2024年4月1日发(作者：微软surfacebook)

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CAPITALWEEK

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5月30日，英伟达盘中市值一度突破1万

亿美元，成为继续苹果（AAPL）、微软

（MSFT）、谷歌母公司字母表（GOOGL）

以及亚马逊（AMZN）之后，美国第五家

市值突破1万亿美元的上市公司。

18

2023/06/02

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英伟达A股映射

  算力赛道之王英伟达跻身万亿美元市值俱乐部，

映射在

英伟达

A股市场，AI行情亦成为重要的投资主线。

A股映射

本刊特约作者 王 锐/文

全球AI算力龙头英伟达

跻身万亿美元市值俱乐部。

（NVIDIA）

（MSFT）

芯片龙头英伟达公布了

5月24日，图形

以及亚马逊（AMZN）之后，美国第五

、谷歌母公司字母表（GOOGL）

处

季度（截至2023年4月30

2024

理器（GPU）

日）的财报，

财年第一

家市值突破1

该季度营收为71.92亿美元，较上年同

涨，其核心本质在于

民生证券表示，英伟达单日股价大

万亿美元的上市公司。

期的

时代的变革已成共识；算力的清晰路径

AI大模型带来划

季的

82.88

逐步被大众认可，在最为确定的算力侧

20.43

60.51

亿美元下降13%，较上一财

亿美元，同比增长

亿美元增长19%；净利润为

26%，环比增

率先兑现。

长44%。

的最大赢家。在AI发展中，GPU担任的

AI芯片厂商成为本轮人工智能浪潮

一个季度的预期：英伟达预计

真正让市场震惊的是英伟达对下

年第二财季营收将达

2024财

运算器角色变得越来越重要，英伟达则

掌握着全球多家科技公司“算力命脉”

浮动

“生成式

。

展望远超分析师此前预期，并将创下英

2%，同比将增长

110

64%。这一业绩

亿美元，上下

数级增长，这种需求正在快速过渡到

AI推动了计算需求的指

经频道提供的数据显示，30

伟达史上最高单季销量纪录。据雅虎财

GPU

名分析师

雷斯（Colette Kress）在财报电话会

计算市场。”英伟达首席财务官克

此前平均预期英伟达第二财季营收将达

上表示，在训练和部署生成式

71.5亿美元。

更通用，也更低碳节能，在

程中，使用GPU的数据中心效果更好、

AI的过

一度高达

财报发布后，英伟达盘后最高涨幅

的领先技术给英伟达的产品需求带来了

GPU方面

保持高开高走，市值在一个交易日内暴

30%。5月25日，英伟达股价

巨大的上升空间。

涨

30

1840亿美元，达9392亿美元；5月

领先计算能力，推出“GPU+CPU（中

英伟达凭借在GPU上积累的全球

美元，

日，英伟达盘中市值一度突破

成为继续苹果（AAPL）、

1

微

万亿

软

的“三芯”战略。在构建产品矩阵的同

央处理器）+DPU（数据中心处理器）”

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时，“三芯”协同将性能进一步提升。

COMPUTEX2023

当地时间

上，英伟达创始人兼

5月29日，在

CPU

CEO

扩展的时代已结束，新计算时代引爆点

服务器集群发起“挑战”

黄仁勋（Jensen Huang）向传统

，“CPU

已到来。

已到达生成式

”黄仁勋在大会上宣布，

AI引爆点。从此，全世

“我们

界的每个角落，都会有计算需求。”

新品超级计算机

此次大会上，英伟达宣布推出重磅

据中心产品被认为是当今全球性能最强

DGXGH200，这款数

的运算器产品，可以满足训练

义新计算时代。

需要的“超大规模大模型”，欲重新定

AIGC所

伟达等科技股飙升之际，映射在国内

在全球掀起AI产业革命浪潮，英

股市场，AI

重要的主线。

行情亦成为2023年上半年

A

引爆新一轮

华创证券表示，ChatGPT的问世

据量激增，带动上游

AI浪潮，云端计算、存储数

快速增长承接新增需求；同时，受益于

AI算力、存力芯片

工业互联网、车联网自动驾驶、移动互

联网等产业的蓬勃发展，边缘计算的数

协同云计算共同驱动

据量和算力需求也在不断扩大，未来将

AI芯片行业成长。

算力爆发

石。

数据、算力和算法是AI的三大基

成式

随着大语言模型能力不断升级，生

模型爆发出巨大的应用潜力，模型参数

AI带来个人生产力革命，大语言

持续提升带来更高的模型训练算力需

求，大模型的商业化落地催生了更大的

投资机会确定性相对较高。

推理算力和通信能力需求，算力芯片的

CTO

5

周斌表示，人工智能大模型浪潮

月26日，华为昇腾计算业务

20

2023/06/02

带来算力需求的快速增加，并且这个需

求是有价值的，不是泡沫。“AI

月翻一倍。

算力增长

算力行

第三阶段为2016年之后，人工智

曲线，这个定律告诉我们大概每隔

业出现一个新定律，叫做AI

能模型开始进入巨量参数时代，算力需

月，AI计算需求就会翻倍。这比‘摩

4个

求显著提升。根据英伟达的算力统计显

尔定律’更有效地体现在算力需求上。

示，自

年通用计算能力将增长

此前，按照华为的预计，到2030

”

