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【机构调研记录】华泰柏瑞基金张慧调研青达环保

亮点：北京AI创新赋能中心由鸿博股份与英伟达合作发起，鸿博股份全资子公司英博数科为唯一指定运营主体，项目首期所配套的智算中心将为市场提供100P的高性能算力，同时英伟达将为英博数科提供包括但不限于NLP、AIGC等相关技术支持；与中恒文化、英伟达、英博数科就在北京市共同合作成立北京AI创新赋能中心，目前北京AI创新赋能中心核心基础设施AIDC (智算中心) 一期所有设备及配套软件已经全部到货，由英伟达提供的PREMIUMSERVICE也于2023年1月26日全面激活；中国彩票印刷行业龙头，同时具有体彩和福彩印刷资格，体彩业务位居市场第3，旗下鸿海印务及无锡双马合计福彩市占率超30%，位居行业第一；全产业链延伸布局，子公司彩创网络负责上游彩种研发，拥有福建省体彩电话售彩代销者资格，旗下彩乐乐彩票网此前最大销量约4亿；18年4月上线“快乐十分”视频型彩票游戏，福彩主题吧190余家门店上市；体彩安卓终端机通过第三方适配性测试，成为其合格供应商。 4）帅丰电器（证券之星综合指标：3.5星；市盈率：16.74）个股亮点：国内集成灶行业的领先企业之一；主要从事以集成灶为核心的现代新型厨房电器的研产销，拥有集成灶行业内首家经国家认可委员会认可的实验室以及行业领先的检测设备，产品技术水平行业领先；截至21年末，拥有近1300家经销商和1600多个销售终端，“帅丰”品牌在集成灶行业具有了较高的知名度和美誉度，全年家用厨房电器具制造收入9.62亿元，占比98.38%。 5）奥普特（证券之星综合指标：3星；市盈率：57.12）个股亮点：国内机器视觉领域优质企业；公司主要从事机器视觉核心软硬件产品的研产销，已形成较为完备的产品体系，广泛应用于3C电子、新能源、半导体等多个行业及科研教学等领域的高端装备中；公司自研产品已覆盖光源及光源控制器、镜头等主要机器视觉部件，在高分辨率定焦镜头、线扫镜头以及3D视觉等方向上完成了一定的积累，与苹果、华为等全球知名企业建立了长期稳固的合作关系；国内机器视觉领域优质企业；自研产品已覆盖光源及光源控制器、镜头等主要机器视觉部件，在高分辨率定焦镜头、线扫镜头以及3D视觉等方向上完成了一定的积累，与苹果、华为等全球知名企业建立了长期稳固的合作关系；国内较早进入机器视觉领域的企业之一；公司自主产品线已覆盖光源、光源控制器、镜头、工业相机、视觉系统等机器视觉核心软硬件产品，目前主要为苹果公司提供手机的相关机器视觉产品。 6）数字政通（证券之星综合指标：2星；市盈率：45.89）个股亮点：22年1月披露，公司的元宇宙平台系统近日取得了软件著作权证书；公司全资子公司金迪管线是国内最早成立的专门从事地下管线探测和管线信息管理系统开发、建设服务的公司之一，完成了管线探测项目1000多个，探测各类地下管线长度100多万公里、地形测绘超过10000平方公里，完成的武汉、成都等多个城市管线探测项目获得了国家、省部级优质工程；19年公司中标苏州高新区排水管网检测、雨污混接调查项目；建设了城市管理大数据中心，实现对城市的全方位感知及量化管理；通过定期接收现场反馈的识别效果不佳的图片数据，进行模型再训练，进行算法优化；20年为为合肥市包河区打造“大共治”信息平台。 7）火星人（证券之星综合指标：3.5星；市盈率：43.24）个股亮点：国内集成灶行业知名企业；公司专业从事新型厨房电器产品的研产销，主要产品包括集成灶、集成水槽、集成洗碗机等系列产品，其中“X7”集成灶产品荣获了“IF 设计金奖”、“红点设计奖”等国内外知名奖项；截至21年末销门店数量2000家左右，经销网络覆盖全国各省市自治区，全年集成灶收入23.19亿元，占比100.00%。 8）青达环保（证券之星综合指标：1.5星；市盈率：41.95）个股亮点：国内节能环保系统设备领先企业之一；公司致力于节能降耗、环保减排设备的研产销，技术、产品已覆盖包括炉渣、灰尘、烟气、细颗粒物、NOX、SOX、脱硫废水等污染物的防治及锅炉炉渣和烟气余热回收，同时涉足电厂灵活性改造以及清洁能源消纳领域，已经与国内五大发电集团及各地方所属火力发电企业建立了良好的业务关系；20年炉渣、烟气、脱硫废水、清洁能源消纳系统四项业务合计收入5.34亿元，占比超过95%；国内节能环保系统设备领先企业之一；公司致力于节能降耗、环保减排设备的研产销，技术、产品已覆盖包括炉渣、灰尘、烟气、细颗粒物、NOX、SOX、脱硫废水等污染物的防治及锅炉炉渣和烟气余热回收，同时涉足电厂灵活性改造以及清洁能源消纳领域，已经与国内五大发电集团及各地方所属火力发电企业建立了良好的业务关系。 9）普蕊斯（证券之星综合指标：2.5星；市盈率：70.59）个股亮点：2021年我国CAR-T治疗临床试验项目为18个，其中公司承接4个，占比达22.22%；公司通过委任项目经理和CRC组成的优秀的项目团队，开展前述SMO全流程服务，确保临床试验过程符合GCP和研究方案的规定，并与申办方（以制药公司、医疗器械公司为主）、临床试验机构（以医院为主）、研究者（通常为医生）、CRO进行有效的沟通，推动临床试验的进程，确保临床试验过程的规范化和高效落地。 10）南都电源（证券之星综合指标：1星；市盈率：nan）个股亮点：公司数据中心铅蓄电池业务中标阿里巴巴等多个数据中心新项目；在海外，公司作为唯一海外品牌入选美国前五大数据中心的优选供应商，进一步成功拓展北美、亚太、拉美等大型数据管理中心高端市场；公司发起设立并投资参股的新源动力（持股8.48%）；19年4月，与中广核资本、中广核产业投资基金签署《氢能产业基金合作框架协议》，主要投资于氢能及燃料电池领域；20年4月，设立全资子公司南都电源（安徽）新能源科技，该公司业务经营范围包含燃料电池；公司计划总投资15.17亿元建新能源电池研发技术中心项目，拟投入募集资金不超过14.73亿元，主要用于搭建固态电池和燃料电池中试线；全资子公司安徽南都华铂新材料从事铅蓄电池回收业务，已经打通了铅蓄电池循环产业链；子公司华铂科技废旧电池回收实现全过程绿色、环保、无害化处理，金属、塑料回收率可达 99%以上，年处理废旧蓄电池120万吨以上，规模居全球前列。华泰柏瑞基金成立于2004年，截至目前，资产规模(全部)3043.16亿元，排名25/196；资产规模(非货币)2311.07亿元，排名20/196；管理基金数213只，排名24/196；旗下基金经理33人，排名28/196。旗下最近一年表现最佳的基金产品为华泰柏瑞富利混合A，最新单位净值为1.99，近一年增长13.45%。旗下最新募集产品为华泰柏瑞锦汇债券，类型为债券型-长债，集中认购期2022年12月20日至2023年3月17日。以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-03-03

