京加威VS英伟达VS AMD:GPU产业链,人工智能芯片,前景? 孙庆炎

股票资讯  2021-03-18 21:05:35

原标题:京加威VS英伟达VS AMD:GPU产业链,人工智能芯片,前景?

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今天我们要研究全球半导体行业的核心轨迹。同时,在研究了前段时间紫光国威所在的军工专用芯片轨道后,本研究还涉及到军工电子领域的另一位领军人物:景加威。

紫光国威所在的军事专用芯片和FPGA赛道详情,可参考科技版的报告库。

在这种情况下,京家围所在的GPU处理单元,与CPU一起被称为数字芯片的两个核心芯片。从游戏和电影特效,到搜索引擎、社交网站、电商平台的智能广告和产品推荐场景,再到即将到来的智能驾驶场景,都不可能离开GPU。

可以说,谁掌握了GPU,谁就掌握了人工智能时代。

这条产业链的上、中、下游分别是:

上游——其上游是晶圆代工厂、封装测试厂、模块加工厂等。供应商包括TSMC(毛利率:48%)、三星电子(毛利率:46%)、鸿海精密(毛利率:6%)等。

我们之前对TSMC和工业复联做过研究。详见科技版报告库。

中流-GPU芯片设计厂,GPU芯片,按照应用终端类别,可以分为手机,个人电脑,服务器,汽车,军事领域。

1)智能手机。受内部空间和功耗的限制,智能手机一般采用高度集成的SoC(片上系统)技术进行组合。将CPU、GPU、基带、内存等芯片集成为一个芯片。移动GPU的主要供应商有高通和苹果两家,CR2市场占62%,华为海思(Huawei HiSilicon)是国内厂商。

图:智能手机SoC芯片——高通小龙820处理器

来源:方正证券

2)个人电脑GPU。个人电脑(PC)GPU有两种,一种集成在CPU(集成GPU)中,另一种作为独立显示器(独立GPU)放置在主机中。在集成GPU市场,Intel占独立CPU市场的70%以上,NVIDIA占64%,AMD占31%。

3)服务器GPU。主要有两个供应商。NVIDIA几乎垄断了服务器GPU市场,市场份额96%,其次是AMD,市场份额4%。英特尔于2020年12月首次推出服务器用GPU,但尚未发现市场份额数据。

4)自动驾驶GPU。因为技术处于前期,市场参与者众多,但真正进入量产车市场的公司只有三家,分别是英伟达、Mobileye(英特尔旗下)和特斯拉。

以上四种GPU都是民用的,还有一种特殊领域的GPU,就是军用GPU。

4)军用GPU。军用电子产品对GPU的稳定性要求非常高,要耐高温、耐低温、耐快速温度变化,所以性能可以牺牲。所以仅仅通过计算力的维度,军用GPU的计算能力还不如民用领域。国内GPU供应商主要是从军事场景突破,比如景加威。

从GPU计算能力需求来看,智能驱动>服务器> PC >集成显卡>智能手机>军用GPU。

相应的供应商总结如下:

图:产业链结构

资料来源:塔建研究

下游——PC/游戏机厂商、互联网平台、汽车厂商、科研院所等。,以华硕(毛利率:15%)、微软(毛利率:65%)、谷歌(毛利率:56%)为代表。

对于英伟达和谷歌,我们已经在科技版的报告库中详细研究过了,这里就不细说了。

图:产业链结构

资料来源:塔建研究

下面我们以京加威VS英伟达VS AMD为例进行对比。对于这个产业链,我们需要深入思考以下几个问题:

1)未来1)GPU行业的市场空间如何?其渗透性增加的背后驱动力是什么?与几家企业相比,核心竞争力是什么?

2)国产GPU在技术上能否接近英伟达或AMD?做好之后,谁买单?下游消费者有什么特点?

