1、2022 年深度行业分析研究报告 目目 录录 1.海光信息：自主先进微处理器产业的引领者海光信息：自主先进微处理器产业的引领者.5 1.1.海光信息：国产高端处理器领军企业.5 1.2.财务分析：营收快速增长，开启业绩收获期.8 2.行业：行业：CPU、GPGPU市场长坡厚雪市场长坡厚雪.12 2.1.CPU：下游稳健增长，我国 CPU 市场空间广阔.12 2.1.1.CPU：计算机的核心组成部件，下游应用广泛.12 2.1.2.空间：服务器市场稳健增长，我国 x86 CPU 市场空间广阔.14 2.1.3.格局：海外巨头形成垄断，国内厂商持续蓄力.16 2.2.GPGPU：HPC、AI 融合

2、发展造就高成长市场.18 2.2.1.GPGPU：面向通用计算的 GPU.18 2.2.2.空间：下游数据中心、AI 赛道高景气，GPGPU 发展潜力大.20 2.2.3.格局：英伟达一家独大，国内厂商大有可为.21 3.优势：技术立业，产品立身，打造优质产业链优势：技术立业，产品立身，打造优质产业链.23 3.1.技术：技术底蕴深厚，持续研发创新蓄力长期发展.23 3.2.产品：高性能+强生态，强大产品力构筑坚实壁垒.27 3.2.1.性能：海光 CPU 和 DCU 性能国内领先.27 3.2.2.生态：良好生态为未来发展铺平了道路.29 3.3.IPO 募投项目实施将进一步增强公司竞争力.

3、31 图表目录图表目录 图图 1：公司的股权结构（截止：公司的股权结构（截止IPO）.5 图图 2：海光：海光CPU基本组成架构示意图基本组成架构示意图.6 图图 3：海光：海光CPU在在服务器、工作站中的使用服务器、工作站中的使用.6 图图 4：公司产品的命名规则：公司产品的命名规则.7 图图 5：海光：海光DCU基本组成架构示意图基本组成架构示意图.8 图图 6：海光：海光DCU产品形态产品形态.8 图图 7：2017-2022H1公司营业收入（亿元）及增速公司营业收入（亿元）及增速.9 图图 8：公司营收构成（按产品线：亿元）：公司营收构成（按产品线：亿元）.9 图图 9：公司营收构成（

4、按代际：亿元）：公司营收构成（按代际：亿元）.9 图图 10：公司各系列产品销量（万颗，左）及单价（万元：公司各系列产品销量（万颗，左）及单价（万元/颗，右）颗，右）.10 图图 11：2017-2022H1公司归母净利润（亿元）及净利率公司归母净利润（亿元）及净利率.10 图图 12：2019-2021年公司主营成本构成年公司主营成本构成.11 图图 13：公司毛利率情况（综合、各系列产品）：公司毛利率情况（综合、各系列产品）.11 图图 14：公司期间费用率变化：公司期间费用率变化.11 图图 15：集成电路产业链结构：集成电路产业链结构.13 WYBVSVFYEWOV5X5Z7N8Q8O

5、oMqQoMmOeRoOwOiNpOmN6MrQtMvPrQrRMYnNmO 图图 16：2014-2020年全球服务器销售额及增速年全球服务器销售额及增速.14 图图 17：2014-2020年全球服务器出货量及增速年全球服务器出货量及增速.14 图图 18：2014-2020年全球年全球x86服务器销售额占比服务器销售额占比.14 图图 19：2014-2020年全球年全球x86服务器出货量占比服务器出货量占比.14 图图 20：2014-2020年全球年全球x86服务器销售额及增速服务器销售额及增速.15 图图 21：2014-2020年全球年全球x86服务器出货量及增速服务器出货量及增

6、速.15 图图 22：2014-2025E我国我国x86服务器出货量及增速服务器出货量及增速.15 图图 23：中国：中国x86服务器路数分布情况服务器路数分布情况.16 图图 24：我国：我国x86服务器服务器CPU出货量预测（万颗）出货量预测（万颗）.16 图图 25：英特尔、：英特尔、AMD在在x86 CPU领域的市占率领域的市占率.17 图图 26：英特尔、：英特尔、AMD在服务器在服务器CPU领域的市占率领域的市占率.17 图图 27：GPGPU的主要应用领域的主要应用领域.19 图图 28：2021H1我国我国AI服务器市场份额服务器市场份额.19 图图 29：2016-2021E

7、数据中心负载任务量（万数据中心负载任务量（万个）个）.20 图图 30：2016-2021E超级数据中心数量变化（座）超级数据中心数量变化（座）.20 图图 31：2019-2024E我国人工智能芯片市场规模（亿元）及增速我国人工智能芯片市场规模（亿元）及增速.21 图图 32：全球：全球GPU市场份额（市场份额（2019年）年）.22 图图 33：公司研发支出（亿元）及其营收占比：公司研发支出（亿元）及其营收占比.25 图图 34：公司与同行：公司与同行业可比公司研发投入率对比业可比公司研发投入率对比.25 图图 35：公司在处理器各核心环节的进展：公司在处理器各核心环节的进展.26 图图

8、36：Intel的的6款产品与海光款产品与海光7285的的SPEC CPU 2017双路测试结果双路测试结果.28 图图 37：Intel的的6款产品对海光款产品对海光7285的性能差异（的性能差异（Intel数据数据/海光数据海光数据-1）.28 图图 38：安全加密虚拟化示意图：安全加密虚拟化示意图.28 图图 39：安全内存加密示意图：安全内存加密示意图.28 图图 40：海光的处理器产品具有完善的生态：海光的处理器产品具有完善的生态.29 图图 41：海光产业生态合作组织主要生态伙伴：海光产业生态合作组织主要生态伙伴.30 图图 42：海光处理器已得到众多：海光处理器已得到众多OEM客

9、户支持客户支持.31 图图 43：公司终端客户行业及前五大客户收入占比：公司终端客户行业及前五大客户收入占比.31 表表 1：公司产品分类：公司产品分类.6 表表 2：海光：海光CPU各类型产品的型号、特征和演变情况各类型产品的型号、特征和演变情况.7 表表 3：海光：海光8100产品规格与特点产品规格与特点.8 表表 4：CISC、RISC指令集对比指令集对比.12 表表 5：CPU在各设备类型中的应用比较在各设备类型中的应用比较.13 表表 6：各架构细分市场格局及应用领域：各架构细分市场格局及应用领域.16 表表 7：Intel/AMD 桌面桌面CPU世代表世代表.17 表表 8：国产：

10、国产CPU六大厂商概况六大厂商概况.18 表表 9：GPGPU计算特征及优势计算特征及优势.19 表表 10：三种：三种AI芯片解决方案对比芯片解决方案对比.20 表表 11：国产：国产GPGPU厂商概况厂商概况.22 表表 12：公司管理层具有：公司管理层具有深厚技术背景与行业经验深厚技术背景与行业经验.23 表表 13：核心技术人员主要贡献：核心技术人员主要贡献.24 表表 14：国内可比公司研发人员情况：国内可比公司研发人员情况.24 表表 15：公司掌握的核心技术：公司掌握的核心技术.26 表表 16：公司在研项目：公司在研项目.27 表表 17：公司与国内外可比公司典：公司与国内外可

11、比公司典型服务器型服务器CPU参数比较参数比较.27 表表 18：海光深算一号与：海光深算一号与NVIDIA、AMD高端高端GPU产品对比产品对比.29 表表 19：多家国内厂商产品与海光处理器完成兼容性互认：多家国内厂商产品与海光处理器完成兼容性互认.30 表表 20：公司科创板：公司科创板IPO募投项目概况（亿元）募投项目概况（亿元）.32 表表 21：海光信息核心指标预测（百万元）：海光信息核心指标预测（百万元）.34 1.海光信息：自主先进微处理器产业的引领者海光信息：自主先进微处理器产业的引领者 1.1.海光信息：国产高端处理器领军企业 海光信息，国产高端处理器希望之光。海光信息，国

12、产高端处理器希望之光。公司成立于 2014 年，主要从事高端处理器等计算芯片产品和系统的研究、开发。经过多年努力，公司先后设计并量产了多款兼容 x86 生态、性能达到国际同类型主流水平的高端处理器产品，能为云计算、大数据分析、分布式云存储等场景提供强劲计算能力。公司致力于成为中国最重要的计算机芯片设计企业，为中国信息产业的强盛提供核心计算引擎。2022 年 6 月 21 日，公司上市申请获证监会批复，并于 2022 年 8 月 3 日进行申购，本次发行价格为 36.00元/股。公司集中科院和地方国资等各方优势，致力于成为中立的芯片公司。公司集中科院和地方国资等各方优势，致力于成为中立的芯片公司

13、。据公司招股说明书，公司暂无控股股东和实际控制人。2018 年以来，公司前两大股东分别为中科曙光和成都国资（含成都产投有限、成都高投有限及成都集萃有限，系一致行动人），截至 2022 年 7 月 26 日，二者持股比例分别为 32.10%和 19.53%。公司共有 4 家参控股公司，分别为海光集成、海光微电子、海光杭州和致象尔微，直接持股比例分别为 70%、49%、100%和 1.14%。图图 1：公司的股权结构（截止：公司的股权结构（截止IPO）数据来源：东北证券，公司招股书 公司主要产品包括海光通用处理器（公司主要产品包括海光通用处理器（CPU）和海光协处理器（）和海光协处理器（DCU）。

