（1）AI基础层——NVIDIA、Mobileye的AI芯片盈利爆发，Intel迅速转型：近年来，以物联网、大数据、云计算、人工智能（AI）的新兴产业崛起势头强劲。
人工智能可分为基础层、技术层和应用层，基础层为算力支撑（AI芯片、云计算），技术层为算法平台，应用层是AI向各传统行业渗透应用。随着科技巨头相继开源AI算法平台，AI开发技术门槛极大幅度降低，AI逐步走向大众化。AI产业链中，芯片产业率先引来爆发。
PCGPU巨头NVIDIA已经将业务重点转向AI领域，2016年，AI芯片相关的数据中心增速（145%）、汽车电子增速（52%）业务远高于传统游戏业务增速（18%）、及原设备制造&IP业务增速（-11%），AI芯片业务呈现爆发增长态势。
PCCPU巨头Intel也将业务重心由PC芯片、移动芯片转向云计算、物联网及AI等领域。2016年，Intel数据中心（云计算）和物联网营收增速分别为7.85%和14.80%，远超过传统PC客户端业务增速2.14%，Intel数据中心及物联网营收占比不断走高，云服务及物联网业务成为Intel驱动营收增长的主要因素。
Intel数据中心营收占比从2014年Q2的24.80%提升至2016年的29.12%，物联网营收占比从2014年Q2的3.84%提升至2016年的4.46%。
无人驾驶解决方案的龙头Mobileye，受ADAS系统（主要为EyeQ3/4芯片）强劲需求驱动，2015年营收2.41亿美元，2011-2015年营收年复合增长率高达65.90%，业绩增长极为强劲。
长城中小市值简评：根据NVIDIAFY2018年Q1报告，公司实现营业收入19.37亿美元，比上年同期增加48%，高于预期的19.1亿美元；实现净利润5.07亿美元，比上年同期增长144%；实现EPS0.85美元，比上年同期增长126%，高于预期EPS0.81美元。
过去的11个季度中，NVIDIA业绩已经有10次高于华尔街预期。
分业务而言，公司游戏业务(GeForce系列显卡)实现营收10.27亿美元（+49%，预期值11.1亿美元），可视化业务(Quadro系列显卡)实现营收2.05亿美元（+8%），数据中心（加速计算平台Tesla、深度学习超级计算机DGX-1、图形虚拟化平台NVIDIAGRID）业务实现营收4.09亿美元（+186%），自动驾驶(Tegra系列SoC芯片)业务实现营收1.4亿美元（+24%），OEM及IP业务实现营收1.56亿美元（-10%）。
公司游戏业务增速较快，主要是任天堂游戏机业务推动所致，但略低于市场预期11.1亿美元，传统PC游戏行业整体趋缓无法避免。
受GPU加速深度学习的强劲需求拉动，以“AI、深度学习及大数据、云计算”为代表的数据中心业务营收呈现爆发式增长（同比+186%，环比+38%），远高于“传统游戏业务增速（同比+49%、环比-24%）、及原设备制造&IP业务增速（-10%、环比-11%）”，AI芯片市场需求旺盛，成为公司业绩的最重要来源。
（2）AI基础层——亚马逊、微软云计算业务爆发：AI模型为达到良好使用效果，需超大数据来训练、及强大计算能力来支持。
云计算可为AI提供充足算力支持，亚马逊、微软均持续加大云计算领域投入。
全球电商巨头亚马逊出于对AI前景看好，积极布局智能家居及云计算领域。2016年亚马逊实现营收1359.87亿美元，同比上年增长27%，实现净利润23.71亿美元，同比上年增长297.82%。受云服务强劲需求驱动，亚马逊AWS云服务平台实现营收122.19亿美元，同比上年增长55.06%，表现尤为靓丽。
2016年Q2，Echo销量已突破100万。亚马逊云服务、Echo的热卖是亚马逊股票近两年大涨的主要催化剂。
