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计算机行业:英伟达与国内科技企业深入合作,助力AI产业生态形成

发布时间:2017-09-28    研究机构:信达证券

GPU为云端AI赋能,英伟达一家独大。此次英伟达GTC大会没有发布新的硬件产品,而是着重介绍了公司与中国厂商的合作情况。其中,阿里巴巴、百度、腾讯均已在云端人工智能基础设施上部署了英伟达的TeslaV100GPU,而华为、浪潮、联想也开始生产基于HGX的GPU服务器。此外,英伟达也将与京东合作,将人工智能引入物流与配送领域。英伟达与中国各互联网巨头的深度合作反映了GPU在当前云端人工智能领域占据的主流地位。黄仁勋也在发布会上阐明了英伟达GPU的核心优势在于为客户省钱,即完后同等工作量的人工智能任务,使用英伟达GPU的花费更少。而其本质在于GPU架构相对传统的CPU架构在执行人工智能任务所需的并行运算时,GPU的效率要高出不少。我们认为,目前云端人工智能使用GPU架构是大势所趋,英伟达一家独大的局面已经形成,英伟达努力拥抱下游人工智能应用厂商的姿态也有利整个产业生态的形成。但正和CPU时代国内厂商受制于英特尔一样,在AI时代国产厂商肯定不希望过度依赖于英伟达,因此GPU芯片领域也存在着较大的国产化替代机会。目前正处在AI产业发展初期,国内GPU厂商面临着比当初CPU厂商更好的追赶机会。建议关注景嘉微、通富微电、北京君正等公司。

TensorRT3发布,助力AI推断发展。英伟达在发布会上推出了可编程的AI推理加速器TensorRT3,是连接神经网络框架和硬件平台的桥梁。该软件与英伟达的GPU结合能够基于所有的框架为多项人工智能服务提供快速而且高效的推断。

据介绍,TensorRT3和英伟达TeslaGPU加速器的速度可达到CPU的40倍,而相较于基于CPU的解决方案,成本仅为其十分之一。我们认为,英伟达提供的软件+硬件的解决方案能够适合现有的深度学习框架,同时在效率和成本上具有优势,有望成为未来主流的解决方案。可以使得下游厂商降低研发门槛,更专注于AI应用领域。

终端AI能力增强渐成趋势,国产厂商蕴含机会。英伟达与京东在物流配送领域的合作以及“全球首款自助机器处理器”Xavier的推出展现了英伟达在终端领域的布局。结合近期华为、苹果陆续发布用于手机终端的AI芯片等热点事件,AI能力从云端向终端转移的趋势逐渐明显,未来很可能出现云端+终端并驾齐驱的情况,而尚处于初步阶段的终端AI有望迎来更快的发展速度。深度学习类的人工智能算法可以分为训练和推断两个阶段。训练阶段需要大量的数据和运算,因此更适合在云端完成。推断阶段则是利用训练好的参数和模型对特定问题进行分析。由于推断阶段所需运算量要小很多,因此在能耗、价格要求允许的条件下能够做到在终端部署。目前从华为和苹果公司的AI芯片情况来看,厂商使用的AI芯片均为自行深度定制的产品。一来,可以与硬件产品更好的结合;二来,量产之后可以有效降低成本。华为采用的神经网络单元NPU来自于独角兽寒武纪,苹果A11仿生芯片则是完全自研。我们认为,在终端部署AI芯片可以解决网络传输延迟以及敏感信息安全性等方面的问题,能够提升终端的AI应用体验,将会成为厂商未来重点布局的一个方向。当然,除了手机终端可以使用AI芯片外,作为安防终端的高清摄像头、作为交通终端的无人驾驶车和作为物联网终端之一的智能可穿戴设备也有望凭借AI芯片的加入而提升其应用范围。国内有着庞大的终端数量、丰富的AI应用场景,在终端AI芯片的起步上也未落后于人。因此,我们判断终端AI芯片的加入有可能为国内厂商提供更好的发展机遇。建议关注中科曙光、中科创达、海康威视、大华股份等公司。

投资评级:我们认为,人工智能赋能是产业发展的大趋势。人工智能的下游应用目前主要集中在安防、医疗、教育、无人驾驶、物流、消费电子等领域。云端的人工智能是目前的主要方向,未来云端向终端的迈进将成为重要趋势,也将给AI的应用带来更大的可能。我们依旧长期看好人工智能产业的发展,AI芯片或成为率先发力的领域。对于计算机行业,我们维持行业“看好”评级。个股方面,建议关注国产GPU概念相关公司,如景嘉微、通富微电、北京君正;AI芯片相关公司,如中科曙光、中科创达、海康威视、大华股份;人工智能算法及应用相关公司,如科大讯飞(002230)、佳都科技、川大智胜。

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