王銳

5月30日，英偉達(dá)盤中市值一度突破1萬億美元，成為繼續(xù)蘋果（AAPL）、微軟（MSFT）、谷歌母公司字母表（GOOGL）以及亞馬遜（AMZN）之后，美國第五家市值突破1萬億美元的上市公司。

全球AI算力龍頭英偉達(dá)（NVIDIA）躋身萬億美元市值俱樂部。

5月24日，圖形處理器（GPU）芯片龍頭英偉達(dá)公布了2024財(cái)年第一季度（截至2023年4月30日）的財(cái)報(bào)，該季度營收為71.92億美元，較上年同期的82.88億美元下降13%，較上一財(cái)季的60.51億美元增長19%；凈利潤為20.43億美元，同比增長26%，環(huán)比增長44%。

真正讓市場震驚的是英偉達(dá)對下一個(gè)季度的預(yù)期：英偉達(dá)預(yù)計(jì)2024財(cái)年第二財(cái)季營收將達(dá)110億美元，上下浮動(dòng)2%，同比將增長64%。這一業(yè)績展望遠(yuǎn)超分析師此前預(yù)期，并將創(chuàng)下英偉達(dá)史上最高單季銷量紀(jì)錄。據(jù)雅虎財(cái)經(jīng)頻道提供的數(shù)據(jù)顯示，30名分析師此前平均預(yù)期英偉達(dá)第二財(cái)季營收將達(dá)71.5億美元。

財(cái)報(bào)發(fā)布后，英偉達(dá)盤后最高漲幅一度高達(dá)30%。5月25日，英偉達(dá)股價(jià)保持高開高走，市值在一個(gè)交易日內(nèi)暴漲1840億美元，達(dá)9392億美元；5月30日，英偉達(dá)盤中市值一度突破1萬億美元，成為繼續(xù)蘋果（AAPL）、微軟（MSFT）、谷歌母公司字母表（GOOGL）以及亞馬遜（AMZN）之后，美國第五家市值突破1萬億美元的上市公司。

民生證券表示，英偉達(dá)單日股價(jià)大漲，其核心本質(zhì)在于AI大模型帶來劃時(shí)代的變革已成共識(shí)；算力的清晰路徑逐步被大眾認(rèn)可，在最為確定的算力側(cè)率先兌現(xiàn)。

AI芯片廠商成為本輪人工智能浪潮的最大贏家。在AI發(fā)展中，GPU擔(dān)任的運(yùn)算器角色變得越來越重要，英偉達(dá)則掌握著全球多家科技公司“算力命脈”。

“生成式AI推動(dòng)了計(jì)算需求的指數(shù)級增長，這種需求正在快速過渡到GPU計(jì)算市場?！庇ミ_(dá)首席財(cái)務(wù)官克雷斯（Colette Kress）在財(cái)報(bào)電話會(huì)上表示，在訓(xùn)練和部署生成式AI的過程中，使用GPU的數(shù)據(jù)中心效果更好、更通用，也更低碳節(jié)能，在GPU方面的領(lǐng)先技術(shù)給英偉達(dá)的產(chǎn)品需求帶來了巨大的上升空間。

英偉達(dá)憑借在GPU上積累的全球領(lǐng)先計(jì)算能力，推出“GPU+CPU（中央處理器）+DPU（數(shù)據(jù)中心處理器）”的“三芯”戰(zhàn)略。在構(gòu)建產(chǎn)品矩陣的同時(shí)，“三芯”協(xié)同將性能進(jìn)一步提升。

當(dāng)?shù)貢r(shí)間5月29日，在COMPUTEX2023上，英偉達(dá)創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛（Jensen Huang）向傳統(tǒng)CPU服務(wù)器集群發(fā)起“挑戰(zhàn)”，“CPU擴(kuò)展的時(shí)代已結(jié)束，新計(jì)算時(shí)代引爆點(diǎn)已到來。”黃仁勛在大會(huì)上宣布，“我們已到達(dá)生成式AI引爆點(diǎn)。從此，全世界的每個(gè)角落，都會(huì)有計(jì)算需求?！?/p>

此次大會(huì)上，英偉達(dá)宣布推出重磅新品超級計(jì)算機(jī)DGXGH200，這款數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品被認(rèn)為是當(dāng)今全球性能最強(qiáng)的運(yùn)算器產(chǎn)品，可以滿足訓(xùn)練AIGC所需要的“超大規(guī)模大模型”，欲重新定義新計(jì)算時(shí)代。

在全球掀起AI產(chǎn)業(yè)革命浪潮，英偉達(dá)等科技股飆升之際，映射在國內(nèi)A股市場，AI行情亦成為2023年上半年重要的主線。

華創(chuàng)證券表示，ChatGPT的問世引爆新一輪AI浪潮，云端計(jì)算、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量激增，帶動(dòng)上游AI算力、存力芯片快速增長承接新增需求；同時(shí)，受益于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)自動(dòng)駕駛、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)量和算力需求也在不斷擴(kuò)大，未來將協(xié)同云計(jì)算共同驅(qū)動(dòng)AI芯片行業(yè)成長。

算力爆發(fā)

數(shù)據(jù)、算力和算法是AI的三大基石。

隨著大語言模型能力不斷升級，生成式AI帶來個(gè)人生產(chǎn)力革命，大語言模型爆發(fā)出巨大的應(yīng)用潛力，模型參數(shù)持續(xù)提升帶來更高的模型訓(xùn)練算力需求，大模型的商業(yè)化落地催生了更大的推理算力和通信能力需求，算力芯片的投資機(jī)會(huì)確定性相對較高。

5月26日，華為昇騰計(jì)算業(yè)務(wù)CTO周斌表示，人工智能大模型浪潮帶來算力需求的快速增加，并且這個(gè)需求是有價(jià)值的，不是泡沫。“AI算力行業(yè)出現(xiàn)一個(gè)新定律，叫做AI算力增長曲線，這個(gè)定律告訴我們大概每隔4個(gè)月，AI計(jì)算需求就會(huì)翻倍。這比‘摩爾定律更有效地體現(xiàn)在算力需求上?！?/p>

