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英伟达目标价突破1000美元,亚洲AI产业链乘风而上

英伟达目标价突破1000美元,亚洲AI产业链乘风而上

当微软投资OpenAI之初(2019年),微软也并不知道如今人工智能(AI)的变革狂潮如此凶猛。因而比尔·盖茨说,我们总是高估未来两年的变化,但低估了未来十年的变革。

2023年AI就迎来了它的“iPhone时代”。英伟达(Nvidia)无疑是AI变革淘金热中的“卖铲人”,近两年被誉为是“全球股市的神”,这一“AI第一股”的股价频频受到质疑,但每次财报发布后空头都会被打脸,股价涨得越高、估值却反而越便宜(利润兑现超预期)。

经历了4月因降息预期暴跌而引发的大跌,英伟达的股价(898美元)近期又逼近前高(910美元),522日英伟达将发布2024年一季度财报。

近期,华尔街再度纷纷上调股价预测,1000美元早就不是一个令人质疑的天文数据,高盛最新给出了1100美元的12个月目标价(3月前为875美元),因为机构提升了2025年到2027年财年的EPS(每股盈利)预测,提升幅度平均为8%表明持续强劲的AI服务器需求和供应改善数据中心收入的无限前景,无疑是英伟达的压舱石。

尽管英伟达有极高的护城河,但市场的机会也并不限于它,AI仍在变革初期,因此更多投资管理人更倾向于“啥都买一点”。

英伟达的标准AI GPU可能获得80%的市占率,而定制化AI芯片也在使得一些公司受益,例如特斯拉、亚马逊、微软、谷歌、AlchipBroadcomAMD

亚洲市场更是存在很多机遇。半导体行业专家、路博迈亚太区股票主题研究部门负责人温演道(Y.T. Boon)此前在上海时对笔者提及,AI的投资正迅猛增长,AI芯片未来五年会以每年50%的速度成长。

中国台湾、日本、韩国、东南亚(泰国、马来西亚等)等亚洲国家都聚集了一系列产业链上的公司,有望在AI浪潮中持续受益。

英伟达冲向千元大关?

4月公布的美国通胀、零售等数据超预期,导致6月降息预期荡然无存,当时美国科技巨头暴跌,科技七巨头市值合计蒸发9500亿美元,创下了历史最高纪录,英伟达市值损失最为惨烈,415-19日当周英伟达股价重挫13.6%,市值蒸发近3000亿美元。

不过,巨头跌倒后很快就爬了起来,如今又再度逼近900美元,今年以来涨幅近90%早在今年3月时,就有几位美股基金经理对笔者提及,1000美元以前听起来很夸张,但近在眼前了。

当时,英伟达亮瞎眼的财报打了所有空头的脸。3月的财报显示,英伟达去年四季度销售额达221亿美元,同比增长265%,其中与AI相关的数据中心收入增长409%,达到184亿美元,净利润达122.9亿美元,同比增长769%

尽管英伟达2024财年数据中心收入同比增长超过3倍,但高盛预计其在2025财年将再次实现超过2倍的增长。

“我们预计大型云服务提供商和消费互联网公司在生成式AI基础设施支出方面将继续保持增长,同时各行业垂直领域的企业客户,以及越来越多的主权国家,也将增加对AI的开发和应用。在短期内,我们看到一系列新产品推出,包括H200(推断性能比H100提高2倍)、Spectrum-X(基于以太网的AI网络解决方案)和B100(下一代数据中心GPU平台),以及供应改善,均增强了已经强劲的需求背景。

不过,亦有部分布局英伟达的机构,持谨慎乐观的态度。QDII投资经理对笔者提及,从中长期维度看,英伟达数据中心GPU业务面临两方面挑战:

一方面,通用GPU本身的竞争格局呈现恶化,AMD、英特尔都在进入该市场,虽然长期看英伟达极大概率仍是市占率70%~80%以上的绝对龙头,但相对于目前90%的市占率,仍是格局恶化,不一定能维持那么高的价格和利润率;

另一方面,每个CSP(云服务平台,例如亚马逊的AWS、微软的Azure等)都有巨大的动机和能力来开发自己的专用AI加速芯片,虽然可见的未来仍较难向外界提供通用计算服务,但作为内部使用取代一部分现有英伟达芯片的份额,仍是正在发生的事实。

在该人士看来,英伟达的合理交易区间在市盈率30~40倍,市值上限可看到2万亿美元左右(近期已经突破),比较好的介入位置在1.5万亿美元上下。

不过,AI在发展初期鼓出泡沫并很正常,要在合理的价格买入并非易事,近期更有极度乐观的机构给出2025年底英伟达达到4.5万亿美元市值的预测。

先看看英伟达的业务板块主要包括以下几个方面:

游戏平台(Gaming Platform数据中心(Data Center人工智能(Artificial Intelligence自动驾驶汽车(Automotive专业可视化(Professional Visualization。而数据中心无疑是领头羊。

