英伟达Q1业绩超预期，AI景气度再提升

英伟达发布2023年一季度财报，带动全球AI产业进程加速。公司2023年Q1营收71.9亿美元，qoq+19%，yoy-13%，指引区间为（63.7-66.3亿美元），指引中值65亿美元，yoy-21.6%，市场一致预期为63.05亿美元。GAAP毛利率64.6%，yoy-0.9%，qoq+1.3%，指引区间为（63.6%-64.6%）。其中数据中心收入达到创纪录的42.8亿美元。公司Non-GAAP毛利率66.8%，yoy-0.3%，qoq+0.7%，指引区间为（66.0%-67.0%）。GAAP净利润20.43亿美元，yoy+26%，qoq+44%。Non-GAAP净利润27.13亿美元，yoy-21%，qoq+25%。公司2023年Q2季度营收指引预计为110亿美元，正负2%（107.8-112.2亿美元），GAAP毛利率68.1%-69.1%；Non-GAAP毛利率65.5%-70.5%。FY2024全年，资本支出预计约为11亿至13亿美元。 AI带动算力需求，服务器芯片量价齐升。（1）算力：核心硬件GPU，大模型带动需求激增。据我们测算，2023年、2026年全球AI服务器领域所需GPU数量约为86.4万张、120万张；对应市场规模分别为103.7亿美元、144.0亿美元。 （2）存储：AI提振需求，有望加速困境修复。据美光，人工智能服务器中DRAM内容是普通服务器的8倍，NAND内容将是普通服务器的3倍。（3）模拟：多相电源配套增长，接口升级。核心处理器需要更多相数、多路输出电源管理芯片供电。A100的NVLink3代和NVSwitch2代升级到了H100的NVLink4代和NVSwitch3代。内存接口芯片向DDR5升级，量价齐升。 消费电子设备需求静等修复。XR设备：苹果将于北京时间2023年6月6日凌晨举办WWDC开发者大会。我们认为本次WWDC大会，公司有望发布MR相关设备。智能手机：根据Counterpoint数据，2023年第一季度全球智能手机市场出货量为2.802亿部，同比下降14%，环比下降7%。智能手表：根据Counterpoint数据，2023年Q1全球智能手表出货量同比下降1.5%的背景下，印度市场同比增长121%。TV：根据奥维睿沃数据显示，2023年一季度全球TV出货量下降6.3%，出货面积3210万平方米，同比下降2%，其中出货平均尺寸49.7寸，同比增长1.1寸，环比下降0.5寸。同时2023年5月下旬65/55/43/32寸TV面板现报均价145/105/57/32美金，环比5月上旬分别增长4.3%（+6美金）/6.06%（+6美金）/1.8%（+1美金）/3.2%（+1美金）；IT类面板价格环比持平。我们认为，消费电子设备短期在618促销备货拉动，以及2022Q2-2022Q3海外疲弱导致的低基数效应下，后续需求有望逐季度回暖。 本周行情回顾：根据Wind，本周（5.22~5.28）申万电子板块涨幅为-0.09%，半导体涨幅-0.65%，消费电子涨幅-0.65%。个股方面，半导体（申万）涨幅前5的个股分别为：富乐德13.25%、江波龙6.89%、北京君正5.78%、通富微电5.51%、雅克科技3.85%。消费电子（申万）领域涨幅前5的个股分别为：鸿日达25.81%、精研科技12.43%、朗科智能9.27%、贝仕达克8.53%、ST星星7.64%。沪深300周度涨跌幅-2.37%，电子相对沪深300超额收益2.28%。细分板块中，印刷电路板、电子化学品Ⅲ、其他电子Ⅲ等超额收益最大，本周涨幅分别为4.06%、2.34%、0.99%。 高度重视国内半导体、ChatGPT高算力及汽车产业格局将迎来空前重构、变化，以及消费电子细分赛道龙头。相关核心标的见尾页投资建议。 风险提示：下游需求不及预期；中美贸易摩擦。 