FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

英伟达FY2023 Q4业绩电话会分析师问答

sen。黄仁勋是的，首先退一步讲，NVIDIA AI本质上就是今天AI系统的操作系统。它从数据处理开始，到学习、训练、验证、推理。因此，该软件主体得到了完全加速。它在每一片云中运行。它在本地运行。它支持我们所知道的每一个框架、每一个模型，并且它在任何地方都得到了加速。通过使用 NVIDIA AI，您的整个机器学习操作将更加高效，并且更具成本效益。您可以通过使用加速软件来节省资金。我们今天宣布部署 NVIDIA 的基础架构并由世界领先的云服务提供商托管，这将加速企业利用 NVIDIA AI 企业的能力。它加速了人们对这种机器学习管道的采用，这不适合胆小的人。它是一个非常广泛的软件体系。它并没有广泛部署在企业中，但我们相信，通过在云中托管所有内容，从基础设施到操作系统软件，一直到预训练模型，我们可以加速企业对生成人工智能的采用。所以我们'我们对我们商业模式的这个新的扩展部分感到兴奋。我们真的相信它将加速软件的采用。维韦克艾莉亚只是想澄清一下，科莱特，如果你的意思是数据中心也可以在第一季度同比增长？然后 Jensen，我的主要问题与 2 个相关的小问题有关。生成式 AI 的计算强度，如果非常高，是否会将市场规模限制在少数超大规模用户？在另一个极端，如果市场变得非常大，那么它不会从云 ASIC 或市场上的其他加速器选项中吸引更多对 NVIDIA 的竞争吗？科莱特克雷斯谢谢你的问题。首先，谈谈我们为第一季度提供的数据中心指南。我们确实预计我们的数据中心会出现连续增长，强劲的连续增长。我们还预计我们的数据中心会同比增长。实际上，我们预计数据中心的同比增长可能会在第一季度之后加速增长。黄仁勋大型语言模型之所以称为大型，是因为它们相当大。但是，请记住，在过去十年中，我们已经将 AI 处理速度提高了 100 万倍。摩尔定律在其最好的日子里，可以在十年内实现 100 倍的增长。通过提出新处理器、新系统、新互连、新框架和算法，并与数据科学家、AI 研究人员合作开发新模型，在整个跨度内，我们已经使大型语言模型处理速度提高了一百万倍，一百万倍快点。一开始需要几个月的时间，现在只需大约 10 天。当然，您仍然需要大型基础设施。即使是大型基础设施，我们也引入了 Hopper，它具有变压器引擎、新的 NVLink 交换机和新的 InfiniBand 每秒 400 吉比特的数据速率，我们能够在处理大型语言模型方面实现又一次飞跃。所以我认为——通过使用 NVIDIA DGX 云将 NVIDIA 的 DGX 超级计算机放入云中，我们将使这种基础设施的访问民主化，并通过加速训练能力，真正使这项技术和这种能力变得非常容易获得。所以这是一个想法。二是需要开发的大型语言模型或基础模型数量相当多。具有不同文化的不同国家及其知识体系是不同的。不同的领域，不同的领域，无论是成像还是生物学还是物理学，每个领域都需要自己的基础模型领域。当然，有了大型语言模型，我们现在有了一个先验，可以用来加速所有这些其他领域的发展，这真的很令人兴奋。另一件要记住的事情是，世界上有许多公司拥有自己的专有数据。世界上最有价值的数据是专有的。他们属于公司。在他们公司里面。它永远不会离开公司。这些数据也将首次用于训练新的 AI 模型。因此，我们——我们的战略和目标是将 DGX 基础设施放在云端，这样我们就可以为世界上每一个想要创建专有数据等的企业、公司提供这种能力——专有模型。第二点关于竞争。我们已经竞争很长时间了。如您所知，我们的方法、我们的计算架构在多个方面都大不相同。第一，它是通用的，这意味着你可以将它用于训练，你可以将它用于推理，你可以将它用于所有不同类型的模型。它支持每个框架。它支持每一朵云。它无处不在。它是云到私有云，云到本地。一直到边缘。它可以是一个自治系统。这种架构允许开发人员开发他们的 AI 模型并将其部署到任何地方。第二个非常大的想法是，没有 AI 本身是一个应用程序。它有一个预处理部分和一个后处理部分，可以将它变成一个应用程序或服务。大多数人不谈论预处理和后处理，因为它可能不那么性感也没有那么有趣。然而，事实证明，预处理和后处理通常会占用总工作量的一半或 2/3。因此，通过加速整个端到端管道，从预处理、数据摄取、数据处理，一直到预处理，一直到后处理，我们能够加速整个管道，而不是只加速一半管道。加速的极限，即使你只加速一半的工作量就立即通过了，速度也是原来的两倍。然而，如果您加速整个工作负载，您可能会将工作负载加速 10 倍、20 倍、50 倍，这就是为什么当您听说 NVIDIA 加速应用程序时，您通常会听到 10 倍、20 倍、50 倍的加速。这样做的原因是因为我们加速了端到端的事情，不仅仅是它的深度学习部分，而是使用 CUDA 来加速从端到端的一切。因此，我认为我们计算的普遍性——加速计算平台，我们在每个云中的事实，我们从云到边缘的事实，使我们的架构真的很容易访问并且以这种方式非常不同。最重要的是，对于所有服务提供商而言，由于利用率如此之高，因为您可以使用它来加速端到端工作负载并获得如此好的吞吐量，我们的架构是最低的运营成本。它不是 - 比较还差得远。所以 - 无论如何，这是 2 个答案。克里斯托弗缪斯我猜，Jensen，你谈到 ChatGPT 是一个有点像 iPhone 的转折点。非常好奇，第一，在 ChatGPT 之后，您与超大规模和大型企业的对话是如何演变的？其次，当您考虑具有变革性引擎的 Hopper 和具有高带宽内存的 Grace 时，您如何看待过去几个月演变的这两个产品周期的增长前景？黄仁勋 ChatGPT 是一项很棒的工作，团队做得很好，OpenAI 用它做得很好。他们坚持了下来。所有突破的积累导致了一种服务，其内部模型以其多功能性和能力让每个人都感到惊讶。人们感到惊讶的是，这在我们的行业内是众所周知的。但是单个 AI 模型的惊人能力可以执行从未受过训练的任务和技能。而这个语言模型不只是说英语，或者可以翻译，当然，但不只是说人类语言，它可以用人类语言提示，而是输出Python，输出Cobalt，一种很少有人记得的语言，输出用于 Blender 的 Python，一个 3D 程序。所以这是一个为另一个程序编写程序的程序。我们现在意识到——世界现在意识到也许人类语言是一种非常好的计算机编程语言，我们已经使计算机编程民主化，适用于每个人，几乎任何可以用人类语言解释要执行的特定任务的人。这台新计算机——当我说到计算的新时代，这个新的计算平台，这台新计算机可以接受任何你的提示，无论你的人类解释的请求是什么，并将其翻译成一系列你可以直接处理的指令，或者它等待您决定是否要处理它。因此，这种类型的计算机在其应用中是完全革命性的，因为它对这么多人的民主化编程确实让全世界的企业都兴奋不已。每个 CSP，每个互联网服务提供商，坦率地说，他们是每个软件公司，因为我刚才解释过，这是一个可以为任何程序编写程序的 AI 模型。正因为如此，每个开发软件的人要么被提醒，要么被震惊到警觉，或者积极致力于将 ChatGPT 之类的东西集成到他们的应用程序或集成到他们的服务中。