事件概述:
IT之家7月10日消息，NVIDIAA800 Tensor Core GPU是NVIDIA生产的一款深度学习加速卡，这款产品已经在2022年三季度起投产。据36氪消息，英伟达A800芯片近日已经出现大幅涨价。据介绍，英伟达A80080GBPCie标准版GPU的市场价15天前在9万元人民币/颗，现在已经涨到了11万元左右。即便价格飞涨，英伟达的高端芯片依然是“抢手货”。

核心观点:
AI芯片是AI算力的“心脏”，算力依旧为基:伴随数据海量增长，算法模型趋向复杂，处理对象异构，计算性能要求高，AI芯片在可高效处理人工智能应用中日渐多样繁杂的计算任务。其中GPU相较于比CPU更擅长并行计算。此前，AI硬件竞争升温，芯片遭“哄抢”导致价格大涨，随着ChatGPT带来AI产业大热，相关产业对于AI算力硬件的需求也同步高涨。作为AI算力基础，以英伟达A100和H100 GPU为代表的产品成为抢手货。根据新浪5月24日消息，英伟达A1005个月价格累计涨幅达37.5%，同期A800价格累计涨幅达20.0%，同时，英伟达GPU交货周期也被拉长，之前拿货周期大约为一个月，现在基本都需要三个月或更长，甚至部分新订单“可能要到12月才能交付”。如今，英伟达A800价格持续大幅涨价，我们认为以英伟达为首的算力芯片依旧是供不应求，算力芯片依旧为大模型时代的稀缺要素。

算力是大模型时代的入场券。再三强调，大模型背景下算力势必迎来爆发。大模型参数呈现指数规模，引爆海量算力需求，根据OpenAI数据，模型计算量增长速度远超人工智能硬件算力增长速度，存在万倍差距。根据智东西数据，过去五年，大模型发展呈现指数级别，部分大模型已达万亿级别，因此对算力需求也随之升。模型侧，以Open AI为例，模型迭代进度明显加快，GPT-4、多模态、AI生成图片、AI生成视频等算法逐步点燃AI领域，模型迭代速度持续加快，我国大模型“自研热”持续，自研速度处于加速状态，因此由于算法量的持续高增，对算力需求依旧持续火热。如果说产品是AI赋能、企业开启第二轮业绩增长曲线的“流量入口”，那么算力即是大厂开启算力争夺战的“入场券”。以微软和谷歌为代表，全球科技巨头已经进入AI”争夺战”的重要时间点，以大模型赋能自身产品开启新一轮成长周期，而大模型短期呈现高需求的模式势必对底层算力提出更严峻的需求。

AI算力，自立自强，再次重申强调我们的观点：短期算卡为王，长期自主可控。美国连续发动对我国高科技行业制裁，自2018年来，美国通过多种制裁手段，严重限制我国高科技领域发展。2022年8月，拜登正式签署《芯片与科学法案》，其中提到禁止接受联邦奖励资金的企业，在中国扩建或新建先进半导体的新产能；同年10月，美国政府进一步紧缩半导体产品对华出口的政策，主要包括限制英伟达、AMD等公司向中国出售高算力人工智能芯片。我国政策端与产业端持续发力，以加速推动国产自主可控进程。2023年5月30日，北京市发布《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025年）》和《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》，2023年5月31日，深圳市政府发布《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023—2024年）》，北深两地政策发布有望加速我国人工智能发展，推动算力供给环节国产化替代进程。我们认为关键技术自主可控仍然是国内发展AI的重中之重，国产AI算力自主可控势在必行！

投资建议:

受益标的：
AI芯片厂商，相关受益标的为:寒武纪、海光信息、景嘉微、龙芯中科等；
AI服务器厂商，相关受益标的为:中科曙光、神州数码、拓维信息、工业富联、浪潮信息，中国长城等；
AI云厂商，相关受益标的为:首都在线、青云科技、优刻得、光环新网、新炬网络等。

风险提示
核心技术水平升级不及预期的风险、政策推进不及预期的风险、中美贸易摩擦升级的风险、AI伦理风险等。