关注|英伟达FY24Q1业绩会纪要

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FY1Q24(截至2023/4/30):

经营表现:

游戏业务:推出4060 GPU、4070 GPU;DLSS支持游戏数增加33个至300个;

数据中心业务:推出4个推理平台(L4、L40、H100、Grace Hopper);Google Cloud成为第一家提供L4 Tensor Core GPU的AIGC云服务商;AWS、Google Cloud、Azure、Oracle Cloud Infrastructure开始提供H100 Tensor Core GPU的云服务产品(DGX);

专业可视化业务:宣布推出Omniverse Cloud;Omniverse将接入Microsoft 365;推出6款新RTX GPU;

汽车与自动驾驶业务:汽车定点未来6年内将增长至140亿美元,高于一年前的110亿美元;比亚迪新车型将使用Orin。

业绩表现:

收入71.92亿美元(YoY-13%,QoQ+19%),指引区间为63.7-66.3亿美元,Factset一致预期为65.32亿美元;

GAAP毛利率64.6%(YoY-0.9pct,QoQ+1.3pcts),指引区间为63.6%-64.6%;

Non-GAAP毛利率66.8%(YoY-0.3pct,QoQ+0.7pct),指引区间为66.0%-67.0%;

GAAP净利润20.43亿美元(YoY+26%,QoQ+44%),市场一致预期为14.90亿美元;

Non-GAAP净利润27.13亿美元(YoY-21%,QoQ+25%),市场一致预期为22.74亿美元;

GAAP稀释EPS为0.82美元(YoY+28%,QoQ+44%);

Non-GAAP稀释EPS为1.09美元(YoY-20%,QoQ+24%)。

业绩表现——按终端场景:

游戏业务:收入22.4亿美元(YoY-38%,QoQ+22%),占比为31.1%,宏观经济放缓、渠道库存修正导致同比表现不佳,40系产品推动业务环比增长;

数据中心业务:收入42.84亿美元(YoY+14%,QoQ+18%),占比为59.6%,Hopper和Ampere架构市场反馈不错,企业、消费互联网平台和云服务商对GPU的需求强劲,但通用网络解决方案环比、同比下滑;

专业可视化业务:收入2.95亿美元(YoY-53%,QoQ+31%),占比为4.1%,同比下滑原因为渠道库存下滑,台式机和工作站需求推动环比增长;

汽车与自动驾驶业务:收入2.96亿美元(YoY+114%,QoQ+1%),占比为4.1%,自动驾驶、智能座舱推动增长;

OEM&其他业务:收入0.77亿美元(YoY-51%,QoQ-8%),占比为1.1%。

业绩表现——按部门:

计算与网络:收入44.6亿美元(YoY+21%,QoQ+21%);

图像:收入27.32亿美元(YoY+41%,QoQ+15%)。

指引

FY2Q24指引

收入:107.8-112.2亿美元,中值110亿美元(YoY+64%),数据中心需求强劲,公司已经提高了下半年对供应商的采购量,市场一致预期为71.69亿美元;

GAAP毛利率68.1%-69.1%;Non-GAAP毛利率65.5%-70.5%;

GAAP运营费用27.1亿美元;Non-GAAP运营费用19.0亿美元;

Capex:3.0-3.5亿美元;

GAAP/Non-GAAP税率13%-15%。

FY24指引

Capex: 11-13亿美元,与上季度指引一致。

Q&A

Q:Q2数据中心业务的主要动能是什么?下半年的供应能否支持业务发展?

A:Q2数据中心业务受到AI投资需求的推动,新产品、新架构对CSP客户和消费互联网客户产生了足够的吸引力,预计数据中心需求景气度将延续几个季度。

供应方面,公司为Q2和H2进行大量采购,以满足关键客户的需求。

Q:AI服务器市场的发展近况?

A:公司正在全面生产Hopper和Ampere相关产品,这些新产品将更好地服务于AI场景,大量的技术、知识正在逐渐汇集以支持AI的发展,这也是公司将其视为下一轮“iPhone时刻”的原因。

数据中心市场正在朝向加速计算的方向发展,而且已经发展了一段时间,公司积累15年的技术足以让整个数据中心的主要应用得到加速,并降低能耗和成本,AIGC的出现加速了这个进程。

过去全球接近1万亿美元的数据中心市场由CPU主导,而未来AI将成为大多数数据中心的主要工作负载,因此预算将向加速计算倾斜,从传统计算转向GPU、智能NIC。

Q:面对新的需求形势,公司与包括台积电在内的供应商的关系发生了什么变化?如何更好地实现供需匹配?

A:超级计算机是一个巨型系统,公司目前正在全力生产相关产品,除了GPU以外,整个超级计算机系统包括3.5万个零组件,以及网络通信、光纤、NIC、智能NIC等组件,公司正在提高采购量。

Q:数据中心在Q3、Q4还能维持增长吗?

A:首先,公司并不会对下半年的具体情况做出指引,但下半年的需求是有可见度的,公司也在积极提高采购量以满足下半年的成长,H2的供应量将大于H1。

Q:竞争格局是否会发生变化?定制ADIC是否将带来更多挑战?未来2-3年内是否会出现更多竞争者?

