AI時代的算力領(lǐng)軍人2024

本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告1相關(guān)研究AR-2024/07/07封測產(chǎn)業(yè)鏈機遇-2024/06/30新范式-2024/06/18GPU+DPU+CPU全面布局，AI軟硬件一體化龍頭優(yōu)勢領(lǐng)先。英偉達成立于1993年，構(gòu)建以CUDA生態(tài)為核心，將底層GPU+DPU+CPU進行整合，提供數(shù)據(jù)中心的全領(lǐng)域加速計算方案，在持續(xù)推進的AI浪潮中，成為了軟硬件一體化的云計算解決方案領(lǐng)導(dǎo)者。公司業(yè)務(wù)布局包括數(shù)據(jù)中心、游戲、專業(yè)可視化、汽車四大板塊，數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)伴隨著AI浪潮高速成長，2025財年第一季度實現(xiàn)營收225.63億美元，同比增長426.68%，同時公司其他幾大業(yè)務(wù)板塊業(yè)績也在穩(wěn)步提升，為公司整體營收和利潤帶來正向貢獻。2024財年公司實現(xiàn)營收609.22億美元，同比+125.85%，實現(xiàn)凈利潤297.60億美元，同比+581.32%；2025財年第一季度公司業(yè)績進一步提速，實現(xiàn)營收260.44億美元，同比+262.12%，凈利潤為148.81億美元，同比+628.39%。AI浪潮仍處于訓(xùn)練階段，伴隨下游客戶需求增長，公司業(yè)績有望持續(xù)提升。云商資本開支不斷上修，反映出下游對AI的需求強勁。此前市場擔憂AI訓(xùn)練的需求會隨著大模型訓(xùn)練告一段落而放緩，而2024年以來北美四大云商紛紛上修全年資本開支指引，2024年一季度四大云商合計資本開支476億美元，同比增長38.98%，反映出客戶對訓(xùn)練算力的需求仍在超預(yù)期。當前階段來看，訓(xùn)練側(cè)的OpenAI等公司推出的大模型參數(shù)仍在呈指數(shù)級增長，而Sora等應(yīng)用領(lǐng)域的模型推出，以及蘋果接入GPT-4o等則反映出AI應(yīng)用落地節(jié)奏的加速，有望帶來新一輪的推理側(cè)算力需求。目前來看，AI進展仍處于早期階段，生成式人工智能的推進將給英偉達帶來持續(xù)增長的下游需求。GB200等產(chǎn)品大幅加強了英偉達在AI算力領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢。此前英偉達在算力領(lǐng)域的核心優(yōu)勢在于強大的硬件性能以及完善的軟件生態(tài)壁壘。2023年以來，AMD、Intel等芯片設(shè)計公司，以及谷歌、微軟、Meta、亞馬遜等英偉達的下游客戶紛紛增強加速卡領(lǐng)域的布局，例如AMD加大ROCm生態(tài)的投入，并且推出MI300X等更高性價比的產(chǎn)品，意圖搶占英偉達的市場份額。而英偉達的H200、Blackwell平臺以及GB200等產(chǎn)品則進一步加強了英偉達的領(lǐng)先優(yōu)勢。英偉達通過H200等產(chǎn)品給客戶提供更多更具性價比的選擇的同時，又通過GB200在服務(wù)器架構(gòu)上的優(yōu)化，解決了GPU之間的互聯(lián)瓶頸，大幅提升了英偉達服務(wù)器的推理和訓(xùn)練能力，也改善了英偉達的產(chǎn)業(yè)鏈上下游話語權(quán)。展望未來，我們認為英偉達在算力領(lǐng)域的優(yōu)勢和壁壘有望被不斷鞏固。投資建議：AI浪潮正在加速，云廠商在訓(xùn)練側(cè)的需求持續(xù)提升，并且后續(xù)的推理場景有望帶來更大的算力市場空間。英偉達在AI領(lǐng)域的布局領(lǐng)先，同時與競爭對手的差距逐步擴大。在生成式人工智能給英偉達數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)帶來持續(xù)成長動力的同時，公司的其他三大業(yè)務(wù)板塊也在穩(wěn)步增長。展望未來，公司業(yè)績有望持續(xù)提升，建議積極關(guān)注。風險提示：AI行業(yè)需求波動的風險；行業(yè)競爭格局變化的風險；產(chǎn)品研發(fā)進度不及預(yù)期的風險；宏觀經(jīng)濟及下游需求恢復(fù)不及預(yù)期的風險。重點公司盈利預(yù)測、估值與評級EPS（美元）FYFY2026EFYFY2024APE（倍）FYFY2026EFY2024AFY2025EFY2025E英偉達行業(yè)深度研究/電子本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告21英偉達：人工智能時代AI算力領(lǐng)軍者 31.1業(yè)務(wù)持續(xù)轉(zhuǎn)型升級，全面擁抱人工智能 31.2AI芯片驅(qū)動高速增長，軟硬件結(jié)合構(gòu)建競爭壁壘 2AI開啟大算力時代，加速卡需求井噴 72.1生成式AI帶動加速卡需求快速增長 72.2各環(huán)節(jié)廠商入局，“一超多強”時代開啟 3軟硬件生態(tài)領(lǐng)先，加速卡龍頭地位穩(wěn)固 3.1加速卡全性能領(lǐng)先，GB200拉開差距 3.2GPU+CPU+DPU全布局，從加速卡向系統(tǒng)巨頭升級 3.3軟件生態(tài)至關(guān)重要，CUDA優(yōu)勢長期存在 4其他業(yè)務(wù)板塊穩(wěn)健增長 214.1游戲業(yè)務(wù)：收入保持穩(wěn)定，技術(shù)業(yè)內(nèi)領(lǐng)先 214.2專業(yè)可視化業(yè)務(wù)：加強AI導(dǎo)入，應(yīng)用場景廣闊 224.3汽車：擁有完整解決方案，與客戶深度合作 235投資建議 256風險提示 27插圖目錄 28表格目錄 28行業(yè)深度研究/電子本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告31英偉達：人工智能時代AI算力領(lǐng)軍者NVIDIA成立于1993年，通過構(gòu)建以CUDA生態(tài)為核心，將底層GPU+DPU+CPU進行整合，提供數(shù)據(jù)中心的全領(lǐng)域加速計算方案，并結(jié)合AI+云計算的時代背景，成為人工智能時代軟硬件一體化AI+云計算解決方案領(lǐng)導(dǎo)者。其發(fā)展歷程主要可分為以下幾個階段：（1993-1998）起步發(fā)展階段：NVIDIA在成立之初通過生產(chǎn)3D圖形芯片布局游戲和多媒體市場。1997年4月，公司推出全球首款128bit的3D處理器RIVA128，這是第一款支持微軟Direct3D加速的圖形芯片，也是當時市場上唯一真正具有真正3D加速能力的2D+3DAGP顯卡，上市四個月出貨量突破100萬片。1998年，英偉達正式與臺積電簽約建立合作伙伴關(guān)系。1999年公司推出的RIVATNT2在制程工藝升級的同時核心頻率和顯存容量皆有極大提升，并以價格優(yōu)勢擴大市場份額，幫助公司成為行業(yè)龍頭。