资源描述
S0740521120002 Email S0740521120001 Email S0740522080004 Email Table_Profit 311()4,333,493()2,263,561 Table_QuotePic-Table_Report AI 1 Chat GPT AI AI 2 Chiplet:AI 3 AI Table_Finance()EPS PE PEG 2020 2021 2022E 2023E 2020 2021 2022E 2023E 189-2.0-3.2-1.9-1.2-95-59-101-163 2.4 NA 15 1.0 1.0 1.2 1.3 15 15 13 11 0.7 NA 19 0.6 0.7 0.9 1.1 33 26 21 17 1.0 33 1.5 1.0 2.2 2.8 22 35 15 12 0.1 36 1.8 1.4 1.8 2.1 20 25 20 17 0.9 NA 22 1.0 0.7 1.0 1.2 21 32 21 17 0.4 2023 5 22 GPU GPU Jon Peddie Research GPU 2022 PC GPU 3034 AMD 4.5 2022 GPU 84%GPU AI 2005 AMD 11 3.2 2022 73.4 AMD 1.47 CUDA GPU GPU 3D CUDA AI GPU AI ChatGPT AI AI IDC 5 CAGR 52.3%AI GPU IDC 2022 GPU 89.0%GPU Al AI AI ChatGPT AIGC AI IDC 2021 AI 100 2026 267 8.9%AI AI AI 1 AI 2 3 AI 4 Chiplet 5 C AI 解 析 英 伟 达 成 长 的 核 心 战 略：研 发 为 底、生 态 为 径、AI 为翼 行业名称 半导体 证 券 研 究 报 告/行业深度 报告 2023 年 05 月 24 日 -2-1 AI.-6-1.1 GPU.-6-1.2.-9-1.3.-14-2.-17-2.1 1993-2000.-17-2.2 2001-2006.-19-2.3 2007-2023“”.-20-3.-23-3.1 GPU.-23-3.2 CUDA.-26-3.3.-32-4 AI.-36-4.1 ChatGPT AI.-36-4.2 GPU AI.-40-4.3 AI.-43-4.4.-45-5.-51-图 1：引领 GPU 市场的巨头，英伟达的崛起和 发展 历程.-6-图 2：英伟达时间线.-7-图 3：业务布局.-7-图 4:英伟达三芯布局产品线.-8-图 5：架构发展历程.-8-图 6：产品及相应架构.-9-图 7：英伟达产品线总览.-10-图 8：英伟达游戏显卡重要时间点.-10-图 9：英伟达游戏显卡详细参数.-11-图 10：英伟达数据中心 GPU 发展历程.-11-图 11：英伟达数据中心 GPU 及其参数.-12-图 12：英伟达 Grace 与 x86+Hopper 对比.-12-图 13：英伟达自动驾驶芯片时间轴.-13-图 14：英伟达几代汽车芯片对比.-13-图 15：英伟达专业可视化产品重要时间点.-14-3-图 16：英伟达专业可视化产品及其参数.-14-图表 17：英伟达历年营业收入及 yoy（百万美元）.-15-图表 18：英伟达历年净利润及 yoy（百万美元）.-15-图表 19：英伟达 2003 财年分地区收入占比.-15-图表 20：英伟达 2023 财年分地区收入占比.-15-图表 21：英伟达 2019-2023 财 年分业务收入增速.-16-图表 22：英伟达 2019-2023 财 年分业务收入（百万 美元）.-16-图表 23：英伟达 2000-2023 财 年净资产收益率.-16-图表 24：英伟达 2000-2023 财 年净利率和毛利率.-16-图表 25：2000-2005 年英伟达、ATI 研发费用.-17-图表 26：2005-2022 年英伟达、AMD 研发费用.-17-图表 27：1999-2023 财年英伟达研发费用率.-17-图表 28：2001-2023 财年英伟达研发人员数量.-17-图表 29：3D 图像市场竞争图.-18-图表 30：Riva 128 与 i740 对比.-19-图表 31：2002-2013 年英伟达收购汇总.