【研報】計算機行業2021年度策略報告：AIOT重新定義世界-20201213（49頁）.pdf

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1、 證券研究報告 請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份公司免責聲明 table_research 行業研究報告行業研究報告計算機計算機行業行業 20202020 年年 1212 月月 1 13 3 日日 2022021 1 年度年度策略報告策略報告_ _AIOTAIOT 重新定義世界重新定義世界 計算機行業計算機行業 推薦推薦 維持評級維持評級 核心觀點：核心觀點： 計算機行業投資范式正在悄然變化，體現為：計算機行業投資范式正在悄然變化，體現為： 1、產業層面，AI 技術不斷升級，物聯網傳感器成本、數據處理 成本以及寬帶成本的不斷下降，而人力成本居高不下，加之 5G 的增 強移動寬帶、高可靠低時

2、延和廣覆蓋大連接特性及與邊緣計算的結 合，使得 AI 與 IoT 加速融合，ICT 產業鏈加速融合，帶來價值重構； 2、計算機行業上市公司從需求驅動向供給驅動轉化，除了“信 創”帶來的供給驅動機會之外，在技術創新層面，計算機行業公司 正在從純 ISV 屬性，向兩端延伸，向上靠“云” ，向下連“端” ，在 不同場景及垂直領域，逐步向軟件定義、數據驅動、硬件智能，軟 硬解耦、模塊融合，最終實現硬件模塊化標準化、軟件云化服務化 的趨勢?；诖?，我們在選股時重點選擇具備“兩化”“軟硬 件一體化”或“云化”能力的公司，因其可帶來“量”的增長形成 規模效應及馬太效應； 3、計算機行業公司投資標的愈發向頭部

3、集中，成長的確定性成 為優選指標，脈沖式增長及低估值標的的投資回報率趨于減弱， “高 成長+高估值”強于“較低成長+低估值” 。 基于以上，我們優選未來確定性最高的產業風口 AIOT 作為投資 脈絡， AIoT=AI+IoT，即融合了人工智能技術的物聯網，萬物智聯， 我們分別從算力側、網絡側、邊緣側及應用側來解構具體投資機會。 三季報財務指標來看，計算機行業過去五年行業整體營收合計 增長 100.15%,弱于電子行業（+183.87%） ，強于傳媒（68.05%）及通 信行業（26.81%） ，過去五年行業整體凈利潤合計增長 38.47%，同樣 弱于電子行業 （+139.25%） ， 強于傳媒

4、 （8.84%） 及通信行業 （14.03%） 。 目前估值 61.8 倍（ttm，整體法） ，盡管處于歷史中位偏高，但因處 于 AIOT 滲透率早期，成長性強，并且我們判斷全球及國內 IT 明年 景氣度處于一個小拐點上揚區間，我們認為行業配置屬性較強，維 持推薦觀點。 投資建議投資建議 我們推薦重點關注 AIOT在智能網聯車及工業互聯網細分賽道的 應用落地，其中也包括了云計算尤其是 SAAS 層投資機會，此外還建 議長期關注金融 IT 細分領域的龍頭公司及預期差較明顯的優質個 股。自下而上方面，我們始終關注財務指標健康，ROE、人均創利、 ROA、應收賬款和預收賬款指標邊際改善的公司。推薦組

5、合小米集團 -W、道通科技、虹軟科技、財富趨勢、傳音控股、中控技術、柏楚 電子、用友網絡、鼎捷軟件、威勝信息、恒生電子、納思達等公司。 風險提示風險提示 行業競爭加??；下游 IT 支出不及預期中美摩擦；受疫情影響供 應鏈風險。 分析師分析師 行業數據行業數據 2020/2020/1212/ /1313 table_report 資料來源：Wind，中國銀河證券研究院整理 行業研究報告行業研究報告/ /計算機計算機 請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份公司免責聲明。 目目 錄錄 一、一、AIOTAIOT 產業萬億市場徐徐打開產業萬億市場徐徐打開 . 1 （一）物聯網（一）物聯網 ARPUARPU

