Meta发布最新大型语言模型Llama3，中国业务大幅下滑

另一大亮点是 Meta 发布了最新的大型语言模型 Llama 3。该模型在 24,000 块英伟达 H100 GPU 上训练完成，为 Meta 旗下的 、、 和 的新人工智能系统 Meta AI 提供支持。Llama 3 不仅提升了这些平台的 AI 功能，还在各行业掀起了一股 AI 开发热潮。

令人惊讶的是，过去一年中，大模型的推理场景已经占据了英伟达数据中心 40% 的营收。这表明，大模型在许多实际应用中确实带来了显著的业务和业绩增长。

此前，多位云计算行业人士曾表示，去年采购英伟达 GPU 主要用于大模型的训练。随着大模型在实际场景中的广泛应用，算力更多地被用于推理。

除了数据中心业务，英伟达的游戏业务在第一季度实现了 26 亿美元的营收，同比增长 18%。相比之下，汽车芯片和图形工作站芯片的影响相对有限，第一季度分别实现 4.27 亿美元和 3.29 亿美元的销售额。

得益于数据中心业务的快速增长，英伟达在 2025 财年第一季度的财务表现非常亮眼，显示出强劲的增长势头和盈利能力。2025 财年一季度，英伟达的营收达到 260 亿美元，较上一季度增长 18%，同比激增 262%，显著超过分析师预期的 246.5 亿美元。

英伟达 GAAP 净利润为 148.81 亿美元，同比暴涨 628%，环比增长 21%；非 GAAP 净利润达到 152.38 亿美元，同比增长 462%，环比增长 19%，每股收益为 6.12 美元。毛利率从上一季度的 76.7% 提升至 78.9%。这些数据表明，英伟达在数据中心领域的快速增长和市场竞争力显著增强，其财务状况非常健康。

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中国业务大幅下滑

英伟达不仅在当前季度实现了超预期的营收，还为未来的稳定增长做好了布局。根据他们的二季度预期指引，英伟达预计营收将达到 280 亿美元，预计 GAAP 毛利率为 74.8%，全年毛利率将稳定在约 70% 左右。

这一预期超出了市场的普遍预期，也暂时消除了此前市场对人工智能需求不足的担忧。微软、谷歌、亚马逊和 Meta 等四大科技公司在一季度的财报显示，今年他们在云计算领域的资本投入高达 1770 亿美元，远高于去年的 1190 亿美元。预计到 2025 年，这一数字还将增至 1950 亿美元。这些大额投资预计将继续推动英伟达在数据中心收入和利润的持续增长。

2024 年 GTC 峰会上，黄仁勋展示了新款 GPU 芯片 | 图片来源：视觉中国

除了业绩指引，英伟达的 系列芯片的最新进展也备受关注。随着英伟达从 Grace 芯片到 芯片的过渡，引发了市场对 和 H100 产品的需求变化的担忧。据报道，亚马逊网络服务（AWS）暂停了对 Grace 解决方案的订单，转而等待更强大的 Grace 超级芯片的推出。AWS 对此表示，他们并未完全停止对 最先进芯片的订单，而是在特定项目中进行调整，例如他们与 共同开发的 Ceiba 超级计算机。

对此，黄仁勋表示， 芯片已经进入生产阶段，预计将在第二季度开始出货，并在第三季度加速。客户将在第四季度完成数据中心的部署，这将为英伟达带来显著的收入增长。这个表现超出外界的预期。

他还强调，尽管市场开始向 H200 和 过渡，但对 和 H100 产品的需求依然旺盛。客户希望尽快部署新的基础设施，以提高效率并增加收入，这导致了对旗舰 AI 训练模型的持续需求。

在财报电话会议的最后，黄仁勋提到，为了应对 GPU 和定制 ASIC 的激烈竞争，英伟达制定了未来十年的技术发展路线图。

他们致力于推进 、 和以太网计算架构。在 之后，英伟达计划每年推出一款新产品。他们还制定了以太网的发展路线图，将很快推出新的网络技术 X，并由戴尔推向市场。此外，英伟达还将推出 计算架构。

所有这三种计算架构都运行 CUDA 及其整个软件堆栈，为用户提供更快的运行速度和更多的云与数据中心选择。英伟达的创新不仅提高了性能，还降低了总拥有成本（TCO）。凭借其架构，英伟达将引领新一轮的技术革命。

与此同时，英伟达在中国市场的供应情况备受关注。此前，中国市场一直占据英伟达数据中心收入的 20% 至 25%。然而，自去年 10 月美国发布最新芯片出口限制后，英伟达在中国的业务受到了极大限制。2024 财年，中国业务在英伟达营收中的比例只有个位数百分比（5%）。

今年早些时候，英伟达开始向中国客户提供符合美国出口管制的特供版 AI 芯片 H20。不过，英伟达高管在财报会上承认，今年第一财季公司在中国的销售额「大幅」下降。黄仁勋预计，中国市场未来的竞争将更加激烈，主要由于技术限制加剧了当地市场的竞争。他表示，英伟达将继续尽最大努力为中国客户和市场服务，并强调「我们会尽力的」。

创纪录的财务表现下，英伟达也有隐忧。在芯片制造端，英伟达还面临谷歌、微软、AMD、英特尔、博通等其他竞争对手抢订单。据了解，谷歌多年来一直与博通合作生产自己的 AI 芯片；亚马逊则于 11 月宣布推出新的 AI 芯片，同月微软表示也将开始生产定制 AI 芯片。

另一方面，随着越来越多的通用大模型被训练出来，企业开始将关注点转向 AI 推理。对于头部互联网和大模型公司来说，今年的挑战是大模型的落地和变现。而对于其他企业，如何挑选合适的大模型融入生产或业务流程以创造价值，是更重要的命题。英伟达需要确保其「护城河」能够持续提供竞争优势，以应对这些挑战。