（報告出品方/作者：財信證券，鄧睿祺）

1 景嘉微：秉承國防科大精神的國產(chǎn) GPU 領(lǐng)軍企業(yè)

1.1 秉承國防科大精神，自主知識產(chǎn)權(quán)理念扎根其中

長沙景嘉微電子有限公司成立于 2006 年，公司致力于信息探測、信息處理和信息傳 遞領(lǐng)域的技術(shù)和綜合應(yīng)用，主要從事高可靠軍用電子產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)和銷售，是國內(nèi) 少數(shù)成功自主研發(fā)國產(chǎn)化圖形處理芯片（GPU）并產(chǎn)業(yè)化的企業(yè)。

公司核心團隊主要來自國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)，自誕生起就秉承國防科大精神，對軍工 電子行業(yè)具有深刻理解。公司最早由饒先宏先生和胡亞華先生出資設(shè)立，同年曾萬輝先 生注資加入公司。在 2007 年完成中航 631 所基于 ATI Mobility Radeon 9000（簡稱 M9） 芯片的圖形顯控模塊開發(fā)項目后，公司核心團隊認識到 GPU 芯片是圖顯產(chǎn)品的核心，且 當時國內(nèi) GPU 市場一片空白，遂開啟了自研 GPU 的漫漫長路。從 2006 年成立、2010 年獲國家重大專項“核高基”項目立項，到 2014 年嵌入式 GPU—JM5400、2018 年高可 靠高性能 GPU—JM7200，再到 2021 年最新款 GPU—JH920 流片成功，公司已成長為國 內(nèi)擁有完全自主知識產(chǎn)權(quán)的 GPU 領(lǐng)軍企業(yè)。

公司股權(quán)較為集中。以 2022 年一季報來看，公司第一大股東喻麗麗女士直接持股 30.96%，董事長曾萬輝先生直接持股 4.52%，喻麗麗、曾萬輝夫婦還持有烏魯木齊景嘉 合創(chuàng)股權(quán)投資合伙企業(yè)（簡稱“景嘉合創(chuàng)”）80%的股權(quán)，合計持有公司約 38%的股權(quán)， 是公司的實際控制人；國家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金股份有限公司是公司的第二大股東， 持股 8.14%，目前已進入回收期，將逐步退出公司主要股東；公司創(chuàng)始團隊的胡亞華先 生、饒先宏先生分別直接持有公司 3.64%、3.15%的股權(quán)，同時還分別持有景嘉合創(chuàng) 10% 的股權(quán)。

1.2 以軍工電子業(yè)務(wù)為支撐，以芯片為核心的業(yè)務(wù)體系

公司主要從事高可靠電子產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)和銷售，產(chǎn)品主要涉及圖形顯控、小型 專用化雷達、芯片三大領(lǐng)域，其中圖形顯控和雷達屬于軍工電子領(lǐng)域，芯片業(yè)務(wù)則屬于 民用領(lǐng)域，自 JM5400 上線之后芯片業(yè)務(wù)已成為公司驅(qū)動整個業(yè)務(wù)體系的核心。公司整體 業(yè)務(wù)規(guī)模自 2011 年以來持續(xù)增長，至 2021 年時已增長至 10.93 億元，2011-2021 年營收 CAGR 接近 26%；2022 年第一季度公司營收為 3.62 億元，同比增長 70.34%，創(chuàng)單季度 歷史營收新高。

利潤率因轉(zhuǎn)型芯片業(yè)務(wù)降低，但凈利潤穩(wěn)步釋放。自 2011 年以來，公司毛利率與凈 利率整體呈現(xiàn)降低趨勢，結(jié)合幾次大幅變化的主要時間區(qū)間，基本與公司主要芯片產(chǎn)品 的流片成功及放量節(jié)點相匹配，而公司芯片業(yè)務(wù)尚未進入盈利階段，使整體利潤率降低。 2021 年公司毛利率約為 60.86%，凈利率約為 26.78%。盡管利潤率降低，公司仍保持了 凈利潤的穩(wěn)步釋放，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的盈利能力仍較為強勁。2021 年公司歸母凈利潤規(guī)模為 2.93 億元，同比增速為 40.99%，2011-2021 年 CAGR 約為 18%；2022 年第一季度，公司歸母 凈利潤 0.77 億元，同比增長 58.20%。如果未來公司芯片業(yè)務(wù)進一步放量、芯片產(chǎn)品單價 上升，公司凈利潤規(guī)模將有望大幅提升。

