AI算力需求强劲，英伟达Q1业绩大超预期

事件概述: 2023年5月25日，英伟达召开2024财年一季度业绩会，一季度营收71.9亿美元，环比增长19%，同比下降13%，降幅几乎为市场预期和四季度降幅的一半。公司AI芯片所在数据中心业务收入达42.8亿美元（环比+18%，同比+14%），创历史新高；游戏及可视化业务均实现环比增长。 二季度营收预期约110亿美元，同比增近33%；毛利率超64%。 业绩会上英伟达称，众多云公司竞相部署AI芯片，其锁定了数据中心芯片的大幅增长，计划下半年大幅增加供应。 DGX“共享”AI能力，底层算力龙头平台化布局 在此前的GTC大会上，英伟达重磅推出AI服务平台，将AI能力提供给所有客户。平台为模型和算力之间的“桥梁”， 是AIGC或大模型生成的必备要素，各项应用和底层技术有赖于平台实现整合调配。我们认为大模型带来的GPU需求目前仍保持强劲，从中短期来看，英伟达的业绩将持续受益。而从未来长周期来看，借助加速计算硬件及成熟架构、基础软件和垂直软件等领域的整合，公司有望构建竞争壁垒，打造AI生态，实现从GPU供应商到平台型综合AI解决方案领导者的转变。 大模型加速开启算力“军备赛”，硬件市场持续升温万亿美元数据中心市场加速推进，AI算力需求已超越摩尔定律速度增长。各地都在积极投建数据中心，加速计算和生成式AI的发展势不可挡。算力是训练大模型的底层动力源泉，在ChatGPT引发AI浪潮后，国内大模型自研AI大模型进入“百花齐放”阶段，大模型的涌现开启了算力“军备赛”。同时，大模型参数呈现指数规模，进一步引爆海量算力需求。AI硬件市场也持续升温，此前英伟达AI旗舰芯片H100售价在多个商铺炒至4万美元，也进一步印证了AI算力产业链是高确定性和高景气度的方向。 投资建议： 我们认为在加速计算和生成式AI如火如荼推进的背景下，重点推荐具备算力基础的厂商，受益标的为: 1、算力芯片厂商:寒武纪、海光信息、景嘉微、龙芯中科等； 2、算力服务厂商:浪潮信息、中科曙光、神州数码、拓维信息等； 3、边缘算力厂商:首都在线、青云科技、优刻得、光环新网、新炬网络、网宿科技等。 风险提示 核心技术水平升级不及预期的风险，AI伦理风险，政策推进不及预期的风险，中美贸易摩擦升级的风险。 1.英伟达：AI计算领导者，锚定算力主线 1.1.DGX“共享”AI能力，底层算力龙头平台化布局 2023年5月25日，AI底层算力龙头、芯片巨头英伟达召开2024财年一季度业绩会，公司过去一季度得到AI芯片相关业务支持，实现营收71.9亿美元（高于公司指引区间63.7亿-66.3亿美元），环比增长19%，同比下降13%，降幅几乎为市场预期和四季度降幅的一半。公司二季度营收指引约110亿美元，同比增近33%，给出了较华尔街预期高出50%的预测。 财报后及业绩会期间，英伟达股价迅速拉升，一度涨至390美元上方的历史最高水平，盘后涨幅接近30%。市值增加2000亿美元至9600亿美元，距离万亿市值仅一步之遥。 英伟达核心业务数据中心收入创历史新高。一季度数据中心营收为42.8亿美元，同比增长14%，环比增长18%，较分析师预期的39.1亿美元高约9.5%。英伟达称，数据中心收入激增主要是由于对使用基于Hopper和Ampere架构GPU的生成式AI和大语言模型的需求不断增长。 一季度游戏业务营收22.4亿美元，同比下降38%，环比增长22%，较分析师预期收入19.8亿美元高13.1%，其四季度同比下降46%，降速有所放缓。