股市表现
$英伟达(NVDA)$ 当前总市值29.74万亿元，市盈率698.07，年初至今股价升幅144.18%
公司简介
英伟达成立于 1993 年，是全球 GPU 龙头企业。英伟达早期借助 CUDA 库的构建和完善，显著降低了 GPU 编程门槛，并将 GPU 推向通用计算市场，引领了 GPGPU 的进化之路。英伟达借助软件业务形成的 AI、Omniverse、Drive Hyperion 等平台，不断壮大其计算生态，进一步夯实了公司的业务护城河，数据中心、智能驾驶、AI、元宇宙等业务将打开公司新的成长空间。
英伟达的产品分为硬件和软件。硬件产品分为游戏和娱乐、笔记本电脑和工作站、云和数据中心、网络、GPU 和嵌入式系统六大板块；软件产品有应用框架、应用和工具、游戏和创作、基础架构和云服务板块五大板块。
股权架构
截止 2023 年 9 月 30 日，英伟达前五大股东持股合计 6.83 亿股，占比 27.6%。其中，Vanguard、贝莱德集团、FMR LLC（富达投资集团）、道富四家机构持股占比分别为 8.25%、7.28%、4.97%和 3.59%。创始人黄仁勋持股近 8668 万股，占比 3.51%。
行业分析
1-数据中心业务
数据中心承担着信息技术系统中至关重要的角色。它们不仅是数据存储的中枢， 还是处理和分发信息的关键枢纽。下面是数据中心的一些主要特征和功能：1）集中存储与数据管理：数据中心能够容纳海量数据，范围涵盖从基本文件到复杂的商业数据库。它们为公司、政府机构以及个人提供了一个安全、可靠的数据存储和管理环境。2）数据处理能力：装备有众多高性能服务器的数据中心，能够执行复杂的计算任务。这些任务包括运行各类应用程序、执行数据挖掘和分析、以及处理海量的用户请求和交易。3）数据的备份与灾难恢复：数据中心在保护关键数据方面扮演着重要角色。通过定期备份数据，它们可以在发生硬件故障、自然灾害或其他意外情况时快速恢复信息。4）网络和通信的枢纽：作为互联网的关键基础设施，数据中心支持各种网络服务，包括网站托管、电子商务平台、在线媒体和游戏。它们还是全球数据交流和网络互联的核心。5）AIGC 训练和推理能力的提供者：AIGC 系统，如自然语言处理、图像生成、音乐创作等，需要巨大的计算能力来训练和运行复杂的人工智能模型。数据中心提供了这种计算能力，它们拥有的高性能服务器和 GPU 能够处理大规模的数据集，执行机器学习和深度学习算法所需的高强度计算任务。
GPU 是数据中心中进行 AI 计算和高性能计算的重要芯片。由于其强大的并行 计算能力，决定了 GPU 可以高效能的进行 AI 模型训练和推理。GPU 最初设计用于高效的图形渲染，因此具备出色的并行处理能力。这使其非常适合处理 AI 和机器学习任务中的复杂并行计算，如同步执行数千个线程，大幅提升数据处理速度。与传统的 CPU 相比，GPU 在执行特定的 AI 计算任务时通常提供更高的能效比。这意味着在同等能源消耗下，GPU 能够完成更多的计算任务，有助于降低数据中心的整体能源成本和提高运算效率。GPU 能够显著加快 AI 模型的训练和推理时间。由于其高吞吐量和强大的计算能力，GPU 能在相对较短的时间内处理大量数据，从而减少机器学习模型从训练到部署的总时间。
1）NVIDIA H200 Tensor Core GPU: H200 以其变革性的性能和内存功能，为生成式 AI 和高性能计算（HPC）任务提供了强大的加速效果。这款 GPU 基于 NVIDIA Hopper™ 架构设计，NVIDIA H200 是首个配备有 141 GB HBM3e 内存和 4.8 TB/s 传输速率的 GPU——相较于 NVIDIA H100 Tensor Core GPU，其容量几乎翻倍，内存带宽提高了 1.4 倍。H200 的扩展内存和更高速度显著提升了生成式 AI 和大型语言模型的处理能力，并且在 HPC 工作负载的科学计算领域，实现了更高的能效和更低的整体拥有成本。
