电子行业市场分析

电子行业市场分析电子行业市场分析全文共21页，当前为第1页。电子行业市场分析电子行业市场分析全文共21页，当前为第1页。1新的供给创造新的需求伴随着OpenAI推出的AIGC产品功能逐渐强大，由此而带来了新的供给。同时伴随着AIGC产品的应用场景也逐渐丰富，无论是toB端还是toC端，都创造出了新的需求。1.1ChatGPT提供新供给AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent），即采用人工智能技术来生成内容。2022年下半年起，文生图模型StableDiffusion的开源与2023年ChatGPT的发布使得AIGC关注度明显提升。ChatGPT(ChatGenerativePre-trainedTransformer，聊天生成预训练器)是OpenAI开发的聊天机器人，于2022年11月推出，它建立在OpenAI开发的GPT-3.5大型语言模型之上，并使用监督学习和强化学习(人类监督)技术进行微调。ChatGPT是多功能的，它可以编写和调试计算机程序，创作诗歌、音乐、视频、童话故事，甚至撰写论文；回答测试问题；模拟Linux系统；模拟整个聊天室等。ChatGPT背后的公司为OpenAI，成立于2015年，由特斯拉CEO埃隆·马斯克、PayPal联合创始人彼得·蒂尔、Linkedin创始人里德·霍夫曼、创业孵化器YCombinator总裁阿尔特曼(SamAltman)等人出资10亿美元创立。OpenAl的诞生旨在开发通用人工智能(AGI)并造福人类。2018年6月，OpenAI发布GPT-1，2019年2月发布了GPT-2，2020年5月发布了GPT-3。北京时间2023年3月15日凌晨，OpenAI宣布正式推出GPT-4。GPT-4支持图像+文本输入，文本形式输电子行业市场分析全文共21页，当前为第2页。出，相比前两代GPT-3和GPT3.5分别用于创造Dall-E和ChatGPT，GPT-4提升了强大的识图能力：文字输入限制提升至2.5万字；回答准确性显著提高；能够生成歌词、创意文本，实现风格变化。电子行业市场分析全文共21页，当前为第2页。截至2022年12月4日，OpenAI预计ChatGPT用户已经超过100万;2023年1月，ChatGPT用户超过1亿，成为迄今增长最快的消费应用程序。2023年2月，OpenAl开始接受美国客户注册一项名为ChatGPTPlus的高级服务，每月收费20美元；此外，OpenAl正计划推出一个每月42美元的ChatGPT专业计划，当需求较低时可以免费使用。1.2AIGC创造新需求1.2.1toB端的需求（1）北京时间3月14日晚间，谷歌宣布将进一步在其产品中引入人工智能（AI）技术，这一次将把它整合到Gmail电子邮件和GoogleDocs文档等办公应用中。当前，谷歌正在测试其AI产品，允许一部电子行业市场分析全文共21页，当前为第3页。分GoogleWorkspace用户访问。GoogleWorkspace是谷歌的一整套办公组件，包括Gmail和GoogleDocs等。GoogleWorkspace可以帮助用户创建定制的工作说明，也可以为用户生成主题性文件。（2）北京时间3月16日下午，百度召开发布会，主题围绕新一代大语言模型、生成式AI产品“文心一言”。李彦宏展示了“文心一言”在五个使用场景的表现，包括文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解和多模态生成。（3）北京时间3月16日晚间，微软正式举办名为“TheFutureofWorkwithAI”的发布会，重磅发布AI办公助手——Microsoft365Copilot。简单而言，Copilot是一个搭载了GPT-4大模型能力的AI助手，将接入微软全家桶产品中，而GPT-4，正是数日前由OpenAI发布的，目前功能最强大的AI大模型。电子行业市场分析全文共21页，当前为第3页。短短一周之内谷歌、百度、微软三大厂商分别针对AI领域的应用和投入做出较大行动，行业大发展趋势在国内外形成共鸣。在此之前，2022年11月30日，由OpenAl推出的新型人工智能聊天机器人程序ChatGPT横空出世，通过运用大量语料库来训练模型，做到与真正像人类一样进行交流。