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英伟达高管解读财报:加密货币业务增长,显卡库存紧张

时间:2018年02月10日 13:51   浏览:245   来源:哈尔滨现代公共关系职业学院


腾讯科技讯 英伟达本周五发布了第四季度财报。财报发布后,英伟达CEO黄仁勋和首席财务官克列特·克莱斯(Colette Kress)等高管参加了电话会议,对财报进行解读。

以下为电话会议分析师问答环节主要内容:

Evercore分析师C.J.穆斯(C.J. Muse):你们对于加密货币业务的预期是否较为保守?

黄仁勋:保守的定义是什么。关于保守,你的意思是偏高还是偏低?

穆斯:想听听你们的看法。

黄仁勋:我们预计,加密货币业务将维持持平。

穆斯:你们认为,这个季度游戏业务的季节性情况如何?

黄仁勋:游戏行业有许多进展。可以看到,游戏行业对我们的产品有相当大的需求。我认为,一项更重要的趋势与一款有趣的游戏有关。《绝地求生》的表现非常强劲。正如你所知,这已成为全球性现象,无论是在美国、欧洲,还是在中国、亚洲。《绝地求生》做得很好,我们预计其他开发商也将在近期推出此类游戏。我对这些游戏很感兴趣。

此外还有《使命召唤》、《星球大战》。当前市场上有许多优秀的游戏。《守望先锋》和《英雄联盟》的表现依然很好。游戏市场仍在增长,游戏制作也在加强。这推动了GPU的销量和平均售价。我认为,这就是游戏业务的大趋势。

杰富瑞分析师马克·罗帕西夫(Mark Lopasif):我们所做的调查表明,对于数据中心内的神经网络应用,Volta GPU采用的Tensor Core核心有巨大的优势。我想了解,Tensor Core是否也会在游戏市场得到类似应用?

黄仁勋:是的。首先我很高兴你问到关于Tensor Core的问题,这或许是过去一年我们在数据中心市场的最大创新。单个GPU运行深度学习应用的速度能达到集成超过10个CPU的服务器。而凭借去年推出的Tensor Core,深度学习的计算吞吐量再次提高了8倍。所以,Tensor Core已经证明了GPU的力量。这与CPU非常不同,后者的指令集长期受到限制,很难取得发展。

对GPU来说,这是个基本的优势。每年,我们可以向其中加入新东西。去年,Tensor Core在之前的基础上再次提升了GPU的性能,提高了行业门槛。正如克列特之前所说,我们的Volta GPU已经在全球范围内得到应用,无论是中国的阿里巴巴、腾讯、百度、科大讯飞,还是美国的亚马逊、Facebook、谷歌、微软、IBM和甲骨文。在欧洲和日本,也有多家云计算服务提供商已经采用Volta。

尽管主要升级来自于框架,但Tensor Core也提供了新的指令集和新架构。深度学习开发者已经在使用这些,而几乎所有的深度学习框架都正在得到优化,从而更好地利用Tensor Core。在推理方面,Tensor Core的能力可以在游戏中发挥作用。现在,你可以使用深度学习技术去合成和制作艺术作品。你可以看到我们进行的一些演示,例如优化材质,生成动画角色,无论是是面部动画还是躯体动画。

在游戏开发中应用深度学习技术的场景正越来越多,而这是Tensor Core的真正优势。如果你比较一下Tensor Core与未优化GPU,甚至CPU的计算能力,那么吞吐量差别能达到几个数量级。这使得我们可以实时合成图像,合成虚拟世界,制作角色和头像,给游戏带来全新水平的虚拟现实和人工智能。

美银美林分析师维维克·阿尔亚(Vivek Arya):短期来看,数据中心业务将迎来一系列强劲的季度。这些GPU会如何得到应用?从供给角度看,你们如何评估是存在过量还是不足?长期而言,开发深度学习芯片的创业公司获得了大量投资。他们从头开始做这件事,这是否会有任何优势?或者说GPU仍将是最理想的解决方案?例如,如果你新成立一家公司从事人工智能业务,你是会开发另一款GPU,还是开发专用的ASIC芯片?

