厚积薄发，国产GPU龙头冉冉升起

国产图形显控和GPU芯片龙头 景嘉微起家于图显模块，目前主营业务包括图形显控、小型专用化雷达、芯片三类，其中图显、雷达产品主要应用于军用飞机、舰艇、装甲车等军用领域。芯片产品以GPU为主，JM5、JM7两大系列GPU已经实现量产并规模化应用，JM9系列GPU也于2021年9月流片成功并于11月完成性能测试，有望向民用通用市场拓展。在信创市场推动下，2021年GPU放量，驱动公司业绩高增长，我们预计2022年公司业绩有望维持高增态势。 GPU：计算机图显核心，全球市场高增 GPU是计算机上做图像和图形相关运算工作的微处理器，采用流式并行计算模式，擅长大规模并发计算，可被用于2D和3D图形的计算和处理，以及需要大量重复计算的数据挖掘、AI训练领域。GPU可以分为集成GPU和独立GPU，广泛地运用于PC、服务器、游戏主机、汽车、移动等领域。根据VMR数据，2020年全球GPU市场规模达到254.1亿美元，预计2028年达到2465.1亿美元，CAGR为32.82%，我们测算2020年中国大陆市场规模约59.2亿美元。 公司GPU信创市场批量落地，新芯片目标民用市场 公司自主研发GPU并成功规模化商用，已完成JM5、JM7两个系列、三款GPU芯片量产应用，第三代JM9系列芯片已成功流片并完成性能测试。 JM7200对标Nvidia GT640，参与国产生态构建，已完成民用信创市场批量落地。JM9系列初步测试能够支撑游戏、GIS等高性能显示需求以及AI计算需求，性能大幅提升，对标Nvidia GTX 1050，技术指标优秀，有望帮助公司开拓更广泛的GPU民用市场，在PC、服务器等领域有广阔的国产替代空间。 盈利预测与投资建议：我们认为，公司“十四五”期间军用领域产品营收稳定增长，信创推动GPU芯片产品营收高增，JM9系列芯片有望在民用市场放量。我们预计2021-2023年公司营收分别为11.49/18.01/25.99亿元，净利润分别为2.81/4.50/6.59亿元。分部估值2022年目标市值401亿元，目标价133元，首次覆盖给予“增持”评级。 风险提示：公司图型/雷达等军用领域产品收入增速不及预期；信创推进速度不及预期；GPU芯片民用拓展速度不及预期；行业竞争加剧。 财务数据和估值 1.景嘉微：冉冉升起的国产GPU芯片龙头 1.1.国产图形显控和GPU芯片龙头 景嘉微于2006年由国防科技大学创业团队在长沙创立，目前公司主营业务分为图形显控、小型专用化雷达、GPU芯片三类。景嘉微成立之初即参加了“神州八号”图形显控模块设计；2007年公司研发成功VxWorks嵌入式操作系统下M9芯片（ATI公司GPU芯片）驱动程序；2009年公司首款图显模块定型销售，此后公司又打造了基于M72、M96的系统开发平台和产品线，在国内机载图显领域占据大部分市场份额，并逐渐向船舶和车载领域渗透；2012年公司防撞雷达核心组件、弹载雷达微波射频前端定型，主动防护雷达系统鉴定定型；2015年公司研制成功国内首款高性能GPU芯片JM5400，逐步应用于公司军用显控产品中；2018年公司第二代GPU芯片JM7200成功流片，切入民用和信创市场；2021年9月公司新一代JM9系列芯片成功流片并于11月完成性能测试，预计将进一步拓展公司GPU芯片应用场景。 图1：公司发展历程 公司主营业务分为图形显控、小型专用化雷达、芯片三类。其中图显、雷达产品主要面向军用领域，芯片产品以GPU芯片为主，包括JM5系列、JM7系列，其中JM5系列主要应用于公司图显模块中，JM7系列成功拓展了民用和信创市场。2021年9月，公司第三代GPU芯片JM9系列成功流片，并于2021年11月完成性能测试，能够满足地理信息系统、媒体处理、CAD辅助设计、游戏、虚拟化等高性能显示需求和人工智能计算需求。 