人工智能企业研究报告.pdf
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1、人工智能企业研究报告lets go !lets go !为什么是英伟达?从20世纪信息技术革命以来,人类进入了网络时代,我们经历了PC互联网、移动互联网,未来还将进入物联网、车联网、以及人工智能时代。你会发现网络时代有个非常明显的特征,比如,计算机、手机是由硬件层(如CPU)、软件层(操作系统)以及上层的应用层组成(社交、电商、出行等),所以物联网、车联网以及人工智能同样具备类似的逻辑,而且我们也会发现不同层次孕育出了不同的公司,如PC互联网:英特尔、英伟达、苹果、微软、腾讯、Facebook、阿里巴巴、谷歌等;移动互联网:ARM、高通、谷歌(安卓操作系统、IOS操作系统)、苹果、微信、推特、
2、YouTube、哔哩哔哩、字节跳动等等。所以未来的投资逻辑就是照着当前的发展情况寻找不同层次未来有可能成为行业头部的公司,此外,还应该加上这些公司的周边公司。而英伟达则是人工智能时代的领头羊,随着数据越来越庞大,非结构化的数据越来越多,需要的算力即计算能力越来越大,例如2023年大火的ChatGPT,它是一个大型的语言模型,需要大量的数据进行训练,而训练所需的算力是惊人的,而GPU相比CPU更加适合大量的并行计算,他的计算时间会缩短很多,用一个熟知的例子解释就是:2012年吴恩达领衔谷歌大脑从1000万张图中识别一只猫,整个过程动用了1000台电脑和16000个CPU。而之后用英伟达的GPU代
3、替了英特尔的CPU,仅用了16台电脑和64个GPU就完成了同样的识别工作。所以未来GPU可能会取代CPU成为AI算力的核心。说到这里,按照上面的逻辑,那么英伟达不就成为了AI时代的硬件层吗?对,正是这样,但是还不止这些,如果看看PC互联网时代各个层次公司的股价就会发现,英特尔尽管雄霸全球计算机的CPU市场,但是它的市值远远低于微软的市值,而微软正是因为它控制了PC的操作系统。在信息技术行业有个规律叫做安迪比尔定律,即what Andy gives,bill takes away。比尔的操作系统吃掉了英特尔硬件的利润。所以做硬件还不够,如果能做到一统AI时代的操作系统,也许就会有统治整个AI时代
4、的机会。什么是人工智能?首先我们需要介绍一些简单的人工智能的知识:人工智能的意思是让机器模拟人类的决策方式,具备人的一些能力。如图所示:模型历史数据训练新的数据输入预测未知属性规律经验归纳新的问题输入预测未来什么是人工智能?那么为了模拟人的决策方式,还需要具备一些能力模拟人的决策,例如,人是通过感官接收外部的信息(视觉,味觉,嗅觉,触觉等等),并将信息传递给大脑,由大脑分析后做出决策,因为,机器也需要具备此类能力,这也就变成了人工智能的研究方向:人工智能机器学习强化学习监督学习非监督学习深度学习自然语言处理文本生成问答文本分类机器翻译语言语言转换文本文本转换语音图像图像识别计算机视觉自动推理知
5、识表示规划能力学习能力语言能力感知能力推理能力记忆能力规划能力人类智能人工智能研究框架正如前面所指出的,与PC互联网和移动互联网一样,人工智能同样分为三个层次,即基础层、技术层和应用层。基础层包括芯片、传感器、算法、云计算、大数据等等;技术层包括上页所说的语音识别、计算机视觉等等;应用层就是人工智能技术在各行业的应用,比如最近大火的chatGPT。中国最强的就是应用层,在基础层的差距较大。清楚了三个框架,那么做投资的时候就非常清晰了,就对照三个层次寻找不错的公司即可。实际上,chatGPT就是人工智能行业发展的一个转折点,从今年2月以来英伟达和微软的股价一直在涨,英伟达因为提供算力芯片,所以尽
6、管很多行业外的人不懂,但是股价已经反映了一切,而且在2023年3月23日超过伯克希尔哈撒韦的市值,成为美国第五大上市公司。国内的人工智能公司也受此影响,股价纷纷大涨,例如科大讯飞等等。当然,英伟达不仅仅是做芯片而已,聊天机器人、推荐系统(这个时代,推荐引擎会替代搜索引擎)、自动驾驶、元宇宙等等一切跟人工智能相关的内容它都在做,这也是我从去年8月开始研究英伟达的原因,但是我想目前的了解还是不够的,还需要更深入的内容。我会继续,后续的报告会按照三个层次来研究不同的人工智能公司,为大家提供一些不同的视角,但是此份报告就先到这里,因为拖得时间太长了,对于投资来讲,时间就是一切。同时,也可以对照美股的公
