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Zhitong Finance APP ha appreso che CITIC Construction Investment ha pubblicato un rapporto di ricerca in cui si afferma che la potenza di calcolo è ancora la forza trainante fondamentale per l'iterazione continua di modelli di grandi dimensioni. Esistono tre linee principali di investimento nella potenza di calcolo. La prima riguarda i cambiamenti incrementali, come connessioni in rame, raffreddamento a liquido, ecc.; la seconda riguarda i cambiamenti delle quote, come storage, PCB, alimentazione, ecc.; riguarda la questione se la crescita delle prestazioni di NVIDIA supera le aspettative. In una certa misura, determina l'intervallo di valutazione dell'intera catena del settore della potenza di calcolo.

CITIC Construction Investment ha sottolineato che la tendenza generale dell’intelligenza artificiale è quella di spostarsi verso il lato terminale. Il sistema operativo AI nativo di Apple e le applicazioni create da Apple Intelligence stanno aprendo la strada, e anche l'assistente AI lato PC di Microsoft sta accelerando, prestando attenzione all'ondata di sostituzione end-to-end delle macchine e all'aggiornamento di DRAM, privacy computing, acustica, batteria, dissipazione del calore e Arm PC e altre opportunità di investimento.

Con il miglioramento delle capacità dei grandi modelli nazionali, il calo dei prezzi delle chiamate e il sostegno politico, CITIC Construction Investment ritiene che verranno gradualmente implementate più applicazioni di intelligenza artificiale. I robot di chat C-side, le immagini Vincent e le applicazioni video Vincent vengono gradualmente accettati. L’intelligenza artificiale del lato B ha iniziato a essere implementata anche nella finanza, nell’industria, nell’esercito, nell’assistenza medica, nell’istruzione e in altri campi.

Le opinioni principali di CITIC Construction Investment sono le seguenti:

Guardando con impazienza alla seconda metà degli investimenti nell’intelligenza artificiale, riteniamo che ci siano due principali direzioni di investimento:Il primo sono le tendenze del settore globale, il cui nucleo è la potenza di calcolo; il secondo è la stimolazione della domanda interna attorno alle politiche interne, in particolare la combinazione dell’intelligenza artificiale con le industrie G-side e B-side.

Esistono tre logiche di investimento nel campo della potenza di calcolo: Innanzitutto, concentrandoci sugli investimenti in modifiche incrementali, il cambiamento più importante nella seconda metà dell'anno è lo sviluppo e la transizione del modulo server AI dalle ultime 8 schede ai cabinet NVIDIA NVL36 e 72. L'integrazione del cabinet è più elevata ed è la principale scelta di molti importanti produttori. Tra questi, le connessioni in rame e il raffreddamento a liquido sono nuovi incrementi. Entreranno in un periodo di ordini intensivi nella seconda metà di quest'anno e inizieranno a catalizzare le prestazioni a partire dal quarto trimestre. con l'eccesso di ordini da parte di aziende leader, l'intera catena industriale mostra un alto grado di prosperità, la quota di alcune aziende è aumentata, concentrandosi su stoccaggio, PCB, alimentazione e altri settori, fluttuazioni di valutazione, sistema di valutazione globale; La potenza di calcolo dell'intelligenza artificiale si riferisce a NVIDIA, se la crescita delle prestazioni di NVIDIA supera le aspettative, in una certa misura determina l'intero L'intervallo di valutazione della catena industriale della potenza di calcolo, basato sul ritmo di espansione di Cowos di TSMC, accelererà nella seconda metà dell'anno sulla performance di Nvidia nella seconda metà dell'anno, e quindi sono ottimisti anche sul passaggio dell'intero settore alla valutazione del prossimo anno. Allo stesso tempo, in occasione del Simposio tecnologico europeo di aprile, TSMC ha annunciato che espanderà la capacità di produzione di CoWoS a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) superiore al 60% almeno fino al 2026. Si può vedere che TSMC è ottimista riguardo alla domanda complessiva di IA.

