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來源：新浪科技

北京時(shí)間8月24日上午消息，英偉達(dá)今日公布了該公司截至2023年7月30日的2024財(cái)年第二財(cái)季財(cái)報(bào)。報(bào)告顯示，英偉達(dá)第二財(cái)季營(yíng)收為135.07億美元，同比增長(zhǎng)101%，環(huán)比增長(zhǎng)88%，創(chuàng)下歷史紀(jì)錄；凈利潤(rùn)為61.88億美元，同比增長(zhǎng)843%，環(huán)比增長(zhǎng)203%；不按照美國(guó)通用會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的調(diào)整后凈利潤(rùn)為67.40億美元，同比增長(zhǎng)422%，環(huán)比增長(zhǎng)148%（注：英偉達(dá)財(cái)年與自然年不同步，2024年1月30日至2024年1月29日為2024財(cái)年）。英偉達(dá)第二財(cái)季調(diào)整后每股收益和營(yíng)收遠(yuǎn)超華爾街分析師預(yù)期，對(duì)第三財(cái)季營(yíng)收作出的展望也同樣遠(yuǎn)超預(yù)期，從而推動(dòng)其盤后股價(jià)大幅上漲逾8%，突破52周最高價(jià)。

(資料圖)

詳見：英偉達(dá)第二財(cái)季營(yíng)收135.07億美元 凈利潤(rùn)同比增長(zhǎng)843%

財(cái)報(bào)發(fā)布后，英偉達(dá)創(chuàng)始人、總裁兼首席執(zhí)行官黃仁勛和執(zhí)行副總裁兼首席財(cái)務(wù)官Colette Kress等高管出席隨后召開的財(cái)報(bào)電話會(huì)議，解讀財(cái)報(bào)要點(diǎn)并回答分析師提問。

以下是分析是問答環(huán)節(jié)主要內(nèi)容：

TD Cowen分析師Matt Ramsay：我們都注意到大型模型推斷應(yīng)用的迅速增長(zhǎng)，投資者也都知道公司在機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練領(lǐng)域牢不可破的市場(chǎng)地位。以往的小型模型推斷方面的工作載荷都是在A6和CPU上完成的，隨著包括GPT在內(nèi)的大型模型的出現(xiàn)，推斷方面的工作載荷出現(xiàn)了巨幅增長(zhǎng)，我知道公司的Grace Hopper超級(jí)芯片和其他的一些產(chǎn)品也將滿足這些需求，可否請(qǐng)管理層介紹一下如何劃分小型模型推斷和大型模型推斷？公司的產(chǎn)品組合是怎樣定位的？

黃仁勛：你提到的這些語言模型都是非常偉大的產(chǎn)品，具備很多核心功能，具有理解非結(jié)構(gòu)化語言的能力，而其核心是對(duì)人類語言結(jié)構(gòu)的理解，其中編入了它們所學(xué)習(xí)到的大量人類知識(shí)。

大型語言模型的創(chuàng)建都是求大的，然后才能衍生創(chuàng)建出各類較小型語言模型，本質(zhì)上是一種類似教師-學(xué)生的模式，我們稱之為“模型蒸餾”，我們所看到的小型語言模型，很可能都是從大型語言模型衍生，學(xué)習(xí)和蒸餾提煉而來。

未來的情況可能也是一樣，大型語言模型具備一般性，通用型，或者“零樣本學(xué)習(xí)”能力，具備訓(xùn)練應(yīng)用程序的“神奇能力”，適用于各類計(jì)算設(shè)備，應(yīng)用程序開發(fā)者就是要實(shí)現(xiàn)大型模型的向下“蒸餾”。

小型模型可能也具備某些領(lǐng)域獨(dú)特的優(yōu)秀能力，但歸納總結(jié)能力不及大型模型，不具備我們所說的“零樣本學(xué)習(xí)”能力。

美銀證券分析師Vivek Arya：第一個(gè)問題，公司明年增產(chǎn)的幅度大約是多少？因?yàn)楣芾韺犹岬秸f每個(gè)財(cái)季都有增長(zhǎng)。

第二個(gè)問題，公司在超級(jí)加速器方面的支出增長(zhǎng)并不大，能否請(qǐng)管理層談?wù)勎磥硪粌赡晟墒饺斯ぶ悄苁袌?chǎng)的需求穩(wěn)定性情況？考慮到公司所暗示的對(duì)于第三財(cái)季數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)營(yíng)收120到130億美元的展望，管理層預(yù)計(jì)目前已經(jīng)有多少比例的服務(wù)器是人工智能加速器驅(qū)動(dòng)的？未來一兩年的需求增長(zhǎng)是否可持續(xù)？

