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1、證券研究報告海外公司深度半導體 東吳證券研究所東吳證券研究所 1/29 請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 超威半導體（AMD）算力龍頭產品矩陣完善，數據中心助推成長算力龍頭產品矩陣完善，數據中心助推成長 2023 年年 08 月月 10 日日 證券分析師證券分析師 張良衛張良衛 執業證書：S0600516070001 021-60199793 證券分析師證券分析師 卞學清卞學清 執業證書：S0600523070002 股價走勢股價走勢 市場數據市場數據 收盤價(美元)110.47 一年最低/最高價 129.19/55.94 流通美股市值(百萬美元)178483

2、基礎數據基礎數據 資產負債率(%)19.0%總股本(百萬股)1611 流通股本(百萬股)1611 買入（首次）Table_EPS 盈利預測與估值盈利預測與估值 2022A 2023E 2024E 2025E 營業總收入（百萬美元）23,601 23,105 32,179 35,840 同比 44%-2%39%11%Non-GAAP 凈利潤（百萬美元）5504 4869 7822 9226 同比 60%-12%61%18%每股收益（美元/股）3.40 3.04 4.95 5.92 PE（Non-GAAP）32 37 23 19 Table_Tag 關鍵詞：關鍵詞：#新產品、新技術、新客戶新產品、

3、新技術、新客戶 Table_Summary 投資要點投資要點 數據中心潛力大，數據中心潛力大，AMD 擁有豐富產品組合擁有豐富產品組合。云計算和人工智能推動數據中心發展，云計算 2017 年到 2022 年年均復合增長率為 22%，增長迅速；AI 相關產業 2022 年到 2026 年年均復合增長率將達到 27%。兩者都對數據中心和算力有著海量需求，AMD 提前布局，有著最豐富完善的數據中心產品組合，形成了“CPU+GPU+FPGA+DPU”的產品矩陣，迎接 AI、數據中心浪潮。Instinct MI 300X 為大模型而生，為大模型而生，AI 生態有望改善，生態有望改善，AMD2024 年業

4、績年業績將迎來爆發。將迎來爆發。Instinct MI 300X 集成了 192GB 的 HBM3，5.2TB/s 存儲帶寬，內存密度是 NVIDIA H100 的 2.4 倍，內存帶寬是 H100 的 1.6 倍，一張 MI300X 就能進行有著 400 億參數的大語言模型的推理。AMD 對應的 ROCm 開放平臺也在微軟、Meta、Hugging Face 等廠商扶持下不斷完善，AMD 也將 ROCm 平臺逐漸開放給消費級顯卡完善生態，此外，AMD 還收購了 Pensando，獲得了 DPU 技術來解決集群問題。所以硬件領先和軟件生態的不斷完善下，AMD 業績有望因為 AI 加速顯卡迎來爆

5、發。消費級顯卡和客戶端業務營收隨著消費級顯卡和客戶端業務營收隨著 PC 市場回暖復蘇，消費級顯卡或市場回暖復蘇，消費級顯卡或因因AI 生態改善獲益。生態改善獲益。AMD 消費端業務在 2022 年第二季度后營收大幅下降，受到了因為疫情后 PC 市場庫存高位的影響?，F今 PC 市場庫存問題在 2023 年第三季度后明顯好轉，AMD 消費端業務營收將恢復。同時，隨著 AMD 開放 ROCm 平臺至消費級顯卡，消費級顯卡生產力將逐漸提高，消費級顯卡市場占有率將逐漸提高。盈利預測與投資評級：盈利預測與投資評級：我們預計公司 2023-2025 年 NON-GAAP 凈利潤分別為 48.7 億、78.2

6、 億、92.3 億美元，對應現價（8 月 9 日）PE 分別為 37 倍、23 倍、19 倍，考慮到 Instinct MI 300X 加速器和消費級顯卡重新帶動增長預期，首次覆蓋予以“買入”評級。風險提示：風險提示：AMD 軟件團隊規模不足、業務和份額受到英特爾挑戰、計算卡集群技術瓶頸、數據中心市場發展受阻 -50%-40%-30%-20%-10%0%10%20%30%40%2022年8月2022年11月2023年2月2023年5月2023年8月超威半導體(AMD)納斯達克指數 請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 2/

7、29 內容目錄內容目錄 1.AMD 歷久彌新的半導體芯片設計公司歷久彌新的半導體芯片設計公司.4 1.1.半導體行業巨頭，四大業務線覆蓋面廣.4 1.2.管理層產品布局清晰明確，市值超過英特爾.4 1.3.AMD 歷史復盤：幾經調整，迎接 AI、數據中心浪潮.5 2.數據中心需求持續增長，數據中心需求持續增長，AMD 豐富產品組合潛力較大豐富產品組合潛力較大.7 2.1.云計算和人工智能推動數據中心發展.7 2.2.EPYC 霄龍處理器：保持競爭力，擴大市場份額.8 2.3.Instinct MI AI 加速器：生態、集群問題有望解決，AMD 業績迎來爆發.10 2.4.自適應 SOC 和 A

8、I 引擎：數據中心業務的重要補充.13 2.5.Pensando DPU：補全數據中心最后一塊拼圖.14 3.游戲業務：半定制業務短期走弱，游戲顯卡有望增長游戲業務：半定制業務短期走弱，游戲顯卡有望增長.15 3.1.半定制業務：AMD 獨樹一幟，營收短期下降.15 3.2.游戲顯卡業務：營收和市占率不斷提升.17 4.客戶端業務：客戶端業務：Zen 架構為消費架構為消費 CPU 基石，遠期增速相對平穩基石，遠期增速相對平穩.20 4.1.Zen 架構和 3D V-Cache 技術得到市場認可.20 4.2.客戶端營收隨 PC 市場恢復，但增長遭遇瓶頸.23 5.嵌入式業務：覆蓋多行業，營收穩

9、定增長嵌入式業務：覆蓋多行業，營收穩定增長.23 5.1.收購 Xilinx 拓展 AMD 業務范圍，邊緣側需求不斷增長.23 5.2.AMD 嵌入式業務是信息技術行業的重要參與者.24 6.盈利預測與投資評級盈利預測與投資評級.25 7.風險提示風險提示.26 3VvW3XTXhZxU8OaOaQmOmMtRmPiNrRwOiNoPpO9PoPrRvPnRpPNZoMsO 請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 3/29 圖表目錄圖表目錄 圖 1：AMD 產品線.4 圖 2：AMD、Intel 和 NVIDIA 股價走勢.

10、5 圖 3：AMD 第一個山寨 CPUAm9080.5 圖 4：“推土機”架構.6 圖 5：全球云計算市場規模（億美元）.8 圖 6：2017-2023E 全球數據中心市場規模（億美元）.8 圖 7：EPYC 霄龍處理器迭代歷史.9 圖 8：Rome 系列霄龍處理器.9 圖 9：EPYC 9654 和 Xeon 8490H 性能對比.10 圖 10：AMD 和 Intel 服務器 CPU 份額.10 圖 11：CDNA 架構內存模式迭代.10 圖 12：Instinct MI300A 性能提升預測.10 圖 13：Instinct MI300X 內存性能.11 圖 14：不同大模型推理端所需

11、GPU 數量（2023 年，個）.11 圖 15：ROCm 平臺轉譯 CUDA 代碼.12 圖 16：ROCm 和 CUDA 工具鏈對應圖.12 圖 17：Xilinx 芯片.13 圖 18：VITIS AI 開發環境.13 圖 19：AMD AI 產品覆蓋規劃圖.14 圖 20：Pensando 產品路線圖.15 圖 21：Rockstar 游戲發布速度.16 圖 22：3DMark API 開銷測試.16 圖 23：全球主機市場規模（億美元）.17 圖 24：PS4 系列歷年銷量（百萬臺）.17 圖 25：AMD 顯卡產品演進.18 圖 26：AMD 桌面級獨立顯卡市占率.18 圖 27：

12、AMD 和 NVIDIA 消費級顯卡生產力對比.19 圖 28：AMD 消費級顯卡營收（百萬美元）.19 圖 29：NVIDIA 和 AMD 消費級顯卡性價比對比.20 圖 30：AMD Zen 架構路線圖.21 圖 31：AMD 和 Intel 桌面端 CPU 份額.21 圖 32：AMD 和 Intel 移動端 CPU 份額.22 圖 33：3D V-Cache 技術.22 圖 34：AMD 客戶端業務營收（百萬美元）.23 圖 35：全球 FPGA 市場規模（億美元）.23 圖 36：Xilinx 汽車平臺.24 圖 37：Vivado 設計軟件.25 表 1：公司各業務營收預測（百萬美

13、元）.25 表 2：公司營收利潤預測摘要.25 表 3：可比公司估值.26 請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 4/29 1.AMD 歷久彌新的半導體歷久彌新的半導體芯片芯片設計公司設計公司 1.1.半導體行業巨頭，四大業務線覆蓋面廣半導體行業巨頭，四大業務線覆蓋面廣 美國 AMD 半導體公司專門為計算機、通信和消費電子行業設計和制造各種創新的微處理器，公司成立于 1969 年。AMD 的主要業務有客戶端業務、游戲業務、數據中心業務和嵌入式業務，主要產品有 CPU 處理器，獨立顯卡，半定制 SOC，加速計算卡，嵌入式處理

14、器等等。公司在 2022 年重構了業務組合，將所有產品拆分為了數據中心業務、游戲業務、將所有產品拆分為了數據中心業務、游戲業務、客戶端業務和嵌入式業務客戶端業務和嵌入式業務。數據中心業務中，包含了 EPYC 霄龍服務器處理器，主要面向云計算、企業和高性能計算，還包含了 Instinct MI GPU 加速器，面向高性能計算和人工智能，除此以外，數據中心業務還包括了 Xilinx 中的 AI 部分以及 Pensando 的 DPU產品；在游戲業務中，包含了為游戲機廠商制作半定制 SOC 的半定制業務，還有消費級 Radeon 系列顯卡和為工作站推出的 Radeon Pro 系列顯卡；在客戶端業務

15、中，包括了面向個人臺式機和筆記本的銳龍、速龍處理器，以及為工作站推出的 Threadripper PRO處理器和銳龍 Pro 處理器；在嵌入式業務中，包含了銳龍和霄龍嵌入式處理器，以及Xilinx 的 ALVEO、VERSAL 和 ZYNQ 系列產品，主要面向醫療保健，工業，機器人，汽車，計算機視覺等領域用戶。圖圖1：AMD 產品線產品線 數據來源：公司公告，東吳證券研究所 1.2.管理層產品布局清晰明確，市值超過英特爾管理層產品布局清晰明確，市值超過英特爾 AMD 現任現任 CEO 為蘇姿豐（為蘇姿豐（Lisa Su）。蘇姿豐在 1986 至 1994 在 MIT 完成了本科，碩士和博士的學

