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ChatGPT料將顯著加速全球AI產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，并推動(dòng)大模型成為中短期主流技術(shù)路線，相應(yīng)會(huì)帶來(lái)底層算力消耗的持續(xù)、顯著增長(zhǎng)。依托產(chǎn)品性能、芯片組合、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、軟件全棧等層面綜合優(yōu)勢(shì)，英偉達(dá)有望在AI訓(xùn)練、推理（云端）環(huán)節(jié)持續(xù)保持主導(dǎo)性地位?；诤?jiǎn)化模型，我們靜態(tài)估算ChatGPT及相關(guān)生成式AI在中短期對(duì)英偉達(dá)潛在業(yè)績(jī)貢獻(xiàn)為：訓(xùn)練端12.3億美元、云端推理104.5億美元。考慮到短期量化測(cè)算準(zhǔn)確性相對(duì)有限，啟發(fā)性思考、方向性判斷可能更為重要，我們暫不計(jì)入ChatGPT及AI相關(guān)算力消耗給公司中期帶來(lái)的新增業(yè)績(jī)貢獻(xiàn)。我們維持公司FY2024/25/26年收入預(yù)測(cè)為318.7/372.3/435.0億美元、凈利潤(rùn)（Non-GAAP）預(yù)測(cè)為115.9/146.7/177.1億美元，公司當(dāng)前股價(jià)對(duì)應(yīng)FY2024/25/26年P(guān)E（Non-GAAP）估值分別為50/40/29x。作為典型的成長(zhǎng)&周期股，目前公司正逐步進(jìn)入業(yè)績(jī)上行通道，公司股價(jià)亦有望獲得來(lái)自業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)、估值擴(kuò)張的雙重支撐，我們持續(xù)看好公司的短期、中長(zhǎng)期投資價(jià)值。
　　▍ChatGPT對(duì)AI產(chǎn)業(yè)可能影響：軍備競(jìng)賽、AIGC、大模型、產(chǎn)業(yè)化運(yùn)作等。ChatGPT在工程實(shí)踐層面的創(chuàng)新，以及在全球市場(chǎng)流行帶來(lái)的鯰魚(yú)效應(yīng)，有望在技術(shù)、產(chǎn)業(yè)層面對(duì)全球AI產(chǎn)業(yè)帶來(lái)顯著影響：1）ChatGPT推動(dòng)科技巨頭倉(cāng)促應(yīng)戰(zhàn)，谷歌、微軟、百度等科技巨頭在大語(yǔ)言模型等領(lǐng)域積極投入，有望形成行業(yè)示范效應(yīng)，中短期推升全球AI領(lǐng)域軍備競(jìng)賽可能；2）ChatGPT等產(chǎn)品作為人類在內(nèi)容生成領(lǐng)域的理想助手，有望實(shí)現(xiàn)內(nèi)容生產(chǎn)從“人類為主”向“機(jī)器+人類協(xié)同”過(guò)渡，并推動(dòng)AIGC時(shí)代全面到來(lái)；3）大模型雖可能不是AI終極答案，但卻大概率是中短期最可能的技術(shù)方向，同時(shí)大模型涌現(xiàn)、泛化能力等，本身需要模型足夠“大”，亦對(duì)應(yīng)海量的底層算力消耗。相較于過(guò)去CV、推薦系統(tǒng)等小模型時(shí)代的“小作坊”模式，大模型良好的問(wèn)題泛化能力，以及由此帶來(lái)的“底層算力設(shè)施、算法模型、應(yīng)用場(chǎng)景”的產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)，亦客觀上推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)形成更為高效的產(chǎn)業(yè)分工協(xié)作安排，加速AI產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。
　　▍英偉達(dá)AI芯片：有望在AI訓(xùn)練、推理（云端）環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)持續(xù)引領(lǐng)。在AI領(lǐng)域產(chǎn)品布局，英偉達(dá)基本遵從：端到端、訓(xùn)練推理一體、軟件全棧的業(yè)務(wù)思路，產(chǎn)品主要包括：AI芯片（訓(xùn)練、推理）、網(wǎng)絡(luò)（芯片互聯(lián)、設(shè)備互聯(lián)）、基礎(chǔ)軟件框架&應(yīng)用軟件等。
