商业向研发投入饱和，突破式创新或将近
不管商业模式如何变化，观察计算机行业投资窗口的最底层逻辑始终在于技术驱动。颠覆性或突破式创新技术的出现，往往可以开启10年左右的新景气度周期，无论是互联 、移动互联 还是云计算都已经验证这一点。
但要提前预测突破式的新技术会在何处出现是困难的——过去数年投资者在VR/AR、人工智能、比特币等方向都有过坐山车的体会，面临过泡沫出清的阶段。
人们可以凭理解去押注新方向；但如果要考虑先验指标，我们更愿意从研发投入的角度去做一个有据的解读。
行业研发力度持续增强
新技术源自研发，A 股计算机行业研发投入力度连续11年在提升。
观察2006~2020年间，计算机上市公司研发费用的金额和研发支出营收占比两个指标，都可以发现“重研发”现象是显著的。
2006~2008年平均研发费用还有所波动，而从2009年开始计算机公司研发费用就连年走高，从0.4亿元提高到3.1亿元，年复合增速CAGR达到20.6%。
这一趋势在2020年疫情时也未中断。按行业整体的研发支出营收占比也从2009年的1.9%增长到2020年的8.7%。
将板块拆开来看：
（1）硬件板块连续性更为明显。
从2009年0.5亿元的平均研发费用提升到2020年的 4.2 亿（CAGR=21.4%），研发营收占比从 1.2%增长到 8.6%，期间几乎保持线性增长趋势；
（2）软件板块在研发收入占比上有明显的波动性，但这意味着软件公司在对应年份在研发投入力度上有松有紧。
从研发费用数据上可以看到，2009 年到 2020 年平均金额从 0.4 亿增长到 3.3 亿（CAGR=21.3%），增速与硬件相当。
但在 2012、2018 年有一个显著的跃升，2012-2014 年的跃升使得研发营收占比提高到 15-20%之间，2018-2020 年的跃升却让比例下降（保持）在 10%左右。
从时间节点上，我们可以将 2012 和 2018 年大致对应到桌面互联 末期和云计算早期。
（1）2012 年左右移动互联 兴起、桌面互联 饱和，中国软件行业（如政企信息化）更多和桌面互联 进程相关，面临增长放缓局面。
营收增速没有跟上（图表 5 左侧红圈）但研发人员支出随着移动互联 爆发而进入高增阶段。再加上 2013 年 IPO 暂停，也使得部分中早期企业（一般收入体量有限而研发营收占比水平偏高）被并购到上市公司体内，起到一定加剧作用。
（2）2018 年左右，则是中国云计算市场进入爆发期的阶段，研发投入能够在产出端快速获得回 （图表 5 右侧红圈）。
另外，硬件板块的重研发环节在上游芯片等领域，于 A 股计算机公司中反映较少，因此持续性更好。
商业向研发支出饱和，期待重现云计算式创新
但是，软件产品的规模效应应该在于研发费用率的逐步降低。而在 2016-2020 年这一比率保持持平（2020 年疫情影响有所升高）。
为此，进一步观察销售费用率的情况。从下图可以看到，计算机行业近年来销售和研发费用增速基本保持同向。
这意味着后面的逻辑是销售费用增加、项目增加、研发人员配套增加。同时，2012 年以后两者增速的趋同性开始增强（2020 年因出差受阻销售费用有所降低）。
所以，我们从行业研发投入和费用率的走势可以看到，来自成熟技术的商业化落地（即项目实施）导致的研发投入成为近年来的重点，并且已经持续 4~5 年，商业向的研发投入阶段对于需求满足接近饱和。这一阶段有望对应 2006~2011 年阶段（如图表 2 红圈处），并在后续迎来新的突破性技术出现。
软件定义世界走向特定领域
“软件定义世界”（SDX 或 SDW）出自十年前美国浏览器之父、著名投资人马克·安德森就提出的“软件正在吞噬世界”，是指大部分专用设备被通用平台取代，例如“软件定义 络”（SDN）、“软件定义存储”SDS、“软件定义数据中心”（SDD）等，包括 SaaS（云软件）也常常被用作说明软件定义世界的例子。
