AI“卖铲人”英伟达,为何业绩再爆发?

⭐发布日期:2024年09月21日 | 来源:智通财经

⭐作者:凯蒂·史蒂文斯 责任编辑:Admin

⭐阅读量:582 评论:3人

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文:任泽平团队
522日,英伟达公布创立以来最佳单季度业绩。第一财季实现营收260亿美元,同比增长262%。毛利率78.9%,净利润达到148.1亿美元,同比上升628%。
人工智能在2023迎来爆发,生成式AI以ChatGPT为代表掀起全球大模型浪潮,全球各行业的算力需求激增。英伟达GPU作为主流AI训练解决方案使其成为最大受益者,实现量价双收
英伟达财报也揭示了未来发展战略的三大方向:
一是以数据中心业务为核心,从算力设施向“算力+算法”领域开拓。在硬件基础上提高整套解决方案和企业级AI服务软件,并对大企业推出定制化产品,对中小企业拓展轻量化AI服务,对海外市场也尤为重视。比如在服务器、PC和AI平台与谷歌、亚马逊、思科等各领域龙头达成合作。
二是以游戏业务为基本盘,推动AI PC发展。游戏是英伟达技术研发的主要推动业务,是GPU性能提升的技术支点,也是生态产品的拓展原点。2023年新推出RTX40 Super系列产品再巩固在游戏领域地位。
三是AI应用,确立以智能汽车、人形机器人、工业数字化和医学AI为未来增长曲线。除算力芯片外,英伟达搭建的开发者平台已经成为to B端数字化的重要生产工具。基于AI的人形机器人开发模型得到市场认可,自研模型也成为物理、生物、医疗等前沿领域的探索工具,在云到端的智能汽车应用场景中也显现优势,探索未来增长模式。

1、企业级AI业务大增长,生成式AI市占率90%+

英伟达的增长核心仍来自于数据中心业务,创造了87%的收入。第一财季收入达到226亿美元,同比增长427%。生态构建完善,截止2023年底,英伟达生态用户已增长至500万个人开发者和4万家公司,其中从事生成式AI开发的企业占1600家。

分结构看,大型云计算服务商是主要客户,贡献了英伟达数据中心收入的45%。如亚马逊、谷歌等云数据服务商和消费互联网公司需要部署大量的云计算服务器,并为未来的AI业务搭建新算力基础设施。根据国富数据,全球98%的数据中心用GPU来自英伟达,而生成式AI领域占到92%。虽然Tesla、OpenAI等人工智能领域先发者也在积极探索独立、自主的算力解决方案,但由于投资建设周期过长,在中短期内仍难以撼动英伟达的市场地位。

与科技巨头合作、推出新产品,发展多样化客户是拓展关键
一是继续深化和大厂合作:2023年,英伟达对谷歌的开放语言模型Gemma在英伟达数据中心和PC端的性能进行了优化,并扩大和亚马逊合作,为其提供了AI云端超级计算机DGX Cloud。
二是中小客户方面,英伟达也对AI产品和企业结合推出了轻量化定制产品,推出了生成式AI微服务NeMo Retriever,能够帮助企业将自定义大语言模型与企业自身的数据结合,提高AI 应用响应的准确度。政府客户方面,英伟达与新加坡达成合作,将为其电信系统搭建基于Hopper架构的数据中心来帮助当地企业参与生成式AI行业。

中国市场举足轻重,英伟达积极寻求增长点。虽然自芯片法案和2023年10月美国更新出口管制以来,英伟达对中国的销售占数据中心总收入的百分比从2022的19%下降到2023的14%。但另一方面,英伟达清楚中国在未来AI领域的地位,不得不积极地拓展中国市场,向美国政府寻求新产品出口许可,同时对中国客户小批量出售定制型算力产品,或是推出新的产品组合来规避许可证要求。


2、游戏业务基本盘不变,助推AI PC发展

第一财季英伟达游戏业务收入达到22.4亿美元,同比下降38%,环比增长22%。

过去多年英伟达的游戏业务,奠定了其在加速计算和AI算力领域的地位。2022年英伟达游戏业务收入首次被数据中心超过,游戏业务增速放缓。但是过去多年,游戏业务推动的GPU架构迭代和性能提升在过去20年达到1000万倍。英伟达于2006年推出的CUDA并行计算模型初衷为解决游戏图形处理难题,目前已成为AI芯片和开发模型的基础,至今下载量超过4800万次,提供了300多个开发者库、600多个AI模型和3500多个GPU加速应用程序。

