3月19日A股整体回调,但大洋彼岸一场AI大会,却引爆了A股的智能驾驶概念股,多只概股上演涨停潮。相关信息显示,从3月19日开始,为期三天的英伟达2024 GTC AI大会在美国举行。
在19日当天的开幕式上,该会议介绍了新一代AI芯片架构BlackWell架构平台,该平台采用了台积电4nm制程整合两个独立制造的裸晶(Die),共有2080亿个晶体管,通过NVLink 5.0捆绑芯片。每个Blackwell Die的浮点运算能力要比上一代Hopper Die高出 25%,且每个封装中有两个 Blackwell芯片,总性能提高2.5倍。
该大会遭业内视为“AI技术风向标”。从投资角度而言,从目前机构预判来看,英伟达的新一代芯片架构面世,起码会影响到三个相关领域:一是作为AI发展的底层硬件——半导体板块;二是人形机器人,基金经理发现,英伟达在人形机器人、具身智能的布局加速,涵盖到了模型、框架与数据等方面;三是未来支撑AI的“血液”——电力赛道。
无人驾驶概念强势拉升
根据摩根士丹利基金权益投资部副总监雷志勇的观察,英伟达2024GTC AI大会介绍了新一代AI芯片架构BlackWell架构平台,搭载B200的GB200芯片,搭配第二代Transformer模型和第五代Nvlink,推出Nvidia Inference Microservice帮助开发者快捷部署AI模型。GB200 NVL72推理性能更强,预计主要针对万亿参数大模型、推理端大客户(匹配推理需求目前占比将逐步超过训练系统)。
根据相关报道,英伟达的新一代GPU“Blackwell”,采用了台积电4nm制程整合两个独立制造的裸晶(Die),共有2080亿个晶体管,通过NVLink 5.0捆绑芯片。每个Blackwell Die的浮点运算能力要比上一代Hopper Die高出25%,且每个封装中有两个Blackwell芯片,总性能提高2.5倍。
受此提振,19日A股无人驾驶概念强势拉升,截至收盘,天迈科技、万集科技、威帝股份等多只股涨停,兴民智通等个股涨超9%。英伟达自身方面,自上周一度跌逾5%后并未进一步明显下行,随后几天震荡横盘之后目前市值依然接近2.3万亿美元。截至3月19日英伟达年内累计涨幅超过70%,其中在2月22日大涨16.4%,市值单日飙升2770亿美元,创下美国公司市值单日最大涨幅纪录。
更为关注的是,广汽埃安旗下的昊铂品牌宣布,下一代L4级自动驾驶汽车将采用DRIVE Thor芯片,并计划于2025年开始量产。此外,小鹏汽车也将采用DRIVE Thor作为其下一代车型的AI大脑。据黄仁勋表示,英伟达下一代汽车智能芯片DRIVE Thor专为Transformer引擎设计,并将遭比亚迪采用。
雷志勇表示,英伟达加快加速芯片架构的迭代,从Hopper架构开始销售到Blackwell架构发布不到1年时间,Blackwell架构芯片在训练性能提升4X以上,推理30X,有机会让人工智能Scaling law不断推进。随着英伟达AI GPU芯片的每一次迭代,不仅性能、性价比会提升,而且对能源的消耗也会减少。
半导体和人形机器人有望受益
英伟达BlackWell的面世,带来的投资影响,首先是作为AI发展的底层硬件——半导体板块。公募基金认为,国内半导体有望由此受益。
金信基金分析到,从国产化率考虑,当前半导体在晶圆制造环节的前道设备、关键零部件渗透率都比较低,较全球市场看还有比较大的发展空间,长期看胜率较高。而AI产业的兴起,也对存力、算力提出了更高的需求,如高性能运算要求的AI芯片、HBM、CPO等。叠加下游AI手机、AIPC的新需求,国产半导体有望推进先进制程的突破及国产AI生态的构建。
其次是人形机器人。景顺长城基金经理孟棋发现,近期以来科技巨头加入到人形机器人的大潮中。比如,贝佐斯和英伟达等将加入微软与OpenAI投资的人形机器人初创公司Figure AI,Figure将与OpenAI合作,开发下一代人工智能模型,以增强人形机器人从语言中处理和推理的能力,并实现自我纠正,更快改进任务。孟棋特别说到,英伟达在人形机器人、具身智能的布局加速,涵盖了模型、框架与数据。
孟棋表示经过十多年的沉淀,中国制造业已经在工业机器人领域积累了确定的竞争力,实现了显著的国产替代,包括机器人核心部件伺服驱动、减速机等,本体份额也获得了较大的突破,出现一批的优质领军公司。高工机器人产业研究所(GGII)数据显示,2023年,中国工业机器人市场的国产企业市场份额已由2013年的24%提升至接近50%。
孟棋认为,国内工业机器人未来提升点有两个角度,一是寿命、精度、稳定性等指标仍有确定差距,在高端场景的应用仍需提升突破。二是面对人形机器人这一场景新的技术参数要求,虽然中国制造能力圈可以触达,但是仍需快速的响应能力,不断磨合下游人形机器人主机厂的需求,特别是量产的大幅降本需求,更存在较大的难度,需要抓紧时间整合供应链突破。
电力是支撑AI的“血液”
模型持续迭代带来的科技创新固然值得期待,但从长期发展而言,这些AI产业链带来的投资机会,似乎还要联系到另一个刚遭提出的问题:人工智能带来的储能问题。
摩根士丹利基金权益投资部基金经理陈修竹近期注意到,元宇宙之家消息,整个过程从芯片制造,模型训练、到最后AI应用都非常耗电,由此她认为电力是未来支撑AI的“血液”。
陈修竹以台积电数据举例说到,该公司每年的用电量超过200亿度。据德勤预计,到2025年,仅台积电一家公司就将占中国台湾整体能源消耗12.5%。此外,以谷歌在2021年的18.3 TWh耗电量来计算,当时AI占了谷歌整体耗电量的10%—15%,在谷歌全面实施AI搜索之后,其AI耗电量最高可能达到27.4 TWh,接近爱尔兰一整年所使用的电力。
从国内角度看,陈修竹表示,我国正在经历人口红利消退的过程,经济也相应在确定程度上承压。中国的供给体系总体上是中低端产品过剩,高端产品供给不足。所以逐步提出了供给侧改革,新质生产力和国内国际双循环理念,为求推动产业链向高附加值产业转移;将高能耗高污染产业向绿色低碳产业迁移;同时鼓励我国企业出海,电力设备行业就是其中的重点。
基于此,陈修竹认为,在电力设备行业,我国企业出海具备明显优势。技术方面,光伏产业在高效晶硅电池技术、组件制造等方面具有世界领先水平,而储能行业在电池技术、能量管理系统等方面也取得了重要突破。从投资机会来看,短期而言,光伏和储能行业2023年产生了较大幅度回撤,处于历史相对低位。从周期角度看,新能源行业已接近行业底部,下一步行业有望迎来拐点,拥有竞争优势的龙头公司有望迎来量利齐升和市场信心回升后的戴维斯双击。
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