此前，按照華為的預(yù)計(jì)，到2030年通用計(jì)算能力將增長10倍，AI計(jì)算能力將增長500倍。

國盛證券也表示，大模型大發(fā)展背景下，算力的追求沒有天花板，隨著國內(nèi)外算力產(chǎn)業(yè)鏈的相互驗(yàn)證，算力景氣度得到驗(yàn)證，將打消部分投資者觀望情緒，當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)仍然處于歷史級產(chǎn)業(yè)大趨勢的起點(diǎn)。

中信建投證券認(rèn)為，人工智能模型的算力需求大致可以分為三個(gè)階段。第一個(gè)階段為2010年以前，機(jī)器深度學(xué)習(xí)尚未得到廣泛應(yīng)用，主要還是基于統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)行模型搭建，算力需求的增長相對緩慢，大致每20個(gè)月翻一倍。

第二階段為2010-2015年，深度學(xué)習(xí)模型在傳統(tǒng)的自然語言、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域開始戰(zhàn)勝支持向量機(jī)等算法，深度學(xué)習(xí)模型開始成為主流算法，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和參數(shù)量的提升，算力需求的增長速度也顯著加快，大致每6個(gè)月翻一倍。

第三階段為2016年之后，人工智能模型開始進(jìn)入巨量參數(shù)時(shí)代，算力需求顯著提升。根據(jù)英偉達(dá)的算力統(tǒng)計(jì)顯示，自2017年之后，以Transformer模型為基礎(chǔ)架構(gòu)的大模型算力需求提升大致是每2年提升275倍。

2022年11月，ChatGPT上線并迅速火爆全球，引發(fā)了全世界領(lǐng)先科技公司和初創(chuàng)企業(yè)之間的算力軍備競賽，他們開始爭先恐后地購買英偉達(dá)的H100，因?yàn)樗恰笆澜缟系谝豢顬樯墒紸I而生的計(jì)算機(jī)芯片。

黃仁勛對此表示：“2022年，我們經(jīng)歷了相當(dāng)艱難的一年。但隨著OpenAI聊天機(jī)器人ChatGPT的問世，我們又在一夜之間力挽狂瀾。ChatGPT在極短的時(shí)間內(nèi)就創(chuàng)造出巨大的需求。”

圖1：海外頭部科技公司市值走勢

資料來源：Wind，華泰研究

中信建投認(rèn)為，以ChatGPT為代表的人工智能模型表現(xiàn)出高度的智能化和擬人化，背后的因素在于自然語言大模型表現(xiàn)出來的涌現(xiàn)能力和泛化能力，模型參數(shù)到達(dá)千億量級后，可能呈現(xiàn)性能的跨越式提升，稱之為涌現(xiàn)能力；在零樣本或者少樣品學(xué)習(xí)情景下，模型仍表現(xiàn)較強(qiáng)的遷移學(xué)習(xí)能力，稱之為泛化能力。兩種能力都與模型參數(shù)量密切相關(guān)，人工智能模型參數(shù)巨量化是重要的行業(yè)發(fā)展趨勢。

自GPT-3模型之后，大規(guī)模的自然語言模型進(jìn)入了千億參數(shù)時(shí)代，2021年之后涌現(xiàn)出諸多千億規(guī)模的自然語言模型，模型的訓(xùn)練算力顯著增加。GPT-3模型參數(shù)量為1750億個(gè)，訓(xùn)練算力需求為3.14×1023FLOPs（每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)），當(dāng)前各種預(yù)訓(xùn)練語言模型還在快速的更新迭代，不斷刷新自然語言處理任務(wù)的表現(xiàn)記錄，單一模型的訓(xùn)練算力需求也不斷突破新高。

中泰證券也認(rèn)為，生成式AI主要依賴于人工智能大模型，具有參數(shù)多、包含數(shù)據(jù)量大等特點(diǎn)。這些模型通常包含數(shù)十億至數(shù)萬億個(gè)參數(shù)，需要龐大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)《AIGC發(fā)展報(bào)告2023》數(shù)據(jù)，國外主要AIGC預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)規(guī)模在6.4億至5400億之間，平均參數(shù)量高達(dá)1541億。未來大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不僅限于文字，還可以包括圖像、視頻等多種形式。與自然語言處理模型相比，多模態(tài)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)為圖像、視頻等，規(guī)模遠(yuǎn)大于語言類模型，因此需要更多的計(jì)算資源和算力來支持模型的訓(xùn)練和推理。

算力需求激增，AI應(yīng)用發(fā)展仍需跨越當(dāng)前算力鴻溝。根據(jù)OpenAI數(shù)據(jù)，2012-2018年期間，人工智能訓(xùn)練任務(wù)中使用的算力正呈指數(shù)級增長，速度為每3.5個(gè)月翻一倍，人們對于算力的需求增長了超過30萬倍。相比之下，摩爾定律是每18個(gè)月翻倍，如果是以摩爾定律的速度，這期間只會(huì)有12倍的增長。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，中國AI算力規(guī)模將保持高速增長，預(yù)計(jì)到2026年將達(dá)1271.4EFLOPS，CAGRA（2022-2026年）達(dá)52.3%。

算力需求的快速增長與芯片計(jì)算能力的增長形成剪刀差，推動(dòng)AI芯片市場規(guī)模不斷發(fā)展。當(dāng)前模型計(jì)算量的增長遠(yuǎn)超人工智能硬件算力的增長，二者性能增長之間的不匹配，剪刀差的擴(kuò)大將帶來對算力基礎(chǔ)設(shè)施供給需求的不斷增長，以及算力硬件供給需求的快速增長。根據(jù)Gartner數(shù)據(jù)，2025年人工智能芯片市場規(guī)模將從2020年的101億美元增長至726億美元，CAGR（2020-2025年）為48.4%。

AI模型的訓(xùn)練算力與模型參數(shù)量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量有關(guān)，中信建投以ChatGPT的算力需求和英偉達(dá)DGX? A100服務(wù)器為例對算力成本進(jìn)行了估算：需要在DGX A100服務(wù)器上總訓(xùn)練時(shí)長164060小時(shí)（單個(gè)A100訓(xùn)練150年）。按照云服務(wù)器平均運(yùn)行成本估算，DGX A100服務(wù)器的小時(shí)租金是20美元，估算單次訓(xùn)練租用云服務(wù)器的成本是328萬美金。

