英偉達業績沖天，看來只有黃仁勛能打敗黃仁勛了！

Key Points

1、英偉達本季營收135億美元，不僅遠超5月份發佈的業績指引，也比分析師普遍預期的業績要好，受此利好，英偉達股價一度抬升超過8%。

2、英偉達強勁增長的勢頭將延續，下一季營收預計高達160億美元。英偉達強勁業績表明，生成式AI帶來的影響或許比一般人想象的更大，可預見範圍內看不到需求下降趨勢。

3、之前普遍預計的產能問題並沒有拖累英偉達營收，黃仁勛表示英偉達正在通過和其他公司合作等手段力圖提升產量，本年度剩下的時間和明年英偉達產品的供應將「大幅增加」。

4、英偉達提供了完整的加速計算解決方案，既包括硬件，也包括各種軟件服務。這維護了英偉達在市場中的領先地位。短時間內還看不到任何競爭對手能系統性挑戰這一點。

以任何標準看，英偉達的最新財報都讓人震驚。

截止 7 月，英偉達本季收入同比增長翻倍達到 135 億美元，貢獻了 103 億收入的數據中心業務營收暴增 171%。利潤同比增長超過 800%，環比也超過 200%。

上述指標每一項都高於華爾街分析師的預期，與此同時，英偉達給出下一季營收預測更讓市場震驚，160 億美元的營收預測意味着高達 170%的同比增長，在如此重大利好消息的推動下，英偉達股價強勁上漲 8%，衝破 510 美元關口。

這份財報意味着英偉達的增長遠沒有到盡頭，市場對於生成式 AI 爆發意味着什麼的理解可能還不夠充分。

英偉達 GH200 Grace Hopper超級芯片

一、超越所有預期

財報發佈前，英偉達的股價大致在 460 美元附近，而主要券商和分析機構對英偉達股價的預測大致位於 500 到 520 美元之間。隨着財報的發佈，英偉達股價極速上揚，直接衝破了 510 美元關口。這讓分析師們給出的預測顯得過於保守。

這還不是英偉達打敗的唯一預期。本季度135 億美元的營收比英偉達自己在 5 月底給出的指引高了 25 億美元，也比分析師們平均預計的 125 億美元多了 10 億。

換而言之，大家想到了英偉達的業績或許會很好，但未曾預料到會好到這種地步。畢竟上個季度英偉達的總收入只有不到 72 億美元（數據中心業務則是 42.8 億美元）。指望一個硬件公司，一個季度的營收提升一倍（如果只算數據中心業務的話，提升超過 145%）這看上去當然不太符合常理，過去 11 個財年，英偉達的季度收入都沒有超過 100 億。

然而事實已經雄辯證明，你顯然不能用常理去理解英偉達和黃仁勛，實際上，本季度的營收是歷史性的突破，是整個半導體業界史上最大的單季增幅。

換而言之，整個市場都低估了生成式 AI 的爆發帶來的影響。

黃仁勛

二、避險情緒與對需求的理解

市場相對的保守態度，一方面體現出了對生成式 AI 爆發理解的不充分，另一方面代表了一種避險情緒。

先説避險情緒。除了 AI 芯片外，整個半導體需求都在走弱。英偉達在整個半導體行業和科技股中幾乎處於一枝獨秀的狀態，它是標普 500 指數成分股中表現最佳的股票，今年美股上漲的主要推手，起到幾乎定海神針般的作用。

整個市場依賴一隻股票的表現這顯然不太正常，因此在業績發佈前的一個月英偉達的股價漲跌互現，顯示市場遊移不定的情緒，因為英偉達的業績哪怕只是稍不如意，恐怕就會引發整個股市劇烈震盪。

更何況英偉達還有產能的問題無法解決，更長期看，對 AI 芯片的需求在何時見頂也是個問題。

在財報發佈前，市場上已經開始有把英偉達同思科相提並論的論調，思科是上個世紀末互聯網泡沫中跌幅最大的股票之一，而在泡沫破裂前，它的增長曲線和英偉達如出一轍，而它們倆恰好還都是硬件公司——推高思科股價的原因是人們當時認為思科提供的基礎設施對建設互聯網來説是必不可少的，這也很像大家目前對英偉達的理解。

這就回到了對生成式 AI 需求的解讀上，也是財報電話會上黃仁勛被問到的一個核心問題——生成式 AI 帶來的增長在多大程度上是可持續的？

黃仁勛給出的邏輯是這樣的。全球目前的數據中心規模是 1 萬億美元，而每年的資本支出規模在 2500 億美元左右，這些支出在整個經濟大環境下行的背景下，都傾向於導向最為經濟、最有性價比的方向，也就是加速計算，英偉達在這方面擁有優勢，包括 H100、A100 在內的整個HGX 系統是營收最大的驅動力。

因此，對需求的可預見性至少在明年是充分無疑的，當然如果你完全接受老黃的理論的話，數據中心更新換代的周期將長達 10 年。

趨勢非常明顯，平臺正在轉變。英偉達不遺余力為市場的預期帶來充分確定性，這種確定性從財報的營收上反映了出來，截至目前所有的信號都是高度樂觀的。

黃仁勛在 SIGGRAPH 2023 大會上展示最新的基於 GH200 的超級計算機。

三、解決產能

在這份財報擊碎了市場有關需求泡沫的任何不確定性后，人們的另一個關注點就來到了更實際的層面——產能。

英偉達不直接生產芯片，HGX 系統中最重要的芯片 H100 採用了名為 CoWoS 先進封裝技術，目前只有臺積電能夠提供。

換而言之，目前 H100 供應如此緊缺的最大原因就是 CoWoS 產能不足，它也是市場上某些悲觀論調的來源，決定英偉達產能的很大程度上並不是英偉達自己，而是臺積電。

