中金看海外·公司：英偉達，從繪圖到計算，從gpu到ai芯片-20191018-中金公司-35頁

1、請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 證券研究報告 2019 年 10 月 18 日 中金看海外·公司 英偉達：從繪圖到計算，從 GPU 到 AI 芯片 觀點聚焦 借鑒意義 借鑒意義 英偉達 英偉達（Nvidia）成立于 成立于 1993 年，目前 年，目前是全球最大的獨立 全球最大的獨立 GPU 供應商，也是 供應商，也是 AI芯片市場的領軍者 芯片市場的領軍者。 本報告通過復盤 Nvi

2、dia 上市后的發(fā)展歷程， 希望能在幫助投資者發(fā)掘 Nvidia 成功要素的同時，為中國計算芯片行業(yè)發(fā)展提供借鑒。 發(fā)現(xiàn) 發(fā)現(xiàn) 著眼 著眼高端游戲 高端游戲卡業(yè)務， 業(yè)務，逆勢于 逆勢于 PC 市場實現(xiàn)增長 市場實現(xiàn)增長。上市初期，Nvidia GPU 主要專注 PC 圖形業(yè)務，公司產品與 PC 出貨存在較高程度的綁定，以 OEM 形式銷售顯 卡也是公司重要的收入來源之一。經濟危機后，隨著智能手機、平板電腦等消費 電子新應用的興起，終端

3、需求呈現(xiàn)多元化，全球 PC 出貨量開始進入下行通道， Nvidia 開始將業(yè)務重心轉向高端游戲卡市場。 2009 年起， 公司幾乎每兩年刷新一次游戲 GPU 架構， 優(yōu)異的硬件性能和良好的兼容性使其逐漸擴大了對 AMD 的市占率領先優(yōu)勢，一度在 PC 獨顯市場將 AMD 市占率壓制在 20%以下。2010-2015 年， 公司游戲 GPU 出貨量年復合增速為 9%， 2013-2018 年年復合增速上升至 14%。同時，借助平均銷售單價

4、強勢上升，公司 2010-2015 年游戲業(yè)務收入實現(xiàn)了 21% 的復合增速，而 2013-2018 年這一數字更攀升至 29%。 軟硬件結合構筑 軟硬件結合構筑 AI 芯片領導地位。 芯片領導地位。為了將天生強大的并行運算資源共享給開發(fā)者，2006 年公司推出了 CUDA 計算平臺，并讓未來的每一顆 GPU 都支持 CUDA。 盡管這一大膽的決定在初期使 Nvidia 一度遭遇“顯卡門”等困難，但正是這一預 見性的發(fā)明，使 Nvidi

5、a 擁有了強大的 GPU 通用計算生態(tài)系統(tǒng)，Tesla 系列計算卡 因此得到了客戶的認可。除此之外，cuDNN、TensorRT、DeepStream 等 Nvidia 自 行開發(fā)、優(yōu)化的軟件也為 GPU 通用計算提供加速。充足的儲備使公司一舉抓住 2016 年起數據中心驅動的半導體行業(yè)周期，目前公司 GPU 被廣泛用于云廠商的 AI 訓練/推理加速任務。FY2019 英偉達數據中心業(yè)務收入占比增長至接近三成。 遭遇重大挫折，但未來發(fā)展

6、可期。 遭遇重大挫折，但未來發(fā)展可期。進入 2H18，受到數字貨幣價格下跌、數據中 心資本開支增速放緩及自動駕駛行業(yè)發(fā)展不達預期的三重因素拖累， 市場開始對Nvidia 的美好增長前景產生質疑，對其高估值失去認同，股價大幅調整。但是依 靠布局游戲、 數據中心及自動駕駛業(yè)務， 未來公司仍有望切入更廣闊的市場空間。成功 成功背后的借鑒意義。 背后的借鑒意義。我國計算芯片行業(yè)仍處于發(fā)展初期，2018 年，中國產品終端領域為計算機的芯片設計企業(yè)

7、收入總和還不及 Nvidia 的一半。 若要盡快縮短和海外龍頭廠商的差距，通過復盤 Nvidia 的成功史，我們認為國內廠商應 1）持 續(xù)大力投入研發(fā) 續(xù)大力投入研發(fā)，獲得差異化的產品來提升公司的盈利能力；2）注重軟硬件結 注重軟硬件結合，在硬件性能優(yōu)異同時，若配套軟件能賦予其良好的兼容性與易用性，有利于 增加客戶粘性；3）緊抓數據中心成長機遇 緊抓數據中心成長機遇，目前中國數據中心/云/互聯(lián)網等企業(yè)在全球已經擁有重要地位， 硬件的加速

8、國產替代為中國計算芯片設計廠商提供了前所未有的沃土。 設計廠商應竭力專注數據中心賽道， 與服務提供商一同成長。財務與估值 財務與估值 公司 FY00-FY19 收入/凈利潤年復合增速分別為 19.9%/27.1%， 同期半導體行業(yè) （不含存儲器）銷售額年復合增速為 5.2%，可比公司 Intel/AMD 收入年復合增速分別 為 4.7%/4.4%。股價方面，相比費城半導體指數、Intel 及 AMD 近 20 年來的僅一 倍股價上漲，N

9、vidia 股價自 2000 年初至今實現(xiàn)了超 50 倍的漲幅。主要估值指標 來看， 上市以來， Nvidia 平均 12 月前向 P/E 對 Intel 呈現(xiàn)一倍以上平均溢價； 2016年至今，公司高達 10 倍以上的平均 12 月前向 P/S 估值大幅跑贏行業(yè)。 風險 風險 AI 落地不達預期。中美貿易摩擦加劇拖累半導體行業(yè)復蘇。 黃樂平 黃樂平 分析員 SAC 執(zhí)證編號：S0080518070001 SFC CE Ref：AU