研究機(jī)構(gòu)Trend Force指出，下半年ChatBOT及AI風(fēng)潮將持續(xù)滲透至各領(lǐng)域開發(fā)市場，帶動(dòng)云端AI服務(wù)器及邊緣AI服務(wù)器應(yīng)用需求漸增，預(yù)估AI芯片2023年出貨量將增長46％。其中英偉達(dá)GPU為AI服務(wù)器市場搭載主流，市占率約60%-70％，其次為云端廠商自主研發(fā)的專用集成電路（AISC）芯片，市占率逾20％。

算力核心

AI芯片是AI算力的核心，需求有望率先擴(kuò)張。

AI芯片是用于加速人工智能訓(xùn)練和推理任務(wù)的專用硬件，主要包括現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）、ASIC、神經(jīng)擬態(tài)芯片（NPU）等，具有高度并行性和能夠?qū)崿F(xiàn)低功耗高效計(jì)算的特點(diǎn)。

其中，CPU是AI計(jì)算的基礎(chǔ)，負(fù)責(zé)控制和協(xié)調(diào)所有的計(jì)算操作。在AI計(jì)算過程中，CPU用于讀取和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)來傳輸?shù)紾PU等協(xié)處理器進(jìn)行計(jì)算，最后輸出計(jì)算結(jié)果，是整個(gè)計(jì)算過程的控制核心。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，CPU在基礎(chǔ)型、高性能型、推理型、訓(xùn)練型服務(wù)器中成本占比分別為32%、23.3%、25%、9.8%，是各類服務(wù)器處理計(jì)算任務(wù)的基礎(chǔ)硬件。

GPU、FPGA、ASIC則是AI計(jì)算的核心，作為加速芯片處理大規(guī)模并行計(jì)算。具體來看，GPU通用性較強(qiáng)，適合大規(guī)模并行計(jì)算，且設(shè)計(jì)及制造工藝較成熟，是目前占據(jù)AI芯片市場的主要份額；FPGA具有開發(fā)周期短、上市速度快、可配臵性等特點(diǎn)，目前被大量應(yīng)用于線上數(shù)據(jù)處理中心和軍工單位；ASIC根據(jù)特定需求進(jìn)行設(shè)計(jì)，在性能、能效、成本均極大的超越了標(biāo)準(zhǔn)芯片，非常適合AI計(jì)算場景，是當(dāng)前大部分AI初創(chuàng)公司開發(fā)的目標(biāo)產(chǎn)品。

中泰證券表示，相比于少核心串行結(jié)構(gòu)的CPU，多核心的并行結(jié)構(gòu)GPU更適合處理圖形圖像（矩陣結(jié)構(gòu)）信息。CPU通常有4個(gè)、8個(gè)或16個(gè)強(qiáng)力ALU核心（算術(shù)邏輯單元），適合做復(fù)雜的通用串行任務(wù)。GPU是圖形計(jì)算的重要元件，主要用來處理與圖形圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)。與CPU不同的是，GPU有數(shù)百甚至數(shù)千個(gè)簡單ALU核心，單個(gè)ALU處理能力相比CPU的更弱，但能夠?qū)崿F(xiàn)多個(gè)ALU并行計(jì)算，適合做簡單特定的并行任務(wù)。因此，對于復(fù)雜的單個(gè)計(jì)算任務(wù)來說，CPU的執(zhí)行效率更高，通用性更強(qiáng)；而對于圖形圖像這種矩陣式多像素點(diǎn)的簡單計(jì)算，更適合用GPU來處理，但通用性較弱。

具有并行計(jì)算架構(gòu)的GPU是AI算力的重要支撐，相較CPU在AI研究和開發(fā)中具有更高的效率。因此，GPU在AI研究和開發(fā)中的重要性不斷增加。GPU作為市場上Al計(jì)算最成熟、應(yīng)用最廣泛的通用型芯片，應(yīng)用潛力較大，其并行計(jì)算架構(gòu)相較于其他AI芯片更加適合于復(fù)雜數(shù)學(xué)計(jì)算場景，支持高度并行的工作負(fù)載，占據(jù)了主要市場規(guī)模。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2022年國內(nèi)人工智能芯片市場中，GPU芯片所占市場份額達(dá)89.0%。

英偉達(dá)則是全球領(lǐng)先的GPU和AI芯片制造商之一。英偉達(dá)成立于1993年，最初就是以GPU起家，通過不斷的創(chuàng)新和發(fā)展，憑借優(yōu)異的硬件性能、不斷提升的網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)能力、CUDA的軟硬件協(xié)同以及產(chǎn)品組合的全自研，逐漸在AI數(shù)據(jù)中心占據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者地位。

根據(jù)Jon Peddie Research發(fā)布的GPU市場數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)報(bào)告，英偉達(dá)2022年全年P(guān)CGPU出貨量高達(dá)3034萬塊，是AMD的近4.5倍；截至2022年四季度，在獨(dú)立GPU市場，英偉達(dá)占據(jù)84%的市場份額，遠(yuǎn)超同業(yè)競爭公司。在國內(nèi)GPU市場，英偉達(dá)也占據(jù)著主要份額。IDC數(shù)據(jù)顯示，2020年英偉達(dá)在國內(nèi)GPU服務(wù)器市場幾乎占據(jù)95%左右的市場份額。

根據(jù)Tractica的數(shù)據(jù)，2018年全球AI硬件市場的收入為196億美元，其中GPU的收入占36.2%為71億美元。而在2025年將達(dá)到2349億美元，其中GPU的收入占23.2%為545億美元。根據(jù)Verified Market Research的數(shù)據(jù)，2021年全球GPU市場規(guī)模為335億美元，2028 年市場規(guī)模有望達(dá)到4774億美元，2022-2030年CAGR達(dá)到33.3%。

據(jù)國金證券表示，隨著ChatGPT引爆新一輪人工智能應(yīng)用的熱情，人工智能將成為未來無所不在的工具，海內(nèi)外數(shù)據(jù)中心、云業(yè)務(wù)廠商紛紛開始推動(dòng)AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，AI服務(wù)器出貨量在全部服務(wù)器中的占比逐漸提高。

根據(jù)Trend Force的數(shù)據(jù)，2022年搭載GPGPU的AI服務(wù)器年出貨量占全部服務(wù)器的比重接近1%，在ChatGPT等人工智能應(yīng)用加持下，2023-2025年， AI訓(xùn)練服務(wù)器出貨量有望實(shí)現(xiàn)50%左右的高增速，2026年出貨量增速保持在30%左右。

