英伟达 (NYSE：NVDA) 1QFY24业绩交流会要点20230526

人工智能计算领域的领导者英伟达发布第一季度财报，第一季度的收入为71.9亿美元，环比增长19%，强劲的环比增长由创纪录的数据中心收入驱动。 公司情况介绍 在此通话中，我们可能会根据当前的期望进行前瞻性声明。这些都是受到许多重大风险和不确定因素的影响，我们的实际结果可能会有所不同。关于可能影响我们未来财务结果和业务的因素的讨论，请参阅今天的财报公告，我们最近的10-K和10-Q表格，以及我们可能会在8-K表格上向美国证券交易委员会报告 。所有我们的陈述都是根据我们现在可用的信息在今天，即2023年5月24日，进行的。除非法律要求，否则我们假定没有义务更新任何此类陈述。 在此通话中，我们将讨论非GAAP财务指标。您可以在我们的首席财务官评论中找到这些非GAAP财务指标与GAAP财务指标的对照，这些评论已经在我们的网站上发布。 Q1财务表现Q1整体财务表现 第一季度的收入为71.9亿美元，环比增长19%，同比下降13%。强劲的环比增长由创纪录的数据中心收入驱动，我们的游戏和专业可视化平台从渠道库存调整中复苏。 各业务概览 首先是数据中心，创纪录的收入为42.8亿美元，环比增长18%，同比增长14% ，全球加速计算平台的强劲增长。生成式AI正在推动计算需求的指数级增长，并快速转向NVIDIA加速计算，这是训练和部署AI最灵活，最节能，总体拥有成本最低的方法。生成式AI在我们产品的需求方面推动了明显的上升，为我们的市场创造了机会和广泛的全球增长。 游戏收入24.2亿美元，环比增长22%，同比下降38%。强劲的环比增长受到40系列GeForceRTXGPU（包括笔记本和台式机）销售的推动。 专业可视化收入为2.95亿美元，环比增长31%，同比下降53%。环比增长是由更强劲的工作站需求驱动，包括移动和桌面形式，其中在公共部门、医疗保健和汽车等关键垂直行业中有所增强。我们认为频道库存的调整已经结束。我们的AdaLovelaceGPU架构在工作站中的推出引发了一个重要的产品周期。 转向汽车业务，收入为2.96亿美元，环比增长1%，同比增长114%。我们强劲的同比增长是由NVIDIADRIVEOrin在多款新能源汽车中的推广驱动的。如我们在三月份宣布的，我们未来六年的汽车设计赢单子现在已经达到140亿美元，比一年前的110亿美元增加了，这使我们能够看到未来几年的持续增长。 环比增长有所放缓，因为中国的一些新能源汽车客户正在调整他们的生产计划 ，以反映出比预期更慢的需求增长。我们预计这种动态在今年余下的时间里将继续存在。在季度期间，我们扩大了与比亚迪的合作，比亚迪是全球领先的新能源汽车制造商。我们的新设计赢单将扩大比亚迪使用DRIVEOrin的范围，至其下一代大批量生产的Dynasty和Ocean系列车辆，预计将在2024年的日历年 开始生产。 接下来是P&L的其它部分。GAAP毛利率为64.6%，非GAAP毛利率为66.8%。毛利率现在已经基本恢复到之前的最高水平，我们已经吸收了更高的成本，并通过创新和交付更高价值的产品以及更多包含软件的产品来抵消它们环比，GAAP运营支出下降了3%，非GAAP运营支出下降了1%。过去四个季度，我们的运营支出基本保持在相同的水平。我们正在处理游戏和专业可视化领域的库存调整。我们现在预计将在业务上增加投资，同时也提供运营杠杆。 我们以现金股息的形式向股东返还了9900万美元。在第一季度末，我们在2023年12月之前的股票回购授权中还剩约70亿美元。 未来展望 让我转向2024财年第二季度的展望。总收入预计将达到110亿美元，上下浮动2%。我们预计这种环比增长主要是由数据中心推动的，反映出与生成AI和大语言模型相关的需求大幅增加。这种需求使我们的数据中心可见度延伸到几个季度之外，我们为下半年采购了大量的供应。 预计GAAP和非GAAP毛利率将分别为68.6%和70%，上下浮动50个基点。