中美AI布局全面看-高端装备制造行业海外2018年中期策略-20180723-天风证券-93页-9mb

报告摘要

中美AI布局2018年中期策略总结

核心内容

本报告分析了2018年中期中美在人工智能领域的产业布局、技术积累与市场发展情况。人工智能在计算能力提升、并行计算和海量数据支持下进入普及阶段，其应用层已渗透到金融、医疗、广告、安防、教育、能源等多个行业。中美在AI产业链的布局各有侧重，美国在基础层和技术层具有更强的积累，而中国在应用层凭借场景数据优势占据一定优势。

主要观点

中美AI产业布局：
人工智能产业可分为基础层、技术层和应用层。美国企业在基础层和技术层布局更广泛，而中国企业在应用层更具竞争力，尤其在语音识别、图像视觉等领域。
AI芯片市场：
AI芯片市场在“后摩尔定律”时代呈现百花齐放之势，GPU、ASIC、FPGA等芯片在不同应用场景中各有优势。英伟达在深度学习训练端占据主导地位，而AMD、英特尔、Google等也在推理端和训练端布局。
中美AI生态差异：
美国企业更倾向于构建开放的AI生态和平台，如Google的TensorFlow、Amazon的Alexa、微软的Cortana等，而中国企业在构建应用生态方面更为积极，如百度的Apollo平台和DuerOS、阿里云ET大脑、腾讯的Robotics X和觅影项目等。
无人驾驶发展趋势：
2020年将开启无人驾驶的“黄金十年”，其成功依赖于“车企+供应商+芯片巨头+打车软件+物流公司”的合作。L4级别无人驾驶将推动单车系统零部件支出增长470%，而中国在该领域有较大的发展空间。
AI芯片技术对比：
- GPU：英伟达是市场主导者，AMD也在追赶，尤其是7nm制程的推出，可能带来性能和能效的提升。
- ASIC：谷歌TPU、寒武纪NPU等在特定算法优化方面表现突出，但开发周期较长。
- FPGA：适用于开发周期短的IoT产品和传感器数据预处理，但成熟设备多采用ASIC。
- CPU：通用性强，但难以满足AI时代的大数据并行计算需求。

关键信息

2.1.1 AI芯片迎蓝海，GPU当仁不让

GPU：英伟达和AMD是主要玩家，英伟达在训练端占据主导地位，GPU在推理端也有一定市场。
ASIC：谷歌TPU、寒武纪NPU等是主要代表，适用于特定算法优化。
FPGA：Xilinx、Altera等公司占据推理端市场，适用于IoT和传感器数据处理。
市场趋势：预计2020年前全球服务器GPU渗透率将达4倍以上增长，英伟达数据中心业务将增长5倍。

2.1.2 英伟达：游戏、数据中心与汽车业务三驾马车齐驱

营收增长：FY19Q1营收同比增长66%至32亿美元，数据中心业务增长71%至7.01亿美元。
区块链影响：虽然区块链需求在Q2及下半年会递减，但英伟达仍受益于其GPU在分布式计算中的应用。
未来展望：预计数据中心业务在2019年达到45亿美元，GPU服务器市场空间扩大。

2.1.3 AMD：7nm制程助力AI与云计算

产品发布：AMD在Computex大会上展示了7nm RadeonnVega GPU原型，性能提升35%。
市场表现：AMD在服务器处理器EPYC和PC处理器Ryzen方面表现出色，预计到2020年PC市占率将达20%以上。
数据中心布局：AMD数据中心处理器业务收入预计在2019年达2607百万美元，市占率有望提升至10%。

2.1.4 Google TPU：自下而上布局云端AI

TPU优势：TPU在推理端性能比CPU和GPU快15-30倍，功耗效率提升30-80倍。
应用场景：TPU用于机器翻译、语音识别等，支持TensorFlow框架，降低开发门槛。
挑战：TPU仍采用传统脉动阵列架构，扩展性有限，需进一步优化。

2.2.1 人机交互与语音识别

智能音箱：中美科技巨头均布局智能音箱市场，竞争从单品转向生态。
百度：推出DuerOS系统，覆盖低、中、高市场。
阿里：通过ET大脑实现智慧城市的建设，AI应用于多个行业。
腾讯：在医疗和机器人领域布局，投资多家AI相关企业。

2.3.1 无人驾驶的“黄金十年”

市场格局：无人驾驶将形成“车企+供应商+芯片巨头+打车软件+物流公司”的合作生态。
应用落地：商业用车、物流、低速半封闭场景将最快落地。
技术挑战：L4级别无人驾驶对单车系统零部件支出要求高，需技术突破和政策支持。

融资与投资情况

融资分布：中国在应用层获得较多融资，美国在基础层更受青睐。
独角兽企业：中国在智能无人机、自动驾驶、AI芯片等领域涌现一批独角兽，如大疆、亿航、图森未来、驭势科技等。
投资布局：BAT积极投资AI芯片公司，如寒武纪、地平线、深鉴科技等。

风险提示

研发进度：AI、无人驾驶等技术研发进度不及预期。
市场需求：市场需求增长不及预期。
政策落地：政策支持进度不及预期。

行业评级与目标价格

行业评级：强于大市。
目标价格：英伟达280美元，AMD22美元。
盈利预测：AMD 2018年营收73.5亿美元，2019年92.3亿美元，净利润预计5.5/7.8亿美元。

总结

中美在人工智能领域各有优势，美国在基础层和技术层领先，而中国在应用层凭借场景数据优势快速发展。AI芯片市场呈现多元化趋势，GPU、ASIC、FPGA等各有市场。英伟达和AMD在AI芯片和云计算市场均有较大发展潜力，Google通过TPU构建云端AI生态。无人驾驶将在商业用车领域率先落地，成为AI应用的重要方向。整体来看，AI产业正处于快速发展阶段，未来增长潜力巨大。

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