目前，數(shù)據(jù)中心GPU主要以英偉達(dá)H100、A100、A800（主要出貨中國）以及AMD的MI250、MI250X系列為主，英偉達(dá)與AMD 的占比約8：2。國金證券測算，2026年全球數(shù)據(jù)中心GPU市場規(guī)模有望達(dá)749億美元，2022-2026年CAGR達(dá)到44%。

成王之路

英偉達(dá)通過對芯片性能的極致追求，從圖像處理器的“蠻荒時(shí)代”中脫穎而出。經(jīng)過20余年的發(fā)展，英偉達(dá)從4萬美元的初創(chuàng)公司發(fā)展為全球最大算力芯片公司。

縱觀歷史，英偉達(dá)的成長經(jīng)歷了三部曲：從涉足圖像處理領(lǐng)域到成為獨(dú)顯霸主，再轉(zhuǎn)戰(zhàn)AI算力芯片成為賽道之王。

1993年，黃仁勛、克里斯·馬拉科夫斯基和柯蒂斯·普利姆在美國加州創(chuàng)立了英偉達(dá)。在創(chuàng)建之初，公司設(shè)想著個(gè)人電腦將會(huì)成為游戲、多媒體的主流消費(fèi)設(shè)備。在持續(xù)高研發(fā)投入的推動(dòng)下，英偉達(dá)以“三團(tuán)隊(duì)-兩季度”的研發(fā)模式，不斷豐富產(chǎn)品矩陣滿足下游客戶不同需求，迅速

1996年，英偉達(dá)推出NV3系列的Riva128芯片，在性能方面具有優(yōu)勢，甚至優(yōu)于英特爾于下一年推出的i740；1999年，英特爾宣布完全退出獨(dú)立顯卡芯片組業(yè)務(wù)。2000年，英偉達(dá)推出GeForce256，全面超過當(dāng)時(shí)行業(yè)最大競爭者3dfx，最終3dfx宣布破產(chǎn)并且被英偉達(dá)收購。

在經(jīng)歷了行業(yè)發(fā)展初期洗牌之后，英偉達(dá)一直在游戲性能的創(chuàng)新和提升方面保持領(lǐng)先地位，在獨(dú)立顯卡市場上的主要競爭對手只剩下ATI，整個(gè)獨(dú)立顯卡行業(yè)逐步向寡頭壟斷轉(zhuǎn)變。在2001-2006年，公司曾因產(chǎn)品定位和市場需求貼合度不夠而落后，但通過堅(jiān)持投入研發(fā)，完善產(chǎn)品線，競爭力持續(xù)提升。

期間，英偉達(dá)通過收購、技術(shù)開發(fā)以及廣納人才，進(jìn)一步開拓市場，增強(qiáng)自身實(shí)力，保持市場領(lǐng)先地位。同時(shí)，公司全面完善產(chǎn)品線，產(chǎn)品覆蓋高中低端下游各應(yīng)用市場。如，英偉達(dá)推出了Tesla和Quadro系列的GPU，這些產(chǎn)品被廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域。此外，英偉達(dá)還在汽車自動(dòng)駕駛等前沿領(lǐng)域推出了專門的解決方案，如Jetson和DRIVE系列。2006年，AMD收購ATI后，英偉達(dá)終成行業(yè)霸主。

進(jìn)入2007年后，智能手機(jī)浪潮來臨，但是由于時(shí)機(jī)和定位上的失誤，英偉達(dá)錯(cuò)失機(jī)遇。于是，英偉達(dá)退出手機(jī)市場，轉(zhuǎn)向汽車、人工智能市場，調(diào)整競爭策略。

中泰證券認(rèn)為，這一轉(zhuǎn)變對于英偉達(dá)來說，不僅是其業(yè)務(wù)發(fā)展的一次機(jī)遇，更是對于行業(yè)趨勢的敏銳洞察。在汽車市場中，英偉達(dá)通過自己的技術(shù)優(yōu)勢，推出了一系列高效能的自動(dòng)駕駛處理器，逐漸在此領(lǐng)域確立了自己的領(lǐng)導(dǎo)地位。而在人工智能市場，英偉達(dá)的GPU產(chǎn)品憑借其超強(qiáng)的并行計(jì)算能力，成為了支撐深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的核心設(shè)備，展現(xiàn)出強(qiáng)大的市場競爭力。事實(shí)也證明了英偉達(dá)的轉(zhuǎn)型抓住了市場需求的改變，英偉達(dá)2015-2023年?duì)I收增速可觀。

中泰證券表示，回顧英偉達(dá)的發(fā)展歷程，其成功的經(jīng)驗(yàn)在于以下幾點(diǎn)：英偉達(dá)持續(xù)十幾年深耕GPU高性能計(jì)算潛力，產(chǎn)品矩陣豐富，抓住下游人工智能和5G浪潮，推動(dòng)GPU市場從游戲顯卡轉(zhuǎn)變?yōu)锳I計(jì)算加速處理器；搭建通用并行計(jì)算架構(gòu)（CUDA）生態(tài)，提高自身產(chǎn)品附加值，構(gòu)建強(qiáng)大的軟件護(hù)城河壁壘。通過大學(xué)、研究院加快CUDA開發(fā)，吸引人工智能行業(yè)人員加入CUDA，將其打造成英偉達(dá)GPU核心競爭力；加大研發(fā)投入，強(qiáng)大的研發(fā)能力使英偉達(dá)能夠?qū)嵤﹦?chuàng)新技術(shù)，不斷更新GPU架構(gòu)拓展業(yè)務(wù)范圍，擴(kuò)大GPU市場，提高營收和利潤率，達(dá)成產(chǎn)業(yè)鏈的良性循環(huán)。

借鑒意義

中泰證券表示，復(fù)盤英偉達(dá)能夠?qū)W習(xí)海外龍頭的成長經(jīng)驗(yàn)，為國產(chǎn)廠商提供發(fā)展思路。英偉達(dá)成功之路的借鑒意義包括：深耕GPU算力領(lǐng)域，研發(fā)為導(dǎo)向不斷提升產(chǎn)品競爭力；CUDA自成體系，從單一產(chǎn)業(yè)到生態(tài)鏈，構(gòu)建強(qiáng)護(hù)城河。

