1.1 GPU 芯片持续迭代
景嘉微成立于 2006 年，经过十余年发展如今已成为国内首家在集成电路领域成 功研发国产 GPU 芯片并实现大规模工程应用的企业，公司先后研制出具有自主知 识产权的高性能 GPU 芯片，包括 JM5 系列、JM7 系列、JM9 系列等，为国内 GPU 技 术的发展做出了突出的贡献。此外，在小型雷达领域，景嘉微通过多年的技术积 累，已经拥有了覆盖天线、射频、信号处理、数据处理与系统设计集成能力的专 业研发团队，并成功开发出一系列小型专用化雷达产品。
截止目前，景嘉微 GPU 芯片已经进行了三代产品的更新迭代，其中 JM5400 研制于 2014 年，采用自主架构设计，可适配国产 CPU 和国产嵌入式 操作系统，适用于有高可靠要求的图形生成及显示等领域，满足复杂环境下 图形系统的功能与性能要求。 JM72 系列是景嘉微自主自研的桌面级 GPU 芯片，支持 4K 超高清显示，可提 供多种丰富的外设接口，全面支持国产 CPU 和国产操作系统，适用于桌面办 公、图形工作站及有高要求的图形生成及显示等领域，目前 JM72 系列 GPU 已在国内众多领域实现规模应用。 JM92 系列是景嘉微自主研发的第三代高性能 GPU 芯片，采用新一代架构设 计，全面支持国产 CPU、国产操作系统和国产固件，可广泛应用于 PC、服务 器、图形工作站等计算机设备，满足地理信息系统、三维测绘、三维制图、 媒体处理、辅助设计、显示渲染等高性能显示需求。
1.2 业绩短期承压，研发持续加码
景嘉微 2018~2022 年收入、利润实现稳定增长，在此期间内公司实现营业收入复 合增速 31%，归母净利润复合增速 19%。2022 年公司实现营收 11.54 亿，同比提 升 5.56%；实现归母净利润 2.89 亿，同比下降 1.29%，收入稳定增长得益于 2022 年公司图形显控领域产品和小型专业化雷达领域产品收入增长，其中 2022 年公 司小型专业化雷达领域产品收入同比增长 101.30%，图形显控领域产品收入同比 增长 25.01%。 2023 前三季度公司营业收入 4.69 亿，同比下降 35.66%，归母净利润 0.16 亿， 同比下降 91.00%。我们认为公司 2023 年前三季度公司业绩的下滑一定程度上受 到军品采购的节奏影响，同时叠加民用市场信创采购不确定性。后续伴随军品收 入的确认以及民用市场的起量，公司业绩或将呈现逐步提升态势。
毛利率高位维持，费用率逐年优化。由于自身下游应用场景的特殊性，公司毛利 率常年维持在较高水平，2018~2022 年公司平均毛利率达 68%。2022 年公司综合 毛利率实现 65.01%，同比提升 4.15pct；2023 前三季度公司综合毛利率 60.84%， 同比提升 3.98pct。费用率方面，公司近年来主要费用率呈现逐年优化态势，其中销售费用率由2018年5.38%优化至2022年4.17%；管理费用率由2018年12.84% 优化至 2022 年 9.90%。
景嘉微收入主要来自图形显控领域产品、小型专用化雷达领域产品、其他主营业 务，其中图形显控领域产品为公司主要收入来源，2023H1 收入占比约为 61.22%。 分不同产品毛利率来看，公司图形显控、小型专用化雷达毛利率较高，在 2023H1 分别实现毛利率 66.70%、65.10%。
无惧业绩短期波动，研发强度持续保证。2018~2022 年间，景嘉微研发费用呈现 逐年提升态势。2022 年公司研发投入 3.15 亿，同比增长 15.73%；同时公司研发 费用率常年维持在 20%以上，2022 年公司研发支出占营业收入比重约为 27.30%， 同比提升 2.32pct。2023 前三季度公司研发投入 2.39 亿，研发费用率达 50.96%。 我们认为，公司在收入短期受到外部需求因素困扰的背景下，其研发投入却没有缩减，一方面体现出公司长期研发投入产略，同时大量的研发投入也为公司铸造 了较高的技术壁垒。未来我们认为公司前期的研发投入伴随新产品的不断面市有 望为公司注入成长新动能。
