投资建议:6月2日,黄仁勋演讲中系统性介绍了加速计算对当前计算产业的革命性影响以及CUDA的显著成果,在数据指数级攀升背景下,每年迭代的高性能AI芯片对降低成本和提升效率极为重要,且物理性AI驱动的机器人对工业的革新或将引领下一波AI浪潮。在此背景下,可以预见产业链对AI算力的需求或将进一步扩张。 作为使用神经网络来进行深度学习的平台,CUDA显著推动了计算机科学在近20年内的进展。黄仁勋指出,当前全球已有500万名CUDA开发者,CUDA已经实现了“良性循环”,能够在运算基础不断增长的情况下,扩大生态系统,令成本不断下降,这也将促使更多的开发人员提出创新,从而带来更多需求实验。同时,Omniverse已经帮助众多大厂实现了数字孪生。例如,通过运用Omniverse工厂可以事先规划流水线,气象学家可以精确预测极端气候等。 加速计算是解决计算成本指数级攀升的有效手段。黄仁勋指出,计算机行业在CPU上运行的引擎,其性能扩展速度已经大大降低。然而,当前需要处理的数据却呈指数级增长,如果保持原状,将不得不经历计算膨胀和计算成本的提升,而在这种情况下,通过计算机增强CPU来提供加速计算是一种更好的方法,核心思想是让每一个处理密集型应用程序都得到加速,从而每个数据中心也就会得到加速。随着Blackwell芯片开始生产,英伟达计划每年升级AI加速器和AI芯片,预计将于2025年推出BlackwellUltra,在2026年推出名为“Rubin”的下一代AI平台,该平台将采用HBM4内存。 人工智能的下一波浪潮即将来临,由物理AI驱动的机器人将会彻底改变工业。近年来,得益于基础模型的发展和对世界理解能力的提升,机器人在认知能力方面取得了显著进步。机器人学的进步意味着机器人可以更容易地适应并执行复杂的任务。目前,仍需要大量的数据对机器人进行训练。机器人可以执行与人类相似的动作,并且可以通过演示和视频提供大量的训练数据,这为机器人的学习和技能提升提供了便利。这一领域也将出现更多的创新和突破。英伟达建造具有生成式物理AI的机器人需要三台计算机,其中NvidiaAI超级计算机用于训练模型,NvidiaJetsonOrin和NvidiaJetsonThor超级计算机用于运行模型,NvidiaOmniverse提供供机器人学习和完善技能的模拟世界,同时Nvidia构建了开发人员所需的平台、库以及人工智能模型。当前比亚迪、西门子、泰瑞达和Alphabet旗下公司Intrinsic等全球十多家机器人行业领先企业已经在研究、开发和生产中采用NVIDIA机器人平台。 风险提示:产品更新迭代不及预期风险、行业竞争加剧风险。 文章来源 本文摘自:2024年6月3日发布的《加速计算成果斐然,英伟达引领AI工业革命》李沐华,资格证书编号:S0880519080009 伍巍,资格证书编号:S0880123070157 更多国君研究和服务 亦可联系对口销售获取 重要提醒 本订阅号所载内容仅面向国泰君安证券研究服务签约客户。因本资料暂时无法设置访问限制,根据《证券期货投资者适当性管理办法》的要求,若您并非国泰君安证券研究服务签约客户,为保证服务质量、控制投资风险,还请取消关注,请勿订阅、接收或使用本订阅号中的任何信息。我们对由此给您造成的 不便表示诚挚歉意,非常感谢您的理解与配合!如有任何疑问,敬请按照文末联系方式与我们联系。 法律声明