2022年我國CPU及GPGPU市場應用空間格局分析報告（34頁）.pdf

1、2022 年深度行業分析研究報告 目目 錄錄 1.海光信息：自主先進微處理器產業的引領者海光信息：自主先進微處理器產業的引領者.5 1.1.海光信息：國產高端處理器領軍企業.5 1.2.財務分析：營收快速增長，開啟業績收獲期.8 2.行業：行業：CPU、GPGPU市場長坡厚雪市場長坡厚雪.12 2.1.CPU：下游穩健增長，我國 CPU 市場空間廣闊.12 2.1.1.CPU：計算機的核心組成部件，下游應用廣泛.12 2.1.2.空間：服務器市場穩健增長，我國 x86 CPU 市場空間廣闊.14 2.1.3.格局：海外巨頭形成壟斷，國內廠商持續蓄力.16 2.2.GPGPU：HPC、AI 融合

2、發展造就高成長市場.18 2.2.1.GPGPU：面向通用計算的 GPU.18 2.2.2.空間：下游數據中心、AI 賽道高景氣，GPGPU 發展潛力大.20 2.2.3.格局：英偉達一家獨大，國內廠商大有可為.21 3.優勢：技術立業，產品立身，打造優質產業鏈優勢：技術立業，產品立身，打造優質產業鏈.23 3.1.技術：技術底蘊深厚，持續研發創新蓄力長期發展.23 3.2.產品：高性能+強生態，強大產品力構筑堅實壁壘.27 3.2.1.性能：海光 CPU 和 DCU 性能國內領先.27 3.2.2.生態：良好生態為未來發展鋪平了道路.29 3.3.IPO 募投項目實施將進一步增強公司競爭力.

3、31 圖表目錄圖表目錄 圖圖 1：公司的股權結構（截止：公司的股權結構（截止IPO）.5 圖圖 2：海光：海光CPU基本組成架構示意圖基本組成架構示意圖.6 圖圖 3：海光：海光CPU在在服務器、工作站中的使用服務器、工作站中的使用.6 圖圖 4：公司產品的命名規則：公司產品的命名規則.7 圖圖 5：海光：海光DCU基本組成架構示意圖基本組成架構示意圖.8 圖圖 6：海光：海光DCU產品形態產品形態.8 圖圖 7：2017-2022H1公司營業收入（億元）及增速公司營業收入（億元）及增速.9 圖圖 8：公司營收構成（按產品線：億元）：公司營收構成（按產品線：億元）.9 圖圖 9：公司營收構成（

4、按代際：億元）：公司營收構成（按代際：億元）.9 圖圖 10：公司各系列產品銷量（萬顆，左）及單價（萬元：公司各系列產品銷量（萬顆，左）及單價（萬元/顆，右）顆，右）.10 圖圖 11：2017-2022H1公司歸母凈利潤（億元）及凈利率公司歸母凈利潤（億元）及凈利率.10 圖圖 12：2019-2021年公司主營成本構成年公司主營成本構成.11 圖圖 13：公司毛利率情況（綜合、各系列產品）：公司毛利率情況（綜合、各系列產品）.11 圖圖 14：公司期間費用率變化：公司期間費用率變化.11 圖圖 15：集成電路產業鏈結構：集成電路產業鏈結構.13 WYBVSVFYEWOV5X5Z7N8Q8O

5、oMqQoMmOeRoOwOiNpOmN6MrQtMvPrQrRMYnNmO 圖圖 16：2014-2020年全球服務器銷售額及增速年全球服務器銷售額及增速.14 圖圖 17：2014-2020年全球服務器出貨量及增速年全球服務器出貨量及增速.14 圖圖 18：2014-2020年全球年全球x86服務器銷售額占比服務器銷售額占比.14 圖圖 19：2014-2020年全球年全球x86服務器出貨量占比服務器出貨量占比.14 圖圖 20：2014-2020年全球年全球x86服務器銷售額及增速服務器銷售額及增速.15 圖圖 21：2014-2020年全球年全球x86服務器出貨量及增速服務器出貨量及增

6、速.15 圖圖 22：2014-2025E我國我國x86服務器出貨量及增速服務器出貨量及增速.15 圖圖 23：中國：中國x86服務器路數分布情況服務器路數分布情況.16 圖圖 24：我國：我國x86服務器服務器CPU出貨量預測（萬顆）出貨量預測（萬顆）.16 圖圖 25：英特爾、：英特爾、AMD在在x86 CPU領域的市占率領域的市占率.17 圖圖 26：英特爾、：英特爾、AMD在服務器在服務器CPU領域的市占率領域的市占率.17 圖圖 27：GPGPU的主要應用領域的主要應用領域.19 圖圖 28：2021H1我國我國AI服務器市場份額服務器市場份額.19 圖圖 29：2016-2021E

7、數據中心負載任務量（萬數據中心負載任務量（萬個）個）.20 圖圖 30：2016-2021E超級數據中心數量變化（座）超級數據中心數量變化（座）.20 圖圖 31：2019-2024E我國人工智能芯片市場規模（億元）及增速我國人工智能芯片市場規模（億元）及增速.21 圖圖 32：全球：全球GPU市場份額（市場份額（2019年）年）.22 圖圖 33：公司研發支出（億元）及其營收占比：公司研發支出（億元）及其營收占比.25 圖圖 34：公司與同行：公司與同行業可比公司研發投入率對比業可比公司研發投入率對比.25 圖圖 35：公司在處理器各核心環節的進展：公司在處理器各核心環節的進展.26 圖圖

8、36：Intel的的6款產品與海光款產品與海光7285的的SPEC CPU 2017雙路測試結果雙路測試結果.28 圖圖 37：Intel的的6款產品對海光款產品對海光7285的性能差異（的性能差異（Intel數據數據/海光數據海光數據-1）.28 圖圖 38：安全加密虛擬化示意圖：安全加密虛擬化示意圖.28 圖圖 39：安全內存加密示意圖：安全內存加密示意圖.28 圖圖 40：海光的處理器產品具有完善的生態：海光的處理器產品具有完善的生態.29 圖圖 41：海光產業生態合作組織主要生態伙伴：海光產業生態合作組織主要生態伙伴.30 圖圖 42：海光處理器已得到眾多：海光處理器已得到眾多OEM客

9、戶支持客戶支持.31 圖圖 43：公司終端客戶行業及前五大客戶收入占比：公司終端客戶行業及前五大客戶收入占比.31 表表 1：公司產品分類：公司產品分類.6 表表 2：海光：海光CPU各類型產品的型號、特征和演變情況各類型產品的型號、特征和演變情況.7 表表 3：海光：海光8100產品規格與特點產品規格與特點.8 表表 4：CISC、RISC指令集對比指令集對比.12 表表 5：CPU在各設備類型中的應用比較在各設備類型中的應用比較.13 表表 6：各架構細分市場格局及應用領域：各架構細分市場格局及應用領域.16 表表 7：Intel/AMD 桌面桌面CPU世代表世代表.17 表表 8：國產：

10、國產CPU六大廠商概況六大廠商概況.18 表表 9：GPGPU計算特征及優勢計算特征及優勢.19 表表 10：三種：三種AI芯片解決方案對比芯片解決方案對比.20 表表 11：國產：國產GPGPU廠商概況廠商概況.22 表表 12：公司管理層具有：公司管理層具有深厚技術背景與行業經驗深厚技術背景與行業經驗.23 表表 13：核心技術人員主要貢獻：核心技術人員主要貢獻.24 表表 14：國內可比公司研發人員情況：國內可比公司研發人員情況.24 表表 15：公司掌握的核心技術：公司掌握的核心技術.26 表表 16：公司在研項目：公司在研項目.27 表表 17：公司與國內外可比公司典：公司與國內外可

11、比公司典型服務器型服務器CPU參數比較參數比較.27 表表 18：海光深算一號與：海光深算一號與NVIDIA、AMD高端高端GPU產品對比產品對比.29 表表 19：多家國內廠商產品與海光處理器完成兼容性互認：多家國內廠商產品與海光處理器完成兼容性互認.30 表表 20：公司科創板：公司科創板IPO募投項目概況（億元）募投項目概況（億元）.32 表表 21：海光信息核心指標預測（百萬元）：海光信息核心指標預測（百萬元）.34 1.海光信息：自主先進微處理器產業的引領者海光信息：自主先進微處理器產業的引領者 1.1.海光信息：國產高端處理器領軍企業 海光信息，國產高端處理器希望之光。海光信息，國

12、產高端處理器希望之光。公司成立于 2014 年，主要從事高端處理器等計算芯片產品和系統的研究、開發。經過多年努力，公司先后設計并量產了多款兼容 x86 生態、性能達到國際同類型主流水平的高端處理器產品，能為云計算、大數據分析、分布式云存儲等場景提供強勁計算能力。公司致力于成為中國最重要的計算機芯片設計企業，為中國信息產業的強盛提供核心計算引擎。2022 年 6 月 21 日，公司上市申請獲證監會批復，并于 2022 年 8 月 3 日進行申購，本次發行價格為 36.00元/股。公司集中科院和地方國資等各方優勢，致力于成為中立的芯片公司。公司集中科院和地方國資等各方優勢，致力于成為中立的芯片公司

13、。據公司招股說明書，公司暫無控股股東和實際控制人。2018 年以來，公司前兩大股東分別為中科曙光和成都國資（含成都產投有限、成都高投有限及成都集萃有限，系一致行動人），截至 2022 年 7 月 26 日，二者持股比例分別為 32.10%和 19.53%。公司共有 4 家參控股公司，分別為海光集成、海光微電子、海光杭州和致象爾微，直接持股比例分別為 70%、49%、100%和 1.14%。圖圖 1：公司的股權結構（截止：公司的股權結構（截止IPO）數據來源：東北證券，公司招股書 公司主要產品包括海光通用處理器（公司主要產品包括海光通用處理器（CPU）和海光協處理器（）和海光協處理器（DCU）。