PC软件巨头微软，近年战略重心偏向智能云。2016年上半年，微软实现营收240.9亿美元，同比增长1.24%，实现净利润52亿美元，同比增长3.63%，业绩主要系“生产能力和商务优化、智能云”等板块盈利增长所致。
其中智能云业务实现营收68.62亿美元，智能云营业收入占比已经高达26.32%，同比增长8.18%，已成为微软盈利的重要贡献点。2016年，微软持续提高智能云研发投入，并降低WindowsPhone费用，预计微软云服务持续高速增长。
（3）AI技术层——算法龙头（Google、IBM）加速数据资源变现：Google、IBM专注于人工智能（AI）技术层，研发更高级AI算法，积累AI底层技术。
搜索巨头Google加速推进“后智能手机时代”战略，重点聚焦于机器学习算法。AI增强客户粘性，持续扩大Google用户流量，再将用户流量变现为广告业务盈利。2016年Google广告收入增速高达17.80%，AI强化谷歌广告业务高增长势头。
PC巨头IBM在2016年1月，撤销全球业务咨询GBS和技术服务GTS等部门，并转型成认知解决方案和云平台公司。
2016年IBM“云平台、数据分析、移动解决方案、安全解决方案”等战略业务实现营收353.37亿美元(占比44.22%、增长0.55%)，以IBMWatson为代表的认知解决服务实现营收181.87亿美元(占比22.76%、增长1.94%)，从营收体量、营收增速来看，IBM的AI相关业务均大幅超过传统互联网业务，“云计算、人工智能”等已成为IBM业绩的主要贡献点。
总体而言，AI算法龙头公司（Google、IBM），在人工智能各领域涉足较广，并加速AI向传统行业渗透，正引导AI时代前沿。此外，Google、IBM也正积极探寻各类AI盈利模式，AI算法正在加速Google互联网大数据、以及IBM垂直领域数据（医疗）变现，并成为驱动业绩高速增长的重要源泉。
（4）AI应用层——Facebook、苹果等垂直领域蓝海空间巨大：AI应用层主要是AI算法在传统行业的渗透及改造。
全球社交网站龙头Facebook，积极利用AI分析社交大数据，以提升用户体验、持续扩大用户流量，2016年，Facebook月活跃用户达18.6亿，同比增长17%。Facebook再将强大用户流量进一步变现为广告业务营收。
2016年，Facebook实现营业收入268.85亿美元，同比上年增长57%，实现净利润102.17亿美元，同比上年增长177%，业绩增长强劲。智能手机龙头苹果公司，持续加强智能汽车、AppleTV、人工智能和增强现实领域研究。
受“三星爆炸、AI增强用户体验”等影响，2017年Q1，苹果iPhone销量从去年同期7480万部增长至7830万部，同比增加5%。
目前，Facebook、苹果在AI应用层的布局集中在语音识别、图像识别、智能助理等领域。鉴于“语音/图像/助理领域”盈利模式尚不成熟，他们AI技术还以辅助主营业务（广告、智能手机）为目标。
科技巨头在AI算法体系成熟后，若主营业务盈利不佳，其AI业务存在较强向其他行业渗透的趋势（如IBM加速向医疗领域渗透，盈利前景已开始显现），并以“高精度、高效率”深刻颠覆传统行业。因此我们认为，未来AI在医疗/交通/安防/教育/金融等垂直领域蓝海空间巨大。
人工智能可分为基础层、技术层和应用层，基础层为算力支撑（AI芯片、云计算），技术层为算法平台，应用层是AI向各传统行业渗透应用。随着科技巨头相继开源AI算法平台，AI开发技术门槛极大幅度降低，AI逐步走向大众化。AI产业链中，芯片产业率先引来爆发。
PCGPU巨头NVIDIA已经将业务重点转向AI领域，2016年，AI芯片相关的数据中心增速（145%）、汽车电子增速（52%）业务远高于传统游戏业务增速（18%）、及原设备制造&IP业务增速（-11%），AI芯片业务呈现爆发增长态势。