6、 值提升，剪刀差收窄值提升，剪刀差收窄 . 1 （二）（二）5G5G 與與 AIAI 技術帶來產業發展機遇技術帶來產業發展機遇 . 1 （三）政策支持為（三）政策支持為 AIOTAIOT 產業發展營造良好環境產業發展營造良好環境 . 2 （四）（四）AIOTAIOT 產業鏈解構產業鏈解構上游量升價減下游景氣提升上游量升價減下游景氣提升 . 3 二、算力側：二、算力側：AIAI 芯片發展提速，國產芯片具備發展機遇芯片發展提速，國產芯片具備發展機遇 . 7 （一）算力側芯片技術迭代更新，國產（一）算力側芯片技術迭代更新，國產 AIAI 芯片急需場景落地芯片急需場景落地 . 7 （二）（二）AIAI

7、 芯片發展提速，前景空間廣闊芯片發展提速，前景空間廣闊 . 9 （三）英偉達領跑全球市場，國產（三）英偉達領跑全球市場，國產 AIAI 芯片具備發展機遇芯片具備發展機遇 . 12 三、平臺側：格局未定，國內外諸侯割據三、平臺側：格局未定，國內外諸侯割據 . 14 （一）物聯網平臺側居于樞紐地位，參與者眾多（一）物聯網平臺側居于樞紐地位，參與者眾多 . 14 （二）市場處于高速發展階（二）市場處于高速發展階段，生態布局是關鍵突破點段，生態布局是關鍵突破點 . 16 四、網絡側四、網絡側 5G5G 模組需求提升模組需求提升 . 29 五、邊緣側及終端側處于爆發增長前夜五、邊緣側及終端側處于爆發增長

8、前夜 . 30 六、應用側之工業互聯網：平臺為核六、應用側之工業互聯網：平臺為核心，生態為關鍵心，生態為關鍵 . 30 （一）工業互聯網走向落地（一）工業互聯網走向落地 . 30 （二）工業互聯網平臺為產業發展核心（二）工業互聯網平臺為產業發展核心 . 32 （三）工業（三）工業 APPAPP 生態體系為平臺價值實現的關鍵生態體系為平臺價值實現的關鍵 . 34 七、應用側之智能網聯汽車：前景漸明，順周期下迎來高成長期七、應用側之智能網聯汽車：前景漸明，順周期下迎來高成長期 . 37 （一）產業架構與四大驅動因素（一）產業架構與四大驅動因素 . 37 （二）（二）C C- -V2XV2X 產業化

9、部署處于導入期產業化部署處于導入期 . 38 （三）自動駕駛：（三）自動駕駛：L3L3 接近量產，接近量產，L4L4 處于研發和小規模測試階段處于研發和小規模測試階段 . 41 （四）政策：給出明確目標（四）政策：給出明確目標 . 43 八、計算機行業基本面回顧八、計算機行業基本面回顧. 44 （一）全球（一）全球 ITIT 支出明年景氣度反彈，中國市場表現更佳支出明年景氣度反彈，中國市場表現更佳 . 44 （二）計算機行業（二）計算機行業三季度業績承壓三季度業績承壓 . 45 （三）一年內計算機行業漲幅，（三）一年內計算機行業漲幅，PEPE 處于歷史偏高位置處于歷史偏高位置 . 47 九、重

10、點推薦公司九、重點推薦公司 . 48 十、風險提示十、風險提示 . 49 行業研究報告行業研究報告/ /計算機計算機 請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份公司免責聲明。 1 一、一、AIOTAIOT 產業萬億市場徐徐打開產業萬億市場徐徐打開 （一）物聯網 ARPU 值提升，剪刀差收窄 物聯網最早由美國在 1999 年提出，用于指“傳感網” 。過去 20 多年里，物聯網受制于技 術、 成本等因素， 其實一直未能大規模普及， 產業趨勢確定但雷聲大雨點小， 有一點 “狼來了” 的感覺，但在當下物聯網逐漸向 AIoT 方向過渡，IoT+AI，處于爆發前夜。IoT 標準主要解決 數據傳輸技術，而 AIo

11、T 關注新的 IoT 應用形態，更強調的是服務，特別是面向物聯網的后端 處理及應用。AI 與 IoT 相輔相成，IoT 為人工智能提供深度學習所需的海量數據養料，而其 場景化互聯更為 AI 的快速落地提供了基礎； AI 將連接后產生的海量數據經分析決策轉換為價 值。 在政策驅動下，中國物聯網規模迅速放量。工信部統計數據顯示，2020 年 1-10 月蜂窩物 聯網終端用戶 10.8 億戶，同比增長 13.9%，比上年末凈增 5236 萬戶，其中應用于智能制造、 智慧交通、智慧公共事業的終端用戶占比分別達 19.4%、19%、22.7%。目前，中國是全球最 大的 M2M 市場，三大運營商物聯網連接

