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Q1:本次报告的主题是什么?
A:本次报告的主题是AIAC2.0。我们将深入探讨过去一年中AI的计算领域被英伟达
(MVDI)的GPU所主导的情况,分析英伟达的优势所在,以及未来定制化芯片是否能够
有效取代它。同时,我们还会从股票方面进行研究,将首选话题从太极链转换到lchip,并
探讨这一转变对相关投资的影响,以及GPU产业链上下游的变化情况,包括最近因各种因
素导致的PC和手机需求的改变等多方面内容。
Q2:过去一年英伟达在AI计算领域为何能独霸?
A:在过去一年的AI计算领域,英伟达的GPU占据主导地位。这主要得益于其在多个方面
的出色表现。首先,在超大模型的training方面,英伟达的cluster联网效能表现卓越,其
real德体(可能是指相关性能指标)较高,能够更好地应对大规模数据的处理和复杂模型
的训练任务。例如,在处理一些超大规模的深度学习模型训练时,英伟达的GPU能够高效
地协调各个计算单元,使得数据传输和计算过程更加流畅,减少了因数据瓶颈或计算单元
808
协同不畅而导致的效率损失。其次,英伟达在GPU技术研发上有着深厚的积累,其芯片的
A2
架构设计和制程工艺在一定程度上领先于其他竞争对手,能够提供更高的计算性能和更低
PW
的能耗效率,这使得众多企业和研究机构在进行AI计算时优先选择英伟达的GPU。
V:
+
Q3:定制化芯片未来能否取代英伟达的GPU?
社群
A:定制化芯片在未来有取代英伟达GPU的潜力,但也面临诸多挑战。从目前的情况来
读/
看,虽然英伟达在超大模型training上具有优势,但在finetuning或者inference方面,定
/解
制化芯片(如AC)可能会更有优势。例如,在一些特定场景的AI应用中,定制化芯片可
告
以根据具体的任务需求进行针对性的设计和优化,从而在特定的算法和数据处理流程中实
报
现更高的效率。然而,英伟达的GPU已经建立了庞大的生态系统和用户基础,其在技术研
发、市场推广和行业合作方面都有着深厚的底蕴。而且,定制化芯片的研发需要投入大量
的人力、物力和时间,并且要克服技术兼容性、规模化生产等诸多问题。所以,短期内难
以完全取代英伟达的GPU,但随着技术的不断发展和市场需求的变化,定制化芯片可能会
逐渐侵蚀英伟达的市场份额,在特定领域和应用场景中发挥越来越重要的作用。
Q4:从股票方面来看,将首选topic从太极链换到lchip是基于什么考虑?
A:从股票角度考虑,将首选topic从太极链换到lchip是综合多方面因素的结果。一方
面,我们对太极电的态度可能发生了一些变化,对于一些投资人是太极电股东的情况,这
一转变可能引发他们对我们是否对太极电变得保守的疑问。另一方面,随着市场格局的变
化,特别是在AI相关芯片领域的发展动态,如英伟达在AI计算领域的地位以及定制化芯
片的崛起趋势等,lchip所在的领域可能展现出了更具潜力的投资前景。例如,其可能在特
定的芯片技术研发方向、市场应用拓展或者与其他新兴技术的结合方面有着独特的优势,
从而吸引我们将研究重点和投资推荐进行了转移。但这并不意味着对太极电的完全否定,
只是在当前市场环境下,根据不同的风险收益评估做出的调整。
Q5:最近PC有哪些较大的变动?原因是什么?
A:最近PC有较大变动主要源于两个方面。一是中国刺激经济的政策,例如中国对于家
电、PC等相关产业的补贴,对PC产业链以及像bluetwo产业链产生了积极的带动效
应,促进了产品的生产和销售。比如一些国内的PC制造商在补贴政策的支持下,能够降
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