英伟达未来5年业绩或增5倍以上，估值过热，后续有望转向服务提供商

发布时间：2023-06-29 18:29来源：证券市场红周刊散户吧字号：大 中 小

红周刊 特约?|?王天一

　　

英伟达未来的构想是走向产业链下游，由原来单纯的设备供应商再增加服务提供商，其自建或合建的算力中心就会把原来5000多倍的资本支出缩减到千分之一，市场份额将随之增加5倍左右，这对供需双方将是一个双赢的方案。

　　

随着英伟达2023年一季报的公布，其市值突破万亿美元大关，与苹果、微软、Google的母公司和亚马逊并列成为五大巨无霸科技企业之一，这五家公司合计占了标准普尔市值的25%，相对科技股集中的纳斯达克指数上涨了33%，标准普尔指数只涨了11.5%。如果投资者错过了英伟达今年187%的涨幅，还可以在高点继续买入吗？本文将从算力供需侧、护城河、挑战等多维度对比，评估其投资价值。

　　

需求侧： 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　

AI算力需求增长超预期 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　

翻倍时间缩短到3.4个月

　　

摩尔定律是由英特尔创始人之一戈登·摩尔于1965年提出，描述了集成电路的性能和功能随时间发展的趋势，并在随后几十年中得到验证和延续。

　　

从计算能力增长来看，人工智能经历了两个时代，从1959年到2012年，大致符合摩尔定律的结果，翻倍期为两年左右。从2012年到现在，算力的增长大大超过了摩尔定律。

　　

根据openAI在2018年5月发表的题为人工智能和计算的研究报告，从2012年以来，人工智能训练运行中所使用的计算量呈几何级数增长，翻倍时间缩短到仅仅为3.4个月,6年里算力增长了30多万倍，如果按照传统的摩尔定律(2年)算力只能产生7倍的增长。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　

算力需求的增长一直是人工智能进步的一个关键组成部分，如果这种趋势继续下去，就需要为远远超出今天能力的需求做好准备。

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ChatGPT的最新发展也印证了5年前的结论。表1列举一下不同版本的参数，根据Semafor的报告，GPT-4的规模约为GPT-3的六倍，有大约1万亿个参数，此外训练数据量也在同步增长。参数从最初的1.17亿已经增长到1万亿，5年里增长了5.2万倍，基本符合之前的假设。

　　

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由于今年仅仅是人工智能自动生成内容(AIGC)繁荣的开始，更多的互联网企业投入其中，这个趋势会继续下去。基于这一分析，更多的资本支出会投入到这一蓬勃发展的领域，由于人工智能研究计算密集性增加，也因此会变得资本密集，成为只有少数公司才玩得起的像F1赛车那样的贵族运动，投资前景引人担忧。

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供给侧：

　　

“黄氏定律”挑战摩尔定律

　　

AI硬件处理能力有望每年增1倍

　　

摩尔定律的基本观点是，在相同的芯片尺寸下，集成电路上可容纳的晶体管数量每隔约18~24个月就会翻倍，而其造价也会相应减半。这意味着处理器性能将在相同的物理空间内呈指数级增长。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　

摩尔定律在推动半导体产业的快速增长和创新方面具有重要作用。随着晶体管密度的增加，芯片变得更加强大、更小、更快，并能执行更复杂的计算任务。这为计算机技术的进步提供了基础，推动了个人电脑、移动设备、互联网和人工智能等领域的迅速发展。然而，随着时间的推移，摩尔定律也面临着挑战和限制。随着晶体管尺寸逐渐接近其物理极限，以摩尔定律的速度继续增加晶体管密度变得越来越困难。此外，高度集成的芯片会产生热和功耗问题，导致散热和能效方面的挑战。

　　

伴随着微芯片组件变得越来越小，芯片的进步越来越难以满足摩尔定律的速度要求时，2015年以后，芯片的处理能力需要20年才能翻一番，人们普遍认为摩尔定律已经成为过去。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　

面对统治半导体领域超过半个世纪的经验定律，英伟达首席执行官的黄仁勋在加利福尼亚州圣何塞举行的2018年GPU技术大会上提出了颠覆性的黄氏定律，他观察到英伟达的GPU比5年前快25倍，即人们通常所说的GPU硬件性能每年翻倍。而摩尔定律预计只会增加接近10倍级别(按照18个月考虑)。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　

英伟达公司首席科学家兼研究部高级副总裁Bill Dally在2022年3月举行的美国橘郡计算机学会演讲中给出了更具体的答案：单个GPU的计算能力在8年内提高了316倍，GPU推理性能确实是每年翻一番，对比摩尔定律在商业上统治芯片半个世纪，GPU未来高速发展才刚刚开始。(见图1)

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5年后算力价格或仅为当下2.5%

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降价有望新增5000多倍市场空间

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(小编：财神)