- 行业报告
1 新的供给创造新的需求
伴随着 OpenAI 推出的 AIGC 产品功能逐渐强大，由此而带来了新的供给。同 时伴随着 AIGC 产品的应用场景也逐渐丰富，无论是 to B 端还是 to C 端，都创造出 了新的需求。
1.1 ChatGPT 提供新供给
AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)，即采用人工智能技术来生 成内容。2022 年下半年起，文生图模型 Stable Diffusion 的开源与 2023 年 ChatGPT 的 发 布 使 得 AIGC 关 注 度 明 显 提 升 。 ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer，聊天生成预训练器)是 OpenAI 开发的聊天机器人，于 2022 年 11 月推 出，它建立在 OpenAI 开发的 GPT-3.5 大型语言模型之上，并使用监督学习和强化 学习(人类监督)技术进行微调。ChatGPT 是多功能的，它可以编写和调试计算机程 序，创作诗歌、音乐、视频、童话故事，甚至撰写论文;回答测试问题;模拟 Linux 系统;模拟整个聊天室等。ChatGPT 背后的公司为 OpenAI，成立于 2015 年，由特 斯拉 CEO 埃隆·马斯克、PayPal 联合创始人彼得·蒂尔、Linkedin 创始人里德·霍 夫曼、创业孵化器 YCombinator 总裁阿尔特曼(Sam Altman)等人出资 10 亿美元创 立。OpenAl 的诞生旨在开发通用人工智能(AGI)并造福人类。
2018 年 6 月，OpenAI 发布 GPT-1，2019 年 2 月发布了 GPT-2，2020 年 5 月 发布了 GPT-3。北京时间 2023 年 3 月 15 日凌晨，OpenAI 宣布正式推出 GPT-4。 GPT-4 支持图像+文本输入，文本形式输出，相比前两代 GPT-3 和 GPT3.5 分别用于 创造 Dall-E 和 ChatGPT，GPT-4 提升了强大的识图能力：文字输入限制提升至 2.5 万字;回答准确性显著提高;能够生成歌词、创意文本，实现风格变化。
截至 2022 年 12 月 4 日，OpenAI 预计 ChatGPT 用户已经超过 100 万;2023 年 1 月，ChatGPT 用户超过 1 亿，成为迄今增长最快的消费应用程序。2023 年 2 月，OpenAl 开始接受美国客户注册一项名为 ChatGPT Plus 的高级服务，每月收费 20 美元;此 外，OpenAl 正计划推出一个每月 42 美元的 ChatGPT 专业计划，当需求较低时可以免 费使用。
1.2 AIGC 创造新需求
1.2.1 to B 端的需求
(1)北京时间 3 月 14 日晚间，谷歌宣布将进一步在其产品中引入人工智能(AI) 技术，这一次将把它整合到 Gmail 电子邮件和 Google Docs 文档等办公应用中。当 前，谷歌正在测试其 AI 产品，允许一部分 Google Workspace 用户访问。Google Workspace 是谷歌的一整套办公组件，包括 Gmail 和 Google Docs 等。Google Workspace 可以帮助用户创建定制的工作说明，也可以为用户生成主题性文件。 (2)北京时间 3 月 16 日下午，百度召开发布会，主题围绕新一代大语言模型、 生成式 AI 产品“文心一言”。李彦宏展示了“文心一言”在五个使用场景的表现，包 括文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解和多模态生成。 (3)北京时间 3 月 16 日晚间，微软正式举办名为“The Future of Work with AI”的发布会，重磅发布 AI 办公助手——Microsoft 365 Copilot。简单而言，Copilot 是一个搭载了 GPT-4 大模型能力的 AI 助手，将接入微软全家桶产品中，而 GPT-4， 正是数日前由 OpenAI 发布的，目前功能最强大的 AI 大模型。
