浦银国际-全球科技行业：全球AI算力行业首次覆盖，从云到端，云端协同，AⅠ开启科技行业超级成长周期-240702

　　随着2022年11月底OpenAI发布ChatGPT 3.5，AI相关行业在2023年进入爆发式发展。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】OpenAI随后发布ChatGPT 4.0，谷歌、Meta等多家厂商也陆续推出Gemini、Llama等AI大模型。http://www.hibor.com.cn（慧博投研资讯）在中国，包括互联网头部企业和初创公司在内的玩家相继投入到大模型的研究和发布中。根据IDC数据，2020年至2023年全球生成式AI市场空间上涨了约6倍，预计2024年至2030年期间复合增长率达到40%，2030年有望接近万亿美元。算力芯片作为AI大模型行业的最重要支撑，也正享受行业高增长红利。因此，我们首次覆盖全球AI算力行业，给予“超配”评级；考虑到英伟达受益于云侧AI高增长以及智能驾驶端侧渗透，首次覆盖英伟达（NVDA.US），给予“买入”评级；考虑到高通受益于智能手机和新能源车两大终端的端侧AI渗透，首次覆盖高通（QCOM.US），给予“买入”评级。

　　云侧AI算力需求持续高增长，端侧AI渗透率快速提升，启动新一轮科技增长周期：自2022年底Chat GPT面向公众开放以来，生成式AI带动了新一轮的生产效率提升，也开启了新一轮AI投资机遇。根据IDC数据，2020年至2023年全球生成式AI市场空间上涨了约6倍，预计2024年至2030年期间复合增长率达到40%，2030年有望接近万亿美元。作为AI大模型行业最重要支撑的算力芯片也正享受行业高增长红利。因此，我们首次覆盖全球AI算力行业，给予“超配”评级；考虑到英伟达受益于云侧AI高增长以及智能驾驶端侧渗透，高通受益于最大的两个终端——智能手机和新能源车的端侧AI渗透，首次覆盖英伟达（NVDA.US）和高通（QCOM.US），均给予“买入”评级。

　　全球AI算力行业仍然处于发展初期阶段，短中长期都具备扎实的成长动能：AI大模型行业正处于发展初期、包括巨头和初创企业在内的大量厂商百家争鸣的阶段。因此，AI行业仍然处于由大模型厂商，即供应端，推动AI大模型快速迭代、性能加速提升、行业高速发展的时期。因此，大模型供应商，即AI算力芯片的直接需求方，正在大幅采购AI算力芯片。在当前逐步步入供需平衡的阶段，AI算力芯片产能扩张会带来行业的有效增量，仍然是行业增长的“甜蜜期”。

　　端侧AI算力需求有望快速提升，并反哺云侧AI的算力需求：AI大模型从云侧向端侧渗透和延伸，会有效拓展AI大模型在C端用户的使用。AIPC、Gen-AI智能手机、高阶智驾新能源车、ARVR，都是较强的触及用户的端侧AI落地载体。AI大模型正在端侧加速渗透。端侧AI渗透有望加速AI大模型商业闭环以及厂商盈利能力提升。从今明两年的时间维度看，能够支持端侧AI大模型算力的芯片都将取得较高增速。这些端侧AI需求会在一定程度拉动整体AI算力芯片训练端的需求，拓展AI算力芯片的增长边界。

　　美股AI算力半导体估值仍有上行空间：我们认为当前美股AI算力芯片依然还有小量的上行空间。这主要来自于两个方面的动能：1）半导体周期基本面上行的时间和空间都能给与支撑，2）AI大模型初创企业传递到二级市场的估值溢价。目前，英伟达的未来12个月市盈率为43.6x，高通的未来12个月市盈率为19.1x。这两家公司的估值不便宜，但是估值距离过去5年周期顶部的峰值还有小量距离，更何况AI有望推动估值溢价超过历史峰值。最后，美国进入降息周期叠加AI带动的科技产业变革都有望推动美股AI算力半导体的估值中枢上移。

　　投资风险：全球或美国经济面临增长压力，多个下游终端，包括服务器、智能手机、新能源车等，需求不及预期；AI大模型需求爆发持续性弱于预期，大模型厂商商业闭环或盈利能力低于预期；全球半导体周期上行动能不足；行业竞争加剧，拖累利润表现；AI算力芯片迭代不及预期。