10、Z066 leping.huang@cicc.com.cn 丁寧 丁寧 分析員 SAC 執(zhí)證編號：S0080519060002 SFC CE Ref：BNN540 ning.ding@cicc.com.cn 成喬升 成喬升 聯(lián)系人 SAC 執(zhí)證編號：S0080118100006 qiaosheng.cheng@cicc.com.cn 目標 P/E (x) 股票名稱 評級 價格 2019E 2020E 中金一級行業(yè) 科

11、技 791001211421631842018-10 2019-01 2019-04 2019-07 2019-10相對值 (%) 滬深300 中金半導體 中金公司研究部： 中金公司研究部：2019 年 10 月 18 日 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 2 目錄 目錄 英偉達： 英偉達：GPU 核彈的二十年輝煌史 核彈的二十年輝煌史 ............................

12、......................................................................................................... 4 業(yè)績及市場表現(xiàn)：上市以來收入成長超 70 倍，市值成長超百倍 ................................................................................

13、..... 4 盈利能力：強研發(fā)確保盈利能力持續(xù)增長，2019 利潤率有望再創(chuàng)新高 .......................................................................... 6 估值水平：P/E 估值長期對 Intel 形成溢價，P/S 估值 2016 年后大幅擴張 ........................................................

14、............... 7 AI 芯片的領導地位是如何煉成的 芯片的領導地位是如何煉成的 ....................................................................................................................................... 10 第一階段：從 PC 圖形芯片到游戲顯卡 ...........

15、................................................................................................................... 10 第二階段：軟硬件結合構筑 AI 芯片龍頭地位 ..............................................................................

16、..................................... 13 第三階段：遭遇挫折，估值收縮，市值減半 ..................................................................................................................... 17 第四階段：游戲、數據中心、自動駕駛“三駕馬車”助力公司邁向千億美金市場

17、.......................................................... 19 對中國計算芯片行業(yè)的啟示 對中國計算芯片行業(yè)的啟示 ...................................................................................................................................

18、............ 28 附錄 附錄 ..................................................................................................................................................................................... 29 “ABC”推動計算芯片行

19、業(yè)快速發(fā)展..................................................................................................................................... 29 AI 對計算結構提出新要求：異構計算與架構開源 ......................................................

20、...................................................... 29 AI 芯片工作流程 ........................................................................................................................................................

21、............ 31 AI 芯片產業(yè)鏈 ........................................................................................................................................................................ 31 圖表 圖表 圖表 1: NVIDIA 單季度收

22、入及同比增長率................................................................................................................................... 5 圖表 2:自上市以來，Nvidia 業(yè)績復合增速大幅領先于行業(yè)平均及可比公司 ........................................

23、................................. 5 圖表 3: 上市以來，Nvidia 股價表現(xiàn)大幅跑贏行業(yè)平均及主要可比公司 ............................................................................... 6 圖表 4: 研發(fā)費用絕對值對比：Nvidia vs. AMD ................................

24、.......................................................................................... 6 圖表 5: 研發(fā)費用率對比：Nvidia vs. AMD ..................................................................................................

25、............................... 6 圖表 6: 計算芯片廠商利潤率對比 .............................................................................................................................................. 7 圖表 7: NVIDIA 12F P/E 與

26、12F P/S 走勢 （灰藍色：適用于利潤類估值法；粉色：適用于收入類估值法） ...................... 8 圖表 8: 部分美股科技公司市值 vs. 2020e P/S 估值情況 .......................................................................................................... 8 圖表 9: Nvi

27、dia 12F P/E 估值對 Intel 存在長期溢價 ...................................................................................................................... 9 圖表 10: 自 2016 年起，Nvidia 12F P/S 估值大幅高于競爭對手 ..........................

28、.................................................................... 9 圖表 11: 全球 PC 出貨量變化 .................................................................................................................................

29、................... 10 圖表 12: 全球桌面顯卡出貨量（獨顯 vs. 集顯） .................................................................................................................. 10 圖表 13: Nvidia 游戲顯卡出貨量，ASP 及收入情況 .................

30、................................................................................................ 10 圖表 14: Nvidia 游戲業(yè)務單季度收入及同比增長率 ..........................................................................................

31、...................... 10 圖表 15: FY2014（截止 2014/01/31）英偉達營收拆分 ........................................................................................................... 11 圖表 16: FY 2019（截止 2019/1/31）英偉達營收拆分 ...........

32、................................................................................................. 11 圖表 17: 獨立 GPU 市占率變化情況 .................................................................................................

33、........................................ 11 圖表 18: Steam 游戲平臺數據顯示玩家對 Nvidia 顯卡偏好度持續(xù)提升 ................................................................................ 12 圖表 19: 目前主要游戲顯卡參數對比（Nvidia vs. AMD） .............

34、......................................................................................... 12 圖表 20: CUDA 示意圖 ...............................................................................................................

35、................................................. 13 圖表 21: Nvidia 數據中心業(yè)務提供平臺型服務 ........................................................................................................................ 14 圖表 22: 數據中心負載任務

36、量變化 .......................................................................................................................................... 14 圖表 23: 超級數據中心數量變化 ........................................................

37、...................................................................................... 14 圖表 24: Nvidia 最新一代數據中心用 Tesla GPU ................................................................................................

38、....................... 15 圖表 25: Nvidia 數據中心業(yè)務單季收入及同比增長率 ............................................................................................................ 15 圖表 26: 數據中心業(yè)務自 4QFY16 起增速大幅跑贏其他業(yè)務線 ..............