我们提前来预测英伟达的一季度财报有何重点因素？财报公布后，走势会怎么样？

参考了一下AMD财报后的走势，先是营收和每股盈利都超预期，但是指引一般，财报后大跌9%，随后几天被大资金疯狂抄底买入。

我们半个月前的视频，已经提示大家AMD在84.5美元附近触碰年线，82美元是关键支撑，让大家85美元买入 AMD，到现在累计涨幅30%，

我们自己也赚了近10万美元

那么英伟达，估值已经这么高，甚至有泡沫形成，是否财报超预期也会出现高开低走呢？又或者是不及预期盘后暴跌，很多没有上车的朋友趁机会买入也会出现低开高走呢，本期视频将详细分析并给出答案，并送上一份暴雷清单，ChatGPT横空出世将摧毁哪些公司？

首先我们看华尔街分析师怎么预计此次财报？

预计本季度每股收益为0.91美元，营收约为65亿美元。鉴于受益于人工智能“淘金热“，预计营收以及利润都将超过预期应该是容易的。

如这张图所示，由于英伟达在公布第四季度业绩时的指引，整体预期一直在上升

数据中心业务Q1营收将达到44-45亿美元

数据中心业务是英伟达本次财报的焦点。美银分析师Vivek Arya指出在第一季度数据中心的前景是上升的，并认为该业务营收将高达44亿至45亿美元，环比增长15%。Arya解释说:“虽然这是一个很高的标准，但注意到两年前Ampere架构A100芯片开始推出时(21年7月/ 10月数据中心销售额同比增长16%/24%)的季度增长更为强劲。”

然而，数据中心业务可能在2024财年上半年保持低迷，但考虑到新硬件(如H100)和软件(如NVIDIA AI)的持续增长，预计将在今年下半年重新加速——可能早于任何其他终端垂直市场;

以消费者为主导的游戏市场预计将持续疲软。预计游戏业务营收则将同比下降46%至19亿美元。2024财年上半年的该部门营收将持续下降，与持续的PC市场低迷相一致。

近期的宏观经济疲软对今年晚些时候的需求影响的能见度有限--鉴于个人电脑终端市场多年来的需求低迷，市场人士预计需求会恢复，但持谨慎的乐观态度--基于最新财报季的行业评论，库存修正周期弱于预期，这也使情况进一步变得复杂。

但是，下半年典型的季节性趋势，将支持重新加速，以及在接近财政年度末时的重新加速将有助于减缓全年销售的年同比下降。

今年对于AI的炒作几乎接近疯狂，从GPT4的效果看，确实非常振奋人心。对于GPT4，个人觉得这是知识扁平化的最好机会了，以前不懂各种东西可能需要找专业的人去问，因为浏览器经常搜不到很多东西，但是GPT4可以帮我们解决很多很多这样的事，甚至可以帮你做分析，可以帮你解答很多以往专业人士才能做到的事，这在过去确实没法想象。

专业性越强的领域，价值崩塌的越严重，也许现在并没有太大的影响，但是替代的过程是循序渐进的。没有哪个公司会在没有可靠性验证前取代你，但是一旦证实了AI的可靠性，那裁员很快的。

而英伟达就是实现这些能力的硬件基础，大部分的AI能力，最后都是由英伟达为之铺垫的，所以对于英伟达的暴涨，一方面是市场对于概念的爆炒，但另一方面，英伟达确实真实受益，对于财报的影响有多大，新的财报季会让我们看到答案，而这会打开英伟达新的增长曲线，扭转之前市场对于英伟达周期的悲观.

此外越来越多公司已经加入AI的竞争，而参与竞争的基础就是硬件能力，也就是英伟达的算力，项目成与不成，英伟达都不会亏，甚至有可能赚很多，所以当你看到大量的公司都在搞这个，基本上可以预期英伟达又要赚大了。

在过去三十天里，英伟达的股价表现令人惊喜，涨幅接近15%，而同期标普500指数仅上涨1%。从年初至今来看，英伟达的表现甚至更好，涨幅高达114%，而标普500指数则上涨了9.18%。实际上，自去年10月中旬触底以来，英伟达的股价一直在飙升。

但英伟达股价长期不利因素有三:

1.市场对于NVDA期待值过高。仅仅每股盈利差那么一两美分，又或者是收入差那么几百万美元，这都可能让投资者大失所望。如果英伟达人工智能技术能够再上一层楼那么可能再次让股价起飞