14、）。公司通過與AMD 合作，獲得了 x86 處理器設計核心技術，并于 2016 年啟動海光一號產品設計，正式進入 x86 處理器設計領域。秉承“銷售一代、驗證一代、研發一代”的產品研發策略，公司建立了完善的高端處理器的研發環節和流程，技術不斷突破，CPU 系列產品性能逐代提升。公司借助在 CPU 領域的深厚積累，于 2018 年 10 月切入 DCU產品研發，形成了以 CPU 和 DCU 雙系列為主的高端處理器產品布局。表表 1：公司產品分類：公司產品分類 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 海光海光CPU 通用處

15、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 數據來源：東北證券，公司招股書 海光海光CPU片上架構復雜，能夠應用在多個場景。片上架構復雜，能夠應用在多個場景。根據海光 CPU 不同的產品規格

16、定義，需要在一塊基板上封裝 1-4 顆裸片，而裸片的內部結構非常復雜，不僅包括處理器核心、片上網絡、各類接口控制器等硬件電路，還集成了復雜的程序代碼（“微碼系統”）?；诠厩把丶夹g，海光 CPU 系列產品可兼容國際主流 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，廣泛應用于服務器、工作站的應用場景，覆蓋電信、金融、互聯網、教育、交通等領域。圖圖 2：海光：海光CPU基本組成架構示意圖基本組成架構示意圖 圖圖 3：海光：海光CPU在服務器、工作站中的使用在服務器、工作站中的使用 數據來源：東北證券，公司招股書 數據來源：東北證券，公司招股書 海光海

17、光CPU現已形成了多系列多代際產品矩陣?，F已形成了多系列多代際產品矩陣。隨著技術不斷升級，海光 CPU 產品不斷迭代，產品系列不斷擴充。從應用場景來看，海光 CPU 產品可規劃為 7000、5000 和 3000 系列，分別應用于面向數據中心、云計算等復雜領域的高端服務器、面向政務、企業、教育領域的中低端服務器、和面向入門級計算領域的工作站和邊緣計算服務器。從代際看，海光 CPU 產品可分為海光一號、二號、三號、四號等。截止 2021 年末，海光一號和海光二號已實現商業化應用，海光三號已完成實驗室驗證，于 2022 年 6 月正式發布量產，海光四號正處于研發階段。表表 2：海光：海光CPU各類

18、型產品的型號、特征和演變情況各類型產品的型號、特征和演變情況 海光海光7000系列系列 海光海光5000系列系列 海光海光3000系列系列 演變情況演變情況 海光一號海光一號 71xx 51xx 31xx 2016 年 3 月啟動設計，2018 年 4 月實現量產 海光二號海光二號 72xx 52xx 32xx 2017 年 7 月啟動研發，2020 年 1 月實現量產 海光三號海光三號 73xx 53xx 33xx 2018 年 2 月啟動研發，2022 年 6 月正式發布 海光四號海光四號 74xx 54xx 34xx 2019 年 7 月啟動研發，各項研發工作進展正常 處理器核心數處理器

19、核心數 32 16 8-內存通道數內存通道數 8 4 2-PCIe接口數接口數 128 64 32-主要應用主要應用 數據中心、云計算等復雜應用的高端服務器 政務、企業和教育領域信息化建設中的中低端服務器 工作站和邊緣計算服務器；入門級計算領域-數據來源：東北證券，公司招股書 海光產品的命名采用數字和字母的混合形式。海光產品的命名采用數字和字母的混合形式。從產品類別來看，C86 指 CPU 系列產品，C87 指 DCU 系列產品；從產品型號來看，檔位符 7、5、3、8 分別指代高端、中端、低端處理器和協處理器，代際符 1、2、3 分別指代一代、二代、三代產品，例如，海光一號是第一代 CPU 產

20、品，具體型號包括 31xx、51xx 和 71xx 系列；而第二代 CPU 產品海光二號產品型號包括 32xx、52xx 和 72xx 系列。圖圖 4：公司產品的命名規則：公司產品的命名規則 數據來源：東北證券，公司招股書 海光海光DCU兼容“類兼容“類CUDA”環境?！杯h境。海光 DCU 屬于 GPGPU 的一種，可以全面兼容ROCm（“類 CUDA”）GPU 計算生態，能較好地適配、適應國際主流商業計算軟件和人工智能軟件，廣泛應用于大數據處理、AI、商業計算等計算密集類應用領域，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。從產品結構來看，海光 DCU 的構成

21、與 CPU 類似，結構邏輯較 CPU 簡單，但計算單元數量較多。從產品種類來看，海光 DCU 產品規劃為海光 8000 系列，目前該系列產品深算一號已實現商用，深算二號處于研發階段。圖圖 5：海光：海光DCU基本組成架構示意圖基本組成架構示意圖 圖圖 6：海光：海光DCU產品形態產品形態 數據來源：東北證券，公司招股書 數據來源：東北證券，公司招股書 表表 3：海光：海光8100產品規格與特點產品規格與特點 海光海光8100 產品圖片產品圖片 典型功耗典型功耗 260-350W 典型運算類型典型運算類型 雙精度、單精度、半精度浮點數據和各種常見整型數據 計算計算 60-64 個計算單元（最多

22、4096 個計算核心）；支持 FP64、FP32、FP16、INT8、INT4 內存內存 4 個 HBM2 內存通道；最高內存帶寬為 1TB/s；最大內存容量為 32GB I/O 16 Lane PCIe Gen4；DCU 芯片之間高速互連 數據來源：東北證券，公司招股書 1.2.財務分析：營收快速增長，開啟業績收獲期 公司營收持續高增長。公司營收持續高增長。2018 年以前，公司專注技術和產品研發，營收規模體量較小，2019 年以來，隨著海光一號、二號及深算一號的規模量產，公司營業收入快速增長，2021 年公司實現營業收入 23.10 億元，同比增長 126.07%，2017-2021 年

23、CAGR 高達 258.40%。2022 年上半年公司已實現營業收入 25.30 億元，已超過 2021 年全年收入水平，隨著未來海光三號的規模出貨，公司營收有望保持穩健增長。圖圖 7：2017-2022H1公司營業收入（億元）及增速公司營業收入（億元）及增速 數據來源：東北證券，Wind 海光海光CPU 7000系列貢獻超六成營收，代際更換助力營收加速。系列貢獻超六成營收，代際更換助力營收加速。從產品線看，2019-2021 年，7000 系列 CPU 產品貢獻營收大頭（2021 年占比 65%），并且保持高速增長，從 2019 年的 3.25 億元增長至 2021 年的 15.02 億元。

24、5000 系列、3000 系列產品營收亦逐年增長，2021 年分別為 1.92 億元和 3.78 億元。2021 年，公司 DCU 產品（8100 系列）首次實現銷售，實現收入 2.39 億元，占公司營業收入 10.3%。從代際看，2020 年海光二號實現量產，在收入上與海光一號平分秋色；2021 年海光二號成為公司收入主要抓手，當年實現收入 17.80 億元，占比高達 77.06%。圖圖 8：公司營收構成（按產品線：億元）：公司營收構成（按產品線：億元）圖圖 9：公司營收構成（按代際：億元）：公司營收構成（按代際：億元）數據來源：東北證券，公司招股書 數據來源：東北證券，公司招股書 銷量快速

25、釋放，彌補各代際單價逐年下降。銷量快速釋放，彌補各代際單價逐年下降。從產品銷量來看，7000 系列和 3000 系列貢獻主要銷量，代際轉換后海光二號快速放量，取代海光一號份額，總體銷量呈現快速上升趨勢。從產品單價來看，海光二號相比海光一號價格上漲明顯，各子系列單價隨著推出時間逐年遞減。受益于公司產品的快速放量，總體營收迅速增長。0%100%200%300%400%500%600%700%800%051015202530201720182019202020212022H1營業收入（億元）YoY0510152025201920202021CPU-7000系列CPU-5000系列CPU-3000系列

26、DCU(8000系列)0510152025201920202021CPU-海光一號CPU-海光二號DCU-深算一號 圖圖 10：公司各系列產品銷量（萬顆，左）及單價（萬元：公司各系列產品銷量（萬顆，左）及單價（萬元/顆，右）顆，右）數據來源：東北證券，公司招股說書（各產品銷量依據各產品銷售額和單價推算）歸母凈利潤扭虧為盈，開啟業績收獲期。歸母凈利潤扭虧為盈，開啟業績收獲期。2017-2020 年，公司歸母凈利潤均為負值，主要因為公司尚處于初創期至快速發展期，研發投入高而營收規模相對較小，此外公司對骨干員工實施了多次股權激勵也產生了較大股份支付支出。2021 年公司歸母凈利潤扭虧為盈，實現 3.

