? NVIDIA：人工智能时代 – 搞英语 → 看世界

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本周早些时候，英伟达公布了其 10 月份季度业绩，全世界都屏息以待，剖析着该公司股价的每一个走势。

虽然华尔街经常关注最新季度的情况，但今天，让我们退后一步，审视一下塑造 NVIDIA 历史性崛起的更广泛趋势。自两年前我们首次在本新闻稿中报道以来，该股已上涨10 倍。 NVIDIA 的盈利能力已经超过了 Alphabet 和亚马逊，并且有望在未来几个季度的净利润方面超越微软和苹果——这是历史书上令人眼花缭乱的上升。

转折点？ 2022 年 11 月，OpenAI 向全世界推出了 ChatGPT。 NVIDIA 首席执行官黄仁勋将此称为“人工智能的 iPhone 时刻”。 ”

两年后，NVIDIA 最新的 GPU 架构Blackwell已开始大规模出货。正如黄先生所说：

“人工智能时代如火如荼，推动着全球向 NVIDIA 计算的转变。随着基础模型制造商扩大预训练、训练后和推理的规模，对 Hopper 的需求和对 Blackwell 的预期（全面投入生产）令人难以置信。”

黄强调了推动这一循环的两个趋势：

平台从编码转向机器学习（IT 现代化）。
人工智能工厂的崛起（新一代人工智能应用程序中出现的新产业）。

人工智能原生初创公司正在蓬勃发展，成功的推理服务也在成倍增加。如果人工智能沿着移动经济的轨迹发展，那么 2009 年就又过去了——Instagram 甚至还不存在——而我们才刚刚开始。

今天一目了然：

NVIDIA 2025 财年第三季度。
人工智能的扩展限制。
通话中的关键引述。
期待什么看。

1.NVIDIA 2025 财年第 3 季度

NVIDIA 的财年于 1 月结束，这意味着最近公布的 10 月季度标志着 2025 财年第三季度。我关注的是连续增长（季度环比），这是势头的更好体现。

损益表：

收入环比增长 17%，达到 351 亿美元（超过 20 亿美元）。
- ⚙️数据中心季度环比增长 17%，达到 308 亿美元。
- ?游戏季度环比增长 14%，达到 33 亿美元。
- ?️专业可视化环比增长 7%，达到 5 亿美元。
- ?汽车行业季度环比增长 30%，达到 4 亿美元。
- ? OEM 及其他业务环比增长 10%，达到 1 亿美元。

毛利率为 75%（-1 个季度/季度），符合指引。
营业利润率为 62%（环比持平），与指导一致。
非 GAAP 运营利润率为 66%（环比持平）。
非 GAAP 每股收益 0.81 美元（高于 0.06 美元）。

现金周转：

运营现金流为 176 亿美元（利润率 50%）。
自由现金流为 168 亿美元（利润率为 48%）。

资产负债表：

现金及现金等价物：385亿美元。
债务：85亿美元。

2025 财年第四季度指导：

收入环比增长 7%，达到 375 亿美元（超过 5 亿美元）。
毛利率 73% (-2pp Q/Q)。

那么这一切该怎么办呢？

NVIDIA 的收入增长了 6% ，略高于上季度的 5%，但低于今年早些时候两位数的高增长。这反映了市场的高预期和不可避免的“大数定律”。尽管英伟达的增长依然强劲，但随着竞争的加剧，其步伐自然会放缓。
- ⚙️数据中心占总收入的 88%（环比持平），同比增长 112%，环比增长 17%。数据中心内的关键驱动因素：
  - ⚡计算：Hopper GPU 的需求推动了 22% 的环比增长。这些芯片可实现大规模人工智能模型训练和推理，H200 收入达到“两位数数十亿”。
  - ?网络：由于需求不稳定而连续下降，预计第四季度将恢复增长。针对 AI 的 Spectrum-X 以太网解决方案同比增长了两倍。
- ? 在 GeForce RTX GPU 需求和强劲的返校销售的推动下，游戏收入环比增长 14% 至 33 亿美元。供应限制预计将影响第四季度。
- ?️专业可视化收入环比增长 7%，达到 4.86 亿美元，Omniverse 和人工智能相关工作流程推动了采用。
- ? 由于 NVIDIA 人工智能驱动的自动驾驶和驾驶舱解决方案的广泛采用，汽车收入环比增长 30% 至 4.49 亿美元。
? 由于 Blackwell 产量增加，利润率出现轻微压力，毛利率降至 75%。管理层预计 2026 财年初期产量将进一步压缩至 70 左右，随后随着产量规模的扩大而反弹。运营费用增加，反映了对下一代产品的投资。
?展望未来：Hopper 和 Blackwell 芯片的需求继续超过供应，预计到 2026 财年仍将受到限制。管理层提高供应可视性将支持未来的增长。尽管 NVIDIA 仍处于人工智能革命的前沿，但来自 AMD 和定制人工智能芯片的更严格的比较和日益激烈的竞争可能会带来挑战。

