在这个AI横行霸道的时代，英伟达（NVIDIA）就像是一个在科技股海中乘风破浪的霸主，其财报公布的利润暴涨%，简直让人瞠目结舌。这不禁让人想问，英伟达，你这是在搞什么鬼？

首先，让我们来看一看英伟达的这份成绩单。根据其财年第一季度的报告，英伟达的营收达到了惊人的.亿美元，同比增长了%。而数据中心业务，这个英伟达的新宠，更是以亿美元的营收，同比增长%的惊人速度，占据了公司营收的%。这不禁让人感叹，英伟达这是在数据中心业务上开了挂吗？

但英伟达的野心远不止于此。其创始人兼CEO黄仁勋表示，英伟达已经准备好迎接下一波增长。Blackwell平台的全面投入生产，为万亿参数级生成式AI奠定了基础。这听起来就像是英伟达在AI领域的又一个大招，让人不禁好奇，这一波增长会将英伟达推向何等的高度。

而各大机构对英伟达的股价预期也是水涨船高。摩根士丹利发布的报告显示，预计英伟达股票的目标价格为美元；汇丰报告则将目标价格提高到美元（此前为美元）。这不禁让人想问，英伟达的股价，你这是要上天吗？

英伟达的数据中心业务之所以能够如此迅猛地增长，与其在AI算力芯片领域的领先地位密不可分。随着AI技术的快速发展，对于算力的需求也在不断增加。根据TrendForce的数据，预计到年，全球AI服务器出货量将达到.万台，-年的复合年增长率（CAGR）高达.%。这表明，AI服务器市场的增长潜力巨大，而英伟达正是这一市场的领头羊。

英伟达的成功，也带动了整个产业链的发展。从GPU芯片的设计、制造到封装与测试，每一个环节都有可能成为投资的热点。而英伟达也在不断地拓展其业务范围，从GPU向AI服务器整机的业务衍生，为数据中心提供一站式的产品服务与综合解决方案。这不禁让人感叹，英伟达这是要打造一个AI帝国吗？

但英伟达的崛起，也引发了一些担忧。有分析指出，随着各大科技公司开始自研AI芯片，英伟达的市场地位可能会受到挑战。然而，Piper Sandler分析师认为，即使谷歌等公司打造自己的定制芯片，英伟达仍将保持至少%的人工智能加速器市场份额。这表明，尽管面临竞争，英伟达依然有着强大的市场竞争力。

英伟达的这份财报无疑是一份亮眼的成绩单。其在AI领域的领先地位，以及对数据中心业务的深耕，都为其未来的发展奠定了坚实的基础。然而，随着市场竞争的加剧，英伟达是否能够继续保持其霸主地位，还需要时间来证明。但无论如何，英伟达的这份财报，都足以让人对其未来充满期待。

附：

| GPU

GPU芯片产业链上中下游分别为芯片设计、芯片制造及芯片封装与测试。

英伟达处于上游的芯片设计环节，在中下游的芯片制造环节，台积电凭借先进的4nm、7nm工艺及CoWoS封装技术，成为英伟达GPU芯片制造，以及GPU芯片+HBM封装的主要厂家。

简单来说，台积电在为英伟达制造出GPU芯片后，又将这块GPU芯片与海力士的HBM芯片进行封装，然后再将封装后的产品交给其他厂商（如工业富联）进行组装，最终形成GPU板卡。目前国内企业可以参与的，主要集中在封测环节。

| CPU

AI服务器中，CPU同样是不可或缺的芯片。

如果说GPU的主要功能是运算，那么CPU就是控制GPU运算的的“大脑”。例如，英伟达DGX H100中就包括2块CPU和8块GPU芯片。

此前，英伟达DGX H100服务器中曾采用英特尔的CPU，但在其最新发布的GB200超级GPU上，英伟达采用了自研的Grace CPU。另外，英伟达发布的DGX B200和DGX GB200服务器中，还搭载了专用于加速计算的DPU芯片。

| 显存

目前，显存主要包括GDDR、HBM（高带宽存储器）两种类型，由于HBM拥有高带宽优势，因此成为英伟达中高端数据中心GPU（如A100、H100、H200）的标配。

HBM是一款新型的高带宽、高附加值DRAM产品。凭借独特的TSV信号纵向连接技术，HBM内部将数个DRAM芯片在缓冲芯片上进行立体堆叠，其内部堆叠的DDR层数可达4层、8层以至12层，从而形成大容量、高位宽的DDR组合阵列。

除此之外，HBM堆栈不通过外部互连线的方式与GPU/CPU/Soc连接，而是通过中间介质层紧凑快速地连接信号处理器芯片。HBM通过3D堆叠多层DDR提供海量并行处理能力、通过集成型HBM提供极高的存储器带宽，并使得数据参数距离核心计算单元更近，从而有效降低数据搬运的延迟和功耗。在系统集成方面，HBM将原本在PCB板上的DDR内存颗粒和计算芯片一起集成到SiP，有效利用空间、缩小面积。

以英伟达A100 80GB配置4或8张GPU卡来计算，其HBM用量约为320-640GB，根据SK海力士预计，中长期内HBM需求的年增长率将达到约60%。不过，目前供给层面HBM几乎被海力士、三星、美光三家企业垄断，其中，SK海力士是英伟达HBM第一大供应商，而A股的香农芯创等则通过供货SK海力士间接绑定英伟达。