AI周观察：AI应用与端侧设备热度持续，英伟达新品延迟问题已解决【国金数字未来实验室】

1.1 市场预期高速盈利增长，关注AMD MI系列GPU营收贡献表现

    2024 年第二季度，AMD 实现了 9%的同比收入增长和 18%的非 GAAP 每股收益（EPS）增长，表现超出市场预期。尽管游戏和嵌入式业务仍面临压力，AMD 在数据中心和 AI 市场的拓展取得显著进展，尤其是 Instinct、Ryzen 和 EPYC 处理器的强劲表现使其获得了主要云计算和企业客户的青睐。展望 2024 年第三季度，预计 AMD 的增长动力将主要来源于数据中心和 AI 产品线的持续扩展。

    根据公司上季度财报电话会议， 管理层对未来增长前景保持乐观， 尤其是在数据中心和客户端市场。预计第三季度收入将达到 67 亿美元， 并且数据中心业务的高毛利 AI 产品的推出可能将毛利率提升至 50%以上。公司已于近日推出 MI325X 加速器，并在 2025 年发布MI350 系列 AI 加速器，这将有助于其在未来 1-2 年内更具竞争力。此外，ZT System 的收购为 AMD 将加强其在软件方面的开发和支持能力，有望加速其在数据中心市场的渗透。

    我们认为当前 AI 是公司发展的核心叙事， 建议重点关注本季度公司 MI 系列 GPU 在下游厂商中的部署进展及其带来的营收增长趋势。

1.2 Meta：重点关注AI驱动的推荐与广告效果以及Meta Rayban的销售情况

    Meta AI随着Llama3.1的发布，模型能力得到了较大的提升，需关注其用户增长和在Meta的App全家桶中的使用情况，包括用户日活月活和Meta AI使用次数；广告业务作为Meta的营收主要增长来源，需关注由AI驱动的广告工具Advantage+的采用率和对广告效果的影响；Reality Lab业务中，Meta Rayban是短期内唯一有盈利希望的产品，需关注其Q3的出货量与Q4“黑五”大促的销售指引。

    云厂商重点关注CapEx的走向与AI对收入的贡献情况，Google需关注GCP的增速能否持续，以及AI相关工作负载的需求变化；Amazon重点关注Bedrock AI模型API业务的发展情况以及为Anthropic提供的算力需求的变化。

    从AI应用的日活跃度数据看，AI应用的热度仍然在上升，大语言模型的聊天应用如ChatGPT日活跃度达到了新高，国内的AI聊天应用的活跃度也维持在高位。

    Anthropic发布一系列更新 1）新版Claude Sonnet 3.5推理和代码能力进一步提升，超过OpenAI o1。2）新模型Haiku 3.5，编程能力超过原版Sonnet 3.5，而且规模更小速度快得多。3）Computer Use：通过调用Claude API来自动化操作电脑，完成指定任务。对Computer Use实测后，我们发现，该功能对错误操作的反思能力超过预期，对于大多数工作的完成度较高，但是仍然存在反应慢，对网页的解析不够精准等问题。AI系统级别的助手开始成为现实，后续增加端到端训练操作系统的专用模型会改进目前的缺点。

    据报道，OpenAI计划在12月前推出其下一个前沿模型Orion。与OpenAI上两个模型GPT-4o和o1的发布不同，Orion最初不会通过ChatGPT广泛发布。

    英伟达此次更名使产品识别更加简洁明了，数字越大代表更高的 HBM 配置，尾缀 “A” 则表示单 die 版本。由于单 die 版本的面积较小，且无需连接两个 die，因此这些版本将全部采用 CoWoS-S 封装形式。此外，在包含 Grace CPU 的版本中，CPU/GPU 的比例将从 1/2 降至 1/4。预计从 2025 年起，单 die 版本将逐步取代 CoWoS-S 产线上原有的 Hopper 产能。

3.2 Blackwell需求旺盛，CoWoS产能扩张进展顺利

    英伟达的传统客户正大力推动对 Blackwell GPU 的需求，包括 AWS、谷歌、Meta、微软和 CoreWeave 等科技巨头。据悉，2025全年英伟达的所有 Blackwell 芯片已被下游厂商预订，海外科技巨头在AI领域的资本支出依然保持高强度。根据趋势，2024年第二季度，亚马逊、谷歌、Meta 和微软的合计资本支出同比增长率已提升至58%，我们预计这一增长趋势将持续。

    在科技巨头持续增长的资本支出背景下，Blackwell 系列的供应紧张情况将日益加剧，英伟达未来的营收将高度依赖 CoWoS 产能。台积电正在加速扩展其 CoWoS 产能，月产能预计在2024年将达到35,000至40,000片晶圆，并将在2025年大幅提升至80,000片/月，为英伟达后续 GPU 的出货提供一定的产能保障。

