计算机设备行业点评：从特朗普否决收购Lattice 观察AI芯片行业

行业报告 | 行业点评 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 1 计算机设备 证券研究报告 2017年09月19日 投资评级 行业评级 强于大市(首次评级) 上次评级 作者 沈海兵 分析师 SAC执业证书编号：S1110517030001 shenhaibing@tfzq.com 王竞之 联系人 wangjingzhi@tfzq.com 资料来源：贝格数据 相关报告 行业走势图 从特朗普否决收购Lattice观察AI芯片行业 特朗普否决中资收购Lattice，突显下一代AI芯片战略重要性 受到特朗普的否决，带有中资背景的机构对Lattice的收购要约可能告吹。中方资本以13亿美元的价格收购显示了中国企业对芯片技术的渴望与强烈需求，但作为FPGA四大厂商之一的Lattice受到了美国政府的密切关注，其核心目的是让中国在下一个IT时代仍然受制于美国企业。 FPGA、GPU、ASIC正在抢夺AI芯片主流架构宝座 在AI时代，FPGA、GPU、ASIC作为三种主要架构仍然处于争夺行业主流架构的竞争之中，但我们认为，FPGA作为兼顾通用性和功耗效率比的优越架构形态更加适合在通用级消费类终端以及专业级局端服务器上大显身手。目前虽然受到规模限制，FPGA芯片价格仍然高于GPU，但芯片功耗仅为GPU的1/10-1/4，在重度应用上仍有较大性价比。 一级市场火爆，国内外团队争抢AI芯片市场 华为近日推出搭载NPU的麒麟970处理器，实现了CPU/GPU/NPU的完美融合异构计算。其中，NPU的提供方寒武纪也成为了市场关注的焦点，公司此前融资1亿美元，成为了全球第一个AI芯片领域的独角兽公司。纵观AI芯片领域，无论是IT龙头（谷歌、高通、IBM等），还是创业企业（寒武纪、地平线、深鉴科技等）均摩拳擦掌纷纷推出自己的试验级产品或实战级产品。国内AI芯片有望获得突破式发展，进入全球半导体强国的第一梯队。 AI时代硬件先行所带来的投资机遇 我们认为，AI作为引领下一个十年的核心技术，将带来产业链的巨大变革。作为IT关键产业的计算机领域将成为核心收益板块。尽管国内的AI芯片产业仍然处于早期阶段，但芯片下游的设备行业将率先受益。AI设备当中，服务器将仍然成为局端主流设备，也将成为AI应用落地的必要基础设施。我们建议关注中科曙光、浪潮信息等已经在GPU服务器中具备产品实力的企业，以及参与AI芯片研发的相关标的：景嘉微、兆易创新、润欣科技、国科微等标的。此外，建议关注AI芯片有望最先落地的安防领域标的：佳都科技、苏州科达、工大高新、东方网力、北部湾旅等。 风险提示：1. AI芯片应用推进速度不及预期，2. 产业需求不及预期 重点标的推荐 股票 股票 收盘价 投资 EPS(元) P/E 代码 名称 2017-09-18 评级 2016A 2017E 2018E 2019E 2016A 2017E 2018E 2019E 600728.SH 佳都科技 11.25 买入 0.07 0.16 0.26 0.32 160.71 70.31 43.27 35.16 603660.SH 苏州科达 43.55 买入 0.70 1.06 1.60 2.36 62.21 41.08 27.22 18.45 600701.SH 工大高新 11.12 增持 0.07 0.34 0.45 0.62 158.86 32.71 24.71 17.94 603869.SH 北部湾旅 27.12 增持 0.49 0.87 1.16 1.46 55.35 31.17 23.38 18.58 资料来源：天风证券研究所，注：PE=收盘价/EPS -11%-7%-3%1%5%9%13%17%2016-092017-012017-05计算机设备 沪深300 12843474/16348/20170919 10:35 行业报告 | 行业点评 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 2 1. 