1.3 产业大基金加持
景嘉微股权结构稳定，产业大基金加持。公司实际控制人为喻丽丽、曾万辉夫妇， 二人直接持股比例分别为 29.18%、4.04%，同时根据 Wind 数据，喻丽丽、曾万辉 二人分别持有景嘉合创 79%、1%的出资份额。其余持股超 2%的股东有国家集成电 路产业投资基金股份有限公司（6.10%）、胡亚华（3.42%）、景嘉合创（3.28%）、 饶先宏（2.12%）。
2.1 GPU：算力核心硬件
GPU 是 Graphics Processing Unit 的缩写，全称为图形处理器。GPU 是一种专门 为高性能计算而设计的硬件设备，作为计算机中的一个重要组成部分，GPU 主要 用于处理图形、视频、游戏等需要大量计算资源的领域。相较于传统的中央处理 器（CPU），GPU 拥有更多的计算核心和更快的内存带宽，它可以并行处理大量数 据，从而大幅度提高计算效率和图形渲染速度。 GPU 被设计的初衷为图形处理，但目前除了在游戏和娱乐领域中的应用外，GPU 还 被广泛应用于科学研究、医学成像、天气预报、金融风险分析等计算密集型领域。 尤其在过去的几年里，伴随人工智能和深度学习等新兴技术的兴起，GPU 的应用 也越来越广泛，因为 GPU 不仅可以高效地处理图像和视频数据，还可以承担复杂 的矩阵计算等科学计算任务，能够大幅提升计算效率和准确性。
相较于其他硬件，GPU 更加适合运算，主要原因为： 处理单元增多：相较于其他硬件如 CPU，GPU 拥有更多的处理单元，即核心 数更多，从而能够实现更大规模的并行处理。GPU 最初的设计目的是用于图 形渲染，而图形渲染所需的计算具有高度并行化的特点。这种并行化特性使 得 GPU 成为机器学习和深度学习等大规模数据并行计算的理想选择。 内存带宽升级与容量扩展：在进行深度学习等计算任务时，需要处理大量的 数据并要求高速的内存带宽来存储和处理这些海量数据。相较于其他硬件 （如 CPU），GPU 拥有更高的内存带宽和更大的内存容量，因此能够更有效地 存储和处理数据，从而提升计算速度。 具备专用计算单元：与其他硬件相比，GPU 拥有独特的计算单元，如张量核 心和矩阵乘法单元，能够更快地执行常见的机器学习和深度学习操作，例如 卷积和矩阵乘法。这些专用计算单元相较于通用计算单元，具备更高的效率 和更快的速度。
多领域助推 GPU 市场规模快速增长。游戏和娱乐市场一直是推动 GPU 市场增长的 主要因素。同时，由于大量的算力需求，人工智能和机器学习的迅速发展也对 GPU 市场产生了较大的影响。根据 Precedence Research 数据，2022 年全球 GPU 市场 规模约为 442 亿美金，同时预计全球 GPU 市场规模在 2023~2032 年间将以 33.8% 的复合增速增长，到 2032 年达到 7730.7 亿美金。
ChatGPT 引爆 AIGC。人工智能生成内容技术（AIGC）是一种综合了生成对抗网络 （GAN）、预训练大模型和多模态技术的技术，它通过分析现有数据中的规律，并 通过泛化能力生成相关内容。伴随 ChatGPT 的火爆，全球范围内对于 AIGC 关注 度也随之提升。ChatGPT 仅在推出两个月后（即 2023 年 1 月底），其月活跃用户 已突破 1 亿，成为历史上增长最快的应用之一。相比之下，TikTok 用了 9 个月达 到 1 亿用户，Instagram 则花费了 2 年半的时间。
从底层技术来看，AIGC 内部的 LLM（大型语言模型）在根本上决定其智能化程度 以及输入内容的准确度，而多参数带动的大量训练则对应了庞大的算力需求。其 对算力的需求也随之增加。《Language Models are Few-Shot Learners》是 OpenAI 团队在 2020 年发表的论文，其中提到了 GPT-3 模型的参数量（1750 亿）。这使得 GPT-3 相比于参数量较少的模型具有更高的准确性。同时，基于这么大规模的参数，GPT-3 只需要很少量的样本进行训练，就能够接近使用大量样本进行训练的 BETR 模型的效果。AIGC 对应算力方面，我们以 1750 亿参数的 GPT-3 为例，使用 英伟达 A100 对其进行训练，1024 块 A100 需要的时间将超过 30 天。
