英偉達(NVDA.US)軟件策略加速領跑 AI芯片霸主堅守市場領先地位

智通財經APP獲悉，在數字化和人工智能(AI)迅速發展的當今時代，英偉達(NVDA.US)憑藉其創新的AI芯片和先進的技術策略，成為科技領域的一個重要焦點。據Nexus研究一份報告顯示，英偉達最近發佈的第四季度財報展示了其在市場上的強勁表現，特別是在AI驅動的數據中心業務領域。該報告深入分析了英偉達如何通過其獨特的市場戰略，如HGX平臺的實施和多實例GPU(MIG)設計，以及其軟件驅動的商業模式，鞏固其在AI芯片市場上的領導地位。

英偉達軟件驅動策略加強市場領導地位

據瞭解，英偉達最近發佈的第四季度財報顯示出色的業績，超出市場預期。英偉達首席執行官黃仁勛向投資者保證，公司預見到2025年之前的持續強勁增長，這對維持英偉達股價上漲至關重要。

在之前的文章中，Nexus研究簡要討論了英偉達的HGX平臺。英偉達通過這個平臺巧妙地將其各種數據中心解決方案作為一個大的捆綁產品銷售，而不是單獨銷售各個芯片。這一策略帶來了巨大的優勢，例如更好地控制產品性能和客户體驗，使英偉達能夠將客户納入其生態系統並加強其市場壁壘。因此，Nexus研究給予英偉達「買入」等級。

此外，鑑於半導體巨頭的精明軟件策略既能增強客户忠誠度也能擴大利潤空間，並使英偉達在AI革命的下一階段繼續保持領導地位，該機構再次重申對英偉達股票的「買入」評級。

當前，英偉達提供市場上最優秀的AI芯片，這是公認的事實，其數據中心收入在過去一年中增長了三倍多，達到了2024財年的475億美元。

英偉達已經透露，其擁有「數億台GPU的安裝基礎」，現在公司正尋求在這個龐大的安裝基礎上建立一個蓬勃發展的軟件業務。這一軟件機會正是支持股票持續看漲論點的下一步增長。

爲了理解英偉達的軟件驅動看漲案例，重要的是要理解其「多實例GPU」[MIG]芯片設計。「實例」在GPU上是指令，而MIG允許單個GPU被分割成七個獨立的實例。這種技術本質上允許在單個GPU上同時運行更多的實例，這意味着可以在每個芯片上同時運行更多的軟件應用程序。

每個GPU運行更多軟件服務的更大容量確實使英偉達能夠向其客户銷售更多的軟件服務。考慮到英偉達擁有「數億台GPU的安裝基礎」，軟件機會是巨大的。事實上，英偉達估計其‘英偉達 AI企業’軟件和DGX雲的長期年度市場機會為1500億美元。

質疑聲涌現

現在，隨着股價在過去一年中增長了三倍多，看跌者開始質疑這一AI革命的訓練和推理階段，暗示英偉達的收入和盈利增長可能會放緩。

Barclays的信用研究分析師Sandeep Gupta強調稱：「一旦完成了最初的訓練建設，AI芯片需求最終將正常化。AI的推理階段將比訓練階段需要更少的計算能力。」

誠然，一旦數據中心客户足夠轉變他們的基礎設施，從通用計算(基於CPU)到加速計算(基於GPU)，芯片需求最終會放緩。

然而，儘管在AI革命的進程中，推理將成為總AI工作負載的一個更大比例，但重要的是要理解訓練不會結束。隨着公司通過各種應用程序部署他們當前模型並瞭解更多優勢和缺陷，新的AI模型將持續建立。例如，OpenAI繼續推出新版本的GPT模型，最新的是GPT-4 Turbo。

事實上，在之前關於微軟Azure AI驅動增長前景的文章中，該機構曾討論了以下內容：「首席執行官Satya Nadella提到的關鍵點是這些工作負載有‘生命周期’。他的意思是什麼?請記住，隨着時間的推移，將會不斷引入新的、更先進的AI模型，雲客户將採用這些模型為其業務服務提供動力，取代他們使用上一代模型的舊工作負載。」