因此，正如您可以想象的那样，这完全是全球性的。在过去的 60 天里，围绕我们构建 Hopper 的 AI 基础设施的活动以及使用 Hopper 和 Ampere 推理大型语言模型的推理活动刚刚火爆起来。因此，毫无疑问，无论我们对今年的看法如何，在我们进入这一年之际，由于过去 60、90 天的原因，已经发生了相当大的变化。马修拉姆齐 Jensen，我想问几个关于 DGX Cloud 的问题。我想，我们都在谈论服务的驱动程序以及您将使用不同的超大规模器在这些服务之上托管的计算。但我认为我们一直在观察和想知道您的数据中心业务何时可能会过渡到更多的系统级业务，这意味着将 [音频不清晰] InfiniBand 与您的 Hopper 产品、Grace 产品配对并在系统上销售更多东西等级。我想知道您是否可以退后一步，在接下来的 2 或 3 年内，您认为数据中心部门的业务组合如何从销售卡发展到系统和软件？随着时间的推移，这对该业务的利润率意味着什么？黄仁勋是的，我很欣赏这个问题。首先，如您所知，我们的数据中心业务仅在概念 GPU 的背景下是 GPU 业务，因为我们实际出售给云服务提供商的是一个面板，一个相当大的 8 Hoppers 或 8 Amperes 计算面板与与 NVLink 相连的 NVLink 交换机相连。因此，该板基本上代表 1 个 GPU。它是 8 个芯片连接在一起成为 1 个 GPU，具有非常高速的芯片到芯片互连。因此，如果您愿意的话，我们一直在研究多芯片计算机已有一段时间了。那是 1 个 GPU。所以当我们想到 GPU 时，我们实际上会想到 HGX GPU，也就是 8 个 GPU。我们将继续这样做。云服务提供商真正兴奋的是托管我们的基础设施供 NVIDIA 提供，因为我们有很多直接合作的公司。我们直接与全球 10,000 家 AI 初创公司合作，涉及各个行业的企业。今天所有这些关系都非常希望能够至少部署到云中，或者部署到云和本地，通常是多云。因此，通过让 NVIDIA DGX 和 NVIDIA 的基础设施在他们的云中成为全栈，我们有效地吸引了客户到 CSP。这对他们来说是一个非常非常令人兴奋的模型。他们张开双臂欢迎我们。我们将成为世界云领域最好的 AI 销售人员。对于客户来说，他们现在拥有最先进的即时基础设施。他们有一个团队，从基础架构到加速软件，NVIDIA AI 开放操作系统，一直到 AI 模型都非常出色。在 1 个实体中，他们可以获得整个跨度的专业知识。所以这对客户来说是一个很好的模型。这是 CSP 的一个很好的模型。这对我们来说是一个很好的模型。它让我们真正的奔跑如风。尽管我们将继续并继续推进 DGX AI 超级计算机，但在本地构建 AI 超级计算机确实需要时间。怎么看都难。不管怎么看都需要时间。所以现在我们有能力真正预取其中的很多内容，让客户尽快启动和运行。蒂莫西·阿库里 Jensen，我想问一下这一切对你的 TAM 有什么影响。现在的大部分重点都放在文本上，但显然，有些公司在视频和音乐方面进行了大量培训。他们在那里研究模型。似乎正在训练这些大型模型的人可能在高端的云中至少有 10,000 个 GPU，他们已经签约，可能还有数万个 GPU 用于推断广泛部署的模型。所以看起来增量 TAM 很容易在几十万个 GPU 中，很容易达到数百亿美元。但我有点想知道这对你去年提供的 TAM 数字有何影响。我想你说的是 3000 亿美元的硬件 TAM 和 3000 亿美元的软件 TAM。那么您如何看待新的 TAM 是什么？黄仁勋我认为这些数字仍然是非常好的锚点。不同之处在于，如果你愿意的话，生成人工智能具有令人难以置信的能力和多功能性，以及去年年中和年底发生的所有融合突破，我们可能会早晚到达那个 TAM。毫无疑问，这对计算机行业来说是一个非常重要的时刻。每一个平台的变化，人们开发计算机方式的每一个转折点，都是因为它更容易使用、更容易编程和更容易访问。这发生在 PC 革命中。这发生在互联网革命中。这发生在移动云上。请记住，移动云，由于 iPhone 和 App Store，出现了 500 万个应用程序，并且还在不断增加。没有 500 万个大型机应用程序。没有 500 万个工作站应用程序。没有 500 万个 PC 应用程序。因为开发和部署令人惊叹的应用程序非常容易，一部分是云，一部分是在移动设备上，而且由于应用程序商店的存在，分发也很容易，所以同样的事情现在也发生在人工智能身上。在没有计算的时代，一个计算平台 ChatGPT 在 60、90 天内达到了 1.5 亿人。我的意思是，这是一件非同寻常的事情。人们正在用它来创造各种各样的东西。所以我认为你现在看到的只是涌现的新公司和新应用程序的洪流。毫无疑问，从各个方面来说，这都是一个新的计算时代。所以我认为——我们解释和表达的 TAM，它在今天确实比以前更容易实现。斯泰西·拉斯根澄清一下，你说 H-100 的收入高于 A100。这是一个总体陈述吗？或者是在同一时间点，比如在 2 个季度的出货量之后？然后是我的实际问题。我想问问汽车，特别是梅赛德斯的机会。梅赛德斯今天举办了一场活动，他们正在谈论他们的 MB Drive 的软件收入，到 20 世纪中期可能达到个位数或低 10 亿欧元，到 20 世纪末达到 10 亿欧元。我知道你们应该将软件收入分成 50-50。你们正在考虑的梅赛德斯交易软件收入的数量级是这种数量级吗？在相似的时间范围内？那是我们应该如何建模的吗？科莱特克雷斯首先让我从您提出的关于 H-100 和 A100 的问题开始。我们在第三季度开始首次发货 H-100。这是一个很好的开始。他们中的许多人在很多季度前就开始了这个过程。这是我们在第三季度获得生产水平的时候。因此，第四季度是我们看到 H-100 大幅提升的重要时刻。这意味着我们的 H-100 是我们在第四季度的许多 CSP 的焦点，他们都希望在云实例中启动和运行。因此，我们实际上在第四季度看到的 A100 数量少于我们在 H-100 中看到的数量。我们倾向于继续销售这两种架构，但就在第四季度，这是一个强劲的季度您对梅赛德斯-奔驰的其他问题。我对我们与他们的共同联系和工作感到非常满意。我们一直在非常努力地准备上市。你是对的。他们确实谈到了软件机会。他们分两个阶段讨论了他们的软件机会，关于他们可以用 Drive 做什么以及他们还可以用 Connect 做什么。他们延长了大约 10 年的时间，着眼于他们在我们面前看到的机会。因此，它与我们与长期合作伙伴的想法一致，并随着时间的推移分享收入。黄仁勋 Stacy，如果我可以补充的话，其中一件事是关于梅赛德斯正在做的事情的智慧。这是唯一的大型奢侈品牌，从每一辆——从入门级到最高端的豪华车，每一辆都安装了丰富的传感器，每一辆他们配备了人工智能超级计算机，这样梅赛德斯车队中的每辆未来汽车都将成为一个可以升级和永远更新的安装基础，以供未来的客户使用。如果你能想象一下如果今天在路上的整个梅赛德斯车队都是完全可编程的，你可以 OTA，那将代表数千万辆梅赛德斯，这将代表创收机会。这就是 Ola 的愿景。