海光信息跑出“加速度”：算力芯片國產化正當時

海光信息始終專注于研發、設計和銷售應用于服務器、工作站等計算、存儲設備中的高端處理器，近年來持續開展高強度的研發，其成果在半年報預告中也有所體現。2024年7月15日，該公司預計2024年半年度實現營業收入35.80億-39.20億元，較上年同期增長37.08%-50.09%，實現扣非歸母凈利潤7.26億-8.21億元，同比增長17.29%-32.63%，雖然利潤增長不慍不火，但營收增速即便按照預計下限也跑出了“加速度”。

人工智能發展到生成式AI階段，針對大模型訓練和推理的算力需求有望保持高景氣，2024年云服務商的資本支出大幅增加，隨著云計算規模的擴容，未來搭載高端處理器的服務器數量將快速增長，高端處理器將持續保持旺盛的市場需求。海光DCU系列產品以GPU架構為基礎，兼容通用的“類CUDA”環境，可廣泛應用于大數據處理、人工智能、商業計算等應用領域。

海外廠商紛紛加入算力芯片的角逐之中，而國內企業獲取海外算力的難度日漸增大，國產CPU具備信息安全、供應鏈自主可控等優勢，截至2023年年底，服務器芯片的國產化率不到20%，尚有很大的發展空間。從2024年開始，中國運營商不斷加強對算力基礎設施的投入力度，國家政策層面也在支持自主算力建設，伴隨著未來中國信息化和數字化的進程，國產高端處理器的需求將不斷提高。

高毛利率高研發投入

海光信息的產品涵蓋通用機架式服務器、人工智能服務器、刀片和高密度服務器、存儲產品以及視覺工作站、邊緣計算產品等諸多形態。

2023年起，海光信息的毛利率保持在60%左右，處于A股半導體芯片行業的高位。該公司2023年研發投入28.10億元，較上年同期增長35.93%，研發投入占營業收入的46.74%，有研發技術人員1641人，占員工總人數的91.68%，2021年底擁有發明專利136項，2022年和2023年分別新增發明專利189項和344個。

2023年四季度末和2024年一季度末，海光信息的無形資產余額超過40億元，占資產總額的比例超過18%，2023年無形資產攤銷達到6.68億元。無形資產中非專利技術主要系超微半導體（下稱“AMD”）的非專利技術授權以及公司自行開發形成的無形資產。

海光信息形成的自研無形資產金額較大，2023年研發投入為28.10億元，占營業收入的比例達到46.74%，研發支出資本化的金額為8.41億元，資本化比例為29.93%。該公司認為符合資本化條件的開發支出占比較高，原因系X86架構處理器產品的設計、工藝等異常復雜，實際研發投入較大，且基于授權技術進行高端處理器產品的開發，成熟度較高，因此對其進行資本化處理。

2023年，海光信息應收賬款賬面凈值為14.91億元，占當期末資產總額的比例為6.51%，應收賬款余額占當期營業收入的比例為25.05%。應收賬款周轉天數約82天，處于半導體芯片行業中位數水平。2024年一季度，該公司經營活動產生的現金流量凈額為-6788萬元，后續如果該公司的利潤增速能夠快于無形資產攤銷的增速，且應收應付款項的變動平穩，那么理論上，經營性凈現金流所受的影響基本可控。

周期復蘇

海光CPU既支持面向數據中心、云計算等復雜應用領域的高端服務器，也支持面向政務、企業和教育領域的信息化建設中的中低端服務器以及工作站和邊緣計算服務器。海光DCU系列產品以GPU架構為基礎，兼容通用的“類CUDA”環境，可廣泛應用于大數據處理、人工智能、商業計算等應用領域。大客戶包括浪潮信息、聯想、新華三、同方等，2022年和2023年海光信息向關聯方銷售產品的金額占營業總收入的56.81%和41.15%，關聯方包括中科曙光等云計算、大數據類公司。