Colette Kress：我們的供應(yīng)在未來幾個(gè)季度到明年的時(shí)間里還將持續(xù)增長(zhǎng)，具體增幅的數(shù)字我沒有辦法預(yù)測(cè)，因?yàn)檫@涉及到很多供應(yīng)商，零件，以及包括HGX在內(nèi)的眾多即將發(fā)布的新產(chǎn)品，非常感謝供應(yīng)商長(zhǎng)時(shí)間以來對(duì)我們的支持。

黃仁勛：全球數(shù)據(jù)中心的總裝機(jī)金額在1萬億美元上下，包括了云計(jì)算，企業(yè)和其他方面的用途，這些數(shù)據(jù)中心正處于向加速計(jì)算和生成式人工智能的過渡階段，這也是目前最重要的兩個(gè)平臺(tái)轉(zhuǎn)換。

加速計(jì)算是實(shí)現(xiàn)成本效益，能源效益和計(jì)算效益最大化的方式，而生成式人工智能也意外地推動(dòng)加速計(jì)算的進(jìn)展，讓數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)者更有理由開展平臺(tái)轉(zhuǎn)換，從一般性用途的計(jì)算到加速計(jì)算的轉(zhuǎn)換，這是行業(yè)發(fā)展的長(zhǎng)期趨勢(shì)。

伯恩斯坦研究分析師Stacy Rasgon：管理層能否介紹一下數(shù)據(jù)中心中，采用英偉達(dá)系統(tǒng)和GPU，以及不同類型系統(tǒng)比如DGX和H100，占比分別有多少？定價(jià)有什么不同？對(duì)于業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)起到怎樣的作用？

Colette Kress：本財(cái)季，HGX系統(tǒng)是我們數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)增長(zhǎng)中非常重要的一部分，包括了Hopper 架構(gòu)的HGX，以及Ampere 架構(gòu)，我們?nèi)栽谑袌?chǎng)上銷售這兩種架構(gòu)，并且都在大幅增長(zhǎng)，推動(dòng)了公司營(yíng)收的增長(zhǎng)，DGX的銷售以及附加軟件銷售的結(jié)合也很重要，還有即將上市的GPU新品，包括L40S，未來將帶來持續(xù)的增長(zhǎng)。上一財(cái)季我們收入的最大推動(dòng)力無疑是HGX系統(tǒng)。

黃仁勛：你談到的H100，我不知道你對(duì)這款產(chǎn)品的了解程度，H100其實(shí)是由35000多個(gè)零件和近1萬億個(gè)晶體管組成，重達(dá)70磅，我們需要?jiǎng)佑煤芏鄼C(jī)器人來安裝，因?yàn)橐芘e起70磅的重量，也需要用到超級(jí)計(jì)算機(jī)來進(jìn)行測(cè)試。

我們可以稱之為技術(shù)奇跡，制造強(qiáng)度非常大。雖然我們將其命名為H100，好像是從晶圓中生產(chǎn)出來的芯片一樣，但H100實(shí)際上是HGX品牌下的產(chǎn)品，服務(wù)于世界各地的超級(jí)加速器，是非常大的系統(tǒng)組件。

杰弗瑞分析師Mark Lipacis：公司在市場(chǎng)上的成功取決于軟件生態(tài)系統(tǒng)以及芯片和硬件平臺(tái)，請(qǐng)問管理層可否介紹一下軟件生態(tài)系統(tǒng)的演變以及關(guān)鍵要素？有沒有可能量化公司在這一領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，比如構(gòu)建它花了多少資源和人力？另外，如果我們來衡量英偉達(dá)平臺(tái)的價(jià)值，硬件差異化與軟件差異化所占的比例是多少？

黃仁勛：我來用一些指標(biāo)說明，英偉達(dá)有一個(gè)名為企業(yè)人工智能（AI Enterprise）的運(yùn)行時(shí)（runtime），是我們軟件堆棧的一部分。無論是在數(shù)據(jù)處理過程中所進(jìn)行的端到端機(jī)器學(xué)習(xí)，在任何框架上進(jìn)行的任何模型訓(xùn)練，或是推理和部署，向外拓展到數(shù)據(jù)中心（比如超級(jí)數(shù)據(jù)中心，或是VMware上的企業(yè)數(shù)據(jù)中心），幾乎每家公司都會(huì)使用到這個(gè)運(yùn)行時(shí)。

