1.1 发展历程：获得 AMD 技术许可，国产先进微处理器领军产业
Fabless 模式，拥有 AMD 技术许可的高端处理器制造商。海光信息成 立于 2014 年，采用 Fabless 经营模式，主营业务为研发、设计、销售 应用于服务器和工作站等设备的高端处理器，通过提供多种形态的海光 处理器芯片，满足互联网、电信、金融、交通、能源等行业及中小企业 的应用需求。2016 年海光微电子和海光集成成立，并分别于 2016 年和 2017 年与 AMD 签署《技术许可协议》获得授权。2017-2023 年公司陆 续推出多款海光通用处理器（CPU）及海光协处理器（DCU）产品，产 品矩阵逐步丰富。
1.2 业务结构：聚焦核心产品，CPU+GPU 持续迭代
公司秉承“销售一代、验证一代、研发一代”的产品研发策略。
CPU：接近海外中高端产品，海光系列持续迭代。1）产品特征：海光 CPU 专注于满足复杂逻辑计算、多任务调度等通用处理器应用场景的需 求。其设计不仅兼容国际主流 x86 处理器架构和技术路线，同时支持国 密算法、可信计算等先进技术，在国产处理器中具备广泛的通用性和产 业生态。2）应用领域：海光 CPU 主要面向服务器和工作站市场。在服 务器领域，搭载海光 CPU 的产品应用于电信运营商、金融和互联网等 关键领域；在工作站领域，海光 CPU 的应用场景主要涵盖工业设计与应用、图形图像处理以及智能工厂孪生应用等领域。海光 CPU 分为 7000、 5000、3000 三大系列。
DCU：全精度覆盖，支持主流计算生态。海光 DCU 是一种属于通用图 形处理单元（GPGPU）的协处理器。该协处理器在技术架构上全面兼 容“类 CUDA”环境，并支持国际主流计算软件和人工智能软件，适用 于大数据处理、人工智能和商业计算等密集类应用领域，主要部署在服 务器集群或数据中心。海光 DCU 产品的主要系列为海光 8000 系列。
产品结构升级：DCU 产品成营收新引擎，CPU 覆盖“高中低”全产品线。1） DCU 收入占比提升：在 2021 年以前，公司主要以 CPU 产品为主。随着 2021 年深算一号 DCU 产品 8000 系列实现规模销售并商用，产品矩阵及收入结构 逐步优化，2021 年 DCU（8000 系列）营业收入占比达到 10.34%。2）CPU 产品线完善：关于 CPU，早期公司以高端产品 7000 系列为主，目前中端产 品 5000 系列和低端产品 3000 系列也在快速放量，公司的 CPU 产品全面覆 盖高、中、低全系列。
直销为主导+与服务器巨头合作，金融、电信等领域渗透率提升。1）销 售模式：公司主要采用直销方式进行产品销售，少量采用经销方式。2） 优势行业：公司主要客户为服务器厂商，逐步开拓与浪潮、联想、新华 三、同方等国内服务器厂商的长期战略合作关系。细分产品来看，海光 CPU 已广泛应用于电信、金融、互联网、教育、交通等重要领域；海光 DCU 主要面向大数据处理、商业计算等计算密集类应用领域以及泛人工 智能应用领域展开商用。公司在金融、电信等细分行业的营收占比逐年 提升，截至 2021 年，电信行业营收占比达 20.52%，金融行业营收占比 为 14.03%；随着产品结构优化、市场认可度提升、市场开拓力度加大， 其他重点行业的产品销量也将逐渐提升。
1.3 股权结构：背靠国有资本，中科院共创创新支持体系
中科曙光为最大股东，中科院背景，核心团队实力雄厚。截至 2024 年 一季报，海光信息的第一大股东为中科曙光，持股比例为 27.96%，而 中科曙光的主要股东为中科院计算技术研究所；成都国资（包括成都产 业投资集团有限公司、成都高新投资集团有限公司及成都高新集萃科技 有限公司）共持有公司 17%股份，位列第二。此外，海富天鼎持有公司 10.81%的股份，最初设立时的规划是员工持股平台，后转为外部投资人。