14、）。公司通过与AMD 合作，获得了 x86 处理器设计核心技术，并于 2016 年启动海光一号产品设计，正式进入 x86 处理器设计领域。秉承“销售一代、验证一代、研发一代”的产品研发策略，公司建立了完善的高端处理器的研发环节和流程，技术不断突破，CPU 系列产品性能逐代提升。公司借助在 CPU 领域的深厚积累，于 2018 年 10 月切入 DCU产品研发，形成了以 CPU 和 DCU 双系列为主的高端处理器产品布局。表表 1：公司产品分类：公司产品分类 产品类型产品类型 处理器种类处理器种类 指令集指令集 主要产品主要产品 产品特征产品特征 典型应用场景典型应用场景 海光海光CPU 通用处

15、理器 兼容 x86指令集 海光 3000 系列 内置多个处理器核心，集成通用的高性能外设接口，拥有完善的软硬件生态环境和完备的系统安全机制，适用于数据计算和事务处理等通用型应用 云计算、物联网、信息服务等 海光 5000 系列 海光 7000 系列 海光海光DCU 协处理器 兼容“类CUDA”环境 海光 8000 系列 内置大量运算核心，具有较强的并行计算能力和较高的能效比，适用于向量计算和矩阵计算等计算密集型应用 大数据处理、人工智能、商业计算等 数据来源：东北证券，公司招股书 海光海光CPU片上架构复杂，能够应用在多个场景。片上架构复杂，能够应用在多个场景。根据海光 CPU 不同的产品规格

16、定义，需要在一块基板上封装 1-4 颗裸片，而裸片的内部结构非常复杂，不仅包括处理器核心、片上网络、各类接口控制器等硬件电路，还集成了复杂的程序代码（“微码系统”）。基于公司前沿技术，海光 CPU 系列产品可兼容国际主流 x86 处理器架构和技术路线，具有先进的工艺制程、优异的系统架构、丰富的软硬件生态等优势，广泛应用于服务器、工作站的应用场景，覆盖电信、金融、互联网、教育、交通等领域。图图 2：海光：海光CPU基本组成架构示意图基本组成架构示意图 图图 3：海光：海光CPU在服务器、工作站中的使用在服务器、工作站中的使用 数据来源：东北证券，公司招股书 数据来源：东北证券，公司招股书 海光海

17、光CPU现已形成了多系列多代际产品矩阵。现已形成了多系列多代际产品矩阵。随着技术不断升级，海光 CPU 产品不断迭代，产品系列不断扩充。从应用场景来看，海光 CPU 产品可规划为 7000、5000 和 3000 系列，分别应用于面向数据中心、云计算等复杂领域的高端服务器、面向政务、企业、教育领域的中低端服务器、和面向入门级计算领域的工作站和边缘计算服务器。从代际看，海光 CPU 产品可分为海光一号、二号、三号、四号等。截止 2021 年末，海光一号和海光二号已实现商业化应用，海光三号已完成实验室验证，于 2022 年 6 月正式发布量产，海光四号正处于研发阶段。表表 2：海光：海光CPU各类

18、型产品的型号、特征和演变情况各类型产品的型号、特征和演变情况 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 演变情况演变情况 海光一号海光一号 71xx 51xx 31xx 2016 年 3 月启动设计，2018 年 4 月实现量产 海光二号海光二号 72xx 52xx 32xx 2017 年 7 月启动研发，2020 年 1 月实现量产 海光三号海光三号 73xx 53xx 33xx 2018 年 2 月启动研发，2022 年 6 月正式发布 海光四号海光四号 74xx 54xx 34xx 2019 年 7 月启动研发，各项研发工作进展正常 处理器核心数处理器

19、核心数 32 16 8-内存通道数内存通道数 8 4 2-PCIe接口数接口数 128 64 32-主要应用主要应用 数据中心、云计算等复杂应用的高端服务器 政务、企业和教育领域信息化建设中的中低端服务器 工作站和边缘计算服务器；入门级计算领域-数据来源：东北证券，公司招股书 海光产品的命名采用数字和字母的混合形式。海光产品的命名采用数字和字母的混合形式。从产品类别来看，C86 指 CPU 系列产品，C87 指 DCU 系列产品；从产品型号来看，档位符 7、5、3、8 分别指代高端、中端、低端处理器和协处理器，代际符 1、2、3 分别指代一代、二代、三代产品，例如，海光一号是第一代 CPU 产

20、品，具体型号包括 31xx、51xx 和 71xx 系列；而第二代 CPU 产品海光二号产品型号包括 32xx、52xx 和 72xx 系列。图图 4：公司产品的命名规则：公司产品的命名规则 数据来源：东北证券，公司招股书 海光海光DCU兼容“类兼容“类CUDA”环境。”环境。海光 DCU 属于 GPGPU 的一种，可以全面兼容ROCm（“类 CUDA”）GPU 计算生态，能较好地适配、适应国际主流商业计算软件和人工智能软件，广泛应用于大数据处理、AI、商业计算等计算密集类应用领域，为应用程序提供高性能、高能效比的算力，支撑高复杂度和高吞吐量的数据处理任务。从产品结构来看，海光 DCU 的构成

21、与 CPU 类似，结构逻辑较 CPU 简单，但计算单元数量较多。从产品种类来看，海光 DCU 产品规划为海光 8000 系列，目前该系列产品深算一号已实现商用，深算二号处于研发阶段。图图 5：海光：海光DCU基本组成架构示意图基本组成架构示意图 图图 6：海光：海光DCU产品形态产品形态 数据来源：东北证券，公司招股书 数据来源：东北证券，公司招股书 表表 3：海光：海光8100产品规格与特点产品规格与特点 海光海光8100 产品图片产品图片 典型功耗典型功耗 260-350W 典型运算类型典型运算类型 双精度、单精度、半精度浮点数据和各种常见整型数据 计算计算 60-64 个计算单元（最多

22、4096 个计算核心）；支持 FP64、FP32、FP16、INT8、INT4 内存内存 4 个 HBM2 内存通道；最高内存带宽为 1TB/s；最大内存容量为 32GB I/O 16 Lane PCIe Gen4；DCU 芯片之间高速互连 数据来源：东北证券，公司招股书 1.2.财务分析：营收快速增长，开启业绩收获期 公司营收持续高增长。公司营收持续高增长。2018 年以前，公司专注技术和产品研发，营收规模体量较小，2019 年以来，随着海光一号、二号及深算一号的规模量产，公司营业收入快速增长，2021 年公司实现营业收入 23.10 亿元，同比增长 126.07%，2017-2021 年

23、CAGR 高达 258.40%。2022 年上半年公司已实现营业收入 25.30 亿元，已超过 2021 年全年收入水平，随着未来海光三号的规模出货，公司营收有望保持稳健增长。图图 7：2017-2022H1公司营业收入（亿元）及增速公司营业收入（亿元）及增速 数据来源：东北证券，Wind 海光海光CPU 7000系列贡献超六成营收，代际更换助力营收加速。系列贡献超六成营收，代际更换助力营收加速。从产品线看，2019-2021 年，7000 系列 CPU 产品贡献营收大头（2021 年占比 65%），并且保持高速增长，从 2019 年的 3.25 亿元增长至 2021 年的 15.02 亿元。

24、5000 系列、3000 系列产品营收亦逐年增长，2021 年分别为 1.92 亿元和 3.78 亿元。2021 年，公司 DCU 产品（8100 系列）首次实现销售，实现收入 2.39 亿元，占公司营业收入 10.3%。从代际看，2020 年海光二号实现量产，在收入上与海光一号平分秋色；2021 年海光二号成为公司收入主要抓手，当年实现收入 17.80 亿元，占比高达 77.06%。图图 8：公司营收构成（按产品线：亿元）：公司营收构成（按产品线：亿元）图图 9：公司营收构成（按代际：亿元）：公司营收构成（按代际：亿元）数据来源：东北证券，公司招股书 数据来源：东北证券，公司招股书 销量快速

25、释放，弥补各代际单价逐年下降。销量快速释放，弥补各代际单价逐年下降。从产品销量来看，7000 系列和 3000 系列贡献主要销量，代际转换后海光二号快速放量，取代海光一号份额，总体销量呈现快速上升趋势。从产品单价来看，海光二号相比海光一号价格上涨明显，各子系列单价随着推出时间逐年递减。受益于公司产品的快速放量，总体营收迅速增长。0%100%200%300%400%500%600%700%800%05002020212022H1营业收入（亿元）YoY05920202021CPU-7000系列CPU-5000系列CPU-3000系列

26、DCU(8000系列)05920202021CPU-海光一号CPU-海光二号DCU-深算一号 图图 10：公司各系列产品销量（万颗，左）及单价（万元：公司各系列产品销量（万颗，左）及单价（万元/颗，右）颗，右）数据来源：东北证券，公司招股说书（各产品销量依据各产品销售额和单价推算）归母净利润扭亏为盈，开启业绩收获期。归母净利润扭亏为盈，开启业绩收获期。2017-2020 年，公司归母净利润均为负值，主要因为公司尚处于初创期至快速发展期，研发投入高而营收规模相对较小，此外公司对骨干员工实施了多次股权激励也产生了较大股份支付支出。2021 年公司归母净利润扭亏为盈，实现 3.

