Sora加劇算力焦慮 推高英偉達和Arm股價
這個春節期間,相比于中國股民的陰郁,美國股市迎來滿屏綠油油的春意(美股綠色是上漲),其中市值增長最多的和增長最迅速的都是半導體相關股票,英偉達在2024年一個半月時間里股價飆升80%,市值接近2萬億,其中2月份單日市值漲幅超過茅臺總市值。而Arm則在春節假期的幾天內股價暴漲125%+,市值翻倍逼近了1200億美元,一躍成為前15大市值的半導體相關企業。
從基本面分析,兩家公司的股價暴漲基礎都是剛剛交出了遠超預期的4季度財報,并且未來的業務預期相比上個季度再上層樓。亮麗的財務數據支撐下,股價大幅上漲也就并不稀奇了。相比于英偉達股價不出意外的持續攀升,四季度財報的數據對Arm股價上漲的支撐力度明顯更大。更有意思的是,要不是被諸多監管機構否決,兩家公司差一點就成為了一家人。不過需要注意的一點是,Arm股東的禁售期是3月份,聯系到Arm營收前幾年奇妙的發展軌跡,那么四季度的亮眼數據能夠持續多久需要后續保持觀望。當然,2月中旬的股價忽然暴漲無疑讓軟銀手上的Arm禁售股套現額度大增,不過如果Arm的股價能夠堅挺在現在的價位,軟銀未必就馬上進行套現甚至可能繼續持有一段時間。
如果說從2022年底開始的英偉達營收股價雙飆升得益于OpenAI的ChatGPT橫空出世帶來的生成式AI大爆發,那么2024年初的這波行情背后的外部驅動力依然來自于OpenAI的Sora應用的推出,隨著視頻逐漸成為信息傳遞和獲取的首選介質,Sora帶來的影響是空前的。如果說從文字生成到圖片的AI生成邁出的是具象化的一步,那么從圖片AI生成到視頻AI生成需要走過的就是100倍以上的算力。由于SORA的本質是可以理解成是一種融合Transformer模型與Stable Diffusion,即在擴散模型基礎上的Transformer模型,隨著Transformer架構持續升級,所需參數量有望增加,在假設SORA應用的Transformer架構與ChatGPT Transformer 架構相同且參數量相同情況下,Sora架構的訓練與傳統大語言模型(LLM) Transformer架構的訓練算力需求存在近百倍差距,進而帶來對英偉達AI算力GPU的百倍需求提升。隨著Sora的問世,因為生成式AI帶動的算力焦慮變得更加急迫,特別是對于大規模部署云算力的巨頭們來說,能否跟上Sora這種視頻生成需求的訓練量和用戶計算量,將成為未來幾年內競爭的核心,而大幅度提升算力最直接的影響就是要部署更多硬件處理單元,有分析機構已經預測,相比于之前預測生成式AI創造的1000億+美元各類處理器新市場空間,未來3年Sora將額外催生超過1000億的處理器需求。
毫無疑問,這個需求的缺口是英偉達一家吃不下的,另外兩家從GPU向AI邁進的AMD和Intel同樣會受益于這波行情,比如AMD最近股價上漲了12%以上,而英特爾同樣受益匪淺。不過雖然GPU是受益于AI最大的產品,但似乎另外兩家沒有收獲太多的營收增長,想來由于CUDA護城河優勢太明顯,所以AMD和英特爾兩家的GPU要殺入這個市場的門檻之高,甚至高于另一家致力于AI處理器的Arm。作為非典型競爭對手,Arm架構芯片能夠彌補NVIDIA沒有處理器的遺憾,同時不會影響CUDA鞏固生態護城河優勢,這也是當初NVIDIA收購Arm的初衷,同樣也是最近多家算力巨頭選擇Arm核定制處理器芯片的重要原因。短期內的算力池構建極有可能從X86 CPU+多個GPU,逐漸向X86 CPU和Arm核定制CPU配合多個GPU的架構轉變,這背后帶來的無疑是Arm巨大的商業機會。
相比于大算力階段的軍備競賽,移動端的生成式AI驅動力同樣是2023年底Arm業績暴漲的推動力之一,特別是智能手機的應用處理器AP競爭中,2023年下半年開始發布的旗艦AP主打的都是對生成式AI的支持,如今Sora的發布可能會讓2024年底發布的旗艦AP競爭中加入對Sora支持,這無疑對Arm的移動計算整體方案TCS2024提出了更高的性能要求和AI支持。從經濟層面上,雖然手機AP的市場幾乎很難增長,但隨著手機AP里Arm架構的全面V9化,這可以大幅提升Arm的授權費用,再次推高Arm在移動端的營收。特別是TCS 2023里提供了對AI處理器的支持,這方面將催生更多Arm核在手機AP中的集成,可能大幅提高Arm在手機AP的業務規模。
其實不管是Arm還是NVIDIA,股價高企最根本的原因是生成式AI應用帶來的算力缺口。從ChatGPT問世到Sora的出現,短短14個月內產生的算力缺口量可能比之前70個月的算力總部署量還要大,而比算力缺口更迫切的是對算力部署掌控權的恐慌,Sora帶來的可能不僅是傳統的算力部署格局,甚至可能會改變傳統的算力架構,NVIDIA已經是掌控者之一,在處理器方面Arm和X86之間必然要重新劃分勢力范圍,而這一戰Arm搶到多少都算是贏的。
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