12、用戶量增長率遠超手機用戶增長率。同時，物聯網 ARPU 值不斷提升， 物聯網連接增速與物聯網收入增速之間的剪刀差不斷收窄。運營商對物聯 網的考核指標逐漸由連接數考核轉化為對出賬收入、 真實激活數等指標的考核， 物聯網場景應 用落地將快速興起。 圖圖 1 1：中移動手機用戶數和物聯網連接數對比：中移動手機用戶數和物聯網連接數對比 圖圖 2 2：中聯通手機用戶數和物聯網連接數對比：中聯通手機用戶數和物聯網連接數對比 資料來源：Wind，中國銀河證券研究院整理 資料來源：Wind，中國銀河證券研究院整理 圖圖 3 3：中電信手機用戶數和物聯網連接數對比：中電信手機用戶數和物聯網連接數對比 圖圖 4

13、4：中國移動物聯網連接增速和收入增速剪刀差收：中國移動物聯網連接增速和收入增速剪刀差收 窄，窄，ARPUARPU 值提升值提升 資料來源：Wind，中國銀河證券研究院整理 資料來源：Wind，物聯網智庫，中國銀河證券研究院整理 （二）5G 與 AI 技術帶來產業發展機遇 AI 技術是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的 一門技術。借助 AI 技術，人類在圖像識別、語音識別等領域的效率迅速提升。 “人工智能” 概念于 1956 年首次被提出，技術發展經歷了“三起兩落” 。受益于 AI 算力對神經網絡算法的 優化，本階段大數據與算力提升結合的 AI 技術有望再圖像識

14、別、語音識別、訓練與推理領域 行業研究報告行業研究報告/ /計算機計算機 請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份公司免責聲明。 2 提高效率。 5G 技術的性能目標是高數據速率、減少延遲、節省能源、降低成本、提高系統容量和大 規模設備連接。隨著 5G 商業化進程的不斷推進，人和設備的不斷連接帶來將數據規模提升和 質量升級，提升數據傳輸速度，增強網絡可靠性，在降低連接成本的同時，拓展連接邊界，助 力 AIOT 市場發展。2019 年 6 月，工信部向中國移動、中國電信、中國聯通和中國廣電發放 了 5G 商用牌照，進一步推動 5G 商業落地。目前，中國在 5G 技術方面的發展位于全球第一 梯隊，研發

15、投入與資本支出均相對較大。 圖圖 5 5：20192019- -20242024 新增新增 5G5G 基站數量（單位：萬）基站數量（單位：萬） 圖圖 6 6：20172017- -20252025 年中國各代移動通信滲透率年中國各代移動通信滲透率 資料來源：中國產業信息網，中國銀河證券研究院整理 資料來源：中國產業信息網，中國銀河證券研究院整理 隨著 AI 技術的不斷進步，物聯網傳感器、數據處理成本及寬帶成本不斷下降、人力成本 卻居高不下，移動互聯流量紅利見頂，上述技術因素的共同驅動下，AIOT 產業展現了良好的 發展勢頭。 圖圖 7 7：傳感器成本呈下降趨勢：傳感器成本呈下降趨勢 圖圖 8

16、8：過去一年軟件業從業人員工資總額增長情況：過去一年軟件業從業人員工資總額增長情況 資料來源：日篤小站，中國銀河證券研究院整理 資料來源：工信部，中國銀河證券研究院整理 （三）政策支持為 AIOT 產業發展營造良好環境 2013 年， 國家開始提出物聯網相關發展戰略， 先后發布物聯網相關發展規劃與行動計劃， 推進物聯網相關產業發展。各省市發布物聯網發展規劃，促進物聯網產業集群建設。 表表 1 1：我國物聯網行業相關政策我國物聯網行業相關政策 時間 發布機構 相關文件 具體內容 2020.4 工信部 2020 年智能網聯汽車標 準化工作要點 推動智能網聯汽車的標準體系與產業需求對接，完善標準體系

