（报告出品方/作者：方正证券，张初晨）

1 国科系重要技术孵化平台，核心信息基础设施的领军企业

1.1 核心信息基础设施的领军企业，业务实现芯-端-云全覆盖

公司脱胎于 863 计划，已成长为我国的核心信息基础设施的领军企业。1990 年， 在国家 863 高技术计划支撑下，中科院成立了高性能计算机研究中心（原国家 智能计算机研究开发中心）；1993 年，中心发布了国内首台全对称共享存储多处 理机系统“曙光一号”；1996 年，为实现技术的产业化落地，中科院在“曙光一 号”基础上成立了曙光信息产业有限公司（中科曙光），同年发布公司核心产品 “曙光 1000”（国内首套大规模并行计算机系统），其峰值速度达到 25 亿次/秒； 1998 至 2010 年间，公司持续产品迭代升级，陆续发布了曙光 2000 至曙光 6000 （星云）系列高端计算机。目前历经 20 余年发展沉淀，公司产业已不再局限于 单一的高性能计算机产品，已围绕智能计算、云计算、大数据等领域打造了全 产业的高端计算服务生态，已成长为我国核心信息基础设施的领军企业之一。

业务围绕高端计算开展，已实现“芯-端-云”的全产业链覆盖。历经二十余年发 展，公司通用服务器产品、存储产品具有完整的产品线，能够满足各类细分市 场的应用需求，在国内市场上已处于领先地位。以此为基，公司持续业务拓展， 已打造了包含高性能计算机、存储、安全到数据中心等核心信息基础设施产品 在内的全栈信息系统服务解决方案体系。同时，公司通过与海光信息、中科星 图、曙光云计算、中科三清、曙光数创等参控股公司合作，全方位覆盖了从上 游芯片、服务器硬件、IO 存储到中游云计算平台、大数据平台、算力服务平台 以及下游云服务的全计算生态产品体系，完成了“芯-端-云”的全产业链布局。

中科院为公司实际控制人，提供丰富资源支撑。截至 2022 年底，中科院以子公 司中科算源持股的方式间接持有公司股份 16.35%，为公司实际控制人。中科院 作为我国的顶级科研院所，在技术、产业资源、市场等多方面给予了公司强力 支撑。此外，在此基础上，近年公司持续内生外延布局，控股及参股了曙光云 计算、海光信息、中科星图、曙光数创等多个优质资产，持续筑牢竞争壁垒。

多名董事会成员为业内顶尖专家，其中董事长为我国工程院院士李国杰先生。 截止 2022 年底，公司共有 7 名董事会成员。其中多名董事会成员为行业内顶尖 专家：公司董事长李国杰先生为我国工程院院士，长期从事国家 863 计划高技 术研究，两次担任国家“973 计划”项目首席科学家。曾主持研制成功曙光一 号并行计算机、曙光 1000 大规模并行机和曙光 2000/3000 超级服务器，领导计 算所研制成功龙芯高性能通用 CPU、曙光 4000 超级服务器，并主持中国科学院 重大项目 IPV6 网络研究；总裁历军先生为经济学博士, 1996 年加入北京曙光天 演信息技术有限公司(曙光云计算前身),2001 年起任曙光信息产业(北京)有限公 司总裁,2006 年加入天津曙光计算机产业有限公司(曙光信息产业股份有限公司 前身)；董事徐志伟先生为中科院计算所研究员，主要研究领域为高性能计算机 体系结构和分布式系统软件.曾获得国家杰出青年科学基金和国家科技进步奖， 中国计算机学会王选奖.曾任科技部十二五 863“中国云”科技专项总体专家组 成员，中科院“未来信息技术先导专项”总体组成员，欧盟第六框架“网格操 作系统”重大项目专家组成员。

1.2 无惧外部宏观扰动，近年业绩持续提速

外部宏观扰动频发下，公司近年来业绩仍然持续提速。2019 年，公司被美国商 务部工业与安全局（BIS）列入美国《出口管制条例》（EAR）实体清单，采购国 外先进部件持续受到部分影响。近年来，公司凭借在国产领域的持续深耕，已 逐步积累了广泛的客户资源并形成了性能可比肩国际水平的产品服务体系，业 绩持续修复。2022 年，公司实现营业收入 130.08 亿元，同比+16.14%；归母净 利润 15.44 亿元，同比+33.38%。

 

围绕高端计算展开的计算机、存储产品常年为公司核心业务，2022 年调整收入 确认方式旨在加速存算整合、顺应行业趋势。分产品来看，公司核心业务为高 性能计算机相关业务及存储产品，2018-2021 年，三大业务占总营收比重分别为 89.10%/88.87%/89.06%/88.78%。2022 年，在存算一体化趋势下，公司进行业务 整合，将高端计算机及存储产品合并归类于 IT 设备下。2022 年，公司 IT 设备 实现营收 114.18 亿元，同比+19.66%。

毛利率持续提升，费用率受研发支出影响小幅增长。受益于产品体系完善及行 业议价能力持续提升，近年来公司毛利率稳步提升。2018-2022 年间，公司毛利 率分别为 18.30%/22.07%/22.13%/23.74%/26.62%。费用端来看，为保持技术的 持续领先，公司研发费用率近年提速明显，管理费用、销售费用支出相对稳定。 2018-2022 年 间 ， 公 司 三 费 费 用 率 分 别 为 12.04%/14.96%/13.45%/15.20%/15.64%。

