腾讯科技讯 英伟达本周五发布了第四季度财报。财报发布后，英伟达CEO黄仁勋和首席财务官克列特·克莱斯（Colette Kress）等高管参与了电话会议，对财报停止解读。

以下为电话会议剖析师问答环节次要内容：

Evercore剖析师C.J.穆斯（C.J. Muse）：你们关于加密货币业务的预期能否较为保守？

黄仁勋：保守的定义是什么。关于保守，你的意思是偏高还是偏低？

穆斯：想听听你们的看法。

黄仁勋：我们估计，加密货币业务将维持持平。

穆斯：你们以为，这个季度游戏业务的时节性格况如何？

黄仁勋：游戏行业有许多停顿。可以看到，游戏行业对我们的产品有相当大的需求。我以为，一项更重要的趋向与一款风趣的游戏有关。《绝地求生》的表现十分微弱。正如你所知，这已成为全球性景象，无论是在美国、欧洲，还是在中国、亚洲。《绝地求生》做得很好，我们估计其他开发商也将在近期推出此类游戏。我对这些游戏很感兴味。

此外还有《使命呼唤》、《星球大战》。以后市场上有许多优秀的游戏。《守望先锋》和《英雄联盟》的表现仍然很好。游戏市场仍在增长，游戏制造也在增强。这推进了GPU的销量战争均售价。我以为，这就是游戏业务的大趋向。

杰富瑞剖析师马克·罗帕西夫（Mark Lopasif）：我们所做的调查标明，关于数据中心内的神经网络使用，Volta GPU采用的Tensor Core中心有宏大的优势。我想理解，Tensor Core能否也会在游戏市场失掉相似使用?

黄仁勋：是的。首先我很快乐你问到关于Tensor Core的成绩，这或许是过来一年我们在数据中心市场的最大创新。单个GPU运转深度学习使用的速度能到达集成超越10个CPU的效劳器。而凭仗去年推出的Tensor Core，深度学习的计算吞吐量再次进步了8倍。所以，Tensor Core曾经证明了GPU的力气。这与CPU十分不同，后者的指令集临时遭到限制，很难获得开展。

对GPU来说，这是个根本的优势。每年，我们可以向其中参加新东西。去年，Tensor Core在之前的根底上再次提升了GPU的功能，进步了行业门槛。正如克列特之前所说，我们的Volta GPU曾经在全球范围内失掉使用，无论是中国的阿里巴巴、腾讯、百度、科大讯飞，还是美国的亚马逊、Facebook、谷歌、微软、IBM和甲骨文。在欧洲和日本，也有多家云计算效劳提供商曾经采用Volta。

虽然次要晋级来自于框架，但Tensor Core也提供了新的指令集和新架构。深度学习开发者曾经在运用这些，而简直一切的深度学习框架都正在失掉优化，从而更好天时用Tensor Core。在推理方面，Tensor Core的才能可以在游戏中发扬作用。如今，你可以运用深度学习技术去分解和制造艺术作品。你可以看到我们停止的一些演示，例如优化材质，生成动画角色，无论是是面部动画还是躯体动画。

在游戏开发中使用深度学习技术的场景正越来越多，而这是Tensor Core的真正优势。假如你比拟一下Tensor Core与未优化GPU，甚至CPU的计算才能，那么吞吐量差异能到达几个数量级。这使得我们可以实时分解图像，分解虚拟世界，制造角色和头像，给游戏带来全新程度的虚拟理想和人工智能。

美银美林剖析师维维克·阿尔亚（Vivek Arya）：短期来看，数据中心业务将迎来一系列微弱的季度。这些GPU会如何失掉使用？从供应角度看，你们如何评价是存在过量还是缺乏？临时而言，开发深度学习芯片的创业公司取得了少量投资。他们从头开端做这件事，这能否会有任何优势？或许说GPU仍将是最理想的处理方案？例如，假如你新成立一家公司从事人工智能业务，你是会开发另一款GPU，还是开发公用的ASIC芯片？

黄仁勋：短期来看，权衡曾经在深度学习中运用我们GPU的客户数量的最佳方式是复购客户数。假如他们下个季度再次购置GPU，那么就意味着他们的任务量仍在增长。此外，关于已少量运用我们产品的现有客户，另一个时机是运用我们的GPU去停止推理。这是个尚未充沛开发的增长点。