软件化本质上就是数字化，数字经济在不同行业有不同渗透率。由于 ICT、金融等领域的数字化程度 很高（向上空间有限），而农业、建筑业等数字化程度很低（欠缺数字化成长的土壤），因此我们 看好中等渗透率的市场迎来数字化快速提升的机会，尤其可以关注能源、国防、工业等领域。其中， 工业软件/工业互联 可以参考我们 2019-2021 年的策略 告相应内容；2022 年能源信息化和国防的信 息化的机会拐点更有吸引力。
迎接能源信息化建设洪流
概括来说，能源信息化的需求拐点源自三大确定性：双碳、十四五规划、行业数字转型。
双碳是政策催化，带有一定强制性；十四五规划是投入力度保障；行业数字转型是内生驱动。双碳碳达峰和碳中和政策已经陆续明确成为未来数十年我国经济发展的首要目标之一。
根据中国节能协会《碳中和愿景的实现路径与政策体系》介绍，中国是全球煤电发电量占比最高的国家（50.2%），远高于其他各国（第二名为 11.0%），因此碳中和承诺实现期限是 2060 年，晚于日本、韩国等国，但较印度、美国等国尚未做出承诺要更为负责。
从技术路线上看，存在零排放和净零排放两种，区别在于是否引入“负排放技术”。从 会路径上看，碳中和涉及政府、企业、个人各个环节。
能源行业的革新是实现上述愿景的重要战场。
根据《中国上市公司碳排放排行榜（2021）》，100 家上榜的上市公司在 2020 年的二氧化碳排放总量合计 44.2 亿吨，占全国总量约 44.7%。
其中，排名前十的企业 2020 年度排放量均超过 1 亿吨，主要来自电力、建材、石化、煤炭行业；排名前二十的企业 2020 年度排放量都在 5000 万吨以上。
分行业来看，电力、水泥、钢铁三大行业的排放总量规模相对更大，是减碳的关键所在。
在相关政策密集发布的基础上，在“碳中和高峰论坛暨中国上市公司碳排放排行榜发布会”上国家应对气候变化战略研究和国际合作中心战略规划部还表示大概还有三十多项政策陆续要出台，以明确相关重点领域行业实施方案及支撑保障措施。
十四五规划
有政策自上而下指引，也需要真金白银的信息化投入。在国家十四五规划基础上，国家电 和南方电 也在各自的十四五规划中强调了信息化建设的重要性。
（1）国 ：计划在十四五期间投入 3,500 亿美元（约合 2.23 万亿元）推进电 转型升级。在创新电 发展方式方面，国 将持续完善特高压和超高压骨干 架。
公司利用数字技术为电 赋能，着力提高配 智能化、数字化水平，建成了全球最大的“新能源云”平台，目前累计接入新能源场站 200 万个、装机容量 4.8 亿千瓦；开发的“ 上国 ”应用，注册用户数突破 1.8 亿，能够实现广大客户线上办电、线上交费。
（2）南 ：规划投资约 6,700 亿元以加快数字电 和现代化电 建设进程，推动以新能源为主体的新型电力系统构建，较十三五增加了 33%。
其中，计划 2025 年全面建成数字电 。
一方面，数字电 是承载新型电力系统的最佳形态，能够加强全 感知、决策、控制能力，提升清洁能源消纳能力；另一方面，数字化与智能化能够有效融合，推进智能输电、配电、用电领域升级，例如无人巡视、智能配电台区、多站融合变电站（2025年达100座）等等。
国 和南 的十四五电 规划投资累计将超2.9万亿元，在加上两大巨头之外的地区电 公司，全国电 总投资预计近 3 万亿元。对比十二五期间的 2 万亿和十三五期间2.57 万亿的总投资，增幅分别达到 50%和 17%。
行业数字化转型
近 20 年来，我国数字经济成长迅速。
中国经营 列举的数据显示，我国每百人使用的计算机台数从 2013 年的 20 台增长至 2019 年的 32 台，每百人拥有电话数量在近 20 年里从 35 部增长至 130 部，平均每人拥有 1.3 部座机或手机，互联 普及率从从 2002 年的 6%增长至 2020 年的 70%，电子商务销售额 从从 2013 年的 7 万亿元增长至 2019 年的 17 万亿元（年平均增长率 20%）。
但是在接下来的阶段，数字化转型必然面临一个从渗透率高的领域向中等领域外溢的过程。
根据麦肯锡 告数据，油气能源行业在 2017 年中国 22 个行业中的数字化程度排名 12，位臵中等。
数字经济指数（DEI）中，将智慧能源作为一致指标。
在固定和移动互联 等先行指标饱和之后，一致指标的进程反映数字经济的发展。
