英伟达手持巨额现金，或将并购

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来源：内容综合自路透社，谢谢。

过去今年，Nvidia 赚得盆满钵满，创始人黄仁勋都不知道该怎么花这些钱了。这家市值 3.6 万亿美元的芯片设计公司正在加大分红和回购的支出，但其现金储备仍在增长，在过去一年中翻了一番，达到 350 亿美元，而该公司的人工智能芯片设计正受到热捧。再加上黄仁勋的雄心壮志和当选总统唐纳德·特朗普 (Donald Trump) 政府更为宽松的反垄断立场，并购可能再次成为其考虑的选项。

英伟达成立 30 年来，从一家初创公司成长为全球市值最高的公司。黄仁勋持有的 3.8% 股份比市值 1070 亿美元的巨头英特尔的市值还要高。Nvidia 的一大洞见是，即使传统处理器速度在 21 世纪初达到顶峰，行业也能继续提高计算能力。它通过提供芯片和软件来实现这一点，这些芯片和软件将工作分解成多个部分，以便同时完成，这被称为并行计算。该公司设计的硬件非常抢手，以至于台湾半导体制造公司等专业制造商也开始专门生产这种硬件，几乎没有动力花时间为潜在的 Nvidia 竞争对手供货。黄仁勋的套件和相关软件已成为 AI 开发人员和超高速数据中心的标准配置，这些数据中心是 OpenAI 的 ChatGPT 等大型语言模型的巨型计算能力中心。

因此，黄仁勋创造了这个机会。由于收入增长了八倍，自 2020 年以来，英伟达的现金已增长了五倍。现金可能还会继续增加。美国银行分析师预计，未来两年，自由现金流（即公司运营减去资本支出后产生的现金流）将达到 2000 亿美元或更多。以目前的速度，两年的股息和股票回购将消耗其中约 600 亿美元，这意味着该公司的净资金将增加约 1400 亿美元。加上现有的资金，到 2027 年初，黄仁勋将拥有约 1750 亿美元的闲置流动资金，甚至比目前的现金之王苹果还要多，加上该公司的高估值，这为其提供了充足的并购火力。

Nvidia 上一次尝试进行大交易是在 2020 年，当时它同意以 400 亿美元现金和股票收购芯片架构专家 Arm。黄仁勋希望利用这家英国公司的基本半导体设计来帮助提高数据中心的能源效率。在美国、中国和英国政府和竞争监管机构两年的审查之后，这笔交易失败了，但英伟达终于获得了成功。在更加自由放任和民族主义的特朗普政府领导下，英伟达可能会过得更轻松，特别是如果它提出任何交易都是为了加强美国人工智能冠军的地位。

但收购另一家芯片制造商可能仍是被禁止的。例如，黄仁勋理论上可能想收购价值 780 亿美元的 Marvell Technology，以获得该公司的数据中心网络技术和为人工智能开发人员设计定制芯片的能力。不过，半导体行业是全球性的，中国和欧洲可能会反对。为此，如果 Nvidia 试图收购 Marvell 或 Arm 等拥有稀缺技术的厂商，情况就会再次如此。其他领域可能开放。

Nvidia 上一次成功收购是斥资 69 亿美元收购 Mellanox Technologies，这为黄仁勋可能的想法提供了一些线索。他之所以收购这家网络公司，是因为他看到计算正在从在单个处理器上并行工作转变为在不同芯片之间更广泛地分配工作。所有这些不同的设备必须相互通信，而 Mellanox 提供促进这些交互的设备。鉴于训练和使用 AI 模型的工作量巨大，这种趋势正在加剧。举一个典型的例子，一组 100 台服务器相互通信，不同点之间将有近 5,000 个不同的连接，而一组 1,000 台服务器将有近 500,000 个不同的连接。这更加强调在网络中极快地发送信号，这就是为什么 Nvidia 理论上可以收购一家光网络公司，比如价值 160 亿美元的 Coherent。该公司的技术可以以闪电般的速度将数据中心的服务器连接在一起。

黄仁勋表现出了预见重大技术变革的超凡能力，他也可能选择更不寻常的方向。随着 Nvidia 芯片的改进，在这些芯片上进行计算工作的成本大约每两年半就会减半，这一趋势可能还会持续一段时间，让硬件变得更便宜、更普及，让更多的人工智能芯片出现在数据中心之外。这就是为什么黄仁勋一再谈论机器人、自动驾驶和药物开发等新市场。该公司不断增长的风险投资业务，在规模较小的公司中拥有 18 亿美元的股权，而几年前几乎一无所有，这让我们有可能一窥未来。黄仁勋已经增持了分析公司 Databricks 的股份，该公司正在考虑首次公开募股，还持有机器人公司 Serve Robotics 和 Figure 以及药物研发公司 Charm Therapeutics 的股份。