（1999-2005）快速成長階段：英偉達于1999年納斯達克在上市，發(fā)行價為12美元，發(fā)行數(shù)量為350萬股。同年推出Geforce256，這是全球真正意義上第一塊GPU獨立顯卡。2000年3月，英偉達成功拿到微軟首款XBOX游戲機的圖形處理器訂單，保持圖形處理領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢，游戲產(chǎn)業(yè)和英偉達顯卡技術(shù)進步互相促進。（2005-2016）轉(zhuǎn)型拓展階段：2006年，英偉達推出CUDA軟件平臺，展示GPU強大的并行處理能力，把顯卡的邊界從游戲和3D圖像處理擴展到通用加速計算的領(lǐng)域。在此階段英偉達全面完善產(chǎn)品線，產(chǎn)品覆蓋高中低端下游各應(yīng)用市場，如GeForce系列顯卡針對PC游戲市場，Tesla和Quadro系列GPU被廣泛應(yīng)用于機器學習、數(shù)據(jù)科學、計算機視覺等領(lǐng)域，DRIVE高級駕駛輔助系統(tǒng)助力公司布局自動駕駛領(lǐng)域。（2016-至今）AI加速階段：2016年公司推出全球首款一體化深度學習超級計算機——DGX-1，搭載8塊P100加速器的超算，可強力支持人工智能應(yīng)用程序，正式開啟人工智能時代。2018年，英偉達推出“Turing(圖靈)”GPU架提供支持。近年來隨著AI算力迭代升級，公司借助NVIDIAOmniverse平臺，廣泛覆蓋人工智能、加速計算、元宇宙、游戲、機器人、自動駕駛等領(lǐng)域，為公司的長遠發(fā)展拓展更多可能。行業(yè)深度研究/電子本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告4圖1：英偉達發(fā)展歷程資料來源：英偉達官網(wǎng)，民生證券研究院整理產(chǎn)品線方面，英偉達在數(shù)據(jù)中心、游戲、專業(yè)可視化、汽車四大業(yè)務(wù)板塊均有業(yè)務(wù)布局。1）數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)：公司已完成CPU+GPU+DPU三芯的硬件布局，通過底層硬件架構(gòu)和CUDA生態(tài)整合，構(gòu)建全領(lǐng)域加速計算平臺。近幾年公司業(yè)績增長主要由數(shù)據(jù)中心貢獻，公司也將加快技術(shù)迭代速度，重塑AI時代的數(shù)據(jù)中心。2）游戲業(yè)務(wù)：公司提供用于PC的GeForceRTX和GeForceGTX顯卡、用于其他游戲機的GeForceNOW云游戲、用于在電視播放高質(zhì)量流媒體的SHIELD，并與游戲方合作提供開發(fā)服務(wù)。截至2024年3月，公司在游戲GPU領(lǐng)域的市占率超過80%。3）專業(yè)可視化業(yè)務(wù)：NVIDIARTXGPU和EGX平臺為客戶提供涵蓋專業(yè)圖形渲染、云端XR應(yīng)用、AI數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)研究的專業(yè)可視化業(yè)務(wù)，可應(yīng)用在汽車、建筑、醫(yī)療、影視媒體等多場景。4）汽車業(yè)務(wù)：DRIVEOrinSoC芯片能夠為自動駕駛功能、置信度視圖、數(shù)字儀表盤以及AI座艙提供強力支持，Hyperion架構(gòu)將AI計算與完整的傳感器套件集成整合，能加速自動駕駛的開發(fā)、測試和驗證過程。軟件方面，英偉達擁有完善的底層基礎(chǔ)框架和上層應(yīng)用工具。CUDA、DOCA等底層應(yīng)用框架降低芯片產(chǎn)品的編程難度，更好實現(xiàn)全平臺融合，GeforceNow、Omniverse、AIEnterprise、Drive等應(yīng)用平臺助力公司開拓不同商務(wù)場景，英偉達與不同終端客戶的深度合作可以讓英偉達及時預(yù)測技術(shù)發(fā)展的方向，為公司的可持續(xù)發(fā)展提供助力。行業(yè)深度研究/電子本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告5圖2：英偉達軟硬件產(chǎn)品線英偉達業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)可分為數(shù)據(jù)中心、游戲、專業(yè)可視化、汽車和機器人四大板塊。數(shù)據(jù)中心營收占比較高，且近幾年公司業(yè)績增長主要由數(shù)據(jù)中心板塊貢獻，而游戲和可視化業(yè)務(wù)保持穩(wěn)定。數(shù)據(jù)中心FY25Q1營收225.63億美元，占比86.63%，同比增長426.68%。游戲業(yè)務(wù)FY25Q1營收26.47億美元，占比10.16%，同比增長18.17%。專業(yè)可視化業(yè)務(wù)FY25Q1營收4.27億美元，占比1.64%，同比增長44.75%。汽車和機器人業(yè)務(wù)FY25Q1營收3.29億美元，占比1.27%，同比增長11.15%。從FY22Q1到FY25Q1，數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)營收占比從36.18%提升到86.92%，上升50.74pct；游戲業(yè)務(wù)營收占比從48.76%減少到10.16%，下降38.60pct。專業(yè)可視化業(yè)務(wù)營收從FY22Q1的3.72億美元增加到4.27億美元，汽車業(yè)務(wù)營收從FY22Q1的1.54億美元增加到3.29億美元，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)中心對公司的重要性不斷提升，該業(yè)務(wù)的營收金額和營收占比有望持續(xù)圖3：FY2022-FY2025Q1公司各業(yè)務(wù)營業(yè)收入（億美圖4：FY2022-FY2025Q1公司各業(yè)務(wù)收入占比（%）數(shù)據(jù)中心游戲?qū)I(yè)可視化汽車其他數(shù)據(jù)中心游戲?qū)I(yè)可視化汽車其他數(shù)據(jù)中心游戲?qū)I(yè)可視化汽車其他300250200500250200500資料來源：Bloomberg，民生證券研究院資料來源：Bloomberg，民生證券研究院行業(yè)深度研究/電子本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告6得益于人工智能和高性能計算前所未有的需求水平，英偉達2024財年總營收達到609.22億美元，同比增長125.85%，凈利潤為297.60億美元，同比增長581.32%。2024年一季度公司推出的Blackwell平臺以萬億參數(shù)規(guī)模推動AI計算的新時代，該季度營收為260.44億美元，同比增長262.12%，凈利潤為億美元，同比增長628.39%。展望2024年，隨著Blackwell在二季度開始量產(chǎn)，并與客戶構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，豐富的軟硬件生態(tài)系統(tǒng)會加快公司技術(shù)更新的速度，業(yè)績有望繼續(xù)增長。