如何上车当下科技最热趋势：AI、芯片？买入这些备受青睐的ETF

TF（SOXX）——权重最高的股票都是英伟达（NVDA）。截至2月23日，VanEck ETF总权重的11％以上都是投资于NVDA。　　目前分析师非常看涨NVDA，认为这是一支能从AI趋势中大赚一笔的股票。　　Defiance Quantum ETF（QTUM）也榜上有名，此ETF作为一支同时投资半导体和人工智能（尤其是量子计算和机器学习）股票的基金而脱颖而出。分析师预计此ETF的平均涨幅近20％。　　Invesco DWA Technology Momentum ETF（PTF）还投资了半导体股票（占ETF的32％）以及其他与人工智能相关的股票。其中包括开发人工智能系统技术的Super Micro Computer （SMCI），是该基金的前十大持仓股。　　此外，科技巨头微软（MSFT）和Alphabet （GOOGL）也是多支ETF持仓最多的股票。其中，Technology Select Sector SPDR ETF（XLK）的MSFT权重就非常高，约为21％。　　分析师一直在争论微软和Alphabet谁在人工智能竞赛中更具优势。在微软成功投资ChatGPT后，Alphabet匆忙推出了自己的聊天机器人Bard。2月初，微软加大了对这项技术的投入，公布了其必应搜索引擎和Edge浏览器的新人工智能版本。

金融界2023-03-03

微软表示将就动视交易与英国监管机构讨论补救措施

交易表示担忧。　　微软最近与任天堂和英伟达签署了协议，将包括《使命召唤》（Call of Duty）在内的游戏带到各自的平台上，使这款流行游戏面向超过1.5亿新玩家开放。　　上个月，摩根士丹利表示，投资者应该买入动视的股票，因为如果微软收购交易失败，该公司可能会成为维权投资者的目标。