2023年1月24日微软公司在其官方博客宣布，微软将向OpenAl进行价值数十亿美元的投资加速其在人工智能领域的技术突破。此外Buzzfeed和亚马逊亦在探索ChatGPT应用场景，正在逐步落地。2023年2月2日，OpenAl推出ChatGPT付费订阅版ChatGPTPlus，每月收费20美元，开启产品走向商业化变现道路，VIP用户可在ChatGPT高峰时段继续使用，并提前获得ChatGPT的新版本，服务响应时间缩短。未来随着智能客服、教电子行业市场分析全文共21页，当前为第4页。育、医疗、搜索引擎等应用领域不断落地，ChatGPT将与各行业应用不断结合，更多付费商业模式即将落地。伴随着国内外厂商纷纷加码AI模型的投入与研发，人工智能产业落地方向与盈利模式逐渐清晰。电子行业市场分析全文共21页，当前为第4页。1.2.2toC端的需求AIGC率先在传媒、电商、影视、娱乐等行业应用程度较高，并正加速与各行各业的融合。AIGC作为内容创作的智能升级，在数字内容愈发繁荣、数实融合大势所趋的背景下，正在发展成与各类行业深度融合的横向结合体，其相关应用正加速渗透到经济社会的方方面面。AIGC+不断涌现：1）AIGC+传媒：写稿机器人、采访助手、视频字幕生成、语音播报、视频锦集、人工智能合成主播；2）AIGC+电商：商品3D模型、虚拟主播、虚拟货场；3）AIGC+影视：AI剧本创作、AI合成人脸和声音、AI创作角色和场景、AI自动生成影视预告片；4）电子行业市场分析全文共21页，当前为第5页。AIGC+娱乐：AI换脸应用（如FaceAPP、ZAO）、AI作曲（如初音未来虚拟歌姬）、AI合成音视频动画；5）AIGC+教育：AI合成虚拟教师、AI根据课本制作历史人物形象、AI将2D课本转换为3D；6）AIGC+金融：通过AIGC实现金融资讯、产品介绍视频内容的自动化生产，通过AIGC塑造虚拟数字人客服；7）AIGC+医疗：AIGC为失声者合成语言音频、为残疾人合成肢体投影、为心理疾病患者合成医护陪伴；8）AIGC+工业：通过AIGC完成工程设计中重复的低层次任务，通过AIGC生成衍生设计，为工程师提供灵感；电子行业市场分析全文共21页，当前为第5页。2Aigc的商业模式已跑通2.1成熟付费模式已跑通OpenAI已逐渐跑通成熟的商业模式，其中GPT-3主要采用不同的按量收费方式。作为底层平台接入其他产品对外开放，按照数据请求量和实际计算量计算：GPT-3对外提供API接口，采用的四种模型分别采用不同的按量收费方式。1）按产出内容量收费：包括DALL·E、DeepDreamGenerator等AI图像生成平台大多按照图像张数收费。2）直接对外提供软件：例如个性化营销文本写作工具AXSemantics则以约1900人民币/月的价格对外出售，并以约4800欧元/月的价格提供支持定制的电子商务版本。大部分C端AIGC工具则以约80人民币/月的价格对外出售。3）模型训练费用：适用于NPC训练等个性化定制需求较强的领域。4）根据具体属性收费：例如版权授予（支持短期使用权、长期使用权、排他性使用权和所有权多种合作模式，电子行业市场分析全文共21页，当前为第6页。拥有设计图案的版权）、是否支持商业用途（个人用途、企业使用、品牌使用等）、透明框架和分辨率等。电子行业市场分析全文共21页，当前为第6页。未来模型的收费模式与价格更加具有灵活性。2023年3月2日，OpenAl正式推出GPT-3.5-turbo并开放API接口，第三方开发人员可以通过其API(应用程序编程接口)将ChatGPT直接集成到其应用程序和服务中，极大简化了开发流程，此外ChatGPTAPI价格为0.002美元/ktokens(约2.7美元/百万单词)，仅为GPT-3.5模型价格的十分之一。未来随着智能客服、教育、医疗、搜索引擎等应用领域不断落地，ChatGPT将与各行业应用结合后，更多付费商业模式即将落地。2.2国外新模式不断涌现OpenAI发布ChatGPTPlugins，AI时代的“操作系统”初见雏形。3月24日，OpenAI正式发布插件功能ChatGPTPlugins，该插件专门为语言模型而设计，以安全为核心原则，帮助客户访问最新信息、运行计算或使用第三方服务。