（报告出品方/分析师：财通证券 杨烨 罗云扬）

01 国内高端处理器领军

国内高端处理器领军。

公司成立于2014年，脱胎于中科院体系，主营应用于服务器和工作站的高端处理器，产品主要包括海光通用处理器(CPU，Central Processing Unit)和海光协处理器(DCU，Deep-learning Computing Unit)。

电信、金融是主要下游领域，CPU贡献约90%收入。

海光CPU系列产品广泛应用于电信、金融、互联网、教育、交通等行业，DCU系列产品广泛应用于大数据处理、人工智能、商业计算等应用领域。2021年，按下游行业划分，电信领域收入占比最高，达到20%；按产品划分，CPU系列产品收入占比高达90%，其中面向高端市场的7000系列产品贡献了65%。

技术实现自主迭代，“销售一代、验证一代、研发一代”，努力追赶国际巨头。

2016年3月，公司基于AMD授权的Zen1技术启动了海光一号CPU的产品设计，并不断自主迭代，已在国内率先完成了CPU和DCU产品流片，并实现了商业化应用，产品性能处于国内领先，并达到了国际上同类型主流高端处理器的水平。

目前海光二号已实现量产，海光三号进入实验室验证阶段，海光四号的研发正纵深推进，所谓“销售一代、验证一代、研发一代”的产品策略。

技术迭代推动均价提升。

公司7系列、5系列和3系列的产品都呈现出相同特点：同一代产品逐年降价并快速进入生命周期尾声，而新一代产品相对上一代涨价明显。未来高研发投入将带来产品的不断迭代升级，公司各产品线的均价有望持续稳步提升。

产品规模化落地，成长拐点明确。

受益于标准化产品的持续放量，2019-2021年公司收入复合增速为147%，归母净利润于2021年扭亏为盈，当年归母净利润实现3.27亿元。2022年H1，公司实现收入与归母净利润25.3亿元和4.76亿元，已超越2021年全年水平，同比暴增343%和1241%。

根据公司2022年7月26日发布的招股意向书数据，2022年前三季度有望实现收入36.7-40.8亿元，同比大幅增长170%-200%，实现归母净利润6.1-7.0亿元，同比暴增392%-465%。

此外，由于公司各产品线逐步产生规模效应，推动公司综合毛利率持续提升，2021年和2022H1分别达到55.95%和57.90%，我们认为，公司当前成长拐点确立，未来业绩有望持续高增。

研发高投入，规模效应带来费用率下降，未来业绩弹性可期。

公司注重研发投入，2019-2021年累计研发支出占收入比例达到95.35%。2020年海光2号开始出货，公司收入进一步规模化高速增长，研发支出占收入比例、研发费用率与三大费用率均显著下降，2022H1的三大费用率之和仅为3.8%。

我们认为，CPU等核心处理器产品标准化高，一旦得到市场验证，规模效应将迅速显现，公司已经逐步度过早期研发投入期，未来业绩弹性可期。

02 X86架构优势明显，国产化大势所趋，海光CPU拥抱星辰大海

2.1 X86架构生态成熟，中期看或仍为市场主流

指令集是CPU可以执行的一整套指令的集合，是计算机硬件和底层软件之间最重要、最直接的界面和接口。

复杂指令集：指令丰富、寻址方式灵活，指令长度可变，功能强大，复杂程序执行效率高。X86架构是复杂指令集的代表。精简指令集：指令结构简单、易于设计，具有较高的执行能效比。代表架构有ARM、MIPS和Alpha等。

2020年，全球服务器销售额超过90%采用X86架构。X86服务器具有优异的生态系统优势，其兼容性强、功能强大，被广泛应用于服务器市场。2020年，全球服务器销售额中90.8%使用X86架构。

海光CPU兼容X86指令集、国际主流操作系统和应用软件，性能优异，软硬件生态丰富，安全可靠。国外主流CPU厂商主要有Intel、AMD，均基于X86架构，而国内CPU厂商则选择了不同的几条技术路线。

海光和兆芯：基于X86，生态成熟，应用迁移转换成本低；鲲鹏和飞腾：基于ARM，已经与众多软硬件厂商完成了大量的适配工作；龙芯：基于LoongArch（脱胎于MIPS），主要产品与服务涵盖CPU及配套芯片产品；申威：基于SW_64（脱胎于Alpha），主要应用于服务器、PC等设备。

2.2 海光CPU处于国内第一梯队，X86架构的领航者

对标Intel，海光CPU性能相当。Intel公司CPU产品在市场上处于主导地位，通过综合比较CPU市场定位、核心数量、产品售价等因素，选取Intel在2020年(与海光 7285同期)发布的6款至强铂金系列产品(能够反映Intel 2020年发布的CPU产品性能水平)，与海光 7285进行性能对比(采用业界国际通用的测试程序SPEC CPU 2017测试数据)。根据对比结果，海光7285 CPU实测性能与国际领先芯片设计企业Intel同期发布的主流处理器产品的实测性能总体相当。