Il valore dei collegamenti in rame è aumentato notevolmente e aumenterà di volume nella seconda metà dell’anno: 1) Crescita significativa nell'utilizzo: rispetto ai precedenti server a 8 schede, che utilizzavano principalmente cavi PCIE, questa volta il cabinet NVL36/72 utilizza cavi PCIE non solo nel vassoio di calcolo, ma anche tra i vassoi di calcolo, tra il chip di commutazione e il backplane e tra il chip di commutazione e il backplane. Per collegare le porte I/O del pannello anteriore vengono utilizzati cavi in ​​rame ad alta velocità e per interconnettere diversi armadi è possibile utilizzare anche connessioni in rame ad alta velocità; inizierà ad aumentare di volume nella seconda metà dell'anno: secondo TrendForce, la nuova piattaforma Blackwell entrerà sul mercato nel terzo trimestre, a partire dal quarto aumento di volume. In attesa del prossimo anno, la serie Blackwell diventerà il principale prodotto di vendita di NVIDIA e sarà principalmente sotto forma di cabinet. Per i produttori cinesi, la principale opportunità per i collegamenti in rame deriva dall'eccesso di ordini da parte di Amphenol Considerando il volume complessivo delle spedizioni di armadi NVL36 e NVL72 il prossimo anno (l'equivalente NVL72 dovrebbe essere di 40.000-50.000 unità), solo cavi in ​​rame ad alta velocità. negli armadietti Il mercato da solo raggiunge i 4,8-6 miliardi di RMB. Se consideriamo l'esterno dello sportello, la dimensione del mercato sarà ancora maggiore.

La richiesta di memoria cloud è ad un livello elevato: 1) La domanda di centri di potenza di calcolo è ampia: il valore della memoria video rappresenta una percentuale elevata. La richiesta totale di HBM3e e LPDDR5x in un cabinet NVL72 è di circa 207.400 dollari USA, pari a circa il 7% del valore dell'NVL72. armadio; 2) Domanda di apparecchiature end-side: a lungo termine, domanda di apparecchiature end-side La quantità di parametri del dispositivo laterale continuerà ad aumentare e la memoria continuerà ad aumentare la memoria del telefono cellulare AI di prossima generazione dovrebbe aumentare a 12-16 GB. Il nucleo delle opportunità di investimento in questa catena industriale sono due punti: 1) quota HBM3e e cambiamenti nei telefoni cellulari Apple DRAM da 8 GB e fornitori DRAM di prossima generazione, concentrandosi su Micron 2) Attualmente, per i principali produttori di storage, l'attenzione principale è rivolta a; conversione, e in futuro L'equilibrio tra domanda e offerta di stoccaggio potrebbe rompersi, spingendo i prezzi di stoccaggio a continuare a salire.

Nuovo aggiornamento della soluzione di alimentazione: Il server adotta un design integrato in rack e utilizza un alimentatore unificato esterno per ottimizzare ulteriormente la gestione dell'alimentazione e migliorare le prestazioni generali e l'affidabilità del sistema. NVL72 richiede 6 ripiani elettrici e un singolo armadio richiede un'alimentazione di circa 200 kW. Il modulo DrMOS è l'alimentatore specifico della GPU e la domanda di moduli DrMOS per i chip della serie B continua ad aumentare. I principali fornitori sono Delta e Lite-On e stiamo prestando attenzione ai progressi dei fornitori continentali.

Applicazione completa del raffreddamento a liquido: Attualmente, il raffreddamento a liquido si basa principalmente su piastre di raffreddamento e tipi di immersione. Rispetto al tradizionale raffreddamento ad aria, il raffreddamento a liquido presenta tre vantaggi nel contesto dell'aumento dell'intensità della potenza di calcolo: 1) Gli armadi di raffreddamento a liquido hanno un limite massimo di consumo energetico più elevato e possono trasportare. 20 KW I server AI di cui sopra sono in funzione; 2) il valore PUE della sala computer raffreddata a liquido è più vicino a 1, soddisfacendo i requisiti politici più recenti; 3) lo stesso requisito di potenza di calcolo in un contesto di PUE basso consuma meno energia e il vantaggio in termini di costi operativi a lungo termine è significativo. Nel complesso, l’aumento del tasso di penetrazione del raffreddamento a liquido è una tendenza inevitabile nell’era della potenza di calcolo ad alta intensità.

