受益于英伟达一季度业绩提振，栢能集团早盘一度大涨至10%。截至发稿，栢能集团涨7.69%，报收4.2港元。 消息方面，作为全球AI芯片龙头的英伟达在美股盘后公布一季度业绩，其中多项业绩数据大幅超出市场预期。 其中营收71.9亿美元，同期下降13%，但依旧大大超出市场预期的65.2亿美元；预计第二季度营收110亿美元上下浮动2%，高出市场预期（71.8亿美元）53%。 从具体业务来看，数据中心营收42.8亿美元，同比增长14%，环比增长18%，市场预期39.1亿美元；游戏营收22.4亿美元，同比下降38%，环比增长22%，市场预期19.8亿美元；汽车业务营收2.96亿美元，创下历史新高。 值得注意的是，其中数据中心营收创下历史新高，英伟达将此归因于GPU，由于云计算平台与大型科技公司竞相部署AI芯片，GPU需求水涨船高。 截至美股盘后，英伟达一度上涨至超20%。目前涨18.61%，报262.2美元。 为何栢能集团与英伟达在股价上有较强的联动？ 根据公开资料，栢能集团是知名显卡生产厂商，其主要业务是设计、开发及制造图像显示卡，是 NVIDIA (英伟达)视频显示适配器的全球五大品牌合作伙伴之一。栢能集团旗下的索泰品牌的显卡因曾被广泛用作挖矿而闻名。 事实上，因为大量显卡芯片的采购量来自英伟达，栢能集团被市场称为英伟达(NVDIA)的影子股。 对于上文提及的GPU，是此次ChatGPT概念的受益分支之一。 当前，AI芯片主要分为GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（专用集成电路）。英伟达是GPU市场的主导者，其高端GPU占据了AI算法训练市场绝大部分的份额。 花旗集团分析师Atif Malik预估，ChatGPT可能会在未来12个月内为英伟达带来30亿美元至110亿美元的销售额。 由此来看，英伟达成为此次赢家，同时作为其显卡合作商的栢能集团或将受益。

美股5月24日盘后，英伟达股价飙升，一度涨近30%，一举刷新此前346美元的股价记录，创下历史新高。截至发稿，公司股价报380.6美元/股，涨24.63%。 截至当天美股收盘，英伟达市值为7542亿美元。以盘后最高涨幅29.3%计算，其市值一度暴涨2210亿美元——大约相当于1.3个AMD（1744亿美元市值）、近2个英特尔（1210亿美元市值）、3个美光（728亿美元市值）。 支撑股价飙升的是英伟达盘亮眼的一季报，其盘后公开的多项业绩数据大幅超出市场预期： 公司一季度实现营收71.9亿美元，同期下降13%，但依旧大大超出市场预期的65.2亿美元；预计第二季度营收110亿美元上下浮动2%，高出市场预期（71.8亿美元）53%； 一季度数据中心营收42.8亿美元，同比增长14%，环比增长18%，市场预期39.1亿美元；游戏营收22.4亿美元，同比下降38%，环比增长22%，市场预期19.8亿美元；汽车业务营收2.96亿美元，创下历史新高； 一季度调整后每股收益1.09美元，市场预期0.92美元；一季度毛利润率66.8%，市场预期66.6%。 值得注意的是，其中数据中心营收创下历史新高，英伟达将此归因于GPU，由于云计算平台与大型科技公司竞相部署AI芯片，GPU需求水涨船高。 公司CEO黄仁勋表示，计算机行业正在同时发生两项转变：加速计算与生成式AI。随着各家公司竞相将生成式AI，全球那些万亿美元规模的已安装数据中心基建，将从通用计算过渡到加速计算。 而随着市场对AI兴趣激增，英伟达正在“显著”增加与其数据中心业务相关的产品供应。英伟达整个数据中心产品系列（包括H100、Grace CPU、Grace Hopper Superchip、NVLink、Quantum 400 InfiniBand和BlueField-3 DPU）都在生产中，公司将大幅增加供应，以满足需求。 ▌算力需求暴增下还有服务器厂商订单“创纪录性”积压 多环节有望受益 在眼下的AI时代，“算力即权力”似乎已成为行业主旋律，算力设施需求量仍在持续攀升。OpenAI指出，AI大模型要持续取得突破，所需要消耗的计算资源每3~4个月就要翻一倍，资金也需要通过指数级增长获得匹配。 需求飙涨下，英伟达GPU价格自然也是水涨船高。之前已有代理商透露，英伟达A100 5个月价格累计涨幅达37.5%，同期A800价格累计涨幅达20.0%。同时，英伟达GPU交货周期也被拉长，之前拿货周期大约为一个月，现在基本都需要三个月或更长，甚至部分新订单“可能要到12月才能交付”。 值得一提的是，服务器供应商超微电脑（Super Micro Computer）5月初公布2023财年第三财季报（截至今年3月31日），营收12.8亿美元，同比下滑5%；公司预计第四财季（截至6月30日）营收将增至17亿-19亿美元。 在财报会议上，超微电脑明确表示，AI服务器业务需求高增，正迎来创纪录暴涨、顶级客户的强劲订单以及订单“创纪录性的”积压。公司向主要客户交付新平台的速度加快，2023财年有望迎来强劲收尾。其还补充称，AI服务器出货量可能会受到供应链瓶颈的限制。 随着算力资源需求与日俱增，招生证券指出，数据中心或将成为未来核心竞争力保障之一，而服务器作为数据中心的核心设备未来亦有望受益于算力需求的增长浪潮。 国金证券也指出，海量数据的收集、清洗、计算、训练以及传输需求，催化AI产业链加速迭代升级，带动服务器增长与AI服务器占比提升，利好英伟达及服务器产业链大量使用的CPU、GPU、PCB、DDR5/HBM存储器、服务器散热、光芯片/光模块等，A股细分板块有望持续受益： 1）计算芯片：GPU为AI训练算力之源，在训练服务器中价值量占比超过80%。国产服务器CPU芯片渗透率低，建议关注AI及信创推动核心行业服务器CPU本土化浪潮； 2）PCB：AI服务器PCB价值量是普通服务器的价值量的5~6倍，建议关注在载板和服务器PCB上具有较好格局的厂商； 3）存储芯片：建议关注在DDR5以及HBM上有布局的相关厂商； 4）服务器散热：AIGC驱动芯片级散热模块、液冷市场总量增加和边际增速提升，建议关注专业温控厂商、布局液冷技术的服务器厂商以及提供包含芯片级散热的完整解决方案的供应商； 5）光芯片/光模块：建议关注高端产品领先布局的光模块厂商以及相对稀缺的光芯片厂商。