-20-图表 32：英伟达产品线.-20-图表 33：2014 年 3G/4G 市场份额.-21-图表 34：英伟达 2007-2023 财 年净利润.-22-图表 35：英伟达 2007-2023 财 年研发费用.-22-（百万美元）.-22-图表 36：英伟达终端用户收入情况（百万美元）.-22-图表 37：英伟达终端用户收入年增长率.-22-图表 38：1998 年操作系统占比.-23-图表 39：英伟达追随 DirectX 升级开发产品.-23-图表 40：英伟达商业布局.-24-图表 41：2016-2025 年自动驾驶规模（十亿美元）.!图表 42：英伟达显卡合作伙伴多于 AMD.-25-图表 43：AMD 的研发费用被英伟达反超.-25-图表 44：英伟达在天梯图覆盖面广，高端产品领先 AMD.-26-图表 45：CUDA 加速计算解决方案.-27-图表 46：CUDA 软件层.-27-图表 47：CUDA 11.0 主要特点.-28-图表 48：大学教授 CUDA 数量（所）.-29-图表 49：CUDA 成为英伟达生态基础.-29-4-图表 50：GPU 编程平台发展历史.-30-图表 51：英伟达人工智能生态系统.-31-图表 52：CUDA 对应 GPU 架构发展.-31-图表 53：CUDA 通过并行架构的改进.-31-图表 54：全球数据总量（ZB）.-32-图表 55：Intel 测算的数据流.-32-图表 56：全球 ADAS 市场规模扩大.-33-图表 57：全球自动驾驶功能市场规模扩大.-33-图表 58：智能驾驶层级越高所需传感器越多.-33-图表 59：2018-2025 年 AI 硬件市场收入（十亿美元）.-34-图表 60：GPU 打破摩尔定律.-34-图表 61：AI 芯片产业链.-35-图表 62：P4 传输速度大于 FPGA 架构芯片.-35-图表 63：FPGA 和 GPU 对比.-36-图表 64：AI 人工智能与半导体计算芯片发展历程.-37-图表 65：GPT 模型迭代过程.-38-图表 66：大语言模型（LLM）举例.-39-图表 67：Transformer 架构示意图.-40-图表 68：国外部分 AIGC 预训练模型一览.-40-图表 69：中国 AI 算力规模及预测.-41-图表 70：全球 AI 芯片市场规模及预测.-41-图表 71：AI 芯片特点及具体参数对比.-42-图表 72：CPU 的基本结构.-42-图表 73：GPU 的基本结构.-42-图表 74：CPU 与 GPU 对比.-43-图表 75:国内外 AI 芯片产品对比（1）图形渲 染 GPU.-44-图表 76：国内外 AI 芯片产品对比（2）GPGPU.-44-图表 77：国内外 AI 芯片产品对比（3）FPGA/ASIC.-45-图表 78：龙架构 LoongArch.-46-图表 79：海光 CPU 与 Intel 产品性能对比.-47-图表 80：深算一号与国际同类型产品性能对比.-47-图表 81：高性能通用图形处理器芯片及系统研发项 目情况及进程安排.-48-图表 82：公司发展历程时间表.-48-图表 83：FPGA 芯片产品线.-49-图 84：公司发展历程.-50-5-图 85：公司 FPGA 芯片产品线.-50-6-1 AI 1.1 GPU GPU NVIDIA 1993 GPU Jon Peddie Research GPU 2022 PC GPU 3034 AMD 4.5 2022 GPU 84%图 1：引领 GPU 市场的巨头，英伟达的崛起和 发展 历程 来源：WRDS，中 泰证券 研究所 整理 1999 GPU 2006 Fermi 2012 Kepler 2016 AI Tesla P100 Volta 2020 Ampere -7-图 2：英伟达时间线 来源：英 伟达官 网，中 泰证券 研究所 整理 CPU+GPU+DPU CPU GPU DPU CPU DPU CPU GPU DPU CPU+GPU 图 3：“CPU+GPU+DPU”业务布局 来源：英 伟达官 网，中 泰证券 研究所 整理 -8-图 4:英伟达三芯布局 产品线 来源：英 伟达官 网，中 泰证券 研究所 整理 GPU 2006 Fermi GPU Kepler GPU Maxwell Pascal Tensor Core NVLink AI Volta Tensor Cores