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大摩閉門會：輝達 GTC 大會與記憶體行業更新 AI 晶片需求強勁 Blackwell 架 構引領下一代計算革命
NVIDIA 的 AI 晶片出貨量預計將從 2024 年的 140 萬片 Hopper 晶片大幅增 加到 2025 年的 360 萬片，其中包括 180 萬片 Blackwell 晶片，主要供應給四 大超大規模廠商。考慮到平均售價從每台 22,000 美元增至 35,000 美元，AI 晶片出貨量的預計收 入增長估計為 115%，如果考慮到年初 Hopper 出貨量以及 Meta 和 HXAI 等公 司的需求，則可能達到 140%。
儘管面臨 ASIC 競爭，NVIDIA 仍保持市場主導地位，Google預計在 Blackwell 晶片 上的支出將從 2024 年的 40 億至 50 億美元增加到 2025 年的 100 億至120 億美元。
NVIDIA 的 2025 年產品路線圖包括 Blackrap Rubin Ultra 和 GV300，表明有信心 執行這些計畫，而不會產生過度需求或引起競爭對手的警覺。
最近的公告表明，機器人和物理人工智慧具有巨大的增長潛力，這與自動駕駛的 發展軌跡相似，並為投資者帶來了新的機遇。資料中心業務最初專注於自動駕駛汽車的摺積神經模型，現已不斷髮展，各公司 現在利用模擬和視訊 ASIC 來建立用於訓練機器人的人工資料。對高性能計算叢集的持續投資是由支援超越傳統語言處理功能的新功能的需求推動的，GPU 部署預計將增加一倍或三倍。
NVIDIA GTC 大會的氣氛如何？與當前的市場情緒相比如何？
NVIDIA GTC 大會的氣氛非常活躍，就像季後賽期間洋基隊的比賽一樣。活動現 場擠滿了與會者，其中包括眾多初創公司、IT 專業人士和雲專家。這種充滿活 力的氛圍與目前股市中觀察到的懷疑態度形成了鮮明對比。
您能否詳細解釋一下NVIDIA 主題演講中提到的AI 晶片出貨量從去年到今年的大幅增長？
主題演講強調，AI 晶片出貨量從去年 (2024 年) 的 140 萬片 Hopper 晶片大幅 增加到今年 (2025 年) 的 360 萬片，其中包括每片兩個晶片，相當於 180 萬 片 Blackwell 晶片。該資料代表了目前已知的四大超大規模製造商 2025 年的預 期出貨量。
具體來說，他們預計將出貨 130 萬片 Hopper 晶片，相當於約 180 萬 片 Blackwell 晶片。從財務角度來看，如果我們考慮將平均售價 (ASP) 從 22,000 美元上漲到每片約 35,000 美元，這將導致收入增長約 115% 。但是，考慮到年 初 Hopper 出貨量等其他因素以及這些資料中未體現的其他強勁需求因素（如 Meta 和 HXAI），我們估計整體增長率可能接近 140%。這一預測與華爾街對今 年增長的模型非常吻合。
NVIDIA 如何應對有關微軟投資延遲和 ASIC 競爭的擔憂？
NVIDIA 通過其演示有效地解決了這些問題，而無需深入探討客戶的具體情況。儘管微軟對按照 OpenAI 的要求建設設施和投入巨資持謹慎態度，但甲骨文等其 他主要參與者仍以類似的速度繼續投資，從而減輕了對總體需求的任何潛在影響。 關於 ASIC 競爭，儘管某些行業對 ASIC 充滿熱情，例如 Meta（不在前四大超 大規模計算公司之列），但 NVIDIA 繼續佔據主導地位，大幅擴大了其在Google等 公司中的市場份額。例如，Google在 Blackwell 晶片上的支出預計將從去年（2024 年）的 40 億至 50 億美元增長到今年（2025 年）的 100 億至 120 億美元。這一強勁增長凸顯了 NVIDIA 在人們對 ASIC 興趣日益高漲的背景下的領先地 位。
