美股英伟达业绩炸裂?+10%还是20% NVDA

美股英偉達業績炸裂?+10%還是20% NVDA

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美股投資網 2023/11/21 19:58 · 1.2萬 播放量
本週二(11月21日)盤後,英偉達將發佈2023年第三季度業績,據稱本次業績大概率將表現出色。預計如果說業績繼續保持高增長,英偉達股價有可能再次衝擊前期的歷史高點。然而,眼下襬在投資者面前的問題是:在當前股價距離高點4%的漲幅下,是否值得在現階段進一步追漲?

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視頻文字

  • 00:00 大家好,歡迎來到美國股票投資網
  • 00:02 我是凌雲本。週二市場結束後,英維達將發布 2023 年第三季度的財務業績
  • 00:08 據稱,這份財務報告可能表現良好。預計如果性能繼續以高速增長
  • 00:17 Nvidia 的股價可能再次創下歷史新高
  • 00:21 然而,現在投資者面臨的問題是
  • 00:25 由於目前股價上漲低於前水平 4%,在此階段是否值得進一步上漲
  • 00:33 公布前一季財務報告後,股價創歷史新高
  • 00:38 但然後它迅速下跌,因為市場已經預期了增長
  • 00:44 所以這次會與上一次相同的情況發生嗎
  • 00:48 在這個視頻中,我們將首先分享以下內容
  • 00:52 2023 年第三季,英維達的利潤預覽排名第二
  • 00:56 哪些因素可能超過本財務報告中的預期
  • 00:59 第三,英維亞最強大的 AI 芯片 H200 如何鞏固其主導地位
  • 01:06 四、這份財務報告中最重要的是什麼
  • 01:09 英維亞的股票是否預計突破 600 美元
  • 01:14 最後一個問題,Nvidia 最大的風險因素是什麼
  • 01:18 明天,星期二,我們將通過美國股票大數據 Stock.com 定量交易終端監控該機構
  • 01:25 他們究竟如何投注本財務報告中的大期權順序
  • 01:29 看漲和看跌的比例是多少,行使價多少能為我們提供良好的參考基礎
  • 01:37 接下來,讓我們首先看看 Nvidia 2023 年第三季度的收益預覽
  • 01:42 根據分析師的預測,Nvidia 的第三季度收入將達到 15.99 億美元
  • 01:48 按年增長高達 100%
  • 01:50 七.這一期望反映了 Nvidia 在人工智能數據中心和遊戲領域的持續增長
  • 01:56 此外,受益於全球對高性能運算和圖形處理的不斷增長的需求
  • 02:03 同時,公司的最新產品和解決方案的推出也為其績效提供了強大的動力
  • 02:10 在利潤方面,Nvidia 預計 GAAP 和非 GAAP 下的毛利保持健康
  • 02:17 分別約 71.5% 和 72.5%,這表明 Nvidia 在成本控制和產品價值創造方面具有強大的能力
  • 02:27 GAAP 和非 GAAP 營運開支估計分別約為 2,95 億美元和 2 億美元
  • 02:36 調整後的每股盈利將從 0.58 美元增至 3.37 美元
  • 02:42 同比增長 593%
  • 02:45 過去 90 天內
  • 02:46 分析師提高每股盈利預期 37 倍
  • 02:50 這是一個非常積極的跡象,表明市場對 Nvidia 的性能非常樂觀
  • 02:56 Nvidia 的強勁性能主要是由於以下三個因素
  • 03:00 首先,數據中心業務持續發展。數據中心終端市場可能受益於總部位於 NVIDIA 的 Harper
  • 03:08 由於主要雲端服務和消費性互聯網公司對其晶片的強大需求,預計對具有 Ampere 架構的生成 AI 和大型語言模型的需求,預計將在未來季度推動該部門的收入增長
  • 03:24 數據中心終端市場第三季營收預計達到 12.5 億美元
  • 03:29 按年增長 226.2%
  • 03:33 摩根士丹利表示數據中心供應鏈正在迅速擴展
  • 03:37 A100 和 H100 仍在供應量不足
