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变换股东后股价再创新高,这家芯片厂前途无可限量?

MoneyDJ ·2017-08-08 08:58·半导体行业观察
阅读:3378

来源:内容来自MoneyDJ 谢谢。


嘉实XQ全球赢家报价系统显示,人工智能 (AI)芯片开发商NVIDIA Corporation 8月7日涨3.07%、收172.35美元,创历史收盘新高。NVIDIA去(2016)年大涨223.85%、涨幅居标准普尔500指数成分股之冠,今年迄今再涨61.47%。


Tech Crunch报导,软银集团( SoftBank Group, 9984.JP)7日公告证实将会把帐上的NVIDIA 4.9%股权转移至软银视野基金(SVF)。这意味着SVF将会成为NVIDIA第四大股东。软银社长孙正义(见图)7日在财报记者会上表示,软银或SVF都没有取得多数股权的意图、也不是纯粹为了想获利。


孙正义说,软银、SVF投资许多公司的用意在于让这些科技大厂未来能有结盟并创造出综效的可能、NVIDIA将是这项计画不可或缺的一环。软银目前已是Grab(东南亚)、Ola(印度)、滴滴出行(中国)以及99(拉丁美洲)等叫车服务应用软体公司的主要投资者。孙正义表示未来还打算投资优步(Uber Technologies Inc.)或Lyft。



Thomson Reuters报导,软银第1季(截至2017年6月30日为止)营益年增50%至4,790亿日圆(43.2亿美元)。Thomson Reuters Starmine SmartEstimate调查显示,20位分析师平均预期软银全年度获利将达到1.16兆日圆。


孙正义表示,如果一切顺利的话、SVF有望在数年后贡献上千亿日圆的年度营业额。孙正义过去18年的投资纪录相当优异:软银内部报酬率达到44%。


软银公布的财报新闻稿显示,截至2017年6月30日为止帐上持有的NVIDIA股票拥有1,068.71亿日圆的未实现获利。孙正义7日在财报记者会上指出,NVIDIA 2017会计年度(截至2017年1月29日为止)数据中心营收年增145%至8.3亿美元、车用芯片营收年增52%至4.87亿美元。


南华早报6日报导,富士康科技集团(Foxconn Technology Group,鸿海 )创办人郭台铭8月5日在深圳表示,美国汽车发展依旧较中国更为先进。他说,除了自驾车技术,对AI、深度学习科技也有兴趣。


福斯(Volkswagen)为扩展深度学习(deep learning)领域的能力、6月27日宣布与NVIDIA建立战略伙伴关。NVIDIA Corporation执行长黄仁勋表示,AI是当代最强大的技术力量,NVIDIA的深度学习解决方案将可让福斯把数据中心的庞大资料转化成为有价值的见解并进而改造事业。


麻省理工科技评论(MIT Technology Review)6月27日公布2017年度「50家最聪明企业(50 Smartest Companies)」名单,列出最能结合创新技术与有效商业模式的50家企业。NVIDIA连续第3年上榜,从第28名(2015年)、第12名(2016年)一举在今年跃居为龙头。


股价狂飙背后的原因深究

仅仅是在2015年的7月,英伟达的股价还只有20美元,今天他的股价突破了165美元,完成了8倍涨幅。作为一家早在1993年成立的芯片公司,英伟达虽然很早被关注,但直到最近在真正进入广大投资者的视线。早些时候,仅仅是一些打游戏的朋友通过电脑显示芯片知道他的产品


从2001到2017年公司整体收入基本上保持增长,16年间收入7亿美元增长了接近10倍到69亿美元。但是我们看到,作为一家硬件公司,英伟达的增速是缺乏爆炸性的。这点和互联网公司的爆炸力完全不同。


2015年英伟达的收入是47亿美元,到了2017年也“只有”69亿美元。


从财务数据看,我们似乎没有看到英伟达收入增长的爆炸力。由于股价=盈利X估值,那么英伟达的大幅上涨来自于估值提高。估值的提高往往有很大的艺术部分,但很多时候却会预先告诉我们未来的样子。显然,市场对于英伟达预期是公司未来收入从传统电脑游戏,向人工智能转型。


关于这一点,可以参考2016年8月我文章中的原话,没有一个字改动:


从代表未来的增长点看,英伟达的布局已经符合了未来世界:


1、游戏领域逐渐走向VR模式。今年四季度Playstation也要推出VR头盔。VR的高清体验需要很强大的画质,更高级别的GPU芯片。这会让英伟达这种独立GPU公司受益。


2、人工智能带动数据中心业务。深度学习是各个大互联网公司都在布局的。深度学习依赖的也是神经网络,这种神经网络和人类大脑类似。深度学习神经网络必须要做到高速状态下对于海量数据分析。英伟达的深度学习芯片具有快速处理的特长。就在前几天,英伟达向OpenAI交付了全球首台单机箱人工智能超级计算机,DGX-1。这台计算机用了3000人花费3年时间开发出来。


3、无人驾驶、ADAS系统。大家都知道,特斯拉已经是英伟达的客户。对于未来的无人驾驶汽车来说,GPU算法芯片将成为一个标配。而且在Mobileye和特斯拉合作终止以后,将更有利于英伟达芯片对于汽车电子化的渗透。今年4月我们看到英伟达发布了首款基于Pascal架构的特斯拉P100显卡。这块显卡有高达153亿个晶体管。


技术带来新的定价权

如果仅仅从收入结构看,英伟达依然只是一个游戏芯片公司。


最新一季度的收入19亿美元,其中游戏业务收入10亿,视觉产品收入2亿,数据中心收入4亿,汽车业务收入1.4亿,其他收入1.5亿。游戏依然占到了收入的53%。但是从公司的经营性利润看,2017年出现了巨大增长,从7亿美元增长到了19亿美元。