V100 Turing Ampere AI GPU 图 5：架构发展历程 -9-来源：英 伟达官 网，中 泰证券 研究所 整理 图 6：产品及相应架构 来源：英 伟达官 网，中 泰证券 研究所 整理 1.2 GPU 80%CPU GPU GPU GPU CUDA 1 PC GeForce RTX GeForce GTX SHIELD GeForce NOW 2 GPU 3 NVlink GPU DGX 4 Drive 2018 370 Drive -10-图 7：英伟达产品线总览 来源：英 伟达官 网，中 泰证券 研究所 整理 CUDA 640 16384 图 8：英伟达游戏显卡重要时间点 来源：英 伟达官 网，中 泰证券 研究所 整理 -11-图 9：英伟达 游戏显卡详细参数 来源：英 伟达官 网，中 泰证券 研究所 整理 GPU 90%2017 2022 Volta Ampere Hopper AI V100 A100 H100 GPU GPU 7.8 TFLOPS 30 TFLOPS 图 10：英伟达数据中心 GPU 发展历程 来源：英 伟达官 网，中 泰证券 研究所 整理 GPU 11 2011 Tesla M2090 -12-2022 GPU NVIDIA H100 GPU CPU 2022 CPU Grace Grace Arm Neoverse NVIDIA NVLink CPU GPU 900GB/s 14 CPU CPU 600GB/s Grace LPDDR5x LPDDR4 2 10 图 11：英伟达数据中心 GPU 及其参数 来源：英 伟达官 网，中 泰证券 研究所 整理 图 12：英伟达 Grace 与 x86+Hopper 对比 来源：英 伟达官 网，中 泰证券 研究所 整理 SoC SoC Atlan Orin GPU Arm Grace CPU BlueField DPU SoC -13-图 13：英伟达 自动驾驶芯片时间轴 来源：英 伟达官 网，中 泰证券 研究所 整理 Atlan SoC 2021 SoC Atlan 1000TOPS Orin SoC 254TOPS Altan 400Gbs 40 Atlan Orin Xavier AV SoC 图 14：英伟达几代汽车芯片 对比 来源：英 伟达官 网，中 泰证券 研究所 整理 GPU Pascal Volta Ampere Ada Lovelace GDDR6X RTX Studio -14-图 15：英伟达 专业可视化 产品重要时间点 来源：英 伟达官 网，中 泰证券 研究所 整理 CUDA GB/s CUDA TB/s 图 16：英伟达 专业可视化 产品及其参数 来源：英 伟达官 网，中 泰证券 研究所 整理 1.3 1999-2023 CAGR 24%1996 391 300 2023 270 44 1999-2023 CAGR 24%CAGR 34%-15-图表 17：英伟达历年营业收入及 yoy（百万美元）图表 18：英伟达历年净利润及 yoy（百万美元）来源：英伟达，中泰证 券研究所 来源：英伟达，中泰证 券研究所 2023 58 21%2003 2.4 13%2003 45%2023 32%31%图表 19：英伟达 2003 财年分地区收入占比 图表 20：英伟达 2023 财年分地区收入占比 来源：英伟达，中泰证 券研究所 来源：英伟达，中泰证 券研究所 OEM 2023 150 56%41%AI 90.7 34%27%-16-图表 21：英伟达 2019-2023 财 年分业务收入增速 图表 22：英伟达 2019-2023 财 年分业务收入（百万 美元）来源：英伟达，中泰证 券研究所 来源：英伟达，中泰证 券研究所 2000 Xbox 2001 Xbox ROE ROE 34%2008 ROE 2010-2.69%-2.04%2010 2017 GeForce Tesla GRID Quadro 2016 图表 23：英伟达 2000-2023 财 年净资产收益率 图表 24：英伟达 2000-2023 财 年净利率和毛利率 来源：英伟达，iFind，中 泰证券研 究所 来源：英伟达，iFind，中 泰证券研 究所 ATI AMD ATI 1999 2507 55%ATI 2005 3.6 ATI AMD AMD 2005 AMD 11 3.2 2022-17-73.4 2023 AMD 1.47 图表 25：2000-2005 年英伟达、ATI 研发费用（百万美元）图表 26：2005-2022 年英伟达、AMD 研发费用（百万美元）来源：英伟达，ATI，中泰 证券研究 所 来源：英伟达，AMD，中泰 证券研究 所 注释：各家公 司取统一 自然年数 据对比。