之所以近期华尔街不少机构都重申对英伟达的买入评级,并提高目标价,原因在于持续强劲的AI服务器需求和供应改善因为使得机构提升了盈利预测

特别是在当前英伟达以35倍的市盈率交易,仅相当于高盛覆盖范围溢价的36%,而其过去3年的中位数溢价为160%换言之,机构认为,英伟达股价看似很高,但实则并不算贵。

提升目标价的原因也在于,近期英伟达的大客户们(主要是“科技七巨头”成员),都生成式AI相关的资本支出给出积极的展望,英伟达的GPU完全供不应求:

1、Alphabet表示其在生成式AI相关服务取得了良好的进展,并称在2024年剩余的季度,由于在技术基础设施方面的投资,资本支出或将高于一季度(约120亿美元);

2、微软强调,AI3Azure增长的贡献率为7个百分点,高于126个百分点和93个百分点,当前AzureAI需求高于其现有容量。在资本支出方面,微软指导称六月季度将出现实质性环比增长,并表示2025财年的资本支出将同比增长,因为公司希望满足对云和人工智能产品进一步增长的需求;

3、Meta将其2024年的资本支出指导提高至350~400亿美元(之前为300~370亿美元),并分享了预计2025年的资本支出将同比增长的预期,这主要是由于为支持其AI研发工作的投资;

4、亚马逊预计2024年资本支出将有较大幅的同比增长,主要是由于高基础设施资本支出以支持AWS的增长,包括生成式AI

考虑到上述来自AI生态系统的积极评论以及各种新产品的推出,机构预测英伟达的数据中心业务在今年二、三、四季度将分别实现10%、17%和5%的环比增长(之前为10%、15%和0%),反映了持续强劲的需求。

盛认为,超大规模云服务提供商的建设性资本支出评论、AI商业化的早期迹象以及英伟达的各种新产品推出,增强了华尔街在短期内的信心。

台积电管理层在最近的业绩电话会议上表示,尽管计划将CoWoS产能年增长超过两倍,但其CoWoS产能仍然紧张。CoWoS产能几乎都被英伟达占据。

重点来了,这些知名的大厂到底手上有多少块GPU?它们又需要多少?去年就有大约估算称,市场的需求会达到大约43.2万张H100。如果按照每张卡大约3.5万美元的售价来说,相当于150亿美元的GPU,这还不包括像字节跳动、百度、腾讯这些大量想要H800的中国公司。

再来看看英伟达的产能是多少?回顾2023年的2月到4月,数据中心的收入是42.80亿美元,如果按照刚才估算的数字,就已经够英伟达干到2024年去了。

H100的供应瓶颈则在于,目前只有台积电在生产H100。台积电一共有4个生产节点是为5纳米芯片提供产能的,分别是N5/N5P/N4/N4P,而且H100是在N5或N5P的私人节点上生产的,是一个5纳米的增强型节点,而英伟达需要和苹果、高通、AMD共享该节点的产能,A100则是在台积电的N7生产线做的,台积电的晶圆厂需要提前12个月就对各个客户的产能搭配作出规范,而H100从生产到出厂大约需要半年的时间。

按照业内人士的说法,晶圆厂并不是台积电的生产瓶颈,CoWoS 3D堆叠封装才是台积电的产能大门。

护城河有多深?

一直以来,竞争加剧是质疑英伟达股价持续性人士的主要观点,但英伟达的护城河很难被打破。

就其自身而言,之所以当前更多公司选择英伟达的H100而不是英伟达的A100,是因为H10016位推理速度大概会快3~5倍,训练速度大概快2.3倍,因此整体效率提高了3倍,但成本仅为1.5~2倍,再结合整体系统成本,H100每美元能够产生的性能会更高,可能是A1004~5

对于很多初创公司来说,模型的启动训练或改进速度至关重要,而H100可以使用更多数量的GPU更好扩展,并且提供更快的训练时间

那么为什么这些公司不考虑用AMDGPU主要有几方面原因,例如用AMDGPU可能需要更多时间转,会影响产品的开发速度,进而影响上市速度。

可见,英伟达的CUDA是很“危险”的护城河。CUDA的全称是Compute Unified Device Architecture,CUDA生态使得开发人员可更加高效地利用英伟达GPU的并行计算能力来加速计算任务。

这个生态系统包括CUDA Toolkit和应用。CUDA Toolkit是英伟达提供的用于GPU编程开发的软件工具包。它提供了一个完整的开发环境,包括编译器、调试器、性能分析工具、GPU加速库以及运行时API等工具,使开发者可以使用C++、Python和Fortran等编程语言来编写CUDA应用程序,并利用GPU的并行计算能力。

之所以AMD从来跟不上英伟达的步伐,也是因为现在芯片代工厂台积电的CoWos产能几乎都被英伟达给吸走,即使是MI250可能是一个可行的替代方案,但是现在也不太可用。

