ASIC 是全定制芯片，机能强但是前期开发久、本钱高。是根据产品的需求进行特定设计和制造 的集成电路，能够在特定功能上进行强化，具有更高的处理速度和更低的能耗。缺点是本钱高， 且因为定制化，可复制性一般，因此只有用量足够大时才能够分摊前期投入，降低成本。
1.2 CPU 广泛应用于服务器、工作站、个人计算机等
CPU 可以应用在服务器、工作站、个人计算机（台式机、笔记本电脑）、移动终端和嵌入式设备 等不同设备上，根据应用领域的不同，其架构、功能、机能、可靠性、能效比等技术指标也存在 一定差异。
服务器处理器需长时间运行，数据处理能力最强、设计工艺最复杂、可靠性最高。服务器具有高 速的数据处理能力、强盛的 I/O 数据吞吐能力、良好的可扩展性，并需要长时间可靠运行，其 CPU 芯片在机能、可靠性、可扩展性和可维护性等方面要求较为苛刻。因此，服务器处理器是数 据处理能力最强、设计工艺最复杂、可靠性最高的处理器。服务器的应用领域包括实时分析、5G 应用、人工智能、机器学习、金融、大数据和云计算等领域。 工作站主要为单用户提供比个人计算机更强盛的机能。工作站是一种高端微型计算机，主要为单 用户提供比个人计算机更强盛的机能，尤其是在数据并行处理能力和图形处理能力等方面。工作 站的典型应用领域包括科学和工程计算、软件开发、计算机辅助设计等。 个人计算机主要满意个人需求，核心数目较少。个人计算机包括台式机和笔记本电脑两大类，主 要用于满意个人的工作、学习、娱乐需求，以及企业员工的办公需求。个人计算机处理器核心数 量较少，具有较少 I/O。
移动终端具有低功耗、轻量化等特点，关注对多媒体功能的增强。移动终端包括手机、笔记本、 平板电脑、POS 机等。跟着集成电路技术的提高和移动网络向宽带化发展，移动终端正从简朴通 话工具逐步转变为综合信息处理平台。移动终端处理器具有低功耗、轻量化等特点，关注对多媒 体功能的增强，具有较少 I/O。 嵌入式设备对功耗、稳定性、可扩展能力要求高。嵌入式设备需要具有高稳定性和低功耗，其处 理器对环境（如温度、湿度、电磁场、振动等）的适应能力强，体积小，且集成度高，合用于工 业控制、移动便携设备、物联网终端等场合。其中，大多数物联网设备需要额外的 CPU 处理能力 来支持可进级的额外功能。因此，针对特定的物联网应用程序的 CPU 不仅必需支持安全特性，而且必需同时具有可扩展的机能，实现更高的时钟频率。物联网应用处理器芯片具有面向高集成度、 高抗干扰能力和低功耗的发展趋势。
1.3 GPU 等 AI 芯片广泛应用于高性能运算、深度学习等场景
AI 芯片主要指面向人工智能应用的芯片。大致包含三类：1）通用、半定制化芯片：经由软硬件 优化可以高效支持 AI 应用的通用芯片，如 GPU，FPGA；2）专门为特定的 AI 产品或者服务而设 计的芯片：侧重加速机器学习（尤其是神经网络、深度学习），如 ASIC；3）神经形态计算芯片： 不采用经典的冯·诺依曼架构，而是基于神经形态架构设计，类似人脑，具备较高的集成度和能 效比，以 IBM Truenorth 为代表。
2 份额晋升空间大，机能有待突破
2.1 海内厂商份额极低，具备广阔拓展空间
全球 CPU 商用市场基本被 Intel、AMD 两家垄断，国产 CPU 具备广阔拓展空间。CPU 目前从市场占有率来说，Intel 依赖其强盛的 X86 生态体系和领先的制造能力，在通用 CPU 市场占据领先 地位。2021 年，Intel 市场份额不低于 80%，AMD 近期追赶势头显著，其他厂商整体市场份额不 超过 7%。