2.鉴于近期股价涨至近320美元，市场对英伟达估值过高的担忧加剧。许多投资者都急于了结获利。

3.假设NVDA将营收提高10%(过去4年最高为7%)，也就是每季度71.5亿美元，要实现2023年300亿美元的营收预期，每个季度平均需要75亿美元。当然也必然会有季节性波动。简而言之，仅仅达到甚至超过10%可能意义不大。

我们美股投资网 TradesMax首席投资官Ken表示，“英伟达确实看起来有泡沫，”该股的市盈率“有点太高了”。英伟达的预期市盈率已经达到了惊人的170倍。

纵向对比来看，自2017年底以来，英伟达的预期市盈率只有三次跃升至50倍以上，在游戏行业疲软、数据中心支出趋势转变等时期又直线下坠。

横向对比上来看，费城半导体指数成分股平均的预期市盈率只有21倍，仅为英伟达的三分之一左右。并且与美股市值第六的伯克希尔、第七的特斯拉以及第八的Meta相比，英伟达的年收入明显要低得多。

英伟达超高的股票估值水平确实令许多想押注人工智能的投资者们感到头疼。

但华尔街的分析师们仍然对英伟达很有信心。根据“市场观察”数据显示，近期更多投行将英伟达评级调至“买入”。两周前，知名投行摩根士丹利就将英伟达的股票评级由“持股”上调至“买入”，目标价也由255美元上调至304美元。

当时大摩表示，有迹象表明，对大型语言模型(LLM)的热情正在转变为更强劲的短期和长期支出，“尽管英伟达更积极的前景在很大程度上是以数据中心业务为主导的，但人工智能/语言模型的发展趋势过于强势，因此无法继续对该股持观望态度。”

英伟达公司的股价已经超出了应有的水平，而修正和整合是市场供需平衡的必要条件。目前，买方占主导地位(需求面非常强劲)。

英伟达GPU交货周期被拉长，此前拿货周期大约在一个月，如今需要3个月甚至更长，部分订单甚至要等到一年后才能交付。

供需不足的情况下，很多客户不得不“勒紧腰带”，值得一提的是，微软内部也陷入了AI服务器硬件短缺的窘境，因为也不得不对AI硬件资源裁员“配额供给”。

由此下游企业也感受到了缺货的痛苦，使得后台的AI算力需求暴涨，不少下游市场对A100等产品需求和供应之间有较大差距，这也出现了较多的囤货，炒作的行为，在海外电商平台上英伟达新旗舰级GPU H100在上个月中旬已经炒到4万美元，而A100除了官方涨价外，经销商价格也水涨船高。

有分析师表示，在需求飙涨的背景下，英伟达GPU价格也水涨船高，英伟达A100价格从去年12月就开始上涨，渠道商也在加紧囤货，同期A800累计涨幅已经达到20%，这在ChatGPT爆火前就出现了涨价，这也反映了市场一定的滞后性，再加上随着ChatGPT的爆火，更是放大了这一现象。

在AI面前，一切成熟的商业模式都是靠不住的，所谓商业模式的先发优势,可能会变得越来越不重要，而核心的AI大模型带来的效率提升,会变成决定一家公司能否成功的决定性因素。

我们再来看一下财报前，机构们是如何下单的，根据美股大数据量化交易终端 StockWe，我们日期选择过去两周的期权异动大单数据，然后在高级过滤器里面，选择到期天数，一般下个月16日是最热门的，也就是离现在不到30天到期。权利金选50万以上。出来的结果我们看到蛮多的上百万美元的Call看涨期权，到期日大部分是6月16日到期，这些和5月26到期的基本上都是和这次财报相关的，这边很多价内期权已经是当天交易，现在已经平仓，我们可以到证券商那边核对一下，看一下未平仓的分布。所以，整个市场还是偏向看好这次财报

我们的建议是，财报之前最好减仓，只留部分仓位过财报，更保守的做法是空仓等财报数据公布再行动。对于长期持股的投资者来说，因为税务关系，不想动仓位，可以用期权来对冲万一下跌的风险。

AI的爆火，让这几家公司不寒而栗

5月4日，美国著名的教育解题网站公司 Chegg(CHGG)，在一天内暴跌50%。Chegg的商业模式是，帮助学生做作业。学生不会做的题可以到他们的平台上搜索答案。他们的CEO在财报会上说，越来越多的学生使用ChatGPT找答案，而不是使用他们的平台，导致公司收入锐减。

