（报告出品方/作者：长城证券，侯宾）1. 人工智能时代的行业巨头英伟达成立于 1993 年，以设计和制造计算机处理器起家，经过三十多年的发展成为了 人工智能计算领域的领导者。作为第一家发明 GPU 的芯片公司，英伟达 1999 年 GPU 的问世重新定义了计算机图像，激发了 PC 游戏的发展市场，促进了现代人工智 能领域的发展，同时给元宇宙的创新注入了强劲动力。目前，英伟达发展成为了一家 全栈计算公司，以 CPU、GPU、DPU 为主营业务，在数据中心、游戏、专业可视化、汽 车等领域提供具有竞争力的产品及服务，主要客户包括微软、谷歌、亚马逊、阿里巴巴 等全球知名企业。1.1 以持续创新为核心，推动公司不断发展创新为体，合作为翼，助力英伟达奠定行业领先地位。自 1993 年创立至今，英伟达不 仅多次发布革新性产品推动计算机领域不断发展，同时积极寻求合作与并购，逐步奠定 了其在行业的领先地位： 1995 年，英伟达首款产品 NV1 上市； 1997 年发行的全球首款 128 位 3D 处理器 RIVA128 和全球首款 GPU—GeForce 256； 1999 年公司在纳斯达克成功上市；2001 年凭借 nForce 进入集成图形市场，并推出业界首款可编程 GPU—GeForce3， 同年英伟达被纳入标准普尔 500 指数； 2006 年，英伟达推出了革命性的 CUDA 架构，使科学家和研究人员能够利用 GPU 的并行处理能力来应对最复杂的计算挑战； 2008 年英伟达推出了比普通 PC 笔记本电脑功耗低 30 倍的 Tegra 移动处理器，巩 固了英伟达的行业地位； 2009 年在首届 GPU 技术大会，推出 Fermi架构；2016 年，公司推出可增强人工智能应用的第一款台式深度学习超级计算机 NVIDIA DGX-1，同时在汽车产业中发布的 NVIDIA DRIVE 可实现强大的车载人工智能，使 汽车行业走上自动驾驶汽车的道路，两款产品进一步驱动 AI革命； 2018 年，公司发布了具有实时光追的 Turing 架构重新定义了计算机图形；至 2023 年，公司在多种领域推出创新型产品，包括但不限于人工智能、高性能计算、 机器人、自动驾驶、医疗健康、专业化视觉等。公司成立 30 年来不断深耕技术、创新 应用。公司的核心业务 GPU 计算正在持续满足各行各业对于强大算力的需求，并推动 社会革新和进步。英伟达在不断推出新产品，引领行业变革的同时，通过一系列资本收购壮大自身实力， 拓展了公司的发展空间并为如今的行业地位打下了坚实的基础。1.2 24 财年 Q1 业绩大超预期，公司营收环比快速增长2023 年 5 月 24 日，公司发布 2024 财年 Q1 业绩报告。2024 财年 Q1 公司实现营业收 入 71.9 亿美元，环比增长 19%；Non-GAAP 净利润 27.1 亿美元；环比上升 5.39 亿美元。GAAP 净利润 20.4 亿美元，同比上升 26%，环比上升 44%。公司营收主要由四大 部分组成：数据中心、游戏、专业可视化以及汽车。该四大板块在一季度均实现环比增 长，其中数据中心、游戏、专业可视化以及汽车在一季度分别实现营收 42.8、22.4、 2.95、2.96 亿美元，分别环比增长 18%、22%、31%、1%。英伟达 2024 财年 Q1 发布的财报显示公司的毛利率（Non-GAAP）为 66.8%，同比下 降 0.3 pct，环比上升 0.7 pct。毛利率相比一年前有所下降主要是被游戏和汽车业务较 低的毛利率所拖累，即使数据中心业务的毛利率较高，但整体平均下来同比数据仍然有 所下降。环比之所以上升一方面是游戏业务费用减少的同时数据中心业务受到 Hopper 架构产品的影响维持了较高的毛利率。 公司 2024 财年 Q1 的 Non-GAAP 口径下的毛利率 66.8%，高于同期竞争对手英特尔和 AMD 的 38.4%和 50%；从 2022 财年 Q1 到 2024 财年 Q1 综合来看，除 2023 财年 Q2 外，英伟达的毛利率均高于两家竞争厂商。