公司概况与财务表现 * 海光信息2024年收入达91亿元，2019年至2024年复合增速达89.09%，利润从2019年亏损1亿元增长至2024年的19.31亿元[2][3][5] * 公司上市时PE超100倍，但因业绩增速高达145%，PEG小于1，估值合理，2023年和2024年的PEG也基本在1左右[2][4][5] * 预计公司未来三年复合增长率超40%，利润增速快于收入增速，到2027年利润体量接近60亿元，2028或2029年有望达到百亿水平[4][18] 重要发展与整合 * 2025年公司宣布与中国曙光整合，形成从芯片设计、整机制造到方案的全链条能力[6][16] * 合并后总体利润站上30亿元以上（海光信息2024年利润20亿元，曙光利润约20亿元），未来有望突破50亿甚至向百亿迈进[7] * 整合优化了资源配置，形成从芯片到系统再到云服务的一体化能力，减少企业间协同管理成本[16] 技术与产品优势 * 公司掌握x86指令集，是国内少数具备该能力的企业之一[8] * DPU产品兼容英伟达CUDA架构，在国内AI芯片中具有强大兼容性[8] * CPU产品线包括3,000、5,000和7,000系列，其中7,000系列价格超过1万元，5,000系列价格也超过1万元，3,000系列约1,000元[19] * 2024年CPU市场收入超70亿元，广泛应用于党政、数据中心、云基础设施等领域[4][12] * 深算3号于2025年三季度量产，聚焦AI训练和自动驾驶，性能强劲，可支持千亿参数处理，并提升40%~60%的创新能力[6][12] * 研发投入占营收比重约30%，处于行业高水平[8] 市场机遇与行业动态 * AI收入占比约三成，未来预计显著增加，因AI芯片市场容量远大于CPU市场[2][6] * 国内GPU市场容量预计超500亿美元，海光信息的DPU占据卡位优势[2][9] * 国内日均Tokens消耗量从2024年的千亿级别增长至2025年的10万亿级别，大模型需求旺盛[9] * 国产服务器CPU市场渗透率达到25%，2025年是2025-2027年信创招标启动元年[14] * 国内云厂商在算力和AI方面投入显著增加，例如阿里巴巴计划在2025年至2027年间投入3,800亿人民币用于云计算和AI建设[10] 竞争格局与生态建设 * 国产GPU市场主要玩家包括海光、华为、寒武纪以及昆仑芯等[21] * 寒武纪2024年上半年收入同比增长4,200%[11] * 光科组织以x86架构和DCU为核心，整合了超过5,000家的上下游合作伙伴，形成国产化生态体系[17] * 公司通过“光合组织”协同推广深算3号与海光4号全栈解决方案，以建立生态壁垒[13] * 公司积极参与国家算力和超算项目，并与多家互联网厂商合作[4][20] 产能与需求 * 海光信息更新了2025年全年AI芯片出货量预期，产能仍然不足[11] * 产品主要供应给国家超算中心、计算中心等领域，同时也在不断提高互联网等领域的产能[11] * 深算3号2025年出货量预计达到六位数水平，明年订单预期更高，但核心问题是产能[13] * 公司的合同负债大幅提升，反映出对国产芯片需求强劲[13]

大会汇聚产学研多方力量，坚持以用户实际应用为导向，聚焦GPU、DPU、服务器电源、异构计算和行 业应用等关键领域，旨在通过标准化推动计算产业的创新与发展，为数字经济提供坚实支撑与战略建 言。 9月16日，新一代计算产业大会在北京顺利召开。本次大会由中国电子工业标准化技术协会指导，新一 代计算标准工作委员会主办，中科驭数、Intel、经开区国家信创园共同承办，新一代计算标准工作委员 会副秘书长李阳主持会议。 随着人工智能的蓬勃发展，计算、网络与存储共同构成了现代计算系统的三大支柱，深度赋能数字技术 与传统制造业的融合。为应对海量数据（603138）、复杂场景及低时延交互的应用需求，一系列新型计 算范式不断涌现。 超聚变电源产品总经理任海分享了超聚变在服务器电源领域自主化设计、本地化供应链布局以及高可靠 性应用等方面的业务实践与创新能力。"我们正积极推动相关芯片技术的演进与迭代，致力于确保我们 的解决方案与供应链能力，能够跟上并支撑当今AI技术快速发展的步伐。" 新一代计算标准工作委员会主任委员、中国工程院院士、计算机系统结构领域专家郑纬民作了《人工智 能大模型推理计算产业的思考》主题分享。他表示，推理即计算，人 ...