圖5：FY2018-FY2025Q1公司總營收及同比（億美圖6：FY2018-FY2025Q1公司凈利潤及同比（億美總收入總收入——YoY0凈利潤凈利潤——YoY0資料來源：Wind，民生證券研究院資料來源：Wind，民生證券研究院受益于產(chǎn)品技術(shù)升級，近年來公司毛利率不斷改善。近年來公司不斷升級芯片架構(gòu)，并布局加速計算、人工智能等領(lǐng)域，帶動毛利率穩(wěn)健提升并領(lǐng)先可比公司。2023財年公司毛利率為58.68%，同比下降7.56pcts，原因是PC需求衰退以及當年全球經(jīng)濟下滑。2024財年公司毛利率為73.56%，同比提升14.88pcts，F(xiàn)Y2025Q1公司毛利率為75.77%，主要原因為數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)發(fā)展帶動，公司推出H100、B100等高端產(chǎn)品。圖7：FY2018-FY2025Q1英偉達與可比公司毛利率（%）—o—AMD——IntelNvidiaFY2018FY2019FY2020FY2021FY2022FY2023FY2024FY2025Q1行業(yè)深度研究/電子本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告72AI開啟大算力時代，加速卡需求井噴近年來生成式AI步入快速發(fā)展期。1950年開始生成式AI出現(xiàn)早期萌芽，此后AIGC處于漫長的沉淀積累期，決策式AI占據(jù)主流。隨著2014年生成式對抗網(wǎng)絡(luò)等深度學習算法的提出，AIGC步入快速發(fā)展期，生成內(nèi)容的豐富度和精度都有了較大的提升。英偉達CEO黃仁勛在GTC2023大會上將ChatGPT比作AI的“iPhone“時刻，AI時代加速來臨，推動生成式AI加速發(fā)展。多模態(tài)大模型有望帶動算力需求的進一步增長。伴隨著大模型的主要交互方式從文字升級為圖片、音頻以及視頻，大模型對訓(xùn)練和推理的算力需求將進一步提升。谷歌發(fā)布的Gemini模型開啟了大模型的多模態(tài)時代，2024年2月16日，谷歌發(fā)布Gemini1.5，模型能力可以支持100萬Token上下文的穩(wěn)定處理。同一時間，OpenAI發(fā)布了sora模型，在文生視頻領(lǐng)域獲得了重要突破，60秒的視頻長度和對真實世界物理引擎的更優(yōu)理解，有望帶動大模型視頻生成行業(yè)的快速發(fā)展。大模型向視頻等交互模式的升級有望帶動訓(xùn)練側(cè)算力需求的進一步提升，同時這些表現(xiàn)驚人的模型或?qū)⒓铀偕墒紸I在應(yīng)用側(cè)的落地，加速推理側(cè)算力需求的增長。英偉達在4Q23業(yè)績交流會上表示，目前來自推理側(cè)的需求占比已經(jīng)達到40%，伴隨模型能力的進一步提升，推理側(cè)算力需求的占比有望持續(xù)提升。圖8：AI模型發(fā)展歷程OpenAI成立于2015年，從非盈利組織逐步轉(zhuǎn)變?yōu)樯虡I(yè)驅(qū)動。公司在2018-2020三年時間內(nèi)連續(xù)推出了GPT-1、GPT-2和GPT-3三款產(chǎn)品，后在2022年底推出ChatGPT，面向公眾提供生成式AI服務(wù)，引起全球AI浪潮。2023年OpenAI推出萬億參數(shù)量級的GPT-4，能力再上一個臺階。2024年2月，公司推出的Sora文生視頻模型相較此前的同類型模型有著全方位的能力提升，引發(fā)全球轟動。公司計劃后續(xù)將推出GPT-5大模型，預(yù)計參數(shù)數(shù)量將達到10萬億量級，有望進一步提升全球算力需求。行業(yè)深度研究/電子本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告8谷歌早在2023年2月就推出了對標GPT的Bard大語言模型，此后在2023年5月發(fā)布了PaLM2模型。谷歌最重要的大模型產(chǎn)品是在2022年12月推出的Gemini1.0家族，該模型是一款具有突破性意義的多模態(tài)AI大模型，可以處理文本、代碼、圖像、音頻、視頻，Gemini有三個子模型，其中Nano被用于谷歌的Pixel8Pro智能手機中。2024年2月，谷歌發(fā)布了Gemini1.5模型。相較于此前Gemini1.0Pro版本，Gemini1.5pro將上下文處理能提從3.2萬Tokens提升至100萬以上，處理能力涵蓋包括1小時的視頻、11小時的音頻、超過3萬行代碼或超過70萬字的代碼庫。同月，谷歌又推出了Gemma開源大模型，更加輕量化，保持免費且允許商用。Meta是全球最重要的開源大模型廠商，主要目的為用開源的方式快速搭建自身的生態(tài)，從而在未來更方便地獲取數(shù)據(jù)和推廣應(yīng)用。Meta最重要的大模型產(chǎn)品是LLaMa模型家族，眾多大模型廠商在LLaMa模型的基礎(chǔ)上進行訓(xùn)練和微調(diào)，生成自己的大模型。2023年7月，公司推出LLaMa2模型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集達到2萬億token，涵蓋7B、13B和70B三個模型。據(jù)Meta，公司計劃在2024年7月發(fā)布LLaMa3模型，全球開源大模型能力有望全面提升。圖9：大語言模型發(fā)展時間線資料來源：中國人民大學高瓴人工智能學院，民生證券研究院整理根據(jù)大模型的運算原理，訓(xùn)練和推理所需的算力與模型參數(shù)成正比例關(guān)系，GPT5有望帶動大模型訓(xùn)練和推理需求的進一步增長。此前市場擔憂在大模型在參數(shù)指數(shù)級提升的情況下，模型能力提升的邊際效應(yīng)是否會減弱，甚至停止，而驗證的方法就是看2024年將要推出的GPT5的能力是否出現(xiàn)質(zhì)變。Altman近期在采訪中表示，GPT5的能力相較于GPT4將會是一個重大進步，并且他認為目前的大模型能力仍然處于初級階段，在未來5-10年內(nèi)，模型的能力提升仍將保持一條陡峭的曲線。伴隨十萬億參數(shù)量級的GPT5推出，全球最強的大模型能力和參數(shù)再上一個臺階，意味著用于訓(xùn)練大模型的算力需求也將隨之提升，同時H200、B100等加速卡依次推向市場，或?qū)釉茝S商新一輪的算力軍備競賽。本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告9圖10：大模型訓(xùn)練和推理所需算力成本公式資料來源：民生證券研究院整理我們復(fù)盤了北美云廠商過去4年的Capex走勢，雖增速逐年放緩但整體保持逐年增長趨勢，但伴隨AI的強勢增長，結(jié)合已發(fā)布2024年第一季度財報四家公司的指引，2024年北美云商資本開支有望重回高速增長態(tài)勢。