1.2.1 軍工電子業(yè)務(wù)：芯片業(yè)務(wù)源頭，基本盤扎實穩(wěn)健

（1）圖形顯控業(yè)務(wù)

公司圖形顯控業(yè)務(wù)主要包括圖形顯控模塊產(chǎn)品和加固類產(chǎn)品。其中圖形顯控模塊產(chǎn) 品是信息融合和顯示處理的“大腦”，主要面向機載、車載、船舶等應(yīng)用場景，可歸類為 專用顯卡產(chǎn)品；加固類產(chǎn)品則是公司圍繞加固、抗震、加密等功能開發(fā)的加固顯示器、 加固電子盤等電子產(chǎn)品，主要應(yīng)用于專用領(lǐng)域顯示和分析系統(tǒng)。

圖形顯控業(yè)務(wù)是公司最早的主營業(yè)務(wù)，也是公司的主要的毛利來源。公司的圖形顯 控模塊從最初自主研發(fā) M9、M72、M96 系列 GPU 芯片驅(qū)動程序為起點，逐漸發(fā)展為采 用自主 GPU。由于機載、車載等專用場景對穩(wěn)定性要求較高，對產(chǎn)品迭代頻率要求較低， 因此公司每一代圖顯產(chǎn)品的產(chǎn)品生命周期較長，且生命周期內(nèi)的研發(fā)和銷售費用邊際增 長相對較小。較長的產(chǎn)品生命周期與較低的邊際費用增長為公司在芯片領(lǐng)域的高額研發(fā) 投入提供支撐。2021 年公司圖顯業(yè)務(wù)營收達 5.21 億元，毛利率約 72.41%，2011-2021 年 CAGR 約為 19%。

（2）小型專用化雷達業(yè)務(wù)

雷達業(yè)務(wù)是公司在軍工領(lǐng)域的第二項業(yè)務(wù)，產(chǎn)品包括空中防撞系統(tǒng)核心組件、主動 防護雷達系統(tǒng)、彈載雷達微波射頻前端核心組件，應(yīng)用于飛機、裝甲車等領(lǐng)域。受益于 近年雷達應(yīng)用場景的專業(yè)化、多樣化，小型專用雷達的市場需求逐漸提升，公司根據(jù)自 身技術(shù)積累，發(fā)展出空中防撞系統(tǒng)、主動防護雷達系統(tǒng)等系統(tǒng)級產(chǎn)品，實現(xiàn)由模塊級產(chǎn) 品向系統(tǒng)級產(chǎn)品轉(zhuǎn)變。2021 年公司雷達營收規(guī)模達 1.14 億元，毛利率約為 72.97%； 2011-2021 年 CAGR 約為 26%。

1.2.2 芯片業(yè)務(wù)：乘信創(chuàng)東風(fēng)加速放量，新增長點逐漸成型

芯片業(yè)務(wù)是公司業(yè)務(wù)體系中的核心紐帶，采用 fabless 模式研發(fā) GPU 芯片，并為圖形 顯控業(yè)務(wù)提供支撐。公司在早期圖顯業(yè)務(wù)的發(fā)展中意識到 GPU 芯片在圖顯模塊類產(chǎn)品研 發(fā)中的重要地位，遂著重投入研發(fā)資源用于研制具有自主知識產(chǎn)權(quán)的 GPU 芯片產(chǎn)品。公 司“圖形加速器技術(shù)研究”項目于 2010 年 1 月獲國家重大專項“核高基”項目立項，2014 年公司首款 GPU 芯片 JM-5400 一次性流片成功，并于 2015 年 12 月通過審查，初步滿足 了軍用專業(yè)領(lǐng)域的生產(chǎn)交付和維修保障要求，實現(xiàn)了在專業(yè)領(lǐng)域?qū)?ATI M9 等芯片的替代。 JM-5400 的成功替代也意味著公司初步實現(xiàn)了由板卡公司向上游 GPU 設(shè)計公司的轉(zhuǎn)型。 此后，公司于 2018 年完成 JM-7200 系列 GPU 芯片的測試，開始在民用市場對中低端國 外顯卡進行替代，并在 2020 年以來的大規(guī)模信創(chuàng)招標中在取得良好成績。2020 年公司芯 片業(yè)務(wù)營收規(guī)模達 0.72 億元，同比增長 64.96%；2021 年，公司芯片業(yè)務(wù)乘信創(chuàng)賽道東 風(fēng)進一步放量，業(yè)務(wù)規(guī)模增長至 4.47 億元，同比增長 517.46%。

