2023年中科曙光研究报告 从硬件供应商向解决方案厂商持续升级

1 中科曙光：全球高端计算机领先企业，“中科系”核心平台

1.1 核心信息基础设施领军企业，“中科系”计算体系核心平台

曙光信息产业股份有限公司（以下简称“中科曙光”）成立于 1996 年，是我国核心信 息基础设施领军企业，在高端计算、存储、安全、数据中心等领域拥有深厚的技术积淀和 领先的市场份额，并充分发挥超算优势，布局高性能计算、云计算、大数据等领域的技术 研发，打造计算产业生态。

实控人为中科院，参控股多项中科系优质资产。公司实际控制人为中科院计算技术研 究所，通过公司大股东北京中科算源资产管理有限公司持有公司 16.35%的股权。作为中科 院顶级技术孵化平台，公司控股及参股了海光信息、中科星图、曙光云、中科方德、中科 三清、中科天机、曙光数创等多项优质资产，已步入收获期。

管理层稳定，核心团队从业经验丰富。公司董事长李国杰博士为中国工程院院士， 1983 年毕业于北京大学计算机科学技术系，1995 年任曙光公司董事长兼总经理，曾于 1999 年 12 月至 2011 年 7 月担任中科院计算所所长。公司总裁历军持有公司 2.88%股份， 是公司第一大个人股东。历军本科毕业于清华大学，1996 年加入北京曙光天演，长期在曙 光工作至今。管理层的高稳定性和高持股比例，有利于公司发展战略的持续性和管理层工 作的积极性。公司的核心技术人员具备丰富的学术背景和从业经历，团队研究实力强劲。

1.2 “芯—端—云”全栈技术自主，从硬件供应商向解决方案厂商持续升级

全产业链布局。公司作为核心信息基础设施领军企业，基于高性能计算机业务的领先 优势，积极向计算生态业务延伸布局，推出存储、网络安全、大数据、云计算等产品和解 决方案，完成了“芯—端—云”的全产业链布局。公司旗下子公司与参控股公司全方位覆 盖了从上游 CPU 芯片、服务器硬件、I/O 存储到中游云计算平台、大数据平台、算力交易 平台以及下游云服务提供商，各业务板块间可发挥协同效应。

1.3 商业模式日趋轻资产化，归母净利润持续高增

乘国产化东风，业绩快速增长。2018-2020 年，公司营业收入稳步增长，2021 年开 始，在国产化浪潮的推动下，公司营收快速增长，2021 和 2022 年增速分别达到 10.2%/15.4%。利润端看，2018-2022 年公司实现归母净利润 4.3/5.9/8.2/11.8 /15.4 亿元，同 比增长 39.4%/37.9%/38.5%/31.3%。

信创驱动高端计算机业务快速增长。分业务营收占比来看，2018-2021 年，高端计算 机相关产品收入占比达 80%左右，存储产品、软件开发及技术服务分别占比 10%左右。 2022H1 ，公司高性能计算机/存储产品/围绕高端计算机的软件开发、系统集成及技术服务 分别实现营收 42.2/4.4/3.6 亿元。在信创、东数西算等政策驱动下，高性能计算机收入快速 增长，2022H1 增速达 42.16%，收入占比进一步提升至 84%。2022 年年报中，公司更改主 营业务分产品披露口径为 IT 设备和软件开发、系统集成及技术服务，营收分别为 114.5/15.6 亿元。

毛利率提升，费用率保持稳定。得益于软硬件结构调整，公司毛利率近年来逐步提 升，2018-2022 年毛利率分别为
19.1%/18.3%/22.1%/22.1%/23.7%/24.1%。费用率来看，公 司研发费用率 2020 年起提升较为明显，2022 年研发费用率为 10.5%，销售费用率则较为稳 定。

2 通用计算：央国企、行业信创提速，服务器信创潜在空间达 1962 亿元

当前，算力可分为通用算力、智能算力和超算算力三种类型，分别主要由云数据中 心、智算中心、超算中心提供，相对应的是基础计算、智能计算和超级计算（即高性能计 算，HPC）三种计算模式：

1）通用算力主要用于计算复杂度适中的云计算、边缘计算类场景，能以更低成本承载 企业、政府等用户个性化、规模化业务应用需求，通常由行业巨头或政府投资建设，其它 用户按需付费使用，有盈利诉求；