短短一周之内谷歌、百度、微软三大厂商分别针对 AI 领域的应用和投入做出较 大行动，行业大发展趋势在国内外形成共鸣。在此之前，2022 年 11 月 30 日，由 OpenAl 推出的新型人工智能聊天机器人程序 ChatGPT 横空出世，通过运用大量语料库来训练模型，做到与真正像人类一样进行交流。2023 年 1 月 24 日微软公司在其官方博客宣 布，微软将向 OpenAl 进行价值数十亿美元的投资加速其在人工智能领域的技术突破。 此外 Buzzfeed 和亚马逊亦在探索 ChatGPT 应用场景，正在逐步落地。2023 年 2 月 2 日，OpenAl 推出 ChatGPT 付费订阅版 ChatGPT Plus，每月收费 20 美元，开启产品走 向商业化变现道路，VIP 用户可在 ChatGPT 高峰时段继续使用，并提前获得 ChatGPT 的新版本，服务响应时间缩短。未来随着智能客服、教育、医疗、搜索引擎等应用领 域不断落地，ChatGPT 将与各行业应用不断结合，更多付费商业模式即将落地。伴随 着国内外厂商纷纷加码 AI 模型的投入与研发，人工智能产业落地方向与盈利模式逐 渐清晰。
1.2.2 to C 端的需求
AIGC 率先在传媒、电商、影视、娱乐等行业应用程度较高，并正加速与各行各 业的融合。AIGC 作为内容创作的智能升级，在数字内容愈发繁荣、数实融合大势所趋 的背景下，正在发展成与各类行业深度融合的横向结合体，其相关应用正加速渗透到 经济社会的方方面面。
AIGC+不断涌现： 1)AIGC+传媒：写稿机器人、采访助手、视频字幕生成、语音播报、视频锦集、 人工智能合成主播; 2)AIGC+电商：商品 3D 模型、虚拟主播、虚拟货场; 3)AIGC+影视：AI 剧本创作、AI 合成人脸和声音、AI 创作角色和场景、AI 自动 生成影视预告片;4)AIGC+娱乐：AI 换脸应用(如 Face APP、ZAO)、AI 作曲(如初音未来虚拟歌 姬)、AI 合成音视频动画; 5)AIGC+教育：AI 合成虚拟教师、AI 根据课本制作历史人物形象、AI 将 2D 课 本转换为 3D; 6)AIGC+金融：通过 AIGC 实现金融资讯、产品介绍视频内容的自动化生产，通 过 AIGC 塑造虚拟数字人客服; 7)AIGC+医疗：AIGC 为失声者合成语言音频、为残疾人合成肢体投影、为心理疾 病患者合成医护陪伴; 8)AIGC+工业：通过 AIGC 完成工程设计中重复的低层次任务，通过 AIGC 生成衍 生设计，为工程师提供灵感;
2 Aigc 的商业模式已跑通
2.1 成熟付费模式已跑通
OpenAI已逐渐跑通成熟的商业模式，其中GPT-3主要采用不同的按量收费方式。 作为底层平台接入其他产品对外开放，按照数据请求量和实际计算量计算：GPT-3 对 外提供 API 接口，采用的四种模型分别采用不同的按量收费方式。 1)按产出内容量收费：包括 DALL·E、Deep Dream Generator 等 AI 图像生成平 台大多按照图像张数收费。 2)直接对外提供软件：例如个性化营销文本写作工具 AX Semantics 则以约 1900 人民币/月的价格对外出售，并以约 4800 欧元/月的价格提供支持定制的电子商务版 本。大部分 C 端 AIGC 工具则以约 80 人民币/月的价格对外出售。 3)模型训练费用：适用于 NPC 训练等个性化定制需求较强的领域。 4)根据具体属性收费：例如版权授予(支持短期使用权、长期使用权、排他性 使用权和所有权多种合作模式，拥有设计图案的版权)、是否支持商业用途(个人用 途、企业使用、品牌使用等)、透明框架和分辨率等。
未来模型的收费模式与价格更加具有灵活性。2023 年 3 月 2 日，OpenAl 正式推 出 GPT-3.5-turbo 并开放 API 接口，第三方开发人员可以通过其 API(应用程序编程 接口)将 ChatGPT 直接集成到其应用程序和服务中，极大简化了开发流程，此外 ChatGPT API 价格为 0.002 美元/ktokens(约 2.7 美元/百万单词)，仅为 GPT-3.5 模 型价格的十分之一。未来随着智能客服、教育、医疗、搜索引擎等应用领域不断落地， ChatGPT 将与各行业应用结合后，更多付费商业模式即将落地。