2021 年 12 月，公司發(fā)布 92 系列 GPU，性能實現(xiàn)較大提升。以顯存帶寬和填充率為 考量，92 系列的顯存帶寬達 128GB/s、像素填充率達 32GP/s、紋理填充率達 64GT/s，與 7 系列相比有較大提升。與 Nvidia 的產(chǎn)品相比，92 系列與 Nvidia GeForce GTX 1050 Ti 總體相當，稍低于 Nvidia GeForce GTX 1060，可認為與 Nvidia 在 2016 年左右的中端顯 卡處于同一水平，功耗上甚至更勝一籌，而 JM-7200 僅與 2011 年初發(fā)布的低端顯卡 Nvidia GeForce GT 440 相當。不難看出，盡管景嘉微與 Nvidia、AMD 等國際龍頭相比仍有較大 差距，但考慮到我國芯片業(yè)務(wù)起步較晚、技術(shù)交流受限的客觀情況，公司僅用 3 年多的 時間（按產(chǎn)品發(fā)布間隔來算）實現(xiàn)了性能大幅提升，顯示出強勁的研發(fā)迭代能力。

2 回顧 GPU 歷史，軟件生態(tài)是 GPU 公司的戰(zhàn)略縱深

2.1 從渲染科幻圖像到實現(xiàn)科幻場景，GPU 站在時代風(fēng)口

顯卡，也可稱為顯示卡、顯示加速卡、顯示適配器等，是連接 PC 主板與顯示器的重 要組件，主要承擔(dān)輸出顯示圖形的任務(wù)，通常由顯示處理器（GPU）、顯示存儲器（顯存）、 顯卡 BIOS、數(shù)字模擬轉(zhuǎn)換器（DAC）、PCB 板等部件組成。

1987 年，IBM 提出 VGA 標準，使顯卡獲得了支持顯示器顯示 256 種顏色的能力， 顯卡本身也從主板中獨立出來。自此開始，圖形處理需求迅速提升，特別是游戲行業(yè)的 發(fā)展催化了需求釋放。1996 年，3dfx 公司正式發(fā)售了 Voodoo 1 顯卡，成為引爆顯卡市場 的現(xiàn)象級產(chǎn)品，帶動了大量 3D 游戲發(fā)展。1999 年，Nvidia 通過將光影轉(zhuǎn)換（T&L）整 合進顯示芯片發(fā)明了 GPU，并在首款 GeForce 系列顯卡 GeForce 256 上搭載了 GPU，正 式宣告 GPU 時代來臨。具備 T&L 功能的 GPU 將 CPU 從繁復(fù)的像素填充工作中解放出 來，使 CPU 資源可以用于其他復(fù)雜功能，計算機在游戲等場景下的性能大大提升。此后 的 GPU 設(shè)計也基本遵循大量重復(fù)計算這一思路，天生具有高算力，主流 GPU 與同時期 CPU 相比，基本上都呈現(xiàn)出單核心（通常指流處理器或計算單元）能力相對較弱、核心 數(shù)量眾多的特征。舉例來說，2016 年發(fā)布的中端顯卡 Nvidia GTX 1060 就已經(jīng)具有了 1280 個核心以及 4.4TFlops（約合 4506GFlops）的單精度浮點算力，而最新的 Intel i9 12900K CPU 僅包含 16 個核心和 697GFlops 算力，也正因為如此，GPU 的核心能力就是算力。