AMD 授许技术，合资公司成战略合作重要一环。根据 2023 年年报，海 光信息分别持股海光微电子和海光集成 49%和 70%。而在 2016 年 3 月 和 2017 年 10 月，海光微电子和海光集成分别与 AMD 签署了《技术许 可协议》。根据协议，AMD 向这两家合资公司授予了高端处理器相关技 术及软件许可，海光微电子和海光集成分别向 AMD 支付了相应的技术 许可费用。
1.4 人才结构：核心研发团队强大，技术创新势头持续强劲
骨干团队背景强大，员工持股平台激励积极。骨干研发人员拥有 Intel、 AMD 等国内外知名芯片公司的就职经历，具备成功研发 x86 处理器或 ARM 处理器的经验。根据 2023 年年报，公司研发人员数量达到 1641 人，占公司总人数比例 91.68%。公司成立蓝海轻舟合伙作为公司员工 持股平台，对核心技术人员通过间接持有公司股份的激励措施以确保团 队的稳定性和凝聚力，为未来发展积累人才储备。
创新不断，2023 年专利较 2021 年累计增加 821 项。截止 2023 年 12 月 31 日，公司累计获得发明专利 670 项、实用新型专利 90 项、外观设 计专利 3 项、集成电路布图设计登记证书 228 项、软件著作权 244 项。 合计数相较 2021 年 12 月 31 日，新增 821 项。
1.5 财务分析：营收保持高速增长，盈利能力持续改善
利润高速增长，DCU 产品带动，业绩逐年提升。1）收入方面，2019-2023 年，公司实现营业收入 3.79/10.22/23.10/51.25/60.12 亿元，复合增长 率高达 99.55%，收入增长主要由于技术迭代和产品升级驱动公司知名 度和竞争优势提升，DCU 产品实现规模销售，CPU+DCU 双轮驱动营收 高增。2）归母净利润方面，2019-2023 年，公司实现归母净利润 -0.83/-0.39/3.27/8.04/12.63 亿元。2019 和 2020 年公司连续亏损的主要 原因在于公司产品上市初期规模较小，但前期投入较高，且对核心员工 实施了多次大额股份支付作为股权激励措施；2021 年后规模效应逐步显 现，利润释放加速。
毛利率逐年提升，规模效应和产品结构优化。2019-2023 年毛利率从 37% 提升至 60%，除 2022 年封装测试成本上涨导致毛利率受限，其他年份 均保持稳步增长趋势。公司毛利率提升的主要原因有二，1）销量驱动： 规模效应使得自研无形资产摊销金额占营业收入比例下降，由 2019 年 的 32.86%下降到 11.14%。2）产品结构驱动：随着海光二号各系列产 品的销售收入占比不断提升，逐渐替代海光一号，高毛利产品销量占比 提升，提升公司综合毛利率。
研发投入持续增长，人工费用占比较高。在研发投入方面，公司高度重 视高端处理器关键技术研究和芯片产品开发。2019-2023 年，研发费用 金额上涨由 1.75 亿元至 19.92 亿元，研发费用率由 46.27%下降至 33.14%，尽管随着营收规模的快速增长，研发费用率有所下降，但研发 支出的绝对金额却保持逐年增长的趋势。2023 年，研发人工费用增至 9.46 亿元，在研发支出中占比达 47.48%，公司的研发团队规模快速扩 大，并伴随着平均薪酬的较快增长，推动研发人员薪酬支出迅速增加。
规模扩大，费用率下降，财务效益显著改善。随着公司规模的不断扩大， 规模效应逐步显现。2023 年公司完善销服体系，销售人员增加导致职工 薪酬增加，因此销售费用随之上升。在费用率方面，2019-2023 年销售 费用率与管理费用率呈下降趋势，体现出公司在销售和管理方面取得了 显著的效率提升。此外，公开募资于 2022 年下半年到账后，利息收入增加，因此 2023 年财务费用变动较大。
