AI全球视野 英伟达市值超苹果

AI全球视野 英伟达市值超苹果

建信新兴市场基金（539002 ）AI 全球重要新闻总结

1. #美东时间6月17日周二，美股午盘时段，英伟达股价一度大涨超过3.2%，市值达到3.33万亿美元，一举超越了长期占据市值榜首的微软。此前，英伟达在本月早些时候首次突破3万亿美元市值，并成功超越了苹果。这一市值的飞跃，再次证明了人工智能技术的市场潜力和投资者的极大兴趣。英伟达自2022年底以来股价增长了九倍以上，今年截至6月16日周一收盘，股价已飙升164.5%。这一增长得益于其在AI芯片市场的主导地位，特别是在数据中心使用的AI芯片市场，英伟达占据了约80%的份额。随着OpenAI、微软、Alphabet、亚马逊、Meta等公司对处理器的大量需求，英伟达的业务迅速增长。#英伟达加冕“世界股王”，什么信号？# $建信新兴市场混合(QDII)A(OTCFUND|539002)$$建信新兴市场混合(QDII)C(OTCFUND|018147)$$建信纳斯达克100指数(QDII)人民币C(OTCFUND|012752)$

最近一个季度，英伟达数据中心业务的营收同比增长了惊人的427%，达到了226亿美元，约占公司总销售额的86%。这一业绩的增长，得益于其H100加速器的强劲需求，该产品帮助数据中心运行人工智能应用所需的复杂计算任务。@天天基金网 @天天精华君 @天天话题君

2. #花旗预计，到2025年底，全球大多数AI GPU将迁移到3纳米工艺，这将为台积电带来更多订单，其3纳米工艺利用率预计将在明年保持紧张状态。花旗指出，大多数AI GPU目前使用4/5/7纳米工艺，随着AI PC和智能手机的需求增长，叠加芯片制造技术的逐渐成熟，预计其中的大多数将在2025年底前迁移到3纳米工艺。而作为先进半导体技术的领头羊，台积电预计将在2025年获得更多3纳米芯片订单，特别是来自苹果、高通和联发科等客户。届时，台积电3纳米工艺的利用率将保持紧张状态。台积电此前也表示，预计2024年的资本支出在280亿至320亿美元之间，预计2025年可能增至350亿至400亿美元，这些巨额预算主要用于2/3纳米工艺的研发和生产。鉴于云计算和边缘AI需求的光明前景，先进工艺的创收能力更加强劲。摩根大通则指出，台积电在云计算和边缘AI相关的芯片市场拥有近乎垄断的地位，预计到2028年，AI相关收入将占到总收入的35%（云计算28%+边缘AI 7%）。根据最新的技术路线图，台积电计划在2024年下半年将部分5纳米工艺设备更新为3纳米，尽管5纳米工艺也面临紧张的供应情况。同时，台积电预计将在2025年进一步增加CoWoS（先进封装）的产能，以满足AI GPU的强劲需求。随着芯片尺寸的增大、3D IC架构的复杂化以及良率控制的改善，花旗预计，台积电的先进封装业务价格也将水涨船高。

3. #摩根士丹利分析师Erik W Woodring等人近期前往戴尔总部所在的德克萨斯州圆石镇，拜访了戴尔管理层。此次会面后，分析师在报告中指出，戴尔在人工智能服务器领域有着出色的工程能力，由于该领域的技术复杂性，戴尔会是服务器厂商里为数不多的赢家之一，收入和盈利能力将会进一步增强。分析师还认为，目前戴尔由于一季报表现一般和大股东减持，股价受到压制，是逢低买入的好时候。分析师指出，与普遍的共识相反，工程能力和技术差异化推动戴尔在人工智能服务器市场的份额增长。人工智能服务器的设计、构建和创新远比投资者所理解的要复杂得多，这也是为什么戴尔不仅在人工智能服务器市场获得了份额，而且还能够捍卫/扩大传统服务器制造市场份额的关键原因，其他公司在定制化和销售端到端解决方案（包括集成、设计、部署、优化和支持服务）的能力方面无法与戴尔竞争，技术差异化在帮助戴尔公司赢得最近的二级CSP、主权国家和企业人工智能服务器订单中发挥了作用。

根据管理层透露，戴尔公司目前几乎参与了所有二级CSP和主权国家的人工智能基础设施建设机会，其中大部分交易涉及大型加速计算训练集群的建设。就云服务设施建设（Cloud Service Providers，简称CSP）而言，需求仍然非常强劲，并有可能在2025年加速增长：根据管理层的说法，戴尔在大型主权国家的中标率应与二级CSP市场类似，二级CSP市场的中标率很高，而且今年还在增加。企业人工智能服务器的需求可能会紧随主权国家之后，尽管戴尔已经拥有数百家企业人工智能服务器客户。总之，这意味着下半年和2025年会出现强劲的人工智能服务器需求。

4. # 谷歌DeepMind 近日公布了一项利用 AI 为无声视频生成背景音乐的“video-to-audio”技术。当前 DeepMind 这款 AI 模型依然存在局限性，需要开发者使用提示词为模型预先“介绍”视频可能的声音，暂时不能直接根据视频画面添加具体音效。据悉，该模型首先会将用户输入的视频进行拆解，此后结合用户的用户文字提示，利用扩散模型反复运算，最终以生成与视频画面协调的背景声音，例如输入一条“在黑暗中行走”的无声视频，再添加“电影、恐怖片、音乐、紧张、混凝土上的脚步声”等文字提示，相关模型就能生成恐怖风格的背景音效。DeepMind 同时表示，该“video-to-audio”模型可以为任何视频生成无限数量的音轨，还能够通过提示词内容判断生成的音频“正向性”或“反向性”，从而令生成的声音更贴近某些特定场景。

数据来源：万得，截至日期2024年6月19日

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