與雲端運算領域的亞馬遜相比，Google Cloud Platform 的支出和內部工作量如何？
Google的雲平台規模明顯較小，與亞馬遜相比，規模大約小 75% 。這一差異表明， Google不需要像亞馬遜那樣在雲基礎設施上投入那麼多資金。Google目前的支出水平 可能解決了部分內部工作量。
NVIDIA 對 2025 年的產品出貨量有何預期，這與他們的市場戰略有何關係？
NVIDIA 根據目前的評估預測了其 2025 年的產品出貨量。儘管他們的簡報 中有些令人困惑的語言，但可以合理地假設他們對 2025 年的預測是精準的。他 們已經通過 Blackrap Rubin Ultra 和 GV300 等產品勾勒出了清晰的發展軌跡，這表明他們對其路線圖充滿信心，而不一定會產生過度需求，從而破壞現有產品或 讓競爭對手對未來計畫有所警惕。
您能詳細說明一下 GV300 相關的性能披露及其對客戶需求的影響嗎？
關於 GV300 的性能披露並不特別令人驚訝，因為它已經得到了很好的宣傳。然 而，由於之前 GV200 遇到了瓶頸，導致生產能力下降，GV300 的銷量不佳。在 此期間，將重點轉移到 GV300 被認為是一種後備計畫，因為它的製造工藝更簡 單。現在，客戶已經將 GV300 作為這些困難時期的替代品，儘管 NVIDIA 可能 更希望客戶在 GV200 上停留更長時間，但對它的需求仍在增加。
NVIDIA 的發展路線圖與英特爾和 AMD 等競爭對手相比如何？
NVIDIA 的路線圖包括 Rubin Ultra 和 AMD 的 MY400 等令人印象深刻的產品。 儘管與現有知識相比，沒有透露任何突破性或新穎的內容，但該路線圖的透明度 表明 NVIDIA 有信心在不影響毛利率的情況下執行這些計畫。英特爾等競爭對手 在與 NVIDIA 如此強大的產品競爭時面臨挑戰。
根據最近的公告，機器人和物理人工智慧存在那些潛在的增長機會？
最近的公告表明，機器人和物理 AI 具有巨大的增長潛力，是投資者的增量機會。 雖然這些公告並不新鮮，但它們起到了警示作用，表明進展超出了最初的預期。
與 NVIDIA 在 2018 年創造的自動駕駛收入相比，凸顯了機器人和物理 AI 領域 的光明未來。過去七年來，資料中心業務有何發展，特別是在自動駕駛汽車的摺積神經模型方面？
過去七年來，資料中心業務主要專注於開發自動駕駛汽車的摺積神經模型。儘管 投入了大量資金並取得了巨大進步，但市場上仍然沒有完全自動駕駛的汽車。
然 而，像 NVIDIA 這樣的公司利用其在這一領域的專業知識，在此期間成功獲得了可觀的利潤。機器人行業似乎也遵循了類似的軌跡，投入了大量的活動和資金。 公司嚴重依賴視訊 ASIC 進行模擬，以建立用於在現實物理環境中訓練機器人的 人工資料。目前機器人和人工智慧模型的投資和開發狀況如何？對機器人技術和 AI 模型的投資相當先進。許多公司正積極致力於通過大量模擬 工作為機器人技術建立資料驅動的環境。這些投資規模巨大，但與整體收入數字 相比還不算重大——例如，NVIDIA 從這些活動中可能獲得的 2 億美元收入與其 整體財務表現相比相對較小。
物理 AI 模型的基礎在於大型語言模型 (LLM) ，例 如 Frontier LM 正在開發的模型。這些 LLM 用作機器人的資料描述符，最終將 結合多模態功能，包括視覺和音訊輸入以及語言處理。
