- La demanda de IA generativa impulsó la inversión en centros de datos, y los ingresos del segundo trimestre fiscal de 2024 de NVIDIA alcanzaron los 13,510 millones de dólares, un aumento del 101% interanual y del 88% frente al trimestre anterior
- Los ingresos de Data Center fueron de 10,320 millones de dólares, un alza del 141% frente al trimestre anterior y del 171% interanual, liderando el crecimiento general de los resultados
- La rentabilidad también se disparó: la utilidad diluida por acción GAAP fue de 2.48 dólares y la utilidad diluida por acción Non-GAAP fue de 2.70 dólares
- En retorno a accionistas, durante el segundo trimestre recompró 7.5 millones de acciones por 3,280 millones de dólares, y el directorio aprobó una recompra adicional de acciones por 25,000 millones de dólares sin fecha de vencimiento
- La proyección para el tercer trimestre contempla ingresos de 16,000 millones de dólares ±2%, margen bruto GAAP de 71.5% y margen bruto Non-GAAP de 72.5%
Resumen de resultados del segundo trimestre
- Los ingresos del segundo trimestre fiscal de 2024 fueron de 13,507 millones de dólares, muy por encima de los 6,704 millones de dólares del mismo periodo del año anterior y de los 7,192 millones de dólares del trimestre anterior
- Indicadores bajo GAAP:
- El margen bruto fue de 70.1%, superior al 43.5% del mismo periodo del año anterior y al 64.6% del trimestre anterior
- La utilidad operativa fue de 6,800 millones de dólares, un aumento del 1,263% interanual y del 218% frente al trimestre anterior
- La utilidad neta fue de 6,188 millones de dólares, un alza del 843% interanual y del 203% frente al trimestre anterior
- La utilidad diluida por acción fue de 2.48 dólares, por encima de los 0.26 dólares del mismo periodo del año anterior y de los 0.82 dólares del trimestre anterior
- Indicadores bajo Non-GAAP:
- El margen bruto fue de 71.2%, superior al 45.9% del mismo periodo del año anterior y al 66.8% del trimestre anterior
- La utilidad operativa fue de 7,776 millones de dólares, un aumento del 487% interanual y del 155% frente al trimestre anterior
- La utilidad neta fue de 6,740 millones de dólares, un alza del 422% interanual y del 148% frente al trimestre anterior
- La utilidad diluida por acción fue de 2.70 dólares, superior a los 0.51 dólares del mismo periodo del año anterior y a los 1.09 dólares del trimestre anterior
Demanda de IA generativa y transición de infraestructura
- Jensen Huang afirmó que las empresas están pasando de la computación de propósito general a la computación acelerada y la IA generativa
- Las GPU de NVIDIA, las tecnologías de redes y switches de Mellanox, y el stack de software CUDA AI conforman la infraestructura de computación para IA generativa
- Durante el trimestre, los principales proveedores de servicios cloud anunciaron infraestructura NVIDIA H100 AI a gran escala
- También los principales proveedores de sistemas y software de TI empresarial anunciaron alianzas para llevar NVIDIA AI a múltiples industrias
Retorno a accionistas y dividendos
- NVIDIA devolvió un total de 3,380 millones de dólares a sus accionistas en el segundo trimestre fiscal de 2024
- Recompró 7.5 millones de acciones por 3,280 millones de dólares
- También se incluyen dividendos en efectivo
- Al cierre del segundo trimestre, el saldo restante de la autorización existente para recompra de acciones era de 3,950 millones de dólares
- El 21 de agosto de 2023, el directorio aprobó una recompra adicional de acciones por 25,000 millones de dólares sin fecha de vencimiento
- NVIDIA planea continuar recomprando acciones durante este año fiscal
- El próximo dividendo en efectivo trimestral será de 0.04 dólares por acción y está previsto que se pague el 28 de septiembre de 2023 a los accionistas registrados al 7 de septiembre de 2023
Proyección para el tercer trimestre fiscal de 2024
