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英伟达深度跟踪报告：从ChatGPT看英伟达AI业务的短期弹性、中期空间。ChatGPT 对 AI 产业可能影响：军备竞赛、AIGC、大模型、产业化运作等。 ChatGPT 在工程实践层面的创新，以及在全球市场流行带来的鲶鱼效应，有望 在技术、产业层面对全球 AI 产业带来显著影响：1）ChatGPT 推动科技巨头仓 促应战，谷歌、微软、百度等科技巨头在大语言模型等领域积极投入，有望形 成行业示范效应，中短期推升全球 AI 领域军备竞赛可能；2）ChatGPT 等产品 作为人类在内容生成领域的理想助手，有望实现内容生产从“人类为主”向“机 器+人类协同”过渡，并推动 AIGC 时代全面到来；3）大模型虽可能不是 AI 终 极答案，但却大概率是中短期最可能的技术方向，同时大模型涌现、泛化能力 等，本身需要模型足够“大”，亦对应海量的底层算力消耗。相较于过去 CV、 推荐系统等小模型时代的“小作坊”模式，大模型良好的问题泛化能力，以及 由此带来的“底层算力设施、算法模型、应用场景”的产业链结构，亦客观上 推动 AI 产业形成更为高效的产业分工协作安排，加速 AI 产业化进程。

英伟达 AI 芯片：有望在 AI 训练、推理（云端）环节实现持续引领。在 AI 领域 产品布局，英伟达基本遵从：端到端、训练推理一体、软件全栈的业务思路， 产品主要包括：AI 芯片（训练、推理）、网络（芯片互联、设备互联）、基础 软件框架&应用软件等。

1） 芯片产品，英伟达芯片架构保持每两年一次更新迭代节奏，并通过制程 升级、DSA 设计、新的数据精度引入等系列手段提升芯片的综合计算性能，在 AI 训练、推理环节，均在若干主流的基准测试中实现性能参数遥遥领先主要竞 争对手。同时数据中心市场，英伟达亦逐步形成 GPU+CPU+DPU 的产品组合， 产品丰富度不断向英特尔、AMD 看齐；

2） 网络互联，面向复杂 AI 模型的训练、推理，需要低延时&高速的芯片、 设备互联。目前英伟达 NVlink 技术已进化到第四代，芯片间能够实现超过 800GB/S 的数据吞吐，Mellanox（英伟达 2020 年收购）作为全球 InfiniBand 网络的领导者，相关产品能够在数据中心内部实现设备间的高速、低延时互联， 是 HPC 的最理想承载者；

3） 软件堆栈，从最底层的驱动程序，到最上层的行业应用程序、算法库等， 英伟达一应俱全，CUDA 生态优势，以及从训练到推理的端到端软件产品解决 方案，预计中短期仍将持续构成英伟达最为主要的护城河之一。

4） 市场份额，据 Liftr Insights 数据，目前在最为前沿的北美数据中心 AI 芯片市场，英伟达份额占比超过 80%。依托产品性能、芯片组合、网络技术、软 件产品等层面的综合优势，我们判断英伟达有望在 AI 训练、推理（云端）环节 持续保持主导性地位。