2）智能计算面向 AI 典型应用场景，如自然语言处理、知识图谱、智能制造、自动驾 驶、智慧农业、防洪减灾等，可以根据不同细分领域业务的算力需求匹配相应的计算能 力，通常采用政府主导下的政企合作共建模式，由政府出资指导建设，企业承建运营；

3）超算中心超级计算主要面向科研人员和科学计算场景提供支撑服务，不同超级计算 机的处理器、加速卡、框架等各不相同，其中 x86 架构的超算中心多提供 CPU+GPU 的异 构算力，且计算精度高，也可应用于智能计算。曙光是高性能领军企业，智算、通用计算 亦处于领先地位。

2.1 党政信创下沉，央国企、行业信创提速

未来几年，信创给国产服务器厂商带来确定性业绩增量。“信创”即信息技术应用创 新，与“863 计划”“973 计划”“核高基”一脉相承，旨在实现信息技术领域的自主可控，保 障国家信息安全。信创的背景在于，目前我国信息技术产业链的关键环节基本被外资企业 占据。信创的目标是建立自主可控的信息技术底层架构和标准，在芯片、基础软件、应用 软件等领域实现国产替代。信创建设从关键环节核心组件的自主创新入手，从党政军和关 系国计民生的关键行业试点，为国产 IT 厂商提供了实践创新的沃土，从而逐步建立自主的 IT 底层架构和标准，实现全 IT 全产业链实力和结构的优化升级。信创是数字经济、信息安 全发展的基础，将成为拉动中国经济增长的重要抓手之一。

信创由党政信创地市级向县乡级、电子公文推进，并向央国企及行业信创加速渗透， 订单有望持续放量： 1）信创可分为党政信创、央国企信创和行业信创。2013 年开始，党政信创从公文系 统试点开启，目前党政信创正向区县乡各级政府下沉，以及从电子公文延伸到电子政务系 统。 2）国央企方面，2022 年 9 月底，国家下发 79 号文，全面指导国资信创产业发展和进 度，要求到 2027 年央企国企 100%完成信创替代，替换范围涵盖芯片、基础软件、操作系 统、中间件等领域。根据亿欧智库报告，2020 年是我国信创产业“元年”，“2+8”体系中全 面升级自主创新信息产品，信创行业开始全面爆发和整体布局。 3）行业信创方面，2021 年至今，八大重点行业信创加速推进，金融、运营商领先推 进，之后是能源、交通、航空航天，教育、医疗也在逐步进行政策推进和试验。2021 年 5 月，金融信创二期试点正式启动，试点机构达 198 家，2022 年，金融行业信创快速推进。 目前，信创应用正在从党政领域向全领域转化，订单加速渗透。

2.2 国产服务器即将迎来 1962 亿替代空间

自下而上测算，国内服务器信创潜在国产替代空间有望达 1962 亿元： 信创为国产服务器厂商带来确定性的业绩增量。我们根据政府机关人数、事业单位人 数和国有企业职工人数推算接下来 5 年国内服务器信创市场国产替换的潜在空间。 据国家统计局，2008 年，政府机关工作人员数量为 1328 万，事业单位工作人员数量 为 2618 万，财政负担工资福利的人员合计为 3946 万人，占总人口的比重为 2.97%，比值 为 1:34。据国家统计局，2008 年，我国总人口为 13.28 亿人；2022 年，我国总人口为 14.12 亿人。假设财政负担工资福利的人员占总人口比重 2.97%不变，则对应 2022 年我国 财政负担工资福利的人员数量为 4193 万人。

其他参考数据：据国家统计局，2021 年，我国国有单位城镇就业人员数量为 5633.08 万人；据人社部《2015 年度人力资源和社会保障事业发展统计公报》，截至 2015 年底，全 国共有公务员 716.7 万人；据国家统计局 2019 年披露，第四次全国经济普查数据显示，规 模以上企业使用计算机 5038.1 万台。