27、27 亿元；2022 年上半年公司归母净利润已超上年水平，达到 4.76 亿元。从盈利能力来看，公司净利率逐年上行，2021 年达到 18.94%，2022年上半年持续探寻净利率上行空间，实现 27.04%。图图 11：2017-2022H1公司归母净利润（亿元）及净利率公司归母净利润（亿元）及净利率 数据来源：东北证券，Wind 规模效应抬升毛利率水平，控费能力持续增强。规模效应抬升毛利率水平，控费能力持续增强。公司主营业务成本包括直接成本（直接材料采购费、封装测试费）和间接成本（自研无形资产摊销、知识产权费和其他制造费用）。2021 年公司直接成本占主营业务成本 64.19%（直接材料 3

28、6.21%、封装测试费 27.97%），间接成本占主营业务成本 35.81%（自研无形资产摊销 25.30%、知识产权费 10.05%、其他制造费用 0.46%）。随着公司业务规模的增长，自研无形资产摊销金额占营业收入的比例持续下降，2019-2021 年分别为 32.86%、17.18%和11.14%。规模效应下综合及各业务毛利率相应提升，2021 年公司综合毛利率达到55.95%，较上年提高 6.04 个百分点。公司控费能力持续增强，期间费用率逐年下降，0.00.51.01.52.00554020000-销量5000-销量3000-销量8000-

29、销量7000-单价5000-单价3000-单价8000-单价-400%-300%-200%-100%0%100%-2-7200212022H1归母净利润（亿元）净利率 从 2019 年的 74.23%下降至 2021 年的 37.88%，主要系公司销售规模大幅增加，各项费用增速低于营收增速所致。规模效应下，我们预计公司毛利率和期间费用率的有望进一步优化，将持续探寻盈利上行空间。图图 12：2019-2021年公司主营成本构成年公司主营成本构成 数据来源：东北证券，公司招股书 图图 13：公司毛利率情况（综合、各系列产品）：公司毛利率情况（综合、各系列

30、产品）图图 14：公司期间费用率变化：公司期间费用率变化 数据来源：东北证券，Wind 数据来源：东北证券，Wind 0%20%40%60%80%100%201920202021直接材料封装测试自研无形资产摊销知识产权费其他制造费用0%20%40%60%80%201920202021综合毛利率CPU-7000系列CPU-5000系列CPU-3000系列DCU(8000系列)-100%0%100%200%300%400%20021销售管理研发财务 2.行业：行业：CPU、GPGPU市场长坡厚雪市场长坡厚雪 2.1.CPU：下游稳健增长，我国 CPU 市场空间广阔 2.1.1

31、.CPU：计算机的核心组成部件，下游应用广泛 CPU是计算机的核心组成部件。是计算机的核心组成部件。CPU 指中央处理器（Central Processing Unit），是计算机的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元，是计算机的核心组成部件。CPU 的本质是超大规模集成电路，用于解释计算机指令和处理计算机软件中的数据，负责控制、调配计算机的所有软硬件资源。按照采用的指令集，CPU可分为 CISC（复杂指令集）和 RISC（精简指令集）两大类，两种架构的特点各有不同，其中，x86 架构是 CISC 的代表，ARM、MIPS、Alpha 等是 RISC 的代表。表表 4：CISC、

32、RISC指令集对比指令集对比 CISC（复杂指令集）（复杂指令集）vs RISC（精简指令集）（精简指令集）x86 主要架构主要架构 ARM、MIPS、Alpha 等 使用频率差别大，可变长格式 指令系统指令系统 使用频率接近、定长格式、大部分为单周期指令 一般200 条 指令数指令数 一般4 寻址方式寻址方式 支持方式少，一般4 微程序控制技术 实现方式实现方式 增加了通用寄存器，硬布线逻辑控制为主，适合采用流水线 主要为微程序控制 控制方式控制方式 主要为硬布线控制 x86：兼容性强，配套软件及开发工具成熟，高效使用主存储器 优势优势 ARM：低功耗、小体积；MIPS：结构简单，功耗低；A

33、lpha：结构简单，易实现超标量和高主频计算 服务器、工作站、PC 应用场景应用场景 移动终端、工控、消费电子、嵌入式等 数据来源：东北证券，CSDN，公司招股书 CPU的生产包括设计、制造、封测三个环节。的生产包括设计、制造、封测三个环节。作为最典型的集成电路产品之一，CPU的产业链结构与集成电路一致，其生产包括设计、制造、封测三个环节。其中，设计是指将系统、功能与性能的具体要求转化为物理版图；制造环节是指在准备好的晶圆材料上按照物理版图构建完整电路的过程；而封装测试是对合格晶圆进行切割、焊接、封装，使芯片电路与外部器件实现连接，并对封装完毕的芯片进行功能和性能测试。图图 15：集成电路产业

34、链结构：集成电路产业链结构 数据来源：东北证券，亿欧智库 CPU可应用在服务器、工作站、可应用在服务器、工作站、PC、移动终端和嵌入式设备等设备上。、移动终端和嵌入式设备等设备上。针对不同的设备类型，CPU 的架构、功能、性能、可靠性、能效比等技术指标存在一定差异。海光 CPU 主要应用于服务器、工作站等计算、存储设备，其中，服务器的 CPU 芯片在性能、可靠性、可扩展性和可维护性等方面要求较为苛刻，是数据处理能力最强、设计工艺最复杂、可靠性最高的处理器，应用于各大行业的关键场景；而工作站是一种高端微型计算机，主要为单用户提供比个人计算机更强大的性能，主要应用在科学和工程计算、软件开发、计算机

35、辅助设计等场景。表表 5：CPU在各设备类型中的应用比较在各设备类型中的应用比较 设备类型设备类型 典型应用场景典型应用场景 技术特点技术特点 服务器服务器 行业关键应用（电信、金融、教育、互联网等）；政府国计民生关键应用（税务、电力、公安、社保等）微结构复杂、先进，制造工艺先进，核心数多，性能优异；指令集功能齐全；片上缓存容量大；内存通道数多；I/O 带宽高；支持多处理器一致性互连；可靠性高，RAS 功能丰富；TDP 功耗较高 工作站工作站 图形工作站、计算工作站 微结构复杂、先进，制造工艺先进，性能优异；指令集功能齐全；片上缓存容量大；I/O 能力要求较强；可靠性较高 PC 台式机、笔记本

36、电脑 微结构复杂、先进，制造工艺先进；性能与功耗较平衡；指令集功能较齐全；I/O 接口功能齐全；内存通道数为 12 个 移动终端移动终端 手机、平板电脑、智能电视、POS 机 微结构较复杂，制造工艺先进；性能功耗比优异；指令功能较齐全 嵌入式设备嵌入式设备 智能汽车、网络设备、物联网设备、工业控制系统 应用领域非常广泛，针对不同应用领域有不同规格 数据来源：东北证券，公司招股书 2.1.2.空间：服务器市场稳健增长，我国 x86 CPU 市场空间广阔 全球服务器市场稳健增长。全球服务器市场稳健增长。过去十多年，全球服务器市场总体保持了稳健的增长。据 IDC 数据，2020 年全球服务器出货量为

37、 1212.9 万台，销售额 910.2 亿美元，同比分别增长 3.26%和 4.37%。未来仍将保持上升态势。图图 16：2014-2020年全球服务器销售额及增速年全球服务器销售额及增速 图图 17：2014-2020年全球服务器出货量及增速年全球服务器出货量及增速 数据来源：东北证券，IDC 数据来源：东北证券，IDC 无论在金额还是数量上，无论在金额还是数量上，x86架构均占据服务器主要市场份额。架构均占据服务器主要市场份额。由于 x86 处理器起步较早，生态环境较其他处理器具有明显优势，因此，应用 x86 处理器的服务器在市场上占据绝对大头。据 IDC 数据，2014-2020 年，

38、x86 架构服务器销售额占比均值约为 91%，出货量占比超过 97%。图图 18：2014-2020年全球年全球x86服务器销售额占比服务器销售额占比 图图 19：2014-2020年全球年全球x86服务器出货量占比服务器出货量占比 数据来源：东北证券，IDC 数据来源：东北证券，IDC 我国我国x86服务器市场规模增速高于全球水平，预计服务器市场规模增速高于全球水平，预计2021-2025年年CAGR达到达到8.8%。据IDC数据，2020年，全球x86服务器市场销售额为826.5亿美元，同比增长3.31%；销售量为 1180.2 万台，同比增长 1.82%。同年，中国 x86 服务器市场规

39、模为 218.7亿美元，同比增长 16.5%；出货量为 343.9 万台，同比增长 8.1%。我国 x86 服务器市场规模及出货量增速显著高于全球。未来随着下游需求回暖以及国家将加快 5G、工业互联网、大数据中心、人工智能等新型基础建设进度，预计我国 x86 服务器出货量将以 8.8%的复合增速持续增长，到 2025 年达到 525.2 万台。-10%0%10%20%30%40%02004006008001,0002014 2015 2016 2017 2018 2019 2020销售额（亿美元）YoY-5%0%5%10%15%20%05001,0001,5002014 2015 2016 2

40、017 2018 2019 2020出货量（万台）YoY0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%200020 x86服务器销售额占比非x86服务器销售额占比0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%200020 x86服务器销售量占比非x86服务器销售量占比 图图 20：2014-2020年全球年全球x86服务器销售额及增速服务器销售额及增速 图图 21：2014-2020年全球年全球x86服务器出货量及增速服务器出货量及增速 数据来源：东北证券，IDC 数

41、据来源：东北证券，IDC 图图 22：2014-2025E我国我国x86服务器出货量及增速服务器出货量及增速 数据来源：东北证券，IDC 我国我国x86服务器服务器CPU市场空间广阔，预计市场空间广阔，预计2025年出货量将达千万颗。年出货量将达千万颗。据 IDC 数据，我国 x86 服务器主要以双路服务器为主，2016-2020 年，双路服务器占比保持在80%以上。根据 2020 年我国 x86 服务器出货量和路数分布情况进行推算，预计当年我国 x86 CPU 芯片出货量为 698.1 万颗。假设 2021-2025 年路数分布情况与 2020 年保持一致，结合 IDC 对于我国 x86 服

42、务器的规模预测，预计 2025 年我国 x86 服务器的 CPU 出货量可达 1066.2 万颗，2021-2025 年复合增长率达 8.8%.-10%0%10%20%30%40%02004006008001,0002014 2015 2016 2017 2018 2019 2020销售额（亿美元）YoY-5%0%5%10%15%20%05001,0001,5002014 2015 2016 2017 2018 2019 2020出货量（万台）YoY-10%-5%0%5%10%15%20%25%30%00500600200020