-2023 19532 图表 27：1999-2023 财年英伟达研发费用率 图表 28：2001-2023 财年英伟达研发人员数量 来源：英伟达，中泰证 券研究所 来源：英伟达，中泰证 券研究所 2 2.1 1993-2000 1993 90 3 3D -18-1 Windows 95 3D 2 3D PC 3 IC 3D 3D-6-9 12-18-6 1-2 GeForce 2002 11 GeForce FX GeForce GeForce2 GeForce3 GeForce4 1996 1996 NV3 Riva 128 RIVA128 Intel i740 i740 OpenGL RIVA TNT 1999 Intel 2000 GeForce 256 3dfx 3dfx 图表 29：3D 图像市场竞争图 来源：英伟达，H&Q，中泰 证券研究 所 -19-图表 30：Riva 128 与 i740 对比 RIVA 128ZX i740/100 66 1.5 0.5 8.2mm 11.4mm 3.5W 5.8W DAC 230MHz 205MHz 128-bit 64-bit 1.6GB/s 800MB/s 8192byte 256byte 来源：英伟达，Intel，中 泰证券研 究所-Direct X OpenGL API GPU 2.2 2001-2006 1999 Geforce GeForce Xbox GPU Xbox Xbox GPU Xbox Direct3D OpenGL Direct3D OpenGL 3D 3D GPU MCP UMP -20-图表 31：2002-2013 年英伟达收购汇总 2002 Exluna CG 2003 MediaQ 2004 iReady 2005 ULI Electronics ULI ATI 2006 Hybrid Graphics 2006 PortalPlayer GPU PortalPlayer 2008 Ageia PhysX GPU 2011 Icera 2013 PGI HPC 来源：各公司 年报，中 泰证券研 究所 GeForce Tesla Quadro GPU Jetson DRIVE 图表 32：英伟达产品线 来源：英伟达，中泰证 券研究所 ATI 2006 AMD ATI 2.3 2007-2023 -21-Intel Atom Tegra PC Tegra Tegra 2 3G/4G Tegra 3 Tegra 4 图表 33：2014 年 3G/4G 市场份额 来源：Strategy Analytics，中 泰证券研 究所 GPU 2015-2023 2008 2009 2010 2016 -22-图表 34：英伟达 2007-2023 财 年净利润（百万美元）图表 35：英伟达 2007-2023 财 年研发费用（百万美元）来源：英伟达，中泰证 券研究所 来源：英伟达，中泰证 券研究所 图表 36：英伟达终端用户收入情况（百万美元）图表 37：英伟达终端用户收入年增长率 来源：英伟达，中泰证 券研究所 来源：英伟达，中泰证 券研究所 AI AI AI GPU Tesla Titan Quadro AI 2020 SC20 NVIDIA DGX Station A100 NVIDIA A100 80GB GPU BERT Large AI 2022 3 NVIDIA NVIDIA DGX NVIDIA H100 Tensor Core GPU AI AI iPhone GPU GPU GPU Tegra -23-3 3.1 GPU API API NV2 DirectX API Windows DirectX OpenGL 图表 38：1998 年操作系统占比 来源：IDC，中泰 证券研究 所 图表 39：英伟达追随 DirectX 升级开发产品 来源：各公司 年报、中 泰证券研 究所 2D 3D 2D 6-9 12-18-6 1-2 -24-Tegra Tegra-GPU Tegra 图表 40：英伟达商业布局 GPU GeForce Quadro