過 400 萬架；根據最新的國家發改委高技術司數據，截止目前，我國機架規模已達 500 萬架，算力達到 130EFLOPS，CAGR 超過 32%。我們認為，傳統產業的數字化轉型將是未來長期的發展主線，以云計算為代表的底層 IT基礎設施則是核心之一；根據 IDC，云平臺建設的硬件成本中，服務器所占比重最大，達到75%左右。伴隨 5G 逐步商用，物聯網、智能汽車等新場景的加速落地，海量數據運算和存儲的需求將快速增長，疊加數據中心等新基建建設要求，相關主體有望開展新一輪的設備采購計劃，中國服務器整體空間擴容的趨勢明朗。124 166 226 315 400

87、 500 49 83 167 237 0100200300400500600201620172018201920202021總機架數量（萬架）大型規模以上機架數量（萬架）公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 18 圖圖 38：中國云計算市場規模：中國云計算市場規模 圖圖 39：云平臺建設硬件成本分布云平臺建設硬件成本分布 數據來源：中國互聯網協會，西南證券整理 數據來源：IDC，西南證券整理 形勢所迫，國產化進程加快。形勢所迫，國產化進程加快。長期以來，我國對海外 IT 產品的依賴度較高，以 Intel、Microsoft、Oracle、C

88、isco 等為代表的 IT廠商在芯片、操作系統、數據庫、中間件等領域占領了較大市場份額，高度滲透了政府、金融、民航、鐵路、醫療等各行業環節。自 2008 年以來，由海外產品引發的信息安全事件頻出，IT技術的自主可控勢在必行。2018 年，中興、華為被納入“實體清單”，成為信創產業真正進入爆發階段的導火索，我國第三次“整芯鑄我國第三次“整芯鑄魂”信創浪潮正式開啟，整個產魂”信創浪潮正式開啟，整個產業的核心是芯片與操作系統，發展邏輯是圍繞業的核心是芯片與操作系統，發展邏輯是圍繞 CPU 和操作和操作系統打造國產生態體系。系統打造國產生態體系。而 2022 年以來，伴隨俄烏沖突的加劇，以及近期美國通

89、過芯片與科學法案等事件刺激，信息創新的短期緊迫性和長期確定性再次得到加強，關鍵技術領域的國產化進程有望加快。圖圖 40：三次信創浪潮三次信創浪潮 數據來源：艾瑞咨詢，西南證券整理 黨政信創下沉深化。黨政信創下沉深化。黨政領域在政策導向下最先進行國產化，2013 年開始從公文系統開始替換計劃，經歷長時間的培育和試點，現已進入區縣級下沉階段；同時，電子政務系統的國產化發展接棒開啟，涉及采招范圍相較電子公文系統更廣，替換周期更長，國產服務器有望迎來持續放量。514.9 691.6 962.8 1334.5 1781.8 2308.2 2951.5 34.3%39.2%38.6%33.5%29.5%2

90、7.9%0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%0500100015002000250030003500201620172018201920202021E2022E中國云計算市場規模（左軸，億元）同比增速（右軸）服務器 75%網絡設備 8%其他設備 6%軟件 3%其他 8%公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 19 行業信創全面鋪開。行業信創全面鋪開。我國信創產業在經歷前期試點后，技術與生態逐步成熟，在國家與地方的政策引領下開始進入“8+N”的全面推廣階段，當前正處于由政策驅動過渡至市場導向的關鍵節點，市場天花板逐步拔高。八

91、大行業中，金融、電信推進節奏最快，當前已進入規?；涞仉A段；石油、交通、教育等領域亦開始逐步推進試點；N+行業預計于 2023 年后開始啟動。圖圖 41：信創產業的推進節奏信創產業的推進節奏 數據來源：億歐，西南證券整理 國產處理器多點開花，協同推動產業繁榮。國產處理器多點開花，協同推動產業繁榮。從供給角度看，我國 CPU 企業歷經多年的研發迭代和推廣驗證，已經初步形成“三大技術路徑，六大國產龍頭”的市場格局，并帶動產業鏈上層應用軟件的聚集效應開始顯現?；谥噶罴軜嫷牟煌?，當前國產 CPU 廠商主要分為三大類型：1）基于）基于 x86架構的兆架構的兆芯、海光芯、海光：性能起點較高，生態遷移難

92、度小，替換空間大；對于性能要求較高，需要平滑遷移的領域具備顯著優勢。2）基于）基于 ARM架構的飛騰、鯤鵬：架構的飛騰、鯤鵬：架構迭代空間廣闊，性能提升較快，生態適配較好；基于 ARM 架構的 PC 和服務器 CPU 近年來發展迅速，亦是符合國際主流技術路徑的方向之一。3）基于）基于自研指令集的龍芯、申威：自研指令集的龍芯、申威：全棧自研，自主可控程度極高，在當前緊迫性和必要性進一步提升的背景下，有望加速迭代、擴展生態，迎來重大發展機遇。圖圖 42：國內六大國內六大 CPU廠商對比廠商對比 數據來源：億歐，西南證券整理 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文

93、后的重要聲明部分 20 由于不同終端場景對于 CPU 的性能、生態、安全性考量并不相同，各家龍頭企業基于不同的指令集架構，自主探索出了符合自身發展的最佳路徑，在信創的不同細分領域引領生態變革，共同推動產業繁榮。3 性能強勁生態領先，深度受益信創加速性能強勁生態領先，深度受益信創加速 3.1 持續吸收迭代，從追趕者到并駕齊驅持續吸收迭代，從追趕者到并駕齊驅 取之所長，性能起點高。取之所長，性能起點高。2016 年，海光信息與超微半導體（AMD）達成合作，共同成立海光微電子與海光集成兩家子公司，引入 Zen1 微架構等高端處理器的技術授權及相關技術支持。Zen 架構相較 AMD 過去的芯片設計有著

94、質的飛躍，加入了微指令緩存，整型/浮點指令調度器從 48/60 個增加至 84/96 個，IPC（每時鐘周期指令數）性能提高 52%，補上了核心短板；同時 Zen1 進行了緩存層級的徹底重構，引入同步多線程（SMT）能力，制程工藝由 28nm/32nm 升級至 14nm FinFET，在性能和功耗上進行了雙重升級。從時間節點上，彼時 Intel 正好陷入 10nm 接連推遲，“Tick-Tock”發展模式失效的低谷期，Zen 架構的發布吹響 AMD 反擊的號角；根據 PassMark 數據，自 2017 年后 AMD CPU 市場份額快速提升，最高在 2021 年達到 40%，其中服務器 CP

95、U 最高達到 10%，側面映證 Zen 架構的優勢。圖圖 43：東數西算布局規劃：東數西算布局規劃 圖圖 44：第一代第一代 EPYC服務器服務器 CPU參數比較參數比較 數據來源：AMD，電子技術設計，西南證券整理 數據來源：AMD，CSDN，西南證券整理 圖圖 45：AMD vs Intel 市場份額（所有市場份額（所有 CPU）圖圖 46：AMD vs Intel 市場份額（服務器市場份額（服務器 CPU）數據來源：PassMark，西南證券整理 數據來源：PassMark，西南證券整理 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 21 消

