【买方研选】英伟达——对话美股投资者系列

在【对话美股投资者】中，我们会邀请有美股布局的机构投资者，对他们关注、看好的美股进行交流，也希望能给A股、港股的投资带来一些启发和借鉴。

本次访谈，我们重点讨论一下全球AI芯片龙头英伟达（Nvidia）

Q能否先简单讲一下，为何比较看好英伟达？

A其实这个不难理解，全球有能力供应高性能计算芯片的一共没几家，英伟达不仅硬件方面领先，生态上也已经有了数据飞轮效应，这种领先在产业发展早期会被放大，而只有到了产业末期，才会有被追上或者反超的风险。

未来进入大AI时代后，传统CPU向GPU、ASIC、FPGA等专用芯片转的趋势非常明显，而目前两个主要的落地场景，智能驾驶、生成式AI，英伟达的身位都卡得非常好。

Q有不少投资者挺担心美国政府限制英伟达对华出口高算力芯片这事，怎么去看待？

A目前美国政策的态度其实很微妙，有种既想要限制中国的进步速度，又不想完全丢失中国这个庞大的市场。具体到英伟达，它去年也是推出了符合出口政策的，专门为中国市场设计的A800、H800系列，我们了解到这些“特供”版本，在售价、毛利方面与A100、H100并没有太大的分别。

至于今后要推出的更适配AI计算、训练的新品类，的确会比较麻烦一些。但如果单看中国市场的话，A800、H800系列已经能满足绝大部分的需求了，并且在国内没有特别好的替代方案之前，依然会是国内企业的首选。我们预期中国区的销售，可能在23年H2会见到复苏。

虽然出于自主可控的诉求，国内企业像寒武纪、壁仞、昆仑芯（百度）、燧原（腾讯）等都在加大AI芯片的研发，也许能在算力上做到接近，但和英伟达在软件生态上的差距还是比较大。已经在用CUDA的要做切换，成本会非常高，而且国产的短期还会遇到好用不好用的问题。

但是我们觉得如果看得特别长，那国内这些公司在生态的搭建上，也会慢慢赶上来，那后面就要关注在制造环节上，如何突破先进制程、先进封装这些瓶颈了。

Q有一些比较关注短期业绩波动的投资者，也会担心海外几个Hyperscale的大厂都在裁员，是否会影响到短期内对于数据中心这块的资本开支？

A对，这其实也是目前Beta层面的不确定因素。但其实如果你去看几个云服务合作方，它们的裁员，其实是战略再调整，砍掉一些不符合未来方向，没有效益的项目，在AI这块，已经达成了很强的共识，就是一定会是未来聚焦的重点。

我们觉得最快23年H2，就会在订单层面看到下游那些大厂开始“为未来投资”，因为其实现在已经能明显感受到市场对于AI的需求，超过了基础设施能承载的量。

Q其实市场也会有一些质疑的声音，比如觉得也许大语言模型对AI芯片需求没有想象得那么高，并不能都以行业最大参数的模型GPT-4的需求量去估算，你们怎么看？

A的确不能全都以GPT-4这种量级的模型去预估普遍的AI训练芯片需求，这也是为何即使英伟达在不断推出新的AI芯片（比如今年下半年可能会推的Grace Hopper），它老的A100、H100依然会在售，就是最终会形成一个产品矩阵，来满足市场不同层级的需求。

其实现在担忧市场需求完全没有必要，就像老黄在前两天开发者大会开幕致辞的那样，在AI带来的生产力提升（人力成本节约）、产品体验提升这些事情上，没有企业想看到自己落后，大家现在对于租用AI云服务，来训练自己的模型，热情是空前的，哪怕企业级普遍的需求不是GPT-4这样的模型，单纯是有这个需求的企业数量，就非常可观。

