电子行业动态点评：从芯片新品看AI和元宇宙趋势

　　AI 大模型应用门槛持续降低，工业元宇宙开始广泛应用9 月21 日，英伟达GTC2022 大会开幕。CEO 黄仁勋分享了公司软硬件创新：1）GPU 底层架构迭代更新为HPC 和AI 实现大规模加速；2）新一代汽车芯片Thor 能大幅提高车机运行整体效率，加速驾舱芯片一体化；3）继推出预训练大模型与AI 训练框架后，首次推出了LLM（大型语言模型）云服务；4）推出Omniverse 云服务，加速Omniverse 在工业企业的应用，助力企业降本增效。通过本次会议，我们看到AI 大模型应用门槛的持续降低和工业元宇宙的广泛应用已经成为行业趋势，更多科技企业或将因此受益。

    　　人工智能：LLM 服务加速大模型落地，机器人或引发AI 下一应用浪潮预训练大模型的发展是近年来AI 行业趋势之一。英伟达近年从推出预训练大模型、到大模型训练框架，再到大模型云服务，不断降低用户使用大模型的门槛。本次GTC 上，英伟达宣布即将推出两项基于NVIDIA Megatron530B 大模型的AI 云服务：NeMo LLM 服务和应用于生物医药领域的BioNeMo LLM 服务，采用提示学习框架，从而减少大模型部署应用时的成本和时间。同时，英伟达宣布了各AI 机器人平台最新进展，AI 应用于工业制造、物流等行业的机器人，以及医疗器械的程度加深。我们认为未来的机器人将由软件定义，由AI 提供支持，机器人或成为AI 应用高地。

    　　元宇宙：推出云服务助力工业元宇宙发展

    　　英伟达认为互联网的下一次进化就是通过3D 技术进行的元宇宙扩展。继去年发布Omniverse 之后，我们看见公司今年秋季推出IaaS 产品OmniverseCloud，基于全球规模的分布式数据中心网络，赋能个人和团队无需任何本地计算能力即可以设计和协作处理 3D 工作流程，帮助零售店、电信运营商、汽车工厂建立数字孪生：1）针对不同场景提供的完整的开发工具；2）实现不同开发工具之间的协同；3）帮助企业做好建设和运营决策，起到降本增效的效果等。我们看见除了游戏场景的应用，元宇宙逐渐渗透进入工厂、设计等多类B 端场景，为各型企业生产赋能，建议关注国内相关企业进展。

    　　汽车芯片：Thor 的性能是Altan 的2 倍，并将取代其在2024 年量产英伟达发布了下一代智能汽车中央计算芯片Thor。Thor 集成770 亿晶体管，算力达2,000 TOPS，是此前发布的Altan 芯片的2 倍。Thor 可兼容Linux、QNX 及Android 车机系统，并融合了自动驾驶&主动安全、智能座舱、泊车、DMS 等功能，能大幅提高车机运行整体效率，为智能汽车向迈进中央架构提供了硬件基础。Thor 计划于2024 年量产，取代此前计划于2024 年量产的Altan。Thor 计划于2025 年首次搭载吉利旗下的ZEEKR。我们认为这或意味着驾舱芯片一体化成为一个重要趋势。

    　　GPU/CPU：底层架构迭代更新为HPC 和AI 实现大规模加速此次GTC 发布的新一代Ada Lovelace 架构对SM 多单元处理器、RTCore以及Tensor Core 均迭代升级，将光影追踪核心和AI 核心进行了又一次提升。其中，第四代Tensor Core 加快了万亿参数模型训练速度，促进HPC和AI 高效落地。底层技术更新叠加芯片先进制造工艺带动新品性能提升显著：1）推出下一代消费级显卡RTX40 系列，RTX4090 GPU 性能较上一代最高可提升4 倍。2）宣布下一代数据中心用训练芯片H100 全面量产，应用场景包括各种工业、医疗保健、超级计算机和云计算等。3）Grace CPU参数更新，将借助 Arm Neoverse V2 核心提高性能和效率。

    　　风险提示：AI 落地不及预期；元宇宙发展不及预期；本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。