  • 03:41 這意味著對 Nvidia 的 AI 加速器的需求仍然非常強大
  • 03:46 當中國禁令宣布時,英維亞的股價跌破 400
  • 03:51 但很快又回來了
  • 03:53 儘管如此,中國企業佔收入約 20% 至 25%
  • 03:58 但本季不會產生負面影響
  • 04:00 此外,中國製造商實際上可以通過其他渠道間接購買芯片
  • 04:05 主要的是處理當前的 A100 和 H100 禁令
  • 04:10 Nvidia 已為中國推出特別版 AI 加速器
  • 04:14 儘管性能大幅下降,但中國製造商將購買它
  • 04:18 簡而言之,在處理政策時,每個製造商都有自己的策略
  • 04:23 此外,推出頂級人工智能芯片 HGX H200
  • 04:27 它將進一步鞏固 Nvidia 在芯片領域的主導地位
  • 04:31 它還反映了公司在許多領域的決心
  • 04:35 首先,H200 的推出不僅增強了 Nvidia 在數據中心 GPU 市場上的領先優勢
  • 04:41 此外,計算機性能和推論性能都取得了顯著改進
  • 04:46 這使得可能滿足資料中心客戶的效能要求
  • 04:50 對高效率芯片的需求強烈
  • 04:53 幫助鞏固 Nvidia 在這個市場上的領先地位
  • 04:56 第二,採用 AMD 的安特里奧系列 GPU
  • 05:00 使用 192gbhbm III,英維達可能在數據中心市場面臨一些競爭壓力
  • 05:06 H200 的推出表明 Nvidia 正在積極採取措施面對活躍競爭對手的挑戰
  • 05:13 維持其市場地位和客戶群
  • 05:16 第三,H200 使用新一代 Hbm 3E 視訊記憶體成本可能有所增加
  • 05:22 然而,由於 H200 的性能顯著改善,預計它在市場上仍將具有高度競爭力
  • 05:28 H100 的價格約為 3,000 美元,而英維亞的價格超過 3 萬美元
  • 05:33 利潤十倍的豐厚的 H100 將英維亞的利潤率推動到 40%
  • 05:39 超過所有核心
  • 05:40 電影同行實現世界上最大的奢華
  • 05:43 豪華商品集團 LVMH 的幾乎兩倍
  • 05:46 基於全球人工智能公司目前面臨的計算能力短缺,以及對 H100 芯片的緊急需求
  • 05:53 我們可以預測,如果 H200 的銷售量和價格與 H100 相同
  • 05:59 它將為英維亞帶來顯著的利潤增長
  • 06:02 與此同時,Nvidia 創始人王仁勳對計算性能的追求也很明顯
  • 06:07 他對傳統摩爾定律不滿意,並提出了一個更快的皇家定律,要求團隊實現這一目標
  • 06:14 兩年內發布產品,保持其運算效能的絕對優勢
  • 06:19 明年 3 月,英維亞將發布其下一代產品 GPU B100
  • 06:23 預計在性能上大幅超越 H100 和所有競爭對手
  • 06:28 預計這兩個因素都將為 Nvidia 提供巨大的商機和競爭優勢
  • 06:32 H200 芯片的銷售和價格穩定將幫助英維亞在電源盒中獲得更多的市場份額
  • 06:38 並進一步增加利潤
  • 06:40 GPU B100 的發布意味著 Nvidia 將繼續保持其運算性能領先地位
  • 06:46 使其成為人工智能領域的首選解決方案提供商
  • 06:50 二、遊戲和專業視覺化終端市場的復甦。最近兩季度遊戲終端市場的結果顯示
  • 06:58 隨著通路合作夥伴庫存達到正常水平
  • 07:02 市場正在顯示復甦的跡象,該公司也在大多數地區對其遊戲產品的需求很強
  • 07:09 2023 年第二季遊戲終端市場收入同比增長 22%
  • 07:14 按月增長 11% 至 2.94 億美元
  • 07:18 我們估計遊戲終端市場的第三季營收將達到 2,78 億美元
  • 07:24 按年增長 76.5%
  • 07:26 Nvidia 專業視覺化部門的性能也反映了恢復
  • 07:30 第二季度收入按月增長 28%。你覺得怎麼樣
