英伟达 (NVDA) 财报回顾 – 2024 年 2 月 21 日

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英伟达财报回顾 – 2024 年 2 月 21 日

简介:

Nvidia 为数据中心、游戏和其他应用场景设计生产半导体。 它被一致认为是高性能计算(HPC)和 GenAI 应用芯片的技术领导者。 以下是你需要了解的该公司的重要缩写词和定义:

  • GPU(图形处理器):图形处理器 这是一种用于显示屏幕图像的电子电路。
  • CPU(中央处理器):中央处理器。 这是一种不同类型的电子电路,用于执行应用程序的任务/分配和数据处理。
  • DGX:Nvidia 的全栈平台,结合了其芯片组和软件服务。
  • Hopper:Nvidia 的现代 GPU 架构专为加速计算和生成式人工智能而设计。 是DGX 平台的关键部分。
    • H100:Hopper 100 芯片。
    • L40S:另一款基于 Ada Lovelace 架构的裸机 GPU 芯片组。 这种方法最适合不太复杂的需求。
    • Ampere:Hopper 所取代的 GPU 架构,取代后的性能提升 16 倍。
  • Grace:Nvidia专为加速计算和生成式人工智能设计的全新CPU架构。 是DGX 平台的关键部分。
    • GH200:采用 Nvidia GPU 和 ARM Holdings 技术的 Grace Hopper 200 超级芯片。
  • InfiniBand:提供超低延迟计算网络的互连技术。
  • NeMo:引导式步骤功能,针对客户的特定需求建立细粒度的 Gen AI 模型。 其标准化的模型创建环境。
  • 生成式人工智能模型训练:模型开发的两个关键层之一。 通过向模型提供特定数据,可以调节模型的性能。
  • 生成式人工智能模型推理:模型开发的第二个关键层。 这促使训练有素的模型产生新的见解,并发现新的相关模式。 它将我们没有意识到的数据点联系起来。 训练是第一位的。 推理是第二位的。

需求

“加速计算和 GenAI 已达到临界点。全球各公司、各行业和各国的需求都在激增”。- 英伟达创始人/首席执行官黄仁勋

Nvidia 的营收比预期高出 7.5%,比预期高出 10.5%。 其 3 年收入复合年增长率(CAGR)为 64.1%,而上一季度为 56.4%,两个季度前为 51.7%。 除数据中心外的收入:

  • 游戏业务环比持平,同比增长 56%。
  • 专业可视化业务季度同比增长 11%,年度同比增长 105%。
  • 汽车业务同比增长 8%,环比下降 4%。

Source: Brad Freeman – SEC Filings, Company Presentations, and Company Press Releases

盈利能力

  • 毛利率 (GPM) 超过预期的 75.5%,比同期的 GPM 预期高出 120 个基点(1 个基点 = 0.01%)。
  • 息税前利润超出预期 10.2%,息税前利润超出指引值 26.1%。
  • 每股收益 (EPS) 为 4.64 美元,超出预期 0.52 美元或 11.2%。
    • 每股收益为 5.16 美元,而去年同期为 0.88 美元。 哇。 哇噢。

Source: Brad Freeman – SEC Filings, Company Presentations, and Company Press Releases

资产负债表

  • $26 billion in cash & equivalents. It had $13.3 billion just 12 months ago.
    • 应收账款同比略有下降。
    • 本季度未完成销售天数从 42 天增至 41 天。
  • 53 亿美元的库存。
    • 库存天数从上季度的 92 天提升到 91 天。
    • “由于某些部件的交货时间缩短”,库存和生产能力的采购承诺按季度下降。 这很可能是他们的 H100 供应瓶颈正在如期改善。 首席财务官科莱特-克雷斯(Colette Kress)在电话会议上表示,这与需求水平无关,从各方面来看,需求水平都非常好。
  • 负债近 100 亿美元。
  • 总股本同比略有下降。 该公司在 2024 财年回购了 95 亿美元的股票。

指引与估值

Nvidia 下一季度的业绩预期为:营收增长 9.1%,息税前利润增长 12.2%,净利润增长 17.1%,GPM 增长 150 个基点。 此外,该公司还将美国通用会计准则息税前盈利(GAAP EBIT)定为 148 亿美元。