英伟达从 2021 财年到 2024 财年 Q1 期间，Non-GAAP 和 GAAP 口径下的净利润均超过 英特尔和 AMD。在发布 2024 财年一季报的同时，公司对 Q2 给出了较为乐观的业绩指引：预计营收将 达到 110 亿美元，上下浮动区间为 2%；Non-GAAP 口径下的毛利率有望达到 70%（上 下浮动 0.5%）。公司管理层的指引若能实现，在下一季度将在同比和环比两方面同时实 现增长。1.3 四大板块并驾齐驱，助力公司业绩加速增长从英伟达的业务构成上来看，英伟达四部分营收板块：数据中心、游戏、专业可视化、 汽车。其中数据中心和游戏业务占主要部分，共同驱动英伟达的业绩不断壮大。而且从 趋势上来看，自 2022 财年以来，游戏业务受终端需求的影响逐渐疲软，得益于人工智 能领域的不断发展推动算力需求大增，市场对高端芯片的需求不断增加，英伟达数据中 心的营收后来居上，从 2023 财年 Q2 以来超过了游戏业务的营收，在未来或将成为英 伟达的支柱业务。1.3.1 数据中心业务营收大增，有望成长为公司核心业务公司在数据中心的业务主要围绕 CPU、GPU、DPU 三者开展，分别研发出了 Grace CPU 架构、Hopper GPU 架构以及 BlueField DPU 架构三种主要类型的产品。 Hopper 架构通过 Transformer 引擎推进 Tensor Core 技术的发展，能够应用混合的 FP8 和 FP16 精度，以大幅加速 Transformer 模型的 AI 计算。与上一代相比，Hopper 还将 TF32、FP64、FP16 和 INT8 精度的每秒浮点运算(FLOPS)提高了 3 倍。 在 2023 年 COMPUTEX 大会上，英伟达宣布推出 DGX GH200 人工智能超级电脑，该型电脑将会用于驱动生成式人工智能、推荐系统和资料分析，新结构提供了比前一代系统 更高的带宽，相比竞争对手的产品，互连能耗效率高出了 5 倍。同时与单个英伟达 DGX A100 320 GB 系统相比，NVIDIA DGX GH200 通过 NVLink 为 GPU 共享内存编程模型提 供了近 500 倍的内存。得益于生成式 AI 和大语言模型的不断发展，公司在数据中心业务方面的表现十分抢眼。 云服务商，消费者互联网公司和企业等下游企业对公司产品需求旺盛，推动基于 Hopper 和 Ampere 处理器的 GPU 需求量不断上升，驱动 2023 年 Q1 公司数据中心业务 营收达到创纪录的 42.8 亿美元，同比增长 14%，环比增长 18%。公司数据中心业务专注于在超大规模、云、企业、公共部门和边缘数据中心加速等最计 算密集型的工作负载，如人工智能、数据分析、图形和科学计算等。在该领域英伟达的 合作伙伴包括亚马逊网络服务、谷歌云、微软 Azure 和甲骨文云等公司；目前公司致力 于通过以 GPU、DPU 和 CPU 为新一代架构构建加速计算平台，围绕 CUDA 提供各类软 件开发工具，不断重塑 AI时代的数据中心。1.3.2 游戏业务游戏业务是英伟达除数据中心外又一支柱性业务，该业务 2024 财年 Q1 实现营收 22.4 亿美元，同比下降 38%，环比增长 22%；同比下降主要是受到宏观经济的放缓的影响； 而环比营收的增长由公司发布的新一代适用于笔记本和台式电脑的 GeForce RTX 40 系 列 GPU 驱动。公司目前在游戏市场的主要产品包括供 PC 和笔记本电脑使用的 GeForce RTX 系列和 GeForce GTX 系列 GPU、可供低功率设备游玩 PC 游戏的云服务—GeForce NOW 等。GeForce RTX 和 GeForce GTX 显卡是市面上 PC 的主流显卡，市场几乎被英伟达和 AMD 两家公司独占，而且据 Jon Peddie Research（JPR）发布的 2022 年第三季度的完整 GPU 显卡市场份额报告显示，英伟达的独立 GPU 显卡市场达到了 88%，而 AMD 的市 场份额仅占 8%。公司开发的 NVIDA RTX 系列 GPU 给游戏带来了次世代的画面体验， NVIDA RTX 系列 GPU 可提供实时光线追踪技术以及电影式质量渲染。