也有人问,为什么AMD不搞CUDA这种生态?有观点推测这是因为AMD有x86处理器这种存量市场,真要做神经网络,内部肯定还是倾向于在CPU这个老本行上做。但英伟达则不同,它只有GPU,必须充分利用GPU能力。

当然,AMD能不能被大规模运用是一个商业决策,这也取决于AMD性能的稳定性、性价比等因素。据测算,AMD MI300的价格大致是13000美元。相较于算力相当、内存减少一半的英伟达H100,MI300的价格优势约为43%。

这43%的优势在软件升级方面是被抹平的。值得注意的是,比较双方是最新推出的MI300和在2021年发布的H100,这个比较可能本身就不合适。因此,所有的比较都要考虑时间线,能不能形成长期优势。

其实,也就在3月,时隔两年黄仁勋在英伟达AI盛会GTC重磅发布新一代Blackwell架构GPU。

他称:“Hopper很棒,但我们需要更强大的GPU”。据报道,最高规格的Blackwell芯片浮点运算速度(FLOPS)大约快了5倍,能耗也进一步优化,与AMD MI300X GPU相比显现出强大竞争力,巩固了英伟达在性能和能效方面的技术优势。

但机会不止于英伟达

尽管英伟达拥有难以打破的护城河,但过去一年来AI概念股可谓是普涨,从美国到亚洲市场遍地开花,这其实意味着产业链上下游的机会有很多。而且英伟达虽好,投资机构也不可能All in一家。

温演道对笔者提及,可以将英伟达比作优衣库大家都会跟它去买标准产品,但是很多云服务厂商例如亚马逊、谷歌微软等其实各家都在做自己的大语言模型而且都要定制化。虽然他们已经是英伟达的大客户,但是他们也想定制化的AI芯片,因此就会找其他公司,例如美国的AMD和中国台湾的AlchipAlchip则是在帮亚马逊和特斯拉定制AI芯片,美国的Broadcom则在为谷歌定制AI芯片定制产品就好比定制西装更为合身,而且它们的运作成本远低于通用目的的英伟达,耗电仅为1/5

被称为英伟达“亲儿子”的超微电脑(SMCI)也是今年的黑马。从去年到20243月,其股价最大涨幅高达13倍,增幅超过英伟达;市值从50亿美元涨到超500亿美元。

简单举例,英伟达的GPU并非简单用线连起来就能用, 是若干块一组 ,插在超微电脑的机架上、配上其他零件做成服务器,卖给OpenAI、谷歌、微软、Meta等客户,用于大语言模型的训练或是云计算等。

超微电脑还有独门的液体冷却降温技术,降低GPU耗电量,让企业大幅度节约成本。有分析指出,以生成式AI所需GPU之多、发热之强,下一代数据中必需用液冷(liquid cooling)而不是气冷(wind cooling)来降温。

此外,亚洲产业链的角色不容小觑,很多公司都被英伟达带动。台积电自然不需多言,承包了所有英伟达芯片的生产;日本半导体产业链也在地缘政治背景下不断崛起,更多美国企业在日本建厂,不断扩大的AI芯片需求也使得日本厂商受益。

例如,东京电子(Tokyo Electron)这一半导体设备清洗设备的龙头中国销售占了超过60%,相较于早年的比例翻倍,原因也在于其在中国加速建新厂。东京电子一年来股价涨幅逼近100%日本的另一家公司Disco,被誉为“日本寿司刀”,其切割研磨机在产业链中占了近100%的份额,也在AI芯片浪潮中受益,一年来股价涨幅超160%。

在下游的AI应用端,未来可能也会有更多的产品。除了现在各种AI应用,温演道表示,例如三星、华为、小米等都会很快推出AI手机,AI电脑的渗透率也将逐渐提升。不过,AI的终端也可能不会只停留在手机、电脑,AI Pin就是一个很好的案例。

|来源:AI Pin官网

最直白的说,AI Pin就是一台全新概念的“AI助理”,创办团队Humane想打破既有消费者对所有电子产品的印象,目前AI Pin展示出来的功能可以说是相当多元,包括聊天、写作、播放音乐等,将原本只能通过线上ChatGPT完成的事情,在这台小小装置就都能完成了。其中最特别的可能在于检测及投影功能。

由于AI Pin上有搭载1300万像素的摄像头,因此可搭配不同的手势来指定AI Pin进行不同的功能运作,甚至是检测食物营养素等功能,这些都是目前传统穿戴式装置做不到的功能。比起笨重且容易“社死”的VisonPro头盔,这个Pin要轻巧得多。

事实上,AI一直都存在,但量变产生质变,如今生成式AI是现象级改革。2030年,全球70%的公司都会采用AI自动化和AI增强型劳动力提高生产力更多个性化和AI赋能高质量的产品也将带来消费需求提升未来已来,但未来十年的变革绝对令人想不到。

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No.5776原创首发文章|作者 周艾琳

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来源:秦朔朋友圈

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