PCCPU巨头Intel也将业务重心由PC芯片、移动芯片转向云计算、物联网及AI等领域。2016年，Intel数据中心（云计算）和物联网营收增速分别为7.85%和14.80%，远超过传统PC客户端业务增速2.14%，Intel数据中心及物联网营收占比不断走高，云服务及物联网业务成为Intel驱动营收增长的主要因素。
Intel数据中心营收占比从2014年Q2的24.80%提升至2016年的29.12%，物联网营收占比从2014年Q2的3.84%提升至2016年的4.46%。
无人驾驶解决方案的龙头Mobileye，受ADAS系统（主要为EyeQ3/4芯片）强劲需求驱动，2015年营收2.41亿美元，2011-2015年营收年复合增长率高达65.90%，业绩增长极为强劲。
表：NVIDIA与AI相关“数据中心、汽车电子业务”增速远高于“传统游戏业务、原设备制造&IP业务”及增速
长城中小市值简评：根据NVIDIAFY2018年Q1报告，公司实现营业收入19.37亿美元，比上年同期增加48%，高于预期的19.1亿美元；实现净利润5.07亿美元，比上年同期增长144%；实现EPS0.85美元，比上年同期增长126%，高于预期EPS0.81美元。
过去的11个季度中，NVIDIA业绩已经有10次高于华尔街预期。
分业务而言，公司游戏业务(GeForce系列显卡)实现营收10.27亿美元（+49%，预期值11.1亿美元），可视化业务(Quadro系列显卡)实现营收2.05亿美元（+8%），数据中心（加速计算平台Tesla、深度学习超级计算机DGX-1、图形虚拟化平台NVIDIAGRID）业务实现营收4.09亿美元（+186%），自动驾驶(Tegra系列SoC芯片)业务实现营收1.4亿美元（+24%），OEM及IP业务实现营收1.56亿美元（-10%）。
公司游戏业务增速较快，主要是任天堂游戏机业务推动所致，但略低于市场预期11.1亿美元，传统PC游戏行业整体趋缓无法避免。
受GPU加速深度学习的强劲需求拉动，以“AI、深度学习及大数据、云计算”为代表的数据中心业务营收呈现爆发式增长（同比+186%，环比+38%），远高于“传统游戏业务增速（同比+49%、环比-24%）、及原设备制造&IP业务增速（-10%、环比-11%）”，AI芯片市场需求旺盛，成为公司业绩的最重要来源。
参考中国报告网发布《2018-2023年中国人工智能行业市场现状分析与投资趋势研究报告》
而自动驾驶业务营收1.4亿美元亦明显高于预期中1.32亿美元。此外，NVIDIA预计第二财季营收19.5亿美元（±2%），高于市场预期19.1亿美元。
表：英特尔与AI相关的数据中心、物联网业务大幅增速高于传统PC芯片业务
表：2015年，Mobileye营收增速高达67.36%，呈现爆发增长态势
表：2016年，AMD营收增速为7.04%，“计算和图形”业务增速较快
（2）AI基础层——亚马逊、微软云计算业务爆发：AI模型为达到良好使用效果，需超大数据来训练、及强大计算能力来支持。
云计算可为AI提供充足算力支持，亚马逊、微软均持续加大云计算领域投入。
全球电商巨头亚马逊出于对AI前景看好，积极布局智能家居及云计算领域。2016年亚马逊实现营收1359.87亿美元，同比上年增长27%，实现净利润23.71亿美元，同比上年增长297.82%。受云服务强劲需求驱动，亚马逊AWS云服务平台实现营收122.19亿美元，同比上年增长55.06%，表现尤为靓丽。
2016年Q2，Echo销量已突破100万。亚马逊云服务、Echo的热卖是亚马逊股票近两年大涨的主要催化剂。