2023年國內招標項目推遲，國際云廠商資本支出方案調整，傳統服務器的出貨量承壓，該年全球服務器的出貨量同比減少6%，而搭載GPU、FPGA、ASIC等類型的AI服務器出貨量近120萬臺，同比增長38.4%，占服務器整體近9%的出貨量。全球運用x86架構的服務器銷售額占比90%以上，2023年中國x86服務器市場出貨量為362萬臺，據預測，2024年該類出貨量將增長5.7%。海光信息預計2024年半年度實現營業收入35.80億-39.20億元，較上年同期增長37.08%- 50.09%，實現扣非歸母凈利潤7.26億-8.21億元，同比增長17.29%-32.63%，顯著高于下游服務器市場的預計增速。

國產CPU具備信息安全、供應鏈自主可控等優勢，伴隨著未來中國信息化和數字化的進程，國產高端處理器的需求將不斷提高。近年來三大運營商的招標動態直觀反映出這一趨勢，中國電信2023-2024年AI算力服務器集中采購規模為4050臺，而2024-2025年的規模達1.56萬臺，較上一輪增長224%；中國移動2024-2025年新型智算中心集采項目計劃采購7994臺AI服務器及配套產品，2024年中國聯通計劃采購AI服務器2503臺，從中標結果綜合來看，國產服務器占比超過40%。國泰君安證券預計從2024年下半年至少到2025年，國內算力供應鏈將迎來高景氣周期。

算力產業蓬勃發展

大模型廠商多采用MaaS商業模式，提供包括算力、模型、數據工具、開發工具等多種服務。目前已有多家科技巨頭將大模型能力部署在云端，或以私有化部署方式提供給企業用戶。搜索引擎巨頭應用人工智能技術，從理解式AI演變為生成式AI。阿里、百度、字節跳動、騰訊、商湯等公司均推出了基于自有云服務的MaaS模式。海光8000系列具有全精度浮點數據和各種常見整型數據計算能力，能夠充分挖掘應用的并行性，發揮其大規模并行計算的能力，開發高能效的應用程序。在AIGC持續快速發展的時代背景下，海光DCU能夠支持全精度模型訓練，實現LLaMa、GPT、Bloom、ChatGLM、悟道、紫東太初等為代表的大模型的應用，與國內包括文心一言等大模型適配。

OpenAI宣布于7月9日起終止對包括中國大陸在內的地區提供API服務，多家國內大模型 API供應商宣布提供遷移服務，且給予開發者優惠的價格。值得一提的是，國內長文本能力趕超了部分國外大模型，大模型的長文本能力已經成為了重要的競爭力。海光DCU兼容“CUDA”生態，從大模型生態上DCU已經達到國內領先水平，公司產品深算二號已經發布并實現商用，具有全精度浮點數據和各種常見整型數據計算能力，性能相對于深算一號實現了翻倍的增長，深算三號尚在研發中。

隨著大模型的迭代，訓練所需的樣本和參數呈指數級增長，多模態智能數據從訓練到推理均需要算力的驅動，伴隨模型逐漸復雜化，所對應的算力需求也進一步加劇，而這些需求都會推動包括人工智能處理器在內的高端處理器的快速增長。

英偉達依靠完善的軟硬件生態已成為全球AI芯片的領導者，英偉達數據中心業務收入從2024財年一季度的43億美元增加至2025財年一季度的226億美元，同期AMD和戴爾的AI服務器收入也大幅增加。谷歌、AMD等老牌互聯網、半導體公司正在努力追趕英偉達，三星亦宣布投資GPU業務。據統計，2023年全球AI服務器市場規模預計將超500億美元，2027年預計將超946億美元。

美國從2022年開始逐步加強對國產AI芯片的限制，國內AI芯片企業被列入實體清單，并限制英偉達特定規格芯片的出口，2024年1月美國制定措施防止中國企業使用美國IaaS產品進行AI訓練。中國陸續出臺針對算力基礎設施的支持政策，其中，北京市提出到2027年實現智算基礎設施軟硬件產品全棧自主可控。天風證券認為，針對中國的AI芯片禁令可能拖慢中國在生成式AI的步伐，但同時也給予了自主AI芯片供應商廣闊的市場機遇。