16、習，于 1994 年加入德州儀器作為技術專員，1995 年加入 IBM 擔任半導體研發中心副總裁，于 2007 年加入飛思卡爾半導體。蘇姿豐在 2012 年加入 AMD，從2014 年至今擔任 AMD 首席執行官。2014 年就任前公司連續三個年度虧損，AMD 簡化了研發流程簡化了研發流程。AMD 還建立了新建立了新 請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 5/29 的產品周期的產品周期，即每年推出新一代 GPU、每 1.5 年推出新 CPU 內核。其次，加深與客戶的戰略關系。AMD 近年和索尼、微軟的合作就是絕佳例證。最后

17、，簡化業務使其與新策略和重點保持一致。AMD 進行了自上而下的組織結構微調進行了自上而下的組織結構微調，提高了高管溝通的透明度和頻率，并鼓勵培養根據包容性的企業文化。2016 年，發布 Zen 架構，Zen 架構有著質的飛躍，AMD 原本預計其 IPC 性能上比起 Excavator 挖掘機架可提高 40%，實際上最終以 52%的提升幅度超越了預期目標。ZEN架構處理器的出現，一下子打破了英特爾的壟斷地位架構處理器的出現，一下子打破了英特爾的壟斷地位，市值也超過了英特爾，市值也超過了英特爾。2022 年，AMD 提出“AI 優先”。2020 年收購 Xilinx（2022 年完成），2022

18、年收購Pensando，完成了“GPU+CPU+FPGA+DPU”的產品組合布局，瞄準不斷增長的數據中瞄準不斷增長的數據中心市場心市場。公司股價走勢。公司股價走勢緊跟緊跟 AI 龍頭龍頭 NVIDIA。圖圖2：AMD、Intel 和和 NVIDIA 股價走勢股價走勢 數據來源：Bloomberg，東吳證券研究所 1.3.AMD 歷史復盤：幾經調整，迎接歷史復盤：幾經調整，迎接 AI、數據中心浪潮、數據中心浪潮 19691987 年年，AMD 公司成立公司成立：初創團隊都是來自于仙童半導體。公司成立之初公司成立之初采取的是第二供應商策略采取的是第二供應商策略，AMD 先后是是仙童半導體、國家半導

19、體等公司的第二替代供貨商，在獲得原廠芯片設計方案授權的基礎上自行制造并銷售芯片。在 1976 年 Intel推出整合指令集代碼的 CPU 之后，AMD 和 Intel 進行了合作，成為了 Intel 的第二替代供應商。圖圖3：AMD 第一個山寨第一個山寨 CPUAm9080 數據來源：公司公告，半導體行業觀察，東吳證券研究所 19802006 年年，AMD 自主創新，迅速發展自主創新，迅速發展：在 1980 年后，AMD 不再滿足于第二替代供應商的身份，開始自主研發。在 1987 年 Intel 停止授權 386 之后，AMD 營收大050100150200250300350400450股價（

20、美元）NVIDIAIntelAMD 請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 6/29 幅下滑，但是 AMD 還是在 1991 年推出了對標了 80386 的 Am386 系列，Am386 系列芯片當年收入達到 1.5 億美元，銷量達到 950 萬枚。在此之后，AMD 堅定了自主創新的堅定了自主創新的方向方向，在 1995 年，AMD 的營收達到了 25 億美元，利潤超過 2 億美元。1997 年，AMD推出了推出了 K6 架構的處理器，在架構的處理器，在 2003 年，年，AMD 推出了基于推出了基于 K8 架構的速龍處理器

21、架構的速龍處理器，兩者都取得了成功。20072016 年年，AMD 收購收購 ATI，衰退的十年，衰退的十年：2006 年，AMD 以 54 億美元收購了ATI，成為了第一家可以同時設計高性能 CPU 和 GPU 的半導體公司。收購收購 ATI 成為成為AMD 走下坡的轉折點走下坡的轉折點，由于高估了 ATI 的商譽估值，AMD 2006-2008 三個財年的營業利潤都處在虧損狀態。在這期間，Intel 推出了酷睿系列 CPU，取得了成功。而 AMD在此期間推出了“推土機”架構，這個技術后來被證明是一個失敗的設計，所以在這在這 10年中，年中，AMD 只能靠低價來維持營收只能靠低價來維持營收，

22、股價不斷走低，股價不斷走低。圖圖4：“推土機”架構“推土機”架構 數據來源：公司公告，半導體行業觀察，東吳證券研究所 20172021 年年，Zen 架構助架構助 AMD 涅涅槃重生，游戲業務另辟蹊徑重生，游戲業務另辟蹊徑：在 2017 年，AMD發布了 Zen 架構，該架構的 IPC 相比“打樁機”架構提升了相比“打樁機”架構提升了 40%，同時，AMD 還選擇和 TSMC 合作，享受到了先進制程的紅利，其服務器霄龍處理器取得了較大成功。同時，AMD 由于它能夠同時設計 CPU 和 GPU 的優勢，它為游戲主機推出了高性價比的半定為游戲主機推出了高性價比的半定制方案制方案，開拓了業務范圍。在

23、 2020 年 AMD 的市值也再次超過了英特爾。2021 年年至今，至今，AI、數據中心優先，其它業務齊頭并進、數據中心優先，其它業務齊頭并進：數據中心產業有著廣闊的數據中心產業有著廣闊的發展前景發展前景。伴隨 5G、人工智能、云服務等等業務的快速發展，催生出了大量的數據中心的需求。隨著未來人工智能大模型等信息技術的不斷發展，對于數據中心的需求也會不隨著未來人工智能大模型等信息技術的不斷發展，對于數據中心的需求也會不斷增長斷增長。AMD 除了有著的服務器處理器之外，還有為 HPC 和 AI 構建的 Instinct GPU 加速器、收購 Xilinx 獲得的 FPGA 和自適應 SoC，以及

24、通過收購 Pensando 獲得的 DPU 技術。AMD 有著業內最廣泛的數據中心產品組合有著業內最廣泛的數據中心產品組合。請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 7/29 2.數據中心需求持續增長，數據中心需求持續增長，AMD 豐富產品組合潛力豐富產品組合潛力較較大大 2.1.云計算和人工智能推動數據中心發展云計算和人工智能推動數據中心發展#1）云計算不斷增長，云計算不斷增長，AMD 服務器服務器 CPU 為重要參與者為重要參與者 云計算是一種資源和服務共享的方式，在云計算平臺，硬件資源、網絡、應用環境都可以被隨時隨地、按

25、需按量地分配調用。云計算是當前數字時代的核心技術，發揮著云計算是當前數字時代的核心技術，發揮著重要作用，可實現各類復雜的業務的協調發展重要作用，可實現各類復雜的業務的協調發展。根據中國信通院數據，全球云計算市場規模增長迅速全球云計算市場規模增長迅速，初步統計 2022 年全球云計算市場規模為 4053 億美元，2017 年到 2022 年市場規模年均復合增長率為 22%。由于云計算的需求不斷增長，云數據中心規模未來也會不斷擴大。在云數據中心所使用的服務器 CPU 主要來自于 Intel 和 AMD，2023 年第一季度，AMD 的服務器 CPU 市場占比為 18%，Intel 占比為 82%。

26、#2）人工智能迅速發展，數據中心人工智能迅速發展，數據中心 AI 芯片前景廣闊芯片前景廣闊 根據 IDC 報告，包括包括軟件、硬件、以 AI 為中心的系統服務在內，AI 相關產相關產業規模支出在業規模支出在 2022 年達到年達到 1212 億美元，億美元，IDC 預測預測 2023 年將達到年將達到 1540 億億美元，同比美元，同比增長增長 26.9%。隨著越來越多的產品融合隨著越來越多的產品融合 AI 服務，到服務，到 2026 年年 AI 相關產業規模支出將超過相關產業規模支出將超過 3000 億美元，億美元，2022-2026 年的復合年增長率年的復合年增長率(CAGR)將達到將達到

27、 27%。據 Frost&Sullivan數據顯示，2021 年中國 AI+金融服務的市場規模約為 23 億元人民幣，從 2017 年到 2021年的復合年增長率為104.3%，未來其市場規模預計將在2026年達到約107億元人民幣。同時，AI 解決方案在醫療領域的市場規模從 2017 年的約 4 億人民幣增加到 2021 年的24 億人民幣左右，CAGR 為 54.1%。人工智能需要巨人工智能需要巨量量的計算能力的計算能力。數據中心必須提供強大的計算能力和存儲資源，人工智能才能實時地處理大量數據集并進行訓練和推理。通過 GPU 和 TPU 等專用硬件，數據中心可以加速復雜的計算，支持人工智能

28、應用程序和工作負載。TrendForce 數據顯示，2022 年，配備通用 GPU（GPGPU）的 AI 服務器僅占全球服務器年出貨量的 1%。預計從預計從 2022 年到年到 2026 年，人工智能服務器的出貨量將以年，人工智能服務器的出貨量將以 10.8%的的 CAGR 增長增長。Reportlinker 在其發布的 2023 人工智能芯片報告中提出，全球 AI 芯片市場將從 2022 年的 156.5 億美元增長到 2023 年的 232.9 億美元，復合年增長率（CAGR）為 48.8%。預預計計 2027 年人工智能芯片將增長到年人工智能芯片將增長到 888.5 億美元，億美元，20

29、23-2027 年年 CAGR 為為 39.8%?，F在，AI 芯片市場的主要參與者包括 NVIDIA、Intel、AMD、Alphabet、Mediatek、Qualcomm、NXP 等。但在數據中心市場，競爭的焦點主要集中在在數據中心市場，競爭的焦點主要集中在 NVIDIA、Intel 和和 AMD 之間之間。#3）數據中心為數據中心為 AMD 首要戰略重點，具有豐富產品組合首要戰略重點，具有豐富產品組合 請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 8/29 伴隨 5G、人工智能、云服務等業務的快速發展，催生出了大量的數據中心

30、的需求。根據中國信通院的數據，數據中心的規模從 2017 年的 465.5 億美元增長到 2022 年的746.5 億美元，過去 5 年的年均復合增長率為 9.9%。隨著未來人工智能大模型等信息技術的不斷發展，對于數據中心的需求也會對于數據中心的需求也會加速加速增長增長。數據中心是數據中心是 AMD 的首要戰略重點的首要戰略重點。AMD 除了有著領先的 Epyc 處理器之外，還提供了非常完整的產品組合，包括為 HPC 和 AI 構建的 Instinct GPU 加速器、收購 Xilinx 獲得的領先 FPGA 和自適應 SoC，以及通過收購 Pensando 獲得的領先 DPU。AMD 有著業