行业活动与组织 - 2025新一代计算产业大会在北京举行 聚焦算力产业标准化建设与技术创新路径 [1] - 大会由中国电子工业标准化技术协会指导 新一代计算标准工作委员会主办 中科驭数、经开区国家信创园承办 [1] 技术发展与创新 - AI大模型全流程包括数据获取、预处理、训练、微调及推理 多数主体无需涉足全链条 依托开源基础模型开展微调与推理即可实现应用价值 [3] - Mooncake技术通过共享公共存储降低内存消耗 已获华为等企业采用 助力推理成本优化 [3] - KTransformers实现CPU与GPU内存协同 单CPU加单GPU即可运行满血版大模型 为个人AIPC落地铺路 [3] - DPU作为算力底座核心芯片 可承担数据处理、网络转发任务以释放CPU与GPU效能 [3] 标准化建设 - 需高站位谋划、高水平协同和实现高质量应用的新一代计算标准建设工作 [3] - 需增强标准供给 实现标准创新和标准引领 [3] - 当前DPU行业缺乏统一技术规范 制约了规模化应用 亟需通过标准构建破解适配难题 [3] - 大会同步发布《新一代计算标准体系》 宣布成立图形处理器(GPU)、数据处理器(DPU)、计算产品组件、液冷生态、异构计算工作部 [4] - 启动两项服务器电源国家标准编制工作 [4]

大会背景与目标 - 2025新一代计算产业大会将于9月16日召开 旨在推动新一代计算体系标准化进程 由中国电子工业标准化技术协会指导 新一代计算标准工作委员会主办 中科驭数及经开区国家信创园承办[1] - 大会将汇聚产学研力量 以用户实际应用需求为导向 聚焦GPU、DPU、服务器电源等领域并成立相应标准工作部 探讨异构计算生态建设 为数字经济发展建言献策[1] 技术发展趋势 - 为适应人工智能产业背景下海量数据、复杂场景、低时延交互的应用需求 一系列新型计算范式应运而生[1] - 传统计算架构无法满足海量数据处理需求 基于DPU高速网络的新一代计算架构成为提升效能的关键[2] - DPU通过卸载GPU计算负担、优化数据预处理、加速通信和存储任务 正成为大模型训练和推理的重要助力[2] 参会专家与机构 - 中国工程院院士郑纬民将出席大会并做主题报告 郑院士是我国首位戈登贝尔奖获得者和首位中国存储终身成就奖获得者[1] - 中科驭数CEO鄢贵海将发表《数据处理器(DPU)构建新一代AI网络的优势与关键技术》主题报告[2] - 海光信息、中移信息、芯动科技、超聚变等单位将带来主题分享[2] 大会重要议程 - 将进行新一代计算标准体系发布 宣布GPU、DPU、服务器电源等领域标准工作部部长单位并颁发证书[2] - 同时进行服务器电源国标的启动仪式[2]

文章核心观点 - ARM架构在DPU市场已取代英特尔和AMD占据主导地位 但RISC-V凭借其开放可定制特性正成为潜在颠覆者 可能重新定义DPU架构竞争格局 [1][4][12] DPU市场现状与规模 - 全球DPU市场规模预计从2023年15亿美元增长至2032年98亿美元 复合年增长率达22.8% [3] - ARM内核目前占据DPU出货量绝大部分份额 英特尔IPU尚未获得广泛市场吸引力 [3] - 中国正加速自主采用RISC-V DPU作为关键基础设施组件受地缘政治因素推动 [3] RISC-V技术优势 - 提供开放式指令集架构 企业可根据具体工作负载进行定制化设计 [6] - 支持同步多线程技术 每核最多四线程 提升高内存或I/O延迟工作负载吞吐量 [6] - 矢量扩展可映射数据包处理/加密/存储加速 矩阵扩展可编程性覆盖AI推理和安全领域 [7][9] - 避免ARM专利授权费用 保持与Linux/TensorFlow/PyTorch等开源堆栈兼容性 [7] 架构演进路径 - RISC-V实现从标量到矢量再到矩阵的演进 完整覆盖DPU标量控制/可矢量化数据包处理/矩阵密集型任务需求 [9] - 通过融合标量/矢量/矩阵可编程性提供跨越式发展途径 突破ARM标量核心加固定加速器的传统模式 [10] 行业竞争格局重塑 - 超大规模计算企业渴望架构替代方案以优化功耗/性能和自主权 [4][10] - 开放生态系统避免单一供应商垄断 培育多条发展路径 [10] - 主要供应商可设计针对DPU架构优化的定制CPU 无需依赖ARM许可条款和路线图 [10] - AI驱动数据中心架构发展 DPU从网络功能扩展至协调计算/存储/AI流程的全新定位 [11]