英特尔上风降低，数据中心领域集中度有所降低。2022 年，数据中心领域 Intel 市场占有率为 71%，较 21 年下降 10pcts，AMD 22 年市占率快速晋升 8pcts 至 20%，亚马逊、Ampere 等新兴 玩家份额快速晋升，给总计份额不足 5%的国产厂商发展带来了鉴戒意义。
全球 GPU 市场为三足鼎立的寡头竞争格式，英伟达在独显领域一家独大。在独立显卡市场上， 长期以来都是 AMD 及 NVIDIA 两家的二人转，2022 年 Intel 正式杀入了显卡市场，目前独立 GPU 市场则主要由 NVIDIA、AMD 和英特尔三家公司占据，2022 年 Q4 全球独立 GPU 市场占有率分 别为 85%、9%和 6%，其中，NVIDIA 在 PC 端独立 GPU 领域市场占有率上风显著。
2.2 多数参数我国 CPU 具备比肩能力
影响海内CPU市占率的主要是技术差异，即产品机能。CPU机能的主要影响因素为频率和IPC， 其他影响 CPU 机能的因素还有总线宽度、制程、存储、内核数、封装技术等。
（1）主频，外频和倍频和 IPC。主频是 CPU 的时钟频率，即 CPU 的工作频率，一般来说，一个 时钟周期完成的指令数是固定的，所以主频越高，CPU单位时间运行的指令数越多。外频即CPU 和周边传输数据的频率，详细是指 CPU 到芯片组之间的总线速度，CPU 的外频决定着整块主板 的运行速度。产生的输出信号频率是输入信号频率的整数倍称为倍频，倍频和外频相乘就是主频， 当外频不变时，进步倍频，CPU主频也就越高。IPC指 CPU每一个频率周期里处理的指令数目。
（2）地址总线宽度。地址总线是专门用来传送地址的，CPU 通过地址总线来选用外部存储器的 存储地址，总线宽度决定了 CPU 可以访问的物理地址空间（寻址能力），简朴地说就是 CPU 到 底能够使用多大容量的内存。例如 32 位的地址总线，最多可以直接访问 4GB 的物理空间。8 位 微机的地址总线为 16 位，则其最大可寻址空间为 2^16=64KB。
（3）数据总线宽度。数据总线宽度决定了 CPU 与内存以及输入、输出设备之间一次数据传输的 信息量。
（4）制程和封装。CPU 的出产需要经由硅提纯、切割晶圆、影印、蚀刻、分层、封装、测试 7 个工序，制程工艺的晋升或更小的制程对于 CPU 机能的晋升影响显著，主要表现为 CPU 频率提 升以及架构优化两个方面。一方面，工艺的晋升与频率紧密相连，使得芯片主频得以晋升；另一 方面工艺晋升带来晶体管规模的晋升，从而支持更加复杂的微架构或核心，带来架构的晋升。
（5）工作电压。指的是 CPU 正常工作所需的电压。低电压能够解决耗电多和发烧过高的问题， 使 CPU 工作时的温度降低，工作状态不乱。
（6）高速缓冲存储器。它是一种速度比内存更快的存储设备，用于缓解 CPU 和主存储器之间速 度不匹配的矛盾，进而改善整个计算机系统的机能。许多大型、中型、小型以及微型计算机中都 采用高速缓存。
（7）除上述性能指标外，CPU 还有其他如接口类型、多媒体指令集、装封形式、整数单元和浮 点单元强弱等机能影响指标。
多数参数我国 CPU 具备比肩能力，IPC 机能是最主要差距。目前通过公然信息可以看出，主频、 核心数、内存类型等指标我国 CPU 厂商差异不大，具备一定的比肩能力，但落实到详细机能决定 指标 IPC，仅 Intel 和 AMD 会宣布 IPC“比拟上一代晋升了多少”，其他国产 CPU 从 IPC 机能来 看大致落后于 Intel、AMD 几年水平。
2.3 海内厂商晋升 CPU 机能的几大壁垒
2.3.1 指令级架构与生态绑定多年，立异面临知识产权等多重壁垒
