（一）华为以鲲鹏+昇腾为核心，打造坚实计算硬件生态底座

服务器作为IT系统中的基础硬件，广泛应用于互联网、金融、电信、公共部门等领域， 为用户提供计算、存储和网络资源等服务。完整的服务器产业链是上游厂商提供芯 片、主板、存储设备等核心部件，中游整机厂商组装、测试、制造出服务器整机，最 后销售给下游各行业客户。近年来，服务器领域国产替代的节奏正逐渐加快。一方 面，芯片、主板等核心部件的国产产品的性能与国际主流产品性能差距快速缩小； 另一方面，在政策的引导下，各领域信创产业的建设节奏正在加快。 在国产服务器产业链中，华为提供芯片、主板等核心部件组装的服务器占有重要地 位。因此，本篇报告通过分析华为服务器产业链上下游，探讨服务器国产替代的趋 势以及产业链各环节相关公司的价值量。华为服务器硬件产业链具体包括： (1) 上游核心部件设计和工艺：主要包括服务器内核心零部件设计和工艺，华为提 供包括芯片（鲲鹏芯片、昇腾AI芯片）、主板（鲲鹏主板）等核心零部件的设 计。 (2) 中游服务器整机生产：主要包括华为基于鲲鹏CPU自研的Taishan服务器、基 于昇腾AI芯片自研的Atlas服务器，以及相关合作伙伴在华为提供硬件和技术 支持下的自有品牌的服务器整机的生产。 (3) 下游渠道：各合作伙伴向下游各行业销售服务器，主要包括金融、电信、公共 部门、电力、石油、交通、医疗、教育等行业。

服务器是IT系统中重要的基础设施，其硬件配置直接影响着整个系统的性能和效率。 根据硬件配置、功能和性能以及应用场景的不同，服务器可分为通用服务器和AI服务器。 (1) 在硬件配置方面，通用服务器通常配备2个CPU，而AI服务器采用异构形式， 除了2张CPU之外还需配备4-8张加速卡,例如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+ 其他的加速卡等，因为AI计算任务通常需要大量的并行计算能力。此外，AI服 务器需要更大的内存容量用于训练和推理模型；在网络连接方面，AI服务器需 要更高速的网络连接以支持大规模数据传输和模型训练；在系统架构和散热部 分，由于AI服务器通常配备多个GPU和其他加速卡，因此需要更优的系统架构 设计和散热方案，确保服务器能够在长期稳定运行的同时保持良好散热效果。 (2) 在功能和性能方面，通用服务器具备综合的计算能力、存储能力和网络能力， 以满足各种数据的处理和计算需求，AI服务器采用了高性能的处理器、大量的 内存和存储资源以及适用于AI计算的加速卡，可以实现更高性能的计算能力。 (3) 在应用场景方面，普通服务器更多地用于传统的计算任务和网络应用；AI服务 器主要针对大数据、科学计算、人工智能等计算密度较高、数据处理庞大的场 景。与普通服务器相比，AI服务器具备更强大的计算能力和存储容量，扩展性 较强、应用场景更为广泛。

通用服务器中CPU和硬盘价值量合计占比过半，AI服务器中GPU价值量占比较高。 通用服务器主要包含CPU、内存、存储、网络接口等硬件组件，其中固态硬盘和CPU 是价值量占比最大的两个部件，两者合计价值占比超过60%。AI服务器则需要高性 能的处理器、大量的内存和存储资源，以及专用的AI加速卡如GPU、TPU等以满足 大数据、人工智能等应用的计算和数据处理需求。其中，AI加速卡是提供核心功能的 部件，在AI服务器中价值量占比接近80%。此外，由于AI服务器需要进行大量的并行 计算，功耗较高，需要配置高效的冷却系统来保障系统稳定运行；同时由于AI服务器 需要进行高速、高频的数据传输和交互，也需要配置高质量的通信连接设备。这些 部件都会增加AI服务器的成本。

华为服务器全产业链中，华为自研芯片和主板等核心部件，开放其他部件和环节给 合作伙伴。通过梳理服务器中各零部件的价值量，我们可以看到整个服务器价值量 和技术含量最高的部分是芯片，目前华为采用自研的方式提供。其整机合作伙伴负 责其他部件的采购、制造、组装和销售。服务器整机的计算性能主要取决于芯片性 能，因此，接下来，我们首先分析鲲鹏和昇腾芯片的性能，来看整机合作伙伴服务器 产品的竞争力。

1. 华为鲲鹏系列硬件

鲲鹏CPU先后推出916和920两个系列，包含多个型号。2016年华为推出鲲鹏916处 理器，这是业界第一颗支持多路的ARM处理器。2019年华为推出鲲鹏920处理器，其 单处理器整型计算性能，相比上一代提升2.9倍，针对大数据、分布式存储和数据库 等场景的并行计算性能也有一定提升，能满足多样性计算的需求。鲲鹏920处理器兼 容ARM架构，采用7nm工艺制造，可以支持32/48/64内核，主频可达2.6GHz，支持 8通道DDR4、PCIe 4.0和100G RoCE网络。鲲鹏920处理器在性能、吞吐、集成、 效能、安全性、可扩展性和可靠性等方面具有优势，是一款适用于多种场景的高性 能处理器。

鲲鹏服务器主板是基于鲲鹏处理器的数据中心服务器主板。鲲鹏服务器主板拥有多 核处理能力、高内存带宽、PCIe 4.0和100GE网络支持等特性。主板内置BMC芯片 和BIOS软件，与主流硬件和操作系统兼容，并提供开放接口规范和设备管理指 南，以协助合作伙伴快速开发自有品牌的服务器产品，为数据中心应用提供高性能 和可扩展性支持。在快速放量的初期，以华为技术为基准的相关品牌服务器，为了 确保质量和性能的一致性，在主板这个层面，存在开发权限和标准规格相对比较统 一的可能性。在未来，如果主板的开发权限有一定变化，整机合作伙伴的附加值可 能也会相应随之变化。

TaiShan系列是华为自研的服务器，分TaiShan 200和TaiShan 100两个系列。 TaiShan服务器基于鲲鹏处理器，适合为大数据、分布式存储、原生应用、高性能 计算和数据库等应用高效加速。基于搭载的鲲鹏CPU不同，服务器分为200和100 两个系列，TaiShan 200服务器基于鲲鹏920处理器，包含2280E边缘型、1280高 密型、2280均衡型、2480高性能型、5280存储型和X6000高密型等产品型号； TaiShan 100服务器基于鲲鹏916处理器，包含2280均衡型和5280存储型等产品型 号，适应多样化使用需求。

2. 华为昇腾系列硬件

昇腾AI芯片基于华为达芬奇架构设计，分为910和310两个系列应用于不同场景。昇 腾310主要在边缘计算场景支持推理应用，包括物体识别、语音识别、车联网等，这 些应用的特点是数据处理量较小，实时性要求较高。面对边缘计算场景，昇腾310提供的算力是8TFLOPS（FP16）和16TOPS（INT8），其最大功率为8W。昇腾910应 用于大型数据中心，支持高性能、大算力的AI计算，包括预训练大模型的开发和应 用，海量信息检索，大范围场景的仿真和预测等，最大功率310W，算力可320 TFLOPS（FP16）、640TOPS（INT8），与英伟达 A100 性能相当。

