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人工智能和加密货币挖矿帮助Nvidia再次创下盈利新高

导读: 由于人工智能应用和加密货币“挖矿”持续蓬勃发展(两者都大量使用图形处理单元),助推Nvidia在第一季度实现每股盈利1.98美元,比一年前上涨145%。除去某些成本(如股票薪酬)之后的收益为每股2.05美元,远高于此前普遍预期的1.52美元。收入增长66%达到32.1亿美元。

图形芯片制造商Nvidia今天公布了第一季度财报,在其股价连续上涨之后再次创下历史新高。

人工智能和加密货币挖矿帮助Nvidia再次创下盈利新高

财报结果轻松地超出了预期,但是不如一些投资者所期望的那么高。

由于人工智能应用和加密货币“挖矿”持续蓬勃发展(两者都大量使用图形处理单元),助推Nvidia在第一季度实现每股盈利1.98美元,比一年前上涨145%。除去某些成本(如股票薪酬)之后的收益为每股2.05美元,远高于此前普遍预期的1.52美元。收入增长66%达到32.1亿美元。

华尔街此前预期Nvidia调整之后的利润为每股1.46美元,收入为28.9亿美元,Nvidia很轻松地超出了这一预期,而且从两年前开始每个季度Nvidia都是如此。此前Nvidia给出的收入指南是29亿美元,正负差在2%内。

Moor Insights&Strategy总裁兼首席分析师Patrick Moorhead表示:“Nvidia又实现了一个表现出色的季度,总收入增长66%,每个业务部门都在增长。”

Nvidia还公布了一项新的预测,称第二季度收入将达到31亿美元,正负误差2%,再次高于华尔街此前普遍预期的29.5亿美元。

尽管如此,Nvidia盘后交易股价下跌了约3%,收盘涨1.7%至260.13美元。Nvidia股票在过去一周的大部分时间里都创下了纪录。

Nvidia数据中心业务收入增长71%达到7.01亿美元,这超过了华尔街预期的6.56亿美元,但低于汤森路透分析师调查计算出的7.03亿美元。这可能会导致投资者的负面反应。

Nvidia方面也可能担心公司的整体收入表现部分是来自挖矿加密货币计算机制造商的需求。(使用计算机和GPU)加密货币挖矿所带来的影响,一直是投资者持续关注的问题,因为很多人认为这种现象可能是短暂的或者至少是波动的。在过去的几个季度,Nvidia淡化了这种影响,上个季度表示挖矿者大多使用的是游戏电脑而不是专业电脑,这使得Nvidia的核心游戏业务很难受到这方面的影响。

Nvidia公司首席财务官Colette Kress在财报电话会议上首次披露,第一季度加密货币相

关收入为2.89亿美元。但她表示,第二季度将降至第一季度的1/3。

游戏相关收入占比仍然超过一半,上涨68%达到17.2亿美元,高于分析师预测的16.1亿美元。另外一项业务——来自Quadro工作站GPU的专业可视化——增长了22%,达到2.51亿美元,超过了此前预期的2.48亿美元

唯一令人失望的可能是汽车相关收入,仅增长4%达到1.4亿美元,略高于华尔街预期的1.45亿美元。Moorhead说:“我对汽车业务销售额仅增长4%并不感到意外,因为这是Nvidia有史以来规模最大的汽车行业季度,而且特斯拉出现疲软迹象,所以这并不令人意外。”

“这又是一个表现出色的季度,每个平台都有所增长,”Nvidia创始人兼首席执行官黄仁勋在电话会议上这样表示。“我们面临的机会的核心是人工智能计算需求的惊人增长。”

现在谷歌、Facebook和Amazon.com等大型互联网公司都在使用这种芯片,这种芯片尤其适合于深度学习、机器学习算法的处理需求、以及图像和语音识别等。此外这种芯片对于自动驾驶汽车等新兴技术来说也很重要。

结果表明,Nvidia的长期积极成果仍在继续,特别是在人工智能热潮推动的高速发展的数据中心业务。这一增长,也标志着该细分市场正在持续从去年夏天Nvidia推出一款新旗舰芯片的缓慢补丁中恢复过来。

而且,Nvidia面临着越来越严峻的竞争,因为有越来越多的公司开始瞄准用于深度学习的专用芯片。英特尔一直在将自己主流的CPU用于部署一些机器学习工作负载,近年来英特尔已经选择了很多芯片公司来完成更多专业化的人工智能工作,例如计算机视觉。谷歌本周推出了一款用于人工智能工作的新型TPU,虽然还没有对外售卖,但已经在谷歌自己的云数据中心使用了。

最终,这些竞争对手可抢夺Nvidia的GPU业务——也许吧。不过现在,Nvidia仍然统治着这个市场。例如上个月底,谷歌将Nvidia最新的芯片引入其数据中心,在其公有云上提供GPU。

Moorhead说:“我预计2019年Nvidia将面临更大的竞争压力,届时英特尔将推出Nervana及其独立GPU的产品,而且到时候AMD也会推出新的Navi架构。这是一个不断增长的市场,每个人从中受益。”

黄仁勋表示,Nvidia最新的TensorCore GPU与其他如谷歌Tensor Processing Unit等相比,仍然更快、更可编程。“我们在这一竞争中遥遥领先。

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