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英伟达（NVDA.O）北京时间2月23日上午，美股在盘后公布了2023财年四季度财报（截至2023年1月）：1、总体表现：库存在低谷期开始好转。虽然业绩出现了明显下降，但由于库存较低，公司在三季度表现出了一定的弹性。英伟达公司一季度收入60.51亿美元，较上年同期减少20.8%，与之前的公司指引一致（60亿美元）。在公司整体业绩下滑的背景下，本季度存货水平有所好转，但与前三个季度相比仍有较大差距。英伟达一季度毛利率达到（GAAP）63.3%，达到指引预期的下限（63.2%-66%）。由于今年第一季度存货占比下降至历史较低水平，因此本季毛利率提升幅度高于其他行业。季度报表中毛利率已恢复到正常范围，说明存货处理的效果有所减弱。这也是自去年第四季度以来出现的首次下降。而此次财报净利润为14.14亿美元，较上年同期减少52.9%。尽管还是出现了大幅度的滑坡，不过，好在市场已下调之后，人们对它有了期待。2、核心业务的状况：比赛见底还是升温，数据中心已经不存在了。游戏业务与数据中心业务约占企业营收的九分之一，而且这两个生意这个季节也不是很好，但是原因是不一样。1）这个季度，游戏业务减少了46.5%，是导致绩效下降的重要原因。国内市场也没有出现回暖迹象。海豚君觉得，这个季度比赛继续低迷是最重要的因素：1。全球PC市场第四季度依然不景气，出货量滑落到7000万不到；2。虚拟货币价格今年继续走低，第四季度，核心期货报价一度跌破2万美元；3经销商囤货方式，周期下行阶段，拉货动力下降。2）数据中心业务季度增速降至11%，宏观经济在云业务中的作用初现。在美国科技大厂缩减支出的情况下，企业的数据中心业务并没有发生。3、主要财务指标等：费用刚性特征突出。研发支出也保持了较高水平。英伟达季度经营费用率持续保持40%以上。就绝对值而言，研发费用还在不断上升。在产品结构上，本季度推出了一款全新手机。以及存货端可能开始改善的信号，尽管公司本季存货增加了7.05亿美元，但是，以往积压存货处理工作已基本结束。公司重心从“积压存货处理”转向“新品”。4、下季指引：英伟达一季度预计营收65亿美元（正负2%），同比下降幅度仍然为20%，略高于63.7亿美元的市场预期；一季度毛利率64.1%（正负0.5%），达到市场预期的64.19%，恢复到常规水位。整体观点：英伟达当季在收入端的业绩与公司指引及市场预期相符，毛利率虽然略低于市场预期，不过，它也已经完成了之前对企业的指导。关于英伟达下个季度指南，海豚君觉得还可以。无论是收入端还是毛利率端，环比均呈现平稳升温态势，同时说明企业正逐渐摆脱滑坡的泥沼。在各项业务方面：1、游戏显卡：PC销量又回到了疫情之前的正常水位并开始趋稳；2虚拟货币：核心期货的报价价格又回到2万美元以上；3AI：新兴应用，如ChatGPT的出现，对于算力的要求越来越高，为企业带来了新的增量想象。整体看来，英伟达业务面以及库存情况均预计会出现改善。业务基本盘已初现触底回暖信号，ChatGPT这样的新需求，同样有可能导致“新的生长空间”。之后，长桥海豚君将在长桥App上和海豚用户群共享电话会纪要，有兴趣者请加微信“dolphinR123”，参与长桥海豚投研群，第一时间取得电话会纪要。下面进行详细的分析一、总体表现：库存在低谷期开始好转1.1营业收入：2023财年第四季度英伟达公司实现营收60.51亿美元，同比下滑20.8%，与之前的公司指引一致（60亿美元）。尽管该公司这个季度的营收降幅持续加大，但收入绝对值环比稳定。这个季度企业的收入持续下降，还是以“算力是基本盘”业务为主1。游戏业务需求不振，仍然下降了将近50%；2同时，数据中心业务也受到了一些云服务商第四季度停单的冲击，增速出现回落；展望一季度，有企稳回暖迹象。