信通院发布的数字经济预警灯 图中也显示，从 2015 年三季度到 2017 年一季度，智慧能源从趋冷进入到趋热阶段。
这都意味着能源行业的数字化升级将成为下阶段中国数字经济的重要看点。
因此，在政策、投资和内生需求方面，能源信息化都有望在 2022 年获得一个长足的发展。
国防信息化进入新周期国防信息化是另一个值得重视的赛道，行业存在长期逻辑。
中国国防费用 GDP 占比、信息化装备储备都相较发达国家要低，差距甚至在 1 倍到数倍之间。
而国防投入的可比性是不可或缺的，因此存在一个长期向上趋势。
例如，我国国防费用 GDP 占比为 1.3%，和俄罗斯（4.4%）、美国（3.5%）、印度（2.5%）、法国（2.3%）、英国（2.0%）等国家相比还有较大差距；2019 年在军用卫星数量、战术电台渗透率、地面战术电台数量等方面中国也都和美国存在数倍差距。
近年来，随着我国周边安全局势的变化以及国防战略的调整，我国军费支出显著增长。
2017 年至 2020 年我国中央公共财政国防预算支出从 10,226 亿元增长至 13,022 亿元，年复合增长率达 8.4%，预计 2022 年我国国防预算支出将达到 14,509 亿元。
今年 3 月，表示 2021 年全国财政安排国防支出预算 13,795 亿元，继续保持适度稳定增长。
信息化在国防开支中的占比将快速提高，市场规模在千亿级。
据商务部投资促进局预测，2025 年国防信息化开支或达 2,513 亿元，占国防装备的 40%，其中核心领域有望保持 20%以上的复合增长。
2017 年 10 月，我国就明确提出“确保到 2020 年基本实现机械化，信息化建设取得重大进展”。
根据智研咨询的统计和预测，2020 年我国军工电子信息化产值达 1,029 亿、市场规模约在 1,057 亿；2027 年市场规模将增长到 1,637 亿。
同时，我国近年来一直在国防信息化方面保持政策支持，打造强军体系、探索军民融合，也使得市场规模和增速有托底保障。
《中华人民共和国国民经济和 会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》提出，“加快国防和军队现代化，实现富国和强军相统一。……加快武器装备现代化，聚力国防科技自主创新、原始创新，加速战略性前沿性颠覆性技术发展，加速武器装备升级换代和智能化武器装备发展。”装备性能提升的需求以及信息化建设的需要将在未来很长一段时间内对国防信息化行业的发展形成利好。
做国防信息化业务容易积累相对优势。
这个赛道具有“三高”特性。
（1）高壁垒：行业存在较高的市场准入（“四证”要求）、型 （符合“军标”）、人才、资金（前期研发投入大、周期长）、技术（强调性能及稳定性）等要求。
据乐晴智库介绍，一般新进入企业需要 3 年时间才能取得承接军方项目的资质。
（2）高黏性：产品一旦完成定型，生命周期通常为 5~10 年，且列装采购研制单位一般在 2~3 家，一般不会轻易更换，后续升级、技术改进、备件采购对原供应商还存在一定路径依赖。
（3）高毛利：由于技术壁垒和定制化程度较高，行业整体利润波动浮动较小，毛利率较高且稳定。在国防信息化领域包含多项建设内容。
一个典型的军工信息化系统包括装备信息化、作战信息化（C4ISR）、管理系统、保障系统、信息安全系统等多个组成部分。
此外，从一些行业展会的展品分类可以了解到具体的一些信息化系统组成。相关厂商的投资机会较为明确。
芯片定义软件，异构计算机会扩散
软件化和数字化进程外溢的同时，高渗透率行业自身的变革则在应用场景的硬件专用化。
包括前期 AI 专用芯片的成熟，以及近期智能驾驶芯片的完善，都逐渐体现出将计算量大、数据带宽高的应用放臵到专用处理器上去的趋势。
在通用 CPU 芯片之外引入多种处理架构的系统，即异构计算。
我们认为 2022 年车载芯片和数据处理芯片（DPU）是特别需要关注的异构计算方向。其中智能驾驶场景可以参考 2019-2020 年度策略 告相关部分，本篇着重推荐 DPU 领域的投资机会。
