Yole 分析 | 英伟达（Nvidia）从人工智能（AI）增长中获益
英伟达（Nvidia）2023年第三季度的财报引起了市场的轰动，其收入达到了181.2亿美元，比第二季度增长了34%，年同比增长更是惊人的达到206%。
在不断增长的市场中，该公司似乎提供了高价且合适的产品，但这会是这场旅程的顶峰吗？
Yole Group在其《Status of the Processor Industry 2023》报告中估计，2022年GPU收入将达到220亿美元，预计2028年将超过5500万美元。
2021年，GPU市场出现轻微萎缩，主要原因是PC GPU出货量下降，以及人们对加密货币的热情减退。预计2023年，在蓬勃发展的生成式人工智能（Generative AI）趋势的推动下，GPU市场将回升3%，达到233亿美元。
Nvidia 收入——按市场类别计算（单位：十亿美元），期间：2021财年第一季度至2024财年第三季度
来源 | Yole Intelligence《Status of the Processor Industry 2023》，编号：YINTR23362
Yole SystemPlus的技术与成本分析师Belinda Dube和Yole Intelligence的半导体、内存与计算总监Emilie Jolivet今天为您提供了一个退一步，更好地了解Nvidia 市场定位的机会。两位分析师今天揭示了Nvidia H100 Tensor Core GPU逆向工程与成本计算报告中分析的Nvidia创新技术选择，并将其与最新财务业绩联系起来。
Nvidia在大约7到10年的时间里发生了变化。该公司的GPU业务已从主要与图形相关的游戏用途发展到适用于生成式人工智能、加密货币挖掘和数据中心等，需要性能和效率的训练和推理工作。
该公司产品组合中的GPU虽然价格昂贵，但使用方便且非常高效。目前，该公司能够在数据中心市场上创造大量收入，而且几乎不会面临其他设备供应商的竞争（如英特尔（Intel）或AMD等）。不过，尽管公司在这一时期取得了巨大的发展，却也经历了一些过山车式的变化；美国公司在全球销售不同产品时受到了一些限制，特别是美国商品在中国和中东部分地区的销售。
封装技术
Nvidia不断调整工艺和封装技术。其最新发布的产品之一Nvidia H100采用了2.5D和3D封装，台积电（TSMC）的CoWoS技术，在元件表面安装了5个HBM，并使用了硅中介层基板。
Nvidia H100 封装剖面光学视图——HBM&GPU堆叠在硅中介层裸片上
来源 | Yole SystemPlus《Nvidia H100 Tensor Core GPU》编号：SPR23722
该公司与当今市场的不同之处在于继续使用全硅中介层，从而加快与GPU的通信，实现加速处理。使用全硅中介层需要一定的成本，但由于该公司已多次使用这种工艺并对其进行了优化，因此在产量方面也有一定的优势。
Yole SystemPlus的技术与成本分析师Belinda Dube表示：
Nvidia的H100产品中的HBM使用TSV，这使得堆叠裸片之间的通信速度更快。与上一代产品相比，TSV间距更小，从而增加了TSV密度，提升性能和带宽。但是，较小的TSV间距有可能降低制造产量...
Yole Group深入分析了先进包装领域的最新创新。在其最新技术和市场报告《High-End Performance Packaging 2023》中描述了高端包装市场在2022年将达到22亿美元，预计到2028年将超过160亿美元。在此期间，复合年均增长率为40%。Yole Group的高级封装分析师在这份报告中详细描述道："将TSV与µbumps结合用于HBM和3DS的经典方法将继续作为解决方案并占据主导地位，而未来将有裸片到中阶层的HB选项"。
人工智能市场
人工智能和数据中心是目标市场，这两者都会需要高性能、高速运行，以及大量内存。
Nvidia的生态系统是精心挑选的，实际上只有三家公司在销售HBM：三星（Samsung）、美光（Micron）和SK Hynix。这些公司还受益于GPU市场的增长，随着Nvidia开发工艺和封装技术，每个芯片的HBM数量也在稳步增加。Nvidia能够根据客户的需求以及特定GPU所需的内存容量或性能来选择HBM供应商。
Nvidia采用台积电的4nm FinFET工艺技术，结合先进的封装技术，将芯片上的晶体管数量增加到800亿个，占地面积几乎与7nm Ampere A100的540亿个晶体管相同。在特斯拉（Tesla）P100的150亿个晶体管和特斯拉V100的210亿个晶体管基础上稳步增长。
所需的大量内存增加了最终产品的成本，但也为HBM提供商提供了支持，使其从ChaptGPT和其他人工智能应用推动的增长中受益。
财务表现
Nvidia的营收从去年的近60亿美元增长到了现在的三倍，上一季度该公司的营收强劲增长了34%，超过了2005年的2022年第四季度至2023年第三季度。(截至10月）。
Nvidia已经能够利用人工智能芯片的蓬勃发展。生成式人工智能和大型语言模型推动了这一领域的发展，所有这些都需要更高的计算性能。数据中心的计算工作量增加是Nvidia增长的核心。
该公司正在宣布推出新产品，并在不断增长的市场中提高产品性能。尽管未来几年可能会出现一些竞争者，但它所处的市场是正确的，产品又是高价、正确的，并且几乎没有竞争者。
其他一些公司正在开发价格较低的芯片，买家也跃跃欲试，但它们在展示正确的商业模式以及如何利用生成式人工智能盈利方面的进展缓慢。
因此，这种增长能否持续多个季度仍有待观察。
Nvidia已经宣布，下一季度的业绩将高于2023年第三季度，达到200亿美元（+/- 2%）。不过，随着竞争的加剧，以及向中国和世界其他受限地区运送产品的数量存在不确定性，这股趋势可能即将达到峰值。
无论如何，该公司拥有1.2兆美元的巨额市值。这种巨额资本可能会使该公司在未来进行收购和开发投资，而这是其竞争对手无法做到的。
Nvidia的财务业绩毫无疑问的令人印象深刻。但是，除了惊人的数据表现与增长率之外，其商业模式、产品及其背后的技术选择都是独一无二的，而这确保了Nvidia的成功。