英伟达预计一季度营收将达到65亿美元（正负2%），同比下降幅度仍然为20%。尽管同比下跌的幅度仍然很大，但环比绝对值方面却持续升温。1.2毛利率（GAAP）：2023财年四季度，英伟达毛利率达到63.3%（GAAP），达到指引预期的下限（63.2%-66%），季度报表中毛利率已恢复至企业正常范围。企业前两个季度毛利率突然下滑，主要表现在企业对存货减计。现在毛利率又回到了63.3%，说明企业减计部分存货已开始结束。英伟达预计一季度毛利率将恢复到64.1%（正负0.5%）。在海豚君看来，该公司毛利率在两个季度急剧下降之后，这个季度又回到了60%多，说明企业在积压存货处置中的作用开始减弱。此外，公司的盈利能力也在逐步恢复。而且从这个季度起，公司毛利率也会恢复到正常范围。1.3经营指标状况：存货压力初现好转1）存货/营收：当季比率为85%，环比上升10pct。公司的存货在这个季度继续上升到51.59亿美元，而且从这个季度以来，毛利率又回到了正常的范围。对上升存货，不能推动企业持续存货处理。海豚君相信，英伟达以往积压的库存已经被显著消化了，新增加部分主要是针对主流产品进行备货；2）应收帐款/所得：该季度比值为63%，环比下降20pct。应收账款的比例减少，企业的收账情况也开始出现了明显的改善。英伟达早期多从游戏业务中盘点，需求不足和产品换代，导致存货积压。尽管在企业的收入指引上，没有见到下季热卖景象。但公司毛利率可以稳步上升到64%，这可以看出来，企业头两个季度存货处理工作已经基本结束。结合管理层所述，“游戏显卡的库存危机已基本结束”，也能看出。二、核心业务现状：比赛见底还是升温，数据中心已经不在随着游戏业务的不断不景气，2023财政年度第4季度，英伟达数据中心业务仍然是其最大收入来源并占据近六成份额。而且游戏市场也有趋稳迹象，在企业各项业务中所占比例回归到3成比例。游戏业务与数据中心，依然是公司业绩最为核心的业务之一，这两项合计收入比例约为90%。2.1游戏业务：2023财年第四季度英伟达游戏业务实现营收18.31亿美元，同比下滑46.5%。据介绍，这是受到宏观经济及疫情等因素，全球台式机及笔记本GPU销量走低，对企业的游戏业务有着直接的影响。而在海豚君看来，这一季游戏业务业绩不佳，主要是因为：1。全球PC市场第四季度依然不景气，没有任何升温迹象。据IDC的最新统计，2022年第四季度，全球PC市场发货速度加快，降幅明显，仍然仅有6720万辆，比上年减少27.5%。又因为显卡应用于游戏领域主要是在PC端使用，且后疫情期间，市场PC需求大幅下降，与此同时，加上局部地区疫情管制冲击，弱化游戏显卡市场需求；2。虚拟货币价格今年继续走低，减弱与挖矿有关的需要。由于挖矿和游戏一样，二者均对高算力提出要求，因此，有部分显卡是用来挖矿的。随着虚拟货币价格自去年第四季度开始不断走低，影响了显卡在“挖矿市场”中的需求量。就拿某种虚拟货币来说吧，期货报价自2021年下半年高点6.9万美元，一度下跌至2万美金以下，期货价格较上年同期下降50%以上。来源：Wind，长桥海豚投研3经销商囤货方式，对当前拉货动力造成直接冲击。由于游戏显卡很多采取经销的方式，以及经销商囤货，当PC和半导体的循环开始向下，拉货动力大幅放缓。通过产业链向企业进行传导，企业发货明显减少，存货亦不断上涨。海豚君相信，这个季度游戏业务大滑坡已被寄予了厚望，但是从绝对值来看，却出现了环比的反弹。第四季度，全球PC销售情况已基本恢复至疫情爆发之前。游戏市场虽然受到了影响，但并没有完全停滞，而是呈现出一定程度的回暖趋势。作为一种生活常态化利用产品，PC销量持续下滑空间较小。当游戏显卡库存危机基本告一段落时，企业还把工作重点由“老产品去化了”向“新品”转移。2.2数据中心业务等：2023财政年度第4季度，英伟达数据中心业务的收入达到36.16亿美元，同比增长持续下滑到11%，环比则更有所回落。