AI芯片竞争越趋白热化，演习端“一超多强”，推理端百花齐放。在AI演习端，英伟达的高算力GPU一贯为首选。该行认为只有少数AI芯片能与其匹敌，如谷歌TPU和AMD MI300系列。当算法开始稳定和成熟，ASIC定制芯片凭着专用性和低能耗，也能承接部分算力。因此，头部科技公司出于减少TCO、提升研发可控性及集成生态等考量，均陆续发力自研芯片，该行认为或将成为英伟达最大的竞争对手。其余，初创企业如Cerebras、Graphcore等，以及芯片行业以外的企业，包括特斯拉的DOJO等，正在异军突起。AI推理市场规模大，但对算力哀求比演习较低，因此百花齐放。在大模型和多模态趋势下GPU或能夺份额。但目前推理端还是以CPU主导，GPU/FPGA/ASIC等也能占到一席位。
华泰证券紧张不雅观点如下：
人工智能风连续吹，AI芯片乘风而起，但B端运用落地才是制胜关键
本轮AI浪潮由ChatGPT掀起，并引发各中外科技企业展开对大措辞模型及天生式AI的追逐和对算力的武备竞赛。GPT背后的核心算法是谷歌在2017年提出的Transformer，相对付深度学习，其创新在于采取了靠近无监督的自我监督预演习，因此须要大量演习数据，加上少量有监督的微调和强化学习相结合。随着更繁芜和多元模型不断呈现，高算力的AI芯片将充分沾恩。然而，若以上技能只勾留在C端运用意义却并不大，因此我们更认为，本轮AI热潮能否持续将取决于B真个大规模运用落地。
AI芯片竞争趋白热化：演习端“一超多强”，推理端百花齐放
英伟达GPU一贯为AI演习端首选。我们认为只有少数芯片能与其匹敌，如谷歌TPU和AMD MI300系列。当算法开始稳定和成熟，ASIC定制芯片凭着专用性和低功耗，能承接部分算力。因此，头部云打算及互联网大厂出于减少TCO、提升研发可控性及集成生态等考量，均陆续发力自研芯片，我们认为或将成为英伟达最大的竞争对手。初创企业如Cerebras、Graphcore等，以晶圆级芯片拼内存和传输速率，也有望异军突起。AI推理市场规模大，但对算力哀求比演习较低，因此百花齐放，在大模型和多模态趋势下GPU或能夺份额。但目前推理端还是以CPU主导，多方涌入下竞争愈发激烈。
台积电CoWoS封装产能乃AI芯片厂商“必争之地”
英伟达H100采取台积电CoWoS前辈封装技能，而AMD MI300采取台积电CoWoS和SolC技能，二者都需依赖台积电前辈封装产能。目前，AI芯片需求兴旺，台积电CoWoS封装乃限定出货量的瓶颈之一。但据Digitimes在7月14/21日宣布，公司正积极扩产，到本年底至少达12万片，24年将达24万片，而英伟达将取得约15万片;当前三大客户为英伟达、博通和赛灵思，而MI300在四季度推出后，AMD或将一举跻身前五大客户。英伟达的订单或也将外溢到联电和Amkor。其余，CoWoS的瓶颈大概是来自日本的Tazmo、Shibaura等的封装设备厂商，交货周期每每须要6-8个月。
风险提示：AI技能落地和推进不及预期、行业竞争激烈、中美竞争加剧。