我认为他们正在建造的是什么，这将是非凡的。豪华车的庞大安装基础将继续更新——为了客户的利益，也为了创收利益。马克·利帕西斯我认为对你来说，詹森，似乎每年都会出现新的工作负载，并推动对你的流程或生态系统周期的需求。如果我回想面部识别，然后是推荐引擎、自然语言处理、Omniverse 和现在的生成式 AI 引擎，您能与我们分享您的观点吗？这是我们应该期待的未来吗，比如将您的产品需求推向新水平的全新工作负载？我问的原因是因为我发现你在脚本中的评论很有趣，你提到你对生成人工智能将推动你的产品和服务的需求的看法 - 似乎很多，更好比你过去 90 天的想法还要多。所以 - 就您正在处理的新工作负载或可以推动下一级别需求的新应用程序而言，您是否愿意与我们分享一些您认为可以推动它超越您的需求的东西今天见？黄仁勋首先，我有一些您不知道的新应用程序和我们从未分享过的新工作负载，我想在 GTC 上与您分享。这就是我参加 GTC 的诱因，我认为您会对我们将要讨论的应用程序感到非常惊讶和非常高兴。现在，您不断听到有关新应用程序的消息是有原因的。原因是，第一，NVIDIA 是一个多域加速计算平台。它不像CPU那样完全是通用的，因为CPU是95%，98%是控制函数，只有2%是数学，这使得它完全是灵活的。我们不是那样的。我们是一个加速计算平台，与 CPU 一起工作，可以卸载真正繁重的计算单元，这些单元可能会非常非常瘫痪以卸载它们。但我们是多域的。我们可以做粒子系统。我们可以做流体。我们可以做神经元。我们可以做计算机图形。我们可以做的。我们可以加速各种不同的应用程序，第一。第二，我们的客户群非常庞大。这是唯一的加速计算平台，唯一的平台。从字面上看，这是唯一一个在架构上兼容从 PC 到工作站、游戏玩家到汽车再到本地的所有云的架构。每台计算机在架构上都是兼容的，这意味着开发了一些特别的东西的开发人员会寻找我们的平台，因为他们喜欢它的影响力。他们喜欢普遍的影响力。他们喜欢加速，第一。他们喜欢编程工具的生态系统和它的易用性，以及他们可以接触到很多人来帮助他们这一事实。全世界有数以百万计的 CUDA 专家，软件都加速了，工具都加速了。然后非常重要的是，他们喜欢触及范围。他们喜欢你可以看到的事实——他们在开发软件后可以接触到如此多的用户。这就是我们不断吸引新应用程序的原因。最后，这是非常重要的一点。请记住，CPU 计算进步的速度已经大大放缓。而在我职业生涯的前 30 年里，每 5 年在大约相同的功率下性能提高 10 倍，然后每 5 年提高 10 倍。这种持续前进的速度已经放缓。在这个时代，人们仍然非常非常迫切地想要将他们想要带给世界的应用程序，而随着功率的不断增加，他们负担不起这样做。每个人都需要可持续发展。你不能继续消耗电力。通过加速它，我们可以减少您为任何工作负载使用的电量。因此，所有这些原因确实促使人们使用加速计算，并且我们不断发现新的令人兴奋的应用程序。阿蒂夫·马利克科莱特，我有一个关于数据中心的问题。您在 1 月季度看到了建设计划的一些弱点，但您正在指导 4 月和全年的同比加速。因此，如果您可以为我们加速排名的信心。这是基于你的 H-100 斜坡或生成的 AI 销售，还是新的 AI 服务模型？而且，如果你能谈谈你在企业垂直领域看到的情况。科莱特克雷斯当我们考虑我们的增长时，是的，我们将在第一季度连续增长，并且预计第一季度也将实现同比增长。它可能会在那里加速前进。那么我们认为这是什么驱动因素呢？是的，我们有多个产品周期进入市场。我们现在有 H-100 上市。我们也将继续推出新产品，有时我们的 GPU 计算和我们的网络会为这些产品提供动力。然后我们可能会在今年下半年取得成绩。此外，生成人工智能在我们的客户中引起了一定的兴趣，无论是 CSP，还是企业，其中之一是初创企业。我们预计这将成为我们今年收入增长的一部分。最后，让我们不要忘记，鉴于摩尔定律的终结，专注于 AI，专注于加速持续是错误的。因此，随着经济的改善，这对企业来说可能非常重要，并且云优先的存在可以为企业提供动力，因为他们 [音频不清晰]。我将把它转给 Jensen，看看他是否有任何其他想要添加的内容。黄仁勋不，你做得很好。那很棒。约瑟夫摩尔 Jensen，你谈到在过去十年中你训练这些模型的能力提高了 100 万倍。您能否让我们深入了解未来几年的情况，以及您的一些使用这些大型语言模型的客户所谈论的复杂性在那种时间范围内增加了 100 倍的程度。我知道 Hopper 的变压器性能提高了 6 倍。但是你能做些什么来扩大规模呢？其中有多少只是反映了未来将有更大的硬件支出？黄仁勋首先，我会倒着开始。我相信人工智能基础设施的数量将在全世界增长。原因是人工智能，即智能的生产，将在制造业中进行。曾几何时，人们只生产实物商品。未来，几乎每家公司都会制造软商品。它恰好以智能的形式出现。数据进来了。那个数据中心只做一件事，而且只做一件事。它利用这些数据生成一个新的更新模型。在原材料进来的地方，建筑物或基础设施在其上运转，然后精炼或改进的东西产生了巨大的价值，这就是工厂。所以我希望看到世界各地的 AI 工厂。其中一些将托管在云中。其中一些将在本地进行。会有一些很大，有些会非常大，然后会有一些更小。所以我完全希望这会发生，第一。第二。在接下来的 10 年里，我希望通过新芯片、新互连、新系统、新操作系统、新分布式计算算法和新 AI 算法，并与开发人员合作开发新模型，我相信我们会将人工智能再加速一百万倍。我们有很多方法可以做到这一点。这就是 NVIDIA 不仅仅是一家芯片公司的原因之一，因为我们试图解决的问题太复杂了。你必须考虑整个堆栈，从芯片一直到通过软件通过网络进入数据中心。在一家公司的头脑中，我们可以考虑整个堆栈。由于这个原因，它确实是计算机科学家的一个很好的游乐场，因为我们可以在整个堆栈中进行创新。所以我的期望是，你将在未来十年的下一家公司、人工智能平台上看到人工智能模型的真正巨大突破。但与此同时，由于其令人难以置信的增长和采用，您将随处看到这些 AI 工厂。黄仁勋谢谢。Transformer、大型语言模型和生成式 AI 的突破积累，将 AI 的能力和多功能性提升到了一个显着的水平。一个新的计算平台已经出现。新公司、新应用程序和应对长期挑战的新解决方案正在以惊人的速度诞生。几乎每个行业的企业都在积极应用生成人工智能来重新构想他们的产品和业务。围绕 AI 的活动水平已经很高，现在已经显着加快。这是我们十多年来一直努力的时刻。我们准备好了。我们配备新变压器引擎和 Quantum InfiniBand 结构的 Hopper AI 超级计算机已全面投入生产，CSP 正在竞相开放其 Hopper 云服务。在我们努力满足对 GPU 的强劲需求时，不要错过即将到来的 GTC。关于新芯片、系统和软件、新 CUDA 应用程序和客户、新生态系统合作伙伴以及 NVIDIA AI 和 Omniverse 的更多信息，我们有很多要告诉您的。这将是我们迄今为止最好的 GTC。到时候那里见。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2023-02-23