此外，技術公司還將努力構建更強大、更多樣化的AI模型，以應對跨行業生成AI的新用例，這將需要越來越強大的AI芯片。

例如，OpenAI最新的Sora AI模型提供了文本到視頻的能力，這需要比文本到文本的GPT模型更多的計算能力來訓練。爲了使這些視頻生成模型在娛樂世界中提供真正的價值，將需要對這些模型進行多次迭代，以實現新功能，如視頻顯示與聲音的同步，這確實需要最先進的加速GPU。

同時，隨着科技公司競相不斷生產出新的、更多樣化的AI模型，英偉達的數據中心客户，如雲服務提供商(例如Microsoft Azure、Google Cloud等)、消費互聯網公司(例如Meta Platforms)和企業軟件公司(例如Adobe、ServiceNow等)，將繼續定期升級他們的AI基礎設施，因為英偉達繼續推出新版本的AI芯片和其他數據中心產品(如網絡設備)。

英偉達將繼續在推理階段領先

英偉達作為AI芯片市場的領先者，在訓練領域取得了巨大成功，但市場對其在AI推理領域的表現提出了質疑。據估計，到2030年，全球AI推理芯片市場的價值將從2023年的158億美元增長到906億美元。批評者認為，在推理階段，客户可能會選擇AMD和英特爾等公司的性能較弱、成本較低的芯片，而不是英偉達昂貴的高性能芯片。

然而，英偉達的H100 GPU既適用於訓練，也適用於推理，這反駁了市場對英偉達在推理市場能力的質疑。英偉達在2024年第四季度的財報電話會議中透露，大約40%的數據中心收入來自AI推理。此外，英偉達的HGX系統，結合高級GPU和優化的軟件環境，被設計用於支持訓練和推理任務，進一步增強了其產品的吸引力。

除此之外，英偉達的CUDA軟件包也為Nvidia GPU上的計算任務提供了基礎，幫助加速深度學習框架，並支持AI推理應用程序的開發和部署。這促使更多第三方開發者為Nvidia GPU開發兼容的AI推理應用，進一步豐富了英偉達的軟件生態系統。到2023年底，CUDA軟件包已累計下載4800萬次，證明了其廣泛的用户基礎和開發者社區的活躍度。

圖1

儘管英偉達在推理市場中的地位受到挑戰，但其多功能GPU和豐富的軟件生態系統為其在AI行業的轉型提供了強有力的支持。然而，競爭對手如AMD和英特爾也在加強其AI推理領域的努力，客户在選擇供應商時趨向於多樣化，以避免對單一供應商過度依賴。這表明，儘管英偉達在AI推理市場中佔據優勢，市場競爭仍然激烈。

總結

儘管看跌者認為，在推理階段，客户可能會購買更多便宜的替代品，但英偉達的精明軟件策略可能確實會促使客户升級到英偉達的下一代H200或B100芯片，從而使這家科技巨頭能夠通過定期升級周期產生持續的數據中心收入，這類似於蘋果的iPhone策略。

圖2

英偉達已經在AI芯片市場佔據主導地位。正如之前討論的，英偉達的軟件策略應該使這家科技巨頭在從訓練到推理的轉變中繼續主導AI行業。此外，半導體巨頭處於一個有利位置，能夠保持其高利潤率，尤其是隨着公司收入的30%來自軟件收入，正如英偉達早前所提到的長期市場機會。

最后，從英偉達財務表現和股價估值的角度看，該公司在2024財年的每個季度表現超出市場預期，第四季度年同比增長265%，預計2025財年第一季度收入為240億美元，同比增長234%。公司以其市場領先的AI計算GPU獲得了強大的定價能力，H100 GPU的售價約為40,000美元，帶來了顯著的利潤率提升，毛利率達到76%，遠超AMD和Intel。

圖3

其中，英偉達的軟件和服務業務在第四季度達到了10億美元的年化收入，佔公司總收入的1.64%。公司預計其長期市場機會總值為1萬億美元，其中AI企業軟件和DGX雲市場的機會估計達到1500億美元。

而當前英偉達的前瞻性市盈率(非GAAP)約為33倍，低於過去5年平均的46倍。基於前瞻性市盈率增長(PEG)比率的分析顯示，儘管市場對AI和英偉達的獨特定位感到興奮，其股票的前瞻性PEG僅為0.96，低於公允價值。

因此，相較於競爭對手，英偉達股票仍然是更具吸引力的購買選擇。基於英偉達在AI芯片市場的領導地位和軟件戰略，預計公司將繼續在AI產業中佔據主導地位。