17、建設和評估機制。推動通用類 標準、汽車智能化標準的制定。深化與國際標準法規的協調，加強與國外組織的交流合作。 2019.5 公安部 信息安全技術網絡安全 等級保護基本要求 將基礎信息網絡、信息系統、云計算平臺、大數據平臺、移動互聯、物聯網和工業控制系統 等作為等級保護對象，在原有通用安全要求的基礎上新增了安全擴展要求。安全擴展要求主 要針對云計算、移動互聯、物聯網和工業控制系統提出了特殊安全要求，進一步完善了信息 安全保護工作的標準。 2018.7 工信部 擴大和升級信息消費計 劃（2018-2020 年） 推動中小企業業務向云端遷移，到 2020 年，實現中小企業應用云服務快速形成信息化能力

18、， 形成 100 個企業上云典型應用案例。 行業研究報告行業研究報告/ /計算機計算機 請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份公司免責聲明。 3 2018.7 工信部 推動企業上云實施指南 （2018-2020 年） 提出到 2020 年行業企業上云意識和積極性明顯提高，上云比例和應用深度顯著提升，云計 算在企業生產、經營、管理中的應用廣泛普及，全國新增上云企業 100 萬家。形成典型標桿 應用案例 100 個以上，形成一批有影響力、帶動力的云平臺和企業上云體驗中心。 2018.6 公安部 網絡安全等級保護條例 （征求意見稿） 對云計算、人工智能、物聯網等新技術要求進行風險識別及風險管控，體現了

19、等級保護定級 對象大擴展。 2018.4 教育部 高等學校人工智能創新 行動計劃 支持高校聚焦并加強新一代人工智能基礎理論和核心關鍵技術研究，加快機器學習、計算機 視覺等核心關鍵技術研究。高校還要加快建設人工智能科技創新基地，加快建設一流人才隊 伍和高水平創新團隊，支持高校組建一批人工智能、腦科學和認知科學等跨學科、綜合交叉 的創新團隊和創新研究群體。 2018.3 國務院 2018 年國務院政府工作 報告 人工智能再次被列入政府工作報告：加強新一代人工智能研發應用；在醫療、養老、教育、 文化、體育等多領域推進“互聯網+” ；發展智能產業，拓展智能生活。 2018.2 教育部 2018 年教育

20、信息化和網 絡安全工作要點 首次提出網絡安全工作與教育信息化的重要性，要求進一步提升網絡安全人才培養能力和防 護水平。 2017.12 工信部 促進新一代人工智能產 業三年行動計劃 （2018-2020 年） 行動計劃從推動產業發展角度出發，結合“中國制造 2025” ，對新一代人工智能發展規 劃相關任務進行了細化和落實，以信息技術與制造技術深度融合為主線，以新一代人工智 能技術的產業化和集成應用為重點，推動人工智能和實體經濟深度融合。 2017.11 國務院 關于深化“互聯網+先進制 造業”發展工業互聯網的指 導意見 到 2025 年，重點工業行業實現網絡化制造，工業互聯網平臺體系基本完善，

21、形成 3-5 個具有 國際競爭力的工業互聯網平臺，培育百萬工業 APP，實現百萬家企業上云。形成建平臺和用 平臺雙向迭代、互促共進的制造業新生態。 2017.7 國務院 國務院關于印發新一代 人工智能發展規劃的通知 到 2020 年，人工智能技術和應用與世界先進水平同步，人工智能核心產業規模超過 1500 億 元，帶動相關產業規模超過 1 萬億元；2025 年，人工智能基礎理論實現重大突破。部分技術 與應用達到世界領先水平，核心產業規模超過 4000 億元，帶動相關產業規模超過 5 萬億元； 2023 年，人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，核心產業規模超過 1 萬億元， 帶動相關產

22、業規模超過 10 萬億元。 2017.4 工信部 云計算發展三年行動計 劃（2017-2019） 引導軟件企業開發各類 SAAS 應用，積極培育新業態新模式，加快面向云計算的轉型升級。 支持骨干云企業構建產業生態體系，加快做大做強不發。到 2019 年，我國實現云計算產業 規模 4300 億元。 資料來源：工信部等政府網站，中國銀河證券研究院 （四）AIOT 產業鏈解構上游量升價減下游景氣提升 AIoT 是 AI 和 IoT 二者的融合， 將人工智能(AI)賦能物聯網(IoT)，再結合 5G 技術，將 萬物互聯、人機交互做全產業延伸和融合。根據 Ericsson 報告，AIoT 產業鏈組成部分

