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本文源自：智通财经网 随着AMD（AMD.US）发布号称“最强算力”的AI芯片Instinct MI300X，谷歌（GOOGL.US）发布该公司史上“规模最大、能力最强”的... 本文源自：智通财经网
随着AMD（AMD.US）发布号称“最强算力”的AI芯片Instinct MI300X，谷歌（GOOGL.US）发布该公司史上“规模最大、能力最强”的AI多模态大模型Gemini等重磅消息陆续轰炸市场，科技股投资者们对于AI的信仰在全球股市再度掀起巨大波浪。放眼全球股市，与AI相关的热门科技股股价全线暴涨。展望未来，像AMD这样惊艳全球的“AI后进者”也许将越来越多。
MD宣布正式推出其旗舰款AI 芯片MI300X之后，截至上周四美股收盘，股价单日暴涨近10%。谷歌发布人工智能多模态大模型——“大杀器”Gemini后，截至上周四美股收盘，谷歌股价创下7月以来最大单日涨幅。
更加值得注意的是，除了这两大科技巨头，近期全球范围内还有不少科技巨头公布了与AI有关的重磅产品或者公开透露与AI有关的重磅技术进展，而这些科技公司基本上附带“后进者”标签。这里的后进者并非指它们在AI技术方面处于发展落后态势，而是指在某一特定领域的份额远不及行业领军者，比如全球AI芯片领导者英伟达（NVDA.US）在AI芯片领域份额接近90%，AMD则远远不及英伟达，但英伟达垄断地位毫无疑问将面临来自AMD的巨大威胁。
除了AMD和谷歌，还有一些“AI后进者”近期也在AI领域掀起巨浪。社交媒体Facebook和Instagram母公司Meta Platforms（META.US） 正在旗下高达30亿用户的家族应用软件集测试20多种不同的全新生成式人工智能（生成式AI）功能，覆盖搜索、广告到商业信息等多个主流应用场景。最终，Meta表示将在全球范围内应用这些全新的生成式AI工具。
占据HBM仅10%份额的美光（MU，US）欲“后发制人，美光计划于2024年初开始大批量发货 HBM3E 新型存储产品，该公司强调其全新HBM产品受到了整个行业的极大兴趣，这暗示英伟达可能不是唯一最终使用美光 HBM3E 的大客户。老牌科技巨头IBM（IBM.US）近期带头成立人工智能联盟（AI Alliance），意在培养⼀个类似“安卓”体系的完全开放化AI技术社区，曾经无比辉煌的IBM欲携全球科技领军者共同发力，全面进军生成式AI领域。
I领域“后进者们”最新动态引燃全球市场做多科技股情绪的主要逻辑在于：AI领域的领导者们往往已经用实际产品证明全球AI热潮能够带来巨大盈利空间。随着全球迈入AI时代，数据中心业务已经成为英伟达最核心业务，英伟达为全球数据中心提供A100/H100芯片的业务部门——数据中心业务部门Q3创造的营收达到145亿美元，较上年同期增长约279%。已经成为该科技巨头整体营收的最强大贡献力量。因此，在投资者们看来，只要AMD能够持续占据 AI芯片市场份额，对AMD业绩来说也将是巨大提振。
依靠OpenAI大股东身份，微软（MSFT.US）成功将OpenAI引以为傲的GPT大模型嵌入旗下Office系列产品等旗舰应用软件，并且部分软件以订阅形式收取费用，一举成为全球范围内AI应用端的绝对领军者。微软首席财务官 Amy Hood 预计，微软“基于生成式人工智能的业务”将是微软历史上最快实现100亿美元规模的业务。
在华尔街知名投资机构Wedbush看来，即使在今年实现“史诗级大反弹”之后，预计美股科技股整体在2024年将上涨至少20%。该机构预计，随着明年起人工智能（AI）应用场景不断拓宽，全球企业在人工智能和云计算方面的支出在明年将出现大幅度增长趋势，全球科技行业呈现繁荣发展态势。也就是说，放眼未来，随着全球企业纷纷加大力度布局生成式AI技术，大概率将有更庞大规模的“AI后进群体”惊艳全球。