特朗普否决中资收购美国FPGA厂商Lattice，突显下一代AI芯片战略重要性 北京时间9月14日凌晨，美国财政部发布声明称，美国总统特朗普下达行政指令，叫停了中国背景私募股权基金谷桥基金（Canyon Bridge Fund Partners）收购美国芯片制造商莱迪思半导体(Lattice Semiconductor)的交易，特朗普下达指令要求买卖双方在未来30天内，完成所有必要的步骤，以完全、永久性地放弃收购提案。声明称，美国外资投资委员会（CFIUS）和总统评估认为该交易对国家安全带来风险。这种做法在美国并不常见，过去27年里美国总统只有三次否决了类似交易。根据2016年底，22名美国会议员所提交的报告显示： 这项交易可能扰乱美国军方供应链，并可能导致美国国防部许多重要计划要依赖源自外国的技术。 图1：美国财政部官网公布的特朗普总统决定 资料来源：央视新闻网，天风证券研究所 为什么美国会兴师动众的否决该并购案呢？让我们先了解一下Lattice这家公司是干什么的。Lattice官网显示，该公司提供基于低功耗FPGA、视频ASSP、60 GHz毫米波无线技术以及各类IP产品的智能互连解决方案，服务于全球消费电子、通信、工业、计算和汽车市场的8000多家客户。公司总部位于俄勒冈州，在上海、硅谷、印度和俄勒冈州都拥有研发中心。 图2：Lattice公司发展历程 资料来源：Lattice官网，天风证券研究所 12843474/16348/20170919 10:35 行业报告 | 行业点评 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 3 公司于1983年成立，并于1989年上市，在视频解码、通信、工业数字、VR/AR、汽车等领域拥有举足轻重的行业地位。特别是在嵌入式视觉技术上，公司拥有核心芯片研发能力，产品是智能摄像头、VR/AR设备的核心元件。 图3：Lattice部分产品 资料来源：Lattice官网，天风证券研究所 从行业地位上讲，Xilinx（赛灵思）、Altera（2015年被Intel收购）、Lattice、MicroSemi并成为FPGA四大主力厂商。在ALTERA尚未被INTEL收购的2014年，XILINX和ALTERA分别实现23.8亿美元和19.3亿美元的营收，分别占有48%和41%的市场份额，而同年LATTICE和MICROSEMI(仅FPGA业务部分)两公司营收为3.66亿美元和2.75亿美元，前两大厂商占据了近90%的市场份额。 2. 引起中美并购争端的FPGA有望成为AI时代最为重要的终端芯片 FPGA(FIELD-PROGRAMMABLE GATE ARRAY)，即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD 等可编程器件的基础上进一步发展的产物。应用客户可以通过烧入FPGA配置文件来定义这些门电路以及存储器之间的连线。这种“烧入”不是一次性的，即用户可以把FPGA配置成一个微控制器MCU，使用完毕后可以编辑配置文件把同一个FPGA配置成一个音频编解码器。因此它既解决了定制电路灵活性的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。 FPGA内部包含大量重复的IOB、CLB和布线信道等基本单元。FPGA在出厂时是“万能芯片”，用户可根据自身需求，用硬件描述语言(HDL)对FPGA的硬件电路进行设计;每完成一次烧录，FPGA内部的硬件电路就有了确定的连接方式，具有了一定的功能;输入的数据只需要依次经过各个门电路，就可以得到输出结果。换言之，FPGA的输入到输出之间并没有计算过程，只是通过烧录好的硬件电路完成信号的传输，因此对于计算任务的针对性非12843474/16348/20170919 10:35 行业报告 | 行业点评 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 4 常强，速度很高。