2）NVIDIA H100 Tensor Core GPU: 为各种工作负载提供了前所未有的性能、可扩展性和安全性。利用 NVIDIA® NVLink® 交换系统，最多可以连接 256 个H100 GPU，以加速百万亿级别的工作负载，同时专用的 Transformer 引擎支持万亿参数级别的语言模型。H100 利用 NVIDIA Hopper™ 架构中的突破性创新，为行业领先的会话式人工智能提供支持，将大型语言模型的处理速度提升至上一代的 30倍。
3）NVIDIA L40S: 作为数据中心中最具实力的通用 GPU，NVIDIA L40S GPU 为 AI 驱动的下一代应用提供了全方位的加速支持。这包括从生成式 AI 到模型训练、 推理、三维图形、渲染以及视频应用等多个领域。
产品搭载 NVIDIA Ada Lovelace 架构：
1）第四代 Tensor Core：对结构稀疏性的硬件支持和优化的 TF32 格式，为 AI 和数据科学模型训练提供即开即用的性能提升。可借助 DLSS 加速 AI 增强的图形功能，在特定应用中提升分辨率的同时确保更佳性能。
2）第三代 RT Core：提高了吞吐量和光线追踪与着色的并行处理能力，从而 改善了光线追踪性能，加快了产品设计、建筑、工程和建造工作流程的渲染 速度。通过硬件加速的运动模糊效果和惊艳的实时动画，看到栩栩如生的设 计在实际中的应用。
3）Transformer 引擎：Transformer 引擎显著提升了 AI 性能，并改进了训练 和推理的内存利用率。利用 Ada Lovelace 第四代 Tensor Core 的强大性 能，Transformer 引擎智能地扫描变换器架构神经网络的各层，并自动在 FP8 和 FP16 精度之间转换，以提供更快的 AI 性能并加速训练和推理过程。
4）数据中心适用性：L40S GPU 被精心优化以适应企业数据中心全天候（24/7） 的运行需求，由 NVIDIA 负责设计、制造、测试及支持，确保其在性能、 耐久性和稳定运行方面达到最佳状态。这款 GPU 符合最新的数据中心标 准，已准备好满足网络设备建筑系统（NEBS）第三级的要求，并配备了安全启动和根信任技术，为数据中心增添了一层额外的安全防护。
2-游戏显卡业务
在计算机硬件领域，GPU 主要分为两种类型：独立显卡，与 CPU 分离；以及 集成显卡，与 CPU 集成在一起。市场竞争方面，目前呈现出寡头垄断的格局，主导厂商包括 Intel、AMD 和英伟达。在 PC 端，游戏应用是 GPU 的主要用途。
NVIDIA® GeForce RTX™ 4090 是 GeForce GPU 系列中的极致之作。它在性能、 效率和 AI 驱动图形方面带来了巨大的飞跃。体验超高性能游戏、令人难以置信的详细虚 拟世界、前所未有的生产力，以及创造的新方式。它采用了 NVIDIA Ada Lovelace 架构， 并配备了 24 GB 的 G6X 内存，为玩家和创作者提供了终极体验。
3-汽车业务
根据半导体行业协会的数据，现代汽车可能配备有 8000 个或更多的半导体芯片， 以及超过 100 个电子控制单元。这些半导体组件的价值量约占汽车成本的 35%以上， 并预计在 2025 至 2030 年之间间，这一价值量占比将超过 50%。这是因为汽车行业中对高级电子和半导体技术日益增长的依赖。汽车半导体可以有效的推进自动驾驶、增强安全性、提供用户影音娱乐体验、提高汽车各部件工作效率。随着汽车逐渐转变成移动计算平台，汽车中的半导体和电子系统的重要性和复杂性将继续增长。