3 智能计算：AI 大模型迈入千亿参数时代，需求驱动算力产业链 高景气

3.1 AI 大模型浪潮已开，智能算力需求有望高增

大模型成为全球 AI 热点，带动新一轮算力需求增长。GPT-3 的语言模型包括 1,750 亿 个参数，和 GPT-2 相比增加了将近 117 倍。而根据 GPT-4 参数量有望达到 1.5 万亿个，伴 随而来的是大量的平行运算算力需求。根据英伟达信息，GPT3.0 使用了 28.5 万个 CPU 和 超过 10000 个英伟达 V100 GPU。从落地角度来看，国内大模型训练及推理，以及未来更 多的行业垂直应用，都需要大量算力支撑。

AI 大模型对算力的需求来自训练和推理两个环节： 1）训练环节通过海量数据来训练出一个复杂的神经网络模型，模型具有一定的通用 性，且能够适应特定的功能，以完成各种任务，需要处理海量的数据的庞大计算过程，注 重绝对的计算能力； 2）推理环节利用训练好的模型，根据具体落地场景需要推理出各种结论，对算力要求 相对训练环节低，但注重综合指标，单位能耗算力、时延、成本等都要考虑。后期，随着 大模型应用的逐渐推广和落地场景的不断丰富，推理端所需算力有望不断增加。据 IDC， 2021 年，中国数据中心用于推理的服务器的市场份额占比已经过半，达到 57.6%，预计到 2026 年，用于推理的工作负载将达到 62.2%。

智能算力需求高增。随着国内外厂商加速布局千亿级参数量的大模型，训练需求有望 进一步增长，叠加大模型落地应用带动推理需求高速增长，共同驱动算力革命并助推 AI 服 务器市场及出货量高速增长。IDC 数据显示，2021 年人工智能服务器市场规模 59.2 亿美 元，与 2020 年相比增长 68.2%，预计到 2026 年，中国人工智能服务器市场将达到 123.4 亿 美元。 从算力角度看，随着 AI 模型日益复杂、计算数据量快速增长、模型向多模态拓展、人 工智能应用场景不断深化，未来国内智能算力规模有望实现快速增长。IDC、浪潮信息发 布的《2022-2023 中国人工智能计算力发展评估报告》显示，以半精度（FP16）运算能力 换算，2021 年中国智能算力规模为 155.2 EFLOPS （每秒百亿亿次浮点运算），2022 年达 268.0 EFLOPS，预计到 2026 年将进入 ZFLOPS（每秒十万亿亿次浮点计算）级别，达到 1,271.4 EFLOPS，2021-2026 年智能算力规模 CAGR 达 52.3%，显著高于同期通用算力规模 CAGR 的 18.5%。 根据《智算中心规划建设指南》，人工智能计算需求未来将占据 80%以上的计算需 求，智能计算成为未来经济的主要增长点之一。

3.2 服务器：海光 DCU 接近国际一流水平，公司 AI 服务器有望显著受益

3.2.1 海光 DCU 基于通用 GPGPU 架构，可用于 AI 训练推理

GPU 可应用于 AI 加速场景。当前主要计算芯片有 GPU、ASIC、FPGA 等，其中 GPU 最初专用于图形处理制作，基于大吞吐量设计，拥有更多的 ALU 用于数据处理，适合对密集数据进行并行处理，擅长大规模并发计算，因此也被应用于 AI 训练等需要大规模并发计 算场景。 2003 年，GPGPU（General Purpose computing on GPU，基于 GPU 的通用计算）概 念首次被提出，意指利用 GPU 的计算能力在非图形处理领域进行更通用、更广泛的科学计 算。GPGPU 在传统 GPU 的基础上进行了优化设计，部分 GPGPU 会去除 GPU 中负责图形 处理加速的硬件组成，使之更适合高性能并行计算。GPGPU 在数据中心被广泛地应用在人 工智能和高性能计算、数据分析等领域。GPGPU 相比于 CPU 并行计算能力更强，但是通 用灵活性相对较差，编程难度相对较高。在 CUDA 出现之前，需要将并行计算映射到图形 API 中从而在 GPU 中完成计算。

