腾讯科技讯 英伟达于2018年5月10日发布了2019财年第一财季财报。财报显示，该公司第一财季营收为32.07亿美元，较去年同期增长66%；净利润为12.44亿美元，较去年同期增长145%。

财报发布后，英伟达召开了剖析师电话会议，公司首席执行官黄仁勋（Jen-Hsun Huang）、首席财务官克列特-克莱斯（Colette Kress）等高管列席了电话会议，引见了公司第一财季的运营和财务情况，并现场答复了剖析师发问。

以下是电话会议问答局部摘要：

Sanford C. Bernstein剖析师斯泰西-亚伦-拉斯贡（St高端智能装备、新一代信息技术、新能源、新材料、新制造、新零售、新技术、生物制药等新的产业集群正在迸发活力;创新驱动、科技支撑、知识产权转化、技术转移等新的动能正在超越旧的动力，新经济成为支撑经济发展的重要力量。acy Aaron Rasgon）：首先，我有一个关于游戏业务的时节性要素的成绩。游戏业务的业绩通常在第一季度分明下降，但是这次显示比拟陡峭，由于你们不断在努力填充渠道。如今这项任务完成了。我想晓得的是，供给需求的静态如何？另外，加密芯片业务进入第二季度后有何变化？

黄仁勋： 正如你能够曾经晓得的，《堡垒之夜》和《绝地求生》在全球都很火爆。这两款游戏获得了令人无法想象的成功。这两款游戏是《饥饿游戏》和《幸存者》的结合体，它们激起了全世界玩家们的想象力。我们看到了增长趋向，全世界对GPU的需求都在增长。

当然，正如你所知的，这里有稀缺性带来的价值。加密货币矿商在这个季度购置了少量GPU，这推进了价钱的下跌。我想，很多玩家都没能买到新款GeForce显卡。我们曾经开端看到价钱在回落。我们每天都关注世界各地的现货价钱。如今的价钱曾经开端趋于正常化了，但依然比合理价位高一些。很分明，这是由于需求依然很微弱。

但我觉得，这里依然有相当数量的需求被压制着。《堡垒之夜》的受欢送水平还在上升，《绝地求生》的表现也很好。我们曾经看到很多十分棒的游戏被推出来，我觉得整个游戏市场十分安康。我们的任务就是确保我们竭尽所能，供给市场。希望这样做能让价钱正常化，从而让玩家们可以以合理的价钱买到他们心仪的显卡。我以为这是很公道的，我的意思是，假如用最复杂的答案来答复你的成绩，那就是《堡垒之夜》和《绝地求生》。需求真的十分大，他们做得不错。

美银美林剖析师维威克-阿尔雅（Vivek Arya）：我有两个关于数据中心的成绩。

第一个，从增长的角度来说，你们如今的数据中心业务规模为30亿美元，或许年化支出是这么多，但是你们已经说过，这能够会是一个500亿美元的市场。那么，这个市场要想开展到那么大的规模，需求发作什么样的事情才干看到下一个拐点？市场上有什么东西需求改动吗？是产品中的什么东西需求改动？你们计划如何开展并处理这个价值500亿美元的市场？由于你们目前在这个宏大的市场中的份额还很小。所以，要想触发下一个拐点，需求改动什么？

第二个成绩，从竞争的角度来说，当你审视这个宏大的市场时，我们应该如何对待来自你们云客户的竞争？比方谷歌宣布了一个TPU 3.0，或许其他公司会关注其他的竞争性技术？

黄仁勋： 首先，在其中心局部，我们都晓得CPU的扩展速度的确减慢了。假如你想一想装置在云中和世界各地的数据中心里的价值几千亿美元的计算机设备，随着这些机器学习和高功能计算办法的使用，世界需求一个处理方案。CPU扩展速度曾经减慢了。

所以我们在15年前率先提出了一种名为GPU计算的处理方案。这些年来，我们不断决议在该范畴持续行进，由于我们晓得这一天总会到来，我们真的置信它终究会到来。我的意思是，你不能否认迷信，所以我们发现我们如今处在一个很好的地位上。

正如克莱特方才曾经提到的，我们如今在这个平台上拥有将近100万开发者。它的速度十分快，将CPU的计算速度放慢了10倍、20倍、50倍、100倍、200倍，有时这取决于算法。它无处不在。软件生态零碎十分丰厚。正如克莱特所说，全球曾经有将近100万开发者，比去年同期增长了70%。所以我以为，中心现实是世界需求一种不时行进的计算处理方案。

关于我们处理TAM成绩的才能，次要有三个组成局部。其实还有很多，但是重要的组成局部只要三个。其中一个当然是深度学习训练，另一个是推断和TRT 4，它的目的是进步我们的才能，让我们可以处置与各种不同类型的算法即运转在数据中心里的机器学习算法有关的成绩。

第三个重要的组成局部是高功能计算，这是分子动力学范畴的技术，适用于医学成像、地球迷信和动力迷信等学科。在全世界超级计算机中运转的算法的类型不时增多。我们逐步将越来越多的产品设计任务放在虚拟环境中完成。我们想要模仿我们的产品，并且模仿它在计算机模仿环境中的各项功用，而不是从一开端就去制造它。

我们曾经有了GRID和Quadro Virtual Workstation，如今又有了NVIDIA RTX，我们将数据中心变成了一个弱小的图形超级计算机。这些是我们看到的各种使用和数据中心组成局部。我以为，我们在培训方面存在着一些限制，由于全世界深度学习的专家屈指可数。

这些状况正在迅速发作变化。全体框架是让它变得更容易。这里有很多关于知识分享的更开源和开放的文件。因而，全世界的人工智能工程师数量正在迅速增长。第二个是推理。我曾经讲过了，这的确遭到我们优化编译器以及如何针对这些神经网络模型来运转我们的处置器的限制。假如我们可以做到这一点，我们就能为客户们节省少量的资金。

我们放慢使用，将这些神经网络模型的速度进步50倍、100倍、200倍。因而，他们购置的GPU越多，他们可以节省的资金就越多。我以为，将来的超级计算机外部一定会装置减速器，这一点是一定的。由于我们临时努力于用CUDA和我们的GPU来完成一切代码的减速以及培训整个生态零碎，我以为我们将在超级计算机范畴做得十分好。这些是不同的垂直范畴。

就竞争来说，一切都从中心开端。中心是CPU扩展速度减慢了。因我国这片创新热土正在发生一场全面而深刻的产业结构变革。而，世界需求另一种行进的方式。由于我们专注于此，我们发现我们如今所处的地位很好。谷歌宣布了TPU 3.0，它依然落后于我们的Tensor Core GPU。我们的Volta是我们新创造的GPU研制办法的第一代产品。它被称作Tensor Core GPU。我们遥遥抢先于竞争对手，除此之外，它是可以编程的，它不是一项功用，它是可编程的。

它不只更快，而且更灵敏。由于它的灵敏性，开发人员们可以在各种使用顺序中运用它，无论是医学成像、天气模仿、深度学习还是计算机图形，它都是适用的。因而，我们的GPU在每一个云和每一个数据中心都可以运用，在地球上的每一个中央都能运用。

所以我以为，一方面，将TPU和我们的Tensor Core GPU中的其中一项功用相比太复杂化了。但是即使你这样做，我们也更快一些。我们支持更多的框架，我们支持一切的神经网络。

因而，假如你看看GitHub，那里有6万多份不同的神经网络研讨论文，它们都是在英伟达GPU上运转。这只是第二种替代方案的一小局部，我是想让你对我们的GPU的影响范围和才能有一定的看法。

（未完待续）