27、27 億元；2022 年上半年公司歸母凈利潤已超上年水平，達到 4.76 億元。從盈利能力來看，公司凈利率逐年上行，2021 年達到 18.94%，2022年上半年持續探尋凈利率上行空間，實現 27.04%。圖圖 11：2017-2022H1公司歸母凈利潤（億元）及凈利率公司歸母凈利潤（億元）及凈利率 數據來源：東北證券，Wind 規模效應抬升毛利率水平，控費能力持續增強。規模效應抬升毛利率水平，控費能力持續增強。公司主營業務成本包括直接成本（直接材料采購費、封裝測試費）和間接成本（自研無形資產攤銷、知識產權費和其他制造費用）。2021 年公司直接成本占主營業務成本 64.19%（直接材料 3

28、6.21%、封裝測試費 27.97%），間接成本占主營業務成本 35.81%（自研無形資產攤銷 25.30%、知識產權費 10.05%、其他制造費用 0.46%）。隨著公司業務規模的增長，自研無形資產攤銷金額占營業收入的比例持續下降，2019-2021 年分別為 32.86%、17.18%和11.14%。規模效應下綜合及各業務毛利率相應提升，2021 年公司綜合毛利率達到55.95%，較上年提高 6.04 個百分點。公司控費能力持續增強，期間費用率逐年下降，0.00.51.01.52.005101520253035402019202020217000-銷量5000-銷量3000-銷量8000-

29、銷量7000-單價5000-單價3000-單價8000-單價-400%-300%-200%-100%0%100%-2-10123456201720182019202020212022H1歸母凈利潤（億元）凈利率 從 2019 年的 74.23%下降至 2021 年的 37.88%，主要系公司銷售規模大幅增加，各項費用增速低于營收增速所致。規模效應下，我們預計公司毛利率和期間費用率的有望進一步優化，將持續探尋盈利上行空間。圖圖 12：2019-2021年公司主營成本構成年公司主營成本構成 數據來源：東北證券，公司招股書 圖圖 13：公司毛利率情況（綜合、各系列產品）：公司毛利率情況（綜合、各系列

30、產品）圖圖 14：公司期間費用率變化：公司期間費用率變化 數據來源：東北證券，Wind 數據來源：東北證券，Wind 0%20%40%60%80%100%201920202021直接材料封裝測試自研無形資產攤銷知識產權費其他制造費用0%20%40%60%80%201920202021綜合毛利率CPU-7000系列CPU-5000系列CPU-3000系列DCU(8000系列)-100%0%100%200%300%400%2018201920202021銷售管理研發財務 2.行業：行業：CPU、GPGPU市場長坡厚雪市場長坡厚雪 2.1.CPU：下游穩健增長，我國 CPU 市場空間廣闊 2.1.1

31、.CPU：計算機的核心組成部件，下游應用廣泛 CPU是計算機的核心組成部件。是計算機的核心組成部件。CPU 指中央處理器（Central Processing Unit），是計算機的運算和控制核心，是信息處理、程序運行的最終執行單元，是計算機的核心組成部件。CPU 的本質是超大規模集成電路，用于解釋計算機指令和處理計算機軟件中的數據，負責控制、調配計算機的所有軟硬件資源。按照采用的指令集，CPU可分為 CISC（復雜指令集）和 RISC（精簡指令集）兩大類，兩種架構的特點各有不同，其中，x86 架構是 CISC 的代表，ARM、MIPS、Alpha 等是 RISC 的代表。表表 4：CISC、

32、RISC指令集對比指令集對比 CISC（復雜指令集）（復雜指令集）vs RISC（精簡指令集）（精簡指令集）x86 主要架構主要架構 ARM、MIPS、Alpha 等 使用頻率差別大，可變長格式 指令系統指令系統 使用頻率接近、定長格式、大部分為單周期指令 一般200 條 指令數指令數 一般4 尋址方式尋址方式 支持方式少，一般4 微程序控制技術 實現方式實現方式 增加了通用寄存器，硬布線邏輯控制為主，適合采用流水線 主要為微程序控制 控制方式控制方式 主要為硬布線控制 x86：兼容性強，配套軟件及開發工具成熟，高效使用主存儲器 優勢優勢 ARM：低功耗、小體積；MIPS：結構簡單，功耗低；A

33、lpha：結構簡單，易實現超標量和高主頻計算 服務器、工作站、PC 應用場景應用場景 移動終端、工控、消費電子、嵌入式等 數據來源：東北證券，CSDN，公司招股書 CPU的生產包括設計、制造、封測三個環節。的生產包括設計、制造、封測三個環節。作為最典型的集成電路產品之一，CPU的產業鏈結構與集成電路一致，其生產包括設計、制造、封測三個環節。其中，設計是指將系統、功能與性能的具體要求轉化為物理版圖；制造環節是指在準備好的晶圓材料上按照物理版圖構建完整電路的過程；而封裝測試是對合格晶圓進行切割、焊接、封裝，使芯片電路與外部器件實現連接，并對封裝完畢的芯片進行功能和性能測試。圖圖 15：集成電路產業

34、鏈結構：集成電路產業鏈結構 數據來源：東北證券，億歐智庫 CPU可應用在服務器、工作站、可應用在服務器、工作站、PC、移動終端和嵌入式設備等設備上。、移動終端和嵌入式設備等設備上。針對不同的設備類型，CPU 的架構、功能、性能、可靠性、能效比等技術指標存在一定差異。海光 CPU 主要應用于服務器、工作站等計算、存儲設備，其中，服務器的 CPU 芯片在性能、可靠性、可擴展性和可維護性等方面要求較為苛刻，是數據處理能力最強、設計工藝最復雜、可靠性最高的處理器，應用于各大行業的關鍵場景；而工作站是一種高端微型計算機，主要為單用戶提供比個人計算機更強大的性能，主要應用在科學和工程計算、軟件開發、計算機

35、輔助設計等場景。表表 5：CPU在各設備類型中的應用比較在各設備類型中的應用比較 設備類型設備類型 典型應用場景典型應用場景 技術特點技術特點 服務器服務器 行業關鍵應用（電信、金融、教育、互聯網等）；政府國計民生關鍵應用（稅務、電力、公安、社保等）微結構復雜、先進，制造工藝先進，核心數多，性能優異；指令集功能齊全；片上緩存容量大；內存通道數多；I/O 帶寬高；支持多處理器一致性互連；可靠性高，RAS 功能豐富；TDP 功耗較高 工作站工作站 圖形工作站、計算工作站 微結構復雜、先進，制造工藝先進，性能優異；指令集功能齊全；片上緩存容量大；I/O 能力要求較強；可靠性較高 PC 臺式機、筆記本

36、電腦 微結構復雜、先進，制造工藝先進；性能與功耗較平衡；指令集功能較齊全；I/O 接口功能齊全；內存通道數為 12 個 移動終端移動終端 手機、平板電腦、智能電視、POS 機 微結構較復雜，制造工藝先進；性能功耗比優異；指令功能較齊全 嵌入式設備嵌入式設備 智能汽車、網絡設備、物聯網設備、工業控制系統 應用領域非常廣泛，針對不同應用領域有不同規格 數據來源：東北證券，公司招股書 2.1.2.空間：服務器市場穩健增長，我國 x86 CPU 市場空間廣闊 全球服務器市場穩健增長。全球服務器市場穩健增長。過去十多年，全球服務器市場總體保持了穩健的增長。據 IDC 數據，2020 年全球服務器出貨量為

37、 1212.9 萬臺，銷售額 910.2 億美元，同比分別增長 3.26%和 4.37%。未來仍將保持上升態勢。圖圖 16：2014-2020年全球服務器銷售額及增速年全球服務器銷售額及增速 圖圖 17：2014-2020年全球服務器出貨量及增速年全球服務器出貨量及增速 數據來源：東北證券，IDC 數據來源：東北證券，IDC 無論在金額還是數量上，無論在金額還是數量上，x86架構均占據服務器主要市場份額。架構均占據服務器主要市場份額。由于 x86 處理器起步較早，生態環境較其他處理器具有明顯優勢，因此，應用 x86 處理器的服務器在市場上占據絕對大頭。據 IDC 數據，2014-2020 年，

38、x86 架構服務器銷售額占比均值約為 91%，出貨量占比超過 97%。圖圖 18：2014-2020年全球年全球x86服務器銷售額占比服務器銷售額占比 圖圖 19：2014-2020年全球年全球x86服務器出貨量占比服務器出貨量占比 數據來源：東北證券，IDC 數據來源：東北證券，IDC 我國我國x86服務器市場規模增速高于全球水平，預計服務器市場規模增速高于全球水平，預計2021-2025年年CAGR達到達到8.8%。據IDC數據，2020年，全球x86服務器市場銷售額為826.5億美元，同比增長3.31%；銷售量為 1180.2 萬臺，同比增長 1.82%。同年，中國 x86 服務器市場規

39、模為 218.7億美元，同比增長 16.5%；出貨量為 343.9 萬臺，同比增長 8.1%。我國 x86 服務器市場規模及出貨量增速顯著高于全球。未來隨著下游需求回暖以及國家將加快 5G、工業互聯網、大數據中心、人工智能等新型基礎建設進度，預計我國 x86 服務器出貨量將以 8.8%的復合增速持續增長，到 2025 年達到 525.2 萬臺。-10%0%10%20%30%40%02004006008001,0002014 2015 2016 2017 2018 2019 2020銷售額（億美元）YoY-5%0%5%10%15%20%05001,0001,5002014 2015 2016 2

40、017 2018 2019 2020出貨量（萬臺）YoY0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%2014201520162017201820192020 x86服務器銷售額占比非x86服務器銷售額占比0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%2014201520162017201820192020 x86服務器銷售量占比非x86服務器銷售量占比 圖圖 20：2014-2020年全球年全球x86服務器銷售額及增速服務器銷售額及增速 圖圖 21：2014-2020年全球年全球x86服務器出貨量及增速服務器出貨量及增速 數據來源：東北證券，IDC 數

41、據來源：東北證券，IDC 圖圖 22：2014-2025E我國我國x86服務器出貨量及增速服務器出貨量及增速 數據來源：東北證券，IDC 我國我國x86服務器服務器CPU市場空間廣闊，預計市場空間廣闊，預計2025年出貨量將達千萬顆。年出貨量將達千萬顆。據 IDC 數據，我國 x86 服務器主要以雙路服務器為主，2016-2020 年，雙路服務器占比保持在80%以上。根據 2020 年我國 x86 服務器出貨量和路數分布情況進行推算，預計當年我國 x86 CPU 芯片出貨量為 698.1 萬顆。假設 2021-2025 年路數分布情況與 2020 年保持一致，結合 IDC 對于我國 x86 服

42、務器的規模預測，預計 2025 年我國 x86 服務器的 CPU 出貨量可達 1066.2 萬顆，2021-2025 年復合增長率達 8.8%.-10%0%10%20%30%40%02004006008001,0002014 2015 2016 2017 2018 2019 2020銷售額（億美元）YoY-5%0%5%10%15%20%05001,0001,5002014 2015 2016 2017 2018 2019 2020出貨量（萬臺）YoY-10%-5%0%5%10%15%20%25%30%01002003004005006002014201520162017201820192020