DPU 解决 络数据处理，成长为“第三颗主力芯片”
带宽性能增速比扩大，DPU 市场成型 DPU 是以数据处理为中心的芯片，2020 年 NVIDIA 战略中国将其称为 CPU、GPU 之后“第三颗主力芯片”，认为“它将成为未来计算的三大支柱之一”。
一般是包括高性能及可编程的多核 CPU、高性能 络接口和可编程的加速引擎几个主要部件。
为什么在 CPU、GPU 之外还需要 DPU 呢？
因为大数据和 5G 时代，在 AI、边缘计算等场景下， 络数据不仅需要被传输（交给 CPU 等处理），还需要整个加工过程更加实时和海量，最好面向具体应用。
除了制造独立的 DPU 芯片，还可以将其设计成 卡（NIC）的一个集成模块。
足够强大和灵活的 卡可以根据应用需要处理所有 络中的数据，使得 CPU 得以专注于上层应用的流程控制等方面。
举例来说，通信数据最基础的操作是 络协议处理，据中科院科技战略咨询研究院估计，要服务 10G 络通信的协议处理就需要约 4 个 Xeon CPU 核，即占到 8 核高端 CPU 一半的算力。
如果考虑更高速 络（40G、100G）以及更复杂的运算，则会占据更多现有 CPU 资源。
此外，据谷歌和 Facebook 的 研究，微服务通信开销可消耗 22~80%的 CPU 性能。因此，GPU 是在 CPU 之外提供图形（和深度学习等）场景的加速，而 DPU 则是在 CPU 之外提供 络数据场景的加速。
DPU 的发展历程是和 络数据规模增长相关的，当 CPU 处理能力的增速（一度由摩尔定律定义）逐渐赶不上 络带宽、数据交换的规模增速时，这种需求就更加明显。
将两个增速做成比值（称为带宽性能增速比 RBP），并分析两者的增速曲线可知，2020 年以来市场突破点的基础已经较明确的成型（图表 31 红圈部分），RBP 从 1 提升到 10 左右，算力的架构变革箭在弦上，随时会出现爆发机会。
DPU 的核心技术是什么？从它的功能和定位可以看出，DPU 除了传统的芯片技术，还依赖通信、数据处理等方面的技术。
根据头豹研究院 告，（1）理论上 DPU 可基于 FPGA、MP（Multi-core，MP) 与 ASIC 三类核心处理器进行设计；（2）产品上已商用的 DPU 产品形态包括“ASIC+GP”（NVIDIA 等采用）、“ASIC+NP”（华为等采用）。
目前行业处于自然生长阶段，各个技术路线都以能够满足客户需求先行。未来必然还会面临标准化、制程与工艺的提升、下游应用的多样化支持等挑战。
DPU 涉全球千亿市场，国内增速可超 100%
DPU 会部分分流（数据中心的）CPU 市场规模，但考虑到功能和性能的改善，我们认为 DPU 相对已有芯片市场来说仍然是增量。
那么，DPU 的市场规模有多大呢？
据智能计算芯世界数据，到2027年全球数据中心加速器市场价值可达530亿美元，复合年增长率CAGR 近 44%。而根据头豹研究院预测，中国 DPU 市场规模预计在 2022 年超 10 亿美元，2025 年接近 40 亿 美元（约合人民币 240 亿元），复合年增速 CAGR 达 112%。
另外，数据中心带宽升级周期在 3 年左右，那么在 2023-2025 年进入下一轮服务器设备以及 DPU 更换周期，DPU 市场规模有明显的增幅。
全球 DPU 行业市场规模预计会稳步攀升（从 2020 年的 30 亿美元增加到 2025 年内的 136 亿美元，CAGR 约 36%），驱动力源自智能 卡方案的成熟、全球服务器出货量增长以及智能驾驶、边缘计算等下游应用的初步落地。
对于 DPU 和芯片领域的发展，近年来在政策支持上明显也是全力推动的。
包括今年工信部发布的《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023 年）》，直接要求加快提升算力、算效和异构算力（DPU 是异构计算一种），同时还强调要提高自主研发算力的部署比例、加强专用服务器等核心技术研发、树立基于 5G 和工业互联 等重点应用场景的边缘数据中心应用标杆。
三类企业参与，国产新锐机会更优