小型专用化雷达领域产品：包括空中防撞系统核心组件、主动防护雷达系统、弹载雷达微波射频前端核心组件，应用于军用飞机、装甲车等领域。近年公司雷达业务逐步实现由模块级产品向系统级产品转变，持续提升公司的盈利能力与可持续发展能力。 全资子公司北京麦克斯韦科技有限公司是公司雷达业务的重要主体。 图形显控领域产品：主要包括图形显控模块产品和加固类产品，主要应用于军用领域。 图形显控模块是信息融合和显示处理的“大脑”，是公司最早最核心的产品，采用自主GPU的图形显控模块，显著提升了公司产品竞争力。公司图显产品在军用飞机领域具备领先优势，并积极向军用车辆、舰艇以及通用领域拓展。 芯片：包括图形处理芯片（GPU）、消费类芯片，其中GPU芯片公司已经完成JM5、JM7两大系列的量产，JM9系列GPU也于2021年9月流片成功并于11月完成性能测试，公司GPU芯片除应用于军用领域外，也应用于民用通用市场。消费类芯片产品包括MCU芯片、音频芯片等通用芯片。全资子公司长沙景美集成电路有限公司为芯片业务主体。 图2：公司主要业务与产品 1.2.研发驱动高成长，GPU芯片放量带动2021年业绩高增 2021年业绩加速增长，预计2022年持续高增。公司2017-2020年业绩稳定增长，2020年营收6.54亿元，归母净利润2.08亿元，得益于信创推动下GPU芯片放量，2021年公司业绩大幅增长。根据公司业绩预告，2021年公司预计实现营收10.8-12亿元，同比增长65.20%-83.55%，预计实现归母净利润2.7-3.2亿元，同比增长30.27%-54.39%。我们认为，随着信创深化，JM9系列芯片逐步放量，我们预计2022年公司业绩有望维持高增态势。 图3：公司营收及增速 图4：公司归母净利润及增速 图显/雷达业务稳步增长，GPU芯片开始放量。公司图显/雷达产品主要面向军用，近年稳步增长，2020年公司图形显控产品营收4.63亿元，同比增长20.95%；雷达产品营收1.05亿元，同比增长10.71%。2021年信创推动下公司GPU芯片规模化放量，2021H1公司芯片产品营收2.14亿元，同比增长1354.57%，占营收比例达到45.1%，我们预计2022年公司芯片产品有望继续放量，占营收比例将进一步扩大。 图5：公司图显产品营收及增速 图6：公司雷达产品营收及增速 图7：公司芯片产品营收及占比 芯片产品毛利率提升，芯片收入占比提升拉低整体毛利率。2020年公司毛利率71.15%，其中图显、雷达、芯片毛利率分别为76.96%、72.99%、33.70%。随着GPU芯片规模化放量，公司GPU芯片毛利率提升，2021H1达到45.96%。 图8：公司毛利率 图9：公司各业务毛利率 研发驱动，GPU芯片高投入。公司费用结构中，研发费用占比较高，2020年公司研发费用率27.14%，同期销售费用率、管理费用率分别为4.20%、11.92%。公司基于图形显控领域的核心技术，进一步开拓下一款图形处理芯片，以及系列GPU的预先研究、产品开发和技术攻关，同时围绕核心产品和市场需求拓展系统级产品，实现多层次、滚动式的产品发展。 截至2021年6月30日，公司共申请187项专利（155项国家发明专利、20项实用新型专利、10项国际专利、2项外观专利），其中68项发明专利、17项实用新型专利、2项外观专利均已授权，登记了74项软件著作权。 图10：公司各费用率 图11：公司研发投入 1.3.国家大基金战略入股，股权激励绑定员工利益 控制权稳定，国家集成电路产业基金战略入股。截至2021年12月3日，公司实控人为喻丽丽、曾万辉夫妇直接持股35.48%，通过乌鲁木齐景嘉合创间接持股3.32%。曾万辉、饶先宏、胡亚华为公司初创股东，曾万辉为公司现任董事长、总裁，胡亚华为公司现任副总裁，公司部分其他高管也持有公司股份。2018年12月，国家集成电路产业投资基金通过定增入股景嘉微，认购并持有公司约2754万股，占公司总股份9.14%，成为公司第二大股东，锁定期三年，目前已解锁。 