2 三大算力业务齐头并进，打造全栈计算服务体系

2.1 算力是数字化的核心底座，对经济增长具备显著拉动效应

算力是数字化转型的基础，服务器则又是算力的主要发动机。数字经济的核心 在于各类 ICT 技术的落地应用，而 ICT 的相互串联则又拉动了海量数据的产生 与流动。在这其中，算力重要性凸显，已成为数字化技术发挥其效益的根本性 要素。从生产端来看，算力可满足各行业的共性需求，提高生产要素使用率， 实现生产力的提升；从流通端看，算力作为基础设施，支撑着大数据和智能化 应用，可实现更为便捷、高效、智能的商品流通与交易。而服务器作为计算的 主要载体，则又构成算力输出的源动力。

算力对经济增长的推动作用已有数据验证，预计在我国拉动效应将更为明显。 根据《全球计算力指数评估报告（2022-2023）》显示，当一个国家的计算力指 数达到 40 分以上时，国家的计算力指数每提升 1 点，其对于 GDP 增长的推动力 将增加到 1.3 倍，而当计算力指数达到 60 分以上时，国家的计算力指数每提升 1 点，其对于 GDP 增长的推动力将提高到 3.0 倍。根据《2022-2023 全球计算力指数评估报告》评测，2023 年中国计算力指数得分 70（同比+13.5%），是全球 唯二的计算力领跑者国家，预计算力的投入对经济增长的拉动效应要更为明显。

从分类上，算力可分为通用算力、智能算力和超算算力三大类。算力具体可分 为三类：1）通用算力指由基于 CPU 芯片的服务器所提供的算力，主要用于基 础通用计算，如移动计算和物联网等。日常提到的云计算、边缘计算等均属于 基础算力；2）智能算力指基于 GPU、FPGA、ASIC 等 AI 芯片的加速计算平台 提供的算力，主要用于人工智能的训练和推理计算，比如语音、图像和视频的 处理；3）超算算力指由超级计算机等高性能计算集群所提供的算力，主要用于 尖端科学领域的计算，比如行星模拟、药物分子设计、基因分析等。

 

从算力规模上，近年全球稳步攀升，预计仍将延续高增态势。经信通院测算， 2022 年全球计算设备算力总规模达到 906 EFlops，同比+47%，其中基础算力 规模（FP32）440 EFlops，智能算力规模（FP32）451 EFlops，超算算力规模 （FP32）16 EFlops。预计未来五年全球算力规模将以超过 50%的速度增长，到 2025 年全球计算设备算力总规模将超过 3ZFlops，至 2030 年将超过 20ZFlops。 我国算力产业处于快速发展期，整体增速高于全球平均水平。经过多年发展， 我国已形成体系较完整、 规模体量庞大、创新活跃的计算产业，在全球产业分工体系中的重要性日益提升。同时伴随全国一体化算力网络国家枢纽节点的部 署和“东数西算”工程推进，我国算力基础设施建设和应用保持快速发展。经 信通院测算，2022 年，我国计算设备算力总规模达到 302 EFlops（全球占比约 为 33%），连续两年增速超过 50%，高于全球增速。其中，基础算力规模 120 EFlops，同比+26%；智能算力规模 178.5 EFlops，同比+72%；超算算力规模 3.9 EFlops，连续两年增速超过 30%。

2.2 通用计算：信创泛化发展迎新机，全产业布局显弹性

信创产业是通用服务器的重要落地，预计 2025 年我国信创整体规模或达 3.38 万亿。区别于以往的国产化替代，信创更侧重于从 IT 基础设施到应用软件、 IT 安全的全生态构建。近年来，我国信创产业持续快速发展，以国产 CPU、操 作系统、数据库、整机为代表的生态愈发繁荣。根据第一新声发布的《2023 年 中国信创产业研究报告》显示，2022 年我国信创产业的市场规模约为 1.43 万 亿元，同比增长 16.20%；预计 2025 年可达 3.38 万亿元，2022-2025 CAGR 将达 33.23%。

从产业规模来看，信创持续横纵发展，整体市场空间有望加速释放。目前我国 信创产业呈现出横纵同步发展趋势：

纵向来看，党政信创已步入区县下扩阶段，持续纵深发展。我国信创产业 率先在党政领域启动，目前已走过初步试点、规模试点、全面推广三个阶 段。2022 年，电子公文系统继续向区县级覆盖，推动信创下沉扩展的新发 展阶段。同时，“十四五”规划中明确指出到 2025 年行政办公及电子政务系 统要全部完成国产化替代，也将进一步确保党政信创市场后续的确定性需 求。

横向来看，信创产业泛化至 8 大关基行业，逐步打开新增量空间。目前我 国信创落地节奏呈现出“2+8+N”的发展态势。已逐步从启动最早的党政部 门向金融、电信、电力、石油、交通、航空航天等领域横向拓展。目前各 行业信创产业落地节奏均已逐步从单点向规模化转换，未来有望成为信创 行业的新发展动能。

2.2.1 通用服务器：增量空间或超 4 千亿，公司完善布局或享行业红利

公司通用服务器产品矩阵丰富，可满足不同行业的使用需求。公司目前已推出 多款服务器产品，具备可分为机架式、高密度、刀片及核心应用服务器。其中， 机架式服务器种类多样、计算性能强劲，可满足云计算、虚拟化部署、大数据 分析、内存数据库、机器学习及预测分析的使用场景；核心应用服务器备强大 性能及灵活的 IO 扩展能力，兼容多种扩展卡和安全设备，可支撑文件服务器， 备份服务器，计算单元，办公系统，适用于政府、金融、能源等行业使用需求； 高密度服务器采用集中式供电、集中式管理、共享散热模式，代表未来云计算 时代数据中心新架构的发展方向，是大企业、集团、政府、能源、云计算、互 联网等数据中心建设的理想选择。