CUDA 大幅降低 GPGPU 并行计算的编程难度，实现 GPU 的通用化。CUDA (Compute Unified Device Architecture)是英伟达 2007 年推出的适用于并行计算的统一计算设 备架构，采用一种全新的计算体系结构来调动 GPU 提供的硬件资源，本质上是应用程序和 GPU 硬件资源之间的接口。CUDA 程序组成包括 CUDA 库、应用程序编程接口（API）及 运行库（Runtime）、高级别的通用数学库。CUDA 架构实现了 GPU 并行计算的通用化，相 当于把复杂的显卡编程包装成了一个简单的接口，从而可用于直观地编写 GPU 核心程序， 可大幅提升编程效率。目前主流的深度学习框架基本都是基于 CUDA 加速 GPU 并行计 算。 DCU 是海光信息基于通用的 GPGPU 架构设计、发布的适合计算密集型和运算加速领 域的 AI 芯片。海光信息 2018 年 10 月启动了第一代 DCU（Deep Computing Unit 深度计算 器）“深算一号”的产品设计，该芯片内置 60-64 个计算单元，最多 4096 个运算核心，具有 较强的并行计算能力和较高的能效比，适用于向量计算和矩阵计算等计算密集型应用。 2020 年 1 月，公司启动第二代 DCU“深算二号”的产品研发工作。海光 DCU 兼容通用的“类 CUDA”环境及国际主流商业计算软件和人工智能软件，软硬件生态丰富，可广泛应用于大 数据处理、人工智能、商业计算等应用领域。

3.2.2 公司基于国产 AI 芯片推出了智算服务器产品

基于海光、寒武纪 AI 芯片，公司目前主要推出了 X785-G30 和 X785-G40 两款 AI 服 务器： 1）X785-G30 是基于 Intel Purley 处理器平台开发的一款高规格双路 GPU 服务器。 GPU 架构可灵活调整，是 PCIe 扩展密度最高的深度学习训练和推理平台。主要应用于 HPC、深度学习训练/推理。 2）X785-G40 是兼备训练与推理功能的全能型 GPU 服务器，采用最新一代双路英特尔 至强可扩展处理器，支持多达 8 个训练 GPU，专为高密度 GPU 计算提供全方位的性能支 持，支持多种不同的 GPU 拓扑结构， 针对不同的应用和模型进行 GPU 互联优化，是高效 全能的计算平台。同时对市面主流 GPU 进行了适配，兼容多种 GPU 类型，满足客户的灵 活需求。主要应用于深度学习、应用推理、智能计算。

3.3 算力租赁：大模型时代智算租赁服务有望贡献持续增长动力

3.3.1 大模型“赢家通吃”，算力租赁或成中小企业主流选择

智算中心建设潮起。智算中心是基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架 构，提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施。智 算中心以多种异构方式共同发展的 AI 服务器算力机组为算力底座，不断提升智能计算能力 和速度，满足人工智能应用场景下大规模、多线并行的计算需求，围绕“算力生产、算力 聚合、算力调度、算力释放”四个核心业务功能，为各行业各领域人工智能应用提供稳定 的技术支撑。根据国家信息中心、浪潮信息编制的《智能计算中心创新发展指南》，截至 2023 年 1 月，我国已有超过 30 个城市正在建设或提出建设智算中心，一般起步算力目标 是 100P，整体布局以东部地区为主，并逐渐向中西部地区拓展。

智算中心有效支持 AI 产业发展。智算中心的人工智能加速计算能力能够有效支持 AI 训练、AI 推理、数据压缩、图像编码、视频编码等，为人工智能大模型开发、训练等提供 密集型、大规模计算服务，实现从模型开发、训练、部署、测试、发布的“流水式生产” 与一站式交付，使智慧计算像水电一样成为城市的基本公共服务，进而帮助城市中小企 业、创新型企业和传统企业降低企业 AI 技术研发、应用和部署成本。智算中心的人工智能 专用算力服务、数据服务和算法服务为企业、高校等各类研发机构创造了低成本、高可 靠、便捷简易的人工智能应用开发与场景试验条件，从而促进人工智能技术的成果转化， 已成为推进 AI 产业化的重要引擎。

智算中心产业链涉及多关键环节，上游主要由 AI 服务器供应商、存储设备供应商、网 络设备供应商以及数据中心管理系统提供商等 IT 基础设施提供商以及土建施工承包商、供配电系统供应商、制冷系统提供商土建基础设施商，中游为智算服务提供商、云服务供应 商、IDC 服务商等，行业下游则为互联网、金融等行业及各种先进产业的落地应用，为企 业和科研单位提供数据服务、算力服务、算法服务、生态服务等多元化服务。

