电子行业专题研究：从英伟达GTC看AI工厂的投资机会
本报告深入探讨了英伟达GTC（GPU Technology Conference）大会对AI工厂投资机会的影响。
**一、AI大模型带来的投资机会**
1、AI 领域迎来“iPhone”时刻：ChatGPT等生成式AI的出现，英伟达希望成为AI时代的台积电。
2、算力基础设施受益：关注先进封装及计算芯片（半导体产业链）、服务器、PCB、光模块、光纤等数据中心产业链，以及海康、大华、商汤等在垂直行业的布局。
3、AI芯片国产替代空间：H100训练速度提升10倍，中国在成本和速度上仍有差距。国内AI芯片厂商在推理芯片已有一定市占率，但在训练芯片上差距仍较大。
**二、GPU到AI工厂，驱动服务器产业链增长**
1、AI计算促进服务器产业链升级：从GPU到AI超级计算机，推动服务器整机、PCB、光模块等性能升级。
2、相关公司：包括工业富联、中兴、紫光、联想、沪电、胜宏、中际旭创等。
**三、云计算与大模型服务，关注垂直行业发展**
1、英伟达推出AI计算服务和AI Foundations服务：超算云服务+模型代工厂模式。
2、中国大模型应用发展：对垂直行业有深刻理解，有软硬件整合能力的企业更容易获益。
**四、英伟达GTC2023的关键信息**
1、英伟达的全方位AI工厂：英伟达从硬件到软件全方位打造AI工厂。
2、DGX超级计算机：大语言模型背后的引擎。
3、DGX Cloud 和 NVIDIA AI Foundations。
**五、AI计算如何推动训练芯片和推理芯片需求**
1、AI 训练：主要采用英伟达V100/A100/H100、A800以及AMD的MI 250/250X/300。
2、AI 芯片架构: CUDA, 张量和矩阵核心, HBM存储器和控制单元。
3、AI 推理：推理更依赖于任务本质，并关注能效比、时延、成本。
4、NVIDIA 推理平台：发布L4、L40、H100 PCIE、Grace-Hopper等新平台。
**六、AI模型带来的其他关键问题**
1、 训练大模型的算力需求。
2、GPT-3模型训练所需成本和GPU数量测算。
3、国内AI训练芯片与英伟达的差距。
4、推理阶段运营成本及案例分析。
5、国内AI推理芯片的进展。
**七、其他**
1、NVIDIA Al Foundations:“超算云服务+模型代工厂”，AI 大模型领域的台积电。
2、NVIDIA AI 推理成本：推理阶段运营成本较高，成本与场景相关。
3、NVIDIA 生物模型服务BioNemo。
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