43、2021E2022E2023E2024E2025E中国x86服务器出货量（万台）YOY 图图 23：中国：中国x86服务器路数分布情况服务器路数分布情况 图图 24：我国：我国x86服务器服务器CPU出货量出货量预测（万颗）预测（万颗）数据来源：东北证券，IDC 数据来源：东北证券，IDC，公司招股书 2.1.3.格局：海外巨头形成垄断，国内厂商持续蓄力 海外海外x86 CPU市场双雄争霸。市场双雄争霸。对于 x86 架构，英特尔、AMD 双巨头垄断全球市场。其中，英特尔依靠其强大的 x86 生态体系，在通用 CPU 市场占据领先地位，市场份额常年保持在 80%左右。AMD 自 2017 年发

44、布 Zen 系列 CPU，市占率不断提升，追赶势头明显。据 Mercury Research，2021Q4，英特尔、AMD 在全球 x86 CPU 的市占率分别达到 74.4%和 25.6%，二者在服务器领域的市占率分别达 89.3%和 10.7%。表表 6：各架构细分市场格局及应用领域：各架构细分市场格局及应用领域 指令集指令集 架构架构 海外代表企业海外代表企业 国内代表企国内代表企业业 应用领域应用领域 CISC x86 英特尔、AMD 兆芯、海光、MPRC（北大微处理器研究开发中心）服务器、PC、嵌入式 RISC ARM ARM、苹果、高通、三星 飞腾、华为（鲲鹏）服务器、PC、手机、

45、嵌入式 MIPS MIPS Technologies 龙芯、君正 服务器、PC、超算、嵌入式 RISC-V Berkeley、Microsemi、ANDES 晶心科技、核芯互联、芯来科技等 手机、IoT Alpha DEC 申威 服务器、PC、超算、嵌入式 Power PC IBM 浪潮 服务器、超算 数据来源：东北证券，各公司官网，亿欧智库 0%20%40%60%80%100%120%2001920201路2路4路8路及以上-10%-5%0%5%10%15%20%25%30%02004006008001,0001,2002001920202021E

46、 2022E 2023E 2024E 2025E中国x86服务器CPU出货量（万颗）YOY 表表 7：Intel/AMD 桌面桌面CPU世代表世代表 Intel AMD 代号 世代 年代 制程 代号 类别 年代 制程 Alder Lake 12 代酷睿 2021-2022 年 7nm Zen4 锐龙 7000 2022 年 5nm Rocket Lake 11 代酷睿 2021 年 14nm+Zen3 锐龙 5000 2020 年 7nm Comet Lake-S/Skylake-X 十代酷睿 2019-2020 年 14nm+Zen2 锐龙 3000/线程撕裂者 3000 2019 年 7n

47、m Coffee Lake-Refresh/Skylake-X 九代酷睿 2018-2019 年 14nm+Zen+锐龙 2000/线程撕裂者 2000 2018 年 12nm Coffee Lake 八代酷睿 2017-2018 年 14nm+Zen 锐龙 1000/线程撕裂者 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 弈龙/速龙 2007-2011 年 45nm Netburst 奔腾 4/D 2000-2008 年 65nm K8 速龙 64 2003-2007 年 65nm Tualatin 奔腾 3 1999-2001 年 130nm K7 速龙 XP 1999-2004 年 130nm 数据来源：东北证券，公开资料整理 图图 25：英特尔、：英特尔、AMD在在x86 CPU领域的市占率领域的市占率 图图 26：英特尔、：英特尔、AMD在服务器在服务器CPU领域的市占率领域的市占率 数据来源：东北证券，Mercury Research 注：内圈为 20Q4，外圈为 21Q4 数据来源：东北证券，M

50、ercury Research 注：内圈为 20Q4，外圈为 21Q4 我国国产我国国产CPU形成了“四种技术路径、六大主要厂商”的市场格局。形成了“四种技术路径、六大主要厂商”的市场格局。CPU 作为芯片乃至信息产业最重要的核心部件，是我国长期扶持和发展的重点。目前，我国国产 CPU 逐渐形成了“四种技术路径、六大主要厂商”的市场格局，包括采用 ARM架构的鲲鹏和飞腾，x86 架构的海光和兆芯，Alpha 架构的申威以及 LoongArch/MIPS架构的龙芯。目前，国产六大 CPU 厂商绝大多数采用与国外合作的方式，包括购买指令集授权、技术合作等。英特尔AMD英特尔AMD 表表 8：国产：

51、国产CPU六大厂商概况六大厂商概况 鲲鹏鲲鹏 飞腾飞腾 海光海光 兆芯兆芯 龙芯龙芯 申威申威 研发单位研发单位（背景）（背景）海思（华为）天津飞腾（中国长城）海光信息（中科曙光）上海兆芯（上海国资委）龙芯中科（中科院计算所）申威科技（江南计算所）指令集体系指令集体系 ARM ARM x86（AMD）x86（VIA）MIPS Alpha 架构来源架构来源 指令集授权 指令集授权 IP 授权 IP 授权 指令集授权+自研 指令集授权+自研 代表产品代表产品 鲲鹏 920 S2500、D2000、FT-2000A/2 Hygon C86-7285 ZX-C/C+系列、KX-6000 系列、KH-3

52、0000 系列 龙芯 1 号/2 号/3 号 SW-1600/SW-1610 应用领域应用领域 服务器、PC、嵌入式；党政、商用 服务器、PC、嵌入式；党政、商用 服务器；党政、商用 服务器、PC、嵌入式；党政、商用 服务器、PC；党政 服务器、PC；党政、军事 优势优势 产品线丰富；性能强；市场接受度高 产品线丰富；性能强；自主化程度高 基于 AMD 最新 Zen 架构，性能强；应用生态丰富 生态、兼容性优；获上海资金扶持 自主化程度高；起步早，有先发优势；产品功耗低 自主化程度高；军事领域市占率高；劣势劣势 兼容性和生态需继续打造；受制裁，影响未来确定性 起步晚；兼容性和生态需继续打造；商

53、用性能有待提高 自主化程度低；被制裁，未来确定性受影响 存知识产权瑕疵；市场开拓不足；无服务器芯片 MIPS 指令集已停止发展；生态、兼容性缺乏；只有低端服务器芯片 Alpha 指令集已停更；多用于超算、军事，市场、生态能力弱 数据来源：东北证券，各公司官网，华经情报网，亿欧智库 政策利好，国内政策利好，国内CPU厂商有望受益。厂商有望受益。在科技领域竞争加剧的大背景下，我国政府对国产 CPU 的支持力度逐步加大，2020 年 8 月，国务院发布新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策，指出中国芯片自给率要在 2025 年达到70%，为国内 CPU 厂商创造新机。随着国产 CPU

54、性能的不断提高和软件生态的不断完善，基于国产 CPU 的信息产品已经得到批量复用，随着未来信息化的加速，国产 CPU 的需求将持续增加，国内 CPU 厂商有望受益。2.2.GPGPU：HPC、AI 融合发展造就高成长市场 2.2.1.GPGPU：面向通用计算的 GPU GPU可分化为传统可分化为传统GPU和和GPGPU两个分支。两个分支。GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在 PC、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器。GPU 的设计初衷是提升计算机对图像、视频等数据的处理性能。随着

55、GPU 在并行计算性能优势的显现和并行计算应用范围的拓展，GPU 逐渐分化成两条分支：1）传统 GPU：延续用于图形图像处理的用途，内置视频编解码、2D、3D 加速引擎及图像渲染等专用运算模块；2）GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units，面向通用计算的图形处理器），作为运算协处理器，针对不同计算场景的需要，增加了向 量、张量、矩阵等运算指令，提升了浮点运算的精度与性能。海光 DCU 产品是基于通用的 GPGPU 机构，设计、发布的适合计算密集型和运算加速领域的一类协处理器。表表 9：GPGPU计算特征及优势计算特

56、征及优势 计算特征计算特征 具体优势具体优势 高效的并行性 通过 GPU 多条流水线的并行计算来实现。在目前主流的 GPGPU 中，多条流水线可以在单一控制部件的集中控制下运行，也可以独立运行。相对于并行机而言，GPGPU 能够在较低硬件成本的基础上，为适用于GPGPU 并行架构的应用提供一个良好的并行解决方案。高密集的运算 GPGPU 通常集成高速的 GDDR 或 HBM 内存系统，能够提供每秒 TB级别的访存带宽，在数据密集型运算应用方面具有很好的性能。超长流水线 GPGPU 超长流水线的设计以吞吐量的最大化为目标，在对大规模的数据流并行处理方面具有明显的优势。数据来源：东北证券，公司招股

57、书 GPGPU广泛应用于商业计算广泛应用于商业计算&大数据处理、大数据处理、AI领域。领域。随着技术发展和生态的逐步完善，GPGPU 的用途被进一步发掘。GPGPU 已广泛用于天气预报、工业设计、基因工程、金融工程等领域的商业计算和大数据处理。目前在超算、大数据处理等算力要求非常高的应用场景中，算力大都采用 CPU+GPGPU 或搭配专用加速芯片的构建方式。以超算为例，2020 年全球超算系统 TOP500 中，有七成采用 GPGPU，在TOP25 中，有 20 个采用 GPGPU。在 AI 领域，使用 GPGPU 在云端运行模型训练算法可显著缩短训练时长，减少能源消耗，降低 AI 的应用成本