英伟达FY2023 Q4业绩电话会高管解答财报

型语言模型是当今世界最先进的神经网络。NVIDIA 的专业知识涵盖 AI 超级计算机、算法、数据处理和培训方法，可为企业带来这些功能。我们期待通过生成人工智能的机会帮助客户。除了与每个主要的超大规模云提供商合作外，我们还与许多消费互联网公司、企业和初创企业进行合作。这个机会是巨大的，并推动数据中心的强劲增长，并将在今年加速增长。本季度，我们在金融服务领域发布了重要公告，这是我们最大的垂直行业之一。我们宣布与德意志银行建立合作伙伴关系，以加速人工智能和机器学习在金融服务中的应用。我们正在共同开发一系列应用程序，包括虚拟客户服务代理、语音 AI、欺诈检测和银行流程自动化，利用 NVIDIA 在本地和云端的完整计算堆栈，包括 NVIDIA AI 企业软件。我们还宣布，NVIDIA 在资产价格发现等应用的关键金融服务行业基准测试中获得了 AI 推理的领先结果。在网络方面，我们看到对由 AI 推动的最新一代 InfiniBand 和 HPC 优化以太网平台的需求不断增长。生成式 AI 基础模型的大小继续以指数级速度增长，推动了对高性能网络的需求，以扩展多节点加速工作负载。InfiniBand 提供无与伦比的性能、延迟和网络内计算能力，是高能效云规模、生成 AI 的明智选择。对于较小规模的部署，NVIDIA 带来了其完整的加速堆栈专业知识，并将其与世界上最先进的高性能以太网结构相集成。在本季度，InfiniBand 引领了我们的增长，因为我们的 Quantum 2 每秒 40 Gb 平台在云、企业和超级计算客户的需求推动下开局良好。在以太网中，随着客户转向更高速度的下一代适配器和交换机，我们的 40 Gbps Spectrum 4 网络平台正在获得发展势头。我们仍然专注于扩展我们的软件和服务。我们发布了 NVIDIA AI Enterprise 3.0 版本，支持 50 多个 NVIDIA AI 框架和预训练模型，以及用于联络中心智能虚拟协助、音频转录和网络安全的新工作流。即将推出的产品包括我们的 NeMo 和 BioNeMo 大型语言模型服务，目前客户可以提前使用这些服务。现在让詹森多谈谈我们的软件和云业务。黄仁勋技术突破的积累让人工智能迎来了拐点。生成式人工智能的多功能性和能力引发了全球企业开发和部署人工智能战略的紧迫感。然而，人工智能超级计算机基础设施、模型算法、数据处理和训练技术仍然是大多数人无法逾越的障碍。今天，我想与大家分享我们商业模式的下一个层次，以帮助每个企业客户触及 AI。我们正在与主要服务 - 云服务提供商合作，提供 NVIDIA AI 云服务，这些服务由 NVIDIA 直接提供并通过我们的上市合作伙伴网络提供，并托管在全球最大的云中。NVIDIA AI 即服务让企业可以轻松访问世界上最先进的 AI 平台，同时与世界上最先进的云提供的存储、网络、安全和云服务保持紧密联系。客户可以在 AI 超级计算机、加速库软件或预训练的 AI 模型层上使用 NVIDIA AI 云服务。NVIDIA DGX 是一台 AI 超级计算机，也是全球正在建设的 AI 工厂的蓝图。构建人工智能超级计算机既困难又耗时。今天，我们宣布推出 NVIDIA DGX Cloud，这是拥有自己的 DGX AI 超级计算机的最快、最简单的方式，只需打开浏览器即可。NVIDIA DGX Cloud 已经可以通过 Oracle Cloud Infrastructure 和 Microsoft Azure、Google GCP 以及其他即将推出的公司获得。在AI平台软件层，客户可以接入NVIDIA AI enterprise，用于训练和部署大型语言模型或其他AI工作负载。在预训练生成 AI 模型层，我们将为希望为其业务构建专有生成 AI 模型和服务的企业客户提供 NeMo 和 BioNeMo 可定制 AI 模型。借助我们的新商业模式，客户可以在他们的私有云和任何公共云中使用 NVIDIA 的全面人工智能计算。我们将在即将举行的 GTC 上分享有关 NVIDIA AI 云服务的更多详细信息，敬请关注。现在让我把它转回到科莱特的游戏上。科莱特克雷斯博彩收入为 18.3 亿美元，环比增长 16%，同比下降 46%。本财年收入为 90.7 亿美元，下降 27%。我们基于 Ada Lovelace 架构的 40 系列 GeForce RTX GPU 受到热烈欢迎，推动了连续增长。同比下降反映了渠道库存调整的影响，这在很大程度上已经过去了。在季节性强劲的第四季度，大多数地区的需求都很稳定。尽管中国在一定程度上受到 COVID 相关中断的影响，但我们对该市场复苏的早期迹象感到鼓舞。游戏玩家对新的 RTX4090、4080、4070 Ti 台式机 GPU 反响热烈，许多零售店和在线商店迅速脱销。旗舰级RTX 4090在Steam上的人气迅速飙升，夺得AI架构榜首，反映出游戏玩家对高性能显卡的渴望。本月早些时候，第一代基于 Ada 架构的游戏笔记本电脑上架零售，实现了 NVIDIA 有史以来最大的性能和能效飞跃。我们首次将发烧级 GPU 性能带到 14 英寸的纤薄笔记本电脑上，这是一个快速增长的细分市场，以前仅限于基本任务和应用程序。