隨著 IT 技術(shù)發(fā)展，數(shù)據(jù)總量急速膨脹，用戶對硬件的計算能力（簡稱算力）需求迅 速增長，高性能計算（HPC，High-performance Computing）得到發(fā)展，最典型的應(yīng)用場 景就是人工智能。隨著機器學(xué)習(xí)理論的發(fā)展，僅使用 CPU 難以滿足研究和開發(fā)人員的訓(xùn) 練和推理需求，GPU 憑借天生的高算力架構(gòu)逐漸進入專家視野?；?GPU 的深度學(xué)習(xí)理 論在 2006 年得到突破后迅速成長，特別是 2012 年基于 GPU 的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) AlexNet 在 ImageNet 圖像識別比賽中以較大優(yōu)勢拔得頭籌，奠定了 GPU 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域 的地位。目前，深度學(xué)習(xí)芯片主要包括 GPU、ASIC、CPU 和 FPGA 四類芯片，其中 GPU 在算力峰值、通用性、兼容性等方面都優(yōu)于其他芯片，是大多數(shù)深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和推 理的首選。不僅是人工智能，區(qū)塊鏈等需求 HPC 的場景也常用 GPU，這些需求還推動產(chǎn) 業(yè)衍生出 GPGPU 芯片（General-Purpose GPU，即放棄圖形顯示功能、專精算力的通用 GPU）。GPU 不僅是符合大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域需求的通用選項，還是滿足受 XR 等技術(shù)進一步 推動的“視覺文化”需求的必需品，因此 GPU 已成為數(shù)字經(jīng)濟時代的核心硬件之一。

2.2 復(fù)盤 Nvidia 與 AMD 競爭史，優(yōu)秀的軟件生態(tài)布局是 Nvidia 關(guān)鍵優(yōu)勢

Nvidia 是目前顯卡領(lǐng)域最強勢公司，2021 年 Q4 全球獨立顯卡出貨數(shù)據(jù)顯示，Nvidia 出貨量約占 81%，AMD 僅占 19%。但 Nvidia 并非一直如此強勢，1996-1998 年之間 3dfx 是市場的絕對頂流，市場占有率一度達到 85%，而 ATI 在 2006 年被 AMD 收購之前也屢 次領(lǐng)先 Nvidia，2005 年 ATI Radeon 9550 以 29.8%的關(guān)注度領(lǐng)跑國內(nèi)市場。

一般認為，性能及其所代表的技術(shù)壁壘是市場占有率的決定性因素。對比 2010 年以 來 Nvidia 與 AMD 各自具有代表性的旗艦級顯卡產(chǎn)品，不難看出 Nvidia 與 AMD 各自在 2015 年之前的尖端產(chǎn)品性能相差無幾。根據(jù) TechPowerUp 數(shù)據(jù)，如果以 Nvidia GTX 480 （2010 年）的性能為基數(shù)（100），則 Nvidia GTX 980 Ti 的性能約為 300，AMD FURY X 約為 295。2015 年以后，由于 Nvidia 在架構(gòu)上的突破，AMD 的旗艦顯卡性能出現(xiàn)一定 程度的落后，但 2020 年推出的 AMD RX 6800XT 在性能上已追上同年推出的 Nvidia RTX 3080，稍落后于 2021 年的 Nvidia RTX 3080Ti。如果結(jié)合歷史上 ATI 公司與 Nvidia 公司 的激烈競爭，基本上可以認為 Nvidia 與 AMD/ATI 公司的硬件技術(shù)實力是比較接近的。

但 Nvidia 的市場占有率并未因為技術(shù)實力接近而停滯。以季度出貨量的市場占有率 來計量，我們發(fā)現(xiàn) Nvidia 與 AMD 市場占有率差值（以下簡稱為 N-A 差值）的中樞在逐 步上移。2010 年 Q4-2014 年 Q2 期間，N-A 差值基本上從 20%左右逐步上行至 27%附近； 2015 年以后的震蕩情況加劇，N-A 差值的低谷也逐漸提高至 35%附近，上限更是提高至 則 65%附近。雖然 2015 年之后尖端產(chǎn)品的性能差距可以部分解釋 N-A差值峰值的上行， 但從顯卡發(fā)展史中我們可以得知技術(shù)爆發(fā)存在偶然性，Nvidia 的產(chǎn)品也并非總是領(lǐng)先， 而即使 AMD 的產(chǎn)品性能追趕成功，這個過程中 N-A 差值的低谷仍在穩(wěn)步提升。這種趨 勢變化顯示，Nvidia 在取得性能優(yōu)勢的時候能夠更好的擴大市場份額，在性能劣勢的時 候仍可保留部分戰(zhàn)果，我們認為這才是 Nvidia 相對 AMD 的真正優(yōu)越性所在。