多模態語言模型如何促進機器人技術的進步？多模態語言模型在推動機器人技術發展方面發揮著至關重要的作用，它將各種類 型的輸入（視覺、音訊和語言）整合到一個可以推理和執行複雜任務的有凝聚力 的系統中。這種整合需要深度思考能力，而目前行業內正在開發這種能力。不僅 初創公司在進行投資，埃隆·馬斯克等主要參與者也在進行投資，他使用這些模 型與 OpenAI 競爭並推進自己的機器人計畫。
為什麼儘管近年來生產力有所提高，但仍繼續對高性能計算叢集進行投資？
高性能計算叢集的持續投資是由支援傳統語言處理以外的新功能的需求推動的。 例如，去年部署了 100,000 個 GPU；今年隨著新功能的增加，預計部署數量將 翻倍甚至三倍。由於需要強大計算能力的推理模型的特點各異，因此高端硬體仍 然必不可少。
推動當前前沿人工智慧模型投資周期的因素是什麼？當前投資周期的推動因素是各大參與者之間的競爭，他們旨在開發可廣泛應用於 各個行業的尖端前沿 AI 模型。隨著這些公司成功籌集資金，他們繼續投入大量 資金來增強模型功能（包括在去年推出的多模態支援基礎上加入物理解釋層）， 以在快速的技術突破中保持競爭優勢。
您能否提供與供應鏈管理特別相關的產品路線圖的更新？
雖然在我們今天的討論中，這部分並沒有直接從查理的角度提供有關供應鏈管理 產品路線圖或最新消費估計的具體細節；但很明顯，正在進行的發展旨在通過集 成到現有框架中的先進技術來最佳化營運效率，反映了前面提到的各個行業觀察到 的更廣泛的趨勢。
今年 NVIDIA 的增長情況如何？推動其增長的關鍵因素是什麼？
NVIDIA 今年取得了顯著增長，訂單量達到 65,000 台。與去年相比，同比增長 超過 150% 。這一增長的主要驅動力之一是市場對 NVIDIA 人工智慧工作站的強 勁需求，尤其是那些採用其最新 GPU 和 GPT 等人工智慧模型的工作站。此外， NVIDIA 在 GPU 模組設計方面的進步，例如 GB300 系列解決了 GB200 系列中 發現的先前設計問題，有助於提高運行順暢度並增加需求。
NVIDIA 的產品供應和合作夥伴關係方面有那些值得注意的發展？
NVIDIA 的產品和合作夥伴關係取得了一些顯著進展。例如，在一塊主機板上引入 Blackwell GPU 和兩個 Grace CPU ，大大降低了複雜性並節省了空間。此外，聯 發科也取得了令人興奮的進展；他們在 GTC 期間宣佈與 NVIDIA 建立合作夥伴 關係，將 NVIDIA 的技術用於面向消費市場的定製晶片。通過利用 NVIDIA 的產 品組合，此次合作使聯發科在網路設計領域佔據了競爭優勢。
您能詳細闡述一下 CPU 在 GPU 系統中整合的未來前景嗎？
預計在不久的將來，GPU 系統中 CPU 的整合將大幅增加。目前的預測表明，使 用 NVLink 7 技術，單通道速度將達到 400 Gbps。這一進步表明，隨著這些技術 的發展，基於 CPU 的 GPU 擴展將變得更加普遍。
中國市場如何影響NVIDIA 的戰略和業績？
中國在影響 NVIDIA 的戰略和業績方面發揮著至關重要的作用。中國 AI 領導者 與 NVIDIA 之間有過多次商業互動，這表明如果地緣政治條件允許繼續保持貿易 關係，中國未來對 AI GPU 的需求將十分強勁。此外，中國對 Spark 晶片等先 進技術的興趣進一步凸顯了其作為 NVIDIA 市場的重要性。
最近的技術進步對聯發科的競爭定位有何影響？
近期的技術進步大大增強了聯發科的競爭地位。通過與 NVIDIA 合作，利用其 IPAA 技術進行針對消費市場的定製晶片設計，聯發科可以增強其在網路設計領 域（例如微軟的供應鏈營運）的產品。這一戰略舉措使聯發科能夠利用行業領導 者之一的尖端技術，同時有效擴大其市場佔有率。
