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  • 光大证券-海外TMT行业英伟达FY24Q2业绩&SIGGRAPH 2023大会点评:Q2业绩&Q3指引超预期,英伟达引领“计算新时代”-230824

    日期:2023-08-25 09:29:12 研报出处:光大证券
    股票名称:TMT行业 股票代码:
    研报栏目:港美研究 付天姿,王贇  (PDF) 14 页 1,063 KB 分享者:liy****ir 推荐评级:买入
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    研究报告内容
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      事件:美国时间2023年8月23日盘后,英伟达发布FY24Q2季报(23年5月1日至7月30日)。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】FY24Q2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)1)收入方面:FY24Q2实现收入135.1亿美元,环比增长88%,同比增长101%,较23年5月时的公司指引110亿美元高逾23%,主要由数据中心业务驱动。2)盈利方面:Non-GAAP毛利率达71.2%,环比增长4.4pct,同比增长25.3pct,超过此前公司指引的70%,主要系AI相关高价值的产品营收提升显著,叠加软件产品增多,均利好毛利率表现;Non-GAAP净利润实现67.4亿美元,环比增长148%,同比增长422%,对应净利润率为50%,升至历史高位水平。

      点评:Q2数据中心业务大幅增长、成为核心增长引擎,游戏、专业可视化业务实现环比增长。1)数据中心业务:FY24Q2实现营收103.2亿美元,相比Q1的42.8亿美元环比上升60.4亿美元,较Refinitiv一致预期80.5亿美元高逾28%,环比增长141%,同比增长171%,营收贡献占比环比增长16pct至76%,数据中心需求强劲主要系云服务商和消费类互联网厂商对AI基础设施竞相布局。生成式AI工作负载提振加速计算的重要性,引发数据中心由CPU传统通用计算向新型加速计算转变,短期需求将维持高增速;训练侧浪潮过后,科技公司仍需要API赋能开发和运营AI相关应用程序,推理侧将在中长期驱动AI算力发展,英伟达成AI发展最大受益者之一。2)游戏业务:FY24Q2实现营收24.9亿美元,环比增长11%,同比增长22%,较Refinitiv一致预期23.8亿美元高逾4.6%,主要系渠道去库存后,笔记本电脑GPU需求开始恢复;3)专业可视化业务:FY24Q2实现营收3.79亿美元,环比增长28%,同比下降24%,公司发布三款全新桌面工作站RTXGPU硬件,并与Adobe、Apple等组建OpenUSD联盟;4)汽车业务:FY24Q2实现营收2.53亿美元,环比下降15%,同比增长15%,汽车市场需求有所回落。

      FY24Q3指引超市场预期,英伟达收入和盈利仍具增长空间。FY24Q3收入指引160亿美元,对应环比增长18%,同比增长170%,较Refinitiv一致预期126.1亿美元高逾27%;GAAP和Non-GAAP毛利率分别指引71.5%和72.5%,相比Q2维持上升趋势。FY24Q3强劲指引因为1)供应量将逐季增加,改善AI芯片供不应求局面;2)更高价值产品GH200超级芯片和L40S预计FY24H2出货,有望进一步推高营收和盈利水平。

      SIGGRAPH 2023发布软硬件和更新Omniverse,进一步完善生成式AI生态。23M8的SIGGRAPH 2023上,发布1)硬件方面,全球首发搭载HBM3e内存的Grace Hopper超级芯片NVIDIAGH200第二代;并发布搭载全新L40SAdaGPU的新款OVX服务器、多款全新RTX工作站等产品;2)软件方面,实现DGXCloud与Hugging Face的集成,并推出AI workbench和AIEnterprise 4.0企业软件平台,简化企业定制和开发AI大模型的过程;3)Omniverse:加入对生成式AI和OpenUSD的支持,并对Omniverse进行版本更新。

      英伟达亮眼业绩坚定AI主题投资信心,建议关注:1)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、工业富联;③算力相关:云技术服务商Oracle、算力出租厂商鸿博股份;④光模块:中际旭创;⑤HBM:三星电子、SK海力士、美光科技;⑥封测:日月光、Amkor科技;2)AI产业链(非算力)相关标的。①互联网巨头:微软、谷歌、Meta、亚马逊、百度、腾讯;②AI算力:C3.AI、BigBear.AI、商汤-W;③下游应用:Adobe(数字设计)、ServiceNow(ITSaaS)、Snowflake(数据库)、Salesforce(CRM)。

      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)产能扩张受限,数据中心业务出货量不及预期;3)AIGC大模型训练和推理的算力需求存在下行风险。

      

      

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