根据目前的估计(未来几天估计还会上升),Nvidia 2025 财年的每股收益为 34 倍。 每股收益预计同比增长 74%。

电话会及发布会亮点

数据中心芯片/硬件:

数据中心收入是 GenAI 需求爆发的地方。 正如首席财务官科莱特-克雷斯(Colette Kress)在电话会议上所说,经济型计算的不断进步正在达到一个 “临界点”。 这一临界点将开启一个新的计算时代,尽可能地加速各种工作负载,以提高性能和效率。 Nvidia公司以GenAI为核心的芯片组是实现这一改进的载体。

包括 H100 和 GH200 在内的数据中心芯片组用于模型训练和推理、推荐引擎和其他 GenAI 应用程序。 这些芯片组以极高的毛利率实现了快速增长;毛利率的超常表现显然要归功于数据中心组合的转变。 重要的是,这种超高的毛利率直接证明了它在技术上的巨大领先优势。 它可以销售比其他任何人都更有效、更实惠的季节模型设备和软件。 定价能力是其副产品,毛利率的变化趋势就说明了这一点。 现代数据中心建设(或称之为人工智能工厂建设)的浪潮正在袭来,世界上没有任何一家公司能更好地利用这一浪潮。

在本季度,Nvidia 针对谷歌的 Gemma 开放语言模型推出了 “新优化”。 它还将 Nvidia DGX(定义见上)添加到 AWS 市场。 AWS 是竭力打造自己的模型训练和推理芯片的巨型公司之一。 该公司仍在很大程度上依赖 Nvidia 的芯片,这是另一个表明双方关系仍然友好的小证据。

  • 云服务提供商总体上占本季度数据中心收入的 50%以上。

汽车、金融服务和医疗保健等垂直行业也都被列为重点关注的类别。 Nvidia 拥有一系列针对特定行业的深度模型、应用程序和工具,可以更精确地满足更细化的需求。 在金融服务领域,其欺诈检测人工智能模型帮助美国运通将检测准确率提高了 6%。 这为大型信贷网络带来了可观的经济效益。 在汽车领域,其 “NVIDIA DRIVE “服务提供的软件可通过更可扩展的数据摄取来改进自动驾驶程序。 该公司认为,随着自动驾驶项目更加倚重其技术,汽车将成为另一个引人注目的增长杠杆。

“实际上,几乎所有从事人工智能研究的汽车公司都在与 Nvidia 合作”。- 首席财务官科莱特-克雷斯 Colette Kress

  • 消费互联网和企业软件公司是这里的第二大收入来源。
  • 微软 GitHub 的营收加速、ServiceNow 新产品净新合同创下季度新高以及 Meta 广告回报的改善,都有 Nvidia 的部分功劳。
  • 该公司全年数据中心总收入的 40% 来自人工智能推理。
  • 新加坡电信公司(新加坡大型电信公司)将在其新数据中心使用 Hopper GPU。
  • 英伟达宣布与思科建立新的人工智能基础设施维护合作伙伴关系。

“从根本上讲,在 24 财年到 25 财年及以后的时间里,我们都有良好的条件实现持续增长”。- 创始人兼首席执行官黄仁勋

数据中心芯片供应:

H100 芯片的供应限制继续得到缓解。 该公司预计其下一代 GenAI 和 HPC 芯片也将受到供应限制,因为 “需求远远超过供应”。 这可能是因为 H200(新的 Hopper 芯片组)的推理性能几乎是 H100 的两倍。 该公司计划在春季增加 H200 的出货量。

数据中心网络收入:

数据中心收入的这一部分包括允许产品相互通信的技术。 由于 Azure 等客户使用了其 29,000 英里的 InfiniBand 连接布线,该业务部门上季度的年收入突破了 100 亿美元。 本季度,年化收入按季度再增长 30%,达到 130 亿美元,势头一如预期。 随着该公司推出 Spectrum X “以太网产品等产品,以及新的 Quantum InfiniBand 解决方案实现年均 400% 的增长,其增长势头将继续保持良好。