Atlas系列硬件为打造面向“端、边、云”的全场景AI基础设施方案提供强大的AI算 力支撑，可广泛用于平安城市、智能交通、智能医疗、智能零售、智能金融等领域。 除提供既有的Atlas系列硬件产品外，华为还将昇腾系列芯片等硬件开放给合作伙伴， 让合作伙伴基于Atlas系列硬件进行集成和二次开发，联合打造有竞争力的产品。在 Atlas系列中，端侧硬件为Atlas 200I A2加速模块；边侧硬件分别为Atlas 300I Duo推 理卡、Atlas 500 A2智能小站和Atlas 500 Pro智能边缘服务器；云端硬件产品众多， 包括开发者套件、加速卡、服务器和集群等。

以下为Atlas硬件典型产品的介绍（资料来源：华为官网）：

（1）端侧

Atlas 200I A2加速模块可以在边端侧实现目标识别、图像分类等AI应用加速，广泛 用于智能边缘设备、机器人、无人机、智能工控等边端侧AI场景。智能输电线无人巡 检技术基于昇腾Atlas 200 AI加速模块，能实现对入侵检测、导线异物、烟火识别、 山火识别等状况实现智能识别并自动预警，方便运维人员及时处理，避免安全隐患。

（2）边侧

Atlas 300I Duo推理卡融合“通用处理器、AI Core、编解码” 于一体，提供AI推理、 视频分析等功能，支持检索聚类、内容审核、OCR识别、语音分析、视频分析等多 应用。例如，在法院，卷宗的处理和管理一直是工作的核心。目前结合Atlas 300I 推 理卡，依托图像识别、文字识别等技术，可实现根据卷宗目录规则，智能识别卷宗类 别、卷宗文字、卷宗特殊标记，大大降低人工工作量、提高了提取准确度。 Atlas 500 A2智能小站具有环境适应性强、云边协同等特点，可以在边缘环境广泛 部署，满足在交通、社区、园区、商场、超市等复杂环境区域的应用需求。例如，在 产业园区的数字化建设中，依托华为Atlas 500智能小站超强AI算力，可实现车辆检 测、场景检测及动作分析等，还可通过配置工具软件，支持多算法混跑，即一路视频 同时运行多个算法。 Atlas 500 Pro智能边缘服务器作为面向边缘应用的产品，具有强计算性能、高环境 适应性、易于部署维护和支持云边协同等特点。可以在边缘场景中广泛部署，满足 在安防、交通、社区、园区、商场、超市等复杂环境区域的应用需求。

（3）云侧

开发者套件Atlas 2001DK A2 是一款面向Al算法验证和应用开发的开发者套件产品。 具有硬件接口丰富、参考代码和算法模型丰富、工具全流程覆盖等特点，满足视频 图像分析、自然语言处理、机器人等多个领域的需求。例如，在智能语音应用场景， 通过在Atlas 200I DK A2上部署一个适合工业应用且达到SOTA精度的自动语音识别 模型，可快速实现简单的智能家居控制。 Atlas加速卡包括视频解析、训练及推理标卡，集成于训练、推理服务器，提供超强 AI算力。视频解析卡具有超大视频解析路数、安全启动等优势，支持100路高清视频 实时分析，可广泛应用于智慧城市、智慧交通、智慧园区、智慧金融等诸多AI行业场 景。推理卡提供目标检索等功能，可广泛应用于OCR识别（Optical Character Recognition ，光学字符识别）、语音分析、搜索推荐、内容审核等诸多AI应用场景。 训练卡则可加快深度学习训练进程，满足教育科研、智慧城市、金融等需要人工智 能训练的算力需求。

Atlas服务器集结Atlas加速卡，分为训练、推理两类。推理服务器，提供强大的实时 推理能力和视频分析能力，广泛应用于中心侧AI推理场景。训练服务器具有更高算 力密度、更高能效比与高速网络带宽等特点，广泛应用于深度学习模型开发和训练， 适用于智慧城市、智慧金融、教育科研、运营商等需要大算力的行业领域。 Atlas 900集群，面向人工智能计算中心等重算力场景，具有超强AI算力、更优AI能 效、更佳AI拓展等特点。广泛应用于深度学习模型开发和训练，适用于人工智能计算 中心、智慧城市、科研探索、运营商等需要重算力的场景。9月20日，华为正式推出全新架构的昇腾AI计算集群Atlas 900 SuperCluste，可支持超万亿参数的大模型训 练。新集群采用了全新的华为星河AI智算交换机CloudEngine XH16800，使用了创 新超节点架构，大大提升了大模型训练能力、系统可靠性和训练稳定性。

（二）从公开参数看，可以对标同期海外竞品

1. 鲲鹏920及昇腾910可对标同期国际主流芯片

鲲鹏920性能对标同期国际主流CPU产品，在商业应用中形成一定国产替代效应。华 为通过自主创新和设计优化，实现了高整型测试性能、高吞吐、高集成度、高效能源 效率、安全可靠性、可扩展性和高可靠性等一系列优势，它能够在保证高性能计算 的同时，降低能源消耗和散热需求，并具备出色的网络带宽和IO总带宽能力，从而 提高了整体系统的性能和工作效率。根据跑分和能耗对比，鲲鹏和英特尔志强高中 低三档差距不大，在商业应用中已具备一定替代效应。其中华为CPU的高端型号鲲 鹏920 7260与海外同期发布的Intel xeon platinum 8276和AMD EPYC 7662 CPU产 品在各项关键指标上表现相近，在SPEC2017 base双路和四路跑分上也有亮眼表现。

昇腾芯片打造坚实AI算力底座，可对标英伟达A100芯片。昇腾910代表了华为AI芯 片的最强算力，主要用于训练场景，其半精度算力达320 TOPS，并与英伟达A100 PCIe 80GB型号产品的性能相当，但距离其最新一代H100仍有一定差距。

2. 华为依托ARM打造自主硬件生态，以CANN架构拓展昇腾AI生态

X86架构仍然占据大部分市场份额，ARM呈上升趋势。x86架构具有良好的业界产 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架构，目前x86市场份额接近90%。ARM架构具备低功耗、低成本的 优势，亚马逊自研的graviton服务器采用ARM架构，其作为全球最大的云计算服务 提供商，全球市场份额的稳定性使得Graviton出货量很大，推动了ARM服务器的生 态环境得以建立和完善，同时不断吸引更多的合作伙伴和开发者共同推动ARM服务 器的发展，根据艾瑞咨询预测，ARM架构市场份额有望从2020年的2%提升至2025 年的20%。

