英伟达(Nvidia)是涨还是跌?

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英伟达在从视频游戏公司向人工智能公司转型的推动下,2024年的收入和净利润猛增。英伟达的编程接口 CUDA 使他们在加速计算方面具有明显的优势,并建了一个庞大的 AI 程序员社区。并且他们专注于成为一家平台公司,而不仅仅是一家芯片公司,这与竞争对手区别开来,使他们能够在人工智能行业持续增长。

《纽约客》2023 年 12 月的一篇文章向读者全面介绍了 英伟达公司(纳斯达克股票代码:NVDA)。 并且解释了 CUDA 和加速计算业务副总裁 Ian Buck 如何在 2000 年将 32 个 GeForce 卡链接在一起,使用 8 台投影仪玩 Quake。首席执行官黄仁勋 (Jensen Huang) 在 2023 年 3 月的 CNBC 采访中介绍了 Nvidia 的详细背景。 大约三十年前,Nvidia 率先推出了加速计算,定义为使用 GPU 等专用硬件来加速并行处理工作。 在 Nvidia 做出贡献之前,人们普遍认为通用中央处理单元(“CPU”)软件几乎适用于所有事。

多年来,英伟达因应用于视频游戏的计算机图形而闻名,但其雄心是成为一家计算平台公司。 他们始终相信加速计算会影响许多行业。 从视频游戏扩展到设计领域,预示着科学计算和物理模拟领域的扩展。 最终,由于加速计算的巨大优势,Nvidia开始引用AI。现在,英伟达是世界人工智能的引擎。 首席执行官黄仁勋表示,我们正处于人工智能行业的一个分水岭——iPhone 时刻。

英伟达的 2024年于 2024 年 1 月 28 日结束。在 2024 年迎来了一个拐点,从视频游戏公司转型为人工智能公司,实现了转型。 净利润从 2023 年第四季度的 14 亿美元、收入 61 亿美元飙升至 2024 年第四季度的 123 亿美元、收入 221 亿美元,增幅超过 750%。

本文认为,Nvidia 在加速计算方面前途无量,肯定会引起股票的持续上涨。股票波动较大对于那些了解该公司并对其价值有定价的人来说,是否购买会在未来几个季度中表现出来。

CUDA 和平台主导地位

计算统一设备架构(“CUDA”)是最重要的考虑因素,这能够说明为什么 Nvidia 在未来几年应该在加速计算方面继续领先于竞争对手。 CUDA 是一个无处不在的网关,用于访问 GPU 的所有计算能力,并不仅仅利用图形应用程序来利用它。 根据 2007 年的编程指南,CUDA 编程接口的目标是为熟悉 C 编程语言的用户提供一条简单的途径来编写由图形处理单元(“GPU”)执行的程序。 工程师使用他们的 C 程序,识别数据并行部分并将它们编译到 GPU。 同样,几十年来,CPU 一直在为事物提供动力,但专门用于计算密集型、高度并行计算的 GPU 几年前就在图形和视频游戏中流行起来。 Nvidia 的 2007 CUDA 编程指南展示了 GPU 如何比 CPU 投入更多的晶体管来进行数据处理

《纽约时报》2023 年 8 月的一篇文章讨论了 Nvidia CUDA 平台的优势。 神经科学家 Naveen Rao 解释了 Nvidia 拥有数百万 CUDA 开发人员的生态系统,如何将他们与其他销售 AI 硬件的公司区分开来:

他发现,英伟达通过创建一个大型人工智能社区,让自己在芯片领域脱颖而出。 不断使用公司技术进行发明的程序员。
“每个人都首先以 Nvidia 为基础,”Rao 先生说。 “如果你推出了一款新硬件,你就会奋起直追。”

技术分析师 Aaron Rakers 表示,CUDA GPU 开发人员有 480 万,他在 2023 年 11 月富国银行会议上向 Nvidia 首席财务官 Colette Kress 询问。 CFO Kress 回应称,他们的 CUDA 开发平台已经存在近 15 年了。 她指出新开发人员如何希望加入与现有开发人员相同的社区(重点已添加):