在研發(fā)領(lǐng)域，首先，從英偉達(dá)創(chuàng)立時(shí)，公司就以市場需求為導(dǎo)向。通過匹配主流應(yīng)用程序編程接口（API），不斷技術(shù)更新逐漸減低產(chǎn)品價(jià)格，達(dá)到消費(fèi)者需求，以此來達(dá)到一家初創(chuàng)公司占領(lǐng)市場的目的。

圖2：英偉達(dá)主導(dǎo)獨(dú)立GPU市場

資料來源：JPR，國金證券研究所

圖3：2018-2025 年AI 硬件市場收入（十億美元）

資料來源：Tractica，中泰證券研究所

其次，壓縮開發(fā)周期領(lǐng)先市場，為下游廠商提供更好的產(chǎn)品。英偉達(dá)圖形業(yè)務(wù)的快速產(chǎn)品周期得益于其運(yùn)營模式：“三團(tuán)隊(duì)-兩季度”，這樣的運(yùn)行方式允許公司每6個(gè)月推出一次新產(chǎn)品，與圖形市場產(chǎn)品周期一致，并且領(lǐng)先市場1-2個(gè)研發(fā)周期。

再次，在產(chǎn)品布局多元化初期，用產(chǎn)品交叉服務(wù)市場。英偉達(dá)在經(jīng)歷了手機(jī)端芯片市場開拓的失敗之后，并沒有停止Tegra處理器的研發(fā)，而是改變產(chǎn)品定位，將Tegra處理器運(yùn)用在智能汽車、智慧城市和云端服務(wù)上。于是英偉達(dá)初步奠定了“兩產(chǎn)品條線-四市場”的商業(yè)模式。兩產(chǎn)品條線包括了英偉達(dá)傳統(tǒng)產(chǎn)品GPU和Tegra處理器，而四市場則包括了游戲、企業(yè)級、移動(dòng)端、云端。

中泰證券認(rèn)為，英偉達(dá)的商業(yè)模式戰(zhàn)略很好地應(yīng)對了圖像處理器市場的發(fā)展趨勢。當(dāng)時(shí)的圖像處理器市場產(chǎn)品細(xì)化，主要分布在游戲玩家、企業(yè)級、平板電腦和移動(dòng)端用戶，不同客戶的需求差異化明顯，針對不同下游英偉達(dá)推出了對應(yīng)的產(chǎn)品方案。

游戲市場：玩家希望能夠在不同的平臺(tái)無縫的進(jìn)行游戲體驗(yàn)，英偉達(dá)為此推出了端到端的服務(wù)——游戲能夠在云端運(yùn)行，不需要玩家擁有足夠高性能的電腦。大大提高了玩家碎片時(shí)間的利用率和娛樂的靈活性。

企業(yè)級：產(chǎn)品則是為汽車、電影、天然氣等行業(yè)提供可視化解決方案，目的是提高行業(yè)生產(chǎn)力。英偉達(dá)面向企業(yè)市場的產(chǎn)品包括用于工作站的Quadro，用于高性能計(jì)算服務(wù)器的Tesla和用于企業(yè)VDI應(yīng)用程序的GRID。

移動(dòng)端：英偉達(dá)不再將移動(dòng)端客戶拘泥于手機(jī)端用戶，而是將移動(dòng)端擴(kuò)展到移動(dòng)智能設(shè)備市場，比如智能汽車、智能家居行業(yè)。英偉達(dá)的移動(dòng)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變?yōu)榱藢egra應(yīng)用到需要視覺設(shè)計(jì)的設(shè)備中。

云端服務(wù)：伴隨著計(jì)算機(jī)行業(yè)的發(fā)展也成為了可視化計(jì)算服務(wù)的重要一環(huán)。憑借云端技術(shù)，英偉達(dá)將GPU的應(yīng)用從PC端拓展到服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心，使得更多的用戶可以使用。

在構(gòu)建生態(tài)護(hù)城河壁壘方面，CUDA是英偉達(dá)基于其生產(chǎn)的GPUs的一個(gè)并行計(jì)算平臺(tái)和編程模型，目的是便于更多的技術(shù)人員參與開發(fā)。CUDA平臺(tái)的出現(xiàn)使得利用GPU來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等高算力模型的難度大大降低，將GPU的應(yīng)用從3D游戲和圖像處理拓展到科學(xué)計(jì)算、大數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。這種生態(tài)系統(tǒng)的建立讓很多開發(fā)者依賴于CUDA，進(jìn)一步增加了英偉達(dá)的競爭優(yōu)勢。

首先，CUDA的低成本和兼容性成為其最重要的吸引點(diǎn)之一。英偉達(dá)的CUDA是一個(gè)免費(fèi)、強(qiáng)大的并行計(jì)算平臺(tái)和編程模型。安裝過程簡單且明確，可支持多種編程語言，還提供第三方包裝器進(jìn)行擴(kuò)展，為廣大開發(fā)者提供了極大的便利和高效的編程體驗(yàn)。

其次，CUDA有著豐富的社區(qū)資源和代碼庫，為編程提供良好的支持。英偉達(dá)的CUDA享有強(qiáng)大的社區(qū)資源，為CUDA的學(xué)習(xí)和應(yīng)用提供了豐富的支持。另外，CUDA的代碼庫資源涵蓋各種計(jì)算應(yīng)用，具有極高的參考價(jià)值，為開發(fā)者在并行計(jì)算領(lǐng)域的創(chuàng)新和實(shí)踐提供了寶貴的資源。這兩大特點(diǎn)共同推動(dòng)了CUDA在并行計(jì)算領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。

再次，CUDA借助燕尾服效應(yīng)，搭配GeForce覆蓋多元市場。CUDA技術(shù)最初是為了配合GeForce系列芯片而推出的，利用GeForce在游戲市場的廣泛覆蓋率，作為一個(gè)技術(shù)杠桿，推動(dòng)CUDA的普及和發(fā)展。

隨著時(shí)間的推移，超過一百家創(chuàng)業(yè)公司開始利用CUDA的強(qiáng)大計(jì)算能力，使其應(yīng)用領(lǐng)域得以擴(kuò)展，不再局限于游戲方面。