與大多數(shù)傳統(tǒng)制造業(yè)不同，GPU 產(chǎn)業(yè)生態(tài)具有更為復(fù)雜的雙鏈生態(tài)結(jié)構(gòu)，硬件生態(tài) 鏈與軟件生態(tài)鏈的不重合導(dǎo)致了顯卡渠道與用戶生態(tài)的相對分離，進而對廠商的生態(tài)建 設(shè)提出了更高的要求。

（1） 硬件生態(tài)鏈

顯卡硬件生態(tài)鏈的話語權(quán)主要在 GPU 廠商，但渠道建設(shè)仍然重要。與大多數(shù)傳統(tǒng)制 造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈類似，顯卡產(chǎn)業(yè)的硬件生態(tài)鏈是顯卡產(chǎn)品的物理傳導(dǎo)路徑，但起到集成作用 的硬件生態(tài)對上游 GPU 廠商的影響力較弱。生態(tài)鏈由 GPU 廠商啟動（為簡化問題省略 了原材料及其他零部件環(huán)節(jié)），GPU 廠商將 GPU 銷售給板卡制造商（AIBs 為 AMD 合作 伙伴，AICs 為 Nvidia 合作伙伴，也可統(tǒng)稱為 AIBs），同時向市場發(fā)售少量公版顯卡，除 了創(chuàng)收，更是為 AIBs 提供穩(wěn)定可靠的顯卡設(shè)計參考。生態(tài)鏈的中間環(huán)節(jié)主要由 AIBs 組 成，他們不僅是實際上的主要顯卡生產(chǎn)商，同時也是 GPU 廠商的渠道。AIBs 在新顯卡發(fā)布時也會生產(chǎn)少量公版顯卡，此后根據(jù)公版方案生產(chǎn)增配或縮水的非公版顯卡。由于 決定顯卡性能的關(guān)鍵在 GPU，因此用戶實質(zhì)上選擇的是由 Nvidia、AMD 等廠商提供的 GPU 及其對應(yīng)的基礎(chǔ)顯卡設(shè)計。盡管硬件生態(tài)鏈的話語權(quán)主要在 GPU 廠商，但昔日顯卡 霸主 3dfx 的潰敗充分表明了建設(shè)好板卡廠商的環(huán)節(jié)也非常重要，此后 Nvidia 與 AMD/ATI 也一直與板卡廠商保持良好的合作關(guān)系，雙方在硬件生態(tài)的布局上分庭抗禮。

（2） 軟件生態(tài)鏈

與硬件生態(tài)不同，軟件生態(tài)的演化是顯卡產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心動能。GPU 廠商或第三方 組織向軟件廠商提供運算平臺以滿足不同的軟件開發(fā)和運行需求，如用于科學(xué)計算的 CUDA、用于游戲渲染的 DirectX，軟件廠商根據(jù)下游需求基于這些平臺開發(fā)軟件產(chǎn)品或 提供軟件服務(wù)，終端用戶在使用這些產(chǎn)品時也會安裝并使用這些運算平臺以實現(xiàn)更好的 效果。同時，終端用戶也會軟件廠商反饋需求，軟件廠商除了優(yōu)化自身產(chǎn)品，還會將所 需硬件支持或平臺支持向上游反饋，促使 GPU 廠商及運算平臺推出新的設(shè)計方案，或更 新驅(qū)動程序以優(yōu)化軟件對硬件算力的調(diào)用效果。GPU 的實際使用性能依托于軟件產(chǎn)品的 表現(xiàn)，因此形成了用戶通過對軟件產(chǎn)品投票進而影響上游廠商的反饋鏈條，使 GPU 廠商 通過軟件廠商與用戶形成的紐帶關(guān)系，這種深刻的紐帶關(guān)系為 GPU 廠商在技術(shù)研發(fā)落后 時提供戰(zhàn)略縱深，在技術(shù)研發(fā)領(lǐng)先時則可以更好地擴大優(yōu)勢。從整體上看，Nvidia 在軟 件生態(tài)鏈的布局遠勝于 AMD。

