華泰證券發布研究報告稱，頭部科技大廠出於削減TCO、提升研發可控性及集成生態等考量，均陸續自研芯片，他們或將成爲英偉達(NVDA.US)最大競爭對手。英偉達剛推出NVIDIA HGX H200，從HBM3內存升級到HBM3e，也是首款採用HBM3e的GPU，相較於前代H100展現了顯著的性能提升和效率革新。主要針對AI計算的兩大瓶頸：內存容量與帶寬。其旗艦芯片迭代周期也顯著加速，從大約兩年發布轉爲一年多版。AWS、谷歌雲、微軟Azure和甲骨文等將成爲其主要客戶。
華泰證券主要觀點如下：
多方入局下，AI芯片競爭已趨白熱化
英偉達GPU一直是AI訓練端首選，華泰證券認爲包括谷歌TPU和AMD MI300系列等少數芯片能與其匹敵。但當算法开始成熟，ASIC定制芯片憑着專用性和低功耗，能承接部分算力。該機構認認爲頭部科技大廠出於削減TCO、提升研發可控性及集成生態等考量，均陸續自研芯片，他們或將成爲英偉達最大競爭對手，如特斯拉Dojo、亞馬遜在18和20年發布的AI推理芯片Inferentia及訓練芯片Trainium、以及微軟或將在 11 月 14 日Ignite 會議推出的首款自研AI芯片“Athena(雅典娜)”。AI推理市場規模大，但對算力要求比訓練低，目前雖以CPU主導，但GPU/FPGA/ASIC等也能佔到一席位。
英偉達推出NVIDIA HGX H200，新品迭代提速顯著
英偉達於美國時間11月13日推出NVIDIA HGX H200。H200從HBM3內存升級到HBM3e，是首款採用HBM3e的GPU，擁有高達141GB的內存容量，及4.8TB/s的帶寬，對比H100的80GB和3.35TB/s大幅提升。在性能表現方面，H200重點強化了推理性能和HPC性能，有效降低了能耗和整體成本。根據SemiAnalysis在10月10日的報道，英偉達未來AI芯片路线圖顯示，公司計劃在明後兩年推出H200、B100和X100等芯片及配套方案。這一策略標志着其旗艦芯片迭代周期的顯著加速，即發布間隔從大約兩年轉變爲一年多版，展示了公司的創新能力和領導地位。
NVIDIA HGX H200：性能與效率的雙重提升
NVIDIA的HGX H200相較於前代H100展現了顯著的性能提升和效率革新。在推理應用中，H200將Llama 2(700億參數的大型語言模型)的推理速度提高了近一倍。此外，H200還相對H100實現了TCO(Total Cost of Ownership)和能耗成本50%的降低。內存容量與帶寬是限制AI計算的主要瓶頸，H200在加速生成式AI和大型語言模型方面更爲出色，標志着NVIDIA在高性能計算領域邁出了重要一步。成本的減低也將有利於整體AI芯片在推理場景的應用的推進。
HGX H200預計在24Q2發貨，AWS等雲大廠均爲首批用戶
H200能夠與HGX H100系統的硬件和軟件兼容。2023年8月在SIGGRAPH大會發布的GH200 Grace Hopper 超級芯片(HBM3e版本)即爲H200與Grace CPU 配合使用。公司也計劃兩者均於24Q2正式出貨。除了英偉達自己投資的CoreWeave、Lambda和Vultr之外，AWS、谷歌雲、微軟Azure和甲骨文，都將成爲首批部署基於H200實例的供應商。
風險提示：技術落地緩慢；中美競爭加劇；芯片需求不及預期；宏觀經濟不確定性。
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標題：華泰證券：AI芯片競爭加劇 英偉達(NVDA.US)發布H200 新品迭代提速顯著
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