海光信息跑出“加速度”：算力芯片国产化正当时|芯片_新浪财经

海光信息专利研发提速，业绩增速快于下游终端产品增速。运营商服务器集采的国产化比例稳中有升，从算力基础设施到AI模型的开发，国产品牌正在形成独有的生态系统，这对上游算力芯片厂商突破海外技术封锁创造了良机。

海光信息始终专注于研发、设计和销售应用于服务器、工作站等计算、存储设备中的高端处理器，近年来持续开展高强度的研发，其成果在半年报预告中也有所体现。2024年7月15日，该公司预计2024年半年度实现营业收入35.80亿-39.20亿元，较上年同期增长37.08%-50.09%，实现扣非归母净利润7.26亿-8.21亿元，同比增长17.29%-32.63%，虽然利润增长不愠不火，但营收增速即便按照预计下限也跑出了“加速度”。

人工智能发展到生成式AI阶段，针对大模型训练和推理的算力需求有望保持高景气，2024年云服务商的资本支出大幅增加，随着云计算规模的扩容，未来搭载高端处理器的服务器数量将快速增长，高端处理器将持续保持旺盛的市场需求。海光DCU系列产品以GPU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。

海外厂商纷纷加入算力芯片的角逐之中，而国内企业获取海外算力的难度日渐增大，国产CPU具备信息安全、供应链自主可控等优势，截至2023年年底，服务器芯片的国产化率不到20%，尚有很大的发展空间。从2024年开始，中国运营商不断加强对算力基础设施的投入力度，国家政策层面也在支持自主算力建设，伴随着未来中国信息化和数字化的进程，国产高端处理器的需求将不断提高。

高毛利率高研发投入

海光信息的产品涵盖通用机架式服务器、人工智能服务器、刀片和高密度服务器、存储产品以及视觉工作站、边缘计算产品等诸多形态。

2023年起，海光信息的毛利率保持在60%左右，处于A股半导体芯片行业的高位。该公司2023年研发投入28.10亿元，较上年同期增长35.93%，研发投入占营业收入的46.74%，有研发技术人员1641人，占员工总人数的91.68%，2021年底拥有发明专利136项，2022年和2023年分别新增发明专利189项和344个。

2023年四季度末和2024年一季度末，海光信息的无形资产余额超过40亿元，占资产总额的比例超过18%，2023年无形资产摊销达到6.68亿元。无形资产中非专利技术主要系超微半导体（下称“AMD”）的非专利技术授权以及公司自行开发形成的无形资产。

海光信息形成的自研无形资产金额较大，2023年研发投入为28.10亿元，占营业收入的比例达到46.74%，研发支出资本化的金额为8.41亿元，资本化比例为29.93%。该公司认为符合资本化条件的开发支出占比较高，原因系X86架构处理器产品的设计、工艺等异常复杂，实际研发投入较大，且基于授权技术进行高端处理器产品的开发，成熟度较高，因此对其进行资本化处理。

2023年，海光信息应收账款账面净值为14.91亿元，占当期末资产总额的比例为6.51%，应收账款余额占当期营业收入的比例为25.05%。应收账款周转天数约82天，处于半导体芯片行业中位数水平。2024年一季度，该公司经营活动产生的现金流量净额为-6788万元，后续如果该公司的利润增速能够快于无形资产摊销的增速，且应收应付款项的变动平稳，那么理论上，经营性净现金流所受的影响基本可控。

周期复苏

海光CPU既支持面向数据中心、云计算等复杂应用领域的高端服务器，也支持面向政务、企业和教育领域的信息化建设中的中低端服务器以及工作站和边缘计算服务器。海光DCU系列产品以GPU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。大客户包括浪潮信息、联想、新华三、同方等，2022年和2023年海光信息向关联方销售产品的金额占营业总收入的56.81%和41.15%，关联方包括中科曙光等云计算、大数据类公司。

