核心摘要
GTC会议推出了多种重磅产品，行业风向标
回顾22、在23年的GTC会议上，许多重型产品的发布也推动了整个人工智能加速了计算行业的发展。从云计算到大数据技术、高性能计算到无人驾驶、机器人到人工智能，再到全球人工智能浪潮，英伟达作为一家不断运行的技术公司，经常在GTC会议上宣布其前沿技术，已成为全球人工智能领域的风向标。
GTC大会前后，核心目标有望受益
在过去两年的GTC会议前后，A股和美国股市相关目标的表现恢复，美国股市的核心人工智能目标在会议前一周表现良好。在A股方面，22年的相关性并不明显，但在23年的GTC会议后一周，A股相关目标也表现良好，并在去年上半年继续保持强劲趋势。
展望GTC B1000有望在2024年推出、液冷及机器人相关突破产品
在2024年GTC会议上，我们认为预计将推出与机器人相关的新产品和新一代英伟达人工智能加速计算芯片B100。同时，如果B100也可能采用液体冷却方案，液体冷却的应用可能成为液体冷却行业的催化。
产业链核心目标值得关注：
①光模块&光器件:中际旭创、天府通信、新易盛、源杰科技(电子组联合覆盖)、博创科技、仕佳光子等
②服务器/交换机:沪电股份(电子组联合覆盖)、ZTE、紫光股份(计算机组联合覆盖)、盛科通信，：菲菱科思、华丰科技等
③数据中心/智算中心:润泽科技(机械组联合覆盖)、润建股份、奥飞数据(计算机组联合覆盖)
④液冷相关：：英维克、高澜股份、科创新源等
⑤机器人相关:汉威科技(机械组联合覆盖)、拓邦股份(电子组联合覆盖)
风险提示
新产品发布低于预期，人工智能进展低于预期，机器人技术进步低于预期，计算能芯片性能迭代低于预期
推荐关键目标
1.前GTC回顾:科技领域风向标，前沿技术大力推出
GTC会议是全球科技大会，前沿技术不断推出。回顾NVIDIA GTC成立历史，从云计算到大数据技术，高性能计算到无人驾驶、机器人到人工智能，再到全球人工智能浪潮，英伟达作为一家不断运行的技术公司，经常在GTC会议上宣布其前沿技术，已成为全球人工智能领域的风向标。
H100助力大模型发展，开启计算能力新时代。H100在过去两年GTC大会的重磅产品中备受关注 GPU，H100 GPU作为第一个基础 Hopper 架构GPU可以实现每秒近 5 兆字节的外部连接；性能方面，Transformer Engine，这些网络的速度可以提高到上一代 6 倍而不失精度。在技术方面，包括第二代安全多实例GPU技术，保密计算，支持第四代NVLink 多重突破，如技术，最多可连接多达 256 个 H100 形成芯片集群的GPU。此外，其动态编程速度比CPU快40倍，比上一代GPU快7倍。
作为首款 Omniverse 计算系统， O模拟和准确的实时物理世界 3D Omniverserser设计合作平台 以数字孪生模拟为目标，具有元宇宙属性。根据英伟达官员的说法，“O 它将使设计师、工程师和规划师能够在物理和虚拟世界之间建立精确的建筑数字双胞胎，或创造一个大规模、真实的模拟环境，并实现精确的时间同步。”
其中，H100 NVL GPU采用Transformer加速解决方案，可用于大规模部署ChatGPT等大型语言模型。与英伟达HGX相比 A100，配备四对H100和双NVLink的标准服务器，速度可快10倍，可以将大语言模型的处理成本降低到一个数量级。
此外，英伟达向企业端提供DGX Cloud云服务使企业只需通过云服务提供商合作托管DGX 通过浏览器，Cloud基础设施可以获得超级计算机级的AI运算效率，节省了企业购买和部署服务器的成本。
可以看出，GTC会议几乎见证了全球IT产业的发展，对人工智能乃至整个IT领域的影响不言而喻。
2.回顾GTC大会前后的表现:23年国内催化明显:
与GTC大会前后一周的涨跌相比，23年大会后对A股AI目标有很强的催化作用。在过去两年的GTC会议前后一周，我们看到22年的GTC会议前后，海外纳斯达克指数有强劲的上涨趋势，包括英伟达、Arista股价表现良好，节前一周的上涨高于节后一周的规律。然而，国内相关目标并没有表现出强烈的相关性。我们判断，人工智能和海外计算能力芯片的关注度较低，没有直接映射关系。