Tesla GRID GRID Tegra Tegra Icera 集 成芯片 解决方 案 Tegra Icera Shield 项目 Tegra VCM 来源：英伟达、中泰证 券研究所 1 2 Quadro Tesla VDI GRID 3 Tegra 4 GPU PC GRID Adobe Photoshop -25-图表 41：2016-2025 年自动驾驶规模（十亿美元）来源：Bain&Company，中泰证 券研究所 AMD 2009 Intel Larrabee AMD 2005 AMD 11 3.2 2022 73.4 2023 AMD 1.47 2022 88%AMD 8%图表 42：英伟达显卡合作伙伴多于 AMD 图表 43：AMD 的研发费用被英伟达反超 来源：AMD，英伟 达，中泰 证券研究 所 来源：AMD，英伟 达，中泰 证券研究 所 -26-图表 44：英伟达在天梯图覆盖面广，高端产品领先 AMD 来源：各公司 年报，中 泰证券研 究所 AMD 2018 Titan RTX RTX 2080 Ti Radeon VII AMD AMD AMD AMD AMD AMD 2011 2007 GPU GPU 3.2 CUDA CUDA AI CUDA GPUs C/C+Fortran CUDA API CUDA GPU GPU 3D CUDA -27-图表 45：CUDA 加速计算解决方案 来源：英伟达 官网，中 泰证券研 究所 CUDA CUDA CUDA C C+Fortran Java Python CUDA CUDA Windows Linux macOS 图表 46：CUDA 软件层 来源：The CUDA handbook，中泰证 券研究所 -28-CUDA CUDA CUDA CUDA CUDA 图表 47：CUDA 11.0 主要特点 来源：英伟达 官网，中 泰证券研 究所 CUDA GeForce CUDA GeForce GeForce CUDA GeForce CUDA CyberLink Motion DSP Nero CUDA CUDA Elemental CUDA CUDA Elemental CUDA AWS CUDA CUDA CUDA CUDA CUDA 2010 CUDA 350 CUDA CUDA CUDA 2008 100 CUDA 2010 20 CUDA 2015 800 CUDA -29-图表 48：大学教授 CUDA 数量（所）来源：英伟达，中泰证 券研究所 OpenCL CUDA GPU OpenCL CUDA GPU CUDA OpenCL CUDA GPU CUDA 图表 49：CUDA 成为英伟达生态基础 来源：英伟达，中泰证 券研究所 ADM CTM CUDA CTM CTM CUDA CUDA CUDA CTM -30-图表 50：GPU 编程平台发展历史 来源：Semantic Scholar，中泰 证券研究 所 DirectCompute CUDA DirectCompute CUDA CUDA GPU DirectCompute DirectX GPU CUDA DirectCompute CUDA CUDA CUDA GPU CUDA -31-图表 51：英伟达人工智能生态系统 来源：英伟达，中泰证 券研究所 CUDA CUDA GPU SM CUDA CUDA 图表 52：CUDA 对应 GPU 架构发展 Kepler Maxwell Pascal Volta Turing 2013 2014 2016 2017 2018 28nm 28nm TSMC 16nm/14nm TSMC 12nm TSMC 12nm()118 148 471 815 754 1.3 1.87 11.8 21.1 18.6 CUDA 1536 2048 3840 5120 4608 12GB 24GB 16GB 16GB 48GB 5.04 6.8 10.6 15.7 16 来源：英伟达，中泰证 券研究所 图表 53：CUDA 通过并行架构的改进 -32-来源：英伟达，中泰证 券研究所 CUDA CUDA CUDA CUDA Dell HP OEM Netapp Pure Storage CUDA CUDA CUDA CUDA CUDA 3.3 IDC 50%2025 334ZB,2035 19267ZB 5G IoT 图表 