科技行业专题研究:英伟达超预期对算力产业链的影响
2024-06-07 【 字体:大 中 小 】
英伟达2QFY24 指引大超预期,带动市值接近1 万亿美元5/25 英伟达发布业绩,1QFY24 收入71.9 亿美元,超彭博一致预期10%。 业绩会后2QFY24 收入一致预期上调47%,其中数据中心业务营收预期69.6亿美元,和业绩会前比上调66%。市场预期英伟达2024 年数据中心业务收入达260 亿美金,同比增长48%。业绩发布后,英伟达单日股价涨24%,市值达到9381 亿美元,是Intel 2000 年市值超过1 万亿美元以来半导体企业最大市值。业绩会上,英伟达CEO 黄仁勋表示全球价值1 万亿美元的数据中心将从传统计算转向智能网卡、智能交换机和GPU 等加速计算,且工作负载主要以生成式AI 为主。我们预计2025 年左右当生成式AI 应用大规模落地后,数据中心用推理及训练芯片市场约900 亿美元,带动先进代工,先进封装,光模块,服务器在内相关产业链。 训练芯片需求:CSP 及AI 创业公司带动训练算力需求快速增长参考2023 年3 月发布的《从英伟达GTC 看AI 工厂的投资机会》,GPT3大约需要2000 张A100x 一个月的算力。考虑到GPT4 多模态技术演进,我们乐观假设每家科技巨头训练GPT-4 及类似的多模态大模型需要1.6 万张H100 x 月的算力(GPT3 的8 倍),对应约5 亿美金/家的资本开支(其中4亿美金是GPU 采购费用)。此外,我们看到世界各地出现AI 大模型创业热潮,我们假设1600 张 H100/家是AI 创业公司入门水平。我们认为全球大约有30 家科技巨头和300 家AI 初创企业进行相关投资,则对应约300 亿美金的GPU 需求,相当于英伟达22 年数据中心收入的2 倍,全球芯片市场规模的26%。由于CUDA 软件框架的存在,英伟达在训练芯片市场几乎处于垄断地位。 推理算力:需求和应用需求成长成正比,供应商呈现百花齐放态势推理需求和用户数增长呈正比。在推理芯片的选用方面,相较于训练更多关注模型大小而言,推理更依赖于任务本质,因此CSP 客户除了采用1)英伟达,AMD 等的推理芯片(例如英伟达T4)以外,2)也会采用 TPU 等自研ASIC 芯片,这些芯片通用由CSP 和Marvell/Broadcom 等芯片公司共同设计。寒武纪等企业在中国市场也有较好份额。根据IDC 此前统计,推理/训练需求的配比一般在7:3 到6:4 之间。因此,我们预计当2024 年/2025年生成式AI 大规模商用后,推理芯片需求可能在600 亿美金左右。 产业链的机会在哪里:先进代工,先进工艺产业链,光模块英伟达GPU 目前采用台积电4nm/3nm 工艺进行生产,采用台积电的CoWoS(chip on wafer on substrate)进行封装。受美国出口管制限制,包括封装和系统组装在内,大部分生产活动都不能在中国大陆进行。全球产业链的主要参与者包括,(1)台积电(先进工艺代工/先进封装),(2) 向台积电提供先进封装设备(ASM Pacific,Besi)和ABF 载板(lbiden、Shinko)等材料的公司,(3)工业富联等英伟达提供GPU 和服务器组装服务的企业,(4)中际旭创等向CSP 提供用于AI 数据中心光模块的企业。根据测算,如果2024 年英伟达H100 出货量达到48 万片,则将带动11.52 亿美金的800G 光模块,27 亿美金系统组装需求。 风险提示:AI 及技术落地不及预期;本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容,均系对其客观公开信息的整理,并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。
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