而正是因为FPGA的这种工作模式，决定了需要预先布置大量门阵列以满足用户的设计需求，因此有“以面积换速度”的说法：使用大量的门电路阵列，消耗更多的FPGA内核资源，用来提升整个系统的运行速度。 2.1. FPGA、GPU、ASIC正在抢夺AI芯片主流架构宝座 在AI时代，FPGA、GPU、ASIC作为三种主要架构仍然处于争夺行业主流架构的竞争之中，但我们认为，FPGA作为兼顾通用性和功耗效率比的优越架构形态更加适合在通用级消费类终端以及专业级局端服务器上大显身手。 图4：四大芯片架构的演化趋势 资料来源：天风证券研究所 GPU方面，由于产业化历史较久，生态圈建设完备，当前机器学习的算法主要通过GPU来完成训练与应用，但由于其本身功耗要求较高，设计成本与制造成本较贵，GPU龙头英伟达是否能接过高通与ARM在移动互联网时代的接力棒，赢得AI时代硬件之王的宝座，仍需要时间来检验。 2.2. FPGA受到量产限制，价格仍然较高，但功耗大幅超越GPU 根据第三方研究机构Berten DSP网站的研究，GPU代表厂商Nvidia和AMD所生产的GPU处理器每GFLOPS处理能力的芯片价格仅为0.07-0.1欧元/GFLOPS，而FPGA达到了0.29-3.59欧元/GFLOPS，其中核心原因为GPU的量产规模导致GPU的制造成本大幅下降，而应用范围暂时较小的FPGA仍非常昂贵。 另一方面，从功耗角度观察，FPGA超过GPU很多，在同样是28nm制程下，FPGA支持高达72-78 GFLOPS/W，而GPU仅能达到7-20GFLOPS/W，FPGA是GPU的4-10倍。 从产业发展的角度观察GPU与FPGA的博弈，我们认为，GPU厂商有望为AI产业调整其原有GPU设计理念和工艺，并支持更高能效，而FPGA厂商将提升运算性能，并通过量产扩大在AI市场中的占有率。此后两者的博弈将在电子工程师、硬件设计师，应用开发者生态圈等多个维度一决高下。 图5：GPU vs FPGA性能与功耗对比 12843474/16348/20170919 10:35 行业报告 | 行业点评 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 5 资料来源：Berten DSP网站，天风证券研究所 3. 一级市场火爆，国内外团队争抢AI芯片市场 日前，华为在德国柏林正式发布了集成深度学习处理器的新一代手机芯片麒麟970。麒麟970创新设计了HiAI移动技术架构，利用最高能效的异构计算架构来最大发挥CPU、GPU、ISP、DSP、NPU的性能。其中，作为麒麟970异构计算一部分的NPU来自于中科院计算所旗下的创业公司寒武纪团队。麒麟970芯片集成寒武纪1A处理器作为其核心人工智能处理单元（即余承东总在发布会中所述NPU），实现了手机上本地、实时、高效的智能处理。作为世界首款集成人工智能专用处理器手机芯片的设计者，寒武纪被推上了风口浪尖。 寒武纪科技（Cambricon Technologies Corporation Limited）是全球AI芯片领域第一家独角兽初创公司，日前完成一亿美元A轮融资，由国投创业（A轮领投方），阿里巴巴创投、联想创投、国科投资、中科图灵、元禾原点（天使轮领投方）、涌铧投资（天使轮投资方）联合投资。公司与华为合作的异构计算架构相较于四个Cortex-A73核心，处理相同AI任务，新的异构计算架构拥有约50倍能效和25倍性能优势，图像识别速度可达到约2000张/分钟。 表1：国内外AI芯片创新项目与创业公司一览 公司 产品 简介 海外 高通 Zeroth 按照人类神经网络传输信息的方式而设计 IBM TrueNorth 分布式、平行式存储处理信息 谷歌 TPU 根据深度学习算法TensorFlow设计的专用集成芯片 英伟达 Tesla P100 首次研发的专用于AI加速深度学习的GPU架构芯片 Intel 神经形态芯片 设计基于横向自旋阀与忆阻器 Audience