人工智能行业2018年下半年投资策略_新AI算力_新_安迪-比尔_成长__60页_5mb

新AI算力，新“安迪-比尔”成长！

核心内容

本报告分析了人工智能行业在2018年下半年的投资策略，重点围绕AI算力、AI芯片、AI服务器、AI场景以及AI生态系统的构建。报告指出，AI的发展遵循类似IT行业六次浪潮的规律，即基础设施先行，通用平台形成生态，最终推动应用层的创新。同时，AI算力需求的快速提升正推动传统IT基础设施的升级，并形成新的市场格局。

主要观点

• 算力是AI发展的基础：随着数据量的指数级增长，算力需求不断上升，GPU和ASIC成为主要算力载体，其中GPU技术已进入7nm时代，ASIC则因专用性与高能效成为未来趋势。
• “安迪-比尔”定律在AI领域适用：硬件性能提升被软件快速消耗，AI场景的拓展推动算力需求，形成新的“基础设施—通用平台—应用层”发展路径。
• AI服务器是算力落地的重要载体：GPU、FPGA、ASIC三大阵营并存，英伟达、AMD、英特尔、寒武纪等厂商在AI服务器市场占据重要地位。
• 云与AI的结合推动产业变革：AIaaS（人工智能即服务）成为AI发展的新趋势，云平台为AI提供海量数据和强大算力，加速AI在初创公司和传统行业的应用。
• AI场景呈现分层发展：一线场景如安防和工业已初步落地，二线如教育和医疗需要更多测试与整合，三线如金融和无人驾驶则面临更多挑战。

关键信息

AI芯片与算力发展

• GPU：NVIDIA、AMD、英特尔等厂商在GPU领域持续投入，NVIDIA推出P40、P4等多款产品，AMD发布7nm GPU，性能领先。
• ASIC：寒武纪等公司推出专用AI芯片，性能和能效优于GPU，适合特定应用场景。
• FPGA：Xilinx和英特尔等厂商的FPGA芯片在AI推理和实时计算中表现优异，但生态系统尚不完善。

AI服务器市场

• AI服务器以GPU为核心，支持深度学习训练和推理，如浪潮、中科曙光等公司是主要供应商。
• AI服务器市场需求增长迅速，预计2018年市场空间超400亿元，年化增速超过100%。
• AI服务器技术发展趋势：多节点架构、高扩展性、高性能计算能力。

AI场景与应用

• 安防AI：人脸识别、视频结构化分析、人像识别布控系统等已开始全国落地，海康威视、大华股份等是主要参与者。
• 工业AI：机器视觉与激光检测技术结合，实现自动化检测，提升良率，宝信软件、海康威视等是主要标的。
• 医疗AI：医疗影像诊断是主要应用领域，深度学习模型（DNN）技术突破，预计2022年市场规模将达58.75亿元。
• 教育AI：数据壁垒决定规模优势，科大讯飞、好未来等公司利用结构化数据推动AI教育发展。
• 金融AI：智能风控、影像采集、身份认证等成为主要应用场景，赢时胜、同花顺等是重点推荐标的。
• 汽车AI：智能驾驶进入L4阶段，激光雷达商业化加速，AI芯片在感知、决策等环节发挥重要作用。

AI生态与投资建议

• AI产业链遵循“基础设施—通用平台—应用层”的发展路径，基础设施与通用平台易形成寡头垄断。
• 投资建议包括：
  • 算力芯片：推荐中科曙光，其具备X86与GPU生态技术。
  • AI服务器：推荐浪潮信息，其市占率高且利润增长快。
  • AI云：推荐赢时胜，其在Docker使用率增长方面表现突出。
  • AI场景：推荐华宇软件（法院）、海康威视（安防）、和仁科技（医疗）、科大讯飞（教育）、同花顺（金融）等。

未来展望

• 算力需求持续增长：随着AI应用的深化，算力需求将保持高速增长，推动GPU和ASIC市场扩张。
• 云平台推动AI落地：云计算为AI提供强大算力和数据支持，AIaaS将加速AI在各行业的应用。
• AI与传统行业融合：AI在金融、电信、政府、医疗等领域有广阔前景，但需克服数据获取和应用落地的挑战。

总结

本报告揭示了AI行业的发展规律，强调算力作为AI基础的重要性，指出GPU与ASIC的并行发展趋势，并预测AI服务器市场将保持高增长。同时，报告指出AI在多个场景中的应用潜力，并提出相关投资建议，推荐具备技术优势和市场地位的企业，如中科曙光、浪潮信息、赢时胜、华宇软件等，以把握AI算力和场景化发展的机遇。