具体到 Spectrum X,该产品拥有自适应路由、交通拥堵控制和其他工具,被 Huang 称为 “人工智能专用系统的标准”。 总体而言,与市场上的其他产品相比,Spectrum X 的人工智能通信网络性能提高了 60%。 这意味着戴尔、惠普和联想等客户可以降低成本。

网络业务收入同比增长超过 200%,InfiniBand 被认为是本季度的亮点。 Hopper 和 InfiniBand 共同推动了数据中心部门的整体业绩。 这两款产品结合了无与伦比的模型调味和更好的沟通,就像花生酱和果冻,”正在成为 HCP 和人工智能的事实上的标准”。

数据中心软件:

NeMo 是为 GenAI 用例构建大型语言模型 (LLM) 的标准化框架。 本季度,该公司宣布将 Nvidia NeMo Retriever 作为一项新的微服务。 有了这一工具,客户可以将 LLM 与自己的企业数据进行更无缝的调配,以提高查询响应的准确性。 许多其他公司也有类似的产品。 Nvidia 还推出了 “MONAI 云应用编程接口 (API)”。 这使得第三方开发人员更容易将人工智能注入医学成像,帮助诊断。 最后,安进公司将使用 Nvidia 的 DGX SuperPOD 进行药物研发。 该产品将 Nvidia DGX 系统、芯片、交换机和存储需求整合到一个单元(或 SuperPOD)中,适用于高性能计算用例。 与 DGX 集成可确保 Nvidia 在需要时轻松地用新软件更新这些 POD。 DGX SuperPOD 是其生物技术 BioNeMo 模型服务的补充。

本季度软件和服务年收入达到 10 亿美元。

游戏与专业可视化

RTX 平台(及其 1 亿用户)包含实时光线追踪(模拟光线的影响)和 Nvidia Reflex(延迟最小化器)等应用,可提高游戏性能。 Nvidia 推出了 RTX 平台下的新 GPU 系列,名为 GeForce RTX 40 SUPER 系列 GPU。 这提供了一些好处,比如光线追踪速度提高了 4 倍。

它还推出了新的 GenAI 工具,利用客户自己的数据提供深度个性化的聊天机器人。 最后,Nvidia 发布了其 Avatar 云引擎,以 “将 GenAI 模型集成到非游戏角色中”。 重要的是,在供应过剩正常化之后,需求持续恢复,这有助于收入增长。 同样的因素也有助于专业可视化收入的增长。 在专业可视化领域,它首次推出了用于 “紧凑型工作站 “的新型 GPU 芯片。

开支:

按照美国通用会计准则(GAAP)和非美国通用会计准则(Non-GAAP)计算的运营支出(OpEx)分别同比微增 23%和 25%。 这完全与为支持需求水平飙升而进行的招聘有关。 该公司还加大了对计算和基础设施的投资,从而促进了增长。 三位数的收入增长与 23% 的运营支出增长相得益彰。

中国:

尽管中国出台了新的许可限制措施,禁止出口 H100 等芯片,但我们仍然取得了无可挑剔的成绩。 在新规定实施前,中国市场占其数据中心总收入的近 25%。 截至本季度,这一比例已降至 5%左右。 在这种情况下,高毛利率下的强劲需求增长就更加令人印象深刻了。 Nvidia 尚未获得向中国运输新限制芯片所需的许可证。 正如上一季度所讨论的那样,它已转向运输那些不需要许可证的不太复杂的技术。

观点

这又是一个非常积极的季度。 业绩指引表明,需求的增长还远远没有结束,利润率的前景直接表明了这家公司仍然遥遥领先于其他公司。 有些人会指出,收入的规模在连续缩小。 如果分析师对季度业绩的预期非常好,这也是意料之中的事,尤其是考虑到有这么多分析师都在研究这只股票。 之前,我称赞了我最大的持仓(Meta)本季度收入增长 6%。 而英伟达的业绩增幅超过 9%。 如果有人告诉你这样的表现还不够积极,我就会告诉你这个人别有用心。 恭喜各位股东。

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