金融界2023-03-03

华尔街分析师看好英伟达、AMD和另外三只芯片股

三的报告中，分析师斯里尼•帕朱里推荐了英伟达、AMD、英特尔、Marvell科技和Qorvo 的股票。该公司恢复了对Nvidia和AMD的“强买入”评级；英特尔、Marvell和Qorvo的表现超过评级。　　该分析师预计英伟达目标价为290美元，AMD目标价为100美元，英特尔目标价为30美元。他对Marvell和Qorvo的预期分别为54美元和120美元。　　Pajjuri表示，在过去三次经济回升期间，半导体行业在一到两年的时间里表现超过标准普尔指数30％-50％。他写道，投资者不应“过于谨慎”。“除非出现严重衰退，否则我们预计芯片制造商将在2023年下半年上调（盈利）预期，这将使它们的股价进一步上涨。” 　　对于英伟达，这位分析师表示，这家芯片制造商是人工智能应用领域“无可争议的领导者”。他认为，考虑到机器学习软件领域的机遇，该股的估值是合理的。Pajjuri还看好AMD，认为它将成为人工智能芯片需求增长的受益者。　　至于英特尔，这位分析师表示，对其业务的预期已经大幅下降，基于未来利润率的改善，该公司股价可能开始上涨。　　最后，这位分析师表示，随着5G技术在廉价智能手机中越来越普遍，以及随着中国经济重新开放，市场复苏，Qorvo应该会表现良好。

