英偉達Q2營收大漲50%，創下歷史新高，游戲業務已不是最大收入來源
盤后股價反跌2%
魚羊 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
Q2營收同比大漲50%，達38.7億美元，創下歷史新高。
英偉達發布這樣一份財報之后，股價卻在盤后交易中再度下跌超2%。
8月19日盤后，英偉達披露最新財季財報。
財報顯示，截至7月26日，英偉達2021財年第二季度營收創下歷史新高，達到38.7億美元，與去年同期的25.8億美元相比，增長50%；較上一季度的30.8億美元增長26%。
凈利潤連續兩季度下跌，為6.22億美元，與上一季度的9.17億美元相比下降32%，但與去年同期相比增長13%。
其第二財季調整后盈利和營收均超出華爾街分析師預期。
另外，這份財報顯示，在A100發布之后，英偉達的數據中心業務營收首次超過游戲業務。
看來，英偉達真的不再只是一家「游戲公司」了。
數據中心營收首超游戲業務
財報顯示，第二財季英偉達數據中心業務營收17.5億美元，較上季度增長54%，較去年同期大漲167%。
游戲業務營收16.5億美元，較上季度增長24%，較去年同期增長26%。
兩項業務營收均超過華爾街分析師預期。
這也是英偉達數據中心營收首次超過游戲業務，成為最主要營收來源。
與英特爾和AMD的情況類似，這主要源于疫情期間，主要云計算廠商為滿足人們遠程辦公、在線娛樂的需求，加大了對數據中心的投入。
英偉達首席財務官Collette Kress則指出，英偉達在4月收購的網絡設備商Mellanox，業績在第二財季正式并入數據中心業務報表，并貢獻了公司總收入的約14%、數據中心業務營收的超30%。
收購Mellanox是迄今為止英偉達最大的一筆收購案，金額達到69億美元。
目前，在數據中心業務方面，英偉達5月推出的基于安培架構的A100正在不斷擴大其影響力。
另外，在全球超算TOP500中，前10名中有8家用的都是英偉達的GPU。整體上，有三分之二的TOP500超算在使用英偉達的產品。
不過，鑒于英偉達將在9月1日發布基于安培架構的最新GeForce RTX 30系列顯卡，英偉達CEO老黃在電話會議上說：
我們預計下半年游戲業務會有非常強勁的表現。
我認為這很可能是有史以來最好的游戲季之一。
Collette Kress也在接受MarketWatch采訪時表示，受返校季、游戲促銷季和任天堂Switch游戲機生產的影響，游戲業務營收有望在本季度重新超過數據中心業務。不過，這場競賽可能非常激烈。
英偉達預計其第三季度營收將達到43.1億美元至44.9億美元，超出分析師此前預計的39.7億美元。
在第二財季，英偉達市值（目前為2986.07億美元）也超越了英特爾（目前為2055.47億美元），成為全球第三大半導體公司，僅次于三星和臺積電。
其他業務
盡管數據中心業務和游戲業務在疫情期間受益，但英偉達并非完全不受疫情的負面影響。
其用于工作站的專業可視化業務，以及針對汽車自動駕駛的汽車業務營收均下滑。
財報顯示，第二財季英偉達專業可視化業務營收為2.03億美元，環比下降34%，同比下降30%
汽車業務營收1.11億美元，環比下降28%，同比下降47%。
黃仁勛：我們的未來是數據中心規模計算
數據中心營收超游戲業務，這樣的主要營收業務來源變化在黃仁勛看來，并非「臨時現象」。
在英偉達第二財季財報電話會議上，老黃表示，英偉達未來的成功不在于其在芯片層面優化性能的能力，而在于推動「數據中心規模計算 」的發展。
另外，在電話會議上，老黃也提及了與Arm的合作，但并沒有談及外界關于英偉達可能收購Arm的猜測。
黃仁勛稱，英偉達一直是Arm的長期合作伙伴。Arm為其自動駕駛、任天堂游戲機系統芯片等眾多業務、產品提供了芯片設計。此外，英偉達還在啟用基于Arm架構的服務器進行CUDA加速方面進行了重大投資。
Arm架構有非常好的能效，并有潛力擴展到高性能應用空間。
參考鏈接：
https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-financial-results-for-second-quarter-fiscal-2021
https://www.marketwatch.com/story/nvidias-server-business-eclipses-gaming-chips-for-first-time-as-earnings-forecast-blow-away-expectations-2020-08-19
https://www.cnbc.com/2020/08/19/nvidia-nvda-earnings-q2-2021.html
https://www.crn.com/news/components-peripherals/nvidia-ceo-jensen-huang-our-future-is-about-data-center-scale-computing-?itc=refresh
— 完 —
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