2.2 国外新模式不断涌现
OpenAI 发布 ChatGPT Plugins，AI 时代的“操作系统”初见雏形。3 月 24 日， OpenAI 正式发布插件功能 ChatGPT Plugins，该插件专门为语言模型而设计，以安全 为核心原则，帮助客户访问最新信息、运行计算或使用第三方服务。ChatGPT 支持插 件为其带来时效性与功能完整性的巨大提升，公司首批推出的插件中包括 2 款自研插 件与 11 款第三方插件，首批 11 款第三方插件涵盖了在线旅游、线上购物、本地生 活、教育办公、日程管理等领域：
1、在线旅游
Expedia：预订酒店、机票和活动等，涵盖从规划到预订等各个环节。 KAYAK：预定酒店、机票，租车，提供旅程规划。
2、线上购物
Klarna shopping：提供支付与购物服务，用户可搜索和比较不同商店的价格。 Shop：网上购物平台，提供来自全球的数百万种产品。
3、本地生活
Instacart：在线超市，用户选择超市在线下单后由专人购物并配送。 OpenTable：网上订餐平台，提供餐厅推荐和预订服务。
4、教育办公
Wolfram：学习、办公软件,拥有强大的计算能力，支持精选知识和实时数据访问。 FiscalNote：提供市场数据以及法律、政治、监管信息。 Zapier：自动化工具，提供无代码集成平台，支持与超过 5000 应用程序进行交 互。 Speak：AI 语言导师，通过口语对话的方式学习外语。
5、日程管理
Milo Family ai：家庭人工智能助手，接收不同格式信息进行整理并提醒日程。 Plugins 将大大拓展 ChatGPT 的服务边界。具体而言，ChatGPT Plugins 是进一 步生态变革的开端，基于 ChatGPT 的改进包括：能够访问互联网实时数据、创建并编 译代码、调用和创建第三方程序。ChatGPT Plugins 有望成为 AI 时代的核心入口， 从大模型技术赋能者转向平台经济重要生态入口卡位，一方面可以接入应用、赋能应 用，另一方面可以调用应用、操作应用，以大模型兼具“操作系统”角色，加速海外 生态中与其他应用层的精细化分工。
OpenAI 自研的两款插件分别为 Web 浏览器和代码解释器： Browsing：Web 浏览器：允许模型从互联网上读取信息，该插件利用新必应 API 在互联网上检索问题的相关信息并给出具体答案，按需会给出相应来源的链接。同时， 出于安全角度的考量，该插件仅支持 GET 请求用于检索信息，不支持表单提交等“事 务性”操作。 Code interpreter：提供了在沙盒、防火墙执行环境中提供工作的 Python 解释 器，以及一些临时磁盘空间。代码会在用户会话过程中保持以供随时调用，其应用包 括解决定量和定性的数学问题、进行数据分析和可视化、转换文件格式等。
2.3 国内应用逐渐起步
百度在大模型领域拥有较强的技术实力和平台积累，其文心大模型总体位于行业 前列。2019 年 3 月，百度首次发布预训练模型 ERNIE1.0，之后针对大模型的技术创 新与产业应用持续发力，目前已经陆续实现了一些突破：2021 年，百度发布最新版大 模型 ERNIE3.0;2022 年，百度发布鹏城-百度文心大模型，其参数规模达到 2600 亿， 较 GPT-3 参数量高 50%;2023 年 3 月 16 日下午，百度召开发布会，主题围绕新一代 大语言模型、生成式 AI 产品“文心一言”，合作伙伴不断增多。
3 AIGC 需要大算力
3.1 AIGC 需要大算力
OpenAI 在 2018 年推出第一代 GPT 时，所采用的参数量为 1.17 亿个，此后 GPT 模型快速迭代，与之相对应的参数量也呈现指数增长，到 GPT3，参数量达 1750 亿， 相比于初代 GPT 增长了近 1500 倍，预训练数据量更是从 5GB 提升到了 45TB，数据量 增长了 9216 倍。OpenAI 于 2023 年 3 月推出多模态大模型 GPT-4，参数量甚至预测达 到 100 万亿。伴随着参数量和预训练数据量的提升，模型的性能实现了飞跃式提升。
