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平安证券：计算机行业点评：英伟达2025财年Q2业绩同比持续高速增长，数据中心业务表现强劲

admin2024-08-30 11:30 65人已围观下载完整内容

简介事项：英伟达发布2025财年二季报，根据英伟达公司公告，英伟达公司2025财年第二季度实现营业收入300.40亿美元，同比增长122%，环比增长15%，实现净利

事项：

英伟达发布2025财年二季报，根据英伟达公司公告，英伟达公司2025财年第二季度实现营业收入300.40亿美元，同比增长122%，环比增长15%，实现净利润（GAAP）165.99亿美元，同比增长168%，环比增长12%。

平安观点：

英伟达2025财年Q2业绩同比持续高速增长。根据英伟达公司公告，英伟达公司2025财年第二季度实现营业收入300.40亿美元，同比增长122%，环比增长15%。根据英伟达公司在FY25Q1业绩说明会上对FY25Q2的业绩的展望，公司彼时预计二季度实现收入280亿美元，上下浮动2%。公司2025财年Q2实际实现的营收超过之前预计的上限（上限为285.6亿美元），二季度营收超预期。在利润端和费用端，公司2025财年第二季度（GAAP）毛利率为75.1%，同比提高5.0个百分点，环比下降3.3个百分点；营业费用为39.32亿美元，同比提高48%，环比提高12%；营业利润186.42亿美元，同比提高174%，环比提高10%；净利润165.99亿美元，同比提高168%，环比提高12%。公司2025财年Q2业绩表现亮眼。

英伟达2025财年Q3营收预期增速有所放缓，但仍预计大幅增长。根据英伟达公司在FY25Q2业绩说明会上对FY25Q3的业绩的展望，公司预计2025财年第三季度营收为325亿美元，上下浮动2%，以营收325亿美元估算，同比增长79%，环比增长8%，第三季度营收的预计同比增速（79%）相比过去五个季度（FY24Q2至FY25Q2五个季度营收同比增速分别为101%、206%、265%、262%、122%）有所放缓，但仍同比大幅增长；毛利率预计为74.4%，上下浮动50个基点，全年毛利率预计75%上下；营业费用预计约为43亿美元；其他收入预计约为3.5亿美元；税率预计为17%，上下浮动1个百分点。

英伟达公司数据中心业务表现强劲。2025财年第二季度，英伟达公司数据中心业务收入达到了263亿美元，同比增长154%，环比增长16%。公司数据中心业务表现强劲，主要是因为，公司Hopper架构GPU计算平台被用于大模型、推荐引擎和生成式AI应用的训练和推理，市场需求强劲。其中，云服务商贡献了数据中心业务约45%的收入。分板块看，计算板块收入为226亿美元，同比增长162%，环比增长17%。网络板块收入为37亿美元，同比增长114%，环比增长16%，主要来自于InfiniBand交换机和以太网交换机的增长。在过去的四个季度里，来自于推理需求产生的收入大概占公司数据中心收入的40%以上。

Blackwell架构的GPU产品将在2025财年四季度放量。根据英伟达公司在FY25Q2业绩说明会的信息，英伟达公司已经在2025财年第二季度给客户送去Blackwell架构的GPU样本产品进行测试。公司对Blackwell架构的GPU的掩膜版做了一些改动以提高产品生产良率。Blackwell架构产品的产量爬坡将从2025财年第四季度持续到2026财年。2025财年四季度，公司预计Blackwell架构产品的收入将达到数十亿美元。另外，Hopper架构产品的市场需求仍然强劲，出货量在2025财年的下半年预计将持续增长。我们认为，以英伟达为代表的GPU芯片市场未来仍有强劲的市场需求。另外，在下游客户端，科技巨头的资本支出也保持较高的增长水平，2024年2季度，微软、Meta、谷歌、亚马逊四家公司合计资本支出为571亿美元，同比增长66%，环比1季度增长22%。科技巨头较高的资本支出增速也为AI算力市场的持续高景气提供了有力支撑。

投资建议：当前，全球范围内大模型领域的竞争依然白热化，我国大模型厂商持续迭代升级算法能力，2023年底国产大模型发展迈入爆发期，根据SuperCLUE2024年上半年最新的评测结果，国内绝大部分闭源模型已超过GPT-3.5Turbo，将有望加速国产大模型在各场景的应用落地。同时，大模型的持续迭代升级将为AI算力市场发展提供强劲动力。我们坚定看好AI主题的投资机会，标的方面：1）算力方面，推荐工业富联、浪潮信息、中科曙光、紫光股份、神州数码、海光信息、龙芯中科，建议关注寒武纪、景嘉微、软通动力；2）算法方面，推荐科大讯飞；3）应用场景方面，强烈推荐中科创达、恒生电子、盛视科技，推荐金山办公，建议关注万兴科技、同花顺、彩讯股份；4）网络安全方面，强烈推荐启明星辰。

风险提示：1）AI算力供应链风险上升。美国对华半导体出口管制升级，将倒逼我国国产AI芯片产业链加快成熟。但如果我国国产AI芯片的迭代速度不达预期，将影响我国AI算力的发展，进而制约大模型的突破。2）大模型产品的应用落地低于预期。当前，我国国产大模型已经开始在教育、医疗、汽车、办公、工业、智能硬件等B端和C端应用场景持续落地，如果产品的市场拓展不及预期，我国大模型产品的应用落地将存在低于预期的风险。3）国产大模型算法发展可能不及预期。当前，虽然国产大模型能力持续升级，但相比OpneAI等全球领先的大模型厂商，国产大模型厂商的追赶进度存在不达预期的风险。

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