20170915-东北证券-计算机行业深度报告：A.I芯片——下一代计算革命基石_24页-1mb

A.I芯片——下一代计算革命基石

报告摘要

当前人工智能虽然尚处于早期发展阶段，但已广泛渗透到多个行业，成为引领下一代计算革命的关键力量。A.I芯片作为计算平台的核心，其发展对人工智能的未来至关重要。目前，A.I芯片市场仍处于早期研发阶段，通用芯片向专用化改进，专用芯片在研发中探索。谁能占据A.I芯片市场主导地位，谁就能成为下一个英特尔和ARM，引领下一代计算产业革命。

核心内容

人工智能发展阶段

1. 服务人工智能：当前主要应用于数据可获得性高的行业，解决行业痛点，提升服务效率。
2. 通用人工智能：技术突破阶段，数据增长和应用扩展推动技术进步，实现与人类一样的工作能力。
3. 超级人工智能：具有自主认知和学习能力，具备独立的价值观和世界观，尚处于研发阶段。

A.I芯片技术路线

1. GPU：通用芯片，适用于数据中心的高处理需求，具有高性能和强并行计算能力。
2. FPGA：半定制芯片，适合需要灵活性和高性能功耗比的场景，如企业、军工。
3. ASIC：全定制芯片，适合消费电子市场，具有高性能功耗比和低量产成本。
4. 类脑芯片：尚处于研发阶段，具有模拟人类大脑处理能力的潜力，未来可能带来新一代处理器革命。

主要观点

1. GPU

• 特点：高性能、高功耗、高价格，适合数据中心的高处理需求。
• 应用：主要用于A.I学习阶段，处理海量数据。
• 市场：英伟达是当前GPU市场的巨头，其产品广泛应用于数据中心、AI计算、移动设备等。
• 性能：如Tesla P100计算卡，具有强大的浮点运算能力，适用于深度学习训练。

2. FPGA

• 特点：高性能、低功耗、可编程，适合灵活性和性能功耗比要求高的场景。
• 应用：主要用于企业、军工等对灵活性要求较高的场景，如深度学习加速。
• 市场：赛灵思是当前FPGA市场的双寡头之一，占据约50%市场份额。
• 性能：相比GPU，FPGA在单位功耗性能上有显著优势，适合推理阶段。

3. ASIC

• 特点：全定制，性能功耗比高，量产成本低。
• 应用：适合消费电子市场，如智能手机、智能设备。
• 市场：如谷歌TPU、寒武纪等公司，已开发出ASIC人工智能芯片。
• 性能：相比FPGA，ASIC在性能上更优，适合大规模生产。

4. 类脑芯片

• 特点：模拟人脑处理过程，具有低功耗、自主学习能力。
• 应用：尚处于研发阶段，未来可能用于物联网、实时数据处理。
• 市场：IBM的TrueNorth芯片是典型代表，具有高性能、低功耗特点。
• 前景：类脑芯片未来可能颠覆传统芯片结构，带来新一代处理器革命。

关键信息

芯片应用场景

• GPU：适用于学习阶段，数据中心为主。
• FPGA：适用于企业、军工等对灵活性和性能功耗比要求较高的场景。
• ASIC：适用于消费电子市场，如移动设备。
• 类脑芯片：适用于未来可能的超级智能阶段，具有自主认知和学习能力。

市场预测

• AI市场规模：预计2025年全球AI市场规模将达368亿美元，较2016年增长57倍。
• GPU市场：英伟达占据70%以上市场份额，预计未来两年GPU收入将增长25%。
• FPGA市场：赛灵思占据约50%市场份额，预计未来将继续扩大其在数据中心和工业领域的应用。

投资建议

• 重点公司：英伟达（GPU巨头）、赛灵思（FPGA双寡头）。
• 投资评级：买入。

风险提示

• 芯片研发不及预期：技术发展不确定性高。
• 下游垂直行业应用盈利不及预期：行业应用前景不明朗。

前景预测

• 芯片应用场景由需求决定：学习阶段使用GPU，推理阶段使用FPGA和ASIC。
• 未来市场趋势：随着AI进入通用智能阶段，前端应用将井喷式增长，ASIC和FPGA将成为主要市场。
• 市场潜力：A.I芯片市场是蓝海市场，具有巨大投资潜力。

投资评级说明

重点公司分析

英伟达

• 市场地位：GPU市场领导者，市场份额超过70%。
• 收入结构：GPU占84.25%，Tegra处理器占11.92%，其他产品占3.82%。
• 未来预测：预计2018-2019年收入分别为83.67亿美元、104.22亿美元，净利润分别为20.08亿美元、25.01亿美元。

赛灵思

• 市场地位：FPGA市场双寡头之一，占据约50%市场份额。
• 收入结构：通讯与数据中心占42%，工业、航空航天与国防占41%，广播、消费和汽车占17%。
• 未来预测：预计2018-2019年收入增长稳定，保持多元化战略。

总结

A.I芯片是下一代计算革命的关键，GPU、FPGA、ASIC和类脑芯片各有其适用场景。英伟达和赛灵思是当前市场的主要参与者，未来随着AI进入通用智能阶段，专用芯片市场将迅速增长。投资A.I芯片市场具有巨大潜力，但也存在研发和技术应用不确定性等风险。