近期，芯片大厂英伟达（NVIDA.US）公布了2022年Q4的业绩，以及新一财季的业绩指引。报告显示，英伟达第四季度营收为60.51亿美元，与上年同期的76.43亿美元相比下滑21%，但是妙就秒在，这是高于60亿美元分析师的预期。此外呢，该季度每股收益为0.88美元，与英伟达前几个季度的利润相比并不强劲，但该公司至少能够稳定地超出预期10%。整体说，Q4的业绩算不上强劲，但主要好于预期。
其实上，英伟达的这份财报并不算出色，但绩发布后公司股价一度暴涨至15%，为何？第一个来源于：英伟达游戏业务的强势复苏；其次就是：最近的人工智能ChatGPT的爆火。
在刚刚过去的2022年，作为全球显卡市场的头号玩家，英伟达（NVIDA.US）持续遭受重创，业绩连续两个季度下滑，股价一年之内暴跌70%。但ChatGPT现象级爆火很快扭转了这一颓势。去年10月中旬以来，英伟达股价从108美元/股暴涨至228美元/股，反弹111%，市值重登美股半导体板块第一，大幅甩开英特尔（INTC.US）等同行。
· 算力的重要性：
明明那么多芯片公司，为何偏偏是是英伟达（NVIDA.US）？ChatGPT的底层基础是一个拥有1750亿参数的预训练大模型——GPT-3.5，它能如此睿智，主要是基于对天量数据的“吃透”，背后离不开强大算力的支撑，而英伟达的GPU能提供它需要的算力。目前来看，全球其他正在跟进的厂商想要推出ChatGPT这种人工智能大模型，必须有三项关键技术支撑：训练数据、模型算法、算力。
浙商证券研报指出：训练数据市场广阔，技术壁垒较低，投入足够的人力物力及财力后即可获得；基础模型及模型调优对算力的需求较低，但获得ChatGPT功能需要在基础模型上进行大规模预训练，这就需要大量算力，所以算力是ChatGPT运行的关键所在。
“英伟达（NVIDA.US）芯片为大模型训练做了很多优化，它才是这次ChatGPT热潮的最大赢家。”有业内人士直言。
· 训练ChatGPT到底需要多少算力？
据微软官网数据显示：OpenAI 开发的超级计算机是一个单一系统，具有超过 28.5万个CPU核心、1万个GPU和400 GB/s的GPU服务器网络传输带宽。并且头部训练模型所需要的算力每3-4个月就要翻一番。所以在此背景下，英伟达（NVIDA.US）、美国超微公司（AMD）等可提供AI算力芯片的公司，股价也开始在半导体下行周期中逆势上涨。英伟达的中国区高管在接受媒体采访时提到，“这几天好多公司，包括云从科技，都来找我安排调货，根本就调不过来，需求特别大。”
· 中国厂商能否跟上进度？
ChatGPT这把火，不单单是让国外厂商纷纷跟进，同样也点燃l A股的算力基础设施概念，比方说：神州数码、华胜天成等服务器产业链公司连日大涨。此外近几年在市场上连续大额融资的初创公司，像天数智芯、壁仞科技、摩尔线程等公司，也都推出了自研的通用GPU产品。例如，去年8月壁仞科技发布首款7nm制程的通用GPU芯片BR100，称其可与英伟达的旗舰H100一较高下，但尚未量产上市。
虽然在高端算力的芯片领域，英伟达（NVIDA.US）、英特尔（INTC.US）、美国超微公司（AMD），他们的产品在全球市场中占据绝对优势地位；但其他的厂家也在奋力追赶。不管怎样，对ChatGPT这类大模型训练，各个商业巨头和头部的研发机构都有持续在投入，像国内的百度、智源、华为、阿里等，其投入规模至今应该超百亿，主要是数据、硬件和人才的持续投入。可预知的是，未来还有很长的路要走，但大规模的应用或许正处于爆发的前夜。
奥飞数据（300738）：随着北京地区电力及能耗指标的收紧，廊坊固安成为承接北京地区算力的重要布局点，需求旺盛。
中国电信（601728）：同时公司积极承接“东数西算”工程落地，全方位部署数据中心、DCI网络、算力和产品服务。
国网信通（600131）：云网基础设施主要为国家电网等实施搭建底层通信网络、算力平台等基础设施：主要包括通信网络基础设施、算力基础设施、增值电信运营业务和云平台业务等。
中科曙光（603019）：整体来看，行业信创有望在“十四五”期间进入新的阶段，为国产基础算力生态提供广阔的发展空间。
中兴通讯（000063）：公司算力相关业务布局全面，运营商服务器招标份额第一优势较为明显，我们认为市场低估了公司算力相关业务布局，公司作为中国ICT龙头，在运营商力推云网融合，打造算力网络的大背景下，公司有望深度受益。
寒武纪（688256）：该应用场景的出现催生出更多的市场需求和发展空间，对智能算力也提出了更高的要求。
铜牛信息（300895）：新兴技术的创新发展创造了新业态、新模式，其发展依托于数据中心、超算算力等新型基础设施的同时，也将极大推动新型基础设施的建设。
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