2022 年英伟达在 游戏领域推出的 DLSS 3，为神经图形领域带来新一轮革命性变化，使玩家在游戏过程 中保持出色画质和响应速度的同时大幅提升性能。在当前很多游戏和引擎中，DLSS 3 都能将 GeForce RTX 40 系列的性能提升至传统渲染技术的 4 倍以上。在高市场份额的背景下，英伟达游戏业务中显卡部分的营收受宏观经济因素影响较大， 下游 PC 的出货量直接关系到显卡的订单情况，周期性强，从长期来看，公司的游戏业 务所占份额大，较为稳定。 GeForceNOW 则是利用自身的 GPU 和先进的软件使游戏运行更流畅，画质更高，以此 来增强用户游戏体验。PC 硬件决定玩家游玩游戏画面是否流畅，帧数是否够高，但很 多玩家的硬件没有达到流畅运行最新款游戏所要求的推荐配置，在这种情况下英伟达推 出了 GeForceNOW。GeForceNow 是一个开放的平台，用户像是购买了一台高性能云端 PC，可以接入主流游戏分发平台，体验各个大作。该服务采用订阅制，截止 2023 年 5 月，在美国区享有优先权的 GeForceNOW 会员售价为 9.99 美元/月；截止 2021 年，付 费会员数超过了 1000 万个，预计未来会给公司带来稳定的现金流。1.3.3 专业可视化领域专业可视化业务 2024 财年 Q1 营收为 2.95 亿美元，同比下降 53%，主要由于公司销 售渠道库存水平的调整，市场在对库存进行消耗；环比增长 31%，增长动力主要来自 于市场对移动和桌面工作站的需求。英伟达不仅在硬件方面推出了适用于专业可视化领域的专业图形处理器，还积极与独立 软件供应商密切合作，在云端、软件和服务上一同发力，使 GPU 与软件更好的适配， 构成了公司在专业可视化领域的产品壁垒： 硬件方面，公司 GPU 提供的计算平台提高了生产力，为诸如设计和制造、数字内容创 建等众多领域的关键工作流程引入了新功能。其中可用于设计和制造领域的产业包括计 算机辅助设计、建筑设计、消费产品制造、医疗仪器和航空航天；数字内容创作中的专 业视频编辑和后期制作、电影特效和广播电视图形等细分领域都因 GPU 的强大性能而 带来了工作效率的提升。 云端、软件及服务方面，英伟达构建了下一代工具链，涵盖企业协同设计、云端 VR、 云游戏场景。在光线追踪、机器学习等技术支持下，这些软件服务结合在一起形成了英 伟达的产品和技术壁垒。近期公司在专业可视化领域还宣布了几项新的进展：1）扩展 了与微软的合作，将微软 365 应用程序与 Omniverse 连接起来；2）宣布 NVIDIA Omniverse Cloud——在微软 Azure 上运行的完全托管服务，可用于开发和工业元应用 程序的部署；3）宣布六款新的基于 Ada 架构的应用于移动和桌面工作站的 NVIDIA RTX GPU。1.3.4 汽车业务汽车业务方面，公司在 2024 财年 Q1 实现营收 2.96 亿美元，同比增长 114%，环比增 长 1%。一季度强劲的同比增长是由 NVIDIA DRIVE Orin 在多款新能源汽车上的快速增 长所驱动的。 汽车行业越来越向智能化进行转化，自动驾驶需要车载电脑实时计算做出决策，同时需 要车载雷达对行车环境进行扫描，再将图像传回电脑，电脑的中央处理器进行计算，所 有环节都需要强大的硬件进行支撑，带动公司汽车业务营收稳步提升。2. 人工智能新时代催生更多硬件需求2.1 ChatGPT 应用加速落地，AI 服务器及算力需求大增，数据中心行业将 迎突破在数据中心，GPU 正在应用于通过 AI、媒体和媒体分析以及 3D 渲染等技术帮助解决 当今最复杂和最具挑战性的问题。在高性能计算 (HPC) 和视觉云计算等技术领域，这 些新用例需要不同类型的计算能力来推进其高级功能。将 GPU 引入数据中心环境有助 于满足不断增长的高计算需求和海量数据要求。如今，GPU 广泛应用于本地和云数据 中心环境，并且经常被虚拟化以实现更高的灵活性和效率。 根据中商产业研究院预测，2025 年全球 AI芯片市场规模预计为 726 亿美元，同期芯片 数量将达到 2380 万套，增长潜力巨大。