Q讲到了企业对AI的需求，我们也是看到英伟达宣布，要推出自己的AI云服务，你们是怎么看待这件事情的？

A这个其实也就是现在非常流行的一个词AI as a service （AaaS）。我觉得有必要讲一下，这是一个什么样的商业模式。

大多数的生成式AI，包括最近比较火热的ChatGPT，都是基于Transformer模型去开发的。这类模型的特点就是，可以进行无监督学习，也就是说可以喂给它们没有被标注过的数据来训练，也是解决了以前AI训练需要预先由大量的人来给数据进行标注的痛点。不用预先标注，也使得训练用的数据量可以大幅度增加，这也使得训练需要用到的GPU数量大幅度增加。

但是每个企业不可能都自己去采购英伟达的芯片来做模型的训练。企业其实只要利用开放的API接口，结合自己的私有数据，再次对基础模型进行训练，从而形成它们自己的应用。

而英伟达以及微软Azure这样的云合作伙伴所做的事情，就是把类似于GPT的模型优化一下，变得更适合普通企业来用，然后放到云上，就会大量的AI初创企业、应用开发企业会想租用这些云服务，形成了以AI as a Service的新商业模式。

这种模式会有很高的用户黏性，因为训练自己的AI不是一杆子买卖，当企业有了新的数据，有了新的业务拓展，有了新的功能部署，都需要重新来训练和优化AI。

Q我们讲了很多AI、数据中心相关的业务，那我们对于英伟达的游戏、自动驾驶业务怎么看？

A游戏业务其实也比大家想象得要好。有的人会觉得因为虚拟货币挖矿这个东西被打击了，游戏显卡就不行了，并且也从数据端得以佐证。但实际上数据上是有滞后的，因为渠道还在一个清库存的阶段，GTX40系列显卡推出之后，市场的反响非常好，我们觉得可能最快在今年的H2，就能看到游戏业务的销售，恢复到常态化的25亿左右的单季度销售额水平。少了挖矿，只是游戏显卡回到它本来的功能属性上罢了，而未来大家对于更好的游戏显示体验的追求是没有发生改变的，比如像光追、AI拟真场景构建这些现在只有超高端玩家能享受和体验到的极致效果，未来肯定会走入寻常百姓家。

自动驾驶这块，前段时间也看到英伟达和奔驰的合作，虽然要在业绩上有所贡献，要等到24-25年奔驰的车落地了，但是我们了解到，这次和奔驰的合作，是提供End to End的服务，也就是说不仅只是硬件上的收入，未来也会有自动驾驶相关的软件收入，这也是未来的一个看点。

Q我们也能感受到你们对英伟达的前景非常乐观，那你们觉得目前它最大的风险在哪里呢？

A短期来看我们看不到什么特别明显的风险，之所以在股价层面没有特别大的反馈（其实底部向上也已经翻倍了），我们觉得更多的还是受到了美联储加息这个事情的影响，科技股整体的估值被压制了，而美联储加息的拐点已经很明显可以看到了，前段时间银行不断暴雷，贷收缩也会起到类似加息的效果，所以我们判断美股的流动性环境应该会得到改善。

长期看，AMD、Intel等传统CPU玩家，包括苹果、高通这些有芯片自研能力的大玩家，肯定不会坐以待毙，眼睁睁看着AI芯片那么大的一个市场被英伟达一个人霸占，包括国内的公司，如果能绕过制造端的瓶颈，也会非常有竞争力。

但至少目前阶段，我们觉得长期竞争者的追赶，肯定不是当下需要去关注的重点，AI的产业趋势才刚刚形成，未来这个市场到底有多大，现在没有人算得清楚，而英伟达目前的巨大领先是实实在在摆在眼前的，我们觉得在当下阶段，不是看估值、看未来竞争格局的时候。

Q最后一个问题，你们觉得研究英伟达对于A股、港股的AI投资有什么启发和借鉴？

A可以把英伟达当成一个标杆，一些能直接对标它的品种，包括与数据中心相关的其它硬件厂商，需求的确定性都是非常强的，只要关注好供给侧的竞争力问题，就能找出比较有投资价值的公司。

并且AI的产业投资肯定也不会局限于硬件层面，未来像微软、SalesForce那些软件公司，以及Google、Amazon、Meta这些云服务商作为平台的价值，也都会得到凸显，国内对标这些的企业都会有不错的机会。

所以现在的核心矛盾点其实也就是美联储了。（完）

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