中国科技行业战略：英伟达GTC2023：加码生成式AI 推出CULITHO计算光刻库

　　事件

    　　3 月20 日，英伟达CEO 黄仁勋在GTC 2023 人工智能大会上发表主题演讲。本次大会中，英伟达推出cuLitho 计算光刻库，发布ChatGPT 专用GPU 并针对不同应用场景推出4 款推理平台，以及支持定制DGX Cloud AI 超算云服务及代工厂NVIDIA AIFoundations，公布量子加速计算方面的进展以及第三代元宇宙服务器OVX 计算系统。

    　　点评

    　　发布ChatGPT 专用GPU，针对不同应用场景推出4 款推理平台。黄仁勋认为，生成式AI 是一种可以用人类语言进行编程的新型计算机，围绕生成式AI 的训练和推理，英伟达推出一系列硬件产品。在训练方面，DGX H100 AI 超级计算机已全面投产。DGXH100 拥有8 个H100 GPU 模组，已有多家生成式AI 领域的明星企业使用H100 加速工作，助力简化AI 开发。在推理方面，英伟达发布ChatGPT 专用GPU H100 NVL，它是基于去年H100 的改进版本，相较目前HGX A100 速度提升10 倍，处理成本降低一个数量级。同时基于L4 Tensor Core GPU、L40 GPU、H100 NVL GPU、Grace Hopper 超级芯片四种配置，推出4 个推理平台，分别面向AI 视频、图像生成、大型语言模型部署和推荐系统和LLM 数据库。我们认为，英伟达CUDA 生态完善、产品矩阵丰富，在并行计算上深耕多年，具备明显先发优势，使其可以快速建立生成式AI 产品线，巩固领先地位。

    　　AI 超级计算上云， AI Foundations 定制模型助力各类企业开展AI 产品。英伟达还发布了DGX Cloud 云服务，并提供专用的NVIDIADGX AI 超级计算集群，降低了获取、部署和管理本地基础设施的复杂性，使不具备基础设施的企业可以迅速访问AI 超算。此外，英伟达还推出了全新云服务及代工厂NVIDIA AI Foundations，为用户能够搭建定制化的大模型和生成式AI，包括提供文本生成构建服务的NeMo、提供视觉语言模型构建服务的Picasso 和提供生命科学方向服务的BioNeMo。生成式AI 现阶段的成功验证了神经网络“更深更大”的方向，但也因其巨大的研发和硬件成本而壁垒极大，我们认为，英伟达通过云服务和模型定制降低了进入门槛，有望深入AI 领域的下沉市场，在扩大客户群体的同时拓展了AI 的产业生态，有利于生成式AI 在更多领域落地。

    　　CuLitho 计算光刻库推出，提升40 倍计算光刻速度。在芯片制造领域，针对计算光刻加速，英伟达推出了cuLitho 计算光刻库。

    　　作为芯片设计和制造领域中最大的计算工作负载，计算光刻每年消耗数百亿CPU 小时以及数百亿美元。cuLitho 计算光刻库的使用可以大幅优化芯片制造流程，使光刻的速度提高至少40 倍，功耗降低至此前的1/9。黄仁勋表示，台积电将在今年6 月份的2nm 芯片生产中引入cuLitho。我们认为，cuLitho 的推出有助于晶圆厂节能增效、缩短周期，有望推进2nm 芯片加速量产和更先进制程研发，也为生成式AI 的算力需求提供硬件保障。

    　　研发GPU 加速量子计算系统NVIDIA DGX Quantum，推出第三代元宇宙服务器OVX 计算系统。本次GTC 大会，英伟达还发布了全球首个GPU 加速的量子计算系统NVIDIA DGX Quantum。该系统结合NVIDIA Grace Hopper 超级芯片和通用量子控制系统Quantum Machines OPX，可以实现校准、控制、量子纠错和混合算法，为高性能和低延迟量子经典计算的研究人员提供一种革命性的新架构。同时，在元宇宙领域，英伟达发布了第三代OVX 计算系统和新一代工作站可加速大规模数字孪生模拟应用，提高运营效率和预测性规划功能以及NVIDIA Omniverse Enterprise 等大规模数字孪生的效率，今年下半年将与微软Azure 一起推出Omniverse Cloud。

    　　多方向多角度覆盖生成式AI，英伟达十年GPU 产业布局优势显露。黄仁勋在十年前就看清了AI 行业的发展潜力以及GPU 的重要性，英伟达凭此不断开发更适合AI 的GPU 产品以及相关的软硬件，建立起了丰富且强大的产品生态，从训练到推理，面向不同应用、需求可以快速实现响应服务覆盖，这次GTC 大会对于生成AI 领域的快速响应正式体现了其显著先发优势，有望持续受益。新一轮技术革命由数字经济引领，ChatGPT 颠覆式的表现带来一种全新的人机交互模式，以生成式模型为代表的AI 大模型时代正在到来，我们认为本次GTC 大会不仅是英伟达单方面加码生成式AI，或将宣告AI 大模型软硬件军备竞赛的开始。硬件领域英伟达以其深厚积累和迅速响应占据领先杆位，软件领域以海外微软、谷歌、Meta 以及国内百度、腾讯、阿里巴巴等为代表巨头正在加速建立行业基座、占据价值链核心，模型API 和云服务的出现正在加速下游应用落地和产业模式革新，细分领域或将面临新一轮洗牌。

    　　风险

    　　GPU 新技术迭代不及预期；GPU 推广不及预期；生成式AI 普及不及预期。