23年来，a股相关受益目标呈现出强劲催化的股价表现。一方面，随着AI和ChatGPT的发酵，国内市场更加关注AI行业的趋势。另一方面，在2023年GTC会议上，英伟达发布了许多计算芯片和DGX Cloud云服务，进一步促进人工智能的发展。从市场表现来看，GTC大会后一周，包括中际旭创、沪电股份在内的目标呈现出较大的上升表现；英伟达等海外厂商在GTC大会前一周表现较强。
回顾过去，人工智能核心目标GTC会议后表现强劲。回顾去年上半年通信人工智能相关目标的股价表现，我们可以看到，GTC会议结束后，中际徐创、天府通信和工业富联的股价表现比以前更强，动能更强。我们认为它主要是由人工智能产品的迭代和更新驱动的。
3.GTC 24前瞻性:B100有望发布或采用液冷方案，具有智能或迎接
英伟达宣布将于3日 月18 日至21 GTCC日在圣何塞会议中心举行 2024 大会。会议将举行超过9000次 场会议，300 多家参展商如何部署NVIDIA？ 该平台在航空航天、农业、汽车和运输、云服务、金融服务、医疗和生命科学、制造、零售和电信等方面取得了重大突破；包括Adobe在内的1000多家企业将参与GTC、亚马逊、Netflix等公司。
与此同时，英伟达首席执行官黄仁勋也将发布加速计算、生成人工智能和机器人领域的最新突破。
3.1. 人工智能+机器人的持续布局值得期待
2023年ITFWorld，首席执行官黄仁勋 在2023年半导体大会上，人工智能的下一波浪潮将是身体智能（embodied AI），即能理解、推理、与物理世界互动的智能系统；并介绍了英伟达的多模态智能系统Nvidia VIMA，它可以根据视觉文本提示执行复杂的任务，获取概念，理解边界，甚至模拟物理学。AgilityRobotics、波士顿动力公司，迪士尼和谷歌 DeepMind等公司还将在GTC会议上展示25款机器人产品，包括人形机器人、工业机械手等。
长期布局，巩固机器人发展的基础。事实上，英伟达自18年以来一直以机器人为战略发展方向，致力于实现从“处理器+平台+开发工具”向“智能机器人终极市场”的转变。
2023年，拥抱生成人工智能，将其作为技术进化的核心方向。2023年5月，英伟达在COMPUTEX 2023年发布全新Jetson AGX 为了在恶劣的环境下提供更高水平的计算能力，预计Orin工业级模块将赋能农业、建筑、能源、航空抗体、卫星等行业的机器人制造环节；2023年10月，NVIDIA适用于边缘人工智能和机器人 Jetson平台上的Metropolis和lsaac框架是有史以来最大的软件扩展，旨在结合transformer模型和生成人工智能功能，满足边缘人工智能的快速部署需求；创建Jetson生成人工智能实验室，供开发者学习和使用开源生成人工智能模型，降低开发者使用人工智能工具的门槛；推出新的Isaac ROS和Isaac Sim软件版，大大提高了感知和仿真功能。
目前，使用NVIDIA的开发人员、客户和合作伙伴已超过120万人。 包括亚马逊云服务在内的Isaac和Jetson平台Cisco、西门子等行业龙头企业。在CES。 波士顿动力公司，2024年，Collaborative Robotics等公司都展示了基于英伟达的机器人成果。
多次投资人形机器人公司，亲自下场，探索行业裂变奇点。英伟达除了提供软硬件和平台支持，建立全面的机器人解决方案生态系统外，还努力寻找可能从内部和外部实现机器人市场快速裂变的奇点。在内部，英伟达于2024年2月成立了新的研究小组“GEAR全称为通用特定智能体研究（GeneralistEmbodied Agent Research），由高级科学家Jim组成 Fan和Yuke Zhu共同实现跨多模态、多场景的智能应用，目标是构建适合虚拟和物理世界的具体智能体的基本模型，专注于四个关键领域：多模态基础模型、通用机器人研究、虚拟世界基础智能体和模拟与合成数据技术。在外部方面，2023年10月，英伟达风险投资部NVenture以3200万美元领投机器人工厂Machina Labs，该厂在板材成型领域取得了革命性的突破，具有先进的人工智能流程模型和闭环控制，具有“机器人工匠”的敏捷制造平台并有能力生产飞机火箭和卫星的钣金零件；2024年2月24日，英伟达宣布将投资人形机器人公司Figure AI，该公司还将得到亚马逊创始人贝索斯、OpenAI和微软的支持，致力于开发人形机器人，为重复和危险的仓库和零售业提供人工劳动力补充。