黄仁勋:短期来看,衡量已经在深度学习中使用我们GPU的客户数量的最佳方式是复购客户数。如果他们下个季度再次购买GPU,那么就意味着他们的工作量仍在增长。此外,对于已大量使用我们产品的现有客户,另一个机会是使用我们的GPU去进行推理。这是个尚未充分开发的增长点。

对于那些尚未走到深度学习前沿的公司。实际上除了一两家、两三家公司之外,我认为几乎所有公司都属于这类。它们对深度学习的部署和接受,以及将深度学习技术集成至应用,是个仍在进行中的过程。因此我认为,我们的第二批客户正在出现,随后还会有第三批。它们是互联网服务,消费级互联网应用。它们有大量客户,可以应用人工智能技术。

第三阶段的增长正在到来,而我对此感到高兴。这就是我们对市场的看法。第一阶段是教育客户,第二阶段和第三阶段正在展开。然后对于所有人,我们都有机会将我们的GPU应用于推理。

如果我有数十亿美元用于研发,那么我会将这些预算投放给英伟达GPU团队。而这正是我正在做的。这样做的原因是,GPU已经是全世界最优秀的高吞吐量计算处理器。这样的处理器比线性运算的处理器复杂程度高很多,在实现高计算吞吐量时还能确保极高的能效,同时还提供了各种所需的软件。

网络一直在变化,最开始是基本的CNN(卷积神经网络),随后是CNN的各种版本。现在网络又从RNN(循环神经网络)开始,从简单的RNN发展到LSTM(长短期记忆网络),以及其他各种有趣的网络。神经网络从最开始的8层扩大至现在的152层,并将发展到1000层。神经网络最开始主要用于识别,而现在又被用于合成,例如GAN(生成对抗网络)。GAN有多种版本。实现这些网络并不容易,而我们才刚刚起步。我们的GPU对于所有这些不同架构和网络都是可编程的,这是巨大的优势。

关于英伟达的GPU,你不必有任何猜测。这可以用于某种特的网络。你在购买我们GPU时就能明确知道,增加一个GPU可以节约的服务器数量,例如节约22个节点、10个节点,或是22个CPU。所以说,你买的GPU越多,省的钱就越多。我认为这样的能力是独一无二的。

Bernstein Research分析师斯泰西·拉斯贡(Stacy Rasgon):在第三季度财报电话会议时,你们并没有提出加密货币是增长动力,但在第四季度时列出了这点。那么是否可以说,增量的增长全部来自于加密货币?关于未来,你们提到尚未满足的需求。通常情况下,游戏业务的季节性波动意味着两位数比例的下滑。你们是否认为,这方面尚未满足的需求能扭转正常的季节性滑坡?坦白地说,你们是否认为,目前这个时间点游戏玩家可以通过零售渠道买到GPU,以满足这部分需求?

克莱斯:上季度,我们也曾讨论过加密货币业务的整体情况。我们提到在OEM板卡方面的有多少业务,以及其中部分与GTX业务相关。需要指出,对我们来说,很难从终端客户的视角去量化这些数据。但毫无疑问,第三季度也有这部分业务,而我们也提到了这些。第四季度,这部分业务比第三季度小幅上升。对于未来,我们仍然维持这样的预期。

黄仁勋:关于对Tensor的需求,我们通常的渠道库存是6到8周。我想你非常确定,目前全球的渠道库存相对较低。我们正努力将GPU产品投放至游戏市场,而我们也在尽一切努力,建议零售商和系统开发商为游戏玩家群体提供服务。在这方面我们正在尽一切努力,但对我们来说最重要的事是加强供货。

RBC分析师米奇·斯蒂夫(Mitch Steves):在美国国际消费电子展(CES)上我们看到了汽车产品。随着2019年的到来,我们会看到自动驾驶技术带来的平均售价提升。你们是否预计平均售价会提高到约1000美元?

黄仁勋:要取决于具体情况。我认为,对于仍然有司机和乘客的自动驾驶汽车,品牌汽车来说,我们产品的平均售价从500到1000美元都是合理的。而对于全自动驾驶、没有司机的出租车,我们产品的平均售价将会达到几个1000美元。关于具体时间表,我认为从今年开始,你会看到越来越多的部署。而从2019年底开始,到2020年,你将看到更多具备自动驾驶功能的汽车。到2022年,几乎所有汽车都将具备自动驾驶功能。

高盛分析师托西亚·哈里(Toshiya Hari):第四季度或2018财年,数据中心中的推理带来的业务有多大?更重要的是,你们预计未来12到18个月这会是什么样的趋势?