大模型“赢者通吃”，算力租赁或成中小企业 AI 算力解决方案。AI 服务器成本每台可 达百万元人民币。由于大模型参数量巨大，对应的训练和推理过程都需要消耗大量算力资 源，成本高昂，仅有资金实力雄厚、算力资源储备丰富的巨头可以承担。未来行业格局或 将向几个主要的通用大模型和若干垂直行业应用小模型演变。从算力来源看，国内能够大 量采购 AI 服务器进行 AI 训练推理的企业较少，后续随着大模型市场集中度提升，采购服 务器建设数据中心的重资产模式将产生大量的算力冗余，智算中心等以公有云方式部署的 算力租赁方案将成为很多中小企业的选择。

3.3.2 前瞻布局智算服务，公司有望持续受益

前瞻布局智算资源。公司设有子公司曙光智算，目前已建立一体化算力服务平台，整 合国内算力、存储、网络及数据等分布资源，打造涵盖基础算力、算力咨询和算力互联网 的算力服务体系，为用户提供“先进、绿色、无损算力”和“集算力、数据、应用、运营、 运维为一体的服务”。公司人工智能云计算平台解决方案集成了数据集管理、模型管理、训 练等服务，支持 TensorFlow/PyTroch/Paddle 等多种深度学习框架，可应用于深度学习训练 与推理、图形图像处理以及科学计算等场景。公司前瞻布局海量智能算力资源，如运营合 作的数据中心、云计算中心等，未来有望持续受益于 AI 算力租赁服务。 发布“5A 级”智算中心解决方案。5A 级智算中心是公司结合国家规划、产业发展以及 政企用户需求，打造的新型智能算力基础设施，可提供涵盖算力供给、算法优化、数据服 务及行业应用在内的全场景人工智能计算服务，有效促进 AI 产业化、产业 AI 化及政府智 慧治理，助力区域、行业迈入智能发展快车道。

4 先进计算：国家级新基建政策驱动，行业增速超全球

4.1 新基建需求驱动超算中心建设提速，国家超算互联网实现总体统筹协调

超级计算，又称高性能计算 (HPC)，是计算科学的重要前沿分支，指利用并行工作的 多台计算机系统（即超级计算机）的集中式计算资源，处理极端复杂或数据密集型问题。 超算能力是衡量一个国家或地区科技核心竞争力和综合国力的重要标志。超算算力以每秒 浮点运算次数衡量，常以 Petaflops（Pflops，每秒千万亿次浮点运算）为度量单位。

新基建浪潮驱动超算中心建设提速。2020 年 4 月，发改委首次明确了新型基础设施的 内涵和范围，提出“新基建”主要包括信息基础设施（5G、物联网、人工智能、数据中心 等）、融合基础设施（智能交通基础设施、智慧能源基础设施等）和创新基础设施（重大科 技基础设施、科教基础设施、产业技术创新基础设施等）。此后，超算相关政策不断发布。 作为新基建的一部分，超算中心建设快速推进。 科技部启动国家超算互联网部署工作，国家超算互联网联合体成立。4 月 17 日，国家 超算互联网工作启动会在天津召开，国家超算互联网联合体正式成立。超算互联网，指以 互联网的思维运营超算中心，并连接产业生态中的算力供给、应用开发、运营服务、用户 等各方能力和资源，构建一体化超算算力网络和服务平台。其重要目标是紧密连接供需双 方，通过市场化的运营和服务体系，实现算力资源统筹调度，降低超算应用门槛，并带动 计算技术向更高水平发展，推动自主核心软硬件技术深度应用，辐射带动自主可控产业生 态的发展与成熟。科技部表示，2025 年底，国家超算互联网将可形成技术先进、模式创 新、服务优质、生态完善的总体布局，成为支撑数字中国建设的“高速路”。

目前，我国获批的国家超级计算中心达 11 所，分别为国家超级计算天津中心、广州中 心、深圳中心、长沙中心、济南中心、无锡中心、郑州中心、昆山中心、成都中心、西安 中心、太原中心。这些国家级超算中心的承建方主要为国防科技大学（天河系列）、国家并 行计算机工程技术研究中心（神威系列）以及公司（x86 架构），单体算力多在数百 PFLOPS 级别，个别中心算力可达国际领先的 EFLOPS 级别。

