技术 （ 硬件 ／ 半 ） ： 主题投资和大趋势 ： 驾驭 AI 浪潮进入下一阶段

主题投资和大趋势：骑乘人工智能浪潮进入下一阶段 跑赢大盘(维护) 近期：需求强劲，2024年可见，供应链提速 中国技术部门 进。Hypercalers、AI相关芯片提供商和供应链渠道全部已确认的需求仍然强劲，可以看到2024年。当前的瓶颈是CoWoS和HBM。供应商正在提高产能以满足需求（最近已经观察到短缺缓解的迹象）。根据《金融时报》，台积电今年有望向Nvidia交付550k H100 GPU，目标是150万到明年200万，“”台积电计划将CoWoS产能扩大到20k / m1H24或达到25 - 30k / m，新的额外机械订单从12k / m现在据《联合每日新闻》报道。“ Lily Yang博士(852) 3916 3716lilyyang @ cmbi. com. hk 张凯文(852) 3761 8727kevinzhang @ cmbi. com. hk 中长期：关注成本和货币化；积极催化剂 相关报告 为真正采用人工智能带来希望。正如我们在上一份报告(链接)中提到的，我们对人工智能在中长期的需求可持续性感到担忧：1)超大规模的资本支出处于历史高位；2）双重订购问题；3）利率上升。等。我们认为云资本支出的上行空间有限，除非生成人工智能可能会比预期的更快，或者显着降低成本操作AI基础设施可以通过硬件或软件实现优化。最近的新闻表明人工智能货币化取得了积极进展产品：1）OpenAI ARR超过13亿美元，2）微软、谷歌和Adobe都计划对AI驱动的功能收取订阅费用。然而，它仍然由于目前运行人工智能基础设施的成本很高，难以实现盈利。 1.2.3.“硬件-光收发器：投资者期望壮观人工智能基础设施领域的成果比赛“- 2023年8月14日（链接）“硬件-光收发器：Coherent 2Q23的影响结果和指导“- 8月18日2023（链接）“投资者关注800G1H23后收发器提升结果“- 2023年8月28日(链接) Nvidia可能在短期内保持其在AI数据中心的主导地位;然而，我们预计来自其竞争对手和 未来的客户。到目前为止，英伟达显然是人工智能军备竞赛的赢家，在激增的AI GPU市场中占据主导地位。AMD技术卓越的MI300系列将很快进入市场并与Nvidia竞争(预计发货在第四季度）。考虑到英伟达芯片的高成本，专门的人工智能加速器可能更有效地适应行业特定的基础设施/模型。许多Nvidia最大的客户正在加快自己的人工智能芯片开发，以降低成本和减少对Nvidia的依赖。承认这一点，Nvidia透露了他们的产品在10月份的投资者报告中，2025年路线图显示了对通过新的产品（H200，B100，X100等）保持领导地位。 其他人工智能受益者：投资者正在积极寻找其他名字 Nvidia已经是一个拥挤的行业。我们确定了几家公司也将受益于人工智能繁荣和超大规模人工智能资本支出的增长。精选海外名称包括：AMD（AMD US），Broadcom（AVGO US），超级微型计算机（SMCI US），Marvell（MRVL US），Fabrinet（FN US）和Micron（MU US）。已选择亚洲名称：SK海力士（000660 KR），Innolight（300308 CH），LuxNet（4979. TT），苏州TFC（300394 CH）、约克科技（002409 CH）、香农半（300475CH）。未来催化剂：1）地缘政治风险：如果美国进一步收紧对AI芯片的限制出口到中国(预计10月份更新)，这可能会产生负面影响英伟达、AMD、博通等许多公司的收入；2）英伟达第三季度2023年11月21日收益；3）2024年云资本支出指导；4）AMD的销售额MI300系列；5）在生成AI货币化方面取得进展（例如，微软的推出Office 365副驾驶）。 Contents 近期:Nvidiaislikeyto维护支配地位,whileAMDMayhaveshare增益机会..............................................................................3Demandis强，with可见性into2024...............................................................3Nvidiais预期to维护优势inAIGPUmarket................................4AMDis可能tohaveshare增益.................................................................................5长期:Focusingon成本and货币化；阳性催化剂带来希望foratrueAI收养.....................................................................6Demand可持续性forAI基础设施:Limited上行for云资本支出除非显著progresson货币化ofgenerativeAI应用程序出现...........................................................................................................................6Demand可持续性forNvidia的GPUisstilla关注as竞争对手are尝试tocatch向上and云companiesare寻求for备选方案选项.............................................................................................................................9OtherAI受益人.........................................................................................10 近期：Nvidia可能会保持主导地位，而AMD可能有分享的机会 需求强劲，预计到2024年 在短期内，我们预计AI GPU需求将保持非常强劲，考虑到1）当前生成AI的热情和云公司将在早期进行大量投资在这场人工智能军备竞赛中获得竞争力的阶段(需求)；2)供应紧张，云公司可能会超额预订以确保其订单（供应）。