Chegg 实际上在 2 月份的财报电话会议上称 ChatGPT 是一种威胁。为了保持领先地位，他们上个月宣布了他们自己的 GPT-4 驱动的聊天机器人 CheggMate。可是财报显示membership续费以及购买在ChatGPT问世后形成了大幅度降低。投资人也不认为Chegg的AI产品在用ChatGPT作为基础上，能好到值得大众宁愿放弃免费的ChatGPT而去续费chegg的membership。

这也算是作为对其他寻求推出自己的 AI 产品以在这段时间保持相关性或创新性的教育类公司的警告。因为除非他们能在智能教育技术上超越Open AI，这条道路对于他们来说几乎没有差异化或竞争优势。

在短短一个季度中，Chegg的净收入就已经下降了60%以上，并且同时利润削减接近60%。这种灾难性的财报很难让人不去开始怀疑ChatGPT对于这些公司业务所带来的压力。

语言学习应用程序多邻国（DUOL)世界最大的第二语言学习机构网站，在第一时间就跟ChatGPT形成了合作。可是对于DUOL这并不算是个很好的业务展望，因为假如Open AI选择进军教育界，撤回所有合作关系。以现在多邻国对他的依赖性来说，这将是毁灭性的打击。

随着AI的不断推进，也有望彻底改变律师的工作方式、颠覆法律行业的底层格局。

法律科技公司LegalZoom(LZ)的核心业务完全被ChatGPT的能力所覆盖。因为没有人会去花大价钱生成文档，因为他们可以说几句话在几秒内就从ChatGPT那里得到一份正规的法律文件。一些权威人士已经预测法律行业会发生重大中断，尤其是在合同和研究等领域。

ChatGPT的能力连图像生成都可以做到随心所欲，这会对Getty image（GETY）这种依靠视觉媒体公司和供应商，为企业和消费者提供图像作为主业务的公司，造成接近100%的替代性。因为ChatGPT现在完全可以做到分析整个网络上所有的图像并且瞬间根据要求形成一个虚构的机器学习图像。

最后聊到图片生成，也许很多人会想到当时ChatGPT刚出的时候，有很多投资者都在想着会不会影响到Adobe(ADBE)未来的业务，例如photoshop或者视频剪辑。

在今年三月份，Adobe推出了 Adobe Firefly，这是该公司的新的生成 AI 工具系列。现在 Adobe 已经准确预览了 Firefly 将如何为其视频、音频、动画和动态图形应用程序提供助力，其中可能包括适合初学者的视频编辑器，如 Adobe Premiere Rush 或 Spark Video。

虽然这些功能只是预览，但很明显这些文本到图像工具将变得多么强大。投资者已经看到了基于文本的编辑在 Premiere Pro 中的用处。这些新工具看起来特别适合新手，在大部分时间上，它们可以完全消除学习复杂视频编辑工具的需要。这也暂时是智能AI对于此行业最高的瓶颈了。因为ChatGPT还不具备，完全控制并且独立完成photoshop以及视频剪辑类的功能

可是这不代表以后不可以，现阶段被ChatGPT功能所覆盖的公司，面临三条道路。

1.像CHGG一样逐渐被淘汰

2.像DUOL一样去形成合作

3.像ADBE一样大力开发自己独立的AI系统，并且不断完善。

好了，今天的视频到这里就结束了，欢迎评论区留言你对英伟达发布财报后股价的看法，我们一起讨论，下期再见，拜拜。

在本月美联储宣布连续第十次加息后，本轮紧缩周期已累计500个基点，为上世纪80年代以来最激进的政策路径之一。

随着银行业风波的出现，美联储正在密切关注政策滞后效应的影响。不过与市场预期有所不同，美联储官员近期表态令三周后的议息会议前景变得扑朔迷离。摆在美联储主席鲍威尔面前的挑战，除了平衡内部潜在的“裂痕”之外，还有如何挽回公众的信心。

观望派占主导但激进派不容忽视

联邦基金利率期货显示，市场预期6月美联储按兵不动的可能性维持在70%以上。

需要注意的是，在FOMC的11位票委中，明确表态考虑在下月加息的有2位。美联储理事鲍曼表示，如果通胀率居高不下，劳动力市场仍然紧张，那么额外的货币政策紧缩可能是合适的。达拉斯联储主席洛根也认为，目前的数据不足以暂停加息。另一位鹰派委员、明尼阿波利斯联储主席卡什卡利也在考虑是否对6月加息25个基点投下赞成票。

