英伟达2QFY24 指引大超预期，带动市值接近1 万亿美元5/25 英伟达发布业绩，1QFY24 收入71.9 亿美元，超彭博一致预期10%。 业绩会后2QFY24 收入一致预期上调47%，其中数据中心业务营收预期69.6亿美元，和业绩会前比上调66%。市场预期英伟达2024 年数据中心业务收入达260 亿美金，同比增长48%。业绩发布后，英伟达单日股价涨24%，市值达到9381 亿美元，是Intel 2000 年市值超过1 万亿美元以来半导体企业最大市值。业绩会上，英伟达CEO 黄仁勋表示全球价值1 万亿美元的数据中心将从传统计算转向智能网卡、智能交换机和GPU 等加速计算，且工作负载主要以生成式AI 为主。我们预计2025 年左右当生成式AI 应用大规模落地后，数据中心用推理及训练芯片市场约900 亿美元，带动先进代工，先进封装，光模块，服务器在内相关产业链。 训练芯片需求：CSP 及AI 创业公司带动训练算力需求快速增长参考2023 年3 月发布的《从英伟达GTC 看AI 工厂的投资机会》，GPT3大约需要2000 张A100x 一个月的算力。考虑到GPT4 多模态技术演进，我们乐观假设每家科技巨头训练GPT-4 及类似的多模态大模型需要1.6 万张H100 x 月的算力（GPT3 的8 倍），对应约5 亿美金/家的资本开支（其中4亿美金是GPU 采购费用）。此外，我们看到世界各地出现AI 大模型创业热潮，我们假设1600 张 H100/家是AI 创业公司入门水平。我们认为全球大约有30 家科技巨头和300 家AI 初创企业进行相关投资，则对应约300 亿美金的GPU 需求，相当于英伟达22 年数据中心收入的2 倍，全球芯片市场规模的26%。由于CUDA 软件框架的存在，英伟达在训练芯片市场几乎处于垄断地位。 推理算力：需求和应用需求成长成正比，供应商呈现百花齐放态势推理需求和用户数增长呈正比。在推理芯片的选用方面，相较于训练更多关注模型大小而言，推理更依赖于任务本质，因此CSP 客户除了采用1）英伟达，AMD 等的推理芯片（例如英伟达T4）以外，2）也会采用 TPU 等自研ASIC 芯片，这些芯片通用由CSP 和Marvell/Broadcom 等芯片公司共同设计。寒武纪等企业在中国市场也有较好份额。根据IDC 此前统计，推理/训练需求的配比一般在7：3 到6：4 之间。因此，我们预计当2024 年/2025年生成式AI 大规模商用后，推理芯片需求可能在600 亿美金左右。 产业链的机会在哪里：先进代工，先进工艺产业链，光模块英伟达GPU 目前采用台积电4nm/3nm 工艺进行生产，采用台积电的CoWoS（chip on wafer on substrate）进行封装。受美国出口管制限制，包括封装和系统组装在内，大部分生产活动都不能在中国大陆进行。全球产业链的主要参与者包括，（1）台积电（先进工艺代工/先进封装），（2） 向台积电提供先进封装设备（ASM Pacific，Besi）和ABF 载板（lbiden、Shinko）等材料的公司，（3）工业富联等英伟达提供GPU 和服务器组装服务的企业，（4）中际旭创等向CSP 提供用于AI 数据中心光模块的企业。根据测算，如果2024 年英伟达H100 出货量达到48 万片，则将带动11.52 亿美金的800G 光模块，27 亿美金系统组装需求。 风险提示：AI 及技术落地不及预期；本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。
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