96、化吸收，自主創新。消化吸收，自主創新。公司引進 Zen 架構后，秉承“銷售一代、驗證一代、研發一代”的產品研發策略，不斷進行技術創新。1）海光一號產品設計時，公司重點對引進技術進行“消化吸收”，主要基于 AMD 交付的源代碼進行研發，同時進行了部分自主創新，包括基于中國密碼算法的安全增強技術等。通過海光一號 CPU 的研發和產業化，公司建立了高性能通用處理器設計方法學、研發流程、產品工程技術體系等，建立了一支具有國際主流 CPU研發經驗的設計團隊，為海光 CPU 后續產品的生產研發奠定了基礎。2）海光二號 CPU 在海光一號 CPU 成功研發的基礎上，對 CPU 處理器核心的微體系結構進行了較

97、大程度的自主創新，尤其是 2019 年公司進入實體名單后，AMD 不再提供技術支持，公司開始全面掌握通用處理器的設計技術，并完成了規?；瘧抿炞C。3）從海光三號處理器開始，公司獨立開展通用處理器的迭代開發，在微體系結構上進一步自主創新：優化取指單元中的分支預測器，實現了更精確的分支預測算法和更高的預測帶寬；優化 PCIe 控制器，將帶寬從 8Gbps升級到 16Gbps；優化內存控制器，將內存頻率從 2667MHz 提升到 3200MHz，增加內存讀寫錯誤時的重傳機制，提升服務器系統的 RAS 能力；優化片上網絡，提升帶寬，修改內部通信協議，提升工作頻率等。海光三號 CPU 于 2022 年

98、6 月發布，現已經開始量產，即將進行規?；N售。圖圖 47：海光海光 CPU迭代路徑迭代路徑 數據來源：公司公告，西南證券整理 產品性能比肩國際，處于國內領先地位。產品性能比肩國際，處于國內領先地位。處理器重要的性能指標包括指令集、主頻、核心數、內存通道等，從當前的主力出貨型號海光二號 CPU 性能來看，公司產品性能達到了國際上同類型主流高端處理器的水平，對標 Zen 2 架構下的 AMD 第二代 EPYC 產品，海光7285 產品整數和浮點性能大約在 AMD 的 80%-90%之間；對標 Intel 同期發布的至強鉑金系列產品，浮點運算能力更為接近，總體性能逼近國際同代際主流技術水平。表表

99、9：海光：海光 7285 與與 Intel Xeon 鉑金系列和鉑金系列和 AMD EPYC 7542 性能對比性能對比 分類分類 AMD EPYC 7542 Hygon 7285 與與 AMD性能比較性能比較 整型基礎計算性能 Int_base 413 348-15.74%整型峰值計算性能 Int_peak 448 366-18.30%浮點基礎計算性能 Fp_base 354 308-12.99%浮點峰值計算性能 Fp_peak 391 328-16.11%數據來源：SPEC官網，公司問詢函，西南證券整理 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明

100、部分 22 表表 10：海光：海光 7285與性能對比與性能對比 產品名稱產品名稱 發布時間發布時間 雙路測試結果雙路測試結果 與與 Intel 性能比較性能比較 Speccpu_INT Speccpu_FP Speccpu_INT Speccpu_FP 海光 7285 2020Q1 348 308-Intel 8380HL（鉑金）2020Q2 392 329-11.22%-6.38%Intel 8380H（鉑金）2020Q2 392 327-11.22%-5.81%Intel 8376HL（鉑金）2020Q2 383 321-9.14%-4.05%Intel 8376H（鉑金）2020Q2

101、378 322-7.94%-4.35%Intel 8360HL（鉑金）2020Q3 345 300 0.87%2.67%Intel 8360H（鉑金）2020Q3 344 299 1.16%3.01%數據來源：招股說明書，西南證券整理 同國內的主流 CPU 相比，不同指令集架構下部分產品參數如核心數、超線程對產品性能影響程度不同，僅具有參考意義，并且核心數的增加也會限制主頻的提高?？傮w來看，公司采用 x86 指令集，在性能和生態方面的起點較高，并且在 PCIe 通道數，內存通道數等相關 I/O 性能方面也達到領先水平。表表 11：各廠商主流服務器：各廠商主流服務器 CPU性能參數對比性能參數對

102、比 Intel AMD 海光海光 兆芯兆芯 飛騰飛騰 鯤鵬鯤鵬 龍芯龍芯 申威申威 產品 Xeon6354 EPYC7542 海光 7285 開盛KH-30000 S2500 鯤鵬920-7260 企業級3C5000L 申威 1621 發布時間 2020 2020 2020 2019 2020 2019 2021 2017 制程 10nm 7nm 14nm 16nm 16nm 7nm 12nm 28nm 指令集 x86 x86 x86 x86 ARM ARM LoongArch SW_64 核心數 18 32 32 8 64 64 16 16 超線程 36 64 64-主頻 3.0GHz 2.

103、9GHz 2.0GHz 3.0GHz 2.2GHz 2.6GHz 2.2GHz 2.0GHz 內存類型 DDR4 DDR4 DDR4 DDR4 DDR4 DDR4 DDR4 DDR3 內存通道數 8 8 8 2 8 8 4 8 最高內存頻率 3200MHz 3200MHz 2666MHz 2666MHz 3200MHz 2933MHz 3200MHz 2133MHz PCle 通道數 64 128 128 16 17 40 32 16 數據來源：招股說明書，各公司官網，西南證券整理 DCU 一號產品性能同樣接近國際水平，一號產品性能同樣接近國際水平，DCU 二號研發進度順利。二號研發進度順利。

104、海光 DCU 產品采用最新的 7nm FinFET工藝，基于大規模并行計算微結構進行設計，不但具備強大的雙精度浮點計算能力，同時在單精度、半精度、整型計算方面表現同樣優異，是國內唯一同時支持全精度和半精度訓練的加速計算芯片。若選取國際主流的 NVIDIA Ampere 100和 AMD MI100進行對比，NVIDIA 作為 GPU 領域的絕對龍頭，其產品在內核頻率、顯存以及 TDP 功率上均仍然處于領先地位，但在典型應用場景下，公司深算一號指標已較接近國際主流產品水平。公司在 DCU 產品系列同樣持續進行迭代，深算二號 DCU 在深算一號 DCU 成功研發的基礎上，對 DCU 計算單元的微體

