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解析英伟达成长的核心战略研发为底、生态为径、AI为翼 （报告出品方/作者：中泰证券，王芳、杨旭、李雪峰） 1、英伟达：算力芯片巨头问鼎 AI 时代 1.1 公司简介：全球领先的 GPU 龙头厂商 公司就是全球 GPU 龙头，市场份额遥遥领先。英伟达（NVIDIA）就是一家全球 知名的技术公司，成立于 1993 年，最初以图形处理器（GPU）起家，通过 不断的技术创新和发展，逐渐变成了高性能排序领域的领导者。根据 Jon Peddie Research 发布的 GPU 市场数据统计数据报告，英伟达 2022 年全年 PC GPU 出货量高少于 3034 万块，就是 AMD 的将近 4.5 倍；截至 2022 年四季度，在单一制 GPU 市场，英伟达占据 84%的市场份额，距强于同业竞争公司。 英伟达的产品技术创新和运算从未止步。自英伟达成立以来，其经历了多个关键 的发展时间点。其中涵盖 1999 年面世全球第一款 GPU、2006 年发布 Fermi 架构、2012 年发布 Kepler 架构、2016 年面世 AI 加速器 Tesla P100 和 Volta 架构、以及 2020 年发布 Ampere 架构等。这些关键时间点的技术创新和进步， 为英伟达在高性能排序、人工智能、虚拟现实等领域的发展奠定了巩固的基 础。 横向拓展多样业务产品线，同时同时实现“CPU+GPU+DPU”三芯布局。英伟达的 三芯战略侧重于在数据中心市场同时同时实现 CPU、GPU和 DPU 三类硬件的布局， 旨在全面提高竞争力，满足用户云计算、人工智能及机器学习等高端应用领域的 市场需求。CPU 的重新加入并使英伟达能够更好地应付各种排序任务，尤其就是那些仍须 必须快速逻辑推断和高度并行处理能力的应用领域。而 DPU 则针对数据中心和网 hinet设备的市场需求，具有高效率处理数据包和协议的能力，为英伟达的产品线平添 了代莱价值。通过将 CPU、GPU 和 DPU 内置至同一平台上，英伟达可以 为客户提供更多更多更加全面、高效率的排序解决方案。目前 CPU+GPU 的产品组合 获得超级计算中心的采用并即将广为部署于大型服务器，三芯战略初显露出成效。 芯片架构就是英伟达的技术核心，快速运算的新架构为产品平添不断的创 崭新与升级。自英伟达 GPU 问世以来，其架构经历了多个关键发展阶段。 2006 年，Fermi 架构在 GPU 排序领域同时同时实现了重大突破，Kepler 架构进 一步提高了能效比和 GPU 性能，并引入了动态并行处理技术。随后， Maxwell 架构同时同时实现了更加节能环保和高效率的设计，Pascal 架构则引入了深度 自学排序中的 Tensor Core 和 NVLink 技术，以及更多的 AI 快速功能。 Volta 架构则同时同时实现了更高的计算能力和存储频宽，并引入了深度自学快速 器 Tensor Cores V100。Turing 架构则进一步提高了光线追踪和图形图形 性能，而 Ampere 架构则在 AI 快速、性能和能效方面同时同时实现了关键进展。 每一代架构的技术创新和进步，都为 GPU 技术在高性能排序、人工智能、虚 拟将现实等领域的应用领域奠定了巩固的基础。 1.2 公司产品：多元化产品矩阵助力公司长期快速增长 英伟达产业布局多元化，解决客户不同需求。GPU 产品为英伟达主要收入 来源，收入占比稳定在 80%以上。相比较于 CPU，GPU 在机器学习算法有 天生的优势。英伟达一直专注于 GPU 的设计，同时由于 GPU 的并行计算 能力，可以通过数千个计算核心进行深度学习，英伟达开始将服务和系统、 软硬件和可编程算法结合在一起，提出 CUDA 架构。从下游应用来看，英 伟达产品主要集中于游戏、专业可视化、数据中心以及自动驾驶领域： 1）游戏市场：英伟达提供的产品包括 PC 游戏的 GeForce RTX 和 GeForce GTX，用于游戏和流媒体的 SHIELD 设备，用于云端游戏的 GeForce NOW， 以及用于专门控制台游戏设备的平台和开发服务； 2）专业可视化市场：英伟达除了加速 GPU 计算解决方案，同时也为汽车、 娱乐、建筑工程、石油和天然气、医疗等行业引入新的解决方案； 3）数据中心市场：英伟达使用 NVlink 技术将多个 GPU 结合在一起，加速 神经网络训练和推理。同时开发出 DGX 超级计算机，进行科学计算、深度 学习和机器学习； 4）自动驾驶市场：英伟达 Drive 作为一个人工智能汽车平台，涵盖了从交 通拥堵到机器人出租车自动驾驶的所有领域。2018 年有超过 370 家自动驾 驶汽车公司开始使用 Drive，共同开发自动驾驶的人工智能系统。 游戏业务：就是英伟达主要产品线