云廠商目前已成為英偉達下游加速卡最大的需求來源，由于全球經(jīng)濟疲軟，2023年云廠商資本開支增速有所放緩，前三季度Meta、谷歌、亞馬遜三家云廠商合計資本開支均為負增長，但受益于AI帶來加速卡的大量需求，2023年四季度開始云廠商快速加大資本開支，據(jù)Bloomberg，2023年四季度北美四大云廠商合計資本開支為483.67億美元，同比增長23.84%，在2023年前三個季度合計資本開支持續(xù)同比下滑的情況下大幅轉(zhuǎn)正。2024年第一季度北美四大云廠商合計資本開支為476億美元，同比增長38.98%，展望2024年，多家云廠商分別上修全年資本開支指引，云廠商Capex有望重回高增。2024年第一季度微軟、谷歌的Capex分別同比高增79%和91%，并指引24年后續(xù)季度Capex超過Q1，則我們預(yù)計微軟和谷歌24年Capex分別超過560億美元和480億美元，同比分別增長36%和49%；Meta2024年第一季度的Capex雖然同比略有下滑5%，但公司上調(diào)全年Capex至350-400億美元（前次指引為300-370億美元因此Meta24年Capex指引中值較23年增長33%；Amazon指引2024年第一季度為2024年公司資本開支最低的一個季度，后續(xù)幾個季度仍將保持增長。本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告10圖11：2020-2024年第一季度北美云商資本開支（含融資租賃億美元）mn微軟n6005004003002000目前英偉達的競爭對手主要有兩類，一類是芯片設(shè)計公司，包括AMD、Intel等，另一類是下游客戶，包括谷歌等北美云商，以及中國的互聯(lián)網(wǎng)公司。目前來看AMD等芯片設(shè)計公司的加速卡能力在算力、內(nèi)存、片間互聯(lián)能力等方面相較于云商和互聯(lián)網(wǎng)公司的產(chǎn)品具有較大的優(yōu)勢，是英偉達的主要競爭對手。同樣處于圖形GPU賽道的龍二AMD，是目前英偉達在加速卡環(huán)節(jié)最核心的競爭對手。2023年12月，AMD正式推出MI300X和MI300A兩款芯片，憑借更強的算力，更大的內(nèi)存容量，以及更優(yōu)惠的價格，預(yù)計獲得下游客戶青睞。算力方面，MI300X的XCD加速模塊采用5nm工藝，共計擁有1530億個晶體管，TF32浮點運算性能為653.7TFlops，F(xiàn)P16和BF16運算性能為1307.4TFlops，F(xiàn)P8和INT8運算性能為2614.9TFlops，均為英偉達H100的1.3倍。內(nèi)存方面，MI300X的內(nèi)存配置是英偉達H100的2.4倍，峰值存儲帶寬是其2.4倍，在運行Bloom時的推理速度是H100的1.6倍，運行Llama2時的推理速度是其1.4倍。功耗方面，MI300X的整體功耗控制在750W，相較英偉達H100更具優(yōu)勢。此外，在價格方面，LisaSu表示MI300系列芯片購買和運營成本將會低于英偉Intel的推理卡Goya在2019年發(fā)布，目前公司已經(jīng)完善了訓(xùn)練卡和推理卡的布局，并開始逐步形成銷售。2024年4月9日，英特爾推出最新AI芯片Gaudi3。與上一代產(chǎn)品相比，英特爾Gaudi3將帶來4倍的BF16AI計算能力提升，以及1.5倍的內(nèi)存帶寬提升。Gaudi3預(yù)計可大幅縮短70億和130億參數(shù)行業(yè)深度研究/電子本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告11Llama2模型，以及1750億參數(shù)GPT-3模型的訓(xùn)練時間。此外，在Llama7B、70B和Falcon180B大語言模型（LLM）的推理吞吐量和能效方面也展現(xiàn)了出色性能。Gaudi3提供開放的、基于社區(qū)的軟件和行業(yè)標準以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)，允許企業(yè)靈活地從單個節(jié)點擴展到擁有數(shù)千個節(jié)點的集群、超級集群和超大集群，支持大規(guī)模的推理、微調(diào)和訓(xùn)練。英特爾在Vision2024大會上宣布，公司的Gaudi3將于2024年第二季度面向OEM廠商出貨。國內(nèi)方面，昇騰加速卡處于領(lǐng)先水平。昇騰基于華為自主研發(fā)的達芬奇架構(gòu)，支持全棧全場景的AI計算。910B對標英偉達A100，蓉和咨詢CEO吳梓豪預(yù)計2024年出貨量將超過40萬片。根據(jù)集成電路IC，910C芯片目前處于芯片級測試階段，預(yù)計在今年第四季度推出樣機，對標英偉達H200產(chǎn)品。華為也在開發(fā)者大會上發(fā)布了昇騰AI云服務(wù)。昇騰Al云服務(wù)單集群提供20OOPFlops算力，千卡訓(xùn)練30天長穩(wěn)率達到90%，為業(yè)界提供穩(wěn)定可靠的AI算力。表1：AMD和Intel最新一代加速卡的性能參數(shù)對比GB9 谷歌采取自研加速卡為主，同時采購部分英偉達加速卡的策略。谷歌研發(fā)TPU的時間始于2013年，相較于其他云廠商有近10年的時間優(yōu)勢。由于谷歌在加速卡領(lǐng)域布局早，產(chǎn)品完善度高，谷歌或為2024年北美四大云廠商中采購英偉達加速卡最少的廠商。2023年12月，谷歌推出面向云端的AI加速卡TPUv5p，相較于TPUV4，TPUv5p提供了二倍的浮點運算能力和三倍內(nèi)存帶寬提升；集群方面，TPUv5ppod由8960顆芯片組成，使用最高帶寬的芯片間連接（每芯片4,800Gbps）進行互連；從訓(xùn)練效果來看，相較于上一代產(chǎn)品，TPUv5p訓(xùn)練大型LLM的速度提升了2.8倍。Meta自2021年以來便將企業(yè)發(fā)展的重點放在元宇宙和AI領(lǐng)域，并且修改了公司名稱。2023年，Meta宣布自研MTIAv1芯片。2024年4月，Meta發(fā)布最新版本MTIAv2加速卡，新一代MTIA加速卡在算力、內(nèi)存容量、內(nèi)存帶寬等方面更加平衡，采用臺積電5nm工藝制造，Int8稀疏算力可以達到708TOPS，HBM內(nèi)存容量達到128GB。目前Meta仍主要采購英偉達等廠商的加速卡用于Llama等模型的訓(xùn)練，后續(xù)Meta有望采用自研加速卡對大語言模型進行訓(xùn)練。微軟Azure的企業(yè)數(shù)量已經(jīng)達到25萬家，是目前采購英偉達加速卡最為激進的云廠商，但考慮到采購英偉達加速卡的高昂成本，微軟也宣布了自研加速卡的行業(yè)深度研究/電子本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告12計劃。微軟的Maia100在2023年推出，專為Azure云服務(wù)設(shè)計。Maia100采用臺積電5nm工藝，單芯片擁有1050億個晶體管，F(xiàn)P8算力可以達到1600TFLOPS，同時支持FP4運算，算力達到3200TFLOPS，是目前廠商自研加速卡中算力最強大的產(chǎn)品。除了微軟自身以外，OpenAI也在嘗試采用微軟的加速卡，強大的下游客戶支持有望為微軟自研加速卡的進步帶來重要動力。