43、2021E2022E2023E2024E2025E中國x86服務器出貨量（萬臺）YOY 圖圖 23：中國：中國x86服務器路數分布情況服務器路數分布情況 圖圖 24：我國：我國x86服務器服務器CPU出貨量出貨量預測（萬顆）預測（萬顆）數據來源：東北證券，IDC 數據來源：東北證券，IDC，公司招股書 2.1.3.格局：海外巨頭形成壟斷，國內廠商持續蓄力 海外海外x86 CPU市場雙雄爭霸。市場雙雄爭霸。對于 x86 架構，英特爾、AMD 雙巨頭壟斷全球市場。其中，英特爾依靠其強大的 x86 生態體系，在通用 CPU 市場占據領先地位，市場份額常年保持在 80%左右。AMD 自 2017 年發

44、布 Zen 系列 CPU，市占率不斷提升，追趕勢頭明顯。據 Mercury Research，2021Q4，英特爾、AMD 在全球 x86 CPU 的市占率分別達到 74.4%和 25.6%，二者在服務器領域的市占率分別達 89.3%和 10.7%。表表 6：各架構細分市場格局及應用領域：各架構細分市場格局及應用領域 指令集指令集 架構架構 海外代表企業海外代表企業 國內代表企國內代表企業業 應用領域應用領域 CISC x86 英特爾、AMD 兆芯、海光、MPRC（北大微處理器研究開發中心）服務器、PC、嵌入式 RISC ARM ARM、蘋果、高通、三星 飛騰、華為（鯤鵬）服務器、PC、手機、

45、嵌入式 MIPS MIPS Technologies 龍芯、君正 服務器、PC、超算、嵌入式 RISC-V Berkeley、Microsemi、ANDES 晶心科技、核芯互聯、芯來科技等 手機、IoT Alpha DEC 申威 服務器、PC、超算、嵌入式 Power PC IBM 浪潮 服務器、超算 數據來源：東北證券，各公司官網，億歐智庫 0%20%40%60%80%100%120%201620172018201920201路2路4路8路及以上-10%-5%0%5%10%15%20%25%30%02004006008001,0001,200201620172018201920202021E

46、 2022E 2023E 2024E 2025E中國x86服務器CPU出貨量（萬顆）YOY 表表 7：Intel/AMD 桌面桌面CPU世代表世代表 Intel AMD 代號 世代 年代 制程 代號 類別 年代 制程 Alder Lake 12 代酷睿 2021-2022 年 7nm Zen4 銳龍 7000 2022 年 5nm Rocket Lake 11 代酷睿 2021 年 14nm+Zen3 銳龍 5000 2020 年 7nm Comet Lake-S/Skylake-X 十代酷睿 2019-2020 年 14nm+Zen2 銳龍 3000/線程撕裂者 3000 2019 年 7n

47、m Coffee Lake-Refresh/Skylake-X 九代酷睿 2018-2019 年 14nm+Zen+銳龍 2000/線程撕裂者 2000 2018 年 12nm Coffee Lake 八代酷睿 2017-2018 年 14nm+Zen 銳龍 1000/線程撕裂者 1000 2017 年 14nm Kaby Lake 七代酷睿 2016 年 14nm+Piledrever 第二代 FX 2012-2013 年 32nm Skylake 六代酷睿 2015 年 14nm Bulldozer 第一代 FX 2011 年 32nm Broadwell 五代酷睿 2014-2015 年

48、 14nm Godavari 第七代 APU 2015 年 28nm Haswell 四代酷睿 2013 年 22nm Carrizo 第五代 APU 2014 年 28nm IvyBridge 三代酷睿 2012 年 22nm Richland 第三代 APU 2013 年 32nm SandyBridge 二代酷睿 2011 年 32nm Trinity 第二代 APU 2012 年 32nm Nehalem/Westmere 一代酷睿 2008-2011 年 32nm Llano 第一代 APU 2011 年 32nm Conroe 酷睿 2 2006-2008 年 65/45nm K1

49、0 弈龍/速龍 2007-2011 年 45nm Netburst 奔騰 4/D 2000-2008 年 65nm K8 速龍 64 2003-2007 年 65nm Tualatin 奔騰 3 1999-2001 年 130nm K7 速龍 XP 1999-2004 年 130nm 數據來源：東北證券，公開資料整理 圖圖 25：英特爾、：英特爾、AMD在在x86 CPU領域的市占率領域的市占率 圖圖 26：英特爾、：英特爾、AMD在服務器在服務器CPU領域的市占率領域的市占率 數據來源：東北證券，Mercury Research 注：內圈為 20Q4，外圈為 21Q4 數據來源：東北證券，M

50、ercury Research 注：內圈為 20Q4，外圈為 21Q4 我國國產我國國產CPU形成了“四種技術路徑、六大主要廠商”的市場格局。形成了“四種技術路徑、六大主要廠商”的市場格局。CPU 作為芯片乃至信息產業最重要的核心部件，是我國長期扶持和發展的重點。目前，我國國產 CPU 逐漸形成了“四種技術路徑、六大主要廠商”的市場格局，包括采用 ARM架構的鯤鵬和飛騰，x86 架構的海光和兆芯，Alpha 架構的申威以及 LoongArch/MIPS架構的龍芯。目前，國產六大 CPU 廠商絕大多數采用與國外合作的方式，包括購買指令集授權、技術合作等。英特爾AMD英特爾AMD 表表 8：國產：

51、國產CPU六大廠商概況六大廠商概況 鯤鵬鯤鵬 飛騰飛騰 海光海光 兆芯兆芯 龍芯龍芯 申威申威 研發單位研發單位（背景）（背景）海思（華為）天津飛騰（中國長城）海光信息（中科曙光）上海兆芯（上海國資委）龍芯中科（中科院計算所）申威科技（江南計算所）指令集體系指令集體系 ARM ARM x86（AMD）x86（VIA）MIPS Alpha 架構來源架構來源 指令集授權 指令集授權 IP 授權 IP 授權 指令集授權+自研 指令集授權+自研 代表產品代表產品 鯤鵬 920 S2500、D2000、FT-2000A/2 Hygon C86-7285 ZX-C/C+系列、KX-6000 系列、KH-3

52、0000 系列 龍芯 1 號/2 號/3 號 SW-1600/SW-1610 應用領域應用領域 服務器、PC、嵌入式；黨政、商用 服務器、PC、嵌入式；黨政、商用 服務器；黨政、商用 服務器、PC、嵌入式；黨政、商用 服務器、PC；黨政 服務器、PC；黨政、軍事 優勢優勢 產品線豐富；性能強；市場接受度高 產品線豐富；性能強；自主化程度高 基于 AMD 最新 Zen 架構，性能強；應用生態豐富 生態、兼容性優；獲上海資金扶持 自主化程度高；起步早，有先發優勢；產品功耗低 自主化程度高；軍事領域市占率高；劣勢劣勢 兼容性和生態需繼續打造；受制裁，影響未來確定性 起步晚；兼容性和生態需繼續打造；商

53、用性能有待提高 自主化程度低；被制裁，未來確定性受影響 存知識產權瑕疵；市場開拓不足；無服務器芯片 MIPS 指令集已停止發展；生態、兼容性缺乏；只有低端服務器芯片 Alpha 指令集已停更；多用于超算、軍事，市場、生態能力弱 數據來源：東北證券，各公司官網，華經情報網，億歐智庫 政策利好，國內政策利好，國內CPU廠商有望受益。廠商有望受益。在科技領域競爭加劇的大背景下，我國政府對國產 CPU 的支持力度逐步加大，2020 年 8 月，國務院發布新時期促進集成電路產業和軟件產業高質量發展的若干政策，指出中國芯片自給率要在 2025 年達到70%，為國內 CPU 廠商創造新機。隨著國產 CPU

54、性能的不斷提高和軟件生態的不斷完善，基于國產 CPU 的信息產品已經得到批量復用，隨著未來信息化的加速，國產 CPU 的需求將持續增加，國內 CPU 廠商有望受益。2.2.GPGPU：HPC、AI 融合發展造就高成長市場 2.2.1.GPGPU：面向通用計算的 GPU GPU可分化為傳統可分化為傳統GPU和和GPGPU兩個分支。兩個分支。GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器），又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，是一種專門在 PC、工作站、游戲機和一些移動設備上做圖像和圖形相關運算工作的微處理器。GPU 的設計初衷是提升計算機對圖像、視頻等數據的處理性能。隨著

55、GPU 在并行計算性能優勢的顯現和并行計算應用范圍的拓展，GPU 逐漸分化成兩條分支：1）傳統 GPU：延續用于圖形圖像處理的用途，內置視頻編解碼、2D、3D 加速引擎及圖像渲染等專用運算模塊；2）GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units，面向通用計算的圖形處理器），作為運算協處理器，針對不同計算場景的需要，增加了向 量、張量、矩陣等運算指令，提升了浮點運算的精度與性能。海光 DCU 產品是基于通用的 GPGPU 機構，設計、發布的適合計算密集型和運算加速領域的一類協處理器。表表 9：GPGPU計算特征及優勢計算特

56、征及優勢 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。高密集的運算 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：東北證券，公司招股

57、書 GPGPU廣泛應用于商業計算廣泛應用于商業計算&大數據處理、大數據處理、AI領域。領域。隨著技術發展和生態的逐步完善，GPGPU 的用途被進一步發掘。GPGPU 已廣泛用于天氣預報、工業設計、基因工程、金融工程等領域的商業計算和大數據處理。目前在超算、大數據處理等算力要求非常高的應用場景中，算力大都采用 CPU+GPGPU 或搭配專用加速芯片的構建方式。以超算為例，2020 年全球超算系統 TOP500 中，有七成采用 GPGPU，在TOP25 中，有 20 個采用 GPGPU。在 AI 領域，使用 GPGPU 在云端運行模型訓練算法可顯著縮短訓練時長，減少能源消耗，降低 AI 的應用成本

