稀缺CPU+AI双料厂商，深算系列有望迎来质变突破

国产高端处理器领军者，CPU+DCU双料厂商。海光信息成立于2014年10月，于2016年2月与超威半导体（AMD）合资成立海光集成（持股70%）和海光微电子（持股49%），并签署《技术许可协议》，获得高端处理器技术授权和技术支持。公司专注于高端处理器的研发、设计与技术创新，产品包括海光通用处理器（CPU）和海光协处理器（DCU）。 信创市场规模增速快，CPU国产化程度较低。根据艾瑞咨询数据显示，我国信创市场预计将持续保持30%以上的年增长率，信创市场规模将于2026年突破2000亿元人民币，市场潜力较大。现阶段我国信创产品国产化水平偏低，一旦在核心技术、底层架构、标准、生态受到制裁，便可能遭遇“卡脖子”的困境。 国内AI算力缺口持续扩大，智算中心+运营商有望推动国产AI算力再提升。六部门联合印发的《算力基础设施高质量发展行动计划》提出到2025年，中国算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%。根据工信部，截至2023年底，国内智能算力规模达70EFLOPS，仍存在较大缺口。我们认为，随着长文本、多模态大模型的不断发布，国内智算需求有望进一步提升，或进一步拉大智算缺口。 公司CPU与DCU产品生态环境丰富，兼容x86与类CUDA环境，应用广泛。海光CPU系列产品，兼容x86指令集，支持国内外主流操作系统和应用软件，以其优异性能、丰富的软硬件生态和高安全性而受到国内用户的高度认可，已广泛应用于电信、金融、互联网、教育、交通等关键行业。 同样，海光DCU系列产品基于GPGPU架构，兼容“类CUDA”环境，具有出色性能和丰富的软硬件生态，兼容国际主流商业计算和人工智能软件，适用于大数据处理、人工智能、商业计算等领域。 盈利预测与估值分析： 考虑地方智算中心建设加速以及运营商智算中心积极招标，我们认为A I信创景气度或进一步提升，我们上调此前盈利预测，公司2024-2026年营业收入预计84.31/113.82/149.38亿元（原预测为24-25年87.84/114.45亿元）； 归母净利润预测17.02/22.19/29.12亿元（ 原预测为24-25年16.48/22.66亿元）。国内A I算力缺口持续扩大，美国AI芯片限制下国产AI信创景气度有望再提升，海光信息作为国产高端处理器领军，CPU与DCU产品生态环境丰富，兼容x86与类CUDA环境，生态优势明显，持续看好公司未来份额提升，给予25年30x PS估值，目标市值3414.60亿元，目标价146.92元，维持“买入”评级。 风险提示：研发未达预期风险、持续经营能力风险、原材料成本上涨风险 财务数据和估值 1.海光信息：国产高端处理器领军者，CPU+DCU双料厂商 1.1.国产高端处理器代表企业，产品矩阵日趋完善 海光信息深耕集成电路产业，专注高端处理器的研发、设计与销售。海光信息成立于2014年10月，于2016年2月与超威半导体（AMD）合资成立海光集成（持股70%）和海光微电子（持股49%），并签署《技术许可协议》，获得高端处理器技术授权和技术支持。公司在2020年转型为股份有限公司，并于2022年在科创板上市。 图1：海光信息发展历程 公司掌握高端处理器关键技术，产品包括通用处理器与协处理器。公司专注于高端处理器的研发、设计与技术创新，掌握了高端处理器核心微结构设计、高端处理器SoC架构设计、处理器安全、处理器验证、高主频与低功耗处理器实现、高端芯片IP设计、先进工艺物理设计、先进封装设计、基础软件等关键技术，产品包括海光通用处理器（CPU）和海光协处理器（DCU）。海光CPU的核心组成包括处理器核心、片上网络和各类接口控制器，同时集成了复杂的微码系统程序代码。海光DCU结构与CPU相似但更为简单，拥有更多的计算单元。其主要功能模块包括计算单元、片上网络、高速缓存和各类接口控制器。 