八大行业预计带来通用服务器增量需求近 4800 亿元，公司或承行业东风。根据 信通院统计，2021 年我国信创服务器国产替代率已达 74%，整体产业成熟度较 其他品类已较高，市场部分观点认为服务器市场规模增速将逐步收窄。我们认 为，2022 年的信创泛化趋势将再次打开行业的增量空间，预计行业未来仍有望 维持高增态势。经过我们测算，未来八大行业的可替换空间有望达到 4799.93 亿元。其中：

1） 金融行业：作为重点关基行业之一，其自主性和安全性事关国计民生，是信 创建设最为重要的细分市场之一。目前金融业主要可分为银行、证券、保险、 基金、信托等。根据信通院统计各细分行业从业人员数量，假设 PC 整机与 从业人员的数量比例为 0.8，则金融业 PC 整机需求量约 453.97 万台，市 场空间约 272.38 亿元（单台 PC 价格预计约 6000 元，下同）；假设 PC 对应服务器的配比为 2:1，服务器的需求量约 226.98 万台，市场空间约 2269.84 亿元（单台服务器价格预计约 100000 元，下同）。

2） 电信行业：作为关乎国家安全和国计民生的重要行业，是我国信息化程度和 信息化技术最高的行业之一。根据 2022 年中国移动、中国联通及中国电信 年报显示，三大运营商目前员工总数约 97.59 万；根据国家统计局公布， 2022 年信息传输、软件和信息技术服务业每百人使用计算机数约 130 台， 即 PC 与从业人员的数量比例为 1.3。依托上述数据，我们预计电信行业 PC 整机需求量约 126.87 万台，市场空间约 76.12 亿元；考虑到电信行业对 于服务器的需求度较高，假设 PC 对应服务器的配比为 1:5，服务器的需求 量约 634.33 万台，市场空间共约 6343.28 亿元。

3） 电力行业：主要由“两网五大四小”构成。其中，两网指国家电网和南方电 网，承担了我国总体的电网运营；“五大四小”即指以国家电投、华能、国 家能源、华电及大唐为代表的五大电力及国投电力、中广核、三峡集团及华 瑞电力的四小央企。“五打四小”主要侧重于发电市场中。根据信通院汇总， 目前“两网五大四小”总员工人数约 263.72 万人，结合 2022 年国家统计局 公布的电力、热力、燃气及水生产和供应业每百人使用计算机数据（71 台/ 百人），测算出电力行业 PC 整机的需求量约 187.24 万台，市场空间约 112.34 亿元；假设 PC 对应服务器的配比为 10:1，服务器的需求量约 18.72 万台，服务器的市场空间约 187.24 亿元。

4） 石油行业：主要由中石油、中石化及中海油构成，目前“三桶油”在我国石 油行业已居于垄断地位。根据三家企业年报数据，2022 年三家企业总从业 人员数 为 79.47 万人，同时参考电力行业 PC 人员配比，预计石油行业 PC 整机的需求量约 56.42 万台，市场空间约 33.85 亿元；假设 PC 对应服务 器的配比为 10:1，服务器的需求量约 5.64 万台，服务器的市场空间约 56.42 亿元。

5） 交通行业：根据《2022 中国统计年鉴》数据，截至 20201 年末，交通运输、 仓储和邮政业的从业人员为 798.1 万人。结合国家统计局公布的交通运输、 仓储和邮政业每百人使用计算机数据(40 台/百人)，则交通运输行业 PC 整 机的需求量（10:1）约 319.24 万台，市场空间约 191.54 亿元；对应服务 器需求量约 31.92 万台，服务器总市场空间约 319.24 亿元。

6） 航空航天行业：主要由我国两大航天集团-中国航天科技集团和中国航天科 工集团构成。结合信通院统计从业人员数据（32.61 万人）及国家统计局公 布的信息传输、软件和信息技术服务业每百人使用计算机数据(130 台/百 人)，则航空航天行业 PC 整机的需求量约 29.02 万台，市场空间约 17.41 亿元；对应服务器需求量（10:1）约 2.9 万台，市场空间约 29.02 亿元。

7） 教育、医疗行业：结合国家统计局及教育部公布的从业人员数据及百人计算 机配比数，预计教育、医疗行业 PC 整机的需求量分别为 1909.04、497.58 万台，对应市场空间分别为 1145.42、298.55 亿元；对应服务器需求量 （10:1）分别为 190.90、49.76 万台，市场空间分别约 1909.04、497.58 亿元。

综上所述，八大行业总市场容量预计达 1.16 万亿元。但考虑到产业间信创落地 节奏存在差异，保守估计除教育、医疗行业外，其他行业的服务器渗透率目前 已接近整体国产替代率（100%）。剔除已替换部分后，我们预计八大行业仍有望 带来近 4799.93 亿元的通用服务器替换需求。