105、系結構進行了較多自主創新：增加計算單元的規模，改進片上網絡協議，優化訪存子系統等，預計新一代產品性能大幅提升。公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 23 表表 12：海光：海光 DCU一號與一號與 NVIDIA、AMD性能對比性能對比 項目項目 海光海光 DCU一號一號 NVIDIA Ampere100 NVIDIA Ampere100 工藝 7nm FinFET 7nm FinFET 7nm FinFET 核心數量 4096（64CUs）2560 CUDA processors 640 Tensor processors 120CUs 內

106、存頻率 最高 1.5GHz（FP64）最高 1.7GHz（FP32）最高 1.53 GHz 最高 1.5GHz（FP64）最高 1.7GHz（FP32）顯存容量 32 GB HBM2 80 GB HBM2 32 GB HBM2 顯存位寬 4096 bit 5120 bit 4096 bit 顯存頻率 2.0 GHz 3.2 GHz 6.4 GHz 顯存帶寬 1024 GB/s 2039 GB/s 1228 GB/s TDP 350 W 400 W 300 W CPU to GPU 互聯 PCIe Gen416 PCIe Gen416 PCIe Gen416 GPU to GPU 互聯 xGMI

107、2，up to 184 GB/s NV Link，up to 600GB/s Infinity Fabric3，up to 276 GB/s 數據來源：招股說明書，西南證券整理 3.2 生態壁壘高筑，生態壁壘高筑，原生安全基因原生安全基因 指令集是生態的源頭。指令集是生態的源頭。指令集是一套控制計算機系統運行的最小功能單位和標準規范，相應的 CPU 設計、軟件編寫均需要針對指令集架構進行優化，才能發揮出最佳性能。因此，指令集是計算機生態的源頭，在此之上的芯片、操作系統、基礎軟件、應用軟件等生態圈層都圍繞著指令集建立。x86 架構是 Intel 于 1978 年推出的指令集，以強大的性能為標簽，

108、協同 Microsoft 組建起“Wintel”聯盟，吸引主流軟件廠商在此基礎上進行開發與優化，一步步建立起龐大的生態體系，牢牢把持著服務器、PC 等終端市場的主要份額。圖圖 48：指令集是生態的源頭：指令集是生態的源頭 圖圖 49：基基于于 x86 的的 Wintel 生態體系生態體系 數據來源：CSDN，西南證券整理 數據來源：智東西，西南證券整理 x86 指令集帶來天然生態優勢，軟件遷移成本低。指令集帶來天然生態優勢，軟件遷移成本低?；仡?x86 架構 40 余年的發展，期間挫敗了 PowerPC 等競爭對手的數次沖擊，當前也正面臨著 ARM 的挑戰。伴隨 CISC 與 RISC的融合發

109、展，從性能、功耗等角度出發，ARM 在 PC 和服務器等市場的確擁有替代 x86 的可能性，但真正橫在 PowerPC 和 ARM 等一眾挑戰者面前的仍然是 x86 體系高筑的生態壁 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 24 壘，短期內難以被打破。海光信息基于 x86 架構進行 CPU 的開發與迭代，天然繼承了 Wintel生態的兼容性優勢，上層軟件遷移的研發成本和時間成本較其他指令集架構更低，在推廣和放量節奏方面有望顯著受益。CUDA 是英偉達稱霸是英偉達稱霸 GPU 領域的關鍵因素。領域的關鍵因素。CUDA 是 NVIDIA 在 20

110、06 年推出的一種并行計算平臺和編程模型，包含 CUDA 指令集架構和 GPU 內部的計算引擎，以及編譯器、調試器、開發庫、運行環境和驅動等全套工具包，是一種完整的 GPU 解決方案，可大幅提升 GPU 的計算性能。自 CUDA 推出以來，英偉達在將 GPU 轉化為更通用的計算工具方面持續高額投入，使之全面支持 C 語言等標準編程語言以及 OpenCL 等 API 接口，并且將硬件支持下沉至千元游戲卡 Geforce，以此吸引了大量的開發者和世界領先企業的加入，構筑起依托于 CUDA 軟件棧之上的第三方應用與工具鏈生態壁壘。更為重要的是，英偉達開源了Cub、NCCL、Nvcaffe 等通用場景

111、下的開發庫，尤其是深度學習成為主流之后，英偉達有針對性地對軟件拓展和芯片架構進行協同設計調優，在通用性和效率上獲得了很好的平衡，使得 GPU 和 CUDA 被 AI 從業者視為標配選擇。當前絕大部分的深度學習訓練和推理框架都把對于英偉達 GPU 的支持和優化作為目標，形成了自我加強的生態正循環。圖圖 50：CUDA針對針對 AI 推出系列加速庫推出系列加速庫 圖圖 51：基于基于 x86 的的 Wintel 生態體系生態體系 數據來源：英偉達官網，西南證券整理 數據來源：英偉達官網，西南證券整理 海光海光 DCU 兼容“類兼容“類 CUDA”環境，完善軟件棧支持計算密集型應用?！杯h境，完善軟件

112、棧支持計算密集型應用。ROC platforM 是一種由 AMD 公司推出的、基于一系列開源項目的 AMD GPU 計算生態，和 CUDA 在生態、編程環境等方面具有高度的相似性。海光 DCU 全面兼容 ROCm 的計算生態，提供層次化軟件棧，原生支持常見計算框架（Tensorflow、Pytorch 等）、軟件庫和編程模型，并適配不同API接口和編譯器。因此，當移植國際主流的商業計算軟件和 AI應用軟件進行推理和訓練時，通常只需要 API 遷移，便可直接調整現有的 GPU 訓練命令和參數，公司通過參與開源軟件項目，加快產品推廣速度。產業多方合作產業多方合作，逐步做大做深“朋友圈”，逐步做大做

113、深“朋友圈”。1）與國內頭部的 AI 企業科大訊飛、商湯、云從等達成密切合作，已有大量的模型移植并運行在海光 DCU 平臺上；2）與阿里、百度等互聯網大廠推出聯合方案，打造全國產軟硬一體全棧 AI基礎設施，目前已得到 PaddlePaddle認證，成為唯一完全支持訓練/推理的國產 AI加速卡；3）深度參與“東數西算”先進計算中心、“新基建”智算中心的建設，與大股東中科曙光深入協同，打造國產算力底座。公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 25 圖圖 52：海光海光 DCU提供完善軟件棧支持提供完善軟件棧支持 數據來源：海光信息官網，西南證券整

114、理 發起光合組織，進一步完善國產生態。發起光合組織，進一步完善國產生態。公司作為發起人單位，成立海光產業生態合作組織，圍繞國產通用計算平臺，聯合產業鏈上下游企業、高校、科研院所、行業企業等相關創新力量，實現關鍵共性技術協同攻關，從芯片層對軟硬件系統進行深度優化，共同打造安全、好用、開放的產品與解決方案，并開展測試認證、技術培訓、方案孵化、應用示范、推廣交流等系列活動，促進合作組織成員的共同發展，共建包容、繁榮的信息技術生態系統。歷經兩年的發展，光合組織已有成員單位 1000+，適配認證廠商 500+，產品適配認證 1000+，區域分會 10 個，適配中心 15 個，生態圈層正不斷壯大。圖圖 5

