Nvidia 2024 Q1 業績，進擊的巨企

May 24, 2024

Nvidia 2024 Q1 業績，進擊的巨企

聲名：本文章不是投資建議。

2024 / Q1

2024 第一季度營收 260 億美元，按年+262%，按季+18%。比較公司預測的240億美元，高出+8%。（2023 第四季營收 221 億美元，按年+265%，按季+22%）

GAAP

Diluted EPS = 5.98 美元，按年+629%，按季+21%

Gross Margin = 78.4%（2023/Q4 = 76%）

Non-GAAP
Diluted EPS = 6.12 美元，按年+461%，按季+19%
Gross Margin = 78.9%（2023/Q4 = 76.7%）

Gross Margin繼續擴張。

營收數字 Breakdown：

Data Center：225.63億美元，破歴來紀錄，按年+427%，按季+23%，按年增長提速，按季增長減慢（2023/Q4，184.04億美元，按年+409%，按季+27%）

Gaming：26.47億美元，按年+18%，按季-8%，按年增長減慢，按季不增長而倒退（2023/Q4，28.65億美元，按年+56%，按季+0%）

Professional Visualization：4.27億美元，按年+45%，按季-8%，按年增長減慢，按季增長減慢（2023/Q4，4.63億美元，按年+105%，按季+11%）

Auto：3.29億美元，按年+11%，按季+17%，按年增長改善，按季增長改善（2023/Q4，2.81億美元，按年-4%，按季+8%）

OEM & Others：0.78億美元，按年+1%，按季-13%（2023/Q4，0.9億美元，按年+7%，按季+23%）

Data Center仍然是公司重點，按年增長強勁，按季增長稍為減慢。預計Q2和餘下季度增長稍為減慢，因為2023/Q2是big jump，基數大了。小心𧫴慎觀察。

Gaming和Professional Visualization，可能已過最壞時刻，可望重拾增長。

Professional Visualization按年增長減慢，但增長仍然比較Auto為好。

Auto按年及按季有增長，是改善中。

特别公佈：

增加派息+150%，由0.04 USD加到0.1 USD。不過派息都是小數目，可以食餐飯。

公佈拆股1拆10，根據6日6日記錄，6月7日分派，6月20日開市生效。

2024 / Q2 預測

Nvidia給出2024/Q2預測營收是280億美元，仍然是很強的數字，對比過去一年幾百%增長速度是慢了：

比較Wall Street預期的大約266.2億美元，高出 5%。
比較 2023 / Q2 的135.07億美元，一年前的營收數字，高出 107%。
比較 2024 / Q1 的260.44億美元，一季前的營收數字，高出 8%。

思考

CEO Jensen：「The next industrial revolution has begun.」

以下部分内容節錄自我的新書《憑科技．贏自由》主題和内容 | 發售資料，及《AI 投資時代．真的值得參與嗎？》主題和内容 | 發售資料。書中有更多有關於AI、Nvidia和半導體行業的分析内容。

負面因素及挑戰：

AMD的MI300 和 Intel的Guadi，晶片設計公司在AI晶片的直接競爭。

AMD的ROCm和Nvidia的CUDA是打對台。

正在發展 ROCm 軟件平台，類似輝達的 CUDA，成為正面的直接競爭。首先 CUDA 的 AI 使用了一段長時間去開發，超微即使可以追上都不是短時間開發。ROCm 平台在供參考文件、效能和採用流行程度等關鍵方面仍然遠遠落後於 CUDA。

Google、Qualcomm、Intel，聯合UXL Foundation開發一個Open Source平台，即有可能在不同晶片上執行，期望打破Nvidia + CUDA的壟斷局面。

Cloud Service Providers - Amazon、Microsoft,、Google各有研發自家AI data center晶片，可能搶走Nvidia的部分Market Share。

Nvidia 和Cloud Service Providers的關係：一是合作伙伴，在各自的雲服務平台用上Nvidia晶片，更多客人使用雲服務或者更多使用量，同樣地Amazon和Google都會得益。二是競爭者，Amazon和Google在各自雲服務平台使用自家設計晶片，希望在適用的情況之下爭取更高毛利率，我相信是有機會發生，會搶走Nvidia的一部分Market Share。不過，這個不代表是完全取代Nvidia晶片，因為Nvidia現在可以做到是通用性，而且Nvidia在CUDA軟件層上建立出功能和生態系統，不是Amazon和Google可以短期做到，即使本身設計晶片有更高性價比。

Nvidia AI晶片現在有市場佔有率約90%，我相信有機會逐步減少，但不是斷崖式，而整體速長速度可能放緩（加上大基數效應），不過環球對於AI需求的整體的餅是擴大中，公司業務仍然可以健康地增長。（參考：NVIDIA 面對的競爭，AMAZON 及 GOOGLE 等 CLOUD SERVICE PROVIDERS 自家設計晶片）

客戶的Business Model受到考驗，例如：Meta和Microsoft花巨額金錢去購買Nvidia GPU，是否可以回本，是否可以維持高的營收去抵償高成本。

不過科技的特色是deflation，現在的算力和成本，未來可以用更低的成本做到相同算力，或者相同的成本做到更高算力。最初因為成本高，可能限制了應用的實用性，之後成本降低，就做到更加落地，落地開花，使到遍地開花變為可能。根據研究，因為硬體和軟體的進步，大型語言模型所需的 AI 訓練成本以有年化成本下降 60-70% 的趨勢，預計此趨勢可以持續至 2030 年。這有助於令到 AI 的應用更加普及，建立更複雜的模型，利用更多的數據進行訓練。（參考：咁係因為你悲觀，AI 有無清楚的 BUSINESS MODEL？）

2024 年三月的 GTC 大會公佈下一世代的 AI GPU Blackwell B100 / B200將會取代 Hopper H100；Grace-Blackwell Superchip 取代 Grace-Hopper Superchip。過往通常兩年一個 GPU 世代的做法，將會縮短至一年，更頻密去做到晶片效能提升。