模型为基础架构的大模型算力需求提升

2017年之后，以Transformer

大致是每

2022

2

年

年提升

能力将增长

11月，ChatGPT

275倍。

国盛证券也表示，大模型大发展背

500倍。

10倍，AI计算

速火爆全球，引发了全世界领先科技公

上线并迅

景下，算力的追求没有天花板，随着国

司和初创企业之间的算力军备竞赛，他

内外算力产业链的相互验证，算力景气

度得到验证，将打消部分投资者观望情

因为它是“世界上第一款为生成式

们开始争先恐后地购买英伟达的H100，

绪，当前时间点仍然处于历史级产业大

而生的计算机芯片。

AI

趋势的起点。

黄仁勋对此表示：“2022年，我

的算力需求大致可以分为三个阶段。第

中信建投证券认为，人工智能模型

们

OpenAI

经历了

一个阶段为2010年以前，机器深度学

世，我们

聊

相

又

天

当

在

机

艰

一

器

难

夜

人

的一年。但随着

之

ChatGPT

间力挽狂

的

澜。

问

习尚未得到广泛应用，主要还是基于统

ChatGPT

长相对缓慢，大致每

计的方法进行模型搭建，算力需求的增

大的需求。

在极短的时间内就创造出巨

20个月翻一倍。

中信建投认为，以

”