31、內最廣泛的數據中心產品組合有著業內最廣泛的數據中心產品組合。圖圖5：全球云計算市場規模全球云計算市場規模（億美元）（億美元）圖圖6：2017-2023E 全球數據中心市場規模（億美元）全球數據中心市場規模（億美元）數據來源：中國信通院，東吳證券研究所 數據來源：中國信通院，東吳證券研究所 2.2.EPYC 霄龍處理器：保持競爭力，擴大市場份額霄龍處理器：保持競爭力，擴大市場份額#1）EPYC 霄龍處理器發展歷史霄龍處理器發展歷史回顧回顧 AMD 在在 2017 年發布了第一代霄龍處理器年發布了第一代霄龍處理器。第一代 EPYC 處理器代號為“那不勒斯”，還支持 128 條 PCIE 3.0 通

32、道，具有 8 個內存通道。AMD 在 2019 年推出了代號為“羅馬”的第二代霄龍處理器，其最高支持 64 核 128 線程，128 條 PCIE 4.0 通道，8個內存通道；在 2021 年推出了代號為“米蘭”的第三代霄龍處理器，其最高支持 64 核128 線程，128 條 PCIE 4.0 通道，8 個內存通道；在 2022 年推出了代號為“熱那亞”的第四代霄龍處理器，其最高支持 128 核 256 線程，128 條 PCIE 5.0 通道，12 個內存通道。同時，AMD 分別在分別在 2022 年和年和 2023 年對“米蘭”和“熱那亞”系列處理器加入了年對“米蘭”和“熱那亞”系列處理器

33、加入了3D V-Cache 技術技術。#2）EPYC 霄龍處理器技術性價比領先，份額不斷擴大霄龍處理器技術性價比領先，份額不斷擴大 過去幾十年來，半導體行業一直按照摩爾定律的規律發展，憑借著芯片制造工藝的迭代，使得每 18 個月芯片性能提升一倍。但是當工藝演進到當工藝演進到 5nm，3nm 節點，提升晶節點，提升晶體管密度越來越難，同時由于集成度過高，功耗密度越來越大，供電和散熱也面臨著體管密度越來越難，同時由于集成度過高，功耗密度越來越大，供電和散熱也面臨著很很大大挑戰挑戰。Chiplet 技術是摩爾定律逐漸放緩情況下，持續提高集成度和芯片算力的重要途徑。05001,0001,5002,00

34、02,5003,0003,5004,0004,50020172018201920202021202201002003004005006007008009002017201820192020202120222023E 請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 9/29 使用 Chiplet 技術，可以將大型單片芯片劃分為多個相同或者不同的小芯片，這些小芯片可以使用相同或者不同的工藝節點制造，再通過跨芯片互聯和封裝技術進行封裝級別集成，降低成本的同時獲得更高的集成度降低成本的同時獲得更高的集成度。同時，由于數據中心應用端的算力需求

35、仍在不斷增加，chiplet 式的設計也有利于堆算力，AMD 最先進的霄龍處理器實現了 128 個核心 256 個線程。所以，對于現代數據對于現代數據中心，中心，Chiplet 設計滿足了云計算的多核需求，成本更加低，能耗比更加優秀設計滿足了云計算的多核需求，成本更加低，能耗比更加優秀。AMD 在在 Chiplet 技術上有先發優勢技術上有先發優勢，AMD 在 2019 年推出的 Zen2 架構中，就采用了 Chiplet 小芯片設計，使用 8 塊 CPU 芯片實現 64 核，是當時英特爾性能最佳處理器的兩倍。Rome 設計增加了第九個小芯片，它集中了所有的 DRAM 和 I/O 電路。圖圖7

36、：EPYC 霄龍處理器迭代歷史霄龍處理器迭代歷史 圖圖8：Rome 系列霄龍處理器系列霄龍處理器 數據來源：公司官網，東吳證券研究所 數據來源：公司公告，東吳證券研究所 Intel 在 23 年推出的最新一代至強處理器中也首次使用了 Chiplet，最高支持 60核/128 線程，包括未來的 14 代酷睿處理器也會使用 Chiplet 技術。但是 AMD 的 EPYC 處理器受益于 AMD 的技術積累和 Zen 架構的特點，在每瓦性能、核心在每瓦性能、核心/線程數量、運營成線程數量、運營成本都占據了優勢本都占據了優勢。AMD 發布的 EPYC 9754 可以支持 128 核/256 線程。這意

37、味著第四代 Epyc 的核心密度優勢可以使云服務提供商能夠支持超過兩倍的服務器實例數量支持超過兩倍的服務器實例數量。在 AMD 數據中心和 AI 首映式中，AMD 對比了 EPYC 霄龍處理器最新的 EPYC 9654 和Intel 至強處理器中最新的 Xeon 8490H，AMD 的處理器性能領先。AMD 的處理器能效比比英特爾強 80%，Java 編譯性能要強 70%，云計算性能（整數）要強 80%，Vmmark 基準要強 70%。AMD CEO 稱，AMD 的 Epyc 處理器在前 10 名最快的超級計算機中的占據了 5 臺，包括 Frontier，這是第一臺使用惠普企業硬件構建的百億億

38、次計算計算機。霄龍處理器性能和運營成本的獨特優勢得到業界的廣泛認可霄龍處理器性能和運營成本的獨特優勢得到業界的廣泛認可。微軟 Azure、AWS、谷歌云、HPE 和其它廠商都將 EPYC 處理器運用在了機密計算、通用工作負載、內存密集型工作負載、視覺工作負載等場景。AMDAMD 的服務器的服務器 CPUCPU 份額也不斷提高份額也不斷提高，從 2017 年第四季度的 0.8%提升到了 2023 年的第一季度的 18%。預計 2024 年份額達到 20%，2027 年份額達到 25%。請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 1

39、0/29 圖圖9：EPYC 9654 和和 Xeon 8490H 性能對比性能對比 圖圖10：AMD 和和 Intel 服務器服務器 CPU 份額份額 數據來源：AMD 數據中心和 AI 首映式，東吳證券研究所 數據來源：Mercury Research，東吳證券研究所 2.3.Instinct MI AI 加速器：生態、集群問題有望解決，加速器：生態、集群問題有望解決，AMD 業績迎來爆發業績迎來爆發#1）Instinct MI 300A：面向高性能運算：面向高性能運算 HPC MI300A 是面向是面向 HPC 產品定位產品定位，因此產品形態是 CPU+GPU/APU 合封 Chiplet

40、 的方式(24 個 Zen4 core 及其 I/0，128G HBM3，封裝了 13 個 Chiplet);并改造了底層 IF 高速互連和 UMA 內存架構。首批采購方也是美國國家超算采購方也是美國國家超算(EI Capitan Exascale)。在在 Instinct MI 300A 中，使用了新一代的中，使用了新一代的 APU 架構架構。在 Instinct MI300A 中，它允許兩種處理器類型共享高速、低延遲的統一內存空間。這將使得在 CPU 和 GPU 核心之間快速、輕松地傳遞數據成為可能，讓每個處理器類型分別處理它們最擅長的計算方面。此外，它還將顯著簡化高性能計算（HPC）編程

41、，因為它讓兩種處理器類型直接訪問相同的內存池，而不僅僅是一個隱藏物理差異的統一虛擬內存空間的副本，而是一個真正共享和物理統一的內存空間。AMD 宣稱，instinct MI300A 對比對比 instinct MI250X 在在 AI性能上有著八倍的提升，每瓦的性能上有著八倍的提升，每瓦的 AI 性能上有著性能上有著 5 倍的性能提升倍的性能提升。圖圖11：CDNA 架構架構內存模式迭代內存模式迭代 圖圖12：Instinct MI300A 性能提升預測性能提升預測 數據來源：公司官網，CES2023，東吳證券研究所 數據來源：公司官網，CES2023，東吳證券研究所#2）Instinct M

42、I 300X：面向大模型人工智能：面向大模型人工智能 M1300X 是是 AI/DL 加速器產品加速器產品，是，是 AI 客戶的第一選擇客戶的第一選擇。4 個 SoC die 全部選擇放GPU，而 8 個 HBM3 的槽位也從 16GB 的規格升級到了 24GB 的規格-集成了集成了 192GB的的 HBM3，5.2TB/s 存儲帶寬，存儲帶寬，896GB/s 的的 Infinity Fabric 互連帶寬互連帶寬。而 NVIDIA 的0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%4Q173Q181Q193Q191Q203Q201Q213Q211Q223Q221Q23AMD

43、Intel 請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 11/29 GH200實際上是256組CPU 480GB LPDDR5X+256組GPU 96GH HBM3，低速LPDDR5X是延遲瓶頸。在市場需求發生大語言模型這種重大變化情況下，在市場需求發生大語言模型這種重大變化情況下，AMD 的產品比的產品比 NVIDIA更加符合市場需求更加符合市場需求。Instinct MI300X 有著領先的計算和內存性能。MI300X 的內存密度是 H100 的 2.4倍，內存帶寬是 H100 的 1.6 倍。更多的 CDNA3 GPU 核

44、心也會比 Instinct MI300A 有著更強的 AI 計算性能。Instinct MI300X 為大模型而生為大模型而生。生成式 AI 和大預言模型對于加速卡的計算性能和存儲性能要求很高，MI300X 的計算性能和內存性能符合未來 AI 推理對于硬件的要求。在 AI 模型參數越來越龐大的當下，一張 MI300X 就能進行有著 400 億參數的大語言模型的推理。對于有著更多參數的大模型的推理，Instinct MI300X 的優勢會更加明顯。圖圖13：Instinct MI300X 內存性能內存性能 圖圖14：不同不同大模型推理端所需大模型推理端所需 GPU 數量數量（2023 年年，個，

45、個）數據來源：AMD 數據中心和 AI 首映會，東吳證券研究所 數據來源：AMD 數據中心和 AI 首映會，東吳證券研究所；橫軸單位為 10 億#3）ROCm 平臺：工具鏈完善，兼容平臺：工具鏈完善，兼容 CUDA，支持主流平臺，支持主流平臺 ROCm 平臺的開發工具鏈已經相對完善平臺的開發工具鏈已經相對完善。編程模型和 API 有 HIP、OpenCL 和OpenMP；編譯及工具鏈有 ROCmCC、ROCgdb、HIPify 和 ROCm Profiling Tools；支持數學庫有 rocBLAS、rocFFT、rocSOLVER、rocSPARSE 和 rocWMMA；支持并行算法庫有

