管理 昨晚英伟达发布会再次证明，在AI领域，中美的差距真的不是一点半点...
从长期维度，在这次全球AI产业的发展竞争中，我们不允许落后太多，大家也可以试着想一下，如果我们在过去一轮互联网应用竞争中，完全落后美国，那该是什么局面。所以在下一代AI技术革命，我们确实输不起，不过就目前位置，从硬到软，真的是差距悬殊。

如果说，非要找个“利好”，那就是美国找到了更大增量经济，或许，对我们的制裁压力应该会缓解些。

具体到A股，最近一段时间，虽然A股相关AI标的，从硬到软都涨了一大波，但是我看下来，要找到真正核心标的，除了0.3个百度，其他还真没有。硬件方面，比如交换机、服务器、光模块等这些，核心仍在老美，国内从事的更多是偏低毛利的制造业，而且过去几年我们的数据中心建设，本就是过剩的，能否兑现到业绩端，还要打一个大大的问号。软件方面，未来能看的，应该还是这些互联网巨头，因为也只有他们有足够多的数据，且有足够强的实力。

那么从对冲角度，因为我们在AI领域和美国公司差距有些大，所以有权限的，配置一些美股龙头也是可以的。没有美股权限的，配置一些纳斯达克100ETF，或者纳斯达克ETF也是可以的，因为这些指数ETF的最大权重，本身也是美股这些科技巨头。

【天风通信】英伟达2023年GTC大会黄仁勋演讲要点

事件：今晚英伟达2023年GTC大会，黄仁勋发表主题演讲，发布新产品并针对AI及应用等展望。

主要要点如下：

一、软件
1. Apache Spark——用于加速云数据处理
2. RAFT 加速库——用于向量数据库加速 合作方: FAISS，milvus，redis
3. cuOpt——加速调度和进化算法，用于运营和调度 合作方：AT&T，德勤，埃森哲等
4. Triton——IDC推理服务 合作方：美国运通、微软等
5. 重点：CV-CUDA——计算机视觉用加速库
6. 重点：VPF——视频处理用加速库
7. Parabricks——用于端到端基因组分析的AI模型加速库
8. Holoscan——实时传感器处理系统软件库
9. 重点：cuLitho——计算光刻库 合作方：台积电，ASML

二、硬件
1 Grace Superchip——900G低功耗到缓存一致接口（2个可构成一个1U服务器），适合云计算
2 BlueField——加速数据中心操作系统和基础设施软件
3 重点：H100 GPU——搭载Transformer引擎，为Transformer模型架构进行特化
4 DGX H100超级计算机——8个H100通过NVLINK Switch相连，通过400Gbps延迟的Quantum InfiniBand进行网络连接 合作方：微软Azure，并用于openAI相关训练
5 O服务器——针对Omniverse进行了优化
6 Ada RTX GPU——用于新一代工作站

三、云业务和大数据服务：
1 DGX Cloud——云服务平台
2 重点：AI Foundation——生成式AI模型训练和云服务，分为Nemo（文本），Picasso（图像）和Bionemo（生物医药用）三种
3 重点：One Architecture平台——四种推理平台：L4（视频工作用）、L40（图片渲染和图像文本转换）、H100 NVL（针对LLM）和Grace-Hooper（针对推荐系统和向量数据库）
4 重点：Omniverse（联合微软office365组合）——工业数字化平台 合作方：亚马逊、奔驰和宝马等（Omniverse Cloud在Azure上托管）

天风通信团队

【中信前瞻】英伟达2023GTC大会：AI的iPhone时刻

【AI推理加速落地】
推出专门用于AI推理的DGX H100计算平台。人工智能推理的作用越发重要，Chatgpt目前已被整合到各项领域中（如：Microsoft 365），在此次大会上，Nvidia 宣布推出用于AI推理的DGX H100计算平台（性能提高9倍、网络速度提升2倍），微软为首个大规模用户，并将提供对 DGX H100 的早期。

新推出4个推理平台（L4、L40 、H100 NVL和Grace-Hopper），针对各种快速兴起的生成式 AI 应用程序进行了优化。
①L4：提供增强的视频解码和转码功能、视频流、增强现实、生成 AI 视频等。可实现比CPU高120倍的AI视频性能，同时能源效率提高 99%
②L40：主要用于图像生成，并对图形和支持 AI 的 2D、视频和 3D 图像生成进行了优化。
③H100 NVL：主要用于大型语言模型部署，非常适合大规模部署 ChatGPT 等大型 LLM。
④Grace Hopper：主要用于图形推荐模型、矢量数据库和图形神经网络等领域。

【硬件进展顺利】
Hopper H100目前已全面投入生产，并部署在许多数据中心，包括来自 Microsoft Azure、谷歌、甲骨文等的数据中心。

新推出DPU BlueField-3。（a）在此次大会上，英伟达宣布将新推出BlueField-3，该产品上一代DPU产品，多出两倍的 Arm 处理器内核和更多的加速器，因此它可以将工作负载的运行速度提高八倍。（b）BlueField-3 可以跨云、高性能计算、企业和加速 AI 用例卸载、加速和隔离工作负载。（c）目前Oracle Cloud Infrastructure 正在标准化 BlueField-3 以运行其 DGX Cloud

【推出AI Foundations服务】
伴随着生成式AI技术的发展，AI正在重塑千行百业，英伟达在此次大会上新推出的AI Foundations服务，使得下游客户可在“英伟达依靠自己的数据制定的基础模型”，构建定制的生成式 AI 应用程序。目前该产品主要用于NVIDIA NeMo语言服务、 NVIDIA Pacass 影像服务与 NVIDIA BioNeMo 生物学三大领域。

【新推出多种软件库&商业化进展速度】
除了深度学习中使用的训练模型所需的计算外，Nvidia 还拥有数百个库来帮助各种行业和模型。在本次大会上，英伟达介绍了以下软件库的进展和内容：
①英伟达的量子平台（cuQuantum），可用于帮助量子计算领域的研究人员。
②用cuLitho加速创新。在此次GTC大会上，公司新推出cuLitho，可用于光刻工艺的图案和掩模的创建。通过该产品，可将两周的工作量缩减至8小时内。
③推出DGX Cloud，使得自定义AI模型的更加民主化。（a）在上，Nvidia 发布了DGX Cloud，该产品是一种基于 DGX 平台的混合云培训即服务。通过将 DGX功能导入云端，相关企业可立即“为生成 AI 训练高级模型”所需的基础设施和软件。（b）DGX Cloud 目前可在 Oracle Cloud 和 Equinix 上使用，并将进入 Microsoft Azure 和 Google Cloud。商业化进展不断加快。
④宣布与医疗器械公司Medtronic plc合作，开发了GI Genius AI 辅助结肠镜检查系统。
⑤Omniverse目前已经得到广泛部署，下载量超过30万次。微软和Nvidia将合作将Omniverse直接集成到 Microsoft 365中，其中包括Teams、OneDrive和SharePoint，使用户能够直接从业务应用程序 metaverse功能。