2023年国内招标项目推迟，国际云厂商资本支出方案调整，传统服务器的出货量承压，该年全球服务器的出货量同比减少6%，而搭载GPU、FPGA、ASIC等类型的AI服务器出货量近120万台，同比增长38.4%，占服务器整体近9%的出货量。全球运用x86架构的服务器销售额占比90%以上，2023年中国x86服务器市场出货量为362万台，据预测，2024年该类出货量将增长5.7%。海光信息预计2024年半年度实现营业收入35.80亿-39.20亿元，较上年同期增长37.08%- 50.09%，实现扣非归母净利润7.26亿-8.21亿元，同比增长17.29%-32.63%，显著高于下游服务器市场的预计增速。

国产CPU具备信息安全、供应链自主可控等优势，伴随着未来中国信息化和数字化的进程，国产高端处理器的需求将不断提高。近年来三大运营商的招标动态直观反映出这一趋势，中国电信2023-2024年AI算力服务器集中采购规模为4050台，而2024-2025年的规模达1.56万台，较上一轮增长224%；中国移动2024-2025年新型智算中心集采项目计划采购7994台AI服务器及配套产品，2024年中国联通计划采购AI服务器2503台，从中标结果综合来看，国产服务器占比超过40%。国泰君安证券预计从2024年下半年至少到2025年，国内算力供应链将迎来高景气周期。

算力产业蓬勃发展

大模型厂商多采用MaaS商业模式，提供包括算力、模型、数据工具、开发工具等多种服务。目前已有多家科技巨头将大模型能力部署在云端，或以私有化部署方式提供给企业用户。搜索引擎巨头应用人工智能技术，从理解式AI演变为生成式AI。阿里、百度、字节跳动、腾讯、商汤等公司均推出了基于自有云服务的MaaS模式。海光8000系列具有全精度浮点数据和各种常见整型数据计算能力，能够充分挖掘应用的并行性，发挥其大规模并行计算的能力，开发高能效的应用程序。在AIGC持续快速发展的时代背景下，海光DCU能够支持全精度模型训练，实现LLaMa、GPT、Bloom、ChatGLM、悟道、紫东太初等为代表的大模型的应用，与国内包括文心一言等大模型适配。

OpenAI宣布于7月9日起终止对包括中国大陆在内的地区提供API服务，多家国内大模型 API供应商宣布提供迁移服务，且给予开发者优惠的价格。值得一提的是，国内长文本能力赶超了部分国外大模型，大模型的长文本能力已经成为了重要的竞争力。海光DCU兼容“CUDA”生态，从大模型生态上DCU已经达到国内领先水平，公司产品深算二号已经发布并实现商用，具有全精度浮点数据和各种常见整型数据计算能力，性能相对于深算一号实现了翻倍的增长，深算三号尚在研发中。

随着大模型的迭代，训练所需的样本和参数呈指数级增长，多模态智能数据从训练到推理均需要算力的驱动，伴随模型逐渐复杂化，所对应的算力需求也进一步加剧，而这些需求都会推动包括人工智能处理器在内的高端处理器的快速增长。

英伟达依靠完善的软硬件生态已成为全球AI芯片的领导者，英伟达数据中心业务收入从2024财年一季度的43亿美元增加至2025财年一季度的226亿美元，同期AMD和戴尔的AI服务器收入也大幅增加。谷歌、AMD等老牌互联网、半导体公司正在努力追赶英伟达，三星亦宣布投资GPU业务。据统计，2023年全球AI服务器市场规模预计将超500亿美元，2027年预计将超946亿美元。

美国从2022年开始逐步加强对国产AI芯片的限制，国内AI芯片企业被列入实体清单，并限制英伟达特定规格芯片的出口，2024年1月美国制定措施防止中国企业使用美国IaaS产品进行AI训练。中国陆续出台针对算力基础设施的支持政策，其中，北京市提出到2027年实现智算基础设施软硬件产品全栈自主可控。天风证券认为，针对中国的AI芯片禁令可能拖慢中国在生成式AI的步伐，但同时也给予了自主AI芯片供应商广阔的市场机遇。