金融界2023-03-03

不论谁赢了ChatGPT大战英伟达都是最后的赢家

撰文：宛辰近日，英伟达公布了 2023 财年及其第四季度财报。在加密货币低迷、消费需求疲软、去库存的种种压力下，英伟达在 2023 财年的总营收基本与上一财年持平，约为 270 亿美元。其中，第四季度营收为 60.5 亿美元，较去年同期下降了 21%。尽管如此，其业绩表现依然好于分析师此前的预期。财报发布当天，英伟达股价大涨 14%，市值达到 5800 亿美元。事实上，人们对英伟达的乐观情绪已经蔓延数月。自今年 1 月以来，英伟达的市值涨幅最高达 60%。这多亏了 OpenAI，其发布的 ChatGPT 和 DALL-E 2 这样的大型语言模型（Large Language Model）将生成式 AI 引入了公众的视线——几乎所有软件将被 AI 重塑，黄仁勋更是将其比作「AI 的 iPhone 时刻」。就此，时代的风口由元宇宙和 web3 突然切换到生成式 AI，FAAMG 等硅谷巨头们匆忙备战随时「开打」。而英伟达，稳稳地成为这场时代之战的「最大军火商」。作为当下「AI 超级周期的跳动心脏」，英伟达的 GPU（图形处理芯片）是训练和操作机器学习模型的最佳选择，因而被视为「2023 年云资本支出重心转向人工智能的最大受益者」。其实，这不是英伟达第一次乘上时代的风车——加速计算、深度学习、挖矿、元宇宙，英伟达屡次踩中时代的风口。在它成立的短短 30 年里，芯片江湖已然换了人间，当年与 90 家显卡商厮杀落败的初创公司，早已成为市值最高的芯片霸主。英伟达屡次「躺赢」，离不开其掌舵者黄仁勋的战略眼光——总是能精准预判下一个技术变革，提前下手。在近日的财报电话会上，黄仁勋透露了：这一次，他提前看到的未来及其相应的战略布局。面对大语言模型加持的生成式 AI，「核弹厂」的野心远非提供「军火」。 ChatGPT 大战背后的「战争之王」去年 11 月底以来，OpenAI 让人们见识到了「通用智能」的厉害，依托大语言模型的 ChatGPT 所展现的思维链条（Chain of Thought）和自发涌现的各种能力（Emergence）令人惊艳——尽管 ChatGPT 本身没有知识和智慧，但是它做到了「让你以为它有知识甚至智慧」的程度。不久前，在加州大学伯克利分校哈斯商学院的炉边谈话上，黄仁勋兴奋地评价 ChatGPT 将开启科技行业的新纪元，也是人工智能和计算行业有史以来最美妙的事情。他说：「上一次看到一项如此多才多艺、可以解决问题并经常以多种方式带给人们惊喜的科技是什么时候？它可以写一首诗，可以填写电子表格，可以编写 SQL 查询并执行，可以写 Python 代码……对于很多一直致力于此的人来说，我们一直在等待这一刻，这是人工智能的 iPhone 时刻。我现在可以将它用作 API 并连接到电子表格、PPT、各个应用程序，它有让一切变得更好的潜力」。这是「AI 将重塑所有软件」的际遇，而要让生成式 AI 能够像 ChatGPT 这样展现五花八门的通识才能，必须依托像 GPT3.5 这样的底层大语言模型。人们将其比作移动互联网时代里安卓或 iOS。因此，大语言模型也就成为大厂和创业公司的必争之地。无论是「造」出这样一个大模型，还是运行这样一个大模型，都需要极大的算力，需要成千上万个 GPU。据报道，OpenAI 用了 10000 个英伟达的 GPU 来训练 ChatGPT。花旗集团估计，ChatGPT 的使用可能会在 12 个月内为英伟达带来 30 亿至 110 亿美元的销售额。此前，《中国电子报》采访业内人士表示，「大模型技术涉及 AI 开发、推理、训练的方方面面，所谓模型的『大』主要是参数量大、计算量大，需要更大体量的数据和更高的算力支撑。对于 GPU 厂商来说，大模型是值得期待的算力红利，尤其是通用性极强的英伟达」。全球来看，大算力芯片领域主要有两个玩家，英伟达和 AMD，从市占率来说，英伟达远超 AMD。根据 John Peddie Research 的数据，英伟达占据了 GPU 市场约 86% 的份额。这也就不难理解，在炙手可热的生成式 AI 浪潮下，英伟达被视为最大的潜在赢家。从财报上看，这波生成式 AI 对于英伟达的需求主要反映在数据中心业务。事实上，2023 整个财年的四个季度，数据中心已经替代了英伟达起家的支柱业务——游戏，成为第一大业务。 2022 财年第 4 季度——2023 财年第 4 季度，英伟达各个板块的营收 | 截图来源：Nvidia 2023 财年，数据中心总收入增长了 41%，达到创纪录的 150.1 亿美元。仅就第四季度而言，数据中心收入为 36.2 亿美元，贡献了英伟达全公司收入的 60% 左右。数据中心增长的基本盘来自于新一代旗舰产品 H100 的出货量持续走高、云的渗透率持续增长、以及超大规模客户扩大了 AI 布局。就 H100 而言，其收入在第二季度就已经远远高于 A100，后者的营收份额连续下降。据悉，H100 在训练方面比 A100 快 9 倍，在基于 Transformer 的大型语言模型推理方面比 A100 快 30 倍。同时，英伟达正在为越来越多的、快速增长的云服务商（Cloud Service Providers，简称 CSP）提供服务，包括甲骨文和一些专注于 GPU 的云服务提供商（GPU specialized CSPs）。在过去的 4 个季度中，CSP 客户贡献了数据中心收入的 40% 左右。下一步：AI 即服务财报电话会上，老黄透露了英伟达的新动向——AI 企业级服务上云。尽管更多信息会在十几天后的 GTC 大会上才宣布，但英伟达正与领先的云服务商合作提供 AI 即服务（AI-as-a-service），让企业可以访问英伟达的 AI 平台。据官方消息，客户将能够把 NVIDIA AI 的每一层（包括 AI 超级计算机、加速库软件或预训练的生成式 AI 模型等）作为云服务来使用。老黄阐述道，「技术突破的积累使 AI 到了一个拐点。生成式 AI 的多功能性和能力引发了世界各地企业开发和部署 AI 战略的紧迫感。然而，AI 超级计算机基础设施、模型算法、数据处理和训练技术仍然是大多数人无法克服的障碍。」基于这样的行业痛点，英伟达商业模式的下一个层次是：帮助每个企业客户都能使用 AI。客户使用自己的浏览器，就可以通过 NVIDIA DGX Cloud 来使用 NVIDIA DGX AI 超级计算机，该服务已经在 Oracle Cloud Infrastructure 上可用，预计不久后也将在 Microsoft Azure、Google Cloud 和其他平台上线。在 AI 平台软件层，客户将能够访问 NVIDIA AI Enterprise，以训练和部署大型语言模型或其他 AI 工作负载。