NVDA 24Q1 財報 - 競爭力領先之外，AI 產業大趨勢也站在輝達的這一邊 | 科技巨頭解碼#228

全世界最矚目的 AI 概念第一股 NVIDIA 輝達，正式在上周發布了 2024 第一季的財報 (公司財務年度為 2025 Q1，實際日期為 2024 二月到四月期間)，再次繳出了擊敗市場預期的成績單。而在財報之後，華爾街也給出了熱烈的回應，NVIDIA 的股價正式突破 1000 美元大關，市值也衝上了 2.6 兆美元，成為僅次於微軟與蘋果，全世界市值第三高的公司。而在背後推動這一切的，當然就是 NVIDIA 強大的 AI 產品線，以及市場瘋狂的拉貨需求。究竟 NVIDIA 這場派對可以繼續開多久，接下來會是更加燦爛亮眼還是會開始轉弱呢？就讓本期的科技巨頭解碼，帶著大家一起深入解讀本次的 NVIDIA財報。

GB200 NVL72 是輝達新一代主推的系統

營收與獲利

本季 NVIDIA 的營收，來到了 260.44 億美元，再次創下歷史新高，年成長率也達到了 262.1%。在毛利率方面，本季 NVIDIA 的毛利率來到 78.4%，也同樣創下歷史新高的紀錄，很明顯的展示了 NVIDIA 在 AI 運算市場仍具備極度強勢的地位。

在營業利益上，即使本季 NVIDIA 的費用比起去年大增了 39.4%，但由於營收的增長大幅超越了費用的增長，營運槓桿實際上是增加的，讓 NVIDIA 本季的營業利益來到了 169.09 億，年成長率高達 690%，營業利益率也來到了 64.9% 的超級高點。

在淨利部分，本季 NVIDIA 的淨利來到了 148.81 億美元，對比去年同期成長了 628.4%，每股的 Diluted EPS 來到了 5.98 美元。

整體而言，NVIDIA 仍處於一個需求大爆發的快速成長階段，未來幾季在營收面應該仍會維持強勁的成長。而在營運槓桿大幅增加下，獲利能力自然就是最大的受惠者。放眼未來數季，NVIDIA 應該都能夠維持營收與獲利的強勁成長趨勢。

重點數據

在輝達的四大業務線中，資料中心業務的營收本季來到了 225.63 億美元，年成長率高達 426.68%。但若我們進一步看季增環比的數字，則可以看得出成長似乎已經開始隨著量體放大而逐步趨緩 – 資料中心業務本季營收的季成長率為 22.6%，低於前兩季的 26.8% 與 40.6%。

在遊戲顯卡業務部份，本季營收來到了 26.47 億美元，年成長率來到 18.17%，已經是連續第四季交出了正成長。

在專業視覺產品業務部分，本季 NVIDIA 的營收來到了 4.27 億美元，年增 44.75%。在車用業務部份，輝達本季的營收則是來到了 3.29 億美元，年增 11.15%，脫離了上一季衰退的窘境，重新回到了成長加速的狀態。