技术创新，给落地想象空间。比如Chat-GPT、多模态大模型，包括Sora，不断更新迭代，为智能体落地打开想象空间。英伟达机器人和边缘计算副总裁Deepu Talla在今年的CES上说，有一个大语言模型（LLM），机器人能更自然地理解和响应人类指令；有了生成人工智能，机器人可以实现前所未有的感知和适应能力。随着生成人工智能的不断发展，机器人可以探索从设计、模拟到编程等行业发展过程中的许多问题的更好解决方案。我们有理由期待英伟达在GTC的全方位布局和近期大模型技术的不断突破。 24从软硬件、平台、产品等方面推动具体智能化步伐。期待AI+机器人相关产品的推出。
3.2.B100 预计液冷技术可能会更新
预计将推出新一代GPU架构，进一步赋能高效训练的大模型。据Barron报道，戴尔高管在最新财务报告电话会议上透露，英伟达将于2024年推出基于Blackwell架构的新一代旗舰GPU B100。Hopper与H系列产品相比 架构，Blackwell 架构的AI 同时，具有高速内存接口、改进的光跟踪技术和并行处理能力，将进一步提高加速能力。此外，B100还将使用最新的HBM3e内存，就像刚刚推出的H200一样，并通过使用Chiplet(小芯片)设计来提高每瓦的性能。英伟达方曾表示，B100专门为大规模语言模型训练和推理设计的性能可能比H100提高2-3倍以上。
芯片性能的提高不仅来自于关键技术的突破和工艺的进步，还来自于外部散热能力。随之而来着 AI 随着计算能力和功耗的快速提高，现有的散热技术也将迎来革命。液冷方案作为低能耗、高散热、低噪声的温度控制手段，可能成为替代风冷的选择，有望突破计算能力受散热限制的瓶颈。英伟达 CEO 黄仁勋曾表示，他坚信浸没式液冷技术是未来的方向，将推动整个散热市场的全面创新；与此同时，它最近已经确认了下一个 DGX AI 该系统将采用液冷散热。
国内散热技术制造商广州力和热管理技术创始人陈振贤表示，当高计算芯片与功率挂钩时，芯片功耗瓦数的增加会使温差越来越大，从而超过芯片外壳定义的温度（通常不超过） 85 度)，这就是目前的散热瓶颈，因此需要设计和制造具有较低热阻值的散热器；目前，风冷的热阻值约为 0.05C/W，如果B100的功率是由 H100 的 700W 增加到 1000W，温度会升高 15 只有降低热阻值，芯片温度才能控制在可接受的范围内，此时需要从风冷改为液冷方案。
性能相同，能效更高，液冷方案有助于可持续发展。随着芯片技术的进步和社会数据需求的增加，更大的功耗也会带来更多的能源消耗，或者需要一种可持续的方式来提高能源效率。在液冷技术的帮助下，系统只需回收封闭系统中的少量液体，并能专注于主热点。Equinix和全球服务提供商英伟达都发现，液冷技术数据中心的工作负荷可以与风冷设施持平，但能耗降低了约 30%。在可持续发展的道路上，液冷方案兼具性价比和效率，同时可以减少碳排放。
或者同时带动机柜侧向液冷技术进化。目前开发的散热冷却技术主要包括风冷和液冷，其中风冷包括自然风冷和强制风冷，适用机柜功率密度低；液冷分为单相液冷和相变液冷。冷却介质和冷却方式因散热冷却系统而异，移热率差距较大。传统风冷最高可冷却30 kW/r机柜，30 kW/r以上功率密度的机柜无法匹配产热和移热速率，会使机柜温度升高，导致计算能力下降甚至损坏设备。
4. 建议重点关注产业链核心目标的好处
随着GTC会议的临近，重磅产品有望推新，产业链核心目标有望受益。建议重点关注产业链核心目标:
①光模块&光器件:中际旭创、天府通信、新易盛、源杰科技(电子组联合覆盖)、博创科技、仕佳光子等
②服务器/交换机:沪电股份(电子组联合覆盖)、ZTE、紫光股份(计算机组联合覆盖)、盛科通信，：菲菱科思、华丰科技等
③数据中心/智算中心:润泽科技(机械组联合覆盖)、润建股份、奥飞数据(计算机组联合覆盖)
④液冷相关：：英维克、高澜股份、科创新源等
⑤与机器人有关：汉威科技(机械组联合覆盖)、拓邦股份(电子组联合覆盖)