根据 TrendForce 的数据，截至 2022 年，全球 AI 服务器（用于推理）的出货量 约占整体服务器市场的 1%，2022 年至 2026 年间的复合年增长率为 10.8%。此外， 根据 TrendForce 的数据，2022 年全球 AI 服务器的采购情况显示，Microsoft、 Google、Meta 以及 AWS 是前四大采购商，合计占据了 66.2%的市场份额。在中国 地区，ByteDance（字节跳动）的采购比例最高，达到了 6.2%。
就中国市场而言，市场规模方面：根据 IDC 数据，2023H1 中国 AI 服务器市场规 模达到 31 亿美金，同比增长 54%。其中 GPU 服务器依旧占据主导地位，市场规模 达 30 亿美金，占比 92%，同时预计 2027 年中国 AI 服务器市场规模将达到 164 亿 美金。具体厂商方面：根据 IDC 数据，2023H1 国内 AI 服务器出货中，浪潮、新 华三、宁畅是销售额排名前三的厂商，占据市场份额超过 70%；在服务器出货台 数方面，浪潮、坤前、宁畅排名前三，市场份额接近 60%。AI 芯片方面：截止 2023H1，中国加速芯片市场规模超 50 万张，其中 GPU 卡占约 90%市场份额，同时中国本土 AI 芯片出货约 5 万张，占比 10%。
GPU 在 AI 服务器中价值量占比超 70%。伴随 AI 服务器的渗透加速，相较于普通 服务器而言，其算力加速卡价值量占比提升显著，而 GPU 作为目前算力最高的硬 件，搭载 GPU 的 AI 服务器成为主流。根据 SemiAnalysis 数据，Nvidia DGX H100 服务器总价约为 26.9 万美金，其中 GPU 占比超 70%，成为 Nvidia DGX H100 中价 值量占比最高的硬件。
根据中国信息通信研究院整理数据，到 2022 年底全球的计算能力总规模已经达 到 650 EFLOPS。其中，通用计算能力规模为 498 EFLOPS，智能计算能力规模为 142 EFLOPS，超级计算能力规模为 10 EFLOPS。与 2021 年相比，智能计算能力增 加了 25.7%，占据了总计算能力的 21.9%。根据 IDC 的预测，全球的 AI 计算市场 规模将从 2022 年的 195.0 亿美元增长到 2026 年的 346.6 亿美元，期间复合增长 率达 15.5%。
根据中国信息通信研究院整理数据，截至到 2022 年底，中国的算力总规模达到 180 EFLOPS，位居全球第二。其中，通用算力规模为 137 EFLOPS，智能算力规模 为 41 EFLOPS，超级计算能力规模为 2 EFLOPS。中国的智能算力正处于高速增长 阶段，与 2021 年相比，智能算力增加了 41.4%，占据了总计算能力的 22.8%，超 过了全球整体智能算力增速（25.7%）。从全球视角来看，根据上文数据计算我国 智能算力在 2021 年和 2022 年分别占全球 26%和 29%。
目前新兴应用场景以及大规模模型的训练和推理过程进一步推动了算力的需求， 同时也促使算力需求从通用性 CPU 向高性能 GPU 的转变。根据 IDC 的预测，到 2026 年中国的智能算力规模将达到 1271.4 EFLOPS。未来五年的复合增长率预计 为 52.3%，远高于同期通用算力规模复合增长率 18.5%。
2.2 芯片禁令加码，GPU 国产化迫在眉睫
北美时间 2023 年 10 月 17 日，美国商务部和安全局（BIS）更新了于 2022 年 10 月发布的芯片出口禁令。根据 BIS 官网，本次新规主要三个部分： 1、 涉及半导体制造：关于半导体制造项目出口管制暂行最终规则（SME IFR）； 2、 涉及算力芯片：实施额外出口管制：某些先进计算项目；超级计算机和半导 体最终用途；更新和修正临时最终规则(AC/S IFR)； 3、 涉及具体中国公司：实体列表的添加。
