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  • 光大证券-英伟达-NVDA.US-FY25Q1业绩点评:Q1业绩和Q2指引超预期,B系列加快出货、预计FY25贡献显著-240524

    日期:2024-05-24 14:37:47 研报出处:光大证券
    股票名称:英伟达 股票代码:NVDA.US
    研报栏目:港美研究 付天姿,王贇  (PDF) 10 页 745 KB 分享者:yan****ng
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    研究报告内容
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      事件:美国时间2024年5月22日盘后,英伟达发布截至2024年4月28日的FY25Q1季报。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】FY25Q1英伟达营收和盈利均超市场预期。http://www.hibor.com.cn(慧博投研资讯)FY25Q1营收260.4亿美元,QoQ+18%,YoY+262%,超过此前公司235-245亿美元的营收指引,较246.9亿美元的一致预期高逾5.5%,主要由数据中心业务驱动。盈利方面,Non-GAAP毛利率达78.9%,QoQ+2.2pct,YoY+12.1pct,保持增长态势;Non-GAAP净利润152.4亿美元,QoQ+19%,YoY+462%,对应EPS 6.12美元。FY25Q2指引营收280亿美元,再超市场预期。FY25Q2收入指引280亿美元,QoQ+18%,YoY+170%,较268.2亿美元的一致预期高逾4.4%;Non-GAAP毛利率指引75.5%,基本符合预期;指引FY25年Non-GAAP毛利率75%左右。

      点评:Hopper GPU强劲需求驱动数据中心高增,游戏业务增设AIPC类目,汽车业务增设机器人类目。1)数据中心业务:FY25Q1营收225.6亿美元,相比FY24Q4环比上升42亿美元,QoQ+23%,YoY+427%,营收贡献占比增至87%,成为拉动业绩的强力引擎;2)游戏业务:FY25Q1营收26.5亿美元,YoY+18%,QoQ-8%,环比下降系季节性因素影响。游戏业务中增加“AIPC”类目,GeForce RTXGPU叠加Tensor RTLLM软件生态,后续有望驱动游戏和AIPC业务营收表现;3)专业可视化业务:FY25Q1营收4.3亿美元,QoQ-8%,YoY+45%;4)汽车业务:FY25Q1营收3.3亿美元,QoQ+17%,YoY+11%,主要由自动驾驶推动;增设“机器人”类目,有望在AI+机器人领域加速布局。

      宣布“1拆10”拆股计划,分红增长150%,交易门槛下降利好后续股价表现。英伟达将普通股按照“1拆10”比例拆股,6月10日股票将在拆分调整基础上交易;复盘公司历史上前五次拆股,拆股普遍对后续股价表现起到积极影响。同时将FY25Q1季度分红提高150%至每股0.1美元(拆股后每股0.01美元)。

      AI算力芯片需求持续高涨,供给瓶颈逐渐改善。1)需求:云厂商加大AI投入,新增的主权AI和垂直行业营收均有望达数十亿美元。云厂商的云租赁服务预计将收获丰厚回报,英伟达预计云厂商每投入AI基础设施1美元,4年内将收获5美元的GPU托管收入,云厂商持续加码AI投入。英伟达积极拓展客户领域,瞄准互联网消费、汽车、主权人工智能等多个具备数十亿美元营收潜力的垂直市场机会。2)供给:供给持续改善,英伟达H100 GPU交货时间已缩短至2-3个月。

      Blackwell平台增强英伟达竞争力,看好算力集群助力FY25/FY26业绩持续高增。英伟达芯片迭代节奏缩短至“一年一更”,带动性能和性价比提升,预计Blackwell表现优越。1)Blackwell出货节奏快于预期,公司预计为FY25带来大量营收贡献。Blackwell平台全面投产,将在FY25Q2开始发货,预计FY25Q3实现加速出货,并在FY25Q4部署到客户数据中心中。2)Spectrum-X开辟以太网市场,预计FY25营收可跃升至数十亿美元。我们看好Hopper系列向Blackwell系列切换、叠加网络产品加速出货,助力FY25/26业绩增长势头强劲。

      英伟达亮眼业绩坚定AI主题投资信心:1)英伟达:考虑到Blackwell平台使FY25/26业绩高增长的确定性提升,远期软硬一体化平台打开想象空间,估值具备抬升潜力,建议关注英伟达。2)建议关注英伟达相关产业链。①AI芯片:AMD、英特尔;②服务器:超微电脑、联想集团、戴尔科技、HPE、工业富联;③云技术服务商:Oracle;④光模块:中际旭创、新易盛;⑤HBM:三星电子、SK海力士、美光科技;⑥CoWoS:台积电、日月光投资、Amkor科技;⑦ASIC芯片设计:Marvell科技、博通。3)建议关注AI算力国产产业链机会:海光信息、寒武纪、浪潮信息。

      风险分析:1)下游应用程序开发和场景拓展较慢,导致AI商业化进度不及预期;2)CoWoS和HBM产能扩张受限的风险;3)AI算力行业竞争加剧的风险。

      

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