回顾历史，鲍威尔上任首个五年任期内只有12张反对票。多数异议发生在2019年，当时FOMC内部在降息问题上立场持续分裂，鹰鸽两派对立前所未有，当年7月议息会议一度出现3张反对票。这一次，随着加息周期临近尾声，历史可能会再次重演。

除此之外，圣路易斯联储主席布拉德和克利夫兰联储主席梅斯特也在近日的讲话中表达了强硬的政策立场。近1/3委员偏鹰派如果成为现实，无疑将对最新季度利率点阵图分布产生微妙影响，进而冲击市场对加息路径的定价。

从上周美联储主席鲍威尔的最新表态看，联邦公开市场委员会（FOMC）内部观望派依然是主线。他表示，目前尚不清楚是否需要进一步加息，因为接下来政策需要在近期银行信贷紧缩影响的不确定性与通胀之间取得了平衡。他重申，未来将“逐个会议”作出政策决定，委员会有能力审视数据和不断变化的前景，做出仔细的评估。

随着布莱纳德出任白宫经济委员会主任，美联储三号人物、纽约联储主席威廉姆斯对于货币政策立场的影响变得更为重要。他在近期的讲话中也提到，美联储将密切关注贷款条件，贷款条件的变化及其对经济活动和就业的潜在影响将是首要关注点。考虑到货币政策的滞后性，他警告称，央行的快速加息需要时间来减缓经济活动，以对抗高通胀。

除了两位美联储高层的表态以外，倾向于观望的地方联储主管也不在少数，例如芝加哥联储主席古尔斯比认为，现在无法决定下一步如何处理利率，必须观察信贷、就业市场条件和价格方面的表现。旧金山联储主席戴利认为，政策应该依赖于数据，过度收紧可能造成失误。

美联储犹豫引发民众不满

最新公布的盖洛普民意调查显示，大多数美国人对鲍威尔感到不满。仅36%的受访者表示，他们“非常”或“相当”有信心美联储主席会为美国经济做正确的事情。这也是他2018年首次上任以来的最低水平，同时创下了自2001年盖洛普开始美联储民意调查以来，历届美联储领导人中的最差表现。

BK Asset Management宏观策略师施罗斯伯格（Boris Schlossberg）此前在接受美股投资网分析师采访时表示，对于美国经济而言，真正的风险在于随着货币政策效应的逐步显现，美联储的回应是否及时，因为之前在应对通胀压力时，他们的反应确实不够果断。

对于支持暂停加息的官员而言，银行业风波、债务上限谈判等背后的衰退疑云无疑是最佳理由。美联储上周公布的数据显示，美国银行业从美联储融资金额连续第二周反弹，来自紧急银行定期融资计划的银行贷款总额为870亿美元，前值为831亿美元，这表明金融系统的压力并没有完全消失。

牛津经济研究院高级经济学家施瓦茨（Bob Schwartz）向美股投资网表示，暂停加息将为美联储争取时间，以衡量最近银行系统的压力将如何通过贷款标准收紧对经济造成影响，“6月的会议变得非常关键，结合季度经济展望，美联储对GDP、失业率和通货膨胀的预测有望进一步明确未来的政策走向。”

不过，通胀远高于目标和经济韧性似乎让美联储具备了进一步行动的条件。虽然最新通胀指标降至近两年低位，但依然远高于2%的中期目标。与此同时，就业市场依然火热，4月非农新增就业岗位25.3万，失业率降至3.4%的历史低位，薪资增速回升成为了推动物价的潜在威胁。

惠誉评级认为，就业增长仍然过于强劲，无法缓解劳动力市场的不平衡。随着单位劳动力成本的大幅上升，工资对通胀的压力持续存在。从零售销售月率企稳看，美国家庭消费支出依然将继续支持经济扩张。亚特兰大联储GDPNow工具显示，二季度美国GDP增速已经被上调至2.9%。

施瓦茨向分析师表示，通胀始终是棘手的问题，2%是一个艰巨的任务。不过，美联储还没有下定决心，接下来还有几项重要数据，包括另一份CPI通胀和就业报告。他依然预计，信贷紧缩和利率上升将使第二季度GDP增长更加缓慢，并在下半年引发衰退，因此美联储的处境依然复杂。