58、。據 Frost&Sullivan，2019 年，GPU 在 AI 芯片中的占比最大，達 36.54%，預計 2024 年將提升至 51.4%。GPU 也是 AI 服務器的首選加速方案。據 IDC 研究，2021 年上半年我國 GPU 加速型 AI 服務器比例超 9 成。圖圖 27：GPGPU的主要應用領域的主要應用領域 圖圖 28：2021H1我國我國AI服務器市場份額服務器市場份額 數據來源：東北證券，公司招股書 數據來源：東北證券，IDC 91.90%6.30%1.50%0.30%GPUNPUASICFPGA 表表 10：三種：三種AI芯片解決方案對比芯片解決方案對比 GPU FPGA

59、ASIC 五維對比五維對比 編程語言編程語言/架構架構 CUDA、OpenCL 等 Verilog/VHDL，OpenCL、HLS-優點優點 峰值算力強、產品成熟 平均性能較高、功耗較低、靈活性強 平均性能強、功耗低、體積小 缺點缺點 效率不高、不可編輯、功耗高 峰值計算能力低、編程語言難度大 前期投入高、研發成本高、不可編輯、技術風險高 應用場景應用場景 云端訓練、云端推斷 云端推斷、終端推斷 云端訓練、云端推斷、終端推斷 代表企業代表企業及產品及產品 英偉達 Tesla、高通Adreno 賽靈思 Versal、英特爾Arria、百度 XPU 谷歌 TPU、寒武紀 Cambricon 數據來

60、源：東北證券，CSDN，賽迪顧問 2.2.2.空間：下游數據中心、AI 賽道高景氣，GPGPU 發展潛力大 數字經濟時代數據量和算力需求“爆炸”式增長提振數字經濟時代數據量和算力需求“爆炸”式增長提振GPGPU需求。需求。隨著人工智能、數據挖掘等新技術的發展，集成電路行業迎來了數據中心引領發展的階段，對海量數據的計算和處理也成為了拉動行業發展的新動能。據 Cisco 預計，2021 年全球數據中心負載任務量將達到近 570 萬個，超過 2016 年的兩倍。隨著云計算的不斷發展，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。Cisco 預計，2021年計算能力更強的超級數據中心將達到 6

61、28 座，占數據中心總量的 53%。隨著算力需求的不斷增長，以 GPGPU 為主的計算加速硬件需求也將不斷攀升。圖圖 29：2016-2021E數據中心負載任務量（萬個）數據中心負載任務量（萬個）圖圖 30：2016-2021E超級數據中心數量變化（座）超級數據中心數量變化（座）數據來源：東北證券，Cisco Global Cloud Index 數據來源：東北證券，Cisco Global Cloud Index 除了數據中心，除了數據中心，AI領域的運算加速也逐漸形成了以領域的運算加速也逐漸形成了以GPGPU解決方案為主的局面。解決方案為主的局面。據前瞻產業研究院數據，2024 年我國 A

62、I 芯片市場規模將達到 785 億元，2019-2024 年復合增長率高達 45.11%。隨著人工智能相關技術的進步，應用場景將更加多元化發展，GPGPU 良好的通用性和完善的軟件生態優勢將進一步展現出來，GPGPU 有望在我國人工智能芯片領域占據較大比例的市場份額。圖圖 31：2019-2024E我國人工智能芯片市場規模（億元）及增速我國人工智能芯片市場規模（億元）及增速 數據來源：東北證券，前瞻產業研究院 隨著下游應用場景的逐步深入，隨著下游應用場景的逐步深入，GPGPU發展潛力未來可期。發展潛力未來可期。伴隨著 GPGPU 芯片性能的不斷提升，其在大數據處理、人工智能等應用場景將逐步深入

63、：1）商業計算）商業計算和大數據處理：和大數據處理：數字時代下，人們對信息化處理要求越來越高，大數據處理不僅應用與石油勘探、天氣預報等傳統領域，互聯網、金融、數據挖掘、教育領域對大數據處理和商業計算的需求也呈現高速增長趨勢；2）人工智能處理器：）人工智能處理器：未來針對不同的人工智能應用類型和場景，將會有新算法出現，對人工智能芯片的性能和靈活性作出新要求。GPGPU 具有完善的軟件生態環境和編程靈活性，能夠更好地適應 AI多領域的發展需求，有望成為人工智能處理器的主力軍；3）智算中心：）智算中心：智算中心的本質是算力的供應和生產平臺，它向人工智能企業出售算力，幫助其將技術模型變為現實。由于算法

64、的演進，人工智能對算力提出了巨大的需求，業界預測 GPGPU 將推動人工智能推理性能每年提升一倍以上。在國家政策響應下，各地政府掀起了大型智算中心的建設熱潮，在武漢、上海、大連、鄭州、西安、合肥等地均有布局。2.2.3.格局：英偉達一家獨大，國內廠商大有可為 全球全球GPU市場“三分天下”，市場“三分天下”，GPGPU市場英偉達一家獨大。市場英偉達一家獨大。從全球格局看，全球GPU 市場已形成英偉達、AMD、英特爾“三分天下”的局面。GPGPU 方面，全球格局看，英偉達一家獨大，AMD、英特爾處于追趕者，我國 GPGPU 領域 90%以上的市場也掌握在英偉達等國際巨頭手中。國外巨頭把持下的 G

65、PGPU 市場帶來了多方面的問題，如價格昂貴，下游行業用戶議價力弱，品種單一，產業鏈安全風險等，實現 GPGPU 的自主研發成為國內芯片行業的一大迫切需求。圖圖 32：全球：全球GPU市場份額（市場份額（2019年）年）數據來源：東北證券，T4 國產化進程加速，國內國產化進程加速，國內GPGPU廠商大有可為。廠商大有可為。近年，在宏觀環境（國家政策導向，國產替代呼聲強烈）、人才儲備（英偉達等在國內培養了相當一批 GPU 方面的優秀人才）、資本助力（半導體融資環境向好，科創板提供退出機制）等因素作用下，我國 GPGPU 領域出現了一股創業和融資浪潮，目前已集聚了天數智芯、壁仞科技、登臨科技、摩爾

66、線程等主要玩家，未來我們認為，面對廣闊的市場前景，國內 GPGPU廠商將大有可為。表表 11：國產：國產GPGPU廠商概況廠商概況 公司公司 產品產品 描述描述 融資融資 壁仞科技壁仞科技 2022 年 3 月壁仞科技宣布首款通用 GPU芯片 BR100 系列一次點亮成功 AI 訓練和推理，通用運算等眾多計算應用場景，可廣泛應用于智慧城市、公有云、大數據分析、自動駕駛、醫療健康、生命科學、云游戲等領域 成立兩年,累計融資50 億元 天數智芯天數智芯 2021 年 3 月，發布 7nm 的天垓 100 芯片及天垓 100 加速卡，截止 2022 年 3 月底，天垓 100 產品實現銷售訂單近 2

67、 億元 應用于數據中心、服務器等領城 2022 年 7 月完成超10 億元人民幣的 C+輪及 C+輪融資 登登臨科技臨科技 Goldwasser 系列產品商業化落地。2020 年6 月該系列產品在臺積電 12nm 工藝上Full Mask 流片成功 互聯網、智慧安防等應用 2022 年 1 月完成 B輪投資 摩爾線程摩爾線程 首款國產全功能 GPU 內置自主研發的 3D 圖形計算、AI 訓練與推理計算、高性能并行計算核芯、超高清視頻編解碼計算等核芯 一年內完成三輪融資，累計超 30 億元 沐曦沐曦 三款 GPGPU 產品 MXN、MXC、MXG 在研中 以全自研指令集和圖形 IP 為基礎，通過

68、創新的可重構 GPU 架構，有效突破傳統GPU 能效瓶頸 2022 年 7 月完成 10億人民幣 Pre-B 輪融資 紅山微電子紅山微電子 目前已推出 IA（HS-SC）與 IA small（HS-SCs）兩款 7 納米工藝制程的先進 GPGPU芯片，均已實現量產 均兼容 64、32 和 16 位精度，有極強的通用性及極限高速的運算能力（64位精度可達 19.28TFlops/s）2022 年 5 月完成內部輪融資 數據來源：東北證券，公司官網，公開資料 3.優勢：技術立業，產品立身，打造優質產業鏈優勢：技術立業，產品立身，打造優質產業鏈 3.1.技術：技術底蘊深厚，持續研發創新蓄力長期發展

69、公司管理層具有深厚技術背景與豐富行業經驗。公司管理層具有深厚技術背景與豐富行業經驗。高端處理器的研發及生產需要業界最為前沿的技術和最為先進的工藝制程，具有極高的研發和生產壁壘。公司管理層多位成員以技術背景出身，是公司的核心技術人員，為海光 CPU 及 DCU 產品的研發和量產都做出了巨大貢獻。此外，公司管理層有著豐富的行業管理經驗，董事長孟憲棠先生曾任國科控股有限副總經理；董事、總經理沙超群先生歷任中科曙光技術副總裁、高級副總裁。表表 12：公司管理層具有深厚技術背景與行業經驗：公司管理層具有深厚技術背景與行業經驗 管理層成員管理層成員 職位職位 背景背景 孟憲棠孟憲棠 董事長 曾任國科控股有

70、限副總經理。沙超群沙超群 董事、總經理 教授級高級工程師，2011-20 年，歷任中科曙光技術副總裁、高級副總裁。徐文超徐文超 董事、副總經理、財務總監、董秘 曾任北京科技大學國家材料服役安全科學中心副處長、黨總支書記，中科曙光董事、董秘、高級副總裁。歷軍歷軍 董事 2006 年 3 月至今，任中科曙光董事、總裁。劉新春劉新春 副總經理 中科院電子所信號與信息處理專業博士，曾任中科院計算技術研究所副研究員、中科曙光研發中心負責人。應志偉應志偉 副總經理 同濟人工智能與模式識別專業碩士，曾任英特爾公司軟件架構師、致象爾微軟件總監。潘于潘于 副總經理 華中科技大學微電子與固體電子學碩士，曾任 AM