2023 年 5 月 19 日，OpenAI重磅发布了 ChatGPT 的官方 iOS 版 App，虽然目前仅在美 区 App Store 提供。但 OpenAI表示未来手机端 ChatGPT 应用将在更多国家和地区上线， Android 版本也在同步研发中。谷歌在 5 月 10 日的开发者大会上发布了新的通用大语 言模型 PaLM 2，PaLM 2 人工智能大模型擅长数学、软件开发、语言翻译推理和自然语 言生成，在未来将结合谷歌旗下多个产品，实现从文档等各种协作工具、到电邮、搜索、 云等服务全面覆盖。AI 的迭代离不开计算机基础设施，尤其是 CPU、GPU、DPU 的支 持，AI 的发展与芯片的升级是相互影响的，随着 AI 相关的应用落地步伐加快，对算力 的需求会大幅提升，进而带动对芯片的需求。以 ChatGPT 举例，ChatGPT 的算力需求与参数量正相关，对硬件的内存容量和带宽提 出了更高要求。根据绿色节能数据中心披露，ChatGPT 的总算力消耗约为 3640PF-days。 按近期在国内落地的某数据中心为参照物，算力 500P 耗资 30.2 亿元落成，若要支持 ChatGPT 的运行，需要 7-8 个这样的数据中心支撑，基础设施投入需以百亿元计。2021 年以 IaaS、PaaS、SaaS 为代表的全球云计算市场规模增速达到了 32.5%，已经基本恢 复到了疫情前的水平，英伟达敏锐捕捉到了新时代下 AI 和云计算的市场规模在不断变 大，便在数据中心业务领域开始布局，将 GPU 不断迭代为为 AI 和云计算提供算力的底 层芯片。2.1.1 多产品布局数据中心业务，英伟达成为行业领头羊英伟达的数据中心产品实现了从硬件到软件的全面覆盖，从边缘到数据中心再到云，一 整套的生态系统构建了属于自己的产品护城河。英伟达的数据中心 GPU 是数据中心的加速计算平台，可让这些现代化的数据中心更快 速地处理涉及深度学习、机器学习和高性能计算 (HPC) 的工作负载；与之配套的 NVIDIA DGX 系统是全球首套定制的人工智能超级计算机，该套系统将针对 GPU 优化 的创新软件、突破性的性能和简化的管理完全融合在一起；硬件方面，在加速服务平台 领域英伟达推出了专为深度学习、机器学习和高性能计算领域打造的性能强劲的 NVIDIA DGX A100，该加速服务器平台融合多精度计算以加速深度学习、机器学习和 高性能计算。HGX A100 将多达 8 个 NVIDIA A100 Tensor 核心 GPU 和 NVIDIA NVSwitch 融入一个统一的加速器，以应对更大的计算挑战；在软件方面，英伟达推出 了虚拟 GPU 软件（vGPU），这款软件可以提供极具图形性能的虚拟桌面和工作站，由 NVIDIA 数据中心 GPU 提供加速支持，为客户带来灵活性、安全性和改进的 IT 管理。英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋在英伟达 Computex 2023 演讲中宣布，生成式 AI 引擎 “NVIDIA DGX GH200”现已投入量产，将于今年年底上市。这是将 256 个 NVIDIA Grace Hopper 超级芯片完全连接到单个 GPU 中的新型 AI 超级计算机，支持万亿参数 AI大模型训练，能够处理大规模推荐系统、生成式人工智能和图形分析，并为巨型人工 智能模型提供线性可扩展性。 英伟达 GH200 主要面对的用户是数据中心等高算力需求行业，全球数据中心业务稳步 上升。根据中国信通院的预测数据，2021 年全球数据中心市场规模超过 679 亿美元， 较 2020 年增长 9.8%。预计 2022 年市场收入将达到 746 亿美元，增速总体保持平稳。 人工智能的不断发展对算力提出了更高的要求，进一步对硬件设备的要求同步提高，英 伟达 GH200 产品便是在此基础上针对前代做出了性能的大提升以满足行业需要。2.1.2 收购 Mellanox，英伟达按下 DPU 发展加速键DPU（Data Processing Unit）是以数据为中心构造的专用处理器，采用软件定义技术路 线支撑基础设施层资源虚拟化，支持存储、安全、服务质量管理等基础设施层服务。 