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美股AI板块开启狂欢，英伟达财报日强势暴涨30%，市值逼近万亿美元，财报烟花绚烂整个市场，评级机构火速上调目标价，一众半导体板块公司跳开突破，一夜之间科技板块随即走高。直呼一声“赚麻了”！ $英伟达(NVDA)$ $iShares费城交易所半导体ETF(SOXX)$ $三倍做多半导体ETF-Direxion Daily(SOXL)$

随着AI浪潮席卷全球，各个行业潜在颠覆性变革，最近几个月总是不断被刷新认知，AI整悄悄潜入我的生活。微软与ChatGPT携手AI革命，全方位改变办公、搜索方式，谷歌的聊天机器人Google Bard，NVDA CEO 黄仁勋在2023GTC大会上三次提及“AI的iPhone时刻已经到来”，摩根大通准备研发“类ChatGPT”业务… 一切悄然变化，全世界都在谈论“AI”，大部分公司陆续进军市场。

所有人都以为这是一场泡沫，直到英伟达财报发布，一小时暴涨2200亿，英伟达创下美国股市历史上最大单日市值涨幅！见证历史！！！

回顾十年回报率最高的十大科技股，英伟达以涨幅13317%位居榜首，特斯拉和AMD紧随其后。直觉告诉我，英伟达的确不一样！这不只是风口的猪，它是不是新时代的吞金兽，曾经的特斯拉，AI世界的掌上明珠？一起来扒一扒。

英伟达一夜暴涨的秘密

1.   数据中心营收创新高，Q2业绩指引远超华尔街预期

5月24日（周三）盘后，英伟达公布财务业绩，季度总营收达71.9亿美元，同比下降13%，环比上涨19%，其中最耀眼的依然是数据中心，营收创新高，游戏和专业可视化业务也逐渐回升。

全球加速计算平台的强劲增长，生成式人工智能和大语言模型推动算力需求指数级增长，加快企业采用英伟达的加速计算，基于NVIDIA Hopper和Ampere架构的GPU广受欢迎，互联网公司、云服务商和企业需求强劲。

英伟达推出DGX H100，加速人工智能部署，并与微软Azure、谷歌云和甲骨文云基础设施合作，推出了DGX Cloud，为客户提供从云端获取NVIDIA DGX的服务。还宣布推出NVIDIA AI Foundations，加速企业生成式AI模型的构建和优化。

受宏观经济影响和渠道库存调整，游戏业务收入同比下滑38%，基于Ada Lovelace架构的新款GeForce RTX 40系列台式机和笔记本GPU的推出，推动游戏业务环比增长22%。

专业可视化业务快速增长，创新产品和合作推动生成式AI和工业元宇宙应用发展，季度收入同比下降53%，环比增长31%。同比下降反映为降低渠道库存，合作商发货量减少。环比增长主要由于台式机和移动工作站GPU的需求增加，尤其公共部门、医疗保健和汽车行业表现强劲。同时，Ada Lovelace GPU架构的推出开启了英伟达重要的产品周期。

汽车收入同比增长114%，环比增长1%。自动驾驶平台和AI cockpit解决方案销售收入持续增长，推广NVIDIA DRIVE Orin技术，与比亚迪展开合作。环比增长放缓主要由于中国部分NAV客户调整生产计划。

OEM和其他收入同比下降51%，环比下降8%。这些下降主要是由于入门级笔记本GPU销售的下降。

毛利率恢复峰值，运营费用下降

Non-GAAP毛利率为66.8%，环比增加，基本恢复前峰值，主要由于推出了Hopper架构，游戏部门成本的降低和数据中心部门毛利率的提高。过去一年基本运营费用维持在相同水平，环比下降1%，包括因拟收购Arm而产生的13.5亿美元的终止费用，同比增长是由于员工增长及相关成本。

总体而言，数据中心成为增长主力，在生成式AI和大语言模型推动下，进一步推高市场需求，下半年供应还会继续增长，毛利率等指标也显示公司业务逐渐回暖。让投资人最为激动的当属Q2业绩指引远超预期（超53%），将成为公司有史以来最高季度营收。