图2：海光CPU架构 图3：海光DCU架构 公司CPU与DCU产品生态环境丰富，应用广泛。海光CPU系列产品，兼容x86指令集，支持国内外主流操作系统和应用软件，以其优异性能、丰富的软硬件生态和高安全性而受到国内用户的高度认可，已广泛应用于电信、金融、互联网、教育、交通等关键行业。同样，海光DCU系列产品基于GPGPU架构，兼容“类CUDA”环境，具有出色性能和丰富的软硬件生态，兼容国际主流商业计算和人工智能软件，适用于大数据处理、人工智能、商业计算等领域。 公司产品矩阵日趋完善，可满足不同市场需求。海光CPU系列产品包括7000、5000和3000三个系列，分别针对高、中、低端市场需求。7000系列主要用于高端服务器，适用于数据中心和云计算等复杂应用；5000系列主要服务于政务、企业和教育领域的中低端服务器需求；而3000系列适用于工作站和边缘计算服务器，面向入门级计算领域。公司将海光DCU产品规划为8000系列，面向大数据处理、人工智能、商业计算等领域。 图4：海光信息产品命名规则 秉承“销售一代、验证一代、研发一代”的产品研发策略，建立完善的研发流程。截至2023年Q3，公司已推出海光一号、海光二号、海光三号CPU产品，其中海光三号为主力销售产品，海光四号、海光五号处于研发阶段；公司DCU产品中，深算一号为公司目前主要在售产品，深算二号已于2023Q3发布，性能较深算一号翻倍，深算三号研发进展顺利。 图5：海光信息产品发展历程 公司采取Fabless生产模式，专注芯片设计。海光信息采用Fa bless模式经营，芯片的研发、生产流程涉及设计、流片和封测三大环节。公司主要负责制定芯片的规格参数与方案、进行芯片设计和验证、交付芯片设计版图等。公司向晶圆制造厂采购定制加工生产的晶圆，向封装测试厂采购封装测试服务。海光CPU和海光DCU的设计过程基本相同，大致可以分为架构设计、电路设计、微码系统设计、安全模块设计、仿真模拟、产品设计、流片工艺优化、基板及封测工艺开发、硅后验证等环节。 图6：公司产品工艺流程图 公司主要采取直销模式，少量采用经销模式。在直销模式中，公司直接参与客户招标或谈判，签订销售合同后根据订单发货，并提供设计、调试和技术支持等服务。经销商模式下，经销商购买并向终端客户销售公司产品，公司向经销商提供技术培训和服务，通常不直接与终端客户接触。 图7：公司销售模式 股东国资背景为主，赋能公司发展。曙光信息产业股份有限公司（中科曙光）为公司第一大股东，主要从事高端计算机、存储、安全、数据中心产品的研发及制造，大力发展云计算、大数据、人工智能等先进计算业务，持股27.96%。中科曙光的业务主要涉及海光信息产品下游应用领域，可与海光信息形成协同效应。公司第二大股东为成都国资（含成都产业投资集团有限公司、成都高新投资集团有限公司、成都高新集萃科技有限公司），持股17%。成都蓝海轻舟企业管理合伙企业为公司员工持股平台，持股6.09%。公司无实际控制人。 图8：公司最新主要股权结构图（截至2024年7月31日） 1.2.公司业绩持续高增，重视研发助力产品发展 2023年公司经营持续向好，利润保持高增速。公司实现营业收入60.21亿元，较上年同期增长17.30%；实现归属于母公司所有者的净利润12.63亿元，较上年同期增长57.17%。 公司整体经营情况持续向好主要原因在于：1）公司立足通用计算市场，依靠自身的高端处理器设计能力、产品迭代能力、行业引领能力，持续提高公司的知名度及竞争优势；2）公司与中国信息技术产业上下游公司密切合作，围绕芯片算力底座，与云计算公司、大数据平台、数据库公司、行业软件等科技企业共同打造了开放安全、绿色友好、可持续扩容的产品解决方案；3）国产化实践的日益深入，也为公司的快速发展奠定了基础，促进了公司经营能力的不断提升。截至2024年Q1，公司实现营收15.92亿元，实现归母净利润2.89亿元，同比增长20.53%。 图9：海光信息营收及增速 图10：海光信息归母净利润及增速 高端处理器业务为公司核心业务。