有着AI芯片领域“最强王者”称号的英伟达(NVDA.US)又一次公布了强劲无比的季度业绩以及大幅超出市场预期的业绩展望。具有划时代意义的生成式AI——ChatGPT横空出世，意味着全球逐步迈入全新的AI时代，此后不仅是科技行业，全球各行各业对英伟达GPU芯片——即用于AI训练与推理领域的A100/H100芯片需求激增，使得该科技巨头继上两个季度之后，又一次发布了令全球震惊的强劲无比业绩数据。
业绩数据显示，在截至10月29日的第三财季，英伟达季度总营收同比增长了两倍多，达到181亿美元;扣除某些项目后，Non-GAAP准则下的每股收益为4.02美元，这两项核心数据均远超分析师预期。相比之下，分析师平均预期分别为：总营收约160亿美元，每股收益为3.36美元。
随着全球迈入AI时代，数据中心业务已经成为英伟达最核心业务，而不是此前依赖游戏显卡的游戏业务。英伟达在细分业务方面，英伟达为全球数据中心提供A100/H100芯片的业务部门——数据中心业务部门，曾经可谓是英伟达“副业”(自英伟达创立之处，游戏业务一直是英伟达的最重要业务)，已经成为该科技巨头整体营收的最强大贡献力量。
英伟达的数据中心业务部门是其所有业务中表现最出色的部门，数据中心业务Q3创造的营收达到145亿美元，较上年同期增长约279%。与此同时，该公司游戏业务受益于芯片行业复苏趋势，创造的营收同比增长81%，至28.6亿美元。
全球市值最高芯片公司英伟达在业绩预期中表示，该公司2024财年Q4(对于截至明年1月的第四季度)总营收将达到约200亿美元。尽管这一数据超过了179亿美元的华尔街分析师平均预测数据，但部分分析师的预测甚至高达210亿美元。
这一强劲无比的业绩前景凸显出英伟达位列全球企业布局AI热潮的最佳受益者，堪称AI核心基础设施领域的“最强卖铲人”。面对消费者对ChatGPT以及谷歌Bard等生成式人工智能产品，以及其他企业AI软件等日益重要的AI辅助工具的需求激增，来自全球各地的数据中心运营商正在竭尽全力储备该公司的GPU加速器，这些处理器极度擅长处理人工智能所需的繁重工作负载。
英伟达AI芯片助力业绩增长——分析师们预计，该公司的营收高增速将持续到明年
然而在二级市场方面，英伟达的投资者们似乎对该公司最新的季度数据和展望反应冷淡，虽然该公司的季度报告超出了分析师平均预期，但未能满足那些押注人工智能繁荣的分析师以及投资者们所给予的更高期望，也不排除实际业绩公布后一些投资者采取“买预期卖事实”的经典策略。公布财报后，英伟达股价在美股盘后一度下跌6.3%，此后收跌至1%左右。
虽然英伟达公布了又一个令人印象深刻的季度业绩报告和最新业绩展望，但一些投资者显然期待更强劲的数据。这些押注于AI芯片无比强劲需求的投资者们今年向该股投入了大量资金，使其年内涨幅达到惊人的242%，他们寄望于全球布局AI的热潮持续给英伟达带来更炸裂的业绩增速。有分析师表示，这意味着投资们对英伟达业绩要求极高，其股价基本上处于需要“绝对完美结果”的苛刻水平。
“抛开过高的期望，英伟达业绩仍令人震惊。”Wolfe Research分析师Chris
Caso表示。“考虑到美国对中国的限制伤及销售额，这些数字尤其令人印象深刻。”此外，他指出英伟达即将推出专为中国市场设计的芯片，此举可能继续提振中国市场业绩。
业绩报告发布前，英伟达股价周二在纽约收于499.44美元。该公司是全球芯片股风向标——费城半导体指数中今年表现最好的股票，市值超过1.2万亿美元。事实上，英伟达目前的市值比竞争对手英特尔(Intel
Corp.)高出1万亿美元以上。直到不久前，英特尔还是全球最大市值的芯片制造商。