58、。据 Frost&Sullivan，2019 年，GPU 在 AI 芯片中的占比最大，达 36.54%，预计 2024 年将提升至 51.4%。GPU 也是 AI 服务器的首选加速方案。据 IDC 研究，2021 年上半年我国 GPU 加速型 AI 服务器比例超 9 成。图图 27：GPGPU的主要应用领域的主要应用领域 图图 28：2021H1我国我国AI服务器市场份额服务器市场份额 数据来源：东北证券，公司招股书 数据来源：东北证券，IDC 91.90%6.30%1.50%0.30%GPUNPUASICFPGA 表表 10：三种：三种AI芯片解决方案对比芯片解决方案对比 GPU FPGA

59、ASIC 五维对比五维对比 编程语言编程语言/架构架构 CUDA、OpenCL 等 Verilog/VHDL，OpenCL、HLS-优点优点 峰值算力强、产品成熟 平均性能较高、功耗较低、灵活性强 平均性能强、功耗低、体积小 缺点缺点 效率不高、不可编辑、功耗高 峰值计算能力低、编程语言难度大 前期投入高、研发成本高、不可编辑、技术风险高 应用场景应用场景 云端训练、云端推断 云端推断、终端推断 云端训练、云端推断、终端推断 代表企业代表企业及产品及产品 英伟达 Tesla、高通Adreno 赛灵思 Versal、英特尔Arria、百度 XPU 谷歌 TPU、寒武纪 Cambricon 数据来

60、源：东北证券，CSDN，赛迪顾问 2.2.2.空间：下游数据中心、AI 赛道高景气，GPGPU 发展潜力大 数字经济时代数据量和算力需求“爆炸”式增长提振数字经济时代数据量和算力需求“爆炸”式增长提振GPGPU需求。需求。随着人工智能、数据挖掘等新技术的发展，集成电路行业迎来了数据中心引领发展的阶段，对海量数据的计算和处理也成为了拉动行业发展的新动能。据 Cisco 预计，2021 年全球数据中心负载任务量将达到近 570 万个，超过 2016 年的两倍。随着云计算的不断发展，全球范围内云数据中心、超级数据中心的建设速度不断加快。Cisco 预计，2021年计算能力更强的超级数据中心将达到 6

61、28 座，占数据中心总量的 53%。随着算力需求的不断增长，以 GPGPU 为主的计算加速硬件需求也将不断攀升。图图 29：2016-2021E数据中心负载任务量（万个）数据中心负载任务量（万个）图图 30：2016-2021E超级数据中心数量变化（座）超级数据中心数量变化（座）数据来源：东北证券，Cisco Global Cloud Index 数据来源：东北证券，Cisco Global Cloud Index 除了数据中心，除了数据中心，AI领域的运算加速也逐渐形成了以领域的运算加速也逐渐形成了以GPGPU解决方案为主的局面。解决方案为主的局面。据前瞻产业研究院数据，2024 年我国 A

62、I 芯片市场规模将达到 785 亿元，2019-2024 年复合增长率高达 45.11%。随着人工智能相关技术的进步，应用场景将更加多元化发展，GPGPU 良好的通用性和完善的软件生态优势将进一步展现出来，GPGPU 有望在我国人工智能芯片领域占据较大比例的市场份额。图图 31：2019-2024E我国人工智能芯片市场规模（亿元）及增速我国人工智能芯片市场规模（亿元）及增速 数据来源：东北证券，前瞻产业研究院 随着下游应用场景的逐步深入，随着下游应用场景的逐步深入，GPGPU发展潜力未来可期。发展潜力未来可期。伴随着 GPGPU 芯片性能的不断提升，其在大数据处理、人工智能等应用场景将逐步深入

63、：1）商业计算）商业计算和大数据处理：和大数据处理：数字时代下，人们对信息化处理要求越来越高，大数据处理不仅应用与石油勘探、天气预报等传统领域，互联网、金融、数据挖掘、教育领域对大数据处理和商业计算的需求也呈现高速增长趋势；2）人工智能处理器：）人工智能处理器：未来针对不同的人工智能应用类型和场景，将会有新算法出现，对人工智能芯片的性能和灵活性作出新要求。GPGPU 具有完善的软件生态环境和编程灵活性，能够更好地适应 AI多领域的发展需求，有望成为人工智能处理器的主力军；3）智算中心：）智算中心：智算中心的本质是算力的供应和生产平台，它向人工智能企业出售算力，帮助其将技术模型变为现实。由于算法

64、的演进，人工智能对算力提出了巨大的需求，业界预测 GPGPU 将推动人工智能推理性能每年提升一倍以上。在国家政策响应下，各地政府掀起了大型智算中心的建设热潮，在武汉、上海、大连、郑州、西安、合肥等地均有布局。2.2.3.格局：英伟达一家独大，国内厂商大有可为 全球全球GPU市场“三分天下”，市场“三分天下”，GPGPU市场英伟达一家独大。市场英伟达一家独大。从全球格局看，全球GPU 市场已形成英伟达、AMD、英特尔“三分天下”的局面。GPGPU 方面，全球格局看，英伟达一家独大，AMD、英特尔处于追赶者，我国 GPGPU 领域 90%以上的市场也掌握在英伟达等国际巨头手中。国外巨头把持下的 G

65、PGPU 市场带来了多方面的问题，如价格昂贵，下游行业用户议价力弱，品种单一，产业链安全风险等，实现 GPGPU 的自主研发成为国内芯片行业的一大迫切需求。图图 32：全球：全球GPU市场份额（市场份额（2019年）年）数据来源：东北证券，T4 国产化进程加速，国内国产化进程加速，国内GPGPU厂商大有可为。厂商大有可为。近年，在宏观环境（国家政策导向，国产替代呼声强烈）、人才储备（英伟达等在国内培养了相当一批 GPU 方面的优秀人才）、资本助力（半导体融资环境向好，科创板提供退出机制）等因素作用下，我国 GPGPU 领域出现了一股创业和融资浪潮，目前已集聚了天数智芯、壁仞科技、登临科技、摩尔

66、线程等主要玩家，未来我们认为，面对广阔的市场前景，国内 GPGPU厂商将大有可为。表表 11：国产：国产GPGPU厂商概况厂商概况 公司公司 产品产品 描述描述 融资融资 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 系列一次点亮成功 AI 训练和推理，通用运算等众多计算应用场景，可广泛应用于智慧城市、公有云、大数据分析、自动驾驶、医疗健康、生命科学、云游戏等领域 成立两年,累计融资50 亿元 天数智芯天数智芯 2021 年 3 月，发布 7nm 的天垓 100 芯片及天垓 100 加速卡，截止 2022 年 3 月底，天垓 100 产品实现销售订单近 2

67、 亿元 应用于数据中心、服务器等领城 2022 年 7 月完成超10 亿元人民币的 C+轮及 C+轮融资 登登临科技临科技 Goldwasser 系列产品商业化落地。2020 年6 月该系列产品在台积电 12nm 工艺上Full Mask 流片成功 互联网、智慧安防等应用 2022 年 1 月完成 B轮投资 摩尔线程摩尔线程 首款国产全功能 GPU 内置自主研发的 3D 图形计算、AI 训练与推理计算、高性能并行计算核芯、超高清视频编解码计算等核芯 一年内完成三轮融资，累计超 30 亿元 沐曦沐曦 三款 GPGPU 产品 MXN、MXC、MXG 在研中 以全自研指令集和图形 IP 为基础，通过

68、创新的可重构 GPU 架构，有效突破传统GPU 能效瓶颈 2022 年 7 月完成 10亿人民币 Pre-B 轮融资 红山微电子红山微电子 目前已推出 IA（HS-SC）与 IA small（HS-SCs）两款 7 纳米工艺制程的先进 GPGPU芯片，均已实现量产 均兼容 64、32 和 16 位精度，有极强的通用性及极限高速的运算能力（64位精度可达 19.28TFlops/s）2022 年 5 月完成内部轮融资 数据来源：东北证券，公司官网，公开资料 3.优势：技术立业，产品立身，打造优质产业链优势：技术立业，产品立身，打造优质产业链 3.1.技术：技术底蕴深厚，持续研发创新蓄力长期发展

69、公司管理层具有深厚技术背景与丰富行业经验。公司管理层具有深厚技术背景与丰富行业经验。高端处理器的研发及生产需要业界最为前沿的技术和最为先进的工艺制程，具有极高的研发和生产壁垒。公司管理层多位成员以技术背景出身，是公司的核心技术人员，为海光 CPU 及 DCU 产品的研发和量产都做出了巨大贡献。此外，公司管理层有着丰富的行业管理经验，董事长孟宪棠先生曾任国科控股有限副总经理；董事、总经理沙超群先生历任中科曙光技术副总裁、高级副总裁。表表 12：公司管理层具有深厚技术背景与行业经验：公司管理层具有深厚技术背景与行业经验 管理层成员管理层成员 职位职位 背景背景 孟宪棠孟宪棠 董事长 曾任国科控股有

70、限副总经理。沙超群沙超群 董事、总经理 教授级高级工程师，2011-20 年，历任中科曙光技术副总裁、高级副总裁。徐文超徐文超 董事、副总经理、财务总监、董秘 曾任北京科技大学国家材料服役安全科学中心副处长、党总支书记，中科曙光董事、董秘、高级副总裁。历军历军 董事 2006 年 3 月至今，任中科曙光董事、总裁。刘新春刘新春 副总经理 中科院电子所信号与信息处理专业博士，曾任中科院计算技术研究所副研究员、中科曙光研发中心负责人。应志伟应志伟 副总经理 同济人工智能与模式识别专业硕士，曾任英特尔公司软件架构师、致象尔微软件总监。潘于潘于 副总经理 华中科技大学微电子与固体电子学硕士，曾任 AM

