在11月20日盘后，英伟达（NVDA.O）公布的财报显示，第三季度营收达到351亿美元，增幅近乎翻倍。
投资咨询公司Hamilton Capital Partners首席投资官Alonso Munoz惊呼英伟达再次发布了一个爆炸性的季度财报。
但资本似乎不买账。在财报公布后的盘后交易中，英伟达股价下跌约4%。这是资本在回归理性吗？
这种耐人寻味的反应不仅是市场对英伟达财报的考量，更折射出AI（人工智能）产业发展路径的变化。
英伟达在数据中心和AI需求中的主导地位可从财报数据得以印证。
财报数据显示，英伟达第三季度收入达 351亿美元，同比增长94%，环比增长17%。其中，数据中心收入更是创纪录地达到308亿美元，同比增长112%。第三季度，英伟达的净利润为193亿美元，同比增长109%，环比增长16%。
强劲的AI需求驱动英伟达增长，Hopper架构及即将全面投产的Blackwell系列，为大模型预训练和推理等领域提供了强有力的支持。英伟达指出，AI已成为“全球产业的加速器”，进一步凸显其在AI生态系统中的核心地位。
此外，英伟达还在多个国家和地区推动AI超级计算机的建设，并与谷歌云、微软Azure等云服务商合作推出基于Hopper H200的实例。这表明英伟达在AI技术生态中的重要地位，也体现了其业务布局的全球化趋势。
在多个行业，如工业机器人、药物发现和电信等领域，英伟达的AI技术正在得到广泛应用。对于未来发展，英伟达预计，第四季度收入将达到375亿美元。然而，市场对英伟达的持续高增长能力提出了更高要求。
尽管英伟达的收入和利润增长显著，但季度环比增速（收入环比+17%，利润环比+16%）略低于市场对长期高增长的预期。相较于去年AI需求的爆发式增长，这一趋势可能引发投资者对英伟达未来增长持续性的担忧。此外，英伟达的GAAP（公认会计准则）毛利率从上一季度的75.1%微降至74.6%，尽管同比略有上升，但这被部分市场人士解读为潜在的成本上升或竞争压力的体现。
当前，英伟达股价的市盈率（PE）处于高位。投资者可能需要更明确的增长信号，才能推动股价进一步上涨。同时，英伟达还面临来自AMD（美国超威半导体公司）和谷歌TPU（张量处理器）的激烈竞争，以及供应链复杂性和潜在中断的风险。这些可能影响其AI芯片的稳定供应。
在股东回报方面，尽管英伟达业绩创下纪录，但分红仅为每股0.01美元，这可能让部分投资者对其回报模式感到疑惑。然而，对于像英伟达这样处于高速增长期的科技企业，较低的分红策略并不罕见。公司将更多资本投入高增长业务和再投资，尤其是在AI、数据中心、量子计算和游戏领域的大规模研发和市场扩展中。其象征性分红策略背后，是通过股票回购来实现股东价值回报的倾向。例如，2024年第三季度，英伟达用于股票回购的资金高达109.98亿美元。
这种资本分配方式与同行形成了鲜明对比。例如，AMD未进行现金分红，而是将资金用于技术研发和并购（如收购赛灵思）。相比之下，传统半导体巨头英特尔则采用高分红策略，预计2024年的年度股息为每股1.46美元，季度分红为每股0.365美元。英特尔的高分红策略反映了其成熟企业的特征，同时也意味着其增长更多依赖分红，而非股价上行。
此外，市场还关注英伟达“Blackwell”芯片的潜在问题。10月份，英伟达表示Blackwell的缺陷已修复，并预计第四季度发货，但最快可能也要等到明年1月底。
未来，英伟达可能需要通过更具创新性的产品开发、精细化的成本管理和更高效的股东回报来增强市场信心，同时也需警惕宏观经济和供应链不确定性对其业务的潜在影响。
资本市场对英伟达的财报反应冷淡，或说明投资者更加关注技术的落地价值和长期可持续性。这可能也意味着AI行业将进入“优胜劣汰”的阶段。
英伟达财报透露出的另一信号是，AI行业对算力需求的“降速”。有人说，台积电是英伟达的“铠甲”。台积电不久前公布的10月销售额为3142.4亿新台币，同比增长29.2%，环比增长24.8%。然而，这一环比增速较9月大幅放缓，创下今年2月以来的最低增速，引发了市场对AI芯片需求放缓的担忧。
有资深市场人士指出，这种放缓并非终结，而是产业从粗放式扩张向精细化发展的必然过渡阶段。随着数据稀缺性和硬件成本压力的不断上升，行业将更加注重效率提升与资源优化。
或许，英伟达的创新技术不仅在推动AI的发展，也在为行业描绘未来蓝图。
诸如，算力的极限突破。Blackwell GPU等新技术，通过更高效的能耗比和更强大的计算能力，为大语言模型（LLM）的发展提供了更坚实的硬件基础。
其次，数据生成与优化。英伟达的Omniverse Blueprint利用数字孪生技术，弥补训练数据的稀缺，为行业探索生成式数据提供了全新解决方案。
再者是生态建设的全面推进。从CUDA-X库到DGX云，英伟达正在构建一个全面开放的AI生态，赋能开发者解决从工业仿真到生命科学的复杂问题。
从AI行业的长期驱动力来看，尽管短期内AI市场可能触及周期高点，但上述资深市场人士认为，长期趋势依然乐观。生成式AI、大模型训练和推理的广泛普及，仍将驱动数据中心算力需求的持续增长。
英伟达正努力开拓新的收入来源，诸如，在软件与服务上，CUDA生态系统和Omniverse平台正为其软件业务打开新的增长空间；在游戏与消费市场领域，随着经济复苏，游戏业务有望重新成为收入增长的重要引擎；从汽车与专业可视化来看，电动车、自动驾驶等领域对高性能计算的需求正逐步显现。
尽管英伟达财报展现了强劲的增长动力，但行业未来仍需面对风险与挑战：一是技术过度集中化的风险。行业对英伟达的高度依赖，可能导致技术生态的单一化，限制其他创新路径的探索。行业需要更多竞争者，以形成多样化的技术格局。二是地缘政治风险。三是商业化与技术突破的平衡。AI行业需要从“技术炫耀”走向“价值创造”，推动AI在更多实际场景中的落地。
AI的未来，不仅需要像英伟达这样的领军企业引领，也需要更多的全球协作与多样化创新，共同推动AI行业的可持续发展。