值得注意的是，英伟达业务面临的另一个威胁来自美国对中国芯片出口的限制条例。中国是全球最大规模芯片市场，然而，拜登政府以国家安全为由限制英伟达最高性能的AI芯片产品出口至中国。
美国政府在10月份更新了有关此类出口的规定，旨在使这些限制更难被规避。英伟达表示，鉴于其他地区对其产品的需求永无止境，这些变化目前不会影响其销售。但他们正在迫使该公司重新调整业务，比如专供于中国市场的较低性能AI芯片。
英伟达周二重申，这些要求对上一季度没有“有意义的影响”。但中国和其他受限制影响的地区约占其数据中心营收规模的四分之一，该公司表示:“我们预计，在2024财年第四季度，我们对这些目的地的销售额将大幅下降，但是我们相信，其他地区的强劲增长将抵消这种下降趋势。”
英伟达首席财务官Colette
Kress表示，美国的规定要求某些出口产品获得许可证，该公司表示正在与这些地区的客户合作，试图获得部分产品的发货许可，以及不会引发美国政府限制的“解决方案”。她甚至表示，如果没有针对中国AI芯片的出货新规定，英伟达第四季度业绩展望数据将会更高。
来自Bloomberg Intelligence的分析师Kunjan Sobhani 以及Oscar Hernandez
Tejada在一份报告中表示，中国市场第四季度下滑虽然短期内不令英伟达担忧，但可能会成为投资者密切关注的一个领域。”
AI时代最核心基建之一——GPU
“一个崭新的计算时代已经开始，”英伟达首席执行官黄仁勋在一次业绩会议中表示。他强调，来自世界各地的公司正在从CPU等通用数据处理方法转向可以处理大规模加速计算任务的GPU体系，以及开发基于ChatGPT-style的生成式人工智能等具有革命性的解决方案。
AI芯片领域当之无愧的领导者英伟达连续三个季度强劲无比的业绩以及极度乐观的业绩预期，很大程度上表明今年可能是全球AI技术全面发展与扩张的开端阶段，而不是围绕科技股的泡沫炒作热潮。更重要的是英伟达以强劲的业绩向世界宣布：全球正式踏进AI时代，以及“算力为王”趋势所主导的全新技术篇章拉开帷幕。
AI技术不断突破，以及AI与应用融合趋于完善，全球各企业竞相布局以人工智能为代表的先进技术，帮助企业实现赋能新业务，以及优化决策流程和经营效率，从而催生出对人工智能更多元的定制化需求。IDC最新数据显示，2022年全球人工智能IT总投资规模为1288亿美元，预计2027年增至4236亿美元，五年复合增长率(CAGR)约为26.9%。
随着全球迈入AI时代以及万物互联进程加速，意味着全球算力需求迎来爆炸式增长，尤其是基于AI训练与推理的各项AI细分任务涉及大量的矩阵运算、神经网络的前向和反向传播等对硬件性能要求极高的计算密集型高强度操作。然而，这些难题远非享受摩尔定律红利多年的CPU所能够解决。哪怕大量CPU也无法解决这一问题，毕竟
CPU设计初衷是在多种常规任务之间进行通用型计算，而不是处理天量级别的并行化计算模式以及高计算密度的矩阵运算。
更重要的是，随着全球芯片领域的创新与发展步入“后摩尔时代”(Post-Moore
Era)，作为曾推动人类社会发展主力军的CPU已经无法实现像22nm-10nm那样在不到5年间实现“阔nm”级别的快速突破，后续nm级别突破面临量子隧穿等重重阻碍，这也使得CPU性能升级和优化层面面临极大限制。
因此，拥有大量计算核心、能够同时执行多个高密集型AI任务，并且极度擅长处理并行计算的GPU近年来成为芯片领域的最核心硬件。GPU在AI训练/推理等高性能计算领域有着其他类型芯片难以企及的巨大优势，这对于那些极其复杂的AI任务非常重要，比如图像识别、自然语言处理和大量矩阵运算等。现代GPU架构更是经过AI针对性优化，适用于深度学习等AI任务。例如，英伟达Tensor