亞馬遜同樣在自研加速卡方面加大投入，并且已經(jīng)完善了訓(xùn)練和推理的兩方面布局。2023年，亞馬遜推出了用于訓(xùn)練的Trainium2加速卡，以及用于推理的Graviton4加速卡，補全了亞馬遜在訓(xùn)練和推理領(lǐng)域加速卡的布局。亞馬遜的Trainium2加速卡Int8算力達到861TOPS，相較上一代產(chǎn)品性能提升4倍，在云廠商自研加速卡中表現(xiàn)優(yōu)秀。同時公司的產(chǎn)品可以在新一代EC2UltraClusters中擴展多達10萬顆Trainium2加速卡，與AmazonEFAPB級網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，提供高達65EFlops算力，為云端大模型的訓(xùn)練和推理提供強大的算力保障。表2：英偉達客戶在加速卡領(lǐng)域的布局情況----5--5-4--------7--資料來源：各公司官網(wǎng)，Semianalysis等，民注：未標注的數(shù)據(jù)為沒有在公開渠道披露的信息行業(yè)深度研究/電子本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告133軟硬件生態(tài)領(lǐng)先，加速卡龍頭地位穩(wěn)固英偉達具有在訓(xùn)練側(cè)和推理側(cè)完善的產(chǎn)品布局，并將加快芯片架構(gòu)更新速度，從兩年一更新加速至一年一更新。訓(xùn)練卡方面，自H系列以來，英偉達在100系列的基礎(chǔ)上，會進一步增加200系列產(chǎn)品，從而給客戶更多的產(chǎn)品選擇和更好的性價比，例如H200加速卡在HBM代際和容量方面相較于H100均有較大提升，但價格方面提升幅度相對較少。推理卡方面，2024年英偉達的產(chǎn)品出貨以L40和L40S為主，并且推出了L20、L2等產(chǎn)品供客戶選擇。針對中國市場，英偉達還推出了H20系列加速卡，用于中國市場的推廣，H20在算力方面相對較弱，但是其擁有強大的HBM內(nèi)存，互聯(lián)帶寬和軟件生態(tài)，并且價格相較于H100有明顯優(yōu)惠，在下游客戶中仍然具有一定的接受程度。圖12：英偉達歷代訓(xùn)練卡和推理卡一覽資料來源：芯語，民生證券研究院整理AMD等廠商推出的MI300等強有力的產(chǎn)品，對英偉達的市場份額產(chǎn)生了一定的爭奪，但英偉達很快發(fā)布了H200、BlackwellGPU等系列的產(chǎn)品，與其競爭對手又拉開了一個身位。以AMD的MI300X為例，這顆加速卡在Int8、FP16、FP32算力方面均為H100的1.3倍，互聯(lián)帶寬方面達到了接近于NVLink4.0的896GB/s雙向互聯(lián)，F(xiàn)P64算力和HBM容量更是達到了H100的2倍以上，同時MI300X在功耗方面相較于H100也更具優(yōu)勢，價格相較英偉達的H100也有較大的讓步。一系列的本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告14堆料和價格優(yōu)惠使得下游云廠商考慮轉(zhuǎn)用一部分AMD的產(chǎn)品，微軟更是在公開場合表達了對AMD加速卡的支持。英偉達推出的H200很大程度上是對競爭對手的回應(yīng)，相較于H100，H200將此前的HBM3提升為HBM3E，同時將HBM容量從上一代的80GB提升至141GB。在價格方面，H200相較于H100的漲價幅度較小，體現(xiàn)出較高的性價比，該款加速卡現(xiàn)已向全球系統(tǒng)制造商和云服務(wù)提供商供貨，將推動AI技術(shù)的發(fā)展。英偉達的下一代BlackwellGPU系列產(chǎn)品，在算力、內(nèi)存和互聯(lián)帶寬的AI三要素領(lǐng)域與競爭對手的差距進一步拉開，鞏固了英偉達的領(lǐng)先地位。1）從算力來看，B系列加速卡使得英偉達與其競爭對手重新拉開了差距。仍然以AMD為例，AMD的MI300X共計擁有1530億個晶體管，F(xiàn)P8和INT8運算性能為2614.9TFlops。而此次BlackwellGPU推出了全新的FP4算力精度并達到了驚人的10PFlops，INT8算力相較H100提升了一倍以上。2）從存儲容量來看，BlackwellGPU單卡內(nèi)存容量高達192GB，和MI300X的內(nèi)存帶寬一致，并且升級到了HBM3E，在性價比上全面提升。3）從互聯(lián)帶寬來看，NVLink速率升級使得英偉達在片間互聯(lián)速率相較于其他廠商的競爭優(yōu)勢明顯提升。900GB/s的NVLink互聯(lián)帶寬是此前市場上的最高水平，但差距并未明顯拉開，AMD的InfinityFabric帶寬也可以達到896GB/s。而此次NVLink升級后，雙向互聯(lián)帶寬達到了1.8TB/s，相較市場上其他的廠商拉開了一倍以上的差距。表3：B100、B200、H100、H200、MI300X參數(shù)對比 FP8/INT8算力（TFlops） 資料來源：英偉達，AMD，民生證券研究院注：表格中均為未經(jīng)過結(jié)構(gòu)化稀疏的算力GB200DGXNVL72給英偉達算力性能帶來的提升主要來自性價比和片間互聯(lián)能力方面。從性價比來看，NVL72的集群規(guī)模增大，一方面節(jié)省了除算力芯片以外的系統(tǒng)成本，另一方通過提升產(chǎn)品性能，間接提升了下游客戶購買的算力性價比。從片間互聯(lián)能力來看，市場上主流的AI服務(wù)器仍然是傳統(tǒng)的8卡服務(wù)器架構(gòu)，而伴隨Blackwell平臺推出的最多可以支持576卡互聯(lián)，片間互聯(lián)數(shù)量和帶寬的提升極大改善了英偉達平臺的推理和訓(xùn)練性能。本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告15H100支持8卡900GB/s的NVLink帶寬無損互聯(lián)，而GB200支持72卡1.8TB/s的NVLink帶寬無損互聯(lián)。在傳統(tǒng)H100的8卡服務(wù)器架構(gòu)中，單臺服務(wù)器內(nèi)的八張加速卡的最大互聯(lián)帶寬為900GB/s，如果一層交換機采用NVLink交換機，則最多可以支持256卡互聯(lián)，但由于服務(wù)器連接到一層交換機的光模塊帶寬限制，256張加速卡之間的互聯(lián)帶寬實際會下降到100GB/s（按照一臺服務(wù)器插8張400G光模塊計算而在DGXNVL72架構(gòu)中，由于72張加速卡之間采用高速銅纜互聯(lián)，不受光模塊帶寬限制，可以支持72卡的1.8TB/s的NVLink帶寬無損互聯(lián)，并且未來最多可以支持8個Rack之間的576卡互聯(lián)。圖13：256卡的H100數(shù)據(jù)中心圖14：英偉達DGXNVL72參數(shù)資料來源：sysgen，民生證券研究院憑借架構(gòu)優(yōu)勢，GB200NVL72的推理性能達到H100的30倍，相較其他競爭對手領(lǐng)先優(yōu)勢則更為顯著。