2. 人工智能的扩展限制

越来越多的怀疑论者认为，我们可能正在接近人工智能应用程序可扩展性的上限。然而，黄仁勋仍然乐观，他指出强化学习和推理时间扩展等进步带来的尚未开发的机会。

在 NVIDIA 财报电话会议的问答部分，第一个问题解决了这一关键争论：预训练大型语言模型 (LLM) 的扩展是否已达到极限？

黄提出了一个富有洞察力的观点：

“这是一个经验定律，而不是一个基本物理定律。但有证据表明它仍在继续扩大。然而，我们了解到这还不够，我们现在还发现了另外两种扩展方法。

一是训练后缩放。当然，第一代后训练是强化学习人类反馈，但现在我们有了强化学习人工智能反馈，以及各种形式的合成数据生成的数据，有助于训练后扩展。

最大的事件之一和最令人兴奋的发展之一是 Strawberry、ChatGPT o1、OpenAI 的 o1，它们进行推理时间缩放，即所谓的测试时间缩放。它思考的时间越长，产生的答案就越好、质量越高。”

黄对物理定律（普遍且不变的，如重力）和经验定律（通过实验观察到的模式）之间的比较至关重要。人工智能的可扩展性（一种经验趋势，即通过增加数据和计算来产生更好的模型）不断发展。黄仁勋的言论表明，这些新的扩展方法虽然仍处于早期阶段，但可以扩展人工智能的增长轨迹。

人工智能仍处于起步阶段。 Uber 和 Airbnb 等移动优先应用程序直到 iPhone 推出 3 年后才出现。同样，人工智能最具变革性的应用可能仍即将出现。

3. 财报电话会议的关键引述

首席财务官科莱特·克雷斯：

关于数据中心：

“NVIDIA Hopper 的需求量非常大，NVIDIA H200 的销量连续大幅增长，达到两位数数十亿美元，这是我们公司历史上最快的产品增长速度。”

克雷斯提供了三个主要客户类别的最新信息：

☁️云服务提供商 (CSP) ：贡献了约 50% 的数据中心收入（高于上季度的 45%），其中 Amazon、Microsoft 和 Google 等超大规模提供商处于领先地位。
?消费互联网公司：Meta 及其 Llama 模型是关键参与者，利用 AI 进行代理、深度学习推荐引擎和 gen AI 工作负载等应用。
?️企业：数千家公司正在医疗保健、教育和机器人等行业构建生成式人工智能应用程序和副驾驶。

关于布莱克威尔：

“在成功执行大规模变更后，Blackwell 已全面投入生产。我们在第三季度向客户交付了 13,000 个 GPU 样本，其中包括首批向 OpenAI 提供的 Blackwell DGX 工程样本之一。 […] Blackwell 现在掌握在我们所有主要合作伙伴的手中，他们正在努力建立他们的数据中心。”

Kress 重点介绍了 Oracle 的 Zettascale AI 云计算集群，可扩展至超过 131,000 个 Blackwell GPU。对于 GPT-3 基准测试，Blackwell GPU 的成本比 H100 降低了 4 倍，从而提高了总体拥有成本。

关于 NVIDIA AI Enterprise：

“我们预计 NVIDIA AI Enterprise 全年收入将比去年增长 2 倍以上，并且我们的渠道将继续建设。”

NVIDIA 的软件、服务和支持收入预计今年将超过 20 亿美元。随着 CUDA 兼容安装基础的扩大，这一不太容易受到硬件周期性影响的细分市场可能成为长期增长的基石。如果你在未来十年投资 NVDA，论文的这一部分至关重要。

关于出口限制：

“占数据中心总收入的百分比仍远低于出口管制开始之前的水平。我们预计中国市场未来仍将保持高度竞争。我们将继续遵守出口管制，同时为客户提供服务。”

提醒一下，美国法规影响最高性能水平。

首席执行官黄仁勋：

关于人工智能工厂的比喻：

“我们本质上是说这些数据中心实际上是人工智能工厂。他们正在创造一些东西。就像我们发电一样，我们现在也将产生人工智能。如果客户数量很大，就像电力消费者数量很大一样，这些发电机将 24/7 运行。如今，许多人工智能服务都在 24/7 运行，就像人工智能工厂一样。 [……]这与过去的数据中心不同。”

黄仁勋擅长解释从传统数据中心到专门为新一代人工智能建造的设施的转变。

关于物理人工智能：

“如果你愿意的话，现在有一个全新的人工智能时代，一种全新的人工智能类型，称为物理人工智能。如果你愿意的话，只有那些大型语言模型才能理解人类语言以及思维过程。物理人工智能理解物理世界。