预计GAAP和非GAAP运营支出将分别为约27.1亿美元和19亿美元。预计GAAP和非GAAP的其他收入和支出将收入约9000万美元，不包括来自非联营投资的收益和损失。 预计GAAP和非GAAP的税率将为14%，上下浮动1%，不包括任何离散项目。预计资本支出将约为3亿到3.5亿美元。CFO评论和我们IR网站上的其他信息中包含了更多的财务细节。 各客户业务概况 让我为我们的三个主要客户类别提供一些详细信息，即云服务提供商或CSPs，消费者互联网公司和企业。首先，全球的CSP们正在竞相部署我们的旗舰Hopper和Ampere架构GPU，以满足来自企业和消费者AI应用对训练和推理的兴趣激增。多家CSPs宣布在他们的平台上提供H100的私人预览，包括MicrosoftAzure，GoogleCloud和OracleCloudInfrastructure的私人预览，以及AWS的即将推出的产品，以及像CoreWeave和Lambda这样的新兴GPU专用云提供商的常规可用性。除了企业AI的采用外，这些CSPs还为生成AI的先驱者提供强大的H100需求。 其次，消费者互联网公司也处于采用生成AI和基于深度学习的推荐系统的前沿 ，推动强劲的增长。例如，Meta现在已经部署了它的H100强大的GrandTetonAI超级计算机，供其AI生产和研究团队使用。 第三，企业对AI和加速计算的需求强劲。我们看到汽车，金融服务，医疗保健和电信等行业的势头，AI和加速计算正在迅速成为客户创新路线图和竞争定位的重要部分。例如，彭博宣布它有一个500亿参数模型，BloombergGPT，用于帮助进行财务自然语言处理任务，如情绪分析，命名实体识别，新闻分类和问题回答。 汽车保险公司CCC智能解决方案正在使用AI进行修理估算。AT&T正在与我们 合作，使用AI改进车队调度，使他们的现场技术人员能够更好地服务客户。其他使用NVIDIAAI的企业客户包括德勤，用于物流和客户服务，以及安进，用于药物发现和蛋白质工程。 近期产品概况 这个季度，我们开始出货DGXH100，我们的Hopper世代AI系统，客户可以在现场部署。并且通过我们与MicrosoftAzure，GoogleCloud和OracleCloudInfrastructure的合作，我们推出了DGXCloud，从云端向客户提供NVIDIADGX的承诺。 无论客户是在现场部署DGX还是通过DGXCloud部署，他们都可以使用NVIDIAAI软件，包括NVIDIABaseCommand，AI框架和预训练模型。我们为他们提供了建立和运行AI的蓝图，包括我们在系统，算法，数据处理和训练方法等方面的专业知识。 我们还宣布了NVIDIAAIFoundations，这是在DGXCloud上可用的模型工厂服务，它们使企业能够建立、优化和运行定制的大型语言模型和生成式AI模型，这些模型经过我们自己的专有数据训练，为特定领域的任务创建。它们包括NVIDIANeMo，用于大型语言模型，NVIDIAPicasso，用于图像、视频和3D，以及NVIDIABioNeMo，用于生命科学。 每项服务都有六个元素：预训练模型、数据处理和管理的框架、专有知识库行业数据库、微调、对齐和防护系统、优化的推理引擎以及来自NVIDIA专家的支持，以帮助企业微调他们的定制用例模型。 ServiceNow，一家领先的企业服务平台，是DGXCloud和NeMo的早期采用者。他们正在开发针对ServiceNow平台特定数据训练的定制大型语言模型。我们的合作将使ServiceNow创建新的企业级生成式AI服务，这些服务将应用于全球数千家在ServiceNow平台上运行的企业，包括IT部门、客户服务团队、员工和开发人员。 生成式AI还推动了推理工作负载的阶梯式增长。由于这些工作负载的大小和复杂性，它们需要加速。最新的MLPerf行业基准测试在4月份发布，显示NVIDIA的推理平台的性能远超行业，对不同工作负载具有无与伦比的通用性。 