关于那些尚未走到深度学习前沿的公司。实践上除了一两家、两三家公司之外，我以为简直一切公司都属于这类。它们对深度学习的部署和承受，以及将深度学习技术集成至使用，是个仍在停止中的进程。因而我以为，我们的第二批客户正在呈现，随后还会有第三批。它们是互联网效劳，消费级互联网使用。它们有少量客户，可以使用人工智能技术。

第三阶段的增长正在到来，而我对此感到快乐。这就是我们对市场的看法。第一阶段是教育客户，第二阶段和第三阶段正在展开。然后关于一切人，我们都无机会将我们的GPU使用于推理。

假如我无数十亿美元用于研发，那么我会将这些预算投放给英伟达GPU团队。而这正是我正在做的。这样做的缘由是，GPU曾经是全世界最优秀的高吞吐量计算处置器。这样的处置器比线性运算的处置器复杂水平高很多，在完成高计算吞吐量时还能确保极高的能效，同时还提供了各种所需的软件。

网络不断在变化，最开端是根本的CNN（卷积神经网络），随后是CNN的各种版本。如今网络又从RNN（循环神经网络）开端，从复杂的RNN开展到LSTM（长短期记忆网络），以及其他各种风趣的网络。神经网络从最开端的8层扩展至如今的152层，并将开展到1000层。神经网络最开端次要用于辨认，而如今又被用于分解，例如GAN（生成对立网络）。GAN有多种版本。完成这些网络并不容易，而我们才刚刚起步。我们的GPU关于一切这些不同架构和网络都是可编程的，这是宏大的优势。

关于英伟达的GPU，你不用有任何猜想。这可以用于某种特的网络。你在购置我们GPU时就能明白晓得，添加一个GPU可以浪费的效劳器数量，例如浪费22个节点、10个节点，或是22个CPU。所以说，你买的GPU越多，省的钱就越多。我以为这样的才能是无独有偶的。

Bernstein Research剖析师斯泰西·拉斯贡（Stacy Rasgon）：在第三季度财报电话会议时，你们并没有提出加密货币是增长动力，但在第四季度时列出了这点。那么能否可以说，增量的增长全部来自于加密货币？关于将来，你们提到尚未满足的需求。通常状况下，游戏业务的时节性动摇意味着两位数比例的下滑。你们能否以为，这方面尚未满足的需求能改变正常的时节性滑坡？坦率地说，你们能否以为，目前这个工夫点游戏玩家可以经过批发渠道买到GPU，以满足这局部需求？

克莱斯：上季度，我们也曾讨论过加密货币业务的全体状况。我们提到在OEM板卡方面的有多少业务，以及其中局部与GTX业务相关。需求指出，对我们来说，很难从终端客户的视角去量化这些数据。但毫无疑问，第三季度也有这局部业务，而我们也提到了这些。第四季度，这局部业务比第三季度小幅上升。关于将来，我们依然维持这样的预期。

黄仁勋：关于对Tensor的需求，我们通常的渠道库存是6到8周。我想你十分确定，目前全球的渠道库存绝对较低。我们正努力将GPU产品投放至游戏市场，而我们也在尽一切努力，建议批发商和零碎开发商为游戏玩家群体提供效劳。在这方面我们正在尽一切努力，但对我们来说最重要的事是增强供货。

RBC剖析师米奇·斯蒂夫（Mitch Steves）：在美国国际消费电子展（CES）上我们看到了汽车产品。随着2019年的到来，我们会看到自动驾驶技术带来的均匀售价提升。你们能否估计均匀售价会进步到约1000美元？

黄仁勋：要取决于详细状况。我以为，关于依然有司机和乘客的自动驾驶汽车，品牌汽车来说，我们产品的均匀售价从500到1000美元都是合理的。而关于全自动驾驶、没有司机的出租车，我们产品的均匀售价将会到达几个1000美元。关于详细工夫表，我以为从往年开端，你会看到越来越多的部署。而从2019年底开端，到2020年，你将看到更多具有自动驾驶功用的汽车。到2022年，简直一切汽车都将具有自动驾驶功用。

高盛剖析师托西亚·哈里（Toshiya Hari）：第四季度或2018财年，数据中心中的推理带来的业务有多大？更重要的是，你们估计将来12到18个月这会是什么样的趋向？