这意味着公司在更加快速增长的VR,芯片算法,无人驾驶汽车等方面都有很强的定价权,有技术的独占性。正因为这种独占性,才能带来更高的利润水平。


英伟达估值达到了惊人的经营利润率,不要说作为一个硬件芯片公司,即使互联网公司目前都没有如此高的估值。


但是英伟达高估值背后更多是拥有未来。更强的算法,更好的图像识别,以及人工智能的世界。每一次的科技变革都首先需要硬件突破,2000年网络股泡沫依靠了思科路由器,这一次移动互联网时代依靠了苹果的智能手机。下一次人工智能的革命需要英伟达芯片。


英伟达的未来真的那么光明吗?

在两大模式驱动下,英伟达在游戏、专业视觉化、数据中心、汽车四大领域不断构建其产品和应用生态,扩大商业布局,并实现了游戏、数据中心、汽车三大业务营收高速增长。


根据英伟达官方数据,过去5年(FY2012-2016)来,游戏业务年均复合增长率(CAGR)达21%,平均销售价格(ASP)增长11%,平均销售量(ASU)增长9%。


英伟达的游戏业务主要来自发达国家,同时有40%来自中国这样的新兴市场。英伟达GeForce业务高级副总裁Jeffrey Fisher表示,18-40岁都是游戏市场目标用户,但在新兴市场中,英伟达对这一群体的渗透率只有2%。近两年来,GeForce在新兴市场的销售增长率几乎是原有市场的两倍多,ASP增长也相当迅速。


游戏业务的强劲增长,离不开背后几大驱动因素。


首先,电子竞技是英伟达新兴市场游戏业务增长的关键驱动力之一。如今一些专业游戏团队甚至有基于GeForce GPU标准的锦标赛;大量观众通过亚马逊、Twitch、YY等在线网站观看电子竞技;此外,随着雅虎Sport等媒体游戏频道的开通,电子竞技变得越来越主流,也为英伟达GPU铺设了庞大的市场网络。


其次,游戏主机的性能提升也为英伟达创造了机会。索尼PS4 和微软Xbox One将游戏主机性能标准提高了7-8倍,要实现这种级别的性能,用户至少需要GTX 960 GPU作为标配。此外,一些最新的3A电子游戏对性能要求极高,在英伟达1亿GPU用户中,有80%需要升级其GPU来玩最新的3A游戏,这就增加了严肃游戏玩家们更新他们PC机性能的动力和需求。

再次,游戏内容的开放也带动了英伟达高性能GPU的需求。在PC游戏中,一些开发者们会给游戏玩家修改游戏以及创造自己内容的权限,这就要求其GPU性能极高,也给了英伟达出售高性能GPU的机会。


最后,VR头显将会成为游戏行业的新兴计算平台。如今超过90%的PC都不适合VR,需要升级其GPU才能得到满意的VR体验。此外VR游戏内容的缺乏也为英伟达构建新的游戏生态提供了条件。


据Jon Peddie Research预测,随着电子竞技的流行,以及对PC游戏的需求增加,PC游戏硬件市场有望达在2018年达到300亿美元。不过,虽然GeForce平台在PC游戏领域占据主导地位,但AMD的Raytheon平台仍是游戏主机和VR头显的霸主,英伟达仍然需要和AMD正面竞争。


数据中心市场长期被英特尔占据,高通和IBM也在试图进入。然而,英伟达瞄准深度学习,避免了与其他服务器和CPU厂商的正面竞争。


英伟达通过两大网络部署其数据中心产品——Tesla GPU:


此外,英伟达还为开发者提供了ComputeWorks的SDK,目前已经在为大约400个软件进行加速。


通过Tesla GPU,英伟达帮助各行各业的公司在大规模运算上提高了性能,降低了成本。就拿谷歌大脑为例,以前他们用了1000个普通GPU来识别确认YouTube所有视频中的猫,计算成本高达500万美元,之后用了16个TeslaGPU便将性能提升了6倍,成本降低到20万美元。此外,随着功耗显著降低,运营成本也明显下降。


得益于驾驶舱的数字化趋势以及自动驾驶技术的进步,汽车已经成为近年来最具科技吸引力的行业之一,也给了英伟达这样的半导体公司无限机会。


由于电子控制元件(ECUs)正逐步被集成到汽车里,导致自动驾驶汽车出现了多种ECU并存的局面。每一中ECU都有自己的处理器、软件和更新版本。这就带来了巨大的软件维护成本。


为了解决这一问题,英伟达采用建立在同一架构上的两个计算系统来取代所有ECU,也就是其自动驾驶计算平台NVIDIA DRIVE,包含DRIVE CX和DRIVE PX 2两大系统。由于两个计算系统都能获取摄像头和传感器数据,这样就可以保证软件在任一系统上更新和运行。该平台同样对所有开发者开放,从而让车企自由开发而不用产生高昂成本。


DRIVECX是一个驾驶舱计算机,可以在车内运行信息娱乐系统。由于车载系统可以获取摄像头和传感器信息,它还可以用于物体检测、分类、环境映照等ADAS应用。


DRIVEPX 2是一个能够处理计划、视觉、定位、感知等功能的自动驾驶汽车计算机,该系统由AI驱动,一个处理器可以应用到多个系统。目前,英伟达正在和多家车企合作自动驾驶汽车项目。


拥有多方优势的英伟达,也许真的能成为下一个英特尔?


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