（来源：甬兴证券研究）

核心观点

一、CPU、DCU 性能追赶国际先进水平，2021-2025 年业绩持续高增。

（1）致力于打造国产算力引擎。据公司官网，公司成立于 2014 年，主要从事高端处理器、加速器等计算芯片产品和系统的研究、开发，旨在为数字中国提供核心计算引擎。（2）CPU、DCU 两大产品线性能追赶国际先进水平。据 Wind，公司产品包括海光通用处理器（CPU）和海光协处理器（DCU）。根据我国信息产业发展的实际需要，公司研发出了多款性能达到国际同类型主流高端处理器水平的产品。（3）2021-2025 年经营业绩增长迅速。据 Wind，公司营业总收入从 2021 年的 23.1 亿元增长至 2025 年的 143.76 亿元，2021-2025 年 CAGR 为 57.95%；公司归母净利润从 2021 年的 3.27 亿元增长至 2025 年的 25.42 亿元，2021-2025 年 CAGR 为 66.98%。

二、Agentic AI Token 消耗带动处理器需求，AI 芯片迎国产替代机遇。

1.Agentic AI Token 消耗带动处理器需求。

（1）OpenClaw 等 AI 智能体 Token 消耗较大，有望带动推理算力需求增长。据 Oracle 官网，AI Agent 是软件实体，可接收任务、检查环境、根据角色执行操作并根据经验进行调整；Agentic AI 指的是专注于积极追求目标和目的，而不是执行简单任务或响应查询的系统。据光明网，" 养龙虾 " 是部署和调教开源 AI 智能体 OpenClaw。"Open" 表明其免费、开源，"Claw" 表明其高效抓取和执行任务的能力。用户不需要精通编程，只要输入自然语言指令并开放系统权限，OpenClaw 就能接管设备上的各类软件，完成自动办公、跨软件协同，并且 7 × 24 小时待命。

（2）中国 AI 推理算力需求有望迎来高增长。据弗若斯特沙利文，随着人工智能加速渗透到各行各业，算力结构正经历从训练为主向推理为主的深度转型。推理算力作为 AI 落地的核心支撑，正在成为推动大模型商业化和智能生态扩张的关键力量。推理算力主要负责 AI 模型的推理任务，用于执行已经训练好的模型、处理实时数据并提供预测结果。推理过程对计算资源需要快速响应，对实时性要求较高。作为支撑推理任务的底层硬件，推理芯片关注低延时、低功耗，以保证高效响应。中国推理算力市场规模预计从 2024 年的 175.2 亿元增长至 2028 年的 2931.2 亿元，2024-2028 年 CAGR 约为 102.25%。

（3）阿里巴巴、字节等云厂商加大 AI 相关资本开支。据《科创板日报》，阿里巴巴 CEO 吴泳铭在 2025 年 2 月 24 日宣布，未来三年，阿里将投入超过 3800 亿元，用于建设云和 AI 硬件基础设施，总额超过去十年总和。据 36 氪援引新浪财经，字节跳动计划在 2026 年进行 230 亿美元的资本支出，计划 2026 年在人工智能处理器上投入 850 亿元人民币。

（4）AI Agent 重构 CPU 价值逻辑。据半导体行业观察公众号，AI Agent 重构算力的价值逻辑。CPU 支撑智能体的高并发沙箱与逻辑编排，是云计算体系的基石。在云计算架构下，CPU 承载着虚拟化、容器调度、网络转发及存储 I/O 等核心功能，决定了云资源的利用率与弹性伸缩能力，而 Agent 时代 " 长在线、高交互 " 的特性，使得 CPU 成为连接云端资源与智能应用的枢纽，其能效与吞吐能力直接定义了云服务的成本底线与体验上限。

2.AI 芯片迎来国产替代机遇。

（1）美国实施对华半导体出口管制。据中华人民共和国北京海关，2025 年 8 月美国国会研究处（CRS）发布了一份题为《美国出口管制与中国：先进半导体》的研究报告，对过去七年多来美国针对中国半导体产业的管制路径、政策逻辑及其内在矛盾展开了系统梳理。报告指出，美国出口管制的首要目标并非彻底阻断，而是延缓中国在先进计算与人工智能领域的能力形成，从而维持自身的领先地位。