ChatGPT 应用场景的增加将持续拉动对算力方面的需求。训练算力端，根据 Lambda 官网数据，完成一次完整的 ChatGPT 训练总算力消耗约为 3640PF-days(即以 每秒一千万亿次计算，需运行 3640 个整日)，英伟达 A100 单卡算力相当于 0.6PetaFLOP/s，理想情况下总共需要约 6000 张，在考虑互联损失的情况下，需要 1 万张 A100 作为算力基础，在 A100 芯片每张 10 万人民币的情况下，训练算力的硬件 投资规模达到 10 亿人民币。推理算力端同样以 ChatGPT 为例，目前主流的一台 DGX A100 高算服务器(内含 8 片 A100 系列 80G GPU)的峰值算力性能为 5PetaFLOP/s，假 设其实际算力性能效率为 80%即 4PetaFLOP/s，根据我们测算，ChatGPT 日活用户稳 定在 1300 万人的情况下，如果 24 小时平均分配任务，每天需要 4800 台高算服务器 支持 ChatGPT 的日常运营;假设未来 ChatGPT 日活用户稳定在 1 亿人的情况下，每天 约需要 37000 台高算服务器支持 ChatGPT 的日常运营，也就是需要 29.6 万片 A100 芯 片，则推理算力的硬件投资规模达 296 亿人民币。国内 BAT 也已经布局类 ChatGPT 产 品，包括百度的“文心一言”、阿里的“通义千问”，这类项目无论在早期训练和后 续日常运营均需要消耗大量的算力，未来对算力芯片的需求或将以指数级速度提升。
据中国信息通信研究院，2021 年全球计算设备算力总规模为 615EFlops，增速为44%;预计到 2030 年，全球算力总规模将实现 56ZFlops，平均年增速将达到 65%。
3.2 AI 芯片的分类
Al 芯片定义:从广义上讲，能运行 AI 算法的芯片都可以称为 AI 芯片，目前通用 的 CPU、GPU、FPGA、MLU、TPU 等都能运行 AI 算法，只是运行效率差异较大;狭义上 一般将 AI 芯片定义为“专门针对 AI 算法做了特殊加速设计的芯片”，例如谷歌 TPU、 寒武纪 MLU 等。 根据承担的任务不同，Al 芯片可以分为:用于构建神经网络模型的训练芯片，利 用神经网络模型进行推理预测的推理芯片。 训练，是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型，即用大量标记过的数据 来“训练”相应的系统，使之可以适应特定的功能。训练需要极高的计算性能，需要 较高的精度，训练芯片需较大算力，一般在云端部署。在 Al 计算训练端(主要用在云 计算数据中心里)，以英伟达为代表的 GPU 是目前的第一选择，但以谷歌 TPU、寒武 纪 MLU 为代表的通用 AI 芯片也如雨后春笋，逐渐替代 GPU 的应用场景。
推理，是指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论。即借助现有神经网 络模型进行运算，利用新的输入数据来一次性获得正确结论的过程，在云端和终端均 有部署。Al 计算推理端，以谷歌 TPU、寒武纪 370 为代表的通用 AI 芯片，针对特定 算法深度优化和加速，将在确定性执行模型的应用需求中发挥作用:次优的 GPU 产品 也可以应用于推理端，FPGA 依靠灵活多变的通用性，再加上可编程性，适用于开发周 期较短的 AI 产品、传感器数据预处理工作以及小型开发试错升级迭代阶段等。
3.3 美日荷等国禁令逐渐趋严，国产替代随之而来
2022 年 8 月 31 日，美国政府要求英伟达的 A100、H100 系列和 AMD 的 MI250 系 列及未来的高端 GPU 产品，是否可以售卖给中国客户，需要获得美国政府的许可。这 几款芯片均为用于通用计算的高端 GPGPU，通常应用在人工智能计算的云端训练和推 理场景和超级计算机中，在中国的客户多为云计算厂商及高校和科研院所。 2022 年 10 月 7 日，美国商务部工业与安全局(BIS)公布了对于中国出口管制新 规声明，进一步加强了对中国出口相关产品的管制措施，声明中包括更全面的与先进 计算和半导体制造相关的限制措施，涉及高算力芯片、先进逻辑芯片和高端存储芯片 制造。
