專題：英偉達Q3指引未達最高預期 預計Blackwell芯片Q4勁收數十億
英偉達今日公布了截至2024年7月30日的2025財年第二財季財報：營收為300.40億美元，同比增長122%，環比增長15%，創下歷史紀錄；凈利潤為165.99億美元，同比增長168%，環比增長12%；不按照美國通用會計準則的調整后凈利潤為169.52億美元，同比增長152%，環比增長11%（注：英偉達財年與自然年不同步，2024年1月底至2025年1月底為2025財年）。
英偉達第二財季調整后每股收益和營收超出華爾街分析師預期，對第三財季營收作出的展望也同樣超出預期。盡管如此，英偉達盤后股價仍舊下跌了5%以上。
詳見：英偉達第二財季營收300.40億美元 凈利潤同比大增168%
財報發布后，英偉達創始人、總裁兼首席執行官黃仁勛和執行副總裁兼首席財務官科萊特·克雷斯等高管出席隨后召開的財報電話會議，解讀財報要點并回答分析師提問。
以下是分析是問答環節主要內容：
美銀美林分析師Vivek Arya：黃仁勛在前面的發言中提到Blackwell GPU的光學掩膜版發生了變化。我想知道，在后端封裝或其他方面是否還有任何其他漸進式變化？與此相關的一個問題是，你表示盡管設計發生了變化，但你可以在第四季度出貨數十億美元的Blackwell人工智能芯片，這是因為彼時所有這些問題都會得到解決嗎？Blackwell產品的任何變化對于公司總體的經營有哪些影響？對你們的收入狀況意味著什么，以及客戶對此有何反應？
黃仁勛：是的，光學掩膜版的調整已經完成，無需進行功能更改。我們目前正在針對各種系統配置進行Blackwell芯片和Grace Blackwell超級芯片的測試。在臺北電腦展上我們展示了大約一百種基于Blackwell的不同類型的系統，我們正在同生態系統合作一起測試這些系統。Blackwell的功能保持不變，我們預計將在第四季度開始生產。
高盛分析師Toshiya Hari：想問黃仁勛一個關于公司長期發展的問題。如你所知，市場對于客戶以及客戶投資回報率存在相當激烈的爭論，這對公司未來資本支出的可持續性意味著什么？在內部，管理層關注哪些因素？當公司衡量客戶回報以及對資本支出的影響時，你們的主要關注哪些指標？還有一個問題給科萊特，我看到公司全年的主權人工智能收入可能增加了幾十億美元，是什么推動了業績前景的改善？我們應該如何看待2024財年的整體情況？
黃仁勛：首先，我剛才所說的四季度生產，實際是出貨的意思，是開始出貨。關于你提到的長期發展的問題，我們可以退一步思考。我說過我們正在同時經歷兩個平臺轉型，第一是從通用計算向加速計算轉型，原因是CPU的擴展在一段時間以來已經在放緩，甚至可以說慢得像蝸牛爬。相比而言，計算需求的數量繼續大幅增長，甚至可以估計說每年都在翻番。
因此，如果我們沒有新的方法，計算膨脹將推高每個公司的成本，并將推高全球數據中心的能源消耗，這些都是大家目睹的正在發生的情況，所以答案是加速計算。我們知道加速計算可以加速應用程序，還使你能夠在更大規模上進行計算，例如科學模擬或數據庫處理，這也直接意味著更低的成本和更低的能源消耗。
事實上，本周發布的一篇博客談到了英偉達提供了一大批新的加速庫，這就是從通用計算向加速計算轉型的核心，利用好這一轉變實現節省90%的計算成本也并不罕見——如果你將一個應用程序加速50倍，可以預期計算成本會大幅下降。
第二個轉型是由加速計算促成的，因為我們將大型語言模型或深度學習的訓練成本如此大規模地降低，以至于現在它可以擁有巨大的模型、數萬億參數的模型，并在幾乎所有全球知識語料庫上進行預訓練，然后讓模型去弄清楚如何理解人類語言的含義, 以及如何將知識編碼到其神經網絡中進行學習推理，這引發了生成式人工智能革命。現在我們退一步談談為何如此深入地投入生成式人工智能，因為它不僅是一項功能，也不僅僅是一種能力，而是一種全新的軟件開發方式。
我們有了數據，而不是人工設計的算法，可以告訴人工智能，告訴模型，告訴計算機我們期待的答案是什么，我們以前的觀察結果是什么，然后讓它去找出算法，函數，它會學習到一個集合，人工智能有點像一個通用函數逼近器，能夠不斷學習函數，學習幾乎任何事物的函數，任何可預測的事物，任何有結構的事物，任何你有先前范例的事物。生成式人工智能是一種全新的計算機科學形式，影響著從CPU到GPU的每一層計算，從人工設計的算法到機器學習的算法，利用生成式人工智能開發和構建的應用程序從本質上來說都是非常了不起的。
在生成式人工智能技術中有幾件事情正在同時發生，第一是前沿模型的規模正在大幅度地不斷增長，我們都看到了規模擴大的好處，每當我們將模型擴大一倍，也必須將用于訓練它的數據集擴大一倍以上，隨之而來的創建該模型所需的浮點運算次數呈二次方增長，所以看到下一代模型可能比上一代需要多10倍、20倍、40倍的計算量也是在意料之中的。
因此，我們必須繼續大幅提高每一代產品的性能，才能降低能耗，并降低實現它所需的成本。這是我們所說的第一點，有更大的前沿模型在更多的模態上進行訓練。令人驚訝的是，前沿模型的制造商在數量上比去年更多了，這是生成式人工智能正在發生的動態之一。
第二點是，所有現在市場上呈現的狀況也只是冰山一角，我們看到的ChatGPT、圖像生成器、生成式人工智能輔助編程，輔助編程在英偉達就有非常廣泛的應用，當然還有很多數字設計師之類的應用等等。但這些只是冰山一角，冰山之下是當今世界上最大的計算系統，以前我談過這個，就是推薦系統從CPU轉向生成式人工智能。
推薦系統、廣告生成、定制廣告生成、大規模超精準定向廣告、搜索和用戶生成內容，這些都是非常大規模的應用。生成式人工智能初創公司為我們的云合作伙伴和主權人工智能業務創造了數百億美元的云租賃業務，很多國家現在已經意識到他們的數據是他們的自然和國家資源，并且必須使用人工智能建立自己的人工智能基礎設施，以擁有自己的數字智能。
另外，如Cole之前提到的，企業人工智能正在起步，大家可能已經看到我們所宣布的，世界領先的IT公司正在同我們一道，將英偉達企業人工智能平臺帶給全球企業。與我們洽談過的許多公司都非常希望我們的產品能夠為其挖掘更多的生產力。然后還有通用機器人技術，去年出現的一個重大轉變就是我們現在能夠通過觀看視頻、人類演示，和來自像Omniverse這樣的系統強化學習所生成的合成數據來學習物理人工智能，我們現在與幾乎所有的機器人公司合作，開始思考并著手構建通用機器人技術。你可以看到生成式人工智能有很多不同的發展方向，生成式人工智能的發展勢頭在加速。
科萊特·克雷斯：關于主權人工智能以及我們在增長和收入方面目標的問題，這的確是一個獨特且不斷增長的機會，也是隨著生成式人工智能出現的，世界各國都渴望擁有自己的生成式人工智能，能夠融入自己的語言、文化和該國的數據，探索圍繞這些模型以及它們對國家的特定用途，因此我們看到了一些增長機會。
（持續更新中。。。）
責任編輯：劉明亮
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