会议要点
1. 探讨英伟达未来算力需求趋势
英伟达被认为是全球科技领域中备受关注的美股龙头公司，擅长独立PCGPU和人工智能加速卡供应，并在AI基础设施构建中扮演领军角色。
分析了算力产业链的需求趋势，包括对大语言模型如GPT5迭代后算力需求、未来算力需求的扩张以及相关市场情绪。
英伟达数据中心业务作为收入主要来源，投资者对其构成和未来发展维持较高的兴趣和期待，此业务板块视为公司未来增长的主要驱动力。
2. 云AI时代的算力枢纽
英伟达是全球最大的IC芯片设计公司之一，下游客户包括电脑厂商、云服务大厂和智能驾驶车厂；公司以AI硬件供应商的身份，受到市场高度关注。
数据中心业务受云资本开支提升推动，成为英伟达收入和利润的主要来源；其产品在市场上具有高度认可和良好战略地位。
公司的发展从PCGPU起步，经过多年转型，已成功将业务转向以数据中心为核心；投资市场对英伟达的发展轨迹和业务转型给予积极评价。
3. 并购及估值分析
英伟达在兼并收购方面积极布局AI领域，成功收购高性能互联技术公司Mellanox，对数据中心业务收入贡献显著。这被视为非常成功的收购，为其销售带来良好协同效应。
英伟达的估值水平随业绩快速增长而上升，当前PE为32.1倍，从历史平均PE（约28.5倍）来看，估值处于中值偏上。近期估值有所下降，因为业绩增长消化了高估值。
由于AI技术的飞速发展，包括AI服务器销量预计高速增长，估计2024年全球AI服务器销量将达到约100万台。大厂对远期AI芯片市场的预测高达数千亿美元，体现出对该领域的高期待。
4. AI大潮中的核心驱动
英伟达的AI加速卡市场份额高，数据中心业务持续增长，且从1Q23到4Q23业务增长强劲，公司对EQ24收入指引超出市场预期。
公司硬件迭代能力强，与台积电合作不断提升GPU性能，领先至少1到2代；新GPU产品如H2200能显著提高AI模型训练效率。
NVIDIA的软硬件一体化生态建构优异，开发者更倾向于选择NVIDIA加速卡，且公司在加速显卡以外，互联技术也得到高度关注，助力AI和HPC领域。
5. 网络产品战略解析
英伟达在网络产品领域布局全面，涉及交换机、DPU、智能网卡等，云数据中心和AI工厂提供先进的互联技术支持。
公司具有芯片、软件、通信能力的整合优势，为客户提供一站式服务，形成深厚的竞争壁垒。
游戏业务2016-2020年的收入增长约18%，显著优于同期全球PC出货量的增长，表现强劲。
6. 产品迭代及市场领先
英伟达PC产品市场领先，与AMD独占市场，公司3Q23显卡市场份额达到86%，产品迭代速度快，技术领先。
游戏业务优势显著，强调高性能体验与微创新（如DLSS、光线追踪），稳定提供现金流，为公司数据中心发展奠定基础。
自动驾驶芯片发展迅速，RE芯片采用台积电7纳米制程，算力高，符合行业趋势，未来SOC芯片有望替代传统CU芯片。
会议实录
1. 探讨英伟达未来算力需求趋势
好的，大家下午好。我是中金公司半导体行业团队的分析师陈招生，在这辛苦的一天结束之后，感谢大家参加我们关于英伟达的首次覆盖汇报电话会议。近期，我们注意到算力产业链受到了极高的关注。年后，我们团队举办了几场电话会议，分享了我们对市场的积极观点。我们感受到了市场对海外及国内算力标的投资的热情。在深入研究的基础上，我们发布了关于英伟达的首次覆盖报告，希望通过我们的视角为大家提供关于这家海外算力龙头公司的见解。选择在此时覆盖英伟达，我们希望表达对算力市场中长期需求的乐观态度。当前市场担忧，如大模型语言类升级是否接近成熟阶段，例如GPT5之后是否还有进一步迭代的可能；同时担忧训练需求能否持续，资本开支能否持续投入，以及推理需求体量能否快速带动生成式AI形成完美的商业闭环。
