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人工智能将推动新一轮计算革命。深度学习需要海量数据并行运算,传统计算架构无法支撑深度学习的大规模并行计算需求。因此,深度学习需要更适应此类算法的新的底层硬件来加速计算过程。目前主要的方式是使用已有的GPU、FPGA等通用芯片。GPU因其并行计算优势最先被引入深度学习,全球可编程图形处理技术的领军企业英伟达借此已开始打造新的计算平台,而全球IT巨头争相开源深度学习平台更加快了产业应用生态的形成。 人工智能芯片发展路线图:人工智能芯片设计的目的是从加速深度学习算法到希望从底层结构模拟人脑来更好实现智能。目前人工智能芯片涵盖了三个阶段:(1)基于FPGA的半定制、(2)针对深度学习算法的全定制、(3)类脑计算芯片。 人工智能定制芯片是必然趋势:1、定制芯片的性能提升非常明显,这种性能的飞速提升对于人工智能的发展意义重大;2、人工智能时代的市场空间将不仅仅局限于计算机、手机等传统计算平台,核心芯片需求量将数十倍于智能手机下游需求量;3、通过算法切入人工智能领域的公司希望通过芯片化、产品化来盈利。 核心芯片是人工智能时代的战略制高点。在PC时代和移动互联网时代分别处于霸主地位的X86架构和ARM架构的发展历程表明,1、核心芯片决定了一个新的计算平台的基础架构和发展生态;2、新的计算时代来临之时往往是新兴企业弯道超车的绝佳机遇;3、目前使用的GPU、FPGA均非人工智能定制芯片,天然存在局限性,人工智能专用芯片对于IT巨头和初创企业是同一起跑线的蓝海。 投资建议:人工智能将推动新一轮计算革命,而芯片行业作为产业最上游,是人工智能时代的开路先锋,也是人工智能产业发展初期率先启动、弹性最大的行业。信息时代产生了英特尔这样的千亿市值的芯片巨头,拥有更大应用市场的人工智能时代必将孕育出更多的“英特尔”。我们重点推荐已经在人工智能算法芯片化方向上开始前瞻布局的公司:东方网力(合作方商汤科技自主研发深度学习核心芯片),科大讯飞、中科曙光(战略投资全球深度学习处理器芯片领军公司寒武纪),汉邦高科(与清华电子系合作布局人工智能核心算法的芯片化),和而泰(卡位智能家用设备控制器入口)。 此外,专用深度学习芯片和计算平台将大大提升人工智能算法运行效率,推动产业应用加速发展,继续重点推荐同花顺、思创医惠、科远股份、汉王科技等。此外,近期有多家公司进军图像识别或指纹识别等人工智能基础领域,我们也建议关注,包括远方光电、神思电子、北部湾旅、奥飞动漫、昆仑万维、江南化工等。 风险提示:人工智能应用落地不及预期;芯片研发风险。(安信证券)
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