DPU 隶属芯片半导体产业，因此产业链也由上游的设计/制造/封测、中游的芯片厂商以及下游的用户/应用端组成，目前各家企业产品的制程大部分在 14-28 纳米之间。以 28 纳米为例，产业链的服务能力和供给关系相对较为成熟。
我们认为，中间芯片商的环节可以分为三类企业，即芯片类、（其他）科技巨头类和初创企业：DPU 首先吸引的是芯片类企业（包括博通、Marvell 等通信芯片商和英伟达、英特尔等主芯片商）的进入；此外亚马逊、华为、腾讯、阿里巴巴等科技巨头也在积极布局；作为新生赛道，自然也有大量初创企业设立。
2020 年，可以看做是 DPU 元年。中国市场主要还是由头部企业占据，其中英伟达作为开创者的份额最大，随后是博通和英特尔。
未来几年，随着其他企业的高速发展，这一局面较大概率会发生明显改变。
我们认为，（1）DPU 一般基于 卡级芯片，制程挑战略低，适合新入局者参与；（2）DPU 结合上层应用需求，格局较传统核心芯片可能会更为分散，也给到垂直行业芯片企业拓展业务的机会；（3）非芯片类的科技巨头在 DPU 战略布局尚一般会和自身业务相关联，较少有独立性，可能会更倾向于通过收购、生态等方式参与。
中外 DPU 企业的对比方面，国内厂商在芯片产品化的环节相比国外一线厂商还有差距，但是在 DPU 细分市场具备一定的优势基础，包括我国目前在数据中心领域的市场规模、增速和用户数量相较于国外有显著领先。
（1）英伟达 NVIDIA
2019年3月11日，NVIDIA宣布和 Mellanox两家公司就收购事宜达成最终协议。NVIDIA现金收购 Mellanox， 总价约69亿美元。
完成收购后，基于 Mellanox 的 ConnectX 系列高速 卡推出了 BlueField 系列的 DPU， 将 DPU 概念带给大众。
在英伟达公布的路线图中国，计划 3 年时间在 Bluefield 现有产品上陆续推出 2X、第三代和第四代产 品，使得性能提升 1000 倍，支持 400TOPS（计算能力）和 400Gbps（吞吐量）的水平。
据英伟达知乎官方账 介绍，Palo Alto Networks 等客户选择 Bluefield 来加速其产品。
例如，Palo Alto 将 BlueField-2 芯片用在虚拟下一代防火墙，做到 5 倍加速，相较在 CPU 的传统系统能够节省 150%的资本支出。
Bluefield-2 DPU 还部署在英伟达自己的 AI-on-5G 平台中，在多个垂直领域挖掘 AI 和 5G 的交叉应用。
英伟达正在与富士通、谷歌云等合作开发基于 5G 平台的人工智能的解决方案，面向智慧城市、智能制造、医院和智能商店等领域。
今年 5 月，英伟达也宣布华硕、戴尔科技和 Supermicro 等公司将在年内发布基于 BlueField-2 的系统。
预计更多服务器 OEM 厂商开始采用 DPU 的趋势还会持续，尤其是其能够对服务器性能提高可观的程度。
（2）博通 Broadcom
博通在 卡市场处于领导者地位，其 DPU 布局更多源自 SmartNIC。
在 2019 SDC 演讲中博通展示了 Stingray 架构，采用单芯片方法，在板卡生产的成本方面更低。
Broadcom 在 Stingray 的中心设计了 NetXtreme-S BCM58800 芯片，将 8 个 3 GHz 主频的 ARM v8 A72 内核放置其中。
另外，Stingray 最多可以配置 16 GB DDR4 内存。
基于这个异构体系以 90 Gb/s 的速度实现了卸载加、擦除编码和 RAID 等存储 处理。博通在逐步将产品转移到 7 纳米，使得可以从 8 核扩展到 12 核。
（3）英特尔 Intel
英特尔 2015 年底收购了 FPGA头部厂商 Altera，使得在传统通用处理器的版图上增加了硬件加速布局。
2021 年 6 月，英特尔公布了 IPU（Infrastructure Processing Unit，基础设施处理器）规划。
公司数据平台事业部首席技术官 Guido Appenzeller 表示 DPU 和 IPU 在功能上没有根本性差别，主要是命名不同。