Principali trend di investimento lato AI end: Il primo è l’aumento della DRAM: per un modello con 3 miliardi di parametri, l’utilizzo della memoria calcolato con precisione Int 4 è di circa 1,4GB. Difficilmente una DRAM da 6GB possa supportare modelli AI di grandi dimensioni. Attualmente, gli unici modelli in grado di supportare questo grande modello end-side sono i telefoni cellulari Apple dotati di DRAM da 8 GB. Riteniamo che se Apple aggiornasse il suo modello end-to-end a 7 miliardi di parametri, l'utilizzo della memoria raggiungerebbe i 3 GB e sarà molto difficile supportare i modelli esistenti da 8 GB in futuro, con ogni generazione di aggiornamenti dei telefoni cellulari. L'aggiornamento della DRAM di Apple sarà ancora più difficile. Per quanto riguarda Android, tra le ultime serie Pixel 8 di Google, solo Pixel 8 Pro supporta l'esecuzione del modello grande Gemini AI perché è dotato di DRAM da 12 GB. Il secondo riguarda le questioni di sicurezza e il privacy computing: in futuro, i telefoni cellulari AIPC o AI costituiranno una base di conoscenza locale. È fondamentale garantire la sicurezza delle informazioni personali. In futuro lo saranno anche i chip e gli algoritmi di sicurezza end-side aggiornato. Inoltre, Apple Intelligence analizzerà se le richieste inviate dagli utenti possono essere eseguite sul dispositivo. Se è necessaria una maggiore potenza di calcolo, il cloud computing privato può essere utilizzato per inviare solo i dati relativi alle attività ai server utilizzando i chip Apple in futuro, la fabbrica costruirà un proprio centro di ragionamento cloud per i servizi di telefonia mobile. Il terzo è l’aggiornamento dell’acustica: l’interazione vocale rappresenterà un importante ingresso nell’era dell’intelligenza artificiale, e un punto molto importante sul lato finale è l’aggiornamento dei dispositivi acustici. In quarto luogo, la batteria e la dissipazione del calore sono cambiate in modo significativo: all'aumentare della potenza di calcolo del chip end-side, aumenta il consumo energetico, la batteria diventa più grande e cambiano anche i materiali di dissipazione del calore. Il quinto è prestare attenzione ai cambiamenti nella domanda di apparecchiature di ispezione con visione artificiale causati dai nuovi cambiamenti nell’hardware di iPhone 17. Sesto, Arm PC: con diversi fattori tra cui capacità di intelligenza artificiale più potenti, maggiore durata della batteria, supporto chiave di Microsoft e attenzione di Qualcomm sulla costruzione di chip per PC, i principali produttori hanno iniziato a concentrarsi sul lancio di Arm PC.

Tesla guida la rivoluzione end-to-end nella guida autonoma: Tesla FSD Beta V12.3 è la prima versione FSD a utilizzare una rete neurale end-to-end Secondo gli ultimi dati di sicurezza divulgati da Tesla, dopo l'attivazione della funzione FSD, i veicoli Tesla possono verificarsi solo ogni 5,39 milioni di miglia guidate. Un incidente è ben al di sotto della media nazionale di un incidente ogni 670.000 miglia percorse. Rispetto agli algoritmi del passato, i modelli di grandi dimensioni presentano quattro importanti caratteristiche e vantaggi: 1) Guidata dai dati: in passato, la guida autonoma era definita da regole scritte, ma ora è guidata dai dati ogni volta che guardi 1-1,5 milioni di videoclip , l'effetto sarà evidente Miglioramento; 2) Limite superiore elevato: la capacità di emergere di modelli di grandi dimensioni si riflette attualmente anche nella guida autonoma, il che significa che aumentando il numero di parametri è possibile risolvere alcuni comportamenti di guida che erano difficili da risolvere nella guida autonoma processo in passato; 3) La velocità di iterazione è accelerata: in passato Tesla ripete l'algoritmo FSD quasi ogni due settimane e aggiorna la versione ogni 2-3 giorni nell'era dei modelli di grandi dimensioni 4) L'esperienza di guida è vicina a quella umana; : Il pilota automatico definito dalle regole in passato era molto rigido, ma l'esperienza attuale è più simile alla guida umana, riducendo così il numero di acquisizioni. Tesla ha inoltre annunciato una serie di dati per FSD12.3. Il chilometraggio medio di acquisizione è aumentato da 116 miglia a 286 miglia e la percentuale di viaggi degli utenti senza acquisizione è aumentata dal 47% in FSD V11.4 al 72%. migliorato, le capacità di guida assistita delle autovetture sono state ulteriormente migliorate, concentrandosi su Desay SV. Tuttavia, per la guida autonoma di livello L4, il chilometraggio medio di acquisizione di Tesla è ancora molto inferiore a quello degli esseri umani. Al momento, non è possibile realizzare completamente la guida autonoma basandosi esclusivamente sull'intelligenza di un singolo veicolo ed è necessario prestare attenzione alla costruzione. della Chelu Cloud domestica.