我们觉得这个大家都能看得到。在推理端，我们看到扩散类模型——基于server和diffusiontransformer技术，其最大变化在于推理过程需要多轮去噪，相比过去的语言模型仅需推理一次显得更为复杂。考虑到视频类内容涉及每分钟帧数和秒帧的高清图像，生成的token序列长度远高于文字，因此复杂度大增。我们认为，如果skatinglaw框架仍然有效，面对多模态和视频生成类大模型，推理端对算力的要求会显著提高。基于这样的判断，我们认为未来算力需求扩张的大趋势不会改变，算力成本的下降应形成商业闭环，带来以价换量的过程，并由推理应用的爆发驱动下一波增长周期。我们同样看到英伟达在最新业绩会上提到，云端GPU有40%用于推理，虽然没有直接证据，但至少反映了应用终端负载的积极变化。因此，在此时点上，我们选择覆盖全球算力芯片公司英伟达，旨在帮助投资者跟踪算力芯片及相关产业链的变化趋势。这是我分享的总体观点，接下来请黄天琴老师详细介绍我们关于英伟达的首次覆盖内容。
感谢陈老师。我是中金公司的科技硬件分析师黄天琴。今天下午非常荣幸能与大家分享关于英伟达的首次覆盖报告。英伟达无疑是全球科技界最受瞩目的美股龙头企业之一，作为知名的独立PCGPU供应商，也是构建AI基础设施生态的领军者。通过这次覆盖，我们总结了公司成长过程中的成功要素和未来展望，旨在为投资者提供更佳的投资建议。我的汇报将分为几个部分：首先是公司在资本市场上的估值复盘，探讨业绩驱动因素及估值决定因素；然后是主要业务板块的介绍，尤其是数据中心业务，并讨论未来的护城河；最后提供相关的投资建议。
2. 云AI时代的算力枢纽
在一开始，我认为应该以一个结论性的介绍展开，英伟达无疑是目前美国乃至全球市值最大的IC芯片设计公司之一。公司的下游客户覆盖了包括知名电脑制造商、当前颇受关注的云计算巨头，以及一些领先的智能驾驶汽车制造商。自2023年3月GPT爆发以来，其经历了至GPT-3.5乃至GPT-4的快速迭代，加之今年2月乔晨老师提到的Sara大模型的发布，我们看到AI在全球科技界受到极高的关注。投资市场对AI的软硬件同样高度关注，英伟达无疑是领先的算力硬件提供商，在通俗的说法中，它是一个“卖铲子”的人。
从去年起，公司整体业绩明显受益于云资本开支的快速上升。因此，我们见证了公司股价自2023年3月以来累计涨幅已经达到了300%到400%之间。如果我们专注于数据中心业务，过去AI的云资本开支的提升已经推动了公司数据中心业务的持续增长。展望未来，A100、H100等加速器显卡除了满足AI企业在大模型初期激增的训练需求外，公司也在推动GPUCPU、网络硬件及通信硬件等全平台的建设，并通过云服务形式构建所谓的AI硬件领域内的宏大世界观，进而推动用户在训练及推理侧算力基础设施的持续发展。
考虑到云计算加AI的概念早在2015年由英伟达提出，在行业尚未热络之际公司就完成了产业布局，因此目前英伟达的数据中心业务产品在市场上获得了高度认可，并取得了良好的战略地位。因此，站在当前时点，我们选择首次覆盖给予了“跑赢行业”的评级。
除数据中心业务外，公司还涉足游戏和自动驾驶业务。这里因时间原因先不展开，稍后将详细说明。首先，我们回顾公司过去的发展，通过历史来直视现在，尽管英伟达在数据中心领域拥有强大的市场地位，但其业绩驱动因素和股票变化经历了巨大的转变。特别是在2023年之前，公司主要以游戏业务为业绩驱动，主打独立PCGPU市场。
英伟达的成立和发展经历了几个阶段。最初的阶段，从1993年到2005年，公司作为专注于图像处理GPU的设计公司起步，并在1999年成功在纳斯达克上市，推出了全球首个图形GPU处理器。第二阶段，2006年至2009年，公司推广其通用计算的GPU，虽然遭遇了一些想法不能立刻获得商业化的挑战。GPU的通用计算能力并没有在行业中迅速获得广泛认可。第三阶段持续到2016年，公司游戏显卡业务竞争优势明显，市场逐渐形成寡头垄断，同时这也标志着公司GPU通用计算能力的初步商业实现。
综观现状，经过二十多年的积累，英伟达在2023年3月已明显受到全球市场的认可。我们对公司基本面的分析表明，从2016年以前以游戏业务为主的公司，已经转变为以数据中心业务为主要收入和利润来源。这一长期的积累和布局，奠定了公司在行业中不可或缺的护城河，这是对历史的复盘和对今天市场情况的一个准确解读。
3. 并购及估值分析