2023 年 1 月 28 日，《金融时报》援引知情人士称，日本、荷兰两国与美国国家 安全官员进行高层会议后达成了协议，同意与美国一道，禁止向中国出口部分半导体 制造设备。 2023 年 3 月 8 日，荷兰政府以“国家安全”为由，宣布将对包括“最先进”的 深紫外光刻机(DUV)在内的特定半导体制造设备实施新的出口管制。这意味着，荷兰 方面已将光刻机出口管制的范围，由最先进的极紫外光刻机(EUV)扩大到了 DUV。 2023 年 3 月 31 日，日本政府表示将限制 23 种半导体制造设备出口。日本经济 产业省计划于 5 月发布修订后的省令，并于 7 月实施。
短期来看，国内可以选择英伟达和 AMD 的还尚未被禁售的次优 GPU 芯片。对于 云端计算，算力既可以通过产品升级得以提升，也可以通过增加计算卡的数量进行提 升，因此短期内可以通过使用多个 CPU、GPU 和通用 AI 芯片来实现高端 AI 芯片的处 理能力，基本可以满足云端训练和高性能计算的要求。 中长期来看，AI 芯片国产替代是必经之路。短期内可能会因为无法兼容在人工 智能领域广泛使用的 CUDA 架构而遭遇替换困难，但是中长期来看，预计随着国内云 厂商、芯片厂商、软件开发者的密切配合，国产生态的实力会得到快速提升。因此， 国产 CPU、GPU、FPGA、通用 AI 芯片将获得前所未有的发展机会，通过软硬件技术提 升，逐步实现高端 AI 芯片的国产化替代，其中在软硬件及自主生态布局较为领先的 AI 芯片企业预计将核心受益。
目前国内厂商的产品在计算性能和软件生态上虽然与国际厂商还存在差距，但 是差距已经在逐渐缩小。此外，伴随着国内政策扶持及国内厂商奋起直追，未来 CPU、 GPU、FPGA、AI 芯片国产化程度将逐渐加深。目前国内 CPU 芯片主要厂商包括海光信 息、龙芯等，国内 GPU 芯片主要厂商包括景嘉微、海光信息、天数智芯、壁仞等，国 内 FPGA 芯片厂商包括紫光国微、复旦微电、安路科技等，国内 AI 芯片主要厂商包括 华为、寒武纪、国芯科技、遂原等。
4 重点关注公司
4.1 景嘉微
景嘉微是国内首家成功研制国产 GPU 芯片并实现大规模应用的企业。在 GPU 体系结构、图形绘制高效处理算法、高速浮点运算器设计、可复用�？樯杓�、快速大 容量存储器接口设计、低功耗设计等方面有着深厚技术积累。公司 GPU 产品不断升 级迭代，产品线日益丰富。2014 年公司推出 JM5400 系列，核心频率 550MHZ;2018 年推出 JM7200，核心频率 1300MHZ;2021 年推出 JM9 系列，核心频率 1.5GHZ。 据公司半年报，2022 年 5 月 JM9 系列第二款 GPU 芯片研发成功，可以满足地理信 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，可广泛应用于台式机、笔记本、一体机、服务器、工控机、自助终端等设备。
2021 年，公司实现营业收入及归母净利润分别为 10.93 亿元和 2.93 亿元，同比 增长达 67.21%和 40.99%。公司业绩的快速增长主要得益于公司的图形处理芯片在 通用市场得到了广泛应用。
4.2 寒武纪
寒武纪是国内 AI 芯片龙头，专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新。公司 的主营业务是各类云服务器、边缘计算设备、终端设备中人工智能核心芯片的研发、 设计和销售，主要产品为云端智能芯片及加速卡、训练整机、边缘智能芯片及加速卡、 终端智能处理器 IP 以及上述产品的配套软件开发平台。目前，公司的主要产品线包 括云端产品线(云端智能芯片、加速卡及训练整机)、边缘产品线(在终端和云端之 间的设备上配备适度的计算能力)、IP 授权及软件(IP 授权和基础系统软件平台)。 公司营收逐年稳健增长。
根据公司 2022 年业绩快报，2022 年公司有望实现营业收入 7.29 亿元(预披露 数据，未完成审计)，同比增长 1.11%。2021 年营收 7.21 亿元，其中云端智能芯片 0.8 亿元、边缘端芯片 1.75 亿元，智能计算集群系统 4.56 亿元，其他约 0.1 亿元。 公司近年盈利端承压，伴随平台化进度推进有望实现见底回升。根据公司 2022 业绩 快报，2022 年公司归母净利润约为-11.66 亿元。
