20170727-东兴证券-人工智能芯片行业深度报告_谁会成为下一个ARM_FPGA大有可为_19页_1mb

人工智能芯片行业深度报告：谁会成为下一个ARM？FPGA大有可为

核心内容

人工智能正迎来爆发式增长，计算能力需求激增，传统X86架构芯片已难以满足。未来，人工智能芯片的主战场将转向推理环节，而FPGA因具备动态可重配、高能效等优势，成为重要的候选者之一。

主要观点

• 人工智能时代机遇：传统X86架构芯片无法满足海量数据处理需求，人工智能时代呼唤新一代计算芯片平台，谁掌握底层计算平台，谁将受益于未来计算需求的爆发。
• 推理环节的重要性：当前AI应用仍处于早期，推理环节尚未爆发，但将成为未来AI芯片竞争的核心战场。FPGA在推理环节具有显著优势。
• FPGA的优势：FPGA具有高性能功耗比，适合云端数据中心部署，且具备动态可重配能力，能适应算法快速迭代的需求。
• FPGA的潜力被低估：随着芯片NRE费用指数级上升，FPGA能通过规模效应降低开发成本，未来发展前景广阔。
• 行业格局：FPGA市场呈现双寡头格局，赛灵思和阿尔特拉占据主导地位。国内参与者较少，仅有紫光国芯具备量产能力。

关键信息

人工智能芯片应用场景

• 训练环节：依赖高性能计算，GPU占据主导地位。
• 推理环节：需高能效、低延时，适合部署在云端和前端设备，FPGA和ASIC都有机会胜出。

FPGA技术特点

• 动态可重配：支持多种算法部署。
• 高性能功耗比：FPGA性能/功耗比高于GPU。
• 软硬件一体：无需取指令和译码过程，直接根据算法执行计算。

FPGA市场现状

• 全球市场：约50亿美元，赛灵思（Xilinx）占49%，阿尔特拉（Altera）占39%。
• 国内市场：仅紫光国芯（002049.SZ）一家可量产FPGA，稀缺性明显。
• 应用领域：包括通讯、军工、汽车电子、消费电子、医疗等。

行业趋势

• 算法快速迭代：从训练向推理迁移，模型压缩成为关键。
• NRE费用上升：ASIC因高昂成本难以实现规模经济，FPGA更具成本优势。
• 数据中心应用：全球七大超级云计算数据中心已部署FPGA服务器。

推荐标的

• 赛灵思（XLNX.O）：全球领先的FPGA供应商，市场份额超50%，在数据中心和前端设备均有布局。
• 紫光国芯（002049.SZ）：国内稀缺的FPGA生产商，具备量产能力，技术实力较强。

风险提示

• 人工智能应用不及预期；
• 技术路线竞争激烈。

行业重点公司盈利预测与评级

行业指数与市场表现

• 行业市值：3211.94亿元，占市场总市值的0.87%。
• 流通市值：2475.64亿元，占市场总市值的0.94%。
• 行业平均市盈率：9.84，低于市场平均市盈率12.63。

结论

FPGA作为人工智能芯片的重要技术路线，凭借其高能效、灵活部署和适应算法快速迭代的能力，未来发展前景广阔。赛灵思和紫光国芯作为FPGA领域的领先企业，具备较强的市场竞争力和成长潜力，值得重点关注。