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两年内翻六番,不管英伟达贵不贵

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作者来源: http://www.baidu.com/ ????? 发布时间:2018-08-08
《红色杂志》财经专著作者何骅 中兴通讯在“制裁事件”中被推到舆论的最前沿,同时也引起了市场对“中国核心”的激烈讨论.。 虽然GPU和ai芯片市场的领头羊英伟达在本次讨论中很少被提及,但作为一只自2016年以来股价上涨超过6倍的“牛股”,在上涨过程中不断被提及的问题是:英伟达的股价现在是否被高估了?? 在本文中,作者将与您讨论市场价值1300亿美元的英伟达现在是否贵.。 图形处理器具有很大的潜力 人工智能的深入学习可以推广,其中重要的原因是计算能力的提高和GPU的出现.。 1999年,英伟达设计并生产了geforce 256,这是全球首款消费级3d图形GPU.。 2012年,英伟达与谷歌人工智能团队合作构建了最大的人工神经网络,并首次将人工智能应用于YouTube视频内容分析.。 深层神经网络技术在GPU的支持下也取得了重大突破,英伟达为人工智能的“里程碑”发展提供了强大的计算能力,包括计算机视觉、语音识别和自然语言处理.。 可以说,大数据、深度学习和GPU的出现,创造了目前人工智能的繁荣,这也是英伟达被誉为深度学习三大创始人之一的原因.。 2013年11月,英伟达与IBM联手,正式将GPU加速器技术引入企业数据中心.。 而“数据中心加速器市场”一词的正式出现,也达到了英伟达时代创始人的地位.。 数据中心加速器,也称为ai芯片,用于加速ai计算. 现在这块蛋糕越来越大,已经进入了“百家争鸣”的非零和博弈阶段。 ai computing强调“通用性与功耗平衡”——GPU是深入学习(主要用于云计算数据中心)的上游培训端的首选,包括Google TPU和cambern npu在内的ASIC如雨后春笋般涌现.。 而下游推理端更接近终端应用,需求更细分. 除了GPU主流芯片,包括CPU / FPGA / ASIC也将在这一领域发挥各自的优势和特点(见表1 )。 笔者认为,GPU凭借其强大的并行计算能力,广泛符合当前人工智能监管深度学习和生成性反网络( gan )学习所需要的密集数据和多维并行计算需求,在未来3 - 5年仍是深度学习市场的首选.。 数据中心可以增加五倍. 深度学习的上游培训端以GPU为主,基本上由英伟达垄断. 虽然下游推理端可以容纳CPU / FPGA / ASIC等芯片,但英伟达的竞争态势仍然占主导地位.。 这项业务(我.e. 英伟达的数据中心业务)贡献了8. 2016年收入的5 %.. 3亿美元,增长145 %;到2017年,这一比例将增加133 %至19 %. 3美元.20亿。 作者预测英伟达的数据中心业务将从8. 3亿美元增加了五倍,达到4美元.2019年达到50亿.。 从数据中心服务器支出的构成来看,预计GPU等人工智能芯片的成本将从2016年的2 %上升到2019年的10 %.。 根据Gartner的数据,全球服务器出货量增加了3. 2017年比2016年增长5 %.. 1 %,而服务器销售收入增加了10 %. 4 %,这源于企业客户和超级数据中心的需求,进一步扩展到混合云服务器,并带来数量和价格的不断增长.。 与此同时,这些客户对服务器的要求越来越高,导致销售增长高于销售增长.。 2016年,服务器的总销售收入约为540亿美元,其中86 %或460亿美元属于x86服务器( 2015年x86服务器的百分比为82 % ),其余14 %属于IBM等非x86服务器.。 据ark investment management LLC计算,x86服务器的组件成本占90 %,即410亿美元,包括英特尔CPU、NVIDIA GPU和内存等.。 在410亿美元的组件成本中,英特尔占了约13美元成本的三分之一.60亿美元(英特尔2016年的数据中心业务收入为17美元.据ark investment management LLC估计,80 %的数据中心服务器收入为13美元.60亿). 英伟达GPU收入8. 3亿美元只占2 %;其余65 %是主板、内存、硬盘、网络连接和其他设备.。 根据以上逻辑,笔者估算了2019年数据中心服务器的开销: 1、2017年,服务器销售收入增长10. 4 %至59美元.