(报告制作/分析师:财通证券杨晔、罗云阳)

01 高端处理器国内领先

国内高端处理器领先者。

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公司成立于2023年,脱胎于中科院系统。 它专门生产服务器和工作站中使用的高端处理器。 其产品主要包括海光通用处理器(CPU,Unit)和海光协处理器(DCU,Deep-Unit)。

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电信和金融是主要下游领域,其中CPU贡献了约90%的收入。

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。 2023年,按照下游行业来看,电信领域营收占比最高,达到20%; 从产品来看,CPU系列产品的营收占比将高达90%,其中面向高端市场的7000系列产品将贡献65%。

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技术实现自主迭代,“销售一代、验证一代、研发一代”,力争追赶国际巨头

2023年3月,公司推出基于AMD授权的Zen1技术的海光1 CPU产品设计,并持续自主迭代。 在国内率先完成CPU、DCU产品流片并实现商业应用。 产品性能处于国内领先,达到国际同类型主流高端处理器水平。

目前,海光2号已实现量产,海光3号已进入实验室验证阶段,海光4号的研发正在深入推进,所谓“销售一代、验证一代、研发一代”的产品策略和发展一代”。

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技术迭代推高均价。

公司7系、5系、3系产品都呈现出相同的特点:同代产品价格逐年下降,迅速进入生命周期末期,而新一代产品则大幅提升。与上一代相比价格上涨。 未来,高研发投入将导致产品不断迭代升级,公司产品线均价有望继续稳步提升。

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产品已规模落地,增长拐点明显。

受益于标准化产品量持续增加,2023年至2023年公司营收复合增长率达147%。2023年归属母公司净利润将由亏转盈,归属于母公司净利润当年母公司资产达到3.27亿元。 2023年上半年,公司实现营收和归属股东净利润分别为25.3亿元和4.76亿元,已超过2023年全年水平,同比增长343%和1241%。

根据公司2023年7月26日发布的招股书数据,预计2023年前三季度实现营收3.67-40.8亿元,同比大幅增长170%-200%,归属于母公司净利润610-7亿元,同比猛增392%-465%。

此外,随着公司产品线逐步产生规模效应,公司综合毛利率持续提升,2023年分别达到55.95%、57.90%、57.90%。 我们认为,公司当前增长拐点已经确立,未来业绩有望持续提升。

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研发投入高,规模效应带动费用率下降,未来业绩弹性可期。

公司注重研发投入,2023-2023年累计研发支出占营收的95.35%。海光二号将于2023年开始出货,公司营收将进一步快速规模增长。 研发支出占收入的比重、研发费用率、三大费用率均大幅下降,三大费用率之和仅为3.8%。

我们认为CPU等核心处理器产品是高度标准化的。 一旦得到市场验证,规模效应就会很快显现。 公司已逐步度过前期研发投入期,未来业绩弹性可期。

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02 X86架构优势明显,国产化已是大势所趋,海光CPU拥抱星辰大海

2.1 X86架构生态系统已经成熟,中期内可能仍将是市场主流。

指令集是CPU可以执行的一组指令。 它是计算机硬件和底层软件之间最重要、最直接的接口。

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2023年,全球90%以上的服务器销量将采用X86架构。 X86服务器拥有优秀的生态优势、强大的兼容性和强大的功能,在服务器市场得到广泛应用。 2023年,全球服务器销量的90.8%将采用X86架构。

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海光CPU兼容X86指令集、国际主流操作系统和应用软件。 性能卓越、软硬件生态丰富、安全可靠。 国外主流CPU厂商包括Intel和AMD,两者都是基于X86架构,而国内CPU厂商则选择了几种不同的技术路线。

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2.2 海光CPU处于国内第一梯队,X86架构领先者

与Intel相比,海光CPU性能相当。 英特尔的CPU产品在市场上处于主导地位。 通过综合对比CPU市场定位、核心数、产品售价等因素,选取Intel 2023年(与海光7285同期)发布的6款Xeon 系列产品(可以体现Intel发布的CPU产品性能水平) 2023年),并与海光7285进行性能对比(使用业界国际通行的测试程序SPEC CPU 2023测试数据)。 根据对比结果,海光7285 CPU的实测性能与国际领先芯片设计公司英特尔同时发布的主流处理器产品的实测性能大致相当。

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海光是国内唯一一家X86架构CPU企业,具有较强的竞争力。 2023年,公司与AMD合作,通过IP核授权获得X86 CPU设计的核心技术,进入X86 CPU设计领域,开发出符合中国用户需求、具有“生态”三大特征的产品。 、性能、安全”国产X86架构CPU产品。 同时,不依赖AMD实现自主升级迭代。 海光CPU产品性能优异,系统兼容性好,系统安全性高。