海光是唯二国产X86架构CPU企业，竞争实力较强。2016年，公司与AMD合作，通过IP内核授权的方式获得了X86 CPU设计核心技术，进入到X86 CPU设计领域，研制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CPU产品。同时不依赖于AMD，实现自主升级迭代。海光CPU具有优异的产品性能、良好的系统兼容性和较高的系统安全性。

2.3 国产CPU市场达千亿级别

全球服务器市场进入新一轮景气周期。2020年疫情爆发，更多经济及社会活动由线下转移至线上，对数据存储及运算能力提出更高要求，2021年全球服务器出货量1353.9万台，销售额992.2亿美元，同比分别增长11.63%和9.01%。

据我们测算，我国国产服务器CPU与桌面CPU的潜在市场空间分别为600亿元与400亿元。同时，未来随着国产CPU厂商技术不断迭代，产品性能提升带来的价格提升有望持续打开成长空间。

2.4 国产化大势所趋，信创空间广阔

国产化大势所趋，信创分梯队稳步发展。针对信创产业，国家2013年提出了“2+8+n”体系，包括党政和金融、电信、电力、石油、交通、教育、医疗、航空航天八大关键行业，并将信创全面应用到消费市场，党政信创启动最早，金融信创推进最快，后续有望向全领域纵深推进。

党政信创：办公应用全面替换，未来持续下沉拓展。2021年底，党政公文系统三级试点基本完成，已涵盖到部委、省、地级市，未来将继续下沉到区县级。

金融信创：加速推进自主可控，国产化IT投入占比不断提升。2020年8月，金融行业一期试点启动；2021年5月，启动二期试点，试点范围从一期的47家扩大至198家，提升自主可控能力的同时，加快推进行业信创发展。根据亿欧智库的数据，2022年预计金融行业信创试点机构国产化投入占全年IT支出的比例有望提升至30%，同比增加15个pct。

电信信创：国产CPU采购逐步常态化。2020年起，国内三大电信运营商大规模服务器采购中出现搭载国产CPU的服务器，且均来自于海光或鲲鹏。

03 AI芯片千亿蓝海，海光DCU点亮梦想之光

3.1 AI芯片市场三大核心驱动力：算量、应用和数据

AI算量需求急剧增加。根据摩尔定律，集成电路上可以容纳的晶体管数目大约每18个月增加一倍，而AI训练算量自2012年开始以平均每3.43个月翻倍的速度实现指数增长。我们认为，当计算量需求增速远快于芯片算力的提升速度时，芯片出货量有望快速增长。

下游应用的高景气度和不断衍生的智能化需求，推动AI芯片市场发展。中国云计算市场规模增长迅速，2021年达到3229亿元，近5年CAGR达44.6%。云计算作为人工智能云端训练、推断芯片的主要应用场景，推动了AI芯片的持续发展。除数据中心云计算以外，汽车电子、智能家居与安防、可穿戴设备等下游应用的发展和智能化需求，也为AI芯片的发展提供了土壤。

数据处理需求爆发式增长，多样任务促使芯片革新。近五年全球数据中心任务量增长135%，大数据挖掘与应用、人工智能深度学习，对芯片数据处理能力提出更严峻的挑战；同时，多维度的应用需要面向细分场景的专用芯片。我们认为，海量数据的挖掘、深度学习等处理需求有望推动AI芯片不断迭代。

3.2 AI芯片市场总量扩张，GPU占比近90%

中国AI芯片市场有望冲击千亿元，GPU占比近90%。根据中商产业研究院和IDC的数据，中国AI芯片市场规模快速发展，2021年实现同比增速132%，达到426.8亿元（占全球市场规模约1/4），其中GPU市场占比接近90%。

3.3 GPU是主流架构，高端独显市场英伟达全球领先，国内入局者众

3.3.1 AI训练芯片占比约40%，GPU是主流架构

2025年中国训练端和推理端AI芯片预计维持4/6开。AI芯片可分为训练芯片和推理芯片，2021年中国AI训练芯片占比为42.4%，根据IDC的预测数据，在2025年之前训练芯片仍将占据近40%的份额。

GPU是主流技术架构，占据近90%中国AI芯片市场份额。

按技术架构分类，AI芯片可分为图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、类脑芯片。

GPU起初强调图形处理，随着强大的并行计算能力被发掘，逐步进入通用计算领域；FPGA以半定制化为特征，注重于服务垂直领域；ASIC则是针对客户应用场景需求进行定制；类脑芯片尚处于起步阶段。

2019年中国半定制化、定制化AI芯片仍处于起步阶段，FPGA和ASIC均于2020年大幅商用化，但GPU凭借其更强的通用性和并行计算能力长期占据中国近90%的AI芯片市场份额。