115、3：光合組織生態圖譜光合組織生態圖譜 數據來源：光合組織官網，西南證券整理 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 26 片上原生安全基因，構建本土可信計算基礎。片上原生安全基因，構建本土可信計算基礎。面對層出不窮的安全事件，公司以滿足本土安全國家標準為內置基因進行研發，片上原生支持國密算法、可信計算等多種先進安全方案，并不斷擴充安全算法指令，滿足各類基礎設施對數據安全的嚴苛需求?？尚艌绦协h境方面：基于數據自動加解密，有效防止安全攻擊，提供先進的云計算全流程安全執行環境；安全容器方案使用不同密鑰對容器的運行狀態進行加密。密碼運算加速方面：集成

116、符合國密標準的密碼協處理器，支持國密標準 SM2、SM3、SM4?？尚庞嬎惴矫妫簝戎每尚庞嬎闫脚_專用安全電路，支持中國標準 TPCM 和國際標準 TPM2.0，提供芯片級信任根，避免后門威脅，還可以對系統進行主動的度量及監控，在檢測到異常時采取必要措施，符合等保 2.0 要求。漏洞防御方面：從設計之初完全規避了熔斷漏洞，對幽靈漏洞和側信道漏洞采用有效的軟硬件技術進行防御。圖圖 54：公司提供全方位安全防護公司提供全方位安全防護 數據來源：公司公告，西南證券整理 3.3 深度受益信創加速深度受益信創加速，市場份額持續提升，市場份額持續提升 國內國內 x86 服務器市場空間廣闊，服務器市場空間廣闊

117、，2025 年年 x86 CPU 芯片或超千萬顆。芯片或超千萬顆。根據 IDC 統計數據，2020 年中國 x86 服務器出貨量達到 343.9 萬臺，同比增長 8.1%；市場規模達到 218.7億美元，同比增長 16.5%。服務器行業在經歷為期一年的去庫存低谷后，下游需求自 2021年 8 月以來開始逐步恢復，疊加國家加快 5G、工業互聯網、大數據中心、人工智能等七大領域新型基礎設施的進度，預計國內 x86 服務器 2021-2025 年出貨量 CAGR 達到 8.8%，增速遠快于全球。同時，國內 x86 服務器以雙路服務器為主，占比達到 80%以上，根據 IDC公布的市場出貨量和路數分布情

118、況進行推算，2020年中國x86 CPU出貨量達到 698.1萬顆，假設 2025 年路數分布情況與 2020 年保持一致，預計 2025 年 CPU 芯片出貨量超千萬顆。公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 27 電信、政府、金融領域占比超三成，自主可控需求迫切。電信、政府、金融領域占比超三成，自主可控需求迫切。根據 IDC 服務器下游行業分布情況，電信、政府、金融領域占比分別達到 11.6%、11.5%、9.3%；假設 2025 年各行業占比情況保持不變，預計 2025 年三大領域服務器出貨量分別達到 60.9 萬臺、60.4 萬臺、4

119、8.8萬臺，國產替代空間廣闊。圖圖 55：中國中國 x86 服務器出貨量及預測服務器出貨量及預測 圖圖 56：中國中國 x86 服務器路數分布情況服務器路數分布情況 數據來源：IDC，西南證券整理 數據來源：IDC，西南證券整理 圖圖 57：中國：中國 x86 服務器服務器 CPU出貨量及預測出貨量及預測 圖圖 58：中國服務器中國服務器下游行業分布情況下游行業分布情況 數據來源：IDC，西南證券整理 數據來源：IDC，西南證券整理 電信、電信、金融信創如火如荼金融信創如火如荼，國產滲透率國產滲透率逐年逐年提升提升。電信信創方面：電信信創方面：電信行業肩負保障國家信息安全、人民通信覆蓋等重要使

120、命，對信息系統的并發性、實時性、安全性、穩定性有較高的要求，可稱為信創產業的“制高點”。三大運營商作為排頭兵，積極全面落實自主可控工作，陸續建立信創實驗室啟動軟硬件遷移適配工作，推進進度逐年加快。從服務器招采情況看，三大運營商自 2020 年起便在服務器集采招標中指定國產化標包，采購規模屢超市場預期。以中國移動為例，2020 年 PC 服務器集中采購項目中，國產化滲透率達到 21%，而 2021-2022 年 PC 服務器集采項目（第一、第二兩批次+補采）整體國產芯片占比提升至 39%。177.9 215.2 236.6 262.1 330.4 318.1 343.9 375.1 408.4

121、445 483.8 525.2 20.6%21.0%9.9%10.8%26.1%-3.7%8.1%9.1%8.9%9.0%8.7%8.6%-10%-5%0%5%10%15%20%25%30%0100200300400500600中國x86服務器出貨量（左軸，萬臺）同比增速（右軸）11.3%8.4%7.4%7.6%6.6%80.0%84.7%87.0%87.7%88.8%8.4%6.7%5.3%4.5%4.5%0.3%0.3%0.2%0.2%0.1%0%20%40%60%80%100%20162017201820192020單路 雙路 4路 8路及以上 490.5 542.5 674.7 644

122、.5 698.1 761.5 829.1 903.4 982.1 1066.2 10.6%24.4%-4.5%8.3%9.1%8.9%9.0%8.7%8.6%-10%-5%0%5%10%15%20%25%30%02004006008001000120020162017201820192020 2021E 2022E 2023E 2024E 2025E中國x86芯片出貨量（左軸，萬顆）同比增速（右軸）互聯網,42.6%電信,11.6%政府,11.5%金融,9.3%制造,5.4%其他,19.6%公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 28 表表

123、13：部分部分三大運營商服務器集采項目情況三大運營商服務器集采項目情況 運營商運營商 項目項目 招標總臺數招標總臺數 國產服務器臺數國產服務器臺數 整體整體國產化率國產化率 中國移動 2020 年 PC服務器集采 138272 臺 海光 19563 臺（14.1%）鯤鵬 9394 臺（6.8%）20.9%2021-2022 年 PC服務器集采（一、二兩批次+補采）251941 臺 海光 45849 臺（18.2%）鯤鵬 52037 臺（20.6%）38.8%中國電信 2020 年服務器集采 56314 臺 海光+鯤鵬 11185 臺 19.9%2020-2021 年服務器集采 69952 臺

124、海光+鯤鵬 24823 臺 35.5%2022-2023 年服務器集采 200000 臺 海光+鯤鵬 53401 臺 26.7%中國聯通 2021 年通用服務器集采 123670 臺 海光 23356 臺（18.9%）鯤鵬 26336 臺（21.3%）40.2%2022 人工智能服務器集采 1838 臺 華為昇騰 612 臺 33.3%數據來源：中國移動采購與招標網，采招網，西南證券整理 金融信創金融信創方面：方面：以“先試點，后全面”的推廣方式進行，2020 年共有 47 家試點機構，主要包括頭部銀行、保險、證券、一行兩會和交易所，項目多以 OA辦公系統為主，要求信創基礎軟硬件采購額占 IT

