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英伟达于近期举办2022GTC大会，发布Hopper架构GPU，并更新在AI硬件、软件平台、软件应用等领域最新产品进展和动态。全新一代Hopper架构GPU在制程工艺、晶体管数量、大模型支持、内存带宽等核心技术特性方面较上一代安培架构大幅升级。同时在CPU、高速网卡、芯片互联（NVlink）等产品&技术层面亦进展明显，叠加底层软件平台CUDA等的升级，我们看好公司在数据中心领域的持续领先优势。同时公司在应用层的软件布局亦进展喜人，包括Omniverse cloud、自动驾驶（Drive）、医疗（Clara Holoscan）、人形机器人（Metropolis）等，软件业务有望逐步成为公司重要的营收来源，以及长期成长性的支撑。持续领先的产品，叠加软硬一体化平台能力，我们持续看好公司的短期、中长期投资价值。

▍AI硬件：英伟达在2022GTC大会上发布基于最新Hopper架构及NVLink和Switch的计算加速卡H100、计算平台DGX H100、超级计算机Eos等，同时公布了CPU产品Grace的最新进展。

1）H100：（a）从参数配置来看，H100含有800亿个晶体管（上代产品为540亿个），采用台积电4nm工艺。同时支持Transform引擎（性能较上代产品提升六倍）、机密计算（首次支持机密计算功能）、NVLink（最多可实现256个H100 GPU的链接）、DPX指令（性能较上代产品提升7-40倍）等技术。目前H100共包含SXM、PCIe 5.0两种形态，以满足下游不同客户的需求。（b）从应用场景来看，H100 可部署于各种数据中心，包括内部私有云、云、混合云和边缘数据中心。公司预计最新的H100将于2022年下半年开始出货。

2）DGX H100：（a）从参数配置来看，DGX H100系统集成八颗H100芯片、搭配两颗PCIe 5.0 CPU处理器（Intel Sapphire Rapids四代可扩展至器），拥有总计6400亿个晶体管、640GB HBM3显存、24TB/s显存带宽。（b）从AI能力来看，AI算力32PFlops（每秒3.2亿亿次），浮点算力FP64 480TFlops（每秒480万亿次），FP16 1.6PFlops（每秒1.6千万亿次），FP8 3.2PFlops（每秒3.2千亿次），分别是上代DGX A100的3倍、3倍、6倍，而且新增支持网络内计算，性能3.6TFlops。

3）DGX SuperPOD架构。从参数配置来看，通过公司最新的NVLink技术，最多可将32个DGX H100实现链接。通过公司最新的NVLink Switch系统，可将DGX系统链接到Quantum-2 400 Gbps InfiniBand 交换机，最多实现数千个H100的链接与共享。（b）从用途来看，公司依托DGX SuperPOD努力打造Hopper AI工厂。

4）发布Eos超级计算机。通过上述系统级工程技术，公司发布Eos超级计算机，主要是由576个DGX H100服务器系统和4608个DGX H100显卡组成，可提供18.4 EFLOPS的AI计算性能，比目前世界上最快的超算——日本的「富岳」快4倍。

5）Grace：Grace是英伟达面向数据中心打造的CPU芯片，专注于处理海量数据处理。在此次GTC大会上，公司公布了Grace芯片的最新进展。Grace产品主要包括Grace Hopper（CPU+GPU的结合体）、Grace CPU SuperchIP（两个CPU结合体）两种，公司预计该款芯片将于2023年出货。

6）从公司在AI加速领域的产品布局来看，公司依托GPU加速卡、DGX系统、NVLink技术、Switch系统、CPU产品等，实现了产品模块的布局，在很大程度上降低了定制化开发的研发成本及应用场景有限的弊端。

展望未来，我们持续看好公司在数据中心“底层芯片、加速堆栈、行业垂直方案、具体应用的全栈式产品线”的布局。中长期来看，千行百业数字化转型是未来发展趋势，推动AI训练、AI推理、HPC等并行计算相关的需求快速爆发；从竞争格局来看，英伟达凭借丰富的产品矩阵以及强大的AI能力，应用场景不断丰富，系统级竞争优势突出。

▍AI软件：GTC大会新更新60多个SDK应用程序，CUDA生态系统建设不断加速。

1）英伟达致力于做AI全栈式布局的供应商，涵盖AI计算硬件、软件领域。近些年来，公司依托CUDA架构，不断加大在AI软件领域中的产品布局。截至目前，全球已有超过数百万研发人员使用英伟达SDK来加速他们的处理工作。在此次GTC大会上，公司更新了约60多个SDK应用程序（2021年更新约65个SDK应用），不断加速推进CUDA生态系统的建设。