4.2 中国超算市场规模增速超全球，2025 年有望达 466 亿元

全球 TOP500 超算中中国制造超算数量约占 45%，算力总和约占三成。在全球 Top500 超算榜单中，中国供应商制造超级计算机数量连续 9 次市场份额位居全球第一。 2018 年底-2020 年中，全球 Top500 榜单中，中国超算上榜数量占比约为 45%。2017-2019 年，中国供应商制造超级计算机算力总和在全球 Top500 超算算力总和占比约为三成，低于 数量占比。2020 年起，中国停止向 TOP500 组织提交最新超算系统信息，故此后数量和算 力占比均有所下滑。

中国超算市场规模增速超全球，2025 年有望达 466 亿元。根据沙利文研究，全球来 看，以供应商 HPC 市场收入为口径进行市场规模测算，2017-2021 年全球超算市场规模 CAGR 为 12.2%，预计 2021-2026 年 CAGR 为 6.1%，2026 年超算 HPC 市场规模将达到 395.3 亿美元。中国来看， 2016-2021 年中国超算服务市场规模 CAGR 为 24.7%，预计 2021-2025 年 CAGR 为 24.1%，2025 年中国超算服务市场规模将达到 466 亿元。

5 子公司：“中科系”核心技术孵化平台，旗下多项优质资产步 入收获期

作为中科院顶级技术孵化平台，公司控股及参股了海光信息、中科星图、曙光云、中 科方德、中科三清、中科天机、曙光数创等多项优质资产，已逐步迈入收获期。其中海光 信息是我国领先的国产 x86 架构 CPU +GPU 领先企业，已于科创板上市，公司持股 28%； 曙光数创是以数据中心高效冷却技术为核心的数据中心基础设施产品供应商，已于北交所 上市，公司持股 70%；中科星图是我国空天地信息化领域龙头企业，2020 年 7 月于科创板上市，公司持股 15.7%；子公司的布局与公司高端计算机、存储等主营业务产生较强的协 同效应，也将为公司业绩增长贡献持续的动力。

5.1 海光信息：国内稀缺的 x86 架构芯片厂商，CPU+GPU 双领军

国内稀缺的 x86 架构芯片厂商。x86指令集具有业界最好的产业生态支持，现有运行中 以及开发中的绝大部分服务器、硬件设备、软件系统均基于或兼容 x86 指令集。公司通过 与 AMD 合作获得了 x86 处理器设计核心技术的授权。目前，国内能够生产 x86 架构 CPU 的厂商只有海光信息和兆芯。 CPU+GPU 双轮驱动。公司的主要产品为海光 CPU 和海光 DCU： 1）海光 7000 系列 CPU 最多集成 32 个处理器核心，最大支持 8 个内存通道和 128 个 PCIe 接口，主要应用于高端服务器，主要面向数据中心、云计算等复杂应用领域。 2）海光 5000 系列 CPU 最多集成 16 个处理器核心，最大支持 4 个内存通道和 64 个 PCIe 接口，主要面向政务、企业和教育领域的信息化建设中的中低端服务器需求， 并发处 理能力和单核心处理器性能较为均衡。 3） 海光 3000 系列 CPU 最多集成 8 个处理器核心，最大支持 2 个内存通道和 32 个 PCIe 接口，主要应用于工作站和边缘计算服务器，面向入门级计算领域。 4）海光 8000 系列 DCU 主要部署在服务器集群或数据中心。

产品性能领先国内，比肩全球。以海光 7285 为例，相关参数为 32 核，64 个超线程， 2.0GHz 主频，DDR4 内存，内存通道数 8，最高内存频率 2666MHz，PCIe 通道数 128。通 常，若处理器核心数较多，在性能提升的同时会限制主频的提升；内存通道、内存主频、 PCIe 通道等参数直接影响处理器 I/O 性能，也是处理器重要性能指标。公司多款产品已在 核心数、支持内存、内存通道数、PCIe 通道数等方面领先国内同行，比肩全球主流产品。