黄仁勋：首先是关于数据中心推理。在推理进程中，你需求取得框架的输入，而框架输入是十分复杂的大型计算图景。关于这样的神经网络，它们无数百万个参数，这些参数位于数百万个活泼的层和函数之中。

在这个方面，我们曾经看到令人兴奋的市场反应。本季度，我们开端出货。我的觉得是，数据中心推理的市场会与训练一样庞大。巧妙是的，在你对我们处置器停止训练之后，它们也能异样好地去做推理。而数据中心行业也开端认识到，购置的用于推理和训练的GPU越多，能浪费的资金就越多。

详细浪费的资金不是20%或50%，而是10%左右。但对资金紧张的数据中心来说，这样的浪费也是宏大的。对我们来说，推理带来的另一个时机在于自动驾驶汽车。TensorRT也瞄准了Xavier和Pegasus，后者是我们的自动驾驶出租车计算机。它们都可以高效地停止推理，带来实时性、低能耗、低本钱。因而我以为，推理对我们来说是一项重要任务。这是十分复杂的任务，而我们获得了很大的停顿。

巴克莱剖析师布莱恩·柯蒂斯（Brian Curtis）：关于游戏业务，由于行将迎来的宏大增长，我很好看到时节性要素的影响。关于Pascal和Volta，你们能否推断4月份或7月份季度的状况？

黄仁勋：我们尚未发布2018年4月或7月季度的状况。因而，最恰当的考虑方式是，Pascal是全球最棒的游戏平台。这包括面向将来功用最丰厚的软件，最好的能效，以及花99到1000美元你可以买到全球最出色的GPU。你购置Pascal，就可以失掉最棒的产品。

时节性要素是个好成绩。越来越分明地，游戏正成为全球性市场，人们每天都会玩游戏。这曾经成为他们生活的一局部。实践上，我并不以为会在电视、图书或音乐行业看到时节性变化。在新一季内容推出时，人们就会被吸引。在中国有双十一，在美国有返校季，全球范围内有圣诞节也有农历春节。这样的时节有很多，因而曾经很难再推断精确的时节性变化。而最重要的是，在可预见的将来，我们估计Pascal仍将是最优秀的游戏平台。

摩根大通剖析师哈伦·苏尔（Harlan Sur）：有人问到数据中心市场推理的状况。那么在嵌入式市场中，团队还能做些什么，以掌握更多的时机？

黄仁勋：Tensor RT是全球独一的优化推理编译器，瞄准了我们的一切平台。之前我们曾经提到数据中心市场的推理。在嵌入式市场，我们首先瞄准的嵌入式平台是自动驾驶汽车。为了驱动汽车，你需求推理，或预测你感知到的四周环境。这是十分复杂的推理成绩。有些很复杂，例如将车停在你旁边，启动刹车，也有些很难，例如判别能否该当在十字路口处停下。在大局部十字路口，司机实践上并不是完全依托信号灯去判别。

更多地经过场景辨认而不是深度学习，我们有才能辨认该当在哪里停上去。关于Jetson，我们提供了名为Metropolis的平台，用于超大规模的智慧城市。这样的智慧城市部署了少量摄像头，确保城市平安。我们在智慧城市范畴十分成功，简直一切主流智慧城市效劳提供商和所谓的智能视频剖析公司都在运用英伟达的视频平台，从网络边缘停止推理。换句话说，这就是边缘的人工智能。

近期，经过将人工智能使用于自动化机器的边缘，我们与发那科和小松的协作也获得了成功。在无人机方面，我们曾经有多款工业级无人机，用于反省管线和农田。这样的使用有很多。所以你的说法是对的，在边缘计算范畴，或许说边缘的人工智能范畴，我们有很大的市场时机，这也是我们开发Tensor RT的缘由。

摩根士丹利剖析师乔伊·摩尔（Joe Moore）：你之前提到，目前游戏显卡的渠道库存紧张。批发渠道目前存在可吸收的价钱下跌。我想晓得，这能否是更有普遍意义的景象？或许，这只是批发商在供货充足状况下复杂地抬低价格？