该报告将更新至产业链报告库

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首先从收入结构来说,GPU业务占比是英伟达> > AMD > >京加威。

图:2020年第三季度收入结构(AMD是2018年)

资料来源:塔建研究

其中:

1.京加威-其83%的收入来自图形显示与控制产品,包括GPU芯片,以图形显示与控制模块的形式销往军事领域。在这种情况下,2014年之前,GPU芯片主要是从AMD购买,然后组装成模块出售。2014年自主研发GPU芯片,主要用于军用飞机。

2.AMD-GPU的收入比例不单独披露。根据其2018年的市场份额,估计仅GPU就占收入的28%左右,CPU占41%左右,为索尼和微软新主机定制的芯片占30%。

3.NVIDIA——其收入来自GPU(占87%),一小部分来自Tegra处理器芯片(占13%),用于联网汽车、神盾局游戏设备、任天堂Switch等设备。

除了以上三家,CPU龙头英特尔也生产集成GPU,并不作为其CPU服务器的组件单独销售。

在国内,有两家未上市的生产GPU的厂商:CSIC 709研究所(灵久电子)和畅想(中资收购)。

接下来,我们从2020年第三季度报告的数据来比较这三家公司的增长。

图:第三季度报告数据(注:所有统计数据均为当地货币)

资料来源:塔建研究

收入规模和增长率方面,英伟达> > AMD > >京加威。其中:

京加威——2020年前三季度营收4.66亿元,同比增长20.95%,归母净利润1.47亿元,同比增长19.24%,芯片产品收入2700万元,同比增长97.70%。JM7200芯片达到了之前AMD M9适应国产CPU的性能效果,有望成功应用于政府、军队等部门的办公电脑。

AMD——2020年前三季度,AMD的营业收入为65.19亿美元,同比增长41.59%,净利润同比增长314.62%,业绩增长创下纪录,主要是因为英特尔推迟了新7nm芯片的上市,促使PC厂商转向AMD,AMD由TSMC制造,2019年投入量产。

英伟达——2020年前三季度营收116.72亿美元,同比增长49.39%。除了消费级GPU,NVIDIA还包括自动驾驶、企业级GPU、数据中心等。其对汽车和企业领域的宏观敏感度高于AMD,所以第三季度增速略高于AMD。

在回顾了第三季度报告的结果后,让我们回顾一下最近几个季度的收入增长。

图:2020年第三季度报告数据(单位:%)

资料来源:塔建研究

在上述增长差异的背后,主要是业务结构的差异:

英伟达和AMD的趋势类似——收入增速波动较大,半导体周期性明显。其增长率主要由个人电脑和服务器驱动。其中服务器的购买受下游数据中心资金支出的影响,存在一定的周期性。

2019年营收增速开始下滑,主要是半导体周期下滑、数据中心资本支出减少、加密货币泡沫、大量闲置矿机导致GPU积压。

(对于服务器、数据中心产业链、内存条、半导体行业的周期预测,我们之前已经在技术版本报告库中梳理过,可以在技术版本报告库中搜索查看)

京加威-目前图形显示和控制产品主要是军用飞机配套,所以收入主要是由军事装备采购带动的。2019年增速明显高于2017年和2018年同期,反映了十三五后两年军工行业景气度的持续提升。

(2)

看完成长,再来看回报对比:

图:报告数据(单位:%)

资料来源:塔建研究

回报水平方面,英伟达> > AMD > >京加威。根据杜邦公司的分析:

1)京加的净利润率极高,降低回报的核心因素是总资产周转率。

2)英伟达VS AMD,收益差的核心因素是:净利率。

图:杜邦因子分辨率(单位:%,次)

资料来源:塔建研究

显然,由于轨迹不同,导致回报的核心驱动因素也不同,所以我们分开来看:

英伟达VS AMD:两家公司的R&D费用比例在22%左右,但是毛利率差别很大。英伟达的平均毛利率是61%,AMD只有38%。

从AMD的历史来看,盈利水平波动很大,亏损多利润少。每次扭亏,基本上都是推出高性能的爆款产品来提升毛利水平;英伟达一直保持着领先的梯队,毛利率逐年上升。

数字芯片,尤其是GPU、CPU等通用芯片,与业内第二大芯片截然不同,因为它们每年都要承担极高的研发成本。只有成为市场领导者,才有定价权和规模效应。头球员几乎吃掉所有的利润,而剩下的竞争对手将面临亏损的风险。

荆家玮:平均毛利率高达74%,但原因不同。主要为AVIC集团提供航空图像显示和控制产品,是基于特定客户的定制需求,所以毛利率常年保持在70%以上,但其民用芯片业务的毛利率只有18%。

图:杜邦因子分辨率(单位:%,次)

资料来源:塔建研究

所以,只看芯片业务的毛利率水平,英伟达> > AMD > >京加威。

看了回报,GPU芯片是什么,未来增长逻辑?

(3)

2019年全球GPU市场销售额254亿美元,占集成电路总销售额的8%。根据下游应用的不同,分为服务器GPU、个人电脑GPU和汽车/专用领域GPU,分别占22%、77%和1%。

图:GPU下游域分类

资料来源:塔建研究

智能手机的GPU芯片一般放在移动SoC芯片中统计,不单独计算。从终端场景来看,电脑和服务器是当前GPU需求的主要驱动力。

公式:总需求=个人电脑(PC)*GPU渗透+服务器*GPU渗透+自动驾驶场景*GPU渗透+特殊应用场景*GPU渗透。

先看PC领域。

公式:PC GPU需求增长= *PC渗透增长*GPU渗透增长

PC普及率——发达地区PC普及率一般在79%左右,美国在90%-100%之间。注意,中国、英国、美国、法国、德国的普及率都在下降。虽然中国的PC普及率只有20%,但PC行业的逻辑有了一定程度的改变:智能手机取代了部分PC需求。从趋势来看,PC普及率不太可能提高。

图:全球个人电脑普及率

资料来源:世界银行、中国社会科学院

GPU普及率——基本上每台PC都会安装一个GPU芯片,普及率基本上已经达到了顶端。但目前只有高端机器或游戏机会安装单机显示器,普及率30%。

由于提升视觉体验的需求主要来自于独立显示中GPU驱动的硬件升级,供应商必须不断提升产品性能,未来渗透率有望从30%提高到50%。

综上所述,根据高德纳的预测,未来五年独立GPU的复合增长率约为3%。集成GPU可能会被部分取代,复合增长率为﹣2%.按总量计算,未来五年PC GPU市场规模复合增长率为1.5%。

图:PC GPU市场规模

资料来源:塔建研究

其次是服务器GPU。这是目前GPU行业的重要增长点。

公式:服务器GPU需求=服务器市场规模* GPU普及率

2019年,全球服务器出货量和销售额分别为1175万台和872亿美元。目前服务器还是以CPU为主,GPU的普及率只有2%。服务器中配置的GPU主要用于云“推理+训练”AI模型,针对高性能、高数据吞吐量进行优化。

GPU的普及率能否提高取决于一件事:CPU VS GPU,谁更适合云AI计算?

在芯片结构上,CPU只负责计算单元(ALU),GPU并行有几千个计算单元。举个简单的例子,GPU就像是雇佣几千名本科生同时做大量简单的加减乘除运算,而CPU只有一个博士生做高等数学题。没有一个比另一个好,只是使用场景不同。CPU适合少数高级操作,GPU适合大规模通用操作。

AI市场有很多细分场景,通常需要进行很多低级复杂的数学运算。显然,这个领域更适合擅长“海上战术”的GPU。

根据水星研究,到2024年,GPU在服务器芯片中的渗透率将从2%提高到9%,CAGR将达到27%。渗透性还有很大的提高空间。

资料来源:水星研究,AMD财务报告,英伟达财务报告,英特尔财务报告,CICC研究部

还是那句话,自动驾驶和野外。

无人驾驶车辆需要在行驶过程中不断识别和了解周围环境,并实时绘制高精度地图。无论无人驾驶还是车联网,都离不开智能驾驶的“大脑”,GPU在图像训练领域有天然优势。

目前以特斯拉为例,一辆自行车将配备一个GPU模块(组装好的Soc),具体价格未知,这意味着随着特斯拉等新造车势力的市场份额不断增加,GPU在车侧的渗透率将迅速提高。从长远来看,未来世界每一辆新制造的汽车都将配备GPU模块。