125、外采的 5-8%；2021 年試點機構擴容至 198家，信創基礎軟硬件在 IT外采中占比要求提高至 10-15%；而 2022 年有望進入規模推廣階段，廣度、深度都將進一步擴大，預計第一、二批試點單位信創軟硬件投入占行業全年 IT支出的 30%。圖圖 59：金融信創發展歷程金融信創發展歷程 數據來源：億歐，零壹智庫，西南證券整理 從服務器的招采情況看，2021 年中國銀行發布“國芯服務器選型”項目，指定采購搭載鯤鵬和海光芯片的服務器；2022 年 6 月中國農業銀行公布了2022 年第一批 PC 服務器項目中標結果，共計采購 22850 臺服務器，均使用海光芯片。公司研究報告公司研究報告/海光

126、信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 29 圖圖 60：中國銀行“國芯服務器”選型項目第二包（：中國銀行“國芯服務器”選型項目第二包（C86）圖圖 61：中國農業銀行中國農業銀行 2022 年第一批年第一批 PC服務器招標服務器招標 數據來源：中國銀行，西南證券整理 數據來源：農業銀行，西南證券整理 海光“性能海光“性能+生態生態+安全”綜合優勢突出，作為安全”綜合優勢突出，作為國內國內第一梯隊深度受益。第一梯隊深度受益。綜上所述，當前服務器行業主要有兩條主線驅動：1）數字經濟新基建：主要為超算中心、智算中心等建設過程中的增量采購。2）信創：黨政信創進入常態化、深化推進

127、階段，對服務器的采購量將有顯著增長；同時行業信創接棒爆發，對國產化率提出明確目標。整體而言，當前國內服務器 CPU 行業進入更為市場化發展的階段，性能、生態、自主可控程度、性價比、功耗等均是下游企業采購時衡量的重要指標。海光雖然進入市場較晚，但相關產品進入專項目錄后，憑借其先進的架構和良好的生態起點，于 2020 年開始在電信、金融等行業信創領域快速放量，從公開的招標結果來看，公司產品市場份額接近 50%，處于國產服務器 CPU 第一梯隊。我們認為，伴隨下游“2+8+N”及新基建行業空間逐步打開，公司產品持續迭代競爭優勢穩固，市場份額有望進一步擴大。4 募投募投助力產品迭代，助力產品迭代，鞏固

128、核心競爭力鞏固核心競爭力 募資募資 91.5 億元，投向新一代處理器研發。億元，投向新一代處理器研發。公司本次公開發行新股 3 億股，約占公司發行后總股本的 12.91%，扣除發行費用后募集資金 91.5 億元，將全部投入：1）新一代 CPU 研發項目（28.8 億元）：項目建設周期為 3 年，主要包括芯片前端設計、后端設計及流片、硅后驗證測試三個階段，將進一步提升處理器核實際性能，降低延時和功耗，完善處理器基礎軟件的移植優化。表表 14：新一代通用處理器研發項目實施安排：新一代通用處理器研發項目實施安排 T+0 T+1 T+2 研究主題 前端設計 后端設計及流片 硅后驗證測試 關鍵任務 1、

129、芯片總體架構設計 2、前端 core設計 3、前端 SoC設計 4、主板開發 5、軟件開發 1、后端設計 2、芯片流片 3、Wafer 工藝設計與工程 4、基板開發 5、生產測試軟件開發 1、硅后啟動調試（Bring up）2、硅后驗證測試 3、ATE/SLT 測試 4、硅后芯片硬件測試 5、芯片 OPN測試 數據來源：招股說明書，西南證券整理 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 30 2）新一代 DCU 研發項目（18.6 億元）：項目建設周期為三年，主要包括架構和軟件生態設計、芯片前端設計與驗證、芯片物理設計與實現以及芯片量產三個階段

130、，將在已有的DCU 產品基礎上設計新型架構，增加并行計算單元的數量，擴大高速緩存容量，完善軟件生態建設。表表 15：新一代協處理器研發項目實施安排：新一代協處理器研發項目實施安排 T+0 T+1 T+2 研究主題 架構設計與軟件生態設計 芯片前端設計與驗證 芯片物理設計與實現以及芯片量產 關鍵任務 1、矩陣加速運算指令設計 2、內存子系統架構設計 3、片上網絡架構設計 4、命令處理器系統架構設計 5、驅動架構優化設計 6、編譯器架構設計 7、軟件庫優化設計 1、指令及內核系統設計、實現和驗證 2、內存子系統設計、實現和驗證 3、片上網絡設計、實現和驗證 4、高速片間互連系統設計、實現和驗證 1

131、、物理設計 2、功耗驗證 3、封裝及基板設計 4、開發生產測試軟件 5、硅后啟動調試（Bring up）6、硅后驗證測試 7、ATE/SLT 測試 8、芯片 OPN 測試 數據來源：招股說明書，西南證券整理 3）先進處理器技術研發中心建設項目（24.1 億元）：主要面向再下一代 CPU 和 DCU的前瞻技術研究，通過引入專家人才、購置必要設備等，構建四大研發平臺，形成高效研發體系，進一步強化公司技術競爭力。表表 16：先進處理器技術研發中心建設項目：先進處理器技術研發中心建設項目 建設內容建設內容 團隊規模團隊規模 建設目標建設目標 高端處理器技術 研發平臺 采購大量的服務器、存儲、專用設備、

132、IP和軟件；擴充高性能EDA 平臺 擴充至 350人左右 突破再下一代海光 CPU和 DCU微體系結構性能優化技術、新型安全技術、面向先進工藝的處理器物理設計技術、高性能低功耗定制電路設計技術、先進功耗控制技術等 先進芯片封裝技術 研發平臺 購置必要的軟硬件設備，加強先進芯片封裝技術研發能力 擴充至 100人左右 突破新型封裝結構、面向先進封裝的芯片互連技術、高密度基板設計、可靠性設計驗證技術等；加大與境內外晶圓代工廠、基板制造廠和封裝測試廠合作的力度，提高海光高端處理器先進封裝技術的自主可控程度，保障再下一代海光 CPU 和 DCU 芯片封裝供應鏈安全。高端芯片產品工程技術 研發平臺 購置必

133、要的儀器設備，進一步完善產品工程技術研發實驗環境 規模超過 100 人 突破先進工藝晶圓測試、先進封裝芯片測試、產品精細化分類、先進封裝芯片的可靠性測試等技術，確保再下一代海光 CPU和 DCU芯片產品的質量和良品率，降低公司芯片的生產成本，提升下一代芯片的產能。海光處理器軟硬件協同 研發平臺 購置軟硬件研發、測試、驗證專用設備，擴充和完善面向海光高端處理器的軟硬件和系統協同研發環境 擴充至 200人左右 突破面向海光高端處理器的編譯技術、基礎軟件適配優化技術、應用軟件優化技術，充分發揮海光高端處理器的性能優勢，促進產業鏈上下游協同發展。數據來源：招股說明書，西南證券整理 公司研究報告公司研究