2.2.2 分布式存储：AI+信创双轮驱动，行业迎来新发展机遇

受益数字经济浪潮，分布式存储持续高速发展。分布式存储指基于分布式架构， 通过软硬件协同，依托高效网络连接多个节点来实现存储功能的 IT 产品和服务。 近年来，受数据要素价值释放、分布式架构场景加快普及及疫情推动经济线上 化影响，我国分布式存储市场规模得到快速发展。根据赛迪顾问统计，2022 年 我国分布式存储市场规模达到 104.2 亿元，同比+37.47%。

 

AI+信创双轮驱动，行业迎来新发展动能。分布式存储下游主要使用场景可分为 高性能计算（HPC）、云原生、智能备份、融媒体、分布式数据库等。其中，HPC 主要应用于气象、基因测序、能源勘探、卫星遥感等百亿亿次浮点计算 （EFLOPS）使用场景；云原生主要应用于“生在云上、长在云上”的政务业务 场景，典型产品为容器及微服务等；智能备份主要应用于视频监控、医疗影像 及智能制造等场景；融媒体则主要应用于元宇宙、虚拟数字人和虚拟现实等场 景。根据赛迪顾问统计，2022 年 HPC 市场规模 22.1 亿元（占比 21.2%），仍为 中国分布式存储的主要应用市场；预计 2025 年云原生将取代 HPC，成为我国的 第一大中国分布式存储应用场景，规模将达 44 亿元（占比 20.8%）。此外，在 人工智能蓬勃发展推动下，预计融媒体市场规模将在 2025 年达到 23.7%（占比 11.2%），排名跃居市场第三。

公司属于行业领军者，有望率先受益新产业浪潮。公司依托其常年从事高端计 算的技术储备及下游资源，已形成独具一格的发展优势。根据赛迪顾问介绍， 公司在 2022 年分布式存储市场中与华为、浪潮、新华三共处领导者阵营，在发 展能力层面仅略低于产业线更为庞杂的华为。

2.3 智能计算：AI 助力产业发展，曙光多产业协同未来可期

2.3.1 大模型引发 AI 浪潮，智算需求或将激增

大模型引发 AI 浪潮，产业已处于快速发展期。预训练大型模型能够掌握丰富的 语言表达和语境理解能力，能够更有效地理解和处理例如阅读理解、文本生成 等自然语言任务。业内广泛认为大模型已具备了“通用智能”雏形，而 2022 年 底 OpenAI 发布的语言大型模型 ChatGPT 更是再次证明此类观点。区别于过往模 型，ChatGPT 能够通过自然语言交互完成多种任务，具备多场景、多功能和跨学 科的任务处理能力，已经体现出了明显的强人工智能属性。根据大模型之家预 测，2023 年中国大模型产业市场规模将达 147 亿元，同比增长预计达 110.00%； 人工智能核心市场预计规模将达 6320 亿元，同比增长预计达 24.41%。

大模型的参数量及数据需求均呈现指数级增长，预计将带动智算需求大幅提升。 算力是推动大模型产业化的核心动力，其发展对于人工智能技术的进步和行业 应用具有决定性影响。随着大模型向多场景化、规模化、融合化等高应用阶段 迈进，数据海量增加、算法模型愈加复杂、应用场景的深入和发展，带动了智 能算力需求的快速提升。根据《2022-2023 中国人工智能计算力发展评估报告》 预测，2026 年，智能算力规模将进入每秒十万亿亿次浮点计算（ZFLOPS）级别，达到 1,271.4EFLOPS。2021-2026 年期间，预计中国智能算力规模年复合增长率 将达 52.3%。

2.3.2 AI 服务器：子公司产品性能比肩海外，Xmachine 系列有望王者归来

AI 服务器在深度学习领域具备显著优势，仍然为人工智能市场的主力军。AI 服 务器广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、机器学习等领域，可用于图像识 别、语音识别、文本分析等应用场景。相较于普通服务器，AI 服务器具备更强 大的计算性能，能够处理大量并行计算，在深度学习和机器学习方面具有显著 优势。

下游使用场景完善，预计 2025 年整体市场规模有望达 695.3 亿元。AI 服务器 下游主要应用场景包括云端 AI 服务器、嵌入式 AI 服务器和边缘 AI 服务器。云 端 AI 服务器主要应用于大型机构业务场景，如图像和视频处理、自然语言处理、 智能客服等；嵌入式 AI 服务器则主要应用于工业自动化、智能制造、智能交通 等领域；边缘 AI 服务器则主要应用于物联网、智能家居、智能安防等领域。根据头豹研究院数据显示，2022 年三类型 AI 服务器市场规模已达 402.4 亿元，预 计 2025 年将增长至 695.3 亿元，年复合增长率为 33.2%。

 

公司在 AI 服务器领域曾鏖战多年，推出过彼时性能强劲的 Xmachine 系列。公 司较早即切入 AI 服务器领域。 2015 年，中科曙光发布了包含深度学习 XSharp 软件栈和 XMachine 硬件平台的深度学习 XSystem 系统，彼时已可提供一体化深 度学习软硬件整体解决方案；2017 年，公司发布了全球首款搭载寒武纪芯片的 AI 专用服务器产品 PHANERON，其同年发布的升级版本 PHANERON-10 可为人工智 能训练应用提供 832T 半精度浮点运算能力，为推理应用提供 1.66P 整数运算能 力。计算能力约等于当年 200 台以上的普通计算集群；2018 年，公司再度推出 4 款换代 XMachine 系列 AI 服务器，其可完全兼容适配 NVIDIA 公司 Tesla 系列 产品，在当年荣获了由 DOIT 评选的年度人工智能企业金奖、年度高性能服务器 产品创新奖双项荣誉。目前 Xmachine 系列已无相关信息报道，我们预计为受此 前的实体清单影响、原材料断供所致。