黄仁勋：我们不会设定市场终端的价钱。对我们来说，处理这个成绩的最佳方式就是进步供应。需求很庞大，本季度很能够需求仍将持续坚持微弱。因而我们必需努力添加供应。

海纳国际剖析师克里斯·罗兰（Chris Rolland）：关于尚未满足的市场需求，你们GPU的一家竞争对手曾说过，限制在于内存。我想晓得，这样的说法能否正确？你们之前还提到在专业业务方面的时机。能否谈谈，你们会在其他什么样的使用场景中运用Quadro、Volta或GeForce？

黄仁勋：我们本人就是限制要素。很分明，我们作为一家GPU供给商规模是竞争对手的10倍。有更多的供给商、经销商和协作同伴支持我们。我不晓得如何去解释市场需求有多么庞大。因而我们能做的就是专注，努力赶上需求。

关于Quadro。Quadro是任务站处置器，整套软件是针对任务站行业用户的使用来设计的。渲染的质量当然是世界级的。

人工智能的弱小之处之一在于，我们可以用人工智能来优化照片。例如，你可以用人工智能来修复照片，填补照片中损坏的局部，或是图像中尚未渲染的局部。此外，人工智能支持生成设计，你将会在产品设计和修建设计中看到生成设计的使用。假如你希望，那么在初始网络树立之后，90%的任务都可以用人工智能来完成高度的自动化。

此外，将来的软件开发也将是全新的才能，即计算机可以自行编写软件，而这些软件十分复杂、十分弱小，超越了人工的才能。因而，你可以用数据来训练软件去编写软件。

B.Reiley剖析师克雷格·埃利斯（Craig Ellis）：在CES上，黄仁勋说过目前全球有2亿GeForce用户。假如我的计算精确，那么过来3到4年里这个数字增长了一倍。你以为，有什么要素会障碍相似的增长？关于将来，公司的渠道管理能否会呈现任何调整？

黄仁勋：过来几年，我们同时看到了多方面变化，而这些都对明天的业绩发生了积极奉献。首先，游戏成为了全球市场，而中国成为全球最大的游戏市场之一。其次，由于市场规模很大，游戏开发商可以投入巨资，带来更高的消费价值。即便投入几亿美元，他们也可以失掉报答。

当消费价值进步时，对GPU技术的要求也更高。这与音乐不同，与电影不同，电子游戏强调的是实时性。所以当消费价值上升至，技术的均匀售价也会上升。

最初的成绩是市场规模。我不断以为，电子游戏市场将会掩盖到每一团体。在10年到15年工夫里，这能够会再掩盖地球上的10亿人。我们将看到越来越多的游戏玩家。因而假如从这个角度去看，我以为电子游戏的时机将会很大。这就是我们正看到的。

SunTrust剖析师威廉·斯特恩（William Stein）：你们之前说过，汽车市场的营收增长不会太快，要到2020年自动驾驶业务才会带来有意义的支出。当然，基于人工智能的驾驶辅佐能够会开展得更快，你们曾经有一家大客户。思索这两方面要素，你们如何对待这个市场的营收增长？

黄仁勋：我以为，自动驾驶将是除电动汽车以外，汽车行业开展的最大动力。交通运输是个规模10万亿美元的市场。将来一切的交通运输都将是自动化的。自动化是一定的，成绩在于是完全的自动化还是局部的自动化。市场规模很大。

短期内，我置信行业将会从2019年到2020年启动，并于2022年取得微弱开展。其中的第一个要素是，无论是一线汽车厂商、创业公司、OEM厂商、出租车公司、网约车公司，还是迁延机公司，在一切这些公司的任务中，为了开发自动驾驶才能，我要做的第一件事是在你的网络中停止训练。因而我们开发了英伟达GTX平台，让一切人都可以尽能够疾速地训练神经网络。这些人工智能的开展需求GPU，而我们将从中受害。

其次，汽车自身的开发平台将从往年或明年开端开展。Xavier是全球最复杂的片上零碎平台，而我们将于第一季度推出样片。因而，我们将可以协助一切人设计开发零碎。短期内的第三个元素是开发协议。一切这些项目都是工程密集型的，都需求有开发协议。

另外下个月，我们将在旧金山举行GPU技术大会。过来5年，GPU技术大会的规模扩展了10倍。往年我们估计将会有8000人参会。（编译/陈桦）