作者中立估计,未来三年全球服务器出货量的复合年增长率在3 %至4 %之间,相应的销售收入复合年增长率约为5 %。 2. 笔者估计,随着人工智能深入学习需求的加快,GPU等人工智能芯片在数据中心加速器市场的扩展,加速器成本支出的比例将从2016年的2 %提高到2019年的10 %.。 由此推算,2019年加速器市场空间约为5.30亿美元.。 3. 考虑到2016年加速器市场约8亿美元基本上由英伟达GPU垄断(约占100 % ),英伟达2016年相应市场业务收入为8. 3亿美元),到2019年,如果增加一些amd GPU、少量FPGA、ASIC等芯片,但NVIDIA的比例仍在90 %左右,约为4.50亿至4亿.8亿美元,相当于5.30亿美元,即从8.2016年为50亿美元.. 增加了3亿美元。 拥抱自动驾驶市场 如果说数据中心的爆发使英伟达成为近三年来备受关注的“新星”,那么,拥抱无人市场,打造收入指挥棒,将使英伟达在未来十年有资本成为“黄金股”.。 作者始终相信,世界将以2020年为界,开启无人驾驶的“黄金十年”.。 然而,L3半自动驾驶的发展要求整个汽车行业对供应商关系进行重组和整合.。 “汽车公司+供应商+芯片巨头+出租车软件+物流公司”的联合连横将为汽车行业带来全面的市场机遇.。 其中,英伟达作为无人驾驶上游系统解决方案的领导者之一,不断改善自主驾驶环境的生态圈以争夺杆位,同时在自主驾驶系统核心策略算法层面,通过积累和研发增加障碍.。 英伟达提出了完整的自动驾驶策略方案,包括ai驱动的自动驾驶系统+英伟达统一底层计算平台L2 - l5 +端到端软件系统(数据采集、模型训练、驾驶模拟) + 370多个合作伙伴的开源生态平台.。 笔者认为,随着无人驾驶汽车行业的普及,除了硬件成本高、功耗大外,整个算法的解决方案也将得到解决.。 从2015年px车载超级计算平台发射到去年底飞马座l5全自动驾驶,英伟达在硬件计算能力和研发节奏方面成为“先锋”.。 2017年,英伟达对汽车相关业务贡献甚微,仅比去年同期增长15 %.。 但目前汽车驾驶业务仍处于协同布局阶段,随着奥迪A8为首的高端轿车明年逐步配备L3基本半自动驾驶,市场容量将对英伟达汽车业务收入做出明显贡献,成为继数据中心之后的性能“指挥棒”.。 计算能力的革命又被细化了 3月底,天丰海外团队访问了英伟达硅谷GTC网站,深刻感受到基于“图形+ ai +自动驾驶+新平台(机器人/医疗)”的计算革命的更新和细化,英伟达通过GPU产品强大的技术壁垒,继续优化和拓展产品生态圈.。 此外,英伟达鼓视频卡业务依然充满活力,70 %以上的市场份额将继续巩固公司在高端PC游戏( RTX、4k、VR为游戏带来影视艺术的视觉体验)、电子竞技、社会热情( pubg、fort nit的社会红利)、用户群升级周期( Pascal的安装率仍然只有30 % )等方面带来的稳步增长。 此外,还讨论了虚拟货币挖掘这一备受关注的领域.。 很多人错误地认为GPU矿业与比特币价格有着密切的关系,甚至影响了英伟达的业绩结构.。 但实际上,GPU本身并不是为了挖掘比特币而设计的,虚拟货币的挖掘生态是一个以新货币替代旧货币的内部循环逐渐衰退的过程.。 其次,采矿业比amd GPU更受欢迎,2017年采矿业占amd营业收入的5 - 6 %,而对英伟达的影响估计只有4 %。 因此,英伟达CEO黄仁勋多次表示:“游戏、专业愿景、数据中心的同比增长以及未来自我驱动的发展将使英伟达成长为一家规模比现在大10倍的公司,而虚拟货币只是锦上添花.”。 ” 现在让我们来回答文章开头的问题——英伟达现在被高估了吗?? 没有高估的答案是显而易见的。 “游戏业务稳步增长+数据中心ai爆发+自动驾驶长期接力”的三驾马车,使英伟达肩负着推动ai浪潮的“冒险与成功”.。 事实上,从另一个角度来看,回顾英特尔的发展,在20世纪90年代,当个人电脑PC上涨时,英特尔的股价从1992年初的约2美元上涨到2000年的约50美元,涨幅达到25倍. 在互联网泡沫出现之前,PE仍低于50倍,但在2000年达到70倍的最高水平.。 目前,英伟达的股价相当于PE 49x.。 从2013年的约10美元增加到目前的226美元,四年内增加了20多倍.。 但如果以“十年金股”为界,英伟达目前1300亿美元的市值只是一个开始.。 (作者是天丰证券研究所海外团队首席分析师) 资料来源: http : / /万维网. 义田子胥. 内容? 身份证号码= 45686449
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