PC软件巨头微软，近年战略重心偏向智能云。2016年上半年，微软实现营收240.9亿美元，同比增长1.24%，实现净利润52亿美元，同比增长3.63%，业绩主要系“生产能力和商务优化、智能云”等板块盈利增长所致。
其中智能云业务实现营收68.62亿美元，智能云营业收入占比已经高达26.32%，同比增长8.18%，已成为微软盈利的重要贡献点。2016年，微软持续提高智能云研发投入，并降低WindowsPhone费用，预计微软云服务持续高速增长。
表：2016年，亚马逊AWS云服务平台实现营收122.19亿美元，同比上年增长55.06%，表现尤为靓丽
表：2016年上半年，微软智能云营收占比已经高达26.32%，成为重要盈利点
（3）AI技术层——算法龙头（Google、IBM）加速数据资源变现：Google、IBM专注于人工智能（AI）技术层，研发更高级AI算法，积累AI底层技术。
搜索巨头Google加速推进“后智能手机时代”战略，重点聚焦于机器学习算法。AI增强客户粘性，持续扩大Google用户流量，再将用户流量变现为广告业务盈利。2016年Google广告收入增速高达17.80%，AI强化谷歌广告业务高增长势头。
PC巨头IBM在2016年1月，撤销全球业务咨询GBS和技术服务GTS等部门，并转型成认知解决方案和云平台公司。
2016年IBM“云平台、数据分析、移动解决方案、安全解决方案”等战略业务实现营收353.37亿美元(占比44.22%、增长0.55%)，以IBMWatson为代表的认知解决服务实现营收181.87亿美元(占比22.76%、增长1.94%)，从营收体量、营收增速来看，IBM的AI相关业务均大幅超过传统互联网业务，“云计算、人工智能”等已成为IBM业绩的主要贡献点。
总体而言，AI算法龙头公司（Google、IBM），在人工智能各领域涉足较广，并加速AI向传统行业渗透，正引导AI时代前沿。此外，Google、IBM也正积极探寻各类AI盈利模式，AI算法正在加速Google互联网大数据、以及IBM垂直领域数据（医疗）变现，并成为驱动业绩高速增长的重要源泉。
表：AI增加Google客户粘性，Google各细分市场业绩表现均较好
表：2016年，以IBMWatson为代表的认知解决方案实现营业收入181.87亿美元，占比达22.76%
（4）AI应用层——Facebook、苹果等垂直领域蓝海空间巨大：AI应用层主要是AI算法在传统行业的渗透及改造。
全球社交网站龙头Facebook，积极利用AI分析社交大数据，以提升用户体验、持续扩大用户流量，2016年，Facebook月活跃用户达18.6亿，同比增长17%。Facebook再将强大用户流量进一步变现为广告业务营收。
2016年，Facebook实现营业收入268.85亿美元，同比上年增长57%，实现净利润102.17亿美元，同比上年增长177%，业绩增长强劲。智能手机龙头苹果公司，持续加强智能汽车、AppleTV、人工智能和增强现实领域研究。
受“三星爆炸、AI增强用户体验”等影响，2017年Q1，苹果iPhone销量从去年同期7480万部增长至7830万部，同比增加5%。
目前，Facebook、苹果在AI应用层的布局集中在语音识别、图像识别、智能助理等领域。鉴于“语音/图像/助理领域”盈利模式尚不成熟，他们AI技术还以辅助主营业务（广告、智能手机）为目标。
科技巨头在AI算法体系成熟后，若主营业务盈利不佳，其AI业务存在较强向其他行业渗透的趋势（如IBM加速向医疗领域渗透，盈利前景已开始显现），并以“高精度、高效率”深刻颠覆传统行业。因此我们认为，未来AI在医疗/交通/安防/教育/金融等垂直领域蓝海空间巨大。
资料来源：中国报告网整理，转载请注明出处（GQ）
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