54：全球数据总量（ZB）图表 55：Intel 测算的数据流 来源：IDC，中泰 证券研究 所 来源：Intel，中 泰证券研 究所 -33-图表 56：全球 ADAS 市场规模扩大（亿美元）图表 57：全球自动驾驶功能市场规模扩大（十亿美元）来源：BIS Research，中泰证券 研究所 来源：Bain&Company，中泰证 券研究所 L5 32 4TB/h Intel 4000GB Xavier 1.3TFlops L5 ADAS 10 ADAS 图表 58：智能驾驶层级越高所需传感器越多 L1 L2 L3 L4 L5 4 4 10 10 1 1 2 2 1 4 6 6 1 5 5 2 4 1 2 Ubolo1 Ubolo1 1 1 1 1 来源：Deloitte，中泰 证券研究 所 GPU Tractica 2018 AI 196 GPU 36.2%71 2025 2349 GPU 23.2%545 GPU AI GPU -34-图表 59：2018-2025 年 AI 硬件市场收入（十亿美元）来源：Tractica，中泰 证券研究 所 CPU CPU ILP()CPU CPU 10%50%图表 60：GPU 打破摩尔定律 来源：英伟达，中泰证 券研究所 GPU CPU GPU CPU GPU 2006 CNN GPU CPU GPU CPU AI -35-图表 61：AI 芯片产业链 来源：中泰证 券研究所 FPGA GPU FPGA ASIC HDL HDL ASIC FPGA OpenCL FPGA BrainWave 500 GPU Tesla P4 75w 1676 图表 62：P4 传输速度大于 FPGA 架构芯片（秒）来源：BIS Research，中泰证券 研究所 -36-图表 63：FPGA 和 GPU 对比 GPU FPGA GPU FPGA GPU FPGA FPGA GFPLOS/watt GPU 3-4 FPGA PCI-E FPGA FPGA GPU FPGA GPU FPGA GPU FPGA GPU 来源：Bain&Company，中泰证 券研究所 GPU GPU 2022 Q3 88%CUDA GPU 1 GPU 5G GPU AI 2 CUDA CUDA CUDA GPU 3 GPU GPU AI 4 AI 4.1 ChatGPT AI AI AI AI 20 90 -37-Yann LeCun Convolutional Neural Network CNN 3 AI AI AI 1999 GPU 2009 GPU CPU 70 AI AI AI 图表 64：AI 人工智能与半导体计算芯片发展历程 来源：AI 芯 片：前沿 技术与创新 未来，中泰证券 研究所 ChatGPT ChatGPT GPT-3.5 RLHF 2008 GPT-1 GPT LLM AI AI AI AI Transformer GAN CNN RNN -38-图表 65：GPT 模型迭代过程 来源：OpenAI 官网，World of Engineering，中泰证 券研究所 LLM AI LLM 10 Transformer Transformer Transformer GPT 1 2 3 -39-图表 66：大语言模型（LLM）举例 GPT-3/4(Generative Pretrained Transformer 3/4)OpenAI GPT-3/4 GPT3 1750 GPT4 3.5 BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)Transformer Encoder Decoder 1.1 XLNet(eXtreme Language understanding NETwork)CMU Google 1.5 RoBERTa(Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)Facebook AI 1.25 ERNIE Bot T5(Text-to-Text Transfer Transformer)11 来源：公开资 料整理，中泰证券 研究所 AI AI Transformer RNN Transformer RNN CNN -40-图表 67：Transformer 架构示意图 来源：壁仞科 技研究院，中泰证 券研究所 AI AIGC 2023 