46、Parallel STL；支持通信庫有 RCCL；支持深度學習庫有 MIOpen、MIGraphX 和MIVisionX；開發工具有 ROCm Data Center Tools、rocm-smi、ROCm Profiling Tools 和ROCmDebugger。ROCm 的 HIP 對應 CUDA API，只需要替換源碼中的 CUDA 為 HPI 就可以完全移植，ROCm 工具鏈中的 HIPify 可以實現將 CUDA 原生代碼轉化為 HIP 原生 c+代碼ROCm 的工具鏈基本能夠覆蓋工具鏈基本能夠覆蓋 CUDA，工具加上編譯模型基本能夠做到全兼容，工具加上編譯模型基本能夠做到全兼容。

47、AMD 對于對于 TensorFlow、Pytorch 這樣的主流深度學習框架進行了專門的優化這樣的主流深度學習框架進行了專門的優化。所以在 pytorch 上使用 ROCm 非常容易。在 2023 年第一季度公司宣布其 ROCm 系統融入 PyTorch 2.0 框架，目前 TensorFlow 和 Caffe 深度學習框架也已加入第五代 ROCm。在文章 TorchBench:Benchmarking PyTorch with High API Surface Coverage 中，在 Pytorch 框架中分別使用 A100 和 MX210 進行性能測試，有些模型在 A100 上的表現更

48、加好，有些模型在 MX210 上的表現更加好?？傮w上 MX210 和 A100 差距不大，對于051015202530354040B175B340B540BGPU使用數量（個）參數量（B為10億）MI 300X 192G對比GPU 80GFalconGPT-3PaLM2PaLM 請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 12/29 經過優化的主流框架，ROCm 是完全可用的。圖圖15：ROCm 平臺轉譯平臺轉譯 CUDA 代碼代碼 圖圖16：ROCm 和和 CUDA 工具鏈對應圖工具鏈對應圖 數據來源：公司官網，東吳證券研究所

49、 數據來源：公司官網，東吳證券研究所#4）AI 加速器：存在不足，有望改善業績迎來爆發加速器：存在不足，有望改善業績迎來爆發 ROCm 平臺起步晚，應用場景覆蓋窄平臺起步晚，應用場景覆蓋窄。由于 ROCm 平臺起步晚，對于對于 GPU 加速庫加速庫的支持沒有的支持沒有 NVIDIA CUDA 全面全面，ROCm 相比 CUDA 缺失了標準數學函數庫、隨機數生成庫、圖像和視頻相關庫等等?，F在 ROCm 主要的應用場景為主要的應用場景為 HPC 計算計算，AMD 為Oak Ridge 國家實驗室設計的 Frontier 超級計算機是世界上速度最快的 HPC 計算機。而CUDA 由于多年的發展，有著

50、豐富的加速庫支持，基本應用場景能夠覆蓋全場景由于多年的發展，有著豐富的加速庫支持，基本應用場景能夠覆蓋全場景，構成了軟硬件結合的完整生態體系。此外，ROCm 的社區不完善，對消費級顯卡支持差的社區不完善，對消費級顯卡支持差。ROCm 平臺的適配性沒有那么好，對于個人用戶，如果不是在主流平臺上運行，使用的環境場景沒有做特定的適配，配置 AMD 的 HIP 平臺還是相當費時費力的，編譯報錯也難以處理。而對于 ROCm 而言，整體的社區資源沒有那么多，AMD 的技術支持也不可能做到全面的覆蓋。ROCm平臺只支持 Instinct 系列 GPU 的部分 SKUs，消費級上只支持少量 Radeon RX

51、 6000 系、7000 系顯卡，以及 Radeon R9 Fury。但是，軟件生態有望在軟件生態有望在 AMD 大力投入和其它廠商積極扶持下有望徹底改善大力投入和其它廠商積極扶持下有望徹底改善。微軟微軟和其他云服務商大力扶持促進和其他云服務商大力扶持促進 ROCm 生態成型生態成型。微軟使用 AMD Instinct MI200 加速器來支持大規模的 AI 訓練工作負載。其 Azure 被打造成首個部署 AMD Instinct MI200加速器集群用于大規模 AI 訓練的公共云；Pytorch 也和 AMD 一塊作為合作伙伴構建ROCm 的軟件堆棧。在 AI 開發中，神經網絡工作負載從一個

52、平臺移動到另一個平臺很困難。Pytorch 正在幫助 AMD ROCm 簡化這個過程；Hugging Face 也和 AMD 建立了合作，Hugging Face 將針對 AMD 平臺優化所有模型，從 lnstinctGPU 開始，再之后是 AMD的其它產品。Hugging Face 還將一些最受歡迎的庫，通過不斷的測試和調整使之更加AMD 硬件。Hugging Face 認為，由于內存容量和帶寬優勢，AMD 能夠為數據中心的大語言模型提供動力。AMD 也在逐漸完善也在逐漸完善 ROCm 生態，將更多用戶引入生態，將更多用戶引入 ROCm。據 請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后

53、的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 13/29 AMD GPU 業務負責人，AMD 在將 ROCm 平臺拓展到使用 RDNA 架構的消費端的Radeon GPU。雖然目前僅有部分 SKU 支 持 Windows 系統，但主流 Radeon 顯卡用戶可以開始試用過去僅專業顯卡才能使用的 AMD ROCm(5.6.0 Alpha)，這一趨勢會逐漸完善 ROCm 社區生態。此外，對于 AI 加速器。隨著如今大模型需求的參數越來越多，需要將 AI 加速器大規模部署，但AMD缺乏足夠的大規模部署AI加速器的案例。不過AMD收購的收購的Pensando公司帶來的交換機、公司帶來的交

54、換機、DPU 相關技術有望幫助相關技術有望幫助 AMD 提升大規模集群的部署的能力提升大規模集群的部署的能力。當下，MI300X 更加符合當下大語言模型需更加符合當下大語言模型需求求。同時期 NVIDIA 發布的 GH200 實際上是 256 組 CPU 480GB LPDDR5X+256 組 GPU 96GH HBM3，低速低速 LPDDR5X 是延是延遲瓶頸遲瓶頸。而 MI300X 則是堆料在了大語言模型更加側重的顯存和帶寬，集成了則是堆料在了大語言模型更加側重的顯存和帶寬，集成了 192GB的的 HBM3，5.2TB/s 存儲帶寬，存儲帶寬，896GB/s 的的 Infinity Fab

55、ric 互連帶寬互連帶寬。如果能夠解決軟件生態和集群的問題，再加上 AMD 產品性價比優勢，MI300X 會更加受到客戶青睞會更加受到客戶青睞。AMD 會在 2023 年第四季度生產和出貨 Instinct MI300 系列，初期用戶主要是超算中心。隨著產能增加，AMD 會將 Instinct MI300 系列進一步推廣給進一步推廣給 AI 用戶用戶。AMD 在2024 年的業績有望依靠年的業績有望依靠 Instinct MI AI 加速器迎來爆發加速器迎來爆發。2.4.自適應自適應 SOC 和和 AI 引擎：數據中心業務的重要補充引擎：數據中心業務的重要補充#1）自適應自適應 SOC 和和

56、Vitis 平臺拓展平臺拓展 AMD 計算業務計算業務 自適應自適應 SOC 拓展了拓展了 AMD 計算業務計算業務。2020 年，AMD 宣布對 Xilinx 進行收購，賽靈思的自適應加速平臺歸入了 AMD 的版圖。其中 AI Core 系列提供強大的 AI 推斷和無線加速能力，其 AI 引擎的計算性能超過當前服務器級 CPU 的 100 倍；AI Edge 系列對于功率和熱度受限的邊緣應用，提供了超過領先 GPU 的 4 倍 AI 性能/瓦特。Vitis 平臺也是平臺也是 ROCm 平臺生態重要補充平臺生態重要補充。其中，對于對于 ROCm 平臺有重要影響力平臺有重要影響力的工具是的工具是

57、 Vitis AI 開發環境開發環境，它是一個專門的開發環境，用于在 Xilinx 嵌入式平臺、Alveo 加速卡或云端 FPGA 實例上加速 AI 推斷。Vitis AI 開發環境不僅支持業界領先的深度學習框架，如 Tensorflow 和 Caffee，而且還提供全面的 API 進行剪枝、量化、優化和編譯訓練過的網絡，從而可以為部署的應用提高 AI 推斷性能。圖圖17：Xilinx 芯片芯片 圖圖18：VITIS AI 開發環境開發環境 數據來源：公司官網，東吳證券研究所 數據來源：公司官網，東吳證券研究所 請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東

58、吳證券研究所 海外公司深度 14/29#2）AI 引擎整合引擎整合 AI 平臺，覆蓋平臺，覆蓋 AI 應用全場景應用全場景 AMD 使用使用 Xilinx IP 來構建來構建 AI 引擎，引入到其它硬件中引擎，引入到其它硬件中。在 AMD 新命名的自適應架構構建模塊 XDNA 中，AI 引擎將被納入其中，并將在未來的產品中應用于公司的多個領域。AMD 已經將 AI 引擎整合到了代號為 Phoenix Point 的移動端芯片，也就是CES2023 上發布的 Ryzen 7040 系列 CPU。與 Intel 處理器上的 GNA 相比，XDNA 提供了四個并行的 AI 處理流，用于處理多任務 A

59、I 工作負載，而幾乎不需要使用 x86 核心或RDNA3 CUs 進行其處理堆棧。AMD 將利用將利用 XDNA 引擎處理各種引擎處理各種 AI 加速任務，包括加速任務，包括圖像處理圖像處理。Xilinx AI Engine 會促進 AMD 在加速卡領域的定制化服務大幅領先英偉達，協助云廠商在特定算法模塊上進行訓練，進一步降本增效。這種技術和硬件的融合可以幫助技術和硬件的融合可以幫助AMD 未來在約未來在約 1500 億美元的云計算、邊緣計算和智能億美元的云計算、邊緣計算和智能設備市場機遇中占據更大份額設備市場機遇中占據更大份額。將自適應將自適應 SOC、AI 引擎、引擎、EPYC 處理器和處