子公司海光 AI 处理器产品（DCU）部分性能已可比肩海外头部产品，未来 Xmachine 有望王者归来。基于通用 GPGPU 架构，海光设计、发布了可适配计算 密集型、运算加速领域的 DCU 产品-深算一号（深度计算处理器）。其产品采用 了“类 CUDA”通用并行计算架构，能够较好地适配、适应国际主流商业计算软 件和人工智能软件。在典型应用场景下，深算一号部分指标已达到国际上同类 型高端水平。目前海光一号已实现商业化应用，在大数据处理、人工智能、商 业计算等核心领域均有相关部署。此外，海光持续加速产品迭代，换代产品深算二号、三号已在研发进程中。后续产品落地有望进一步加固既有优势。同时， 海光作为中科曙光子公司，有望通过业务联动帮助公司再度发展起沉寂多年的 Xmachine 产品线，实现王者归来。

2.3.3 算力服务：算力短缺催生租赁需求，公司先发布局或承行业东风

模型算力增速已超摩尔定律，算力供给短期已呈现明显缺口。根据 OpenAI 公布 数据显示，大模型训练所需算力的增速目前已保持在 3-4 个月/倍，远超摩尔定 律 18-24 个月/倍。同时，大量的企业入局大模型领域亦导致算力产业供应链压 力持续提升，目前已呈现出明显的供给缺口。

美国计划进一步加强出口芯片限制，GPU 等核心产品的供应能力持续恶化。 2022 年 10 月 7 日，美国政府以出台“临时规则”形式更新《出口管理条例》， 将 31 家中国实体列入“未经核实清单”，并升级对华半导体出口管制，以 Nvidia A100 芯片的性能指标作为限制标准，限制对华出口高性能计算芯片； 2023 年 10 月 17 日，美国商务部宣布将进一步收紧芯片出口政策，届时 A800 和 H800 等主流 AI 芯片将受到出口限制。

短期供给缺口膨胀催生算力租赁业务，智算中心或将承担行业重任。算力租赁 是一种通过云计算服务提供商租用计算资源的模式。用户可以根据自己的需求 租赁服务器实现大规模的计算任务，而无需拥有自己的计算资源，具有灵活、 高效、成本低廉等优势，是当下解决算力缺口的重要途径。而具备高性能、大 规模运算能力特征的智算中心，则是算力租赁业务落地的核心场景。根据新京 智库统计，截至 2023 年 8 月，全国已有至少 30 座城市已经建成或正在建设智 算中心。

公司已落地规划 7 所 5A 级智算中心，先发布局有望率先受益。曙光早在 21 年 即投入建成长沙 5A 级智算中心（湖南首个新型智能算力基础设施），属于早期 智算中心参建者。发展至今，长沙智算中心已覆盖 18 大类、600+子应用场景， 吸引了 100+企业入驻，带动 20000+生态应用落地。此外，公司亦落地规划了包 含湖北随州、安徽合肥等在内的 6 所智算中心，先发布局有望率先受益。

2.3.4 算力调度：算力调配先发布局，加速织就全国一体化算力网络

“东数西算”推动一体化算力网络建设，算力调度需求应运而生。2022 年 2 月， “东数西算”拉开了全国一体化算力网络的序幕。“东数西算”旨在通过构建数 据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，将东部算力需求有序引导到西部，优化数据中心建设布局，促进东西部协同联动。目前工程已初见成 效，8 个国家算力枢纽节点建设方案均进入深化实施阶段，起步区新开工数据 中心项目达到 60 余个，算力集聚效应初步显现。2023 年 6 月，科技部高新司 在天津组织召开国家超算互联网工作启动会，发起成立国家超算互联网联合体， 进一步加快了一体化算网建设进程。而在此过程中，算力调度是一体化算网落 地的关键。其通过智能分配策略实现算力的灵活流动，可解决算力需求与资源 分布不均的矛盾，快速满足应用多样化的算力需求。

国家超算互联网核心节点正式启动建设，公司打造的业内首个全国一体化计算 服务平台有望持续受益。2023 年 11 月，国家超算互联网核心节点正式启动建设， 建设目的是通过高速网络连接超算中心，形成一个统一的资源平台，实现算力 资源统筹调度。公司作为我国超算龙头，目前在算力调配领域已有布局。2021 年，公司子公司曙光智算建立了首个全国一体化计算服务平台，其通过链接各 地计算中心，将全国的算力资源进行有机结合，实现资源与需求的调度匹配。 平台凭借海量算力资源与垂直应用、高效便捷的算力调度支持，获得了众多行 业用户认可。目前平台已升级至 5.0 版本，引入了包括自助购买、在线支付、 自动开通资源，以及订单、发票和合同管理等多项新增功能，持续提升用户体 验。发展至今，曙光智算用户数量已突破 10 万，作业提交量已破亿。此外，公 司深度参与了中科院计算所牵头打造的信息高铁试验场-试验超算算网，未来有 望持续受益于超算互联网建设以及全国一体化算力网络的推进。

 