2.1 CPU：x86 指令集技术路线主流，软硬件环境成熟
CPU：运算/控制核心，具备强大的逻辑控制处理和运算能力。CPU 由 逻辑运算单元、控制单元和寄存器组成，可以实现处理数据、控制时间、 处理指令、执行操作等基本功能。具体操作流程为，控制单元从存储单 元中获取可执行的代码，通过指令译码将其转换为可执行的指令，进而 运算单元基于获取的指令对存储单元中的数据进行运算。CPU 的内部设 计较为复杂，核心数较少，能够处理复杂任务，是信息处理、程序运行 的最终执行单元，是计算机的核心组成部件。
可以从指令集、生态和性能三个维度分析比较 CPU：
1）指令集：CPU 研发的核心技术壁垒。计算机的程序最终需要转化为 “指令”才能在 CPU 上运行。CPU 可以分为复杂指令集（CISC）和精 简指令集（RISC）两类，其中 x86 架构是复杂指令集的代表，具备指令 丰富、寻址方式灵活的优势，指令长度可变，功能强大，复杂程序执行 效率高；而精简指令集的代表是ARM架构、MIPS 架构和 Alpha架构等， 指令结构简单、易于设计，具有较高的执行能效比。
2）生态：x86 架构软硬件环境更为成熟。CPU 下游市场中应用最广泛 的两种架构分别为 x86 架构和 ARM 架构，并分别构建起两大生态体系： Wintel 生态和 AA 生态。在 Wintel 生态中，计算机搭载 Intel CPU 和微 软 Windows 操作系统，Intel 和微软分别为生态体系提供硬件和软件支 持，以此垄断 PC 和服务器市场。在 AA 生态中，基于开源的安卓系统， ARM 向苹果、华为、三星等公司授权 ARM 指令集并生产出 ARM 架构 的芯片，以此垄断移动端市场。对比使用自主架构的国产 CPU，x86 架构的产业生态优势更加显著，原因在于 Windows 和 Linux 等主流操作系 统兼容 x86 架构，且使用一致指令集的应用软件开放商技术门槛较低。
3）性能：提升单核性能、增加核心数、提升 I/O 性能。CPU 性能提升 和功能增加主要依靠处理器体系结构和微结构的改进、SoC 集成创新、 先进制造工艺及先进封装水平提升、面向典型行业应用的设计优化等技 术手段来实现。一方面，国际芯片设计龙头企业 Intel、AMD 新一代处 理器的单个核心性能都会较前一代有所提升；另一方面，内存通道、内 存主频、PCIe 通道等直接影响处理器 I/O 性能的参数也是处理器重要性 能指标，当处理器核心数较多时，性能提升的同时也会限制主频的提升。 CPU 可以应用在服务器、工作站、个人计算机（台式机、笔记本电脑）、 移动终端和嵌入式设备等不同设备上，其中服务器和工作站对 CPU 的 性能、可靠性、可扩展性和可维护性等方面要求较为苛刻。
2.2 市场规模：下游市场需求旺盛，x86 处理器销售额占比超九成
CPU 下游市场需求旺盛，全球服务器市场恢复稳健增长。随着大数据时 代来临，云计算、物联网都对高端 CPU 的算力和精准任务调度能力提 出了更高要求，5G 网络和物联网技术也在持续拓展 CPU 的应用场景， 因此 CPU 下游市场需求稳中有升。其中，服务器是 CPU 下游市场增长 的重要动力，全球服务器市场规模与出货量均保持较快增速。
生态优势下 x86 处理器占比领先，国内市场增速 x86 领先海外。x86 处 理器占据先发优势，生态环境壁垒显著，全球维度来看，应用 x86 处理 器的服务器销售额占比约为 88-90%。2022 年全年，全球 x86 服务器市 场销售额为 1110 亿美元。根据国务院印发的《新时代促进集成电路产 业和软件产业高质量发展的若干政策》，中国芯片自给率要在 2025 年 达到 70%，中国 x86 服务器需求旺盛。