而在 AI 模型即服务层，英伟达将向希望为其业务建立专有生成式 AI 模型和服务的企业客户提供 NeMo 和 BioNeMo 可定制 AI 模型。就其市场前景，黄仁勋认为，ChatGPT 让人们意识到计算机编程的民主化，几乎任何人都可以用人类语言向机器解释要执行的特定任务。因此，全世界 AI 基础设施的数量将会增长，「你会看到这些 AI 工厂无处不在」。人工智能的生产将会像制造业一样，在未来，几乎每个公司都会以智能的形式生产软件产品。数据进来了，只做一件事，利用这些数据产生一个新的更新模型。他进一步解释了 AI 工厂，「当原材料进入时，建筑或基础设施就会启动，然后一些改进的东西就会出现，这是非常有价值的，这就是所谓的工厂。所以我希望在世界各地看到 AI 的工厂。其中一些将托管在云中。其中一些将是本地的。会有一些很大，有些会非常大，然后会有一些更小。所以我完全期待这会发生。」事实上，老黄关于 AI 工厂愿景正在发生，上个月，他在公开演讲中声称，自从 ChatGPT 出现以来，可能已经有大约 500 家新创业公司开发出令人愉快的、有用的 AI 应用程序。基于这一前景，英伟达对数据中心的未来充满信心。CFO Cress 表示，通过新的产品周期、生成式 AI 以及人工智能在各个行业的持续采用，数据中心部门将持续实现增长。她说：「除了与每个主要的超大规模云服务商合作外，我们还与许多消费互联网公司、企业和初创企业合作。这一机会意义重大，推动数据中心的强劲增长，并将在今年加速增长。」汽车向上，游戏向下除了数据中心，英伟达其他的业务板块——游戏、汽车、专业视觉等，本季度的表现则有好有坏。其中，车用业务表现亮眼。财年总收入增长 60%，达到创纪录的 9.03 亿美元。第四季度收入创下 2.94 亿美元的纪录，较去年同期增长 135%，较上一季度增长 17%。无论是环比还是同比，车用业务均持续增长。根据英伟达，这些增长反映了自动驾驶解决方案的销售增长，面向电动汽车制造商的计算解决方案以及 AI 座舱解决方案的销售强劲。电动汽车和传统 OEM 客户的新项目助推了这一增长。值得注意的是，在今年 1 月初举行的 CES 大会上，英伟达宣布与富士康建立战略合作伙伴关系，共同开发基于 NVIDIA DRIVE Orin 和 DRIVE Hyperion 的自动驾驶汽车平台。相比之下，游戏业务依然深处泥潭之中。过去几个季度，RTX 4080 销售疲软、视频游戏行业下滑、加密货币市场疲软、以及去库存压力等因素，让英伟达的游戏业务持续低迷，尤其第三季度，游戏业务营收同比暴跌 51%。但就像 CFO Cress 所言，「最低点可能已经过去，而且事情可以改善前进。」第四季度，英伟达游戏营收为 18.3 亿美元，同比下降 46%，环比增长 16%，整个财年收入下降 27%。该季度和财年的同比下降反映了销售减少，背后是全球宏观经济低迷和中国放开疫情管控对游戏需求的影响。但环比三季度，英伟达的游戏业务还是取得了一定增长。这是由于受到基于 Ada Lovelace 架构的新 GeForce RTX GPU 的推出推动。黄仁勋也肯定了这一看法，他说：「游戏业正在从新冠肺炎疫情后的低迷中复苏，而且玩家们热烈欢迎使用 AI 神经渲染的 Ada 架构 GPU。」近日，游戏行业一个复苏的好迹象是：动视暴雪（Activision Blizzard）在第四季度实现了营收正增长，超出了预期。但仍要警惕——动视暴雪在 PC 和主机上销售游戏，而只有 PC 销售与英伟达相关，主机制造商使用 AMD 显卡。此外，在财报发布的前一天，英伟达宣布与微软签订了一项为期 10 年的协议，将 Xbox PC 游戏阵容引入 GeForce NOW，包括《我的世界（Minecraft）》、《光环（Halo）》和《微软模拟飞行（Microsoft Flight Simulator）》。待微软完成收购动视之后，GeForce NOW 将新增《使命召唤（Call of Duty）》和《守望先锋（Overwatch）》等游戏。除了游戏业务之外，专业视觉和 OEM 这两个部门的业务也较上一年有大幅下降。从中可以看出：半导体市场正在经历罕见的下行周期。专业视觉业务第四季度收入为 2.26 亿美元，较去年同期下降 65%，较上一季度增长 13%。财年总收入下降 27% 至 15.4 亿美元。该季度和财年同比下降反映了向合作伙伴销售较少以帮助减少渠道库存。环比增长是由台式工作站 GPU 推动的。 OEM 和其他收入同比下降 56%，环比增长 15%。财年收入下降 61%。该季度和财年同比下降是由笔记本 OEM 和加密货币挖掘处理器（CMP）推动的。在财年 2023 中，CMP 收入微不足道，而在财年 2022 中为 5.5 亿美元。风口上的赢家，为什么又是英伟达英伟达 30 年的发展史可以分为两段。从 1993 年到 2006 年，英伟达的目标是在竞争激烈的图形卡市场中存活下来，并创造了 GPU 这一革命性的技术；从 2006 年到 2023 年的转型，则主要是如何利用 CUDA 这一平台，将 GPU 应用于机器学习、深度学习、云计算等领域。后者让英伟达走上人工智能之旅，今天市值已经超过老牌霸主英特尔和 AMD，也是在今天生成式 AI 热潮下，英伟达再次站上风口的前提。在 2019 年的一次主题演讲中，黄仁勋分享了英伟达一次次重溯行业的缘起——找到了真正重要的问题并坚持。他说：「这使我们能够一次又一次地发明、重塑我们的公司、重溯我们的行业。我们发明了 GPU。我们发明了编程着色。是我们让电子游戏变得如此美丽。我们发明了 CUDA，它将 GPU 变成了虚拟现实的模拟器。」回到英伟达的起点。当时 Windows 3.1 刚刚问世，个人电脑革命才刚刚要开始。英伟达想要能找到一种方法让 3D 图形消费化、民主化，让大量的人能够接触到这项技术，从而创造一个当时不存在的全新行业——电子游戏。他们认为，如果做成，就有可能成为世界上最重要的技术公司之一。原因在于：三维图形主要表现为对现实的模拟，对世界的模拟相当复杂，如果知道如何创建难辨真假的虚拟现实，在所做的一切中模拟物理定律，并将人工智能引入其中，这一定是世界上最大的计算挑战之一。它沿途衍生的技术，可以解决惊人的问题。最有代表性的案例，就是通过 CUDA 等方案为计算、人工智能等带来了革新性影响，也让它在这一波生成式 AI 浪潮中处于最佳生态位。尽管 GPU 作为计算设备的发现经常被认为有助于引领围绕深度学习的「寒武纪大爆炸」，但 GPU 并不是单独工作的。英伟达内外的专家都强调，如果英伟达在 2006 年没有将 CUDA 计算平台添加到组合中，深度学习革命就不会发生。