华为基于ARM拓展芯片指令集架构，打造鲲鹏CPU计算生态。华为获得了ARM v8 架构的永久授权，可以自主设计CPU核心，可控程度较高。华为以鲲鹏CPU和自研 主板为核心，优先支持合作整机厂商发展自主品牌服务器和PC，打造CPU计算生 态。由于ARM公司的商业模式不涉及芯片生产，只对外销售IP和授权，国内厂商拿到授权的公版架构后开发设计门槛较低，在保留自主性的同时，量产芯片的难度显 著下降，为生态伙伴的快速扩张奠定了基础。此外，与传统的X86相比，ARM芯片 低价格和低功耗的特性具有一定吸引力，伴随着CPU需求的快速扩张，有利于中小 厂商入局ARM生态。 当前国内ARM服务器受制于芯片性能和鲲鹏系列的服务器下游厂商自主能力不足， 生态发展有所受限。与此同时，受中美关系和科技管制影响，中国厂商难以取得ARM 最新的ARM v9 IP授权，缺乏技术更新支持。在这种情况下，开拓新的生态、构造国 产芯片体系是创新发展的必由之路。华为联手合作伙伴打造鲲鹏计算体系，有利扩 张国产架构的生态发展。另一方面，随着ARM架构市场份额的逐步扩大，华为有望 立足ARM架构进行国产替代，形成用户合力，构建自主CPU架构体系和生态。

CUDA构建了英伟达长而深的生态护城河。英伟达针对数据中心场景的大数据和AI 功能的开发起步早，积累深厚。自2007年，英伟达推出CUDA以来，至今已迭代了 12个版本。在多年市场推广下，CUDA已成为AI算法开发主流的系统平台，具有较高 的生态壁垒。截止2023年4月，海内外主要科技公司超过百万的开发人员都是基于 CUDA开发AI算法。硬件层面的架构升级吸引用户采购新一代AI芯片更新换代，软件 层面丰富的工具和易用的开发环境则培养了用户粘性。在长期的积累下，CUDA形成 的生态壁垒较好的巩固英伟达的市场份额和龙头地位。 华为为拓展昇腾AI芯片生态，针对AI场景推出异构计算架构CANN。CANN （Compute Architecture for Neural Networks）构建了从上层深度学习框架到底层AI芯片的桥梁，提供多层次的编程接口， 全面支持昇思MindSpore、飞桨 PaddlePaddle、PyTorch、TensorFlow、Caffe等主流AI框架，提供900多种优选模 型覆盖众多典型场景应用，兼容多种底层硬件设备，提供异构计算能力，支持用户 快速构建基于昇腾平台的AI应用。

CANN是系统级计算平台，位于物理层和基础软件层之间。CANN根据应用于不同场 景中具体的算法需求，为开发者提供了可调用的计算资源以及可操作的功能模块， 具体包括超过1200个算子、统一编程接口AscendCL、ModelZoo模型库以及图编译 器等。CANN提供了从底层算子、模型开发再到上层应用全流程的开发工具，可覆盖 全场景应用，方便开发者快速开发各类算法。作为昇腾AI基础软硬件平台的核心， CANN在面向底层硬件资源的调用、面向开发者的工具模块以及面向生态伙伴的接 口等方面都有较好设计和提升，其具体特点包括： 1. 简便开发：针对多样化应用场景，统一编程接口AscendCL适配全系列硬件，助力 开发者快速构建基于昇腾平台的AI应用和业务。 2. 性能优化：通过自动流水、算子深度融合、智能计算调优、自适应梯度切分等核 心技术，软硬件协同优化，提升AI芯片的算力利用率。 3. 开放生态：丰富的高性能算子库和优选ModelZoo模型库，吸引各领域的开发者共 建生态。

2023年9月18日，华为发布了CANN 7.0，针对算子开发编程语言Ascend C接口和单 算子调用AscendCL接口进行了功能增强，对于市场主流的AI框架和函数库有较好的 兼容性。开发者可以基于CANN 7.0自定义算子，更直接地调用和管理计算资源，从 而实现对AI算力利用率的控制。

通过对比鲲鹏/昇腾与海外竞品，我们发现虽然性能差距在快速缩小，但出货量、应 用生态方面仍有一定差距，这主要是由于英特尔、AMD和英伟达等海外芯片厂商的 起步时间较早，发展历史较长。从发展的角度来看，华为具有竞争力的芯片性能为 其实现商业化落地和快速放量打好了扎实基础。与国内芯片设计厂商相比，华为云 提供给鲲鹏和昇腾芯片较好的应用和落地的场景，因此其芯片具有更多的机会来实 践在实际商业化场景中使用的效果。我们判断，鲲鹏和昇腾芯片通过在华为云中使 用和实践，性能提升和商业化应用的节奏会更快。

（三）华为是国产芯片重要领军者，在国产替代过程中的相对优势明显

1. 国产CPU：鲲鹏920处于国产通用算力领域第一梯队

国产芯片根据指令集授权自由度的不同，可以分为三类。鲲鹏、飞腾、海光、兆芯、 龙芯、申威六大国产芯片的架构技术和指令集授权均来源于国外，但技术路线和迭 代频率各不相同。 （1） 第一类是以龙芯和申威为代表的“引进+自研”模式。其中龙芯基于MIPS授 权，研发了LoongISA指令集和LoongArch指令集；申威以Alpha架构为基础 拓展自研架构。两者的技术体系和生态较为独立，自主迭代不受限。 （2） 第二类是以飞腾和鲲鹏代表的获得ARM指令集授权的国产芯片，企业可以 对指令集架构进行改造研发。目前飞腾和鲲鹏已经获得ARM v8 架构永久授 权，其技术授权的确定性和可持续性较强。但是ARM公司与两者的合作模式 为只出售某一代微架构指令集授权，厂商只能基于获得的授权进行有限的开 发，而受到外部环境压力，最新的ARM v9架构暂时不会授权给国产芯片。 我们认为如果未来鲲鹏和飞腾可以基于 ARM V8 开发出自己的指令集，则 创新可信程度将显著提升，同时在ARM V9等新架构拿不到授权的情况下依 然可以维持先进性。 （3） 第三类是以海光、兆芯为代表的获得X86授权的厂商，可以在一定程度上进行自主开发、持续迭代、创新自己的产品，但是英特尔、AMD的X86授权通 常仅在内核层，在此层面上形成自主指令集有一定难度。

根据公开测评数据，鲲鹏920产品性能较好。通过将鲲鹏920 CPU产品与国内主流厂 商产品进行参数对比，可发现鲲鹏CPU产品最大支持的核心数、内存通道数等指标 与其他国产CPU相比较好。根据华为官方微信公众号，2019年发布的鲲鹏920代表 了当时业界性能优异的ARM-based处理器，典型主频下，鲲鹏920的SPECint Benchmark评分超过930，超出业界标杆25%。同时，鲲鹏920还具备绿色计算的特 点，能效比优于业界标杆30%，可以在为数据中心提供高性能的同时降低功耗。 鲲鹏芯片基于ARM架构，生态体系持续拓展。鲲鹏处理器基于ARMv8架构永久授权， 处理器核、微架构和芯片则由华为自主研发设计，因此鲲鹏芯片具有可以共享ARM 生态的优势。另一方面，自鲲鹏芯片推出以来，华为积极构建基于鲲鹏芯片的生态 系统。近年来，兼容ARM架构的国产操作系统、数据库等基础软件纷纷推出。鲲鹏 芯片在各行业、各场景应用过程中，兼容性得到显著增强。

搭载鲲鹏芯片的服务器快速拓展，对行业原有X86体系的服务器产品具有一定影 响。通用服务器应用领域较广，对操作系统、数据库、虚拟化、集群管理等基础与 工具软件要求较高，华为具备的全套生态支撑能力在国产替代的背景下具有明显的 优势。我们判断，随着搭载鲲鹏芯片的服务器快速拓展，X86体系下的芯片和单一 品类整机制造商在市场份额上可能会面临侵蚀和挑战。