134、報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 31 4）科技與發展儲備資金（20.0 億元）：為后續研發投入、人才吸引、日常運營等做儲備，降低財務風險。表表 17：公司募投項目：公司募投項目總體總體情況情況 序號序號 項目名稱項目名稱 項目建設項目建設 周期周期 總投資額總投資額（億元）（億元）擬使用募集擬使用募集 資金額（億元）資金額（億元）資金用途資金用途 1 新一代海光 通用處理器研發 3 年 28.8 28.8 基于先進工藝制程研發新一代海光通用處理器，能夠擴大片內共享高速緩存容量，支持先進 DDR內存，支持先進 PCIe 標準接口，支持多 CPU芯片間的高速

135、緩存一致性，支持硬件虛擬化，提供完整的硬件、軟件開發平臺和工具鏈 2 新一代海光 協處理器研發 3 年 18.6 18.6 充分利用公司在 DCU領域的研發成果，突破新一代海光協處理器研發關鍵技術，完善 DCU的生態系統，實現新一代海光協處理器系列產品的規?；N售，并達到國際領先企業同期產品的性能 3 先進處理器技術 研發中心建設 3 年 24.1 24.1 完成面向再下一代海光 CPU和 DCU的前瞻技術研究，顯著提升公司 CPU和 DCU芯片技術研發能力，突破公司 CPU和 DCU體系結構、代碼設計和功能驗證、綜合、可測試設計、面向先進工藝的高主頻復雜處理器物理設計的核心技術，支撐再下一代

136、海光CPU和 DCU芯片產品的持續研發 4 科技與發展儲備資金-20.0 20.0 為進行前瞻性技術研究和補充流動資金 合計合計 91.5 91.5-數據來源：公司公告，西南證券整理 我們認為，公司一直秉承“銷售一代、驗證一代、研發一代”的產品研發策略，不斷進行技術創新，募投項目為公司下一代及再下一代的產品研發提供了優秀的環境基礎。伴隨募投項目的逐漸達產，公司中長期核心競爭力獲得再度加強，有望順應行業擴容與自主可控兩大趨勢，實現高質量成長。5 盈利預測與估值盈利預測與估值 5.1 盈利預測盈利預測 關鍵假設：關鍵假設：1）7000 系列：系列：主要面向數據中心、云計算等復雜應用領域的高端服務器

137、需求，是公司出貨的主力產品?？紤]到當前金融、電信等領域的國產服務器采購進入滲透率快速提升階段，公司產品在性能、生態、自主可控程度上具備綜合領先優勢，并且有望隨產品的迭代進一步強化，繼續擴大市場份額。預計 2022-2024 年產品銷量增速分別為 100%、40%、30%；預計平均單價隨新一代際產品的銷售逐漸提高，增速分別為 9%、8%、6%。伴隨銷售規模的擴大，邊際成本有所下滑，預計毛利率穩中有升，分別為 67%、68%、69%。2）5000 系列系列：主要面向政務、企業和教育等領域的中低端服務器需求。2020 年起公司 5200 系列產品進入專項目錄，在黨政等終端市場實現規?；帕?，伴隨黨政

138、信創向電子政務系統鋪開深化，服務器采購需求有望進一步提升，公司市場份額有望進一步擴大，預計2022-2024 年產品銷量增速分別為 110%、40%、20%；預計平均單價隨新一代際產品的銷 公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 32 售恢復上行，增速分別為 10%、7%、4%。伴隨銷售規模的擴大，邊際成本有所下滑，預計毛利率穩重有升，分別為 66%、67%、68%。3）3000 系列系列：主要面向工作站和邊緣計算服務器等入門級計算領域需求。伴隨越來越多的計算、存儲需求被下放至邊緣端，邊緣計算服務器是解決 AIoT 時代“算力荒”的必備產物，

139、根據 IDC，預計 2020-2025 年我國邊緣計算服務器市場規模 CAGR 將達到 22.2%，遠超服務器行業的整體增速，公司 3000 系列產品有望順應下游擴容趨勢，實現快速放量，預計 2022-2024 年產品銷量增速分別為 100%、40%、20%；平均單價隨新一代際產品的銷售逐漸提高，增速分別為 5%、5%、5%。伴隨銷售規模的擴大，邊際成本有所下滑，預計毛利率穩中有升，分別為 29%、30%、31%。4）8000 系列系列：主要部署在服務器集群和數據中心，面向大數據處理、人工智能、商業計算等計算密集類領域。公司深算一號在典型應用場景下指標已較接近國際主流產品水平，深算二號研發進度

140、順利，預計于 2022 年下半年小規模量產。伴隨下游人工智能市場不斷擴容，疊加歐美或禁止高端 GPU 對國內出口，公司 DCU 產品持續迭代，性能有望大幅提升，綜合競爭力進一步增強，迎來黃金發展階段。預計 2022-2024 年產品銷量增速分別為 150%、90%、40%；預計平均單價隨新一代際產品的銷售逐漸提高，增速分別為 10%、10%、10%。伴隨銷售規模的擴大，邊際成本有所下滑，預計毛利率穩中有升，分別為 38%、39%、40%?；谝陨霞僭O，我們預測公司 2022-2024 年分業務收入如下表：表表 18：分業務收入及毛利率：分業務收入及毛利率 單位：百萬元單位：百萬元 2021A

141、2022E 2023E 2024E 7000 系列 收入 1502.01 3274.39 4950.88 6822.31 增速 91.11%118.00%51.20%37.80%毛利率 65.56%67.00%68.00%69.00%5000 系列 收入 191.86 443.20 663.92 828.57 增速 48.37%131.00%49.80%24.80%毛利率 63.76%66.00%67.00%68.00%3000 系列 收入 377.51 792.76 1165.36 1468.36 增速 254.06%110.00%47.00%26.00%毛利率 27.12%29.00%30

142、.00%31.00%8000 系列 收入 238.94 657.08 1373.30 2114.88 增速-175.00%109.00%54.00%毛利率 34.84%38.00%39.00%40.00%合計 收入 2310.4 5167.44 8153.45 11234.11 增速 126.1%123.66%57.79%37.78%毛利率 56.0%57.40%57.60%58.50%數據來源：Wind，西南證券 預計公司 2022-2024 年營業收入分別為 51.7 億元（+123.7%）、81.5 億元（+57.8%）和 112.3 億元（+37.8%），歸母凈利潤分別為 9.8 億元

