借助AMD的技术授权，海光信息逐渐形成了自己的高端处理器产品体系。在大模型研发热潮下，对算力需求实现指数级提升，呼吁人工智能芯片“国产替代”的声音也越发强烈，行业需求趋势与技术持续追赶，正在共同推动海光信息的产品迭代加速。
来源：经理人传媒旗下《经理人》杂志 本刊记者 / 景川
高端处理器是现代信息系统设备中的核心部件，在大规模数据处理、复杂任务调度和逻辑运算等方面发挥了不可替代的作用。
成立于2014年的海光信息（688041.SH），是国产服务器CPU①芯片龙头企业，主营从事于研发、设计和销售应用于服务器、工作站等计算、存储设备中的高端处理器。
CPU+DCU双驱动
随着下游产业的发展和市场需求的不断增加，高端处理器领域的市场竞争愈发激烈。在通用处理器领域，英特尔（Intel）、美国超威半导体公司（AMD）的CPU产品在全球市场中占据绝对优势地位；在协处理器领域，英伟达、AMD的GPGPU②产品占据绝对优势地位。
在高端处理器领域，早期与全球头部企业的显著技术差距，是海光信息这样的国产企业必须面对的难题。
海光信息的重要转折点发生在2016年。招股书显示，2016年3月和2017年10月，海光信息与AMD的合资子公司“海光微电子”“海光集成”分别与AMD签署了《技术许可协议》，约定了AMD将高端处理器相关技术及软件许可给两家合资公司，该许可在两家合资公司运营期限内持续有效。
共计花费2.93亿美元，海光信息从AMD获得了高端处理器的技术授权及相关技术支持。随后，依托AMD的底层架构，海光信息一直保持着高强度的研发投入，在“销售一代、验证一代、研发一代”的研发策略下，逐渐形成了自己的产品体系。
根据应用领域、技术路线和产品特征的不同，海光信息高端处理器分为海光CPU系列产品和海光DCU③系列产品。（图表1）
其中，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。
海光CPU系列产品中，海光三号为2023年主力销售产品，海光四号、海光五号处于研发阶段。海光CPU既支持面向数据中心、云计算等复杂应用领域的高端服务器；也支持面向政务、企业和教育领域的信息化建设中的中低端服务器以及工作站和边缘计算服务器，已经应用于电信、金融、互联网、教育、交通、工业设计、图形图像处理等领域。
海光DCU则属于GPGPU的一种，采用“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。海光DCU主要部署在服务器集群或数据中心，为应用程序提供性能高、能效比高的算力，支撑高复杂度和高吞吐量的数据处理任务。
根据公司互动问答披露信息，海光DCU系列产品深算二号已经于去年三季度发布，实现了在大数据、人工智能、商业计算等领域的商用，将受益于GPU的国产替代浪潮。深算二号具有全精度浮点数据和各种常见整型数据计算能力，性能相对于深算一号性能提升100%以上，深算三号则正在研发中。
不过，在2019年6月公司被列入美国《出口管制条例》“实体清单”后，AMD不再提供相关技术服务，海光信息只能自行实现后续产品和技术的迭代开发。不仅如此，尽管目前尚未出现限制海光信息继续使用AMD授权的高端处理器相关技术的情形。未来，倘若出现国际政治经济环境重大变化、合资子公司无法持续运营等原因，也可能导致公司无法继续使用AMD的授权技术。
在业绩表现和研发投入上，海光信息则呈现同步快速成长趋势。2020-2022年的营业收入分别为10.22亿元、23.1亿元、51.25亿元，归属母公司净利润也从2021年扭亏转盈，并保持增长态势。经财务部门初步测算，预计海光信息2023年年度实现营业收入 56.8亿元到62.6亿元，与2022年同期相比，同比增长10.82%到22.14%。虽然人工智能带来的高市场预期，但在半导体产业链，尤其是在算力板块，能够保持连续盈利的公司不多见。
2020年、2021年、2022年、2023Q1-Q3，海光信息的研发费用分别为5.46亿元、7.45亿元、14.14亿元、12.79亿元。截至2023H1，研发人员数量同比增长24%至1382名，占比高达90.33%。公司累积取得发明专利550项、实用新型专利81项、外观设计专利3项、集成电路布图设计登记证书200项、软件著作权206项。
围绕海光CPU和DCU下一代的产品实现技术、产品工程技术等资本化项目的研发进度加快，投入的人力、物力也相应增加。迈入2024年，CPU产品海光四号、海光五号，以及DCU产品深算三号将会陆续发布并商用，产品迭代加速背后，是市场需求推动下，国产化AI芯片进程加快。
算力需求催生新机
算力是人工智能发展的基石
在台北电脑展（COMPUTEX 2023）大会上，英伟达CEO黄仁勋就指出：“我们已到达生成式AI引爆点。从此，全世界的每个角落，都会有计算需求。”
AI大模型的热潮自美国席卷全球，其中算力芯片与AI服务器是算力产业中最核心的硬件产品，能够为AI大模型提供算力支持。
在高端AI芯片领域，英伟达占据绝对主导地位，占据全球份额八成以上。这也使得英伟达高端GPU供不应求。但当前大模型研发普遍成为国际主要科技企业的发力点，主流算力芯片供不应求，价格持续走高，甚至催生了算力租赁市场的繁荣。微软、亚马逊、META等公司在采购英伟达的GPU的同时，也在自研AI芯片，但是英伟达在高端GPU方面的技术壁垒和市场优势在短期内难以被撼动。
除此之外，2023年10月17日，美国商务部工业和安全局（BIS）发布了对华半导体出口管制最终规则。最终规则在2022年10月7日出台的临时规则基础上，进一步加严对人工智能相关芯片、半导体制造设备的对华出口限制，并将多家中国实体增列入出口管制“实体清单”。
在新的高端AI芯片出口禁令下，此前针对中国量身打造的H800和A800两款GPU产品也被禁售，英伟达向中国出口芯片面临更多限制。尽管此前媒体报道，国内多家头部厂商如腾讯、百度等已经预先“囤货”，但随着国内大模型研发的推进，对AI芯片“国产替代”的需求将逐渐增加。
在AIGC（生成式人工智能）持续快速发展的当下，海光信息在半年报中披露：海光DCU能够完整支持大模型训练，实现LLaMa、GPT、Bloom、ChatGLM、悟道、紫东太初等为代表的大模型的全面应用，与国内包括文心一言等大模型适配。
在当前算力需求指数级提升的国内市场，作为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，海光信息有一定的本土竞争优势，未来深算三号、海光四号等产品商用，能够一定程度上推动国产芯片自主可控进程。
高端处理器市场产品迭代速度较快，国际同类领先企业技术研发投入巨大，海光信息在技术积累、资产规模、研发投入、高端人才储备等方面与国际领先企业存在一定差距，在AI芯片国产替代的高需求下，能否担起国产芯片的重任？这对于海光信息这样的企业来说依旧任重道远，核心技术的“追赶”与“突破”将持续下去。
① 中央处理器（Central Processing Unit，CPU），为计算机系统中执行运算指令和控制指令的核心部件，是控制计算机完成信息处理、程序运行等工作的最重要单元。
② 面向通用计算的图形处理器（General-Purpose computing onGraphics Processing Units，GPGPU），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。
③ 深度计算处理器（Deep-learning Computing Unit，DCU），海光信息基于通用的 GPGPU 架构，设计、发布的协处理器，定义为DCU。
*特别提示
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