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2.3 国内CPU市场达到千亿级

全球服务器市场进入新的景气周期。 2023年疫情爆发,更多经济社会活动将从线下转向线上,对数据存储和计算能力提出更高要求。 2023年,全球服务器出货量为1353.9万台,销售额为992.2亿美元,同比分别增长。 11.63%和9.01%。

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据我们测算,我国国产服务器CPU和桌面CPU的潜在市场空间分别为600亿元和400亿元。 同时,未来随着国内CPU厂商不断迭代技术,产品性能提升带来的价格提升有望继续打开增长空间。

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2.4 本土化是大势所趋,创新创新空间广阔

本土化是大势所趋,信创各梯队稳步发展。 对于信息创新产业,国家于2013年提出“2+8+n”体系,包括党政金融、电信、电力、石油、交通、教育、医疗、航天等8个重点行业,并充分将信息创新应用到消费市场中,党政信用创新起步最早,金融信用创新推进最快。 未来有望在各领域深入推广。

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党政信息化建设:办公应用全面替代,未来持续拓展。 到2023年底,党政公文制度三级试点基本完成,覆盖部委、省、地级市,未来将继续延伸到区县两级。

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金融创新:加快推进自主可控,本土化IT投入比重持续提升。 2023年8月,启动金融行业第一期试点; 2023年5月,启动第二阶段试点,试点范围由第一阶段的47家企业扩大到198家企业。 在提高自主可控的同时,也将加快行业信用创新发展。 亿欧智库数据显示,预计2023年金融业信用创新试点机构本土化投资占年度IT支出的比例将达到30%,同比增长15%。

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电信新创:国产CPU采购正逐渐走向常态化。 从2023年开始,国内三大电信运营商的大规模服务器采购中都会出现搭载国产CPU的服务器,而且都将来自海光或鲲鹏。

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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:计算、应用、数据

对AI计算的需求急剧增加。 根据摩尔定律,集成电路上可容纳的晶体管数量大约每18个月增加一倍,而自2012年以来,AI训练计算量以平均每3.43个月增加一倍的速度呈指数级增长。我们认为,当计算需求的增长速度远远快于芯片计算能力的增长速度,芯片出货量预计将快速增长。

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下游应用的高度繁荣和智能化需求的不断增长正在推动AI芯片市场的发展。 中国云计算市场增长迅速,2023年将达到3229亿元,近五年复合年增长率为44.6%。 云计算作为人工智能云训练和推理芯片的主要应用场景,推动了AI芯片的持续发展。 除了数据中心云计算之外,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。

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数据处理的需求呈爆炸式增长,多样化的任务促使芯片创新。 过去五年,全球数据中心的工作负载增加了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加严峻的挑战; 同时,多维应用需要针对细分场景的专用芯片。 我们认为,海量数据挖掘、深度学习等处理需求有望推动AI芯片的不断迭代。

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3.2 AI芯片市场总量不断扩大,GPU占比近90%

中国AI芯片市场规模预计将达1000亿元,其中GPU占比近90%。 中商研究院、IDC数据显示,中国AI芯片市场发展迅速,2023年实现同比增长132%,达到426.8亿元(约占全球市场的1/4) ,其中GPU市场占比接近90%。

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3.3 GPU是主流架构。 英伟达在高端独立显卡市场处于全球领先地位,不少国内厂商正在进入该市场。

3.3.1 AI训练芯片占比40%左右,GPU为主流架构

2025年,中国训练端和推理端AI芯片预计将保持4/6开放。 AI芯片可分为训练芯片和推理芯片。 2023年,中国AI训练芯片占比42.4%。 根据IDC预测数据,2025年之前训练芯片仍将占比近40%。

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GPU是主流技术架构,占据中国AI芯片市场近90%的份额。

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

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GPU最初强调图形处理,但随着其强大的并行计算能力被发现,逐渐进入通用计算领域; FPGA特点是半定制化,重点服务垂直领域; 根据客户应用场景需求定制ASIC; 类脑芯片仍处于起步阶段。

2023年中国的半定制和定制AI芯片仍处于起步阶段,FPGA和ASIC都将在2023年大规模商业化。而GPU凭借更强的通用性和并行计算能力,早已占据了中国AI芯片市场近90%的份额。 分享。

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3.3.2 全球AI芯片市场分为三大支柱,众多厂商进入国内市场。

全球AI芯片市场分为三大支柱。 英伟达已成为云训练AI芯片巨头,AMD(ROCm、Open)正在努力追赶,英特尔则凭借在PC端的优势跟进,成为AI芯片行业三巨头。 一些终端公司,如苹果、谷歌,根据自身产品开发需求开发芯片,而另一些参与者则专注于智能安防、自动驾驶等终端垂直领域。