Nvidia 在軟件生態(tài)鏈的布局最重要的是運算平臺 CUDA。CUDA，即統(tǒng)一計算設(shè)備 架構(gòu)（Compute Unified Device Architecture），是 Nvidia 推出的通用并行計算架構(gòu)，用戶 可借助其中包含的 CUDA 指令集和并行計算引擎解決較為復(fù)雜的計算問題，從而提升最 終的實際產(chǎn)出算力。舉例來說，視頻轉(zhuǎn)碼軟件 MediaCoder 在借助 CUDA 加速后進行視頻文件轉(zhuǎn)碼，其轉(zhuǎn)碼時間大約可以減少 70%。Nvidia 為保證 CUDA 的使用率，積極在校 園及開發(fā)者群體中進行推廣，以相對廉價的高性能爭取了大量用戶，目前 CUDA 在全球 有大約 300 萬名開發(fā)者，在中國也有超過 50 萬名。AMD 沒有進行有效的同類型布局， 同時也不愿支持 CUDA。借助 Nvidia 運算平臺的優(yōu)勢，軟件廠商可以呈現(xiàn)出更好的用戶 體驗，反過來軟件廠商為了更好的合作愿意為 Nvidia 進行優(yōu)化，Nvidia 也積極開發(fā)驅(qū)動 程序或更新 CUDA 以配合軟件廠商優(yōu)化，使 GPU 廠商、軟件廠商、用戶之間的綁定更 加緊密。2022 年 2 月，設(shè)計類軟件龍頭 Adobe 公司更新了 Adobe Premiere Pro 2022 的 22.2 版本，其中專門針對 Intel 和 Nvidia 進行了優(yōu)化，但并未提及針對 AMD 的優(yōu)化。根據(jù)官 方數(shù)據(jù)，在 22.2 版本中，Nvidia Quadro RTX 5000 顯卡對 720P 高清視頻進行 HEVC 硬編 碼的耗時大約縮短至 12 毫秒，上一版本約為 75 毫秒，對 4K 超高清視頻進行 HEVC 硬 編碼的耗時則由上一版本的 155 毫秒左右縮短至 35 毫秒左右。軟件公司的“偏袒”使得 Nvidia 更受用戶青睞。

3 信創(chuàng)帶來歷史性機會，公司盈利空間有望打開

3.1 信創(chuàng)重塑國產(chǎn)生態(tài)環(huán)境，為國產(chǎn) GPU 帶來歷史性機會

如前文所述，除了自身在技術(shù)上的努力，生態(tài)建設(shè)是 GPU 公司成長的關(guān)鍵。在 Nvidia 和 AMD 穩(wěn)穩(wěn)占據(jù)顯卡市場前二的大環(huán)境下，獨立發(fā)展自主知識產(chǎn)權(quán)的 GPU 必須要投入 大量資源建立和維護生態(tài)。2020 年以來，我國信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)逐步啟動大規(guī)模招標，為在黨政 領(lǐng)域取得了較大進展。當前正處于黨政信創(chuàng)深化下沉至區(qū)縣的時點，第二輪黨政公文系 統(tǒng)的替代已逐步開始實施。同時，隨著黨政公文系統(tǒng)改造逐步走向尾聲，黨政信創(chuàng)領(lǐng)域 的電子政務(wù)系統(tǒng)招標也開始啟動，2022 年或?qū)⒊蔀樾艅?chuàng)市場放量的拐點，市場規(guī)模有望 迅速擴大。

除黨政領(lǐng)域外，金融、能源等行業(yè)的國產(chǎn)化替代進程已開始，逐步形成黨政+8 大行 業(yè)+其他行業(yè)的“2+8+N”信創(chuàng)發(fā)展格局。由于我國信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)仍面臨著關(guān)鍵技術(shù)存在短板 等問題，從穩(wěn)定性的角度出發(fā)，行業(yè)信創(chuàng)的替代進程將優(yōu)先在對產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定性影響較小的 環(huán)節(jié)推進，因此 PC 等終端設(shè)備及應(yīng)用軟件的替代進程快于核心系統(tǒng)的替代，為國產(chǎn) CPU、 GPU 等硬件產(chǎn)品提供生態(tài)環(huán)境。

