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软硬件结合、紧抓数据中心成长机遇看英伟达(NVDAUS)如何一手缔造
发布日期:2019-10-29 10:50   来源:未知   阅读:

  美股 软硬件结合、紧抓数据中心成长机遇,看英伟达(NVDA.US)如何一手缔造GPU芯片帝国 2019年10月18日 09:43:22 中金研究

  英伟达(Nvidia)(NVDA.US)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,发掘Nvidia的成功要素,为中国计算芯片行业发展提供借鉴。我们认为英伟达的案例借鉴意义主要在于:1)持续大力投入研发,2)注重软硬件结合,3)紧抓数据中心成长机遇。

  英伟达(Nvidia)成立于1993年,目前是全球最大的独立GPU供应商,20省份增速均有所回落,白姐特码论坛,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。

  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%。

  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。

  进入2018年下半年,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。

  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当: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。

  公司2000-2019财年收入/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%,∵香港马会开开奖现场直播,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。

  资料来源:Bloomberg,WSTS,中金公司研究部,注:因AMD 1999年净利润为亏损,因此计算CAGR无意义