公司解释为，“某些云服务商在四季度暂停了订单”。在海豚君看来，某些产品出口受限，给中国区销售带来了一定的冲击，另外，还要注意美国顾客收缩开支所带来的后果。尽管英伟达本季度表现低迷，但仍以游戏业务拖累为主，但是数据中心的发展速度也在明显下降。在数据中心市场上，海豚君的表现一直都是领先业界。海豚君还在之前的报告里警告过“数据中心高增长存潜在风险”，这个季度持续下滑到11%。海豚君仍然相信，增长放缓、通胀等宏观背景，无法单一地归因于某些区域/顾客收入的变动，还要关注亚马逊的情况、FB这样的美国科技大厂开始裁员，收缩开支。由于大厂缩减开支，英伟达的数据中心业务在短期内仍难以回高增长。2.3汽车业务：2023财年第四季度英伟达汽车业务实现营收2.94亿美元，同比增长135.2%，这些发展在很大程度上源于自动驾驶以及人工智能驾驶舱解决方案带来的营收。以新能源车为引领，该公司的汽车业务达到了季度的最高水平。在自动驾驶这样一个应用不断渗入的今天，汽车业务预计将为企业带来全新成长性。公司汽车业务持续发展，这个季度的收入份额已上升到了最高水平。在业务高度发展的同时，预计汽车业务将是英伟达今后发展的新动力。三、主要财务指标等：3.1营业利润率：成本刚性，毛利率拉动反弹2023财政年度四季度，英伟达营业利润率恢复到20.8%，出现明显反弹。这个季度营业利润率的反弹，主要来自毛利率的影响，但是也能发现，企业在费用开支上是比较僵化。从营业利润率构成上分析其具体变动：“营业利润率=毛利率-研发费用率-销售、行政等费用占比”1）毛利率：本季度63.3%，同比下滑2.1pct。下滑幅度明显缩小，主要表现在企业存货处理的影响力开始减弱；2）研发费用率：一季度32.2%，比上年增长13pct。主要是因为研发费用比较僵化，尽管这个季度企业的收入乏力，但是研发费用的绝对值并没有因此大幅减少。3）销售和行政方面的费用比例：当季为10.3%，较上年同期增加2.9pct。销售费用会随着营收发生不同程度的变动，且行政费用刚性表现，使总体费用率提高。公司第一季度的经营费用指引仍为25.3亿美元，较第四季度小幅回落。配合营收指引，第一季度经营费用率有所降低，但仍达到39%。在费用开支比例高的情况下，英伟达今后还可能采取人员和其他控费措施。3.2净利润（GAAP）率：出现反弹英伟达2023财年四季度净利润为14.14亿美元，较上年同期减少53%，当季净利率环比反弹到23.4%。季度盈利明显下降，主要原因是企业处于行业低迷，收入大幅度下降，而且费用端是比较僵化的，挤压着企业盈利。<此处结束>

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记者 | 彭新编辑 | 1由OpenAI开发的聊天机器人ChatGPT于去年末发布后，由于表现惊艳，近期在全球刮起了一股猛烈的旋风。微软和谷歌等巨头在此类技术上投入巨资。在国内，百度和其他互联网公司也表示正在开发此类技术，并即将推出。GPT即预训练大语言模型（Generative Pre-trained Transformer），其基于自然语言处理模型Transformer进行预训练，并不断迭代提升模型能力。大语言模型等此类生成式AI通过海量数据训练，可以产生前所未有的高质量输出，可用于搜索、对话机器人、图像生成和编辑等。微软使用ChatGPT技术，将其引入搜索引擎必应，借助对话式人工智能（AI），通过准确理解人类提问意图并做出回答，给搜索带来革新。除了文字，预训练大模型还能生成图像，与真人作画相比不分高下的AI画师过去数月多次涌现。ChatGPT崛起，相关应用用户快速增长下，对运算基础的算力要求越来越高，也将对相关的芯片提出了需求。因其背后技术将高度依赖AI处理能力，并涉及与之相关的网络、存储和算力基础设施。