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借助灵活性、计算速度、软件生态等层面的综合优势，GPU 正在成为通用并行计算领域最理想的载体芯片。英伟达发展历程表明，作为通用计算芯片，产品技术、软件生态等构成 GPU 厂商的核心竞争壁垒。我们预计到 2025、2030年，全球 GPU 市场规模将分别增长至 278（图形渲染）/245（数据中心）亿美元、568/828 亿美元，国内市场则有望增长至 47（图形渲染）/74（数据中心）亿美元、97/248 亿美元。当前国内本土 GPU 厂商正在快速崛起，大部分核心团队具有英伟达、AMD 工作经历，

全球化布局的汽车安全与智能化供应商，困境反转可期。公司布局智能座舱、智能驾驶、汽车安全、新能源四大业务。2021 年公司总收入 450 亿元，70%以上来自汽车安全业务；全球疫情、缺芯等对公司造成阶段性业绩冲击，叠加汽车安全业务的商誉计提（20 亿元），2021 年归母净利润亏损 38 亿元。公司 2022Q2、Q3 业绩出现连续环比改善，预计 2022 前三季度实现归母净利润 1.15-1.30 亿元，同比增长 534%-617%，困境反转可期。汽车安全业务：全球第二，大象转身。公司经 201

过去五年，大型语言模型的参数规模以指数级增长；从2018年起，OpenAI开始发布生成式预训练语言模型GPT以来，GPT更新换代持续提升模型及参数规模；2022年12月，OpenAI发布基于GPT-3.5的聊天机器人模型ChatGPT，参数量达到1750亿个。ChatGPT引领全球人工智能浪潮，人工智能发展需要AI芯片作为算力支撑。据Tractica数据，全球AI芯片市场规模预计由2018年的51亿美元增长至2025年的726亿美元，对应CAGR达46.14%；据前瞻产业研究院数据，中国AI芯片

特斯拉 Dojo 芯片、华为服务器/AI 能力都是近期产业重要事件。本篇报告分析特斯拉Dojo/英伟达 GPU/谷歌 TPU/华为昇腾等的异同，并做 AI 产业计算和通信趋势的预测。

特斯拉第二代Optimus人形机器人主要亮点：触觉传感器、力传感器以及更强大的平衡感知能力。第二代Optimus搭载由特斯拉设计的执行器与传感器、2自由度驱动颈部、响应更快的11自由度灵巧手、触觉传感器（十指）、执行器集成电子和线束、足部力/扭矩传感器、铰接式脚趾等；重量减轻10kg。

摩尔定律一直是推动芯片行业发展的核心驱动力。随着摩尔定律接近极限，在成本和功耗的双重制约下，指数级的性能增长逐渐放缓。AI 则成为算力需求激增、数据中心功耗暴涨背景下延续摩尔定律，实现可持续发展、数字化以及卓越性能的最佳工具。人工智能（包括芯片，模组，系统，算法，终端应用）未来将在整合云端/边缘运算/终端设备后成为提升各种应用效率的人工智能平台，传统应用在引入 AI 后将迎来巨变。作为 AI 算力之源 GPU 的核心供应商，英伟达完成了由传统 GPU 供应商到平台化公司的转型升级，在 GPU、C

英伟达凭借在GPU、AI软件等领域中的技术积累，快速拓展到元宇宙领域中。2020年，公司首次推出Omniverse，主要用于仿真领域；2021年，公司先后推出Omniverse Enterprise版本、Omniverse Avatar，加大在元宇宙领域中的布局，商业化拓展亦不断加快。目前，公司在元宇宙领域中的布局&定位清晰。展望未来：我们看好公司在元宇宙领域中的三步走发展战略，亦看好元宇宙软件带动公司相关硬件增长的策略。 元宇宙成为下一个超级风口，市场规模有望保持高速增长。1）元宇宙

以超异构创新重塑大规模 AI计算，占GPU市场近 80%份额，数据中心业务高速增长，成为世界 AI 的增长引擎。首次覆盖，给予“增持”评级。英伟达作为行业龙头当仁不让，考虑到其 1QFY2024 营收的出色表现，包括数据中心收入创下 42.8 亿美元的纪录，以及英伟达自身对于 2QFY2024 的收入展望达 110.0 亿美元的乐观预期，我们预计公司 FY2024E/FY2025E/FY2026E 营业收入分别为 400.0/516.26/620.0 亿美元，同增 48.29%/29.07%/2

英伟达2024 GTC大会展望了人工智能带来的新式产业革命，同时推出了Blackwell计算架构、GR00T项目等多项重磅更新。英伟达正式推出B200和GB200等系列芯片，互联能力大幅提升，多款不同层级的AI服务器也同时亮相。英伟达开启GR00T项目，发布人形机器人的通用基础模型，利用NVIDIA AI、Omniverse、ISAAC三大平台加速人型机器人产业。在自动驾驶领域，发布搭载BlackwellGPU的新一代集中式车载计算平台Thor。英伟达人工智能技术赋能医药、生物、气象等多行业发展

“数据中心正在转变成‘AI工厂’，它们处理大量数据，以实现智能。”3月22日晚，NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋在2022 NVIDIA GTC大会上表示。在GTC大会的主题演讲中，黄仁勋多次提到“AI工厂”（AI factory）这个词，“AI数据中心处理海量且连续的数据以训练和完善AI模型，原始数据进来，经过提炼，然后智能输出——企业正在制造智能并运营大型AI工厂。”从曾经介绍Omniverse时说的“数字虫洞”

GTC2024召开在即，关注新一代GPU、具身智能、AI应用三大方向。GTC 2024将于当地时间3月18-21日在美国加州圣何塞会议中心及线上举行，预计发布加速计算、生成式AI以及机器人领域突破性成果。建议关注三大方向：1）B100及后续芯片路线。B100预计采用BlackWell全新架构，与H200系列相比性能有望翻倍提升，GB200或于2024-2025年推出，芯片迭代周期缩短至1年，带动配套工艺及组件加速升级。2）具身智能：AgilityRobotics、波士顿动力公司、迪士尼和Goog

公司成立以来经历数次业务升级，实现由传统 GPU 供应商到平台化公司的转型升级，成就人工智能时代最璀璨的软硬件一体化 AI解决方案领导者。2023 财年公司实现营收 269.74 亿美元，同比+0.2%，实现净利润 43.68 亿美元，同比-55.2%。与 AI 息息相关的数据中心业务占比达到 56%，成为公司最大营收来源。