DPU 是继 CPU 和 GPU 之后的“第三颗主力芯片”，掀起了一波行业热潮。DPU 的出现 是异构计算的一个阶段性标志。与 GPU 的发展类似，DPU 是应用驱动的体系结构设计 的又一典型案例；但与 GPU 不同的是，DPU 面向的应用更加底层。DPU 要解决的核心 问题是基础设施的“降本增效”，即将“CPU 处理效率低下、GPU 处理不了”的负载卸 载到专用 DPU，提升整个计算系统的效率、降低整体系统的总体拥有成本（TCO）。英 伟达在收购 Mellanox 后研发的 DPU 产品系列主要包括 BlueField、 ConnectX、Innova。 并计划在 BlueField-4 上将 GPU 进行集成，实现单芯片的数据中心/单元，为边缘设备 提供低成本、高性能的安全数据处理能力。2020 年 3 月 11 日，NVIDIA 对外宣布将以 69 亿美元（约合人民币 488 亿元）的价格 收购网络芯片公司 Mellanox，Mellanox 是一家拥有系列网卡、适配器、以太网交换机、 消息传递加速器等产品的科技公司，产品线覆盖服务器领域的各大门类，其中包括 AI 数据存储和传输中的一项重要技术—RDMA。英伟达通过这一收购进一步加快了自己在数据中心领域的布局，使产品和技术壁垒进一步拓宽。英伟达官方表示这一收购“为打 造新一代数据中心注入强劲动力”。 由于当前正处于 DPU 发展早期，各大厂商强调落地和生态打造。在智能网卡方案的逐 步成熟、全球通用服务器出货量的稳定增长、L3 级别智能驾驶汽车的技术落地等诸多 行业趋势的推动下，全球 DPU 产业市场规模呈现逐年增长的趋势。英特尔、英伟达等 厂商的 DPU 大规模量产将促使 DPU 市场在 2023-2024 年将迎来爆发式增长。赛迪顾问 预计 2020 年全球 DPU 产业市场规模达 30.5 亿美元，预计到 2025 年，这一数据将超 过 245.3 亿美元。由于中国拥有全球规模最大的网民数量和线上生态，叠加数据的大爆发推动了互联网产 业对算力的需求，DPU 在中国市场有着巨大的发展潜能。在确保网络安全方面，DPU 具 有得天独厚的优势，可实现数据安全到数据中心安全全覆盖，这与中国逐渐重视网络安 全的产业趋势相契合，拓展出巨大的市场发展空间；DPU 可以解决网络协议处理、数据 安全、算法加速等问题，与之相对应的数据中心和云计算恰怡在中国具有相当大的市场 规模。得益于数据中心和边缘计算、新能源汽车等产业的发展所带来的需求增长，赛迪 顾问预计中国 DPU 市场亦将在 2023-2024 年迎来爆发式增长。2020 年中国 DPU 产业 市场规模仅 3.9 亿元人民币，而到 2025 年，这一数值预计将超过 565.9 亿元。从行业 格局上看，DPU 行业市场集中度较高。根据头豹研究院数据，2020 年中国 DPU 市场中， 英伟达的份额达到 55%，DPU 的规模不断增长会带来英伟达 DPU 出货量的增加。2.2 游戏业务仍是支柱业务，行业整体稳步增长随着游戏产业的不断发展，用户对游戏体验感要求逐步递增，以 GPU 为主的产品硬件 需要不断的更新迭代。英伟达、英特尔和 AMD 三家公司的 GPU 以其出色的性能几乎垄 断了显卡市场，尤其是 PC 和游戏主机两大游戏平台所使用的主流 GPU。PC 分为各大 电脑厂商的销售整机和用户自行对机器进行组装这两方面，从两种方式综合上来看，根 据 IT 之家数据显示，英伟达的独立 GPU 显卡份额在 2022 年 Q3 达到了 88%，有着领 先地位；虽然游戏主机市场索尼和微软两家目前的旗舰产品 PlayStation 5 和 Xbox Series X 均采用了 AMD 的 RDNA 系列 GPU，但从整体趋势上看，PC 由于功能更多样， 近年来在游戏市场份额不断上升，虽然英伟达 2022 年在游戏领域的营收相比 2021 下 降了 27%，但主要是受到了宏观因素的影响：疫情期间的居家办公需求带动了笔记本 电脑的消费增长，集成显卡的购买激增一定程度上过早消耗了市场需求，后疫情时代， 笔记本电脑端需求减弱叠加供应商的过剩库存导致集成显卡出货不断走低。