　　1）芯片產(chǎn)品，英偉達(dá)芯片架構(gòu)保持每?jī)赡暌淮胃碌?jié)奏，并通過(guò)制程升級(jí)、DSA設(shè)計(jì)、新的數(shù)據(jù)精度引入等系列手段提升芯片的綜合計(jì)算性能，在AI訓(xùn)練、推理環(huán)節(jié)，均在若干主流的基準(zhǔn)測(cè)試中實(shí)現(xiàn)性能參數(shù)遙遙領(lǐng)先主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。同時(shí)數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)，英偉達(dá)亦逐步形成GPU+CPU+DPU的產(chǎn)品組合，產(chǎn)品豐富度不斷向英特爾、AMD看齊；
　　2）網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，面向復(fù)雜AI模型的訓(xùn)練、推理，需要低延時(shí)&高速的芯片、設(shè)備互聯(lián)。目前英偉達(dá)NVlink技術(shù)已進(jìn)化到第四代，芯片間能夠?qū)崿F(xiàn)超過(guò)800GB/S的數(shù)據(jù)吞吐，Mellanox（英偉達(dá)2020年收購(gòu)）作為全球InfiniBand網(wǎng)絡(luò)的領(lǐng)導(dǎo)者，相關(guān)產(chǎn)品能夠在數(shù)據(jù)中心內(nèi)部實(shí)現(xiàn)設(shè)備間的高速、低延時(shí)互聯(lián)，是HPC的最理想承載者；
　　3）軟件堆棧，從最底層的驅(qū)動(dòng)程序，到最上層的行業(yè)應(yīng)用程序、算法庫(kù)等，英偉達(dá)一應(yīng)俱全，CUDA生態(tài)優(yōu)勢(shì)，以及從訓(xùn)練到推理的端到端軟件產(chǎn)品解決方案，預(yù)計(jì)中短期仍將持續(xù)構(gòu)成英偉達(dá)最為主要的護(hù)城河之一。
　　4）市場(chǎng)份額，據(jù)Liftr Insights數(shù)據(jù)，目前在最為前沿的北美數(shù)據(jù)中心AI芯片市場(chǎng)，英偉達(dá)份額占比超過(guò)80%。依托產(chǎn)品性能、芯片組合、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、軟件產(chǎn)品等層面的綜合優(yōu)勢(shì)，我們判斷英偉達(dá)有望在AI訓(xùn)練、推理（云端）環(huán)節(jié)持續(xù)保持主導(dǎo)性地位。
　　▍英偉達(dá)業(yè)績(jī)彈性量化測(cè)算：ChatGPT作為典型的LLM模型，對(duì)于當(dāng)下以大模型為主的AI產(chǎn)業(yè)，本身亦具有較好的代表和參考意義，我們聚焦于ChatGPT、生成式AI，并相應(yīng)測(cè)算訓(xùn)練、推理環(huán)節(jié)的算力需求。以英偉達(dá)HGX服務(wù)器(含8張A100卡)為算力載體并假定服務(wù)器成本為8美元/小時(shí)，我們測(cè)算結(jié)果及說(shuō)明如下：
　　1） ChatGPT：a）訓(xùn)練環(huán)節(jié)，假設(shè)參數(shù)量為175B、訓(xùn)練數(shù)據(jù)500BTokens的情況下，我們使用256個(gè)英偉達(dá)HGXA100服務(wù)器，并假設(shè)模型FLOPsUtilization（MFU）為Megatron-LM的51.04%，推測(cè)單次訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)約為30.7天，對(duì)應(yīng)服務(wù)器端成本約為151萬(wàn)美元；b）推理環(huán)節(jié)，我們假定模型使用了96層、12288 Hidden Dimension、FP16和INT8混合精度并使用最大4096的Sequence Length，并假設(shè)每次用戶請(qǐng)求生成的長(zhǎng)度平均為200個(gè)tokens，問(wèn)題長(zhǎng)度小于500tokens，我們推算每次生成耗費(fèi)算力成本約為2.7美分，當(dāng)然2.7美分是理論情況下最高成本，我們估算實(shí)際成本視優(yōu)化手段可能在理論最高成本10%-60%之間浮動(dòng)。我們假設(shè)用戶訪問(wèn)ChatGPT的單次成本為理論最高成本（2.7美分/次）的30%（0,8美分/次），服務(wù)器實(shí)際使用率為70%，則我們估算每天算力成本為160萬(wàn)美元，對(duì)應(yīng)英偉達(dá)A100卡需求9.5萬(wàn)張，假定每張A100卡售價(jià)1.5萬(wàn)美元，對(duì)應(yīng)英偉達(dá)潛在收入14.3億美元，加上訓(xùn)練端成本，約為14.6億美元。
　　2）生成式AI