ChatGPT高度依赖AI计算能力，而向OpenAI提供GPU芯片的英伟达正成为最大受益者，摩尔线程摩尔学院院长李丰解释，当人工智能模型通过算法生成内容时，即需要大量数据进行训练，这一过程即在GPU集群进行，随后训练完成的模型又部署在GPU集群进行推断，完成图像生成、语言聊天等工作。“人工智能的算法是在不断进步和迭代过程当中，GPU实际上兼顾了灵活度以及计算能力，”李丰称，相比专用的AI芯片，GPU灵活性更强，又可以保证AI计算性能，因此受到开发者的欢迎。他提及，在全世界范围内，主要的增长算力的来源来自于GPU。目前，ChatGPT背后的GPT-3.5模型已有超过1750亿个参数，训练成本高昂，根据国盛证券报告显示，GPT-3训练一次的成本约为140万美元，对于一些更大的大型语言模型，训练成本介于200万美元至1200万美元之间。以ChatGPT在今年1月的独立访客平均数1300万计算，其对应芯片需求为3万多片英伟达A100 GPU图形处理器，初始投入成本约为8亿美元。此外，据花旗集团预估，ChatGPT将可能促使英伟达相关产品在12个月内销售额达到30亿至110亿美元。这意味着，ChatGPT等此类应用将会拉动英伟达GPU芯片需求。英伟达公司的GPU图形处理器在大型AI模型培训市场占据主导地位，其股价今年已大涨55% 。一家大型IT厂商的人工智能部门负责人向界面新闻记者表示，目前在训练端，英伟达是毫无疑问的冠军，其他玩家争夺的市场在于推断端，这部分的任务量较小，对功耗、延迟更敏感。李丰就提及，摩尔线程已经在内部测试，完全部署在摩尔线程GPU上的AIGC平台不久即面世，这是包括了图像生成、自然语言生成等一系列的内容生成平台。除了GPU，涉及计算能力的芯片类型还包括CPU、FPGA、ASIC等，不同类型的计算芯片进行组合，可以满足不同AI模型的计算需要。专用AI芯片ASIC（专用集成电路）也有望未来在AI算力中占据一席之地。谷歌此前发布了自研TPU（张量处理器）并多次迭代，这是谷歌特别设计用于机器学习的芯片。依照谷歌提供的数据，TPU计算效率是过往GPU十倍以上。谷歌将TPU部署在自家云平台上，未来该公司将推出的对话式AI服务Bard，也将基于TPU运行。在一个计算系统中，与计算相匹配必然还需要存储、网络等架构。无论是CPU、GPU，还是其它专用芯片，在计算过程中均将不可避免的被存储、通信等进程打断，需要行业参与者拿出对应解决方案。在ChatGPT热潮下，一种小众存储芯片的名气正随着AI计算需求剧增而为外界所知，据《韩国经济日报》报道，受惠于ChatGPT，随着市场对GPU需求剧增，三星、SK海力士的HBM芯片赢得了额外的订单，成为目前存储芯片下行市场中，意外爆红的芯片类型。HBM（High Bandwidth Memory，高带宽存储器）芯片是一种可以实现高带宽的内存芯片，与普通DRAM内存相比，HBM可以提供更高的数据的传输速度，基于该特性，HBM主要应用于高性能计算场景中，如超级计算机、AI加速器、高性能服务器领域。HBM在与CPU及GPU协同工作中，可以提高机器学习和计算性能。目前ChatGPT的火热发展已令英伟达等GPU厂商受益――ChatGPT使用了1万多个英伟达的A100 GPU学习了庞大的文档数据。而HBM可以安装在加速卡中，英伟达A100就最高配备80GB HBM2内存。“HBM一直很难卖，因为价格是DRAM的3倍，但AI是HBM的杀手级应用。”TriOrient Investments副总裁Dan Nystedt称。由于成本高昂，HBM一直难以大规模普及，市场推广较慢，但预计AI应用将为其进一步打开市场规模。目前，由ChatGpt带动的HBM需求已经引起了上游厂商的关注。SK海力士提及，目前已开发除第四代HBM产品，并于去年向英伟达供货。三星半导体对界面新闻表示，基于人工智能技术的交互式AI的学习和推理需要高性能处理器和支持其高性能存储器组合，这将积极地影响对存储器的需求。