英偉達(dá)將CUDA引入了大學(xué)的課堂中，從源頭上擴(kuò)大了CUDA的使用范圍和受眾群體，不斷完善CUDA的生態(tài)鏈。2010年英偉達(dá)全球建立了20個(gè)CUDA研發(fā)中心，2015年已有800所大學(xué)開放CUDA課程。

中泰證券認(rèn)為， CUDA的開發(fā)使英偉達(dá)的GPU超越了僅用于圖形處理的傳統(tǒng)角色，轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄓ玫牟⑿杏?jì)算設(shè)備，極大地提升了其在市場上的競爭力。英偉達(dá)因此能夠滿足廣泛的高性能計(jì)算和人工智能需求，使其產(chǎn)品得以進(jìn)入新的市場領(lǐng)域。同時(shí)，隨著CUDA在各類高性能計(jì)算任務(wù)，特別是人工智能領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，英偉達(dá)的品牌影響力得到了顯著增強(qiáng)。越來越多的人開始認(rèn)知和使用英偉達(dá)的產(chǎn)品，這不僅加強(qiáng)了英偉達(dá)的市場地位，也為其未來的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

產(chǎn)業(yè)映射

作為AI算力之源GPU的核心供應(yīng)商，英偉達(dá)完成了由傳統(tǒng)GPU供應(yīng)商到平臺(tái)化公司的轉(zhuǎn)型升級，在GPU、CPU、DPU等各類硬件上持續(xù)定義行業(yè)的發(fā)展方向，并基于CUDA架構(gòu)形成了高度黏性的開發(fā)者軟件生態(tài)。軟硬件結(jié)合的平臺(tái)化布局，給予英偉達(dá)在不同垂直應(yīng)用領(lǐng)域快速落地解決方案的能力。

國金證券表示，如果說英特爾是PC時(shí)代的皇冠，高通是移動(dòng)時(shí)代的皇冠，英偉達(dá)則有望成為人工智能時(shí)代最璀璨的AI解決方案領(lǐng)導(dǎo)者，因此其系統(tǒng)地梳理了英偉達(dá)以及AI產(chǎn)業(yè)鏈在A股的映射以及投資機(jī)會(huì)。

AI發(fā)展提速電子半導(dǎo)體基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展，海量數(shù)據(jù)的收集、清洗、計(jì)算、訓(xùn)練以及傳輸需求催化AI產(chǎn)業(yè)鏈加速迭代升級帶動(dòng)服務(wù)器增長與AI服務(wù)器占比提升，利好英偉達(dá)及服務(wù)器產(chǎn)業(yè)鏈大量使用的CPU、GPU、印制電路板（PCB）、DDR5/HBM存儲(chǔ)器、服務(wù)器散熱、光芯片光模塊等。國金證券看好AI驅(qū)動(dòng)下英偉達(dá)產(chǎn)業(yè)鏈快速發(fā)展帶來的新機(jī)遇，A股細(xì)分板塊有望持續(xù)受益。

一是GPU領(lǐng)域，計(jì)算芯片GPU為AI訓(xùn)練算力之源，在訓(xùn)練服務(wù)器中價(jià)值量占比超過80%。據(jù)國金證券測算，2026年全球數(shù)據(jù)中心GPU市場規(guī)模有望達(dá)749億美元，2022-2026年CAGR達(dá)到44%，目前英偉達(dá)市占率高達(dá)80%，建議關(guān)注國內(nèi)GPU產(chǎn)業(yè)鏈在國產(chǎn)替代和自主可控邏輯下的滲透率提升。

圖4：中國AI 算力規(guī)模（百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算/ 秒）

資料來源：《2022-2023中國人工智能計(jì)算力發(fā)展評估報(bào)告》，中泰證券

圖5：全球AI 芯片市場規(guī)模及預(yù)測

資料來源：IDC，Gartner， OpenAI，中泰證券研究所

目前，國內(nèi)廠商GPU市占率不足1%，美國對華制裁加速GPU國產(chǎn)替代。2015年以來美國對GPU的制裁不斷升級，尤其是2022年10月，美國升級禁令限制范圍，對高算力芯片的連接速度和每秒運(yùn)算次數(shù)等具體參數(shù)做限制，除英偉達(dá)和AMD外，國內(nèi)廠商海光信息的部分產(chǎn)品也被加入到限制范圍內(nèi)。美國將制裁限制范圍由應(yīng)用場景擴(kuò)大到芯片和產(chǎn)品層面，其實(shí)也是代表著國內(nèi)相關(guān)GPU產(chǎn)品或下游應(yīng)用發(fā)展超過美國政府的預(yù)期。

國金證券認(rèn)為，美國持續(xù)加大對中國高端芯片的出口限制，高速運(yùn)算相關(guān)的GPU芯片國產(chǎn)化進(jìn)程必然加快，建議關(guān)注AI及信創(chuàng)推動(dòng)核心行業(yè)服務(wù)器CPU國產(chǎn)替代浪潮。

IDC數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計(jì)2025年中國x86服務(wù)器出貨量將達(dá)到525.2萬臺(tái)。根據(jù)x86服務(wù)器出貨量和x86服務(wù)器路數(shù)分布情況進(jìn)行計(jì)算，2020年中國市場x86服務(wù)器芯片出貨量約為698.1萬顆。假設(shè)到2025年x86服務(wù)器的平均路數(shù)為3，預(yù)測2025年中國市場x86服務(wù)器芯片出貨量可達(dá)1575.6萬顆，對應(yīng)市場空間可達(dá)315.1億美元，2022-2025年CAGR達(dá)到19%。

據(jù)國金證券測算，2025年整體x86架構(gòu)國產(chǎn)PC+服務(wù)器端CPU國產(chǎn)替代空間達(dá)554.3億元，2022-2025年CAGR為32%。

二是AI需求催化下的PCB領(lǐng)域，AI需求興起將加速服務(wù)器平臺(tái)向更強(qiáng)大性能設(shè)備方向的產(chǎn)品換代需求。PCB擁有“電子產(chǎn)品之母”之稱，是服務(wù)器的重要組成部件。隨著AI行業(yè)高速發(fā)展，PCB/基板（CCL）行業(yè)在這一發(fā)展過程中將呈現(xiàn)產(chǎn)品價(jià)值量普遍提升的趨勢。