（2）国产 AI 芯片企业技术路线多元化。据中国经营报，在国内市场，国产 AI 芯片厂商展现出多元化的突破路径，代表企业包括通用型计算架构（GPU）芯片设计企业沐曦、摩尔线程、海光信息、天数智芯、壁仞科技等，以及专用型计算架构（ASIC/DSA）芯片设计企业华为昇腾、寒武纪、昆仑芯、燧原科技等。

（3）中国 AI 芯片国产化率有望提升。据中国经营报援引 TrendForce，中国 AI 服务器所用外购芯片比例从 2024 年的 63% 降至 2025 年的 42%，本土芯片供应占比有望升至 40%，较 2022 年提升近 30 个百分点。据中国经营报援引 IDC，2024 年中国自主研发 AI 芯片在国内市场的份额已升至 30%，预计 2025 年将提高到 50% 以上。

三、海光 CPU 兼容 x86 架构，DCU 兼容 CUDA，海光光合组织构建闭环生态，中科曙光超节点推出或加速海光信息高端芯片产业化。

1. 公司坚持 "CPU+DCU" 双轮驱动，形成了开放兼容的产业生态。

（1）海光 CPU 性能优异、兼容性好、安全性高、应用领域广泛。据公司公告，海光 CPU 主要面向复杂逻辑计算、多任务调度等通用处理器应用场景需求，兼容国际主流 x86 处理器架构和技术路线，具有优异的系统架构、高可靠性和高安全性、丰富的软硬件生态等优势。海光 CPU 细分产品包括海光 7000 系列产品、海光 5000 系列产品、海光 3000 系列产品。海光 CPU 主要具有三大技术优势，即优异的产品性能、良好的系统兼容性、较高的系统安全性，在国产处理器中具有广泛的通用性和产业生态，已经大规模应用于电信、金融、互联网、教育、交通、工业设计、图形图像处理等行业及领域。海光 CPU 既支持面向数据中心、云计算等复杂应用场景的高端服务器，也支持面向政务、企业和教育场景的信息化建设中的中低端服务器以及工作站和边缘计算处理器。

（2）海光 DCU 支持 AI 大模型训练推理，客户覆盖主流互联网公司。深算三号已投入市场，深算四号研发顺利。据公司公告，海光 DCU 属于 GPGPU 的一种，采用通用并行计算架构，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。海光 DCU 基于通用图形处理器设计理念，具有全精度支撑能力，能够充分挖掘应用的并行性，发挥其大规模并行计算的能力，快速开发高能效的应用程序，为科学计算、人工智能计算提供算力，可以全面支持深度学习训练、推理场景、以及大模型场景等。据公司公告，海光 DCU 对标国际主流 GPGPU，算子覆盖度超 99%，兼容 CUDA，可满足从十亿级模型推理到千亿级模型训练的全场景需求。2025 年 DCU 市占率位列国产 AI 加速芯片头部。据公司公告，深算三号已投入市场，在落地应用方面已覆盖 AI 训练推理，科学计算、金融风控等多个核心场景，凭借卓越的性能表现与生态兼容性获得客户广泛认可，新一代产品深算四号研发进展顺利。据公司公告，公司与字节、腾讯、阿里、百度等大厂在技术联合研发、产品采购、生态共建等方面有深度合作，主要产品联合研发和定制化服务为主，未来互联网行业是海光服务的重点行业，将持续加强合作。

（3）海光光合组织聚合行业合作伙伴，形成 " 芯片 - 整机 - 应用 " 闭环生态。据公司公告，海光光合组织已聚合 6000 余家合作伙伴，完成 15000 余项软硬件测试，覆盖芯片设计、整机制造、软件适配全链条，在政务、金融、能源等领域的联合解决方案超 15000 个，形成 " 芯片 - 整机 - 应用 " 的闭环生态。

（4）基于海光 DCU 的 " 龙虾 "（DAP OpenClaw）率先上线。据科创板日报，3 月 12 日，第一个基于国产 AI 加速卡深度优化封装的 " 龙虾 " —— DAP OpenClaw 上线。依托海光信息 DCU 产品的性能与安全属性，DAP OpenClaw 可将所有组件与配置统一封装至单一 Docker 容器，支持数据加密存储、端口自定义、认证 Token 配置等能力，满足团队内部 AI 助手搭建、自有产品 AI 能力赋能、私有化大模型体验、智能办公协同等多种场景需求。