71、D 芯片设计高级经理等。数据来源：东北证券，公司招股书 表表 13：核心技术人员主要贡献：核心技术人员主要贡献 核心技术人员核心技术人员 职位职位 贡献贡献 刘新春刘新春 副总经理、工程平台技术中心和产品开发运营中心总经理 负责海光高端处理器硅后验证测试、软硬件系统开发和产品量产运营等工作，为海光高端处理器研发和产品量产做出了重要贡献。应志伟应志伟 副总经理、CPU 安全部总经理 负责海光 CPU 核心安全架构研发，分析 CPU 漏洞，提供解决方案，为提升公司产品的安全性做出了重要贡献。潘于潘于 副总经理、DCU 设计中心总经理 负责海光 DCU 的研发、设计与实现，为海光协处理器研发和产品量

72、产做出了重要贡献。张攀勇张攀勇 公司工程平台技术中心主任工程师 负责海光 CPU 的系统 软件研发工作，包括处理器基础软件研发和软件生态建设，为海光高端处理器研发和产品量产做出了重要贡献。王建龙王建龙 定制工艺中心主任工程师 负责芯片架构中定制电路系统的技术规划和设计开发工作，包括海光 CPU、海光 DCU 内核及 SoC 芯片中的定制电路系统架构规划、设计以及硅后产品化验证，为海光高端处理器研发和产品量产做出了 重要贡献。黄河黄河 CPU 设计中心主任工程师 负责海光 CPU 的浮点协处理器研发工作，领导海光 CPU 浮点协处理器微结构设计、验证与实现，并进行前瞻性基础研究，为提升海光 CP

73、U 的浮点计算性能做出了重要贡献。杨晓君杨晓君 工程平台技术中心主任工程师 负责海光 CPU 和海光 DCU 的系统硬件研发工作，包括芯片封装设计、硬件设计、处理器验证测试平台开发和运维，为海光高端处理器的研发和产品量产做出了重要贡献。数据来源：东北证券，公司招股书 专业的研发团队是公司发展壮大的基石。专业的研发团队是公司发展壮大的基石。通过六年多的培养，公司已拥有一支专业的高端处理器研发团队。公司骨干研发人员多拥有国内外知名芯片公司的就职背景，具有成功研发 x86 处理器或 ARM 处理器的经验，多数核心研发人员具有 20 年以上高端处理器研发经验。研发队伍结构合理、理论基础扎实、实践经验丰

74、富、技能全面，可有力支撑技术创新和产品研发。公司已在北京、成都、苏州、上海等地建立了千人规模的研发团队。截至2021年末，公司研发技术人员共1031人，占比90.2%，其中研究生学历人员 749 人，占研发人数比例为 72.65%，公司研发人员数量和研究生学历人数占比上都处于行业较高水平，为公司的持续发展壮大奠定基石。表表 14：国内可比公司研发人员情况：国内可比公司研发人员情况 研发人员数量（人）研发人员数量（人）研发人员平均薪酬（万元）研发人员平均薪酬（万元）研究生学历人数研究生学历人数 占总研发人数比例占总研发人数比例 澜起科技（澜起科技（688008.SH）373 69.03 244

75、65.42%寒武纪（寒武纪（688256.SH）1213 60.88 934 77.00%北京君正（北京君正（300223.SZ）573 43.54 158 27.57%龙芯中科（龙芯中科（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%数据来源：东北证券，公司招股书，各公司年报（注：占总研发人数平均比例未考虑数据缺失的龙芯中科）公司始终重视、鼓励研发创新，近年持续保持较高研发投入。公司始终重视、鼓励研发创新，近年持续保持较高研发投入。2019-2021 年，公司研发支出逐年增加，从 2019

76、 年的 8.65 亿元增长至 2021 年的 15.85 亿元，CAGR 达35.4%。2019 与 2020 年，公司的研发支出均超过当期营收。因公司营收增速较快，研发支出占当期营收比重有所下降。横向对比看，公司 2019-2021 年的研发投入率分别为 228.04%、106.60%、68.60%，在行业中处于较高水平，2020 年由于公司营业收入的迅速增加使得公司研发投入率下降幅度超过 100%，但仍远高于同行业可比公司均值。图图 33：公司研发支出（亿元）及其营收占比：公司研发支出（亿元）及其营收占比 图图 34：公司与同行业可比公司研发投入率对比：公司与同行业可比公司研发投入率对比

77、数据来源：东北证券，公司招股书 数据来源：东北证券，公司招股书，各公司年报 AMD交叉授权为公司提供强大技术支撑。交叉授权为公司提供强大技术支撑。2016 年 3 月和 2017 年 10 月，海光微电子、海光集成分别与 AMD 签署了技术许可协议，约定了 AMD 将高端处理器相关技术及软件许可给两家合资公司。公司通过 AMD 高端处理器的技术授权及相关技术支持，获得了 x86 处理器设计核心技术，进入到 x86 处理器设计领域，在2018 年研制并推出符合中国用户使用需求、兼具“生态、性能、安全”三大特点的国产 x86 架构处理器产品，即海光一号。此后，公司通过自主创新、产品迭代，掌握了自己

78、的 CPU、DCU 生产核心技术，稳固了公司在金融、通信、政府等领域的领先地位。公司在处理器各核心环节都取得了显著进展，掌握了十余项核心技术。公司在处理器各核心环节都取得了显著进展，掌握了十余项核心技术。公司秉持为用户提供高性能、安全可控的产品的理念，在 CPU 和 DCU 芯片技术领域持续投入。通过多年研发，公司在处理器各个核心环节都取得了显著进展，突破并掌握了包括高端通用处理器微结构设计、高端协处理器微结构设计、高端处理器 SoC 架构设计、处理器安全在内的十余项核心技术。这些核心技术均为自主研发，成熟度上均已达到成熟稳定状态，大多已应用于海光处理器产品中，处于业界先进水平。公司在研发过程

79、中形成了大量自主知识产权。截至 2022 年 7 月 26 日，公司及子公司拥有已授权专利 179 项（其中发明专利 136 项）、154 项软件著作权和 81 项集成电路布图设计专有权等。0%50%100%150%200%250%050202021研发支出（亿元）占营收比重0%50%100%150%200%250%201920202021澜起科技寒武纪北京君正龙芯中科IntelAMDNVIDIA可比均值海光信息 图图 35：公司在处理器各核心环节的进展：公司在处理器各核心环节的进展 数据来源：东北证券，公司招股书 表表 15：公司掌握的核心技术：公司掌握的核心技术 核心

80、技术核心技术 详情详情 高端通用处理器微结构设计高端通用处理器微结构设计 实现了流水线扩展、增加了安全指令、提升了处理器性能 高端协处理器微结构设计高端协处理器微结构设计 实现了程序体积缩减、运算性能翻倍和能效比提升 高端处理器高端处理器SoC架构设计架构设计 构建了一体化的 SoC 集成环境和流程，实现了业界先进的内存控制器、多端口 PCIe 控制器、分布式可配置 I/O 和南北桥子系统设计 处理器安全处理器安全 实现处理器安全漏洞检测分析、修复和预防，支持可信执行环境、计算和密码运算加速 处理器验证处理器验证 建立了处理器验证流程体系和有效的验证方法学，研发了验证平台，丰富了验证手段，确保

81、了处理器功能正确性及产品质量 高主频与低功耗处理器实现高主频与低功耗处理器实现 突破了高复杂度微结构的高主频实现技术、微结构性能与功耗平衡技术、工艺偏差自适应及运行时电压和频率实时调节技术、功耗管理等 高端芯片高端芯片IP设计设计 研发了多个先进工艺节点全系列高性能定制 IP，高速缓存、时钟、电源、芯片互连接口等关键 IP 已流片验证成功 可测性与可调试性设计可测性与可调试性设计 建立了全套先进的 DFT 和 DFD 设计流程，掌握了 DFT 和 DFD 设计、验证和硅后调试技术，研发了硅后验证的软硬件调试工具 先进工艺物理设计先进工艺物理设计 建立了完善的支持业界先进工艺的物理设计流程和适应

82、不同产品与工艺需求的签核标准验证流程，能够实现不同工艺的快速切换 先进封装设计先进封装设计 完成了 MCM、Chiplet、2.5D Interposer、LGA 等先进封装设计与实现 处理器固件与微码处理器固件与微码 掌握了处理器固件、微码等基础软件设计开发与验证测试的关键技术 基于海光处理器的数学库与基于海光处理器的数学库与编译环境优化编译环境优化 完成了高效能数学库、编译环境的开发和优化 数据来源：东北证券，公司招股书 深度技术储备，持续研发深度技术储备，持续研发蓄力长期发展蓄力长期发展。作为技术密集型企业，公司坚持核心技术自主研发的发展战略，公司坚持以市场为导向安排研发计划，以客户需求

83、为目标，结合自身技术和产品的优势及特点，不断优化组织结构和研发管理流程，有效保证了技术创新的持续性。通过自主研发在研项目的顺利实施，巩固公司的技术地位和产品的领先力。表表 16：公司在研项目：公司在研项目 项目名称项目名称 研发目标研发目标 经费投入经费投入/万元万元 新型处理器互连新型处理器互连PHY设计技术设计技术 进行处理器 PHY 关键技术研究，完成设计技术方案 3,596.69 协处理器芯片研发项目协处理器芯片研发项目 完成海光下一代高性能 DCU 设计方案与技术路线研究 41,825.16 处理器芯片设计技术迭代升级项目处理器芯片设计技术迭代升级项目-2020 完成 SoC 优化设