國金證券研報(bào)顯示，從主流廠商規(guī)劃來看，目前英特爾服務(wù)器平臺(tái)正經(jīng)歷從Whitley升級至Eagle Stream的過程，其中PCB層數(shù)將從12-16層升級到16-20層，價(jià)值量將會(huì)至少提升50%，CCL等級將從Low Loss升級至Very LowLoss，價(jià)值量將提升50%-100%，可見服務(wù)器升級將給PCB/CCL帶來顯著的價(jià)值增長。

AI服務(wù)器PCB價(jià)值量是普通服務(wù)器的價(jià)值量的5-6倍，隨著AI大模型和應(yīng)用的落地，市場對AI服務(wù)器的需求日益增加，市場擴(kuò)容在即。以DGX A100為例，15321元單機(jī)價(jià)值量中7670元來自載板、7651元來自PCB板，因此應(yīng)當(dāng)關(guān)注在載板和服務(wù)器PCB上具有較好格局的廠商。

三是存儲(chǔ)芯片。根據(jù)Yole的數(shù)據(jù)，2022年全球內(nèi)存模組市場規(guī)模達(dá)420億美元，其中PC市場規(guī)模66億美元，同比下滑36%，服務(wù)器市場規(guī)模331億美元，同比增加0.4%。2028年全球內(nèi)存模組市場規(guī)模有望達(dá)963億美元，2022-2028年CAGR達(dá)16%，服務(wù)器端CAGR達(dá)19%。2022年全球內(nèi)存模組出貨量5.11億，其中DDR4出貨5.0億，DDR5出貨0.11億。2028年全球內(nèi)存模組出貨量有望達(dá)6.5億，DDR5占比超過98.7%，2022-2028年DDR5內(nèi)存模組出貨量CAGR有望達(dá)到97%。

ChatGPT的橫空出世使得AI服務(wù)器爆火，催生對高算力GPU以及高性能存儲(chǔ)的需求，高帶寬存儲(chǔ)器（HBM）或?qū)⒊掷m(xù)成長。HBM融合了3D堆疊以及近存儲(chǔ)運(yùn)算技術(shù)，可消除內(nèi)存受限、計(jì)算密集型工作負(fù)載的處理與內(nèi)存瓶頸，因此十分適合用于AI服務(wù)器等對性能要求高的計(jì)算系統(tǒng)領(lǐng)域。國金證券測算，2026年HBM市場規(guī)模有望達(dá)56.9億元，2022-2026年CAGR有望達(dá)52%。

四是服務(wù)器散熱。未來，隨著人工智能模型訓(xùn)練推理等應(yīng)用增加，多樣化算力協(xié)同成為常態(tài)，單IT機(jī)柜主流功率密度將從6-8KW/柜提高到12-15KW/柜，超算、智算中心功率密度將提升至30KW以上，驅(qū)動(dòng)芯片級散熱模塊、液冷市場總量增加和邊際增速提升。

AI大模型有望引領(lǐng)算力需求升級，帶動(dòng)高功率密度的智算和超算中心建設(shè)，加速配套設(shè)施液冷系統(tǒng)導(dǎo)入市場，未來伴隨新建數(shù)據(jù)中心建設(shè)和存量數(shù)據(jù)中心改造，整體滲透率有望快速提升，同時(shí)高功耗也有望帶動(dòng)散熱系統(tǒng)向芯片級升級。國金證券預(yù)測，AI大模型訓(xùn)練+推理會(huì)帶來40億元的液冷市場空間，隨著模型參數(shù)增加、使用推廣，未來四年帶來液冷市場60%以上的年復(fù)合增速，服務(wù)器芯片級散熱模塊的復(fù)合增速將達(dá)到29%。

當(dāng)前，液冷行業(yè)仍處在發(fā)展早期，國金證券建議關(guān)注專業(yè)溫控廠商、布局液冷技術(shù)的服務(wù)器廠商以及提供包含芯片級散熱的完整解決方案的供應(yīng)商。

五是光芯片/光模塊。全球數(shù)據(jù)量爆炸式增長，光通信逐漸崛起。隨著光電子、云計(jì)算技術(shù)等不斷成熟，更多終端應(yīng)用需求不斷涌現(xiàn)，并對通信技術(shù)提出更高的要求。受益于全球數(shù)據(jù)中心、光纖寬帶接入以及5G通訊的持續(xù)發(fā)展，光模塊作為光通信產(chǎn)業(yè)鏈最為重要的器件保持持續(xù)增長。根據(jù)Light Counting的數(shù)據(jù)，2027年全球光模塊市場規(guī)模預(yù)計(jì)將超過200億美元，2022-2027年CAGR達(dá)11%。

同時(shí)，根據(jù)Light Counting的數(shù)據(jù)，2020年全球光模塊市場規(guī)模80億美元，預(yù)計(jì)2026年將達(dá)到145億美元，2020年數(shù)通光模塊市場規(guī)模約38億美元，預(yù)計(jì)2024年達(dá)到83億美元，年復(fù)合增長率約為20%。

國金證券表示，未來數(shù)通市場需求是光模塊成長的主要驅(qū)動(dòng)，其中400G/800G光模塊將成為主要增長點(diǎn)，現(xiàn)已進(jìn)入批量化供應(yīng)階段。國內(nèi)中游光模塊龍頭廠商已經(jīng)憑借優(yōu)秀的集成能力、封測技術(shù)，依靠豐富且高質(zhì)量的產(chǎn)品躋身世界前列，未來高速率升級將進(jìn)一步打開收入空間。建議關(guān)注高端產(chǎn)品領(lǐng)先布局的光模塊廠商以及相對稀缺的光芯片廠商。

行情映射

興業(yè)證券表示，2022年11月至今，海內(nèi)外AI行情的相似性不僅來自概念的映射，更來自于全球人工智能產(chǎn)業(yè)趨勢的聯(lián)動(dòng)性和產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同性加深。

一方面，海內(nèi)外AI產(chǎn)業(yè)趨勢的聯(lián)動(dòng)性較強(qiáng)。在2022年11月底ChatGPT問世，AI產(chǎn)業(yè)進(jìn)入了快速發(fā)展階段，全球各國大多將其視為了新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，但是人工智能未來的產(chǎn)業(yè)趨勢如何演繹仍充滿未知。