公司2022年改变统计口径，将通用处理器CPU产品与协处理器DCU产品统一归为高端处理器业务进行报表统计。2023年，公司高端处理器业务营收60.11亿元，占总营收接近100%，公司技术服务业务创造营收19万元，占比较小。 图11：公司营收按产品系列拆分（亿元）公司营收按产品系列拆分（亿元） 规模效应下毛利率持续提升。公司近年毛利率水平持续提升，2023年公司毛利率水平达到59.67%，为近年最高水平，主要系公司围绕通用计算市场，持续保持高强度研发投入，通过技术创新，进一步提升了产品性能，得到客户充分认可，在毛利率方面有所提升。 图12：公司近年毛利率 公司对研发高度重视，研发费用投入较高。2023年公司研发投入28.10亿元，较上年同期增长35.93%，研发投入占营业收入比46.74%；公司研发技术人员1,641人，占员工总人数的91.68%，79.28%以上研发技术人员拥有硕士及以上学历。 图13：销售、管理、研发三项费用率 图14：公司近年研发费用 2.CPU与GPU协同，构建计算机核心底层 2.1.CPU为计算机核心部件，指令集丰富，厂商拥有不同选择 CPU为计算机核心部件，由运算器、控制器、寄存器构成。中央处理器（Central Processing Unit，CPU）是计算机系统中的核心部件，负责执行运算指令和控制指令，控制计算机完成信息处理和程序运行等工作，常被称为通用处理器。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，同时控制和调配计算机的所有软硬件资源。它主要由运算器（执行所有算术和逻辑运算）、控制器（提取和译码指令、控制数据流向）和寄存器（类似内存，暂存数字以加快运算）组成。 图15：CPU基本架构 CPU的工作原理可分为：取指令、指令译码、执行指令、修改指令计数器：1）取指令：CPU的控制器从内存读取一条指令并放入指令寄存器，指令格式一般为操作码+操作数地址；2）指令译码：指令寄存器中的指令由解码器译码，决定该指令应进行何种操作（指令里的操作码）、操作数在哪里（操作数的地址）；3）执行指令，分两个阶段“取操作数”和“进行运算”；4）修改指令计数器，决定下一条指令的地址。 图16：CPU指令格式 指令集分为复杂指令集与精简指令集，架构的选择关系到性能发挥。CPU指令集（ISA,InstructionSetArchitecture）是CPU中用来计算和控制计算机系统的一套指令的集合。指令集的先进与否关系到CPU的性能发挥。按照采用的指令集，CPU可以分为复杂指令集（Complex Instruction Set Computer，CISC）和精简指令集（Reduced Instruction Set Computer,RISC）两大类。 图17：CPU指令集对比 CPU指令集丰富，厂商拥有不同架构选择。x86架构由Intel和AMD主导，通过与Windows操作系统的Wintel生态占领桌面和服务器CPU市场。ARM架构，以其开源指令集、异构运算和可定制化优势，与Android操作系统形成AA体系，主导手机市场。国内，x86架构CPU的主要厂商包括海光信息和兆芯，AR M架构的有华为鲲鹏、飞腾等。 图18：CPU厂商架构选择 2.2.GPU：AI发展核心基础设施，分为图形和运算处理器 GPU分为图形图像GPU与运算协处理器GPGPU。GPU（GraphicProcessingUnit），即图形处理器，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。GPU发展出两大分支：一是传统意义上的图形图像GPU，配备视频编解码加速引擎、2D/3D加速引擎和图像渲染等专用运算模块；二是作为运算协处理器的GPGPU，增加了专用向量、张量、矩阵运算指令，并提高了浮点运算的精度和性能，以适应不同计算场景的需求。 图19：GPGPU优势