資料中心成長 80%、占比 37%,NVIDIA 的 AI 帝國又一火力展現

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三月底,我們藉由兩篇文章:【「在家工作」助攻 Data Center,NVIDIA 在 GTC 大會釋出這些訊息】【成長 775%!疫情加速企業轉雲,微軟擴大商業雲戰果】,整理點出兩家在 Covid-19 疫情發生後,業務反而有機會受惠的公司:NVIDIA、Microsoft。

而財報發佈之後,這兩家公司展望也持續強勁,預估 EPS 均受到分析師上修。

雖然我們對下半年半導體庫存隱憂有擔心,但 FinSight 對 NVIDIA 的看法卻比先前還樂觀,主要是因為 5/14 NVIDIA GTC 發表最新 7 奈米資料中心產品效能優,加上 5/21 公告 2020Q1 財報超乎預期。

以下我們會針對 NVIDIA 這兩個事件來說明,而這次財報也已經上傳到 NVIDIA 財報模板,有興趣的人可以自行參考。

圖一、NVIDIA 視覺化模板

2020Q1 財報:資料中心成長 80%,金額創歷史新高!

2020Q1 NVIDIA 營收成長 38%,主要是受到去年上半年基期太低的影響。

占營收比重最高的遊戲,受到淡季影響,營收金額低於上一季、YoY 僅 27%。今年上半年受惠疫情,GeForce的電腦在第一季開始供貨、第二季出貨量最高將淡季不淡。只是目前對下半年沒有明確展望。

公司在 GTC 上曾明確表示,這次發表的新架構 Ampere 會用在公司消費型產品線,因此市場預期下半年會推出 Ampere 架構的消費型 GPU,預計在 2020Q3 發表。加上這次 7nm A100 在效能上有顯著提升,市場對下半年改款有所期待。

不過,這次財報真正亮眼之處,在「資料中心」。

NVIDIA 資料中心的營收創歷史新高,YoY 80% 成長非常強勁!且占公司營收比重大幅上升至 37%,和占比第一大的遊戲 43% 已相去不遠。

圖二、NVIDIA 在 Datacenter 的營收與 YOY
圖三、NVIDIA 在 Datacenter 營收占比

而公司對於資料中心看法依舊相當樂觀。雖然 5/14 才發表 A100 的產品,但第一季 A100 已經出貨並帶來顯著貢獻,並且公司透漏資料中心的第二季能見度非常高,公有雲和企業用戶的購買金額都再創歷史新高,用於 AI 訓練與推論的業績同步增長。

雖然公司沒有給出下半年的展望,但法說會中,對 A100 在下半年的訂單覺得滿意。

資料中心市場產生質變,AI 應用落地推動 GPU 需求成長

最近 NVIDIA 在法說會上,都一再強調 AI 市場已經產生質變。我們在上篇文章已有說明,現在看 NVIDIA 的資料中心,有幾點和過去截然不同:

  1. 演算法優化,使自然語音與推薦系統的 AI 快速發展:對話式 AI 採用的超大規模模型參數量是圖像處理模型的 10 ~ 20 倍,特殊情況下甚至會到 100 倍,這樣的模型對 GPU 的需求將大幅提升。
  2. AI 應用落地,帶動推論業務快速成長:用於推論的 T4 晶片,穩定在 Data Center 業務中占比兩位數,且快速成長。
  3. 客戶快速分散:公有雲與垂直行業蓬勃發展,公有雲不再是唯一採用動能,垂直行業對 NVIDIA 資料中心營收占比已達 50%。
  4. 端點資料中心的規格將類比雲端:從大規模的雲端,再到電信與企業採用的邊緣雲,用軟體定義的數據中心將成為 5G 標準。

公司認為,現在的環境和 2017 年推出 V100 時差很多,當年 AI 加速只是一個新業務,但現在 AI 的應用已經落實到各個網路應用。

圖四、NVIDIA 提出的 AI 日常網路應用場景

而疫情之後,行業與市場的樣貌正在進行結構性重整。

NVIDIA CEO 黃仁勳在法說會中表示:「企業是時候考慮要在哪裡加倍投資了。我認為企業往雲遷徙的速度正在加速,他們需要擁有混合雲計算基礎架構。」

「IT 轉型的潛在市場約一兆美元,而目前雲端市場僅約 1000 億美元,並以每年 40% 的增速成長。」他相信往雲遷徙的過程,將替 NVIDIA 資料中心業務與新產品 A100 帶來很大的機會。