  • 07:33 這一趨勢可能會在第三季繼續進入終端市場。專業視覺化終端市場第三季營收將達到 4.17 億美元
  • 07:42 按年增長 108.4%
  • 07:44 三、汽車業務持續發展。公司的汽車業務
  • 07:49 過去九季中七個季度顯示改善跡象
  • 07:53 由於對自動駕駛和 AI 駕駛艙解決方案的投資增加
  • 07:58 預計第三季度將繼續這一正面趨勢
  • 08:02 我們估計汽車終端市場第三季營收將達到 2.58 億美元
  • 08:07 按年增長 2.7%
  • 08:09 市場怎麼樣
  • 08:09 對 Nvidia 第三季度收益的期望很高。我希望 Nvidia 能夠提供令人印象深刻的結果
  • 08:15 簡單地不應該有任何差異
  • 08:17 因此,如果未能滿足這些預期,可能會對投資者信心和股票價格產生負面影響
  • 08:23 特別是考慮到股票近期的強勁表現,但更重要的是
  • 08:28 管理層提供的表現指引可能是未來股價趨勢的決定因素
  • 08:34 我們需要評估 Nvidia 繼續出色的性能增長的能力
  • 08:40 考慮到生產力人工智能領域目前處於初步階段
  • 08:43 預計未來將會帶來快速發展和廣泛應用
  • 08:46 隨著迭代速度加快,未來的 GBT 5 和多模式技術將創造更多的應用場景
  • 08:53 它還可以涵蓋所有行業,提高生產效率
  • 08:56 所以我們有理由相信
  • 08:58 Nvidia 的性能將持續至少在接下來的一到兩年內持續穩步增長
  • 09:03 然而,從長遠來看,生成人工智能的開發和應用方面仍存在不確定性和挑戰
  • 09:09 例如,技術瓶頸,數據隱私和安全性問題可能會影響該領域的發展
  • 09:14 因此,投資者需要密切關注相關的發展和 Nvidia 在解決這些問題方面的表現
  • 09:20 收入季節怎麼樣
  • 09:20 Nvidia 的股價很波動,所以我們需要小心
  • 09:23 Nvidia 的收益報告對整個大科技芯片的影響
  • 09:26 第二季度完美財務報告
  • 09:28 最終銷售 8 月 23 日財務報告
  • 09:31 前一天上漲 3.86%,同日市場後 8 月 24 日盈利報告上漲 10%
  • 09:37 同日,502 波動和下跌。最終收市價 471.59 為 0.1%,8 月 25 日盈利報告後一天,略微升平,一直回落後
  • 09:49 最終收市為 460.14,下跌 2.43%,接著是第二季度盈利報告
  • 09:55 502 的價格還沒有突破。近期高點接近 500
  • 10:00 根據當前情況,分析師對 Nvidia 當前的財務報告一般樂觀
  • 10:04 一些投資銀行甚至表示,Nvidia 的股價預計將達到 600 美元
  • 10:08 在這種情況下,市場可能會在收益報告的早期和收益報告當天早些時候購買 Nvidia 股票
  • 10:15 從而提高股價
  • 10:17 財務報告發布後,市場可能會出現拋售浪潮,導致股價下跌
  • 10:21 但我們需要知道市場正在迅速變化
  • 10:24 接下來,讓我們從估值的角度來看 Nvidia 的股價
  • 10:27 Nvidia 當前的指標是不可持續的,最終將恢復到平均值
  • 10:31 可以將時間換為空間
  • 10:33 英維亞今年的股價飆升近 200% 5,遠超過美國股市
  • 10:38 從估值的角度來看,Nvidia 一直被認為是被過度評估
  • 10:41 高於同行平均值得多
  • 10:43 另一方面,Nvidia 擁有無與倫比的競爭優勢和歷史收入增長率
  • 10:48 因此,與同行平均相比,Nvidia 的高級是合理的
  • 10:52 但是從歷史平均衡量來看,當前的估值呢
  • 10:56 還是太高
  • 10:57 雖然估值太高,但這並不保證股價會停止上漲
  • 11:01 因為所有估值模式都基於假設,這些假設非常不確定
  • 11:06 特別適合高成長企業
  • 11:09 如果 Nvidia 管理層的財務指導繼續強勁,長期共識收入增長預期也將增加