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GPU独立显示市场:全球领先,AMD紧随其后。 2023年,英特尔以62%的市场份额领先整体GPU出货量(主要是集成显卡),但英伟达占据了独立显卡市场的83%。 虽然Intel推出了DG1系列独立显卡,但依然无法撼动。 我们相信将继续受益于“CPU+xPU”异构计算捆绑,并保持其在GPU独立显示市场的主导地位。

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进入中国AI芯片市场的玩家众多。 海思已成为中国营收最大的集成电路设计公司。 以系列为主力GPU产品,在AI终端芯片方面具有优势。

在云领域,百度可以提供云端GPU服务器; 海光信息、天数智信、登林科技均专注于GPGPU,是国内特定细分领域的主要竞争对手。

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3.4 GPU力争对标,本土市场空间广阔

该公司的DCU基于GPU架构,专注于加速计算市场。

海光DCU系列产品基于GPGPU架构,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。 它们主要部署在服务器集群或数据中心,提供高性能应用。 高性能、高能效的计算能力支持高复杂度、高吞吐量的数据处理任务。

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两年的周期将加速GPU产品迭代。 自2008年CUDA架构问世以来,独立显卡经过多年迭代,已经能够提供最高品质的速度和画面享受,成为GPU独立显卡的领导者。 其GPU架构每两年升级一次,并于2023年3月发布了最新架构。 海光于2023年启动神算一号的研发,目前已全面实现商业化落地,并将以两年为周期进行产品升级。

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在典型应用场景中,神算一号达到国际同类型高端产品水平。 海光DCU1采用技术,同时支持全精度和半精度训练,国内市场较为稀缺; DCU2已量产,性能约为NVDIA A100的70%; 预计DCU3的性能将与NVDIA H100的性能相当。

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当地市场空间广阔。 英伟达拥有众多客户,主要是民营高科技和互联网公司,也有致力于智能化转型的传统领导者。 其先进的技术和量身定制的解决方案使其脱颖而出; 海光信息的主要客户为国有五大银行、三大运营商及政府部门等,海光DCU是云训练GPU市场的有力竞争者。 未来,央企的智能化需求有望为公司的成长打开空间。

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04 盈利预测及估值

收入预测:

1)7000、5000系列:服务器市场持续增长,信创持续推广以及公司自身技术迭代带来平均价格上涨。 我们预计2023-2024年7000系列和5000系列芯片的营收增长率分别为:137.5%。 57.0%、34.8%、87.7%、44.3%、53.8%。

2)3000系列:受益于信创的持续前进和公司自身技术迭代带来的平均价格提升,我们预计2023-2024年3000系列的营收增长率为:64.7%、39.3%、25.7 % 分别;

3)8000系列:受益于下游AI芯片的高需求,我们预计2023年至2024年8000系列营收增速分别为98.7%、106.3%和49%。

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毛利率预测:经过多年的研发,公司产品性能已能满足客户需求。 目前,新创需求旺盛,规模效应有望带来边际成本持续下降。 我们预计公司2023-2024年综合毛利率分别为58.3%、58.6%、59.0%。

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CPU、GPU技术壁垒极高,海外寡头领先优势非常明显。 弯道超车没有捷径。

作为国内极其稀缺的X86技术架构的领导者,面对全球CPU和GPU市场的星辰大海,该公司正在持续保持极高强度的研发力度,加速技术迭代。

当前国产化政策的推动和行业创新的加速,也为国内CPU厂商提供了技术落地验证的土壤,进一步强化了“应用-迭代-应用”的正反馈效应,有望缩短企业落地的时间窗口。追赶技术巨头。 ,可谓是硬核技术赛道上的国光。

我们预计公司2023-2024年将实现营收50.2亿元、79.6亿元、108.9亿元,归属于母公司净利润9.2亿元、14.5亿元、20.6亿元,对应PE估值分别为152倍、96倍、68倍。

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06 风险提示

技术迭代不及预期:公司的产品竞争力高度依赖于公司的技术迭代和创新。 如果未来研发进度不及预期,可能会对公司的长期发展产生负面影响。

信创进展不及预期:公司产品性能与海外巨头相比存在差距。 信创市场的繁荣对公司中短期业绩影响重大。 未来,如果信创政策推进不符合预期,公司业绩可能会受到负面影响。

疫情的干扰和宏观环境的压力:如果未来COVID-19疫情继续扰乱行业,可能会对产业链产生负面影响。 宏观环境压力也可能对服务器、PC等行业发展产生影响,导致公司发展不及预期。

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