需求
- 实际收入超出预期 12.3%，超出指引目标 13.1%。
- 该公司的 3 年复合年增长率（CAGR）为 56.4%，而上一季度为 51.7%，两个季度前为 32.7%。
- 数据中心成为收入支柱，这一趋势是由生成式AI业务的激增所导致的。
盈利能力
- 实际EBIT超出预期 18.7%，超出指引值 20.4%。
- 实际GAAP EBIT比预期超出了 22.7%。
- 实际EPS比预期的3.40 美元超出了0.61 美元，超出指引值 0.70 美元。
- 比71.5%的GAAP GPM指引值高出 250 个基点（1 个基点 = 0.01%）。
- 比 72.5% 的GPM 指引值高出 250 个基点。
2024 财年第四季度指引
- 实际收入超出预期 12.4%。
- 实际非GAAP EBIT超出预期 19.4%。
- 实际非GAAP净收入超出预期 19.3%。
- 实际非GAAP GPM 比预期的 74.7% 高出 80 个基点。
资产负债表
- 183 亿美元现金及等价物。 强劲的现金回收导致应收账款下降。
- 97 亿美元的债务，其中 12.5 亿美元为流动债务（在未来 12 个月内到期）。
- 47.8 亿美元的库存和 171 亿美元的采购承诺。
- 年初至今的回购金额为 68.7 亿美元，而去年同期为 88.3 亿美元。
- 总股本同比略有下降。 它仍在积极招聘以满足需求，这意味着更多的股票薪酬。 考虑到这些结果，我认为股东们（我不是股东）完全可以接受。
电话会及发布会亮点
重要定义和缩略语
- 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 的全新 GPU 架构专为加速计算和生成式人工智能的使用而设计。 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，性能提升 16 倍。
- Grace： Nvidia专为加速计算和生成式人工智能用例而设计的全新CPU架构。 DGX 平台的关键部分。
- GH200： 采用 Nvidia GPU 和 ARM Holdings CPU 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精细的 Gen AI 模型。
- 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。
数据中心发展迅猛
H100 架构和与之相伴的人工智能热潮支持着数据中心的爆炸式增长。 在 DGX 广泛增长的推动下，数据中心计算需求年同比增长高达 324%。 云服务提供商（CSP）和 Meta 等大型消费互联网企业的需求各占一半。
与所有竞争对手相比，H100 的扩展效率更高；鉴于模型和 Gen AI 应用程序的数据消耗量巨大，这一点至关重要。 这一说法依据的是 MLPerf 的独立研究作为基准，而非内部调查结果。 根据领导层的说法，H100 “仍然是性能最佳、成本效益最高、功能最全面的人工智能培训平台，而且优势明显”。
更新的数据中心芯片
Nvidia 将发布其 H100 芯片（令人震惊地称为 H200）的下一代迭代产品，该产品可将模型推理性能提高一倍，从而将成本降低一半（或将每块芯片的价值提高一倍）。
Tensor Runtime（TensorRT）是 Nvidia 的软件数据库，其中包含用于优化性能的模型和工具。 它刚刚发布了一个新的大型语言模型（LLM），推理性能提高了一倍（因此成本降低了一半）。 NVDA 将继续不断改进以提高效率，这一点不会改变。
Nvidia GH200 芯片的首次出货现已开始。 H100 非常适合大多数模型训练和推理，而 GH200 则可以满足更大规模的需求。 与 H100 相比，它还能创建更大规模的实时数据可视化和分析。 这两家公司都在以前所未有的速度迅速发展数十亿美元的产品线。
“我们还将更广泛、更快速地推出产品，以满足不断增长的、多样化的人工智能机遇”。- 首席财务官 Colette Kress
数据中心网络收入
英伟达的网络业务收入全部来自于“产品之间相互通信”的技术。 它的年收入刚刚突破100亿美元，因为它的产品需要“获得训练模型所需的性能”。 Azure 使用了 29,000 英里的 NVDA InfiniBand 连接电缆，几乎所有其他云服务提供商也都非常倚重它。 由于 “支持数据中心需求 “的 InfiniBand 基础设施表现强劲，网络业务收入同比增长 155%。 展望未来，英伟达计划向“以太网”网络领域拓展。 该公司将于下一季度发布一款新产品（名为 Spectrum-X），戴尔、惠普和联想将为其提供初步支持。 与其他产品相比，Spectrum-X 的人工智能通信网络性能提高了 60%。 这意味着成本更低。 性能更好、成本更低是英伟达产品的一贯主题。