23、包括硬 件/終端(占比 25%)， 通信服務(占比 10%)，平臺服務(占比 10%)，軟件開發/系統集成/增值 服務(55%)。隨著上游量升價減，下游景氣提升，應用端需求市場預期放量，市場空間可觀。 圖圖 9 9：AIOT 產業鏈主要環節、核心技術及價值分布產業鏈主要環節、核心技術及價值分布 資料來源：中國信通院,億歐智庫，中國銀河證券研究院 行業研究報告行業研究報告/ /計算機計算機 請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份公司免責聲明。 4 行業研究報告行業研究報告/ /計算機計算機 請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份公司免責聲明。 5 圖圖 1010：AIOTAIOT 產業鏈產業鏈圖譜（

24、部分）圖譜（部分） 資料來源：中國銀河證券研究院 圖圖 1111： 20192019- -20232023 年年全球全球 5G5G 手機出貨量及占比手機出貨量及占比 圖圖 1212：20202020 年全球前六大年全球前六大 5G5G 手機手機品牌品牌市占率市占率（預測）（預測） 資料來源：Canalys，中國銀河證券研究院 資料來源：TrendForce，中國銀河證券研究院整理 圖圖 1313：20201919- -20202020 年國內年國內 5G5G 手機滲透率手機滲透率 資料來源：中國信通院，中國銀河證券研究院整理 下游 VR/AR 的應用在物聯網和 5G 技術的發展下不斷推動，VR

25、/AR 出貨量逐年增長，可以 用于游戲、醫療、旅游和社交等垂直行業領域。據 IDC 預測，從 2019-2023 年，未來 AR/VR 設備的出貨量年復合增長率將高達 66.78%。 行業研究報告行業研究報告/ /計算機計算機 請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份公司免責聲明。 6 圖圖 1414：全球：全球 VR/ARVR/AR 設備出貨量設備出貨量 資料來源： IDC，賽迪智庫，中國銀河證券研究院整理 智能網聯車通過搭載先進的感應器和智能軟件，實現車與各類信息的交互和處理。IDC 發 布IDC 全球智能網聯汽車預測報告預測，未來 5 年智能網聯汽車市場將迎來快速發展，到 2023 年，全球

26、智能網聯汽車出貨量將進一步增至 7220 萬輛，年增長率為 9.3%。隨著出貨量的 增加，車載的前裝和后裝市場潛在基數和裝配率也將不斷提升。其中車載終端的參與者眾多， 競爭激烈。 國外廠商以大陸、 博世、 德爾福為主， 國內企業大唐電信、 華為、 德賽西威、 東軟、 千方科技、萬集科技、中興等均積極布局。 圖圖 1515：全球智能網聯車出貨量預測：全球智能網聯車出貨量預測 資料來源： IDC 2020，中國銀河證券研究院整理 伴隨著全球智能設備連接的快速增長， 物聯網的市場規模不斷擴大。 工業互聯網作為物聯 網的核心應用場景之一，通過信息技術和制造業的融合，助力企業的數字化轉型，發展潛力巨 大

27、。據 GSMA 統計，2018 年全球物聯網設備聯網數量已達 90 億個，到 2025 年復合增長率將 達到 16%。5G 發展為工業互聯網賦能，下游創新應用場景不斷出現。智能制造、智能工廠、智 能電網、智能安防等業務滲透率不斷提升，正逐步邁入高成長期，據中國信通院數據顯示，我 國工業互聯網的產業規模將于 2020 年達到 31370 億元，未來的發展前景可觀。 行業研究報告行業研究報告/ /計算機計算機 請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份公司免責聲明。 7 圖圖 1616：中國工業互聯網產業規模及預測中國工業互聯網產業規模及預測 資料來源：中國信通院，中國銀河證券研究院整理 隨著物聯網技術