（5）海光信息与中科曙光深度合作，后者 scaleX40 超节点产品推出有望加速前者高端芯片产业化应用。据 Wind，截至 2025 年三季度末，曙光信息产业股份有限公司为海光信息第一大股东，即上市公司 " 中科曙光 "。据公司公告，未来双方将深化合作，海光信息将以高端芯片产品为核心，充分发挥产品在功能、性能、生态和安全方面的独特优势，联合包括中科曙光在内的广大产业链上下游企业和其他参与者继续推进海光生态下软硬件优化协同技术研发。海光信息和中科曙光未来有望在系统级产品应用上建立更加紧密的合作关系，充分发挥中科曙光在超节点算力、科学大模型开发平台、集群系统等前沿技术的优势，持续在智能计算、算力调度、数据中心解决方案等领域开展全栈布局。据中科曙光官方公众号，3 月 26 日，2026中关村论坛年会期间，中科曙光正式推出第一个无线缆箱式超节点 scaleX40，同步开启预售。产品以系统级创新破解高端算力部署难题，为企业级 AI 场景提供更高效、更易得、更好用的算力支撑，助力 AI 技术在千行百业规模化落地。我们认为，中科曙光 scaleX40 超节点产品推出，或将加速海光信息高端芯片产业化应用，双方合作有望持续深化。

投资建议

我们认为，美国实施对华半导体出口管制或将驱动中国半导体产业链自主可控，中国 AI 芯片国产化率有望持续提升。随着 AI、云计算应用高速发展，诸如 OpenClaw 等 AI Agent 产品陆续发布，有望带动 Token 消耗、推理算力需求及 AI 基础设施建设投资提升。公司坚持 "CPU+DCU" 双轮驱动的产品体系，形成了高度开放、全面兼容的产业生态，深算三号 DCU 已成功推向市场，新一代 DCU 产品深算四号研发顺利，有望支撑公司未来业绩增长。我们预计公司 2026-2028 年归母净利润分别为 41.66、61.98、86.95 亿元，对应 EPS 为 1.79、2.67、3.74 元。截至 2026 年 5 月 20 日，收盘价对应 2026-2028 年 PE 分别为 176.72、118.79、84.67 倍。首次覆盖，给与 " 买入 " 评级。

风险提示

半导体供应链波动风险；新产品导入市场进度不及预期；芯片行业竞争加剧；与中科曙光合作进展不及预期；新品研发不及预期。

盈利预测与估值

证券研究报告：《"CPU+DCU" 受益于 AI 推理算力需求增长——海光信息首次覆盖报告》

对外发布时间：2026 年 5 月 21 日

证券发布机构：甬兴证券有限公司

证券分析师：张恬，SAC 编号 S1760524070002

本文节选自上述报告，若因对报告的摘编产生歧义，应以完整版报告内容为准。

张恬

产业组研究员

上海交通大学动力工程硕士。曾任职于上汽大众技术中心、PE/VC 投资机构，具备实业与金融复合背景。于 2022 年加入甬兴证券，研究领域主要覆盖战略新兴产业，如科技硬件、商业航天、卫星互联网、低空经济等。

证书编号：S1760524070002

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投资评级体系与评级定义

股票投资评级：分析师给出下列评级中的其中一项代表其根据公司基本面及（或）估值预期以报告日起 6 个月内公司股价相对于同期市场基准指数表现的看法。 

  买入 股价表现将强于基准指数 20% 以上  

  增持 股价表现将强于基准指数 5-20%  

  中性 股价表现将介于基准指数 ± 5% 之间  

  减持 股价表现将弱于基准指数 5% 以上  

行业投资评级：分析师给出下列评级中的其中一项代表其根据行业历史基本面及（或）估值对所研究行业以报告日起 12 个月内的基本面和行业指数相对于同期市场基准指数表现的看法。 

  增持 行业基本面看好，相对表现优于同期基准指数  

  中性 行业基本面稳定，相对表现与同期基准指数持平  

  减持 行业基本面看淡，相对表现弱于同期基准指数  

相关证券市场基准指数说明：A 股市场以沪深 300 指数为基准；港股市场以恒生指数为基准；新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准。 

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