PC显卡技术仍在进步。2023年,英伟达游戏显卡进行了RTX DLSS人工智能和光线追踪图形学的融合,大幅增强了显卡性能和视觉质量。通过DLSS技术,显卡每计算一个像素点AI就能生成15个,性能利用效率大幅提升。这种混合物理AI方法也将对许多科学领域研究带来改变。

游戏级显卡也是AI PC应用关键。2023年英伟达发布新的GeForce RTX 40 SUPER系列,在图形计算方面性能再上台阶,其中RTX4090甚至被用于中小企业的生成式AI训练。基于新显卡的发布,英伟达也宣布了为超过1亿台RTX的AI PC提供生成式AI功能,包括用于加速大模型推理的Tensor-RT LLM。可以说游戏级显卡让PC端具备部署大模型应用的能力,而英伟达仍是该领域的引领者。


3汽车业务成为第三增长曲线

最新财季英伟达汽车业务收入达到2.96亿美元,同比增长114%,首次超越专业视觉成为为第三大业务板块。

财报中英伟达将汽车业务视作未来的新增长点,自动驾驶汽车(Autonomous Vehicle)和电动汽车(Electric Vehicle)是这场交通革命的关键。由于自动驾驶所需的算法,如感知、决策、执行的复杂性超出了传统编码的范畴,因此需要采用多个神经网络来实现,整车厂正在寻求下一代集中式汽车计算平台,英伟达对汽车领域的革新尤为重要。

英伟达的智能汽车产品包括两部分:

①基于AI的软硬件整套解决方案。由英伟达自主设计搭建,按照汽车行业安全标准,通过与主机厂、一级供应商和初创自动驾驶企业合作推向市场。由于汽车电子电气架构的发展的集中化趋势,将各种智能功能整合到统一的AI系统中已经成为共识。英伟达最近宣布了云端到车端的平台DRIVE AGX Thor,基于最先进的Blackwell计算架构,包括奔驰集团在内的多家车企会采用该平台。

②图形处理单元(GPU)等硬件设备。从数据中心和游戏业务衍生而来的定制化产品,不仅用于在车辆投入使用前的AI神经网络训练,还用于OTA升级前的重新模拟操作。

中国是智能汽车的最核心市场,英伟达与中国汽车厂商广泛合作。小米汽车、长城和极氪的智能驾驶系统均搭载DRIVE Orin,理想也搭载了DRIVE Thor集中式车载计算平台为其下一代车型赋能。


4、布局AI应用:机器人技术、工业数字化、医学领域研究

英伟达最新财季专业视觉业务收入2.95亿美元,同比下降53%,环比增长31%。AI应用是英伟达机器人技术和工业数字化的发力点,从各个方面为to B解决方案赋能。

Omniverse是英伟达专业视觉的主要产品,企业使用须付费订阅,个人使用则完全免费。作为最新的开发平台和操作系统,主要被用于构建虚拟世界和仿真应用程序:比如制造业用Omniverse的3D和仿真技术来对实物资产、生产流程和作业环境进行数字化处理,并基于这些数据建立数字孪生工厂,也可以模拟测试和验证人形机器人、自动驾驶。

成熟应用案例有Omniverse平台上的Isaac Sim模拟器,被用于AI驱动和训练机器人。目前全球有超过120万开发者以及一万名客户使用Isaac和Jetson平台来进行机器人训练任务。同平台另一项模型Project GR00T,能帮助机器人通过观察人类的行为来理解自然语言,并进行动作模仿。在汽车制造领域应用,Omniverse也能作为配置器仿真系统,演示车辆的颜色和内饰变化,帮助软件开发商高效地为用户提供定制化服务。

英伟达也致力于将AI产品与医学领域的研究和落地结合。2023年基于Blackwell架构的AI超级计算机NVIDIA DGX SuperPOD已被创新药研发龙头Amgen公司用于药物发现、医学诊断和精准医疗。强生集团也在Holoscan平台上搭建智能手术和医疗设备数字生态系统。提供医疗服务的互联网企业,如亚马逊和微软也将英伟达的NIM模型用于医保平台中。

持续性拓展AI应用,机器人技术、工业数字化、医学领域研究,是英伟达的未来战略布局。


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唐怡婷

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林嘉欣

6秒前:由于自动驾驶所需的算法,如感知、决策、执行的复杂性超出了传统编码的范畴,因此需要采用多个神经网络来实现,整车厂正在寻求下一代集中式汽车计算平台,英伟达对汽车领域的革新尤为重要。

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4秒前:英伟达的智能汽车产品包括两部分:①基于AI的软硬件整套解决方案。

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