图12：公司股权结构（截至2021年12月3日） 股权激励绑定员工利益。2021年4月，公司向包括公司（含子公司）核心技术人员和核心业务人员共计263名激励对象授予749.76万份股票期权，行权价68.08元/股，三期行权比例分别为30%/30%/40%。业绩考核目标为，以2020年净利润为基数，2021-2023年净利润增长不低于30%/50%/100%。2022年2月，公司向142名激励对象授予133.30万份预留股票期权，行权价为122.69元/股。 表1：公司2021年股权激励计划业绩考核目标 2022年1月，公司公告股东国家集成电路基金减持计划，国家集成电路基金计划公告日期未来6个月内以集中竞价交易方式减持公司股份不超过公司总股本2%股份。采取集中竞价交易方式进行交易的，在任意连续九十个自然日内，减持股份的总数不得超过公司股份总数的1%。我们认为，国家集成电路基金减持是基于前期投资锁定期满后获取投资回报。 2.GPU：计算机图显核心，全球市场高增 2.1.GPU是计算机图像显示核心，拥有强大并行计算能力 图形处理器（graphics processing unit，缩写GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。显卡全称显示适配卡，又称显示适配器，用于协助CPU进行图像处理，作用是将CPU送来的图像信号经过处理再输送到显示器上，由主板连接设备、监视器连接设备、处理器和内存组成，GPU即是显卡处理器。 GPU工作原理：GPU的工作通俗的来说就是完成3D图形的生成，将图形映射到相应的像素点上，对每个像素进行计算确定最终颜色并完成输出，一般分为顶点处理、光栅化计算、纹理贴图、像素处理、输出五个步骤。GPU采用流式并行计算模式，可对每个数据行独立的并行计算。 与CPU相比，GPU更擅长大规模并发计算。CPU基于低延时设计，由运算器（ALU）和控制器（CU），以及若干个寄存器和高速缓冲存储器组成，功能模块较多，擅长逻辑控制，串行运算。GPU基于大吞吐量设计，拥有更多的ALU用于数据处理，适合对密集数据进行并行处理，擅长大规模并发计算，因此GPU也被应用于AI训练等需要大规模并发计算场景。 图13：GPU工作流程 图14：GPU与CPU逻辑架构 GPU可以分为独立GPU和集成GPU：独立GPU一般封装在独立的显卡电路板上，使用专用的显示存储器，独立显卡性能由GPU性能与显存带宽共同决定。一般来讲，独立GPU的性能更高，但因此系统功耗、发热量较大，Nvidia和AMD是全球独立GPU巨头。集成GPU常和CPU共用一个Die，共享系统内存。集成GPU的制作由CPU厂家完成，因此兼容性较强，并且功耗低、发热量小。但如果显卡运行需要占用大量内存，整个系统运行会受限，此外系统内存的频率通常比独立显卡的显存低很多，因此一般集成GPU的性能比独立GPU更低。 图15：集成GPU与独立GPU对比 GPU拥有单一的强大并行计算能力，所以用途往往是需要大规模并行计算的场景。早期GPU多被用于2D和3D图形的计算和处理，因为图形数据的处理往往涉及到大量的大型矩阵运算，计算量大但易于并行化。近年由于大数据、人工智能发展，GPU也常常被用于需要大量重复计算的数据挖掘领域，如机器学习，深度学习等。目前GPU被广泛地运用于PC、服务器、移动等领域。其中服务器GPU可做专业图形处理、计算加速、深度学习等应用，以独立GPU为主；移动端GPU主要采用集成GPU；PC根据使用用途不同，既可以搭载独立GPU，也可以使用集成GPU。 图16：GPU应用场景 2.2.GPU市场规模快速增长，寡头垄断独立GPU市场 2020年全球GPU市场规模达到254.1亿美元，测算2020年中国大陆GPU市场规模约59.2亿美元。3D图像显示、人工智能深度学习的需求支撑GPU市场持续增长，根据Ver