NVDA 22Q4 財報 - 生成式 AI 大爆發，及時接棒了轉弱的資料中心需求 | 科技巨頭解碼#163
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在過去兩年，NVIDIA 的營運可以說是經歷了各式各樣的峰迴路轉，從疫情下大爆發的 PC 需求，到加密貨幣當紅時期的顯卡挖礦，NVIDIA 經歷了一段非常強勁的業績順風。然而，當情況急轉直下時，NVIDIA 也得面臨巨大的營運逆風，無論是疫情後的 PC 需求疲軟，或者是加密貨幣不再使用顯卡挖礦，都對 NVIDIA 的業績造成了巨大的影響。所幸，近期 NVIDIA 又搭上了一波新的風向，由生成式 AI 所帶動的 AI 應用熱潮，讓大家又開始對於 NVIDIA 的未來業績寄予厚望。而就在上個月底，NVIDIA 也正式發布了他們在去年 2022 第四季的財報 (在NVIDIA 內部的財務年度則為 2023 第四季，實際日期則為去年十一月到今年一月) – 究竟這份財報，能夠告訴我們那些關於 NVIDIA 的事呢？就讓本期科技巨頭解碼，帶領大家一起深入解讀。
營收與獲利
在去年第四季，NVIDIA 的營收來到了 60.51 億美元，對比前年同期，衰退了 20.8%，不過在 QoQ 方面，則是已經觸底回升，小幅成長了 2%。在毛利率方面，本季的毛利率恢復到比較正常水準的 63.3%，大幅優於第三季的 53.6%，可以看出打消庫存的動作基本上已經告一段落。
在營業利益上，本季 NVIDIA 的營業利益來到 12.57 億美元，對比前年同期，衰退了 57.7%，但比起第三季，則是成長了 109%，與營收一樣同樣出現了明顯的觸底反彈。本季的營業利益率，則是來到了 20.8%。
在淨利方面，去年第四季 NVIDIA 的淨利來到了 14.14 億美元，年衰退 52.9%，這也讓每股的Diluted EPS 來到 0.57 美元。
基本上，NVIDIA 在去年第四季，算是走出了第二季與第三季的下滑趨勢，在營收方面觸底回升，並且也不再需要做打消庫存的庫存減損認列，拉升了毛利與營業利益，讓獲利能力也較二三季大幅改善。整體而言，NVIDIA 的營運狀況，可以說是在急速轉壞後，終於觸底，未來可望逐步回升。
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營運數據
在 NVIDIA 的四大產品線中，最受矚目的資料中心業務，本季營收來到了 36.16 億美元，對比前年同期成長了 10.82%，成長率是過去三年的最低點，另一方面對比起第三季，營收也下滑了 5.7%，這是過去幾年以來，NVIDIA 的資料中心業務首次出現季度衰退的狀況。
在遊戲顯卡業務方面，本季的營收來到了 18.31 億美元，雖然年衰退了 46.46%，但好消息是比起第三季，已經出現了觸底反彈的狀況。而在專業視覺業務方面狀況也是類似，本季營收來到 2.26 億美元，年衰退了 64.85%，但同樣較第三季出現回升。II
在汽車業務部分，如同我們先前的預期，NVIDIA 開始進入爆發性成長的階段，本季營收來到 2.94 億美元，年成長綠來到 135.2%。
未來展望
針對於 2023 第一季的成績單，NVIDIA 目前給出的營收指引為 65 億美元，毛利率預計會回到 64.1% 的水準。
分析師電話會議重點
- 超大型雲服務業者在本季的營收仍然是有季度正成長的，但成長的幅度低於 NVIDIA 原本的預期，主因是各大雲服務業者也都在調整自己的建置規劃。
- 在本季，NVIDIA 的確有看到因為總體經濟環境因素導致了資訊支出的緊縮，但NVIDIA 認為 GPU 與 AI 運算的基本面良好，緊縮只是短期的狀況。
- NVIDIA 的網路晶片業務成長低於預期，主因是因為資料中心端的通用 CPU 運算的需求降低。
- 造成資料中心營收 QoQ 衰退的主要原因是中國市場的營收疲弱。
- 去年一整年，雲服務業者貢獻的營收成長速度，顯著高過整體資料中心業務的成長速度，NVIDIA 認為這反映了企業加速轉往雲服務的資訊架構。在過去十二個月，雲服務業者的營收已經佔了總體資料中心業務的 40%。
