NVIDIA's $108b Quarter
NVIDIA's $108b Quarter
- 1NVIDIA Q2 FY27 营收 $96b、同比增长 106%,Q3 指引 $108b,为半导体公司首个单季破 $100b
- 2超大规模云厂收入环比增 13%,ACIE 客户环比增 25%,neocloud 首次贡献过半新增数据中心收入
- 3应收账款环比增 64% 至 $63b,DSO 从 45 天升至 60 天,增速远超营收 18% 的环比增幅
- 4NVIDIA 累积 $581b 供应承诺、电力担保与租赁,并持有 $101b 采购其芯片的 AI 初创与 neocloud 股权
NVIDIA 的增长引擎正从超大规模云厂转向资金实力更弱的买家,公司以自身资产负债表为这部分需求提供信贷支撑。
- 影响:供应端已有 $581b 的承诺安排,短期算力供给有庞大支撑;需求方结构转向现金流较弱的 neocloud 与初创,增长对厂商账期的依赖上升;超大规模云厂自研芯片构成潜在需求分流。
- 参考:可考虑把 NVIDIA 的 DSO 与应收账款增速纳入算力投资参考指标;采用 neocloud 算力的企业值得先评估这类供应商的现金流与融资能力;采购谈判可留意账期条款变化。
- 依据:营收、指引与电话会收入拆分为官方财报口径;DSO 与应收数据来自财报;信贷扩张解读为作者个人分析,暂无官方确认。
简而言之: NVIDIA 的 FY27 第二季度营收达到 $96b,第三季度指引为 $108b,但超大规模云厂商营收环比仅增长 13%,而其他客户增长了 25%。为了给填补这一缺口的买家提供资金,NVIDIA 延长了付款期限——DSO 从 45 天升至 60 天,应收账款达到 $63b——并构建了 $581b 的供应承诺、电力保障、租赁,以及对购买其芯片的 AI 初创公司和 neocloud 的 $101b 股权投资。
NVIDIA 上季度录得 $96b 营收,同比增长 106%,环比增长 18%。公司对第三季度的指引为 $108b ±2%。
这一指引将使单季度营收突破 $100b。此前从未有半导体公司达到过这一门槛,也没有任何公司在实现三位数增长的同时达到过这一水平。
仅第二季度折算年营收就达 $385b。按 $108b 计算,NVIDIA 的年化营收为 $432b,使其成为全球第六大公司,超越了 Apple、McKesson 和 Alphabet。
目前仍排在它前面的公司只有 Amazon、Walmart、国家电网、UnitedHealth 和 Saudi Aramco,1 它们的年复合增长率介于 -3% 与 14% 之间。而 NVIDIA 正在以 106% 的速度增长。
在毛利润方面,这个数字更加极端。由于 NVIDIA 的毛利率高达 75.0%,这一 $108b 的季度运行率将带来 $324b 的年毛利润,位居全球第二。
但营收贡献结构正在发生变化。
Colette Kress 给出了细分数据:
“超大规模云厂商营收同比增长超过一倍,环比增长 13%……受 AI 原生公司、企业和主权客户终端需求的推动,ACIE 营收同比增长 138%,环比增长 25%。”
neocloud 首次贡献了净新增数据中心营收的大部分。这一转变表明 NVIDIA 的业务比以往更健康、更多元化,但也提出了一个问题:超大规模云厂商的自研芯片——Google TPU、Amazon Trainium 与 Meta MTIA——最终是否会放缓大型科技公司的需求。
Jensen Huang 这样描述这种替代性需求:
“去年的这个时候,还只有一家实验室在推动这轮建设;如今,我们迎来了新 AI 实验室和初创公司的黄金时代,多家前沿实验室并行扩张,开放模型生态蓬勃发展,物理 AI 也正在上线。”
这也改变了信用风险。非超大规模云厂商的资产负债表明显弱于大型科技公司,现金流也更少,这意味着 NVIDIA 可能会提供更多供应商融资来维持它们的增长。我们已经在应收账款中看到了这一点。
DSO 在一个季度内从 45 天跃升至 60 天。在此之前的八个季度里,DSO 一直处于 43 到 46 天的区间。营收环比增长 18%,应收账款却增长了 64%。
Kress 将此归因于“与某些投资级客户签订的大型跨季度协议延长了付款期限”。
下个季度请盯住 DSO。如果 60 天是一次性的重置,它将保持稳定或回落。如果继续攀升,则说明 NVIDIA 正在向那些无法为自身增长自筹资金的买家提供更多信贷以维持需求。
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基于《财富》世界 500 强的年营收:Amazon($717b)、Walmart($713b)、国家电网($655b)、UnitedHealth($448b)和 Saudi Aramco($446b)。 ↩︎
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Theory Ventures 的普通合伙人(GP)。前 Google 产品经理。分享关于 AI、web3 与风险投资的数据驱动洞察。
来源:Tomasz Tunguz 博客 · tomtunguz.com