另一项创新是，我们将性能最佳的 90 级 GPU 引入笔记本电脑，这要归功于我们第五代 Max-Q 技术的能效。总而言之，RTX 40 系列 GPU 将为 [170] 游戏和创作者笔记本电脑提供动力，为精彩的返校季做好准备。现在有超过 400 款游戏和应用程序支持 NVIDIA 的 RTX 技术，用于实时光线追踪和 AI 驱动的图形。AI 架构采用我们的第三代 AI 驱动图形 DLSS 3，可大幅提升性能。对于最先进的游戏，赛博朋克 2077，最近添加了 DLSS 3，可在 4K 分辨率下将帧速率性能提高 3 到 4 倍。我们的 GeForce NOW 云游戏服务在多个维度、用户、游戏和性能方面继续扩展。它现在在 100 多个国家/地区拥有超过 2500 万会员。上个月，它在新的高性能终极会员等级中启用了 RTX 4080 图形马力。Ultimate 会员可以通过全光线追踪和 DLSS 3 从云端以高达每秒 240 帧的速度进行流式传输。就在昨天，我们与微软发布了一个重要公告。我们同意建立为期 10 年的合作伙伴关系，将 Microsoft 的 Xbox PC 游戏系列引入 GeForce NOW，其中包括 Minecraft、Halo 和 Flight Simulator 等大作。在微软对 Activision 的收购结束后，它将添加诸如使命召唤和守望先锋之类的游戏。转向专业可视化。营收为 2.26 亿美元，环比增长 13%，同比下降 65%。本财年收入为 15.4 亿美元，下降了 27%。连续增长是由在汽车和制造业垂直领域具有优势的桌面工作站推动的。同比下降反映了渠道库存调整的影响，我们预计该调整将在今年上半年结束。对 NVIDIA Omniverse 的兴趣持续增加，迄今为止已下载近 300,000 次，连接到第三方设计应用程序的 185 个连接器。最新发布的 Omniverse 具有许多功能和增强功能，包括支持 4K、实时路径跟踪、Omniverse Search 通过大型无标记 3D 数据库进行人工智能搜索，以及用于 AWS 的 Omniverse 云容器。让我们转向汽车。收入达到创纪录的 2.94 亿美元，比 [音频不清晰] 增长 17%，比一年前增长 135%。连续增长主要由人工智能汽车解决方案推动。电动汽车和传统原始设备制造商客户的新计划帮助推动了这一增长。本财年收入为 9.03 亿美元，增长 60%。在 CES 上，我们宣布与富士康建立战略合作伙伴关系，以开发自动化和自主车辆平台。该合作伙伴关系将提供规模化制造，以满足对 NVIDIA Drive 平台不断增长的需求。富士康将在其电动汽车中使用 NVIDIA Drive、Hyperion 计算和传感器架构。富士康将成为面向全球生产基于 NVIDIA Drive Orin 的电子控制单元的一级制造商。本季度我们也达到了一个重要的里程碑。NVIDIA Drive 操作系统获得了 TÜV SÜD 的安全认证，TÜV SÜD 是汽车行业最有经验和最严格的评估机构之一。凭借行业领先的性能和功能安全性，我们的平台满足自主运输所需的更高标准。转到损益表的其余部分。GAAP 毛利率为 63.3%，非 GAAP 毛利率为 66.1%。本财年 GAAP 毛利率为 56.9%，非 GAAP 毛利率为 59.2%。与去年同期相比，第四季度 GAAP 运营支出增长 21%，非 GAAP 运营支出增长 23%，这主要是由于薪酬和数据中心基础设施支出增加。按美国通用会计准则计算的营业费用环比持平，非美国通用会计准则营业费用下降 1%。我们计划在未来几个季度将它们保持在这个水平上相对平稳。全年 GAAP 运营费用增长 50%，非 GAAP 运营费用增长 31%。我们以股票回购和现金股息的形式向股东返还了 11.5 亿美元。截至第四季度末，到 2023 年 12 月，我们的股票回购授权剩余约 70 亿美元。让我看看 24 财年第一季度的前景。我们预计，在数据中心和游戏的强劲增长带动下，我们的 4 个主要市场平台中的每一个都将推动连续增长。收入预计为 65 亿美元，上下浮动 2%。GAAP 和非 GAAP 毛利率预计分别为 64.1% 和 66.5%，上下浮动 50 个基点。GAAP 运营费用预计约为 25.3 亿美元。非 GAAP 运营费用预计约为 17.8 亿美元。GAAP 和非 GAAP 其他收入和支出预计约为 5000 万美元，不包括非附属资产剥离的收益和损失。GAAP 和非 GAAP 税率预计为 13%，上下浮动 1%，不包括任何离散项目。最后，让我强调一下金融界即将发生的事件。我们将参加 3 月 6 日在旧金山举行的摩根士丹利技术会议和 3 月 7 日在波士顿举行的 Cowen Healthcare 会议。我们还将以虚拟方式主持 GTC，Jensen 的主题演讲将于 3 月 21 日开始。我们的财报电话会议定于 5 月 24 日星期三举行，讨论我们 24 财年第一季度的结果。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2023-02-23