但是高级自主驾驶的落地没有明确的时间表,目前自主驾驶终端数量还很少。我们简单参考Gartner的预测,未来五年全球自动驾驶将处于高增长阶段,自动驾驶领域的GPU市场将从63亿美元增长到333亿美元,未来五年复合增长率为39.47%。

图:市场规模预测(单位:亿美元)

资料来源:塔建研究

(4)

以上是GPU的主流应用场景,但是GPU也有一些特殊的应用领域。主要包括军事、航空、书信创作等。

1)国防和军工领域——早期军用飞机,航电系统主要采用美国AMD的GPU M9芯片(150nm工艺),但由于军用GPU涉及安全问题,国内替代已经基本实现。

注意这个市场其实不是很大。据统计,2018年全国各类军用飞机3360架,每架飞机平均配备3-4套图形显示系统,每套图形显示设备价值10万元,其中GPU单价约1000元,军用GPU市场规模约1176万元(3360 * 3.5 * 1000)。

国内军用图形显控供应商京家围,2019年业务收入3.38亿元(含GPU),军用GPU对整体性能贡献较小。

京嘉微军品的业务量大于GPU市场,因为它集成了其他图形显示和控制设备(相当于模块化),扩大了业务规模。根据京佳微募说明书,单台显控设备单价在10万左右。粗略计算,未来十年,军用图形显示与控制设备的市场总规模约为12.28亿元。(具体数据只是粗略估计,没有任何参考价值。以实际情况和官方披露为准。)

图:军用图形处理器市场规模的测量

资料来源:塔建研究

2)新创系统——2020年以来国内首次采集国产服务器,主要用于处理加密信息,实现IT技术安全可控。

新创系统的库存大约有2000万台服务器和个人电脑。按照5-10年的更换周期,整体市场空间为45亿元。

图:新创GPU市场规模测算

资料来源:塔建研究

但需要注意的是,特殊领域的需求是目前国内GPU的主要突破方向,其核心驱动力在于特殊领域IT的本土化。

在这个行业中,其下游客户主要是国计民生的八大重要行业,即新创系统(金融、电信、政府机构等)。),客户以政府机构为主,购买确定性强。

所以这个国产GPU的核心驱动力在于:国产替代,只要有足够的资金保障,整个字母和创作系统都可以顺利运行。而客户自身对性能的要求是其次。

所以从市场空间来看,新创产业链在军工业务上的市场空间将远大于12亿,仅更换政府设备10年累计需求就在32亿左右。

显然,国内GPU厂商,在驱动力方面,重点是新创产业链,新创产业链是新基础设施产业链的一部分,增长的核心驱动力是新创采购。这与国际GPU领袖所属的轨迹不同:

图片:新创产业链

资料来源:塔建研究

综上,四大场景划分后,未来五年全球GPU市场将以6.9%的复合速度增长。我们会把玩家分在其中,海外一线梯队主要争夺自主驾驶和服务器两条赛道;国内厂商,主要竞争是非民用领域。

图:GPU市场规模测量(单位:百万美元)

资料来源:塔建研究

到目前为止,我们发现,从全球GPU产业链的角度来看,GPU产业增长的主要动力在于GPU在服务器和自主驱动上的普及率的提高。那么,渗透率提高的驱动因素是什么呢?

(吴)

提高GPU普及率的一个必要条件是下游应用终端和使用场景的出现:

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

以上只是本报告的一部分,一半留作试读。

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不劳无获。只有厚积薄发的硬核分析,才能在关键时刻洞察未来。

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