2.4 超级计算：具备全球领先技术，市占率有望持续提升

超算可处理极端复杂或数据密集型问题，在科学研究和技术创新中已体现出重 要价值。超算，即高性能计算（HPC），是指利用多台并行工作的计算机系统 （超级计算机）的集中式资源来处理极端复杂或数据密集型问题。超算具备极 强的计算能力，其浮点运算速度通常达到千万亿次每秒。超算的发展为解决复 杂问题提供了强大的工具和平台，自 20 世纪 80 年代以来，超级计算已广泛应 用于气象预报、航空航天、海洋模拟、石油勘探等多个细分领域，对于推动科 学研究和技术创新已体现出重要价值。根据头豹研究院统计，2021 年全球超算 市场规模达 272.8 亿美元，预计 2027 年将达 395.3 亿美元。

我国超算行业规模可观，计算机数量已连续 9 次市场份额（Top500）第一。我 国超级计算机产业持续高速发展，在性能不断跃迁的基础上同时实现了广泛的 行业应用。在数量方面，根据头豹研究院介绍，2022 年 6 月中国超级计算机数 量共 173 台，全球占比 34.6%（与上期持平），已连续 9 次市场份额位居全球第 一；在算力方面，超算行业同样表现出可观规模。2022 年 6 月我国超算总算力 已达到 530,240,332 GFlops，占全球市场份额 12.0%。近年来我国超级计算机数量、算力呈现出下降趋势，主要系超算信息统计主要由 TOP500 组织进行。而 中国自 2020 年起已停止向 TOP500 组织提交最新超算系统信息，故此后数量和 算力占比有所下滑。

曙光在超算领域优势明显，在售产品曙光 6000 是世界上第三台实测性能超千万 亿次的超级计算机。公司依托长期高性能计算技术储备，在超算领域收获颇丰， 曾连续 9 次获得中国高性能计算机 TOP100 市场份冠军。在 2018 年 HPC top100 市场中，公司市占率达到 40%，前十大计算机中占比达到 30%，前二十大则达到 50%。在持续迭代后，公司目前在售高性能计算机产品-曙光 6000 已具备多种类 型的 CPU、GPU、MIC 计算资源，峰值计算性能可扩展至 100Pflops（十亿亿次每 秒），最大存储容量可达 EB 级，具备提供从底层机房基础设施，到系统硬件、 软件，再到应用软件整合的一体化产品和整体解决方案的服务能力。此外，曙 光 6000 系列已经过超算中心、物理、化学、工程计算、气象、海洋等众多行业 的广泛验证，拥有以“星云”（中国国家超级计算机深圳中心）、“派”（中国气 象局国家气象信息中心）、“元”（中国科学院超级计算中心）等为代表的众多成 功案例。其中，“星云”高性能计算机在第 35 届全球超级计算机“TOP500”中 以每秒系统峰值达三千万亿次(3PFlops)、每秒实测 Linpack 值达 1.271 千万亿 次的速度取得了全球第二的成绩，是世界上第三台实测性能超千万亿次的超级 计算机。 公司市占率常年位居世界前十，预计后续仍将持续提升。得益于领先技术水平 及长期行业深耕，公司近年在全球 HPC 市场中份额均位于行业前列。根据头豹 研究院统计，2021 年，公司市占率约 1.84%，位居行业第九。后续伴随曙光 6000 的持续产业落地及相应研发投入转化，公司市占率仍然有望提升。结合头 豹研究院相关数据，预计 2026 年公司在全球 HPC 市场中份额将进一步提升至 2.2%。

3 一体化战略布局，全栈能力缔造 AI 时代新价值

3.1 海光信息：国内处理器龙头企业，具备稀缺 CPU+DCU 联动优势

国内处理器龙头企业，具备稀缺 CPU+DCU 联动优势。公司成立于 2014 年，主要 从事高端处理器、加速器等计算芯片和系统的研究、开发，具体产品包括海光 通用处理器（CPU）和海光协处理器（DCU），是国内少数几家同时具备高端通用 处理器和协处理器研发能力的集成电路设计企业。2022 年，公司实现营收 51.25 亿元，同比+121.86%；归母净利润 8.04 亿元，同比+145.87%。

3.1.1 CPU：技术源于 AMD 授权，具备生态、技术等多维优势

技术源于 AMD 授权，起点即决定高性能品质。2016 年，公司基于 AMD 授权启 动了海光一号 CPU 产品设计，并于 2018 年实现量产；2017 年，公司在海光一 号基础上，对 Core 微结构进行优化，提升处理器核心性能和安全应用性能， 启动了第二代 CPU 海光二号的产品研发工作，并于 2020 年实现量产；2022 年， 公司成功推出 CPU 产品海光三号，性能再次得到大幅加强。发展至今，海光CPU 产品已可满足复杂逻辑计算、多任务调度等通用处理器应用场景需求，已形 成先进工艺制程、优异系统架构及丰富软硬件生态等优势。目前产品已广泛应 用于电信、金融、互联网、教育、交通等重要行业或领域，已得到国内用户的 广泛认可。

公司 CPU 采用 x86 处理器架构，具备生态、技术等多维优势明显。CPU 可分为 复杂指令集（CISC）和精简指令集（RISC）两大类。复杂指令集架构与精简指 令集架构是基于两种不同的指令集思路进行设计：复杂指令集指令丰富、指令 长度可变，功能强大，复杂程序执行效率高；精简指令集指令结构简单、易于 设计，具有较高的执行能效比。其中，x86 架构是复杂指令集的代表，而 ARM 架构、MIPS 架构和 Alpha 架构等则是精简指令集的代表。此外，行业内主要 头部企业微软及英特尔公司的产品均主要基于 x86 架构优化。在复杂计算优势 外，x86 架构同样具备显著的产业生态优势。根据 IDC 全球服务器跟踪报告， 2020 年，全球 x86 服务器市场销售额为 826.5 亿美元，占行业比重达到 90.80%。