2025 年国产 x86 芯片出货量预计超 1000 万颗。根据 IDC，中国 x86 服务器以双路服务器为主，2016-2020年双路服务器占比达到80%以上， 单路和四路的合计占比约 10-20%，八路以上服务器目前占比尚未超过 0.3%。由于 2018-2020 年 x86 服务器 2 路路数占比基本保持稳定，根据 IDC 数据，2022-2025 年国产 x86 芯片出货量增速保持 9.0%左右， 2025 年国产 x86 芯片出货量有望达到 1066.2 万颗。
2.3 市场格局：海外龙头强势领先，国产 x86 架构下海光突围
全球市场 Intel、AMD 龙头效应明显，国产 CPU 在中国市场份额仍为个 位数。全球市场来看，根据 Mercury Research，全球服务器市场双雄为 Intel 和 AMD，其中 Intel 份额优势显著。国内市场来看，根据中商产业 研究院，2022 年我国 CPU 行业头部企业市场份额 Top2 的企业为英特 尔、AMD，英特尔和 AMD 分别占据了我国 CPU 市场的 50%和 30%的 份额，我国本土企业仅占据个位数份额，国内厂商追赶空间仍大。根据 IDC 数据，2020 年国内 x86 服务器芯片出货量 698.1 万颗，绝大部分市 场份额被 Intel 和 AMD 两家公司占据，合计市场份额超过 95%，海光 CPU 产品销售量市占 3.75%，占据了国产 x86 服务器处理器绝大部分市 场份额。CPU 行业龙头集中效应凸显。Intel 与 AMD 作为全球最主要的 CPU 研发公司，在市场中，尤其是 X86 架构中占据绝对统治地位。
海光、鲲鹏和飞腾占据国内市场，x86 架构下海光信息领先。海光信息、 海思半导体、龙芯中科、上海兆芯、天津飞腾、成都申威等为国产处理 器研发的主要企业，但各家产品定位和技术来源不同。其中，海光信息、 上海兆芯兼容 x86 指令集，具有良好的生态优势，应用迁移转换成本低， 但自主可控程度较低；海思半导体的鲲鹏处理器和天津飞腾处理器兼容 ARM 指令集，与众多软硬件厂商完成了大量的适配工作；成都申威处理 器采用 SW-64 指令集，主要应用于服务器、桌面计算机等设备，龙芯中 科处理器采用 LoongArch 指令集，提供处理器及配套芯片产品，基于指 令集授权并自研，自主可控程度最高。
3.1 GPGPU：擅长高效并行计算，应用领域逐步扩展
GPGPU：利用图形处理器，进行高性能计算。GPU 最初的定位是解决 CPU 在图形图像领域效率低的问题，主要提升图形、图像、视频等数据的处理性能，通过 PCI-E 总线与 CPU 处理器通信，接受 CPU 调度指挥。 后期衍生为两大分支，一种继续用于图形图像，另一种作为运算协处理 器（GPGPU）。GPGPU 架构包含多个运算单元核心，核心部分包含多 个可编程多处理器，需要协同工作共同完成运算任务，具有处理并行计 算任务的优势；并且流处理器支持专用向量、张量、矩阵运算指令，提 升浮点运算的精度和性能，满足不同计算场景的需要。GPGPU 的优势 在于具备高效的并行性、能进行高密集运算、善于大规模数据流并行处 理，是人工智能领域最主要的协处理器解决方案，占据人工智能 90%以 上的市场份额。
可以从性能、架构和应用领域三个维度分析比较 GPGPU：
1）性能：计算能力、热设计功耗、能效比、进程、内存和内存带宽是 GPGPU 的关键参数。计算能力是 GPGPU 的核心关键参数，其中 TFLOPS 是指每秒一万亿次浮点运算次数，数字越大代表每种格式下的 芯片计算能力越强。考虑到热设计功耗问题，能效比是反映相同功耗下 GPGPU 可提供的计算能力。GPGPU 未来提高性能的关键技术，主要 从提升工艺制程、增加运算核心数量、采用更高带宽的片上存储器、提 高存储器的带宽和容量等方面提升，高带宽、低延时的片间互连总线结 构也是未来产品优化提升的方向之一。