未來展望

對於今年第二季，NVIDIA 認為營收將會達到 280 億美元，有上下兩個百分點的誤差。預計今年全年的毛利率會維持在 74% - 76% 的區間。

分析師電話會議重點

• 在資料中心業務中，AI 運算的收入年成長超過五倍，網路產品的收入年成長率超過三倍。
• 資料中心業務的成長，主要驅動力來自於企業與消費者向網路公司的需求。大型雲服務業者持續部屬 NVIDIA 的 AI 基礎建設，佔總體輝達資料中心業務的營收約 44%-46%。
• 對於雲服務業者來說，每花一元購買 NVIDIA 的 AI 基礎建設，他們可以在未來四年賺到五塊錢。
• 特斯拉購買了 35000 個 H100 GPU 來訓練其自動駕駛模型，Meta 則是購買了 24000 個 H100 來訓練其 Llama 3 模型。這樣的基礎設施，是 NVIDIA 認為所謂的 AI 工廠。NVIDIA 在本季，建置的一個最大的 AI 工廠，規模達到了 10 萬顆 H100 GPU。
• NVIDIA 認為，隨著 生成式 AI 逐步進入更多的網路應用中，未來推論運算的需求會持續增加。NVIDIA 認為，推論需求大概佔了目前他們資料中心業務的 40%。
• 中國市場的資料中心營收因為科技管制而大幅下降，輝達預期中國市場未來還是會高度競爭。
• 透過 CUDA 演算法上的更新，H100 在大型語言模型上的推論加速了超過三倍，這讓大型語言模型的服務成本大幅下降。
• H200 產品線已經在生產中，預計在第二季會開始出貨。第一個 H200 的系統已經交付給 OpenAI 並用來運算 GPT-4o。H200 的推理性能是 H100 的兩倍。
• 每花一美元購買 H200 系統，Llama 3 的服務商可以在四年內賺進七美元的收入。
• 雖然 H100 的供應狀況大幅改善，但 H200 目前的產能仍然受限。而 Blackwell 架構的新 GPU 已經進入了正式生產。
• NVIDIA 認為，對於 H200 以及 B100/B200 的晶片需求，到明年都會超過輝達的供給能力。
• Grace Hopper 超級晶片 (GH200) 已經開始量產出貨。
• 網路產品業務的成長，主要動能來自於 InfiniBand 產品線。本季此業務因為供應鏈狀況而出現季減狀態，但預計下一季就會恢復季增。
• NVIDIA 的Spectrum-X 乙太網絡解決方案，能夠比傳統的乙太網路提供 1.6 倍的 AI 運算網路傳輸效能。
• 輝達預計 Spectrum-X 將在一年內將成為一個年營收數十億美元的產品線。
• NVIDIA 認為，Blackwell 架構新晶片，在總擁有成本 TCO 與能耗上，會比 Hopper 架構好上 25 倍。
• Blackwell 在上市時立刻會交貨的客戶已經包括了亞馬遜、谷歌、微軟、Meta、OpenAI、甲骨文、特斯拉等。
• 遊戲顯卡部分，RTX 40 Super 系列新顯卡市場反應良好。輝達所推出的軟體方案，讓這些遊戲顯卡都能在 PC 上展現良好的 AI 推論能力。
• 生成式 AI 與 Omniverse 的需求，推動了專業視覺產品業務的成長。
• 汽車業務部分，自動駕駛方案是主要成長的動力。下一代的 NVIDIAIDIA DRIVE Thor 產品正在取得更多的汽車客戶。
• 輝達將進行 10:1 的股票拆分。
• 黃仁勳認為，AI 正在取得更強的計畫與理解能力，未來將會從資料取得的模型，變成提供解答與技能的模型。
• Blackwell 架構 GPU 已經在生產中，預計在第三季會開始量產，並在第四季客戶就能在雲服務上直接使用。
• 由於 Blackwell GPU 的產品組態有很多種，客戶將可以很容易的升級。
• 被問到現在的銷售是否有可能有提前拉貨或囤積的狀況，黃仁勳的回答是真正的需求就已經巨大到不可思議的程度了，不需要擔心這個問題。
• 黃仁勳認為產品換代到 Blackwell 這件事不會影響 Hopper 系列的銷售，因為市場上對於這些 GPU 的需求是無法等待的。
• 被問到大型雲端業者的自製晶片是否會對 NVIDIA 造成威脅，黃仁勳的回答是 NVIDIA 提供的是一整套的解決方案，而 NVIDIA 平台的多功能性將會對資料中心業者非常重要，是成本最低的選擇。
• AI 模型的速度競賽，讓所有大型科技公司都無法減緩採購 GPU 的速度，無法等下一代性能更好的產品推出再買。
• 黃仁勳認為，NVIDIA GPU 的多用途性，將會讓這些產品比 ASIC 晶片在市場上更強健。
• 黃仁勳認為，Grace Hopper 的整合能力是 X86 CPU 無法做到的。
• 黃仁勳表示，NVIDIA 目前的產品迭代速度是一年有一款新晶片，可以預期他們未來還會持續推出新世代產品。

