计算机行业专题报告：英伟达财报全面超预期，云厂商capex回升显著

财报全面超预期。北京时间2024年5月23日，英伟达发布其FY25财报(2024年Q1)。2024年Q1英伟达实现收入260亿美元，同比增长262%，净利润148.1亿美元，同比增长628%，对应每股净利5.98美元，市场事前预期收入与每股净利分别为246.5亿美元和5.59美元，业绩超预期。英伟达2季度收入指引为280亿美元，市场此前预期为268亿美元，收入指引超预期。 数据中心是主要业绩驱动力。一季度英伟达数据中心业务实现收入226亿美元，同比增长427%，占比达87%，受益于AI催化，后续仍有望持续提升。 据英伟达CFO解读：公司数据中心高速增长主要受益于Hopper架构GPU出货量增加（如，Meta宣布推出llama 3开源大模型，使用2.4万H100 GPU）。 北美四大云厂商资本支出回升趋势显著，Meta上修2024年投入以支撑AI布局。2023年Q4，微软、谷歌、亚马逊以及Meta合计资本支出为418亿美元，同比增长8.9%，结束连续三个季度的下滑。2024年Q1,四大云厂商资本支出为433亿美元，同比增长32.0%，回升趋势显著。 通用CPU增速未大幅增长，AI是主要增长动力。2023年Q4-2024年Q1四大云厂商资本支出显著回升，同期收入主要以CPU为主的Intel的数据中心收入同比下滑，而鉴于AMD服务器CPU市占率在相应期间虽有较大提升，但并不足以支撑其数据中心业务2024年Q1增长超80%。我们认为相应期间AMD数据中心业务的高速增长主要得益于其2023年12月发布MI300系列AI算力芯片，2024年4月，Meta上修2024年全年资本支出指引至350-400亿美元，主要是为支撑其AI布局。我们认为，四大云厂商资本支出有望在AI算力需求驱动下持续增长。 AI软硬件技术均加速迭代，产业链公司有望迎来新一轮增长。2024年以来，模型端sora、llama 3、GPT-4o等日新月异，而硬件端英伟达为满足不断提升的算力需求，产品亦加速迭代，年内新一代Blackwell有望实现出货，而明年或有望发布下一代“X”系列GPU。我们认为，模型与芯片端的迭代加速，或代表着本轮以transformer为基础的AI技术革新有望即将进入“新台阶”，大规模商业落地或渐行渐近。后续随Blackwell出货与GPT-5等模型发布，产业链相关企业有望充分受益。 投资建议：见正文。 风险提示：技术迭代不及预期的风险、商业化落地不及预期的风险、政策支持不及预期风险、全球宏观经济风险。 1英伟达业绩超预期，2季度指引高增长 北京时间2024年5月23日，英伟达发布其FY25财报(2024年Q1)。2024年Q1英伟达实现收入260亿美元，同比增长262%，净利润148.1亿美元，同比增长628%，对应每股净利5.98美元，市场事前预期收入与每股净利分别为246.5亿美元和5.59美元，业绩超预期。 图1.英伟达收入与增速(2021Q2-2024Q2E) 图2.英伟达净利润与增速(2021Q2-2024Q1) 数据中心是主要业绩驱动力。一季度英伟达数据中心业务实现收入226亿美元，同比增长427%，占比达87%，受益于AI催化，后续仍有望持续提升。据英伟达CFO解读：公司数据中心高速增长主要受益于Hopper架构GPU出货量增加（如，Meta宣布推出llama 3开源大模型，使用2.4万H100 GPU）。 图3.英伟达分项收入占比 英伟达2季度收入指引超预期，blackwell有望年内出货。英伟达2季度收入指引为280亿美元，市场此前预期为268亿美元，收入指引超预期，毛利率预期为75.5%。目前公司下一代Blackwell平台已进入全面生产阶段，公司有望迎接新一轮增长。 图4.英伟达毛利率与净利率 2云厂商Capex预期向上，AI算力是主要需求 北美四大云厂商资本支出回升趋势显著，Meta上修2024年投入以支撑AI布局。 2023年Q4，微软、谷歌、亚马逊以及Meta合计资本支出为418亿美元，同比增长8.9%，结束连续三个季度的下滑。2024年Q1,四大云厂商资本支出为433亿美元，同比增长32.0%，回升趋势显著。 图5.微软、谷歌、脸书、亚马逊资本开支(亿元)与合计同比增速(2013Q1-2024Q1) 通用CPU增速未大幅增长，AI是主要增长动力。2023年Q4-2024年Q1四大云厂商资本支出显著回升，同期收入主要以CPU为主的Intel的数据中心收入同比下滑，而鉴于AMD服务器CPU市占率在相应期间虽有较大提升，但并不足以支撑其数据中心业务2024年Q1增长超80%。我们认为相应期间AMD数据中心业务的高速增长主要得益于其2023年12月发布MI300系列AI算力芯片，2024年4月，Meta上修2024年全年资本支出指引至350-400亿美元，主要是为支撑其AI布局。我们认为，四大云厂商资本支出有望在AI算力需求驱动下持续增长。 图6.Intel/AMD IDC业务收入与增速(2023Q2-2024Q1) 图7.AMD MI300X与英伟达H100性能对比 图8.AMD服务器CPU出货量份额（2018Q2-2024Q1） 3投资建议 算力是AI大模型产业化落地的必备环节，建议关注AI服务器相关厂商以及国产AI芯片厂商：海光信息、协创数据、寒武纪、神州数码、浪潮信息、中科曙光、优刻得等。数据中心产业链相关电源、液冷等供应商：英维克、曙光数创、欧陆通。 AI大模型赋能下游应用，C端标准化工具类产品有望率先享受产业红利，建议关注金山办公、科大讯飞、万兴科技、美图公司、同花顺、福昕软件、合合信息（IPO）等。 教育垂直领域可能成为落地的先行领域，建议关注佳发教育、鸿合科技等。模型迭代进一步强化对真实世界的理解，自动驾驶、智慧城市等领域有望进一步带动，建议关注德赛西威、均胜电子、海康威视、大华股份、萤石网络等。 AI硬件创新潮可期，关注边缘端硬件公司传音控股、漫步者、石头科技等，以及和芯片厂商合作紧密的赋能型公司如虹软科技、中科创达等。 工业智能化是AI落地长期可期待领域，关注中控技术、宝信软件、北路智控、柏楚电子等。 铁路信息化领域智能化需求亦有望逐步释放，关注辉煌科技、思维列控等。 4风险提示 技术迭代不及预期的风险：若AI技术迭代不及预期，NLP模型优化受限，则相关产业发展进度会受到影响。 商业化落地不及预期的风险：ChatGPT盈利模式尚处于探索阶段，后续商业化落地进展有待观察。 政策支持不及预期风险：新行业新技术的推广需要政策支持，存在政策支持不及预期风险。 全球宏观经济风险：垂直领域公司与下游经济情况相关，存在全球宏观经济风险。 技术迭代不及预期的风险、商业化落地不及预期的风险、政策支持不及预期风险、全球宏观经济风险