MD发布“最强算力”！ 不需要击败英伟达也能实现巨额创收
CPU与GPU双产业巨头、英伟达竞争对手之一AMD于美东时间上周三举行“Advancing AI”发布会，AMD宣布正式推出其旗舰款AI GPU加速器MI300X，意味着AMD与英伟达之间的激烈竞争从PC领域全面延伸至AI领域。
“Advancing AI”发布会更多聚焦于整套系统在实际应用中的表现，以及与AI训练/推理领域热度最高的英伟达H100 AI芯片的全方位性能对比。此外，AMD将截至2027年的全球AI芯片市场规模预期，从此前预期的1500亿美元猛然上修至4000亿美元，而2023年AI市场规模预期仅仅为300亿美元左右。
性能方面，在AI推理这一细分领域，AMD表示MI300X相比于英伟达H100具有显著优势，训练方面则与英伟达H100不相上下。与AI训练/推理领域热度最高的英伟达H100 AI芯片的最新性能对比数据显示，在一般LLM内核TFLOP中，MI300X在FlashAttention-2和Llama 2 70B中提供较英伟达H100高达20%的性能提升幅度。从平台的角度来看，将8x MI300X解决方案与8x 英伟达H100解决方案进行比较，AMD发现Llama 2 70B的增益程度要大得多，高达40%，Bloom 176B基准下的增益程度则高达60%。
I领域的全球领军者OpenAI、微软以及Meta周三在AMD活动上表示，他们将使用AMD最新的AI芯片Instinct MI300X。这是迄今为止全球科技公司正在寻找昂贵的英伟达H100 AI芯片替代品的最明显迹象。英伟达H100对于创建和部署OpenAI旗下的ChatGPT等生成式人工智能（生成式AI）应用程序至关重要，如今AI芯片领域几乎处于垄断地位的英伟达H100终于有了强力竞争对手，那就是AMD Instinct MI300X。
被AMD粉丝们亲切称为“苏妈”的苏姿丰在发布会预计，未来四年，AI芯片领域的总市场规模可能将攀升至4000亿美元，是该公司此前预测值的两倍。苏姿丰还向记者们表示，AMD并不认为它需要击败英伟达才能在市场上取得好成绩。在谈到人工智能芯片市场时，苏姿丰对记者表示：“我认为很明显，英伟达现在占据绝大多数。”“但是我们认为，到2027年，AI芯片市场规模可能会超过4000亿美元，而我们将在其中扮演重要角色。”
受益于全球AI热潮，AMD今年以来股价涨近100%，但涨幅远不及英伟达高达220%的涨幅。由于AMD即将推出与英伟达H100相抗衡的高性能AI 芯片，华尔街分析师们对于AMD股价普遍看涨。
华尔街大行花旗集团重申对 AMD “买入”评级，维持该股 136 美元目标价（AMD截至上周收盘股价为128.920美元），并表示2027年AI芯片市场规模可能将高于 AMD 预测的4000亿 美元。花旗预计明年AI芯片市场规模将在 750亿美元左右，同时预计AMD能够占据 10% 左右的市场份额。另一大行Raymond James 重申该机构对 AMD 的“强烈买入”评级，并将该股目标价从125美元上调至140美元。
“大杀器”Gemini震撼来袭，被微软抢尽风头的谷歌终于要翻身了？
虽然谷歌在AI领域深耕多年，并且其获得的AI技术专利数量和影响力位列科技公司最顶尖行列，但其在AI大模型领域取得的所有成就远不如OpenAI开发的GPT-4在AI大模型领域的影响力，比如谷歌之前推出的多模态模型PaLM 2未能掀起巨浪，反而被OpenAI的GPT-4彻底抢占风头。因此，谷歌在AI应用端产品目前远不及OpenAI大股东微软也在情理之中。
但是，随着谷歌发布迄今为止“规模最大、能力最强的”的AI模型Gemini，似乎谷歌在AI领域的发展形势瞬间好转。谷歌在多种任务上评估了两种模型的性能，惊喜地发现：从自然图像、音频、视频理解到数学推理，Gemini Ultra在32个常用的学术基准的30个上，已经全面超越GPT-4。而在MMLU（大规模多任务语言理解）测试中，Gemini Ultra以90.0%的高分，首次超过人类专家。