表的人工智能模型表现出高度的智能化

ChatGPT为代

习模型在传统的自然语言、计算机视觉

第二阶段为2010-2015年，深度学

和拟人化，背后的因素在于自然语言大

等领域开始战胜支持向量机等算法，深

度学习模型开始成为主流算法，随着神

模型参数到达千亿量级后，可能呈现性

模型表现出来的涌现能力和泛化能力，

经网络的层数和参数量的提升，算力需

能的跨越式提升，称之为涌现能力；在

求的增长速度也显著加快，大致每6个

零样本或者少样品学习情景下，模型仍

表现较强的迁移学习能力，称之为泛化

图1：海外头部科技公司市值走势

资料来源：Wind，华泰研究

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能力。两种能力都与模型参数量密切相

行业发展趋势。

关，人工智能模型参数巨量化是重要的

自

2021

然

自

语

GPT-3

言模型

模

进

型

入

之

了千

后，

亿参

大

数

规

时

模

代，

的

然语言模型，模型的训练算力显著增

年之后涌现出诸多千亿规模的自

加。GPT-3模型参数量为1750亿个，

秒浮点运算次数）

训练算力需求为3.14×1023FLOPs

，当前各种预训练语

（每

言模型还在快速的更新迭代，不断刷新

自然语言处理任务的表现记纪录，单一

模型的训练算力需求也不断突破新高。

依赖于人工智能大模型，具有参数多、

中泰证券也认为，生成式AI主要

包含数据量大等特点。这些模型通常包

含数十亿至数万亿个参数，需要庞大的

数据集进行训练，根据《AIGC

练模型参数规模在

告2023》数据，国

6.4

外主要AIGC

发展报

亿至5400亿之

预训

模型的训练数据不仅限于文字，还可以

间，平均参数量高达1541亿。未来大

包括图像、视频等多种形式。与自然语

为图像、视频等，规模远大于语言类模

言处理模型相比,多模态模型训练数据

支持模型的训练和推理。

型，因此需要更多的计算资源和算力来

跨

据，2012-2018

越

算力需求激增，AI

当前算力鸿沟。根

应用发展仍需

据OpenAI数

任务中使用的算力正呈指数级增长，速

年期间，人工智能训练

度为每

的需求增长了超过

3.5个月翻一倍，人们对于算力

摩尔定律是每

30万倍。相比之下，

摩尔定律的速度，这期间只会有

18个月翻倍，如果是以

的增长。根据

规模将保持高速增长，预计到

IDC数据，中国AI

12

算力

倍

将达1271.4EFLOPS，CAGRA（2022-

2026年

2026

算力需求的快速增长与芯片计算

年）达52.3%。

能力的增长形成剪刀差，推动

市场规模不断发展。当前模型计算量的

AI芯片

增长远超人工智能硬件算力的增长，二

者性能增长之间的不匹配，剪刀差的扩

大将带来对算力基础设施供给需求的不

断增长，以及算力硬件供给需求的快

速

人工智能芯片市场规模将从

增长。根据Gartner数据，2025年

101亿美元增长至726亿美元，CAGR

2020年的

量、

AI

ChatGPT

训

模

练

型

年）为

数

的

的

据

训

算力

量

练

48.4%。

需

有

算

求

关，

力与

和

中

模

英

信

型

伟

建

参

达

投

数

DGX

以

A100

算：需要在

服务器为例对算力成本进行了估

时长

DGX A100

年）

DGX A100

。按照云服务器平均运行成本估算，

164060小时（单个

服务器上总训练

A100训练150

元，估算单次训练租用云服务器的成本

服务器的小时租金是20美

是328

半年

研

万美金。

究机

各领域开发市场，带动云端

ChatBOT

构Trend Force

及AI风潮将持续渗透至

指出，下

AI

及边缘AI服务器应用需求渐增，预估

AI服务器

中英伟达

芯片2023

流，市占率约

GPU

年出货量将增长46％。其

厂商自主研发的专用集成电路（AISC）

60%-70

为AI服务器市场搭载主

％，其次为云端

芯片，市占率逾20％。

算力核心

望率先扩张。

AI芯片是AI算力的核心，需求有

和推理任务的专用硬件，主要包括现场

AI芯片是用于加速人工智能训练

可编程门阵列（FPGA）

拟态芯片（NPU）等，

、ASIC、神经

性和能够实现低功耗高效计算的特点。

具有高度并行

责控制和协调所有的计算操作。在

其中，CPU是AI计算的基础，负

AI

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英伟达A股映射

计算过程中，CPU

据，并将数据来传输到

用于读取和准备数

器进行计算，最后输出计算结果，是整

GPU等协处理

个计算过程的控制核心。根据

据，

IDC数

训练型服务器中成本占比分别为

CPU在基础型、高性能型、推理型、

23.3%、25%、9.8%，

32%、

处理计算任务的基础硬件。

是各类服务器

的核心，作为加速芯片处理大规模并

GPU、FPGA、ASIC则是AI计算

适合大规模并行计算，且设计及制造工

行计算。具体来看，GPU通用性较强，

艺较成熟，是目前占据

市速度快、可配置性等特点，目前被

主要份额；FPGA具有开发周期短、上

AI芯片市场的

大量应用于线上数据处理中心和军工单

性能、能效、成本均极大的超越了标准

位；ASIC根据特定需求进行设计，在

大部分

芯片，非常适合

中泰证券表示，相比于少核心串行

AI初创公司开发的目标产品。

AI计算场景，是当前

结构的

更适合处理图形图像（矩阵结构）信

CPU，多核心的并行结构GPU

息。CPU

ALU

通常有4个、8个或16个强力

杂的通用串行任务。GPU

核心（算术逻辑单元）

的重要元件，主要用来处理与图形图像

是图形计算

，适合做复

相关的数据。与

有数百甚至数千个简单

CPU不同的是，GPU

个

ALU核心，单

简单特定的并行任务。因此，对于复杂

能够实现多个

ALU处理能力相比

ALU并行计算，适合做