60、理器和 Instinct 加速卡組合，可以覆蓋全場景加速卡組合，可以覆蓋全場景覆蓋覆蓋 AI 數據計算需求數據計算需求。針對 AI 應用需求進行如下定位：Ryzen 和 Epyc CPU，包括搭載 AI 引擎的 Ryzen CPU，將覆蓋用于訓練和推理小型到中型模型；搭載 AI 引擎的 Epyc CPU、Radeon GPU 和 Versal 芯片將覆蓋用于訓練和推理中型到大型模型；Instinct GPU和 Xilinx 的自適應芯片將覆蓋用于訓練和推理超大型模型。圖圖19：AMD AI 產品覆蓋規劃圖產品覆蓋規劃圖 數據來源：公司官網，東吳證券研究所 2.5.Pensando DPU：補全

61、數據中心最后一塊拼圖：補全數據中心最后一塊拼圖#1）DPU 使現代數據中心降低成本，提高性能使現代數據中心降低成本，提高性能 現代數據中心需求復雜現代數據中心需求復雜。數據中心經歷了 3 個演變，第一個發生在 2000 年前后，此時數據中心的模式是客戶機/服務器的模式，然后在 2010 年演變為了云和虛擬化的模式，最后再 2020 年演變成了云和邊緣混合的模式。在這種云和邊緣混合的數據中心云和邊緣混合的數據中心模式中，面臨了很多挑戰，第一是虛擬化的負載，第二是大規模網絡的復雜性，第三是資源管理的挑戰，第四是安全性上的問題。請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證

62、券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 15/29 在當下的數據中心中，服務器的負載能夠從傳統的 30-50%提高至 80-90%；這能為企業帶來大量資源節省。但與此同時，由于一臺物理機往往運行著 N 臺虛擬機或容器，CPU 也需要花費更多資源來應對業務 APP 的各類 IO 需求。根據 AWS 對旗下數據中心的分析統計，CPU 平均會花 30%的計算能力來滿足底層虛擬化和各類網絡 IO 所帶來的開銷。而伴隨云數據中心容器化趨勢的推進，業務的細粒度還在快速增加，而這又會進一步增加 CPU 的負荷。所以，DPU 被設計來卸載這些數據管理和網絡處理任務，讓被設計來卸載這些數據管理和網絡處理任務，讓

63、CPU能夠更高效地執行其主要的計算任務，提高數據中心的整體效率，提高計算資源的利用能夠更高效地執行其主要的計算任務，提高數據中心的整體效率，提高計算資源的利用率，降低數據中心的總體成本，同時提高服務的性能和可靠性率，降低數據中心的總體成本，同時提高服務的性能和可靠性。#2）收購收購 Pensando 補全補全 AMD 數據中心拼圖數據中心拼圖 2022 年 6 月，AMD 宣布 19 億美元收購 Pensando。Pensando 的加入協助 AMD 為他們的 CPU、GPU、FPGA 和自適應 SoC 組合增加了一個領先的分布式服務平臺，協助建立性能最建立性能最優優、安全、靈活、總擁有成本最

64、低的前沿數據中心、安全、靈活、總擁有成本最低的前沿數據中心。Pensando 創新能力強創新能力強。Pensando 不使用現成的 FPGA，而是擁有專門為這種功能設計的自有芯片。網絡路徑主要基于 P4 可編程流水線，并且 Pensando 在將 P4 作為邊緣網絡范例方面投入了大量資源。其產品已經在云和企業客戶中大規模部署，包括高盛、IBM 云、微軟 Azure 和甲骨文云。Pensando 保持競爭力保持競爭力?，F在最新的產品為第二代 Elba，它和第一代的一個區別是從 HBM 切換到 DDR4/5，因為 DDR 的部署更加靈活，且 DDR 的成本也比 HBM 低，但是速度也會更慢。AMD

65、 計劃于 2023 年發布 Giglio DPU，它是 Elba 的成本優化更新版本。在 2024 年，Pensando 將推出 Salina。它被設計為一款采用 5 納米工藝制造的產品，具備 800G 速度的能力。圖圖20：Pensando 產品路線圖產品路線圖 數據來源：公司官網，東吳證券研究所 3.游戲業務：半定制業務短期走弱，游戲顯卡有望增長游戲業務：半定制業務短期走弱，游戲顯卡有望增長 3.1.半定制業務：半定制業務：AMD 獨樹一幟，營收短期下降獨樹一幟，營收短期下降 請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 16

66、/29#1）AMD 在主機半定制業務上占據優勢地位在主機半定制業務上占據優勢地位 如今 AAA 級電子游戲對于圖形技術、游戲規模越來越高，開發成本越來越高，開級電子游戲對于圖形技術、游戲規模越來越高，開發成本越來越高，開發時長越來越長發時長越來越長。其中，R 星的GTA5開發總成本為 2.7 億美元，開發時間為 5 年，荒野大鏢客 2的開發成本為 8 億美元，時間為八年；索尼的地平線：西之絕境成本為 2.12 億美元，時長為 5 年，最后生還者：第二部成本為 2.2 億美元，時長超過 70 個月。Rockstar Game 是知名游戲開發商，其游戲開發速度隨著游戲圖形水平的提高不斷變慢，201

67、1 年前，每年發布數個作品，20112014 年，每年只發布 1 個作品，此后，2014 年至今，只發布了一部新作。同時為為了延長一個電子游戲的壽命和拓寬該游戲的營收，那么就需要考慮不同平臺了延長一個電子游戲的壽命和拓寬該游戲的營收，那么就需要考慮不同平臺之間和跨代平臺之間的兼容性之間和跨代平臺之間的兼容性，根據 Global Games Market Report 分析，截至 2021 年，PC 游戲在游戲市場中占比 20%，而主機游戲占比為 28%，PC 游戲是一個不容忽視的市場，而 PC 采用的都是復雜指令集的處理器。所以一個趨勢就是不同平臺之間都采用一個趨勢就是不同平臺之間都采用 x8

68、6的的 CPU，微軟和索尼的這一代主機同樣是采用了 x86 的 CPU。同樣，掌機為了兼容 PC游戲生態，也會采用 x86 的 CPU，Valve 的 steamdeck 掌機和華碩的 ROG Ally 掌機都采用了 AMD 的定制方案。英偉達有高性能的 GPU，截至 2022 年占據獨立顯卡市場 80%以上的份額。但是英英偉達沒偉達沒有能力設計有能力設計 x86 的的 CPU。Intel 也開發了高性能 GPU，在 2022 年發布了獨立顯卡A750 和 A770，但是英特爾英特爾顯卡的驅動堪憂顯卡的驅動堪憂，在測試驅動和 API 在極限情況下溝通效率的時候，和相同規格的 AMD 和 NVI

69、DIA 顯卡有著明顯的差距。AMD 是唯一能夠同時是唯一能夠同時提供成熟性價比高的提供成熟性價比高的 x86 高性能高性能 CPU 和高性能和高性能 GPU 的廠商的廠商。圖圖21：Rockstar 游戲發布速度游戲發布速度 圖圖22：3DMark API 開銷測試開銷測試 數據來源：公司公告，東吳證券研究所 數據來源：極客灣 Geekerwan，東吳證券研究所#2）主機游戲市場增長緩慢，半定制業務短期營收下降主機游戲市場增長緩慢，半定制業務短期營收下降 當下主機市場增長緩慢，新產品數量減少是主要原因新產品數量減少是主要原因。2022 年全球新上線主機游戲數量為 416 款，較 2021 年減

70、少 311 款，降幅為 42.8%。受到資金獲取難度加劇、人力研發成本上升、區域性局勢不穩定等因素影響，2022 年新上線主機游戲數量大幅度減少，請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 17/29 主機游戲企業，特別是抗風險能力較差的中小企業開始出現生存困難，產品供給側壓力產品供給側壓力增大增大。游戲主機市場預計未來幾年增幅不大游戲主機市場預計未來幾年增幅不大。游戲機的銷量通常在第四年達到峰值，而平臺持有者在此之后往往會重新談判零部件定價。根據 ps4 的數據，其銷量在發布后的第四年 2016 年達到峰值。而當代的游戲主機發

71、布于 2020 年，所以半定制業務預計半定制業務預計 2023 年達到一個峰值，年達到一個峰值，24 年開始收入逐漸年開始收入逐漸減小減小。按照慣例，在當代主機發布 34 年后，會迎來一個性能上的迭代，預計將繼續使用 AMD 方案，所以收入降幅不會很大。圖圖23：全球主機市場規模全球主機市場規模（億美元）（億美元）圖圖24：PS4 系列歷年銷量系列歷年銷量（百萬臺）（百萬臺）數據來源：Ampere Games，東吳證券研究所 數據來源：公司公告，東吳證券研究所#3）AIGC 發展促進游戲行業重新發展，半定制業務營收長期增長發展促進游戲行業重新發展，半定制業務營收長期增長 游戲進入次時代之后，游

72、戲制作成本和時間的急劇上升，導致的游戲數量減少，這是影響游戲行業快速發展的重要阻力。但是 AIGC 技術出現，會降低游戲開發成本，改技術出現，會降低游戲開發成本，改變游戲行業現狀，促進游戲行業未來不斷增長變游戲行業現狀，促進游戲行業未來不斷增長。許多游戲廠商都推出了基于 AIGC 的開發工具：騰訊 AI Lab 發布自研 3D 游戲場景自動生成解決方案，通過 AIGC 技術，幫助開發者在極短時間內打造出高擬真、多樣化的虛擬城市場景；育碧公開內部 AI 工具Ghostwriter，可自動生成 NPC 腳本、編寫游戲劇情、創建任務內容；Roblox 首次推出兩款 AIGC 游戲創建工具 Code

73、Assist 和 Material Generator，用戶可根據簡短提示，生成代碼片段和游戲內物件紋理；Unity 通過 AIGC 技術，實現將文字輸入轉換為游戲資產創造。未來游戲行業的增長也會促進消費者對于游戲機的需求未來游戲行業的增長也會促進消費者對于游戲機的需求。3.2.游戲顯卡業務：營收和市占率不斷提升游戲顯卡業務：營收和市占率不斷提升#1）顯卡顯卡技術不斷迭代技術不斷迭代 2019 年，AMD 推出了基于 RDNA 架構的 RX 5000 系列 GPU，并采用臺積電 7nm工藝，RDNA 架構較先前使用長達七年的架構較先前使用長達七年的 GCN 架構技術大幅提升架構技術大幅提升，每

74、瓦性能比較上一代提升了 50%。2022 年，AMD 推出 RadeonRX 7000 系列，采用突破性的 RDNA3 架構和小芯片設計。AMD RDNA3 架構的小芯片設計結合了架構的小芯片設計結合了 5nm 和和 6nm 工藝節點工藝節點，突破性的架構使得每瓦性能比 RDNA2 架構高出 54%。01002003004005006007002020A2021A2022A0510152025FY2013FY2014FY2015FY2016FY2017FY2018FY2019FY2020FY2021出貨量（百萬臺）請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所