我们今天在 GPU 上所做的一切都是向后兼容和向前兼容的。 每个客户都知道这一点。 他们将建筑的一代改变为我们新一代。 一切仍在进行。 我们还必须思考,想要在哪里开发社区。 他们喜欢和所有其他开发人员在一起,因为随着时间的推移,已经完成了很多工作。 必须有人重建它。 因此,我们的立场是提供一个非常完整的端到端解决方案,没有人可以总体上争论,他们明白我们在这里将继续创新。

2023 年 8 月的一篇 Medium 文章称 CUDA 已嵌入到 AI 生态系统的各个方面(强调是后加的):

所有主要的深度学习框架(例如 TensorFlow、PyTorch、Caffe、Theano 和 MXNet)很早就添加了对 CUDA GPU 加速的本机支持。 CUDA 提供了释放 GPU 计算能力的最强大路径。 这创造了一个自我强化的良性循环——CUDA 由于其受欢迎程度和跨框架的支持而成为访问 GPU 加速的标准方式,而由于用户的强烈需求而与它保持一致的框架。 随着时间的推移,CUDA 编程范式和堆栈已深深嵌入到 AI 生态系统的各个方面。 大多数解释新的神经网络创新的学术论文在演示 GPU 上的实验时默认使用 CUDA 加速。

在 2024 年 3 月的摩根士丹利会议上,当被问及分析师 Joseph Moore 关于竞争的问题时,首席财务官 Kress 谈到了 Nvidia 的平台重点。 该问题涉及超大规模云公司以及 Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) 和英特尔公司 (INTC)(重点已添加):

我们的关注点与许多此类公司截然不同,因为他们专注于硅或特定工作负载的特定芯片。 退后一步,了解我们的愿景是一家平台公司一家能够提供您未来可能拥有的任何形式的数据中心计算的平台公司。 创建平台与创建芯片是不同的过程,我们的重点是确保在每个数据中心级别,我们能够为它们提供所有不同的组件,无论是计算基础设施、网络基础设施还是整体内存 一部分。

首席财务官 Kress 在 2024 年 3 月摩根士丹利会议上继续强调 CUDA 和 Nvidia 完整端到端堆栈的重要性(强调是后加的):

所以,这就是我们的业务,并且附带端到端的软件堆栈。 软件表明,在任何时候,随着人工智能的不断发展,我们都会看到新事物。 人们将需要进入 CUDA 之类的开发阶段,以确保他们跟上最新、最伟大的人工智能之路。

了解 CUDA 有助于我们认识到 Nvidia 不仅仅是一家芯片企业,而且还是一家端到端解决问题的平台公司。 竞争对手可能会生产更便宜的 GPU,但 CUDA 和 Nvidia 的整体生态系统有助于保持总拥有成本 (“TCO”) 相对于竞争对手的产品较低。

加速计算和人工智能转型摘要

根据首席执行官黄在 2024 年第四季度电话会议中的评论,2024 年、2025 年及以后的数据中心发展条件非常好。 这是因为两次全行业的转型。 首先是从通用CPU计算转向加速计算。 CPU 的进步一直在放缓,因此云服务提供商(“CSP”)能够更长时间地使用现有设备并延长折旧时间。 转向加速计算的第一次转变导致了第二次转变,即生成式人工智能(强调):

第一个是从通用计算到加速计算的转变。 通用计算正开始失去动力。 你可以从 CSP 的扩展和许多数据中心(包括我们自己的用于通用计算的数据中心)中看出,将 [CPU] 折旧从四年延长到六年。 当你无法像以前那样从根本上显着提高其吞吐量时,就没有理由更新更多的 CPU。 所以你必须加速。 这是 NVIDIA 一段时间以来一直在开拓的领域。 通过加速计算,你可以显着提高能源效率。 可以将数据处理成本大幅降低 20 比 1。这是一个巨大的数字。 当然还有速度。 这种速度令人难以置信,以至于我们实现了第二次全行业转型,称为生成式人工智能。

首席执行官黄在结束 2024 年第四季度电话会议时对转型发表了更多评论,称价值数万亿美元的数据中心安装基础正在转型。 他说英伟达提供了人工智能生成工厂,这样软件就可以学习、理解和生成任何信息(强调是后加的):

