人们一直对人工智能的投资回报率和 Blackwell 的收益问题感到严重担忧，但 Nvidia 再次成功，并取得了远高于预期的业绩。
收入超出预期，达到 280 亿美元，环比增长 20 亿美元，达到略高于 300 亿美元，环比增长 15%，同比增长 122%。与往常一样，增长主要由数据中心业务推动，达到 263 亿美元，表明 H100 不仅填补了 Blackwell 接任前的空白，而且 H100 的需求仍然强劲。
尽管结果优异，且分析师给出了“维持”和“优于大盘”的评级，但投资者的印象并不深刻，对 Nvidia 的股票反应负面。
看起来，一些大型金融机构和经济学家对人工智能投资回报率的担忧已经深入人心，投资者也开始相信它。
我可以肯定的是，我对人工智能未来回报的了解和其他人一样多：一无所知！
Meta 的马克·扎克伯格很好地阐述了这一点，他将 Meta 的 AI 投资分为两类：一类是具有非常明显回报的实用型 AI 投资，另一类是更具投机性的长期生成型 AI 投资。
由于我经历过千禧年初的互联网泡沫，我知道童话只有在你选择合适的时机结束它时才是童话。许多股票暴跌并被理所当然地视为泡沫股，如今它们依然存在，而且价值连城。我持有一家小型图形公司的股份，该公司在那段时间暴跌——幸运的是，我保留了这些股份，否则我就写不出这篇文章了。现在判断人工智能革命将如何结束还为时过早，但各家公司仍愿意投资（押注）人工智能。
毫不奇怪，分析师社区对 Jensen Huang 的观点很感兴趣，他非常愿意攻击 Nvidia 股票可能最显著的增长抑制因素。
虽然我不会对股价发表评论，但我认为 Jensen 很好地阐述了公司的增长理念。与批评者所提出的观点相反，这不仅仅是一个 AI 投资回报率的问题，而应该从更大的加速计算框架来看待。
Jensen 没有具体说明实际数字和增长率，而是根据当前传统数据中心 1 万亿美元的总价值提出了他的增长理论。
虽然我们可能会因为没有精确的数字而受到批评，但我们相信，如果你的研究具有大规模影响，并且不需要精确度来提供见解，那么从高层次上用近似数字来看待研究是有价值的。幸运的是，这是目前任何 Nvidia 分析的基础。
可以判断 1万亿美元的数据中心的价值是否合理。前 5 大数据中心所有者的物业、厂房和设备价值 (PPE) 超过 6500亿美元，而这些公司的折旧额为280亿美元；粗略平均注销期为 5.8 年，这表明 PPE 以服务器设备为主，注销期为 4-5 年。
一万亿的价值对于 Nvidia 增长理论来说是一个合理的近似值。
这是我们从 Nvidia 的投资者电话会议中提取的内容，并将其概括为 Nvidia 的增长论点：
Nvidia 正处于数据中心传统 CPU 计算和 GPU 加速计算之间的临界点，而 Blackwell 代表了这一临界点的一步。换句话说，您还没有看到任何东西！
Nvidia GPU 的沃土不仅在于 AI 的新领域，还在于当今现有且成熟的数据中心。出于成本、功耗和效率原因，它们还必须将工作负载转换为加速计算。
我们计算得出，目前 1T 数据中心的价值贬值为每季度 430 亿美元，换句话说，这是维持现有数据中心价值所需的成本。如果 Nvidia 的增长论点是正确的，即数据中心必须将其现有容量转换为加速计算，那么这种贬值可能会增加。
与后Blackwell 时代相比，Nvidia 目前的业绩显得黯然失色。
预测不等于结果，但 Jensen 出色地将机会界定为非常切实的 1T+ 美元机会和更具投机性的 xxxB$ AI 机会，这表明 Nvidia 并非机会受限。它有足够的空间发展成一个非常切实的市场。
现在该深入探讨细节了。
从产品角度来看，GPU业务占主导地位，但软件和网络产品也表现良好。
从季度角度来看，软件以 27% 的增幅领先其他产品，而从同比角度来看，GPU 以 130% 的增幅领先，其次是网络增长 100% 和软件增长 70%。我们已经知道 Nvidia 已经从一家组件公司转型为一家系统公司，但下一次向服务的转型可能即将到来。这表明 Nvidia 的护城河不仅仅是服务，而且它正在扩大。
从数据中心平台的角度来看，这预计是Blackwell季度，但没有记录任何有意义的收入。
收入完全由 H100 平台主导，而 A100 即将淘汰。尽管受到美国政府对中国 GPU 销售限制的挫折，但中国收入仍保持强劲增长。我们将中国允许的所有架构（A800 和 H800）归类为 H20（专为中国设计）。
由于 Nvidia 的收入是直接业务和通过集成商进行的间接业务的混合，因此按国家划分的 Nvidia 收入可能难以解读，而中国业务则完全基于中国的账单。
可以看出，来自中国的收入呈现强劲增长。上个季度，中国地区的收入增长了 47% 以上，收入回到了接近禁令前的水平。Nvidia 强调，中国是 AI 的一个竞争激烈的市场（价格较低），但很明显 Nvidia 在中国的竞争力很强。
这也有力地表明了 Nvidia 的市场地位，即使在受禁运约束的低成本市场，Nvidia 的竞争力也非常强。
GPU 收入的增加并没有真正体现在中国知名云所有者的资本支出中。我们将继续关注这一主题。
随着 AMD 收购 ZT Systems，加速了该公司从零部件公司向系统公司转型的进程，值得从这个角度来分析 Nvidia。
当第一笔 H100 收入显现时，Nvidia 早在 23 年第三季度就已完成这一转变。
从现在起，收入不再集中在 Nvidia 芯片（GPU+网络）上，还集中在主要来自 SK Hynix 的内存芯片和代表系统转型的不断增加的“其他”类别上。