DPU 普遍用于数据中心，因此英特尔从这个角度去定义其该类新产品。IPU 产品是将 FPGA 与 Xeon D 系列处理器集成，具有增强的加速器和以太 连接的高级 络设备，通过紧耦合、专用的可编程内核加速和管理基础架构功能。
IPU 提供全面的基础架构（运算、通信）分载，并可作为云端的主机的控制点，提供额外防护。
根据官 说明，IPU 和 SmartNIC（智能 卡）的区别在于“IPU 能够从主机分载整个基础架构堆栈，并 可以控制主机与该基础架构的连接方式。
这为服务提供商提供了一层额外的防护和控制，由 IPU 在 硬件中实施。SmartNIC 具有与 IPU 相似的联 和分载功能，但它作为外设，仍然在主机的控制之下。” 即 IPU 具备更高的独立性。
据 IT 之家 道，通过特定功能，IPU 可对数据中心里的基于微服务架构的现代应用程序进行加速。如前所述，谷歌和 Facebook 的研究表明微服务通信开销可消耗 22%到 80%的 CPU 性能。
（4）迈威尔 Marvell
2021 年 Marvall 发布了 OCTEON 10 DPU 产品，不仅具备强大的转发能力，还具有突出的 AI 处理能力。
OCTEON 10 采用 ARM N2 内核和 5nm 制程，除了具备与上一代产品相同的多功能构建块阵列，还增加 了先进的 IP 和新功能，包括集成机器学习推理的引擎、内联加密处理器以及矢量数据包处理器，它们也都能够以虚拟化方式运行。
在云和数据中心用例上，这些解决方案可在计算与 络吞吐量性能方面，提供广泛的多功能性。企业则可以用 OCTEON 10 系列产品实现深度集成的数据包处理和安全加速特性。
（5）华为
2013 年，Tensilica（成立于 1997 年的微处理器公司）宣布与华为的海思半导体正在扩展对 Tensilica DPU 的应用范围，其中包括 Tensilica Xtensa? 可定制处理器及用于 LTE 基站、手持移动设备、其他 络基础设施和客户端设备的 ConnX 基带处理器。
我们认为这可以看做是 DPU 的前身，区别在于当时合作还面场景更广，例如智能手机和机顶盒的音频和语音处理等 DSP 芯片，与现在所提的 DPU 更针对 络数据有所不同。
华为 DPU 研发信息目前披露的不多，但类似博通公司，华为也在智能 卡领域有长期深耕，拓展到 DPU 领域比较自然。
例如，华为云官 显示，2020 年华为海思自研的 Hi1822 卡已在鲲鹏服务器上采用，其中就实现了算力加速、卸载（offload）15%的 CPU 资源等功能。
考虑到华为设备出货量的量级、供应链受限等情况，我们预计华为的 DPU 或类似智能 卡产品会优先满足自用需求为主。
（6）左江科技
左江科技在 2007 年 8 月成立，2021 年在 A 股上市。
公司专注于国防领域的 络信息安全领域，主要从事 络安全应用相关的硬件平台、板卡的设计、开发、生产与销售。
左江科技是北京市高新技术企业、中关村高新技术企业、中关村科技园 2015、2016 和 2017 年度“瞪羚企业”。公司 络信息安全产品主要面向国家单位进行销售。
子公司成都北中 科技有限公司在 2021 年 3 月和 9 月等时间经过增资扩股和引入新投资方后，左江科技持有 1500 万元（占比 72%）的股权，北 未来持有 375 万元（占比 18%）的股权，北 蓝海持有 129.25 万元（占比 6.2%）的股权，北 智芯持有 79.08 万元（占比 3.8%）的股权。
公司在互动平台上表示，北中 科技目前主要投入在基础 络芯片 DPU 的研发上面，基于芯片特性，可以应用到多个业务领域。
公司人员规模约 60 人，近 90%的人员为研发人员，预计芯片量产在 2022 年下半年。
公司副总经理、监事兼逻辑部经理、北 智芯法人代表于洪涛曾在海思半导体有限公司任职。公司的 DPU 产品预计 2022 年一季度流片、下半年量产。左江科技本身提供军工等特定行业的 络安全产品，收购拓展 络芯片业务子公司有利于向产业链上游布局，以自身优势打造客户渠道的同时增强核心竞争力、发掘新业务爆发力。