当然，分析师对 Nvidia 的乐观预测可能会被证明过于乐观。过去几年，人工智能发展迅速，很大程度上是因为各大公司在这个问题上投入了更多的数据和计算能力。一些研究人员越来越多地警告说，Nvidia 面临的一个风险是，这种改进方法可能会带来收益递减，这将导致增长放缓和对支持人工智能的芯片的需求减少。另一个危险是，微软、亚马逊等科技巨头，打可能会将支出转向专门的内部设计，以减轻黄仁勋对行业的控制。如果任何这些风险成为现实，Nvidia 的现金储备增长速度可能会低于目前的估计。

另一方面，前景不那么乐观甚至可能为黄仁勋的任何并购活动增添动力，他曾有过让公司迅速扭亏为盈的记录。就连 Nvidia 目前的现金储备也超过了标准普尔 500 指数(.SPX)中近一半公司的市值，如果黄只是坐在上面，那才叫意外。

英伟达新芯片，成为焦点

过去八个季度，英伟达的营收均超过华尔街的高预期。但由于分析师预计该公司的增长速度将放缓，该公司如何克服延迟和供应链问题来销售其最新的人工智能芯片，很可能成为其股价的晴雨表。

根据伦敦证券交易所汇编的数据，该芯片制造商作为生成式人工智能热潮的核心，预计将报告其第三季度销售额飙升 82.8%，达到 331.3 亿美元。这将是六个季度以来增长最慢的一次，而之前五个季度的销售额至少增长了一倍。

截至 1 月份的第四季度增长 - 该季度将包括 Nvidia 新款 Blackwell 芯片的销售 - 可能会进一步放缓至 67.6%。

由于设计缺陷导致新系列处理器产量延迟，投资者迫切想知道 Nvidia 是否能在 1 月份季度实现所承诺的“数十亿美元的 Blackwell 收入”。

罗森布拉特 (Rosenblatt) 分析师汉斯·莫斯曼 (Hans Mosesmann) 表示：“从投资者的角度来看，现在一切都与Blackwell有关。”

摩根士丹利 (Morgan Stanley) 分析师预计 Blackwell 第四季度营收将在 50 亿至 60 亿美元之间，而 Piper Sandler 分析师则预测，这些芯片的营收将在 50 亿至 80 亿美元之间，这些芯片的速度是其前代产品的 30 倍。

Spear Invest 创始人兼首席投资官伊万娜·德列夫斯卡（Ivana Delevska）对 Nvidia 的前景更加乐观。Spear Invest 持有 Nvidia 股票，并将其纳入主动管理型 ETF。她预计，这些芯片将在同一时期带来约 120 亿至 130 亿美元的收入。

但 Nvidia 交付这些芯片的能力可能受到供应链限制。Nvidia 的代工芯片制造商台积电表示，到 2025 年，AI 芯片的生产能力将非常紧张。，打开新标签页七月份表示。

摩根士丹利的分析师表示：“很难准确理解这一消息”，并补充说，即使 Blackwell 芯片的交付时间表仅发生一周的变动，也可能对收入产生重大影响。

OpenAI 于 2022 年底推出 ChatGPT，在数千台 Nvidia 图形处理器上进行训练并运行，此后对 AI 基础设施的投资激增，导致 Nvidia 的季度业绩同比面临严峻考验。

该公司过去四个季度的利润率有所下降，但收入却超过了华尔街的预期。

作为全球市值最高的公司，英伟达的股价能否持续上涨，将取决于其能否推动或削弱与人工智能相关的股票的长期上涨。英伟达自身的股价今年已上涨近两倍。

受新 AI 芯片开发和产量提升成本高企的影响，英伟达第四季度调整后毛利率预计将下降 3 个百分点以上，至 73.6%。

预计研发成本和调整后的运营费用将达到该时期的最高水平。

但分析师和投资者一致认为，在可预见的未来，对 Nvidia 领先的 GPU 的需求仍将保持强劲。

包括微软以及亚马逊在内的云服务提供商，可能会继续投资数十亿美元建设使用 Nvidia 芯片的 AI 数据中心，以竞相开发速度最快、最复杂的生成式 AI 应用程序。

Nvidia 专有的 CUDA 软件框架可供开发人员用来编程其处理器，这也帮助其在 AI 芯片市场占据主导地位，占据约 80% 的市场份额。

持有 Nvidia 股份的 Gabelli Funds 投资组合经理约翰·贝尔顿 (John Belton) 表示，该软件已成为“一项真正出色的、每年数十亿美元经常性收入的业务，规模化运营，且增长率仍超过 100%”。

https://www.reuters.com/breakingviews/nvidias-growing-cash-hoard-points-ma-2024-11-18/

https://www.reuters.com/technology/nvidias-blackwell-revenue-focus-sales-growth-slows-2024-11-18/

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