指令集是 CPU 所执行的指令的二进制编码方法，是软件和硬件的接口规范。日常交流中有时也把 指令集称为架构。CPU 按照指令集可分为 CISC（复杂指令集）和 RISC（精简指令集）两大类， CISC 型 CPU 目前主要是 x86 架构，RISC 型 CPU 主要包括 ARM、RISC-V、MIPS、POWER 架 构等。 指令集架构与生态绑定多年，立异面临知识产权、时间等多重壁垒。历经几十年的发展，全球形 成了 Wintel（Windows+Intel）和 AA（Android+ARM）两大信息化生态体系，并且都由美国主导， 在生态和知识产权上都形成了自己的“领地”。中国之前没有指令集，重新搭建或者在现有的开 源指令集基础上修改，会面临知识产权问题以及前期需要大量的试错优化过程。且新的指令集需 要新的生态来适配，所需要的操作系统、基础软件和各种应用软件都需要重新适配，这也是目前 新指令集发展的一个难点。
（1）x86 架构：主导桌面/服务器 CPU 市场
基于 CISC（复杂指令集）的 x86 架构是一种为了便于编程和进步存储器访问效率的芯片设计体 系，包括两大主要特点：一是使用微代码，指令集可以直接在微代码存储器里执行，新设计的处 理器，只需增加较少的晶体管电路就可以执行同样的指令集，也可以很快地编写新的指令集程式； 二是拥有庞大的指令集，x86 拥有包括双运算元格局、寄存器到寄存器、寄存器到存储器以及存 储器到寄存器的多种指令类型。 x86 架构主要参与者包括 Intel、AMD、海光、兆芯等。
（2）ARM 架构：崛起移动市场和 MCU 市场
ARM 架构过去称作进阶精简指令集机器，是一个 32 位精简指令集处理器架构，其广泛地使用在 很多嵌入式系统设计，近年来也因其低功耗多核等特点广泛应用在数据中心服务器市场。早期 ARM 指令集架构的主要特点：一是体积小、低功耗、低成本、高性能；二是大量使用寄存器，且 大多数数据操纵都在寄存器中完成，指令执行速度更快；三是寻址方式灵活简朴，执行效率高； 四是指令长度固定，可通过多流水线方式进步处理效率。 ARM 架构的 CPU 参与者包括飞腾、鲲鹏等，还有诸多 MCU 厂商用 ARM 架构设计相关产品，包 括意法半导体、兆易立异、普冉股份、恒烁股份等。
（3）RISC-V 架构：物联网时代的新选择
RISC-V是加州大学伯克利分校设计并发布的一种开源指令集架构，其目标是成为指令集架构领域 的 Linux，主要应用于物联网（IoT）领域，但可扩展至高性能计算领域。RISC-V 采用 BSDLicense 发布，因为答应衍生设计和开发闭源，吸引了一大批公司的关注，目前已有不少公 司开发基于 RISC-V 的 IP 核，如 Si-Five、台湾晶心、阿里平头哥等已可提供基于 RISC-V 的处理 器 IP 核，部门企业如兆易立异、北京君正等已开发出基于 RISC-V 的 MCU 芯片等。但整体上， 因为 RISC-V 工业生态还比较薄弱，未来的发展仍有较长一段路要走。 RISC-V 架构的参与者包括阿里平头哥，MCU 厂商包括国芯科技、赛昉科技等。
（4）MIPS 架构：在学术界影响广泛
MIPS 是高效精简指令集计算机体系结构中的一种，MIPS 的上风主要有三点：一是发展历史早， MIPS 在 1990 年代已经广泛使用在服务器、工作站设备上。二是在学术界影响广泛，计算机体系 结构教材都是以 MIPS 为实际例子。三是 MIPS 在架构授权方面更为开放，授权门槛远低于 x86、ARM，在2019年曾经有开放授权的实际动作，并且 MIPS答应授权商自行更改设计、扩展指令， 答应二次授权。
（5）POWER 架构：在部门汽车控制中有所应用