新债王冈拉克拉响警报：经济硬着陆要来了

歌(GOOG, GOOGL)和英伟达(Nvidia)等公司推出的新型人工智能应用的炒作，纳斯达克综合指数今年迄今已累计上涨11%。与此同时，随着投资者预计中国经济将在解除防疫措施后反弹，标准普尔500指数上涨了4%。但市场情绪已开始变得更加负面，这与冈拉克的叙述相符。摩根大通(JP Morgan)策略师本周指出，收益率曲线仍处于倒转状态，投资者不应忽视这一信号的过往记录。当收益率曲线反转时，它反映了长期利率低于短期利率。此举表明，由于担心短期经济前景，投资者将更多资金投入较长期债券。当被问及反向收益率是否仍是可靠的衰退指标时，冈拉克表示“绝对是”。 “当它第一次反转时，你必须保持警惕，”他补充说。本周，沃尔玛(Walmart)和家得宝(Home Depot)等大公司的利润也开始承压，削弱了看涨股市的势头。冈拉克说:“在下一次经济衰退中，我们可能会看到一些真正有趣、痛苦的结果，不管它是否非常严重。”

财经风云2023-02-23

AI重新占据全球头版，这些公司或从这股热潮受益

　　台积电（NVDA）　　台积电是Nvidia（NVDA）和AMD（AMD）高端图形处理单元的唯一代工供应商，是Kim挑选的人工智能浪潮受益者之一。　　摩根士丹利预计，对人工智能培训所需的计算机功率的需求增加，将导致图形和中央处理器的市场迅速增长。　　在生成性人工智能的世界里，"原材料是数据；该材料的用户是超大规模的数据中心；使能工作是半导体"，Kim写道。　　百度（BIDU）　　Kim说，中国对聊天机器人有"巨大的"大众市场需求，百度和其他公司已经在竞相发展国内的人工智能能力。　　该分析师指出，百度目前在这一领域的进步已经很领先了。　　Kim写道："该公司正在3月份完成其'Ernie Bot'的内部测试，并旨在最终将其与搜索引擎合并——这是该搜索公司自2019年以来一直在研究的大型AI模型。" 　　GDS Holdings（GDS）　　GDS是一家位于中国的控股公司，主要致力于开发和运营高性能数据中心。其客户包括中国各地的云服务提供商、互联网公司和IT服务提供商。它是百度的主要国际数据中心供应商之一。　　Kim选择GDS的原因是该公司作为市场领导者的地位。　　GDS "对所有的互联网公司有更均衡的业务"Kim说，并补充说其"估值更合理"。