CPU的更弱，但

率更高，通用性更强；而对于图形图像

的单个计算任务来说，CPU的执行效

合用

这种矩阵式多像素点的简单计算，更适

GPU来处理，但通用性较弱。

力的重要支撑，相较

具有并行计算架构的GPU是AI算

开发中具有更高的效率。因此，GPU

CPU在AI研究和

在AI研究和开发中的重要性不断增加。

21

（2020-2025

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GPU

最广泛的通用型芯片，应用潜力较大，

作为市场上Al计算最成熟、应用

其并行计算架构相较于其他

加适合于复杂数学计算场景，支持高度

AI芯片更

根据

并行的工作负载，占据了主要市场规模。

芯片市场中，GPU

IDC数据，2022年国内人工智能

达89.0%。

芯片所占市场份额

芯片制造商之一。英伟达成立于

英伟达则是全球领先的GPU

1993

和AI

年，最初就是以

的创新和发展，凭借优异的硬件性能、

GPU起家，通过不断

不断提升的网络互联能力、CUDA

硬件协同以及产品组合的全自研，逐渐

的软

在AI

的

2022

GPU

根

数据中心占据领导者地位。

据

市

Jon Peddie Research

场

发布

万块，是

年全

数据统计报告，英伟达

年四季度，在独立

AMD

年PCGPU

的近

出货量高达3034

占据

GPU

4.5倍；截至

市场，英伟达

2022

据

公司。在国内

84%的市场份额，远超同业竞争

GPU市场，英伟达也占

年英伟达在国内

着主要份额。IDC数据显

占据95%

GPU服务器市场几乎

示，2020

根据

左右的市场份额。

球

Tractica的数据，2018年全

其

AI

元。而在

中GPU

硬件市

2025

的

场

收

的

年将达到

入

收

占

入

36.2%

为196

2349

为

亿

亿美元，

71

美

亿

元，

美

其

元。

中GPU的收入占23.2%为545亿

的数据，2021

根据Verified Market Research

美

335

年全球GPU市场规模为

到4774

亿美元，2028

亿美元，2022-2030

年市场规模有望达

达到33.3%。

年CAGR

引爆新一轮人工智能应用的热情，人工

据国金证券表示，随着ChatGPT

智能将成为未来无所不在的工具，海内

外数据中心、云业务厂商纷纷开始推动

AI基础设施建设，AI服务器出货量在

22

2023/06/02

全部服务器中的占比逐渐提高。

年

根据Trend Force的数据，2022

量

ChatGPT

占

搭

全

载

部

GPGPU

服

等

务

人

器

的

工

的

AI

智

比

服

能

重

务

应

接

器

用

近

加

1%，

年出货

持下，

在

2023-2025

望实现50%

年，

左右的高增速，2026

AI训练服务器出货量有

货量增速保持在

目前，数据中心

30%左右。

年出

达

GPU主要以英伟

国

列

）

H100、A100、A800（

为

以

主，

及

英

AMD

伟达

的

与

MI250、MI250X

主要出货中

AMD 的占比约

系

2。国金证券测算，2026年全球数据

8：

2022-2026

中心GPU市场规模有望达

年CAGR达到44%。

749亿美元，

成王之路

求，从图像处理器的“蛮荒时代”中脱

英伟达通过对芯片性能的极致追

颖而出。经过

从4万美元的初创公司发展为全球最大

20余年的发展，英伟达

算力芯片公司。

部曲：从涉足图像处理领域到成为独显

纵观历史，英伟达的成长经历了三

霸主，

1993

再转战

年，

AI

黄

算力芯片成为赛道之王。

科夫斯基和柯蒂斯

仁勋、克里斯·马拉

创立了英伟达。在创建之初，公司设想

·普利姆在美国加州

着个人电脑将会成为游戏、多媒体的主

流消费设备。在持续高研发投入的推动

发模式，不断丰富产品矩阵满足下游客

下，英伟达以“三团队-两季度”的研

户不同需求。

Riva128

1996年，英伟达推出NV3

甚至优于英特尔于下一年推出的

芯片，在性能方面具有优势，

系列的

1999

i740；

卡芯片组业务。2000

年，英特尔宣布完全退出独立显

GeForce256，全面超过当时行业最大

年，英伟达推出

竞争者3dfx，最终3dfx宣布破产并且

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被英伟达收购。

英伟达一直在游戏性能的创新和提升方

在经历了行业发展初期洗牌之后，

面保持领先地位，在独立显卡市场上的

卡行业逐步向寡头垄断转变。在

主要竞争对手只剩下ATI，整个独立显

2006年，公司曾因产品定位和市场需

2001-

研发，完善产品线，竞争力持续提升。

求贴合度不够而落后，但通过坚持投入

以及广纳人才，进一步开拓市场，增强

期间，英伟达通过收购、技术开发

自身实力，保持市场领先地位。同时，

端下游各应用市场。如，英伟达推出了

公司全面完善产品线，产品覆盖高中低

Tesla

品被广泛应用于机器学习、数据科学、

和Quadro系列的GPU，这些产

计算机视觉等领域。此外，英伟达还在

汽车自动驾驶等前沿领域推出了专门的

解

2006

决方

年，AMD

案，如Jetson

成行业霸主。

收购ATI

和

后，英伟达终

DRIVE系列。

临，但是由于时机和定位上的失误，英

进入2007年后，智能手机浪潮来

伟达错失机遇。于是，英伟达退出手机

竞争策略。

市场，转向汽车、人工智能市场，调整

伟达来说，不仅是其业务发展的一次机

中泰证券认为，这一转变对于英

遇，更是对于行业趋势的敏锐洞察。在

汽车市场中，英伟达通过自己的技术

优势，推出了一系列高效能的自动驾驶

处理器，逐渐在此领域确立了自己的领

导地位。而在人工智能市场，英伟达的

GPU

成为了支撑深度学习和机器学习应用的

产品凭借其超强的并行计算能力，