POWER 架构是由 IBM 设计的一种 RISC 处理器架构，POWER 在大型机领域独具上风。 POWER3 是全球首款 64 位架构处理器，开始应用铜互联和 SOI（绝缘体上硅）技术。直至 POWER9 依然追求最高机能，不仅具备乱序执行、智能线程等技术，还实现了 SMP（对称多处 理技术）的硬件一致性处理。POWER 架构 CPU 价格高昂，主要应用于高端服务器领域，市场份 额逐渐减少。 POWER 架构目前恩智浦、飞思卡尔和国芯科技的部门产品中有采用。
2.3.2 EDA 工具软件基本被垄断，软件工具集群被洽商
EDA 工具软件可大致可分为芯片设计辅助软件、可编程芯片辅助设计软件、系统设计辅助软件等 三类，可用于逻辑综合、布局布线、仿真、时序分析、物理验证等。目前海内厂商使用的 EDA 软 件主要是 Synopsys、Cadence 和 Mentor Graphics、华大九天，其中美国公司 Synopsys、 Cadence和Mentor Graphics三巨头占据了EDA设计软件市场95%以上的市场份额，控制了EDA 设计软件的发展。Synopsys、Cadence 等公司还将自己的软 IP 集成在设计软件中，垄断了优化 服务和基于设计库的解决方案，进一步增加了用户黏性，也进步了行业壁垒。 CPU 专用 EDA 国产替换难度大。我国的 CPU 专用 EDA 工具例如数字仿真、逻辑综合、建模、 布局布线等水平比较差，长期依靠国外产品，尚无法完成完整集成电路的功能设计、综合验证和 物理设计等全流程的软件工具集群，完全替代应用的难度大。
2.3.3 材料、设备、晶圆厂国产化率低，在诸多限制下晋升难题
2022 年制造设备几家巨头占市场份额 80%以上。2022 年在半导体制造设备领域，美国的 AMAT 公司、Lam Research 公司、KLA-Tencor 公司，荷兰的 ASML 公司，日本的 Tokyo Electron 和 Dainippon Screen 公司的销售额几乎占全球市场的 80%以上。尤其是光刻机，核心技术把握在荷 兰的 ASML 公司，该公司是全球独一的高端光刻机生产商，其高端光刻机不仅售价高，而且产量 低，优先被英特尔、台积电、三星电子抢购，三家公司均据有股份。相较之下，海内晶圆厂面临 进步制程扩产的设备入口商业管制。 2022 年境内晶圆厂市场份额比重低于 10%，工艺水平低于境外晶圆厂。芯片制造环节主要涉及 的企业有台积电、三星、GlobalFoundries、中芯国际等，其中 2022 年境内企业占全球市场份额 的比重低于 10%。工艺水平上，台积电、三星等垄断了进步制程代工，美国针对中国算力芯片公 司的商业管制给发展带来挑战。
2021 年半导体材料国产化率不足 15%。半导体材料整体国产化率低，枢纽材料国产化替换的需 求十分迫切。2021年晶圆制造材料整体国产化率不足15%，其中工艺制程和进步封装领域，半导 体材料的国产化率更低。 封测环节中国企业具备上风。封测行业位于半导体产业链末端，其附加价值较低，劳动密集度高， 技术壁垒较低，涉及的企业有 Amkor、ASE 日月光、KYEC、通富微电子等。总体来看，在芯片 产业链的六大环节中，唯有封测环节，中国企业具有显著上风，不会受到其他国家和地区制约。
2.4 AI 芯片的枢纽机能差异
2.4.1 AI 芯片的枢纽特征包含数据特点、计算范式、精度、重构能力等
1）新型的计算范式：控制流程简化、计算量增大
AI 计算包括传统计算和新的计算特质，处理的内容往往长短结构化数据（视频、图片等）。处理 的过程通常需要很大的计算量，基本的计算主要是线性代数运算（如张量处理），而控制流程则 相对简朴。
2）练习和推断：需要高效的数据处理能力
AI 系统通常涉及练习（Training）和推断（Inference）过程。简朴来说，练习过程是指在已有数 据中学习，获得某些能力的过程；而推断过程则是指对新的数据，使用这些能力完成特定任务 （好比分类、识别等）。满意高效能机器学习的数据处理要求是 AI 芯片需要考虑的最重要因素。