3.3.2 全球AI芯片市场三足鼎立，国内市场入局者众

全球AI芯片市场三足鼎立。英伟达成为云端训练AI芯片的一大巨头，AMD（ROCm，Radeon Open Computing platforM）正发力加速追赶，英特尔借助PC端优势跟进，成为AI芯片界的三巨头。部分终端企业如苹果、谷歌等，根据自身产品发展需求开发芯片，另一部分参与者则专注于智慧安防、自动驾驶等终端垂直细分领域。

GPU独显市场：英伟达全球霸主，AMD紧随其后。2021年，英特尔以62%的市场份额在GPU整体出货量上领先（以集成显卡为主），不过英伟达占据了83%的独立显卡市场。虽然英特尔已推出了DG1系列独立显卡，仍无法撼动英伟达。我们认为，英伟达将继续受益于“CPU+xPU”的异构计算捆绑，维持GPU独显市场的霸主地位。

中国AI芯片市场入局者众。海思半导体已成为国内营收规模最大的集成电路设计企业，以昇腾系列为主要GPU产品，在AI终端芯片具有优势。

云端领域，百度可提供云上GPU服务器；海光信息、天数智心与登临科技均以GPGPU为主打，是国内特定细分领域的主要竞争对手。

3.4 GPU力争对标英伟达，本土市场空间广阔

公司DCU基于GPU架构，主攻加速计算市场。

海光DCU系列产品以GPGPU架构为基础，兼容通用的“类CUDA”环境，可广泛应用于大数据处理、人工智能、商业计算等应用领域，主要部署在服务器集群或数据中心，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。

两年为周期，加速GPU产品迭代。自2008年CUDA架构问世以来，英伟达独立显卡经多年迭代，已可提供最优质的速度和画面享受，成为GPU独显的领头羊，其GPU架构每两年升级一次，已于2022年3月发布最新的Hopper架构。海光于2018年启动深算一号研发工作，现已充分实现商用落地，并以两年为周期进行产品升级。

典型应用场景下，深算一号达到国际上同类型高端产品水平。海光DCU1采用FinFET工艺，同时支持全精度和半精度训练，国内市场相对稀缺；DCU2已量产，其性能约为NVDIA A100的70%；预计DCU3的性能将与NVDIA H100性能持平。

本土市场空间广阔。英伟达客户众多，主要为民营高科技、互联网企业，以及力图进行智能化改造的传统龙头，先进的技术与量身定制的解决方案使其脱颖而出；海光信息的主要客户则为五大国有行、三大运营商以及政府部门等。海光DCU是云端训练GPU市场的有力竞争者，未来央国企的智能化需求有望打开公司成长空间。

04 盈利预测与估值

收入预测：

1）7000与5000系列：服务器市场规模不断增长、信创持续推进与公司自身技术迭代带来的均价提升，我们预计2022-2024年7000系列和5000系列芯片收入增速分别为：137.5%、57.0%、34.8%和87.7%、44.3%、53.8%。

2）3000系列：受益于信创持续推进与公司自身技术迭代带来的均价提升，我们预计2022-2024年3000系列收入增速分别为：64.7%、39.3%、25.7%；

3）8000系列：受益于AI芯片下游需求高景气，我们预计2022-2024年8000系列收入增速分别为98.7%、106.3%、49%。

毛利率预测：公司历经多年研发，产品性能已能满足客户需求，当前信创需求旺盛，规模效应有望带来边际成本持续下降。我们预计公司2022-2024年综合毛利率分别为58.3%、58.6%、59.0%。

CPU和GPU技术壁垒极高，海外寡头领跑优势非常明显，弯道超车毫无捷径。

公司作为国内极为稀缺的X86技术架构领航员，面对全球CPU和GPU市场的星辰大海，正持续保持极高强度的研发力度加速技术迭代。

而当前国产化政策的推手和行业信创的加速推进，也为国产CPU厂商提供了技术落地验证的土壤，进一步强化“应用-迭代-应用”正反馈效应，有望缩短公司技术追赶巨头的时间窗口，可谓硬核科技赛道的民族之光。

我们预计公司2022-2024年实现收入50.2亿元、79.6亿元和108.9亿元，实现归母净利润9.2亿元、14.5亿元和20.6亿元，对应PE估值分别为152倍、96倍和68倍。

06 风险提示

技术迭代不及预期：公司产品竞争力高度依赖于公司的技术迭代和创新，未来如果研发进展不及预期，可能会对公司的长期发展造成负面影响。

信创推进不及预期：公司产品性能相对海外巨头存在差距，信创市场的景气度对公司短中期业绩影响明显，未来如果信创政策推进不及预期，公司业绩可能会受到负面影响。

疫情扰动及宏观环境承压：未来如果新冠疫情的持续扰动，可能对产业链造成负面影响，宏观环境承压也可能对服务器、PC等产业的发展造成冲击，从而带来公司的发展不及预期。

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