后摩爾定律時代，我們一直強調(diào)，AI芯片市場百花齊放，深度學習計算中的芯片部署并不是零和博弈。以TPU為代表的AISC定制化芯片在確定性執(zhí)行模型(deterministic execution model)的應用發(fā)揮，是最大化性能需求和成本能耗平衡的重要手段。我們將看到深度學習ASIC包括英特爾的Nervana Engine，Wave Computing的數(shù)據(jù)流處理單元，英偉達的DLA等逐步面市，依靠硬件特制和效能優(yōu)勢，未來在深度學習領域發(fā)揮更大功效。
GPU依靠通用、靈活的強大并行運算能力仍然最為廣泛的契合當前目前人工智能監(jiān)督深度學習的主流需求。GPU加速器提供了深度學習重要的數(shù)據(jù)處理需求，并且數(shù)據(jù)密集型workload的常態(tài)下，現(xiàn)有GPU在人工智能深度學習不到10%的滲透率上將會有極為可觀的增長空間，3-5年內(nèi)深度學習對GPU的市場需求仍然旺盛。
英偉達GPU王者風范，數(shù)據(jù)中心+自動駕駛雙劍合璧，上調(diào)目標價至180美元。
英偉達發(fā)布全新Volta構架Tesla V100 GPU，將訓練吞吐量提高至上代Pascal的12倍，并且自上而下的對訓練、推理兼顧，擴張版圖。我們認為，英偉達將依靠Volta構架升級以及廣泛成熟的開發(fā)生態(tài)環(huán)境，在數(shù)據(jù)中心加速市場中搶灘訓練端，與AMD的競爭中穩(wěn)固先發(fā)優(yōu)勢，并向推理端加速布局。
自動駕駛上游系統(tǒng)解決方案浮現(xiàn)出英偉達與英特爾-Mobileye聯(lián)盟兩大競爭者。英偉達與豐田宣布合作，并預計今年底發(fā)布Xavier平臺，通過統(tǒng)一的底層構架以及開放的上層傳感器布局和自定義模塊為OEM和Tier 1留出充足的可定制以及溢價空間。我們認為，Xavier的發(fā)布將很好地契和自動駕駛參與者的研發(fā)節(jié)奏，公司汽車業(yè)務應該從明年開始看到顯著的收入貢獻。
另外高端PC游戲、VR以及電子競技熱情高漲將繼續(xù)成為未來游戲市場的主要增長動力。雖然AMD將GPU產(chǎn)品線定位往上移，可能會與英偉達形成正面交鋒之勢，我們認為英偉達可能也會采取價格調(diào)整措施，以更好應對AMD挑戰(zhàn)。但隨著游戲市場蛋糕做大，我們認為在整體用量增長的同時，價格有所下調(diào)也將會是新常態(tài)。
當前公司TTM PE和PS分別在46.6x和10.4x高位，但我們認為公司在數(shù)據(jù)中心和自動駕駛市場的深厚布局預期尚未完全兌現(xiàn)，高增速下有向千億市值增長的空間。軟銀增持公司股份亦為公司成長加持。根據(jù)彭博一致預期2017年EPS 3.59美元，營收82.2億美元計算，我們給予50x PE / 13x PS，目標價格從125上調(diào)至180美元，重申“買入”評級。