從總量上看，信創(chuàng)市場重塑的生態(tài)規(guī)模足以為 GPU 國產(chǎn)化提供發(fā)育空間。據(jù)國家統(tǒng) 計局數(shù)據(jù)，2020 年國有單位就業(yè)人員總數(shù)約為 5563 萬人，按 1:1 計算可以提供 5000 萬 以上的市場空間。如果考慮到國產(chǎn)化生態(tài)普及之后的兼容性問題，以國有單位為主要服 務(wù)對象的相關(guān)合作單位有望加入到國產(chǎn)化生態(tài)之中，市場總體空間還有較大擴充余地。 根據(jù) Nvidia 官方數(shù)據(jù)，全球 GeForce 系列顯卡用戶數(shù)大約為 2 億，參考前述顯卡市場市 場占有率情況，按 3:1 估算得使用 AMD 獨立顯卡的用戶數(shù)約在 7000 萬，以此考量，信 創(chuàng)重塑的生態(tài)容量足以培養(yǎng)一個有競爭力的 GPU 廠商。同時，我們還需認識到，在信創(chuàng) 的大環(huán)境下，從 PC 硬件到操作系統(tǒng)、應(yīng)用軟件均以相同的服務(wù)標準進行開發(fā)設(shè)計，對 GPU 廠商來說不需要自身投入大量資源以維護生態(tài)體系建設(shè)，整體壓力遠低于 Nvidia 和 AMD 之間的激烈競爭。

3.2 高研發(fā)費用持續(xù)投入，長期盈利空間有望逐步打開

由于所處行業(yè)長期面臨技術(shù)封鎖，公司非常重視對自有知識產(chǎn)權(quán)的研發(fā)，長期維持 較高比例的研發(fā)費用投入，特別是 2018 年以來公司積極備戰(zhàn)信創(chuàng)帶來的行業(yè)機遇，芯片 業(yè)務(wù)進入加速期，研發(fā)人員和研發(fā)費用均呈現(xiàn)擴張態(tài)勢。2019-2021 年，公司持續(xù)加大研 發(fā)投入，研發(fā)費用分別增長至 1.17、1.77、2.53 億元，同比增長率 45.17%、51.41%、42.70%， 研發(fā)費用率均維持在 20%以上；從人數(shù)上看，2019-2021 年公司研發(fā)人員數(shù)量分別達 465、 587、834人，同時研發(fā)人員人均費用支出也呈現(xiàn)出持續(xù)提升的態(tài)勢，分別達到25.20、30.22、 30.34 萬元。

我們選取振芯科技、智明達、霍萊沃作為景嘉微軍工電子業(yè)務(wù)的可比公司?？杀裙?司 2021 年期間費用率的平均值約為 33%，因此粗略估算景嘉微軍工電子業(yè)務(wù)的凈利率約 為 36%，對應(yīng) 2021 年軍工電子業(yè)務(wù)的凈利潤約為 2.29 億元。以扣非凈利潤推算，則公 司芯片業(yè)務(wù)的利潤率約為 6%，表明公司當前芯片業(yè)務(wù)幾乎不產(chǎn)生凈利潤。信創(chuàng)深化將在 未來三至五年內(nèi)釋放較大的 GPU 需求，公司芯片產(chǎn)品有望通過快速增長實現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)， 從而使芯片業(yè)務(wù)實現(xiàn)有效的盈利。

值得注意的是，公司芯片業(yè)務(wù)正在逐漸從過去的硬件設(shè)計向軟件適配、驅(qū)動程序領(lǐng) 域拓展，使研發(fā)費用以較快速度增長。由于當前正逐漸進入信創(chuàng)深化階段，公司除了增 大研發(fā)投入，無形資產(chǎn)及相應(yīng)的攤銷也存在較大上行可能。同時，芯片業(yè)務(wù)子公司景美 已獨立啟動官網(wǎng)，預(yù)計軍工電子業(yè)務(wù)與民用業(yè)務(wù)辦公地址的隔離也已啟動，因此會產(chǎn)生 額外的管理費用增量，但不會對長期盈利能力產(chǎn)生實質(zhì)性影響。

（本文僅供參考，不代表我們的任何投資建議。如需使用相關(guān)信息，請參閱報告原文。）

精選報告來源：【未來智庫】。未來智庫 – 官方網(wǎng)站