- La proyección de ingresos para el tercer trimestre es de 16,000 millones de dólares ±2%
- Proyección de margen bruto:
- GAAP: 71.5% ±50 pb
- Non-GAAP: 72.5% ±50 pb
- Proyección de gastos operativos:
- GAAP: aproximadamente 2,950 millones de dólares
- Non-GAAP: aproximadamente 2,000 millones de dólares
- Se espera que otros ingresos y gastos, excluyendo ganancias y pérdidas por inversiones no afiliadas, sean de aproximadamente 100 millones de dólares de ingresos tanto bajo GAAP como Non-GAAP
- La tasa impositiva, excluyendo partidas discretas, será de alrededor de 14.5% ±1% tanto bajo GAAP como Non-GAAP
Aspectos destacados por segmento de negocio
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Data Center
- Los ingresos del segundo trimestre fueron de 10,320 millones de dólares, un aumento del 141% frente al trimestre anterior y del 171% interanual
- El NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip se está enviando este trimestre para cargas de trabajo complejas de IA y HPC, y la versión de segunda generación con memoria HBM3e está prevista para enviarse en el segundo trimestre de 2024
- La NVIDIA L40S GPU es un procesador universal para centros de datos destinado a acelerar aplicaciones de cómputo intensivo, y está disponible desde este trimestre en varias plataformas, incluidas NVIDIA OVX y servidores NVIDIA AI-ready
- NVIDIA MGX es un diseño de referencia de servidor para aplicaciones de IA, HPC y NVIDIA Omniverse, y permite crear más de 100 variantes de servidores
- NVIDIA Spectrum-X es una plataforma de redes aceleradas que mejora el rendimiento y la eficiencia de nubes de IA basadas en Ethernet, y se está enviando este trimestre
- Las instancias cloud basadas en NVIDIA H100 Tensor Core GPU ya están disponibles de forma general en AWS, Microsoft Azure y proveedores regionales de servicios cloud
- Anunció alianzas relacionadas con IA generativa con ServiceNow·Accenture, VMware, Snowflake, WPP, SoftBank y Hugging Face
- Anunció NVIDIA AI Workbench y NVIDIA AI Enterprise 4.0
- La GPU H100 estableció récords en el más reciente MLPerf training benchmark y también obtuvo resultados en nuevas métricas para IA generativa
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Gaming
- Los ingresos del segundo trimestre fueron de 2,490 millones de dólares, un aumento del 11% frente al trimestre anterior y del 22% interanual
- Comenzó a enviar las GPU de la familia GeForce RTX 4060, con precio inicial de 299 dólares
- NVIDIA Avatar Cloud Engine, ACE, for Games es un servicio de fundición de modelos de IA personalizados que dota de inteligencia a los NPC mediante interacción en lenguaje natural impulsada por IA
- Se añadieron 35 juegos con DLSS, incluidos Diablo IV, Ratchet & Clank: Rift Apart, Baldur’s Gate 3, F1 23 y Portal: Prelude RTX
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Professional Visualization
- Los ingresos del segundo trimestre fueron de 379 millones de dólares, un aumento del 28% frente al trimestre anterior, pero una caída del 24% interanual
- Anunció tres GPU RTX para estaciones de trabajo de escritorio basadas en la arquitectura Ada Lovelace, NVIDIA RTX 5000, RTX 4500 y RTX 4000, que se están enviando este trimestre
- El lanzamiento principal de NVIDIA Omniverse incluye nuevas aplicaciones y servicios base para que desarrolladores y empresas industriales optimicen y mejoren pipelines 3D con OpenUSD e IA generativa
- Junto con Pixar, Adobe, Apple y Autodesk, formó la Alliance for OpenUSD para impulsar la estandarización, el desarrollo, la evolución y el crecimiento de la tecnología Universal Scene Description
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Automotive
- Los ingresos del segundo trimestre fueron de 253 millones de dólares, una caída del 15% frente al trimestre anterior, pero un aumento del 15% interanual