按照每10億個參數(shù)的大模型大約需要占用4GB的顯存容量計算，當前GPT4已經(jīng)達到萬億參數(shù)量級，運行時至少需要幾十張GPU同時進行推理工作，GB200NVL72在單個Rack內(nèi)部可以實現(xiàn)萬億參數(shù)量級的大模型推理工作，大大降低了大模型在通信環(huán)節(jié)的算力資源占用，使得GB200NVL72的推理性能達到H100的30倍。圖15：GB200的推理實時吞吐量達到H100的30倍圖16：GB200NVL72、72*H100、72*x86CPU之間的吞吐量對比資料來源：英偉達，民生證券研究院本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告16英偉達在數(shù)據(jù)中心市場已完成CPU+GPU+DPU三大類芯片的硬件布局，并計劃加快原計劃的每種芯片兩年左右的迭代周期，GPU加速到以一年為周期推出。圖17：英偉達GPU+DPU+CPU產(chǎn)品路線圖為搭配高性能GPU和滿足現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心海量的計算需求，英偉達推出GraceCPU。GraceCPU是首款面向AI基礎(chǔ)設(shè)施和高性能計算的數(shù)據(jù)中心專屬CPU，由兩個CPU芯片通過NVLink-C2C技術(shù)互聯(lián)組成。單個socket內(nèi)含144個核心并提供1TB/s的內(nèi)存帶寬，性能是當今領(lǐng)先服務(wù)器芯片內(nèi)存帶寬和能效的兩倍。GraceCPU在數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用主要有AI、數(shù)據(jù)分析、超大規(guī)模云應(yīng)用以及高性能計算(HPC)。本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告17表4：GraceCPU和HopperGPU參數(shù)對比浮點算力在GH200GraceHopper芯片中，GPU與CPU通過NVLink-C2C互聯(lián)連接，以優(yōu)秀的內(nèi)存和帶寬大幅提升加速計算能力。其中NVLink-C2C是專門用于超級芯片的高帶寬、低延遲互連，通過每秒900GB/s或更高的互連帶寬提供高達25倍的能效，比PCIeGen5的面積效率高90倍。NVLink-C2C的搭配使外部的應(yīng)用程序能超額訂閱GH200的GPU內(nèi)存，并在該帶寬下直接使用GraceCPU內(nèi)存。因此GH200可以更快部署在標準服務(wù)器中，并在加速計算和生成式AI方面展現(xiàn)技術(shù)優(yōu)勢。圖18：GraceHopper超級芯片結(jié)構(gòu)示意圖資料來源：英偉達官網(wǎng)，民生證券研究院整理本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告18高性能計算和生成式AI時代的到來對服務(wù)商提出更高計算能力、效率和可拓展性的需求。因此，英偉達通過自身研發(fā)及收購Mellanox等公司實現(xiàn)交換機、網(wǎng)卡、DPU、互連等網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品的全覆蓋，為客戶提供基于InfiniBand和以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的端到端解決方案。2020年4月47日，英偉達宣布完成對Mellanox的收購。Mellanox是一家以色列面向服務(wù)器、存儲和超聚合基礎(chǔ)設(shè)施的端到端以太網(wǎng)和InfiniBand智能互聯(lián)解決方案與服務(wù)的領(lǐng)先供應(yīng)商。作為高性能互聯(lián)技術(shù)的早期創(chuàng)新者，Mellanox率先推出了InfiniBand互聯(lián)技術(shù)，該技術(shù)與其高速以太網(wǎng)產(chǎn)品均應(yīng)用于全球過半的高速超級計算機和許多領(lǐng)先的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心。NVIDIA和Mellanox強強聯(lián)合，將能夠優(yōu)化整體計算、網(wǎng)絡(luò)和存儲堆棧的數(shù)據(jù)中心級工作負載，從而助力客戶實現(xiàn)更高的性能和利用率，并降低運營成本。目前英偉達在網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品矩陣有交換機、網(wǎng)卡、DPU和互連等。交換機包括InfiniBand和以太網(wǎng)兩大類交換機，可無縫連接主機上的GPU設(shè)備，為企業(yè)級數(shù)據(jù)中心和高性能計算提供卓越的網(wǎng)絡(luò)能力。Connect-X系列智能網(wǎng)卡可為云數(shù)據(jù)中心、電信運營商等工作負載提供硬件加速，并降低能耗成本。BlueField-3DPU為企業(yè)在加速計算和AI應(yīng)用提供安全的硬件加速設(shè)施。直連式銅纜和光互連可適應(yīng)各種數(shù)據(jù)中心的連接速度和距離，通過提供高帶寬、低延遲的連接提高計算網(wǎng)絡(luò)圖19：英偉達網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品線GPU的軟件生態(tài)主要包括一些開源或?qū)Ｓ械钠脚_和工具，它們允許開發(fā)者利用GPU進行高效的并行計算。在GPU市場中，成熟的軟件生態(tài)已成為各廠商之間難以逾越的護城河。相較于不斷迭代的微架構(gòu)技術(shù)，生態(tài)所帶來的用戶粘性在長本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告19期競爭中顯得更為關(guān)鍵。目前英偉達的CUDA、AMD的ROCm、微軟的DirectX以及OpenCL、OpenGL、Vulkan等已成為主流的開發(fā)平臺，為開發(fā)者提供高效、便捷的GPU計算解決方案，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場景的不斷拓寬，這些平臺將繼續(xù)發(fā)揮重CUDA是英偉達于2006年推出的一種異構(gòu)計算平臺，開發(fā)人員能夠通過CUDA對GPU進行通用計算（GPGPU）的部署。在CUDA編程模型中，Host代表主機部分，主要由CPU和主機內(nèi)存組成；而Device代表設(shè)備部分，主要由GPU和顯存構(gòu)成。Host與Device之間通過PCIExpress總線進行高效的數(shù)據(jù)傳輸和通信。這種架構(gòu)使得CUDA能夠充分利用GPU的并行計算能力，實現(xiàn)高性能的并行計算任務(wù)。圖20：CUDA生態(tài)示意圖資料來源：搜狐，民生證券研究院CUDA在Host運行的函數(shù)庫包括了Libraries、Runtime和Driver三大部分。