28、不斷成熟與 5G 商用的發展，低成本網絡覆蓋范圍擴大，應用成本不斷下 降，更多可能的應用逐漸成為現實，AIOT 的應用范圍和需求不斷拓展。AIOT 產業與傳統產 業融合不斷加深， 市場規模廣闊。 全球 AIoT 市場正快速爆發， 麥肯錫全球研究所的數據顯示， 每一秒都有 127 個新的 IoT 設備聯網，2020 年消費類電子設備數為所有已安裝的 IoT 設備的 63%，到 2024 年全球的聯網設備將達到 400 億個。 圖圖 1717: : 20152015- -20252025 年中國物聯網連接數量年中國物聯網連接數量 資料來源：艾瑞資訊, 中國銀河證券研究院 圖圖 1818: : 20

29、182018- -20222022E E 中國中國 AIOTAIOT 行業市場規模（單位：億元）行業市場規模（單位：億元） 資料來源：艾瑞資訊, 中國銀河證券研究院 二二、算力側：、算力側：AIAI 芯片發展提速，國產芯片具備發展機遇芯片發展提速，國產芯片具備發展機遇 （一）算力側芯片技術迭代更新，國產 AI 芯片急需場景落地 行業研究報告行業研究報告/ /計算機計算機 請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份公司免責聲明。 8 人工智能芯片目前有兩種發展路徑：一種是延續傳統計算架構，加速硬件計算能力，主要 以 3 種類型的芯片為代表，即 GPU、 FPGA、 ASIC，但 CPU 依舊發揮著不可

30、替代的作用；另 一種是顛覆經典的馮 諾依曼計算架構， 采用類腦神經結構來提升計算能力， 以 IBM TrueNorth 芯片為代表。 伴隨著 AIOT 產業技術的不斷發展和市場空間的不斷拓寬，傳統的芯片受限于 CPU 的算力 問題，無法滿足物聯網的算力要求。AI 芯片性能功耗比更高，能夠提供更強的計算能力。作 為算力側的核心基礎，AI 芯片為云、邊、端多方協同提供算力支持和決策推理。根據 IDC 數 據， 16 年至今全球的 AI 服務器和芯片數量將不斷上升， 中國 AI 芯片市場整體規模不斷擴大。 根據中國人工智能芯片產業發展白皮書顯示，2018 年在全球的 AI 芯片市場中，中國的整 體規

31、模占比最大，約占四分之一，未來 AI 芯片的發展前景可觀。 圖圖 1919：20162016- -20202020 年全球年全球 AIAI 芯片市場規模芯片市場規模 圖圖 2020：20182018- -20242024 年中國年中國 AIAI 芯片市場規模預測芯片市場規模預測 資料來源：IDC，Gartner，中國銀河證券研究院 資料來源：賽迪咨詢，中商產業研究院，中國銀河證券研究院 AIAI 芯片芯片因因需求擴張，政策支持需求擴張，政策支持迎來發展良機，但因迎來發展良機，但因 A AI I 芯片相對芯片相對技術門檻偏低，對晶圓代技術門檻偏低，對晶圓代 工廠商依賴度高， “量產”是一條紅線，

32、未來行業將快速洗牌。工廠商依賴度高， “量產”是一條紅線，未來行業將快速洗牌。芯片公司需要找到好的落地場芯片公司需要找到好的落地場 景，以保證出貨量。景，以保證出貨量。 傳統 AI 芯片按產品架構分為 GPU、FPGA 和 ASIC 三種。GPU 具有大規模的并行架構，適合 對數據密集型的應用進行計算和處理， 且性能高于傳統 CPU 數十上百倍， 其主要缺點是功耗較 高及其帶來的高昂電費開支。ASIC 作為人工智能的專用芯片，相較于 GPU 有極高的性能和較 低的功耗，但專用芯片靈活性較低，研發投入較高。FPGA 的功耗在幾瓦到幾十瓦之間，在性 能指標中都有比較理想的平衡， 可以實現定制化的硬

33、件， 并且可以在硬件層面進行大規模的并 行運算，有較高的吞吐量。 表表 2 2：AIAI 芯片芯片架構分類架構分類 芯片架構芯片架構 主要特點主要特點 參與廠商參與廠商 GPU 具有高并行結構和更強大的浮點運算能力，計算速度快、芯片編程靈活簡 單。但是在推斷任務中單項輸入沒有計算優勢。 NVIDIA、ARM FPGA 芯片內集成大量的基本門電路和存儲器，同時擁有數據并行和任務并行計 算的能力。 但其軟件算法是通過硬件配置實現， 復雜算法的應用存在難度。 Intel、 亞馬遜、 微軟、 阿里、 百度、 深鑒科技 ASCI 具有定制性，性能、功耗、集成度方面有優勢，在要求高性能低功耗的移 動終端表

