收入加速增长，业务经营稳健

24Q2收入加速增长，扣非归母净利润超预告中值。公司24H1实现营业收入37.63亿元，同比+44.08%；归母净利润8.53亿元，同比+25.97%；扣非归母净利润8.18亿元，同比+32.09%，超业绩预告中值。分季度看，24Q2实现营业收入21.71亿元，同比+49.67%、环比+36.35%，季度收入加速增长；实现归母净利润5.65亿元，同比+28.95%、环比+95.77%；实现扣非归母净利润5.46亿元，同比+27.37%、环比+100.74%。 盈利能力稳步提升，研发费用资本化比例大幅下降。随着公司新一代CPU、DCU产品逐步放量，公司盈利能力稳步提升，24Q2毛利率为63.8%，环比+1.0个pct。24Q2公司费用率环比27.0%，环比-9.2个pct，其中销售、管理、研发、财务费用率依次为1.8%、1.6%、25.6%、-2.1%，分别环比-0.2、-0.4、-10.5、+1.8个pct。此外，24Q2资本化研发投入为2.66亿元，同比-32.26%； 研发投入资本化比重为19.42%，同比-12.56个pct，大幅下降，经营稳健。 研发人员数量快速增长，支撑公司产品顺利迭代。截至24H1，公司研发人员数量为1855人，同比+34.2%，较21年底+79.9%，研发人员数量快速增长； 高端处理器设计属于技术密集型行业，公司骨干研发人员多拥有知名芯片公司的就职背景及相关处理器开发经验，支撑公司产品顺利迭代；根据公司财报披露，公司CPU和DCU产品性能不断提升，下一代产品研发进展顺利。 海光DCU支持全精度模型训练，提供自主开放的完整软件栈。海光8000系列具有全精度浮点数据和各种常见整型数据计算能力，能够充分挖掘应用的并行性，发挥其大规模并行计算的能力。同时，海光DCU提供包括TDK（DCU Toolkit）、开发工具链、模型仓库等一系列完整软件栈，支持TensorFlow、Pytorch和PaddlePaddle等主流深度学习架构与主流应用软件，适配不同API接口和编译器，并支持常见函数库、AI算法与框架。目前，海光DCU已实现Llama、GPT、Bloom、ChatGLM、悟道、紫东太初等大模型的全面应用，与国内文心一言、通义千问等大模型全面适配，达到国内领先水平。 风险提示：公司下一代DCU产品迭代不及预期；互联网大厂资本开支不及预期；新一代CPU产品客户导入不及预期。 投资建议：上调盈利预测，预计2024-2026年归母净利润18.04/23.24/29.82亿元（24/25年前值为16.03、22.01亿元），同比增速43/29/28%；摊薄EPS=0.78/1.00/1.28元，当前股价对应PE=99/77/60x。看好公司CPU新品客户端逐步导入，DCU新品性能持续提升，维持“优于大市”评级。 盈利预测和财务指标 24Q2收入加速增长，扣非归母净利润超预告中值。公司24H1实现营业收入37.63亿元，同比+44.08%；归母净利润8.53亿元，同比+25.97%；扣非归母净利润8.18亿元，同比+32.09%，超业绩预告中值。分季度看，24Q2实现营业收入21.71亿元，同比+49.67%、环比+36.35%，季度收入加速增长；实现归母净利润5.65亿元，同比+28.95%、环比+95.77%；实现扣非归母净利润5.46亿元，同比+27.37%、环比+100.74%。 图1：海光信息营业收入及增速（单位：亿元、%） 图2：海光信息单季营业收入及增速（单位：亿元、%） 图3：海光信息归母净利润及增速（单位：亿元、%） 图4：海光信息单季归母净利润及增速（单位：亿元、%） 盈利能力稳步提升，研发费用资本化比例大幅下降。随着公司新一代CPU、DCU产品逐步放量，公司盈利能力稳步提升，24Q2毛利率为63.8%，环比+1.0个pct。 24Q2公司费用率环比27.0%，环比-9.2个pct，其中销售、管理、研发、财务费用率依次为1.8%、1.6%、25.6%、-2.1%，分别环比-0.2、-0.4、-10.5、+1.8个pct。同时，24Q2资本化研发投入为2.66亿元，同比-32.26%；研发投入资本化比重为19.42%，同比-12.56个pct，大幅下降，经营稳健。 图5：海光信息毛利率、净利率变化情况 图6：海光信息费用率变化情况 研发人员数量快速增长，支撑公司产品顺利迭代。截至24H1，公司研发人员数量为1855人，同比+34.2%，较21年底+79.9%，研发人员数量快速增长；高端处理器设计属于技术密集型行业，公司骨干研发人员多拥有知名芯片公司的就职背景及相关处理器开发经验，支撑公司产品顺利迭代；根据公司财报披露，公司CPU和DCU产品性能不断提升，下一代产品研发进展顺利。 图7：海光信息研发人员数量快速增长 海光DCU支持全精度模型训练，提供自主开放的完整软件栈。海光8000系列具有全精度浮点数据和各种常见整型数据计算能力，能够充分挖掘应用的并行性，发挥其大规模并行计算的能力。同时，海光DCU提供包括TDK（DCUToolkit）、开发工具链、模型仓库等一系列完整软件栈，支持TensorFlow、Pytorch和PaddlePaddle等主流深度学习架构与主流应用软件，适配不同API接口和编译器，并支持常见函数库、AI算法与框架。目前，海光DCU已实现Llama、GPT、Bloom、ChatGLM、悟道、紫东太初等大模型的全面应用，与国内文心一言、通义千问等大模型全面适配，达到国内领先水平。 图8：海光信息完善软件栈支持 图9：海光信息大模型适配情况 投资建议：上调盈利预测，预计2024-2026年归母净利润18.04/23.24/29.82亿元 （24/25年前值为16.03、22.01亿元 ） ， 同比增速43/29/28%； 摊薄EPS=0.78/1.00/1.28元，当前股价对应PE=99/77/60x。看好公司CPU新品客户端逐步导入，DCU新品性能持续提升，维持“优于大市”评级。 风险提示：公司下一代DCU产品迭代不及预期；互联网大厂资本开支不及预期； 新一代CPU产品客户导入不及预期。 财务预测与估值 资产负债表（百万元） 利润表（百万元） 现金流量表（百万元）