Cores 可以加速矩阵乘法和卷积计算等非常关键的高强度操作，从而提高计算效能。
GPU强势崛起，体现出在AI热潮下，GPU和享受摩尔定律红利多年的通用型处理器(CPU)之间的地位彻底反转。自ChatGPT问世以来，随着AI对于全球高科技行业和技术发展的影响力度越来越大，专注于单线程性能与通用型计算的CPU仍是芯片领域不可或缺的一环，但其在芯片领域的地位和重要程度已远不及GPU。
从理论层面来看，摩尔定律所预言的性能指数级增长趋势近几年来并没有消失，而是从CPU转到了基于大量核心的GPU。近年来GPU性能仍在遵循性能指数增长规律，大约2.2年性能就会翻倍。相比之下，英特尔CPU
GFLOPs仍呈增长趋势，但是与GPU GFLOPs相比似乎成了一条直线。
近年来，GPU能够延续指数级增长，主要因在人工智能(AI)和深度学习方面，通常需要大规模的并行计算，其中深度学习模型的训练和推理更是涉及大量矩阵操作，这是GPU强项，CPU可谓没有抗衡之力。GPU的设计在于支持大量的计算核心，这使得它们能够同时处理多个任务，从而在并行计算方面表现极其出色。相比之下，通用型CPU设计更注重单个任务的处理性能，这在处理并行任务时受到的限制非常大。
黄仁勋强调，全球向人工智能的转变现在才刚刚开始。他认为，通过将特定任务分解成更小的部分并且进行并行处理来加速特定任务的加速计算正在占据主导地位。从市场规模预期来看，知名市场研究机构Mordor
Intelligence最新研究显示，预计GPU市场规模(涵盖PC、服务器、高性能计算、自动驾驶等应用端GPU)预计将从2023年的418.2亿美元大幅扩张至2028年的1720.8亿美元，预测期内(2023-2028年)复合增速(CAGR)高达32.70%。
英伟达在向微软和谷歌等科技巨头销售A100/H100
GPU方面取得成功。然而，这些科技巨头们也在加快专用AI芯片的研发步伐，比如谷歌新一代TPU芯片(属于ASIC芯片的一种)——Cloud TPU
v5e专为提供大中型训练与推理所需的成本效益和性能而设计。与英伟达GPU相比，谷歌TPU采用低精度计算，在几乎不影响深度学习处理效果的前提下大幅降低了功耗、加快运算速度，尤其对于中型LLM设计者来说完全够用，因此他们可能不需要依赖高性能的英伟达A100/H100。
微软则在上周发布了该公司专有的内部AI芯片，此前亚马逊旗下AWS也做出了类似的努力。本季度，英伟达竞争对手之一AMD即将推出一款与英伟达A100/H100竞争的AI加速器MI300。但英伟达并没有止步不前，该公司最近推出了备受推崇的H100芯片的下一代更新产品H200，计划于明年初上市。
市场调研机构Technavio 公布的一份最新研报显示，人工智能 (AI)
用途芯片的市场规模预计在2022-2027年期间以高达惊人的61.51%的复合年增长率爆炸式增长。该报告覆盖的芯片类别包含定制化ASIC、GPU、
CPU以及FPGA等最底层芯片。
AI芯片需求引领芯片行业迈入上行周期
从台积电、三星电子、SK海力士公布的超预期财报，再到英特尔和英伟达强劲无比的业绩展望数据，芯片行业的巨头们可谓掀起复苏热浪。
从全球芯片代工领导者台积电营收占比规模来看，以高性能的服务器芯片和PC端芯片为主的HPC业务，以及智能手机业务仍然占据大部分比例，意味着全球芯片产品库存集中于这三大细分领域。这一分布也意味着若这三大类型芯片若需求旺盛，有望带动整个芯片行业的复苏周期。
AI芯片无疑是带动整个芯片行业库存和需求复苏的主力军，其极度旺盛的需求可谓贯穿全年，并且从台积电的英伟达订单量来看有望延续至明年。英伟达强劲无比的业绩展望数据，可以说最能够反映出全球企业对于AI芯片的需求无比强劲。