- 新的旗艦 AI 晶片 H100 的需求很強勁，在本季營收已經大幅超過了A100。
- H100 在大型語言模型上，訓練的效能是 A100 的九倍，推論的效能是 A100 的 30 倍，NVIDIA 認為 H100 趕上本波的大型語言模型熱潮能帶來很大的營收貢獻。
- NVIDIA 認為生成式AI 的運算需求，也會嘉惠他們的高速網路晶片。
- NVIDIA 正在與主要的雲服務業者，共同推出 NVIDIA AI 雲服務 – 最新的服務為 NVIDIA DGX Cloud，將其 NVIDIA 的 DGX 運算伺服器，以雲服務的方式推出。目前在微軟 Azure、Oracle、GCP 上都已經有提供相關服務。
- NVIDIA 顯卡業務的觸底回升，來自於 RTX 40 系列的良好市場接受度。通路的庫存修正，基本上現在已經算是告一段落了。
- 遊戲顯卡方面，中國市場雖然有受到疫情的影響，但目前也出現了一些正面的跡象。
- GeForce Now 雲端遊戲服務目前的總會員數來到 2500 萬名。
- NVIDIA 與微軟正式簽約，未來十年微軟會將 Xbox PC 遊戲上架到 GeForce Now，包括了Minecraft、Halo等知名作品，以及 Call of Duty (如果併購案順利通過)。
- 專業視覺產品線的業務成長，主要來自於汽車產業與製造業。本業務的庫存修正，預計在今年上半年可以告一段落。
- 營運費用的部分，未來數季NVIDIA 預計要保持在目前的水準不再增加。
- 目前 NVIDIA 的軟體營收已經來到數億美元的規模，仍在持續創下新高。
- NVIDIA 目前預期第一季的資料中心營收，無論是 YoY 或者是 QoQ 都會成長。
- 被問到 AI 快速發展下，ASIC 會不會成為競爭對手？黃仁勳認為NVIDIA 的架構具備通用性，以及掌控了AI 運算的全部加速環節，是 NVIDIA 的優勢。
- 過去六十天，使用 NVIDIA 的Hopper 與Ampere 架構進行的推論運算用量基本上是暴衝的，這也讓 NVIDIA 對於今年的需求看法有了很大的調整。
- NVIDIA 認為AI 硬體市場的總規模為 3000 億美元，軟體市場也是 3000 億美元。
針對於 NVIDIA 2022 第四季的財報，Miula的看法如下 –
- 無疑的，對於 NVIDIA 來說，最壞的日子已經過去了。顯卡事業明顯的已經來到最底部開始反彈，而資料中心業務，雖然在第四季明顯開始走緩，而且原本理論上第一季會更加疲弱，但生成式 AI 在今年初的爆發，將會替 NVIDIA 資料中心業務提供額外的柴火，讓其營收成長重新加速。原本我估計資料中心 QoQ 與 YoY 在今年第一季很可能都會出現衰退，但現在 NVIDIA 給出都會成長的指引，代表他們已經看到非常強勁的新增需求。目前我估計 NVIDIA 的資料中心業務，在 2023 年可以有 20% 的年成長率。
- 在過去兩年，我們多次提到，NVIDIA 最關鍵的業務，已經從遊戲顯示卡業務，轉換到資料中心端的人工智慧運算需求。隨著過去一年兩個業務營收的黃金交叉，以及現在AI 風口的大爆發，我想這已經會成為市場的共識 – NVIDIA 不再是個顯卡公司，而是個 AI 計算公司。
- 雖然AMD 與 Intel 也都推出各自的產品想要搶奪 AI 運算的市場，但 NVIDIA 的最新一代 H100 晶片，考慮到其運算效能與支援度，仍然會是此領域的首選。至少在未來一兩年內，NVIDIA 在 AI 運算方面是沒有足以一提的競爭者的。
- 在遊戲顯卡業務方面，除了原本的衰退似乎已經在去年第三季打底了以外，目前看來，爆發的生成式 AI 需求，也會有助於終端顯卡的銷售。舉例來說，Stable Diffusion 的算圖需求，就會讓 NVIDIA 高階遊戲顯卡產生額外的市場需求，這對於 NVIDIA 持續消化上一代顯卡庫存會有明顯的幫助。
