三大业务布局数字智能经济未来成长可期.pdf
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1、12022年09月30日AMDAMD(AMD.OAMD.O):三大业务布局数字智能经济,未来成长可期):三大业务布局数字智能经济,未来成长可期2核心观点核心观点资料来源:富途证券数字智能经济驱动算力需求指数级增长数字智能经济驱动算力需求指数级增长。伴随智能汽车、人工智能、机器学习催生的大量数据需求,算力缺口持续显现。IDC的数据显示,全球数据量在过去10年年均复合增长率接近50%,并进一步预测每四个月对于算力的需求就会翻一倍。摩尔定律放缓使得通用摩尔定律放缓使得通用CPUCPU性能增长的边际成本迅速上升性能增长的边际成本迅速上升。数据表明现在CPU的性能年化增长(面积归一化之后)仅有3%左右,
2、但计算需求却是爆发性增长,CPU的性能增长率与数据量增长率出现了显著的“剪刀差”现象。异构计算促进高效算力释放异构计算促进高效算力释放。将CPU不擅长的计算卸载下来,交给专用芯片以实现“提质增效”,是业界目前解决算力瓶颈主流方案之一。英伟达认为英伟达认为,CPUCPU、GPUGPU、DPUDPU是未来计算的三大支柱是未来计算的三大支柱。通用CPU偏向于控制为中心结构,面向逻辑控制;GPU以数据为中心的结构,面向大量并行计算;DPU也是以数据为中心,是面向强IO。CPUCPU基础层负载给基础层负载给“异构计算异构计算”提供了一个广阔的提供了一个广阔的发展空间发展空间,CPUCPU、GPUGPU和
3、和DPUDPU将优势互补将优势互补,建立起一个更加高效的算力平台建立起一个更加高效的算力平台。AMDAMD三大产品矩阵卡位未来计算三大产品矩阵卡位未来计算,成长可期成长可期。CPUCPU方面方面,公司通过Zen架构迭代+台积电生产的fabless模式,在产品性能上反超英特尔(INTC.O),并持续抢占市场份额,我们预计这一趋势在未来5年内将持续演进;GPUGPU方面方面,AMD RDNA架构在性能上不断拉近和英伟达的距离,虽然在高端GPU上短时间内难敌英伟达(NVDA.O),但是AMD凭借其GPU的高性价比,有望持续提升市场份额;DPU方面,AMD收购赛Pensando,快速切入DPU赛道,构
4、建数据中心全线产品能力,有望受益开始渗透的DPU市场。公公司司CEOCEO苏姿丰对产品与技术把握清晰苏姿丰对产品与技术把握清晰,有望引领公司快速发展有望引领公司快速发展。盈利预测与估值:盈利预测与估值:受益于Ryzen(锐龙)、EPYC(霄龙)产品的竞争力,预计公司持续获得市场份额,中性偏保守假设下,我们预计2022-2026年,AMD总营业收入262、285、321、363、406亿美元,同比增长60%、9%、13%、13%、12%;盈利方面,我们预计2022-2026年,公司录得净利润约37、57,74、90、107亿美元,同比增长17%、54%、30%、22%、19%,对应30、19、1
5、5、12、10倍PE(截至2022年9月28日收盘市值)。mNxPqQoMtMmPyQzQtRrNnRbRaOaQnPqQmOtRiNpOrRjMoPmM7NnNuNNZrNpOxNsRsN3二、二、AMDAMD三大产品矩阵卡位未来计算,未来成长可期三大产品矩阵卡位未来计算,未来成长可期一、数字智能经济驱动算力需求指数级增长,异构计算优势突显一、数字智能经济驱动算力需求指数级增长,异构计算优势突显三、盈利预测与估值三、盈利预测与估值目录目录四、风险提示四、风险提示4数字智能经济驱动算力需求指数级增长数字智能经济驱动算力需求指数级增长智能经济驱动算力需求指数级增长智能经济驱动算力需求指数级增长。
6、伴随智能汽车、人工智能、机器学习催生的大量数据需求,算力缺口持续显现。以无人驾驶的单车为例,L4/5级无人驾驶汽车算力需求相较于L2级增长可达5000倍以上。IDC的数据显示,全球数据量在过去10年年均复合增长率接近50%,并进一步预测每四个月对于算力的需求就会翻一倍。但摩尔定律放缓使得通用但摩尔定律放缓使得通用CPUCPU性能增长的边际成本迅速上升性能增长的边际成本迅速上升。数据表明现在CPU的性能年化增长(面积归一化之后)仅有3%左右,但计算需求却是爆发性增长,CPU的性能增长率与数据量增长率出现了显著的“剪刀差”现象。资料来源:IDC,富途证券图:10年来全球算力的增长明显 滞后于数据的
