今天Nvidia公布了第四季度财务业绩,结果再次超出华尔街预期,使其股价在盘后交易中走高。
此外,Nvidia预测当前季度的收入远高于华尔街的预测,突显了科技行业对人工智能看似永无止境的渴望。
该季度Nvidia在不计股票补偿等特定成本情况下的收益为每股5.16美元,轻松超过分析师普遍预期的每股4.64美元,收入惊人地增长了265%,达到221亿美元,超过了206.2亿美元的预期目标,一部分原因是Nvidia公司的“Hopper”图形处理单元(例如H100 GPU)的强劲销售。
总体来看,该季度的净利润为122.9亿美元,较去年同期的14.1亿美元增长769%。
展望当前这个季度,Nvidia预计将实现240亿美元的销售额,而华尔街预测的收入为221.7亿美元。
华尔街再次兴奋不已,一直快速增长的Nvidia股票进一步上涨,盘后交易时段上涨超过7%。

Nvidia已经成为支持AI项目巨大计算能力需求的主要受益者,由于ChatGPT等生成式AI模型掀起的热潮,这些项目如今已经成为几乎每个企业的必备项目。在一次电话会议上,Nvidia公司首席执行官黄仁勋(如图)试图缓解一些投资者和分析师的担忧,即Nvidia公司可能无法满足市场对其GPU的巨大需求,而GPU对于在生产环境中训练AI和驱动工作负载来说至关重要。
黄仁勋坚持认为,2025财年及以后“持续增长的条件非常好”。他解释说,Nvidia相信,由于市场对生成式AI的兴趣高涨,以及全行业从CPU向企业加速器芯片的转变,对Nvidia GPU的需求将继续增长。
Nvidia公司在一份新闻稿中表示,市场对Nvidia技术的需求是由汽车、医疗和金融服务等多个行业的企业软件和消费者互联网应用推动的。
与Nvidia工作负载相关的销售额主要来自Nvidia的数据中心部门,目前该部门占Nvidia收入的大部分。该季度,Nvidia数据中心部门的收入为184亿美元,比去年同期增长409%。在这个细分市场中,一半以上的销售额来自AWS等大型云基础设施提供商。
自从OpenAI在2022年11月推出ChatGPT以来,Nvidia就看到了Alphabet和微软等科技巨头以及Anthropic和Cohere等生成式AI初创公司对Nvidia GPU的巨大需求,这些公司彼此之间相互竞争,纷纷推出越来越强大的、可以执行更多任务的大型语言模型,而生成式AI模型需要大量的计算能力。
例如在上个月,Meta Platforms首席执行官Mark Zuckerberg就透露,该公司打算在今年年底前购买超过35万个Nvidia H100 GPU,这说明Meta将在Nvidia的产品上花费数十亿美元。
在过去的三个季度中,Nvidia的数据中心业务取得了巨大的增长,成为AI计算行业显而易见的市场领导者。
市场对Nvidia数据中心业务的需求使其GPU仍然供不应求,Nvidia首席财务官Colette Kress称情况已经有所改善,不过她坦言,Nvidia仍在努力履行所有客户的订单。
Kress表示:“我们很高兴Hopper架构产品的供应正在改善,市场对Hopper的需求仍然非常强劲。由于需求远远超过供应,我们预计下一代产品的供应将受到限制。”
Third Bridge分析师Lucas Keh表示,美国对中国的限制和市场对供应情况的担忧,仍然是Nvidia增长前景的最大威胁。例如,他表示,台积电目前最先进GPU使用的硅晶圆已接近产能极限。“投资者应该关注Nvidia关于实现供应基础多元化的计划,以及实现该计划的速度有多快。”
与此同时,Nvidia的游戏业务(主要销售笔记本电脑、个人电脑和游戏机的GPU)该季度的收入为28.7亿美元,同比增长56%。在AI热潮兴起之前,该部门曾经是Nvidia最大的收入来源。
此外,Nvidia汽车部门的收入较去年同期下降4%至2.81亿美元,而“OEM和其他”部门的收入(包括用于挖掘加密货币的芯片)增长了7%,达到9000万美元。最后,专业应用部门销售额增长了105%,达到4.63亿美元。
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。