此外，由于AI芯片需求远远强于预期，英伟达已提前向台积电下达大量订单，基本集中于2024年，以加快生产全系列应用于服务器AI
GPU。英伟达H100无法满足需求正是受限于CoWoS先进封装产能，研究机构TrendForce预计CoWoS封装产能仍然较紧迫，面向英伟达H100的强劲CoWoS封装需求将延续至2024年。
从最新数据来看，PC出货步伐加快，需求持续回暖。据Counterpoint
Research披露数据，2023年第三季度，全球PC出货量连续两个季度实现环比增长。Counterpoint
Research再次强调PC市场已经触底，并预计在接下来的几个月中随着多款新产品的推出，尤其是支持AI功能的型号，PC出货量将逐渐恢复。Counterpoint
Research预计，全球PC市场的出货量将在明年回到疫情前的水平，这将得益于Windows 11更替、下一波Arm PC以及AI PC。
智能手机方面，研究机构Canalys统计数据显示，2023年第三季度，全球智能手机市场仅下跌1%，下滑势头有所减缓，预计头部厂商逐渐迈入复苏轨道。Canalys表示，在区域性复苏和新产品升级需求的带动下，全球智能手机市场在旺季前的第三季度达到两位数的环比增长。Canalys预计，各厂商在2023年末预计会有相对健康的库存水平，并有足够的空间为迎接潜在的需求复苏而重建库存，同时还2024年全球智能手机市场将在谨慎态势下实现温和幅度增长。
众多迹象显示芯片行业崛起信号不断涌现，意味着行业整体库存已经熬过了最艰难的时期，并且迈向复苏周期。AI芯片全年需求可谓极度旺盛，对于英伟达来说复苏趋势甚至去年年末就已开启。人工智能一直是今年科技投资领域最热门的话题，各大公司都在谈论自己在该领域的预期。但英伟达是少数几家从这一大趋势中实现巨额利润的企业之一。自
2022年11月OpenAI开发的ChatGPT公开亮相以来，人类社会逐步迈入全新AI时代，ChatGPT向更广泛的受众展示了AI可能带来的革新性变化
。
随着AIC与PC芯片带动行业迈向复苏，对于美光和SK海力士等存储芯片巨头来说，今年第二季度已经处于周期底部，第三季度景气度上行已开启，但对于包括PC端CPU、GPU以及智能手机端SoC芯片、消费电子终端各类应用芯片的整个芯片行业来说，第四季度极有可能是整个行业的库存以及景气度周期迈向上行期的重要拐点。
在全球最大规模的芯片代工厂台积电看来，芯片市场的拐点可能就在第四季度，人工智能领域的需求将是其长期增长的助推剂。更重要的信息在于，台积电的最重要客户，尤其是AI、PC芯片以及智能手机芯片代工客户，均接受明年涨价的这一提议，一定程度上暗示明年芯片行业的景气度上行周期基本上已经确立。
从最能够反映整体芯片需求的硅出货数据来看，明年硅晶圆出货量有望大幅反弹。SEMI(国际半导体产业协会)
在最新公布的年度硅出货量预测报告中指出，2023年全球硅晶圆出货量预计将下降14%，从2022年创纪录的14565百万平方英寸(MSI)降至12512百万平方英寸。但SEMI预计，随着晶圆和半导体需求的恢复和库存水平的正常化，全球硅晶圆出货量将在2024年实现强势反弹。
世界半导体贸易统计组织(WSTS)公布的2024年半导体行业展望数据显示，预计2023年全球半导体市场将出现10.3%幅度的下滑。不过，WSTS预计随后将出现强劲复苏，预计2024年将实现增长
11.8%，预计几乎所有关键类别，包括分立器件、传感器、模拟芯片、逻辑芯片和MCU等，预计都将呈现个位数增长。
加载中,请稍侯......