【华西计算机】行业跟踪 | 英伟达宣布AI主权，不断上调的GB200 预期

核心观点

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► 从 HGX到MGX，英伟达强调供应体系的绝对主权 :

从 HGX到DGX到现在MGX，英伟达已经成功转型，从芯片模组厂商转变到服务器厂商，其自身的商业价值进一步增强，此外由于其商业产品形态的改变，其供应链竞争格局也发生改变 。 MGX与 DGX的逻辑相似，英伟达自主设计服务器，然后通过OEM厂商代工，从而出货给CSP或非CSP厂商，OEM在此种的份额较大。此时产业链话语权由英伟达主导。 因此 OEM厂商迎来利好，在GB200具有跨时代意义的背景下， OEM厂商在英伟达体系代工份额会进一步提升。

► 供给端与需求端依旧乐观：

北美四云对 Capex预算乐观，坚定发力人工智能，英伟达预期业绩依旧乐观：微软预计2024年持续扩大人工智能的投资规模与产能，环比大幅增长，谷歌预计2024年剩下季度保持不低于120亿美元资本支出。Meta上调Capex指引从300亿美元-350亿美元至350亿至400亿美元，预计2025年资本支出持续增加。亚马逊预计2024年整体资本支出将大幅增长 。 供给侧： 台积电给与 AI今年乐观指引。2024年4月18日，公司公布2024年Q1季报，公司明确表明人工智能需求强劲，人工智能2024年收入占比有望达到十几个点，公司预计未来五年其收入复合增长率将达到50% 。HBM厂商同时给出乐观指引。

► 不断上调的GB200预期：

此外根据 Semianylasis的测算 在像 GPT-4 这样的大模型中，B200 在 GPT-4 推理中带来约 4 倍到 7 倍的性能提升，当量化公平设置时，具体取决于选择的交互性曲线点。相比之下，GB200 的提升范围从约 5 倍到 21 倍——更大的提升。模型生成方面落后于大公司的人 有望购买 GB200 用于他们的大模型训练和推理。 因此，在万亿参数 AIGC的大背景下，GB200的出货预期指引依旧乐观 。

投资建议

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抓住核心供应链变化，把握弹性：1、供应链份额的变动，例如OEM份额的提升；2、新进入供应链体系厂商，例如铜链接、液冷、电源等。

受益标的：

代工 ：工业富联、浪潮信息等；
电源 ：麦格米特等；

PCB ：沪电股份、胜宏科技等；

液冷检测设备 ：淳中科技；

服务器运营 ：协创数据。

风险提示

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1、政策不及预期的风险；2、AI伦理风险；3、技术升级不及预期的风险；4、中美贸易摩擦升级的风险。

正文

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1. 英伟达宣布AI主权，不断上调的GB200预期

► 从HGX到MGX，英伟达强调供应体系的绝对主权

什么是HGX？ HGX是NVIDIA HGX 采用单一基板，配备 4 个 H200 或 H100 GPU 或是 8 个 H200、H100、B200 或 B100 GPU。这些强大的硬件和软件组合为打造强劲的 AI 超级计算平台奠定了基础。

简而言之， 我们判断HGX在于供应体系的开放，换句话说，英伟达供应链ODM厂商可以购买英伟达板卡然后自主设计服务器，然后售卖给CSP厂商或非CSP厂商，此时服务器话语权由ODM厂商主导。

什么是 DGX？ 英伟达 官网给出的定义是NVIDIA DGX™ 系统针对企业大规模 AI 基础架构提供出色的解决方案。简而言之，我们判断DGX是英伟达一站式AI的解决方案，此时英伟达已经开始宣布AI的主权，简而言之，DGX在于供应体系的缩窄 ，英伟达自主设计服务器，然后通过OEM厂商代工，从而出货给CSP或非CSP厂商，OEM在此种的份额较大。此时产业链话语权由英伟达主导。