3）数据精度：低精度成为趋势
低精度设计是 AI 芯片的一个趋势，在针对推断的芯片中更加显著。对一些应用来说，降低精度的 设计不仅加速了机器学习算法的推断（也可能是练习），甚至可能更符合神经形态计算的特征。
2.4.2 AI 芯片设计趋势
1）云端练习和推断：大存储、高性能、可伸缩
存储的需求（容量和访问速度）越来越高，处理能力推向每秒千万亿次（Peta FLOPS），并支 持灵活伸缩和部署。跟着 AI 应用的爆发，对推断计算的需求会越来越多，一个练习好的算法会不 断复用。推断和练习比拟有其特殊性，更夸大吞吐率、能效和实时性，未来在云端很可能会有专 门针对推断的 ASIC 芯片（如 Google 的第一代 TPU），提供更好的能耗效率并实现更低的延时。
2）边沿设备：也需要具备一定的学习、本地练习能力
相对云端应用，边沿设备的应用需求和场景约束要复杂许多，针对不同的情况可能需要专门的架 构设计。抛开需求的复杂性，目前的边沿设备主要是执行“推断”。在这个目标下，AI 芯片最重 要的就是进步“推断”效率。目前，衡量 AI 芯片实现效率的一个重要指标是能耗效率—— TOPs/W，这也成为许多技术创新竞争的焦点。未来，越来越多的边沿设备将需要具备一定的 “学习”能力，能够根据收集到的新数据在本地练习、优化和更新模型。这也会对边沿设备以及 整个 AI 实现系统提出一些新的要求。最后，在边沿设备中的 AI 芯片往往是 SoC 形式的产品，AI 部门只是实现功能的一个环节，而终极要通过完整的芯片功能来体现硬件的效率。这种情况下， 需要从整个系统的角度考虑架构的优化。因此，终端设备 AI 芯片往往呈现为一个异构系统，专门 的 AI 加速器和 CPU，GPU，ISP，DSP 等其它部件协同工作以达到最佳的效率。
3）软件定义芯片：能够实时动态改变功能，满意软件不断变化的计算需求
在 AI 计算中，芯片是承载计算功能的基础部件，软件是实现 AI 的核心。这里的软件即是为了实 现不同目标的 AI 任务，所需要的 AI 算法。对于复杂的 AI 任务，甚至需要将多种不同类型的 AI 算 法组合在一起。即使是统一类型的 AI 算法，也会由于具体任务的计算精度、机能和能效等需求不 同，具有不同计算参数。因此，AI 芯片必需具备一个重要特性：能够实时动态改变功能，满意软 件不断变化的计算需求，即“软件定义芯片”。
3 国产厂商的机遇：数据中心、国产化和进步封装
3.1 数据中心快速发展带来行业新机遇
我国数据中心业务规模持续高速增长。根据工信部信息通讯发展司数据，2017 年我国数据中心市 场总机架数目 166 万架，2022 年猜测达到 670 万架，2017-2022E 复合增速达 32.2%。根据信通 院发布的数据中心白皮书，跟着我国各地区、各行业数字化转型的深入推进，我国数据中心市场 收入将保持增长态势。
东数西算工程带来大量服务器相关软硬件需求。东数西算工程将通过构建数据中心、云计算、大 数据一体化的新型算力网络体系，将东部算力需求有序引导到西部，优化数据中心建设布局，促 进东西部协同联动。于 2022年 2 月，在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、 甘肃、宁夏 8 地启动建设国家算力关键节点，并规划了 10 个国家数据中心集群。各地数据中心都 将集聚大量服务器，如韶关数据中心集群晋升网络级别至国家级骨干网络关键节点，预计到 2025 年，韶关数据中心集群将建成 50 万架尺度机架、500 万台服务器规模，投资超 500 亿元。