在新的MMMU基准测试中，Gemini Ultra也取得了59.4%这一高分，这一测试包括了跨越不同领域的多模态任务，这些任务需要深入的推理过程。图像基准测试中，Gemini Ultra的表现也超过了之前的领先模型，而且，这一成就是在没有OCR系统帮助的情况下成功实现。种种测试表明，Gemini在多模态处理上表现出了迄今最为强大的能力，并且在更复杂的推理上也有着极大潜力。毕竟Gemini 从一开始就被设计为“原生多模态”，能够理解和处理多种类型的数据输入，这大概率将使其在涉及音频和视频交互的任务中具有显着优势——毕竟这是GPT-4才刚刚开始做的事情。
虽然谷歌发布“大杀器”Gemini后，应用端的实际操作显示Gemini并不如谷歌在宣传片里展示的那样无比强大，甚至谷歌官方也承认视频的确有后期制作和剪辑的成分。但是，业内一些技术专家仍然表示，谷歌凭借大量AI专利以及在AI领域的多年积累和沉淀，加之搜索引擎方面多年来积累的海量数据加持之下，全球最强大的搜索引擎能让多模态大模型表现更全面更准确，因此Gemini超越GPT成为最顶级大模型可能只是时间问题。
华尔街分析师们在Gemini发布后普遍看涨谷歌。摩根大通分析师Doug Anmuth重申了对谷歌的“增持”评级与目标价150美元。Anmuth表示，该公司通过三个版本的Gemini、新发布的TPU v5p芯片以及通过Bard、搜索生成体验和Pixel 8 Pro的早期用例，解决了运行Gen AI模型的高成本问题。Anmuth还写道：“虽然现在还为时过早，但Gemini的推出代表了谷歌的重大创新，因为我们进入了生成式人工智能商业化和广泛分布的第二年。”
股票评级和股价预期方面，投资研究平台Seeking Alpha汇编的预期数据显示，华尔街分析师们予以谷歌的共识评级为“买入”，平均目标价达153.81美元，意味着未来12个月潜在上行空间达13%，如果达到这一平均点位，谷歌股价也将顺势创下历史新高。
30亿用户体验全新生成式AI！ 属于Meta的新时代或许已经到来
不同于微软和OpenAI等拥有庞大客户群的AI领域领导者，虽然Facebook和Instagram母公司Meta Platforms在人工智能方面的许多工作都是在公众的视野之外低调进行——比如在全球范围内建立昂贵的数据中心，不断更新为类似ChatGPT的AI聊天机器人提供动力的大语言模型（LLM）的开源版本。虽然Meta在AI方面进行了大量的后台工作和基础设施建设，但它向消费端推出的AI新产品相对较少，并且这些新产品的市场反响褒贬不一。
当前，社交媒体Facebook和Instagram母公司Meta Platforms正在押注人工智能将说服人们明年在其社交媒体应用上花费更多时间，并正在利用该技术在其社交平台上进行自2020年推出短视频Reels以来最大的技术变革。
据悉，该公司目前正在旗下的Facebook、Instagram、Messenger和WhatsApp等高达30亿用户的家族应用软件集测试20多种不同的全新生成式人工智能（生成式AI）功能，覆盖搜索、广告到商业信息等多个主流应用场景。最终，Meta表示将在全球范围内应用这些全新的生成式AI工具。
展望明年，该公司的目标是为其Meta AI添加各种全新的功能。Meta AI是独家研发的一种应用于旗下各大软件和平台的虚拟助手，可以回答用户问题并生成逼真的图像。该AI工具可以用于一对一甚至群聊模式，同时也可以用于Meta的增强现实（AR）眼镜。
Meta还希望更多的第三方开发商使用其AI Studio为全球企业和创作者开发多样化的AI聊天机器人，这些聊天机器人将被设计适用于企业和创作者，可以代表他们在Meta的应用程序（如Facebook、Instagram等）上与用户进行交流和互动。简而言之，Meta鼓励第三方开发商利用其平台提供的AI工具和资源，开发能够与用户进行有效沟通的聊天机器人，从而全面增强Meta30亿用户的体验感并为Meta商业和创作生态建设提供支持。