我们现在正处于一个新行业的开端,人工智能专用数据中心处理大量原始数据,将其提炼为数字智能。 与上一次工业革命的交流发电厂一样,NVIDIA AI 超级计算机本质上也是本次工业革命的 AI 发电厂。 每个行业的每家公司从根本上都是建立在其专有的商业智能之上,并且在未来,其专有的生成人工智能。

关于AI的详细情况

随着英伟达人工智能工厂在全球范围内的不断增长,英伟达的收入应该会继续增长。 当然,都听说过 ChatGPT,并且有无数文章描述了 Nvidia 和微软公司 (MSFT) 合作帮助实现它的方式。 ChatGPT 规模庞大,但还有许多其他开发正在进行中。 2023 年 10 月在哥伦比亚商学院接受采访时,Nvidia 首席执行官黄仁勋表示,我们已经教会计算机以数字方式表示信息。 人工智能可以将一种信息生成另一种信息。 在解释 Word2Vec 时,他解释了如何用数字表示英语。 提到了稳定扩散,它是一种生成式人工智能,可以从文字中生成图像。

首席执行官黄说,从图像到文字的生成式人工智能称为字幕。

首席执行官黄在 2024 年第四季度的电话会议中谈到了人工智能推荐系统如何从 CPU 方法转向 GPU 方法。 推荐系统的全球规模是巨大的,因此这一变化将使 Nvidia 受益匪浅(强调):

这些推荐系统过去都是基于CPU方法的。 但最近向深度学习和生成式人工智能的迁移确实让这些推荐系统现在直接进入了 GPU 加速的道路。 嵌入需要 GPU 加速。 最近邻搜索需要 GPU 加速。 它需要 GPU 加速来进行重新排名,并且需要 GPU 加速来为您生成增强信息。 所以现在推荐系统的每一个步骤都用到了 GPU。 如您所知,推荐系统是地球上最大的软件引擎。 世界上几乎每一家大公司都必须运行这些大型推荐系统。 每当您使用 ChatGPT 时,都会对其进行推断。

首席财务官 Colette Kress 在 2024 年 3 月举行的摩根士丹利技术、媒体和电信会议上重申了推荐引擎的重要性(强调是后加的):

推荐引擎为这个房间里每个人的手机以及他们所做的工作提供动力,无论是新闻,无论是你正在购买的东西,无论是餐馆未来的东西还是其他东西。

风险

作为竞争对手,超大规模云提供商目前来说并不是一个大问题,部分原因是 CUDA。 亚马逊公司 (AMZN) 继续打造自己的芯片,但英伟达应该通过通用加速计算平台做好工作,继续保持领先地位。 亚马逊的硬件可能仍然集中在 AWS 生态系统中,而 Nvidia 的硬件则分布在每个云中,但是需要注意亚马逊其他的增长,比如之前写的文章《亚马逊的增长不仅仅靠AWS》

有一本很不错的书叫《创新者的困境》,它解释了现有企业如何与采用新做事方式的新来者相比陷入困境。 我相信这可能适用于传统上专注于 CPU 的 AMD 和英特尔,因为它们试图与一直专注于 GPU 的 Nvidia 竞争。 这并不意味着 AMD 和英特尔无法占据一些 GPU 市场份额。 我相信他们可以,但我也相信整个 GPU 市场将大幅增长,这样 Nvidia 将在未来几年继续增加 GPU 收入。

根据首席财务官克雷斯 (Kress) 在 2024 年第四季度电话会议中的评论,美国政府的限制措施正在损害中国数据中心的销售。 《华尔街日报》2024 年 3 月的一篇文章谈到中国试图将美国从其技术中“删除”,因此英伟达来自中国的数据中心收入最终有可能降至零,当然其他方面也需要考虑中国当前的投资状况——《当前中国投资思考》。 2024 年第四季度的百分比为中等个位数。 有时,最终地点与计费地点不同,但如果我们将 2024 年的收入计费地点作为一个整体来看,我们会发现中国占 609 亿美元总额中的 103 亿美元。

人工智能训练比人工智能推理更需要资源。 如果大部分人工智能工作最终都被推理出来,那么一些人会认为 Nvidia 的优势会减弱,因为 CPU 可以在这一领域进行竞争。 我不担心这一点的原因之一是,Nvidia 的 2024 年 10-K 表示,其快速增长的数据中心收入中有 40% 用于 AI 推理。