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）计算平台是英伟达于 2006 年推出的软件和中间件堆栈，其通用的并行计算架构能够使得 GPU 解决复杂的计算问题。通过 CUDA，研究人员可以编程和访问 GPU 实现的计算能力和极致并行性。而在英伟达发布 CUDA 之前，对 GPU 进行编程是一个漫长而艰巨的编码过程，需要编写大量的低级机器代码。使用免费的 CUDA，研究人员可以在在英伟达的硬件上更快、更便宜地开发他们的深度学习模型。 CUDA 的发明起源于可程式化 GPU 的想法。英伟达认为，为了创造一个美好的世界，第一件要做的事情就是先模拟它，而这些物理定律的模拟是个超级电脑负责的问题，是科学运算的问题，因此，关键在于：怎么把一个超级电脑才能解决的问题缩小、并放进一台正常电脑的大小，让你能先模拟它，然后再产生画面。这让英伟达走向了可程式化 GPU，这是个无比巨大的赌注。彼时，英伟达花了三四年时间研发 CUDA，最后却发现所有产品的成本都不得不上升近一倍，而在当时也并不能给客户带来价值，客户显然不愿意买单。若要让市场接受，英伟达只能提高成本，但不提高售价。黄仁勋认为，这是计算架构的事情，必须要让每一台电脑都能跑才能让开发者对这种架构有兴趣。因此，他继续坚持，并最终打造出了 CUDA。但在那段时间，英伟达的利润「摧毁性」地下降，股票掉到了 1.5 美元，并持续低迷了大约 5 年，直到橡树岭国家实验室选择了英伟达的 GPU 来建造公用超级电脑。接着，全世界的研究人员开始采用 CUDA 这项技术，一项接着一项的应用，一个接着一个的科学领域，从分子动力学、计算物理学、天体物理学、粒子物理学、高能物理学……这些不同的科学领域开始采用 CUDA。两年前，诺贝尔物理学奖和化学奖得主，也都是因为有 CUDA 的帮助才得以完成自己的研究。当然，CUDA 也为英伟达的游戏提供了动力，因为虚拟世界里和现实世界的流体力学是一样的，像是粒子物理学的爆炸、建筑物的崩塌效果，和英伟达在科学运算中观察到的是一样的，都是基于同样的物理法则。然而，CUDA 发布后的前六年里，英伟达并未「全力投入」AI，直到 AlexNet 神经网络的出现。在即将到来的 GTC 大会上，黄仁勋邀请了 OpenAI 联创兼首席科学家 Ilya Sutskever，而 Sutskever 见证了英伟达这段在人工智能领域崛起的故事。 Sutskever 与 Alex Krizhevsky 及其博士生导师 Geoffrey Hinton 一起创建了 AlexNet，这是计算机视觉领域开创性的神经网络，在 2012 年 10 月赢得了 ImageNet 竞赛。获奖论文表明该模型实现了前所未有的图像识别精度，直接导致了此后十年里人工智能的主要成功故事——从 Google Photos、Google Translate 和 Uber 到 Alexa 和 AlphaFold 的一切。根据 Hinton 的说法，如果没有英伟达，AlexNet 就不会出现。得益于数千个计算核心支持的并行处理能力，英伟达的 GPU 被证明是运行深度学习算法的完美选择。Hinton 甚至在一次演讲上告诉在场的近千名研究人员都应该购买 GPU，因为 GPU 将成为机器学习的未来。在 2016 年接受福布斯采访时，黄仁勋说自己一直都知道英伟达图形芯片的潜力不止于为最新的视频游戏提供动力，但他没想到会转向深度学习。事实上，英伟达的深度神经网络 GPU 的成功是「一个奇怪的幸运巧合」，一位名叫 Sara Hooker 的作者在 2020 年发表的文章「硬件彩票」探讨了各种硬件工具成功和失败的原因。她说，英伟达的成功就像「中了彩票」，这在很大程度上取决于「硬件方面的进展与建模方面的进展之间的正确对齐时刻」。这种变化几乎是瞬间发生的。「一夜之间，需要 13000 个 CPU 的工作两个 GPU 就解决了」她说。「这就是它的戏剧性。」然而，英伟达并不同意这种说法，并表示，从 2000 年代中期开始英伟达就意识到 GPU 加速神经网络的潜力，即使他们不知道人工智能将成为最重要的市场。在 AlexNet 诞生的几年后，英伟达的客户开始购买大量 GPU 用于深度学习，当时，Rob Fergus（现任 DeepMind 研究科学家）甚至告诉英伟达应用深度学习研究副总裁 Bryan Catanzaro，「有多少机器学习研究人员花时间为 GPU 编写内核，这太疯狂了——你真的应该研究一下」。黄仁勋逐渐意识到 AI 是这家公司的未来，英伟达随即将把一切赌注押在 AI 身上。于是，在 2014 年的 GTC 主题演讲中，人工智能成为焦点，黄仁勋表示，机器学习是「当今高性能计算领域最激动人心的应用之一」。「其中一个已经取得令人兴奋的突破、巨大的突破、神奇的突破的领域是一个叫做深度神经网络的领域。」黄仁勋在会上说道。此后，英伟达加快布局 AI 技术，再也不只是一家 GPU 计算公司，逐渐建立了一个强大的生态系统，包括芯片、相关硬件以及一整套针对其芯片和系统进行优化的软件和开发系统。这些最好的硬件和软件组合平台，可以最有效地生成 AI。可以说，GPU + CUDA 改变了 AI 的游戏规则。中信证券分析师许英博在一档播客节目中评价道：英伟达一直在做一件非常聪明的事情，就是软硬一体。在 GPU 硬件半导体的基础上，它衍生出来了基于通用计算要用的 CUDA。这促成了英伟达拿到了软件和硬件的双重规模效应。在硬件端，因为它是图形和计算的统一架构，它的通用性保证了它有规模性，而规模性摊薄了它的研发成本，所以硬件上本身通过规模性可以拿到一个比较优势的研发成本。在软件端，因为它有庞大的开发者的生态，而这些宝贵的软件开发人员，即便是这些软件开发人员换了一个公司，但他可能还是在继续用 CUDA 的软件。主要参考文献： 1）《ChatGPT 火了，英伟达笑了》——中国电子报 2）Nvidia: The GPU Company (1993-2006) 3）Nvidia: The Machine Learning Company (2006-2022) 4）NVIDIA CEO Jensen Huang - AI Keynote Session at MSOE 5）Jensen Huang Q&A: Why Moore』s Law is dead, but the metaverse will still happen 6）How Nvidia dominated AI—and plans to keep it that way as generative AI explodes 7）中信证券许英博：从英伟达看国产 GPU 的挑战与前景 - 小宇宙 - 创业内幕来源：金色财经