ChatGPT支持插件为其带来时效性与功能完整性的巨大提升，公司首批推出的插件中包括2款自研插件与11款第三方插件，首批11款第三方插件涵盖了在线旅游、线上购物、本地生活、教育办公、日程管理等领域：1、在线旅游Expedia：预订酒店、机票和活动等，涵盖从规划到预订等各个环节。KAYAK：预定酒店、机票，租车，提供旅程规划。2、线上购物电子行业市场分析全文共21页，当前为第7页。Klarnashopping：提供支付与购物服务，用户可搜索和比较不同商店的价格。Shop：网上购物平台，提供来自全球的数百万种产品。电子行业市场分析全文共21页，当前为第7页。3、本地生活Instacart：在线超市，用户选择超市在线下单后由专人购物并配送。OpenTable：网上订餐平台，提供餐厅推荐和预订服务。4、教育办公Wolfram：学习、办公软件,拥有强大的计算能力，支持精选知识和实时数据访问。FiscalNote：提供市场数据以及法律、政治、监管信息。Zapier：自动化工具，提供无代码集成平台，支持与超过5000应用程序进行交互。Speak：AI语言导师，通过口语对话的方式学习外语。5、日程管理MiloFamilyai：家庭人工智能助手，接收不同格式信息进行整理并提醒日程。Plugins将大大拓展ChatGPT的服务边界。具体而言，ChatGPTPlugins是进一步生态变革的开端，基于ChatGPT的改进包括：能够访问互联网实时数据、创建并编译代码、调用和创建第三方程序。ChatGPTPlugins有望成为AI时代的核心入口，从大模型技术赋能者转向平台经济重要生态入口卡位，一方面可以接入应用、赋能应用，另一方面可以调用应用、操作应用，以大模型兼具“操作系统”角色，加速海外生态中与其他应用层的精细化分工。电子行业市场分析全文共21页，当前为第8页。电子行业市场分析全文共21页，当前为第8页。OpenAI自研的两款插件分别为Web浏览器和代码解释器：Browsing：Web浏览器：允许模型从互联网上读取信息，该插件利用新必应API在互联网上检索问题的相关信息并给出具体答案，按需会给出相应来源的链接。同时，出于安全角度的考量，该插件仅支持GET请求用于检索信息，不支持表单提交等“事务性”操作。Codeinterpreter：提供了在沙盒、防火墙执行环境中提供工作的Python解释器，以及一些临时磁盘空间。代码会在用户会话过程中保持以供随时调用，其应用包括解决定量和定性的数学问题、进行数据分析和可视化、转换文件格式等。2.3国内应用逐渐起步百度在大模型领域拥有较强的技术实力和平台积累，其文心大模型总体位于行业前列。2019年3月，百度首次发布预训练模型ERNIE1.0，之后针对大模型的技术创新与产业应用持续发力，目前已经陆续实现电子行业市场分析全文共21页，当前为第9页。了一些突破：2021年，百度发布最新版大模型ERNIE3.0；2022年，百度发布鹏城-百度文心大模型，其参数规模达到2600亿，较GPT-3参数量高50%；2023年3月16日下午，百度召开发布会，主题围绕新一代大语言模型、生成式AI产品“文心一言”，合作伙伴不断增多。电子行业市场分析全文共21页，当前为第9页。3AIGC需要大算力3.1AIGC需要大算力OpenAI在2018年推出第一代GPT时，所采用的参数量为1.17亿个，此后GPT模型快速迭代，与之相对应的参数量也呈现指数增长，到GPT3，参数量达1750亿，相比于初代GPT增长了近1500倍，预训练数据量更是从5GB提升到了45TB，数据量增长了9216倍。OpenAI于2023年3月推出多模态大模型GPT-4，参数量甚至预测达到100万亿。伴随着参数量和预训练数据量的提升，模型的性能实现了飞跃式提升。ChatGPT应用场景的增加将持续拉动对算力方面的需求。训练算力端，根据Lambda官网数据，完成一次完整的ChatGPT训练总算力消耗约为3640PF-days（即以每秒一千万亿次计算，需运行3640个整日），英伟达A100单卡算力相当于0.6PetaFLOP/s，理想情况下总共需要约6000张，在考虑互联损失的情况下，需要1万张A100作为算力基础，在A100芯片每张10万人民币的情况下，训练算力的硬件投资规模达到10亿人民币。推理算力端同样以ChatGPT为例，目前主流的一台DGXA100高算服务器(内含8片A100系列80GGPU)的峰值算力性能为5PetaFLOP/s，假设其实际算力性能效电子行业市场分析全文共21页，当前为第10页。