投资价值

预期增长很有可能无法实现,导致当前股价过高。 但是我认为增长将达到或超过今天讨论的是合理的。

根据首席财务官 Colette Kress 在 2024 年第四季度电话会议中的评论,H200 的推理性能几乎是 H100 的两倍,因此需求强劲。

鉴于 Nvidia 在 CUDA 方面的主导地位及其平台思维,我认为竞争对手在未来几年将很难造成重大痛苦。 自 2018 年 6 月以来,Nvidia 的前景与自 Alphabet Inc. (GOOG、GOOGL) 开始披露其云财务状况以来在 AWS 上看到的类似。 到 2019 年第 4 季度。 正如许多人预测的那样,随着时间的推移,AWS 失去了一些市场份额,但他们的收入仍然大幅增长,因为云市场蛋糕的增长速度超过了他们市场份额萎缩的速度。未来几年 Nvidia 在 GPU 市场上也会发生同样的事情。 首席财务官克雷斯 (CFO Kress) 在 2024 年 3 月的摩根士丹利会议上谈到了 Nvidia 相对于竞争对手的总拥有成本 (“TCO”) 优势。 AWS 和其他公司几乎肯定会设计更便宜的芯片并占用一些 GPU 份额,但我们必须着眼于整个,而不仅仅是芯片部分(强调):

我们会时不时地看到简单的芯片进入市场。 客户必须在使用这些东西的总体 TCO 中进行平衡。 现在,你已经有了一个专注于 NVIDIA 平台的开发者团队,这是一个非常重要的大型开发者群体。 开发人员希望将时间花在有其他开发人员的地方。 因此,当你考虑其他一些类型的芯片时,必须说服开发人员这是对时间的充分利用。 这是资源的奉献和 TCO 的彻底改变,以便让他们思考。 这不是芯片的成本。 这是全部 TCO 的成本。

像英伟达这样的创始人领导的公司通常具有特殊的定性因素,可以提高估值。 2024 年第 4 季度发布的数据显示,净利润为 123 亿美元,营业收入为 136 亿美元,营收为 221 亿美元,净利润率接近 56%。 所有这些数字均较 2024 年第三季度大幅增长,当时的价值分别为 92 亿美元、104 亿美元和 181 亿美元。 2024 年第 4 季度的实际收入数字比 200 亿美元的指导预测高出 10% 以上。 净利润运行率超过 490 亿美元。

根据 2023 年 9 月花旗会议的演示,Nvidia 是该市场中规模最大且增长最快的公司,该市场最终每年的机会将达到 1 万亿美元

2024 年第一季度的收入为 240 亿美元。 我乐观地认为,这一指导将达到或超过,并希望 2025 年第二季度的指导会更高。

截至今年 1 月的 2024 年,英伟达的营收为 609 亿美元。 Wccf tech 援引彭博社的话说,英伟达在截至明年 1 月的 2025 年收入应超过 1000 亿美元,在截至 2026 年 1 月的 2026 年收入将超过 1300 亿美元

对明年 1 月结束的年收入略高于 1000 亿美元的估计似乎是合理的。 截至 2026 年 1 月的年收入预估为 1,300 亿美元,可能偏低! 不管怎样,如果截至明年 1 月的年净利润超过 500 亿美元,下一年净利润超过 750 亿美元,这不会让人感到惊讶。

该股的定价已经非常乐观了。 根据 2024 年 10-K 数据,截至 2 月 16 日,已发行股数为 25 亿股。 3月12日股价为919.13美元,因此市值为2.3万亿美元。

根据24年第四季度超过490亿美元的净利润运行率,市盈率为47。通常情况下,这个水平的市盈率被认为非常高,但一年的净利润运行率 2023 年第 4 季度之前的收入仅为 57 亿美元! 一年时间,净利润运行率增长了近9倍! 根据 2025 年第一季度的指引,我们不会看到下一财年再增长 9 倍,但净利润仍可能大幅增长,以至于人们回顾今天的股价时可能会说该股并不贵。 考虑到未来的预期增长,我认为英伟达公司的股票值得持有,尽管向后看的市盈率令人恐惧。

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