还有一点很重要，几乎所有大型科技消费互联网或云计算公司都使用英伟达芯片。 亚马逊、微软、谷歌、Meta、Adobe、OpenAI、ServiceNow、Databricks、Snowflake。 这样的例子不胜枚举。 它为 ChatGPT、Microsoft CoPilot、Firefly、Now Assist、Meta AI 等提供支持。 该公司的产品无处不在，几乎成了人工智能的代名词。
公共市场机遇与超级计算机
- 与印度政府和当地的科技巨头（信实、塔塔等）合作，”促进其主权人工智能基础设施的发展”。
- 英国政府将使用 24,000 个 GH200 超级芯片来建造一台新的超级计算机。
- 该公司本季度开始向瑞士国家超级计算中心交付首批芯片。
“国家对计算机能力的投资是一项新的经济要务。在未来几年，为主权人工智能基础设施市场提供服务将带来数十亿美元的商机”。- 首席财务官Colette Kress
H100芯片的供应
供应瓶颈依然存在。 考虑到该公司持续的疯狂增长，这种想法有点可笑。 试想一下，如果它今天就能完成所有订单，会是什么样子。 供应限制正在缓解，但还需要几个季度才能完全消失（假设需求没有超出预期）。
中国出口限制
美国政府将对达到特定性能基准的芯片组实施新的出口限制。 涉及的国家包括中国、沙特阿拉伯和其他一些国家。
新规则影响到其 Ampere、Hopper (H100)、Grace (GH200) 和 Ada LoveLace (L40S) 架构的芯片组。 公司在销售这类芯片之前必须获得许可。 新规则现已出台，并将于本季度开始对 Nvidia 产生影响。
在过去的几个季度里，中国市场占 Nvidia 所有数据中心收入的20%-25%。 该公司预计，由于这些规定，今后来自该国的收入将急剧下降。 幸运的是，它相信其他地方的需求将足以抵消这一打击。 请记住，H100 的供应仍然非常紧张。
英伟达正在努力获得恢复出货所需的许可证，但不知道何时才能恢复出货。 另外，该公司正在努力确保今后为这些国家提供更多性能较低的芯片。 值得注意的是，一款符合中国监管要求的芯片组已推迟推出。
游戏、汽车和专业可视化
游戏和专业可视化业务的增长得益于年初渠道库存过剩的正常化。
毛利率
毛利率因数据中心收入、营收表现优异以及库存准备金金同比减少而得到提高。 这些准备金来自Ampere，而不是Grace或Hopper。 值得注意的是，去年同期的准备金对 GPM 的影响为 1150 个基点，而本季度仅为 240 个基点。 这是毛利率增长的重要来源。 这并不是唯一的来源，因为 GPM 年同比增长了 2040 个基点，而这一准备金补偿所带来的优势仅使 GPM 增长了 910 个基点。
在收入激增的同时，GAAP 运营支出（OpEx） 年同比增长 16%，单纯的OpEx 年同比增长 13%。 疯狂的杠杆率。
软件速记
Nvidia 的软件和服务年收入将很快突破 10 亿美元。 这包括 DGX 云服务及其人工智能企业软件工具。 该公司宣布Genentech成为其新客户。 它将使用 Nvidia 的 BioNeMo LLM 框架来加速药物发现。 NeMo 是其构建 LLM 的标准化框架，而 BioNeMo 则更具体地针对生物技术用例。
Nvidia 与 Azure 的合作不断加深，现在，通过 Nvidia 构建的定制 Gen AI 应用程序可以在 Azure 上无缝运行。 客户将能够访问任何所需的 Azure 数据，以建立最符合其需求的模型。
我的看法
这是我报道过的最好的大盘股之一。 Nvidia 上一季度的表现位居第二，两个季度前的表现位居第三。 令人惊叹的业绩和惊人的执行力，再加上同类最佳的价值主张，为取得历史性的成果铺平了道路。 我不是股东，只是一个仰慕者。
为了平衡起见，我想提供我认为的牛市最大的两个风险。 显然，这些风险如今对公司没有丝毫影响，但仍值得注意。
首先是周期性。 我们以前也有过超级周期。 超级周期导致半导体公司的需求增长疯狂飙升。 从来没这么疯狂过，但很疯狂。 这里存在的风险是，供应动态趋于正常，竞争开始迎头赶上（还有很长的路要走），增长会回到我们之前看到的 ~ 只有 ~ 大概25%-30%的多年复合增长率。 如果盈利每年增长 50%，30 倍收益（Nvidia 的交易价格）实际上已经非常便宜了。 如果杠杆作用放缓，增长速度回落到多年来的趋势，它就不那么便宜了。 这种情况最终肯定会发生。 风险在于，它的发生比某些人预期的要快。 我对此没有意见，因为我对这个行业的了解还不够多，无法发表意见。 但这是有风险的。
其次是中国。 在供应紧张而需求急剧增长的情况下，取代 25% 的数据中心需求并不难。 在正常情况下，比如我上面描述的情况，就很难填补这个缺口。
什么不是紧迫的风险？ 有些人似乎喜欢在社交媒体上声称存在着欺诈行为。 我称这些人为阴谋论者……在这种情况下，阴谋并不令人信服。 总而言之，今年对 Nvidia 来说是完美的一年。 向Jensen鞠躬……然后再鞠躬。 你早在几年前就发现了这个超级周期。