4.3 紫光国微
紫光国微成立于 2001 年，通过多次并购拓展业务范围，最终聚焦集成电路领域， 是国内领先的集成电路芯片产品和解决方案提供商。公司主要业务包括集成电路芯 片和石英晶体元器件方向，产品涵盖智能安全芯片、半导体功率器件及超稳晶体频率 器件等方面，广泛应用于移动通信、金融、政务、汽车、工业、物联网等多个领域。 公司已与全球领先的智能卡商、电信运营商、金融机构、科研院所、社保、交通、卫 生等各大行业客户形成紧密合作，用户遍及各相关领域，产品遍布全球市场。
公司 2022 年实现营收 71.20 亿元，同比+33.28%;归母净利润 26.32 亿元，同 比+34.71%;扣非归母净利润 24.62 亿元，同比+37.09%;毛利率 63.80%，同比 +4.32pcts。2022Q4 单季度实现营收 21.84 亿元，同比+40.65%，环比+7.49%;归 母净利润 5.91 亿元，同比+19.08%，环比-29.87%;扣非归母净利润 5.07 亿元，同 比+15.95%，环比-36.76%;毛利率 59.43%，同比+0.91pcts，环比-6.25pcts。
4.4 复旦微电
国内领先的 IC 设计厂商，深耕行业二十余载打造多元产品线。公司深耕行业二 十余载，其 RFID 芯片、智能卡芯片、EEPROM、智能电表 MCU 等多类产品的市场 占有率位居行业前列，且产品受到三星、LG、VIVO 等国内外知名厂商的认可。公司 聚焦 FPGA 高端产品，国产替代未来可期。FPGA 在 5G 通信、人工智能和特种集成 电路等多领域潜力大。公司在国内 FPGA 芯片设计领域处于领先地位，是国内最早 推出亿门级 FPGA 产品的厂商。截至 22 年中报，公司已累计向超过 500 家客户销售 相关 FPGA 产品，10 亿门级产品研发开展中，未来有望引领高端 FPGA 国产替代。 公司 2022 年实现营业收入 35.39 亿元，同比+37.31%;毛利率 64.67%，同比 +5.76pct;归母净利润 10.77 亿元，同比+109.31%;扣非后归母净利润 10.19 亿元， 同比+129.49%;2022Q4：公司实现营业收入 8.35 亿元，同比/环比+11.96%/-16.69%; 毛利率 63.52%，同比/环比+2.76pct/-1.56pct;归母净利润 2.18 亿元，同比/环比 +72.43%/-33.77%;扣非后归母净利润 1.84 亿元，同比/环比+69.96%/-41.82%。
4.5 安路科技
安路科技为国内 FPGA 重要参与者之一，先发优势明显。根据 Frost&Sullivan 的数据，以出货量口径统计，2019 年公司 FPGA 芯片在中国市场排名第四，在国产 品牌中排名第一。安路科技中低端 FPGA 产品已可对标海外龙头厂商，并在高端产 品领域不断追赶，公司完善的产品矩阵获得客户认可，且拥有国内少数全流程自主开 发的 FPGA 专用软件。安路科技在国内厂商中先发优势明显，由于 FPGA 软硬件生 态体系建立的极高的行业壁垒和用户粘性，未来有望在国内厂商中继续保持优势。 安路科技不断拓展产品品类、规格及下游应用领域，国产替代势如破竹。公司的 产品品类从早期的 EAGLE、ELF 系列拓展 PHOENIX、FPSoC 系列，目前形成四大 产品系列，各产品系列不断研发新规格并持续迭代升级;公司在网络通信、消费电子、 工业控制和数据中心等领域均能保持稳健的成长，并不断拓展无人机、自动驾驶、智 慧城市等新兴领域，为公司未来的持续高速成长提供重要动力。目前国际贸易冲突加 剧，FPGA 国产替代需求迫切，安路科技作为国内具有先发优势的 FPGA 领导企业， 国产替代势如破竹。
根据公司 2022 年业绩快报，公司实现营业收入 10.42 亿元，同比增长 53.57%; 实现归属于母公司所有者的净利润 6,010.24 万元，同比实现扭亏为盈;归属于母公 司所有者的扣除非经常性损益的净利润 759.10 万元，同比实现扭亏为盈。2022 年国 内通信、工控等领域国产 FPGA 需求旺盛，产能逐步释放。公司不断丰富产品矩阵， 补全大容量产品空缺，并加速客户推广及导入，规模效应将陆续显现。
