计算机行业人工智能系列报告：华为全球首款ai移动芯片，ai芯片产业链迎来投资大机遇

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1、2017年09月04日计算机行业华为全球首款AI移动芯片，AI芯片产业链迎来投资大机遇——人工智能系列报告行业专题研究华为发布全球首款智能手机AI芯片，AI芯片发展史上里程碑事件推荐（维持评级）9月2日华为公布全球第一款智能手机AI芯片——麒麟NPU（内臵于麒麟970SoC）。华为提出“端侧AI+云侧AI=移动AI（On-DeviceAI+Cloud分析师AI=MobileAI）”，麒麟NPU将解决端侧AI挑战。田杰华(执业证书编号：S0280517050001)人工智能芯片为什么崛起？tianjiehua@xsdzq.cn人工智能计算需要对海量数

2、据并行计算；摩尔定律逐渐失效，传统CPU联系人执行AI计算成本高、效率低；CPU+AI芯片的异构计算是完整AI计算实现胡文超的主流途径。huwenchao@xsdzq.cnAI芯片三条技术路径：GPU、FPGA、ASIC行业与指数对比图主流人工智能芯片技术路径包括GPU、ASIC、FPGA。（1）大规模并14%行计算能力卓越，全球数据中心广泛采用，GPU技术路径最先崛起。（2）9%4%FPGA可进行二次硬件开发，AI计算性能出众；（3）、ASIC针对AI需求专-1%-6%门开发，性能、功耗表现最为出众。-11%-16%-21%从云端和终端看，CPU

3、、FPGA、ASIC机会何在？2016/092016/122017/032017/062017/09（1）AI芯片计算场景可分为云端和终端。（2）AI芯片应用场景包括安计算机沪深300防、智能驾驶、消费电子、可穿戴设备、智能零售等。（3）云端AI计算GPU相关研报是主流，FPGA和ASIC也存在机会（4）终端应用要求低功耗，FPGA和计算机“细分龙头”+“创蓝筹”个股配ASIC机会并存，ASIC或是最佳选择。臵价值凸显2017-08-19人工智能芯片企业群雄并立，寒武纪ASIC毫不逊色新时代计算机周报20170807：紧抓“内（1）NVIDIA产品向

4、云端和终端全覆盖（2）AMD快速追赶NVIDIA（3）生高成长”，看gartner曲线把握新技术Google推出两代TPU，推断+训练能力兼备（4）Intel内生+并购打造AI芯成熟度2017-08-08片产品组合：内生方面XeonPhi；外延方面，收购Nervana、Altera、Movidius、新时代计算机周报20170731：业绩为王Mobileye。（5）Xilinx的FPGA被应用到云端和终端；（6）寒武纪ASIC广不放松，紧抓“内生高成长”受关注，华为第一款手机端AI芯片据新智元报道采用寒武纪IP：寒武纪的2017-08-01新时代计算机

5、周报20170724：紧抓绩优发展方向包括智能终端和云端：其中智能终端机方面，以IP技术授权为主。高成长二线白马龙头，本周关注人工智能云端推出专用加速卡，将与中科曙光开展合作（Digitimes报道）。（7）微软、和大数据主题苹果、高通、IBM、地平线机器人、深鉴科技等都在AI芯片有布局2017-07-25CVPR2017看点都有哪些？华人贡献重点标的：“AI芯片+”产业链投资机遇大，AI芯片是基础，基于AI芯片多，IT巨头参与多2017-07-25的数据、场景应用前景极为广阔。华为发布全球首款智能手机AI芯片，将成为是AI芯片发展历史上里程碑的事件

6、，将进一步推动基于AI芯片的下游各种场景的广泛应用，例如安防、智能驾驶、消费电子、可穿戴设备、智能零售，以及广阔的物联网领域。鉴于A股目前没有类国内英伟达、Google等AI芯片企业，我们分别从AI芯片产业链上下游，从技术、数据、场景应用等方面优选个股——重点推荐：中科曙光、浪潮信息、中科创达、四维图新、汉王科技、佳都科技、景嘉微、科大讯飞、海康威视、大华股份、同花顺、东方网力、思创医惠；重点关注：拓尔思、浙大网新、工大高新、北部湾旅、神思电子、和而泰、富瀚微等公司风险提示：AI芯片技术及应用进展不及预期；竞争加剧毛利率下滑等敬请参阅最后一页免责声明

7、-1-证券研究报告2017-09-04计算机行业投资要件关键假设1、社会智能化需求持续提升。2、AI技术持续进步。我们区别于市场的观点1、AI芯片在安防、智能驾驶、消费电子、可穿戴设备、智能零售等领域发展机会广阔，GPU、FPGA和ASIC在云端、终端面临不同的机会。深度学习的兴起驱动了AI的快速发展，同时也产生了大规模并行计算的需求，传统CPU处理AI任务成本高、效率低，AI芯片应运而生。随着技术的发展和经济的发展，安防、智能驾驶、消费电子、可穿戴设备、智能零售等领域的智能化需求将为AI芯片带来广阔的发展机会。GPU、FPGA和ASIC在云端、终端面

8、临不同的机会。2、终端AI计算将AI的推断（Inference）任务本地化解决，提高处理效率和