Sora加剧算力焦虑 推高英伟达和Arm股价
这个春节期间,相比于中国股民的阴郁,美国股市迎来满屏绿油油的春意(美股绿色是上涨),其中市值增长最多的和增长最迅速的都是半导体相关股票,英伟达在2024年一个半月时间里股价飙升80%,市值接近2万亿,其中2月份单日市值涨幅超过茅台总市值。而Arm则在春节假期的几天内股价暴涨125%+,市值翻倍逼近了1200亿美元,一跃成为前15大市值的半导体相关企业。
从基本面分析,两家公司的股价暴涨基础都是刚刚交出了远超预期的4季度财报,并且未来的业务预期相比上个季度再上层楼。亮丽的财务数据支撑下,股价大幅上涨也就并不稀奇了。相比于英伟达股价不出意外的持续攀升,四季度财报的数据对Arm股价上涨的支撑力度明显更大。更有意思的是,要不是被诸多监管机构否决,两家公司差一点就成为了一家人。不过需要注意的一点是,Arm股东的禁售期是3月份,联系到Arm营收前几年奇妙的发展轨迹,那么四季度的亮眼数据能够持续多久需要后续保持观望。当然,2月中旬的股价忽然暴涨无疑让软银手上的Arm禁售股套现额度大增,不过如果Arm的股价能够坚挺在现在的价位,软银未必就马上进行套现甚至可能继续持有一段时间。
如果说从2022年底开始的英伟达营收股价双飙升得益于OpenAI的ChatGPT横空出世带来的生成式AI大爆发,那么2024年初的这波行情背后的外部驱动力依然来自于OpenAI的Sora应用的推出,随着视频逐渐成为信息传递和获取的首选介质,Sora带来的影响是空前的。如果说从文字生成到图片的AI生成迈出的是具象化的一步,那么从图片AI生成到视频AI生成需要走过的就是100倍以上的算力。由于SORA的本质是可以理解成是一种融合Transformer模型与Stable Diffusion,即在扩散模型基础上的Transformer模型,随着Transformer架构持续升级,所需参数量有望增加,在假设SORA应用的Transformer架构与ChatGPT Transformer 架构相同且参数量相同情况下,Sora架构的训练与传统大语言模型(LLM) Transformer架构的训练算力需求存在近百倍差距,进而带来对英伟达AI算力GPU的百倍需求提升。随着Sora的问世,因为生成式AI带动的算力焦虑变得更加急迫,特别是对于大规模部署云算力的巨头们来说,能否跟上Sora这种视频生成需求的训练量和用户计算量,将成为未来几年内竞争的核心,而大幅度提升算力最直接的影响就是要部署更多硬件处理单元,有分析机构已经预测,相比于之前预测生成式AI创造的1000亿+美元各类处理器新市场空间,未来3年Sora将额外催生超过1000亿的处理器需求。
毫无疑问,这个需求的缺口是英伟达一家吃不下的,另外两家从GPU向AI迈进的AMD和Intel同样会受益于这波行情,比如AMD最近股价上涨了12%以上,而英特尔同样受益匪浅。不过虽然GPU是受益于AI最大的产品,但似乎另外两家没有收获太多的营收增长,想来由于CUDA护城河优势太明显,所以AMD和英特尔两家的GPU要杀入这个市场的门槛之高,甚至高于另一家致力于AI处理器的Arm。作为非典型竞争对手,Arm架构芯片能够弥补NVIDIA没有处理器的遗憾,同时不会影响CUDA巩固生态护城河优势,这也是当初NVIDIA收购Arm的初衷,同样也是最近多家算力巨头选择Arm核定制处理器芯片的重要原因。短期内的算力池构建极有可能从X86 CPU+多个GPU,逐渐向X86 CPU和Arm核定制CPU配合多个GPU的架构转变,这背后带来的无疑是Arm巨大的商业机会。
相比于大算力阶段的军备竞赛,移动端的生成式AI驱动力同样是2023年底Arm业绩暴涨的推动力之一,特别是智能手机的应用处理器AP竞争中,2023年下半年开始发布的旗舰AP主打的都是对生成式AI的支持,如今Sora的发布可能会让2024年底发布的旗舰AP竞争中加入对Sora支持,这无疑对Arm的移动计算整体方案TCS2024提出了更高的性能要求和AI支持。从经济层面上,虽然手机AP的市场几乎很难增长,但随着手机AP里Arm架构的全面V9化,这可以大幅提升Arm的授权费用,再次推高Arm在移动端的营收。特别是TCS 2023里提供了对AI处理器的支持,这方面将催生更多Arm核在手机AP中的集成,可能大幅提高Arm在手机AP的业务规模。
其实不管是Arm还是NVIDIA,股价高企最根本的原因是生成式AI应用带来的算力缺口。从ChatGPT问世到Sora的出现,短短14个月内产生的算力缺口量可能比之前70个月的算力总部署量还要大,而比算力缺口更迫切的是对算力部署掌控权的恐慌,Sora带来的可能不仅是传统的算力部署格局,甚至可能会改变传统的算力架构,NVIDIA已经是掌控者之一,在处理器方面Arm和X86之间必然要重新划分势力范围,而这一战Arm抢到多少都算是赢的。
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