7、司研究国内的公司,例如GPU方面,国内一些公司与英伟达的差距是一到两代的差距,不过我们的举国体制下,也许有超越的机会,不是吗?本篇报告的意义在于给大家展示一个更全面的英伟达,但是对于其商业上的分析不足,更多是技术上。注:报告中的数据来自年报、wind、公开信息,图片来自官网,icon来自https:/ center)专业可视化(professional visualization)数据来源:NVIDIA Quarterly Revenue Trend,单位:billion以上的数据来自于英伟达官网的NVIDIA Quarterly Revenue Trend,与其年报收入有较小的差距,但是也基
8、本反映了其收入结构。从收入结构图中可以看到,其游戏收入占比最高,其次是数据中心收入,再次是专业可视化部分收入,最后是其他收入部分。以2022年为例,游戏收入部分主要还是其GeForce GPU的销售;数据中心部分收入主要来自于其Ampere架构的GPU,用于云计算和AI;专业可视化的收入来自于Ampere架构产品和3D设计、AI等的需求增加。英伟达发展历史梳理接下来的篇幅,将主要来分析英伟达目前在做什么,以及做到了什么样的程度,这对于我们的启示在于,由于英伟达是以GPU为核心进而拓展出了人工智能、元宇宙等更新的业务,我们可以通过了解英伟达的发展现状,从而理解目前这些领域最前沿的技术是什么?这些
9、技术可以做什么?并且这一发展过程绝不仅仅是英伟达单打独斗,他是一家生态型企业,各部分业务都涉及诸多群体,我们也可以挖掘更多的公司,他们将是人工智能时代的明星。例如,英伟达的自动驾驶业务所需要的HD mapping companies(即高精度地图行业),这真是个有趣的发现,因为要发展自动驾驶业务的话,对于高精度地图的需求必不可少,例如高德地图等公司,所以当你研究到这步的时候,不得不佩服阿里、腾讯这些公司,他们早已布局,而且你会发现高德地图衍生了非常多的商业模式,its amazing。带着这样的好奇心,那我们就先看看英伟达究竟是一家什么样的公司,以及他最终构建的究竟是什么样的商业版图。首先,沿
10、着时间的脉络,来了解这家公司的发展历程:1993黄仁勋和其他两位创始人共同创立了英伟达1994与 SGS-Thomson Microelectronics 达成了首个战略合作伙伴关系,为该公司制造单芯片图形用户界面加速器1996推出首款支持 Direct3D 的 Microsoft DirectX 驱动程序1997推出全球首款 128 位 3D 处理器 RIVA 128。1998 与台积电签约建立多年战略合作伙伴关系 扩展RIVA处理器系列,RIVA 128ZX提供了业内超快的3D处理能力,RIVA TNT是第一款多纹理3D处理器。1999 NVIDIA 发明了图形处理器,由此走上了重塑行业的
11、道路 宣布以每股 12 美元的价格首次公开募股2000 收购显卡技术先驱 3dfx 发布全球首款笔记本电脑 GPU GeForce2 Go 微软选择NVIDIA为其首款Xbox游戏机提供图形处理器2001 成为发展最快的半导体公司,收入达到 10 亿美元,并被纳入标准普尔 500 指数 携 NFORCE 进军集成显卡市场 推出业内首款可编程GPU-NVIDIA GeForce3,使开发者能够创建定制视觉效果2002 第 1 亿台处理器出货 推出NVIDIA 推出游戏之道,旨在鼓励游戏开发者充分利用 GPU 的强大功能2003 收购无线领域图形和多媒体技术的领导者MEDIA Q 推出“Dusk、
12、Ogre 和 Time Machine”的三重演示,展示了栩栩如生的几何形状的头发、动态模糊、基于时间的着色、高级皮肤着色和其他突破性的图形功能2004 与暴雪娱乐合作,发布了采用3D图形技术游戏“魔兽世界”,这款大型多人在线游戏很快成为全球最热门的游戏 推出SLI技术,允许将多个GPU连接在一起,并显著提升了单台机器的图形处理能力 帮助美国国家航空航天局重建了火星地形;借助NVIDIA技术,漫游者号传输的数据在逼真的虚拟现实中实现渲染,让科学家们可以如同在火星表面上自由移动一样探索火星2005 收购总部位于台湾的核心逻辑技术开发商Uli Electronics 为索尼 PLAYSTATION