财务数据和关键指标变化 - 第二季度收入为480万美元 同比增长43% [7][43] - 上半年收入为820万美元 同比增长24% [43] - 第二季度毛利率为67% 同比提升2个百分点 [7] - 上半年毛利率为68.4% 与去年同期68.2%基本持平 [43] - 第二季度EBITDA为负1960万丹麦克朗 同比改善770万丹麦克朗 [8][45] - 上半年EBITDA为负4870万丹麦克朗 同比改善300万丹麦克朗 [45] - 净营运资本从第一季度的9700万丹麦克朗略微降至9500万丹麦克朗 [8] - 第二季度自由现金流为负2120万丹麦克朗 同比改善2340万丹麦克朗 [8] - 期末现金及等价物为1.334亿丹麦克朗 同比增长3020万丹麦克朗 [46] 各条业务线数据和关键指标变化 - 现有核心业务（capture business）出现改善和加速增长 主要由于大客户消耗库存并恢复历史消费水平 [30] - 网络安全领域在过去三个月实现创纪录增长 [30] - 设计赢单（design win）管道在数量和总价值方面持续扩张 远超公司历史指标 [29][30] - 与一级服务器制造商的合作按计划进行 所有硬件交付均按时完成 [31][32] - 预计2025年单位出货量将超过5700张卡 [49] 各个市场数据和关键指标变化 - 人工智能推理市场呈现强劲增长 dMatrix设计赢单涉及极高批量部署 [34][35] - 5G市场取得进展 北美5GS运营商设计赢单预计在2025年底首次生产部署 [13][38] - 网络安全市场表现突出 与博通赛门铁克的联合解决方案获得首个全球银行金融机构订单 价值超过25万美元 [36][37] - 金融服务市场与Merdle.ai和Celera合作 提供超低延迟交易解决方案 [13] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 通过与英特尔Altera的独特合作伙伴关系 为大众市场提供先进的 programmable NIC [21][26] - 合作伙伴关系带来四大价值：增加销量规模、扩展市场覆盖范围、获得最新CPU和FPGA技术先发优势、降低产品路线图工程风险 [27][28] - 业务模式从库存生产转向大规模订单驱动 显著降低营运资本需求 [47][48] - 产品战略聚焦400千兆智能网卡和数据处理单元(DPU) 针对AI、云存储、5G移动基础设施等应用优化 [32][35] - 目标在design win达到峰值生产时实现年交付6万至8万单位 [6] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 人工智能不仅是当前热点 更是所有服务领域的未来 包括网络基础设施、存储和网络安全 [14] - 传统基础网卡无法满足AI愿景 需要可编程高级网卡来解决处理、网络和扩展性问题 [17] - 大众市场数据中心对高级网卡需求强劲 预计到2029年市场规模将接近60亿美元 [23] - 超大规模云运营商去年部署超过1200万张高级网卡 未来五年需求将增长至近110亿美元 [22] - 第三季度展望相对强劲 收入将优于第二季度和去年同期 [9] 其他重要信息 - 成功完成2.1亿挪威克朗的私募配售 吸引现有领先投资者和新的高质量投资者 [9] - 董事会扩充新成员 来自各公司关键高管职位 在Navitec当前导航的市场拥有成功经验 [10] - 公司预计已完全获得资金支持 现金流将在未来几个季度持续改善 [49] - 运营费用因第二季度实施的裁员措施而降低 同时仍能支持增长 [50] 问答环节所有提问和回答 问题: myrtle.ai已推出Volo 是否已收到首批订单 订单和交付路径如何 [54] - myrtle.ai刚推出产品 正与客户接洽 Navitec有库存产品 但尚未收到订单 如myrtle.ai获得订单将向Navitec采购 [54] 问题: 能否量化dMatrix在2026年及以后的预期收入贡献 以及如何影响6万-8万单位的峰值生产目标 [56] - dMatrix每个数据中心需求量为2500至25000单位 但预测困难 公司保守估计2026年约2000-5000单位 已将此纳入指引 [58] 问题: 首个5GS核心部署的收入潜力如何 初始部署会分散在多个季度还是集中在第四季度和第一季度 [59] - 北美相对较小的运营商从100万用户扩展到1000万用户 初始部署需要三位数的网卡数量 主要在第四季度和第一季度交付 [59] 问题: 在扩展dMatrix合作伙伴关系时面临哪些关键风险或挑战 如Altera FPGA的供应链依赖 内部超大规模解决方案的竞争 以及如何缓解 [60] - 使用不带CPU的版本交付 产品已内部开发完成 按计划交付 目前未预期瓶颈 [61] 问题: 是否了解dMatrix在2025年下半年的发货量 [62] - 无权限获取该信息 dMatrix当前向超大规模客户发货AI芯片盒子 与Navitec合作的是基于400千兆DPU的网状后端推理网络 [62] 问题: 在2026年销量指引中 传统SmartNIC业务 dMatrix和其他新IPU设计赢单各占多少 [64] - 2026年指引9000-10000单位 约5000-6000来自现有业务 其余80%来自dMatrix [64] 问题: 如果第四季度首次向dMatrix交付成功 预计何时收到首个商业生产订单 [65] - 专注于超前交付 计划在9月/10月会议讨论2026年预测 需要在11月最终产品交付前进行这些讨论 因交付周期为2-4个月 [65]

数据中心半导体市场变革 - 数据中心正成为全球经济发展的核心引擎，驱动半导体产业进入新纪元，需求从简单处理器演变为涵盖计算、存储、互连和供电的复杂生态系统[1] - 数据中心半导体市场正迈向万亿美元规模，预计2030年占整个半导体市场的50%以上，细分市场复合年增长率是行业两倍[3] AI驱动的数据中心军备竞赛 - AI相关资本支出占数据中心投资的75%，预计2025年超过4500亿美元[3] - AI服务器占比从2020年几个百分点升至2024年10%以上，科技巨头每年投入数百亿美元进行算力竞赛[3] - 数据中心半导体加速市场预计2030年达4930亿美元[3] GPU与ASIC竞争格局 - GPU因AI工作负载复杂性将继续主导市场，NVIDIA凭借Blackwell GPU保持领先[5] - 云服务商如AWS、Google研发自有AI加速芯片（如Graviton），推动推理和训练环节的性能差异化竞争[5] HBM市场爆发 - HBM市场预计2025年达38.16亿美元，2025-2033年复合增长率68.2%[6] - 单栈超过8GB模块成趋势，低功耗设计、集成加速器和标准化接口是关键技术方向[6] - SK海力士和三星占据全球HBM供应90%以上，美光量产HBM3E应用于英伟达H200 GPU[7] 颠覆性技术创新 - 硅光子学与CPO技术解决高速互连挑战，预计2030年创造数十亿美元营收[8] - 薄膜铌酸锂调制器实现200Gbps传输，突破"电墙"限制[9] - 先进封装技术如3D堆叠和Chiplet突破摩尔定律限制[9] 数据中心能效革命 - AI机架功率需求从20千瓦跃升至2027年预计50千瓦，英伟达提出600千瓦架构[11] - 直流电源和宽带隙半导体（GaN/SiC）提升能效，解决"能源墙"挑战[11][12] - 液冷技术市场预计2029年超610亿美元，复合增长率14%，可降低冷却能耗90%[12] 液冷技术发展 - 直接芯片液冷（DTC）、背板热交换器和浸没式冷却成为主流解决方案[13][14] - 温度、压力、流量和冷却液质量传感器确保系统最佳运行[14] - 液冷使数据中心PUE接近1，占地面积减少60%，成为高密度AI工作负载的强制选择[12][15] 未来数据中心趋势 - 芯片设计向专用处理器发展，先进封装技术成为性能关键[15] - 异构化、专业化和能源高效成为主要特征，需全产业链创新合作[15]