游戏业务下滑主要由于宏观经济增长放缓造成的需求疲软，以及渠道库存的正常化导致出货下降。 一季度的专业可视化业务营收2.95亿美元，同比下降53%，环比增长31%，同样高于分析师预期的2.47亿美元。英伟达认为可视化业务的同比下滑反映出渠道去库存影响，环比增长受到PC端和移动端GPU的需求增长推动。 GPU供应商到AI平台，定义人工智能发展方向。在此前的GTC大会上，英伟达在基础软件方面推出全新加速库；在硬件架构方面，推出数据中心CPU Grace； 在服务器方面，推出DGX(超级计算机)；推出DGX云与AI foundations云服务。 其中，DGX云在一季度业绩会中被反复提及，英伟达认为通过DGX云可以将他们的AI能力提供给所有客户，帮助企业部署自己的模型。 我们认为大模型带来的GPU需求目前仍保持强劲，从中短期来看，英伟达的业绩将持续受益。而从未来长周期来看，借助加速计算硬件及成熟架构、基础软件和垂直软件等领域的整合，公司有望构建竞争壁垒，打造AI生态。 平台为模型和算力之间的“桥梁”，是AIGC或大模型生成的必备要素。正如我们在《ChatGPT，百度文心一言畅想》中所论证，不论是数据库还是编译器，都需要通过平台来实现资源的合理分配以达到软硬件的最优组合，从而大幅提升模型效率。平台通过调用数据包来适配软硬件之间的结构，来达到模型的最优组合，从而提升模型乃至整个虚拟机的效率。英伟达的布局方向正是旨在成为平台型综合AI解决方案领导者。 1.2.大模型加速开启算力“军备赛”，硬件市场持续升温 万亿美元数据中心市场加速推进，AI算力需求超越摩尔定律速度增长。根据英伟达业绩会，数据中心规模已超万亿美元，各地都在积极投建数据中心，加速计算和生成式AI的发展势不可挡。由于大模型需要GPU进行训练，AI算力将维持高确定性和高景气度方向。 在ChatGPT引发AI浪潮后，国内大模型也开始于3、4月份密集发布，自研AI大模型进入“百花齐放”阶段，而大模型的涌现开启了算力“军备赛”。算力是训练大模型的底层动力源泉，一个优秀的算力底座在大模型(AI算法)的训练和推理具备效率优势。其中AI服务器、AI芯片、AI云是核心产品。同时，大模型参数呈现指数规模，进一步引爆海量算力需求。根据OpenAI数据，模型计算量增长速度远超人工智能硬件算力增长速度，存在万倍差距，因此带动了对AI训练芯片单点算力提升的需求。根据智东西数据，过去五年，大模型发展呈现指数级别，因此对算力需求也随之攀升。 随着算力需求居高不下，AI硬件市场也持续升温。根据界面新闻，英伟达AI旗舰芯片H100售价在多个商铺炒至4万美元，相比此前零售商报价3.6万美元，已明显提价。1万枚英伟达A100芯片是做好AI大模型的算力门槛。上游芯片带动了服务器价格同步上行。一台GPU服务器的成本是普通服务器的10倍以上，GPU价格高涨直接带动服务器价格显著上修。以国产浪潮AI智能服务器为例，根据AI市场报价，其R4900G3规格产品含税价已高达55万元。 2.投资建议：梳理AI算力相关受益厂商 我们认为在加速计算和生成式AI如火如荼推进的背景下，重点推荐具备算力基础的厂商，受益标的为: 1、算力芯片厂商:寒武纪、海光信息、景嘉微、龙芯中科等； 2、算力服务厂商:浪潮信息、中科曙光、神州数码、拓维信息等； 3、边缘算力厂商:首都在线、青云科技、优刻得、光环新网、新炬网络、网宿科技等。 3.风险提示 核心技术水平升级不及预期的风险，AI伦理风险，政策推进不及预期的风险，中美贸易摩擦升级的风险。