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世纪抄底英伟达

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。

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。

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