7、增长5异构计算促进高效算力释放异构计算促进高效算力释放异构计算异构计算将将CPUCPU不擅长的计算卸载下来不擅长的计算卸载下来,交给专用芯片以实现交给专用芯片以实现“提质增效提质增效”,是业界目前解决算力瓶颈主流方案之一。英伟达认为,CPU、GPU、DPU 是未来计算的三大支柱。通用CPU偏向于控制为中心结构,面向逻辑控制;GPU以数据为中心的结构,面向大量并行计算;DPU也是以数据为中心,是面向强IO。CPU和GPU的区别在于,GPU是在CPU之外提供图形(和深度学习等)场景的加速,而DPU则是在CPU之外提供网络数据场景的加速。我们认为,CPU基础层负载给“异构计算”提供了一个广阔的发展空
8、间,CPU、GPU和DPU将优势互补,建立起一个更加高效的算力平台。资料来源:英伟达中国,富途证券图:10年来全球算力的增长明显 滞后于数据的增长芯片芯片概念概念场景场景CPUCentral Processing Unit,中央处理器用于通用计算GPUGraphic Processing Unit,图形处理器用于加速计算,适合图形处理、AI等DPUData Processing Unit,强IO数据处理器实现安全的、裸性能,的、云原生的下一代云上大规模计算6CPUCPU发展历程发展历程CPU是计算机的运算和控制核心。自 1971 年以来,全球 CPU 产业先后历经计算性能提升、多媒体及个人应用
9、拓展、多元化发展,现已迈入多核技术与集成化发展阶段。按照采用的指令集,CPU可以分为复杂指令集(CISC)和精简指令集(RISC)两大类。x86架构是复杂指令集的代表,而ARM架构、MIPS架构和Alpha架构等是精简指令集的代表。按照应用领域,CPU 可分为通用微处理器(MPU)、微控制器(MCU)和专用处理器。资料来源:公开信息整理,富途证券图:复杂指令集与精简指令集对比复杂指令集复杂指令集(CISC)CISC)精简指令集精简指令集(RISC)RISC)主要架构主要架构x86x86ARMARMMIPSMIPSAlphaAlphaRISCRISC-V V架构特征架构特征1、指令系统庞大,功能
10、复 杂,寻址方式多,且长度可 变,有多种格式2、各种指令均可访问内存 数据3、一部分指令需多个机器 周期完成4、复杂指令采用微程序实现5、系统兼容能力较强1、指令长度固定,易于译码执行2、大部分指令可以 条件式地执行,降低 在分支时产生的开 销,弥补分支预测器 的不足3、算数指令只会在 要求时更改条件编 码1、采用32位寄存器2、大多数指令在一 个周期内执行3、所有指令都是32 位,且采用定长编码 的指令集和流水线 模式执行指令4、具有高性能高速 缓存能力,且内存管 理方案相对灵活1、采用32位定 长指令集,使用 低字节寄存器占用低内存地 址线2、分支指令无 延迟槽,使用无 条件分支码寄 存器
11、1、32位指令,部分指令可扩展至64位2、简化指令数目,架构说明篇幅不到300页,x86和ARM 有数千页3、易于实现低功耗和高能耗比,可扩展性好架构优势架构优势x86架构兼容性强,配套软 件及开发工具相对成熟,且x86架构功能强大,高效使 用主存储器,因此在处理复 杂指令和商业计算的运用 方面有较大优势ARM结构具有低功 耗、小体积的特点,聚焦移动端市场,在 消费类电子产品中 具有优势MIPS结构设计简 单、功耗较低,在嵌入式应用场景具有 优势Alpha结构简 单,易于实现超标量和高主频 计算开源免费,非营利基金会管理(包括中国的华为、中兴、中科院计算所等)存在问题存在问题复杂不开源,可能存
12、在后门漏洞版权费昂贵缺乏完善的产业链生态缺乏完善的产业链生态缺乏完善的产业链生态使用场景使用场景服务器、工作站和个人计算 机等智能手机、平板电 脑、工业控制、网络 应用、消费类电子产 品等桌面终端、工业、汽车、消费电子系统和 无线电通信等专用 设备等嵌入式设备、服 务器等 嵌入式设备、消费电子等7CPUCPU市场空间:近市场空间:近450450亿美元亿美元,服务器是主要增长点服务器是主要增长点全球微处理器出货量与市场规模稳定增长。据IC insights数据,2021年全球微处理器出货量达24.9亿台、市场规模达1029亿美元,预计到2022年全球微处理器出货量达26亿台、市场规模增长回落至7
13、%左右。伴随下游应用拓展,全球微处理器平均单台售价呈持续增长趋势。2021年微处理器平均单价达到41.33美元/台,同比增速3.31%,预计至2022年平均销售价格达42.46美元/台,下游应用场景需求增多刺激微处理器价格呈上升趋势。资料来源:IC insights,富途证券图:2018-2022E年全球微处理器市场规模图:2018-2022E年全球微处理器出货量及售价801.31 782.37 907.00 1029.00 1104.00-2.36%15.93%13.45%7.29%-5%0%5%10%15%20%020040060080010001200201820192020202120