A:1)资金雄厚且技术具有创新性的初创竞争者数不胜数,竞争始终存在;

2)公司的核心价值主张是为客户提供成本最低的解决方案——这是一个全栈的问题,不仅仅是一个芯片的架构,还有对整个数据中心架构的优化,公司目前有400个加速库提供支持,这是很惊人的规模;AI的应用进一步放大了全栈布局的重要性,包括网络、分布式计算引擎、计算架构在内的整个系统实际上是一个电脑,未来获得最佳性能,就需要全栈式的解决方案,这就是加速计算的价值;

3)另一个关键点是利用率,它代表可以加速的应用程序数量,高利用率需要架构的多功能性来保持,为此公司采用通用GPU的策略;

4)最后一个关键点是经验,也就是对数据中心的专业知识,英伟达已经建立了5座自有数据中心,并帮助世界各地的客户建立数据中心,公司的架构将集成到世界所有云中。过去数据中心从产品交付到实际部署的运营时间是按照月衡量的,超级计算机甚至要到年的维度,公司将致力于将交付周期缩短到数周的维度,这会是公司专业度的体现;

5)综上,高吞吐量、低成本、专业度是公司的价值主张和竞争力,当然,来自市场的挑战始终很大。

Q:公司如何看待InfiniBand和以太网的技术竞争关系?

A:InfiniBand本季度创纪录,今年全年预计也将创记录。

InfiniBand和以太网有各自的需求场景,前者是为AI数据中心设计的,对于5亿美元的基础建设,两者之间的吞吐量差异可能是15%-20%,对于1亿美元,InfiniBand接近于免费。

因此,如果数据中心是云数据中心且有多个租户,以太网更加适合,对于AI云,由于需要AIGC的工作负载,InfiniBand会更加合适,这是一个细分的增量市场。

Q:公司后续的回购计划?

A:公司目前仍有70亿美元的回购额度,上季度没有做回购,公司将视情况做调整。

Q:推理的市场空间是训练的几倍?

A:1)首先,训练是没有尽头的,只要有新的数据,就会有新的训练,构建推荐系统、大预言模型、矢量数据库的训练需求将延续。

2)推理的部分是API,API可能是公司自己构建的,也可能来自Adobe等合作方,AI推理的API近期呈现指数增长;

3)综上,世界上有1万亿美元规模的数据中心,主要由CPU主导,但未来将转向AI和加速计算,这是未来资本支出的重心。

Q:对于客户降低大模型每次查询成本的需求,公司将提出什么解决方案?

A:1)一般而言,客户会建立一个大的语言模型,然后逐步拆分成不同规模的模型,这些细分模型在保留个性化的时候也有足够的泛化能力,此外,大模型的优化也能为细分模型提供指引,同样的,公司布局包括L4、L40、H100等不同规模的产品,以匹配相应的需求。

2)此外,模型的输入输出需要大量的预处理和后处理工作,模型本身只占推理流程的25%,因此,对于多模态的推理工作,公司于合作方在所有云上推广了AI Enterprise的相关产品,来提供基础性的功能。

Q:面对计算复杂性、低延迟、大数据等要求,公司将做出什么改变来进一步释放网络带宽?

A:1)这是一个很关键的环节,实际上大家的关注度都集中在加速器芯片,而忽略了软件和网络,这忽略了公司一直提到的全栈解决方案思路;

2)对于网络,公司推出了DOCA的网络堆栈,以及Magnum IO加速库,这两个产品并没有得到投资者的关注,但实际上正是有了这些工具才能实现数以万计的GPU连接,对Mellanox的收购案进一步提高了公司在高性能网络方面的禀赋;

3)此外,NVLink也是一个很重要的产品,在低延迟计算方面带来很多帮助,公司以NVLink向外拓展,部署Infinband、NIC、智能NIC、BlueField等产品,公司将在之后的Computex大会上做进一步说明;

4)总而言之,整个计算系统是复杂的,不能仅关注加速器芯片,需要软件和网络的全栈解决方案。

Q:DGX Cloud的发展近况如何?公司在实际运行中是否挖掘出更多的潜力?

A:理想的状态是10%来自DGX Cloud,90%来自CSP Cloud。一方面,DGX Cloud的构建方式允许公司与CSP合作伙伴形成深入合作,以提供更高性能的服务,开发新的应用(比如与微软合作,导入Omniverse Cloud等),创造更大的市场,双方是互惠的;另一方面,对于客户而言,这种模式提供了一个可以在各种云工作的标准堆栈,更方便他们进行软件的管理,这意味着更高的灵活性,这是多方共赢的。

Q:AI Enterprise套件和其他软件产品目前的定位和驱动力?

A:1)软件对于加速平台很重要,这些服务正逐步部署于DGX Cloud,本质上是AI的操作系统,随着AI和硬件架构发展,软件的可用性和货币化潜力将继续得到发挥,推理现在是加速计算的主要驱动力;

2)企业方面,大语言模型和其他细分场景都产生软件堆栈的需求,英伟达AI Foundation和AI Enterprise能够满足企业客户新的需求,其中AI Enterprise是世界唯一的GPU加速堆栈,包括了4000多个软件包,覆盖AI运行引擎、端到端的运行引擎,为数据处理、模型训练、模型优化、推理等流程提供服务,同时也能保证安全性;

3)工业方面,Omniverse是工业中软件定义和机器人应用的重要引擎,也将成为一个云服务平台;

4)综上,AI Foundation、AI Enterprise和Omniverse将应用于所有与DGX Cloud有合作的云中。

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