英伟达 Drive 提供适用于自动驾驶的汽车硬件，软件和基础设施。NVIDIA DRIVE® 是一款嵌入式超级计算平台，专门设计用于处理来自摄像头、传统雷达和 激光雷达传感器的数据。这款平台的主要功能是感知汽车周围的环境，精确地在地 图上定位汽车的位置，并规划及执行安全的行驶路径。作为一款人工智能（AI）驱 动的平台，它不仅体积紧凑、能效高效，还支持多种功能，包括自动驾驶、车内座 舱功能、驾驶员监控，以及其他多项安全功能。这使得 NVIDIA DRIVE® 成为支持 当代及未来汽车技术发展的关键技术平台。
NVIDIA DRIVE Hyperion™ 是专为量产自动驾驶汽车设计的平台。这 款汽车参考架构通过整合基于 DRIVE Orin™ 的 AI 计算和一个全面 的传感器套件，从而加速了开发、测试和验证过程。这个传感器套件 包括 12 个外部摄像头、3 个内部摄像头、9 个雷达、12 个超声波传 感器、1 个前置激光雷达，以及一个用于真实数据收集的额外激光雷 达。
DRIVE Hyperion 配备了完整的软件栈，适用于自动驾驶（DRIVE AV）， 还包括驾驶员监控和可视化功能（DRIVE IX）。这个平台支持无线更 新，使得车辆在整个生命周期中都能够添加新的特性和功能。此外，DRIVE Hyperion 还具有跨代兼容性，使得合作伙伴能够利用现有的 DRIVE Orin 平台，并无缝迁移到 NVIDIA DRIVE Thor™ 及后续的平台。这一特性为自动驾驶汽车的未来发展提供了强大的支持和灵活性。
NVIDIA DRIVE Orin™ 系统级芯片（SoC）能够实现每秒高达 254 万 亿次的运算性能，成为智能车辆的核心计算单元。该芯片是自动驾驶 功能、置信视图、数字集群及 AI 驾驶舱等方面的理想动力源。通过使 用 DRIVE Orin 系列的可扩展产品，开发者可以在整个车队中仅通过 一次开发投资即可构建和扩展，实现从 L2+级别系统到 L5 级别全自动 驾驶汽车系统的顺利升级。这种集中式的计算能力和灵活性使得 DRIVE Orin 成为推动智能汽车技术进步的关键组件。
NVIDIA DRIVE Thor 是新一代集中式车载计算平台，它能在单一的安全且可靠的系统上同时运行高级驾驶辅助应用和车载信息娱乐应用。通过结合我们在新型 CPU 和 GPU 上的技术突破，DRIVE Thor 超级 芯片能够提供高达 2000 万亿次的浮点运算性能，同时还能降低整体系统成本。该平台预计将于 2025 年开始量产，为未来的智能汽车技 术提供强大的计算支持和成本效益。
财务指标
英伟达发布2025财年一季报，该财季公司实现收入260亿美元同比+262%，环比+18%，Non-GAAP净利润152亿美元，同比+462%环比+19%；同时公司预计：第二财季收入为280±5.6亿美元，中值对应同比+107%，环比+7.5%，第二财季毛利率为75.5±0.5%，全年毛利率为75%左右。同时公司宣布将每股拆分为10股，美国时间6月7日执行。公司业绩及指引超出市场一致预期。
B系列出货进展超预期，产品过渡期需求不减
数据中心业务收入225.6亿美元，同比+427%，环比+23%，计算业务同比增长超过5倍，网络业务同比增长超过3倍，其中：
1）B系列出货进展超预期，产品过渡期H系列需求不减。公司于3月18日GTC大会上推出的最新Blackwell架构GPU产品于2024年二季度开始出货，并预计在三季度爬坡放量，同时前一代Hopper系列产品需求在一季度继续增加，H100的供给问题已经缓解，但是H200的供给依然紧张。
2）客户结构优化，需求可持续性得到提升。本季度大型云厂客户在公司数据中心业务收入占比由上个季度的50%以上降低至45%左右，其它方向的需求开始显现，公司预计主权AI相关收入将在今年从无到有增长至数十亿美元，同时消费级互联网、主权AI、自动驾驶和医疗健康都会产生数十亿美元的垂直方向。
提示：以上信息均取自市场公开资料，本文内容仅作个人研究，不构成任何投资理财建议，市场有风险，投资需谨慎！