我们根据 BIS 新规，针对算力部分总结出以下要点： 新增编码：新规中，算力部分新增“3A090”和“4A090”两个编码，其中“3A090” 使用新标准定义了将受到限制的先进计算芯片，“4A090”则是定义了超级计算机。 在两个编码下的芯片或是计算机产品在出口到中国时均需申请许可证。
本次芯片出口限制新规中，壁仞科技、摩尔线程、超燃半导体等 13 家中国 GPU 企 业被列入实体清单，未来这些公司芯片制造需要得到 BIS 许可，同时被列入实体 清单的 GPU 公司未来在海外的流片也将受到限制。其中壁仞科技、摩尔线程均在 北京时间 2023 年 10 月 17 日发表相关声明。
GPU 垄断明显，国产化迫在眉睫。目前，全球 GPU 市场确实由几家主要企业垄断， 其中包括英伟达、英特尔和 AMD 这三家巨头。这些企业在全球范围内占据主导地 位。其中在人工智能、云端计算和独立 GPU 领域，英伟达是主要的市场领导者。 他们的 GPU 产品在这些领域中得到广泛应用；PC GPU 市场中，由于英特尔作为全 球领先的 CPU 制造商，在 PC 市场上的份额较大，使其成为了 PC GPU 中的领导 者。根据 Jon Peddie Research 数据，2023 年二季度 PC GPU 中，英特尔、英伟 达、AMD 份额分别为 68%、18%、14%；2023Q2 独立 GPU 中，英特尔、英伟达、AMD 份额分别为 3%、87%、10%。
2.3 英伟达：AI 助力下的万亿芯片公司
回顾英伟达近三年发展历程： 2020：供应链终端，居家游戏需求提升。进入 2020 年，全球供应链中断、产线 停止等不可预测事件对英伟达造成了重大影响，导致 2020 年一季度公司收入和 利润同比出现负增长。随后，在 2020 年 9 月，英伟达首次宣布拟以 400 亿美元 收购 Arm，这将成为该公司历史上规模最大的收购交易。 2021：全球半导体短缺，拥抱元宇宙。进入 2021 年，全球半导体行业出现短缺 状态，但英伟达的业绩表现强劲。同时，他们发布了 Omniverse 平台以迎接元宇 宙的挑战，这使得公司股价出现显著增长。
2022：加密货币需求下滑，游戏业务去库存。然而，进入 2022 年，加密货币价 格暴跌导致相关 GPU 需求几乎消失，同时公司的主要游戏业务需求未达预期，库 存去化带来的毛利率和业绩双双下滑，公司股价出现回落。 2023：AI 需求缔造万亿神话。2023 年初，基于 OpenAI 发布的 GPT-3.5 架构的大 型语言模型引起了广泛关注，人工智能领域获得了广泛关注。由于大型模型整体 发展趋势，GPU 产品的强大计算能力备受瞩目，这使得英伟达公司有望在人工智 能发展中获得深远影响，公司股价也出现了明显的增长。2023 年 5 月，英伟达发 布 2023 年一季报，其中服务器相关业务表现旺盛，英伟达成为全球首家突破一 万亿美金市值的芯片公司。在随后 2023 年 8 月公布的 2023 半年报中，英伟达业 绩再超预期，2023Q2 单季度营业收入实现 135.1 亿美金，超出上季度指引（ 107.8~112.2 亿 美 金 ）， 单 季 度 毛 利 率 达 到 70.1% ， 超 出 上 季 度 指 引 （69.5%~70.5%）。