根据最新的收益和新闻，Hypercalers、AI GPU提供商和供应链都得到了确认对人工智能的需求非常强劲，到2024年的能见度。 AI GPU的近期瓶颈是CoWoS和HBM。供应商正在努力工作 以增加产能以满足需求。在台积电最新的财报电话会议(7月20日)中，该公司表示，他们将“尽快”增加产能……并期待这些紧缩政策将在明年发布，可能在明年年底发布。“。就CoWoS产能扩张，该公司回答说，“可能是产能的2倍将被添加”。 鉴于最近的积极影响，我们已经观察到短缺缓解的迹象 供应链的发展。根据英国《金融时报》的最新消息：台积电今年有望向英伟达交付55万台H100 GPU，目标是明年200万。” 英伟达有望在AI GPU市场保持主导地位 Nvidia是AI军备竞赛中最明显的赢家，在AI GPU中占据主导地位 市场。公司以竞争优势获得了领先地位生态系统和早期进入优势。他们完善的CUDA开发环境和广泛的函数库使开发人员不愿放弃他们的稳定的系统。 作为Hypercalers人工智能军备竞赛的主要受益者，该公司已经获得了 大量订单积压。根据英伟达的最新财报，“购买承诺”库存和产能义务为111.5亿美元，预付供应协议是38.1亿美元……承诺增加在很大程度上反映了数据的长期供应需求中心产品。“ 预计这将至少在未来几个季度支持Nvidia的收入增长。 英伟达指导第三季度收入季度环比增长18%（与第二季度指导/实际：53% / 88%季度环比增长）。收益上涨主要由数据中心收入(部门收入第二季度占76%，第一季度占60%）。市场预计Nvidia将击败并筹集在即将到来的财报电话会议上再次给出指引。 来源：公司信息，CMBIGM估计 AMD可能会获得份额增长 对人工智能基础设施的需求正在爆炸式增长，目前人工智能GPU的供应量很大短缺。AMD技术卓越的MI300系列将进入市场并与之竞争Nvidia很快(预计4季度发货)。我们预计AMD将建立势头并获得收益凭借其MI300系列在GPU市场上的份额，而Nvidia的下一代AI GPU是预计将在2H24发布。AMD的首席执行官对他们的MI300系列充满信心，并期望这些产品使公司成为“推理解决方案的行业领导者”。 市场认为CUDA是Nvidia的硬件护城河，因为它们提供了卓越的软件选择。但是，AMD也在增强其软件功能。 Lamini，一个帮助企业构建自己的大语言的AI平台模型，最近透露，该公司一直在AMD的图形处理器已经有一年了，并表示AMD的ROCm软件现在已经与Nvidia的CUDA实现了“平价”。微软首席技术官凯文·斯科特预测AMD的GPU芯片将变得“更多”在未来几年对市场更重要。"AMD宣布于2023年10月10日签署最终协议到收购Nod. ai以拓展公司开放的AI软件能力。 我们观察到对AMD的看法不一。我们认为AMD有窗口机会凭借其技术卓越的MI300x产品及其软件的受欢迎程度生态系统可能比预期的要好。 长期：关注成本和货币化；积极催化剂为真正的人工智能应用带来希望 人工智能基础设施的需求可持续性：云计算的上行空间有限资本支出，除非在生成人工智能的货币化方面取得重大进展应用程序出现 我们目前正处于人工智能军备竞赛的时期，因为公司都在争先恐后地(害怕失踪Out)建立人工智能基础设施，并开发/测试他们基于人工智能的服务/产品。然而，基于人工智能的服务/产品的推出是否会带来足够的现金流支持进一步的基础设施建设？需求现在看起来不错，但可能会有被超额预订的风险。我们会看到需求开始严重滞后产能12或18个月吗从现在? 我们相信大部分人工智能基础设施需求来自超大规模。因此，它是谨慎的 四大超大规模厂商（微软/谷歌/亚马逊/ Meta）同比增长38% / 32% / 19%在2020 - 22年期间（图6），2022年达到1500亿美元。鉴于目前的利率美国，它能走多高？ 来源：公司信息，CMBIGM估计 尽管超大规模者指出他们的资本支出分配将转向人工智能，但我们相信整体云资本支出的上行空间是有限的，除非有重大的人工智能应用货币化的进展。例如，Microsoft说明了他们对未来资本支出的看法：“1110亿商业云业务增长。。。同比增长22%。然后。。。资本支出增长大致相同数字，23%，24%。所以，从某种意义上说，它是一种替代资本加上一些新的将推动新增长的资本。“ 这意味着云计算公司将考虑调整其资本投资 他们的收入增长。转向云业务增长，超大规模者是经历了收入增长放缓。Microsoft Azure / Google Cloud / AWS23年第二季度收入增长下降至28% / 26% / 12%。下游应用能否推动这样的需求？基于LLM的服务/产品的推出会带来足够的现金流吗支持这个级别的持续资本支出？ 来源：公司数据，CMBIGM估计 来源：公司数据，CMBIGM估计 对于超大规模用户，我们认为云资本支出的上行空间有限，除非人工智能的货币化可能会比预期的更快，或者会带来巨大的成本减少运营人工智能基础设施可以通过硬件或软件优化。 最近的新闻表明这可能是现实的：1）OpenAI ARR超过13亿美元The Information, 2) Microsoft, Google and Adobe are all charg