率为80%即4PetaFLOP/s，根据我们测算，ChatGPT日活用户稳定在1300万人的情况下，如果24小时平均分配任务，每天需要4800台高算服务器支持ChatGPT的日常运营；假设未来ChatGPT日活用户稳定在1亿人的情况下，每天约需要37000台高算服务器支持ChatGPT的日常运营，也就是需要29.6万片A100芯片，则推理算力的硬件投资规模达296亿人民币。国内BAT也已经布局类ChatGPT产品，包括百度的“文心一言”、阿里的“通义千问”，这类项目无论在早期训练和后续日常运营均需要消耗大量的算力，未来对算力芯片的需求或将以指数级速度提升。电子行业市场分析全文共21页，当前为第10页。据统计，2021年全球计算设备算力总规模为615EFlops，增速为44%；预计到2030年，全球算力总规模将实现56ZFlops，平均年增速将达到65%。3.2AI芯片的分类电子行业市场分析全文共21页，当前为第11页。Al芯片定义:从广义上讲，能运行AI算法的芯片都可以称为AI芯片，目前通用的CPU、GPU、FPGA、MLU、TPU等都能运行AI算法，只是运行效率差异较大;狭义上一般将AI芯片定义为“专门针对AI算法做了特殊加速设计的芯片”，例如谷歌TPU、寒武纪MLU等。根据承担的任务不同，Al芯片可以分为:用于构建神经网络模型的训练芯片，利用神经网络模型进行推理预测的推理芯片。训练，是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型，即用大量标记过的数据来“训练”相应的系统，使之可以适应特定的功能。训练需要极高的计算性能，需要较高的精度，训练芯片需较大算力，一般在云端部署。在Al计算训练端(主要用在云计算数据中心里)，以英伟达为代表的GPU是目前的第一选择，但以谷歌TPU、寒武纪MLU为代表的通用AI芯片也如雨后春笋，逐渐替代GPU的应用场景。电子行业市场分析全文共21页，当前为第11页。推理，是指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论。即借助现有神经网络模型进行运算，利用新的输入数据来一次性获得正确结论的过程，在云端和终端均有部署。Al计算推理端，以谷歌TPU、寒武纪370为代表的通用AI芯片，针对特定算法深度优化和加速，将在确定性执行模型的应用需求中发挥作用:次优的GPU产品也可以应用于推理端，FPGA依靠灵活多变的通用性，再加上可编程性，适用于开发周期较短的AI产品、传感器数据预处理工作以及小型开发试错升级迭代阶段等。电子行业市场分析全文共21页，当前为第12页。电子行业市场分析全文共21页，当前为第12页。3.3美日荷等国禁令逐渐趋严，国产替代随之而来2022年8月31日，美国政府要求英伟达的A100、H100系列和AMD的MI250系列及未来的高端GPU产品，是否可以售卖给中国客户，需要获得美国政府的许可。这几款芯片均为用于通用计算的高端GPGPU，通常应用在人工智能计算的云端训练和推理场景和超级计算机中，在中国的客户多为云计算厂商及高校和科研院所。2022年10月7日，美国商务部工业与安全局(BIS)公布了对于中国出口管制新规声明，进一步加强了对中国出口相关产品的管制措施，声明中包括更全面的与先进计算和半导体制造相关的限制措施，涉及高算力芯片、先进逻辑芯片和高端存储芯片制造。2023年1月28日，《金融时报》援引知情人士称，日本、荷兰两国与美国国家安全官员进行高层会议后达成了协议，同意与美国一道，电子行业市场分析全文共21页，当前为第13页。禁止向中国出口部分半导体制造设备。2023年3月8日，荷兰政府以“国家安全”为由，宣布将对包括“最先进”的深紫外光刻机(DUV)在内的特定半导体制造设备实施新的出口管制。这意味着，荷兰方面已将光刻机出口管制的范围，由最先进的极紫外光刻机(EUV)扩大到了DUV。2023年3月31日，日本政府表示将限制23种半导体制造设备出口。日本经济产业省计划于5月发布修订后的省令，并于7月实施。电子行业市场分析全文共21页，当前为第13页。短期来看，国内可以选择英伟达和AMD的还尚未被禁售的次优GPU芯片。对于云端计算，算力既可以通过产品升级得以提升，也可以通过增加计算卡的数量进行提升，因此短期内可以通过使用多个CPU、GPU和通用AI芯片来实现高端AI芯片的处理能力，基本可以满足云端训练和高性能计算的要求。