75、東吳證券研究所 海外公司深度 18/29 對標對標 NVIDIA 的的 DLSS 技術，技術，AMD 提出了提出了 FSR 技術技術。FSR 代表 FidelityFX 超分辨率，是 AMD 的 FidelityFX 圖像工具包的最新成員之一。它是一種升級技術，旨在在不損失圖像質量和圖形細節的情況下提高游戲性能。如果使用 4K 等高分辨率玩游戲，會導致明顯的幀速率下降，如果游戲再使用要求苛刻的效果，例如光線追蹤，則游戲流暢度會進一步下降。而 FSR 可以將輸入分辨率降低到可以將輸入分辨率降低到 1080p，然后將輸出放大到接近，然后將輸出放大到接近 4K，它的工作原理是降低游戲的渲染質量，然后

76、分析圖像，檢測邊緣，并使用空間放大，它的工作原理是降低游戲的渲染質量，然后分析圖像，檢測邊緣，并使用空間放大算法以更高的目標分辨率重建它們算法以更高的目標分辨率重建它們。圖圖25：AMD 顯卡產品演進顯卡產品演進 數據來源：公司公告，東吳證券研究所#2）加密貨幣和生產力欠缺加密貨幣和生產力欠缺拉低拉低占有率，營收受二手顯卡和占有率，營收受二手顯卡和 PC 市場庫存影響市場庫存影響 AMD 游戲顯卡業務的市占率在游戲顯卡業務的市占率在 2022 年年 Q1 之后持續走低之后持續走低。第一個原因是受到加密受到加密貨幣的影響貨幣的影響。數字貨幣的“挖礦”業務對 GPU 業務產生了較大影響，NVIDI

77、A 顯卡在“挖礦”效率上優于 AMD 顯卡，在 2020 年 Q4 到 2022 年 Q3“礦潮”期間，AMD 顯卡的市場因為加密貨幣的影響受到了嚴重擠壓。第二個原因是生產力性能差，不被有生生產力性能差，不被有生產力需求的業務用戶或者小型工作室選擇產力需求的業務用戶或者小型工作室選擇。大量生產力軟件都可以使用 NVIDIA 的CUDA 加速來提高效率，如果使用 AMD 來進行兼容，配置會相對繁瑣且效能低。在其它的一些生產力場景中，AMD 顯卡的表現也比 NVIDIA 顯卡差。圖圖26：AMD 桌面級獨立顯卡市占率桌面級獨立顯卡市占率 數據來源：Jon Peddie Research，東吳證券研

78、究所 請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 19/29 圖圖27：AMD 和和 NVIDIA 消費級顯卡生產力對比消費級顯卡生產力對比 數據來源：極客灣 Geekerwan，東吳證券研究所 AMD 游戲業務營收在 2020 年第二季度后不斷提升，但是在在 2022 年第二季度后營年第二季度后營收大幅下降收大幅下降。最首要的原因是受到了 PC 市場庫存高位市場庫存高位的影響，在 20202021 年疫情期間，居家辦公和娛樂需求激增，筆電 PC 等消費性市場享受階段紅利后，需求出現滑落，導致終端庫存在 22 年下半年處于庫存高

79、位。AMD 采取了降低下游庫存壓力的策略，減少了向下游出貨，導致了營收下跌。其次是受到了二手顯卡沖擊二手顯卡沖擊，2022 年 9 月 15 日，以太坊正式轉向 PoS 機制，告別大規模礦機“挖礦”時代，用于“挖礦”的顯卡在這段時間前后大量流入市場。圖圖28：AMD 消費級顯卡營收消費級顯卡營收（百萬美元）（百萬美元）數據來源：公司公告，東吳證券研究所#3）PC 市場回暖和生產力提高助游戲顯卡營收和市占率不斷恢復市場回暖和生產力提高助游戲顯卡營收和市占率不斷恢復 以太坊轉以太坊轉 PoS 之后，消費級顯卡市場恢復正常之后，消費級顯卡市場恢復正常。2022 年 9 月 15 日，以太坊正式轉01

80、002003004005006007001Q20 2Q20 3Q20 4Q20 1Q21 2Q21 3Q21 4Q21 1Q22 2Q22 3Q22 4Q22 1Q23營收（百萬美元）請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 20/29 向 PoS 機制，告別大規模礦機“挖礦”時代。以太坊是“挖礦”收益最高的幣種，其它任何一個幣種都不能通過游戲顯卡獲得相比較的收益，所以消費級顯卡市場在二手礦卡消費級顯卡市場在二手礦卡影響結束后會恢復正常影響結束后會恢復正常。PC 市場恢復，庫存恢復正常市場恢復，庫存恢復正常。品牌廠宏碁表示，2

81、023 年第二季度會是 PC 市場庫存的轉折點，本季下半起已明顯訂單涌進，除教育標案外，商用、消費及電競等領域都有較大量的訂單；華碩表示，庫存去化已經見效，2023 年第二季度動能優于第一季，可預期下半年的傳統季節性需求浮現，但全年市場出貨量仍會低于去年。到 2024 年，老舊的設備將開始需要更新換代，屆時屆時 PC 市場將恢復正常市場將恢復正常。AMD 發力發力提高提高消費級顯卡消費級顯卡生產力，生產力，ROCm 開放給消費級顯卡開放給消費級顯卡。AMD 在 2016 年推出了 ROCm，這是一個開放式軟件平臺，作為英偉達 CUDA 平臺的一個開源替代。2023 年年 4 月份，月份，ROC

82、m 首次來到首次來到 Windows 系統系統，如今支持的消費級顯卡有 RX 6900 XT、RX 6800 XT、Radeon RX 7900 XTX 24GB。AMD 承諾，未來會支持更多的消費級承諾，未來會支持更多的消費級顯卡使用顯卡使用 ROCm 平臺平臺。AMD 的消費級顯卡生產力提高之后，會受到更多業務消費者的的消費級顯卡生產力提高之后，會受到更多業務消費者的青睞青睞。AMD 消費級顯卡具有性價比優勢消費級顯卡具有性價比優勢。將 3Dmark 中的圖形測試分除以顯卡售價，可以發現 AMD 的顯卡在圖形性能的性價比整體優于 NVIDIA 顯卡。圖圖29：NVIDIA 和和 AMD 消

83、費級顯卡性價比對比消費級顯卡性價比對比 數據來源：公司公告，3Dmark，東吳證券研究所 4.客戶端業務：客戶端業務：Zen 架構為消費架構為消費 CPU 基石，遠期增速相對平穩基石，遠期增速相對平穩 4.1.Zen 架構和架構和 3D V-Cache 技術得到市場認可技術得到市場認可#1）Zen 架構不斷調整更新，路線明確架構不斷調整更新，路線明確 2017 年，年，AMD 正式推出了正式推出了 Zen 架構架構。IPC 比上代挖掘機提升了超過 40%。Zen 架構的最小 CPU Complex（CCX）內有四個 x86 核心，每個核心都有獨立的 L1 與 L2 緩存，共享 8MB L3 緩

84、存，每個核心都可以選擇性的附加 SMT 超線程，另外 CCX 內部的核心是可以單獨關閉的。2019 年，年，AMD 推出了推出了 Zen2 架構架構。AMD 第一次在消費級產品129999499649931997999739921992.83.33.64.24.44.55.0012345602,0004,0006,0008,00010,00012,00014,000RTX 4090RTX 4080RTX 4070TIRTX 4060TIRX 7900XTXRX 7900XTRX 7600發布價格（元人民幣）性價比指數（右軸）請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳

85、證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 21/29 中采用了 Chiplet 設計。整個處理器上有個單獨的中央 I/O die，Zen 2 不需要像上代那樣為每個 die 添加內存控制器和單獨的 I/O，核心所在 die 的尺寸也就相對比較小，L3 cache得以做大。在 2020 年底發年底發布的布的 Zen 3 架構架構上，AMD 保留并改進了小芯片設計。改進的一個主要目標是每個 CCD 中的 CCX 結構。在 Zen 2 中，后者包含兩個 CCX，每個都有 4 個內核和 16MB 的 L3 緩存。對于 Zen 3，設計師保留了相同的 8 核整體 CCD 結構，但將它們全部組合成一個 CC

86、X?，F在，I/O 芯片必須管理的唯一 L3 緩存事務是在單獨的 CCD 之間，從而大大改善了每個 CCD 內的數據流。AMD 在在 2022 年年末發布了末發布了 Zen4 架構架構。前端部分變化較大，這里包括指令緩存、分支預測、解碼器、指令緩存、微指令隊列等模塊。執行引擎部分變化較小，存儲隊列維持 64 個不變，二級緩存 DTLB(數據頁表緩沖)從 2K 條目增大了多達 50至 3K 條目，另外還減少了數據緩存端口的沖突幾率。同時 AMD 會在會在 2024 年前推出年前推出 Zen5 架構架構。圖圖30：AMD Zen 架構路線圖架構路線圖 數據來源：公司官網，東吳證券研究所#2）Zen

87、架構助力架構助力 AMD 客戶端份額提升客戶端份額提升 Zen 架構發布后，架構發布后，AMD 客戶端業務份額不斷增長客戶端業務份額不斷增長?？蛻舳藰I務包括了桌面端消費級 CPU 和移動端消費級 CPU。從 18 年后，AMD 客戶端業務份額持續增長。但是在 22年 Q3 受到了影響，因為 Intel 發布的大小核異構 CPU 在消費端營銷上取得了領先。實際上同代產品性能上沒有拉開很大差距。圖圖31：AMD 和和 Intel 桌面端桌面端 CPU 份額份額 數據來源：Mercury Research，東吳證券研究所 0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%AMDInt

88、el 請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 22/29 圖圖32：AMD 和和 Intel 移動端移動端 CPU 份額份額 數據來源：Mercury Research，東吳證券研究所#3）3D V-Cache 技術得到市場認可技術得到市場認可 3D V-Cache 技術最早在技術最早在 Zen3 架構中推出架構中推出。在緩存層次結構中，Zen 3 架構最大的變化是共享 L3 緩存，容量為 32 MB，最多可支持 8 個核心。核心計算復合體以前被劃分為 2x 16 MB。從理論上講，現在每個內核都可以使用完整的 32 MB