71、D 芯片設計高級經理等。數據來源：東北證券，公司招股書 表表 13：核心技術人員主要貢獻：核心技術人員主要貢獻 核心技術人員核心技術人員 職位職位 貢獻貢獻 劉新春劉新春 副總經理、工程平臺技術中心和產品開發運營中心總經理 負責海光高端處理器硅后驗證測試、軟硬件系統開發和產品量產運營等工作，為海光高端處理器研發和產品量產做出了重要貢獻。應志偉應志偉 副總經理、CPU 安全部總經理 負責海光 CPU 核心安全架構研發，分析 CPU 漏洞，提供解決方案，為提升公司產品的安全性做出了重要貢獻。潘于潘于 副總經理、DCU 設計中心總經理 負責海光 DCU 的研發、設計與實現，為海光協處理器研發和產品量

72、產做出了重要貢獻。張攀勇張攀勇 公司工程平臺技術中心主任工程師 負責海光 CPU 的系統 軟件研發工作，包括處理器基礎軟件研發和軟件生態建設，為海光高端處理器研發和產品量產做出了重要貢獻。王建龍王建龍 定制工藝中心主任工程師 負責芯片架構中定制電路系統的技術規劃和設計開發工作，包括海光 CPU、海光 DCU 內核及 SoC 芯片中的定制電路系統架構規劃、設計以及硅后產品化驗證，為海光高端處理器研發和產品量產做出了 重要貢獻。黃河黃河 CPU 設計中心主任工程師 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 CP

73、U 的浮點計算性能做出了重要貢獻。楊曉君楊曉君 工程平臺技術中心主任工程師 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。數據來源：東北證券，公司招股書 專業的研發團隊是公司發展壯大的基石。專業的研發團隊是公司發展壯大的基石。通過六年多的培養，公司已擁有一支專業的高端處理器研發團隊。公司骨干研發人員多擁有國內外知名芯片公司的就職背景，具有成功研發 x86 處理器或 ARM 處理器的經驗，多數核心研發人員具有 20 年以上高端處理器研發經驗。研發隊伍結構合理、理論基礎扎實、實踐經驗豐

74、富、技能全面，可有力支撐技術創新和產品研發。公司已在北京、成都、蘇州、上海等地建立了千人規模的研發團隊。截至2021年末，公司研發技術人員共1031人，占比90.2%，其中研究生學歷人員 749 人，占研發人數比例為 72.65%，公司研發人員數量和研究生學歷人數占比上都處于行業較高水平，為公司的持續發展壯大奠定基石。表表 14：國內可比公司研發人員情況：國內可比公司研發人員情況 研發人員數量（人）研發人員數量（人）研發人員平均薪酬（萬元）研發人員平均薪酬（萬元）研究生學歷人數研究生學歷人數 占總研發人數比例占總研發人數比例 瀾起科技（瀾起科技（688008.SH）373 69.03 244

75、65.42%寒武紀（寒武紀（688256.SH）1213 60.88 934 77.00%北京君正（北京君正（300223.SZ）573 43.54 158 27.57%龍芯中科（龍芯中科（688047.SH）539 30.22-平均平均 675 50.92 445 61.88%海光信息海光信息 1031 36.95 749 72.65%數據來源：東北證券，公司招股書，各公司年報（注：占總研發人數平均比例未考慮數據缺失的龍芯中科）公司始終重視、鼓勵研發創新，近年持續保持較高研發投入。公司始終重視、鼓勵研發創新，近年持續保持較高研發投入。2019-2021 年，公司研發支出逐年增加，從 2019

76、 年的 8.65 億元增長至 2021 年的 15.85 億元，CAGR 達35.4%。2019 與 2020 年，公司的研發支出均超過當期營收。因公司營收增速較快，研發支出占當期營收比重有所下降。橫向對比看，公司 2019-2021 年的研發投入率分別為 228.04%、106.60%、68.60%，在行業中處于較高水平，2020 年由于公司營業收入的迅速增加使得公司研發投入率下降幅度超過 100%，但仍遠高于同行業可比公司均值。圖圖 33：公司研發支出（億元）及其營收占比：公司研發支出（億元）及其營收占比 圖圖 34：公司與同行業可比公司研發投入率對比：公司與同行業可比公司研發投入率對比

77、數據來源：東北證券，公司招股書 數據來源：東北證券，公司招股書，各公司年報 AMD交叉授權為公司提供強大技術支撐。交叉授權為公司提供強大技術支撐。2016 年 3 月和 2017 年 10 月，海光微電子、海光集成分別與 AMD 簽署了技術許可協議，約定了 AMD 將高端處理器相關技術及軟件許可給兩家合資公司。公司通過 AMD 高端處理器的技術授權及相關技術支持，獲得了 x86 處理器設計核心技術，進入到 x86 處理器設計領域，在2018 年研制并推出符合中國用戶使用需求、兼具“生態、性能、安全”三大特點的國產 x86 架構處理器產品，即海光一號。此后，公司通過自主創新、產品迭代，掌握了自己

78、的 CPU、DCU 生產核心技術，穩固了公司在金融、通信、政府等領域的領先地位。公司在處理器各核心環節都取得了顯著進展，掌握了十余項核心技術。公司在處理器各核心環節都取得了顯著進展，掌握了十余項核心技術。公司秉持為用戶提供高性能、安全可控的產品的理念，在 CPU 和 DCU 芯片技術領域持續投入。通過多年研發，公司在處理器各個核心環節都取得了顯著進展，突破并掌握了包括高端通用處理器微結構設計、高端協處理器微結構設計、高端處理器 SoC 架構設計、處理器安全在內的十余項核心技術。這些核心技術均為自主研發，成熟度上均已達到成熟穩定狀態，大多已應用于海光處理器產品中，處于業界先進水平。公司在研發過程

79、中形成了大量自主知識產權。截至 2022 年 7 月 26 日，公司及子公司擁有已授權專利 179 項（其中發明專利 136 項）、154 項軟件著作權和 81 項集成電路布圖設計專有權等。0%50%100%150%200%250%05101520201920202021研發支出（億元）占營收比重0%50%100%150%200%250%201920202021瀾起科技寒武紀北京君正龍芯中科IntelAMDNVIDIA可比均值海光信息 圖圖 35：公司在處理器各核心環節的進展：公司在處理器各核心環節的進展 數據來源：東北證券，公司招股書 表表 15：公司掌握的核心技術：公司掌握的核心技術 核心

80、技術核心技術 詳情詳情 高端通用處理器微結構設計高端通用處理器微結構設計 實現了流水線擴展、增加了安全指令、提升了處理器性能 高端協處理器微結構設計高端協處理器微結構設計 實現了程序體積縮減、運算性能翻倍和能效比提升 高端處理器高端處理器SoC架構設計架構設計 構建了一體化的 SoC 集成環境和流程，實現了業界先進的內存控制器、多端口 PCIe 控制器、分布式可配置 I/O 和南北橋子系統設計 處理器安全處理器安全 實現處理器安全漏洞檢測分析、修復和預防，支持可信執行環境、計算和密碼運算加速 處理器驗證處理器驗證 建立了處理器驗證流程體系和有效的驗證方法學，研發了驗證平臺，豐富了驗證手段，確保

81、了處理器功能正確性及產品質量 高主頻與低功耗處理器實現高主頻與低功耗處理器實現 突破了高復雜度微結構的高主頻實現技術、微結構性能與功耗平衡技術、工藝偏差自適應及運行時電壓和頻率實時調節技術、功耗管理等 高端芯片高端芯片IP設計設計 研發了多個先進工藝節點全系列高性能定制 IP，高速緩存、時鐘、電源、芯片互連接口等關鍵 IP 已流片驗證成功 可測性與可調試性設計可測性與可調試性設計 建立了全套先進的 DFT 和 DFD 設計流程，掌握了 DFT 和 DFD 設計、驗證和硅后調試技術，研發了硅后驗證的軟硬件調試工具 先進工藝物理設計先進工藝物理設計 建立了完善的支持業界先進工藝的物理設計流程和適應

82、不同產品與工藝需求的簽核標準驗證流程，能夠實現不同工藝的快速切換 先進封裝設計先進封裝設計 完成了 MCM、Chiplet、2.5D Interposer、LGA 等先進封裝設計與實現 處理器固件與微碼處理器固件與微碼 掌握了處理器固件、微碼等基礎軟件設計開發與驗證測試的關鍵技術 基于海光處理器的數學庫與基于海光處理器的數學庫與編譯環境優化編譯環境優化 完成了高效能數學庫、編譯環境的開發和優化 數據來源：東北證券，公司招股書 深度技術儲備，持續研發深度技術儲備，持續研發蓄力長期發展蓄力長期發展。作為技術密集型企業，公司堅持核心技術自主研發的發展戰略，公司堅持以市場為導向安排研發計劃，以客戶需求

83、為目標，結合自身技術和產品的優勢及特點，不斷優化組織結構和研發管理流程，有效保證了技術創新的持續性。通過自主研發在研項目的順利實施，鞏固公司的技術地位和產品的領先力。表表 16：公司在研項目：公司在研項目 項目名稱項目名稱 研發目標研發目標 經費投入經費投入/萬元萬元 新型處理器互連新型處理器互連PHY設計技術設計技術 進行處理器 PHY 關鍵技術研究，完成設計技術方案 3,596.69 協處理器芯片研發項目協處理器芯片研發項目 完成海光下一代高性能 DCU 設計方案與技術路線研究 41,825.16 處理器芯片設計技術迭代升級項目處理器芯片設計技術迭代升級項目-2020 完成 SoC 優化設

84、計的 CPU 研發，達到設計規格要求 8,745.20 海光三號處理器產品實現技術海光三號處理器產品實現技術 通過 OPN 測試，達到量產要求 4,848.39 處理器核心設計技術迭代升級處理器核心設計技術迭代升級-2020 完成新型結構 CPU 核心設計開發，達到設計規格要求 39,643.02 處理器處理器SoC設計技術迭代升級設計技術迭代升級-2020 完成新型結構 CPUSoC 設計開發，達到設計規格要求 36,039.25 處理器核心設計技術預研處理器核心設計技術預研-2020 完成下一代 CPU 核心性能增強新型結構設計的關鍵技術研究 29,422.37 處理器芯片設計技術迭代升級