事实也证明了英伟达的转型抓住了市场

核心设备，展现出强大的市场竞争力。

增速可观。

需求的改变，英伟达2015-2023年营收

中泰证券表示，回顾英伟达的发展

英伟达A股映射

图2：英伟达主导独立GPU市场

资料来源：JPR，国金证券研究所

图3：2018-2025年AI硬件市场收入（十亿美元）

资料来源：Tractica，中泰证券研究所

历程，其成功的经验在于以下几点：英

力，产品矩阵丰富，抓住下游人工智能

和5G浪潮，推动GPU市场从游戏显卡

转变为AI计算加速处理器；搭建通用并

行计算架构（CUDA）生态，提高自身

伟达持续十几年深耕GPU高性能计算潜

为下游厂商提供更好的产品。英伟达

图形业务的快速产品周期得益于其运

产品，与图形市场产品周期一致，并

且领先市场1-2个研发周期。

其次，压缩开发周期领先市场，

够在云端运行，不需要玩家拥有足够高

性能的电脑。大大提高了玩家碎片时间

的利用率和娱乐的灵活性。

影、天然气等行业提供可视化解决方

案，目的是提高行业生产力。英伟达

面向企业市场的产品包括用于工作站

GRID。

的Quadro，用于高性能计算服务器

的Tesla和用于企业VDI应用程序的

拘泥于手机端用户，而是将移动端扩展

智能家居行业。英伟达的移动战略转变

为了将Tegra应用到需要视觉设计的设

备中。

发展也成为了可视化计算服务的重要一

使得更多的用户可以使用。

云端服务：伴随着计算机行业的

移动端：英伟达不再将移动端客户

企业级：产品则是为汽车、电

营模式：“三团队-两季度”，这样的运

行方式允许公司每6个月推出一次新

产品附加值，构建强大的软件护城河壁

吸引人工智能行业人员加入CUDA，将

其打造成英伟达GPU核心竞争力；加大

够实施创新技术，不断更新GPU架构拓

和利润率，达成产业链的良性循环。

借鉴意义

垒。通过大学、研究院加快CUDA开发，

研发投入，强大的研发能力使英伟达能

展业务范围，扩大GPU市场，提高营收

用产品交叉服务市场。英伟达在经历

再次，在产品布局多元化初期，

了手机端芯片市场开拓的失败之后，

并没有停止Tegra处理器的研发，而

是改变产品定位，将Tegra处理器运

用在智能汽车、智慧城市和云端服务

上。于是英伟达初步奠定了“两产品

条线-四市场”的商业模式。两产品

条线包括了英伟达传统产品GPU和

Tegra处理器，而四市场则包括了游

戏、企业级、移动端、云端。

式战略很好地应对了图像处理器市场

产品细化，主要分布在游戏玩家、企

游英伟达推出了对应的产品方案。

业级、平板电脑和移动端用户，不同

中泰证券认为，英伟达的商业模

到移动智能设备市场，比如智能汽车、

习海外龙头的成长经验，为国产厂商提

义包括：深耕GPU算力领域，研发为导

向不断提升产品竞争力；CUDA自成体

中泰证券表示，复盘英伟达能够学

供发展思路。英伟达成功之路的借鉴意

系，从单一产业到生态链，构建强护城河。

公司就以市场需求为导向。通过匹配主

流应用程序编程接口（API），不断技术

的目的。

更新逐渐减低产品价格，达到消费者需

在研发领域，首先，从英伟达创立时，

环。凭借云端技术，英伟达将GPU的

的发展趋势。当时的图像处理器市场

客户的需求差异化明显，针对不同下

的平台无缝的进行游戏体验，英伟达

游戏市场：玩家希望能够在不同

应用从PC端拓展到服务器和数据中心，

CUDA是英伟达基于其生产的GPUs的

一个并行计算平台和编程模型，目的是

便于更多的技术人员参与开发。CUDA

平台的出现使得利用GPU来训练神经

GPU的应用从3D游戏和图像处理拓展

网络等高算力模型的难度大大降低，将

在构建生态护城河壁垒方面，

求，以此来达到一家初创公司占领市场

为此推出了端到端的服务——游戏能

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23

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CAPITALWEEK

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到科学计算、大数据处理、机器学习等

的竞争优势。

领域。这种生态系统的建立让很多开发

者依赖于CUDA，进一步增加了英伟达

首先，CUDA的低成本和兼容性

公司开始利用CUDA的强大计算能力，

使其应用领域得以扩展，不再局限于游

戏方面。

堂中，从源头上扩大了CUDA的使用范

围和受众群体，不断完善CUDA的生

态链。2010年英伟达全球建立了20个

大学开放CUDA课程。

CUDA研发中心，2015年已有800所

伟达的GPU超越了仅用于图形处理的

伟达因此能够满足广泛的高性能计算和

中泰证券认为， CUDA的开发使英

英伟达将CUDA引入了大学的课

CPU、DPU等各类硬件上持续定义行

成了高度黏性的开发者软件生态。软

硬件结合的平台化布局，给予英伟达

案的能力。

国金证券表示，如果说英特尔是

业的发展方向，并基于CUDA架构形

在不同垂直应用领域快速落地解决方

PC时代的皇冠，高通是移动时代的皇

冠，英伟达则有望成为人工智能时代最

股的映射以及投资机会。

璀璨的AI解决方案领导者，因此其系

统地梳理了英伟达以及AI产业链在A

AI发展提速电子半导体基础设施

成为其最重要的吸引点之一。英伟达的

CUDA是一个免费、强大的并行计算平

台和编程模型。安装过程简单且明确，

可支持多种编程语言，还提供第三方包

装器进行扩展，为广大开发者提供了极

大的便利和高效的编程体验。

和代码库，为编程提供良好的支持。英

其次，CUDA有着丰富的社区资源

传统角色，转变为通用的并行计算设备，

极大地提升了其在市场上的竞争力。英

人工智能需求，使其产品得以进入新的

市场领域。同时，随着CUDA在各类高

性能计算任务，特别是人工智能领域的

广泛应用，英伟达的品牌影响力得到了

显著增强。越来越多的人开始认知和使

用英伟达的产品，这不仅加强了英伟达

的市场地位，也为其未来的发展奠定了

坚实的基础。

产业映射

伟达的CUDA享有强大的社区资源，为

CUDA的学习和应用提供了丰富的支