2. 国产AI芯片：昇腾AI芯片商业化步伐较快

昇腾910性能指标亮眼。寒武纪2021年推出的云端AI芯片思元370在7nm工艺下集成 390亿个晶体管，其最大算力高达256TOPS(INT8)，是上一代产品思元270算力的2倍。寒武纪凭借思元370实现了阿里云等互联网厂商的商业化突破。百度昆仑芯AI芯 片已经量产并在百度搜索引擎和智能推荐等业务中部署超过数十万片。阿里平头哥 开发的含光800是针对云端推理和训练任务的RISC-V指令集架构AI芯片，旨在提供 更高效的计算和存储能力。在国产AI芯片中，华为昇腾910的算力和算力功耗比等指 标亮眼。

搭载昇腾芯片的AI服务器已落地多个人工智能计算中心项目，商业化方面具有先 发优势。华为的昇腾芯片和寒武纪的思元系列芯片是国内较早开始推广，商业落地 的步伐较快。以采用昇腾AI算力基础设施建设的武汉人工智能计算中心（AIDC） 为例，其一期项目投运后，从2021年5月投入运营至12月，吸引了超过100多家企 业入驻，已孵化出超过50多类场景化解决方案，日均算力使用超过90%。例如，武 汉纳思系统公司的业务是AI赋能电力巡检，通过武汉AIDC的算力支持和华为CANN 提供的软件工具开发出的AI算法让镜头在极微弱的光线环境下也能辨认隐患，实现 快速监测。商业化落地方面，国产AI芯片的计算能力已经与各地的AIDC进行了深 度融合，实现了商业模式的创新和突破。这种落地应用不仅带来了新的商业机会， 也为其技术的持续改进和升级提供了实践经验。

华为的昇腾芯片快速渗透，粘性提升，用户生态不断拓展。华为昇腾芯片在具有 一定客户基础后，其持续迭代和推广自研的计算平台，积极拓展用户生态。为吸引 用户基于昇腾芯片开发AI应用，华为打造了系统级计算平台CANN，提供了从底层 算子、模型开发再到上层应用全流程的开发工具，可覆盖全场景应用，方便开发者 快速开发各类算法。在过去几年，CANN持续迭代升级，不仅通过对于底层硬件资 源的优化提升算力利用率，降低用户的研发成本，还提升了用户粘性，打造用户生 态圈。我们认为，最先成功商业化的公司将会扩大对追赶者的优势，因为最终用户 不大会接受同时采用诸如四五种以上不同的芯片计算平台体系。 华为在部分场景与AI应用公司构成竞争关系。华为在AI产业链中扮演的角色不仅仅 作为底层软硬件基础设施提供商，还针对部分场景开发了具体的AI应用。以AI大模 型为例，华为不仅提供底层算力（昇腾AI芯片）、训练框架（Mindspore昇思）和 基础大模型（盘古大模型），还开发了行业级大模型（盘古金融大模型、盘古制造 大模型等）以及针对场景的AI应用（先导药物筛选、传送带异物检测等）。这与部 分AI应用提供商构成同业竞争的关系，其发展会受到一定限制。我们认为，华为在 各场景中提供全栈AI解决方案的战略会影响其基础AI算力产品的商业拓展。

AI算力市场整体处于新兴市场起步阶段，华为昇腾芯片的快速渗透对同行竞争者影响有限。与通用算力不同，AI算力具有专用性的特点，不同厂商开发的AI芯片对于 不同AI算法的加速效果各不相同，各类AI芯片在不同场景中均有不同程度的比较优 势。我们判断，华为昇腾、寒武纪思元芯片等都各自有其优势的应用场景和市场空 间。此外，AI算力领域整体处于新兴市场起步阶段，行业增速高于通用算力市场。 在这一阶段，行业参与者往往能够凭借具有竞争力的产品实现从0到1，再到一定市 场份额的发展，能够享受更多下游快速渗透带来的机会，而同行竞争带来的压力相 对较小。

（一）智能算力已成为数据中心算力增长的主要驱动力之一

AI算力是数据中心算力的主要驱动力之一，增速高于通用计算。在数据中心场景的 芯片类型，英特尔以CPU为主，而英伟达以通用GPU为主。对于服务器而言，CPU 是刚性需求，而GPU的需求相对弹性。算法层面，智能化的应用已经从以AlexNet为 代表的识别类AI技术拓展到以ChatGPT为代表的生成式AI技术，AI应用的持续更新 迭代驱动AI算力需求持续增长。2017-2022年，英伟达数据中心业务营收CAGR为 50.7%，显著高于英特尔数据中心业务营收0.1%的CAGR。2023年，AI大模型技术 突破后，驱动AI芯片及配套硬件设备进一步增长。2023年上半年，英伟达数据中心 业务营收146.1亿美元，同比增长93.3%。英伟达数据中心业务的快速成长验证了AI 算力需求的成长是数据中心算力增长的主要驱动力之一。

国内AI服务器市场规模增速高于整体服务器市场，智能应用驱动AI算力持续高增长。 根据IDC统计数据，2022年，国内AI服务器市场规模为67亿美元，占国内整体服务 器市场（市场规模273亿美元）的比例为24.5%，相较于2021年有所提升。以物体识 别、语音识别为代表的识别类AI应用驱动AI算力高速增长。2022年底，以ChatGPT 为代表的AI大模型技术取得突破，生成式AI的开发量和应用量快速增长驱动AI算力 需求进一步增长。根据IDC的数据，2023年上半年，国内AI服务器市场规模达到31 亿美元，同比增长54%。

全球服务器增长缓慢，AI服务器出货量和渗透率提升。根据MIC的数据，2022-2026 年，全球服务器出货量的CAGR约为4.8%。近年来，在宏观经济增速放缓以及科技 公司资本开支调整的影响下，全球服务器的出货量增长放缓。另一方面，在智能化 应用的驱动下，AI服务器的出货量呈现出快速增长趋势。根据Trendforce的数据， 2023年，全球AI服务器出货量预计为118万台，同比增长38.4%。未来，随着AI大模 型训练和应用的兴起，需要支持AI功能的服务器将持续增加。Trendforce预计，全球 AI服务器将有2022年的86万台增长到2026年的237万台，CAGR为29.0%。

各行业向智能化转型的长期趋势确定，AI应用需求持续渗透。在金融、交通、能源 等各行业的信息化建设具有一定基础后，其向智能化方向发展已成为未来主要趋势。 各行业采集的大量数据在AI芯片的支持下通过特征提取、模型训练得到AI模型，再在 各场景中应用，已取得较好的降本增效的效果。各行业对于人工智能应用的具体需 求如下： （1）互联网：在电商、媒体和社交平台等场景中，存在大量图片、视频等非结构化 数据，通过机器学习训练出的AI模型可应用于敏感信息鉴别、网页访问量与用户潜在需求的关联分析以及产品智能推荐。未来，随着互联网公司对用户数据训练和挖 掘需求持续增长，AI应用量和开发量将持续增加，进一步驱动其对AI芯片和服务器等 专用AI算力设备采购的需求。 （2）城市管理：基于摄像头等各类传感器采集的图像、视频等数据可应用于实时识 别道路交通运营瓶颈、公共治安的问题、异常灾害的预警等，大大节省人力成本。AI 应用在北上深等发达城市提升管理效率得到验证后，其正在全国范围快速推广。未 来，随着针对于城市不同场景的感知、辅助决策、人员派遣等AI算法的广泛应用，城 市场景的AI算力和算法需求预计将维持快速增长趋势。 （3）金融：AI在金融场景的应用正由身份识别、人证核验等智能感知算法向智能风 控、智能投顾、隐私计算等智能决策算法转变。在转变过程中，AI应用的开发难度更 高、功能模块更多、更加接近核心业务，相应的价值量也更大。未来，随着业务复杂 度的增加，金融机构在人工智能领域的资本开支预计将持续增长。