其中，Libraries通常是一些成熟的高效函數(shù)庫，RuntimeAPI則簡化了應(yīng)用開發(fā)過程，提供了便捷的接口和組件，讓開發(fā)者能夠輕松地調(diào)用并自動管理GPU資源。應(yīng)用程序可以通過調(diào)用CUDALibraries或者CUDARuntimeAPI來實現(xiàn)所需功能的控制GPU資源的能力。當涉及到Device端的計算任務(wù)時，CUDA使用內(nèi)核函數(shù)進行并行計算和數(shù)據(jù)處理，從而充分發(fā)揮GPU的性能優(yōu)勢。CUDA生態(tài)支持多種編程語言。目前的CUDA12.0支持C、C++、Fortran、Python等多種編程語言，還支持眾多第三方工具鏈。此外，英偉達在CUDA平臺上提供了CUDA-X，CUDA-X是一個功能強大且靈活的軟件加速庫集合，開發(fā)人員可以通過CUDA-X快速將這些庫部署到多種設(shè)備內(nèi)的NVIDIAGPU上，包括臺式機、工作站、服務(wù)器、云計算和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備。CUDA平臺對開發(fā)者友好程度高，其提供的一系列容器部署流程簡化以及集群環(huán)境擴展應(yīng)用程序的工具使得CUDA技術(shù)能夠適用于更廣泛的領(lǐng)域。本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告20圖21：CUDA-X平臺憑借先發(fā)優(yōu)勢和長期技術(shù)積累，CUDA生態(tài)圈已經(jīng)具有更高的成熟度和穩(wěn)定性。這使得開發(fā)者能夠借助已有的資源和文檔進行開發(fā)和部署，減少學習曲線和風險，并為英偉達GPU的開發(fā)、優(yōu)化和部署多種行業(yè)應(yīng)用提供了獨特的先發(fā)競爭優(yōu)勢。全球范圍內(nèi)，截至2020年，CUDA開發(fā)者數(shù)量達到了200萬，并于2023年增長到400萬，其中包括Adobe等大型企業(yè)客戶。較高的需求粘性也使得CUDA的使用者更傾向于使用熟悉的、更兼容的軟件，因此更多開發(fā)者選擇或持續(xù)使用CUDA。本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告214其他業(yè)務(wù)板塊穩(wěn)健增長英偉達的游戲顯卡產(chǎn)品主要有GeForceRTX30系列和GeForceRTX40系GEFORCERTX40系列GPU由更高效的NVIDIAAdaLovelace架構(gòu)提供動力支持。公司主推的GeForceRTX4090D擁有24GB的G6X顯存，搭配的新型SM多單元流處理器可將性能功耗比最高提升至2倍。第四代TensorCore與DLSS3結(jié)合將圖像渲染性能提升至4倍，第三代RTCore將光線追蹤性能提升至2倍。綜上，該顯卡在性能、效率和AI驅(qū)動的圖形效果方面均比上代實現(xiàn)大幅增長。GEFORCERTX30系列采用第2代NVIDIAAmpere架構(gòu)，配置有第2代RTCore、第3代TensorCore和SM多單元流處理器，為游戲用戶帶來逼真的光線追蹤效果和先進的AI性能，NVIDIAReflex的搭配降低系統(tǒng)延遲，將帶來超凡的游戲體驗。圖22：GEFORCERTX40系列的規(guī)格圖23：GEFORCERTX30系列的規(guī)格FY1Q25英偉達游戲業(yè)務(wù)實現(xiàn)營收26.47億美元，同比增長18.17%，環(huán)比下降7.61%。在2024年第一季度，英偉達推出適用于Windows的全新AI性能優(yōu)化和集成，可在AIPC和工作上提供最佳性能。公司還宣布“星球大戰(zhàn)：亡命之徒（StarWarsOutlaws）”和“黑神話：悟空（BlackMythWukong）”等采用RTX技術(shù)的重磅游戲。行業(yè)深度研究/電子本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告22圖24：英偉達游戲業(yè)務(wù)收入、同比增速及占比（億美元，%）英偉達通過RTX服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心工作站和虛擬GPU等系列產(chǎn)品將AI與專業(yè)可視化技術(shù)結(jié)合，為客戶提供涵蓋專業(yè)圖形渲染、云端XR應(yīng)用、AI數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)研究等專業(yè)視覺解決方案，并可應(yīng)用在建筑、醫(yī)療、影視媒體等多種應(yīng)用場景。公司新推出的RTX2000AdaGPU搭配第三代RTCore和第四代TensorCore，在提升光線追蹤性能的同時為AI加速工具的導(dǎo)入提供接口。16GB現(xiàn)存可為關(guān)鍵任務(wù)提供更高的計算精度與可靠性。該芯片可助力客戶在建筑設(shè)計、工業(yè)設(shè)計、內(nèi)容設(shè)計、醫(yī)療數(shù)據(jù)處理等場景提高效率，提升用戶體驗。圖25：英偉達加速視覺計算平臺圖26：RTX2000AdaGPU產(chǎn)品的規(guī)格FY1Q25英偉達專業(yè)可視化業(yè)務(wù)實現(xiàn)營收4.27億美元，同比增長44.75%，環(huán)比下降7.61%，同比回歸正增長態(tài)勢。在2024年第一季度，公司推出NVIDIARTX500和1000GPU加強AI應(yīng)用，并通過NVIDIAOmniverseCloudAPI來支持工業(yè)數(shù)字孿生軟件工具，如擴大與西門子的合作伙伴關(guān)系，以及Apple行業(yè)深度研究/電子本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告23VisionPro的新框架。圖27：英偉達專業(yè)可視化業(yè)務(wù)收入、同比增速及占比（億美元，%）4180%130%80%30%-20%-70%英偉達可提供完整的自動駕駛汽車硬件，軟件和基礎(chǔ)設(shè)施。其中自動駕駛DRIVE平臺提供從汽車系統(tǒng)到數(shù)據(jù)中心的端到端解決方案，其架構(gòu)包含傳感器、DRIVEAGX計算平臺、以及實現(xiàn)強大的自動駕駛和智能駕艙功能所需的軟件工具。在數(shù)據(jù)中心層面，英偉達提供必要的硬件和軟件支持包括用于感知的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的NVIDIADGX，以及用于生成數(shù)據(jù)集和驗證自動駕駛堆棧的DRIVESim。圖28：英偉達端到端自動駕駛汽車開發(fā)平臺在DRIVE平臺中，NVIDIADRIVEOrin系統(tǒng)級芯片（SoC）起到核心計算行業(yè)深度研究/電子本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告24模擬作用。