2）从此次SDK产品更新的进展来看，主要涉及Riva语音2.0、Maxine视频通话模型、数据处理引擎（RAPIDS）、多代理多约束路线规划（CUOPT）、网络安全深度学习框架（Morpheus）、量子电路加速仿真器（cuQuantum）、5G无线电加速软件（Ariel）、6G通信研究框架（Sionna）。

▍AI平台软件：加大在Omniverse&机器人平台领域中的布局。

1）公司认为，经过若干年的发展，TensorFlow和Pytorch已成为AI框架中必不可少的部分。未来AI的发展方向将沿着机器人或AI规划行动展开。为抢占后续市场份额，公司将依托Omniverse加大在数字机器人、虚拟形象和实体机器人领域中的布局。

2）Omniverse进展：Omniverse定位于虚拟世界的仿真引擎，可以将虚拟世界、真实世界中的设计开发者、虚拟&真实机器人进行链接。可以实现设计师之间的协同办公、工业数字孪生等功能。（a）从产品开发进展来看，Omniverse软件链接数不断增加，由2021GTC大会的8个提升至2022GTC大会的82个，包括Chaos、Autodesk、EPICS Maxon等专业软件。（b）针对工业数字孪生领域：公司新推出Omniverse计算系统OVX。该系统由8个英伟达A40 RTX GPU、3个ConnectX-6 200Gbps网卡（NIC）和2个英特尔至强Ice Lake CPU组成。同时新发布26个制造业格式转换器，以期不断将工业工作流程链接到Omniverse领域。

3）机器人平台进展：英伟达构建了多个机器人平台，具体包括：自动驾驶领域中的DRIVE平台、医疗器械机器人Haloscan平台、机器人自主式基础架构Metropolis、机器人操纵和控制系统Isaac。（a）DRIVE是英伟达针对智能汽车提供的端到端全栈式平台，主要面向开发者&研发人员使用。（b）在此次发布会上，公司公布了医疗机器人开放平台Clara Holoscan，预计将于2022年5月上市，2023年Q1完成医疗级准备。（c）截至目前，Metropolis平台的下载量已经达到30万次，拥有1000多个生态系统合作伙伴，并在超过100万个设施中运营。（d）在此次发布会上，公司发布了Isaac 自主移动机器人（AMR）架构，该产品主要包括四大核心技术：用于真值生成的NVIDIA DeepMap、用于训练模型的NVIDIA AI、搭载Orin的AMR机器人参考设计、Isaac机器人技术堆栈中的新Gem及基于Omniverse的新版Isaac Sim，每个都单独可用且完全开放。

▍AI应用：汽车业务和机器人业务进展不断加快。

1）此次发布会上，公司宣布了在智能汽车领域中的进展及未来规划。（a）在硬件计算平台方面，比亚迪拟将在2023年投产的车型中搭载英伟达Orin计算平台；Lucid、元戎启行、小马智行等公司将搭载英伟达Orin SoC芯片。（b）在自动驾驶技术平台方面，Hyperion 8将于2024年用于奔驰汽车中；2025年用于捷豹路虎车型中。Hyperion 9将于2026年量产上车，共配置14个摄像头、9个雷达、3个激光雷达、20个超声传感器（传感器个数较Hyperion 8增长一倍）。

2）发布基于AMR架构的机器人ISAAC NOVA。NOVA有2个摄像头、2个激光雷达、8个超声波雷达和4个鱼眼摄像头，预计将于22Q2上市。

▍风险因素：

公司核心产品、技术演进速度不及预期风险；下游AI应用场景扩展不及预期风险；全球宏观经济波动导致企业、个人用户IT支出不及预期风险；公司核心技术人员流失风险；全球游戏市场创新不及预期风险；全球自动驾驶进度不及预期风险；地缘政治冲突导致公司产品全球流通受阻风险等。

▍盈利预测&投资建议：

作为全球领先的AI平台厂商，缘于持续领先竞争对手1~2代的技术竞争力、全栈式的产品方案能力等，公司短期、中长期成长路径较为清晰。考虑到公司数据中心货币化进程不断加快，以及软件业务开始逐步贡献收入，我们维持公司FY2023-FY2025营业收入预测分别为329/382/435亿美元，维持公司FY2023-FY2025 Non-GAAP净利润预测为143/164/189亿美元。我们持续看好公司短期、中长期投资价值。

本文源自金融界

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