英伟达 FY24Q2(CY23Q2)业绩： 收入 135.1 亿美元，超出 FY24Q2 指引（107.8-112.2 亿美元），yoy+101%， qoq+88%，超出彭博一致预期（110.4 亿美元）。 GAAP 净利润 61.9 亿美元，yoy+843%，qoq+203%；Non-GAAP 净利润 67.4 亿 美元，yoy+422%，qoq+148%。 GAAP：每股摊薄收益 2.48 美元，yoy+854%，qoq+202%；毛利率 70.1%，超出 FY24Q2 指引（68.1%-69.1%），yoy+26.6pcts，qoq+5.5pcts，与彭博一致预 期持平；运营费用 26.6 亿美元，略低于 FY24Q2 指引运营费用（27.1 亿美 元），yoy+10%，qoq+6%。 Non-GAAP：每股摊薄收益 2.70 美元，yoy+429%，qoq+148%；毛利率 71.2%， 超出 FY24Q2 指引（69.5%-70.5%），yoy+25.3pcts，qoq+4.4pts；运营费用 18.4 亿美元，低于 FY24Q2 指引运营费用 19.0 亿美元，yoy+5%，qoq+5%。
景嘉微掌握了一系列关键技术，包括芯片底层逻辑/物理设计、超大规模电路集 成验证、模拟接口设计、GPU 驱动程序设计等。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、可复用模块设计、快速大容量存储器接口设计、 低功耗设计等方面拥有丰富的技术积累。景嘉微先后成功研制出具有自主知识产 权的高性能 GPU 芯片，如 JM5 系列、JM7 系列、JM9 系列等，为国内 GPU 技术的 突破和发展做出了杰出的贡献。
募集资金加码 GPU。2023 年，景嘉微向特定对象发行募集资金总额不超过 39.74 亿元，计划用于高性能通用 GPU 芯片研发及产业化项目（30.29 亿元）和通用 GPU 先进架构研发中心建设项目（9.45 亿元）中，同时本次募集资金投资项目将与第 三方芯片封装测试厂商共建公司专用的封装测试生产线，将实现对先进封装工艺 的产能绑定，有利于公司将先进封装工艺与高性能 GPU 产品研发高效结合，持续 推动 GPU 产品突破现有制程工艺限制，不断提升 GPU 产品性能和市场竞争力。
2023 年 4 月，公司发布公告拟使用自有资金不超过 2.0 亿与湖南钧矽高创私募 股权基金管理有限公司、上海维极投资管理有限公司等合格投资者成立产业投资 基金，产业基金目标规模预计为 10.0 亿元。该产业基金拟结合景嘉微在半导体 及专用市场应用领域的丰富资源，持续聚焦泛半导体产业链开展深度投资布局， 重点挖掘面向工控、车规和专用市场应用的高端芯片、器件及传感器的投资机遇； 加大在先进材料等产业链上游的拓展深度；面向工业、汽车智能化以及专用市场 的产业链下游应用需求，持续挖掘优质项目并加大布局力度。 信创规模化推广关键阶段，景嘉微有望深度受益。信息技术创新产业（简称信创） 是基于我国缺少国产芯片以及国产系统软件的背景下，建立国产完整自主产业链 以及提高国产信息产业竞争力的战略手段。截止目前，我们认为我国信创处于规 模化推广的关键阶段，产业需求全面打开，产业红利将持续较长时间。根据《2022 年中国信创生态市场研究和选型评估报告》显示，2023 年我国信创产业规模约为 12445.9 亿元，预计到 2025 年将突破 2 万亿元，2021~2025 年间复合增速约为 35.7%。我们认为，景嘉微作为国产 GPU 龙头公司，自身产品持续迭代同时在特 种领域、信创等领域持续发力，后续有望深度受益于信创市场。
伴随产品迭代，有望快速打开特种算力市场。2023 年 4 月，全军武器装备采购信 息网发布《基于大模型的营级智能网联系统方案设计供应商征集公告》。针对新型合成营战术分队智能网络系统能力快速迭代发展需求，统筹运用军事大模型、 大数据、高宽带网络及大算力支撑等先进技术，对合成营指挥软件、通信网络、 算力平台、模型数据等要素进行统筹规划，构建基于战术网络和军事智能化模型 的智能网联系统方案，满足战术分队离散式部署、动态适变决策、自适应协同控 制等智能化指挥和作战运用需求。我们认为，由于特种领域的特殊性，目前有能 力供应算力硬件公司较少，景嘉微图形显控相关产品持续深耕特种领域，后续伴 随自身算力产品推出，有望快速打开特种领域市场。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