該芯片可提供每秒254萬億次的運算性能，并能夠為自動駕駛功能、置信度視圖、數(shù)字儀表盤以及AI座艙提供強力支持。借助Orin芯片的構(gòu)建和擴展功能，開發(fā)者利用一次投資便可從L2+級系統(tǒng)順利升級至L5級全自動駕駛汽車DRIVEThor作為新一代車載計算平臺，是公司在智能駕駛領(lǐng)域的主推產(chǎn)品。該平臺在單個安全可靠的系統(tǒng)中整合高級駕駛員輔助功能和車載信息娛樂功能。借助全新的CPU和GPU技術(shù)，計算系統(tǒng)可在降低系統(tǒng)成本的同時提供高達2000萬億次的浮點運算性能。Thor平臺計劃于2025年量產(chǎn)，會為公司帶來汽車業(yè)務(wù)新的業(yè)績增長點。圖29：NVIDIADRIVEOrin系統(tǒng)級芯片圖30：NVIDIADRIVEThor平臺FY1Q25英偉達汽車業(yè)務(wù)實現(xiàn)營收3.29億美元，環(huán)比增長17.08%，同比增長11.15%，增長勢頭明顯。在2024年第一季度，公司與比亞迪、小鵬汽車、廣汽等車企合作，為全新的移動出行提供最佳解決方案。美國和中國的電動汽車制造商也在研究將Orin芯片應(yīng)用于歐洲市場的車型。圖31：英偉達汽車業(yè)務(wù)收入、同比增速及占比（億美元，%） 0行業(yè)深度研究/電子本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告255投資建議AI浪潮不僅沒有放緩，反而在持續(xù)加速。生成式AI出現(xiàn)后，人工智能獲得快速發(fā)展，以ChatGPT為分水嶺，此后AI大模型的成長節(jié)奏顯著提速。2023年的GPT4、LLaMA、Gemini等重要模型出現(xiàn)，大模型的能力已經(jīng)有了質(zhì)變，此前市場所擔憂的是2024年以后，算力的需求是否會伴隨著各家廠商大模型的逐步成型而放緩，然而我們從云廠商的資本開支來看，下游客戶對算力的需求不僅沒有放緩，反而在持續(xù)加速。我們認為這背后有兩大原因：1）首先大模型產(chǎn)業(yè)傾向于成為“贏者通吃”的行業(yè)，持續(xù)擴大的模型參數(shù)和訓(xùn)練樣本量使得云和大模型廠商不得不持續(xù)加大算力投入；2）其次展望未來，目前算力需求的核心下游仍然是訓(xùn)練，伴隨著后續(xù)AI應(yīng)用的落地，推理側(cè)的算力需求有望帶來加速卡更大的市場空間。我們認為，算力的強勁需求或許并不會在大模型訓(xùn)練告一段落以后就開始放緩，反而可能伴隨大模型發(fā)展加速，以及應(yīng)用側(cè)的落地而進一步提速。需要重視英偉達在AI算力領(lǐng)域的話語權(quán)提升。根據(jù)半導(dǎo)體研究機構(gòu)TechInsights數(shù)據(jù)，2023年全球數(shù)據(jù)中心GPU總出貨量達到了385萬顆，英偉達的市場份額為98%，并通過CUDA生態(tài)構(gòu)建了強大的軟件生態(tài)壁壘。盡管在2023年以來，AMD、Intel等芯片設(shè)計公司，以及谷歌、微軟、Meta、亞馬遜等英偉達的下游客戶也在增強AI加速卡領(lǐng)域的布局，但我們看到的現(xiàn)象是，英偉達的產(chǎn)品節(jié)奏迭代速度在加快，一方面通過H200、B200等系列的加速卡給客戶提供了更多更高性價比的選擇，拉開了和競爭對手的性能差距，另一方面通過GB200NVL36/72的Rack架構(gòu)，從兩個維度提升了英偉達的競爭力：1）GB200NVL72的推理性能達到H100的30倍，大幅提升了英偉達的產(chǎn)品在推理領(lǐng)域的競爭優(yōu)勢，有望使得英偉達在推理領(lǐng)域的份額持續(xù)提升；2）GB200Rack形態(tài)的服務(wù)器增強了英偉達在服務(wù)器產(chǎn)業(yè)鏈的設(shè)計話語權(quán)，在硬件領(lǐng)域進一步提升了公司的壁壘。我們看到，與上一代的GH200不同，GB200從推出以后就受到了下游客戶的推崇，各大云廠商均下單了大量服務(wù)器，反映出英偉達在該產(chǎn)品定義中的前瞻性。伴隨著AI下游需求的持續(xù)增長，以及PC等市場逐步復(fù)蘇，公司業(yè)績有望持續(xù)增長。數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)來看，F(xiàn)Y1Q24英偉達實現(xiàn)營收225.63億元，同比增長426.68%，從當前下游客戶的需求來看，后續(xù)該板塊業(yè)務(wù)有望維持高速增長。其他業(yè)務(wù)來看，游戲業(yè)務(wù)FY1Q24營收26.47億美元，同比增長18.17%；專業(yè)可視化業(yè)務(wù)FY1Q24營收4.27億美元，同比增長44.75%；汽車和機器人業(yè)務(wù)FY1Q24營收3.29億美元，同比增長11.15%，均有不同程度的同比增長。公司下游PC等市場有望持續(xù)復(fù)蘇，據(jù)IDC預(yù)計，2024年中國PC出貨量同比增長3.8%，重回增長節(jié)奏。英偉達在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域競爭優(yōu)勢明顯，充分受益于AI浪潮，其他業(yè)務(wù)板塊業(yè)績穩(wěn)步增長。我們看好英偉達在AI領(lǐng)域的前瞻布局和市場地位，建議積極關(guān)注。行業(yè)深度研究/電子本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告26表5：行業(yè)重點關(guān)注個股 行業(yè)深度研究/電子本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請務(wù)必閱讀最后一頁免責聲明證券研究報告276風險提示1）AI行業(yè)需求波動的風險。目前英偉達主要的收入來源來自AI帶來的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)收入，當前云廠商仍處于AI快速投入的階段，下游需求十分旺盛。如果生成式人工智能大模型的參數(shù)量增速開始放緩，或云廠商大模型的訓(xùn)練告一段落，則可能放緩加速卡的下游需求。目前來看，AI應(yīng)用仍處于早期階段，推理側(cè)需求量較難判斷，如果AI訓(xùn)練對算力的需求放緩，而推理側(cè)需求沒有及時起量，則加速卡下游需求可能出現(xiàn)一段時間的空窗期，從而對英偉達業(yè)績產(chǎn)生不利影響。2）行業(yè)競爭格局變化的風險。當前英偉達在AI加速卡領(lǐng)域處于顯著領(lǐng)先的地位，擁有絕大多數(shù)的市占率，而目前來看，芯片設(shè)計公司如AMD、Intel等紛紛加強在加速卡領(lǐng)域的投入，英偉達的下游云廠商客戶也在持續(xù)研發(fā)AI芯片，英偉達在加速卡領(lǐng)域的競爭格局從此前的一家獨大逐步轉(zhuǎn)變?yōu)槎鄰姼偁?，可能對公司的市占率產(chǎn)生一定的不利影響。另一方面，英偉達在AI訓(xùn)練領(lǐng)域的話語權(quán)強大，而進入到AI推理領(lǐng)域，公司