NVIDIA 提供的 MGX 生態系統供應商列表中有那些關鍵更新，那些公司有望從這些變化中受益？
NVIDIA 最新更新的 MGX 生態系統供應商名單包括幾個顯著的變化。首先，NDQD 為 GP200 機架引入了一種新設計，將冷板模組連接到液體冷卻系統。這 種更新的設計涉及 11 家供應商，其中 4 家來自台灣，6 家來自中國。此外，還增加了精密部件的新供應商，主要來自台灣和中國。Fox Group 和 Hang Hai 取 得了重大進展，並被加入為冷板、QD 模組、高速電纜、電源架和母線等多種組 件的新參考設計供應商。這些元件的現有供應商名單保持相對穩定。對於 GB300 機架，Wishon 被確定為主要受益者，因為它是這些電腦內部電腦板的主要 供應商。對於 GB200 機架，以前稱為 Hang Hai 處理的 Ancha 電腦現在將被 稱為 Cordia 電腦，Wishon 將成為主要供應商。就 GP300 機架的交付時間而 言，如果沒有生產延遲，板級生產最早可能在 9 月開始。
即將推出的 Rubin Ultra NB 576 將如何影響供應鏈複雜性和電力要求？
Rubin Ultra NB 576 計畫於 2027 年下半年推出，採用名為 Kipper 的新機架架構。 該架構與 GP200 和 GP300 機架中的先前設計有很大不同。Jensen 提到，設計 和生產複雜性的增加應該會對供應鏈動態產生積極影響。從功率角度來看，Rubin Ultra RX 需要 600 千瓦的功率，而 GP200 機架僅需 120 千瓦。電力需求的增 加預計將使台灣的台達電子等電源供應商受益。
此外，元件需求將大幅增加，Rubin Ultra RX 需要大約 250 萬個元件，而 GP200 機架僅需 60 萬個元件。這 一增長將對 Hang Hai 和 Wishon 等元件供應商產生積極影響，因為它們的定價 與 SMT 工藝所花費的時間高度相關，而 SMT 工藝與 PCB 上的元件數量直接 相關。涉及背板技術的設計變化可能帶來那些潛在影響？背板技術從銅電纜向 PCB 設計轉變的過程中可能會出現潛在的設計變化， 目前 供應商正在積極研究這一變化。由於這一技術轉變將推動需求增長，此類變化可 能會對 TCL 和亞洲各地的 PCB 製造商產生積極影響。
涉及背板技術的設計變化可能帶來那些潛在影響？
背板技術從銅電纜向 PCB 設計轉變的過程中可能會出現潛在的設計變化， 目前 供應商正在積極研究這一變化。由於這一技術轉變將推動需求增長，此類變化可 能會對 TCL 和亞洲各地的 PCB 製造商產生積極影響。
DGX Spark Station 產品預期會帶來那些好處？DGX Spark Station 產品的需求預計將出現上升趨勢，這將使 Super Tech 等系統 製造商受益匪淺，同時也可能使 SOCAM 模組製造商受益，例如 Loads，它們最 初用於 GB300 機架的 DN 系統，但根據上周舉行的會議的最新反饋，也可能適 用於 DGX Spark Stations ，Loads 是三家主要的 SOCAM 模組供應商之一，他們 表示，產品採用率的提高帶來了積極影響
美國市場的現狀如何？最近發生的事件對其有何影響？
