海外行业报告|行业深度研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明1人工智能芯片行业证券研究报告2017年11月29日作者何翩翩分析师SAC执业证书编号：S1110516080002hepianpian@tfzq.com雷俊成联系人leijuncheng@tfzq.com马赫联系人mahe@tfzq.com董可心联系人dongkexin@tfzq.com相关报告1《谷歌TPU及强化学习：谷歌TPU以时间换吞吐量，加速云端AI帝国；AlphaGo从Lee到零，探索强化学习新起点》2017-11-222《GPU行业点评：GPU需求和虚拟货币的关系：“微小但不是零的”，Jensen强调5次也不为过》2017-11-203《英伟达（NVDA.US）深度：人工智能立夏已至，AI芯片迎接蓝海；英伟达AI时代最强音，重申买入，TP上调至250美元》2017-11-124《AMD（AMD.US）深度：扭亏为盈，Q2超预期，CPU+GPU双剑合璧的唯一，重申“买入”，目标价维持16美元》2017-08-175《人工智能芯片行业点评：英伟达GPU王者风范，GoogleTPU破局科技；人工智能冲入云霄，看好GPU、ASIC各领风骚》2017-05-316《Mobileye（MBLY.US）深度报告：ADAS龙头获Intel收购，打造无人驾驶的Android，驰骋于强化机器学习的征途上》2017-03-147《2017MIT人工智能5大趋势预测：寒梅傲香春寒料峭，人工智能立夏将至》2017-01-258《谷歌人工智能深度解剖：从HAL的太空漫游到AlphaGo，AI的春天来了》2017-01-05人工智能立夏已至，AI芯片迎接蓝海；首推：英伟达GPU王者风范，GoogleTPU破局科技AI芯片迎接蓝海，GPU引领主流，ASIC割据一地，看好未来各领风骚在人工智能立夏将至的大趋势下，芯片市场蛋糕越做越大，足以让拥有不同功能和定位的芯片和平共存，百花齐放。后摩尔定律时代，我们强调AI芯片市场不是零和博弈。我们认为在3-5年内深度学习对GPU的需求是当仁不让的市场主流。行业由上至下传导形成明显的价值扩张，英伟达和AMD最为受益。在深度学习上游训练端(主要用在云计算数据中心里)，GPU是当仁不让的第一选择，但以ASIC为底芯片的包括谷歌的TPU、寒武纪的MLU等，也如雨后春笋。而下游推理端更接近终端应用，需求更加细分，我们认为除了GPU为主流芯片之外，包括CPU/FPGA/ASIC等也会在这个领域发挥各自的优势特点。深度学习下游推理端，FPGA依靠电路级别的通用性，加上可编程性，适用于开发周期较短的IoT产品、传感器数据预处理工作以及小型开发试错升级迭代阶段等。以TPU为代表的ASIC定制化芯片，针对特定算法深度优化和加速，将在确定性执行模型(deterministicexecutionmodel)的应用需求中发挥作...