 

3.1.2 DCU：对标海外一线产品，已可充分适配国际主流商业计算及 AI 软件

长期经验技术转化，打造对标海外产品的一流协处理器。依托长期的并行计算 及协处理技术积累，公司发布了自主协处理器产品，并将其命名为 DCU，成为国 内率先完成协处理器产品成功流片的企业之一。公司在售 DCU 产品（海光 8100） 能够充分挖掘应用的并行性，发挥大规模并行计算的能力，快速开发高能效的 应用程序。同时依托先进的 FinFET 工艺，典型应用场景下公司 DCU 性能指标已 可达到国际同类型高端产品的同期水平。

采用“类 CUDA”架构，可充分适配国际主流商业计算软件和人工智能软件。在 人工智能领域，NVIDIA 的 GPU 产品可覆盖云端训练、云端推理、终端推理等 应用场景，具备丰富的生态和多样的应用，尤其是在数据中心等泛人工智能类 芯片市场占据绝对优势地位，其技术底座即为 CUDA 架构（使 GPU 能够解决复杂的计算问题的通用并行计算架构）。针对于此，AMD 公司推出了一种“类 CUDA” 的 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。目前海 光 DCU 协处理器已全面兼容 ROCm GPU 计算生态，因而能够较好地适配、适应 国际主流商业计算软件和人工智能软件，并可实现快速、低代价的 CUDA 用户迁 移。

公司 DCU 产品本质为 GPGPU，是广泛应用于人工智能、商业计算、大数据处理 等领域的 GPU 重要分支。当前 GPU 可分为两大类：1）传统意义 GPU，即内置了 视频编解码加速引擎、2D 加速引擎、3D 加速引擎、图像渲染等专用运算模块， 延续专门用于图形图像处理用途的 GPU；2）GPGPU,全称为通用 GPU，是一种利 用 GPU 强大计算能力，完成原本由通用处理器负责计算的密集计算任务的协处 理器，主要应用于计算密集型应用和加速运算等。在人工智能领域，通过在云 端利用 GPGPU 来运行模型训练算法，可显著缩短处理海量训练数据所需时间并 降低能源消耗，对于人工智能应用的整体成本具备明显优化能力。此外，GPGPU 具备完善的软件生态系统，可快速适配各式现有应用程序、新算法移植及新算 法开发。因此，在全球范围内， GPGPU 已成为人工智能领域最主要的协处理器 解决方案，占据了超过 90%的市场份额，在智能工厂、无人驾驶、智慧城市等 领域具有广泛的应用前景和市场空间。

3.2 曙光数创：液冷数据中心基础设施领头雁，有望优先受益行业景气

专注数据中心服务 20 余年，制冷领域领军企业。曙光数创是一家以高效冷却技 术为核心竞争力的数据中心基础设施产品供应商。主营业务有：浸没液冷数据 中心产品、冷板液冷数据中心产品及模块化数据中心产品的研究、开发、生产 及销售，以及围绕上述产品提供系统集成和技术服务。公司专注于数据中心领 域，在数据中心高效冷却的研发及服务方面积累了丰富经验，形成了数据中心 高效冷却系列化的技术和产品，公司的数据中心基础设施产品也包括数据中心 供配电系统、监控系统、服务器的液冷散热部件等其它配套系统。2022 年，公 司实现营收 5.18 亿元，同比+26.96%；归母净利润 1.17 亿元，同比+24.47%。

能效指标要求日趋严格，液冷技术应用大势所趋。为约束大型算力基础设施的 能效，2021 年以来，国家发改委等部门相继发布相关政策，明确要求到 2025 年 全国新建大型、超大型数据中心 PUE 低于 1.3，国家枢纽节点低于 1.25。各省 市也陆续发布政策，对既往及新建的数据中心提出了相关要求。此外，伴随传 统风冷技术（平均 PUE 约 1.5）的高度成熟，技术投入/能效比日渐走低，已难 以满足当下智算中心的制冷散热需求，能源利用效率更高的液冷技术落地应用 已成为大势所趋。据《智能计算中心创新发展指南》介绍，相比传统风冷，液 冷技术的冷却力、热传导能力分别达到空气的 1,000~3,000 倍、25 倍。同等散 热水平时，液冷系统相比传统风冷系统可节约用电 30%~50%，可推动数据中心 PUE 值降至 1.2 以下，甚至接近于 1。

液冷数据中心主要有冷板、浸没、喷淋三种部署方式，现阶段行业仍以冷板为 主。常见的液体冷却方式包括冷板式、喷淋式和浸没式三种,其中：1）冷板式 液冷是指将发热器件固定在冷板上，依靠流经冷板的液体将热量带走以达到散 热目的，是典型的间接接触型液冷。优点是对原有 IT 基础设施的要求和改造最 小，因而冷板式液冷应用进展较快，是当前行业的主流方式；2）浸没式液冷是 指将发热器件直接浸泡于液体中，以直接接触冷却液的方式实现散热。相较于冷板式液冷，浸没式能更大程度上利用液体的比热容特点，制冷效率更高，具 有高能效、高密度、高可靠等特性，但技术难度也最高。浸没式又可进一步按 照冷却液是否发生相变分为单相及双相（相变）两种，其中双相浸没式的效果 更好，但技术要求也更为苛刻，目前业内仅有少数企业掌握相关技术；喷淋式 液冷采用直接将冷却液喷洒至元件的方式散热。由于无需对基础设施大幅度改 动，理论成本投入也相对较低。但目前技术还处于发展初期，仍处于小规模试 点状态。