在不少分析师看来，Meta核心业务——广告业务已经重新恢复增长趋势。因此，在全新生成式AI技术加持下，Meta广告业务规模有望继续扩张。股票评级和股价预期方面， Seeking Alpha汇编的预期数据显示，华尔街分析师们予以Meta的共识评级为“买入”，平均目标价达373.86美元，意味着未来12个月潜在上行空间达12%。
今年以来，在AI投资热潮助力下，Meta股价涨幅高达175%，在美股“七大科技巨头”中（苹果、微软、谷歌、特斯拉、英伟达、亚马逊以及Meta Platforms），涨幅仅次于AI芯片领导者英伟达。
占据HBM仅10%份额的美光欲“后发制人”
HBM可谓全球AI浪潮下的“新宠”，随着全球企业纷纷加大力度布局AI领域，AI服务器需求迎来强劲增长，其出货量动能强劲带动HBM（HBM技术采用了3D堆叠技术，将多个DRAM芯片堆叠在一起，形成一个高密度、高带宽的内存模块）需求提升。
HBM是一种高带宽、低能耗的存储技术，专门用于高性能计算和图形处理领域。堆叠HBM的高端DRAM和传统的DDR DRAM有一些不同之处。最显著的区别在于HBM是通过垂直堆叠多个DRAM芯片来实现高带宽，而DDR则是通过平面排列；HBM堆叠的多个DRAM芯片连接在一起，通过微细的Through-Silicon Vias（TSVs）进行数据传输，从而实现高速高带宽的数据传输。HBM主要用于高性能图形卡、AI加速器、高性能计算和数据中心服务器等领域，其高带宽特性使得处理器能够更快地访问存储空间，提高了计算性能和效率。
知名研究机构Mordor Intelligence预测数据显示，HBM存储产品的市场规模预计将从 2023 年的 20 亿美元增长到 2028 年的 63.2 亿美元，预测期内（2023-2028 年）复合年增长率为 25.86%。 Mordor Intelligence表示，推动HBM市场扩张的主要因素包括对高带宽、低功耗和高度可扩展存储器的需求不断增长、人工智能技术日益采用以及电子设备小型化趋势不断上升。
截至2022年，三大原厂HBM市占率分别为SK海力士50%、三星电子约40%、美光约10%。有业内人士表示，2023年份额分布将与2022年大致相同。近期HBM行业的动态消息显示，占据HBM仅10%份额的美光欲“后发制人。
美光计划于 2024 年初开始大批量发货 HBM3E 新型存储产品，同时还透露英伟达是其新型 HBM存储产品的主要客户之一。此外，该公司强调其全新HBM产品受到了整个行业的极大兴趣，这暗示英伟达可能不是唯一最终使用美光 HBM3E 的大型客户。美光显然对 HBM3E 寄予厚望，因为这可能使其能够领从SK海力士以及三星电子手中不断赢得市场份额，以全面提高公司营收和利润。
据悉，美光HBM3E 模块基于八个堆叠 24Gbit 存储芯片，采用该公司的 1β （1-beta） 制造工艺制造。这些模块的数据速率高达 9.2 GT/秒，使每个堆栈的峰值带宽达到 1.2 TB/s，比当前最快的 HBM3 模块提高了 44%。与此同时，该公司不会停止其基于 8-Hi 24 Gbit 的 HBM3E 组件。该公司宣布，继开始量产 8-Hi 24GB 堆栈后，计划于 2024 年推出超大容量 36 GB 12-Hi HBM3E 堆栈。美光首席执行官表示：“我们预计将于 2024 年初开始 HBM3E 的生产，并在 2024 财年实现可观营收。
花旗表示，看好芯片行业全面复苏趋势，并将美光列为芯片行业首选股。花旗将该机构对美光的目标股价从85美元上调至88美元，维持“买入”评级。Seeking Alpha汇编的数据显示，华尔街分析师们予以美光的共识评级为“买入”，平均目标价达82.94美元，意味着未来12个月潜在上行空间达10%。
