Nvidia乘著全球AI起飛!獲利狂飆7倍,更便宜的輝達背後釋出什麼訊號?
Nvidia乘著全球AI起飛!獲利狂飆7倍,更便宜的輝達背後釋出什麼訊號?
Nvidia財報關鍵重點搶先看

AI當紅炸子雞Nvidia(輝達)於本周三發布的財報,超出了華爾街的預期,淨利較去年同期增長超過七倍,顯示其在人工智慧(AI)晶片領域的主導地位進一步鞏固。另外Nvidia也宣布股票拆分計畫,將1股拆成10股(10-for-1 stock split),2024年6月7日生效。

營收: 260.4億美元,比去年同期增長262%
淨利: 148.8億美元,比去年同期增長超過七倍
EPS: 6.12美元,遠高於華爾街分析師預期的5.60美元
資料中心業務收入: 226億美元,較去年同期增長427%
股票拆分: 將「1拆10」,6月7日生效,季度配息在拆分後提高150%提高至每股0.01美元

Nvidia執行長黃仁勳在與分析師的電話會議中表示:「下一場工業革命已經開始。」他預測,使用Nvidia晶片的公司將建造新型數據中心,稱為「AI工廠」,生產出「新的商品——人工智慧」。黃仁勳還強調,AI模型的訓練速度正在加快,這些模型正在變得「多模態」,即能理解文本、語音、圖像、影片,並學會推理和規劃。

Nvidia股票在盤後交易中上漲6%,至每股1006.89美元。過去一年中,該股價已經上漲了超過200%。該公司現已成為僅次於微軟和蘋果的第三大市值公司。

Nvidia宣布股票拆分!股票拆分是什麼?

股票拆分是指公司通過增加股票數量來提升股票流動性。雖然在拆分後流通股數量會按特定比例增加,但所有股票的總市值不會改變,因為拆分不會從根本上改變公司的價值。最常見的拆分比率是1股拆2股或1股拆3股。這意味著每持有1股的股東在拆分後將擁有2股或3股。

股票拆分最大優點是有助於 降低單股價格 ,使其更容易被投資者接受,並提高交易的流動性。流動性增強使得股票買賣更為方便,有助於公司在股票回購時降低成本。雖然理論上股票拆分不應對股價產生影響,但通常會激發投資者的興趣,對股價產生正面影響。

第二個優點是,釋出公司前景不錯的訊號。企業分拆股票,通常代表市場對該公司未來發展相對樂觀。

翻開歷史紀錄,Nvidia曾在2021年7月執行過分拆股票,激勵股價一度大漲逾7%。其他科技巨頭也曾執行過拆分股票,包括:

科技巨頭股票分割

公司 分拆比例 分割生效日
Nvidia 1比10 2024.6.7
特斯拉 1比5 2022.8.24
Alphabet 1比20 2022.7.18
亞馬遜 1比20 2022.6.6
Nvidia 1比10 2021.7.20
蘋果 1比4 2020.8.31

然而,股票拆分也有缺點。首先,拆分過程成本高昂。其次,股票拆分並不改變公司的基本面,因此不會創造額外價值。一些反對者認為,拆分可能會吸引錯誤的投資者群體。降低股價也可能會使公司面臨被交易所除名的風險,特別是在股價長期低於每股1美元的情況下。

黃仁勳怎麼看AI趨勢?

Nvidia執行長黃仁勳表示:「下一場工業革命已經開始。AI將為幾乎所有行業帶來顯著的生產力提升,幫助公司提高成本效益和能源效率,同時擴展收入機會。」這一樂觀的展望強化了Nvidia作為AI支出最大受益者的地位。該公司的AI加速器晶片幫助數據中心開發聊天機器人等前沿工具,近兩年來需求激增,推動銷售和市值飆升。

黃仁勳指出,Nvidia希望將技術賣給更多市場,超越大型雲計算服務提供商,並表示AI正在向消費互聯網公司、汽車製造商和醫療保健客戶轉移,各國也在開發自己的系統,這種趨勢被稱為「主權AI」。

Nvidia財務長Colette Kress在電話會議中也表示,公司對未來充滿信心,並強調了AI市場的巨大潛力。分析師Jacob Bourne稱Nvidia的季度報告「再次挑戰了重力」,儘管許多科技公司渴望減少對Nvidia的依賴,但「他們還沒有完全做到」。

Nvidia公司介紹:從顯卡公司,到全球AI當紅炸子雞

Nvidia由黃仁勳於1993年創立,最初提供電腦遊戲玩家用的顯卡。黃仁勳早早認識到公司的晶片非常適合開發AI,這一發現開啟了新的市場,讓Nvidia在競爭對手之前占得先機。

Nvidia的H100加速器自2022年OpenAI的ChatGPT發布以來成為必需品,這些晶片每顆售價高達數萬美元,且經常供不應求。Nvidia的四大主要客戶——亞馬遜(Amazon)、Meta、微軟(Microsoft)和Google佔據了約40%的銷售額。

目前,Nvidia的市值已超過2.34兆美元,成為僅次於微軟和蘋果的第三大公司。

Nvidia乘著全球AI起飛

Nvidia的AI晶片已成為各大數據中心的熱銷商品,並帶動了公司的銷售和市值飆升。隨著生成式AI系統需求的不斷增長,Nvidia在AI市場中的主導地位進一步鞏固。

AI技術的應用範圍廣泛,從文檔撰寫、圖像生成到更加擬人化的虛擬助手,Nvidia的AI晶片在這些領域中發揮了重要作用。未來,隨著AI技術的不斷進步,Nvidia預計將迎來更多的垂直市場機會,創造多個數十億美元級別的新市場。

黃仁勳表示,公司正在為下一波增長做好準備,其新晶片平台Blackwell已全面投產,為處理數兆參數的生成式AI奠定了基礎。這一展望顯示了Nvidia對未來的強大信心和持續增長的潛力。

Nvidia在AI市場中的主導地位、強大的技術實力以及廣泛的市場應用,使其成為全球科技行業的領軍者。在未來的AI發展中,Nvidia將繼續扮演關鍵角色,推動技術進步和行業變革。

資料來源:HjnewsInvestopediaBNNbloomberg

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 林美欣

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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