此外，由下图官网上的购买窗口，也能佐证我们的观点。

什么是MGX？ 官网给出的解释是通向加速计算最快、最灵活的途径，MGX 通过提高 ROI 和缩短上市时间为模块化服务器设计提供了新标准。简而言之MGX是模块化的服务器，目前产品只有NVIDIA GB200 NVL，我们判断与DGX的逻辑相似，英伟达自主设计服务器，然后通过OEM厂商代工，从而出货给CSP或非CSP厂商，OEM在此种的份额较大。此时产业链话语权由英伟达主导。

重点强调，从HGX到DGX到现在MGX，英伟达已经成功转型，从芯片模组厂商转变到服务器厂商，其自身的商业价值进一步增强，此外由于其商业产品形态的改变，其供应链竞争格局也发生改变。

OEM厂商迎来利好：

1、 OEM ： 英文Original Equipment Manufacturer的缩写，也称为定点生产，俗称代工（生产），基本含义为品牌生产者不直接生产产品，而是利用自己掌握的关键的核心技术负责设计和开发新产品，控制销售渠道。对应的是Turnkey生产模式。

2、 ODM ： 英文是Original Design Manufacturer，直译就是“原始设计制造商”。ODM是指某制造商根据另一家厂商的规格和要求，设计和生产产品，并要求配上后者的品牌名称来进行销售。对应Buy and sell 生产模式

3、 JDM ： 英文是Joint Design Manufacturer，直译为共同设计制造。对应Cosign生产模式。

我们判断英伟达已经从芯片板卡公司转向服务器公司，并强调AI的绝对主权，因此在GB200具有跨时代意义的背景下，更利好英伟达以及其OEM厂商，OEM厂商在英伟达体系代工份额会进一步提升。

► GB200的出货预期在持续上调指引

英伟达在今年的GTC大会上发布了其性能怪兽，而其中最重磅的代表为DGX GB200完整服务器: 根据机器之心公众号，基于 Blackwell 的 AI 算力将以名为 DGX GB200 的完整服务器形态提供给用户，结合了 36 颗 NVIDIA Grace CPU 和 72 块 Blackwell GPU。这些超级芯片通过第五代 NVLink 连接成一台超级计算机(后文简称GB200 NVL 72)。与相同数量的72个H100相比，GB200 NVL72的性能大幅提升，大模型推理性能可以提升30倍，并且成本和能耗只有前者的 1/25。

这是一个全机架解决方案，有 18个1U服务器。其提供的FP8性能为720 petaflops，FP4计算性能为1440 petaflops，可处理 多达27万亿个AI LLM参数模型。每台服务器里带有两个GB200 Grace Blackwell Superchip ， 这些计算节点带有 1.7TB的HBM3E内存、32TB/s的内存带宽，并且全部采用液冷MGX封装。 然而由于功耗过大，需要采用液冷。

从整机系统构造来说，英伟达发布全新的 Blackwell架构DGX SuperPOD，适用于万亿参数级的生成式AI超级计算 ： 基于先进的 NVIDIA 网络、NVIDIA 全栈 AI 软件和存储技术，可将集群中 Grace Blackwell 超级芯片的数量扩展至数万个，通过 NVIDIA NVLink 可将多达 576 块 Blackwell GPU 连成一个整体，由 NVIDIA 系统专家加速即时 AI 基础设施的部署。 全新 DGX SuperPOD 采用新型高效液冷机架级扩展架构，基于 NVIDIA DGX ™ GB200 系统构建而成，在 FP4 精度下可提供 11.5 exaflops 的 AI 超级计算性能和 240 TB 的快速显存，且可通过增加机架来扩展性能。 简而言之，它将八个 GB200 NVL72合 为一体 ，总共有288个CPU、576个GPU、240TB内存和11.5 exaflops的FP4计算能力。 黄仁勋 更是在GTC上直言“DGX Superpod就是AI的革命工厂！”

