一、事件：英伟达公布财报，业绩超预期
2024年5月23日公司发布2025财年第一季度财报。单季度营收260.4亿美元，YoY+262%，QoQ+18%，指引为240亿美元（+-2%），业绩表现超预期。数据中心创历史新高，营收达226亿美元，YoY+427%，QoQ+23%。第二季度预计实现营收280亿美元（上下浮动2%），预计实现GAAP和Non-GAAP毛利率分别为74.8%和75.5%（均上下浮动0.5%），预计2025财年全年毛利率约为75%。
事件点评：英伟达财报全面超预期，市场对于算力的高认可度延续，而随着英伟达B系列产品的升级和出货上量，市场开始对下半年甚至25年进行展望，看好算力及其相关标的，此外GB200将提早导入面板级扇出型封装，推荐关注$人工智能AIETF(SH515070)$ 、云计算50 ETF（516630）、数据 ETF（516000）、芯片 ETF（159995）的投资机会。
二、英伟达业绩及业绩指引超预期
财务概览：当季营收和盈利均超出市场预期，下季度指引强劲。当季营收260亿美元（同比+262%）；当季净利润148.8亿美元（同比+628%），对应EPS为5.98美元（同比+629%）；调整后EPS为6.12美元（同比+461%）。公司预计第二季度营收280亿美元（±2%），GAAP和非GAAP毛利率预计分别为74.8%和75.5%。
数据中心: Blackwell 支持万亿参数规模的 AI 计算。数据中心第一季度收入225.63亿美元(yoy427%)。其中，计算收入193.92亿美元(yoy478%)，网络收入31.71亿美元(yoy242%,)。推出了NVIDIA Blackwell平台，以支持万亿参数规模的AI计算，并推出了Blackwell驱动的DGX SuperPOD™生成性AI超级计算机；宣布了NVIDIA Quantum和NVIDIA Spectrum™X800系列交换机，分别针对Infini Band和以太网进行优化，以支持万亿参数的GPU计算和AI基础设施；扩展了与AWS、Google Cloud、Microsoft和Oracle的合作，推动生成性AI创新；与强生医疗科技（Johnson & Johnson MedTech）合作，将AI能力引入外科手术支持系统。
产品：B系列第二季度发货。B系列生产发货将在第二季度开始，第三季度上量，预计今年产生乐观营收。此外，本季H100订单还在增加。产能方面，H200供给仍短缺，H200和B系列当前供不应求预计持续到明年。客户方面，NV预计主权AI预计给全年带来数10亿美金收入，预计汽车将成为今年数据中心内最大企业垂直行业，带来数10亿美元收入机会。
三、英伟达业绩凸显AI算力需求火热，关注光模块、Chiplet封装
英伟达的财报超出市场预期，表明AI及算力需求十分旺盛。同时，英伟达称，为缓解CoWoS先进封装产能吃紧问题，正规划将其“地表最强AI芯片”GB200提早导入面板级扇出型封装，从原订2026年提前到2025年，提前引爆面板级扇出型封装商机。作为AI芯片重要基础的光模块和先进封装技术Chiplet（扇出型封装以Chiplet为基础）等产业链值得关注。
光模块：AI大模型推动光模块等算力基础设施迭代，国产光模块有望放量。明年NV和谷歌的1.6T光模块放量，AWS、Meta等可能会大批量上800G光模块。国内厂商在光模块产业链各环节布局相对完善，尤其国内厂商在模块制造环节已占据全球前十大光模块厂商中的六席，但在硅光芯片以及电芯片等环节国内厂商技术能力与海外仍有差距，仍有较大国产替代空间。目前，硅光模块产业链较传统光模块发生较大变化且技术路线尚未收敛，行业出现了换道超车机会。国内厂商在大功率CW激光器、硅光芯片环节均有一定技术积累及成本优势，在制造环节也有望凭借客户及成本优势提升份额。另外，国内厂商已从2021年开始密集进行800G硅光模块研发，对硅光芯片等核心环节进行了深度布局。参考数通光模块从研发到规模量产周期一般为3-4年，预计800G硅光模块有望在2025年达到价格平衡点，推动行业进入规模放量期。
Chiplet：AI时代应运而生的先进封装技术。AI大模型等新一代信息技术加速演进，对算力资源提出更高要求，也加速了芯片性能的发展。传统芯片的设计与制造通常采用单片式SoC方案，将多个负责不同类型任务的单元通过光刻的形式制作到同一块晶圆上。但传统SoC在算力时代下面临着许多挑战：随着芯片尺寸的增加与工艺节点的逐渐减小，良率不断降低从而引起硬件成本飙升；传统SoC方案采用统一的工艺制程，导致SoC芯片上各部分需要同步进行迭代。在上述背景下，Chiplet技术应运而生，成为芯片行业的新兴发展方案。Chiplet将原本一块复杂的SoC芯片，从设计时就按照不同的计算单元或功能单元对其进行分解，然后每个IP单元选择最适合的工艺制程进行制造，再将这些模块化的裸片互联起来，通过先进封装技术，将不同功能、不同工艺制造的Chiplet封装成一个SoC芯片。
Chiplet优势明显：1）大幅降低芯片成本。不同的Chiplet可以根据需要分别进行设计，且硅片级别的IP可以复用，设计成本大幅降低；由于晶圆的缺陷率是恒定值，芯片面积越小，良率越高，所以Chiplet可有效改善良率，减少制造环节产生的成本。且当芯片面积越大、工艺制程越先进时，Chiplet的成本优势更加显著。2）通过多个Chiplets级联获得性能的线性增长。如苹果可以通过堆叠两颗M1Max芯片使M1Ultra直接获得两倍M1Max的算力；3）异构重组。不同IP单元可以采用不同的工艺，例如，对CPU等工艺提升敏感的模块，可以采用先进制程生产，而对I/O等工艺提升不敏感的模块，则可以采用成熟制程制造，这大大提升了芯片设计与制造的灵活性，后续选择性迭代也能缩短产品的上市周期。
国内外先进封装技术差距较小，Chiplet有望助力中国芯片破局。国内有代表的封装企业也正在不断完善其Chiplet相关的布局并持续释放封装产能。当前国内外先进封装技术差距较小，中国企业若紧跟产业趋势、大力进行技术研发并积极参与国内国际行业技术标准制定，后续有望进一步推动Chiplet技术的独立自主并实现弯道超车。同时，近年来美国联合芯片产业链头部的其他国家对中国实施技术封锁，尤其是在高端芯片制程进行技术锁定，中国芯片产业的商业化遭遇极大挑战。而Chiplet在不突破制程的情况下，能够短期大幅提高芯片效能，有望成为中国芯片产业升级的突破口。国内多家头部企业已经敏锐地嗅到Chiplet领域的机遇，纷纷推出Chiplet相关产品。
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1、$人工智能AIETF(SH515070)$ 及其联接基金（008585/008586）：中证人工智能主题指数（指数代码: 930713.CSI，指数简称： CS 人工智）选取为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的公司中选取代表性公司作为样本股，反映人工智能主题公司的整体表现。该指数已纳入截至 2018 年 9月 30 日的 IOSCO 金融基准原则鉴证报告范围。
数据来源：华安证券、国金证券、Wind，截至2024.5.23，以上个股不作投资推荐。
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