3.2 在国产化浪潮中不断突破不同市场
国产 CPU 在政务、企业、消费级市场层层突破。CPU 市场主要分为三类：政务及重点行业市场、 企业级市场以及消费级市场，它们的需求特点各异。政务及重点行业市场，对安全性和定制化的 要求远高于消费级市场，同时对工业生态的要求相对较低，与国产 CPU 当前的发展现状非常契合， 所以此板块是近期国产 CPU 的核心市场。企业级市场对工业生态的要求高于政务但低于消费级市 场，此板块是国产 CPU 未来重要的增量市场。消费级市场对工业生态的要求最高，对性价比较为 敏感，迭代周期短，是国产 CPU 长期需突破的目标市场，尤其是在桌面 CPU 生态方面还有较大 的差距，还需要重点弥补。
政府及国有企事业单位为国产 CPU 主阵地，PC 芯片已成百亿级市场。政府机关和国有企事业单 位是国产 CPU 的主阵地，根据国家统计局宣布数据，推断我国今年国有单位就业人数在 5600- 5700 万人（2020 年为 5563 万人），根据统计局 2018 年宣布的数据，规上企业计算机人均保有 量为 0.29，考虑到政府和一些重要行业存在内网机需求，则假设人均保有量大约在 0.29-0.58 之 间。；根据海光信息宣布的 CPU 价格数据，预计 PC 芯片价格在 1k 左右，则 PC 芯片市场规模 在 162-330 亿元之间。
党政和重要行业的企业级市场为国产服务器主阵地，2022年服务器芯片市场规模约 130亿美元。 党政、国有企业和部门重要领域的民营企业是国产服务器主阵地，根据 IDC 数据，政府需求占服 务器总需求比重约 9.1%，重要行业包括金融、电信、公共事业、能源、交通、教育、医疗等需求 约占比 38.4%，2022 年合计服务器芯片的销售额约为 130 亿美元。
消费级市场空间广阔，国产化势在必行。国产 CPU在枢纽性能指标、使用体验、生态建设等方面 与海外厂商仍存在差异，目前很难在消费级市场具备竞争力。但底层硬件、基础建设自主化是势 在必行的，信创政策不断夸大关键技术自主可控原则，在枢纽平台、枢纽组件以及枢纽信息基础设施上形成自主研发能力，降低外部依靠、避免单一依靠，消费级市场固然不及政务和重要领域 央国企对信息安全要求那么高，但是也属于信息化的枢纽平台和组件，推行自主化会不断投入人 力物力持续进行，与海外厂商的差距年限也呈逐步缩小趋势，终将进入消费级市场。
3.3 进步封装助力国产 CPU 企业弯道超车
后摩尔时代的到来，我国 CPU企业有望通过封测技术弯道超车。从芯片制造工艺来看，一方面， CPU 制程进入后摩尔定律时期进级速度趋缓，国产 CPU 机能与国际主流水平逐步缩小；另一方 面，进步封装技术成为竞争新赛道，我国封测厂商长电科技和通富微电在全球前五中占据两席， 通富与AMD紧密合作，在全球市场具备一定话语权。进步封装的泛起，让业界看到了通过封装技 术推动芯片高密度集成、机能晋升、体积微型化和本钱下降的巨大潜力，进步封装技术正成为集 成电路工业发展的新引擎，我国 CPU 企业有望通过封测技术弯道超车，弥补进步制程能力不足的 缺陷。 国产 CPU 已经可以通过进步封装技术实现机能晋升与应用场景拓展。龙芯中科最新的 3D5000 通 过 Chiplet 把两个 3C5000 硅片封装在一起，是一款 32 核 CPU 产品，已经可以面向服务器市场使 用，可满意通用计算、大型数据中心、云计算中心的计算需求。
4 投资分析
4.1 海光信息：国产服务器算力芯片龙头
海光信息技术股份有限公司成立于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，目标成为中国最重要的计算机芯片设计企业，为中国信息产业的强大提供核心计算引擎。
