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【產業動態】「人工智慧的 IPhone時刻來臨!」NVIDIA 開發者大會3大爆點推進前途無可限量!

NVIDIA一年一度的GTC (開發者大會)正式開始!執行長黃仁勳在主題演講上公佈一系列生成式AI的最新應用,CMoney研究團隊整理出其中的三大爆點,分析它們如何推進NVIDIA營運擴張,前途無可限量!
Josh Mok 2023 年 3 月 22 日
NVIDIA
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圖/Shutterstock

NVIDIA 開發者大會3大爆點

  • 強強連線!NVIDIA聯手ASML、台積電,光罩設計及模擬過程將加速40倍!
  • 什麼?打開瀏覽器就可以訓練AI?
  • Chat-GPT 還可以更快?
  • 生成式AI應用成長趨勢強勁,重申NVIDIA買進、ASML 逢低買進評等

「人工智慧的 IPhone時刻降臨!」AI應用急速擴張至各大領域

NVIDIA一年一度的GTC (開發者大會) 如期於3月20至23日舉行,執行長黃仁勳如早前預期在本屆GTC的主題演講上,公佈一系列生成式AI的最新應用,引起市場熱切期待。他重申「人工智慧的 IPhone時刻已經來臨!」,意思是IPhone的出現帶來應用程式的爆量增長,如今Chat-GPT 熱潮也將為人工智慧的應用帶來飊速增長!

CMoney研究團隊整理出本屆 GTC主題演講中的三大爆點,在運算式微影技術、雲端領域以及大型語言模型,三大領域的新應用對運算速度及效能有更高的要求,而NVIDIA的GPU產品不僅可以提高運算速度,更可為客戶節省電力消耗,加上其雲端平台服務易於取得的特性,減低加速運算的進場門檻,可望價量齊揚,未來一片光明。

強強連線!NVIDIA聯手ASML、台積電,光罩設計及模擬過程將加速40倍!

NVIDIA本屆 GTC 主題演講的最大爆點,就是NVIDIA與ASML、台積電及新思科技 (Synopsys) 聯手推出運算微影技術 (Computing Lithography) 軟體庫cuLitho,可加速光罩設計及模擬過程 40 倍!

運算微影技術模擬光線通過光罩後,最終在晶圓上形成的圖案,是整個晶片設計及製造中運算需求最大的一環。目前使用CPU來設計及模擬光罩運作需時兩週,但使用GPU進行運算的 cuLitho 僅需8小時便可完成。換言之,目前台積電近 40,000 台CPU的伺服器,可以由 500 台DGX H100 及cuLitho軟體庫所取代,電力需求也由35兆瓦大減至5兆瓦。協助台積電縮短光罩原型研發週期及減低研發成本、並降低電費成本,從而提高晶圓產量,為 2 奈米及更先進的製程打好基礎。預期台積電可於今 (2023) 年 6 月開始採用cuLitho,可望挹注NVIDIA資料中心業務營收。

對ASML (ASML) 而言,cuLitho 軟體庫加速的光罩設計及模擬過程,可提升使用ASML紫外光光刻機 (DUV、EUV) 製造晶圓的效率,從而進一步提升先進製程對使用ASML極紫外光光刻機 (EUV) 的依賴程度,奠定其先進製程設備的壟斷地位,對ASML未來的議價能力及毛利率有正面的作用。然因產能限制,ASML訂單能見度已達2024年下半年,因此預期短期內對ASML營運及獲利影響有限,但訂單總額可望進一步提高。

什麼?打開瀏覽器就可以訓練AI?

本屆 GTC 主題演講的另一大爆點,就是 NVIDIA 與 Google、微軟、Oracle 等雲端服務供應商合作推出DGX Cloud,使客戶不用自行採購及建設伺服器硬體設備,只要打開瀏覽器,就可以在微軟Azure或Google GCP或Oracle OCI 等雲端平台上,租用高運算效能的DGX Cloud,來建立並營運自訂AI模型。

DGX Cloud 雲端平台上包括 NVIDIA AI Foundation軟體,提供端對端的 AI 開發支援和預先訓練好的模型,以加速生成式AI的開發和部署。而新發表的 NVIDIA AI Foundation中提供了語言 (NEMO)、視覺 (PICASSO) 及生物學 (BIONEMO) 模型製作服務,包括各個不同數據大小、預先訓練好的模型,客戶更可設定限制條件,來避免不合宜的回應出現,以配合每個客戶的個別需求。

在DGX Cloud開發AI到營運的過程中,NVIDIA 的專家群也會提供調整模型的支援服務。DGX Cloud 把NVIDIA的軟體服務觸及面擴大至全球各地,營運規模亦同步擴張,其領先市場的訓練及校正人工智慧速度,有望推進NVIDIA軟體服務價量齊揚。

NVIDIA 新推出的AI Foundation 軟體提供了語言 (NEMO)、視覺 (PICASSO) 及生物學 (BIONEMO) 模型製作服務

圖片來源:NVIDIA

Chat-GPT 還可以更快?

本屆 GTC 主題演講也針對大型語言模型 (Large Language Model) 對算力的強大需求,推出新的Hopper GPU—H100 NVL。它可以處理 1,750 億個參數的GPT-3,並支持商用PCIE 伺服器,讓H100 NVL可更容易擴大規模。相較目前唯一可在雲端實際處理的GPU—HGX A100,擁有 4 對H100 NVL的伺服器可提高GPT-3的處理速度達10倍,從而大幅降低大型語言模型的營運成本,有利NVIDIA在大型語言模型研發設備的市佔持續擴大。

擁有 4 對H100 NVL的伺服器可提高GPT-3的處理速度達10倍

圖片來源:NVIDIA

生成式AI應用成長趨勢強勁,重申NVIDIA買進、ASML 逢低買進評等

總括而言,本屆GTC主題演講中,NVIDIA 推出多個可提高運算效能並減低電力成本的GPU產品及軟體服務。在AI應用急速擴張至各大領域期間,不僅擴大NVIDIA 的觸及面,同時推進營運規模進一步擴張,推高資料中心業務的營收。因此CMoney 研究團隊上調NVIDIA FY2024營收預估4.0% 至312.4億美元 (年增 15.8%),EPS預估調高6.1% 至4.80美元 (年增44.2%) 創歷史新高。按3月21日收盤價為261.99美元計算,目前本益比為55倍,位於過去五年20倍至81倍區間的中間偏高位置。考量AI應用廣泛,算力需求持續上揚,資料中心拉貨動能可望帶動NVIDIA獲利成長,故重申NVIDIA買進評等,本益比預估維持在68倍,目標價由308美元調升至327美元。

此外,半導體關鍵設備供應商ASML 亦受惠於光刻機 (DUV、EUV) 製造晶圓的效率提升,而進一步鞏固其先進製程光刻機設備的壟斷地位。然因產能限制及美對中禁運傳聞纏繞,壓低ASML本益比評價,故維持ASML逢低買進的投資建議、本益比預估在 42 倍,目標價為 790 美元。

NVIDIA股價本益比河流圖

資料來源:NVIDIA、CMoney預估

ASML股價本益比河流圖

資料來源:ASML、CMoney預估

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