2）类 CUDA 生态：软硬件集成所带来的性能优化已成为 GPGPU 的关 键竞争力。基于 GPGPU 的 AI 芯片生态系统是轻量级、模块化的软件 开发环境，不仅提供多种开发工具和运行时环境，也拥有丰富的系统关 键功能组件，主流的框架包括 OpenCL、SYCL、CUDA。而海光协处理 器全面兼容 ROCm GPU 计算生态，与 CUDA 在生态、编程环境等方面 具有高度的相似性，便于 CUDA 用户以较低代价快速迁移至 ROCm 平 台，与国际主流商业计算软件和人工智能软件的适配性较高，软硬件生 态丰富，软件开发人员对生态系统完整性和多样性的提升促进了 GPGPU 的持续发展。
3）应用领域：GPGPU 广泛应用于人工智能领域、商业计算和大数据处理领域。主要部署在服务器集群或数据中心，在智能工厂、无人驾驶、 智慧城市等领域具有广泛的市场空间。GPGPU 可覆盖 4-64bit 的计算精 度，32bit、64bit GPGPU 适合高性能计算场景，适用于信号处理、三维 医学成像、民用雷达、能源等领域，在工业、国防、科研有广泛应用场 景。并且，GPGPU 适用于超算、大数据处理、人工智能等对算力要求 非常高的应用场景，以超算领域为例，2020 年全球超算系统 TOP500 中，有七成采用 GPGPU，在 TOP25 中，有 20 个采用 GPGPU。
3.2 市场规模： 24 年中国 AI 芯片市场规模预计达 1412 亿元
算力是大模型推广之基，全球算力规模呈高增长态势。算力指计算设备 执行算法、处理数据的能力，包括 CPU、GPU 等。随着 AIGC 的浪潮 兴起，算力是大模型推广的奠基石，推理的算力需求通常会随着用户使 用 AI 模型次数的增加而增加，随着大模型向千行百业的渗透速度加快， 推理所需的计算能力未来将持续增长。大模型训练所需算力每 3-4 个月 增长 1 倍，增速远超 18-24 个月增长 1 倍的摩尔定律，据灼识咨询，预 计 2030 年全球算力规模达到 56ZFlops ，智能算力 2021-2030 年年均 复合增长率将超 65%。
数据中心建设提速，算力芯片（GPGPU）、AI 服务器有望持续放量。 GPGPU 高度并行的计算资源为大型模型的训练和推理提供了不可或缺 的支持，已成为国内 AI 领域运算加速主要解决方案。据中商产业研究院， 2024 年中国 AI 芯片市场规模预计达 1412 亿元，2019-2024 年 CAGR 达 64.8%，其中 GPU 为主流技术路径。海光的大股东为中科曙光，中 科曙光在高性能计算领域的竞争优势显著，且已经占据较大市场规模， 海光 DCU 有望与股东中科曙光产生较强的协同效应。
AI 服务器应用普及化，GPU 迎来量价齐升。中国 AI 服务器市场规模和 出货量逐年增长，根据中商产业研究院预测，2024 年市场规模将达 560 亿元，2024 年中国 AI 服务器出货量将达到 42.1 万台。单服务器搭载GPU 颗数提升，带动服务器 GPU 芯片价值量增长，4 卡/8 卡 GPU 服 务器逐步成为主流，单台服务器的芯片价值量提升。
3.3 市场格局：英伟达强势领先，国产化替代已具基本能力
英伟达市占强势领先，IP 限制下国产化之路仍远。国际 GPU 市场主要 被NVIDIA和AMD占据，国内人工智能芯片设计公司成立时间相对较晚， 在技术积累和资本投入上与国际集成电路设计龙头企业有一定差距，许 多 IP 受制于海外厂商。按市场格局划分，目前在 AI 芯片领域有三类玩 家，分别是英伟达、AMD 为代表的老牌芯片巨头、以 Google、百度、 华为为代表的云计算巨头、AI 芯片独角兽（如寒武纪、壁仞科技、地平 线等）。据 IDC 数据，2022 年中国 AI 加速卡出货量约为 109 万张，其 中英伟达在中国 AI 加速卡市场份额为 85%，华为市占率为 10%，百度 市占率为 2%，寒武纪和燧原科技均为 1%。
