计算机行业华为系列深度之十五AI算力软件生态难以突破吗-24091931页

● 证 券 研 究 报 告 ●Al算力软件生态：难以突破吗?华为系列深度之十五证券分析师：黄忠煌 A0230519110001洪依真 A0230519060003杨海晏 A0230518070003李国盛 A0230521080003研究支持： 崔航 A0230524080005联系人： 曹峥 A0230123040004 caozheng@swsresearch.com2024.9.19SWSRESEARCH结论和投资分析意见· 2024H2,国 内AI芯片厂商产品密集迭代，软件生态是核心竞争要素之一，兼容CUDA路线海 光信息、以及自成体系路线华为昇腾为国产厂商中进展最快，用户使用体验佳，新产品有望 更快放量。原因及逻辑·Al 开发框架：Pytorch、Tensorflow双寡头，且逐渐与AI芯片解耦。· GPU 编程平台：训练端，每家AI芯片均自有GPU 编程平台软件，其中英伟达CUDA 具备先发 优势，形成一定的生态壁垒。其他厂商与英伟达竞争采用2类方式：1)兼容英伟达CUDA,典型代表是AMD、海光信息；2)自成体系：代表厂商华为昇腾、寒武纪。有别于大众的认识· 市场认为，英伟达CUDA 生态壁垒难以突破，一方面是其与AI开发框架厂商的紧密支持，另一方面是CUDA中众多的针对性优化，和庞大的用户群体(迁移其他平台需要学习成本)。· 我们认为，1)AI开发框架正在逐渐与英伟达CUDA/硬件解耦，开始原生支持AMD、华为等 厂商产品，这一方面的壁垒逐渐瓦解；2)GPU 编程平台的学习成本和针对性优化，确实仍需 要人才、用户、资金和时间的积累，但并非坚不可摧，且国产厂商如华为昇腾、海光信息均 已有较快进展。风险提示： AI 芯片产品迭代进展不及预期；国产厂商软件工具用户习惯培育周期长； AI应用长时间无爆款，影响Al算力需求。 证券研究报告 2投资案件1 兼容CUDA解决用户学习成本问题，实现无痛切换1)上层转换器，如ROCmHipify Tools2)底层二进制机器码实时转