13、 3开发处理器2006 第 5 亿台图形处理器出货 推出 CUDA,这是一种用于通用 GPU 计算的革命性架构。借助 CUDA,科学家和研究人员能够利用 GPU 的并行处理能力来应对最为复杂的计算挑战 收购 Hybrid Graphics,这是一家为手持设备开发嵌入式 2D 和 3D 图形软件的开发商2008推出 Tegra 移动处理器,其功耗比普通 PC 笔记本电脑低 30 倍,并可提供酷炫的性能 收购 Mental images,这家公司是视觉渲染软件领域的领导者,其 Iray 软件与Quadro GPU 相结合,通过逼真的设计渲染效果为创意专业人士提供即时反馈 Apple 为其突破性产品
14、 MacBook、MacBook Pro 和 MacBook Air 笔记本电脑采用GeForce 9400M GPU 收购 AGEIA,这家公司是游戏物理技术开发商,其 PhysX 软件在游戏中用于再现物理性质对物理世界中的物体的影响效果2009 与 Google 合作,在其 Tegra 处理器上运行 Android 系统 与 Siemens Healthcare 携手创造出全球首个 3D 超声波 推出了代号为“Fermi”的新一代 CUDA GPU 架构2010 Tesla GPU 为全球超快的超级计算机,即中国的 Tianhe-1A,提供动力支持 推出 Optimus 技术,这是笔记本电
15、脑的一项突破,可实现自动管理 GPU 以平衡电池寿命和性能 奥迪选择 NVIDIA GPU 为全球所有奥迪汽车的导航和娱乐系统提供支持2011 推出全球首款双核移动处理器 Tegra 2,在此基础上打造出首款 Android 平板电脑 第10亿台图形处理器出货 与英特尔达成为期六年的交叉授权协议,赢得15亿美元的授权费 在CES大会上推出“Project Denver”,这是一款基于超高效ARM架构的定制CPU2012 NVIDIA GRID 将图形引入云端,首款虚拟化 GPU 问世 推出功能强大的基于 Tegra 3 的平板电脑和智能手机 推出基于 Kepler 的 GeForce GTX
16、600 系列,可提供世界上超快的游戏性能2007 创下第一季度 10 亿美元的营收业绩 推出 Tesla GPU,让此前在超级计算机中提供的计算能力广泛用于药物研发、医学成像和天气建模等领域研究人员的工作 收购 PortalPlayer,这是一家为个人媒体播放器提供半导体、固件和软件的供应商2014 推出 Maxwell(第 10 代架构),助力 GeForce GTX GPU 在性能、图形和效率方面取得突破性进展 NVIDIA Tegra K1 正式发布,这是一款192核超级芯片,将全球速度超快的GPU的DNA注入了移动设备2015 NVIDIAGeForce GTX TITAN X问世,这
17、是有史以来功能极其强大的处理器,专为训练深度神经网络而打造 NVIDIA Tegra X1 是一款256核移动超级芯片,可为深度学习和计算机视觉应用程序带来1 Teraflops 的处理能力 Jetson TX1 是模块化超级计算机,支持新一代智能自主机器2016 推出 NVIDIA Iray VR,通过模拟光线和材质来创建逼真的交互式虚拟环境 NVIDIA DRIVE PX2 支持功能强大的车载人工智能,使汽车行业走上自动驾驶汽车的道路 推出第11代GPU架构NVIDIA Pascal,为更为先进的NVIDIA Tesla 加速器和GeForce GTX 显卡提供支持 推出NVIDIA DG
18、X-1,这是全球首款一体化深度学习超级计算机,可强力支持人工智能应用程序2017 借助NVIDIA Isaac 机器人模拟器,可以更轻松地训练和部署智能机器人 NVIDIA推出NVIDIA Volta GPU架构,借助NVIDIA Tesla V100 GPU加速器为DGX系列AI超级计算机提供支持 NVIDIA SHIELD 借助Google Assistant 和SmartThings Hub技术将AI带入家庭 模块化NVIDIA Jetson TX2 AI 超级计算机为AI城市的功能强大的智能机器人、无人机和智能摄像头打开了大门2013 令人震撼的游戏和娱乐便携设备 NVIDIA SHI
19、ELD 面向游戏玩家推出 GeForce GTX TITAN,采用与世界顶级超级计算机相同的“DNA”收购 Portland Group,进而推动 NVIDIA 为加速计算革命创建开发者工具的进程 NVIDIA GRID 视觉计算设备问世,可为小型企业网络上的几乎任何设备提供超快的GPU 性能 发布全球超快的四核移动处理器Tegra 4和首款完全集成的4G LTE 移动处理器 Tegra 4i2018 推出NVIDIA DGX-2,这是首款能够提供2Petaflops(1petaflop等于每秒钟进行1千万亿次的数学运算)计算能力的单一服务器,由NVIDIA V100 GPU和革命性的GPU互
