英伟达深度报告 ( 28 页)

目录

1 英伟达：人工智能时代AI 算力领军者 ...... 3

1.1 业务持续转型升级，全面拥抱人工智能 .... 3

1.2 AI 芯片驱动高速增长，软硬件结合构建竞争壁垒 ....... 5

2 AI 开启大算力时代，加速卡需求井喷 ....... 7

2.1 生成式AI 带动加速卡需求快速增长 ...... 7

2.2 各环节厂商入局，“一超多强”时代开启 ....... 10

3 软硬件生态领先，加速卡龙头地位稳固 ..... 13

3.1 加速卡全性能领先，GB200 拉开差距..... 13

3.2 GPU+CPU+DPU 全布局，从加速卡向系统巨头升级 ...... 16

3.3 软件生态至关重要，CUDA 优势长期存在 ..... 18

4 其他业务板块稳健增长 ...... 21

4.1 游戏业务：收入保持稳定，技术业内领先 ...... 21

4.2 专业可视化业务：加强AI 导入，应用场景广阔 ....... 22

4.3 汽车：拥有完整解决方案，与客户深度合作 ...... 23

5 投资建议 ...... 25

6 风险提示 ...... 27

插图目录

图1： 英伟达发展历程 .... 4

图2： 英伟达软硬件产品线 ....... 5

图3： FY2022-FY2025Q1 公司各业务营业收入（亿美元） ..... 5

图4： FY2022-FY2025Q1 公司各业务收入占比（%） ...... 5

图5： FY2018-FY2025Q1 公司总营收及同比（亿美元，%） ..... 6

图6： FY2018-FY2025Q1 公司净利润及同比（亿美元，%） ..... 6

图7： FY2018-FY2025Q1 英伟达与可比公司毛利率（%） ..... 6

图8： AI 模型发展历程 ....... 7

图9： 大语言模型发展时间线 ....... 8

图10： 大模型训练和推理所需算力成本公式 .... 9

图11： 2020-2024 年第一季度北美云商资本开支（含融资租赁）（亿美元） .... 10

图12： 英伟达历代训练卡和推理卡一览 ...... 13

图13： 256 卡的H100 数据中心 ...... 15

图14： 英伟达DGX NVL 72 参数 ..... 15

图15： GB200 的推理实时吞吐量达到H100 的30 倍 ..... 15

图16： GB200 NVL72、72*H100、72*x86 CPU 之间的吞吐量对比 ..... 15

图17： 英伟达 GPU+DPU+CPU 产品路线图 .... 16

图18： Grace Hopper 超级芯片结构示意图 ..... 17

图19： 英伟达网络产品线 ....... 18

图20： CUDA 生态示意图 ....... 19

图21： CUDA-X 平台 ....... 20

图22： GEFORCE RTX 40 系列的规格 .... 21

图23： GEFORCE RTX 30 系列的规格 .... 21

图24： 英伟达游戏业务收入、同比增速及占比（亿美元，%） ..... 22

图25： 英伟达加速视觉计算平台 ....... 22

图26： RTX 2000 Ada GPU 产品的规格 ..... 22

图27： 英伟达专业可视化业务收入、同比增速及占比（亿美元，%） .... 23

图28： 英伟达端到端自动驾驶汽车开发平台 ...... 23

图29： NVIDIA DRIVE Orin 系统级芯片 ....... 24

图30： NVIDIA DRIVE Thor 平台 .... 24

图31： 英伟达汽车业务收入、同比增速及占比（亿美元，%） ..... 24

表格目录

表1： AMD 和Intel 最新一代加速卡的性能参数对比 ...... 11

表2： 英伟达客户在加速卡领域的布局情况 .... 12

表3： B100、B200、H100、H200、MI300X 参数对比 .... 14

表4： Grace CPU 和Hopper GPU 参数对比 ..... 17

表 5： 行业重点关注个股...... 26

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