周三，美联储将公布5月会议纪要，有关结束加息周期讨论的细节值得重点关注。与此同时，4月个人消费支出物价指数（PCE），耐用品订单月率等指标的表现也可能给出更多货币政策路径的线索。

资讯来源：美股投资网 TradesMax

继此前短暂聊天机器人ChatGPT后，意大利数据保护局（Garante）计划审查其他人工智能（AI）平台。

今年3月底，Garante以涉嫌违反数据收集规则为由，对ChatGPT的开发公司OpenAI展开调查，并宣布禁止使用ChatGPT，且暂时限制OpenAI处理意大利用户数据。在回应了监管机构的整改要求后，ChatGPT于4月底在意大利恢复服务。

Garante理事会成员Agostino Ghiglia表示“我们计划对在线提供的生成式和机器学习AI应用程序进行大范围的审查，因为我们想了解这些新工具是否正在接近与数据保护和隐私法律合规相关的问题——如果需要，我们将开始新的调查。”

Ghiglia称“我们正在寻找三名AI顾问，因为我们意识到AI工具的发展非常迅速，我们需要有技术背景的专家来帮我们开战数据保护活动。”

据Ghiglia介绍，Garante理事会由四名法律专家组成，整个Garante共有144名员工，数量远低于法国、西班牙和英国等欧洲同行，大多数人都有法律背景。

在勒令ChatGPT下线时，Garante运用了《通用数据保护条例》（GDPR）。GDPR是1995年《数据保护指令》的修订、拓宽和升级，于2018年5月生效。自GDPR生效以来，Garante是欧盟境内最积极主动的机构之一。

Ghiglia表示“Garante理事会成员经常能意识到潜在的违法隐私法的行为，因为一旦有了数字工具和应用，我们就会去探索他们。”

他补充称“我们研究了ChatGPT，意识到它不符合欧盟的数据隐私规则。因此，我们决定对ChatGPT迅速采取行动。”

资讯来源：美股投资网 TradesMax

ChatGPT在全球的关注度持续火热，再次将AI产业推到聚光灯下，科技巨头争相谋局落子，继微软、谷歌之后，国内企业百度、阿里巴巴等也先后发布大模型，并进行用户测试和企业应用接入。随着AI产业迎来“iPhone时刻”，算力需求正在持续释放，以AI服务器核心零部件GPU（图像处理器、加速芯片）为代表的供给端走俏，其价格也在不断上涨，而在AI芯片GPU市场占据绝对优势的英伟达也赚得盆满钵满。

多位业内人士在接受《中国经营报》分析师采访时表示，大型模型通常需要庞大的算力和存储资源来进行训练，GPU已成为 AI 加速芯片通用性解决方案，越来越多的企业和个人开始使用GPU来训练大型深度学习模型。这种需求的增加可能导致GPU的价格上涨，从而导致显卡价格的上涨。此外，由于供应链问题、半导体短缺等因素的影响，显卡价格的波动也可能受到一定程度的干扰。

英伟达大秀肌肉

AI场景需要多核、高并发、高带宽AI芯片。AI芯片，也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。当前，AI芯片主要分为GPU 、FPGA，及以TPU、VPU为代表的ASIC芯片，而 GPU凭借其高性能、高灵活度特点成为AI 加速方案首选。据 IDC 数据，预计到2025年，GPU仍将占据AI芯片80%市场份额。

资料显示，2018年OpenAI开发的GPT-1的预训练大模型参数为1.1亿，2019年发布的GPT-2提高至15亿，2020年GPT-3的预训练大模型参数已经提高至1750亿。而为了训练ChatGPT，OpenAI构建了由近3万张英伟达V100显卡组成的庞大算力集群，GPT-4更是达到了100万亿的参数规模，其对应的算力需求同比大幅增加。

TrendForce分析认为，要处理近1800亿参数的GPT-3.5大型模型，需要2万颗GPU芯片，而大模型商业化的GPT需要超过3万颗。GPT-4则需要更多。

不仅如此，目前主流 AI 厂商都进入了“千亿参数时代”，多采用了英伟达的 GPU。以科大讯飞星火认知大模型为例，其使用了英伟达的T4 Tensor Core GPU进行训练。除了T4 Tensor Core GPU，科大讯飞还使用了其他类型的GPU和其他硬件设备来支持其深度学习平台的开发和应用。这些硬件设备包括英伟达的PaddlePaddle、NVIDIA Tesla V100、AMD EPYC等，以及多种CPU、内存、网络设备等。

