三季度业绩指引不及市场预期！英伟达CFO十分乐观：人工智能模型时代，芯片根本不愁卖，各国政府都是“隐藏客户”【附全球AI芯片发展前景预测】

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随着人工智能大模型时代的到来，对人工智能芯片的需求不断增长。大规模的深度学习模型需要更强大的计算能力和更高效的处理器来支持其复杂的运算任务。因此，人工智能芯片作为支撑人工智能应用的关键技术，受到了广泛的关注和需求。传统的中央处理器已经无法满足对大规模数据和复杂计算的需求，因此人工智能芯片的需求日益增长。各大科技公司和芯片制造商都在加大对人工智能芯片研发的投入，以满足不断增长的市场需求。

当地时间8月28日，人工智能芯片(AI)巨头英伟达公布截至2024年7月30日的2025财年第二财季财报。报告显示，英伟达第二财季营收为300.40亿美元，同比增长122%，分析师预期288.6亿美元;第二财季净利润165.99亿美元，同比增长168%，分析师预期146.4亿美元。公司目前最重要的数据中心业务营收为263亿美元，同比增长154%，大幅超过了分析师预期的250.8亿美元。

然而，如此“炸裂”的财报却没有得到市场的积极反馈。在财报公布后，英伟达股价盘后先涨后跌，一度下跌8%。截至发稿，股价盘后跌超7%，市值蒸发2000亿美元。造成股价盘后大跌的原因是，英伟达对下一季度的营收预测低于最乐观的市场预期，从而引发了投资者对其爆炸式增长正在减弱的担忧。

英伟达预计三季度营收约为325亿美元，这将比去年同期增长80%，高于分析师平均预计的317亿美元。然而，市场对英伟达三季度营收的最高预期达到了379亿美元。

分析师认为，投资人现在对英伟达的预期是以“完美”来定价。机构伯恩斯坦分析师Stacy Rasgon在一份报告中写道，英伟达的业绩指引必须大幅超过分析师的预期，才能看到股价的进一步增长。

尽管英伟达三季度业绩指引不及市场预期导致股价大跌，但该公司一位高管仍十分乐观，并描述了来自世界各地的新客户，包括正在寻求研发自己的人工智能(AI)模型的政府。英伟达首席财务官(CFO)Colette Kress在与分析师的电话会议上表示，随着生成式人工智能成为企业和政府的中心舞台，各国正在用自己的语言构建人工智能模型，从而进一步加速了已经蓬勃发展的需求。

Kress解释称，在截至2025年1月的财政年度里，采用自己的人工智能应用和模型的国家将为英伟达贡献大约数百亿美元(低区间)的收入。而此前的预测是，这类销售对总收入的贡献最多为数十亿(高区间)美元。

“世界各国(都希望)拥有自己的生成式人工智能，能够在本国融入自己的语言、文化和数据。”Kress补充说，并将人工智能专业知识和基础设施描述为“国家要务”。

回看人工智能芯片行业发展情况：

——AI芯片是智能计算的主流模式

基于AI芯片的加速计算是当前智能计算的主流模式。AI芯片通过和AI算法的协同设计来满足AI计算对算力的超高需求。当前主流的AI加速计算主要是采用CPU系统搭载GPU、FPGA、ASIC等异构加速芯片。

近年来，国产AI加速芯片厂商持续发力，在该领域取得了快速进展，相关产品陆续发布，覆盖了AI推理和AI训练需求，其中既有基于通用GPU架构的芯片，也有基于ASIC架构的芯片，另外也出现了类脑架构芯片，总体上呈现出多元化的发展趋势。

——人工智能芯片渗透多个行业

人工智能芯片包含计算机科学领域和半导体芯片领域;计算机科学领域是指高效率的智能算法，即软件;半导体芯片领域是指将算法有效地在硅片上实现，最终变成能和配套配套软件结合的实体产品。当前，人工智能芯片根据其技术架构可以分为CPU、GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片;按照其在网络中的位置可以分为云端AI芯片、边缘AI芯片、终端AI芯片;根据其在实践中的目标可以分为训练芯片和推理芯片。

人工智能芯片凭借强大的算法承载力和超高的处理速度，广泛应用于多种场景，比如智能人脸识别或智能语音识别，处理超高数据库的服务器大数据分析，随时处理变化的交通信息及各类传感器信息的自动驾驶领域，以及机器人的智能化等。

——全球人工智能芯片市场规模预测

人工智能芯片是人工智能的大脑，随着全球人工智能终端设备数量的增长以及边缘计算的需求逐步提升，全球人工智能芯片需求量快速增长，市场规模不断扩大。根据Tractica公布的数据显示，2019年全球人工智能芯片市场规模达110亿美元，预计2020年全球人工智能芯片市场规模将增加至175亿美元，2025年全球人工智能芯片市场规模有望突破720亿美元。

据Omdia最新报告指出，用于云计算和数据中心人工智能的GPU和其他加速芯片的市场规模在2022年不足100亿美元，而今年已达到780亿美元。根据预测，这一市场规模到2029年有望增长至1510亿美元。

工银亚洲金融市场部高级经济师程嘉伟表示，由于AI整个产业链很长，包括技术研发、硬体制造、服务器制造及组装、软体服务及AI应用，因此芯片行业仍然在急速成长期，不像智能手机进入增长瓶颈及去弱留强的局面。他指出，现时芯片行业的AI应用还未全面普及，仍在开发更多的硬体应用，未来芯片需求增长将持续上升。

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