（二）服务器硬件设备国产替代的趋势清晰

从国产替代角度看，一方面，我国的CPU、AI芯片等产品与国际主流产品性能差距 快速缩小；另一方面，各领域信创产业的建设呈现出加速和扩大的发展趋势。我们 认为，商业客户自发的国产替代需求和政策引导的自主可控要求有望形成共振，加 快CPU和AI芯片产业链国产化的建设节奏，对于相关国产厂商的成长有推动作用。 国产CPU性能稳步提升，对标同期国际主流产品。华为的鲲鹏916和同期Intel的志强 一代和AMD的霄龙一代在核心频率和内存方面性能表现相近，19年发布的920系列 性能也能与同期志强和霄龙二代对标。海光20年发布基于X86架构的海光7285，具 有良好的生态兼容性，但与同年的主流产品相比主频和睿频稍有欠缺；申威、龙芯 的自研架构芯片虽然性能落后于同期产品，但为国产芯片的架构自主化探索提供了 宝贵经验，契合信创的国产化潮流。2023年AMD和Intel陆续发布了霄龙和志强的四 代产品，采用最新的DDR5存储，各方面性能都有所提升。

国产芯片持续追赶，性能快速提升，与头部厂商差距逐渐缩小。我们通过对比国产 AI芯片与全球头部AI芯片的性能可以发现：寒武纪2019年推出的思元270在算力上 与英伟达的V100在同一水平，但研发进度晚了一年。2020年，英伟达的A100算力是 寒武纪思元290的1.2倍，算力功耗比是其1.3倍。2021年，在能耗都在150W的水平 下，寒武纪的思元370的算力与英伟达的A10芯片在同一水平。此外，华为在2019年推出的昇腾910芯片在310W的能耗水平下，可提供640TOPS的算力，与同期英伟达 的A100在同一水平。百度2018年推出的昆仑一代芯片性能与主流AI芯片品类在同一 水平；2021年，其推出的昆仑二代芯片的性能较昆仑一代提升2-3倍。

华为鲲鹏算力应用国内互联网行业，已有多家生态合作伙伴。互联网行业具有显著 的头部效应，流量聚集后对计算能力的稳定性和性价比都有较高要求。同时，互联 网行业关键业务系统主要基于开源并进行自研开发，技术复杂度高，且不同客户群 体业务之间具备不可复制性，对算力资源的性能和稳定性要求较高。鲲鹏算力依靠 优异的性能和稳定性已应用于国内多家互联网厂商业务中，目前已有多家生态合作 伙伴。 （1） 游戏领域：作为ARM的原生应用场景，鲲鹏在云游戏领域具有天然的架构优 势。网易国民游戏《逆水寒》《倩女幽魂》《流星群侠传》基于鲲鹏云服务 部署游戏，天然部署在ARM平台，相较于X86架构无需进行指令集转化，较 少计算资源损耗，使得架构效能提高3倍，开发性价比提升20%，实现端到端 的网络优化。 （2） 分布式存储：对CPU性能要求不高，所以更加关注成本，生态也相对简单， 适合鲲鹏规模推广。腾讯云图数据库采用分布式并行原生图存储（Native Graph），具有多层关系深度穿透能力，通过鲲鹏承载，性能较传统数据库 有大幅度提升。

昇腾AI芯片已经在多个行业应用，并支持多个大模型的训练和推理。昇腾AI芯片自 2019年推出以来已应用于包括政务、交通、电力等多个行业。昇腾AI芯片不仅用于 支持华为盘古大模型、盘古气象大模型等训练和开发，还联合部分AI公司推出大模 型训推一体解决方案，推动下游覆盖面和商业化落地规模。2023年7月6日，华为联 合了面壁智能、智谱AI、科大讯飞、云从科技四家伙伴发布昇腾AI大模型训推一体化 解决方案，并有23家昇腾AI伙伴推出AI服务器、智能边缘与终端新品。华为和云从 联合推出的从容大模型推训一体机，配置了昇腾AI硬件,支持大模型高效训练和推理。 8月15日，讯飞星火和华为昇腾合作推出了星火一体机，可在企业用户本地部署和应 用大模型，满足用户个性化需求的同时也保障其数据安全。

信创国产化正加速推进，目前已至全面推广阶段。信创核心是建立基于自有IT底层 架构和标准，形成自有开放生态。具体而言，信创包括基础硬件、基础软件、应用软 件、信息安全四大板块，从芯片、服务器/PC、存储等基础硬件到数据库、操作系统、 中间件等基础软件，再到OA、ERP、办公软件、政务应用软件等应用软件，以及边 界安全产品、终端安全产品等信息安全产品。 信创范围正由党政向各大关键行业扩大。基于《中华人民共和国科学技术进步法》 以及《关于健全社会主义市场经济条件下关键核心技术攻关新型举国体制的意见》 等纲领性文件，并结合各直管单位陆续出台的更细化的信创领域指导政策，我们认 为自23年开始，信创产业将由党政合规市场过渡至在行业领域推广的新阶段。其中关系国计民生且所有权主要集中于国资的八大重点行业（金融、电信、电力、石油、 交通、医疗、教育、航空航天）有望率先启动将IT系统向信创体系迁移的工作进程。 2022年9月，国务院国资委下发国资发79号文件，其中指出，2027年底，国央企完 成信息化系统的信创改造工作。

对数据信息、供应链安全要求相对较高的领域为国产替代优势领域。国产芯片方面， 受信创政策及技术进步双轮驱动，国产替代浪潮将是大势所趋。在科技领域竞争加 剧的大背景下，我国政府对国产芯片的支持力度逐步加大，在电子政务、能源、交 通、金融、通信等关键信息基础设施领域，国产芯片应用已在全国逐步铺开。随着国 产芯片性能的不断提高和软件生态的不断完善，基于国产芯片的信息产品已经得到 批量应用。对信息安全、供应链安全要求相对较高的领域，均是国产芯片的优势市 场，这将激励国产芯片抓住机遇，补足技术及产能短板，满足国产化需求。 美国针对高端芯片及其产业链上下游对中国实施出口限制措施。2022年8月26日， 美国政府通知英伟达公司，美国政府对其未来出口到中国和俄罗斯的A100和H100等 高端AI芯片实施了许可证要求。AMD证实其也收到类似通知，其用于AI计算的GPU 等产品线的出口也受到了类似限制。2022年10月7日，美国商务部工业与安全局宣布 修订《出口管理条例》，加强限制中国获得先进计算芯片、开发超级计算机以及制造 先进半导体的能力，针对高端芯片及相关终端产品、制造设备等产业链上下游升级 对华出口管制措施。