84、计的 CPU 研发，达到设计规格要求 8,745.20 海光三号处理器产品实现技术海光三号处理器产品实现技术 通过 OPN 测试，达到量产要求 4,848.39 处理器核心设计技术迭代升级处理器核心设计技术迭代升级-2020 完成新型结构 CPU 核心设计开发，达到设计规格要求 39,643.02 处理器处理器SoC设计技术迭代升级设计技术迭代升级-2020 完成新型结构 CPUSoC 设计开发，达到设计规格要求 36,039.25 处理器核心设计技术预研处理器核心设计技术预研-2020 完成下一代 CPU 核心性能增强新型结构设计的关键技术研究 29,422.37 处理器芯片设计技术迭代升级

85、项目处理器芯片设计技术迭代升级项目-2021 完成先进工艺 CPU 的设计与验证，达到设计规格要求 5,780.94 海光四号处理器产品实现技术海光四号处理器产品实现技术 通过 OPN 测试，达到量产要求 1,878.14 协处理器新型封测技术协处理器新型封测技术 形成 DCU 新型封测关键技术 1,744.27 数据来源：东北证券，公司招股书 3.2.产品：高性能+强生态，强大产品力构筑坚实壁垒 3.2.1.性能：海光 CPU 和 DCU 性能国内领先 公司产品性能强大，对标国际领先水平。公司产品性能强大，对标国际领先水平。公司在国内率先完成了高端通用处理器和协处理器产品成功流片，并实现了商

86、业化应用。公司产品性能达到了国际上同类型主流高端处理器的水平，在国内处于领先地位。表表 17：公司与国内外可比公司典型服务器：公司与国内外可比公司典型服务器CPU参数比较参数比较 国外厂商国外厂商 国内厂商国内厂商 海光信息海光信息 Intel AMD 兆芯兆芯 海思海思 飞腾飞腾 龙芯龙芯 申威申威 品牌品牌 Xeon 6354 EPYC 7542 开胜 KH-30000 鲲鹏 920-7260 S2500 企业级3C5000L 申威 1621 海光 7285 指令集指令集 x86 x86 x86 ARM ARM LoongArch SW_ 64 x86 核心数核心数 18 32 8 64

87、64 16 16 32 超线程超线程 36 64 不支持 不支持 不支持 不支持 不支持 64 主频主频 3.0GHz 2.9GHz 3.0GHz 2.6GHz 2.2GHz 2.2GHz 2.0GHz 2.0GHz 内存类型内存类型 DDR4 DDR4 DDR4 DDR4 DDR4 DDR4 DDR3 DDR4 内存通道数内存通道数 8 8 2 8 8 4 8 8 最高内存频率最高内存频率 3200MHz 3200MHz 2666MHz 2933MHz 3200MHz 3200MHz 2133MHz 2666MHz PCIe通道数通道数 64 128 16 40 17 32 16 128 数

88、据来源：东北证券，公司招股书 海光海光CPU：海光：海光7258与与Intel同期主流产品性能相当。同期主流产品性能相当。选取全球龙头 Intel 在 2020年（与海光 7285 同期）发布的能反映其当年主流产品性能水平的 6 款产品，采用业界国际通用的 SPEC CPU 2017 测试，与海光 7285 进行性能对比。通过对比可见，海光 7285 的实测性能与 Intel 同期发布的主流处理器产品的实测性能总体相当。图图 36：Intel的的6款产品与海光款产品与海光7285的的SPEC CPU 2017双路测试结果双路测试结果 图图 37：Intel的的6款产品对海光款产品对海光7285

89、的性能差异的性能差异（Intel数据数据/海光数据海光数据-1）数据来源：东北证券，公司招股书 数据来源：东北证券，公司招股书 海光海光CPU具有较强安全优势。具有较强安全优势。随着系统复杂性的增加、云计算的增长和新技术的出现，计算环境安全的难度和重要性也随之增加，海光 CPU 支持国密算法，内置安全处理器可进行内存加密、虚拟化加密、容器加密，具有较强的安全优势，很好的满足了各种关键信息基础设施对数据安全的需求。同时海光 CPU 支持通用的可信计算标准，大幅度的提升了高端处理器的安全性，能够在数据处理的过程中为用户提供更高效的安全保障。图图 38：安全加密虚拟化示意图：安全加密虚拟化示意图 图

90、图 39：安全内存加密示意图：安全内存加密示意图 数据来源：东北证券，公司官网 数据来源：东北证券，公司官网 海光海光DCU：深算一号性能比肩国际高端产品水准：深算一号性能比肩国际高端产品水准。海光 DCU 是国内唯一支持科学计算和人工智能加速大规模应用的加速计算芯片。选取深算一号和国际领先 GPU 生产商 NVIDIA 的高端 GPU 产品（型号为 A100）及 AMD 公司的高端 GPU 产品（型号为 MI100）进行对比。可见，在典型应用场景下，公司深算一号指标达到国际同类型高端产品水平。00500海光7285Intel 8360H(铂金)Intel 8360HL(

91、铂金)Intel 8376H(铂金)Intel 8376HL(铂金)Intel 8380H(铂金)Intel 8380HL(铂金)Speccpu_INTSpeccpu_FP-5%0%5%10%15%Intel 8380HL(铂金)Intel 8380H(铂金)Intel 8376HL(铂金)Intel 8376H(铂金)Intel 8360HL(铂金)Intel 8360H(铂金)Speccpu_INTSpeccpu_FP 表表 18：海光深算一号与：海光深算一号与NVIDIA、AMD高端高端GPU产品对比产品对比 海光海光 NVIDIA AMD 品牌品牌 深算一号 Ampere 100 MI

92、100 生产工艺生产工艺 7mm FinFET 7mm FinFET 7mm FinFET 核心数量核心数量 4096(64 CUs)2560 CUDA processors 640 Tensor processors 120CUs 内核频率内核频率 1 5GHz(FP64)1.7Ghz(FP32)1.53Ghz 1.5GHz(FP64)1.7Ghz_(FP32)显存容量显存容量 32GB HBM2 80GB HBM2e 32GB HBM2 显存位宽显存位宽 4096 bit 5120 bit 4096 bit 显存频率显存频率 2.0 GHz 3.2 GHz 2.4 GHz 显存带宽显存带宽

93、 1024 GB/s 2039 GB/s 1228 GB/s TDP 350 W 400 W 300W CPU-GPU互联互联 PCIe Gen4 x 16 PCIe Gen4 x 16 PCIe GEN4 x 16 GPU-GPU互联互联 xGMIx2,184 GB/s NVLink,600 GB/s Infimity Fabric x 3,276 GB/s 数据来源：东北证券，公司招股书 3.2.2.生态：良好生态为未来发展铺平了道路 海光海光CPU：兼容：兼容x86指令集，具有成熟而丰富的应用生态环境。指令集，具有成熟而丰富的应用生态环境。其支持国内外主流操作系统、数据库、虚拟化平台或云

94、计算平台，能够有效兼容目前存在的数百万款基于 x86 指令集的系统软件和应用软件。国内主要的一线系统厂商和部分新兴厂商均采用了海光产品来进行方案设计。各厂商利用海光 CPU 围绕着不同的类型的市场包括通用机架式服务器、AI 服务器、存储和网安产品等，形成了一个完整的产品家族，可以覆盖整个 IT 信息系统数据中心的所有应用。海光海光DCU：兼容“类：兼容“类CUDA”环境，环境，能较好地适配国际主流的商业计算软件和人工智能软件。公司主动融入国内外开源社区，积极向开源社区提供适用于海光 CPU、DCU 的适配和优化方案，保证了公司处理器产品在开源生态的兼容性。图图 40：海光的处理器产品具有完善的

95、生态：海光的处理器产品具有完善的生态 数据来源：东北证券，公司官网 打造光合组织共建繁荣生态。打造光合组织共建繁荣生态。海光产业生态合作组织（简称：光合组织）是公司发起的一个生态联盟，主要致力于产业合作创新，推动数字经济建设，促进国产信息 产业生态长远发展。随着光合组织的规模壮大，越来越多国内厂商开展了对海光处理器的生态建设与适配，在操作系统、数据库、中间件、云计算平台软件、AI 技术框架和编程环境、核心行业应用等方面进行研发、互相认证和持续优化，研制了一批具影响力的国产整机系统、基础软件和应用软件，初步形成了基于海光 CPU 和DCU 的国产软硬件生态链。图图 41：海光产业生态合作组织主要

96、生态伙伴：海光产业生态合作组织主要生态伙伴 数据来源：东北证券，公司官网 表表 19：多家国内厂商产品与海光处理器完成兼容性互认：多家国内厂商产品与海光处理器完成兼容性互认 互认日期互认日期 互认厂商互认厂商 互认产品互认产品 互认的海光产品互认的海光产品 2022-01-14 焱融科技 YRCloudFile（高性能分布式文件存储产品）海光 CPU（7000/5000/3000 系列）2021-09-15 百度 飞桨（深度学习平台）海光 DCU，海光 CPU（7000/5000/3000 系列）2020-11-12 美创科技 数据安全、容灾备份、智能运维、数据管理四大产品线共 14 款产品

97、海光 CPU（7000/5000/3000 系列）2020-11-03 极客天成 ScaleFlash 分布式存储软件 海光 CPU（7000/5000/3000 系列）2020-10-27 同盾科技 天策-决策引擎、云图-知识图谱 海光 CPU（7000/5000/3000 系列）2020-09-03 泰瑞数创 SmartEarth 智能时空信息云平台 V1.0 海光 CPU（7000/5000/3000 系列）2020-07-01 人大金仓 KingbaseES V7、V8（数据库管理系统）海光 CPU 5200、7100、7200 系列 2020-06-09 南大通用 GBase 8s

