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半导体与半导体生产设备行业深度报告:英伟达AI黄金时代中的卖铲人-240810(37页).pdf

上传人: 颜** 编号:171640 2024-08-12 37页 3.26MB

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1、 行业研究丨深度报告丨半导体与半导体生产设备 Table_Title 英伟达:AI 黄金时代中的卖铲人%1 请阅读最后评级说明和重要声明 2/37 丨证券研究报告丨 报告要点 Table_Summary英伟达(NVIDIA),1993 年由 Jenson Huang(黄仁勋)及来自于 Sun Microsystem 的两位工程师 Chris Malachowsky 和 Curtis Priem 创立,早期专注于图形芯片设计业务,随着技术与业务的发展,已成长为一家提供全栈计算的人工智能公司,产品覆盖 CPU、DPU、GPU 和 AI软件,应用领域也从游戏拓展至数据中心、专业可视化、自动驾驶等,随

2、着技术与业务的发展。近年来,英伟达已经成长为全球图形加速、AI 算力的龙头企业。分析师及联系人 Table_Author 杨洋 钟智铧 SAC:S0490517070012 SAC:S0490522060001 SFC:BUW100%2aVfYaYeU9W9WbZdX9PdN6MtRrRoMtPfQoOyQfQrQnPaQnNuNMYnPmPNZmNqO请阅读最后评级说明和重要声明 丨证券研究报告丨 半导体与半导体生产设备 Table_Title2英伟达:AI 黄金时代中的卖铲人行业研究丨深度报告 Table_Rank 投资评级 看好丨维持Table_Summary2 生成式 AI 引爆技术奇

3、点,GPU 行业迎高增机遇未来,随着人工智能技术的不断进步和应用领域的扩大,AI 服务器预计将成为服务器市场的核心增长点。AI 服务器专为处理复杂的数据密集型任务而设计,它们需要大量的并行计算能力来执行机器学习和深度学习算法,这使得计算芯片在 AI 服务器中占据了更高的成本比例。与传统服务器相比,AI 服务器对计算能力的要求更高,因此对高性能计算芯片的需求也更为迫切。GPU 由于其并行处理能力,在加速这些计算密集型任务中发挥着至关重要的作用,特别是在AI 训练和推理过程中,GPU 能够提供比传统 CPU 更高的性能和效率。据 IDC 预测,2027 年AI 服务器硬件市场规模有望达 1000

4、亿美元,而且其中相比传统服务器占比更高的计算芯片(如 GPU、ASIC、FPGA)有望充分享受快速增长的浪潮。GPU:并行运算效率领先,诞自游戏而盛于 AIGPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)是一种专门用于处理图像和图形相关运算的微处理器,主要功能是将计算机系统所需的显示信息进行转换驱动,并向显示器提供行扫描信号,从而实现图像的显示。在早期,所有的图形渲染任务都由 CPU 来完成,但随着计算需求的增加,GPU 逐渐成为专门处理图形渲染的硬件。在作为图形显示芯片时 GPU 广泛应用于个人电脑、工作站、游戏机以及一些移动设备中,同时由于 GPU 本身架构非常适合重

5、复冗余的并行数据处理,因此近年来在人工智能、科学计算领域得到了越来越广泛的应用。英伟达:软硬件大平台铸造核心壁垒,GPU 龙头迎时代浪潮更上一层楼英伟达(NVIDIA),1993 年由 Jenson Huang(黄仁勋)及来自于 Sun Microsystem 的两位工程师 Chris Malachowsky 和 Curtis Priem 创立,早期专注于图形芯片设计业务,随着技术与业务的发展,已成长为一家提供全栈计算的人工智能公司,产品覆盖 CPU、DPU、GPU 和 AI软件,应用领域也从游戏拓展至数据中心、专业可视化、自动驾驶等,随着技术与业务的发展。近年来,英伟达已经成长为全球图形加速

6、、AI 算力的龙头企业。AI 扬帆,巨龙展翅英伟达踏上宏伟航路AI 应用的快速爆发应用的快速爆发&自身不断完善的软硬件体系形成共振,英伟达作为全球自身不断完善的软硬件体系形成共振,英伟达作为全球 GPU 龙头企业有望踏上高速增长的长期成长通道。龙头企业有望踏上高速增长的长期成长通道。在芯片、服务器等硬件设施之上,CUDA、DOCA 等开发套件构成了英伟达软件业务的底层基础框架,在此之上形成 HPC、AI、Omniverse 平台,最终在应用工具&框架层面提供企业 AI、自动驾驶、云游戏、元宇宙、医疗等众多计算服务,三重壁垒联动+螺旋提升打造 AI 全栈体系,系统级 AI 解决方案大平台将成为英

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本文主要分析了英伟达(NVIDIA)在半导体行业的地位和发展前景。文章指出,英伟达成立于1993年,最初专注于图形芯片设计,现已成长为全球图形加速和AI算力的龙头企业。英伟达的产品线覆盖CPU、DPU、GPU和AI软件,应用领域包括游戏、数据中心、专业可视化、自动驾驶等。2027年,AI服务器硬件市场规模预计将达到1000亿美元,英伟达有望充分享受这一增长浪潮。此外,英伟达的GPU在硬件设计、制造和配套软件配套上具有较高的壁垒,其CUDA平台已成为AI训练和推理的主流选择。2025财年第一季度,英伟达的数据中心业务收入达到225.63亿美元,同比增长426.7%。英伟达的长期增长动力在于其硬件、软件和应用的三重壁垒,以及其在AI全栈体系中的领先地位。
英伟达如何成为AI领域的领导者? GPU在人工智能发展中扮演了什么角色? 英伟达的CUDA平台如何推动AI技术发展?
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