資料中心睽違三年大改款:新產品 Ampere 架構的 A100

回顧 NVIDIA 的 AI 神話,從 2016 年推出面向資料中心的 Pascal 架構 P100 產品,並分拆 Data Center 的營收比重開始。市場認知到,使用 GPU 用來進行 AI 演算法的訓練是非常有效率的。

2017 年 CES 展上,CEO 黃仁勳的開幕演說使 AI 話題熱度衝高。當年 5/10 GTC 發表 Volta 架構的資料中心 V100,以優異的性能、專攻 AI 訓練的高速運算能力,被譽為怪獸級的產品,使當天 NVIDIA 股價跳空大漲 17%。

後來隨著公有雲加大對雲端投入與 AI 運算需求,資料中心資本支出逐季增加,並在 2018 年達到增速 62% 最高,隨後在隔年進行庫存調整。

回顧:NVIDIA 近幾年推出的新架構,與資料中心相關產品

  • Pascal:全產品產品的架構,Pascal 架構有做資料中心與消費型顯卡。
    2016/4 推出 P100 用於資料中心高階運算,採用台積電 16nm 製程 + CoWoS 封裝,電晶體 15.3B。
     
  • Volta:聚焦超級運算與 AI 高級運用的資料中心產品線。
    2017/5 推出 V100 用於資料中心超高階運算,採用台積電 12 奈米製程 + CoWoS 封裝,電晶體 21.1B。被譽為怪獸級產品,市場認為將橫掃 AI 演算法中訓練的商機,並拉開與對手差距。而 V100 至今仍是 NVIDIA 資料中心中,最重要產品線。
     
  • Turing:聚焦主流繪圖影像與 AI 推論,與 Volta 沒有重疊的產品線。
    2018/9 推出應用在 AI 推論的晶片 T4。到 2019 下半年,推論晶片業績大幅成長,T4 發貨量首次超過 V100,營收占比達資料中心雙位數。
     
  • Ampere:GTC 上確認會以此架構用在GPU全產品線,包含消費型產品。
    2020/5 推出 A100 用於資料中心的高階運算,可說是 V100 之後的大改款。台積電 7 奈米製程 + CoWoS 封裝,電晶體 54.2B。採用併購公司 Mellanox 的 SmartNIC 做連結,一個 DGX 中,有 8 個 A100 和 9 個 Mellanox 的 SmartNIC 以加快傳輸效率,另外還採用 2 個 AMD 的 CPU。

公司將 A100 效能與 V100 的對比:顯示效能大幅提升。

圖五、NVIDIA 官方測試的 A100 與 V100 效能比較
  1. 效能提升:各種精度上都有很大提升,用於 INT8 精度上,效能提升至少 10 倍。在稀疏加速後的 INT8 精度,訓練與推論效能提升 20 倍。
  2. 虛擬化運算 MIG:可以將一大塊 A100 分開應用,以提升應用效率。
  3. 同時整合 AI 的訓練與推論:自然語言的 BERT 模型訓練,相較於 V100,訓練速度提高 6 倍、推論速度提高 7 倍。

睽違三年的新品創造效能提升,本來就不意外。但 A100 在應用上可以整合訓練與推理,成為一個統一的加速平台。加上可向下兼容、橫向拓展,也難怪黃教主在發表會上不斷強調「買越多、省越多」。

這次的 A100 的確會對雲端廠商的 AI Server 部署,產生吸引力。

總結:NVIDIA 資料中心的成長動能有機會延續

FinSight 認為 NVIDIA 的成長動能,有機會延續下去的幾點理由:

  1. 環境跟之前不同,部署 AI 已成為各行各業的共識,且反應在業績上。
  2. A100 是在 2017年的 V100 後,睽違三年的資料中心最高階產品改款,有機會複製過去的成長模式。
  3. A100 本身除了效能提升,可同時運算 AI 的訓練與推論、並拆分給不同用戶使用,對雲端廠商的經營效率會大幅提高。
  4. 下一季併入 Mellanox 後,NVIDIA 資料中心業務可望占比過半,將成為營收以 AI (資料中心) 為主的公司。
    (Mellanox 產品,存在於全球 60% 超級計算機、100% AI 計算機中)

雖然資料中心的資本支出調降,與下半年 (尤其第四季) 開始的庫存調整會讓我們擔心。但大型雲端公司也有說到,資本支出的調降主要在廠房建設,由於疫情對網路使用的需求提升,因此對 Server 的投資仍會維持一定水準。

FinSight 整體考量到 GPU 持續受惠於 AI 運算的需求,現階段很喜歡 NVIDIA 長期的向上趨勢。只是雖然 EPS 有被分析師上修,但分析師預估的未來四季 PE 也到了 45 倍偏高位置,操作上要自行衡量。

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