AIGC 6.4 5400 1541,图表 68：国外部分 AIGC 预训练模型一览 来源：腾讯AIGC 发展 报告 2023，中泰证 券研究所 4.2 GPU AI AI OpenAI -41-2012-2018 3.5 300,000 18 12 IDC AI 2026 1271.4EFLOPS CAGRA 2022-2026 52.3%AI Gartner 2025 2020 101 726 CAGR 2020-2025 48.4%图表 69：中国 AI 算力规模（百亿亿次浮点 运算/秒）图表 70：全球 AI 芯片市场规模及预测 来源：2022-2023 中国人工 智能计算 力发展评 估报告，中泰证 券研究所 来源：IDC，Gartner，OpenAI，中泰证券 研究所 AI AI AI GPU FPGA ASIC CPU AI AI CPU GPU IDC CPU 32%23.3%25%9.8%GPU FPGA ASIC AI GPU AI FPGA ASIC AI AI 0%20%40%60%80%100%120%140%160%02004006008001000120014002019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026-42-图表 71：AI 芯片特点及具体参数对比 来源：中泰证 券研究所 CPU GPU CPU 4 8 16 ALU arithmetic logic unit GPU CPU GPU ALU ALU CPU ALU CPU GPU 图表 72：CPU 的基本结构 图表 73：GPU 的基本结构 来源：Imagination，中泰 证券研究 所 来源：Imagination，中泰 证券研究 所 GPU CPU -43-CPU GPU GPU AI CPU AI 21 GPU CPU GPU AI GPU 图表 74：CPU 与 GPU 对比 CPU GPU CPU ALU CPU 1.5323 Cache CPU GPU GPU Cache 来源：英伟达，公开资 料整理，中泰证券 研究所 GPU AI AI GPU IDC 2022 GPU 89.0%GPU Al AI GPU AI GPU IDC 2020 GPU 95%GPU 4.3 AI GPU GPU AMD CUDA AI GPU AI GPGPU GPU GPU -44-2 GPU 5nm Nvidia RTX40 GPU Nvidia 图表 75:国内外 AI 芯片产品对比（1）图形渲 染 GPU 来源：各公司 官网，中 泰证券研 究所 GPGPU Nvidia GPGPU Nvidia 4nm 7nm FP64 FP32 INT8 AI NVIDIA A100 Nvidia PCle5.0 PCle4.0 OpenCL Nvidia CUDA 图表 76：国内外 AI 芯片产品对比（2）GPGPU 来源：各公司 官网，中 泰证券研 究所 FPGA Altera Xilinx 80%Lattice Microsemi 10%28nm 16nm LUT 200K XILINX -45-25%ASIC CPU GPU FPGA ASIC 7nm ASIC 昇 910 BF16 INT8 Googel TPUv4 Googel ASIC AI 图表 77：国内外 AI 芯片产品对比（3）FPGA/ASIC 来源：各公司 官网，中 泰证券研 究所 4.4 CPU GPGPU CPU 1 2 3 CPU LoongArch Wintel AA CPU LoongArch 2021 2022 LA 9 LA -46-图表 78：龙架构 LoongArch 来源：龙芯科 技官网，中泰证券 研究所 IP GPU IP 400 GPU GPGPU 2022 LG100 LG200 2022 GPU(LG100)7A2000 GPGPU(LG200)CPU+DCU CPU DCU CPU x86 CPU 7000 5000 3000 DCU GPGPU 8000 DCU ROCm GPU CPU DPU CPU CPU Intel DCU 2020 1 2019 2021 8.65 15.85 83.3%端处理器研 发团队，且 90.2%的员工是研 发人员。