中投研究：AI芯片拥抱高速增长期(5)

　　英伟达从游戏和图像业务起家，借助GPU的并行计算优势在AI芯片尤其是训练方面成为霸主，其在AI训练芯片的市场占有率高达95%。英伟达将其营业收入划分为GPU和Tegra处理器两大板块，其中GPU业务板块针对PC和数据中心的游戏、计算机辅助设计（CAD）、AI、加密货币等应用场景，Tegra处理器业务板块针对汽车和嵌入式设备的自动驾驶、AI、娱乐等应用场景，收入构成见图16。2018财年，英伟达的GPU业务板块收入同比增长39.8%，Tegra处理器业务板块收入同比增长86.2%（其中移动游戏与开发的收入同比增长300%）。

图16 英伟达收入构成

　　来源：英伟达年报，中投研究院

　　自2006年推出CUDA并行计算平台后，英伟达成功打造了AI和深度学习的生态系统，GPU成为主流的深度学习硬件，在云端和汽车电子等方面开疆拓土，营收和利润水平都一路攀升（见图17）。然而，英伟达继续扩张的尝试正在遭遇更多的挑战。数据中心领域，英特尔的CPU仍然不可或缺；汽车和无人机领域，特斯拉、大疆借助平台优势正在构建软硬件紧密耦合的自有生态；在一些嵌入式AI应用领域，赛灵思为代表的公司则试图证明FPGA等其它类型芯片是比GPU更合适的选择。

　　图17 英伟达财务年度数据（NASDAQ： NVDA）

注：英伟达2018财年截至2018年1月28日

　　来源：中投研究院，Factset

　　3．  高通

　　高通2017年占智能手机应用处理器市场份额的42%，比排名第二的苹果（22%）和排名第三的联发科（15%）加起来还高，但由于消费电子业务触及天花板，专利优势逐渐被稀释，毛利率不断下滑（见图18），近年股价疲软。收购恩智浦失败后，高通切入车载芯片等人工智能场景的尝试仍在继续，例如设立了1亿美元基金支持人工智能初创企业。显而易见的是，高通希望AI芯片在终端设备而不是数据中心得到快速发展。

　　图18 高通财务年度数据（NASDAQ： QCOM）

注：高通2018财年截至2018年9月30日

　　来源：中投研究院，Factset

　　4．  AMD

　　AMD在CPU和桌面/服务器GPU领域都长期屈居行业第二，其毛利率明显低于英特尔和英伟达的毛利率（见图19）。2016年以来，AMD推出的锐龙（Ryzen）系列CPU等产品反响不错，股价触底反弹。2018年11月，AMD率先公布7纳米级数据中心GPU——Radeon Instinct MI60和MI50加速卡，剑指下一代深度学习、高性能计算和渲染应用[14]。

　　图19 AMD财务年度数据（NASDAQ： AMD）