黄仁勋:首先是关于数据中心推理。在推理过程中,你需要获得框架的输出,而框架输出是非常复杂的大型计算图景。对于这样的神经网络,它们有数百万个参数,这些参数位于数百万个活跃的层和函数之中。

在这个方面,我们已经看到令人兴奋的市场反馈。本季度,我们开始出货。我的感觉是,数据中心推理的市场会与训练一样庞大。奇妙是的,在你对我们处理器进行训练之后,它们也能同样好地去做推理。而数据中心行业也开始意识到,购买的用于推理和训练的GPU越多,能节约的资金就越多。

具体节约的资金不是20%或50%,而是10%左右。但对资金紧张的数据中心来说,这样的节约也是巨大的。对我们来说,推理带来的另一个机会在于自动驾驶汽车。TensorRT也瞄准了Xavier和Pegasus,后者是我们的自动驾驶出租车计算机。它们都可以高效地进行推理,带来实时性、低能耗、低成本。因此我认为,推理对我们来说是一项重要工作。这是非常复杂的工作,而我们取得了很大的进展。

巴克莱分析师布莱恩·柯蒂斯(Brian Curtis):关于游戏业务,由于即将迎来的巨大增长,我很难看到季节性因素的影响。关于Pascal和Volta,你们能否推断4月份或7月份季度的情况?

黄仁勋:我们尚未公布2018年4月或7月季度的情况。因此,最恰当的思考方式是,Pascal是全球最棒的游戏平台。这包括面向未来功能最丰富的软件,最好的能效,以及花99到1000美元你可以买到全球最出色的GPU。你购买Pascal,就可以得到最棒的产品。

季节性因素是个好问题。越来越明显地,游戏正成为全球性市场,人们每天都会玩游戏。这已经成为他们生活的一部分。实际上,我并不认为会在电视、图书或音乐行业看到季节性变化。在新一季内容推出时,人们就会被吸引。在中国有双十一,在美国有返校季,全球范围内有圣诞节也有农历春节。这样的季节有很多,因此已经很难再推断准确的季节性变化。而最重要的是,在可预见的未来,我们预计Pascal仍将是最优秀的游戏平台。

摩根大通分析师哈伦·苏尔(Harlan Sur):有人问到数据中心市场推理的情况。那么在嵌入式市场中,团队还能做些什么,以把握更多的机会?

黄仁勋:Tensor RT是全球唯一的优化推理编译器,瞄准了我们的所有平台。之前我们已经提到数据中心市场的推理。在嵌入式市场,我们首先瞄准的嵌入式平台是自动驾驶汽车。为了驱动汽车,你需要推理,或预测你感知到的周围环境。这是非常复杂的推理问题。有些很简单,例如将车停在你旁边,启动刹车,也有些很难,例如判断是否应当在十字路口处停下。在大部分十字路口,司机实际上并不是完全依靠信号灯去判断。

更多地通过场景识别而不是深度学习,我们有能力识别应当在哪里停下来。关于Jetson,我们提供了名为Metropolis的平台,用于超大规模的智慧城市。这样的智慧城市部署了大量摄像头,确保城市安全。我们在智慧城市领域非常成功,几乎所有主流智慧城市服务提供商和所谓的智能视频分析公司都在使用英伟达的视频平台,从网络边缘进行推理。换句话说,这就是边缘的人工智能。

近期,通过将人工智能应用于自动化机器的边缘,我们与发那科和小松的合作也取得了成功。在无人机方面,我们已经有多款工业级无人机,用于检查管线和农田。这样的应用有很多。所以你的说法是对的,在边缘计算领域,或者说边缘的人工智能领域,我们有很大的市场机会,这也是我们开发Tensor RT的原因。

摩根士丹利分析师乔伊·摩尔(Joe Moore):你之前提到,目前游戏显卡的渠道库存紧张。零售渠道目前存在可吸收的价格上涨。我想知道,这是否是更有普遍意义的现象?或者,这只是零售商在供货短缺情况下简单地抬高价格?