但随着全球 经济好转，据 IDC 预测，游戏电脑（包括台式电脑和笔记本电脑）的出货量预计将从 2020 年的 4130 万台增长到 2025 年的 5230 万台，五年的复合年增长率（CAGR）将达 到 4.8%。这也会在未来带动英伟达显卡出货量的提升。英伟达最新推出的显卡相比于上一代 RTX30 系列有了显著的提升。40 系列显卡采用 NVIDIA Ada Lovelace 架构，新型 SM多单元流处理器性能功耗比最高提升至 2 倍，采 用的第四代 Tensor Core 与仅使用传统的图像渲染方式相比，采用 DLSS 3 时，性能最 高提升至 4 倍，在图形渲染和游戏低延迟方面都取得了较大突破。随着 5G 技术的普及，云游戏行业逐步兴起，这是一种以云计算技术为基础的在线游戏 方式。游戏中的所有计算（包括画面渲染、数据同步、交互逻辑等）全部在云端服务器 进行，并通过互联网接受玩家的输入指令，同时将处理完成后的最终画面结果显示在玩 家的前端设备上。理想状态下的云游戏场景中，用户的游戏设备只需要具备基本的视频解压能力和联网功能，而无需任何高端的处理器或显卡。这在一定程度上可以满足低配 置玩家的游玩需求，从而开拓更大的游戏市场。据华经产业研究院统计，2021 年全球 云游戏市场收入达到 114.1 亿元，其中国国内市场营收 40.6 亿元，海外市场营收 73.5 亿元，预计 2025 年全球云游戏市场收入将达到 742.1 亿元。2.3 汽车智能化带来行业增量，英伟达快速布局汽车行业正逐渐向智能化进行过渡，这样的转变是未来汽车行业最主要的增量市场。智 能汽车由单车智能与车联网组成，是指通过搭载先进传感器、控制器、执行器等装置， 融合信息通信、物联网、大数据、云计算、人工智能等新技术，实现车内网、车外网、 车际网的智能信息交换、共享，具备信息共享复杂环境感知智能化决策自动化协同控制 功能，与智能公路与辅助设施共同组成智能移动空间和应用终端的新一代智能出行系统。 智能汽车相较于传统汽车，其核心区别在于具有较为先进的自动驾驶辅助系统、智能座 舱系统和车联网系统，最显著的特征是智能化、网联化与共享化。智能汽车通过其搭载 的软硬件逐步由单纯的交通运输工具向智能移动空间转移，从而最终实现“以人为中心” 的智能移动空间。目前“智能汽车”主要由三大要素组成即智能交互、智能驾驶以及智能服务。其中智能 化的部分包括但不限于：智能驾驶、智能座舱、智能网联、智能电动、车云服务。英伟 达的主要驱动力来自于自动驾驶、软件定义汽车、以及新软件和服务业务模式。目前智能汽车整个行业仍处于快速发展期，以我国为例，据工信部数据显示，截至 2022 年， 我国搭载辅助自动驾驶系统的智能网联乘用车新车销售量达 700 万辆，同比增长 45.6%；新能源汽车辅助自动驾驶系统搭载比例达 48%。据中国信息通信研究院发布 的《车联网白皮书》，预计到 2025 年，我国智能汽车市场规模将接近万亿元。从全球整个范围来看，IDC 最新发布的《全球自动驾驶汽车预测报告（2020-2024）》 数据显示，2024 年全球 L1-L5 级自动驾驶汽车（自动驾驶汽车按照自动化程度的高低 分为五级，分别为：L1 级部分驾驶辅助，L2 级组合驾驶辅助，L3 级有条件自动驾驶， L4 级高度自动驾驶，L5 级完全自动驾驶）出货量预计将达到约 5425 万辆，2020 至 2024 年的年均复合增长率（CAGR）达到 18.3%；L1 和 L2 级自动驾驶在 2024 年的市 场份额预计分别为 64.4%和 34.0%。IDC 认为，尽管目前 L3-L5 级自动驾驶技术的应用 具有开拓性意义，L1-L2 级自动驾驶将依然是未来 5 年内带动全球自动驾驶汽车出货量 增长的最大细分市场。 随着智能汽车的市场越来越大，英伟达跟上了时代的步伐着手布局汽车业务。芯片这类 半导体产品在汽车自动驾驶上使用需求很大，集微咨询的数据显示，2021 年到 2025 年， 全球汽车半导体市场规模将以 10%的 CAGR 增长；到 2025 年，全球汽车半导体将达到 735.2 亿美元的市场规模。