它理解结构的含义，理解什么是明智的，什么是不明智的，什么可能发生，什么不会发生。它不仅能理解，还能预测、推出一个短暂的未来。这种能力对于工业人工智能和机器人技术来说非常有价值。”

NVIDIA 的Omniverse是这一愿景的核心，它支持工业应用的模拟和数字孪生。

关于数万亿美元的机会：

“人工智能时代已经来临，它规模庞大且多样化。 NVIDIA 的专业知识、规模以及提供全堆栈和完整基础设施的能力使我们能够为未来价值数万亿美元的人工智能和机器人机会提供服务。”

从采用人工智能代理的企业到工业机器人投资，黄看到了巨大的、尚未开发的市场。

关于CUDA生态系统：

“每个人都知道，如果他们在 CUDA 和 NVIDIA 架构之上进行创新，他们就能更快地进行创新 […]（这）庞大的安装基础（意味着）您创建的任何内容都可以登陆 NVIDIA 计算机并在世界各地广泛部署从每个数据中心一直到机器人系统的边缘。”

凭借庞大的安装基础，CUDA 可能成为 NVIDIA 的下一个重要增长途径。主要区别是什么？这将是具有类似软件利润的经常性收入。

4. 展望未来

回购继续

NVIDIA 在第三季度保持了积极的回购步伐：

2024 财年为 95 亿美元。
2025 财年第一季度为 77 亿美元。
2025 财年第二季度为 72 亿美元。
25 财年第三季度为 110 亿美元。

虽然这表明管理层对公司前景充满信心，但一些投资者可能会质疑当前的现金流入是否可以更好地用于研发、并购或其他增长举措以维持长期增长。

估值处于十字路口

在我们周二讨论的最新 13F 文件中，引人注目的对冲基金首选股票中明显没有 NVDA，这表明 2024 年持谨慎态度。基金已略微削减了投资规模，但 NVIDIA 仍然是投资者持有最多的股票之一。跳船。

以下是当前的远期市盈率（来自 Ychartz）：

英伟达52 .
AMD 41 。
微软32 .
苹果31 .

尽管市盈率看似较高，但英伟达的估值反映了其盈利的快速增长。第三季度净利润达到 190 亿美元，这并不是像 2000 年思科那样的网络泡沫。NVIDIA 的利润是有形的，而且基本面也很稳固。

数据来自 YCharts

那么有什么问题呢？ NVIDIA 的预期收益在很大程度上依赖于对 Blackwell GPU 的持续需求。但之后会发生什么呢？众所周知，半导体行业具有周期性，NVIDIA 对少数大客户的依赖造成了集中度风险。通信服务提供商转向内部解决方案可能会对收入产生重大影响。

与此同时，竞争正在升温。 AMD第三季度的数据中心收入环比增长了 25%（尽管基数要小得多）。差异化产品能否帮助 AMD 缩小差距？我们最近对AMD 的收益进行了可视化并涵盖了这些动态。

万亿美元的问题

黄仁勋在问答中直接提出了一个关键问题：硬件周期何时进入“消化”阶段？他的回应：

“我相信，除非我们对数万亿美元的数据中心进行现代化改造，否则不会有任何消化。 […] 如您所知，IT 每年持续增长约 20%、30%。假设到 2030 年，全球计算数据中心的价值将达到几万亿美元。我们必须成长为这样的人。我们必须对数据中心进行现代化改造，从编码到机器学习。 […]

它的第二部分是生成式人工智能 […] 如果你看看 OpenAI，你会发现它并没有取代任何东西。这是全新的东西。从很多方面来说，iPhone 面世时，它都是全新的。它并没有真正取代任何东西。因此，我们将会看到越来越多这样的公司。”

这是一个至关重要的片段，表明黄仁勋相信向 GPU 的转变与新一代人工智能的兴起相结合，可以使硬件周期远远超出传统模型。分析师可能低估了这一时间表，因为人工智能开辟了全新的市场。

最后的想法

如果 Chat-GPT 是“人工智能的 iPhone 时刻”（正如黄所描述的那样），那么对于应用经济来说，这就像 2009 年。真正的转型仍在前方，有可能出现更多人工智能优先的公司（下一个 Instagram、Uber 和 Airbnb）。从移动优先到人工智能优先的转变才刚刚开始。

今天就这样！

保持健康并投资！

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披露：我在应用经济投资组合中看多 AAPL、AMD、AMZN、GOOG 和 NVDA。我与应用经济投资组合成员分享我的评级（买入、卖出或持有）。

作者注（这里是 Bertrand ??）：本通讯中表达的观点和意见仅代表我自己，不应被视为财务建议或任何其他组织的观点。

原文： https://www.appeconomyinsights.com/p/nvidia-the-age-of-ai