143、（+198.9%）、16.8 億元（+72.1%）、25.7 億元（+52.9%），攤薄后 EPS 分別為 0.42 元、0.72 元、1.11 元。公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 33 5.2 相對估值相對估值 綜合考慮公司所處芯片設計行業與下游自主可控賽道機遇，選取龍芯中科、寒武紀、瀾起科技、景嘉微作為可比公司。其中龍芯中科與公司業務領域最為接近，均是國產芯片設計廠商的佼佼者?？紤]到國內高端處理器芯片設計行業仍處起步階段，前期研發投入較大，業務快速擴張但未形成穩定的利潤率，采用市銷率進行估值，2023 年公司 PS 為 16 倍，

144、與行業平均水平和龍芯中科相當。海光信息未來最大的看點有四個：1）國內稀缺的 x86 CPU 設計廠商，在生態與性能方面優勢明顯，深度受益于下游信創產業需求爆發，在金融、電信等服務器集采招標中市占率穩定，訂單增長具備高爆發力與高確定性；2）國內稀缺的 GPGPU 協處理器廠商，伴隨國際形勢突變，國內的高性能計算芯片進口或被進一步限制，公司 DCU 產品迎來黃金發展階段；3）公司已經度過前期高投入階段逐步轉向紅利兌現期，各系列產品進入量價齊升階段；伴隨收入規模的快速擴大，預計各項費用率趨于穩定下行，利潤具備高彈性。4）伴隨公司募投項目的落地，后續代際產品具備更加先進的研發環境，在性能、生態、自主可

145、控程度等各方面的競爭優勢有望進一步加強，實現中長期高質量成長。表表 19：可比公司估值：可比公司估值 證券代碼證券代碼 可比公司可比公司 總市值總市值（億元）（億元）股股價價（元）（元）PE（倍）（倍）PS（倍）（倍）21A 22E 23E 24E 21A 22E 23E 24E 688047.SH 龍芯中科 327 81.44 138 103 75 56 27 22 16 12 688256.SH 寒武紀 324 80.78-45 32 21 15 688008.SH 瀾起科技 652 57.54 79 47 32 23 25 16 11 8 300474.SZ 景嘉微 278 61.34

146、95 75 54 41 25 20 14 11 平均值平均值 104 75 54 40 31 22 16 11 688041.SH 海光信息 1304 56.10 399 133 77 51 56 25 16 12 數據來源：Wind，西南證券整理 結合對標公司的業績增速和估值水平，海光信息當前的業務布局和產銷節奏具備獨特看點，可享受一定估值溢價。故給予海光信息 2023 年 20 倍 PS，對應市值 1630.69 億元，對應目標價 70.16 元。我們看好公司未來產品的持續迭代和規?；帕?，后續想象空間巨大，首次覆蓋給予“買入”評級。6 風險提示風險提示 1）無法繼續使用授權技術或核心技術

147、積累不足風險；2）被列入美國出口管制條例“實體清單”相關風險；3）下游需求不及預期風險；4）產品研發進度不及預期風險：；5）x86 架構份額下降風險；6）無實際控制人風險等。公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 34 附表：財務預測與估值附表：財務預測與估值 利潤表（百萬元）利潤表（百萬元）2021A 2022E 2023E 2024E 現金流量表（百萬元）現金流量表（百萬元）2021A 2022E 2023E 2024E 營業收入 2310.42 5167.44 8153.45 11234.11 凈利潤 437.61 1308.19 22

148、51.21 3441.76 營業成本 1017.71 2201.49 3456.84 4662.15 折舊與攤銷 402.46 601.41 601.41 601.41 營業稅金及附加 23.91 52.26 88.65 118.32 財務費用-11.87-18.22-28.75-39.62 銷售費用 52.01 108.52 163.07 213.45 資產減值損失-23.87 20.00 20.00 20.00 管理費用 90.29 1498.56 2201.43 2808.53 經營營運資本變動-661.10-1475.51-1572.82-1549.10 財務費用-11.87-18.2

149、2-28.75-39.62 其他 454.75-15.81-21.33-21.42 資產減值損失-23.87 20.00 20.00 20.00 經營活動現金流凈額經營活動現金流凈額 597.98 420.05 1249.72 2453.04 投資收益 11.03-1.00-1.00-1.00 資本支出-716.46 0.00 0.00 0.00 公允價值變動損益 8.97 8.29 9.03 8.77 其他 633.06 7.29 8.03 7.77 其他經營損益 0.00 0.00 0.00 0.00 投資活動現金流凈額投資活動現金流凈額-83.41 7.29 8.03 7.77 營業利潤

150、營業利潤 435.71 1312.12 2260.25 3459.05 短期借款 10.00-150.00 0.00 0.00 其他非經營損益 0.99 0.00 0.00 0.00 長期借款 300.80 0.00 0.00 0.00 利潤總額利潤總額 436.71 1312.12 2260.25 3459.05 股權融資 250.29 10582.79 0.00 0.00 所得稅-0.90 3.94 9.04 17.30 支付股利 0.00-65.42-195.57-336.55 凈利潤 437.61 1308.19 2251.21 3441.76 其他-626.08-569.14 28.

151、75 39.62 少數股東損益 110.50 330.32 568.44 869.05 籌資活動現金流凈額籌資活動現金流凈額-64.99 9798.23-166.82-296.94 歸屬母 公 司 股 東 凈 利 潤 327.11 977.87 1682.77 2572.70 現金流量凈額現金流量凈額 449.56 10225.57 1090.93 2163.88 資產負債表（百萬元）資產負債表（百萬元）2021A 2022E 2023E 2024E 財務分析指標財務分析指標 2021A 2022E 2023E 2024E 貨幣資金 1960.09 12185.66 13276.59 1544

152、0.46 成長能力成長能力 應收和預付款項 588.13 1572.71 2393.01 3282.82 銷售收入增長率 126.07%123.66%57.79%37.78%存貨 1124.38 2432.25 3817.19 5149.84 營業利潤增長率 630.76%201.14%72.26%53.04%其他流動資產 198.31 443.55 699.85 964.28 凈利潤增長率 627.39%198.94%72.09%52.89%長期股權投資 0.00 0.00 0.00 0.00 EBITDA 增長率 223.82%129.37%49.47%41.93%投資性房地產 0.00

153、0.00 0.00 0.00 獲利能力獲利能力 固定資產和在建工程 107.33 88.02 68.72 49.41 毛利率 55.95%57.40%57.60%58.50%無形資產和開發支出 4787.23 4206.62 3626.01 3045.40 三費率 5.65%30.75%28.65%26.55%其他非流動資產 1691.88 1690.38 1688.89 1687.39 凈利率 18.94%25.32%27.61%30.64%資產總計資產總計 10457.35 22619.18 25570.25 29619.60 ROE 6.99%7.23%11.18%14.81%短期借款