同时 Gartner 也指出，由于对自动驾驶、更低排放和更高能 效的强烈需求，汽车芯片市场将迎来快速增长期。Gartner 预计，到 2030 年将达到 1166 亿美元的市场规模，2020 年这一数字为 387 亿美元。行业整体存在巨大发展机会， 这也是英伟达在该领域不断布局的原因之一。随着智能汽车行业的不断扩大，英伟达汽 车业务的营收仍有较大上升空间。汽车芯片对技术存在一定的要求，整体来看，汽车芯片主要关注三个方面：可靠性要求、 设计寿命（20 年以上）、高安全性要求。英伟达将自动驾驶作为最重要的布局领域。奔驰、路虎等传统公司也在使用英伟达提供的神经网络算法来推进它们的自动驾驶平台。 公司推出的 NVIDIA DRIVE Orin SoC（系统级芯片）是自动驾驶专用芯片，可提供每秒 254 TOPS（万亿次运算）。作为智能车辆的中央计算机，该芯片可以为自动驾驶功能、 置信视图、数字集群以及 AI 驾驶舱提供动力支持。这足以处理相机、激光雷达、超声 波和任何其他需要完全自动化的传感器数据。英伟达在汽车芯片中处于领先地位。目前公司在汽车领域的主要优势产品是 NVIDIA DRIVE 系列嵌入式超级计算平台，该系列下的产品包括 NVIDIA DRIVE Hyperion、 NVIDIA DRIVE Orin 和 NVIDIA DRIVE Thor。该超级计算平台可以通过处理来自摄像头、 普通雷达和激光雷达传感器的数据，以感知周围环境、在地图上确定汽车的位置，然后 规划并执行安全的行车路线。这款 AI 平台外形紧凑、节能高效，支持自动驾驶、座舱 功能和驾驶员监控，以及其他安全功能。硬件和软件结合共同构成了英伟达的产品壁垒：1）NVIDIA DRIVE Hyperion 用于量产自动驾驶汽车的平台：此自动驾驶汽车参考 架构通过将基于 DRIVE Orin 的 AI 计算与完整传感器套件相集成，能够加速开发、测 试和验证。同时具有适用于自动驾驶的完整软件栈，以及驾驶员监控和可视化，能够通 过无线更新在车辆的整个生命周期中添加新的特性和功能。不仅如此，还可以跨代兼容， 使合作伙伴可以利用当前使用的 DRIVE Orin 平台无缝迁移到 NVIDIA DRIVE Thor 及后 续平台；2）NVIDIA DRIVE Orin SoC：作为高性能的智能汽车中央计算机可提供每秒 254 TOPS（万亿次运算），可以为自动驾驶功能、置信视图、数字集群以及 AI 驾驶舱提供 动力支持。开发者借助可扩展的 DRIVE Orin 产品系列只需在整个车队中一次开发投资 来构建、扩展，便可从 L2+ 级系统一路升级至 L5 级全自动驾驶汽车系统；3）NVIDIA DRIVE Thor： 是公司新一代集中式车载计算平台，可在单个安全、可靠 的系统上运行高级驾驶员辅助应用和车载信息娱乐应用。DRIVE Thor 超级芯片由公司 开发的新型 CPU 与 GPU 组合形成强大的芯片组，可提供出色的 2000 万亿次浮点运算 性能，同时降低总体系统成本，计划于 2025 年开始量产。2022 年英特尔 GTC 大会上宣布 Orin 系列芯片开始量产，与此同时，英伟达一并推出了 基于 Atlan 芯片的新一代自动驾驶平台 DRIVE Hyperion 9，并计划于 2026 年量产。 英伟达和多家车企达成了战略性合作，在 2022 年 3 月，中国新能源汽车制造商比亚迪 就宣布与英伟达在智能驾驶技术方面达成合作，从 2023 年上半年起，比亚迪将在其部 分新能源汽车上搭载英伟达 DRIVE Hyperion 平台，实现车辆智能驾驶和智能泊车。 2024 财年 Q1 季报中披露中国新能源汽车制造商比亚迪将会在新车型中使用 NVIDIA DRIVE Orin 系列芯片，英伟达首席财务官科莱特·克雷斯在投资者会议上提到，在未来 五年，汽车业务预计会给英伟达带来 110 亿美元的营收。在全球范围内随着新能源汽车的逐步兴起和燃油车渐渐被新能源车更新迭代，预计在未 来会有更多的汽车制造商和英伟达进行合作，英伟达汽车领域硬件的出货量会和新能源 汽车出货量一起迎来增长，公司在该领域的营收有望进一步提升。