14、22E全球微处理器市场规模(亿美元)同比增速22.8 21.5 23.0 24.9 26.0 35.08 36.45 40.00 41.33 42.46 05101520253035404505101520253020182019202020212022E全球微处理器出货量(亿台)平均售价(美元/台,右)8CPUCPU市场空间:近市场空间:近450450亿美元亿美元,服务器是主要增长点服务器是主要增长点在微处理器市场中在微处理器市场中CPUCPU占比最大占比最大,贡献规模贡献规模438438亿美元亿美元。分产品来看,据IC insights统计,2020年CPU产品的市场规模为438亿美元,占
15、比50%,对微处理器市场贡献最大。PCPC 出货量总体趋于稳定出货量总体趋于稳定,PCPC CPUCPU 市场稳定市场稳定。据 IDC 统计,由于智能手机的迅速普及对桌面电脑产生了一定的替代效应,2015-2018年,全球桌面电脑的出货量从2.76亿台降至2.59亿台,呈现缓慢下降态势。到 2019 年,全球桌面出货量为2.67亿台,同比增长3.1%,出现小幅回升。2020-2021年,在疫情“宅经济”等因素的驱动下,全球桌面出货量回升显著,2021年高达3.49亿台,同比增长15.1%。资料来源:IDC,富途证券图:各类处理器的市场规模及市占图:全球桌面PC出货量及同比增速54%50%12%
16、20%34%30%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%20152020CPU(包括PC、平板、服务器等)嵌入式处理器手机APP处理器2.762.62.62.592.673.033.49-5.80%0%-0.40%3.10%13.50%12.10%-10%-5%0%5%10%15%00.511.522.533.542015201620172018201920202021出货量(亿台)同比$23.2B$8.1B$36.4B$26.6B$17.2B$43.8B9CPUCPU市场空间:近市场空间:近450450亿美元亿美元,服务器是主要增长点服务器是主要增长点数据中心高速
17、成长催生服务器数据中心高速成长催生服务器CPUCPU强劲需求强劲需求。据IDC统计,2015-2020年,全球服务器行业的出货量整体保持稳健增长,年均复合增速为4.67%。2020年,受新冠疫情与全球互联网行业资本投入收缩等因素的影响,全球服务器出货量为1220万台,同比增速仅为3.92%,低于前期平均水平。进入2021年,随着在线办公、游戏等线上应用的增加,数据的产生规模也在不断扩大,叠加全球经济的快速复苏,全球服务器市场回暖明显,出货量达到1354万台,同比增长10.98%。资料来源:IDC,公司财报,富途证券图:全球服务器出货量及同比增速图:全球主要云计算巨头资本开支(百万美元)9719
18、5510181179117412201354-1.65%6.60%15.83%-0.44%3.92%10.98%-4.00%-2.00%0.00%2.00%4.00%6.00%8.00%10.00%12.00%14.00%16.00%18.00%020040060080010001200140016002015201620172018201920202021出货量(万台)同比30.6%7.1%24.0%22.0%71.7%0.6%16.4%34.0%24.7%-10.0%0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%80.0%020000400006000080
19、0001000001200002013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022EAMZNMETAGOOGLMSFTORCLCRMyoy10CPUCPU市场格局:双寡头垄断市场格局:双寡头垄断据Mercury Research统计,全球X86 CPU市场中,2022年Q1英特尔占比72.3%,领先优势明显。近年来,AMD处于持续追赶状态,市占率从2020Q1的14.8%提升至2022Q1的27.7%,与Intel的差距不断缩小。除Intel、AMD以外,其他CPU厂商的市占率相对较低,行业呈现双寡头垄断格局。资料来源:IDC,counterpoi