由於各種事件的疊加，美國市場經歷了大幅下跌。這引發了人們對美國經濟未來 增長路徑的質疑。今年年初尤其具有挑戰性，但也有穩定的跡象。例如，Meta 的 股票反彈了 50% ，散戶投資者繼續買入，儘管未來幾周可能會出現一些季節性 逆風。此外，CTA 活動已轉短，表明存在潛在的買入機會。從技術角度來看，5,500 等關鍵水平為市場提供了支撐。對於 NVIDIA 而言，研究表明，收益後的 110 水 平左右存在真正的需求。ASIC 名稱已經輪換為 NVIDIA 等領先的計算名稱。盡 管有這些改進，但由於類型或 AI HPGI 資本支出或 RY 爭論等總體問題，目前還 不是一個風險環境。然而，隨著更多資料點的出現，市場正在改善。4 月 2 日 將是一個重要的日期，可能會有更多有針對性的公告，可能會在短期內對市場產 生積極影響。
在您的廣泛一籃子中，不同行業的表現如何？我們的大盤狂野籃子顯示不同行業的表現各不相同。前沿半導體的敞口約為18% ，而人工智慧相關股票同比增長約 4% 。儘管這些數字高於深度衰退後的水 平，但仍遠低於危機前的水平。我們目前似乎處於觀望狀態，如果發生某些清算 事件，我們是否會看到持續的反彈是一個重大問題。如果是這樣，儘管最近需求 不大，但 NVIDIA 等傳統人工智慧領導者和亞馬遜等大型股可能會再次成為領導者。
台積電在美國額外投資 10 億美元將對其未來幾年的利潤率產生什麼影響？台積電在美國額外投資 10 億美元預計不會造成產能過剩，並將根據客戶需求逐 步實施。這項投資將分幾年完成，除了首先完成亞利桑那州的三個階段外，沒有 具體的完成時間表。由於這種逐步部署策略，以及台積電能夠根據客戶需求變化 產生的成本調整價格的能力，對利潤率的影響應該有限。此外，儘管這項投資會 導致澳大利亞成本增加，但美國生產能力提高帶來的效率提高和規模經濟可能會 在五年內將利潤率提高 2-3% 。總體效率的提高和成熟的營運應該有助於減輕這項大規模投資擴張到亞利桑那州等新地區對利潤率造成的任何負面影響，該擴張 將在計畫的時間內與全球不斷變化的客戶需求緊密結合。
NVIDIA 如何應對《人工智慧部門法案》的潛在實施？
這對其與英特爾的關係以及其對華出貨策略有何影響？NVIDIA 正在積極努力阻止政府實施《人工智慧部門法案》，該法案預計將於 5 月 中旬生效。該公司似乎正在配合政府的要求，表明談判進展順利。最近，馬來西 亞宣佈努力停止向中國秘密發貨，NVIDIA 也表示願意放慢發貨速度，以限制中 國進入。然而，NVIDIA 的目標是避免出現大約 90 個二級名單上的國家需要商 務部批准發貨的情況——這一過程可能需要數月。
NVIDIA 和英特爾最近的合作 表明，這些談判可能會為 NVIDIA 帶來積極的結果。是否有人擔心 NVIDIA 與台積電客戶分攤成本會導致利潤率被稀釋？
對 NVIDIA 利潤率稀釋的擔憂似乎微乎其微。與台積電客戶分攤費用對成本的影 響相對較小。目前，NVIDIA 面臨的主要問題之一是支付專業晶圓和 H20 技術的 費用，這可能會受到政府的限制。儘管如此，利潤率預計仍將保持穩定。例如， 黃仁勳去年在台北國際電腦展上的回應表明，他對雙方的關係感到滿意，並願意 在其中投入更多資金。NVIDIA 的利潤率約為 75% ，而晶圓成本約佔總成本的15% 。如果台積電因美國的生產要求而將價格提高 10-20% ，這將意味著成本略 有增加，約為 3-5%。考慮到台灣的生產也參與其中，總成本增加可能僅在 1-2% 之間。這種微不足道的影響在很大程度上取決於人工智慧的需求和定價權動態 ——如果 AMD 等競爭對手大幅提高價格，NVIDIA 也可以相應調整其定價。
您如何看待 AMD 與雲端運算環境中 ASIC 等其他替代品之間的市場份額競爭？