为了帮助客户大规模部署生成式AI应用，在GTC，我们宣布了四个主要的新推理平台，这些平台利用了NVIDIAAI软件栈。这些包括L4TensorCoreGPU用于AI视频，L40用于Omniverse和图形渲染，H100NVL用于大型语言模型，以及GraceHopperSuperchip用于LLMs，还有推荐系统和向量数据库。 GoogleCloud是首个采用我们L4推理平台的CSP，它推出了G2虚拟机，用于生成式AI推理和其他工作负载，如GoogleCloudDataproc，GoogleAlphaFold，以及GoogleCloud的ImmersiveStream，后者用于渲染3D和AR体验。此外，Google正在将我们的Triton推理服务器与GoogleKubernetes引擎和其基于云的VertexAI平台集成。 在网络方面，我们在CSP和企业客户中看到了对生成式AI和加速计算的强烈需求，这些需求需要高性能的网络，如NVIDIA的Mellanox网络平台。与通用CP U基础设施设相关的需求保持平稳。随着生成式AI应用的大小和复杂性的增长 ，高性能网络对于满足所有训练和推理的巨大需求来说，提供数据中心级的加速计算变得至关重要。 我们的400GQuantum-2InfiniBand平台是AI专用基础设施的黄金标准，得到了微软Azure等主要云和消费互联网平台的广泛采用。凭借内部网络计算技术和行业唯一的端到端数据中心级优化软件堆栈，客户通常可以享受到他们庞大的基础设施投资带来的20%的吞吐量提升。 对于正在转型以支持生成式AI的多租户云，我们的高速以太网平台配备BlueField-3DPU和Spectrum-4以太网交换机，提供最高的以太网网络性能。BlueField-3已经投入生产，已经被多家超大规模和CSP客户采用，包括微软Azure、甲骨文云、CoreWeave、百度等。我们期待在下周的台湾COMPUTEX会议上分享更多关于我们的400GSpectrum-4加速AI网络平台的信息。 最后，我们的Grace数据中心CPU正在与客户进行样品测试。在本周德国举行的国际超级计算会议上，布里斯托尔大学宣布了一个基于NVIDIAGraceCPUSuperchip的新超级计算机，它比之前的超级计算机节能6倍。这增加了Grace在CPU仅限和CPU/GPU领域的动力，包括AI、云和超级计算应用。即将到来的BlueField-3、Grace和GraceHopperSuperchips将实现新一代超级能效数据中心的出现。 游戏方面，总体来说，终端需求坚实，并与季节性保持一致，显示出对消费者支出背景的挑战性的抵抗力。GeForceRTX40系列GPU笔记本电脑开启了一个伟大的开端，它包含了四项NVIDIA的发明，RTXPathTracing、DLSS3AI渲染 、ReflexUltra-LowLatency渲染和Max-Q，这些都是能效技术。它们为游戏玩家和创作者带来了巨大的工业设计、性能和电池寿命的提升。 就像我们的台式机产品一样，40系列笔记本电脑支持NVIDIAStudio平台或软件技术，包括创新数据科学和AI工作流的加速，以及Omniverse，为内容创作者提供无与伦比的工具和能力。在台式机中，我们推出了RTX4070，加入了之前发布的RTX4090、4080和4070TiGPU。RTX4070的速度几乎是RTX2070的三倍，并为我们的大用户群提供了卓越的升级。 上周，我们推出了60系列，RTX4060和4060Ti，将我们最新的架构带给全球的核心游戏玩家，价格仅从299美元开始。这些GPU首次以主流价格点提供了最新游戏主机的2倍性能。4060Ti今天就可购买，而4060将在7月份可购买。 生成式AI将对游戏和内容创作带来变革，从开发到运行时。在本周早些时候的MicrosoftBuild开发者大会上，