美国高端AI芯片出口管制政策变化存在不确定性，国内商业用户下游采用国产AI芯 片的动力大大增强。在美国对华高端芯片出口管制政策影响下，以英伟达为代表的 部分芯片厂商或选择调整产品配置，以兼顾客户对产品性能要求和出口管制标准。 未来，在高端芯片供给不确定性增加的情况下，在部分场景中，AI应用的开发或受到 一定影响。我们认为，在英伟达AI芯片对中国出口前景具有不确定性的背景下，以 互联网为代表的AI计算下游厂商适配和采用国产AI芯片（寒武纪的思元系列芯片、 华为的昇腾芯片）的动力将大大增加。

在中美科技领域竞争日益激烈的背景下，AI产业链自主可控建设节奏有望加快。在 芯片设计环节，国产高端AI芯片在过去几年性能有了较大提升，以华为昇腾910和寒 武纪思元370为代表的国产AI芯片已经具备和英伟达高端AI芯片直接竞争的技术基 础。长期来看，美国对华实施的高端芯片出口管制措施预计将催化国内高端AI芯片 产业链的国产化进程，加快自主可控的建设节奏。在这一背景下，芯片制造和计算 平台领域的国产化建设预计将迎来快速发展的机遇。 1. 在芯片制造环节，先进制程芯片是实现AI芯片算力提升的关键。目前，中国大陆 晶圆厂的先进制程芯片规模化量产能力与国际一流厂商仍有一定差距。在AI芯片供 应链整体呈现不稳定的背景下，国产芯片制造企业对于先进制程芯片制造工艺的研 发动力大大增强。 2. AI计算平台有效提升AI芯片算力利用率并提供开发环境，是AI芯片整体产业链不 可或缺的一环。相较于芯片制造环节而言，AI计算平台的自主可控建设主要涉及开 发环境的迁移和用户开发习惯的改变，难度相对较低。我们认为，独立于CUDA的自 研计算平台对于我国芯片产业的长远发展至关重要。国产AI芯片厂商独立研发、自 主迭代的AI计算平台更加具备长久的持续发展能力。

国产AI芯片持续迭代和推广，用户生态建设已具有一定基础。华为的昇腾芯片和寒 武纪的思元系列芯片是国内较早开始推广，在商业落地上的步伐较快。在具有一定 客户基础后，其持续迭代和推广自研的计算平台，积极拓展用户生态。以寒武纪为 例，其于2018年推出用于支撑AI应用跨平台开发、便捷高效运行基础系统软件 Neuware。在过去几年，Neuware持续迭代升级，不仅通过对于底层硬件资源的优化 提升算力利用率，降低用户的研发成本，还提升了用户粘性，打造用户生态圈。我们 认为，最先成功商业化的公司将会扩大对追赶者的优势，因为最终用户不大会接受 同时采用诸如四五种以上不同的芯片计算平台体系。我们看好此前有相关经验的华 为昇腾和寒武纪思元系列芯片的发展前景。

华为已中标多个人工智能计算中心（AIDC）项目。2021-2023年，昇腾芯片和加速 卡已参与多地AIDC项目建设工作。作为关键的技术提供商，华为可以借助其技术实 力和行业资源，推动华为自主AI生态的发展，这有助于提升华为昇腾在全球AI市场的 竞争地位和品牌力，吸引更多的合作伙伴和客户。

（三）国内服务器行业竞争格局变化前瞻性分析

国内服务器领域，浪潮信息和新华三占龙一、龙二的位置。根据IDC的数据，2022 年国内服务器市场，浪潮信息份额为28%，排名第一；新华三份额为17%，排名第 二。华为通过联合生态合作伙伴，搭载鲲鹏和昇腾芯片的服务器快速放量对服务器 产业格局产生了一定影响。

国产替代趋势明显，搭载鲲鹏和昇腾芯片的服务器快速放量或对产业格局有影响。 近年来，随着搭载鲲鹏和昇腾芯片的服务器性能持续提升，其在金融、电信、公共 部门等领域进行国产替代的过程中较其他国产厂商具有一定优势。以中国移动采购 服务器案例为例，2021-2022年中国移动PC服务器首批次集采和第一次补采中，搭 载国产芯片的服务器的比例已经达到42%，其中鲲鹏共中标4.5万台，占比达22%， 高于海光中标的4.0万台。在服务器领域的格局方面正在发生一些变化，比如： （1）在公共部门、金融、电信等领域国产替代的趋势明显，搭载国产芯片的服务器 的出货量增速或高于搭载AMD、英特尔芯片的服务器出货量增速； （2）华为海思在芯片领域投入的研发力度较大，产品竞争力持续增强，这对于其他 国产芯片服务器厂商的市场份额或有一定影响。 因此，我们判断，包括浪潮信息在内的尚未有公开信息与华为达成合作的服务器整 机厂商一定程度上正在面临挑战。

浪潮信息已推出多款搭载国产芯片的服务器。浪潮在政务、金融、电信等领域信息 化深耕多年，不仅积累了财政税务系统、渠道业务系统和电信组网等不同领域的大 量项目经验，也深刻理解不同行业各系统中使用国产化设备的必要性和趋势。浪潮 信息推出的创新服务器系列，搭载了包括海光、飞腾和龙芯等多家国产芯片。在基 础硬件国产替代趋势明显的背景下，国产芯片和服务器厂商的合作预计将更为紧密。 我们认为，随着鲲鹏和昇腾芯片性能稳定成熟，市场知名度不断提升，未来存在浪 潮信息推出搭载华为芯片的服务器产品的可能性。

新华三是鲲鹏和昇腾的硬件整机合作伙伴。在通用服务器方面，新华三已推出搭载 2颗鲲鹏920处理器的服务器机型，包括R2960 G3、R4360 G3、R4960 G3等；在AI 服务器方面，新华三已推出搭载4颗鲲鹏920和8颗昇腾910处理器的服务器机型 R5360 G3。新华三在服务器领域技术和制造工艺积累深厚，其推出的鲲鹏和昇腾服 务器性能优异。我们认为，华为芯片性能持续增强，市场知名度持续提升，有利于包 括新华三在内的硬件整机合作伙伴的服务器产品销售。紫光股份作为新华三的控股母公司预计将受益于华为服务器生态的拓展。

国产替代叠加生态变化，搭载鲲鹏和昇腾芯片的服务器的快速放量对X86体系下的 服务器的影响各不相同。X86服务器中短期仍是市场主流产品，以搭载鲲鹏和昇腾芯 片为代表的ARM服务器对其冲击和挑战在到达一定程度后，对于产业公司的影响会 发生一定变化。这主要会体现在对于两类X86服务器厂商的影响预计会发生分化。国 内X86服务器既包括以浪潮信息为代表搭载英特尔和AMD芯片为主的服务器厂商， 也包括以中科曙光为代表搭载海光信息等国产芯片为主的服务器厂商。搭载鲲鹏和 昇腾芯片的服务器的快速放量对拥有国产芯片的和主要依赖海外供应的服务器厂商 的影响不同，或将体现在受影响程度和时间长度上。

