中金看海外·公司:英伟达:从绘图到计算 从GPU到AI芯片

类别:行业 机构:中国国际金融股份有限公司 研究员:黄乐平/丁宁 日期:2019-10-18

借鉴意义

    英伟达(Nvidia)成立于1993 年,目前是全球最大的独立GPU 供应商,也是AI芯片市场的领军者。本报告通过复盘Nvidia 上市后的发展历程,希望能在帮助投资者发掘Nvidia 成功要素的同时,为中国计算芯片行业发展提供借鉴。

    发现

    着眼高端游戏卡业务,逆势于PC 市场实现增长。上市初期,Nvidia GPU 主要专注PC 图形业务,公司产品与PC 出货存在较高程度的绑定,以OEM 形式销售显卡也是公司重要的收入来源之一。经济危机后,随着智能手机、平板电脑等消费电子新应用的兴起,终端需求呈现多元化,全球PC 出货量开始进入下行通道,Nvidia 开始将业务重心转向高端游戏卡市场。2009 年起,公司几乎每两年刷新一次游戏GPU 架构,优异的硬件性能和良好的兼容性使其逐渐扩大了对AMD 的市占率领先优势,一度在PC 独显市场将AMD 市占率压制在20%以下。2010-2015年,公司游戏GPU 出货量年复合增速为9%,2013-2018 年年复合增速上升至14%。

    同时,借助平均销售单价强势上升,公司2010-2015 年游戏业务收入实现了21%的复合增速,而2013-2018 年这一数字更攀升至29%。

    软硬件结合构筑AI 芯片领导地位。为了将天生强大的并行运算资源共享给开发者,2006 年公司推出了CUDA 计算平台,并让未来的每一颗GPU 都支持CUDA。

    尽管这一大胆的决定在初期使Nvidia 一度遭遇“显卡门”等困难,但正是这一预见性的发明,使Nvidia 拥有了强大的GPU 通用计算生态系统,Tesla 系列计算卡因此得到了客户的认可。除此之外,cuDNN、TensorRT、DeepStream 等Nvidia 自行开发、优化的软件也为GPU 通用计算提供加速。充足的储备使公司一举抓住2016 年起数据中心驱动的半导体行业周期,目前公司GPU 被广泛用于云厂商的AI 训练/推理加速任务。FY2019 英伟达数据中心业务收入占比增长至接近三成。

    遭遇重大挫折,但未来发展可期。进入2H18,受到数字货币价格下跌、数据中心资本开支增速放缓及自动驾驶行业发展不达预期的三重因素拖累,市场开始对Nvidia 的美好增长前景产生质疑,对其高估值失去认同,股价大幅调整。但是依靠布局游戏、数据中心及自动驾驶业务,未来公司仍有望切入更广阔的市场空间。

    成功背后的借鉴意义。我国计算芯片行业仍处于发展初期,2018 年,中国产品终端领域为计算机的芯片设计企业收入总和还不及Nvidia 的一半。若要尽快缩短和海外龙头厂商的差距,通过复盘Nvidia 的成功史,我们认为国内厂商应1)持续大力投入研发,获得差异化的产品来提升公司的盈利能力;2)注重软硬件结合,在硬件性能优异同时,若配套软件能赋予其良好的兼容性与易用性,有利于增加客户粘性;3)紧抓数据中心成长机遇,目前中国数据中心/云/互联网等企业在全球已经拥有重要地位,硬件的加速国产替代为中国计算芯片设计厂商提供了前所未有的沃土。设计厂商应竭力专注数据中心赛道,与服务提供商一同成长。

    财务与估值

    公司FY00-FY19 收入/净利润年复合增速分别为19.9%/27.1%,同期半导体行业(不含存储器)销售额年复合增速为5.2%,可比公司Intel/AMD 收入年复合增速分别为4.7%/4.4%。股价方面,相比费城半导体指数、Intel 及AMD 近20 年来的仅一倍股价上涨,Nvidia 股价自2000 年初至今实现了超50 倍的涨幅。主要估值指标来看,上市以来,Nvidia 平均12 月前向P/E 对Intel 呈现一倍以上平均溢价;2016年至今,公司高达10 倍以上的平均12 月前向P/S 估值大幅跑赢行业。

    风险

    AI 落地不达预期。中美贸易摩擦加剧拖累半导体行业复苏。