三星HBM-PIM针对AI应用，三星半导体介绍，已经在存储芯片上结合人工智能处理器的HBM-PIM（Procee in Memory，存内计算）技术上取得了成果，并计划与客户共同构建PIM平台生态系统。根据市场调研机构Omdia在2021年预测，到2025年，HBM市场的总收入将达到25亿美元，目前来看，这一数字随着AI计算需求增长有望打破。长期来看，HBM配合CXL等新型数据传输协议也将在增强AI计算性能，并获得行业巨头支持。半导体咨询机构集邦咨询认为，CXL将随着未来CPU内置CXL功能而普及化，在未来AI服务器中，可以见到更多使用HBM和CXL的联合设计方案。ChatGPT参数量数以亿计，无法在单台机器上进行有效的训练或推理，因此需要使用分布式计算。在分布式计算中，机器之间的带宽和高效的计算芯片变得至关重要，因为数据互连往往是瓶颈。在数据中心层面，业界期待被视为数据中心“第三颗芯片“的DPU解决此类问题。“ChatGPT这类语言类生成模型的参数量高达千亿，几乎不可能使用单机训练和推理，而必须大量使用分布式计算。”DPU开发商云脉芯联相关负责人告诉界面新闻，在进行分布式计算时，就需要DPU做一些数据的处理和预处理，由DPU将任务分发给CPU、GPU和FPGA等进行计算。DPU即数据处理器（Data Processing Unit），用于处理海量数据，在云数据中心中，数据在多个服务器之间来回流动。云厂商通过将网卡改造为DPU，减轻CPU负担，使其专注于更关键的任务，类似于公司前台可以缓解员工的工作量。业内还预计，除了GPU、HBM、DPU以外，由小芯粒技术Chiplet加持的芯片异构技术，也有望支持算力增长，Chiplet通过把不同芯片的能力模块化，利用新的设计、互联、封装等技术，在一个封装的产品中使用来自不同技术、不同制程甚至不同工厂的芯片。从半导体产业链端来看，包括IP授权、晶圆代工、封测等厂商为之提供关键的技术支持，可视为提升AI算力重要的基础设施。包括Imagination、Arm、台积电、日月光等上下游厂商，将从中获得增长。举报/反馈

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ChatGPT可以说是最近几个月比较火的话题之一，毕竟这个聊天机器人确实比它的前辈们“聪明”许多，除了聊天之外，它还能打草稿、写代码，某种意义上来说也算是能提高生产力了。不过，我们也要注意到一件事，那就是ChatGPT是要消耗大量的资源的，回答每一句话，机器都要进行大量的运算，更别提开发时训练模型所用的资源了。OpenAI CEO Sam Altman曾经表示，ChatGPT每次回答平均要花个位数（1-9）的美分，并且由于计算成本的升高，在未来的某个时间点后，ChatGPT只能付费使用。根据Windows Central的报道，ChatGPT在今年1月份已经达到了1亿用户量，虽然这数量确实称得上不错，但是这跟盈利并不是直接挂钩的。目前ChatGPT的唯一付费产品就是正在测试中的ChatGPT Plus，一项付费订阅服务，用户可以每月交上20美元，来获得更快的ChatGPT回答速度和体验一些新功能。同时，Windows Central也对ChatGPT用户的付费意愿做了一个调查，结果显示超过半数（54.4%）的用户表示不会为ChatGPT付任何费用，只有12.53%的用户表示他们愿意月付，仅仅有4%的用户表示愿意为每一次使用付费。对OpenAI公司来说，这个结果可不怎么令人满意。如此看来，OpenAI和微软的合作也许是个更靠谱的盈利方式，毕竟大家可能不太乐意为一个“更聪明的聊天机器人”付费，但如果这个AI能在Bing搜索、Office套件等微软产品中成为一个提高效率的小帮手，并且让微软产品的市占率提升（特别是Bing搜索）的话，那想赚钱还是不难的。