2.   生成式AI点爆算力需求，AI芯片霸主英伟达持续收益

生成式人工智能（AI）在当前的计算领域中展现出了巨大的潜力，并对计算能力提出了日益增长的需求。随着摩尔定律接近极限，芯片制造技术接近物理极限，摩尔定律的效应逐渐减弱。在这种情况下，生成式AI的兴起为计算能力的持续提升提供了新的方向。

生成式AI可以用于各个领域，包括自然语言处理、图像生成、音频合成等，对计算能力的要求非常高，需要处理庞大的数据集、进行复杂的模型训练和推理过程。为了实现高效、快速、准确的生成式AI，计算能力的提升变得至关重要。

数据中心是生成式AI的重要应用场景之一。在数据中心中，大规模的模型训练和推理任务需要强大的计算能力支持。英伟达作为人工智能领域的领军企业，提出了AI+云计算，不断推出基于Hopper和Ampere架构的GPU，优化生成式AI任务的计算性能和能效。同时，英伟达的CUDA软件平台为开发者提供强大的编程工具和生态系统支持，进一步提升了生成式AI的计算能力。

而GPU由于并行计算能力和高带宽内存，特别适合执行生成式AI和交互模型的工作负载，GPU 成为数据中心和超算的主角。2023年GPU市场的主要参与者有ARM、苹果、高通、AMD、英特尔和英伟达，而独显GPU市场英伟达占据绝对份额，常年维持80%左右，尤其是英伟达的Tesla系列、Quadro RTX系列、A100、H100等都是专门针对AI计算设计的独立显卡，适合在深度学习、机器学习等领域发挥GPU性能。

当然英伟达远不止是一家芯片公司，CEO黄仁勋说过：“人们通常认为英伟达是一家芯片公司，但事实上，英伟达在很多方面都是一家垂直整合的人工智能计算公司”。

英伟达在硬件端产品布局方面具备齐全且性能突出，在数据中心业务中通过CPU+DPU+GPU的组合布局，占据着数据中心GPU市场的领导地位，自主研发的Grace CPU针对数据中心市场，不断吞噬英特尔的市场。

在软件端，英伟达的CUDA平台为其筑起宽广的护城河，CUDA是目前最适合深度学习和AI训练的GPU架构。以芯片、服务器硬件，CUDA、DOCA等开发套件构成软件业务底层基础框架，在这基础上形成HPC/AI/ Omniverse平台，布局软硬件生态系统。

3.   全球数据中心转向加速计算，英伟达早已提前布局

1小时的电话会议中，提到37次生成式AI（generative AI），55次数据中心，充分结合当前的热点，但英伟达也确实跟这些相关。

数据中心作为存储、处理和分析海量数据的关键基础设施，对于计算能力的需求日益增长。传统的计算方式已经无法满足这种高强度的计算需求，加速计算技术成为了数据中心转型的必然选择。加速计算通过利用专用的硬件加速器，如图形处理器（GPU）、数据处理单元（DPU）等，显著提高计算效率和性能。

英伟达早在几十年前就开始致力于GPU技术的研发和创新，并将其应用于高性能计算和人工智能领域。凭借其卓越的GPU产品在数据中心领域，英伟达建立起强大的市场地位，成为全球数据中心的主要供应商之一。当生成式AI出现，为计算平台触发了一个杀手锏应用。生成式人工智能成为全球大多数数据中心的主要工作负载，而加速计算如此节能高效，数据中心的预算将发生非常显著的转变。

HPC、 数据中心对人工智能的需求增加、全球企业机器学习产品的扩展、对消费者驱动的数据和应用程序性能增强的需求不断增加以及其他因素，数据中心加速器市场不断扩大，据 Spherical Insights & Consulting 发布的研究报告，2021 年数据中心加速器市场规模为 131.1 亿美元，到 2030 年全球数据中心加速器市场规模预计将达到 709.9 亿美元 ，复合年增长率为 23.5%。

其中GPU市场占数据中心加速器市场46.1%，占主导地位，而GPU市场中，英伟达目前具有难以替代的绝对优势。

如黄仁勋在财报会议中提到：这是一个长达10年的趋势开端，将全球数据中心进行再利用或重建，构建成加速计算。