在整个发展过程中，英伟达非常倾向于通过兼并和收购进行扩张，与许多美股的科技公司相似。早期，大多数收购集中在PC终端领域。然而，在2019到2020年期间，尽管AI行业还未兴起，英伟达依然着重投资于AI赛道，前瞻性地收购了MellanoxTechnologies公司。这成为公司数据中心业务收入的重要来源。Mellanox主要提供高性能互联技术，其产品包括InfiniBand交换机、LinkX光模块、Spectrum以太网交换机等。从后视镜角度来看，这是一次非常成功的收购。去年的行业拉货节奏及客户反馈显示，销售显卡以及通讯能力的商业模式，为英伟达带来了很好的协同效应，我们稍后将在数据中心业务部分进行详细分析。
产业链方面，英伟达是一个非常成熟的“fabless”公司，GPU生产采用的是先进的代工制程，其代工厂属于全球顶级。投资者跟踪英伟达的产业链时，也会提到包括科沃斯产能在内的因素，这些都侧面反映了当前行业供需紧张的状态。
关于估值，我们发现公司近期的市盈率与股价表现呈现出关联性。回顾历史，我们看到英伟达在93到05年间处于发展初期，主要聚焦于PC图像处理，前向12个月的市盈率（PE）相对稳定，均值约为29.6倍。然而，在06到09年期间，行业变化和英伟达的布局在市场中未得到认可，导致公司估值波动性增大。进入2010年，公司逐渐回到了25至30倍的传统PC周期估值水平。如果从2010到2015年看，公司市盈率总体稳定。值得关注的是，2016年AI基础建设的高峰，使得市场预期市盈率飙升至50倍以上。去除受疫情和美联储政策影响的异常周期后，2023年3月我们见证了第二波AI基建浪潮。由于ChatGPT的影响，公司市盈率急剧上升，最高时达60倍左右。
目前，从历史数据来看，公司的估值水平处于中等偏上。英伟达历史平均市盈率约为28.5倍，而截至上周末，市盈率约为32.1倍。与可比公司相比，如Intel，2016年以前英伟达的估值与Intel紧密关联。然而从2016年AI议题开始影响市场后，英伟达开始形成显著的估值溢价。
对于行业景气度而言，数据中心业务是英伟达的关键因素之一。自90年代以来，计算平台不断演变——从最初的PC主机到互联网，再到移动互联网。2015年，英伟达首次提出云与AI的新计算平台概念，2023年随着GPT的爆发，这一概念逐渐走向实现。从行业景气度来看，配合ChatGPT等应用背后的大型模型迭代，以及GP4参数量的大幅提高，AI芯片对算力的需求激增。
量化数据显示，2022年全球AI服务器的数量在10万台左右，而预计2023年将达到40至50万台，2024年可能会接近100万台，显示出远超过100%的年增长率。AI服务器中GPU的占比高达75%，加速卡具有高景气度。远期看，包括NVIDIA和AMD在内的公司对于AI芯片市场表现出高预期，预测2027年市场总额可能在3000亿至4000亿美元范围内。与全球半导体销售额相比，AI芯片占据了一大块市场份额。综上所述，美股投资者对当前AI浪潮的估值持有相对保守的态度。
4. AI大潮中的核心驱动
NVIDIA核心的优势在于其作为“卖铲子”的工具商，将自身的能力发挥得非常出色。随着新的大型AI模型的出现，对训练和推理需求与日俱增。行业底层的驱动力来源于OpenAI及Google、Meta等公司模型的快速迭代。从去年讨论的期，到今年两月讨论的Sara，我们见证了大型AI模型迭代的迅速，带动了整个行业景气度的共同繁荣。
在疫情期间，云计算需求有了增长，包括在线教育和远程办公等领域。OpenAI和ChatGPT的推动使得云计算加AI的概念有望全面渗透到各种垂直行业中，可能会进一步推动NVIDIA数据中心业务规模的扩大。我们看到算力是实现通用AI的底层逻辑，NVIDIA在加速器市场占据超过80%的主导地位，展现其竞争格局的优势及深度的护城河。
短期内，我们看到NVIDIA从1Q23到4Q23连续四个季度数据中心业务高增长，同时公司对EQ24的收入指引超出市场预期，体现了目前强劲的景气度。公司产品结构已经非常复杂，涉及硬件层、软件层、平台和应用层的多层部署。例如，各大云服务商如Google云、IBM云，都采购NVIDIA的加速卡产品，如V100、A100及H100等。
公司在软件领域也为AI提供了友好的开发工具和套件，如CUDA，并扩张了一系列算力租赁服务。NVIDIA在硬件和软件上实现全系列部署，并逐步向企业级客户提供云服务，包括加速解决方案和托管服务，以支持中小厂商。
