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A.I芯片——下一代计算革命基石

核心内容

人工智能正引领下一代计算革命，作为计算平台的核心，A.I芯片将在未来发挥关键作用。当前A.I芯片仍处于早期发展阶段，主要分为通用芯片（GPU）、专用芯片（FPGA、ASIC）以及类脑芯片。不同芯片在性能、功耗、成本和灵活性方面各有优势，适用于不同的应用场景。

主要观点

• 人工智能处于服务智能阶段，正在向通用智能和超级智能发展，其应用广泛，涵盖个人助理、安防、交通、医疗健康、电商零售、金融、教育等领域。
• A.I芯片是未来计算产业的核心，谁掌握A.I芯片市场，谁就可能成为下一个“英特尔”或“ARM”。
• GPU、FPGA和ASIC是当前A.I芯片的三大主流技术路线，分别适用于数据中心、企业/军工和消费电子市场。
• 类脑芯片仍处于研发阶段，未来可能带来新一代处理器革命，但目前不确定性较大。
• 人工智能芯片市场前景广阔，未来市场规模预计从2016年的6.4亿美元增长至2025年的368亿美元，增长57倍。

关键信息

GPU：通用芯片，适用于高处理需求的数据中心

• 特点：性能强、功耗高、价格高。
• 应用：主要用于A.I训练数据处理，如深度学习。
• 市场主导者：英伟达，其Tesla系列计算卡广泛应用于数据中心。
• 性能优势：在浮点运算和并行计算方面性能远超CPU。
• 成本与市场：GPU在数据中心市场占据主导地位，但成本较高。

FPGA：半定制化芯片，适用于灵活、高性能功耗比场景

• 特点：高性能、低功耗、可编程性强。
• 应用：主要用于企业、军工等对灵活性和性能功耗比要求较高的场景。
• 市场布局：赛灵思为FPGA领域双寡头，市场份额占比达90%。
• 性能优势：相比GPU，FPGA在单位功耗性能上有显著提升，且开发周期较短。
• 成本与市场：FPGA成本较高，适合高端市场，如企业级应用。

ASIC：全定制化芯片，适用于消费电子等高性能功耗比场景

• 特点：高性能、低功耗、低成本、高可靠性。
• 应用：主要用于消费电子市场，如智能设备、移动终端。
• 市场布局：谷歌TPU、寒武纪等公司已开发ASIC人工智能芯片。
• 性能优势：性能功耗比优于FPGA，适合大规模量产。
• 成本与市场：ASIC在量产阶段成本较低，适合价格敏感市场。

类脑芯片：新兴技术，未来潜力巨大

• 特点：模拟人脑结构，具有自主认知、低功耗、实时数据处理能力。
• 应用：尚未普及，仍处于研发阶段，未来可能应用于物联网、智能设备等。
• 市场前景：若能实现高性能、低功耗、自主学习等功能，将带来新一代处理器革命。

前景预测

• 芯片应用场景由需求决定：GPU适用于学习阶段（数据中心），FPGA和ASIC适用于推理阶段（前端应用）。
• 市场趋势：随着A.I进入通用智能阶段，前端市场将快速增长，专用芯片市场前景乐观。
• 市场规模预测：预计2025年全球A.I市场规模将达368亿美元，增长显著。

重点推荐标的

• 英伟达（NVIDIA）：

  • 产品包括GeForce、Quadro、Tesla、DGX等。
  • GPU业务占公司收入的84.25%，2017年收入占比较稳定。
  • 2018-2019年预计收入分别为72.78亿美元、90.97亿美元。
  • 净利润率预计保持在24%以上。

• 赛灵思（Xilinx）：

  • FPGA市场双寡头，市场份额占比达90%。
  • 主要收入来源为通讯与数据中心（42%）、工业、航空航天与国防（41%）。
  • 2018-2019年预计收入分别为10.45亿美元、13.25亿美元。

风险提示

• 芯片研发不及预期：技术突破和产品落地存在不确定性。
• 下游行业盈利不及预期：应用领域可能面临盈利压力。

行业趋势与投资建议

• 投资热度持续上升：全球人工智能投资呈爆发趋势，2015年后进入新高潮。
• 市场潜力巨大：AI被认为是具有广阔前景的蓝海市场，未来投资回报空间大。
• 投资评级：英伟达和赛灵思均为“买入”评级。

总结

A.I芯片是下一代计算革命的核心，GPU、FPGA和ASIC各有优势，分别适用于数据中心、企业/军工和消费电子市场。类脑芯片虽处于研发阶段，但未来潜力巨大。英伟达和赛灵思作为行业龙头，具备较强的市场竞争力，值得重点关注。