比毒品還難買到的Nvidia晶片

真的是漲瘋了!車上的很爽，車下的很焦慮...

美國國會議員裴洛西，在去年NVDA股價漲了200%後，竟然還敢又大手筆買入NVDA看漲期權！事實證明，她又再次賺翻了！！

裴洛西的NVDA看漲期權

英偉達的業績頂住了的壓力，不僅做到了全球投資人的期望，還超預期。

不誇張，全球的經濟都靠NVDA這幾個小小的晶片推動著。

有很多想寫的，但一下寫不完這麼多，讓我拆開來，一點一點和大家分享吧!

本篇內容涵蓋：

• 飆高的毛利率，我們看到了英偉達絕對的壟斷和不可質疑的議價能力；

• 比毒品還難買！從飆升的需求和AI晶片價格，我們看到了供不應求的情況；

• 生成式AI的市場競爭格局。我們看到了最容易把握的就是半導體。

之後的文章我們會更深入地談到以下內容：

• 供不應求解除？！從實現的營收和公司的指引，我們看到產能能夠跟上，也稍微消除了投資人對供不應求風險的擔憂；

• 客戶也是敵人！從各大科技巨頭的焦慮可以看到，大夥兒急起猛追，各自開發自家AI晶片。我們發現了越有利可圖的市場，競爭越激烈。沒有永遠的朋友與客戶。好賺的，客戶也會想辦法減少對英偉達的依賴。競爭也是投資人最擔心的。

• 真正的競爭優勢：英偉達真正的競爭優勢不是GPU，而是GPU+CUDA+SaaS。五塊錢就買進英偉達股票的木頭姐，開始在獲利了結賣股票了。她認為AI風口上，硬件只是一小小部分，更令人期待的是軟件。難道黃仁勳不知道嗎?

• 英偉達的估值貴嗎? 英偉達的指引 VS. 市場的預期。後市還有多少空間?

－－－－正文開始－－－－

一、飆高的毛利率

毛利率是公司競爭優勢與議價能力的縮影。

前！

所！

未！

有！

2024財年，英偉達的毛利率，

在一年內跳漲了16個百分點！

從前一年的57%，擴張到了73%。

我這些年來，

看過這麼多公司財報，

從來沒有看過這種事情＠＠。

23年行業特別差，

但若再跟前一年，

22年65%比較，

那也擴張了8個點！

真的是太誇張了！

從上圖可以看到，

英偉達過去十年的毛利率趨勢。

英偉達的毛利率，

在疫情前的十年，

穩穩地從50幾，

慢慢地提高到了60幾。

突如其來的COVID，打亂了所有人的節奏。

地球在生病，病毒在肆虐，無情地帶走一條條人命。

但活著的人日子還是得過，

社畜待在家還是得打開電腦，

跟老闆開會，跟客戶拉生意。

遠程辦公、線上上課與各種影視和遊戲娛樂的需求激增，

導致半導體的需求激增。

但供應鏈破碎脆弱不堪。

供給趕不上需求一夕激增，

於是價格飆升。

各國政府忽然意識到，

晶片製造與技術是如此重要又稀缺的資源。

從台積電、三星到Global Foundries；

從先進製成到成熟製程，

都在這幾年大力擴大產能。

然而，典型的周期性行業問題還是出現了。

供需調節經常會失衡！

經濟放緩，終端消費產品庫存積壓。

晶片的採購也就放緩了。

進入2023年，英偉達也遇到一樣的問題，毛利率掉到了57%。

跟他的小老弟AMD比較，

同樣也是無廠房的晶片設計公司，

很明顯兩家公司不在同一個level上。

AMD過去十年從30%多，提高到了40%多，穩下來了。

二、比毒品還難買到!

2023年3月21日，Nvidia推出H100。

各界科技大老開始手刀搶貨。

當時，馬斯克在採訪上這樣說到:

「我們至少需要3~5萬個H100，除了模型訓練之外，還有inference也需要。這是NVDA AI加速運算的最新技術。目前這晶片比毒品還要難買到！而且是難很多！」

馬斯克談H100

AI的晶片分兩大類，訓練跟推理。

訓練就是在＂教育＂這個機器大腦中所使用的晶片，

推理就是用在AI模型訓練完之後的開始＂應用＂時所使用的晶片。

馬斯克講得很清楚了吧！

毒品只是違法而已，但供給還算是輕鬆愉快的！

弄一點原料，弄一個量杯器具，找個空間，再找個化學老師，很快可以搞定。

經典必追美劇絕命毒師

(離題了...)

但英偉達的GPU技術有他的稀缺姓，台積電的產能更是稀缺！

Source: CNBC

美國投行Raymond James的分析師說，

Nvidia H100晶片售價至少落在$25,000~$40,000美金，

在eBay上甚至可以賣得更貴，

但成本可能只有$3,320左右。

這代表H100的毛利率高達90%！

我發現，PCHome24小時購物也有H100，但不是24小時出貨 😂😂現在下單，預計要兩個月後才到貨。

臉書的小渣去年說到，

「2024年底以前，我們至少要採購到35萬顆H100。

小渣說，算上其他家的GPU，我們大概需要60萬顆H100的算力。」

三、生成式AI的市場競爭格局

從毛利率是企業競爭優勢的證明，市占率也是。

絕對的壟斷帶來絕對的利潤率。

在生成式AI的這個新世界裡，現在大致上可以分成三大類:

(1) 最上游的AI晶片供應:

GPU​行業已經30多年了，AI晶片也已經發展了10年了。競爭格局非常的穩定，Nvidia的市場佔有率高達92%。這是投資人最喜歡的 - 高集中度。為什麼? 因為這代表企業的競爭優勢能成為護城河。企業喜歡穩定。

(2) 模型運算與CSP雲端服務平台: OpenAI市佔率四成，微軟3成，後面接著AWS8%，和Google7%。在雲端市場裡AWS本是領先的，但微軟有office系列產品跟Azure + ChatGPT的組合。我覺得AWS壓力很大。Google落後不說了。

(3) 最下游的軟體開發商: 這是目前發展最初期的。全球的創業者都在這一塊裡面找機會發力。是百家爭鳴的開始，vc創投們也都在找機會。但很難的。競爭非常的激烈，競爭格局會極為分散很多年，一個垂直領域可能會有成千上萬家的新創公司出現，這不是我們散戶投資人現在可以去碰的。但絕對是必須要關注的。

整個AI帶來的商業機會很廣闊，

下游軟體開發行業，爆發的空間大，但確定性最低，風險最高。

半導體行業是目前格局最清楚，確定性最高的，投資人要好好把握。

身為生活忙碌的普通小散戶，

不太懂半島體的知識，

也不清楚各家公司是做什麼，

也完全沒有關係。

我們只要知道個大概就好了。

知道世界的趨勢在哪裡，跟著一起走就可以。

「粗略的正確，好過於精準的錯誤。」

這句話同樣適用。

個股波動大風險高。

但仍有其他半導體相關的ETF和基金可以配置。

半導體是一個典型的周期性產業，

有上行周期，必然也有下行周期，

這個轉折風險是我們要關注的，但短期內還見不到。

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