針對於輝達 NVIDIA 2024 第一季的財報，Miula 的看法如下 –

1. 以整體 AI 運算市場的大趨勢來說，下面幾件事正發生 – 新一代大型語言模型的開發競爭、多模態模型的算力需求提升、企業導入生成式 AI 與客製模型的需求、應用軟體導入 AI 後的推論需求、其他神經網路模型典範的持續推出，這上述的每一件事情都會推動 NVIDIA 的 AI 軟硬體解決方案的需求，而這將帶給 NVIDIA 在營收成長面上，非常強勁而且看來可以持續的推動力。
2. 一個在營運上最明顯的例子，就是即使明知輝達即將推出新一代效能更好的 Blackwell 架構晶片，但本世代的 Hopper 晶片銷售並未趨緩，在市場上仍被持續掃貨，毛利率也維持在驚人的高檔。因為在 AI 模型開發上的競爭加速，所有的廠商都會需要更強大的算力，盡快訓練出新一代的模型，而採用輝達的 GPU 是達成這個目標的最佳手段。
3. 考慮到從去年第二季開始，資料中心的基期開始明顯墊高，未來輝達資料中心業務的營收成長率會開始出現顯著放緩。這是量體爆發性成長大幅放大後的必然現象，並不是什麼值得擔心的問題。估計未來三季加總的資料中心營收年增率，會從本季的 426.68%，下降到 80% - 100% 的區間。長線來看，合理的預期是 NVIDIA 資料中心的營收未來十年的複合成長介於 20% - 35% 的區間。今明兩年輝達的成長率數字還是會遠高於這個水準。
4. 目前看來，輝達 AI 運算的主要競爭對手都無法對其業務產生夠大的威脅 – AMD 的競爭產品 MI300 在軟體生態系的不足下，業界接受度非常有限。而 Intel Gaudi 3 目前在市場上的量體也距離輝達非常遙遠。在 ASIC 晶片部分，理論上應該可以吃掉一部分輝達 GPU 的推論需求，但考量到整體市場的需求量體持續擴大的速度，以及新型態 AI 模型的發展，這部分被 ASIC 晶片吃掉的需求應該也不會對輝達的成長造成影響。
5. 輝達的 Blackwell 架構對比 Hopper 架構，在核心運算能力上並沒有突破性的進步。但輝達透過軟體方面的更新，以及產品硬體配置上的改變，仍然大幅提高了產品的競爭力。這顯示出輝達無論是在軟體護城河上，或者是產品創新能力上，都仍然是業界遙遙領先競爭對手的等級。
6. CUDA 技術與生態系的護城河仍然強大，是輝達持續具備的競爭優勢，但目前看起來 oneAPI 在未來數年會開始追近距離。要勝過 CUDA 多年的基礎應該是不可能的，但只要差距拉近，輝達的競爭對手的市場性就會提升。不過，如同上面所說的，很可能市場成長性的正面影響力會大於競爭帶來的負面影響。
7. 輝達 AI 運算的中國市場前景，建議仍以保守角度看待，沒有預期沒有傷害。
8. 遊戲顯卡業務的表現，在端點 AI 運算需求的推動下，繳出了比我原先預期更好的成績。整體而言，輝達的遊戲顯卡業務，未來將會同時受到高階遊戲以及端點 AI 兩個需求的推動。目前看來，未來兩年應該都會有高於兩位數百分點的成長率。
9. 專業視覺產品線的部分，輝達的說法是受惠於端點 AI 運算，以及 Omniverse 的需求。目前 Omniverse 在 AI 的大浪潮中，相對低調而且並非外界關注的重點，但我認為 Omniverse 以及數位雙生 Digital Twins，未來會有非常高的機會重新回到主舞台上 – 這裡所創造出來的價值以及滿足的需求，都是很真實的。
10. 車用業務在短暫衰退後恢復成長，代表了整體中國新能源車快速智慧化上的需求拉升。在特斯拉 FSD 作為領頭羊對標下，中國車企絕對會加速在自動駕駛上投資的速度，而這最大的受惠者就是輝達。另一方面，我也看不出歐美大車廠有不跟上的能力，即使動作可能會較慢一點。
11. 雖然機器人業務在目前是很熱門的話題，但對於輝達的營收貢獻，很可能要到明後年才會比較有明顯的發酵。不過，長線來看，輝達將與特斯拉並列兩個在機器人業務最主要的贏家。

結論

透過單一業務 – AI 運算產品線，就能夠讓一家公司追到跟微軟與蘋果兩大超級科技巨頭接近同等級的規模，這實在是一個不可置信的成就，但輝達達成了。這也告訴我們，AI 這個浪潮到底有多大的潛力，以及輝達在這領域有多麼的領先。大格局基本上就是 – AI 運算在未來十年會成長十倍，而輝達又將吃掉這塊大餅的最主要部分。即使極高的獲利溢價，理論上會透過市場競爭而逐步消彌，但輝達透過技術領先、護城河、商業策略、以及執行力共同打造出來的競爭力碉堡，目前看起來幾乎是找不到弱點的。當然，現實永遠有機會會出乎意料，所以就讓我們，持續看著輝達這艘大船，是否能一直一帆風順的開在航道上吧。

本期科技巨頭解碼的商業思考

Positive Story Happening – NVIDIA 正在發生的正面敘事

• AI 運算需求在未來十年會有高度的成長
• AI 正在逐步進入企業應用，發揮生產力價值
• 未來還會有除了 LLM 以外的其他類型模型需要巨大算力需求
• 多模態模型的算力需求比純文字 LLM 更高
• 自動駕駛 AI 的典範正在全面轉移到純視覺神經網路
• 機器人產業前景看好
• 智慧汽車需求開始回溫
• 顯卡業務回溫，進入良性成長周期
• 競爭對手短期內無法造成有意義的威脅
• CUDA 生態系的護城河非常強大

Negative Story Happening – NVIDIA 正在發生的負面敘事

• 大型雲服務業者仍在努力發展其自有 AI ASIC 晶片
• 高毛利會吸引更多競爭者投入