考慮到海外尤其是美國在信息技術(shù)領(lǐng)域較為領(lǐng)先，其技術(shù)的迭代更新對AI產(chǎn)業(yè)趨勢發(fā)展有較強(qiáng)的指引性。隨著海外的GPT-4、LLaMA、PaLM2等大模型先后問世后，國內(nèi)大廠快速追趕海外步伐。3月中旬以來，文心一言、通義千文、星火等國產(chǎn)AI大模型相繼問世，全球AI產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)入了良性共振的高速發(fā)展階段。在全球?qū)映霾桓F的AI事件催化下，A股人工智能表現(xiàn)靠前。

另一方面，國內(nèi)外AI產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)作性較強(qiáng)。憑借成本和技術(shù)優(yōu)勢，部分國內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)公司承接了大量海外科技龍頭的訂單。以AI產(chǎn)業(yè)鏈上游的光模塊為例，其對微軟、英偉達(dá)等海外科技企業(yè)出口較多，截至2022年底，光模塊的海外業(yè)務(wù)收入為227.63億元，占營業(yè)收入的比重超40%。

因此，跟蹤海外科技龍頭的需求有助于厘清國內(nèi)AI上游企業(yè)的業(yè)績。例如，2023年以來，隨著AI大模型對算力的要求不斷提升，微軟等企業(yè)加大對國內(nèi)光模塊企業(yè)的訂單量，市場預(yù)期A股CPO企業(yè)業(yè)績放量，進(jìn)而拉動(dòng)股價(jià)飆升。

根據(jù)興業(yè)證券的觀察，海內(nèi)外AI行情有以下三個(gè)相似點(diǎn)：一是走勢上，隨著全球人工智能產(chǎn)業(yè)趨勢的聯(lián)動(dòng)性和產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同性加深，海內(nèi)外AI行情的相關(guān)性提升。無論是從絕對收益還是相對收益視角來看，根據(jù)興業(yè)證券以海外AI產(chǎn)業(yè)鏈核心標(biāo)的所編制的海外AI映射指數(shù)，以及萬得人工智能概念指數(shù)，可以看到2023年年初以來海內(nèi)外AI板塊均經(jīng)歷了兩波趨勢性的上漲。

二是范式上，海內(nèi)外AI行情呈現(xiàn)較為統(tǒng)一的特征，即聯(lián)動(dòng)式上漲，輪動(dòng)式調(diào)整。通過對海內(nèi)外人工智能產(chǎn)業(yè)鏈核心標(biāo)的計(jì)算近5日漲跌幅排名變動(dòng)絕對值加總，構(gòu)建海外和A股AI輪動(dòng)強(qiáng)度指標(biāo)。興業(yè)證券發(fā)現(xiàn)，海外和A股的人工智能與其輪動(dòng)強(qiáng)度多數(shù)時(shí)間呈反向走勢：本輪AI行情從2023年年初啟動(dòng)以來，每當(dāng)板塊開始波動(dòng)調(diào)整時(shí)，基本都伴隨著主線發(fā)散、輪動(dòng)加快。而當(dāng)AI內(nèi)部輪動(dòng)收斂、主線形成后，板塊則往往會(huì)迎來整體上行。

三是節(jié)奏和主線上，海外領(lǐng)先A股1-2周左右。2023年以來，海外AI輪動(dòng)強(qiáng)度指標(biāo)領(lǐng)先A股輪動(dòng)強(qiáng)度1-2周左右回落，且二者均按照中游→上游→下游順序進(jìn)行演繹。更重要的是，海外率先孕育出的新一輪AI主線，同樣也成為了國內(nèi)AI行情下一個(gè)階段的主線。例如1月的中游軟件/服務(wù)，2月初到3月中旬的上游算力，以及4月初到5月初的下游應(yīng)用，均對A股的主線形成映射。

興業(yè)證券表示，海外AI行情對A股映射顯著，當(dāng)前正處于新一輪AI主線行情布局期，重點(diǎn)關(guān)注上游算力板塊。

從股價(jià)走勢上，5月中旬以來海外產(chǎn)業(yè)新催化密集，海外AI已顯著上漲，但A股仍相對落后，國內(nèi)AI或正迎來新一輪布局期。2023年以來每一波AI行情，都離不開重大“爆點(diǎn)”事件的催化。

如，1月30日，ChatGPT月活突破1億、商業(yè)化應(yīng)用快速推進(jìn)，帶動(dòng)AIGC成為市場熱點(diǎn)；至3月15日，OpenAI發(fā)布ChatGPT-4支持多模態(tài)輸入，次日微軟發(fā)布Copilot、百度也發(fā)布“文心一言”，讓AI再一次“出圈”；4月以來AI熱度有所回落、板塊也出現(xiàn)調(diào)整。

5月25日，英偉達(dá)一季報(bào)業(yè)績顯著超預(yù)期并大幅上調(diào)二季度業(yè)績指引，隨后，英偉達(dá)宣布為游戲公司提供定制化AI模型代工服務(wù)等“爆點(diǎn)”密集、發(fā)布全新服務(wù)器架構(gòu)GH200，海外產(chǎn)業(yè)層面催化密集，5月16日至26日，海外AI指數(shù)已經(jīng)上漲8%，但國內(nèi)僅上漲0.25%，參考海外行情往往領(lǐng)先于國內(nèi)行情，國內(nèi)AI或正迎來新一輪布局期。

結(jié)構(gòu)上，AI產(chǎn)業(yè)鏈上中下游有望實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)式上漲，可重點(diǎn)關(guān)注上游算力板塊。5月以來，隨著英偉達(dá)和美滿電子等企業(yè)的財(cái)報(bào)和業(yè)績指引催化，英偉達(dá)、AMD、Broadcom等個(gè)股表現(xiàn)亮眼，上游算力再度領(lǐng)漲海外AI板塊。

興業(yè)證券表示，參考海外主線往往領(lǐng)先于國內(nèi)1-2周，或指向國內(nèi)AI的上游算力同樣有望成為新一輪主線。與此同時(shí)，鑒于海外AI已經(jīng)進(jìn)入到新一輪聯(lián)動(dòng)式上漲的行情，且部分中下游企業(yè)的景氣預(yù)期和市場表現(xiàn)同樣靠前，例如中游的C3.AI和下游的Absci等，因此國內(nèi)AI的中下游同樣具備配置性價(jià)比。