34、現較好。但在開發難度和芯片設計和功能拓展上存在障礙。 Google、 寒武紀、 地平 線、華為、比特大陸 資料來源： 微納電子與智能制造期刊，中國銀河證券研究院 從應用場景上劃分，AI 芯片可以分為云端芯片、邊緣端芯片和終端芯片。人工智能技術 應用場景廣泛，在不同場景所需要的計算能力、功耗等有所差異，因此針對不同的應用場景可 以將 AI 芯片劃分為這三大類。云端芯片主要針對云數據中心，兼具訓練和推理的任務需求。 該場景對計算能力和計算密度要求高，一般計算能力要求每秒處理超過 30 億萬次基本人工智 能運算，相對功耗也較大，一般在 50 瓦以上。邊緣端芯片主要面向智能制造、智能家居、智 能駕駛等

35、領域，以推理任務為主，性能要求和功耗介于云端和終端之間。終端芯片服務于各類 消費電子領域，其對性能要求相對較小，但對成本和功耗較為敏感，以推理任務為主，產品形 行業研究報告行業研究報告/ /計算機計算機 請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份公司免責聲明。 9 態眾多。 表表 3 3：云、邊、端：云、邊、端 AIAI 芯片性能和應用領域芯片性能和應用領域 應用場景應用場景 芯片需求芯片需求 典型計算能力典型計算能力 典型功耗典型功耗 典型應用領域典型應用領域 云端 高性能、高計算密度、兼有推理和 訓練任務、單價高、硬件產品形態 少 30TOPS 50 瓦 云計算數據中心、企業私有云 等 邊緣端

36、對功耗、性能、尺寸的要求常介于 終端與云端之間、推理任務為主、 多用于插電設備、 硬件產品形態相 對較少 5TOPS-30TOPS 4-15 瓦 智能制造、智能家居、智能零 售、智慧交通、智慧金融、智 慧醫療、智能駕駛等眾多應用 領域 終端 低功耗、高能效、推理任務為主、 成本敏感、硬件產品形態眾多 8TOPS 5 瓦 各類消費類電子、物聯網產品 等 資料來源：寒武紀，中國銀河證券研究院整理 表表 4 4：AIAI 云端芯片主要產品云端芯片主要產品 公司公司 芯片名稱芯片名稱 上市時間上市時間 功耗功耗 帶寬帶寬 計算能力計算能力 工藝工藝 NVIDIA NVIDIA A100 2020.5

37、400w 1555GB/s INT8 :624TOPS FP16 :312TF 7nm NVIDIA V100S 2019.11 250w 1134GB/s 混合：65 TFLOPS INT8：130 TOPS 12nm 百度 百度昆侖 2019.11 150w 512GB/s INT8:256TOPS FP16:16TOPS 14nm 高通 Cloud AI 100 2019.4 75w 134 GB/s 峰值算力達 400TOPS 7nm 華為 昇騰 310AI 2019 8TOPS4w 16TOPS8 w 2*64bit3373MT/s INT8：16T FP16：8T 12nm FFC

38、 昇騰 910 2019.8 310W INT8: 512TOPS FP16: 256 TFLOPS 7nm+ EUV 寒武紀 思元 270 2019.6 70w 102GB/s INT8 算力 128TOPS 12nm 比特大陸 BM1684 2019.9 16w 68.3GB/s INT8 算力 17.6TOPS 12nm 資料來源：智能計算芯世界，中國銀河證券研究院整理 （二）AI 芯片發展提速，前景空間廣闊 由于 AI 芯片的應用場景豐富且需求端驅動力強勁，AI 芯片市場規模將呈快速增長態勢。 根據 Tractica 的研究報告顯示，2019 年全球人工智能芯片的市場規模達到 110 億美元。中商 產業研究院預測， 全球 AI 芯片市場將迎來高速發展期， 在 2025 年全球人工智能芯片市場