根據品玩了解到的情況，臺積電已經在臺灣多地佈局了先進封裝產線，公開報道中最新的一個位於臺灣新竹科學園區，但量產時間預計要到 2027 年第三季度。

這種進度的緩慢除了技術工藝上的複雜性之外，臺積電對CoWoS 產能擴充緩慢也和其自身運營邏輯有關，儘管 AI 需求未來五年將以 50%年均增長率成長，但它的總需求只佔臺積電營收的一成左右。在整個半導體行業需求不振的情況下，臺積電產能擴張步伐顯然只能循序漸進。

英偉達解決產能瓶頸的辦法是擴大供應商範圍，在電話會議上黃仁勛表示英偉達會「與其他公司合作以補充臺積電的封裝能力」，儘管一如既往，英偉達沒有給出任何明確的數字，但總體來看，今年下半年和明年，芯片的供應量將「大幅增加」。

這符合半導體產業周期，一般來説芯片產能都會提前6 個月左右規劃，這個季度是訂單反映到財報中的第一個季度，隨着計劃好的產能逐步擴張，下個季度營收勢必會相應提振，這正是英偉達給出 160 億美元下季度營收預測的基礎邏輯。

英偉達另一個旨在解決 CoWoS 產能問題的對策是推出 L40S 芯片，儘管它同樣適用的生成式 AI，但卻沒有采用CoWoS 技術和高性能內存，這意味着它的產能更好提升。

在 8 月的 SIGGRAPH 2023 上剛剛推出的時候，有人一度認為L40S將會打亂英偉達的產品線——L40S 在大模型性能方面比 A100 還強。但黃仁勛在電話會議上明確否認了這種觀點：L40S 的定位更傾向於對預訓練模型進行微調，同時它採用了標準化設計，因此很容易安裝和進行超大規模的擴展，這和 H100 構建的專門的大規模語言模型訓練的系統是不同的。

英偉達 L40S GPU

四、是產品，更是解決方案

對 L40S 產品定位的詮釋，充分展現了英偉達對整個加速計算產品線的佈局與理解。

首先是迭代迅速，黃仁勛幾度談到了英偉達產品的更新周期——不是 2 年，而是 6 個月。這種黃仁勛速度本身就讓人印象深刻，5 月在臺北電腦展上介紹的DGX GH200年底就會上線，GH200 芯片則在本季度就會出貨，它的升級款，8 月剛剛發佈的採用更先進內存的 GH200 芯片則在明年 2 季度出貨。

就像每兩年升級架構一樣，有規律的更新速度實際上穩定了所有人對英偉達產品性能的預期。

另一方面值得指出的是，英偉達的產品線實際上不是圍繞算力，而是圍繞加速計算本身展開的。它本質上是一種軟硬件協同的解決方案。

H100、A100、L40S 以及RTX 系列 GPU 以及 DGX Cloud，它們涵蓋了從訓練大模型，到微調，再到數據科學工作流，以及三維設計和數字內容創建等各種需求，算力佈局從本地到服務器再到雲端無一遺漏。

但這不是英偉達加速計算解決方案的全部，名為 InfiniBand 的網絡技術可以大幅提升網絡吞吐量從而更好提升擴展 GPU 的性能，針對傳統的以太網，英偉達也能用 Spectrum-X 技術來加速優化。實際上英偉達的技術儲備涵蓋了加速計算的多個方面。其中許多技術被放在了產品中，並沒有單獨售賣。

英偉達 Spectrum-X 

軟件方面也是如此。僅就大模型來説，英偉達還有開發大語言模型的 NeMo 平臺，名為 Picasso 的生成式視覺模型，為遊戲角色提供智能對話能力的 Avatar Cloud Engines，以及 AI Enterprise 等加速庫和預訓練模型套件等等一系列工具，它們基本上也都集成在了英偉達的硬件產品線中。這些軟硬件協同起來不僅可以實現對加速計算的端到端優化，而且強化了英偉達在加速計算領域的優勢。

競爭對手或許可以在某些硬件指標上領先英偉達，但無法在整個生態層面同英偉達競爭。

五、對手還未出現

英偉達在發佈財報時宣佈了 250 億美元的股票回購，這意味着英偉達自己對股價的展望也趨向樂觀。

最激進的分析師已經給英偉達的股價給出了 1000 美元的估計，整個市場都因這份出色的財報瀰漫着一股顯而易見的樂觀和興奮情緒。目前看，包括 AMD 和英特爾在內的競爭對手都沒有對英偉達形成真正的挑戰：AMD 的 MI300系列產品要到第四季度纔出貨，根據品玩從供應鏈瞭解到的情況，也採用了CoWoS 技術的AMD 新GPU不僅同樣受困於產能瓶頸，而且在良率提升方面進度遠遠落后。至於英特爾的 Gaudi2 芯片，它在軟件層面的優化升級要到四季度才能完成。

因此，這份出色財報發佈的時間點，恰好落在了英偉達獨享生成式 AI 爆發紅利的區間，目前看，這波增長還沒有任何慢下來的趨勢，站在獨孤求敗位置的英偉達真正的對手或許只有自己。