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      美股不止七姐妹,還有一個AMD

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      任何一個想要做生成式大模型的企業,都會是英偉達或者AMD的客戶,而且這個需求只會與日俱增。

      前段時間,OpenAI創始人Sam Altman在瑞士達沃斯的講話環節中表示,當前的算力資源是遠遠不夠的,未來的AI進程,依然需要大量的計算芯片作為支撐;另外根據阿斯麥爾的信息披露,公司第四季度的訂單量比第三季度增加了兩倍多,且2024年全年收入將與2023年相似。

      位于產業鏈中間位置的臺積電,在最近發布的第四季度財報中,也證明了人工智能對于整個半導體行業杠桿作用。根據公告,臺積電公布的2024年收入增長指引遠高于預期,至少能達到20%,推動增長的主要原因就是HPC(高性能計算)帶來的旺盛需求。

      而在整個產業鏈的另一端——AMD今年成為了美股市場最耀眼的明星。得益于去年末發布的MI300芯片的優異性能,成功搶到了人工智能芯片帶頭大哥——英偉達的風頭,今年以來該公司累計上漲超22%,股價屢創新高。

      雖然包含其AI芯片銷售的數據中心業務整體占比還比較小,但整個對他們能成為英偉達重要挑戰者的預期很高。

      畢竟,AMD是在傳統CPU和GPU市場上都能占據一席之地的企業,雖然CPU比不過英特爾,GPU比不過英偉達,但勝在兩方面的技術力一直能保持跟隨甚至偶爾超越,無論是PC市場觸底反彈還是AI需求繼續高歌猛進,它都能從中受益,憑借已有的技術積累,甚至有望在未來大熱的AIPC領域取得領先。

      事實上,無論是英偉達、AMD、英特爾,還是臺積電和阿斯麥這些半導體產業鏈企業,市場對他們的期待在之前是遠低于Meta、谷歌等科技大廠的;但在ChatGPT橫空出世之后,作為半導體“軍備競賽”的重點,芯片的多寡與算力正相關,憑空多出這每年數千億美元的需求,直接拉高了這幾家半導體企業的收入空間。

      于是,全都拜AI所賜,半導體出現了一個從去年開始,又將貫穿今年全年的大行情。

      01AI,半導體的救世主

      如果沒有AI出現,我們對于半導體整個行業的預期是偏悲觀的。

      在半導體的產業鏈中,整體分為四大環節:單晶硅片制造、IC芯片設計、晶圓制造和封裝測試。其中,設計環節相對資產較輕,也更加接近終端消費者和企業,品牌效應強;生產和設備制造環節相對資產較重,因此,市場往往傾向于給這些芯片設計企業更高的估值。

      像英特爾、AMD和英偉達屬于芯片設計企業,主要做的是芯片的設計和研發(英特爾比較特殊,自己也有晶圓生產廠),而具體的生產環節則交由像臺積電這樣的晶圓代工廠,核心設備如光刻機則是由阿斯麥進行生產。而硅片制造和封裝測試,由于整體價值量較低,就不作詳細討論。

      不過,無論是在產業鏈的什么環節,在2023年多少都受到了產能過剩帶來的影響。

      2021年,由于比特幣的暴漲帶動了挖礦需求,以及居家辦公帶來的消費電子熱潮,整個半導體行業進入了供不應求的狀態,頭部晶圓制造商開始擴張產線。再到2022年《芯片法案》的出臺,在拜登政府高達520億美元的補貼刺激之下,大量先進制程的晶圓產能上馬,產能過剩的情況逐漸凸顯,再加上沒有了比特幣挖礦和消費電子需求熱潮,整個行業的空間在2023年受到了擠壓。

      根據公開資料,2023年,全球12英寸產能利用率為70%至75%,8英寸產能利用率為65%至70%,相比2021和2022年均有所下降。另據臺積電剛剛發布的財報,全年公司營收706.26億美元,同比下降4.5%,其主要原因同樣也是整體產能利用率的下降。

      從股市上看,2023年明顯是半導體的牛市。過去一年,AMD的股價漲幅高達123%,絕大部分的上漲出現在公司的數據中心GPU(AI計算芯片)有了明確預期之后;而臺積電被產能過剩拖累得有些明顯,就算有了AI芯片的東風,在過去一年的漲幅也只有不到20%。可以說,如果排除AI帶來的利好因素,2023年美國半導體股票大概率不會出現集體上漲。

      值得一提的是,隨著拜登政府承諾的補貼逐漸落地,又有源源不斷的水源進入了半導體行業,這種由政府補貼帶來的繁榮,會在很長一段時間里持續。

      在《芯片法案》的支持之下,美國拜登政府宣布將向英特爾、臺積電等數家半導體企業發放數十億美元的新工廠補貼。根據公開信息顯示,這是《芯片法案》頒布后的第三筆補貼,和前兩筆不同的是,這次補貼的是先進制程半導體技術,且資金規模要大得多。

      不過,同樣是花納稅人的錢補貼先進制造業,在美國拜登政府遭遇的負面輿論要大得多。在Seeking Alpha上,許多評論都是對這些補貼的冷嘲熱諷,其中最高亮的一個評論,是指責民主黨從納稅人手里偷竊,肆意干預市場經濟,錯誤分配資源以達到民主黨自己的政治目的。

