【研报】全球新经济产业专题：招兵买马后，半导体产业的三分天下，英伟达、AMD、英特尔-20201023（18页）_1mb

中信证券研究部文档总结

核心内容

本文档主要分析了当前芯片行业三大巨头——AMD、英伟达和英特尔在高性能计算领域的战略布局与市场动态。重点围绕AMD收购FPGA龙头赛灵思、英伟达收购Arm以及英特尔在“数据导向”战略下的发展展开讨论，同时对相关技术、市场前景及估值进行了分析。

主要观点

1. AMD的计算生态布局

• 收购赛灵思：AMD计划以300亿美元收购赛灵思，旨在补齐其在FPGA领域的短板，完善其CPU+GPU+FPGA的计算生态闭环。
• 协同效应显著：赛灵思的FPGA和AI引擎可与AMD的CPU和GPU形成协同，提升AI计算能力，并在云计算数据中心和AI推理端抢占市场份额。
• 市场潜力大：赛灵思预计未来三年数据中心业务将贡献主要增长，市场规模有望从2020年的150亿美元增长至2024年的280亿美元。
• 技术优势：赛灵思的ACAP技术（自适应计算加速平台）结合了FPGA与AI引擎，实现异构加速，且已发布基于7nm工艺的Versal产品。

2. 英伟达的AI芯片王者地位

• 数据中心业务复苏：英伟达数据中心业务在2020年实现显著增长，同比提升167%，主要得益于其在AI云端训练与推理端的布局。
• DPU架构突破：英伟达推出DPU（数据处理器），集成Arm处理器核、VLIW矢量计算引擎和智能网卡，提升分布式存储、网络计算和网络安全性能。
• 收购Mellanox：通过收购Mellanox，英伟达强化了在数据中心通信传输和处理领域的布局，其InfiniBand网络互联成为高性能计算领域的标准。
• 收购Arm的不确定性：英伟达提出以400亿美元收购Arm，旨在打造GPU+Arm的服务器计算架构，但面临Arm架构劣势和监管压力等挑战。

3. 英特尔的“数据导向”战略

• 并购策略：英特尔通过收购Altera和Mobileye，强化了其在FPGA和ADAS领域的布局，逐步构建CPU+FPGA+存储+GPU的完整计算生态。
• 市场地位稳固：尽管面临AMD和英伟达的竞争，英特尔凭借其庞大的产品组合仍是云计算、AI、5G、智能驾驶和物联网等市场发展的关键参与者。
• 估值优势：相比英伟达和AMD，英特尔的PS（市销率）和PE（市盈率）相对较低，显示其估值更具吸引力。
• 业绩压力：尽管计划投资150亿美元扩建晶圆厂，但其数据中心业务在2020年Q3出现负增长，且7nm制程进展缓慢，可能影响其在高性能计算领域的竞争力。

关键信息

1. 市场格局

• 芯片市场正形成AMD、英伟达、英特尔三足鼎立格局。
• FPGA市场由赛灵思和英特尔（Altera）主导，其余为Microchip和莱迪斯。

2. 技术发展

• AMD：7nm制程已应用于EPYC服务器，且与赛灵思合作开发AI加速方案。
• 赛灵思：推出ACAP技术，实现FPGA与AI引擎的结合，开发了适用于智能驾驶的4D成像雷达解决方案。
• 英伟达：推出BlueField DPU系列，结合Mellanox的InfiniBand技术，实现计算与传输一体化。
• 英特尔：在7nm制程上进展缓慢，且面临数据中心业务下滑压力。

3. 估值与收购

• AMD收购赛灵思：估值PS为9.5倍，PE为37.8倍，与Intel收购Altera的估值相近，未支付明显溢价。
• 英伟达收购Arm：估值可能较高，但面临架构劣势和监管阻力。
• 可比公司估值：2020年，AMD的PS为11.1倍，英伟达为22.1倍，英特尔为3.0倍，赛灵思为9.4倍。

4. 市场趋势

• AI应用爆发：AI将在医药、金融、无人驾驶等领域爆发增长，推动芯片市场发展。
• GPU与FPGA协同：在AI推理端，GPU正向边缘设备渗透，与ASIC和FPGA共同繁荣。
• 数据中心需求增长：数据中心业务是当前芯片行业增长的重要驱动力，尤其在AI训练和推理领域。

风险因素

• 宏观经济复苏放缓：可能影响芯片市场需求。
• 芯片开发周期过长：导致市场预期与实际需求不匹配。
• 资产收购进展不及预期：可能影响企业战略布局和市场竞争力。

总结

文档系统分析了AMD、英伟达和英特尔在高性能计算领域的战略动向与市场表现，强调了FPGA、AI芯片和数据中心业务的重要性。通过收购FPGA龙头赛灵思，AMD有望在AI计算领域与英伟达抗衡；英伟达通过收购Mellanox和Arm，进一步巩固其在数据中心和移动端的布局；英特尔则通过“数据导向”战略，保持其在云计算、AI、5G和智能驾驶等领域的主导地位。文档还提供了详细的财务数据、产品技术说明及估值分析，为投资者提供全面参考。