数字化升级及信创全面推广的环境下，建立硬件合作生态圈成为必然趋势。随着新 ICT技术不断涌现，对许多企业来说都面临开发门槛高、研发效率低等问题，多数 企业不具备独立解决技术问题的能力，因此多方合作、构建生态成为了必然趋势。 华为依托鲲鹏通用算力和昇腾AI算力两大计算硬件底座，采取硬件开放的策略，致 力于构建服务器整机生态伙伴网络。未来华为将继续保持硬件开发、软件开源的合 作策略，发挥产业集群效应，实现产业生态建立。而华为自己将利用自身的 ARM V8架构永久授权和多年芯片研发基础成为生态算力提供者，未来有望与合作伙伴一 起扩大在国产化替代过程中的市场份额。 （1）对于华为来讲，此举可帮助自身节省精力，聚焦在提高服务器核心部件的技 术上，同时通过严格把控供应链质量，确保服务器产品的安全性和可靠性， 通过合作伙伴将新技术和产品推向市场。 （2）对于合作伙伴来讲，基于底层硬件进行二次开发降低了研发门槛和生产成 本，同时背靠华为有较强质量保障，更易取得市场竞争力。

在鲲鹏生态圈中，合作伙伴可围绕鲲鹏处理器及主板，设计、生产、制造及销售自 有品牌的服务器和PC机等硬件产品。在昇腾生态圈，华为将Atlas系列硬件开放给 合作伙伴，让伙伴能在昇腾产品基础上二次开发或加工生产，形成自有品牌产品并 销售、服务至最终用户。目前，共有11家企业同时是鲲鹏和昇腾的服务器整机合作 伙伴，具体为：华鲲振宇（四川长虹）、神州鲲泰（神州数码）、宝德、长江计 算、新华三（紫光股份）、湘江鲲鹏（拓维信息）、清华同方（同方股份）、百 信、黄河科技、广电五舟、昆仑技术，而安擎、北联国芯仅为昇腾整机硬件合作伙 伴。 华为芯片快速放量，整机合作伙伴的服务器产品在各行业快速渗透。华为芯片性能 优异，在国产芯片中处于第一梯队，同时近年来兼容ARM架构的国产操作系统、数 据库等基础软件纷纷推出。鲲鹏芯片在各行业、各场景应用过程中，兼容性得到显 著增强。搭载鲲鹏芯片的服务器在国产替代的过程中优势明显，下游采购国产服务 器产品的情况也发生了一定变化： （1）2021-2022年中国移动PC服务器集采中，搭载国产芯片的服务器的比例已经达 到41%，其中鲲鹏共中标5.9万台，占比达21%。 （2）2023年中信银行通用基础设施项目入围的服务器类型中，ARM芯片服务器预 估采购金额为34.0亿元，占服务器总采购金额76.9%，高于C86芯片服务器的预估采 购金额10.2亿元。 我们判断，随着搭载鲲鹏芯片的服务器快速拓展，X86体系下的芯片和单一品类整 机制造商在市场份额上可能会面临侵蚀和挑战。

（一）神州数码：以鲲鹏+昇腾为核打造自主品牌“神州鲲泰”

成立自主品牌神州鲲泰，战略合作鲲鹏与昇腾体系。2010年底，华为加大企业市场 投入，公司与华为经过多次洽谈后于2011年初签属了华为总经销商协议，开始了双 方长达十余年的紧密合作。2016年公司与华为宣布共建中国领先的从云到端的云生 态体系。2018年公司提出“大华为”战略，将各领域与华为相关的业务进行整合并成立 华为业务群；之后公司在2019年开始正式加入鲲鹏计算生态，主要从事基于鲲鹏和 昇腾芯片的“神州鲲泰”系列整机的生产和销售。2020 年，公司成立全资子公司神州 数码信创业务集团，全力打造自主信创品牌“神州鲲泰”，公司在神州鲲泰系列产品 发布会上签署了与华为深化战略合作协议。 神州鲲泰服务器为鲲鹏领先级合作伙伴，昇腾优选级合作伙伴。公司ARM架构的Kun Tai系列服务器均采用鲲鹏920处理器，AI服务器除了鲲鹏920处理器外均配备昇腾AI 芯片，服务器种类涵盖了从入门型、均衡型、高密型、存储型、到高性能型、人工智 能计算型等多种类，可满足下游电信、金融、党政、能源等不同领域多样化需求。根 据华为鲲鹏及昇腾官网，公司目前已经成为鲲鹏领先级合作伙伴，昇腾优选级合作 伙伴。

自主品牌营收稳步增长，盈利能力有待提高。17-22年神州数码自有品牌营收稳步增 长，2021、2022两年增长最为显著，2022年实现营收25.70亿元，同比增长55.75%。 2023年上半年，实现营收15.10亿元，较2022年上半年同比增长88.40%。在毛利率 方面，公司在过去几年呈现持续下降趋势，毛利率由2017年的31.46%已降至2022年 的10.37%。神州数码自有品牌销售能力强劲，但服务器的盈利能力仍有待提高，品 牌附加值仍需增强。

公司在电信行业招标中表现突出，在其余各行业影响力逐步提升。根据公司公布的 《2023年4月3日投资者关系活动记录表》，在华为能力的考察中，神州数码位列十 项综合排名第一，份额从2020年第四名到2021年第三名，再提升到2022年第二名。 公司在鲲鹏整机内部份额整体呈现上升趋势，在鲲鹏体系内的重要性不断提高，未 来将深度受益于鲲鹏计算产品的发展，在政企、互联网、金融、运营商、科教医疗和 能源领域发挥效用，满足不同领域对数据计算、存储等需求，公司在信创领域的市 场份额有望提升。

（二）拓维信息：华为昇腾首批合作伙伴，具备软硬一体化能力

深度布局鲲鹏+昇腾硬件生态圈，兆瀚系列服务器性能及出货表现突出。2019年12 月3日，拓维信息与其他三家公司一起投资组建了芯片硬件生产企业湖南湘江鲲鹏信 息科技有限公司，正式加入鲲鹏生态。2021年3月公司成为首批昇腾授权的AI算力硬 件合作伙伴， 同年发布“兆瀚”智能计算产品品牌及AI推理服务器。2022年，拓维 信息自主品牌“兆瀚”共创新发布8款昇腾AI产品、2款鲲鹏通用服务器、2款台式机， 其中兆瀚RH220T通用服务器产品在工信部电子五所发布的服务器性能测试排名中 位列鲲鹏技术路线第一。根据公司《2023年2月16日投资者关系活动记录表》2022 年上半年，昇腾产品出货量在华为整机伙伴排名第一。 注重软件开发，有深厚的操作系统和行业认知积累。拓维信息子公司开鸿智谷作为 华为OpenHarmony生态使能合作伙伴和华为鸿蒙智联合作伙伴，聚焦交通、教育、 智慧城市等行业，研发OpenHarmony发行版，为客户提供软硬件智能化服务。2022 年，开鸿智谷成功发布“在鸿”品牌，基于OpenHarmony重点打造“交通在鸿OS发 行版”和“教育在鸿OS发行版”，并成功推出智慧隧道解决方案和智慧校园解决方 案。这些解决方案已经在山东、贵州、广东和湖南等省份开展试点，引领交通、教育 行业的鸿蒙产业生态发展。未来公司将紧跟鸿蒙生态发展战略，携手伙伴共建万物 智联新生态，加速释放技术、产业、生态等多方面价值，打造全新的增长优势。