中长期来看，AI芯片国产替代是必经之路。短期内可能会因为无法兼容在人工智能领域广泛使用的CUDA架构而遭遇替换困难，但是中长期来看，预计随着国内云厂商、芯片厂商、软件开发者的密切配合，国产生态的实力会得到快速提升。因此，国产CPU、GPU、FPGA、通用AI芯片将获得前所未有的发展机会，通过软硬件技术提升，逐步实现高端AI芯片的国产化替代，其中在软硬件及自主生态布局较为领先的AI芯片企业预计将核心受益。目前国内厂商的产品在计算性能和软件生态上虽然与国际厂商还存在差距，但是差距已经在逐渐缩小。此外，伴随着国内政策扶持及国内厂商奋起直追，未来CPU、GPU、FPGA、AI芯片国产化程度将电子行业市场分析全文共21页，当前为第14页。逐渐加深。目前国内CPU芯片主要厂商包括海光信息、龙芯等，国内GPU芯片主要厂商包括景嘉微、海光信息、天数智芯、壁仞等，国内FPGA芯片厂商包括紫光国微、复旦微电、安路科技等，国内AI芯片主要厂商包括华为、寒武纪、国芯科技、遂原等。电子行业市场分析全文共21页，当前为第14页。4重点关注公司4.1景嘉微景嘉微是国内首家成功研制国产GPU芯片并实现大规模应用的企业。在GPU体系结构、图形绘制高效处理算法、高速浮点运算器设计、可复用模块设计、快速大容量存储器接口设计、低功耗设计等方面有着深厚技术积累。公司GPU产品不断升级迭代，产品线日益丰富。2014年公司推出JM5400系列，核心频率550MHZ；2018年推出JM7200，核心频率1300MHZ；2021年推出JM9系列，核心频率1.5GHZ。据公司半年报，2022年5月JM9系列第二款GPU芯片研发成功，可以满足地理信息系统、媒体处理、CAD辅助设计、游戏、虚拟化等高性能显示需求和人工智能计算需求，可广泛应用于台式机、笔记本、一体机、服务器、工控机、自助终端等设备。2021年，公司实现营业收入及归母净利润分别为10.93亿元和2.93亿元，同比增长达67.21%和40.99%。公司业绩的快速增长主要得益于公司的图形处理芯片在通用市场得到了广泛应用。4.2寒武纪寒武纪是国内AI芯片龙头，专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新。公司的主营业务是各类云服务器、边缘计算设备、终端设备中电子行业市场分析全文共21页，当前为第15页。人工智能核心芯片的研发、设计和销售，主要产品为云端智能芯片及加速卡、训练整机、边缘智能芯片及加速卡、终端智能处理器IP以及上述产品的配套软件开发平台。目前，公司的主要产品线包括云端产品线（云端智能芯片、加速卡及训练整机）、边缘产品线（在终端和云端之间的设备上配备适度的计算能力）、IP授权及软件（IP授权和基础系统软件平台）。公司营收逐年稳健增长。电子行业市场分析全文共21页，当前为第15页。根据公司2022年业绩快报，2022年公司有望实现营业收入7.29亿元（预披露数据，未完成审计），同比增长1.11%。2021年营收7.21亿元，其中云端智能芯片0.8亿元、边缘端芯片1.75亿元，智能计算集群系统4.56亿元，其他约0.1亿元。公司近年盈利端承压，伴随平台化进度推进有望实现见底回升。根据公司2022业绩快报，2022年公司归母净利润约为-11.66亿元。4.3紫光国微紫光国微成立于2001年，通过多次并购拓展业务范围，最终聚焦集成电路领域，是国内领先的集成电路芯片产品和解决方案提供商。公司主要业务包括集成电路芯片和石英晶体元器件方向，产品涵盖智能安全芯片、半导体功率器件及超稳晶体频率器件等方面，广泛应用于移动通信、金融、政务、汽车、工业、物联网等多个领域。公司已与全球领先的智能卡商、电信运营商、金融机构、科研院所、社保、交通、卫生等各大行业客户形成紧密合作，用户遍及各相关领域，产品遍布全球市场。电子行业市场分析全文共21页，当前为第16页。公司2022年实现营收71.20亿元，同比+33.28%；归母净利润26.32亿元，同比+34.71%；扣非归母净利润24.62亿元，同比+37.09%；毛利率63.80%，同比+4.32pcts。