  • 11:15 這將大大增加了 Nvidia 的市值。返回我們的原始問題
  • 11:19 由於目前股價上漲低於前水平 4%,在此階段是否值得進一步上漲
  • 11:25 這需要考慮多個因素
  • 11:27 首先,投資者應評估他們的風險承受性
  • 11:30 如果您對風險承受性很高,並相信 Nvidia 將來有發展潛力
  • 11:37 那麼你可能會選擇繼續走得更高
  • 11:39 但是,重要的是要注意,股市很波動和風險
  • 11:43 即使公司表現出色,也沒有保證股價會繼續上漲
  • 11:48 此外,過度上升壓力可能會導致購買價格過高,從而增加投資風險
  • 11:53 另一方面,您還可以考慮密切觀察 Nvidia 的股價趨勢和公司一段時間內的發展
  • 11:59 如果股價在接近歷史新高時回落,則您有更好的機會以較低的價格進入市場
  • 12:06 這可以幫助降低風險
  • 12:08 最後,讓我們談談 Nvidia 最大的風險因素
  • 12:11 王仁勳經常說,出售的 GPU 越多,省份就越多。目前
  • 12:15 它已經成為過去
  • 12:16 大公司銷售越多,Nvidia 的賺錢越多,他們的損失就越多
  • 12:20 因此,開發自我開發的芯片可能會節省更多;這是最好的解決方案
  • 12:26 精選微軟本週推出了兩個自定義芯片,標誌著其自開發芯片的速度加快
  • 12:32 此外,Meta、谷歌、亞馬遜和特斯拉等主要 Nvidia 客戶也增加了開發自己的 AI 芯片的投資
  • 12:39 即使是開放 AI 也開始為自我開發的芯片項目的準備
  • 12:44 這些公司的投資將對 Nvidia 的市場地位產生巨大影響
  • 12:48 在過去的十年中,開發芯片的困難持續下降
  • 12:51 現在怎麼辦
  • 12:52 台積電三星等鑄造廠提供完整的製造服務
  • 12:56 它大大降低了設計芯片的困難
  • 12:58 此外,芯片人才的流動性強大,使組建研發團隊更容易
  • 13:03 芯片研究機構 SEMI ANALYSIS 首席分析師帕特爾表示
  • 13:07 自我開發類似微軟鏡像 100 的 AI 芯片
  • 13:11 年費用約為 1 億美元
  • 13:13 這適用於每年在研發上數十億美元的大型互聯網公司
  • 13:17 沒什麼
  • 13:18 大公司希望在人工智能芯片開發能力上追趕 Nvidia
  • 13:22 五至十年的投資可能不一定是可能的
  • 13:24 但是,他們只需要花費與 Nvidia 相同的成本,實現 1/10 結果已經有利可圖
  • 13:31 自我開發的芯片不僅不必向 Nvidia 繳稅,而且還節省成本
  • 13:35 根據 Patel 等人的估計,根據谷歌的報告,使用其最新的 AI 芯片 TPU 5E 進行培訓
  • 13:43 對於推論參數少於 200 億個大型模型,成本比使用 A100 和 H100 更低
  • 13:49 這將使大型公司更傾向於使用自我開發的芯片,這將對 Nvidia 造成巨大的打擊
  • 13:55 此外,大型公司購買的一些 Nvidia 處理器是供自己使用
  • 13:59 但這更是關於通過雲計算平台將其出租給其他客戶
  • 14:03 這種客戶關係使大型公司更多的自主性
  • 14:07 一旦他們擁有一個足夠強大的產品,他們總是可以替換 Nvidia
  • 14:12 這種情況肯定對英維亞是一個巨大的威脅
  • 14:16 總而言之,Nvidia 面臨的挑戰不僅是由於競爭對手的崛起
  • 14:21 它也來自其客戶的覺醒
  • 14:24 如果 Nvidia 沒有有效地應對這些挑戰,他可能會失去領先地位
  • 14:30 並面臨更大的營運風險
  • 14:32 客戶喚醒將對 Nvidia 的未來產生巨大的影響
  • 14:36 只有積極回應,才能保持其市場地位和穩定的運作
  • 14:41 這是今天的視頻的結局,謝謝大家觀看
  • 14:44 如果您喜歡我們的內容,請不要忘記讚,分享和訂閱
  • 14:49 如果您有任何想討論或知道的主題,您也可以通過在評論區中留言來告訴我們