国产 GPGPU 加速推行时，海光信息在 GPGPU 领域优势显著。随着目 前国产 GPGPU 厂商正在积极推动信创标准的制定，并积极推进产品与 CPU、服务器等产业链环节的适配，有望成为继 CPU 之后信创替代的 下一关键芯片。国内市场，海光信息、海思半导体、寒武纪等为国产协 处理器研发的主要企业，在人工智能算法和针对人工智能应用场景的专 用芯片设计上具备差异化优势。寒武纪、海思半导体主要聚焦于人工智 能芯片领域，而海光信息的协处理器基于 GPGPU 架构，类 CUDA 架构 下具有良好应用的生态，应用迁移转换成本低，综合考虑性能、能效比 和编程灵活性等方面的因素，GPGPU 在协处理器应用领域具有非常明 显的优势。
4.1 技术：处理器硬件性能国内领先，安全可信支持国密算法
合资子公司获 AMD 技术授权，形成大量自主知识产权。2016 年，天津 海光集团支付 2.93 亿美元的价格从 AMD 的手中买到了 Zen 架构的授权， 尽管 Zen 架构第一代已研发超 8 年，但是 Zen 架构的先进性依然领先市 场的大部分 x86 授权。所以即使公司进入实体名单，AMD 不再提供技 术支持，海光基于之前的积累研发出海光二号和海光三号，海光 CPU 在生态、性能方面仍然优势显著。截止 2023 年 12 月 31 日，公司累计 获得发明专利 670 项、实用新型专利 90 项、外观设计专利 3 项、集成 电路布图设计登记证书 228 项、软件著作权 244 项，有望基于 Zen 架构 研发出性能领先且自主可控的产品。
1）海光 CPU 产品：产品性能先进，比肩国际同类型主流高端处理器水 平，在国内处于领先地位。对海光通用处理器的微体系结构进行持续研 发和优化，不断提升高端处理器性能，公司研发出的第一代、第二代 CPU，达到了国际上同类型主流高端处理器的水平，在国内处于领先地 位。对比 Intel 在 2020 年与海光 7825 同期 6 款至强铂金系列产品，海 光 7285 CPU 的 SPEC CPU 2017 的实测性能与国际领先芯片设计企业 Intel 同期发布的主流处理器产品的实测性能相当。
指令集：基于 x86 指令框架研发，有望凭生态优势率先推广。海光 信息研发团队基于 AMD 授权的 ZEN 架构（x86 架构）自主研发， 充分理解 AMD 的处理器代码和技术，并基于授权指令集框架研发 新产品。由于 Wintel 生态体系优势显著，海光信息 CPU 凭借生态的高兼容性，广泛适配国内外主流操作系统、数据库、中间件等基 础软件及广泛的行业应用软件，构筑与其他国产厂商的差异化竞争 优势。
性能：在微结构、核心数、高主频设计上具备优势。1）使用先进 的处理器微结构和缓存层次结构，改进了分支预测算法，使得每个 时钟周期执行的指令数得到显著提高；2）依托先进的 SoC 架构和 片上网络，海光 CPU 处理器核心增多；3）采用先进的工艺制程和 物理设计方法，实现了处理器高主频设计。
安全：原生支持可信计算。海光 CPU 通过扩充安全算法指令、集 成安全算法专用加速电路等方式，有效提升了数据安全性和计算环 境的安全性，原生支持可信计算。
2）海光 DCU 产品：商业化应用部署中，国际同类型高端产品水平。基 于“类 CUDA”环境研发，深算一号产品性能达到国际上同类型高端产 品的水平；2023 年三季度发布的深算二号，实现了在大数据、人工智能、 商业计算等领域的商用，该产品具有全精度浮点数据和各种常见整型数 据计算能力。