营收、净利快速增长。2018-2022 年，随着出货量的爆发，海光信息营收和净利也快速 增长。2018 年，海光信息实现营业收入 0.5 亿元，亏损 0.6 亿元。到 2022 年，海光信息已 实现营业收入 51.3 亿元，同比增长 121.8%，实现归母净利润 8.0 亿元，同比增长 145.6%。

5.2 曙光数创：中国数据中心制冷方案领军企业

中国数据中心制冷方案领军企业。曙光数创是一家以高效制冷技术为核心的数据中心 整体解决方案供应商，主要从事液态冷却产品、机房空调产品、机房温湿度控制产品、机 房微模块产品研究、开发、销售，并围绕上述产品提供软件开发、系统集成和技术服务， 是中国数据中心制冷领域的领军企业。曙光数创在北京、天津、青岛等地已拥有研发及生 产和服务中心，其数据中心产品、服务器液冷系统、液冷数据中心解决方案等，在国内乃 至国际处于技术领先地位。公司冷板液冷解决方案出货量稳居行业前列，已实现标准化生 产，且大规模商业应用多年，在科研、互联网、金融、教育、医疗、广电、通信、云计算 等领域表现卓越。公司浸没式液冷方案在业界具有稀缺性和竞争力。

提供全栈液冷解决方案。曙光数创是曙光信息数据中心制冷解决方案的承载主体。作 为数据中心液冷技术引领者，曙光早于 2011 年便开始液冷技术探索与研究，率先推出国内 首款冷板液冷服务器，并实现大规模商业化部署，又于 2013 年率先实现浸没相变液冷技 术，并于 2019 年完成大规模部署。经过 10 多年积累，曙光形成从通用冷板服务器，到浸 没相变液冷微模块以及机电、土建工程的全栈液冷技术储备与方案能力。可根据用户不同 需求，实现从新建节能数据中心，到改造传统风冷数据中心的一站式服务。

数据中心走向液冷时代。我国数据中心总体上还处于小而散的粗放建设阶段。随着双 碳目标不断推进，节能减排要求提高，近期，多地对数据中心能效指标 PUE 值提出严格要 求。为约束大型算力基础设施的能效，国家发改委、科技部、工信部、国家能源局等多部 门陆续出台文件，对新建大型、超大型数据中心的 PUE 要求已从 2017 年的 1.5 降至 2021 年的 1.3 以下，国家枢纽节点平均 PUE 更是要求进一步降到 1.25 以下。“东数西算”工程 要求东部地区 PUE 目标不超过 1.25，西部地区不超过 1.2，能效指标更加严格。 曙光液冷解决方案竞争力强。数据中心提升能效最简便的方式是将风冷散热升级为液 冷散热。曙光冷板式液冷数据中心方案，不但让数据中心 PUE 降至 1.2 以下，还可延长 CPU 满载频率运行时间，增加 CPU、内存内部半导体元器件稳定性和使用寿命，降低数据 中心总体拥有成本（TCO），在大中型数据中心，用电成本相比传统风冷年可节约数千万 元。曙光浸没相变液冷技术方案行业领先，方案 PUE 值最低可下降到 1.04，实现全年自然 冷却。此外可带来整体 10-30%应用性能提升，相比风冷总体能耗可下降 30%。不论冷板还 是相变液冷，曙光液冷方案均经过大量部署考验，在全国二十多个城市，以及金融、教 育、能源、人工智能、医疗等领域得到广泛应用，累计部署液冷计算节点量数万个。

公司业绩持续提升。随着服务器出货、数据中心建设的增长，以及数据中心节能环保 要求的不断提高，曙光数创业绩也持续成长。2022 年公司实现营收 5.18 亿元，同比增长 27.01%、归母净利润 1.17 亿元，同比增长 24.72%。