- NVIDIA 的車用事業，如同我們在前幾次財報分析中所說的，將會在未來兩年進入爆發成長期，估計今年的營收成長將會突破 100%。事實上，在目前市面上的智慧自動駕駛系統中，NVIDIA 無疑的是極少數具備能夠接近特斯拉等級能力的系統。NVIDIA 目前的客戶主要還是以電動車新品牌為主，但我估計大廠在未來幾年會逐步認清現實，慢慢地陸續地開始加入NVIDIA 陣營 – 包括了Volvo、Benz、Hyundai 等車廠都已經開始在部分車款上，嘗試著與 NVIDIA 合作。
- 在本次分析師電話會議中，軟體與服務營收，成為了一個被追問的重點。即使目前 NVIDIA 尚未將其軟體與服務營收獨立報告，但這個日子應該不遠了 – 我估計在一年之內，NVIDIA 很可能就會將其軟體與服務營收獨立報告。而這以商業模式來說，很可能會是比純粹銷售硬體更好的模式。以這次宣布要跟各大雲端服務業者合作推出的 DGX Cloud 服務來說，比起純粹銷售 DGX 伺服器，這會對於客戶的入門更加友善，就如同傳統的伺服器硬體轉型成雲端服務一樣。另一方面，以雲服務取代硬體產品銷售，營收也會更加穩定，甚至還有更好的毛利率。
- 最後一點，算是一個突發奇想。本來 NVIDIA 上一代的 AI 運算 GPU A100，在次世代 GPU H100 正式量產後，理論上應該要下台一鞠躬，畢竟 H100 無論在訓練或者是推論方面的計算能力都屌打 A100。但是現在生成式 AI 大爆發，H100 很明顯的供不應求，會受限在台積電五奈米製程的產能。而由於 A100 是採用台積電的七奈米而非五奈米製程，其實是不會排擠到 H100 的產能的。如果 NVIDIA 還能夠搶到台積電七奈米的製程，那或許 NVIDIA 可以持續生產甚至增產 A100，來賣給那些搶不到 H100 的客戶，把這上一代的晶片的殘餘價值利用殆盡？
結論
從加密貨幣挖礦、元宇宙，到現在的生成式 AI，NVIDIA 真的是一間很神奇一直站在風口上的公司。不過，這樣的神奇，不完全是憑運氣而來的，若非 NVIDIA 持續推廣與深耕GPU 運算這個領域，或許 GPU 運算現在也不會能有目前的運用廣度。另一方面，NVIDIA 也必須持續保持這個領域的優先地位，才能夠成為真正的獲利者 - 無論是其 GPU 的運算效能，對於AI 運算的支援，以及 CUDA 架構的投資，這都不是一天能夠建造成的羅馬。目前 NVIDIA 正在籌畫的下一個大棋，很可能是 Omniverse 內的元宇宙與 AI 運算，這會不會在三五年後，正式開花結果成為 NVIDIA 幾年後的下一個大風口呢？讓我們繼續看下去吧。
本期科技巨頭解碼的商業思考
前一陣子我看到一個黃仁勳的專訪，主持人問他說他是何時開始規劃現在的 AI 運算帝國的，我記得他當時的回答是，從一開始他創立 NIVIDA 的時候就有現在的藍圖了。老實說，這某個程度頗違反我的商業理念，我一向不太相信這種一二十年前就預估到未來的發展而且還真的能夠一步步實現計畫的說法 - 如果是在一些商業雜誌上看到，我會覺得這根本就是事後說個美化的故事 – 就跟古代的所有帝王立傳一樣。不過，如果我們仔細看 NVIDIA 的歷史，CUDA 架構的確是在十六年前的 2007 年推出，但也直到最近四五年才開始爆發性的成長，NVIDIA 的確是在機器學習爆紅之前十年，就開始打造這整個 GPU 運算的核心。或許 NVIDIA 剛創立時就有這樣的想法的說法可能誇大了點，但 NVIDIA 的確是很早期就有開始規劃 GPU 運算的大局。當然，NVIDIA 在規劃 GPU 運算時，也未必真的有想到整個機器學習/深度學習領域會是他們完美大展身手的場合 – 在那個年代，相關的研究還是比較停留在學術界。不過，我相信，在黃仁勳的心中，一直有著 GPU 運算的大願景在那邊。而這樣的願景與深耕，最終也迎來了 NVIDIA 現在的豐收，這在企管分析個案中，絕對是少見的好故事。
而你會相信哪一個版本？究竟是黃仁勳很早就看到了 GPU 運算能夠帶來人工智慧需求的爆發，一開始就做出了完整的藍圖規畫並且持續執行，還是黃仁勳其實是只有一個 GPU 運算的大概念與夢想，在一步步往前走的時候，正好遇到了機器學習的這個巨大應用場景，帶點運氣成分的迎來大爆發呢？這個答案，我相信會反映出你自己的核心商業思惟。
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