（7）中科驭数
中科驭数是 2018 年成立于北京的 DPU 初创公司，创始团队来自中科院计算所计算机体系结构国家重点实验室。据经济观察 道，公司在 2021 年 7 月底宣布获得了数亿元的 A 轮融资，目前实现千万级别的季度营收。
A 轮融资主要用于第二代 DPU 芯片 K2 的流片以及后续产品的迭代研发。
今年 K2 芯片流片并在更多领域实现落地（官 显示 2019 年第一颗芯片成功流片，是业界首颗数据库与时序数据处理融合加速芯片）。
相比于大部分企业基于 ARM架构定义 DPU产品，中科驭数选择通过自研的异构核来实现不同的功能。
鄢贵海（中科驭数创始人、CEO，中科院计算所研究员、博士生导师）提出 ARM 厂商的 IP 核多为同构核，而异构计算更适合用异构的核心来做。
公司自研的 KPU 专用计算架构具备“敏捷异构”的特征，基于此推出的 DPU 产品集成 络运算核、数据库及大数据运算核、存储运算核、安全运算核。
（8）芯启源
芯启源是另一家在 DPU 领域有布局的初创企业，成立于 2015 年，主要关注 5G 和数据中心的通讯类 芯片。
目前已推出四款产品，包括 DPU 芯片和智能 卡、USB 核心 IP、SoC 原型验证与仿真系统 MimicPro、 络搜索引擎 TCAM 芯片等。
据集微 道，芯启源的智能 卡基于 SoC 架构，并已实现量产，可提供从芯片、板卡到驱动软件等全套云 解决方案。
该方案采用了业界领先的 NP 众核技术架构实现高效且灵活的 络 文处理， 具有能耗低、性能高、灵活度高、可编程性极强等特点，可为国内 5G 通讯、云数据中心、AI 等提供 最有竞争力的解决方案。
创始人、董事长兼 CEO 卢笙在硅谷工作 20 多年，先后在博通、Marvell、ArtX 等公司就职。
公司认为， 高端 EDA 和 IP 是必不可少的武器，也是我差异化竞争的核心竞争力。
芯启源在高端 EDA 领域的原型验证与仿真系统 MimicPro 于 2021 年 7 月已开始量产并供货。
中科驭数、芯启源之外，还有云豹智能、星云智联、云脉芯联等新近成立的 DPU 相关科技创业公司。
（9）其他科技巨头
DPU 市场的前景可观，因此也吸引了一些传统并不涉足芯片设计的互联 厂商，如谷歌、亚马逊、阿里巴巴等巨头启动相关芯片的自研计划，重点面向数据处理器的高性能专用处理器芯片。
从自用出发角度，这些芯片产品可以改善它们在云端的服务器成本结构，或提高能耗管控水平。
告总结
看好行业有望在未来 2-3 年出现突破式创新从而进入新周期的机会。
行业公司：赛道上，2022年能源信息化、国防信息化、DPU 数据处理器、智能驾驶芯片等方向。
另外，工业互联 方向，并 且与上述赛道有涵盖关系。
用友 络（能源信息化及多行业的数字化解决方案）、远光软件（能源信息化为 主要业务之一）、深信服（ 络安全企业客户占比较高）、卫士通（军工是主要客户行业之一）、 奇安信（政府军工客户渠道有一定优势）、左江科技（军工业务及 DPU 布局）、紫光股份（在多行 业参与 ICT 项目建设、有 络芯片业务布局）、浪潮信息（服务器市场和国产化市场能够服务下游 行业）、金山办公（国产办公软件和行业客户占有率高）等。
风险提示
1、技术突破不及预期
一方面，突破性创新的技术研发存在不确定性，对我们基调的判断会产生影响。另外，在多个我们看好的细分方向上，也都有一定的核心技术有待掌握（如异构计算的芯片设计与制造、行业软件对客户需求的满足等）。研发进展不顺会直接延后产品和解决方案的出台，并影响项目机会。
2、下游需求不及预期
十四五规划会影响和持续数年，可能出现 2022 年内落地的资金投入、项目采购等总量有限的情况， 对当年相关供应商带来业绩不及预期的风险。
3、供应链格局生变
包括芯片等产业在内，我国企业还面临较大的外部风险；此外还会出现资质变化、上游原材料涨价、上游产能供给不足等波动，影响软硬件公司项目交付的能力。
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