种计算应用，具有极高的参考价值，为

开发者在并行计算领域的创新和实践提

持。另外，CUDA的代码库资源涵盖各

供了宝贵的资源。这两大特点共同推动

配GeForce覆盖多元市场。CUDA技

而推出的，利用GeForce在游戏市场

的广泛覆盖率，作为一个技术杠杆，推

动CUDA的普及和发展。

再次，CUDA借助燕尾服效应，搭

发展，海量数据的收集、清洗、计算、

训练以及传输需求催化AI产业链加速

迭代升级带动服务器增长与AI服务器

占比提升，利好英伟达及服务器产业链

（PCB）、DDR5/HBM存储器、服务器

散热、光芯片光模块等。国金证券看好

AI驱动下英伟达产业链快速发展带来

AI训练算力之源，在训练服务器中价

的新机遇，A股细分板块有望持续受益。

一是GPU领域，计算芯片GPU为

值量占比超过80%。据国金证券测算，

2026年全球数据中心GPU市场规模有

望达749亿美元，2022-2026年CAGR

大量使用的CPU、GPU、印制电路板

了CUDA在并行计算领域的领先地位。

术最初是为了配合GeForce系列芯片

随着时间的推移，超过一百家创业

应商，英伟达完成了由传统GPU供应

作为AI算力之源GPU的核心供

商到平台化公司的转型升级，在GPU、

图4：中国AI算力规模（百亿亿次浮点运算/秒）

资料来源：《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》，中泰证券

图5：全球AI芯片市场规模及预测

资料来源：IDC,Gartner, OpenAI，中泰证券研究所

24

2023/06/02

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达到44%，目前英伟达市占率高达

替代和自主可控逻辑下的渗透率提升。

80%，建议关注国内GPU产业链在国产

1%，

目前，国内厂商GPU市占率不足

2015

美国对华制裁加速

级，尤其是

年以来美国对

GPU国产替代。

令限制范围，对高算力芯片的连接速度

2022年

GPU

10月，美国升级禁

的制裁不断升

英伟达和

和每秒运算次数等具体参数做限制，除

AMD外，国内厂商海光信息

国将制裁限制范围由应用场景扩大到芯

的部分产品也被加入到限制范围内。美

片和产品层面，其实也是代表着国内相

政府的预期。

关GPU产品或下游应用发展超过美国

国高端芯片的出口限制，高速运算相关

国金证券认为，美国持续加大对中

的

议关注

GPU

CPU

IDC

国产替代浪潮。

AI

芯片国产化进程必然加快，建

及信创推动核心行业服务器

x86

数据显示，预计2025年中国

根据

服务器出货量将达到525.2万台。

数分布情况进行计算，2020

x86服务器出货量和x86服务器路

场

颗。假设到

x86服务器芯片出货量约为

年中国市

路数为

务器芯片出货量可达

3，预测

2025

2025

年x86

年中国市场

服务器的平均

698.1万

应市场空间可达315.1

1575.6

亿美元，2022-

万颗，对

x86服

2025年CAGR

x86

替代空间达

架

据

构

国

国

金

产

证

达到

券测

19%。

算，2025年整体

CAGR

二

为

是

32%。

554.3

PC+

亿元，2022-2025

服务器端CPU国产

年

AI

AI需求催化下的PCB领域，

大性能设备方向的产品换代需求。PCB

需求兴起将加速服务器平台向更强

拥有“电子产品之母”之称，是服务器

的重要组成部件。随着

展，PCB/基板（CCL）行业在这一发

AI行业高速发

展过程中将呈现产品价值量普遍提升的

趋势。

划来看，目前英特尔服务器平台正经历

国金证券研报显示，从主流厂商规

从

程，其中

Whitley

16-20

PCB

升级至

层数将从

Eagle Stream的过

CCL

LowLoss，价值量将提升

等

层，价值量将会至少提升

12-16层升级到

级将从Low Loss升

50%-100%，

级至

50%，

Very

可见服务器升级将给

著的价值增长。

PCB/CCL带来显

器的

AI

价值

服务器

量的

PCB

5-6倍，

价值量是普通服务

和应用的落地，市场对

随着AI大模型

求日益增加，市场扩容在即。以

AI服务器的需

A100为例，15321元单机价值量

DGX

7670元来自载板、7651元来自PCB板，

中

因此应当关注在载板和服务器

具有较好格局的厂商。

PCB上

2022

三是存储芯片。根据

亿美元，其中

年全球内存模组市场规模达

Yole的数据，

PC市场规模66亿美元，

420

同

亿美元，同比增加

比下滑36%，服

内存模组市场规模有望达

0.4%。2028

务器市场规

963亿美元，

年全球

模331

2022-2028

CAGR

出货量

达

DDR5出

5.11

19%。2022

年CAGR达

货

亿，

年

16%，服务器端

全球内存模组

模组出货量有望达

0.11

其中

亿。2028

DDR4

6.5亿，DDR5

年

出货

全球

5.0

占比

内

亿，

存

模组出货量

超过98.7%,2022-2028

CAGR有望达到

年DDR5

97%。

内存

器爆火，催生对高算力

ChatGPT的横空出世使得

GPU以及高性能

AI服务

存储的需求，高带宽存储器（HBM）或

将持续成长。HBM

近存储运算技术，可消除内存受限、计

融合了3D堆叠以及

算密集型工作负载的处理与内存瓶颈，

因此十分适合用于

求高的计算系统领域。国金证券测算，

AI服务器等对性能要

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英伟达A股映射

2026年HBM市场规模有望达56.9亿元，

2022-2026年CAGR有望达52%。

智能模型训练推理等应用增加，多样化

四是服务器散热。未来，随着人工

算力协同成为常态，单