黄仁勋:我们不会设定市场终端的价格。对我们来说,解决这个问题的最佳方式就是提高供给。需求很庞大,本季度很可能需求仍将继续保持强劲。因此我们必须努力增加供给。

海纳国际分析师克里斯·罗兰(Chris Rolland):关于尚未满足的市场需求,你们GPU的一家竞争对手曾说过,限制在于内存。我想知道,这样的说法是否正确?你们之前还提到在专业业务方面的机会。能否谈谈,你们会在其他什么样的应用场景中使用Quadro、Volta或GeForce?

黄仁勋:我们自己就是限制因素。很明显,我们作为一家GPU供应商规模是竞争对手的10倍。有更多的供应商、经销商和合作伙伴支持我们。我不知道如何去解释市场需求有多么庞大。因此我们能做的就是专注,努力赶上需求。

关于Quadro。Quadro是工作站处理器,整套软件是针对工作站行业用户的应用来设计的。渲染的质量当然是世界级的。

人工智能的强大之处之一在于,我们可以用人工智能来优化照片。例如,你可以用人工智能来修复照片,填补照片中损坏的部分,或是图像中尚未渲染的部分。此外,人工智能支持生成设计,你将会在产品设计和建筑设计中看到生成设计的应用。如果你希望,那么在初始网络建立之后,90%的工作都可以用人工智能来实现高度的自动化。

此外,未来的软件开发也将是全新的能力,即计算机可以自行编写软件,而这些软件非常复杂、非常强大,超过了人工的能力。因此,你可以用数据来训练软件去编写软件。

B.Reiley分析师克雷格·埃利斯(Craig Ellis):在CES上,黄仁勋说过目前全球有2亿GeForce用户。如果我的计算准确,那么过去3到4年里这个数字增长了一倍。你认为,有什么因素会阻碍类似的增长?关于未来,公司的渠道管理是否会出现任何调整?

黄仁勋:过去几年,我们同时看到了多方面变化,而这些都对今天的业绩产生了积极贡献。首先,游戏成为了全球市场,而中国成为全球最大的游戏市场之一。其次,由于市场规模很大,游戏开发商可以投入巨资,带来更高的生产价值。即使投入几亿美元,他们也可以得到回报。

当生产价值提高时,对GPU技术的要求也更高。这与音乐不同,与电影不同,电子游戏强调的是实时性。所以当生产价值上升至,技术的平均售价也会上升。

最后的问题是市场规模。我一直认为,电子游戏市场将会覆盖到每一个人。在10年到15年时间里,这可能会再覆盖地球上的10亿人。我们将看到越来越多的游戏玩家。因此如果从这个角度去看,我认为电子游戏的机会将会很大。这就是我们正看到的。

SunTrust分析师威廉·斯特恩(William Stein):你们之前说过,汽车市场的营收增长不会太快,要到2020年自动驾驶业务才会带来有意义的收入。当然,基于人工智能的驾驶辅助可能会发展得更快,你们已经有一家大客户。考虑这两方面因素,你们如何看待这个市场的营收增长?

黄仁勋:我认为,自动驾驶将是除电动汽车以外,汽车行业发展的最大动力。交通运输是个规模10万亿美元的市场。未来一切的交通运输都将是自动化的。自动化是肯定的,问题在于是完全的自动化还是部分的自动化。市场规模很大。

短期内,我相信行业将会从2019年到2020年启动,并于2022年获得强劲发展。其中的第一个因素是,无论是一线汽车厂商、创业公司、OEM厂商、出租车公司、网约车公司,还是拖拉机公司,在所有这些公司的工作中,为了开发自动驾驶能力,我要做的第一件事是在你的网络中进行训练。因此我们开发了英伟达GTX平台,让所有人都可以尽可能快速地训练神经网络。这些人工智能的发展需要GPU,而我们将从中受益。

其次,汽车本身的开发平台将从今年或明年开始发展。Xavier是全球最复杂的片上系统平台,而我们将于第一季度推出样片。因此,我们将可以帮助所有人设计开发系统。短期内的第三个元素是开发协议。所有这些项目都是工程密集型的,都需要有开发协议。

另外下个月,我们将在旧金山举办GPU技术大会。过去5年,GPU技术大会的规模扩大了10倍。今年我们预计将会有8000人参会。(编译/陈桦)


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