20、nt,富途证券图:全球x86 CPU竞争格局图:全球智能手机处理器竞争格局(以出货量为口径)14.8%18.3%22.4%21.7%20.7%22.5%24.6%25.6%27.7%31.4%85.2%81.7%77.6%78.3%79.3%77.5%75.4%74.4%72.3%68.6%0%20%40%60%80%100%1Q20 2Q20 3Q20 4Q20 1Q21 2Q21 3Q21 4Q21 1Q22 2Q22AMD英特尔0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%4Q201Q212Q213Q214Q211Q22联发科高通苹果紫光展锐三星华为海思11GPU发展
21、历程GPU最初是为了更好的做图形处理而专门设计的微处理器,是显卡最核心的部件。进入大数据时代,由于GPU并行计算的特性,GPU被用于图形处理之外的其他领域,如人工智能、挖矿等,GPGPU概念(通用 GPU,指利用处理图形任务的 GPU 来处理原本由中央处理器处理的通用计算任务)开始出现。资料来源:公开信息整理,富途证券图:GPU发展史12GPUGPU和和CPUCPU的区别的区别与CPU相比,GPU擅长并行计算。CPU是以低延迟为导向的计算单元,通常由专为串行处理而优化的几个核心组成,而 GPU 是以吞吐量为导向的计算单元,由数以千计的更小、更高效的核心组成,专为并行多任务设计。CPU 中大部分
22、的晶体管用于构建控制电路和缓存,只有少部分的晶体管完成实际的运算工作,功能模块很多,擅长分支预测等复杂操作。GPU的流处理器(承担简单计算任务)和显存控制器占据了绝大部分晶体管,而控制器相对简单,擅长对大量数据进行简单操作,拥有远胜于 CPU 的强大浮点计算能力,从而更擅长并行计算,比如图像处理计算,物理仿真,深度学习等。资料来源:公开信息整理,富途证券图:全球x86 CPU竞争格局13GPUGPU市场空间:市场空间:120120亿美元市场快速成长亿美元市场快速成长,AIAI 数据中心将成重要驱动力数据中心将成重要驱动力依据T4的统计数据,2020年全球GPU市场规模价值200亿美元,预计20
23、21年将增长15%,从2015年到2025年平均每年增长13%,从80亿美元扩大到350亿美元。而依据Allied Market Research预测,2019年全球GPU市场规模为197.5亿美元,预计到2027年将达到2008.5亿美元,2020年至2027年的复合年增长率为33.6%,对比来看AlliedMarketResearch对GPU市场空间更为乐观。资料来源:T4,富途证券图:全球GPU市场规模稳步增长810121618202325283235051015202530354020152016201720182019202020212022E2023E2024E2025E2015-
24、2025年GPU市场规模/十亿美金14GPUGPU市场空间:市场空间:120120亿美元市场快速成长亿美元市场快速成长,AIAI 数据中心将成重要驱动力数据中心将成重要驱动力GPU市场近三年经历了快速增长。由英伟达的收入结构来看,游戏及数据中心是最大两块市场,2022财年(2021自然年)收入占比分别46.3%、39.4%。数据中心业务增长迅猛,英伟达2022财年来自数据中心市场的收入同比增长48.96%,主要受益于AI云服务器部署GPU加速器因素,游戏市场则增长了13.30%。我们预计未来游戏市场受PC玩家扩充、电子竞技行业发展因素影响,仍将保持稳定增长,数据中心市场则将受益人工智能、深度学
25、习部署数据中心加速器需求,出现较快增长。资料来源:英伟达财报,美光官网,富途证券图:2012-2021英伟达细分业务营收(百万美元)图:GPU市场多个应用方向驱动增长0500010000150002000025000300002012201320142015201620172018201920202021游戏专专业视觉数据中心汽车OEM及其它15GPUGPU市场格局:三巨头垄断市场格局:三巨头垄断GPU可分为独立GPU和集成GPU。从出货量看,英伟达、英特尔和AMD三家在2022年Q2市场占有率分别为18%、62%和20%,英特尔凭借其集成显卡在桌面端的优势占据最大的市场份额。但在独立GPU市
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