Le applicazioni IA potenziano migliaia di settori: Un altro importante campo di battaglia per l'applicazione di modelli di grandi dimensioni è l'applicazione industriale. Il 26 maggio, in un simposio di imprese ed esperti nella provincia di Shandong, è stato messo in luce l'uso della tecnologia per trasformare le industrie tradizionali. In secondo luogo, anche i titoli del Tesoro a lunghissimo termine saranno pesantemente investiti in aree come “l’autosufficienza e l’autosufficienza attraverso la scienza e la tecnologia”. Allo stesso tempo, lo "Schema del piano strategico per l'espansione della domanda interna (2022-2035)": attuare fermamente la strategia di espansione della domanda interna e coltivare un sistema completo di domanda interna. Si concentra inoltre sulla promozione della profonda integrazione di 5G, intelligenza artificiale, big data e altre tecnologie con trasporti e logistica, energia, protezione ambientale ecologica, tutela dell’acqua, risposta alle emergenze, servizi pubblici, ecc., per contribuire a migliorare le capacità di governance dei relativi paesi. industrie. Riteniamo che l’intelligenza artificiale stia iniziando a essere implementata nella finanza, nell’industria, nell’istruzione, nei trasporti, nell’esercito, nella medicina e in altri campi. Dal punto di vista finanziario, i modelli di grandi dimensioni sono gradualmente diventati migliori assistenti per la ricerca sugli investimenti, esseri umani virtuali per la gestione patrimoniale, basi di conoscenza finanziaria, ecc. Dal punto di vista industriale, modelli di grandi dimensioni hanno iniziato a fornire interazione uomo-computer, campioni di generazione AIGC, ecc. in CAD e altri software, concentrandosi sulla tecnologia di controllo centrale. Nel campo dei robot, l’intelligenza dei robot dopo essere stati collegati a modelli di grandi dimensioni è rapidamente aumentata e hanno iniziato a sostituire gli esseri umani nel portare a termine compiti semplici nelle fabbriche e in altri ambienti. Nel campo militare, la società d'oltremare Palantir ha utilizzato con successo modelli di grandi dimensioni come assistenti sul campo di battaglia. Nel campo dell’istruzione, l’intelligenza artificiale sta gradualmente diventando un insegnante virtuale in più materie. Nel campo dei trasporti, la collaborazione auto-strada-cloud impone requisiti più elevati per le infrastrutture, consentendo al contempo la gestione intelligente del traffico, di ridurre efficacemente il costo dei veicoli a guida intelligente. In campo medico, in passato, l’intelligenza artificiale stessa ha avuto applicazioni relativamente approfondite (modelli tradizionali) in campi come l’imaging medico e la ricerca e lo sviluppo di nuovi farmaci. L’emergere di modelli generativi ha ulteriormente approfondito lo sviluppo dell’intelligenza artificiale nei settori sopra menzionati Tuttavia, nel complesso, la direzione della ricerca e dello sviluppo all'estero è più parziale. Per quanto riguarda i prodotti farmaceutici, la direzione della ricerca e dello sviluppo nazionale è più focalizzata sulla gestione della salute Modelli.

avviso di rischio

Si prevede che la recessione economica nordamericana aumenterà gradualmente e vi è grande incertezza nel contesto macroeconomico. I cambiamenti nell’ambiente internazionale influenzano la catena di approvvigionamento e la carenza di chip all’estero può influenzare la normale produzione e consegna delle società interessate e le spedizioni aziendali sono inferiori al previsto; informatizzazione e digitalizzazione La domanda e le spese in conto capitale sono inferiori al previsto la competizione sul mercato si è intensificata, con conseguente rapido calo dei margini di profitto lordi; i prezzi delle principali materie prime sono aumentati, con conseguente margine di profitto lordo inferiore al previsto; le fluttuazioni dei tassi influiscono sugli utili di cambio e sui margini di profitto lordi delle imprese orientate all'esportazione; le iterazioni di aggiornamento degli algoritmi dei modelli di grandi dimensioni non sono così efficaci come previsto, possono influenzare l'evoluzione e l'espansione di modelli di grandi dimensioni, che a loro volta influenzeranno il progresso dell'automobile; e l’intelligenza industriale non è quella prevista.