电子行业点评:美股AI龙头新高,展望云端发展趋势
事件:1月19日,美股AI算力龙头大涨,英伟达、AMD和SMCI分别上涨4.17%、7.11%、35.94%,均创历史新高。产业链来看,上游AMD强势入局,MI300的需求旺盛或将带动AMD产业链充分受益;中游云商的加单动作验证了AI算力需求持续性的增强;而下游AI终端及应用落地意味着大模型商业模式的初步跑通,也将反哺云商不断加大算力资本开支投入力度。
美股AI大涨,超预期为表象,核心在于云端算力逻辑的不断强化:近期美股AI相关公司大涨,催化剂为近期多家厂商公开表示AI需求强劲。1)台积电在法说会上表示AI的CAGR增速达到50%,预计到2027年15%-20%的收入会来自AI,手机和PC等端侧设备将会带有AI算力;2)Meta表示在2024年底将拥有35万张H100,叠加其他GPU,累计将拥有等效60万张H100的算力,而据Omdia统计,2023年Meta采购H100数量仅为15万张;3)SMCI表示AI服务器需求强劲,将FY2Q24收入预期从27-29亿美金上修至36-36.5亿美金。我们认为,各家AI相关公司的超预期仅为表观因素,更深层次的因素在于算力需求确定性的不断增强,从而带动AI公司持续的超预期,而这种确定性主要来自于两个方面。
首先,大模型参数呈指数级提升的大趋势进一步清晰。算力链条来看,此前市场担忧在大模型参数指数级提升的情况下,模型能力提升的边际效应是否会减弱,甚至停止,而验证的方法就是看2024年将要推出的GPT5的能力是否出现质变。Altman近期在采访中表示,GPT5的能力相较于GPT4将会有重大进步,并且他认为目前的大模型能力仍然处于初级阶段,在未来5-10年内,模型的能力提升将保持一条陡峭的曲线。伴随十万亿参数量级的GPT5推出,全球最强的大模型能力和参数再上一个台阶,意味着用于训练大模型的算力需求也将随之提升,同时H200、B100等加速卡依次推向市场,或将带动云厂商新一轮的算力军备竞赛。
其次,AI加速在应用端的落地节奏。我们在年度策略报告中重点提示了端侧AI硬件的大趋势,此前市场担忧大模型在应用侧的落地节奏不及预期,从而影响云端训练的算力需求。然而近期我们看到AI在应用端的诸多变化,AIPC和AIPin在4Q23相继面世,微软在1月15日发布CopilotPro,开放全体用户订阅。AI在应用侧的落地将不仅仅带动推理侧的算力需求,更重要的是意味着云端大模型变现渠道的逐步跑通,商业正反馈的形成将大大提升云厂商在算力资本开支进行投入的意愿。
加速卡竞争格局复杂化,AMD迈进龙头梯队:此前全球AI加速卡主要市场份额均被英伟达一家占据,而伴随着AMD的MI300系列芯片强势入局,以及北美云厂商纷纷宣布自研AI芯片,AI加速卡竞争多元化时代开启。硬件层面来看,AMD的MI300系列芯片在算力、内存、功耗以及价格上相较英伟达H100均有优势;软件层面来看,ROCm在框架支持以及算子库丰富程度上相较英伟达CUDA生态还有较大差距,但ROCm对英伟达CUDA生态的兼容能力大幅扩展了MI300系列芯片的适用性,同时其生态的开源开放性也有望容纳更多的开发者,加速其生态能力对英伟达的追赶。自发售以来,MI300客户端需求强劲,公司预计2024年MI300系列加速器出货量将达到30-40万颗,实际有望超预期,AMD快速追赶英伟达的市场地位,建议关注AMD产业链受益标的。
端侧AI的持续落地对国内产业链的拉动意义更为显著:算力为供给侧,是AI产业发展的基石;终端为需求侧,为AI应用提供落地场景。不同于云端模型以及算力赢者通吃的特性,端侧AI将呈现更为多样、丰富的落地场景,同时国内厂商在端侧AI落地的过程中也将更为受益。1)ToB:在AI带动的生产力革命浪潮中,PC作为最重要的生产力工具,将率先受益,我们此前发布多篇报告强调AIPC产业链的重要投资机会,2024年将成为行业需求复苏叠加PC迎来AI化革命的关键一年,产业链有望迎来戴维斯双击。2)ToC:手机、音箱、耳机等传统消费电子产品的AI化不可忽视,同时AIPin等全新的AI终端则有望带来更为陡峭的成长曲线。
投资建议:我们认为,AI浪潮的确定性有望持续成为2024年的投资主线之一,建议关注:1)全球算力龙头:英伟达、AMD;2)国内算力替代:海光信息、寒武纪、景嘉微;3)全球服务器龙头:DELL、浪潮信息、联想、SMCI;4)龙头合作伙伴:通富微电、澜起科技、芯原股份;5)边缘AI:联想集团、小米集团、传音控股、安克创新、漫步者、国光电器、萤石网络等。
风险提示:下游需求不及预期的风险;大模型能力升级不及预期的风险;AI应用落地不及预期的风险。
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