金融界2023-02-22

投资AI热潮，核心股票还是它

示，在围绕人工智能领域公司的一系列中，Nvidia（NVDA）是投资者明显的选择。　　他周四在CNBC的"Fast Money"节目中表示，从概念上讲，Nvidia在软件和硬件能力方面让他们成为了是"人工智能必买股"。　　事实上，这只半导体股票今年已经飙升了50％以上，与其他科技巨头一起上涨。美国银行本周早些时候将其对该公司的目标价格从215美元提高到255美元，并表示Nvidia已经完全准备好领导"全球云和企业客户之间的人工智能军备竞赛"。该银行的新目标表明，Nvidia的股票可能比周四的收盘价反弹近16％。　　可以肯定的是，其他" Fast Money "交易员并不看好目前的其他人工智能领域候选股。　　微软（MSFT）在周四下跌了2.6％。"今天的抛售很有意义，" Private Advisor Group的分析师 Guy Adami在谈到微软股价的下跌时说。"它冲的太快了。" 　　自微软上周发布其新的人工智能驱动的Bing搜索引擎和Edge浏览器以来，已有超过一百万人报名测试Bing的聊天机器人。测试者正在发现它的奇怪问题，包括一些非常惊悚的互动结果。　　与Bing的人工智能一样，谷歌的竞争对手搜索工具Bard也面临着类似的问题，即不准确和奇怪的回答，这加剧了人们对大型科技公司如何试图通过商业产品将人工智能带到公共生活的前沿的关注。　　当被要求谈论微软和Alphabet（GOOG）时，" Fast Money小组成员、投资者Bonawyn Eison选择了安全的微软和长期的Alphabet，说他认为谷歌母公司能获得更多的上升空间。　　今年以来，微软的股票上涨了9.3％，Alphabet的股票上涨了8.3％。

金融界2023-02-22

科技专家：这场AI赛跑中，谷歌的脆弱性为什么开始显现？

资来保护它的其他产品，并可能将业务推向NVidia（NVDA），后者是其云服务的合作伙伴。　　他还考虑了微软推出人工智能搜索引擎的策略，将其作为为其办公软件授权收集数据的一种手段。　　"目前清楚的一点是，将有大量资金用于人工智能投资，"Winton表示。并补充说，任何一家科技巨头处于有利地位的关键是通过在其软件中提供人工智能的能力。" 　　他解释说："在早期互联网时代，赢家不是我们今天认为的亚马逊（AMZN）和面向消费者的互联网公司，而是像Cisco（CSCO）这样的公司。" 　　Winton还表示，在互联网诞生之初，像Cisco这样的互联网公司为用户提供了上网的基础设施。目前他认为，为聊天机器人提供基础设施的芯片制造商将会占上风。　　"私有的公司，如MosaicML，主要业务是让企业为自己建立这些人工智能模型，"Winton说。"这些公司真的很有趣，我认为谷歌非常脆弱。"

金融界2023-02-22

英伟达Vs台积电：芯片之争升温，华尔街更爱谁？

　　对于英伟达Nvidia和台积电Taiwan Semiconductor Manufacturing Company而言，今年都是一个相当好的开始。　　这两支股票在2023年都实现了上涨，英伟达今年迄今飙升近50％，即使在大盘的反弹下，这一表现也令人印象深刻。相比之下，台积电的表现更不起眼，但今年也上涨了14％。　　但围绕在这两家公司的观点却截然不同。　　Warren Buffett旗下的伯克希尔哈撒韦Berkshire Hathaway在买入台湾芯片制造商台积电仅几个月后，就抛售了其大部分持股。在上周第四季度13F文件中披露的这一出售，约占伯克希尔86％的台积电仓位。　　与此同时，投资者对英伟达的兴趣激增，因为它被视为参与到人工智能日益高涨的炒作当中的一种方式。　　尽管伯克希尔出售了台积电，但分析师们仍然看好台积电。根据FactSet的数据显示，追踪此股的分析师中，约90％的人给予了“买入”评级，平均预期涨幅为19.5％。　　相比之下，约64％追踪NVDA的分析师给予了其“买入”评级，给出的平均跌幅为3.2％，这意味着分析师认为NVDA实际上会小幅下跌。　　英伟达　　Seymour Asset Management的创始人兼首席投资官Tim Seymour认为，在围绕人工智能领域公司的炒作中，英伟达是“显而易见的选股”。他周四在CNBC的“Fast Money”节目中表示，就其软件和硬件能力而言，该公司是“值得买入的人工智能股”。　　但基金经理Jeremy Gleeson表示，英伟达不仅仅是人工智能概念股。　　管理着11亿英镑（折合15亿美元）科技基金AXA Framlington Global Technology Fund的Gleeson告诉CNBC Pro：“英伟达的一系列产品目前涉及了技术领域令人兴奋的方方面面，包括游戏和图形、数据中心、AI、机器学习以及汽车。他们被视为ChatGPT等创新的受益者。” 　　台积电　　与此同时，台积电有时被视为美国消费者实力的晴雨表，因为苹果是其最大的客户之一。但Gleeson表示，台积电不仅仅是这家总部位于库比蒂诺的科技巨头的代表。　　除了苹果外，台积电还为英伟达、Advanced Micro Devices、高通、Broadcom 和Mediatek等生产芯片。　　Gleeson表示：“所以，我不一定会将公司的命运与一个终端市场或客户联系起来，但确实如此，鉴于其对苹果的敞口，他们确实会受到消费者复苏的影响。” 　　根据美银的数据显示，台积电仍然是全球基金持有的最受青睐的股票之一。在该行分析的610只基金中，363只基金增持了台积电。　　两支股都要？　　如果投资者在这两支芯片股中无法做出抉择，Wedbush高级分析师Dan Ives就正好看好这两支股。　　他告诉CNBC Pro：“英伟达是芯片领域投资AI机会的最佳途径。这是一场《权力的游戏》之战，人工智能将无处不在，英伟达将是这一领域的绝佳投资机会。而台积电是一支全球芯片复苏股，已做好准备与英伟达一起在创新方面处于领先地位。” 　　“台积电是短线投资，而英伟达更多是押注AI的长线投资。 ”