89、三級緩存。但 L3 緩存的生產也發生了變化。AMD 也留了一個“后門”，這在實踐中還沒有發揮作用。那就是 L3 高速緩存可通過額外的 SRAM 芯片從 32 MB 擴展到 96 MB。尺寸僅為 36 mm 的緩存芯片放置在 CCD 的 L3 區域，并通過銅焊相互連接。兩個芯片的界面之間的純粘合就足夠了。不需要焊接?，F有緩存陣列和附加緩存之間的連接是通過 TSV 實現的。AMD 在緩存塊之間提供兩行 TSV 連接。對于每個 8 MB 3D V-Cache Slide，AMD 提供 1,024 個連接。因此，CCX 和 3D V-Cache 之間有 8,192 個連接。TSV 接口提供每片超過 2

90、 TBit/s 的帶寬。L3 高速緩存的環形總線在兩個方向上也實現了超過 2 TB/s 的速度，因此能夠為內核提供最大的 L3 高速緩存帶寬。由于由于 3D V-Cache 的性能提升，采用該技術的銳龍的性能提升，采用該技術的銳龍 5800X3D 受到市場熱捧受到市場熱捧。AMD發布的 5800X3D 中運用了 3d V-Cache 技術，其優秀的游戲性能和性價比受到了消費者的青睞。即使在 Intel 推出了全新一代的 CPU 以及 AMD 推出了非 3d V-Cache 版本的新一代 CPU，5800X3D 的銷量依然領先，根據德國在線零售商 Mindfactory 的數據，5800X3D

91、自從發布以來一直是銷量榜的榜首。圖圖33：3D V-Cache 技術技術 數據來源：公司官網，東吳證券研究所 0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%AMDIntel 請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 23/29 4.2.客戶端營收隨客戶端營收隨 PC 市場恢復，但增長遭遇瓶頸市場恢復，但增長遭遇瓶頸 PC 市場正在回暖市場正在回暖。在 20202021 年疫情期間，居家辦公和娛樂需求激增，筆電 PC等消費性市場享受階段紅利后，需求出現滑落，導致終端庫存在 22 年下半年處于庫存高位。AMD

92、采取了降低下游庫存壓力的策略，減少了向下游出貨，導致了營收下跌。但是到 23 年 2 季度，庫存問題已經大大改善。到 2024 年，老舊的設備將開始需要更新換代。隨著隨著 PC 市場需求回暖，市場需求回暖，AMD 的客戶端業務營收也會恢復正常的客戶端業務營收也會恢復正常。AMD 客戶端產品暫時失去性價比優勢客戶端產品暫時失去性價比優勢。AMD 推出 Zen4 架構的 7000 系 CPU 時，同時也更新了桌面端 CPU 平臺至 AM5 平臺，且 7000 系 CPU 只支持 DDR5 內存。過去AMD 有著便宜的 AM4 平臺，配合性價比很高的 CPU，很容易受到消費者青睞。但如今三者的組合失

93、去了性價比優勢。所以AMD客戶端業務市占率短期之內提升客戶端業務市占率短期之內提升空間較小空間較小。圖圖34：AMD 客戶端業務營收客戶端業務營收（百萬美元）（百萬美元）數據來源：公司公告，東吳證券研究所 5.嵌入式業務：覆蓋多行業，營收穩定增長嵌入式業務：覆蓋多行業，營收穩定增長 5.1.收購收購 Xilinx 拓展拓展 AMD 業務范圍，邊緣側需求不斷增長業務范圍，邊緣側需求不斷增長 2020 年，AMD 宣布收購 Xilinx，并且在 2022 年完成了收購。有了 Xilinx 的參與，AMD 極大拓寬了業務范圍極大拓寬了業務范圍。如今 AMD 的嵌入式業務在醫療保健，工業，機器人，汽在

94、醫療保健，工業，機器人，汽車，計算機視覺，軍工，航空電子，高速網絡，高性能計算，通信領域都是重要參與者車，計算機視覺，軍工，航空電子，高速網絡，高性能計算，通信領域都是重要參與者。圖圖35：全球全球 FPGA 市場規模市場規模（億美元）（億美元）數據來源：Frost&Sullivan,東吳證券研究所 同時，邊緣側，FPGA 產品需求不斷增長。根據 Frost&Sullivan 統計和預測，全球FPGA 市場規模在 2021 年達到了 68.6 億美元，2025 年有望達到 125.8 億美元，CAGR為 16%，相關業務需求強勁。050010001500200025004Q201Q212Q21

95、3Q214Q211Q222Q223Q224Q221Q23營收（百萬美元）0%2%4%6%8%10%12%14%16%18%20%020406080100120140201720182019202020212022E2023E2024E2025E市場規模(億美元）yoy 請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 24/29 5.2.AMD 嵌入式業務是信息技術行業的重要參與者嵌入式業務是信息技術行業的重要參與者#1）汽車智能化的新玩家汽車智能化的新玩家 隨著汽車行業創新步伐的不斷加快，人們對高性能計算和圖形技術的需求也在不斷增加

96、。智能車機主要有兩條路線，第一種是 ARM 架構芯片+安卓系統，第二種是 X86架構芯片+Linux 系統,AMD 屬于后者。AMD 利用自身優勢迎接高性能智能座艙潮流利用自身優勢迎接高性能智能座艙潮流，除開和特斯拉展開智能座艙合作外，還和和 ECARX 合作，結合 AMD 的銳龍嵌入式 V2000 處理器和 Radeon RX 6000 系列 GPU 開發了沉浸式數字駕駛艙計算平臺，添加更多的功能到數字駕駛艙中。圖圖36：Xilinx 汽車平臺汽車平臺 數據來源：公司公告，東吳證券研究所 AMD 還參與了高級駕駛輔助還參與了高級駕駛輔助。Xilinx 通過與 Seeing Machines

97、合作，為 Seeing Machines 的 Fovio 芯片提供了其車規級芯片的半定制版本。斯巴魯就采用了 Xilinx 的FPGA 方案。同時，賽靈思汽車（賽靈思汽車（XA）平臺在為自動駕駛模塊提供動力方面發揮著關鍵）平臺在為自動駕駛模塊提供動力方面發揮著關鍵作用作用。XA 平臺實現了高速數據聚合、預處理及分配（DAPD）并計算加速。該平臺不僅可優化處理越來越多的復雜安全關鍵型應用，而且還可滿足傳感器和域控制器之間的計算時延、性能、電源效率和功能安全性需求。#2）Versal Premium VP1902 加速半導體設計加速半導體設計 Versal Premium VP1902 自適應自適

98、應 SoC 是世界上最大的自適應是世界上最大的自適應 SoC 和和 FPGA。該 FPGA 簡化日益復雜的半導體設計的驗證，范圍從 Raspberry Pi 中的小型 SoC 到AMD Instinct MI300 等大型下一代加速器。Versal Premium VP1902 加速半導體設計。與 VU19P FPGA 相比，該自適應 SoC 有著 2 倍可編程邏輯密度和 2 倍聚合 I/O 帶寬，隨著容量的增加和 I/O 的降低，芯片制造商可以以更高的速率運行其仿真設計，可以可以縮短設計周期縮短設計周期；人工智能工作負載正在推動芯片制造的復雜性不斷增加，需要下一代解決方案來開發未來的芯片。調

99、試對于投片前驗證和并行軟件開發至關重要。VP1902 自適應 SoC 利用 Versal 架構，與上一代與上一代 VU19P FPGA 相比，調試速度提高了相比，調試速度提高了 8 倍倍。AMD Vivado 機器學習設計套件為客戶提 請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 25/29 供了全面的開發平臺，支持在 VP1902 自適應 SoC 上進行更高效開發的新功能包括自動設計收斂輔助、交互式設計調整、遠程多用戶實時調試和增強的后端編譯，使最終用戶能夠更快地迭代 IC 設計，有著先進的有著先進的設計軟件，生態完善設計軟件，

100、生態完善。圖圖37：Vivado 設計軟件設計軟件 數據來源：公司公告，東吳證券研究所 6.盈利預測與投資評級盈利預測與投資評級 核心假設：1）AI 計算軟件生態和計算卡大規模集群技術進步符合預期，2024 年數據中心業務爆發，對應數據中心業務 23-25E 營收增速分別為-1.5%/116.6%/19.4%。2）PC 市場回暖，消費端業務產品營收增長?？蛻舳藰I務，我們預期 23-25E 營收增速分別為-27.6%/50.2%/4.6%，游戲業務，23-25E 營收增速預期 1.5%/-8.3%/2.5%。3）邊緣側產品需求保持增長，對應嵌入式業務 23-25E 營收增速分別為30.2%/3.

101、1%/10.4%。表表1：公司各業務營收預測（百萬美元）公司各業務營收預測（百萬美元）數據來源：公司年報，東吳證券研究所 表表2：公司營收利潤預測摘要公司營收利潤預測摘要 數據來源：公司年報，東吳證券研究所 2022A2023E2024E2025E總營收（百萬美元）23,60123,10532,17935,840yoy43.6%-2.1%39.3%11.4%營收（百萬美元）6,2944,5546,8397,154yoy-8.3%-27.6%50.2%4.6%營收占比26.7%19.7%21.3%20.0%營收（百萬美元）6,1756,08313,17315,730yoy61.0%-1.5%11

102、6.6%19.4%營收占比26.2%26.3%40.9%43.9%營收（百萬美元）6,4376,5355,9926,140yoy21.5%1.5%-8.3%2.5%營收占比27.3%28.3%18.6%17.1%營收（百萬美元）4,6005,9906,1756,816yoy1267.7%30.2%3.1%10.4%營收占比19.5%25.9%19.2%19.0%客戶端業務數據中心業務游戲業務嵌入式業務2022A2023E2024E2025E總營收（百萬美元）23,60123,10532,17935,840總營收yoy43.6%-2.1%39.3%11.4%營業成本（百萬美元）11,35711,

103、33314,78015,940毛利潤（百萬美元）12,24411,77217,39919,899毛利率51.9%50.9%54.1%55.5%Non-GAAP 凈利潤（百萬美元）5,5044,8697,8229,226Non-GAAP 凈利率23.3%21.1%24.3%25.7%請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 26/29 盈利預測：預計 2023 年第三季度 PC 市場開始恢復回暖，但全年 PC 市場仍然處于較低水平，加上嵌入式業務受到通信行業需求下降影響，2023 年營收出現下滑；2024、2025 年度因 PC