      當然,同樣也有補貼政策的支持者,他們認為隨著韓國等國家和地區加大對半導體行業的補貼,美國必須保持政策支持力度才能保住現在的領先地位。

      無論這些言論是對是錯,起碼有一點是毋庸置疑的:現如今推動美股AI股接連上漲的因素里,美國拜登政府對行業傾斜的巨額的財政支持是相當重要的一部分。這些財政補貼,會沿著“芯片-算力基礎設施-大模型”的產業鏈路流動,最終成為整個AI行業的水源之一,加上生成式AI帶來的市場空間,讓整個半導體行業在2024年享受繁榮。

      02AMD的驚喜

      大家都享受著繁榮的紅利,為什么今年上漲最快最好的卻是AMD?解答這個問題,其實還是要從芯片本身談起。

      目前,市場主流的芯片為兩類,CPU和GPU。CPU,是中央處理器,GPU是圖形處理器,目前大熱的AI計算芯片,其實就是GPU。關于二者之間的區別,一直以來存在一個比較形象的段子:CPU是博士生,做的是高難度的復雜題目;GPU則是把一群小學生聚集到一塊,讓他們去做普通的加減乘除。

      當然,二者的區別顯然不會如此簡單,用更加精準的說法,是通用性和專用型的區別。

      如果把CPU比作是一臺超級跑車,那GPU則相當于一輛貨運卡車,它們的任務其實都是把貨物從一個位置移動到另一個位置。只不過,CPU運行速度更快,但是每次只能攜帶一兩件貨物,GPU雖然運行速度較慢,但一次能夠把這些貨物攜帶完。

      CPU的設計理念,使得它更擅長處理的是快速但少量的數據,因此更適合擔當一臺計算機的“大腦”,操作系統和應用程序運行等操作都必須依賴它來進行;而GPU的設計理念,則使得它更擅長處理大量重復數據。也是因此,在遇到像圖像處理、深度學習這樣需要大量重復的工作時,GPU的效率顯然比CPU更高。

      在芯片發展的早期,GPU的概念并不存在,那時,電腦的圖形畫面基本都是2D平面的,用不著一個專門的處理器來計算視頻畫面。但到上世紀90年代末和本世紀初,特別是隨著3D游戲的快速鋪開,電腦畫面中的物體要在空間里經過變換,還要進行光照處理,數學運算能力的重要性才得以體現。

      而在整個芯片的發展史中,英偉達在1999年發布的Geforce256可以看作是GPU的開端,也正是因此,奠定了這家公司在GPU行業“帶頭大哥”的地位,隨著AI計算芯片需求快速放量,成為2023年美股市場最早漲起來的“賣鏟人”。

      不過,在市場占有率方面,雖然CPU比不過英特爾,GPU比不過英偉達,但AMD這幾年來一直穩坐CPU和GPU的第二梯隊,從產品的技術指標看,一直對這兩個領域的大哥保持了相當緊密的跟隨,在部分指標上還曾有過一些超越。

      也是因此,在生成式AI的時代來臨之后,AMD快速做出了自己的AI加速計算芯片——MI300。從各項技術指標看,MI300對比英偉達的H100芯片是絲毫不弱,在一些如AI推理工作負載、內存容量和HPC工作負載等方面,還有著超過1倍的領先。

      在MI300發布之后,市場對AMD的期待是很高的:這個在CPU和GPU上都不夠出眾的公司,有著在生成式AI時代中占據一席之地的潛力。當然,我們并不認為AMD就真的能一舉超越英偉達,畢竟后者多年的技術積累和CUDA帶來的競爭壁壘并不是很容易被超越,但爭奪出一塊市場空間的能力還是在的。

      根據CEO蘇姿豐在1月30日AMD業績交流會中的表態,基于強大的客戶池和擴展的業務,現在預計AMD數據中心GPU的收入將在第一季度連續增長,并在2024年全年超過35億美元,超出此前預期的20億美元。同時,蘇姿豐表示從2024年一季度開始,每個季度的收入都會增長,且增速會在下半年上升。

      如果一切順利,AI會給AMD帶來全年接近40億美元的營收增幅,即便其他所有業務板塊收入不變,也會給整個公司帶來接近25%的同比提升。毫無疑問,這是目前市場能夠想象到的最大的預期差,可能AMD還不夠優秀,但反差已經足夠大。

      03結語

      單純的去看GPU,任何人恐怕都無法得出AMD將會超越英偉達的結論;單看CPU也是同樣,沒人會覺得AMD能贏英特爾。

      但加在一起呢?

      過去,無論是CPU還是GPU,在絕大部分場景下,彼此之間的協同效應并不會因為品牌不同而存在多大差別。但在未來越來越龐大的數據中心市場中,特別是為了生成式AI大模型而搭建的數據中心中,CPU和GPU之間的協同效應,很可能會成為企業破局的關鍵點。

      畢竟,這種CPU和GPU之間同品牌的協同效應,就曾被AMD拿出來當做自家產品的賣點。2020年,AMD曾推出Smart Access Memory技術,那些使用AMD的CPU和GPU組裝電腦的玩家,可以獲得13%的游戲性能提升,后續該技術逐年升級,目前已經成為AMD兜售CPU和GPU的一大亮點。

      未來,在為生成式AI大模型計算的數據中心上,AMD如果能夠拿出一套完整的解決方案,且實現比單獨采購更大的效率提升,很可能會讓他們的收入預期再度上升一個臺階。而這樣的整合型解決方案,是英特爾和英偉達都很難在短時間做成的。

      某種意義上,這就是現在“萬年老二”AMD的最大優勢,系統整合帶來的潛力,可能會超越所有人的想象。

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