chatGPT爆火，每个人都在问，谁是真正的概念股？
不管答案如何，资本市场是已经一轮又一轮爆炒，相关板块、概念股都在大幅上涨。
但是，如果只是纯粹蹭概念的炒作，那很多所谓的概念股最后还是会一地鸡毛，这样的事情在股市上已经出现过无数次，这次也一定不会例外，今天就出现了chatGPT概念降温的迹象。
从大方向上看，chatGPT以及所代表的人工智能产业，拥有广阔的增长空间，投资价值毋庸置疑，但只有找到真正经得考验的概念股，才能收获更长更大的投资价值。
其中，人工智能芯片是绕不开的一个细分领域，而在这个细分领域里，绕不开的一家公司，是英伟达。
01、AI，比的就是算力
很多使用chatGPT的用户，都会遇到一个麻烦事，东西好用没错，但宕机、卡顿又如影随形，体验效果大打折扣。
究其原因，就是算力不够。
可能open AI也没有料到，chatGPT会火到这种程度，能够打败抖音，拿下新的最快月活人数破亿的记录。现在，每天涌入chatGPT的人数还在暴增，解决算力问题成了迫在眉睫的任务。
解铃还须系铃人。芯片是数据处理核心中的核心，负责了整个系统的算力任务，增加算力，就得加大芯片的投入，换句话说，就是用更多、算力更强的人工智能芯片。
不单单是open AI，所有涉及到聊天机器人的公司，增加算力都是绕不开的一道坎，这也就意味着，人工智能芯片的需求将会持续迎来井喷。
统计数据显示，整个人工智能行业，2022年的需求规模约为3874.5亿美元，预计会以20%的复合年增长率快速增长，到2029年，需求规模将达到1.39万亿美元。
对于芯片行业而言，这是新的蓝海，特别是在当下传统的PC、智能手机需求量下滑的大背景下，人工智能芯片无疑是救命稻草一样的增量市场。更重要的是，按照人工智能的应用领域，不难预测，人工智能芯片的市场规模要远超PC和智能手机。
需求没问题，供应端又是什么情况?
目前，已经在AI芯片领域推出产品的公司，比较重要的厂家有英伟达、英特尔、AMD、高通，其中英伟达是实力最为强大的一位，市占率高达70%，是真正意义上的遥遥*。
以ChatGPT为例，要想实现类似的人工智能，意味着大量的深度学习和机器训练，像175B参数模型，需要使用foat8这样精度的参数，那就需要大量英伟达的V100(32GB)、A100和H100（80G）。
目前，英伟达的A100、H100 GPU产品被亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云、甲骨文等各大公司采用。IDC的统计资料显示，在国内的GPU服务器领域，英伟达的市占率高达95%，几乎所有的云服务提供商和超算都采用英伟达的芯片来支持AI计算，BATH都深度依赖英伟达，由于没有同性能的替代品，一度引发市场对于大厂的云计算业务的担忧。
从营收结构上看，英伟达人工智能方向的数据中心业务占比已经超过60%，是其*大业务，也是公司最重要的增长引擎，仍然处于高增长阶段，2022年Q3的增长率达到31%。
在C端，熟悉自动驾驶技术的投资者，应该都知道英伟达的orin平台，这个平台已经成为自动驾驶技术的标配，特斯拉早期的自动驾驶也是采用英伟达的芯片，直到最后决定自研。而其他的厂商，大多没有自研的能力，加上英伟达在计算机视觉方面的积累，以及*的算力（256 TOPS），采用英伟达的芯片就成了必选项。
去年，英伟达推出了新的算力更强的Thor平台，算力直接干到了2000 TOPS，全球只此一家，*像mobileye这样的竞争对手。
02、深耕人工智能
很多人对于英伟达的认识，可能还停留在游戏显卡阶段，很难和人工智能拉上关系。
的确，这家由美籍华人，曾经供职于AMD的黄仁勋于1993年创立的公司，起家就是做电脑游戏显卡。如果单看年资，和像英特尔、AMD、德州仪器这样的老牌的芯片厂，英伟达稍显稚嫩。
在成立后相当长的时间内，英伟达只是在电脑游戏显卡领域默默耕耘。直到1999年，它推出了一个新概念--GPU，字面理解是图形处理单元，和传统的CPU（中央处理器）形成平行计算，可以理解为将计算机图形处理从CPU中独立出来，从而获得更好的图形效果和视觉体验。
这个概念极大地推动了电脑游戏市场的发展，用户也能够获得更加逼真和刺激的游戏视觉体验，从此奠定了英伟达在计算机视觉和图形处理的霸主地位。
