海光信息获机构调研，包括东方证券、国海证券、国泰海通证券、银河证券、国盛证券等20家机构

2026年8月20日，海光信息披露接待调研公告，公司于8月17日至8月18日接待东方证券、国海证券、国泰海通证券、银河证券、国盛证券等20家机构调研。

公告显示，海光信息参与本次接待的人员包括董事会秘书、证券事务代表、董办投关主管。

调研方式为特定对象调研，接待地点为公司会议室。

调研详情

问题 1：请管理层整体解读半年报核心经营情况，上半年的持续增长的原因有哪些？

答：2026H1，公司营收90.99亿元，同比增长66.52%；归母净利润17.98亿元，同比增长49.69%；扣非后归母净利润16.31亿元，同比增长49.67%。其中2026Q2，营收50.65亿元，同比增长65.32%；归母净利润11.11亿元，同比增长59.78%；扣非后归母净利润10.35亿元，同比增长59.69%。

报告期内，公司营业收入、利润总额、归属于上市公司股东的净利润、归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润同比均实现较快增长，主要受人工智能快速发展、国产芯片需求增长迅速等因素影响，国产高端芯片市场需求持续攀升；报告期内，公司持续加码研发投入、迭代优化产品性能，推动公司高端处理器产品的市场版图扩展，实现了公司业绩持续增长。

问题 2：摩尔定律逼近极限、包括"逻辑折叠"等新型技术路线给半导体产业带来新的产业技术变革，公司如何理解这些新技术的应用，对公司产品研发、架构演进带来哪些启示？

答：目前产业已将优化重点从单芯片性能转向芯片架构、高速互联、软件栈及集群协同的全链路系统性提升。我们认为，当前算力发展瓶颈已不再局限于单芯片制程，内存墙、多芯片互联时延、集群调度效率、软硬件协同损耗成为制约大规模算力集群效能的关键。

公司持续推进芯片架构迭代、先进封装技术、HSL高速互联体系建设、DTK全栈软件优化，着力降低多卡协同、跨节点通信时延。未来在芯片设计、系统空间与拓扑重构、软硬件协同、异构集群方案层面，将持续强化系统级性能优化思路，持续打磨适配大规模智算集群的"CPU+DCU"异构方案。公司将持续跟踪行业各类前沿技术路线，持续夯实自身软硬一体技术体系。

问题 3：半年报综合毛利率有所波动，产品结构、供应链、竞争环境如何影响盈利水平，后续毛利率大致趋势？

答：综合毛利率受产品销售结构、订单类型、上游采购成本及市场竞争多重因素共同影响。算力行业技术迭代较快，市场竞争持续加剧，毛利率会随产品组合、市场环境动态波动。公司一方面持续推出更高算力、更高能效的新一代产品，另一方面公司持续推进供应链精细化管理，依托规模效应持续控制成本。公司将持续做好经营管控，保障维持稳健盈利水平。

问题 4：上半年研发投入重点投向哪些方向？在当前产业路线多元化（先进制程、Chiplet、系统架构优化等）背景下，公司中长期研发路线如何规划？

答：公司维持高强度研发投入，资源重点投向新一代CPU、DCU芯片研发迭代、HSL互联协议升级、DTK软件栈持续优化、集群调度工具链、AI算子库开发等方向。

公司采取均衡的研发策略，兼顾单芯片性能提升与系统级效能优化，一方面持续推进芯片微架构迭代，另一方面高度重视多芯片互联、软硬件协同、大规模集群优化。同时持续跟踪Chiplet、先进封装、系统级优化等各类前沿技术路线，持续完善异构算力全栈能力。

问题 5：市场过往更多将AI算力增量聚焦于AI加速芯片，对服务器CPU的AI赋能空间关注较少。随着AI Agent、多智能体应用快速迭代落地，请问公司如何看待智能体时代下服务器CPU的价值重估与长期成长空间？公司"CPU+DCU"异构架构在该类新兴场景下具备怎样的差异化优势？

答：行业早期大模型推理场景，算力消耗主要集中在AI加速芯片，市场对CPU的AI价值认知相对有限。但随着AI Agent、多智能体应用规模化落地，AI业务的算力结构正在发生结构性迭代。

从产业实际负载特征来看，智能体完整运行链路中，模型结果解析、工具调用决策、API交互调度、任务流程编排、安全策略校验等多数环节均依赖CPU承载，海外头部CPU厂商实测超七成智能体运行流程落地在CPU侧。同时智能体高频工具调用、超长上下文序列，会产生大量分词处理、任务分发、数据预处理等串行、低时延敏感型负载，这类场景无法通过加速芯片高效适配，高度依赖高性能服务器CPU的多核调度与I/O吞吐能力。

随着智能体并发规模、子智能体层级及文本序列长度持续提升，行业已出现全新算力瓶颈：加速芯片资源闲置的同时，CPU调度分发效率不足，制约智算集群整体吞吐与响应速度，CPU逐步成为大规模AI集群效能释放的关键约束。目前海外头部云厂商已出现AI工作负载下CPU资源紧缺的情况，行业算力建设重心也从单一追求加速算力，转向重视CPU与加速芯片的协同配比及系统调度能力。

整体而言，AI智能体浪潮为服务器CPU创造了区别于传统信息化的全新增量需求，推动CPU产业价值持续重估，中长期成长空间进一步打开。

公司"CPU+DCU"异构架构精准匹配这一产业趋势，形成高效协同的算力底座。其中CPU负责业务逻辑管控、多智能体协同调度、数据预处理等通用负载，DCU专注模型训推加速。后续公司将持续优化CPU并发处理、长序列运算及异构协同能力，迭代软硬件一体化方案，紧抓AI Agent规模化落地机遇，持续夯实双芯协同的核心竞争力。

问题 6：如何看待后续算力供需格局，市场担忧算力供给逐步增多，是否会出现阶段性供需宽松？公司如何通过产能规划应对行业资本开支周期波动？

答：中长期看AI应用持续落地带来算力需求具备韧性。公司采用Fabless运营模式，持续与晶圆制造伙伴保持常态化沟通，结合下游需求预判动态做好产能规划。面对行业周期性波动，公司坚持多元化客户布局，均衡发展政企、云计算、行业算力市场，降低单一领域、单一客户的影响；同时依靠产品迭代持续提升产品竞争力，以产品力抵御行业周期波动。

问题 7：DCU软件生态建设目前处于什么阶段，生态适配难点在哪里？公司中长期生态建设思路？

答：软件生态是算力芯片长期竞争力的核心，也是持续投入的长期工程。目前DCU已完成大量主流大模型适配，持续推进训练、推理场景性能调优。当前主要痛点在于上层应用种类繁多、框架持续迭代，持续优化需要大量联合适配工作。

公司持续迭代DTK全栈软件，完善编译器、算子库、集群调度工具；持续和云厂商、大模型企业开展深度联合优化。依托光合组织开展联合实验室、行业试点，推动软硬件协同优化，持续降低开发者迁移成本。生态建设循序渐进，公司将长期稳定投入，逐步形成正向循环。

问题 8：公司有无股东回报相关规划，如何平衡高强度研发投入与分红回报？

答：公司高度重视全体股东长远利益，分红政策严格遵循公司章程与相关政策规定。当前行业处于技术快速追赶窗口期，需要持续大规模研发投入保障中长期技术和产品竞争力。公司将结合经营业绩、现金流状况、未来资本开支需求综合审慎考量分红安排，相关方案如达到披露标准将及时履行信息披露义务。

本文根据交易所公告整理，仅供参考，不构成投资建议。

本文源自：市场资讯

作者：察微