金色财经2023-03-02

东兴证券：给予中科创达买入评级

性全面技术布局具备平台与生态吸引力，与英伟达、华为、地平线等头部公司进行较为深入的业务合作，实现一定的网络效应，能更为充分满足下游客户差异化需求。同时公司在发展中实现了业务模式的进阶，在盈利水平与规模效应上领先相近软件服务类公司，未来随着与主机厂的合作深入，公司客户结构有望进一步改善，进一步提升自身产业地位与盈利能力。　　我们认为当前市场对公司的预期差来源主要在于两方面，一是对中科创达的赛道卡位优势及软件行业壁垒认识不足，因缺少可比对象而低估赛道卖水人的产业链重要性；二是在汽车出货量下滑、车企降价促销大环境下担忧业务推进及降价压力向上游传导，我们认为公司与车厂及tier1的项目合作主要体现在中长期创收，且多生态合作及卖水人的定位在下游格局优化的过程中天然具备风险分散能力，因此影响公司成长的关键在于软硬件一体化趋势及软件价值量的提升而并非汽车行业的现阶段市场表现。　　盈利预测及投资评级：中科创达作为具备全球竞争优势的智能操作系统龙头，凭借高通等巨头生态以及核心技术积累提升客户粘性；下游长期高景气以及物联网业务长尾客户不断覆盖催化公司业绩增长与产业地位提升，技术迁移复用、业务模式进阶以及汽车端的客户结构优化将持续提升公司盈利能力。我们预计公司2023-2025年归母净利润分别为11.56/17.18/22.80亿元，当前股价对应PE值分别为38/25/19倍，维持“强烈推荐”评级。　　风险提示：智能驾驶推进不及预期、物联设备成长性及盈利释放不及预期、公司与高通、地平线等的合作不及预期、汇率波动风险等。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，广发证券吴祖鹏研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值高达98.95%，其预测2023年度归属净利润为盈利10.84亿，根据现价换算的预测PE为41.96。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有22家机构给出评级，买入评级19家，增持评级3家；过去90天内机构目标均价为139.18。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，中科创达（300496）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力一般，营收成长性优秀。财务相对健康，须关注的财务指标包括：应收账款/利润率。该股好公司指标3.5星，好价格指标2星，综合指标2.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-03-02