算力：计算性能强大、能效比较高的通用协处理器。海光 DCU 基 于大规模并行计算微结构进行设计，不但具备强大的双精度浮点计 算能力，同时在单精度、半精度、整型计算方面表现同样优异。
并行：具备高速并行数据处理能力。海光 DCU 集成片上高带宽内 存芯片，可以在大规模数据计算过程中提供优异的数据处理能力， 广泛适用于各种场景。
生态：兼容“类 CUDA”环境。生态的兼容性使得产品推广过程中 的软件生态兼容性问题得以解决，海光积极参与开源软件项目，加 快产品的推广速度，实现与 GPGPU 主流开发平台的兼容。
安全可信：硬件支持国密算法，对熔断漏洞免疫。随着计算机系统的日 益复杂和新技术的高速迭代，保护计算环境安全的重要性与日俱增，海 光信息为针对这些挑战，公司产品自带片上中国原生安全基因，以兼顾 性能和安全需求。海光 CPU 支持国密算法，扩充了安全算法指令，集 成了安全算法专用加速电路，支持可信计算，大幅度地提升了高端处理 器的安全性，可以在数据处理过程中为用户提供更高效的安全保障。
密码运算加速方面，海光 CPU 集成符合国密标准的密码协处理器， 支持国密标准 SM2、SM3、SM4。处理器内置可信计算平台，支 持中国标准 TPCM 和国际标准 TPM 2.0。可信计算平台不仅实现 了可信计算所需的信任根，还可以对系统进行主动的度量及监控， 并在检测到异常时及时采取措施，有效保护系统，符合等保 2.0 要 求。
CPU 漏洞防御方面，海光 CPU 对熔断漏洞免疫，对幽灵漏洞和侧 信道漏洞则采用有效的软硬件技术进行防御。
可信执行环境方面，基于数据自动加解密，有效防止安全攻击，提供先进的云计算上全流程安全执行环境；海光加密安全容器方案使 用不同密钥对容器的运行状态进行加密。
4.2 生态：获下游厂商广泛认可，聚焦金融+运营商发挥本土化优势
技术路线主流，融入开源生态扩大兼容性优势。海光的 CPU 和 DCU 产 品分别采用 x86 与“类 CUDA”架构，兼容能力强，下游软硬件适配丰 富，生态优势较为显著。并且，公司主动融入国内外开源社区，积极向 开源社区提供适用于海光 CPU、海光 DCU 的适配和优化方案，继续保 证海光高端处理器在开源生态的兼容性。
产品本土化优势显著，得到众多 OEM 客户支持。海光产品相比国际芯 片领先企业，更了解中国客户的需求，在安全可信和售后服务上具备差 异化优势，现已得到浪潮、联想等国内知名服务器厂商认可，并开发多 款基于海光处理器的服务器。基于海光信息高端处理器在功能、性能、 生态和安全方面的独特优势，公司联合整机厂商、基础软件、应用软件、 系统集成商和行业用户，建立了基于海光高端处理器的产业链，有效推 动海光高端处理器的产业化。
加入“海光产业生态合作组织”，共筑国产化生态建设。光合组织围绕 国产通用计算平台，联合产业链上下游企业、高校、科研院所、行业企 业等相关创新力量，共同实现协同技术攻关，建设国产信息技术生态系 统。公司主动融入国内外开源社区，积极向开源社区提供适用于海光 CPU、DCU 的适配和优化方案，保证了海光高端处理器在开源生态的兼 容性。
公司产品主要应用于电信运营商、金融等领域。目前，海光信息已经广 泛应用到电信、金融、互联网、教育、交通等行业，在金融、运营商等 行业信创市场领先。1）金融市场中，2023 年 11 月 1 日交通银行要求 部分国产 GPU 服务器芯片为海光芯片。2）通信市场中，部分场景限定 国产芯片的采购种类，2023 年 1 月 19 日中国联通发布的《2022 年通 用服务器集中采购项目》招标公告中，海光芯片服务器中标 8809 台， 金额高达 8.02 亿。
（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。）