一、本周行情回顾 根据Wind，本周（5.22~5.28）申万电子板块涨幅为-0.09%，半导体涨幅-0.65%，消费电子涨幅-0.65%。个股方面，半导体（申万）涨幅前5的个股分别为：富乐德13.25%、江波龙6.89%、北京君正5.78%、通富微电5.51%、雅克科技3.85%。消费电子（申万）领域涨幅前5的个股分别为：鸿日达25.81%、精研科技12.43%、朗科智能9.27%、贝仕达克8.53%、ST星星7.64%。 图表1：电子本周涨跌幅情况（SW电子2021分类，%） 图表2：半导体和消费电子个股涨幅前20名(周涨幅) 沪深300周度涨跌幅-2.37%，电子相对沪深300超额收益2.28%。细分板块中，印刷电路板、电子化学品Ⅲ、其他电子Ⅲ等超额收益最大，本周涨幅分别为4.06%、2.34%、0.99%。 图表3：细分板块周度涨幅及超额收益 目前行业整体估值水平位于历史低位，根据Wind，电子（申万）板块整体PE TTM（月度）为42.99，整体行业估值有所提升。除行业景气外，建议着重关注国产替代进展、各领域平台型龙头崛起等。 图表4：电子行业PE（ttm，月度） 二、英伟达引领全球AI产业，未来业绩或超预期 2.1英伟达2023Q1业绩超预期 英伟达FY24Q1(CY23Q1)业绩超预期。Q1营收71.9亿美元，qoq+19%，yoy-13%，指引区间为（63.7-66.3亿美元），指引中值65亿美元，yoy-21.6%，市场一致预期为63.05亿美元。GAAP毛利率64.6%，yoy-0.9%，qoq+1.3%，指引区间为（63.6%-64.6%）。 数据中心收入达到创纪录的42.8亿美元。Non-GAAP毛利率66.8%，yoy-0.3%，qoq+0.7%，指引区间为（66.0%-67.0%）。GAAP净利润20.43亿美元，yoy+26%，qoq+44%。Non-GAAP净利润27.13亿美元，yoy-21%，qoq+25%。GAAP每股摊薄收益为0.82美元，yoy+28%，qoq+44%。Non-GAAP每股摊薄收益为1.09美元，yoy-20%，qoq+24%。 FY24Q2(CY23Q2)业绩指引 收入预计为110亿美元，正负2%（107.8-112.2亿美元）。 GAAP毛利率68.1%-69.1%；Non-GAAP毛利率65.5%-70.5%。 GAAP和非GAAP运营费用预计分别约为27.1亿美元和19.0亿美元。 GAAP和非GAAP其他收入和支出预计约为9000万美元，不包括非关联投资的收益和损失。 GAAP/Non-GAAP税率13%-15%，不包括任何离散项目。 资本支出预计约为3亿至3.5亿美元，包括财产和设备的本金支付。 FY2024全年，资本支出预计约为11亿至13亿美元。 图表5：英伟达2023年Q1业绩 公司分业务业绩： 1）数据中心 营收达到创纪录的42.8亿美元，yoy+14%，qoq+18%。 推出四个推理平台，将公司的全栈推理软件与最新的NVIDIA Ada、NVIDIA Hopper™和NVIDIA Grace Hopper™处理器相结合。 谷歌云是首家提供全新NVIDIA L4 Tensor Core GPU的云服务提供商。 NVIDIA AI Foundations帮助企业创建和运营定制的大型语言模型和生成型AI模型。 用于计算光刻技术的NVIDIA cuLitho软件库加速下一代半导体的设计和制造。 与美敦力合作，为医疗设备建立一个人工智能平台。 与戴尔技术公司合作开展Project Helix项目，提供全栈解决方案，帮助企业建立和部署值得信赖的生成性人工智能应用。 将NVIDIA AI企业软件整合到微软的Azure机器学习中，以帮助企业加速其AI计划。 2）游戏 营收22.4亿美元，yoy-38%，qoq+22%。 发布GeForce RTX™4060系列GPU，起价299美元。 