104、 市場恢復和 Instinct MI 300X 加速卡出貨而迎來業績爆發。預計 2023-2025 年營收增速分別為-2%、39%、11%，由于數據中心產品高毛利的特點，毛利率（Non-GAAP）將為 51%、54%、56%，對應凈利率（Non-GAAP）分別為 21%、24%、26%?？杀裙荆篏PU 和 CPU 都呈寡頭壟斷格局，考慮到業務類似性，美股的英偉達（NVIDIA，可比 GPU 業務）和英特爾（INTEL，可比 CPU 業務）作為可比公司，2023-2024 年平均的 NON-GAAP PE 分別為 62 倍、32 倍。我們預計公司 2023-2025 年 NON-GAAP 凈利

105、潤分別為 48.7 億、78.2 億、92.3 億美元，對應現價（8 月 9 日）PE 分別為 37 倍、23 倍、19 倍，考慮到 Instinct MI 300X加速器和消費級顯卡重新帶動增長預期，首次覆蓋予以“買入”評級。表表3：可比公司估值可比公司估值 注：收盤價更新至 2023 年 8 月 9 日，美元兌人民幣匯率為 7.2。英偉達盈利預測來自東吳，英特爾盈利預測來自Bloomberg。7.風險提示風險提示 1）AMD 軟件團隊規模不足軟件團隊規模不足。AMD 的產品驅動會出現優化問題，顯卡 7900 xtx發布初期，其在部分軟件游戲上表現不如上一代產品 6950 xt；AMD 游戲

106、者開發大會 GDC2023 上，AMD 發布了 FSR3.0，這項技術在 FSR 2 的基礎上新增了游戲插幀技術，使得游戲性能提升一倍。AMD 承諾很快推出這個技術，但是直到2023 年 7 月，AMD 并沒有再給出這項技術的相關信息；AMD 的 7040 系列在更換 5nm 和 Zen4 后，在筆記本相對 Intel 的 Raptor Lake 競爭力充分，并且有了 AI 引擎的加入，在移動端 CPU 上有望大大提高市場份額。但是出現了LPDDR5 內存會出現睡眠睡死的 bug，LPDDR5 的產品上市時間嚴重拖延，錯失市場份額。2）業務和份額受到英特爾挑戰業務和份額受到英特爾挑戰。AMD

107、歷年的年度營收都不到 Intel 的 1/10。而且Intel的盈利來源也遠不止CPU市場；Intel近些年的財務狀況始終十分健康。在財力雄厚，重新擁有技術方面的領先優勢或許也并不算難事；英特爾制定推動了很多半導體行業的標準，仍然是半導體行業的領導者；英特爾也重新入局了獨立 GPU，英特爾在顯卡技術上的儲備并不差，可能憑借其技術儲備和研發能力擠壓 AMD 獨立顯卡的份額。3）Instinct MI300X 集群技術瓶頸集群技術瓶頸。Instinct MI300X 非常符合當下大語言模型2022A2023E2024E2022A2023E2024ENVDA.O英偉達1051184188236126

108、5644INTC.O英特爾1436-722171N.A.6820可比公司均值N.A.6232AMD.O超威半導體1784.83554978323723總市值（億美元）NON-GAAP凈利潤（億美元）PE(NON-GAAP)股票代碼公司名稱 請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 27/29 的需求，但是集群技術還存在瓶頸。AMD 并未明確說明 MI300X Platform 標準機型的機內和機間 Pod 的互連拓撲，僅僅談到了更高速率的 Infinity Fabric/架構，以及 8 顆 MI300X 互連為一組的標準。如果

109、未解決 IMP 機內銅纜互連以及Rack-to-Rack 機間 RDMA 的硬問題，這就十分不利于 MI300X in AIDC 場景的生產級部署。4）數據中心市場發展受阻數據中心市場發展受阻。人工智能發展可能會帶來倫理問題，可能會遭到政府和相關監管部門的限制；同時生成式人工智能的生產內容未來也會受到監管和限制；人工智能發展需要大量數據，這些數據同樣會帶來隱私的問題，數據的匱乏也會導致人工智能發展受阻。請務必閱讀正文之后的免責聲明部分請務必閱讀正文之后的免責聲明部分 東吳證券研究所東吳證券研究所 海外公司深度 28/29 超威半導體超威半導體三大財務預測表三大財務預測表 Table_Finan

110、ce 資產負債表（百萬資產負債表（百萬美美元）元）2022A 2023E 2024E 2025E 利潤表（百萬利潤表（百萬美美元）元）2022A 2023E 2024E 2025E 流動資產流動資產 15,019 15,771 18,659 22,255 營業總收入營業總收入 23,601 23,105 32,179 35,840 現金及現金等價物 4,835 3,863 4,949 7,507 營業成本 11,357 11,333 14,780 15,940 應收賬款及票據 4,126 4,183 5,103 5,684 銷售費用 1,906 1,843 2,403 3,016 存貨 3,7

111、71 4,166 5,049 5,505 管理費用 0 0 0 0 其他流動資產 2,287 3,558 3,558 3,558 研發費用 5,005 5,772 6,787 7,537 非流動資產非流動資產 52,561 51,949 51,713 51,477 其他費用 0 0 0 0 固定資產 1,513 1,518 1,342 1,166 經營利潤經營利潤 5,333 4,156 8,210 9,346 商譽及無形資產 0 0 0 0 利息收入 80-72 40 40 長期投資 0 0 0 0 利息支出 0 0 0 0 其他長期投資 0 0 0 0 其他收益-4,069-3,788-3

112、,800-3,800 其他非流動資產 51,048 50,431 50,371 50,311 利潤總額利潤總額 1,184 440 4,370 5,506 資產總計資產總計 67,580 67,720 70,372 73,732 所得稅-122 87 568 716 流動負債流動負債 6,369 7,041 7,658 7,995 凈利潤凈利潤 1,320 355 3,802 5,506 短期借款 0 0 0 0 少數股東損益 0 0 0 0 應付賬款及票據 0 0 0 0 GAAP凈利潤凈利潤 1,320 355 3,802 5,506 其他 6,369 7,041 7,658 7,995

113、EBIT 1,522 196 3,274 4,830 非流動負債非流動負債 6,461 6,363 6,363 6,363 EBITDA 5,959 4,792 8,846 9,982 長期借款 2,467 2,467 2,467 2,467 Non-GAAP凈利潤凈利潤 5,504 4,869 7,822 9,226 其他 3,994 3,896 3,896 3,896 負債合計負債合計 12,830 13,404 14,021 14,358 股本 0 0 0 0 主要財務比率主要財務比率 2022A 2023E 2024E 2025E 少數股東權益 0 0 0 0 NON-GAAP EPS

114、(美元)3.40 3.04 4.95 5.92 歸屬母公司股東權益 54,750 54,316 56,351 59,374 每股凈資產(美元)33.99 33.93 35.67 38.08 負債和股東權益負債和股東權益 67,580 67,720 70,372 73,732 發行在外股份(百萬股)1,611 1,601 1,580 1,559 ROIC(%)3%0%4%6%ROE(%)2%1%7%9%現金流量表（百萬現金流量表（百萬美美元）元）2022A 2023E 2024E 2025E 毛利率(%)52%51%54%56%經營活動現金流 3,565 2,761 4,473 5,945 NO

115、N-GAAP 凈利率(%)23%21%24%26%投資活動現金流 1,999-1,529-400-400 資產負債率(%)19%20%20%19%籌資活動現金流-2,564-2,046-2,987-2,987 收入增長率(%)44%-2%39%11%現金凈增加額 2,300-972 1,086 2,558 NON-GAAP 凈利潤增速(%)60%-12%61%18%折舊和攤銷 626 636 636 636 P/E(NON-GAAP)32 37 23 19 資本開支-450-608-400-400 P/B 3.4 3.5 3.3 3.2 營運資本變動-2,074 42-1,185-701 EV

116、/EBITDA 31 39 21 18 數據來源:Wind，東吳證券研究所，全文如無特殊注明，相關數據的貨幣單位均為美元美元，美元美元：人民幣：人民幣匯率為匯率為2023年年8月月9日的日的7.2，預測均為東吳證券研究所預測。免責及評級說明部分 免責聲明免責聲明 東吳證券股份有限公司經中國證券監督管理委員會批準，已具備證券投資咨詢業務資格。本研究報告僅供東吳證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）的客戶使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見并不構成對任何人的投資建議，本公司及作者不對任何人因使用本報告中的內容所導致的任何后果負任何責任。任何形式

117、的分享證券投資收益或者分擔證券投資損失的書面或口頭承諾均為無效。在法律許可的情況下，東吳證券及其所屬關聯機構可能會持有報告中提到的公司所發行的證券并進行交易，還可能為這些公司提供投資銀行服務或其他服務。市場有風險，投資需謹慎。本報告是基于本公司分析師認為可靠且已公開的信息，本公司力求但不保證這些信息的準確性和完整性，也不保證文中觀點或陳述不會發生任何變更，在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告。本報告的版權歸本公司所有，未經書面許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制和發布。經授權刊載、轉發本報告或者摘要的，應當注明出處為東吳證券研究所，并注明本報告發布人和發布日

118、期，提示使用本報告的風險，且不得對本報告進行有悖原意的引用、刪節和修改。未經授權或未按要求刊載、轉發本報告的，應當承擔相應的法律責任。本公司將保留向其追究法律責任的權利。東吳證券投資評級標準東吳證券投資評級標準 投資評級基于分析師對報告發布日后 6 至 12 個月內行業或公司回報潛力相對基準表現的預期（A 股市場基準為滬深 300 指數，香港市場基準為恒生指數，美國市場基準為標普 500 指數，新三板基準指數為三板成指（針對協議轉讓標的）或三板做市指數（針對做市轉讓標的），具體如下：公司投資評級：買入：預期未來 6 個月個股漲跌幅相對基準在 15%以上；增持：預期未來 6 個月個股漲跌幅相對基

119、準介于 5%與 15%之間；中性：預期未來 6 個月個股漲跌幅相對基準介于-5%與 5%之間；減持：預期未來 6 個月個股漲跌幅相對基準介于-15%與-5%之間；賣出：預期未來 6 個月個股漲跌幅相對基準在-15%以下。行業投資評級：增持：預期未來 6 個月內，行業指數相對強于基準 5%以上；中性：預期未來 6 個月內，行業指數相對基準-5%與 5%；減持：預期未來 6 個月內，行業指數相對弱于基準 5%以上。我們在此提醒您，不同證券研究機構采用不同的評級術語及評級標準。我們采用的是相對評級體系，表示投資的相對比重建議。投資者買入或者賣出證券的決定應當充分考慮自身特定狀況，如具體投資目的、財務狀況以及特定需求等，并完整理解和使用本報告內容，不應視本報告為做出投資決策的唯一因素。東吳證券研究所 蘇州工業園區星陽街?5 號 郵政編碼：215021 傳真：（0512）62938527