另一类还包括先进封装，其中包括 H100 以及后来的 Blackwell 所必需的、仍然非常昂贵的基板。
这表明，虽然 ZT Systems 使 AMD 更具竞争力，但该公司并没有超越 Nvidia，而是从系统角度赶上了类似的竞争水平。
从图表可以看出，Nvidia 的收入、毛利率和营业利润率都有显著增长，但增幅不如前几个季度。
增长率正在下降，这引起了分析师群体的担忧，也可能是股市反应不太热烈的原因。
事实上，季度收入增长率从上一季度的 17.8% 下降到本季度的 15%，毛利率和营业利润率均下降。单独来看，这似乎对 Nvidia 的高速增长产生了轻微影响。数字不会说谎，但它们总是存在于分析师群体似乎无法理解的背景中
3 个月前，黄仁勋宣称，本季度和今年余下时间，Blackwell 的收入将大幅增长，但不久后，据称影响良率的设计缺陷被发现，Blackwell 的金属掩模层必须重新加工。事实上，一个关键的增长要素蒸发了，本应让本季度一蹶不振。尽管如此，Nvidia 的业绩仍略低于过去几个出色季度的增长表现。
考虑到半导体供应链的复杂性，这证明了 Nvidia 的运营灵活性和交付能力。该公司在这方面没有获得足够的赞誉。
深入供给机房可以丰富故事内容。
假设第二季度的销售成本（COGS：Cost of Goods Sold ）处于平衡状态（在持续大幅增长的情况下），Nvidia 需要价值 21.5 万美元的销售成本才能产生 10 亿美元的收入。第三季度至 24 年的收入增长意味着额外的销售成本为 86 万美元，使所需的总销售成本达到 65 亿美元。
销货成本增长至75亿美元，而库存也加速增长，从每季度60万美元增加至每季度800美元。
总体而言，COGS/库存状况比 Nvidia 实现 H100 业绩所需的金额高出 10-12 亿美元。这代表了 Blackwell 意外问题的影响。
换句话说，Nvidia 可能正在准备价值约 50 亿美元的 Blackwell 收入，现在必须用 H100 收入来取代。
与此同时，台积电 HPC 收入大幅增长，这可能是其他客户带来的，但毫无疑问也为 Nvidia 基于 Blackwell 问题增加了一些额外工作。
从台积电 HPC 收入来看，其收入也增加了 22 亿美元，这很容易就能涵盖 Nvidia 所呈现的 10 至 12 亿美元的额外 COGS/库存。
不管怎样，Blackwell问题很重要，而 Nvidia 处理了这个问题，没有居功自傲，而是在投资者电话会议上淡化了这个问题。从我在半导体战舰上工作的经验来看，这就像直接击中了弹药库，每个人都陷入了恐慌。在外界和投资者电话会议上，这被视为一次致命打击。
正确的做法是，良好的分析应该包括竞争形势和对等式需求方的看法。我们最近在文章中讨论了这两个领域：OMG Its alive。该文章的结论是，Nvidia 的竞争优势依然强劲，大型云提供商的资本支出正随着其云业务的增长而增长。资本支出的可见性也对 Nvidia 和整个 AI 公司有利。
一如既往，我们不会试图预测任何股价，而是专注于基础业务成果。有时两者是相关的，有时则不是。
这项分析表明，尽管 Nvidia 的船体遭受了直接打击，但它仍然取得了非常好的业绩。Blackwell 问题的影响很大，但对收入增长和盈利能力造成了一些损害。这种情况可能很快就会恢复。
这再次证实了 Nvidia 正在向一家拥有强大网络和软件增长能力的系统公司转型，而资本支出的增加可能预示着一些有趣的事情正在酝酿之中。虽然收购 AMD ZT Systems 对该公司有利，但并不代表对 Nvidia 构成切实威胁
H100 平台表现令人印象深刻，目前占 DC 业务的 73%，占 Nvidia 总收入的 63% 以上，达到每季度 190 亿美元。尽管 Blackwell 出现了问题，但 H100 供应链还是顺利渡过了难关，Nvidia 也突破了 280 亿美元的预期。
中国再次变得重要，环比增长超过 47%。中国的收入份额现在已恢复到总收入的 12% 以上。Nvidia 显然在成本和性能之间取得了平衡，不会损害公司的盈利能力。虽然 GPU 的发展方向尚不明确，但可以肯定的是，中国的增长不会止步于此。
对我们来说，Nvidia 电话会议中最有趣的事情是揭示了 Nvidia 增长理论（我们的术语），以回应银行和经济学家基于短期回报而传播的对 AI 投资回报率的担忧。我们认为，Jensen Huang 提出了一个极好的增长理论，其中有大量增长机会，同时解决了 AI 的投资回报率问题。
更紧迫的问题将是价值 1 万亿美元的传统 CPU 数据中心的投资回报率，该数据中心每季度将贬值 430 亿美元（我们的分析）。Jensen 认为，这将无法与加速计算竞争，而且很快就会失去竞争力。
如果詹森说得对，那么一段时间内就无需担心人工智能的投资回报率了。云计算公司必须投资才能保护自己的云业务。
看起来，大多数分析师都忽略了增长理论，他们更感兴趣的是计算下一季度的业绩，而不是展望未来。Nvidia 的未来一片光明。
虽然我们的目标是保持中立，但我们偶尔也会让自己留下深刻印象，这就是我们在这次投资者电话会议中所表达的。
https://semiwiki.com/semiconductor-services/semiconductor-business-intelligence/348913-nvidia-pulled-out-of-the-black-well/