昆仑万维集团CEO方汉也表示 “超过千亿级别的大模型，它的训练大概需要1000—2000张A100的卡，没有2000张A100的卡，实验都做不了。”

招商证券指出，从通用服务器到AI服务器，一个最显著的变化就是GPU取代了CPU成为整机最核心的运算单元以及价值量占比最大的部分，传统服务器通常至多配备4个CPU+相应内存和硬盘，在AI服务器中，通常是2颗CPU+8颗GPU，部分高配4U服务器中甚至可以搭配16颗GPU，预计AI服务器中GPU+CPU+存储的价值量占比有望达到80%以上的水平。

据统计，英伟达当前在售的用于大模型训练的GPU卡至少有9款型号，其中高性能的有4款，分别是V100、A800、A100及H100。而此轮AI“军备竞赛”也让用于上述显卡的价格一路高涨。其中，A100此前售价在1.5万美元（约合人民币10.35万元），但目前在一些平台上，此款显卡价格上涨到15万元左右。

英伟达也借机赚足了“钱包”。TrendForce 数据显示，如果以英伟达 A100 显卡的处理能力计算，GPT-3.5大模型需要2万块GPU来处理训练数据。目前英伟达 A100 显卡的售价在 10000~15000 美元之间，预估英伟达可以赚3亿美元（约20多亿元人民币）。

值得注意的是，英伟达还在源源不断地为这场军备竞赛输送弹药。在此前GTC开发者大会上，英伟达推出了新的Hoppper CPU——配有双 GPU NVLink 的 H100 NVL，这是专门针对算力需求巨大的 ChatGPT 而设计的显卡，拥有夸张的 188GB HBM3 内存（每张卡 94GB）。

不过，即使价格上涨，目前市面上几乎“一卡难求”。一位业内人士对分析师表示，客户对英伟达A100/H100芯片需求强劲，后者订单能见度已至2024年，更紧急向代工厂台积电追单。

国产厂商的机遇

虽然国内外的大模型项目接连落地，但除了百度、阿里巴巴等企业采用自研芯片外，国内大多数企业仍难求高端GPU。据透露，国内可用于训练AI大模型的A100大约有4万—5万个。

英伟达在去年收到美国政府的通知，通知称“若对中国（含中国香港）和俄罗斯的客户出口两款高端GPU芯片——A100和H100，需要新的出口许可。”不仅如此，该许可证要求还包括未来所有的英伟达高端集成电路，只要其峰值性能和芯片间I/O性能均大于或等于A100的阈值，以及包括这些高端电路的任何系统，都被纳入许可证限制范围。

不过，英伟达针对中国客户推出了替代型号A800，与原有的A100系列计算卡相比，A800系列的规格基本相同，比较大的区别在于NVLink互连总线的连接速率，前者为600GB/s，后者限制在了400GB/s。综合使用效率只有A100的70%左右。前不久英伟达还发布了特供版的 H800，作为其旗舰芯片 H100 的替代版。

4月14日，腾讯云正式发布新一代HCC（High-Performance Computing Cluster）高性能计算集群。据悉，该集群采用腾讯云星星海自研服务器，搭载英伟达最新代次H800 GPU，H800基于Hopper架构，对跑深度推荐系统、大型AI语言模型、基因组学、复杂数字孪生等任务的效率提升非常明显。与A800相比，H800的性能提升了3倍，在显存带宽上也有明显的提高，达到3TB/s。

伴随着近期宏观经济回暖以及国内互联网企业纷纷加大AI算力布局，PC和服务器的需求上升有望为国内GPU市场带来整体拉动效应。

目前，国内已涌现出一批优秀的GPU设计和制造厂商。

其中，海光信息目前已经成功掌握高端协处理器微结构设计等核心技术，并以此为基础推出了性能优异的DCU产品。其深算一号产品和英伟达A100及AMD高端GPU产品（MI100）进行对比，单芯片产品基本能达到其70%的性能水平。

值得注意的是，上述业内人士表示，虽然国内的GPU厂商取得了一些成绩，但是由于GPU研发难度大、开发周期长，例如A100，英伟达只用了三个月的时间便研发出替代方案，而国内却并不多见。而且目前中国GPU开发者大多使用国外厂家提供的IP，自主性不高，不过经过多年沉淀是能够实现国产替代的。

资讯来源：美股投资网 TradesMax