5.3 中科星图：我国数字地球开拓者，业绩表现持续亮眼

中科星图股份有限公司是国内最早从事数字地球行业的公司，依托空天院的优质资源， 秉持集团化策略，打造出核心产品“GEOVIS 数字地球”，服务于以特种领域为主、民用领 域为辅的多个行业，近年来业绩增长态势良好，并向线上业务进军。 国内数字地球产品研发与产业化的领军企业。中科星图是中国科学院空天院投资的国 有控股高新技术企业，经过十余年的数字地球理论和研发积累，已攻克云计算、大数据、 空天大数据智能处理等核心技术，核心产品不断迭代升级，目前推出了第六代 GEOVIS 数 字地球产品，并针对 C 端用户推出了星图地球产品体系，在特种领域、智慧政府、气象生 态、航天测运控、企业能源、线上业务六大板块拥有成熟的应用解决方案，得到了市场及 客户的高度认可，树立了良好的公司品牌和信誉。

GEOVIS 数字地球基础软件平台是公司以国家高分专项的资源共享服务平台为基础， 将大数据、云计算和 AI 等新型信息技术、地理信息技术与航空航天产业深度融合，在产 业化应用推广进程中形成的核心产品。公司先后推出了 GEOVIS 1~GEOVIS 6 六代数字地 球产品，为了加快实现数字地球在各个行业应用中落地，经有关部门批复同意，GEOVIS 数字地球开始示范应用于政府、企业等重大客户。在 GEOVIS 数字地球基础软件平台之 上，公司面向政府、企业及特种领域应用等行业打造了行业专属的应用软件平台，2021 年 公司发布了“北斗为体、高分为象”的 GEOVIS 6 新一代数字地球。 公司依托 GEOVIS 6 数字地球，形成了以技术开发与服务为核心的四类业务，2022 年 技术开发与服务业务为 9.60 亿元，占营收的比例 60.9%。公司主要为用户提供软件销售与 数据服务、技术开发与服务、专用设备及系统集成。其中，技术开发与服务是公司的核心 业务，是基于数字地球相关产品和核心技术，针对特定用户的定制化需求，公司通过采购 第三方插件、与第三方软硬件进行适配等，为用户提供满足其需求的定制化应用系统。

得益于集团化发展战略和持续加强研发投入，中科星图营收稳步增长且增速持续提 升。公司 2020-2022 年营业收入分别为 7.0/10.4/15.8 亿元，同比增长 43.6%/48.0% /51.6%， 增速具有明显上升趋势。公司 2020-2022 年归母净利润分别为 1.5/2.2/2.4 亿元，同比增长 43.3%/49.4%/10.2%。

6 盈利预测

预测原理：公司是我国核心信息基础设施领军企业，横向来看，在高性能计算、智 算、云计算等领域均有布局；纵向来看，拥有从芯片、存储到服务器、数据中心的全栈自 主技术。公司采用主流的 x86 架构，综合竞争力强。我们认为，公司未来业绩将显著受益 于信创驱动下服务器国产化的推进、新基建等政策及 AI 浪潮驱动下的超算中心建设，以及 AI 大模型浪潮驱动下的智算需求爆发：

营业收入方面，预计公司 23-25 年营收 152.99/179.99/212.95 亿元（+17.61%/17.65% /18.31%），具体而言： 1）公司“IT 设备”业务主要为服务器硬件销售，涵盖通用计算、智能计算、先进计 算三类，同时受益于央国企及行业信创提速、AI 大模型训练需求提升、国家超算新基建政策驱动三重因素的影响，22 年收入 114.48 亿（+15.13%），未来有望实现快速增长，预计 23-25 年收入达到 134.72/158.61/188.05 亿（+17.68%/17.73%/18.56%）； 2）“软件开发、系统集成及技术服务”业务主要为与硬件配套的云计算服务、.网络安 全产品等，22 年收入 15.55 亿（+17.70%），我们预计未来将保持稳定增长，预计 23-25 年 收入达到 18.27/21.38 /24.90 亿（+ 17.50%/17.00%/16.50%）。

毛利率方面，我们预计随着经济的复苏，项目交付有望逐步趋于正常化，带动毛利率 回升，23-25 年毛利率预计分别为 26.63%/27.97%/29.26%； 费用率方面，随着公司产品出货的放量，整体费用率有望逐步下降，23-25 年预计：销 售费用率为 4.67%/4.61%/4.54%，管理费用率为 2.36%/2.11%/1.94%，研发费用率为 8.30%/8.04%/8.37%； 归母净利润方面，预计 23-25 年归母净利润 20.26/26.54/32.79 亿元（+ 31.22%/30.97% /23.54% ）。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）