**海光信息电话会议纪要关键要点** **涉及的行业与公司** * 行业涉及服务器CPU AI芯片 智算中心 异构计算 信创市场 互联网市场 工控机器人 汽车电子 网安领域[2] * 公司为海光信息 中科曙光作为其第一大股东及重要生态合作伙伴[3][8] **核心观点与论据：市场空间与业务预期** * 中国服务器CPU市场规模巨大 年化约1000亿人民币 其中信创与非信创市场各占50%[2] * 公司原预期在服务器CPU领域实现300-400亿收入 净利润75-90亿[2] * 公司业务已扩展至工作站CPU PC 工控机器人 数通 汽车电子和网安等领域 潜在市场空间新增近1000亿[2][3] * 在AI驱动下 国内智算中心AI CPU市场空间可达1400亿人民币 相当于再造一个传统服务器CPU市场[2][4] * 国内AI芯片市场总空间可能达到1125亿美元（约8000亿元人民币）[4] * 预计公司2025-2027年收入目标分别为142亿 206亿及275亿元人民币 若净利润率达30%-35% 2027年净利润可能达96亿元[3][10] **核心观点与论据：产品与技术优势** * 公司DCO业务拥有60亿元存货 供应链保障充足 主力产品为海光3号和海光4号[2][5] * 市场对公司全精度加速卡的预期差体现在智算中心需求 互联网订单及单卡和集群性能三方面[2][6] * 未来中国政府侧智算中心需求量将远超当前水平 单体规模将从几万卡提升到10万卡甚至更多[6][7] * 公司在互联网领域进展加速 预计2025年将在T客户和A客户等取得显著进展[2][7] * 公司单卡性能预计对标甚至超过英伟达特供款产品 并达到英伟达A100级别 集群架构下性能优势明显[2][7] * 公司研发节奏顺利 预计2026年前会发布多个新版本芯片[7] **核心观点与论据：生态系统与合作伙伴** * 中科曙光作为海光第一大股东 在多卡互联技术 高速互联总线 存储和液冷技术方面具备领先地位[3][8] * 中科曙光发布了国内首个AI计算开放架构"曙光AI超级群系统" 并联合20多家企业开放低谱AI深算智能引擎等工具[8][9] * 中科曙光在产业链上下游合作广泛 为海光生态系统提供坚实基础[8][9] **其他重要内容：财务指标与风险提示** * 截止2025年上半年 公司合同负债为30.9亿元 显示下游需求旺盛 预付款为24.63亿元 显示供应链韧性强[7] * 初步设定公司1万亿市值目标 但需注意风险包括中美博弈加剧 市场竞争加剧 宏观经济影响及消费需求变化等因素[3][10]

AI算力架构变革 - AI基础设施正从"GPU为中心"转向"多设备协同"的异构计算架构，传统GPU算力架构面临边际效能递减挑战[2][7] - 大模型负载需要CPU和GPU协同配合，涉及数据采集、清洗、标注、RAG等多个环节，要求企业同步升级两类算力资源[4][5] - 英特尔提出基于异构的四大解决方案：数据预处理CPU流水线（训练性价比提升10%）、投机执行CPU+GPU方案、KVCache QAT压缩优化（Qwen2.5-14B首词延迟下降）、稀疏感知MoE CPU卸载（DeepSeek-R1并发数从11提升至27）[6][7] 至强6处理器技术突破 - 至强6采用模块化设计，I/O与计算模块解耦，支持灵活扩展（最高288核），BIOS框架升级实现性能核与能效核动态调度[10] - 性能飞跃：内存带宽提升2.3倍（12通道DDR5达6400MT/s），PCIe带宽提升1.2倍，跨插槽通信提升1.8倍，支持CXL 2.0[12][13] - 内置硬件加速模块：单个QAT引擎可替代6.8个CPU核心，4个QAT模块释放32核资源；AMX加速器提升AI任务效率[13] - 场景性能：6900系列性能提升2倍，能效比提升1.4倍；云计算场景实现2倍核心密度，60%能效提升，30% TCO节省[13][14] 芯云协同实践 - 英特尔与火山引擎合作推出第四代ECS实例，CPU频率提升20%，网络存储带宽最大提升100%，IOPS/PPS提升30%[18][20] - RAG应用全链路优化：利用AMX加速器使任务耗时最多减少90%，CPU推理吞吐能力提升114%[20][22] - 双单路架构增强稳定性，新增支持Jumbo Frame、TDX机密计算及新型SSD云盘[20] 本地化部署方案 - 推出锐炫GPU+至强CPU的高性价比一体机，提供纯本地部署（数据不出域）和云边协同部署两种架构[24][27] - 锐炫Pro B60配备24GB显存，支持32K-128K token上下文窗口，通过EAP软件封装实现模型"零改造"迁移[28] - 集成Grafana监测系统，提供完整可观测性，支持与企业现有运维体系集成[28]

产品性能与定价 - 褐蚁HY90一体机搭载671B参数FP8精度原版DeepSeek模型，价格降至14.9万元级别，较传统百万级设备成本降低一个数量级[1][5][19][31] - 推理速度达22 tokens/s，优于DeepSeek官网表现，数学题等复杂任务仍保持20+ tokens/s[4][10][16] - 采用双路AMD 9005系列CPU+消费级GPU异构架构，1TB/s高内存带宽突破"内存墙"，硬件成本控制在10万元内[24][25] 技术架构与创新 - 自主研发推理引擎框架，FP8精度下Decode阶段速度稳定20+TPS，128K上下文仍保持15TPS，16K上下文首字延迟≤80秒[26][27] - 支持INT4量化技术，Decode速度提升至28TPS（1K上下文），预留1.5T参数模型扩展能力[26][28] - 通过参数压缩与算法优化，实现满血FP8精度模型部署，未来将支持MoE类模型[27][29] 公司背景与团队 - 创始人季宇为清华90后博士，CCF优博奖得主，曾任华为昇腾AI芯片编译器专家，入选"天才少年"计划[6][35][38][39] - CTO余洪敏为中科院博士，主导过百度昆仑芯、华为车载昇腾芯片等10余款芯片流片与量产[40][41][42] - 获智谱AI、峰瑞资本等明星机构投资，成立两年即实现技术突破[42][43][44] 行业影响 - 改写行业格局，将满血671B模型部署成本从百万级降至10万元级，同类低配方案价格区间原为20-40万元[31][32] - 推动大模型在智能客服、数据分析等场景的普惠应用，为中小团队提供高扩展性AI部署方案[32][33]