柜，超算、智算中心功率密度将提升至

率密度将从6-8KW/柜提高到

IT机柜主流功

12-15KW/

冷市场总量增加和边际增速提升。

30KW以上，驱动芯片级散热模块、液

带动高功率密度的智算和超算中心建

AI大模型有望引领算力需求升级，

未来伴随新建数据中心建设和存量数据

设，加速配套设施液冷系统导入市场，

同时高功耗也有望带动散热系统向芯片

中心改造，整体渗透率有望快速提升，

级升级。国金证券预测，AI

练+推理会带来40亿元的液冷市场空

大模型训

间，随着模型参数增加、使用推广，未

来四年带来液冷市场

合增速，服务器芯片级散热模块的复合

60%以上的年复

增速将达到29%。

国金证券建议关注专业温控厂商、布局

当前，液冷行业仍处在发展早期，

液冷技术的服务器厂商以及提供包含芯

片级散热的完整解决方案的供应商。

爆炸式增长，光通信逐渐崛起。随着光

五是光芯片/光模块。全球数据量

电子、云计算技术等不断成熟，更多

终端应用需求不断涌现，并对通信技

心、光纤宽带接入以及

术提出更高的要求。受益于全球数据中

发展，光模块作为光通信产业链最为

5G通讯的持续

Counting

重要的器件保持持续增长。根据

市场规模

的

预

数

计

据，2027

将超过

年

200

全

亿

球

Light

块美

光

元，

模

2022-2027

据，2020

同时，根据

年CAGR

Light Counting

达11%。

的数

美元，预计

年全球光模块市场规模

2020年数通光模块市场规模约

2026年将达到145亿美元，

80亿

38亿美

25

OVER STORY

CAPITALWEEK

封面专题

元，预计

合增长率约为

2024

国金证券

20%。

年达到83亿美元，年复

需求是光模块成长的主要驱动，其中

表示，未来数通市场

现已进入批量化供应阶段。国内中游光

400G/800G光模块将成为主要增长点，

模块龙头厂商已经凭借优秀的集成能

力、封测技术，依靠丰富且高质量的产

品跻身世界前列，未来高速率升级将进

一步打开收入空间。建议关注高端产品

领先布局的光模块厂商以及相对稀缺的

光芯片厂商。

行情映射

海内外

兴业证券表示，2022

AI行情的相似性不仅来自概念

年11月至今，

势的联动性和产业链的协同性加深。

的映射，更来自于全球人工智能产业趋

动性较强。在

一方面，海内外

2022年11

AI

月底

产业趋势的联

问世，AI产业进入了快速发

ChatGPT

全球各国大多将其视为了新的经济增长

展阶段，

演绎仍充满未知。

点，但是人工智能未来的产业趋势如何

术领域较为领先，其技术的迭代更新对

考虑到海外尤其是美国在信息技

AI

着海外的

产业趋势发展有较强的指引性。随

大模型先后问世后，国内大厂快速追赶

GPT-4、LLaMA、PaLM2等

海外步伐。3

通义千文、星火等国产

月中旬以来，文心一言、

问世，全球

的高速发展阶段。在全球层出不穷的

AI产业链进入了良性共振

AI大模型相继

AI事件催化下，

另一方面，国内外

A股人工智能表现靠前。

性较强。凭借成本和技术优势，部分国

AI产业链协作

内

科技龙头的订单。以

AI产业链相关公司承接了大量海外

光模块为例，其对微软、英伟达等海

AI产业链上游的

外科技企业出口较多，截至2022年底，

26

2023/06/02

光模块的海外业务收入为

占营业收入的比重超

因此，跟踪海外科技龙头的需求有

40%。

227.63亿元，

助于厘清国内

如，2023

AI上游企业的业绩。例

力的要求不断提升，微软等企业加大对

年以来，随着AI大模型对算

国内光模块企业的订单量，市场预期

股CPO企业业绩放量，进而拉动股价

A

飙升。

行情有以下三个相似点：一是走势上，

根据兴业证券的观察，海内外AI

随着全球人工智能产业趋势的联动性和

产业链的协同性加深，海内外

的相关性提升。无论是从绝对收益还是

AI行情

相对收益视角来看，根据兴业证券以海

外

映射指数，

AI产业链核心标的所编制的海外AI

块均经历了两波趋势性的上涨。

可以看到2023

以及万得人工智能概念指数，

年年初以来海内外AI板

较为统一的特征，即联动式上涨，轮动

二是范式上，海内外AI行情呈现

式调整。通过对海内外人工智能产业链

对值加总，构建海外和

核心标的计算近5日涨跌幅排名变动绝

度指标。兴业证券发现，海外和

A股AI轮动强

人工智能与其轮动强度多数时间呈反向

A股的

走势：本轮

本都伴随着主线发散、轮动加快。而当

以来，每当板块开始波动调整时，基

AI行情从2023年年初启动

则往往会迎来整体上行。

AI内部轮动收敛、主线形成后，板块

1-2周

三是节奏和主线上，海外领先

左右。2023年以来，海外AI

A

轮

股

右回落，且二者均按照中游→上游→下

动强度指标领先A股轮动强度1-2周左

游顺序进行演绎。更重要的是，海外率

先孕育出的新一轮

了国内

AI

1

旬的上游算力，以及

月的中游软件

AI行情下一个阶段的主线。例如

主线，同样也成为

/服务，2

4月初到

月初到

5月初的

3月中

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下游应用，均对

兴业证券表示，海外

A股的主线形成映射。

股映射显著，当前正处于新一轮

AI行情对

AI主

A

线行情布局期，

从股价走势上，5

重点关注上游算力板块。

产业新催化密集，海外

月中旬以来海外

但

AI

新一轮布局期。2023

A股仍相对落后，国内

已显著上涨，

行情，

如，1

都离不开重大“爆点”

年以来每一波

AI或正迎来

事件的催化。

AI

突破1亿、

月

商业

30

化

日，ChatGPT

应用快速推

月

进，

月

15日，

带

活

OpenAI

动AIGC

发

成为市场热点；至

布ChatGPT-4支

3

输入，次日微软发布

发布

Copilot、百度也

持多模态

调整。

4月以来

“文心一言”