老牌科技巨头IBM欲打造“AI行业的安卓”
IBM（近期宣布带头成立人工智能联盟（AI Alliance），该联盟甚至包括康乃尔大学、东京大学及美国国家科学基金会等顶级学术机构，意在培养⼀个类似“安卓”体系的完全开放化AI技术社区，使开发⼈员和研究⼈员能够加快⼈⼯智能领域负责任的创新步伐。
曾经无比辉煌的IBM欲携手全球科技领军者共同发力，全面进军生成式AI领域。IBM和Meta等联盟成员倡导更透明、协作的AI开发模式，使得AI技术的发展和其带来的好处能被更广泛地共享，这一模式类似于安卓系统在移动操作系统领域中的开源性和广泛可及性。
因此对于在生成式AI领域已经落后于微软和OpenAI的IBM来说，利用开源生态系统带来的全新技术革新，尤其是开放源代码和共享知识的文化将促进IBM在AI技术上的快速迭代和改进。此外，IBM数十年来在全球高端科技项目以及一些跨国大型技术项目上的积累与沉淀，加之开放和协作的AI开发模式有助于IBM更好地理解和满足不同行业和客户的需求，进而拓展其在生成式AI领域的商业应用和服务，后续IBM有望打造出堪比GPT大模型的惊艳之作。
展望未来，惊艳全球的“AI后进者”或将越来越多
随着全球AI技术不断突破，以及AI与应用融合趋于完善，全球各企业竞相布局以生成式人工智能为代表的先进技术，帮助企业实现赋能新业务，以及优化决策流程和经营效率，从而催生出对人工智能更多元的定制化需求。IDC最新数据显示，2022年全球人工智能IT总投资规模为1288亿美元，预计2027年增至4236亿美元，五年复合增长率（CAGR）约为26.9%。
因此，放眼未来，随着全球各大企业纷纷加大力度布局生成式AI技术，大概率将有更多且更庞大规模的“AI后进群体”惊艳全球。华尔街投资机构Wedbush坚持将人工智能对商业应用和技术端的影响比作互联网，该机构的分析师们表示，人工智能正处于“1995时刻”（互联网井喷式发展的开端）。
以丹·艾夫斯（Dan Ives）为首的Wedbush资深分析师在一份报告中写道：“我们认为，人工智能是自1995年互联网体系正式诞生以来最具变革性的技术趋势。我们认为，华尔街许多分析师仍然低估了未来10年人工智能支出规模，我们预计该规模将达到1万亿美元，这将是AI芯片和AI应用端——尤其是软件应用行业的一个大繁荣时期，而科技巨头英伟达和微软将引领这一历史性的趋势。”
“虽然预计到2024年企业IT预算将适度增长，但我们相信，随着企业和消费者领域的用例激增，云计算和人工智能驱动的企业支出规模将在明年增长大约20%-25%。” Wedbush的分析师们表示。
到目前为止，美股科技股走出“疯牛”行情，有着“全球科技股风向标”称号的纳斯达克100指数（NASDAQ 100-Index）在2023年迄今涨幅高达47%，远高于20%这一技术性牛市门槛。纳斯达克100指数疯涨的主要逻辑在于：全球企业纷纷布局AI趋势的刺激之下，投资者们对科技行业抱有很高的期望值。
关于美股科技股明年整体走势，该机构表示：“根据我们最近对该领域的调查数据，成长型科技公司的基本面预期坚如磐石。”“新的科技牛市可以说已经开始，科技股已经为2024年的强劲表现做好了准备，随着人工智能支出浪潮冲击更广泛的科技行业，我们预计美股科技股基准——纳斯达克100指数明年将在大型科技公司的带领下大涨20%以上。”
企业AI应用端预期方面，Mordor Intelligence研究报告显示，预计到2028年，企业人工智能市场的总规模将以每年52%的速度快速增长。Mordor Intelligence指出，全球企业逐渐认识到将人工智能融入其业务流程、通过AI自动化流程提高经营效率并降低成本的价值。Mordor Intelligence强调，最重要的是，AI未来将能够帮助全球企业预测业务成果，提高企业盈利能力。