公 司已取得多 项处理-47-179 154 81 图表 79：海光 CPU 与 Intel 产品性能对比 图表 80：深算一号与国际同类型产品性能对比 来源：海光招 股说明书，中泰证 券研究所 来源：海光招 股说明书，中泰证 券研究所 AI AI 2016 3 15 AI IP IP IP 2022 3 MLU370-X8 370 MLU-Link YOLOv3 Transformer 8 350WRTXGPU 155%-48-图表 81：高性能通用图形处理器芯片及系统研发项 目情况及进程安排 来源：龙芯中 科股说明 书，中泰 证券研究 所 FPGA 24 IC IC RFID EEPROM MCU FPGA FPGA FPGA 图表 82：公司发展历程时间表 来源：公司官 网，公司 招股书，中泰证券 研究所整 理 FPGA FPGA FPGA 5G FPGA FPGA 2022 500 FPGA 10 -49-FPGA RFID EEPROM MCU LG VIVO FPGA FPGA FPGA 14/16nm 10 28nm FPGA PSoC FPGA 图表 83：FPGA 芯片产品线 FPGA 65nm CMOS SRAM FPGA FPGA 28nm CMOS SRAM FPGA 5G PSoC 28nm CMOS AI：公司 招 股书、FPGA 安路科技是国内领先的 FPGA 芯片设计企业。安 路科 技 成立于 2011 年，自成立至今，公司一 直专注于 FPGA 芯片设计 领域，通过多年的技术累积，公司在 FPGA 芯片 设计技术、SoC 系统 集成技术、FPGA 专用EDA 软件技术、FPGA 芯 片测试 技术和FPGA 应 用解决方 案等领 域均有技术 突破。公司主要专 注于 FPGA 芯片和专 用 EDA 软 件的研 发、设 计和销售。产品 的主要下游应用领域主 要包括工业控 制、网络通信、消 费电子和数据中心等。-50-图 84：公司发展历程 来源：公司公 告，中泰 证券研究 所整理 公司主要向客户提供 FPGA 产品，包 括 FPGA 芯片和 专用 EDA 软件两部分。基 于目前的 核心技术 体系，公 司成功构 建了由 ELF 系列、EAGLE 系列和 PHOENIX 系列 FPGA 芯片 和 TangDynasty 系列专 用 EDA 软件 组成的产品矩阵，2021 年，公司 FPSoC 产品 新增了面 向工业 和视频接口 的低功耗 SWIFT 系列。公司产品 覆盖 28nm-55nm 的工 艺制程，形成了多 种逻辑规模FPGA 芯 片和软件 的全产品 线覆盖，并 持续致力 于 高容量、高性能 的FPGA 和 FPSoC 芯片的研 发与拓展。公司 目前已成 为 国内领先 的 FPGA 芯片供应商，产品已广 泛应用于工业 控制、网络通 信、数据中心、消费电子等产业中。图 85：公司 FPGA 芯片产品线 ELF ELF1 2015 130nm 336688 ELF1 FPGA ELF1 ELF2 2018 55nm 1.5K4.5K ELF2 FPGA ELF 1Gbps IO ELF2 ELF2 CPU FPSoC ELF3 2019 55nm 1.5K9.2K ELF3 FPGA ELF 336 IO ELF3 -51-EAGLE AL3 2014 65nm 5.8K11.1K AL3 FPGA AL3 EAGLE4 2016 55nm 20K EAGLE4 AL3 1Gbps IO EAGLE4 FPSoC EF2M45 EF2M45 ARM FPSoC SWIFT1 SWIFT1 FPSoC RISC-V 17.6Gbps MIPI PHOENIX PHOENIX 2020 28nm 127K PHOENIX1 FPGA 28nm 100K600K 16Gbps SerDes PHOENIX1 PHOENIX1 TangDynasty TangDynasty 2014-TangDynasty FPGA ELF EAGLE PHOENIX EDA 来源：招股说 明书，中 泰证券研 究所整理 CPLD K 400K FPGA EDA EDA FPGA FPGA FPGA 5 -52-AIGC+1 AI 2 3 AI 4 Chiplet 5 C AI PC 2021 -53-612 15%612 5%15%612-10%+5%612 10%612 10%612-1
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