85、項目處理器芯片設計技術迭代升級項目-2021 完成先進工藝 CPU 的設計與驗證，達到設計規格要求 5,780.94 海光四號處理器產品實現技術海光四號處理器產品實現技術 通過 OPN 測試，達到量產要求 1,878.14 協處理器新型封測技術協處理器新型封測技術 形成 DCU 新型封測關鍵技術 1,744.27 數據來源：東北證券，公司招股書 3.2.產品：高性能+強生態，強大產品力構筑堅實壁壘 3.2.1.性能：海光 CPU 和 DCU 性能國內領先 公司產品性能強大，對標國際領先水平。公司產品性能強大，對標國際領先水平。公司在國內率先完成了高端通用處理器和協處理器產品成功流片，并實現了商

86、業化應用。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，在國內處于領先地位。表表 17：公司與國內外可比公司典型服務器：公司與國內外可比公司典型服務器CPU參數比較參數比較 國外廠商國外廠商 國內廠商國內廠商 海光信息海光信息 Intel AMD 兆芯兆芯 海思海思 飛騰飛騰 龍芯龍芯 申威申威 品牌品牌 Xeon 6354 EPYC 7542 開勝 KH-30000 鯤鵬 920-7260 S2500 企業級3C5000L 申威 1621 海光 7285 指令集指令集 x86 x86 x86 ARM ARM LoongArch SW_ 64 x86 核心數核心數 18 32 8 64

87、64 16 16 32 超線程超線程 36 64 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 64 主頻主頻 3.0GHz 2.9GHz 3.0GHz 2.6GHz 2.2GHz 2.2GHz 2.0GHz 2.0GHz 內存類型內存類型 DDR4 DDR4 DDR4 DDR4 DDR4 DDR4 DDR3 DDR4 內存通道數內存通道數 8 8 2 8 8 4 8 8 最高內存頻率最高內存頻率 3200MHz 3200MHz 2666MHz 2933MHz 3200MHz 3200MHz 2133MHz 2666MHz PCIe通道數通道數 64 128 16 40 17 32 16 128 數

88、據來源：東北證券，公司招股書 海光海光CPU：海光：海光7258與與Intel同期主流產品性能相當。同期主流產品性能相當。選取全球龍頭 Intel 在 2020年（與海光 7285 同期）發布的能反映其當年主流產品性能水平的 6 款產品，采用業界國際通用的 SPEC CPU 2017 測試，與海光 7285 進行性能對比。通過對比可見，海光 7285 的實測性能與 Intel 同期發布的主流處理器產品的實測性能總體相當。圖圖 36：Intel的的6款產品與海光款產品與海光7285的的SPEC CPU 2017雙路測試結果雙路測試結果 圖圖 37：Intel的的6款產品對海光款產品對海光7285

89、的性能差異的性能差異（Intel數據數據/海光數據海光數據-1）數據來源：東北證券，公司招股書 數據來源：東北證券，公司招股書 海光海光CPU具有較強安全優勢。具有較強安全優勢。隨著系統復雜性的增加、云計算的增長和新技術的出現，計算環境安全的難度和重要性也隨之增加，海光 CPU 支持國密算法，內置安全處理器可進行內存加密、虛擬化加密、容器加密，具有較強的安全優勢，很好的滿足了各種關鍵信息基礎設施對數據安全的需求。同時海光 CPU 支持通用的可信計算標準，大幅度的提升了高端處理器的安全性，能夠在數據處理的過程中為用戶提供更高效的安全保障。圖圖 38：安全加密虛擬化示意圖：安全加密虛擬化示意圖 圖

90、圖 39：安全內存加密示意圖：安全內存加密示意圖 數據來源：東北證券，公司官網 數據來源：東北證券，公司官網 海光海光DCU：深算一號性能比肩國際高端產品水準：深算一號性能比肩國際高端產品水準。海光 DCU 是國內唯一支持科學計算和人工智能加速大規模應用的加速計算芯片。選取深算一號和國際領先 GPU 生產商 NVIDIA 的高端 GPU 產品（型號為 A100）及 AMD 公司的高端 GPU 產品（型號為 MI100）進行對比?？梢?，在典型應用場景下，公司深算一號指標達到國際同類型高端產品水平。0100200300400500海光7285Intel 8360H(鉑金)Intel 8360HL(

91、鉑金)Intel 8376H(鉑金)Intel 8376HL(鉑金)Intel 8380H(鉑金)Intel 8380HL(鉑金)Speccpu_INTSpeccpu_FP-5%0%5%10%15%Intel 8380HL(鉑金)Intel 8380H(鉑金)Intel 8376HL(鉑金)Intel 8376H(鉑金)Intel 8360HL(鉑金)Intel 8360H(鉑金)Speccpu_INTSpeccpu_FP 表表 18：海光深算一號與：海光深算一號與NVIDIA、AMD高端高端GPU產品對比產品對比 海光海光 NVIDIA AMD 品牌品牌 深算一號 Ampere 100 MI

92、100 生產工藝生產工藝 7mm FinFET 7mm FinFET 7mm FinFET 核心數量核心數量 4096(64 CUs)2560 CUDA processors 640 Tensor processors 120CUs 內核頻率內核頻率 1 5GHz(FP64)1.7Ghz(FP32)1.53Ghz 1.5GHz(FP64)1.7Ghz_(FP32)顯存容量顯存容量 32GB HBM2 80GB HBM2e 32GB HBM2 顯存位寬顯存位寬 4096 bit 5120 bit 4096 bit 顯存頻率顯存頻率 2.0 GHz 3.2 GHz 2.4 GHz 顯存帶寬顯存帶寬

93、 1024 GB/s 2039 GB/s 1228 GB/s TDP 350 W 400 W 300W CPU-GPU互聯互聯 PCIe Gen4 x 16 PCIe Gen4 x 16 PCIe GEN4 x 16 GPU-GPU互聯互聯 xGMIx2,184 GB/s NVLink,600 GB/s Infimity Fabric x 3,276 GB/s 數據來源：東北證券，公司招股書 3.2.2.生態：良好生態為未來發展鋪平了道路 海光海光CPU：兼容：兼容x86指令集，具有成熟而豐富的應用生態環境。指令集，具有成熟而豐富的應用生態環境。其支持國內外主流操作系統、數據庫、虛擬化平臺或云

94、計算平臺，能夠有效兼容目前存在的數百萬款基于 x86 指令集的系統軟件和應用軟件。國內主要的一線系統廠商和部分新興廠商均采用了海光產品來進行方案設計。各廠商利用海光 CPU 圍繞著不同的類型的市場包括通用機架式服務器、AI 服務器、存儲和網安產品等，形成了一個完整的產品家族，可以覆蓋整個 IT 信息系統數據中心的所有應用。海光海光DCU：兼容“類：兼容“類CUDA”環境，環境，能較好地適配國際主流的商業計算軟件和人工智能軟件。公司主動融入國內外開源社區，積極向開源社區提供適用于海光 CPU、DCU 的適配和優化方案，保證了公司處理器產品在開源生態的兼容性。圖圖 40：海光的處理器產品具有完善的

95、生態：海光的處理器產品具有完善的生態 數據來源：東北證券，公司官網 打造光合組織共建繁榮生態。打造光合組織共建繁榮生態。海光產業生態合作組織（簡稱：光合組織）是公司發起的一個生態聯盟，主要致力于產業合作創新，推動數字經濟建設，促進國產信息 產業生態長遠發展。隨著光合組織的規模壯大，越來越多國內廠商開展了對海光處理器的生態建設與適配，在操作系統、數據庫、中間件、云計算平臺軟件、AI 技術框架和編程環境、核心行業應用等方面進行研發、互相認證和持續優化，研制了一批具影響力的國產整機系統、基礎軟件和應用軟件，初步形成了基于海光 CPU 和DCU 的國產軟硬件生態鏈。圖圖 41：海光產業生態合作組織主要

96、生態伙伴：海光產業生態合作組織主要生態伙伴 數據來源：東北證券，公司官網 表表 19：多家國內廠商產品與海光處理器完成兼容性互認：多家國內廠商產品與海光處理器完成兼容性互認 互認日期互認日期 互認廠商互認廠商 互認產品互認產品 互認的海光產品互認的海光產品 2022-01-14 焱融科技 YRCloudFile（高性能分布式文件存儲產品）海光 CPU（7000/5000/3000 系列）2021-09-15 百度 飛槳（深度學習平臺）海光 DCU，海光 CPU（7000/5000/3000 系列）2020-11-12 美創科技 數據安全、容災備份、智能運維、數據管理四大產品線共 14 款產品

97、海光 CPU（7000/5000/3000 系列）2020-11-03 極客天成 ScaleFlash 分布式存儲軟件 海光 CPU（7000/5000/3000 系列）2020-10-27 同盾科技 天策-決策引擎、云圖-知識圖譜 海光 CPU（7000/5000/3000 系列）2020-09-03 泰瑞數創 SmartEarth 智能時空信息云平臺 V1.0 海光 CPU（7000/5000/3000 系列）2020-07-01 人大金倉 KingbaseES V7、V8（數據庫管理系統）海光 CPU 5200、7100、7200 系列 2020-06-09 南大通用 GBase 8s

98、V8.8（安全數據管理系統）海光 CPU（7000/5000/3000 系列）2019-09-29 卓朗科技 卓朗昆侖云(自主可控云產品)海光 CPU（7000/5000/3000 系列）數據來源：東北證券，公開資料整理 公司公司產品產品已進入浪潮、聯想、新華三、同方等多家國內知名已進入浪潮、聯想、新華三、同方等多家國內知名服務器廠商，客戶豐富服務器廠商，客戶豐富度持續提升度持續提升。2019 年起，公司擴大了銷售隊伍，產品日益獲得越來越多客戶的認可。目前，包括浪潮、聯想、新華三、同方在內的多家國內知名服務器廠商的產品已搭載了海光 CPU 芯片，并成功應用到工商銀行、中國銀行、中國石油、中國石