客戶可以在英偉達(dá)的任何GPU產(chǎn)品上執(zhí)行此操作，我們?cè)谑袌?chǎng)上擁有數(shù)億個(gè)GPU，在云端擁有數(shù)百萬個(gè)GPU，幾乎每家云服務(wù)中都采用了英偉達(dá)的GPU產(chǎn)品。

可以按單個(gè)GPU配置運(yùn)行，也可以按每次計(jì)算多GPU配置或多節(jié)點(diǎn)運(yùn)行，每個(gè)GPU也可以運(yùn)行多個(gè)活動(dòng)或者計(jì)算情形，從單個(gè)GPU運(yùn)行多種計(jì)算情形，到多個(gè)GPU、多個(gè)節(jié)點(diǎn)，再到整個(gè)數(shù)據(jù)中心的拓展。

企業(yè)人工智能擁有大約4500個(gè)軟件包、軟件庫(kù)，并且彼此之間具有大約10000個(gè)依賴項(xiàng)。如我此前所言，英偉達(dá)對(duì)于該運(yùn)行時(shí)的升級(jí)和優(yōu)化將不斷持續(xù)，它是使計(jì)算加速的很好范例。

代碼組合的數(shù)量之多，以及應(yīng)用程序組合的類型之繁，確實(shí)相當(dāng)令人咋舌，我們也是花了二十年才走到這一步。

我認(rèn)為推動(dòng)公司演進(jìn)的關(guān)鍵要素可能有以下這么幾個(gè)。一是架構(gòu)。英偉達(dá)架構(gòu)的靈活性、多功能性和性能令我們能夠勝任前面提到的任務(wù)，從數(shù)據(jù)處理到訓(xùn)練、推理，推理前對(duì)數(shù)據(jù)所進(jìn)行的預(yù)處理，再到后期的數(shù)據(jù)處理，語言進(jìn)行標(biāo)識(shí)化，以便用于訓(xùn)練。整個(gè)工作流程并非只有訓(xùn)練和推理，強(qiáng)度也要大得多，而且都是我們的工作重點(diǎn)。用戶在實(shí)際使用這些計(jì)算系統(tǒng)的過程中，需要大量的應(yīng)用程序，我們的架構(gòu)組合能夠加速中心計(jì)算程序，以保證最低的運(yùn)算和保有成本。

二是裝機(jī)量。很多軟件開發(fā)者都會(huì)尋求英偉達(dá)平臺(tái)的幫助，由于我們有龐大的安裝量，通過我們，軟件開發(fā)者能夠接觸到最大數(shù)量的終端用戶，提升業(yè)務(wù)或獲得投資回報(bào)。

三是觸達(dá)范圍。我們?cè)谠粕喜渴?，如此多的開發(fā)人員和客戶都在使用我們的平臺(tái)，比如通信服務(wù)提供商很樂意上云，包括用于內(nèi)部使用——開發(fā)，培訓(xùn)，操作推薦系統(tǒng)、搜索或者數(shù)據(jù)處理引擎等等，以及訓(xùn)練和推理，我們?cè)谠粕?，也在企業(yè)之中。

昨天，我們宣布了一項(xiàng)非常重大的消息，也值得注意。 VMware可謂是全球企業(yè)的操作系統(tǒng)，我們之間的合作也有好幾年時(shí)間了，雙方將生成式人工智能技術(shù)帶給全球企業(yè)。鑒于我們的影響，全球系統(tǒng)開發(fā)者都希望將產(chǎn)品中置入我們的平臺(tái)，來自世界各地的設(shè)備廠商和開發(fā)公司帶來了巨大的分銷效應(yīng)。

最后，我們的規(guī)模與速度，決定了公司能夠在不同的使用模型和不同的計(jì)算環(huán)境中，持續(xù)發(fā)展極其復(fù)雜的軟硬件、網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算堆棧，能夠在保質(zhì)保量的前提下加快工程進(jìn)度。以往我們大約每?jī)赡暌胍环N新架構(gòu)，而現(xiàn)在，大約每半年就會(huì)推出一種新架構(gòu)或者新產(chǎn)品。

有了以上所提到的這些特性，客戶就更愿意將其公司業(yè)務(wù)置于我們的生態(tài)系統(tǒng)之中，這些因素的結(jié)合令英偉達(dá)與眾不同。

（持續(xù)更新中。。。）