20、联结构NVIDIA NVSwitch提供支持 NVIDIA Clara 平台问世,提升了数百万种传统医疗仪器的功能,并未采用AI的医疗设备开创了未来 推出NVIDIA Turing GPU架构,为全球首款具备实时光线追踪功能的GPU提供支持,而实时光线追踪长期以来被视为计算机图形技术的终极目标 推出NVIDIA DRIVE constellation,这是一款模拟系统,可在VR种模拟自动驾驶汽车安全行驶数十亿英里 推出NVIDIA Jetson AGX Xavier,支持轻松创建和部署用于制造、配送、零售、智慧城市等领域的AI机器人应用程序 NVIDIA 推出RAPIDS,这是一个开源GPU加
21、速平台,可加速数据科学和机器学习发展2019 推出NVIDIA Studio,这个平台可以大幅提升全球4000万在线和工作室创意工作的性能和可靠性 NVIDIA DRIVE AGX Orin 是一款适用于自动驾驶汽车和机器人的高度先进的软件定义平台 推出NVIDIA参考设计平台,帮助公司为日益增多的HPC应用程序快速构建基于GPU加速Arm的服务器 NVIDIA Jetson Nano 和 Jetson Xavier NX 加入NVIDIA 适用于嵌入式物联网应用程序的高性能、低功耗处理器系列 丰田和沃尔沃集团使用NVIDIA DRIVE 端到端平台,开发和训练安全的自动驾驶汽车,并部署到全球
22、的交通运输行业 推出NVIDIA EGX边缘计算平台,可将加速AI的强大功能引入企业边缘2020 隆重推出NVIDIA Ampere GPU架构,助力实现一种新的功能强大且灵活的数据中心 收购了高性能互联技术领域的领头羊Mellanox,HPC领域的两家卓越公司合二为一 成为全球市值最高的半导体公司2023 Open AI推出了ChatGPT,成为了历史上用户增速最快的应用,一时间火遍全球;但是其需要超过1万枚英伟达A100 GPU芯片来提供算力支持2940501001502002503002020200019982002200420062008201020122016201420182022
23、2024收盘营业收入2018年推出了Turing GPU架构,计算机图形技术的终极目标2021年11月29日英伟达股价达到高点,333.76美元,主要是因为在2021年的11月比特币达到峰值1999年发明了GPU,走上重塑行业之路图1:英伟达股价和营收数据数据来源:,wind68,41233002040608010012014016018020022024026028030032034005,00010,00015,00020,00025,00030,00035,00040,00045,00050,00055,00060,00065,00070,0002016/1/12020/1/12022/
24、1/12018/1/12015/1/12017/1/12019/1/12021/1/12023/1/1纽交所比特币指数英伟达股价图2:英伟达股价和比特币指数走势Cor(英伟达,比特币指数)=0.8972解决方案AI 和数据科学数据中心和云计算设计和虚拟化边缘计算高性能计算数据分析机器学习深度学习训练深度学习推理对话式AI面向企业IT的加速计算NVIDIA launchPad云计算托管本地虚拟化ML Ops边缘计算网络增强现实和虚拟现实3D协作图像虚拟化工程模拟多显示器渲染直播AI-ON-5G智能视频分析工业机器人边缘部署管理边缘解决方案高性能计算和AI仿真与建模科学可视化自动驾驶汽车Chauf
25、feurConcierge训练高精地图货车运输业ADAS仿真自驾计程车英伟达产品和解决方案分类我将英伟达的股价、营业收入以及比特币指数绘制在了上一页,可以看到在2016年股价开始起飞,而且2021年英伟达股价达到了创纪录的333.67美元,这是因为比特币的价格在2021年的11月达到了创纪录的新高,而市场对于英伟达股价的预期与比特币走势较为密切,因为比特币挖矿需要英伟达的显卡,因而在比特币开始下跌时,英伟达的股价也开始了下跌。从图二中也可以看到,英伟达股价和比特币指数的走势除了红框标注的部分不一样外,其他部分,尤其是红框之后的走势高度一致,我也计算了两只股票的日数据之间的相关系数,为89.72
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