游戏Ⅱ：上游算力需求高增 看好下游应用游戏受益

核心观点

近日，英伟达FY1Q23 业绩亮眼，其中数据中心收入增长14%至43 亿美元，远好于市场预期，主要由互联网公司&云服务商的生成式AI 模型需求所推动，预计FY2Q23 总体营收将达到110 亿美元左右，超出市场预期53%。

我们认为上游算力芯片需求的快速增长，将直接带动下游应用开发的加速。而在下游应用中，我们重申最看好游戏：1）游戏开发的各产业环节与AI 的结合度高；2）落地速度快，Q3 看智能NPC、AI+UGC 编辑器落地，中期看老游戏地图&活动更新频率加快带来流水稳健，长期看原生AI 游戏落地。

(相关资料图)

相关公司包括：

1、苹果MR 催化：恺英网络（少数股权增厚利润，VR 游戏在研）2、低估值白马：吉比特（低估值白马，《M66》《代号：bug》版号在握，AI 进展或高于预期）3、积极拥抱AI：巨人网络（年内3 款新游确定性高，Q2 看业绩拐点，Q3 看休闲游戏+AI 落地）此外，关注有三体IP 游戏改版权的游族网络，股权梳理完毕，游戏下半年新品密集。

事件

据同花顺及英伟达财报，英伟达1Q23 收入71.9 亿美元，同比下降13%，但好于市场预期的65 亿美元，也高于此前公司指引区间63.7-66.3 亿美元；调后每股收益为1.09 美元，高于市场预期的0.92 美元。

简评

1、英伟达：以GPU 为核心的AI 软硬件头部供应商经过多年发展，英伟达已经由全球GPU 核心供应商，发展成AI 相关的软硬件一体化供应商，当前共有四大板块业务：

1）数据中心业务：为AI、数据分析、图形计算、云计算、边缘计算等算力需求密集领域提供支持，具体产品包括CPU、GPU、DPU、并行计算平台和编程模型CUDA 及一系列软件等。该业务收入占比约60%2）游戏业务：借助GPU 及一系列软件，让游戏画面更流畅、高质量，以提升游戏体验，具体产品包括面向游戏本和PC 的GeForce RTX和GeForce GTX 显卡、支持在硬件性能不足的设备上玩 PC 游戏的GeForce NOW 云游戏、为在电视上播放高质量流媒体的SHIELD、用于游戏机的片上系统（SoCs）和开发服务（如支持4K 视频播放和编码、图形渲染的tegrax1 片上系统）。收入占比约30%。

3）自动驾驶业务：围绕DRIVE 品牌，提供完整的端到端软硬件解决方案，让客户基于公司平台快速高效开发自动驾驶产品，软件可实现自动驾驶、停车、地图绘制、实时对话AI 等，硬件如高算力驾驶芯片等。收入占比约4.5%4）专业可视化业务：与独立软件供应商（ISV）合作，共同为多领域提高生产效率，包括计算机辅助设计、建筑设计、消费品制造、医疗仪器和航空航天等设计与制造环节，及专业视频编辑、后期制作、电影特效和广播电视等数字内容创作环节。收入占比约4%。

2、生成式AI 模型需求带动数据中心业务增长超预期。据公司财报，1Q23 数据中心业务收入42.8 亿美元，同比增长14%，环比增长18%，好于市场预期的39 亿元。英伟达表示，该业务的增长主要得益于云服务提供商、大型消费者互联网公司对于GPU 芯片的强劲需求，用于训练和部署生成式AI 应用。根据英伟达公众号及界面新闻等，当前全球已有多家部署大模型的公司，同英伟达达成了合作，包括OpenAI、微软、谷歌、Meta、亚马逊等海外公司，以及百度、阿里、腾讯等。以腾讯为例，据界面新闻，搭载了英伟达最新的中国特供版GPU H800 的腾讯云自研服务器，其集群算力性能较前代提高了3 倍，将腾讯自研的“混元NLP 大模型”训练时间由11 天缩短到4 天。