2016年4月5日，英伟达推出新的GPU芯片Tesla P100，从名字上就可以看出，这是专为Tesla自动驾驶而推出的芯片，与当年特斯拉大举投入自动驾驶相吻合，芯片内置150亿个晶体管，用于深度学习，是当时处理能力最强的人工智能芯片。
这个*标志性的事件，被认为是英伟达大举进军人工智能芯片的里程碑，它成功将GPU概念，从图形处理领域推向新的更有前景的领域--深度学习。对人工智能熟悉的朋友都知道，深度学习AI非常重要的组成部分，指的是机器学习样本数据的内在规律和表示层次，最终能像人一样识别文字、图像和声音等数据，具有像人一样的分析能力。深度学习是非常复杂的机器学习算法，是搜索、数据挖掘、语言处理、推荐和个性化技术以及其他相关领域的关键技术，英伟达在图形处理方面的经验和积累使得它有能力介入这个领域。
随后，人工智能的快速发展，英伟达不断推出人工智能的产品，也不断将大厂变成自己的客户。
2017年5月11日，GTC 2017大会，英伟达发布Tesla V100，采用台积电12nm工艺制程，增加与深度学习高度相关的Tensor单元，在815平方毫米面积的硅片上集成了210亿个晶体管，5210个CUDA核心，其单精度浮点运算性能达到15 TFLOP/s，双精度浮点运算性能达到7.5 TFLOP/s；
2017年7月5日，喊出all in AI的百度AI宣布与英伟达建立“全面深度的合作关系”；
2019年10月23日，英伟达携手红帽、微软和爱立信合作开发5G产品；
2020年2月5日，英伟达正式推出云游戏服务GeForce；
2021年4月13日，英伟达正式宣布其*数据中心处理器（CPU），运行速度将比现有芯片快10倍，新款芯片名为Grace，基于Arm架构，面向超大型AI模型和高性能计算。
目前，采用英伟达芯片的AI公司已经有3000家，而随着人工智能市场的爆发，英伟达的增长前景依然很广阔。
半导体有个不成文的规律，每一个细分领域，基本都是一家或者少数几家垄断的局面，*和第二之间有着非常大的差距，PC是英特尔和AMD，智能手机是高通，代工是台积电。而在人工智能领域，毫无疑问是英伟达，不管是市占率、客户群体，还是产品性能，都还没有哪家竞争对手能够撼动他的地位。
从市值上看，英伟达超过5000亿美元，远超英特尔、AMD、高通，也超过大名鼎鼎的台积电。
从盈利能力上看，英伟达同样处于*地位。
在增长前景上，除了数据中心外，自动驾驶也是很值得关注的领域，这是另一个市场规模有望达到万亿级别的赛道。英伟达2021年汽车业务的营收只有5.36亿美元，占总营收的比例在2%，主要原因是自动驾驶的商业化还处于比较早期的阶段，虽然短期内爆发的可能性还不高，因为技术、法律法规方面也有待突破，但作为深坑这个领域，并且积累了大量技术和用户资源的公司，不管什么时候商业化推进，英伟达都是最有机会也最有能力获得这个市场的公司。
估值上，英伟达的动态PE为94倍，略显高位，不过考虑到人工智能庞大的增长前景，以及公司在该领域*的*地位，再加上2022年美股市场流动性剧烈收缩导致大跌、半导体行业处于周期下行，公司业绩下滑明显，股价*回撤近7成，高估值并不能完全代表公司的真实情况。
随着流动性收缩行至尾声，美股触底转向趋势已经确立，同时半导体行业去库存的推进，逐步进入周期触底反弹阶段，英伟达在2022年低基数下，大概率将重新进入高增长阶段，投资价值会越加明显。
03、抄不抄？
从英伟达的股价走势上看，2022年10月一度去到108美元的低位，其后强势反弹，目前已经成功翻倍，去到222美元的位置，尤其是最近两个月，美国通胀数据下降，加息进入收尾阶段，美国科技股普遍上涨，英伟达的涨幅达到56%。
如果说*的抄底良机，应该是去年10月那一次。但即便股价已经上涨很多，相比2021年高位，跌幅仍然有35%。
如果拉长时间往后看，英伟达的业绩增长确定性、增长速度，都是半导体公司中比较优秀的，基本面、产品力、技术能力、市占率等重要的经营指标，都是业界*秀的。
毫无疑问，英伟达将长期受益人工智能行业的发展。
从需求上看，不管是B端的云计算、大数据，还是C端的chatGPT、自动驾驶，不管出现什么样的人工智能技术、新的人工智能应用，也不管是什么人工智能公司，都需要用到英伟达的人工智能芯片。
从投资逻辑上看，英伟达扮演的是“卖铲”人的角色，这个角色代表的是巨大的投资价值。
所以，纠结现在的价位高不高，只是短期视野，如果用长期视野看，现在的英伟达依然处于底部，抄底价值依然存在。