4.6 海光信息
国产高端服务器领军者，CPU/DCU 双轮驱动。公司成立于 2014 年，2022 年 8 月在科创板上市，是国内高端处理器领军提供商，目前已研发出多款性能达到国际同 类型主流高端处理器水平的 CPU 和 DCU 产品。公司聚集中科院体系、地方国资、 知名产业等各方优势，管理层在芯片领域的技术与行业背景丰富。自 2019 年起，伴 随着国产处理器的需求增加以及新一代高性能产品的快速落地，公司实现 CPU、DCU 的规模化销售，营收规模呈现快速增长态势。
2018-2021 年，公司分别实现营收 0.48 亿元、3.79 亿元、10.22 亿元、23.10 亿 元，CAGR 达 262.98%，2022 年度，公司实现营收 51.25 亿元，同比增长 121.83%。 由于前期投入了较多的研发资金，以及对员工进行多次股权激励计划并确认了相应的 股份支付，2021 年前公司均处于亏损状态，但亏损幅度持续收窄，2018-2020 年归 母净利润分别为-1.24 亿元、-0.83 亿元、-0.39 亿元，2021 年，随着 CPU 及 DCU 产品的持续放量，公司扭亏为盈，实现归母净利润 3.27 亿元。2022 年度归母净利润 8.02 亿元，达到 2021 全年的 2.45 倍，同比增长 145.18%。
4.7 国芯科技
公司深耕嵌入式 CPU 技术二十余年，围绕嵌入式 CPU 内核，开展 IP 授权、芯 片定制和自主芯片及模组三大业务，形成了深厚的 IP 储备。公司基于三种指令集架 构开发了 8 大系列 40 余款 CPU 内核，同时基于自主研发 IP 建立了面向信息安全、 汽车电子以及工业控制、边缘计算和网络通信三大 SoC 芯片设计平台。公司重视开 源指令集，坚持自主可控发展。公司以 M*Core、PowerPC 和 RISC-V 指令集架构为 基础，建立了具有自主知识产权的高性能、低功耗 32 位 RISC 嵌入式 CPU 技术。 PowerPC 和 RISC-V 指令集架构开源后，公司将重心转向基于这两种架构的嵌入式 CPU 内核的研发。2021 年基于 RISC-V 研发了 32 位 CPU 核 CRV4E，基于 PowerPC研发了 64 位 CPU 核 C10000，两款内核已经通过完整验证，可以对客户进行授权。
公司归母净利润自 2018 年扭亏为盈以来实现了快速增长，2018-2021 年年均复 合增长率 185.8%;2017-2021 年公司营业收入由 1.3 亿元增长至 4.07 亿元，年均复 合增速达 33%。
4.8 龙芯中科
公司坚持基于自主指令系统构建独立于 Wintel 体系和 AA 体系的开放信息技术 体系的 CPU 企业。经过持续积累已形成自主指令系统架构 LoongArch，2021 年、 2022 年陆续发布基于 LA 架构的芯片产品，截至目前已经有 9 颗基于 LA 架构的芯 片。目前公司基于信息系统和工控系统两条主线开展产业生态建设，面向网络安全、 办公与业务信息化、工控及物联网等领域与合作伙伴保持全面的市场合作，合作厂商 达到数千家，下游开发人员达到数十万人，系列产品在电子政务、能源、交通、金融、 电信、教育等行业领域已获得广泛应用。2021 年公司推出 3A5000 性能逼近市场主 流产品水平，2022 年推出 16 核 3C5000，在芯片性能提升的基础上配套使用 7A2000 桥片，通过整体性价比的提高带动了产品竞争力的提升，另外在服务器芯片的推广过 程中提供包括双路、四路等不同解决方案。公司后续计划推出 32 核服务器产品，6000 系列亦会有对应服务器产品，逐步为公司走向开放市场奠定坚实基础。
2018-2021 年，营业收入从 1.93 亿元增长至 12.01 亿元，CAGR 为 83.93%; 归母净利润从 0.08 亿元增长至 2.37 亿元，CAGR 为 209.42%。
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精选报告来源：【未来智库】。
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