154、150.00 0.00 0.00 0.00 ROA 4.18%5.78%8.80%11.62%應付和預收款項 631.51 1848.57 2713.34 3628.04 ROIC 11.81%27.42%37.59%47.45%長期借款 540.80 540.80 540.80 540.80 EBITDA/銷售收入 35.76%36.68%34.74%35.79%其他負債 2873.55 2146.77 2177.44 2206.88 營運能力營運能力 負債合計負債合計 4195.87 4536.14 5431.57 6375.72 總資產周轉率 0.24 0.31 0.34 0.41 股本

155、 2024.34 2324.34 2324.34 2324.34 固定資產周轉率 25.64 52.91 104.04 190.20 資本公積 3295.44 13578.23 13578.23 13578.23 應收賬款周轉率 10.50 11.72 9.99 9.39 留存收益 85.91 998.36 2485.56 4721.71 存貨周轉率 1.56 1.24 1.11 1.04 歸屬母公司股東權益 5405.70 16896.93 18384.13 20620.28 銷售商品提供勞務收到現金/營業收入 118.35%少數股東權益 855.79 1186.11 1754.55 262

156、3.60 資本結構資本結構 股東權益合計股東權益合計 6261.49 18083.04 20138.67 23243.88 資產負債率 40.12%20.05%21.24%21.53%負債和股東權益合計 10457.35 22619.18 25570.25 29619.60 帶息債務/總負債 16.46%11.92%9.96%8.48%流動比率 2.48 8.74 7.22 6.64 業績和估值指標業績和估值指標 2021A 2022E 2023E 2024E 速動比率 1.76 7.47 5.85 5.26 EBITDA 826.31 1895.31 2832.91 4020.85 股利支付

157、率 0.00%6.69%11.62%13.08%PE 398.63 133.35 77.49 50.68 每股指標每股指標 PB 24.12 7.72 7.09 6.32 每股收益 0.14 0.42 0.72 1.11 PS 56.44 25.23 15.99 11.61 每股凈資產 2.33 7.27 7.91 8.87 EV/EBITDA 134.58 61.77 40.94 28.31 每股經營現金 0.26 0.18 0.54 1.06 股息率 0.00%0.05%0.15%0.26%每股股利 0.00 0.03 0.08 0.14 數據來源：Wind，西南證券 公司研究報告公司研究

158、報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 分析師承諾分析師承諾 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注冊為證券分析師，報告所采用的數據均來自合法合規渠道，分析邏輯基于分析師的職業理解，通過合理判斷得出結論，獨立、客觀地出具本報告。分析師承諾不曾因，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獲取任何形式的補償。投資評級說明投資評級說明 公司評級公司評級 買入：未來 6 個月內，個股相對滬深 300 指數漲幅在 20%以上 持有：未來 6 個月內，個股相對滬深 300 指數漲幅介于 10%與 20%之間 中性：未來 6 個月內，

159、個股相對滬深 300 指數漲幅介于-10%與 10%之間 回避：未來 6 個月內，個股相對滬深 300 指數漲幅介于-20%與-10%之間 賣出：未來 6 個月內，個股相對滬深 300 指數漲幅在-20%以下 行業評級行業評級 強于大市：未來 6 個月內，行業整體回報高于滬深 300 指數 5%以上 跟隨大市：未來 6 個月內，行業整體回報介于滬深 300 指數-5%與 5%之間 弱于大市：未來 6 個月內，行業整體回報低于滬深 300 指數-5%以下 重要聲明重要聲明 西南證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）具有中國證券監督管理委員會核準的證券投資咨詢業務資格。本公司與作者在自身所知情范圍

160、內，與本報告中所評價或推薦的證券不存在法律法規要求披露或采取限制、靜默措施的利益沖突。證券期貨投資者適當性管理辦法于 2017 年 7 月 1 日起正式實施，若您并非本公司簽約客戶，為控制投資風險，請取消接收、訂閱或使用本報告中的任何信息。本公司也不會因接收人收到、閱讀或關注自媒體推送本報告中的內容而視其為客戶。本公司或關聯機構可能會持有報告中提到的公司所發行的證券并進行交易，還可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行或財務顧問服務。本報告中的信息均來源于公開資料，本公司對這些信息的準確性、完整性或可靠性不作任何保證。本報告所載的資料、意見及推測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，本報告所指的證券

161、或投資標的的價格、價值及投資收入可升可跌，過往表現不應作為日后的表現依據。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告，本公司不保證本報告所含信息保持在最新狀態。同時，本公司對本報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，投資者應當自行關注相應的更新或修改。本報告僅供參考之用，不構成出售或購買證券或其他投資標的要約或邀請。在任何情況下，本報告中的信息和意見均不構成對任何個人的投資建議。投資者應結合自己的投資目標和財務狀況自行判斷是否采用本報告所載內容和信息并自行承擔風險，本公司及雇員對投資者使用本報告及其內容而造成的一切后果不承擔任何法律責任。本報告及附錄版權為西南證券所有

162、，未經書面許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制和發布。如引用須注明出處為“西南證券”，且不得對本報告及附錄進行有悖原意的引用、刪節和修改。未經授權刊載或者轉發本報告及附錄的，本公司將保留向其追究法律責任的權利。公司研究報告公司研究報告/海光信息（海光信息（688041）請務必閱讀正文后的重要聲明部分 西南證券研究發展中心西南證券研究發展中心 上海上海 地址：上海市浦東新區陸家嘴東路 166 號中國保險大廈 20 樓 郵編：200120 北京北京 地址：北京市西城區金融大街 35 號國際企業大廈 A 座 8 樓 郵編：100033 深圳深圳 地址：深圳市福田區深南大道 6023 號創建大

163、廈 4 樓 郵編：518040 重慶重慶 地址：重慶市江北區金沙門路 32 號西南證券總部大樓 郵編：400025 西南證券機構銷售團隊西南證券機構銷售團隊 區域區域 姓名姓名 職務職務 座機座機 手機手機 郵箱郵箱 上海上海 蔣詩烽 總經理助理/銷售總監 021-68415309 18621310081 崔露文 高級銷售經理 15642960315 15642960315 王昕宇 高級銷售經理 17751018376 17751018376 高宇樂 銷售經理 13263312271 13263312271 薛世宇 銷售經理 18502146429 18502146429 岑宇婷 銷售經理 1

164、8616243268 18616243268 張玉梅 銷售經理 18957157330 18957157330 北京北京 李楊 銷售總監 18601139362 18601139362 張嵐 銷售副總監 18601241803 18601241803 杜小雙 高級銷售經理 18810922935 18810922935 來趣兒 銷售經理 15609289380 15609289380 王宇飛 銷售經理 18500981866 18500981866 廣深廣深 鄭龑 廣州銷售負責人/銷售經理 18825189744 18825189744 楊新意 銷售經理 17628609919 17628609919 張文鋒 銷售經理 13642639789 13642639789 陳韻然 銷售經理 18208801355 18208801355 龔之涵 銷售經理 15808001926 15808001926 陳慧玲 銷售經理 18500709330 18500709330