根据集邦咨询数据， 全球新能源汽车销量有望从 2019 年的 204.6 万台增长到 2023 年的 1,451 万台，预计 2023 年新能源汽车的同比增速将达到 36.2%。2.4 英伟达欲打造专业可视化为第三支柱产业专业可视化包括但不限于建筑、工程与建设、教育、制造业、媒体和娱乐等。英伟达在 该领域提供的专业服务涵盖了专业图形渲染、云端 XR 应用、AI 数据科学与大数据研究， 并在软件、硬件层面推出多种解决方案。在该领域，英伟达具有强势的市场份额。公司 在该领域的主要产品 Omniverse 推动了企业协同设计领域发展，CloudXR 作为英伟达的 行业 AR/VR 应用产品，可用于数字内容创作、医疗、建筑设计等用途；另一方面，5G 高带宽推动下，GPU 在专业渲染、视频创作剪辑、工程设计等细分领域的应用领域更 加广泛。以建筑工程和媒体娱乐为例：在建筑与工程领域：NVIDIA Omniverse 基于 NVIDIA RTX GPU 和皮克斯通用场景 描述搭建实时图形和仿真平台，同时利用 Omniverse 的 AEC Experience 功能集为 公司提供了一系列工具来改进概念设计过程。并且 Omniverse 引入了一种新的渲 染类型——Omniverse View：该模块由多个 NVIDIA RTX GPU 加速，并为 GPU 阵 列提供极高的可扩展性，即使是巨大的 3D 模型也能提供高质量的实时输出。 Omniverse View 显示从 Omniverse 内部不同应用程序聚合的 3D 内容，或者直接 在正在使用的 3D 应用程序中显示。它还支持商业游戏引擎和离线渲染器。在媒体和娱乐领域：Omniverse 系统可以在虚拟制作、渲染、人工智能等方面加快 影视制作流程。比如，通过使用英伟达认证系统、网络解决方案和 NVIDIA Omniverse Enterprise 平台，将虚拟制作集直接连接到艺术家，实时创建、迭代和 协作；NVIDIA RTX 具有专门用于光线追踪的 RT Core 和用于 AI 降噪的 Tensor Core、超级采样等多种功能，能够实时打造精美、照明精确的渲染，而且目前各 大主流渲染器均已支持 GPU 加速，包括 Autodesk Arnold、Chaos V-Ray、Maxon Redshift、Isotropix Clarisse、DreamWorks MoonRay、Pixar RenderMan XPU 和 NVIDIA Omniverse RTX 渲染器；NVIDIA Omniverse 还可以在交互式仿真环境中， 借助高端内容制作工具和无缝式协作之间的一键式互操作，团队能够以惊人的速 度开展内容创作。据贝哲斯信息咨询数据显示，2021 年全球数据可视化市场总规模达到 363.4 亿元，中 国数据可视化市场规模达到 78.46 亿元，占全球数据可视化市场总份额的 21.59%。在 2021-2027 预测期间内，预计数据可视化市场将以 8.97%的复合年增长率稳步增长， 预计在 2027 年全球数据可视化市场总规模将会达到 615.16 亿元。英伟达目前在专业 可视化领域保持这龙头厂商的地位，随着越来越多智能技术的普及，在教育、建筑、游 戏、影视等产业会出现越来越多的专业可视化应用场景，预计英伟达营收将进一步提升。3. 盈利预测关键假设基于目前 AI 行业大浪潮的发展趋势，AI 算力、大模型及 AI 服务器等应用领域的需求 快速增长，公司 A100、H100 等 GPU 芯片需求将伴随训练和推理层的要求提高而增加。 OpenAI将持续催化全球 AI 产业发展进程，带来英伟达业绩的显著提升。我们预计公司 FY2024-FY2026 的营业收入为 337.29/432.96/562.68 亿 美 元 ， 同 比 增 速 为 25.04%/28.36%/29.96%。公司仍处于业绩持续上行阶段，我们将长期看好英伟达发 展趋势。（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）精选报告来源：【未来智库】。