98、V8.8（安全数据管理系统）海光 CPU（7000/5000/3000 系列）2019-09-29 卓朗科技 卓朗昆仑云(自主可控云产品)海光 CPU（7000/5000/3000 系列）数据来源：东北证券，公开资料整理 公司公司产品产品已进入浪潮、联想、新华三、同方等多家国内知名已进入浪潮、联想、新华三、同方等多家国内知名服务器厂商，客户丰富服务器厂商，客户丰富度持续提升度持续提升。2019 年起，公司扩大了销售队伍，产品日益获得越来越多客户的认可。目前，包括浪潮、联想、新华三、同方在内的多家国内知名服务器厂商的产品已搭载了海光 CPU 芯片，并成功应用到工商银行、中国银行、中国石油、中国石

99、化等金融、能源化工领域客户，在电信运营商的数据中心类业务中也得到了广泛使用。随着产品逐渐得到客户认可，新客户持续导入，公司客户的丰富度不断提升。虽然公司产品的销售收入目前仍主要集中于前五大客户，但前五大客户占比呈现逐渐降低的趋势。图图 42：海光处理器已得到众多：海光处理器已得到众多OEM客户支持客户支持 图图 43：公司公司终端客户行业终端客户行业及前五大客户及前五大客户收入收入占比占比 数据来源：东北证券，公司官网 数据来源：东北证券，公司招股书 3.3.IPO 募投项目实施将进一步增强公司竞争力 募投项目实施将进一步增强公司竞争力。募投项目实施将进一步增强公司竞争力。据公司招股书，公司拟

100、募资 91.48 亿元，投资于新一代海光通用处理器及协处理器研发、先进处理器技术研发中心建设等项目。本次募投项目的实施可促进公司技术发展，增强核心竞争力，拓宽海光处理器的应用领域，促进公司的产品销售，实现公司的良性发展。新一代海光通用处理器研发项目：新一代海光通用处理器研发项目：拟投入 28.78 亿元募集资金。该项目将集成公司处理器设计技术的最新成果，采用先进工艺制程，相比前几代产品，功能、性能、能效比都将得到显著提升。新一代海光通用处理器基于先进工艺制程，扩大片内共享高速缓存容量，支持先进 DDR 内存，支持先进 PCIe 标准接口，支持多 CPU 芯片间的高速缓存一致性，支持硬件虚拟化，

101、提供完整的硬件、软件开发平台和工具链。新一代海光协处理器研发项目：新一代海光协处理器研发项目：拟投入 18.56 亿元募集资金。该项目将充分利用公司在 DCU 领域的研发成果，突破新一代海光协处理器研发关键技术，完善 DCU 的生态系统，实现新一代海光协处理器系列产品的规模化销售，并达到国际领先企业同期产品的性能。先进处理器技术研发中心建设：先进处理器技术研发中心建设：拟投入 24.14 亿元募集资金。通过本项目的实施，完成面向再下一代海光 CPU 和 DCU 的前瞻技术研究，将显著提升公司CPU 和 DCU 芯片技术研发能力，支撑再下一代产品的持续研发；突破先进芯片封装技术，进一步提升再下一

102、代海光 CPU 和 DCU 芯片的集成度；攻克高端芯片产品研发的关键工程技术，提高再下一代海光 CPU 和 DCU 芯片的良品率，提升产能，降低生产成本；突破海光处理器软硬件使能技术，完善海光芯!#!$!%!$&%!%!%!%$?+,-./012345678 片的生态系统，促进海光 CPU 和 DCU 芯片的规模化销售。科技与发展储备资金：科技与发展储备资金：储备资金约 20.00 亿元，具体用途为进行前瞻性技术研究和补充流动资金。表表 20：公司科创板：公司科创板IPO募投项目概况（亿元）募投项目概况（亿元）项目名称项目名称 项目总投资额（亿元）项目总投资额（亿元）募集资金投资额（亿元）募集

103、资金投资额（亿元）新一代海光通用处理器研发 28.79 28.79 新一代海光协处理器研发 18.56 18.56 先进处理器技术研发中心建设 24.14 24.14 科技与发展储备资金 20.00 20.00 合计 91.48 91.48 数据来源：东北证券，公开招股书 4.盈利预测盈利预测 公司的收入主要来自 CPU 产品 7000 系列、5000 系列、3000 系列和 DCU 产品 8000系列的销售。分系列来看：1）7000系列：系列：7000 系列主要应用于高端服务器，面向数据中心、云计算等复杂领域，为公司收入的主要抓手。从量来看，随着下游市场需求回暖以及国家在 5G、工业互联网、

104、大数据中心、人工智能等七大领域新型基础设施建设的进度加快，应用于高端服务器市场的 CPU 芯片仍将保持快速增长。随着 2022 年下半年海光三号的规模出货，7000 系列有望加速起量，我们预计 2022-2024 年 7000 系列销量增速分别为 50%/20%/10%；从价来看，产品单价随着代际呈递增趋势，2021 年单价较低的71xx 产品仍占据 7000 系列 38%的出货量，随着未来高单价的 73xx 产品、74xx 产品的规模出货和低单价的71xx产品逐步替换，7000系列平均单价有较大提升空间，我们预计 2022-2024 年 7000 系列单价增速分别为 40%/20%/20%。

105、整体来看，整体来看，7000系列系列收入收入将保持快速增长，我们预计将保持快速增长，我们预计2022-2024年年7000系列收入分别为系列收入分别为31.54/45.42/59.96亿元，亿元，分别同比增长分别同比增长110.00%/44.00%/32.00%；7000系列毛利率系列毛利率也将随着代际产品的持续更迭而稳步提升，我们预计也将随着代际产品的持续更迭而稳步提升，我们预计2022-2024年分别为年分别为67.00%/68.00%/69.00%。2）5000系列：系列：5000 系列主要面向政务、企业及教育领域的中低端服务器需求。从量来看，随着产业发展的持续深化，政务等领域的国产化替

106、代速度有望提升，据国务院发布新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策要求，我国芯片自给率要在 2025 年达到 70%，仍有较大提升空间，我们预计 5000 系列产品2022-2024 年销量增速分别为 60%/25%/10%；从价来看，2021 年 52xx 产品单价显著高于 51xx 产品单价，且 51xx 产品出货占比较小，未来平均单价的提升主要来自于更高单价的 53xx 等新产品的拉动，我们预计 2022-2024 年 5000 系列单价增速分别为 25%/15%/15%。整体来看，整体来看，5000系列有望在中低端服务器市场持续渗透，我系列有望在中低端服务器市场持续渗透，

107、我们预计们预计2022-2024年年5000系列收入分别为系列收入分别为3.84/5.52/6.98亿元，分别同比增长亿元，分别同比增长100.00%/43.75%/26.50%；预计；预计2022-2024年年毛利率分别为毛利率分别为65.00%/65.50%/66.00%。3）3000系列：系列：3000 系列主要应用于工作站和边缘计算服务器等领域。从量来看，我国边缘计算服务器市场规模呈现快速增长趋势，据 IDC 数据，我国边缘服务器销售额 2021-2025 年 CAGR 达 22.2%，展现较大的发展潜力。下游市场需求提振，2020-2021年海光3000系列销量保持高速增长，未来也有

108、望维持高增态势，我们预计2022-2024 年 3000 系列销量增速分别为 80%/30%/20%；从价来看，2021 年 3000 系列主要以 32xx 产品为主，随着海光三号、四号新品发布将小幅拉动平均单价上升，我们预计 2022-2024 年 3000 系列单价增速分别为 15%/10%/10%。整体来看，我整体来看，我们预计们预计2022-2024年年3000系列收入分别为系列收入分别为7.81/11.17/14.75亿元，分别同比增长亿元，分别同比增长107.00%/43.00%/32.00%；预计；预计2022-2024年毛利率分别为年毛利率分别为28.00%/28.50%/29

109、.00%。4）8000系列：系列：8000 系列是公司 DCU 产品，主要应用于大数据处理、AI、商业计算等计算密集类应用领域。公司深算一号已实现商用，深算二号预计年底可小批量量产。从量来看，下游大数据处理、商业计算及人工智能技术市场不断扩容，对 DCU产品的需求也将持续增长，随着性能更优的深算二号实现商用，DCU 产品销量也保 持高速增长，我们预计 2022-2024 年 8000 系列销量增速分别为 160%/50%/40%；从价来看，公司产品单价呈现逐年下降趋势，我们预计该趋势同样适用于 8000 系列产品，2022 年 DCU 平均单价将有所下滑，随着 DCU 深算二号规模出货，新产品

110、有望提振平均单价，我们预计 2022-2024 年 8000 系列单价增速分别为-5%/20%/10%。整整体来看，我们预计体来看，我们预计2022-2024年年8000系列收入分别为系列收入分别为5.90/10.62/16.36亿元，分别亿元，分别同比增长同比增长147.00%/80.00%/54.00%；预计；预计2022-2024年年DCU产品毛利率分别为产品毛利率分别为35.00%/36.00%/37.00%。结合各系列产品预测，我们预计公司结合各系列产品预测，我们预计公司2022-2024年营业收入分别为年营业收入分别为49.10/72.73/98.04亿 元，分 别 同 比 增 长

111、亿 元，分 别 同 比 增 长112.50%/48.15%/34.80%；预 计 归 母 净 利 润 分 别 为；预 计 归 母 净 利 润 分 别 为8.59/12.65/17.54亿元，分别同比增长亿元，分别同比增长162.75%/47.23%/38.62%，对应，对应EPS分别为分别为0.37/0.54/0.75。表表 21：海光海光信息信息核心指标预测（百万元）核心指标预测（百万元）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%营业收入 2310 4910 7273 9804 YOY 126.07%112.50%48.15%34.80%归母净利润 327 859 1265 1754 YOY 935.65%162.75%47.23%38.62%毛利率 55.95%56.79%57.07%57.43%数据来源：东北证券，公司年报