推出基于Ada架构的GeForce RTX 4070 GPU，可实现DLSS 3、实时光线追踪以及在1440p分辨率下以每秒超过100帧的速度运行大多数现代游戏。 增加了36个DLSS游戏项目，使游戏和应用程序的总数达到300个。 通过与CD PROJEKT RED合作更新《赛博朋克2077》，在大型游戏中实现了路径追踪。将GeForce NOW的游戏标题扩大到1600多个，包括第一个微软Xbox游戏《齿轮5》。 3）专业可视化 营收2.95亿美元，yoy-53%，qoq+31%。 发布NVIDIA Omniverse™云，用于开发和部署工业元数据应用。 扩大了与微软的合作，将Microsoft 365应用程序与Omniverse连接起来。 宣布推出六款基于Ada架构的全新NVIDIA RTX™GPU，用于移动和桌面工作站。 4）汽车与自动驾驶 营收2.96亿美元，YoY+114%，QoQ+1%，占比为4.1%。 未来六年的汽车设计赢利管道已从一年前的110亿美元增长到140亿美元。 全球领先的电动汽车制造商比亚迪将在新车型中推广使用NVIDIA DRIVE Orin™。 5）OEM&其他 营收0.77亿美元，YoY-51%，QoQ-8%，占比为1.1%。 图表6：公司按业务分类业绩 FY24Q1(CY23Q1)分部门业绩 1）计算与网络：营收44.6亿美元，yoy+21%，qoq+21%。 2）图像：营收27.32亿美元，yoy-41%，qoq+15%。 图表7：公司分部门业绩 公司第一季度收入为79亿美元，环比增长19%，同比下降13%。创纪录的数据中心收入推动了强劲的环比增长，游戏和专业可视化平台因渠道库存调整而环比上升。得益于全球计算平台的强劲增长，数据中心营收创下42.8亿美元的纪录，环比增长18%，同比增长14%。创成式AI正在推动计算需求呈指数级增长，并快速过渡到NVIDIA加速计算，这是训练和部署AI的最通用、最节能、最低的TCO方法。 公司认为生成式人工智能推动了产品的显着上升，为市场创造了机会和广泛的全球增长。 三个主要客户类别为云服务提供商或CSP消费互联网公司和企业，全球首批CSP正在竞相部署旗舰级Hopper和Ampere架构GPU，以满足企业和消费者AI应用程序对训练和推理的激增需求。多家CSP宣布在平台上使用H100，包括微软Azure、谷歌云和甲骨文云基础设施中即将推出的产品，以及core we和Lambda在新兴GPU专业云提供商处的普遍可用性。消费互联网公司也处于采用生成式人工智能和基于深度学习的推荐系统的最前沿，例如Meta已经为其人工智能生产和研究团队部署了H100驱动的Grand Teton人工智能超级计算机。企业对人工智能和加速计算的需求强劲，可以看到汽车、金融服务、医疗保健和电信等垂直行业的发展势头，人工智能和加速计算正在迅速成为客户创新路线图和竞争定位的呼声。 2.2AI带动算力需求，服务器芯片量价齐升 1）算力：核心硬件GPU，大模型带动需求激增。 GPU用途由图形处理拓展至计算。GPU是图形处理器的简称，它是一种专门用于处理图形、视频、游戏等高性能计算的硬件设备。GPU相对于传统的中央处理器（CPU）而言，其拥有更多的计算核心和更快的内存带宽，能够大幅度提高计算效率和图形渲染速度。 现阶段，随着例如英伟达A100、H100等型号产品的发布，GPU在算力方面的优势相较于其他硬件具有较大优势，GPU的工作也从一开始的图形处理逐步转化为计算。 目前GPU在硬件中拥有最高的算力，成为最适合支撑人工智能训练和学习的硬件，我们认为其原因主要在于： 更多处理单元：GPU相比于CPU等其他硬件有更多的处理单元（核心数更多），因此可以并行处理更多的数据。主要系GPU最初是为了图形渲染而设计的，而图形渲染涉及的计算是高度并行化的。这种并行化的特性使GPU非常适合进行机器学习和深度学习这样的大规模数据并行计算。 具有更高的内存带宽和更大的内存容量：在进行深度