2022Q4单季度实现营收21.84亿元，同比+40.65%，环比+7.49%；归母净利润5.91亿元，同比+19.08%，环比-29.87%；扣非归母净利润5.07亿元，同比+15.95%，环比-36.76%；毛利率59.43%，同比+0.91pcts，环比-6.25pcts。电子行业市场分析全文共21页，当前为第16页。4.4复旦微电国内领先的IC设计厂商，深耕行业二十余载打造多元产品线。公司深耕行业二十余载，其RFID芯片、智能卡芯片、EEPROM、智能电表MCU等多类产品的市场占有率位居行业前列，且产品受到三星、LG、VIVO等国内外知名厂商的认可。公司聚焦FPGA高端产品，国产替代未来可期。FPGA在5G通信、人工智能和特种集成电路等电子行业市场分析全文共21页，当前为第17页。多领域潜力大。公司在国内FPGA芯片设计领域处于领先地位，是国内最早推出亿门级FPGA产品的厂商。截至22年中报，公司已累计向超过500家客户销售相关FPGA产品，10亿门级产品研发开展中，未来有望引领高端FPGA国产替代。公司2022年实现营业收入35.39亿元，同比+37.31%；毛利率64.67%，同比+5.76pct；归母净利润10.77亿元，同比+109.31%；扣非后归母净利润10.19亿元，同比+129.49%；2022Q4：公司实现营业收入8.35亿元，同比/环比+11.96%/-16.69%；毛利率63.52%，同比/环比+2.76pct/-1.56pct；归母净利润2.18亿元，同比/环比+72.43%/-33.77%；扣非后归母净利润1.84亿元，同比/环比+69.96%/-41.82%。电子行业市场分析全文共21页，当前为第17页。4.5安路科技安路科技为国内FPGA重要参与者之一，先发优势明显。根据统计数据，以出货量口径统计，2019年公司FPGA芯片在中国市场排名第四，在国产品牌中排名第一。安路科技中低端FPGA产品已可对标海外龙头厂商，并在高端产品领域不断追赶，公司完善的产品矩阵获得客户认可，且拥有国内少数全流程自主开发的FPGA专用软件。安路科技在国内厂商中先发优势明显，由于FPGA软硬件生态体系建立的极高的行业壁垒和用户粘性，未来有望在国内厂商中继续保持优势。安路科技不断拓展产品品类、规格及下游应用领域，国产替代势如破竹。公司的产品品类从早期的EAGLE、ELF系列拓展PHOENIX、FPSoC系列，目前形成四大产品系列，各产品系列不断研发新规格并持续迭代升级；公司在网络通信、消费电子、工业控制电子行业市场分析全文共21页，当前为第18页。和数据中心等领域均能保持稳健的成长，并不断拓展无人机、自动驾驶、智慧城市等新兴领域，为公司未来的持续高速成长提供重要动力。目前国际贸易冲突加剧，FPGA国产替代需求迫切，安路科技作为国内具有先发优势的FPGA领导企业，国产替代势如破竹。电子行业市场分析全文共21页，当前为第18页。根据公司2022年业绩快报，公司实现营业收入10.42亿元，同比增长53.57%；实现归属于母公司所有者的净利润6,010.24万元，同比实现扭亏为盈；归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净利润759.10万元，同比实现扭亏为盈。2022年国内通信、工控等领域国产FPGA需求旺盛，产能逐步释放。公司不断丰富产品矩阵，补全大容量产品空缺，并加速客户推广及导入，规模效应将陆续显现。4.6海光信息国产高端服务器领军者，CPU/DCU双轮驱动。公司成立于2014年，2022年8月在科创板上市，是国内高端处理器领军提供商，目前已电子行业市场分析全文共21页，当前为第19页。研发出多款性能达到国际同类型主流高端处理器水平的CPU和DCU产品。公司聚集中科院体系、地方国资、知名产业等各方优势，管理层在芯片领域的技术与行业背景丰富。自2019年起，伴随着国产处理器的需求增加以及新一代高性能产品的快速落地，公司实现CPU、DCU的规模化销售，营收规模呈现快速增长态势。电子行业市场分析全文共21页，当前为第19页。2018-2021年，公司分别实现营收0.48亿元、3.79亿元、10.22亿元、23.10亿元，CAGR达262.98%，2022年度，公司实现营收51.25亿元，同比增长121.83%。由于前期投入了较多的研发资金，以及对员工进行多次股权激励计划并确认了相应的股份支付，2021年前公司均处于亏损状态，但亏损幅度持续收窄，