数据中心半导体市场变革 - 数据中心正成为驱动全球经济和社会发展的核心引擎，开启以AI、云计算和超大规模基础设施为核心的"芯"纪元 [1] - 数据中心对芯片的需求演变为涵盖计算、存储、互连和供电等全方位的复杂生态系统 [1] - 数据中心半导体市场正迈向万亿美元级规模 [1] AI驱动的数据中心投资 - AI相关资本支出已占数据中心投资的近75%，预计2025年将超过4500亿美元 [2] - AI服务器占计算服务器总量的比例从2020年的几个百分点上升到2024年的10%以上 [2] - 全球科技巨头每年投入数百亿美元进行"算力军备竞赛" [2] - 数据中心半导体加速市场预计2030年达4930亿美元，占整个半导体市场的50%以上 [2] 芯片技术发展趋势 GPU与ASIC - GPU因AI工作负载复杂性将继续占据主导地位 [4] - NVIDIA凭借Blackwell GPU和4nm工艺保持主导地位 [4] - 云服务商如AWS、Google和Azure研发自有AI加速芯片 [5] HBM技术 - HBM市场预计2025年达38.16亿美元，2025-2033年CAGR达68.2% [5] - SK海力士和三星占据全球HBM供应的90%以上 [6] - 美光科技成为首家量产HBM3E的美国公司 [6] DPU与网络ASIC - DPU和高性能网络ASIC兴起以优化流量管理 [7] - DPU在安全性、可扩展性、能效和成本效益方面具有优势 [7] 颠覆性技术 硅光子学与CPO - CPO技术将光学引擎集成到计算芯片封装内部 [8] - Marvell、NVIDIA和博通积极布局，预计2030年创造数十亿美元营收 [8] 先进封装技术 - 3D堆叠、小芯片技术构建更强大的异构计算平台 [9] - 突破传统摩尔定律物理极限，提供更大定制化灵活性 [9] 下一代数据中心设计 直流电源 - AI机架功率需求从20千瓦跃升至2023年的36千瓦，预计2027年达50千瓦 [10] - 数据中心转向直流电源以提升能效 [10] - 英伟达采用SiC和GaN功率技术提高效率 [11] 液冷技术 - 液冷市场预计以14%CAGR增长，2029年超610亿美元 [11] - 液冷技术可降低冷却能耗高达90%，PUE接近1 [11] - 英伟达GB200 NVL72系统采用直接芯片液冷技术 [11] 液冷技术类型 - 直接芯片液冷（DTC）通过冷板直接接触芯片 [12] - 浸没式冷却将电子元件完全浸没在介电流体中 [13] 液冷系统监测 - 温度传感器监测冷却液温度 [14] - 压力传感器监测冷却液压力 [15] - 流量传感器提供实时流量测量 [16] - 冷却液质量传感器监测介电流体状态 [16]

数据中心半导体市场趋势 - 数据中心正成为驱动全球经济和社会发展的核心引擎，开启以AI、云计算和超大规模基础设施为核心的"芯"纪元 [2] - 数据中心半导体市场正迈向万亿美元规模，需求从简单处理器演变为涵盖计算、存储、互连和供电的复杂生态系统 [2] - AI相关资本支出占数据中心投资的75%，2025年预计超4500亿美元 [4] AI驱动的半导体需求 - AI服务器占比从2020年的个位数升至2024年的10%以上，推动算力军备竞赛 [4] - 数据中心半导体加速市场预计2030年达4930亿美元，占整个半导体市场的50%以上 [4] - 细分市场复合年增长率（2025-2030）为行业平均水平的两倍 [4] 关键芯片技术发展 GPU与ASIC - GPU因AI工作负载复杂性保持主导地位，NVIDIA通过Blackwell GPU和台积电4nm工艺巩固优势 [7] - 云服务商如AWS、Google研发自有AI加速芯片（如Graviton），推动推理和训练环节的性能差异化 [7] HBM内存 - HBM市场预计2025年达38.16亿美元，2025-2033年复合年增长率68.2% [8] - SK海力士和三星占据全球HBM供应90%以上，美光量产HBM3E并应用于英伟达H200 GPU [9] - HBM趋势包括单栈超8GB模块、低功耗设计、直接集成到AI加速器等 [8][9] DPU与网络ASIC - DPU和高性能网络ASIC优化流量管理，释放计算资源，提升安全性、能效和成本效益 [9] 颠覆性技术 硅光子学与CPO - 硅光子学和共封装光学（CPO）解决高速、低功耗互连挑战，预计2030年创造数十亿美元营收 [10] - CPO突破"电墙"限制，实现更长距离和更高密度的XPU连接 [11] 先进封装 - 3D堆叠和小芯片技术突破摩尔定律限制，构建异构计算平台 [12] 下一代数据中心设计 直流电源 - AI机架功率需求从20千瓦（历史）跃升至2027年的50千瓦，英伟达提出600千瓦架构 [12] - 氮化镓（GaN）和碳化硅（SiC）材料提升电源转换效率，解决"能源墙"挑战 [13] 液冷技术 - 液冷市场预计2029年超610亿美元，复合年增长率14% [13] - 液冷技术降低冷却能耗90%，电力使用效率（PUE）接近1，减少数据中心占地面积60% [14] - 直接芯片液冷（DTC）、背板热交换器（RDHx）和浸没式冷却成为主流方案 [14][15] 未来展望 - 数据中心将向异构化、专业化和能源高效方向发展，依赖专用处理器、先进封装和绿色技术 [17]

小米高管事件 - 小米集团回应网传"前总监冯某某与200人签订包养协议"事件，经核实该人员2016年9月入职小米食堂担任切配岗位，同年11月因旷工被开除，从未担任过总监职位 [1] 芯启源欠薪事件 - 国内DPU头部公司芯启源被曝自2024年3月起停发工资、暴力裁员零赔偿，员工称被拖欠20万年终奖及2个月工资 [2] - 公司成立于2015年，主营EDA工具、USB IP、DPU和TCAM芯片，2023年提出业务分拆战略导致资金压力，2024年4月密集股权质押融资超2亿元 [4] 阿里合伙人调整 - 阿里2025财年年报显示9位合伙人退出，合伙人数量降至17人（2014年上市以来最低），其中合伙人委员会5名成员更换1人，39岁的蒋凡接替彭蕾 [4][5] - 调整后17位合伙人中仅4位不负责具体业务，显示最高决策机构更倾向由一线业务负责人组成 [5] 字节机器人布局 - 字节Seed机器人团队正招募产品、工程技术和具身智能大模型负责人等关键岗位，原负责人孔涛已于2024年6月初离职 [6][7] - Seed团队成立于2023年，已涵盖LLM、语音、视觉等多领域研究，其研发的豆包大模型支持超50个应用场景 [7] 英特尔CEO变动 - 前CEO基辛格表示辞职决定由"第三方"做出（推测为董事会），未能完成其"IDM 2.0"战略（目标使英特尔代工厂与台积电竞争） [8] 微软云架构调整 - 微软云中国公共事业部（PS）被拆分，仅保留教育线并入数字原生事业部，政企/孵化器等业务划归其他团队，该部门历史可追溯至微软云中国早期销售架构 [9] Meta收购动态 - Meta洽谈收购语音克隆初创公司PlayAI（累计融资2350万美元），拟强化AI音频功能整合至社交平台 [10][11] 腾讯AI开源 - 腾讯开源混元-A13B模型（总参数80B/激活参数13B），在数学（AIME2024得分87.3）、推理（BBn得分89.1）等测试表现突出，支持快/慢思考模式切换 [12][13] 小米AI眼镜 - 小米官宣将发布AI眼镜作为"人车家全生态"战略组成部分，传闻产品对标Meta Ray-ban，预计2025Q2发布目标销量超30万台 [14] 谷歌/微软技术更新 - 谷歌开源AI编程工具Gemini CLI，支持终端自然语言编程和故障排查 [17] - 微软计划将杀毒软件移出Windows内核，以防范类似2023年CrowdStrike更新导致的全球850万台设备蓝屏事件 [19]