3.3 关键风险点：后续英伟达GPGPU产品更新

    Blackwell的设计延迟在一定程度上反映出当前半导体在先进制程迭代上的挑战。本世代采用双计算芯片（die）集成方案，侧面体现了晶体管缩放的难度日益加剧。未来的持续迭代将依赖于更大面积的硅中介层和更精密的晶体管技术。英伟达自Blackwell发布起，将产品周期从两年缩短至一年，提升了市场预期。我们认为应关注Rubin产品可能无法如期推出或性能提升不及预期的风险。

3.4 AMD生态尚不支持其打入大集群市场，英特尔Gaudi3尚未现大规模应用

    近日，AMD 推出了最新的 GPGPU 产品 MI325X，在MI300X 基础上，进一步提升了性能。作为后起之秀，MI 系列在单卡算力方面已经超越了英伟达的 H200 SXM。MI325X 搭载了 256GB 的 HBM3E 内存，带宽高达 6TB/s，计算性能方面在 FP16 数据格式下达到 1.3 PetaFlops，而在 FP8 数据格式下更是达到 2.6 PetaFlops。

    AMD 计划于 2025 年中期 发布下一代 MI350 系列 GPU，采用全新 CDNA4 架构，并将使用台积电的 N3 工艺。此外，MI350 将开始支持 FP4/FP6 数据格式，以进一步提升其在高性能计算和 AI 领域的竞争力。

    回顾 AMD 过去几代 MI 系列 GPU，其单卡性能的提升速度通常快于英伟达，尤其在存储方面表现突出。然而，市场反馈却不如预期理想。AMD 于 2020 年底发布了首款 MI 系列 GPU MI100，但其后续产品的市场表现有限。旗舰级 MI300X 在 2024 年第二季度实现了 10 亿美元的营收。

    AMD 的 MI 系列 GPU 在市场竞争中面临的主要制约因素，除了其软件生态上的 ROCm 显著落后于英伟达的 CUDA 外，集群互联能力和系统稳定性也不及英伟达。根据我们的调研，目前 AMD 的 Infinity Fabric 已迭代至第四代，双向带宽约为 900GB/s，仅为英伟达 NVLink 5.0 带宽的一半。受限于带宽不足及互联性能，MI GPU 集群的规模受到一定限制，在同等规模集群下，MI GPU 集群的稳定性和可维护性也不如英伟达的集群系统。

    这种集群规模的限制直接影响了其承载负载的能力。目前，MI GPU 集群在大规模模型训练中的表现尚不理想，主要用于推理任务和小规模模型训练。然而，出于降低成本和寻找第二供应商的考虑，部分大型科技公司正在积极尝试使用 MI GPU 集群，但其在超大规模模型训练中的应用仍受到较大限制。

    结合 AMD 过去在 ROCm 和 Infinity Fabric 上的表现，我们认为在未来两个架构更新周期（CDNA4 和潜在的 CDNA5）内，AMD仍难以赶超甚至接近英伟达在这些技术上的领先地位。然而，鉴于当前科技巨头对低成本解决方案的强烈需求，我们预计 AMD 将从2024年第二季度起逐步在小规模集群市场中扩大份额，尤其是在以科技公司为主要客户的终端市场中取得进展。需要强调的是，鉴于这些科技公司本身的业务体量及其对第二供应商的高度需求，加之 AMD 在 GPGPU 市场的收入基数较低，即便 AMD 当前仅能突破小集群市场，其带来的收入增量依然有望相当可观。

    对于企业端客户，由于其更为注重系统的稳定性和易用性，且通常不具备科技公司那样的技术研发和维护能力，倾向于选择完整的交钥匙（turn-key）解决方案。因此，我们认为这一部分市场的绝大多数份额仍将由英伟达占据。

3.5 Databricks宣布使用亚马逊Trainium运行其Mosaic模型，定制芯片放量在即

    数据与AI公司Databricks近日宣布与亚马逊云服务（AWS）达成战略合作协议（SCA），以加速在AWS上构建Databricks Mosaic AI定制模型的发展。Databricks将采用AWS的Trainium芯片作为首选的AI芯片，用于在AWS上为Mosaic AI模型提供训练和服务功能。双方的共同客户可以利用Mosaic AI在其私有数据上预训练、微调、增强和部署大语言模型（LLMs），并享受AWS的规模、性能和安全保障。此次扩展的合作伙伴关系还将包括Databricks在AWS Marketplace中的新集成。我们认为这标志着亚马逊定制芯片正走向正轨，未来有望迎来显著放量。