金融界2023-02-22

禾赛科技：关键核心技术是命脉必须掌握在自己手里

客户则包括Zoox、TuSimple、NVIDIA、Nuro、美团、百度、文远知行等。有意思的是，在禾赛科技的这份客户名单中，还有几家尚未披露出来的“明星车企定点”——“国内最畅销的新能源汽车品牌之一”（猜测比亚迪），“转型进军新能源汽车行业的国内头部消费电子产品制造商”。在2月3日禾赛科技第二次提交的招股书中，还赫然加入了赛力斯。比亚迪、赛力斯等企业巨头纷纷与禾赛科技合作，这本身就是对禾赛科技的技术和供应能力的一种认可。这一切的成功对于禾赛科技而言并非偶然，而是必然，因为禾赛科技始终坚持走自主创新、自主研发之路。为把企业命脉“关键核心技术”牢牢握在手中，禾赛科技在激光雷达的技术研发上投入了大量资金。在2019年、2020年和2021 年，禾赛科技的研发费用投入分别为1.498亿元、2.297亿元和3.684元，分别占同期净营收的43.0%、55.3%和51.1%，这样的支持力度在行业内少有。付出总有回报，如今禾赛科技在全球范围内拥有数百项专利，其自研芯片、功能安全、主动抗干扰等技术打破了行业多项纪录，这成为了禾赛科技引领行业标准化道路上的底气。除了重视技术研发，禾赛科技还坚持自主生产，提升交付能力。以CEO李一帆的话说，“如果真正发自内心地想做好激光雷达产品，制造就必须是研发的一部分”“交付是检验激光雷达公司的唯一标准”。2022年9⽉份，禾赛科技实现单⽉交付超1万台，成为全球⾸家⽉交付过万的车载激光雷达公司。2022年12⽉，禾赛科技宣布实现累计交付量破10万的里程碑，且仅2022年⼀年就交付了8万台激光雷达，获得全球年度“销量冠军”。这意味着，禾赛科技已经具备了激光雷达大规模量产交付的能力。面对持续高涨的激光雷达供应需求，这一点已然成为禾赛科技的重要竞争力。禾赛科技CEO李一帆在上市仪式现场表示：“禾赛科技的愿景是用高性能激光雷达解决方案为机器人技术的未来发展赋能，提高生活质量，让世界变得更美好、更安全、更高效！”期待禾赛科技创造更多纪录，领跑全球激光雷达行业。来源：金色财经

金色财经2023-02-17

智微智能：您凌晨4点多还在努力研究公司过往情况并提出问题的精神令人心生敬佩

术研究与应用上，智微智能与intel、Nvidia英伟达、微软等保持着高度紧密的合作，请问属实吗？非常感谢！智微智能董秘：尊敬的投资者您好！您凌晨4点多还在努力研究公司过往情况并提出问题的精神令人心生敬佩。在这瞬息万变的时代，还请您理性投资，注意投资风险。公司一贯秉承稳健务实的经营理念，坚持创新驱动，持续提升公司价值以回报广大投资者。感谢您的关注！也提醒您注意身体！智微智能2022三季报显示，公司主营收入21.07亿元，同比上升12.35%；归母净利润9959.36万元，同比下降33.58%；扣非净利润9571.66万元，其中2022年第三季度，公司单季度主营收入8.17亿元，同比下降10.14%；单季度归母净利润2484.98万元，同比下降68.13%；单季度扣非净利润2304.26万元，负债率40.43%，财务费用2041.62万元，毛利率16.31%。该股最近90天内无机构评级。智微智能（001339）主营业务：教育办公类、消费类、网络设备类、网络安全类、零售类及其他电子设备产品的研发、生产、销售及服务以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-02-17

Metaverse 和 NFT 市场 2023-2024 年的趋势

用户体验并且无法扩展，那么它就会失败。Nvidia 于 2022 年 3 月推出了 Omniverse Cloud，这是一个云服务包，可为艺术家、创客、设计师和开发人员提供访问 Omniverse 的权限，以进行 3D 创意协作和模拟。虚拟艺术画廊鉴于 NFT、数字资产和 NFT 区块链技术的日益普及，数字艺术的出现并不令人意外。虚拟艺术画廊是一种新型的沉浸式场所，艺术家和数字创作者可以在这里为收藏家展示他们的 NFT 表演，艺术爱好者可以享受令人惊叹的虚拟环境，甚至可以交换他们的最爱。数据科学 Metaverse 将收集大量数据，它将几乎即时地挖掘和处理这些数据。虽然 Metaverse 是建立在区块链等分布式技术之上的，但确保在 Metaverse 的一个部分收集的数据反映在另一个部分的用户体验中的能力至关重要。为了有效地为 Metaverse 做准备，应该确保数据科学方法是直接的、最新的，并且能够成功地理解新环境。在元界使用 NFT 有什么好处？与传统的资产所有权技术相反，在元宇宙中使用 NFT 有几个优势。这里有一些更值得注意的例子。更安全在元宇宙中采用 NFT 的最显着优势之一是它提供了一种更安全的方式来拥有和交换虚拟资产。因为所有交易都记录在区块链上，所以没有欺诈或盗窃的机会。这与传统的持有和交易虚拟资产的方式形成鲜明对比，后者经常容易受到欺诈和黑客攻击。稀缺是创造出来的使用 NFT 的另一个好处是它可能有助于创造稀缺性。这在虚拟世界中很重要，因为它赋予物品一种价值感。NFT 也可用于代表数字艺术等独特物品。NFT 也可用于代表独一无二的产品，例如数字艺术。这可以帮助客户看到虚拟世界更加真实和吸引人。资产货币化最后，NFT 允许您将元宇宙中的资产货币化。这对开发者和制作者来说至关重要，因为它可能有助于为新内容的制作提供资金。NFT 也可用于为虚拟世界企业提供收入来源。这有助于使元宇宙成为创作者和公司更具可持续性的场所。最后的想法世界的发展比我们预期的要快。自 1989 年问世以来，Metaverse 这个巧妙的概念就受到了广泛关注。NFT 市场开发公司已经推出了许多成功的努力。他们不断寻求进一步发展，重点是区块链网络用户。随着时间的推移，他们创建了自己的版本，以便在不影响任何特性或功能的情况下个性化平台。想想你精彩的 Metaverse NFT 市场。该行业最近出现了一些 NFT 市场开发服务。他们在合格员工的帮助下构建您想要的图形用户界面和元宇宙。利用白标解决方案帮助您的组织扩展。来源：金色财经

金色财经2023-02-17

24小时热点