每個雲供應商都在尋找替代方案並進行相應的投資；因此，AMD 在初創公司和 ASIC 之外也擁有巨大的機會。 目前，大量投資繼續流向 NVIDIA——尤其是在下 半年，隨著 Blackwell 的挑戰得到完全解決——這讓他們有可能自信地獲得更多 的市場份額。AMD 的 MI300 是一款令人印象深刻的第一年產品，創造了 50 億 美元的收入——這是一項超出預期的了不起的成就，儘管更高的預測使其在今年 (2025 年) 進一步大幅增長具有挑戰性。MI350 扮演著中年踢球者的角色，表現 得足夠好，但考慮到現有的部署 (去年約 10 萬個 GPU) ，不需要立即更新。展 望明年 (2026 年) 的 MI400 產品可能會提供與 Blackwell 產品的競爭優勢，隨 著時間的推移，競爭力將顯著增強
您如何看待 NVIDIA 在當前市場的競爭定位，尤其是考慮到來自博通的競爭等因素？
儘管面臨來自博通和其他公司的競爭，但 NVIDIA 仍處於有利的競爭地位。目前 佔主導地位的兩項主要部署是Google的 TPU 和亞馬遜的培訓，這兩項部署的進展 都比較慢。NVIDIA 的競爭替代方案仍然可行，而且其產品有可能獲得溢價。雖 然 NVIDIA 可能不會立即獲得顯著的市場份額，但它可以利用其巨大的市場影響 力——目前三年後其市場規模將達到 750 億美元，而 NVIDIA 目前規模僅為10% 。在過去的八個季度中，他們一直保持穩定的業績，每季度 40 億美元，而 NVIDIA 每季度 400 億美元。儘管由於規模限制，NVIDIA 實現 7500 億美元的 目標並不現實，但隨著他們繼續獲得市場份額，他們的增長故事仍然很有吸引力。
目前影響 NVIDIA 股價的最大投資者擔憂是什麼？
投資者的擔憂主要集中在利潤率下降和來自博通的競爭上。人們誤以為，由於博 通的定位更好，每個人都在轉向博通；然而，這並不精準。11 月，有報導稱， NVIDIA 因需求疲軟而削減訂單——這種情況自那以後已顯著改善。 目前的資料 點顯示，情況將得到實質性改善，本季度後不會再出現訂單增加的情況。因此， NVIDIA 應該能夠通過提高毛利率和解決這些問題來展示強勁的業務表現。
您能詳細說明出口管制對 NVIDIA 有何影響以及與中國相關的潛在禁令會產生什麼影響嗎？
出口管制對 NVIDIA 來說既是重大風險，也是機遇。如果 H20 取消或二級國家 限制被取消，這對他們來說將非常有利，因為這些規則目前需要商務部許可，盡 管預計在 30 天內就能獲得批准，但批準時間可能長達 14 個月。取消此類限制 將大大簡化營運。此外，即使 2025 年初以後有關 H20 出貨的漸進式規則不會 立即改變，這些法規是否可能在以後再次發生變化仍存在不確定性。
您如何看待 OpenAI 等公司的盈利途徑及其融資能力？
對於像 OpenAI 這樣的公司來說，關鍵因素是他們獲得融資的能力。他們渴望並 相信他們的投資將帶來回報。從歷史上看，曾經有人質疑像Google這樣的公司是否 有盈利之路，但最終他們成功了。
OpenAI 已經籌集了大量資金，可能高達數百 億美元，這表明投資者信心十足。這反映了這些公司籌集資金並將其用於多波應 用的當前周期。
您如何看待 NVIDIA 在半導體行業的地位，尤其是考慮到其股票估值？
NVIDIA 的市盈率約為共識值的 20 倍，這通常被認為是保守的。如果 NVIDIA 的 股票表現不佳，就會引發人們對整個半導體行業的擔憂。如果數字或倍數下降， 可能會對 Marvel 和 AMD 等其他公司以及 Micron Technology 等半市值裝置 製造商產生負面影響。儘管存在耐久性方面的擔憂，但我相信 NVIDIA 會取得成 功，因為與三個月前相比，積極的資料點和改善的條件。如果半導體要成為一個 投資領域，那麼 NVIDIA 的領導地位將至關重要，因為它的交易價格低於其他替 代品。 (機構調研記)