    随着上游部分产能的持续扩张，部分资源供应出现过剩，渠道现货资源价格已连续一段时间缓慢下滑，而需求端整体依然疲弱。近期，存储现货市场多数产品价格仍处于下行通道，十月DRAM晶圆价格继续环比下降，市场情绪短期内偏向悲观。华邦电子台中厂将从四季度起开始减产，稼动率下调至八成。

    Flash Wafer市场同样疲软，主要原因在于PC市场需求低迷。部分厂商在低需求的拖累下，库存水平依然偏高且库存成本较高。为进一步加速库存流通，厂商可能通过降价促销的方式来消化库存，尽管这可能带来盈利压力。尽管上半年多数存储厂商收益表现良好，在一定程度上缓解了下半年业绩压力。然而，尽管现货资源价格持续下跌，整体市场成交动力依然不足，备货情绪普遍较为观望。

4.2 海力士三季报亮眼，HBM强劲需求带来结构性成长机遇

    展望第四季度，SK海力士计划通过增加HBM和服务器DRAM的销量，推动DRAM位出货量环比提升约5%。在NAND业务方面，公司计划加大eSSD产品的销售，预计四季度NAND位出货量环比将增长10-13%（包含Solidigm业务）。此外，在财报会议上，海力士指出，HBM市场的供给将继续大于需求。公司判断，2025年GPGPU市场需求仍将保持强劲，这将进一步推动HBM技术发展，优化HBM市场竞争格局，有望为当前核心的HBM3E供应商SK海力士和美光科技带来利好。

5.1 各手机厂商发布季，性能&价格的提升并没有减少消费者的热情

    10月，主要安卓系厂商已经或者即将发布自己的旗舰机型。目前来看，在手机价格上涨的情况下，消费者对于高端智能手机的热情没有降低。根据vivo官方公告，X200系列手机全渠道销售金额已经突破了20亿元，这一数据打破了vivo历史上所有新机销售记录，显示了消费者对这一系列新品的热烈欢迎。截至2024年10月19日，X200系列的销量估计在29.4万到46.5万台之间（按最低价与最高价估计）。我们认为，消费者对于高端手机性能的追求以及其长换机周期的预期推动高端智能手机市场的发展。在苹果、高通、联发科今年旗舰芯片均有大提升的情况下，高端手机市场虽然竞争将会更加激烈，但整体销量将会进一步提升。

    目前vivo、荣耀、OPPO、小米、荣耀等厂商均选用高通或联发科的旗舰芯片作为首选。而今年芯片厂商的角力也将会影响未来智能手机市场的格局。以往，高端手机除了苹果外，高通旗舰芯片几乎是唯一选择。但在2023年联发科使用天玑9300的ARM公版4超大核+4大核的“加量策略”以来，凭借优异的性能，联发科杀入高端智能手SoC市场成为有力的竞争者。我们认为，安卓系手机厂商在有了更多的旗舰SoC选择后对于高通的依赖性将会有所降低，更有效的策略会促使厂商研发更能满足消费者的产品，使得高端手机市场保持稳定增长。

    高通8 Elite基于台积电N3E工艺，采用“2+6”设计，拥有2颗 4.32GHz Prime超级内核和 6颗3.53GHz Performance性能内核，同时配备 12MB 的L2 缓存，并取消能效内核。此款芯片提供高达 24MB CPU缓存，并特别为 GPU 预留 12MB内存，以减少数据传输时对系统内存的依赖，进而降低功耗和延时。在GPU方面，骁龙8 Elite Adreno GPU采用全新的切片架构设计，频率为1100MHz,具备12MB独立图形缓存。

    在智能手机AI功能的开发上，芯片厂商已经做好了准备。苹果A18 Pro搭载了和A17 Bionic相同的16核NPU，支持每秒高达35TOPS的计算能力。高通骁龙8 Elite采用增强的 Hexagon NPU 技术，具备80TOPS算力，性能提升了45%，能效提升了45%，支持更长的token输入、多模态 AI 助手的本地部署，综合 AI 性能增强达到45%。天玑9400凭借全新第八代NPU 890，不仅AI跑分再夺得苏黎世理工学院的AI Benchmark测试第一，同时还首发带来了天玑AI智能体化引擎，端侧视频生成及端侧LoRA训练，全面提升了端侧AI的体验。我以目前手机端侧算力需求来说，目前的旗舰SoC都可满足。AI在手机端的爆发更多的在软件端。硬件、软件、系统、生态等良好适配在一起的环境更容易孕育出AI爆款。我们认为苹果凭借最好的软硬件结合将更有机会做到。

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