报告的核心观点 - 英伟达Blackwell GPU推理能力是其前身Hopper的30倍左右，而其运行生成式AI大型语言模型的成本和能耗是Hopper的25倍，这一重大突破将极大地加速AI模型的训练和推理过程，推动AI在各个领域的应用[1][2] - Open AI发布的文生视频模型Sora，展现了AI在模拟现实世界的物理规律和复杂动态场景的巨大突破，将推动AI技术在终端的更广泛应用，并有望催生高性能计算(HPC)和边缘计算的需求增长，从而促进AI芯片产业持续成长[3][4][5][6] - 综上来看，AI驱动下，半导体行业有望迎来更多机遇，包括高算力芯片需求增长和存储性能提升，以及芯片架构、材料和封装技术等创新，因此预计24年AI仍是市场主线之一，建议关注业绩兑现较强的设备以及景气触底回升的存储、先进封测等细分领域[7] 报告内容总结 行业发展概况 - 年初以来，英伟达Blackwell芯片和Open AI的Sora模型的重磅发布，推动AI热潮持续[1] - 英伟达GTC发布会亮点纷呈，发布多项创新技术和产品[1] 英伟达Blackwell GPU - Blackwell GPU推理能力是其前身Hopper的30倍左右，运行生成式AI大型语言模型的成本和能耗是Hopper的25倍，这一重大突破将极大地加速AI模型的训练和推理过程[1][2] - 基于Blackwell架构的B200芯片，拥有2080亿个晶体管，采用台积电定制的4NP工艺制造，具有更高的性能和能效比[1] - GB200 Grace Blackwell超级芯片，将两个英伟达B200 Tensor Core GPU连接到英伟达Grace CPU，在处理大型AI模型时，能显著提升性能和效率[1] Open AI Sora模型 - Sora是一个可根据文本提示自动生成视频的AI模型，展现了AI在模拟现实世界的物理规律和复杂动态场景的巨大突破[3][4] - Sora目前支持通过文字或者图片生成长达60秒的视频，并支持在时间上向前或向后扩展视频，以及视频编辑，在视频生成时长、语义理解程度、以及视频效果和稳定性等方面均超出此前竞品[4] - Sora文本、图像迈入视频大模型，将推动AI技术在终端的更广泛应用，并有望催生高性能计算(HPC)和边缘计算的需求增长，从而促进AI芯片产业持续成长[5][6] 行业投资建议 - AI驱动下，半导体行业有望迎来更多机遇，包括高算力芯片需求增长和存储性能提升，以及芯片架构、材料和封装技术等创新[7] - 预计24年AI仍是市场主线之一，建议关注业绩兑现较强的设备以及景气触底回升的存储、先进封测等细分领域[7] - 给予行业"中性"评级[8] 风险提示 - 全球宏观经济下行、贸易摩擦加剧、技术创新不达预期、下游需求不达预期、业绩增长低于预期、中美关系进一步恶化、乌克兰危机、黑天鹅事件、国内经济复苏低于预期、国内外二级市场系统性风险等[9]