公司为华为合作伙伴中少有的兼备软硬件一体化能力的厂商，提供适应行业特征需 求的定制化服务。公司针对行业特征进行软硬件整合定制，采用打包集成的方式进 行销售，为客户提供一体化的产品体验，提高客户的满意度和忠诚度。此外，拓维信 息在软硬件一体化方面的优势可以提高公司的产品研发和生产效率。通过整合软硬 件资源，公司可以更加高效地开发出符合市场需求的产品，提高产品的质量和性能。 同时，一体化的产品设计也可以减少生产和运维的成本，提高公司的盈利能力。随 着技术实力的提升和服务质量的优化，公司有望为客户提供更优质的服务器配置和 行业定制服务，进一步巩固竞争优势。

国产自主品牌（兆瀚）服务器及PC营收呈上升趋势。公司自主品牌服务器及PC在 2022年实现营收8.05亿元，同比增长13.36%，在2023年上半年实现营收4.63亿元， 同比增速为49.68%，与2022上半年增速相当。毛利率方面，2021年为23.78%，2022 年出现明显下滑，降至12.88%；2023年上半年，毛利率为15.80%，较2022年上半 年有小幅下降，但仍高于2021上半年的12.12%。

公司在电信运营商服务器集采项目中表现优异。根据公示结果，拓维信息旗下湘江 鲲鹏分别中标2022年中国联通人工智能服务器集中采购项目标包二，模型2、模型4、 模型6、模型8的排名第一，中标份额44%；中国移动2021年至2022年PC服务器集中 采购（第1批次）标包13，排名第一，中标份额50%；中国电信2022年-2023年服务 器集中采购项目标包7：服务器（G系列），中标份额5%。截至目前，“兆瀚”智能 计算产品已在政务、制造、金融、通讯、教育等多行业领域得到推广应用。 多次中标国内大型AIDC项目，在AI服务器领域备受认可。在智能计算中心领域， 公 司2022年6月连续中标长沙人工智能计算中心以及重庆人工智能计算中心的智能计 算硬件订单，订单额分别为1.04亿元及2.96亿元；2022年12月公司中标全国一体化 算力网络国家（贵州）主枢纽中心IT设备采购项目，合同金额1.83亿元。数字经济的 蓬勃发展，加速了新兴技术的应用进程，也催生了前所未有的智能算力需求。 2020 年以来，重庆、长沙相继入选“双智”试点城市，又先后获批建设国家新一代人工智 能创新发展试验区，贵州是国家“东数西算”战略实施地。以助力智算中心为契机， 拓维信息将立足于迅速崛起的数字经济高地，推动智能化变革新篇章。

（三）四川长虹/高新发展：子公司华鲲振宇深度绑定华为硬件生态

华鲲振宇深度绑定鲲鹏+昇腾生态。2020年6月18日，成都高新投资集团、四川长虹 电子控股集团、共青城华鲲振宇投资合伙企业、平潭云辰科技合伙企业、申万宏源 长虹股权投资基金等牵头成立混合所有制高科技创新企业华鲲振宇，分别控股 30%/25%/25%/15%/5%，全面承接长虹计算产业战略转型升级大旗，聚焦“新计算 新存储”基础设施应用，全面负责基于“鲲鹏+昇腾”处理器的“天宫”自主品牌服 务器、存储、PC、机器视觉等系列产品的设计、生产、销售及服务，致力于在金融、 电子、公安、交通、教育、医疗等九大行业提供集销、研、产、供、服为一体的整体 解决方案，为各行业数字化转型及发展提供自主可靠的超强算力支撑。 高新发展发布停牌公告，拟发股份购买华鲲振宇股权。2023年9月26日，高新发展 发布停牌公告，拟通过发行股份的方式购买高投电子集团持有的华鲲振宇股权，拟 通过发行股份及支付现金的方式购买共青城华鲲、平潭云辰持有的华鲲振宇股权， 最终购买比例、交易方案以各方签署的正式交易文件为准。高投电子为高新发展控 股股东成都高新投资集团有限公司的全资子公司，属于公司关联方。

自研“天宫”通用型服务器，产品型号齐全。华鲲振宇“天宫”新一代数据中心服务 器，基于鲲鹏920处理器，具有安全可靠、计算能效高、开放生态等特点，从设计、 研发、生产、到服务全流程满足国内用户对自主可控的应用需求，适合为大数据、分 布式存储、原生应用、高性能计算和数据库等应用高效加速，旨在满足数据中心多 样性计算、绿色计算的需求。“天宫”系列服务器包含TG223 B1边缘型、TG215 B1 均衡型、TG245 B1高性能型、TG525 B1存储型、TG225 B1均衡型和TG225 A1信 创型等产品型号。

基于昇腾AI，推出专为大模型而生的“天智”系列高密AI算力服务器。当前各类大 模型发展迅速，华鲲振宇抓住契机，推出面向大模型基于昇腾芯片的“天智”系列高 密AI算力服务器，满足大模型训练数据算力和精度的需求，在单精度浮点性能、通 信宽带、NPU互联等方面实现全面升级。从自然语言处理到计算机视觉任务，都能 很大程度上完成复杂训练，缩减模型开发周期，加快业务和产品上线时间。

“天智”系列多方面覆盖业务场景。产品线从边缘侧到训练、推理以及集群都有覆 盖，针对不同的业务场景，“天智”系列在同样需求下，所需设备更少，建设成本 更低。全系列产品驱动各行业发展，致力于成为稳定可靠的国产AI算力集群构建 者。

自主品牌发展势头强劲，营收、利润均大幅增长。短短三年时间里，公司在先进算 力赛道始终保持高速增长势头，2020年至2021年营业收入实现十余倍增长。2022 年全年营收34多亿元，同比增长215.34%，利润同比增长279.9%。在鲲鹏、昇腾 服务器方面出货金额增长明显，市场份额持续扩大。2023年营收预计突破80亿 元。 服务器已应用于各行业，在华为硬件生态中认可度较高。华鲲振宇在“HPDC 2022”获得计算优秀整机合作伙伴奖、合作伙伴能力建设优奖、优秀服务销售奖等 三项年度大奖，获得华为计算高度认可。 （1）金融领域，天宫基于鲲鹏助力中国邮政储蓄打造新一代核心系统，实现了全 栈自主可控，使之成为中国银行业第一家把全量业务全天候的运行在自有分布式架 构之上的银行核心系统，华鲲振宇获得2022科技赋能金融业数字化转型突出贡献 奖。根据华鲲振宇官网，华鲲振宇目前已拥有100+金融创新实践，覆盖4大国有银 行、9大股份制银行、50%城商农信银行、Top5保险以及排名前列的全部券商，实 现金融规模化全场景落地，站稳“鲲鹏+昇腾”生态金融行业的头部位置。 （2）电信领域， 运营商集采中，“天宫”成功入围中国电信2022-2023国芯服务 器集采，中标金额4.73 亿元，在鲲鹏路线中，位列第一，携手共建中国电信第五 张基础网。 （3）智算中心领域，参与成都智能计算中心建设，响应国家“东数西算”，未来 将继续专注于自主可控创新技术研发和实践，构建新型的数字经济基础设施，推动 数实融合，为数字化和新经济的发展贡献力量。

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