我们认为，芯片的旺盛需求反映了下游大模型的旺盛算力需求，随着AI 芯片的积累，推理、训练效率的提升，基于大模型的生成式AI 应用将加速普及和落地。而游戏作为对渲染、画质、建模等要求最高的内容形态之一，有望在算力支持提升的基础上，进一步提高游戏制作效率。

3、以KIRI Innovations 为例，算力优化可节省游戏生产3D 内容的资源消耗。KIRI Innovations 是基于AI 的全球3D 内容开发商，旗下3D 重建引擎 KIRI Engine，可基于手机角度照片集或视频，对现实物体生成具有纹理材质信息和几何信息的超写实 3D 模型，可运用在VR 场景、3D 游戏、影视特效在内的 3D 内容制作中。当前KIRI Engine 全球用户超30 万，包括Google、Roblox、EA、Epic Games、Meta 等游戏及元宇宙企业用户。英伟达为KIRI Engine 提供三款产品，提供高效稳定的算力支持，从而减少3D 模型生成时对算力资源、成本的消耗：

NVIDIA CUDA 降低计算时间及成本:并行计算平台和编程模型 CUDA，是操作GPU 计算的硬件和软件架构，让GPU 能解决复杂计算问题。在传统纯 CPU 运行环境里，运行最简单的3D 重建算法需花费20-60 分钟，而通过CUDA 加速后，KIRI 目前的重建算法只需要 5 分钟，使得计算成本得以减少数百倍至每个模型几角钱。

NVIDIA V100 降低训练时间: KIRI 使用 V100 来进行复杂的神经网络模型的训练，用于3D 重建。常规情况下该训练需要数小时才能完成，但通过 V100 与 CUDA 的配合，配合 KIRI 的优化算法，目前在 KIRI Engine 上完成3D 重建训练只需要 25 分钟。据英伟达公众号，KIRI 也在努力将训练时间缩减到 5 分钟以内。

NVIDIA T4 GPU 完成推理等工作: T4 在云端计算，拥有低延时高吞吐量特点，进而可以实时满足更多的请求，包括负责模型推理，即将训练好的模型移至 T4 GPU 的主机上，通过输入新的数据来获得想要的结果；T4 也会进行相对简单的图像处理等计算任务。

游戏、VR 对3D 内容需求较大，随着3D 内容制作成本下降，制作团队的想象力能更好地实现，以更低的成本、更少的时间，完成高质量视听内容的输出，从而释放产能。

4、除了GPU，英伟达也提供诸多生成式AI 工具，提高内容生产效率等。内容生产方面，有文生材质、代码、图像、视频、3D 等工具；内容规范方面，有确保信息安全的NeMo Guardrails，如防止客服助理回答关于天气的问题、过滤掉不希望使用的语言等；模型开发方面，有帮助构建大模型的的引擎、云服务等。

我们认为上游算力芯片需求的快速增长，将直接带动下游应用开发的加速。而在下游应用中，我们重申最看好游戏：1）游戏开发的各产业环节与AI 的结合度高；2）落地速度快，Q3 看智能NPC、AI+UGC 编辑器落地，中期看老游戏地图&活动更新频率加快带来流水稳健，长期看原生AI 游戏落地。

相关公司包括：

1）苹果MR 催化：恺英网络（少数股权收购增厚利润，苹果MR 催化）

2）低估值白马：吉比特（《M66》《代号：bug》版号在握，AI 进展或高于预期）

3）积极拥抱AI：巨人网络（年内3 款新游确定性高，Q2 看业绩拐点，Q3 看休闲游戏+AI 落地）此外，关注有三体IP 游戏改版权的游族网络，股权梳理完毕，游戏下半年新品密集。

风险提示：国际政治风险、生成式AI 技术发展不及预期、VR 硬件效果不及预期、各领域技术融合进度不及预期的风险、算力支持程度不及预期、数据质量及数量支持程度不及预期、用户需求不及预期、技术垄断风险、原始训练数据存在偏见风险、算法偏见与歧视风险、算法透明度风险、增加监管难度风险、政策监管风险、商业化能力不及预期、相关法律法规完善不及预期、版权归属风险、深度造假风险、人权道德风险、影响互联网内容生态健康安全风险、企业风险识别与治理能力不足风险、用户审美取向发生变化的风险。

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