英伟达公布了第一财季财报，报告显示，英伟达第一财季营收71.9亿美元，分析师预期65.2亿美元。按业务部门划分，英伟达第一财季数据中心业务营收为42.8亿美元，创下公司历史上的新纪录，与上年同期相比增长14%，与上一财季相比增长18%。英伟达美股盘后一度涨幅扩大至近30%，市值剑指一万亿美元。 不管是云端、终端还是边缘的人工智能，背后都离不开强大的算力支撑，算力作为一种新的基础设施，正成为当前及未来数字经济的核心支撑。CPU、GPU与FPGA等传统芯片长期为AI训练提供底层计算能力。智能芯片专门针对AI领域设计，其架构和指令集针对AI领域中各类算法和应用作了专门优化，可高效支持语音、视觉、自然语言处理和传统机器学习等智能处理任务。此外，Chiplet技术与存算一体也有望助力突破AI算力瓶颈，而边缘计算也将在未来发展趋势中扮演重要角色，国内产业链相关企业将在新一轮AI大趋势中充分受益。 据财联社主题库显示，相关上市公司中： 龙芯中科 作为行业领先的自主CPU设计研发企业，推出了龙芯3C5000L处理器芯片，可有效满足大型数据中心、云计算中心的业务应用需求。 海光信息 是国内稀缺的X86指令集CPU、兼容“类CUDA”环境DCU厂商，DCU产品兼容“类CUDA”环境，具备成为NVIDIA替代者的潜力。

当地时间周一，在德国汉堡举行的高性能计算展上，正在经历战略转型期的英特尔披露了公司未来AI算力战略部署的最新细节。 （来源：英特尔） 对于市场上最关心的下一代Max系列GPU芯片Falcon Shores，英特尔在周一给出了一系列参数预告： 高带宽内存（HBM3）规格将达到288GB，支持8bit浮点运算，总带宽可达9.8TB/秒 。对于ChatGPT这样体量越来越大的人工智能模型而言，对于更强大芯片的需求可谓是无穷无尽。作为对比，英特尔今年初发布的Max 1550的HBM2e内存规格为128G。 当然，与算力霸主英伟达相比，英特尔的AI芯片业务几乎属于完全没有市场份额的状态。作为传统芯片大厂，英特尔虽然早在2021年就展示过代号为“Ponte Vecchio”的旗舰数据中心GPU，但实际交付的不断拖延也令公司错过了这一轮AI大爆发的机会。 英特尔在周一表示，公司已经接近完成向美国阿贡国家实验室交付基于Ponte Vecchio的Aurora超级计算机。 英特尔也强调这款系统的表现会优于使用英伟达H100芯片的HPC。 曾为“曼哈顿工程”做出重要贡献的阿贡国家实验室也表示， 将利用这款超算为科学研究社区开发一系列生成式AI模型 。完整的Aurora包含63744个GPU和21248个CPU，还有1024个DAOS存储节点。 但对于英特尔的AI芯片战略而言， 最大的不确定性是Falcon Shores进入市场的节点不会早于2025年 ，届时英伟达很有可能会拿出更强的竞品，而跃跃欲试AI赛道的另一家竞品AMD，也将在今年末推出MI300芯片。 英特尔副总裁兼超级计算事业部总经理Jeff McVeigh周一表示，在放弃之前把CPU和GPU结合在一起的策略后，公司正在花时间重新设计芯片。虽然公司渴望拥有市场上最强的CPU和GPU，但很难说同一家供应商能同时凑齐两者的极佳组合。反过来说，如果拥有独立的产品，就能在平台级别的选择中展开竞争。