需求端：北美四云CAPEX指引依旧乐观， 我们认为互联网厂商 Capex预算决定英伟达业绩预期上限 ， 原因在于北美四云的AI Capex受自身模型的商业化进程影响，同时北美四云在AI的市场中占据举足轻重的位置，原因是自身模型处于市场前沿，因此自身对于算卡的需求占据AI市场的半壁江山，而英伟达又是AI芯片的绝对龙头，因此我们判断北美四云的Capex指引对于AI算卡的需求具有重要意义，其自身需求的指引决定英伟达业绩预期的上限。

北美四云对 Capex预算乐观，坚定发力人工智能，英伟达预期业绩依旧乐观： 微软预计2024年持续扩大人工智能的投资规模与产能，环比大幅增长，谷歌预计2024年剩下季度保持不低于120亿美元资本支出。Meta上调Capex指引从300亿美元-350亿美元至350亿至400亿美元，预计2025年资本支出持续增加。亚马逊预计2024年整体资本支出将大幅增长。

供给端，CoWos 侧： 台积电给与AI今年乐观指引。 2024年4月18日，公司公布2024年Q1季报， 根据公司公开业绩交流会， 公司明确表明人工智能需求强劲，人工智能2024年收入占比有望达到十几个点，公司预计未来五年其收入复合增长率将达到50%，2028年有望占比20%以上。我们认为此指引背后寓意为公司对于CoWos产能持乐观态度，我们判断CoWos产能的乐观，为英伟达的产品的及时出货提供乐观预期，同时根据C114消息，2024年4月18日，台积电扩产嘉义先进封装 将投5000亿元新台币建六座厂。

HBM 侧： 2024年4月25日，公司公布2024年Q1季报， 根据公司一季度交流会， 2024年公司表示采用1b纳米工艺生产HBM3e，保持领先HBM市场的领先优势，同时计划与去年相比提高的产能来扩展公司的客户群，同时公司宣布将投资约5.3万亿韩元决定将韩国清州的M15X厂定为DRAM生产基地并加速建设，我们认为HBM的产能乐观同样为英伟达的产品的及时出货提供乐观预期。

不断上调的GB200的预期：无论是今年Csp厂商的Capex指引还是HBM厂商和CoWos厂商的预期依旧充分，因此如果在明年预期上述条件依旧乐观的预期情况下，GB200的出货量预期在不断上调。

根据Semianylasis的测算：对于大模型的训练， GB200 的性能提升约为 3.5 倍，而 B100 的提升较小，仅比 H100 高 1.5 倍。对于小模型，B100、B200 和 GB200 之间的性能提升基本上与 FLOPS 差异一致，范围从约 2 倍到 3 倍不等。

在像 GPT-4 这样的大模型中，B200 在 GPT-4 推理中带来约 4 倍到 7 倍的性能提升，当量化公平设置时，具体取决于选择的交互性曲线点。相比之下，GB200 的提升范围从约 5 倍到 21 倍——更大的提升。在模型生成方面落后于大公司的人 有望购买 GB200 用于他们的大模型训练和推理。

因此，在万亿参数 AIGC的大背景下，GB200的出货预期指引依旧乐观，同样也佐证了我们的观点。

2. 投资建议

1、抓住核心供应链变化，把握弹性：1、供应链份额的变动，例如OEM份额的提升；2、新进入供应链体系厂商，例如铜链接、液冷、电源等。

受益标 的：

代工： 工业富联、浪潮信息 ；

电源： 麦格米特 等；

PCB： 沪电股份、胜宏科技 等

液冷检测设备： 淳中科技 ；

服务器运营： 协创数据 。

3.风险提示

1、政策不及预期的风险；

2、AI伦理风险；

3、技术升级不及预期的风险；

4、中美贸易摩擦升级的风险。

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分 析 师 ： 刘 泽 晶

分 析 师 执 业 编 号 ： S 1 1 2 0 5 2 0 0 2 0 0 0 2

分 析 师 ： 孟令儒奇

分 析 师 执 业 编 号 ： S1120524060001

证 券 研 究 报 告 ： 《【华西计算机】行业跟踪 | 英伟达宣布AI主权，不断上调的GB200 预期 》

报 告 发 布 日 期 ： 2 0 24 年7 月10 日

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