在竞争格局方面，我们看到NVIDIA硬件迭代能力快速，尤其是与AMD相比。GPU单位晶体管密度的提升，频率和多处理器核心数量的增长，是其架构迭代领先的明证。NVIDIA将在GTC2024大会上推出新品，如B100显卡，预计将进一步拓宽与AMD的差距。硬件方面，我们建议投资人关注NVIDIA新产品的性价比，如单位算力功耗和效能表现。
生态方面，CUDA的并行编程模型和软硬件结合使得NVIDIA占据了战略要地。其生态系统与开发者支持相比AMD的ROCm平台仍呈现明显优势。
互联技术方面，NVIDIA早期就看好了AI的未来，并布局GPU互联技术。NVLink技术及NVSwitch的推出，加上GPU的通信能力，使得NVIDIA集群计算速度和竞争力得以提升，在AI和HPC快速增长的情况下广受客户欢迎。
5. 网络产品战略解析
首先，英伟达除了独有的NVLink和NVSwith之外，公司的产品线也包含了包括MellanoxSpectrum在内的以太网平台。我们知道过去的Mellanox交换机产品主要以InfiniBand为主。但英伟达并没有放弃以太网平台，在Spectrum上也推出了包括DPU和智能网卡等产品。此外，在传统的InfiniBand平台上，公司也提供了网络适配器、DPU交换机和线缆等产品。因此，我们认为英伟达在网络产品方面的布局，还有以往成功的并购，都为现在的云数据中心和AI工厂提供了先进的互联技术支持，并成为一个非常有优势的抓手。
互联能力是不容忽视的，这是从产业交流和我们自身研究得出的定性结论。AI训练或推理任务主要通过集群部署在计算中心中完成。相较于竞争对手，英伟达补齐了互联能力，这是我们认为除了GPU领域之外，其他同行在过去两年中也在积极布局。在去年整个行业的蓬勃发展中，NVIDIA不仅在加速卡方面达到了软硬件协同的能力，还增加了互联能力。对于客户来说，采用了NVIDIA解决方案的大规模集群，在后续的运维和维保过程中，只需对接一个供应商，极大地简化了流程。
综合来看，芯片能力、软件能力和通信能力共同构建了英伟达在数据中心业务方面深厚的护城河。这些能力展示了公司在数据中心业务的强大竞争力，并解答了投资者关心的问题。此外，除数据中心业务外，我们还将花几分钟时间，向投资者简要介绍公司传统业务的发展和未来的看点。
谈到游戏业务，我们在之前的基本面分析中有过回顾。回顾2016至2020年期间，英伟达的游戏业务收入增长了大约18%，这个增长率明显高于同期全球PC出货量的增长。后者在此期间的增长率大约为2%。
6. 产品迭代及市场领先
英伟达的PC产品，尤其是PCGPU业务能够摆脱对传统PC市场的依赖，主要得益于公司的专注能力、高迭代速度，与其数据中心业务发展理念一脉相承。英伟达与AMD是独立PC显卡领域的两大主要竞争者，而英伟达在2023年第三季度的市场份额已达86%。AMD作为同时涉足CPU和GPU的公司，可能在专注度上不如英伟达。由此，英伟达在产品迭代速度上的优势得到了放大。
除了迭代速度，英伟达在产品的微创新上也颇为关注，如在上一代3090显卡上加入的DLSS深度学习超级采样和光线追踪技术。在游戏领域，消费者对价格较不敏感，更注重极致的性能体验。因此，英伟达凭借产品性能和微创新进一步提升了其市场份额。
游戏业务对英伟达而言是提供了稳定现金流的一个部分，其图像并行处理能力与AI早期训练能力显示出相似性，为数据中心的快速发展奠定了良好基础。
游戏业务在英伟达收入中占比虽不高，但增速迅猛。预计到2026年，整个汽车芯片的收入可能达到676亿美元，包括SOC和MCU等。AI应用主导的SOC芯片，在自动驾驶技术硬件要求上占有重要地位，并预期会逐步替代传统CU芯片。英伟达自2014年以来持续推出自动驾驶芯片，上一代RE芯片采用台积电7纳米制程，算力达到254TOPS，符合行业对高算力的需求。
最后，我想提醒大家，AI产业变化迅速，尽管我们团队对英伟达的评价很高，但产业边际的变化也是需要我们持续关注的一个风险点。总的来说，英伟达是一家在众多应用领域持续布局，基于AIGC视野的IC设计公司，作为AI基础硬件供应商，其产品实力和竞争壁垒备受市场认可。因此，覆盖英伟达时，我们给予其跑赢行业的评级。