99、化等金融、能源化工領域客戶，在電信運營商的數據中心類業務中也得到了廣泛使用。隨著產品逐漸得到客戶認可，新客戶持續導入，公司客戶的豐富度不斷提升。雖然公司產品的銷售收入目前仍主要集中于前五大客戶，但前五大客戶占比呈現逐漸降低的趨勢。圖圖 42：海光處理器已得到眾多：海光處理器已得到眾多OEM客戶支持客戶支持 圖圖 43：公司公司終端客戶行業終端客戶行業及前五大客戶及前五大客戶收入收入占比占比 數據來源：東北證券，公司官網 數據來源：東北證券，公司招股書 3.3.IPO 募投項目實施將進一步增強公司競爭力 募投項目實施將進一步增強公司競爭力。募投項目實施將進一步增強公司競爭力。據公司招股書，公司擬

100、募資 91.48 億元，投資于新一代海光通用處理器及協處理器研發、先進處理器技術研發中心建設等項目。本次募投項目的實施可促進公司技術發展，增強核心競爭力，拓寬海光處理器的應用領域，促進公司的產品銷售，實現公司的良性發展。新一代海光通用處理器研發項目：新一代海光通用處理器研發項目：擬投入 28.78 億元募集資金。該項目將集成公司處理器設計技術的最新成果，采用先進工藝制程，相比前幾代產品，功能、性能、能效比都將得到顯著提升。新一代海光通用處理器基于先進工藝制程，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 芯片間的高速緩存一致性，支持硬件虛擬化，

101、提供完整的硬件、軟件開發平臺和工具鏈。新一代海光協處理器研發項目：新一代海光協處理器研發項目：擬投入 18.56 億元募集資金。該項目將充分利用公司在 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。先進處理器技術研發中心建設：先進處理器技術研發中心建設：擬投入 24.14 億元募集資金。通過本項目的實施，完成面向再下一代海光 CPU 和 DCU 的前瞻技術研究，將顯著提升公司CPU 和 DCU 芯片技術研發能力，支撐再下一代產品的持續研發；突破先進芯片封裝技術，進一步提升再下一

102、代海光 CPU 和 DCU 芯片的集成度；攻克高端芯片產品研發的關鍵工程技術，提高再下一代海光 CPU 和 DCU 芯片的良品率，提升產能，降低生產成本；突破海光處理器軟硬件使能技術，完善海光芯!#!$!%!$&%!%!%!%$?+,-./012345678 片的生態系統，促進海光 CPU 和 DCU 芯片的規?；N售?？萍寂c發展儲備資金：科技與發展儲備資金：儲備資金約 20.00 億元，具體用途為進行前瞻性技術研究和補充流動資金。表表 20：公司科創板：公司科創板IPO募投項目概況（億元）募投項目概況（億元）項目名稱項目名稱 項目總投資額（億元）項目總投資額（億元）募集資金投資額（億元）募集

103、資金投資額（億元）新一代海光通用處理器研發 28.79 28.79 新一代海光協處理器研發 18.56 18.56 先進處理器技術研發中心建設 24.14 24.14 科技與發展儲備資金 20.00 20.00 合計 91.48 91.48 數據來源：東北證券，公開招股書 4.盈利預測盈利預測 公司的收入主要來自 CPU 產品 7000 系列、5000 系列、3000 系列和 DCU 產品 8000系列的銷售。分系列來看：1）7000系列：系列：7000 系列主要應用于高端服務器，面向數據中心、云計算等復雜領域，為公司收入的主要抓手。從量來看，隨著下游市場需求回暖以及國家在 5G、工業互聯網、

104、大數據中心、人工智能等七大領域新型基礎設施建設的進度加快，應用于高端服務器市場的 CPU 芯片仍將保持快速增長。隨著 2022 年下半年海光三號的規模出貨，7000 系列有望加速起量，我們預計 2022-2024 年 7000 系列銷量增速分別為 50%/20%/10%；從價來看，產品單價隨著代際呈遞增趨勢，2021 年單價較低的71xx 產品仍占據 7000 系列 38%的出貨量，隨著未來高單價的 73xx 產品、74xx 產品的規模出貨和低單價的71xx產品逐步替換，7000系列平均單價有較大提升空間，我們預計 2022-2024 年 7000 系列單價增速分別為 40%/20%/20%。

105、整體來看，整體來看，7000系列系列收入收入將保持快速增長，我們預計將保持快速增長，我們預計2022-2024年年7000系列收入分別為系列收入分別為31.54/45.42/59.96億元，億元，分別同比增長分別同比增長110.00%/44.00%/32.00%；7000系列毛利率系列毛利率也將隨著代際產品的持續更迭而穩步提升，我們預計也將隨著代際產品的持續更迭而穩步提升，我們預計2022-2024年分別為年分別為67.00%/68.00%/69.00%。2）5000系列：系列：5000 系列主要面向政務、企業及教育領域的中低端服務器需求。從量來看，隨著產業發展的持續深化，政務等領域的國產化替

106、代速度有望提升，據國務院發布新時期促進集成電路產業和軟件產業高質量發展的若干政策要求，我國芯片自給率要在 2025 年達到 70%，仍有較大提升空間，我們預計 5000 系列產品2022-2024 年銷量增速分別為 60%/25%/10%；從價來看，2021 年 52xx 產品單價顯著高于 51xx 產品單價，且 51xx 產品出貨占比較小，未來平均單價的提升主要來自于更高單價的 53xx 等新產品的拉動，我們預計 2022-2024 年 5000 系列單價增速分別為 25%/15%/15%。整體來看，整體來看，5000系列有望在中低端服務器市場持續滲透，我系列有望在中低端服務器市場持續滲透，

107、我們預計們預計2022-2024年年5000系列收入分別為系列收入分別為3.84/5.52/6.98億元，分別同比增長億元，分別同比增長100.00%/43.75%/26.50%；預計；預計2022-2024年年毛利率分別為毛利率分別為65.00%/65.50%/66.00%。3）3000系列：系列：3000 系列主要應用于工作站和邊緣計算服務器等領域。從量來看，我國邊緣計算服務器市場規模呈現快速增長趨勢，據 IDC 數據，我國邊緣服務器銷售額 2021-2025 年 CAGR 達 22.2%，展現較大的發展潛力。下游市場需求提振，2020-2021年海光3000系列銷量保持高速增長，未來也有

108、望維持高增態勢，我們預計2022-2024 年 3000 系列銷量增速分別為 80%/30%/20%；從價來看，2021 年 3000 系列主要以 32xx 產品為主，隨著海光三號、四號新品發布將小幅拉動平均單價上升，我們預計 2022-2024 年 3000 系列單價增速分別為 15%/10%/10%。整體來看，我整體來看，我們預計們預計2022-2024年年3000系列收入分別為系列收入分別為7.81/11.17/14.75億元，分別同比增長億元，分別同比增長107.00%/43.00%/32.00%；預計；預計2022-2024年毛利率分別為年毛利率分別為28.00%/28.50%/29

109、.00%。4）8000系列：系列：8000 系列是公司 DCU 產品，主要應用于大數據處理、AI、商業計算等計算密集類應用領域。公司深算一號已實現商用，深算二號預計年底可小批量量產。從量來看，下游大數據處理、商業計算及人工智能技術市場不斷擴容，對 DCU產品的需求也將持續增長，隨著性能更優的深算二號實現商用，DCU 產品銷量也保 持高速增長，我們預計 2022-2024 年 8000 系列銷量增速分別為 160%/50%/40%；從價來看，公司產品單價呈現逐年下降趨勢，我們預計該趨勢同樣適用于 8000 系列產品，2022 年 DCU 平均單價將有所下滑，隨著 DCU 深算二號規模出貨，新產品

110、有望提振平均單價，我們預計 2022-2024 年 8000 系列單價增速分別為-5%/20%/10%。整整體來看，我們預計體來看，我們預計2022-2024年年8000系列收入分別為系列收入分別為5.90/10.62/16.36億元，分別億元，分別同比增長同比增長147.00%/80.00%/54.00%；預計；預計2022-2024年年DCU產品毛利率分別為產品毛利率分別為35.00%/36.00%/37.00%。結合各系列產品預測，我們預計公司結合各系列產品預測，我們預計公司2022-2024年營業收入分別為年營業收入分別為49.10/72.73/98.04億 元，分 別 同 比 增 長

111、億 元，分 別 同 比 增 長112.50%/48.15%/34.80%；預 計 歸 母 凈 利 潤 分 別 為；預 計 歸 母 凈 利 潤 分 別 為8.59/12.65/17.54億元，分別同比增長億元，分別同比增長162.75%/47.23%/38.62%，對應，對應EPS分別為分別為0.37/0.54/0.75。表表 21：海光海光信息信息核心指標預測（百萬元）核心指標預測（百萬元）2021 2022E 2023E 2024E 7000 系列 1502 3154 4542 5996 YOY 91.11%110.00%44.00%32.00%毛利率 65.56%67.00%68.00%6

112、9.00%5000 系列 192 384 552 698 YOY 48.37%100.00%43.75%26.50%毛利率 63.76%65.00%65.50%66.00%3000 系列 378 781 1117 1475 YOY 254.06%107.00%43.00%32.00%毛利率 27.12%28.00%28.50%29.00%8000 系列 239 590 1062 1636 YOY 147.00%80.00%54.00%毛利率 34.84%35.00%36.00%37.00%營業收入 2310 4910 7273 9804 YOY 126.07%112.50%48.15%34.80%歸母凈利潤 327 859 1265 1754 YOY 935.65%162.75%47.23%38.62%毛利率 55.95%56.79%57.07%57.43%數據來源：東北證券，公司年報