公司在冷板、浸没式领域均有产品覆盖，其中在浸没式领域率先掌握双相核心 技术，目前相关产品已规模化量产。公司目前已能够提供从冷板液冷到浸没相 变液冷的全线解决方案，已推出包括全浸式液冷相变冷却产品 C8000、冷板式液 冷产品 C7000 等在内的多款标志性液冷产品。

浸没式液冷：前瞻布局尖端双相浸没技术，已率先实现规模化量产。曙光 自 2011 年便开启绿色计算的探索与研究，于 2016 年率先在全国开始浸没 式液冷服务器大规模应用的研发，2019 年实现全球首个大规模浸没相变液 冷项目的商业化落地。目前公司相变浸没式液冷标志性产品为 C8000，该 产品采在将计算单机柜功率提至 160KW 的同时，可将 PUE 值降至 1.05 及以 下；同时由于无风扇设计，较传统风冷数据中心节能超 30%。以同等 IT 容量规模 40MW 的数据中心为例，使用全浸式液冷相变冷却方案每年可节约电 费 3504 万元，3 年可节省约 1 亿元人民币能耗成本。

冷板式液冷：标杆产品创新采用风冷+液冷结合模式，将本增效优势明显。 公司目前冷板式液冷产品可分为 CloudBASE GreenLP 液冷服务器配套基础 设施解决方案、C7000 液冷服务器系统。其中：1）CloudBASE GreenLP 是 专为液冷服务器配套使用的、业界领先基础设施解决方案，其解决方案包 含机柜排全封闭和机柜排网孔门方案，机柜排全封闭方案用于新建数据中 心，网孔门机柜适用于在原有机房内扩容使用；2）C7000 液冷服务器系统 采用风冷和液冷混合散热模式，突破了传统风冷散热模式限制，可大幅提 升服务器散热效率、降低主要热源 CPU 散热所耗电能、及增强服务器可靠 性。经公司检测，采用公司液冷服务器配套基础设施解决方案的数据中心 年均 PUE 值可降低至 1.2 以下。全周期投入经费均远低于传统风冷产品， 将本增效优势优势明显。

 

公司市场份额达 58.8%，在液冷领域中已形成压倒性优势。得益于领先的技术 优势及产业规模化效应，公司目前已形成了可推广、可复制的液冷数据中心产 业体系。在目前方案体系下，数据中心服务器的核心部件降温可达 20-30 摄氏 度，数据中心全时全域自然冷却 PUE 值可达 1.04。根据赛迪顾问统计，2023H1 公司液冷数据中心基础设施市场部署规模达 65.6MW，市场份额约 58.8%，已在行业中形成压倒性优势。同时，在政策、市场等多重因素催化下，液冷市场整 体同样也在保持高速增长的态势，仅 2023 年上半年中国液冷数据中心基础设施 市场部署规模就已达到 111.6MW（占 2022 年 80.17%）。未来在行业的持续景气 下，公司作为头部企业有望持续受益。

3.3 中科星图：长期深耕数字地球，发力第二增长曲线

背靠中科院优势资源，专注数字地球领域。公司长期专注数字地球行业，持续 研发数字地球相关产品和核心技术，陆续推出 GEOVIS 数字地球基础软件系列 产品，并在此基础上，形成以特种领域、智慧政府、气象生态、航天测运控、 企业能源、线上业务六大板块业务为核心的 GEOVIS 数字地球应用软件系列产 品，为政府、企业、特种领域及大众用户提供软件销售与数据服务、技术开发 与服务、专用设备及系统集成等业务。2022 年，公司实现营收 15.77 亿元，同 比+51.63%；归母净利润 2.43 亿元，同比+10.45%。

打造“1+1+1+N”线下产品体系架构，全面夯实传统线下数字地球业务。公司根 据 GEOVIS 数字地球线下业务的发展态势，重构形成了“1+1+1+N”的产品体系 架构， 覆盖一体化云资源管理及数据服务底座、一套基于北斗网格引擎的数字 地球基础平台、一套大数据共性应用中台以及 N 个行业应用系统等多个层次，进一步提高了 GEOVIS 数字地球产品体系的开放性和包容性，为数字地球在 2B、 2G 领域的应用和产品生态构建提供了框架基础和用户基础。

加速产业转型和生态化建设，发力在线业务第二增长曲线。公司基于长期积累 的数字地球相关技术基础和在线上开展业务运营的有效探索，通过应用上云、 数据上云、计算上云等重要举措，实现了核心技术的线上化改造和业务的转型 升级。形成了星图在线地球产品架构，初步构建了覆盖云、边、端一体化的服 务体系，为 GEOVIS 数字地球在政府、企业等传统行业领域和社区、教育、旅 游等非传统数字 地球领域的场景落地提供了更广泛的增长空间。2022 年，公司 研制并发布了星图地球数据云、星图地球今日影像、星图地球、星图地球工作 室、星图地球开发者平台五款 GEOVIS Earth 星图地球系列产品， 并完成了星 图智脑引擎、星图云盘等产品的立项工作。伴随后续的持续发力，在线业务有 望成为公司的业绩新增长极。

（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。）

精选报告来源：【未来智库】。「链接」