苹果、微软、英伟达等15家公司有望从人工智能中受益

于人工智能的崛起，其中包括苹果、微软和英伟达等科技巨头。　　在报告中，该公司的分析师指出，科技公司现在正在进行一场“人工智能军备竞赛”，许多公司都在开发自己的聊天机器人，类似于ChatGPT。　　ChatGPT由OpenAI开发，该公司最近与微软签署了一项协议，将其技术集成到必应搜索引擎和Edge网络浏览器中。　　美国银行分析师补充称，半导体公司，尤其是GPU和芯片设备制造商可能是受益者，因为训练和运行大型语言模型需要“强大的”计算模型。　　分析人士还解释说，云软件分析将受益于数据量的增加，而网络安全将受益于更复杂的数字威胁。可能被颠覆的领域包括媒体，特别是视频、音乐和图像，因为生成式人工智能能够在这些行业中创建内容，这可能会导致工作自动化程度的提高。　　上市公司: 　　微软（Microsoft）通过其OpenAI集成　　Alphabet（GOOG）通过DeepMindSparrowLLM和最近的Bard聊天机器人　　Meta平台（Meta）通过其最近发布的LLaMA大型语言模型和GPU支持的人工智能研究超级集群　　苹果（Apple）因为它受益于iOS搜索引擎的授权　　百度（百度）的Ernie聊天机器人　　英伟达（Nvidia）通过其gpu被用于人工智能军备竞赛　　ASML（ASML）作为极紫外光刻工具的“领导者” 　　台积电（TSM）因为它是代工芯片制造的领导者　　AristaNetworks（ANET）通过用于密集人工智能工作负载的高通量数据中心交换机　　Adobe（ADBE）的SenseiAI平台　　Shutterstock（SSTK）该公司与OpenAI建立了生成人工智能合作伙伴关系　　NICE系统（NICE）通过人工智能数据监控　　SAP（SAP）通过其企业和商业软件　　Relx（Relx）通过AI支持的信息分析/决策工具　　Palantir（PLTR）通过其被商业企业和政府使用的人工智能平台。　　韦德布什证券（WedbushSecurities）上周表示，自去年12月云计算市场疲软以来，微软的云计算交易“稳步”增加。

金融界2023-03-01

对冲基金和共同基金最喜欢和最不喜欢的股票

t）、Alphabet（GOOGL）、英伟达（Nvidia）和伯克希尔哈撒韦（BerkshireHathaway）。瑞银（UBS）表示，对冲基金今年开局强劲。

金融界2023-03-01

二月最差的20只美国股票：最大的输家跌了36%

20％，2023年已上涨61％。同样，英伟达的股价本月上涨了20％，今年上涨了61％，此前该公司在2022年下跌了50％。　　以下是2月份表现最差和最佳的股票名单：　　2月28日股市早盘涨跌互现，标普500指数当日小幅下跌，当月累计下跌2.4％。（本文中的所有价格变化都不包括股息。）以下是截至上午10点，该基准指数的11个板块的走势。美国东部时间2月28日: 　　能源板块是2月份表现最差的，而信息技术板块是唯一出现上涨的板块。　　在标准普尔500指数中，76％的股票在2月份出现了下跌。　　以下是截至2月28日上午10点的本月标准普尔500指数中表现最差的20只股票：　　为了强调积极因素，以下是2月份标准普尔500指数中表现最好的10只股票: 　　道琼斯30指数　　道琼斯工业股票平均价格指数本月已回落3.9％，不过截至2023年仍上涨3.6％。在该指数的30个成分股中，只有5个成分股在2月份出现下跌: 　　纳斯达克-100 　　纳斯达克综合指数本月仅下跌0.9％，2023年将上涨9.7％，此前该指数在2022年曾大跌33％。　　为了更深入地了解纳斯达克成分股，让我们把范围缩小到纳斯达克100指数，其中包括纳斯达克市值最大的100只非金融股票。它由景顺QQQ信托基金跟踪。　　以下是2月份纳斯达克100指数中表现最差的10只股票: 　　以下是本月纳斯达克100指数中表现最好的股票:

金融界2023-03-01

花旗警告：芯片股可能再跌30% 回吐疫情期间所有涨幅

线领域得到了解决，这从英特尔、AMD、英伟达和高通等芯片制造商的在最近财报中列出的大量库存支出就可以看出。高通在财报中预测，库存问题将持续到6月份。　　但“另一半”过剩仍然存在，在半导体行业，需求一直存在，但现在显示出放缓的迹象，尤其是在日益重要的数据中心市场，这是市场是由亚马逊、微软和谷歌等公共云服务提供商支撑的。　　PHLX半导体指数（SOX）是由30家半导体公司组成的市值加权指数，英伟达和台积电是其最大成分股之一。该指数上一次达到峰值是在2021年12月27日，当时收于创纪录的4039.51点。一年多前，随着华尔街开始担心供应过剩，该指数在一个月内从历史高点跌至熊市区间，目前仍较高点低28％。　　不过，在过去的12个月里，SOX指数仅下跌了14％，而同期道琼斯工业平均指数下跌了0.7％，标普500指数下跌了9％，以科技股为主的纳斯达克综合指数下跌了16％。　　在他的报告中，丹利表示，随着相关企业发布前景展望，他们过去的盈利预期下降了32％，他警告说，随着汽车、工业和数据中心市场的调整，盈利预期可能会“至少”再下降10％。　　丹利写道:“受每股盈利下降和市盈率压缩的影响，我们预计SOX指数将下跌30％，并创下新低。” 　　这将使SOX指数跌至2075点左右，是自2020年7月以来所未见的水平，当时由于新冠大流行造成的短缺，半导体行业呈上升趋势。

金融界2023-02-28

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