AI热度有所回落、板块也出现

，让AI再一次“出圈”；

超预期并大幅上调二季度业绩指引，随

5月25日，英伟达一季报业绩显著

后，英伟达宣布为游戏公司提供定制化

布全新服务器架构

AI模型代工服务等“爆点”密集、发

层面催化密集，5

GH200，海外产业

外

0.25%，参考海外行情往往领先于国内

AI指数已经上涨

月

8%，但国内仅上涨

16日至26日，海

行情，国内

实现联动式上涨，可重点关注上游算力

结构上，AI

AI或正迎来新一轮布局期。

产业链上中下游有望

板块。5

子等企业的财报和业绩指引催化，英伟

月以来，随着英伟达和美满电

上游算力再度领涨海外

达、AMD、Broadcom等个股表现亮眼，

领先于国内

兴业证券表示，参考海外主线往往

AI板块。

游算力同样有望成为新一轮主线。与此

1-2周，或指向国内AI的上

同时，鉴于海外

动式上涨的行情，且部分中下游企业的

AI已经进入到新一轮联

景气预期和市场表现同样靠前，例如中

AI的中下游同样具备配置性价比。

游的和下游的Absci等，因此国内

Read

开卷

数据

近一月（2023年报告期）业绩预测上升幅度前10名

排名

2

4

3

股票代码股票名称

中国石油

古井贡酒

2023EPS期末

预测（元）

0.8157

7.9912

2.0429

创一年新高（新低）股票概况

创一年新高。

5.24-5.30日期间，共计123只股票

创新高个股数量居前的行业（申银万

创新高股票在时间上的分布是：5月

创新高股票2023年5月30日总市值

2022年年报净利润之和为122.24亿

2022年年报股东权益之和为5628.49

2023EPS期初

预测（元）

0.7550

7.5036

1.9267

预测变化

（%）

8.04

6.5

6.04

4.9

5.4

2023盈利预测

机构家数

15

34

17

国一级行业分类）为：医药生物（21只）、

机械设备（21只）和公用事业（16只）。

只；5月29日34只；5月30日44只。

之和为13916.75亿元。

113.85倍。

24日11只；5月25日15只；5月26日19

10

9

8

7

6

5

京沪高铁

上海机场

片仔癀

春秋航空

中国铝业

山东黄金

潍柴动力

长安汽车

0.8357

0.4399

0.5079

0.8225

0.9316

5.1527

0.2317 0.2199

0.8008

0.4257

0.4922

0.7970

0.9007

4.9121

4.36

3.33

3.18

3.2

3.43

19

12

10

25

20

15

11

近一月（2023年报告期）业绩预测下降幅度前10名

排名

2

1

股票代码股票名称

澜起科技

兆易创新

2023EPS期末

预测（元）

1.3262

1.1592

2.1638

元，以此计算的静态加权平均市盈率为

2023EPS期

初预测（元）

1.7673

0.9870

1.6450

3.6978

预测变化（%）

-29.53

-41.49

2023盈利预测

机构家数

13

24

11

13

20

亿元（其中少数股东权益为452.04亿元），

以此计算的加权平均市净率为2.69倍。

创一年新低。

创新高股票最高价平均值为25.33元。

5.24-5.30日期间，共计403只股票

创新低股票数量居前的行业（申银万

10

9

8

7

6

5

4

上汽集团

德方纳米

龙佰集团

永兴材料

国轩高科0.7791

8.9013

2.4913

1.4081

0.7188

1.5513

9.7142

-24.96

-19.17

-15.65

-16.5

-21.06

12.0186

10.6596

2.9450

1.6257

0.8238

1.8391

闻泰科技

歌尔股份

卫星化学

-15.41

-13.39

-12.75

21

16

16

15

12

国一级行业分类）为：化工（34只）、医

药生物（20只）、农林牧渔（12只）和房

地产（12只）。

24日11只；5月25日13只；5月26日41

只；5月29日30只；5月30日308只。

之和为85659.97亿元。

15.90倍。

创新低股票在时间上的分布是：5月

创新低股票2023年5月30日总市值

2022年年报净利润之和为5386.56

2022年年报股东权益之和为

近一月评级上升前10名

排名

1

2

3

5

4

股票代码股票名称

中芯国际

潍柴动力

盐湖股份

玲珑轮胎

金地集团

期末评级

1.28

1.42

1.27

1.16

1.22

1.29

1.33

1.23

1.14

1.18

期初评级

1.47

1.60

1.42

1.35

1.29

1.40

1.44

1.33

1.24

1.29

评级变化（%）

12.88

11.46

10.16

9.66

8.92

8.16

7.69

7.69

7.48

9.94

评级机构

数量

18

12

11

18

34

21

12

26

14

19

7

9

8

伊利股份

南京银行

北方华创

京东方A

华友钴业

10

亿元，以此计算的静态加权平均市盈率为

近一月评级下降前10名

排名

2

1

股票代码股票名称

上汽集团

澜起科技

期末评级

1.54

1.38

1.10

1.26

1.54

期初评级

1.25

1.23

1.00

1.14

1.24

评级变化（%）

-23.08

-11.72

-10.66

-8.97

-10

-24.54

评级机构

数量

13

16

10

34

13

53288.46亿元（其中少数股东权益为

净率为1.90倍。

8309.53亿元），以此计算的加权平均市

创新低股票最低价平均值为22.20元。

创新高个股总市值合计与创新低个股

3

4

6

5

振华科技

古井贡酒

总市值合计的比值为0.16

:

1。

10

9

8

7

泰格医药

兴业证券

中国石化

光大银行

明阳智能

四川路桥

1.30

1.62

1.25

1.42

1.42

1.21

1.50

1.15

1.30

1.30

-7.39

-7.69

-8.33

-8.97

20

13

16

12

12

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