- NVIDIA DRIVE Orin impulsa el sistema inteligente avanzado de asistencia al conductor del XPENG G6 Coupe SUV
- MediaTek desarrolla SoC automotrices mainstream para OEM globales, integrando IP de chiplet de GPU NVIDIA para IA y gráficos
Criterios Non-GAAP y flujo de caja
- NVIDIA usa indicadores financieros Non-GAAP junto con sus estados financieros GAAP para complementarlos
- Los ajustes Non-GAAP excluyen costos de terminación de adquisiciones, gastos de compensación en acciones, costos relacionados con adquisiciones y otros costos, costos relacionados con IP, costos de acuerdos legales, donaciones, ganancias y pérdidas por inversiones no afiliadas, gastos por intereses relacionados con la amortización de descuentos de deuda y los efectos fiscales relacionados
- El free cash flow se calcula restando del flujo de caja de actividades operativas GAAP las compras de propiedades, planta, equipo y activos intangibles, así como los pagos de principal relacionados
- El flujo de caja de actividades operativas del segundo trimestre fue de 6,348 millones de dólares, y el free cash flow fue de 6,048 millones de dólares
- Los indicadores Non-GAAP ayudan a comparar resultados históricos, pero no deben considerarse un sustituto de los resultados bajo GAAP
1 comentarios
Opiniones de Hacker News
Lo interesante es que este trimestre no vendieron más chips, sino que básicamente casi duplicaron el precio. Por eso los márgenes salieron tan altos.
Esto muestra cómo se ve un monopolio.
Esa también es la razón por la que los fabricantes de tarjetas no reportaron un aumento de ganancias. Me da curiosidad qué pasará en unos meses. ¿Los fabricantes tendrán poder de fijación de precios frente a Nvidia, o Nvidia simplemente podrá cambiarse a otros fabricantes?
Durante mucho tiempo, AMD parecía no tomarse en serio AI/ML; en cambio, NVIDIA, pese a varias desventajas, parece haber reconocido muy temprano que ML era un mercado potencial enorme.
Incluso hoy, hacer correr Stable Diffusion en una tarjeta AMD requiere trabajo adicional. Si hubieran asignado aunque fuera a unos cuantos ingenieros para hacer que ROCm funcionara bien en los principales sistemas operativos y en las principales bibliotecas de cómputo científico/deep learning, habría sido una inversión bastante buena.
Me pregunto si hay algún contexto que se me esté escapando sobre por qué AMD no logró ponerse al día en este campo.
ASML fabrica equipos de litografía y tiene un monopolio total. Ni siquiera ellos pueden fabricar equipos lo suficientemente rápido para satisfacer la demanda, y los equipos de litografía ya están vendidos para los próximos dos años.
En 2009 hice una pasantía en NVIDIA en el equipo de drivers en modo kernel. El proyecto y la gente fueron realmente interesantes, y si el código todavía existe, yo hice la clase principal que programa el trabajo en la GPU en Windows.
Ese nivel de programación daba momentos muy gratificantes entre sesiones de depuración durísimas. Para probar una nueva compilación del driver de kernel había que entrar a una sala enorme llena de máquinas conectadas entre sí que emulaban hardware de GPU que todavía no se fabricaba. Durante todo el tiempo que estuve ahí, un empleado de tiempo completo del equipo estuvo casi volviéndose loco rastreando una corrupción de memoria que ocurría al hacer page out entre la memoria de la GPU y la memoria principal.
En esa época la acción estaba alrededor de 7 dólares por acción, y el CEO anunció una reducción salarial del 10% para toda la empresa. También incluyó mi sueldo de pasante, y hubo una reunión all-hands para todo el personal en la cafetería. Es bastante impresionante que hayan pasado de estar en una posición vulnerable, con Intel amenazando con integrar funciones de GPU, a convertirse en la potencia que son hoy.
A mitad de la pasantía, mi grupo de amigos pasantes descubrió que había un almuerzo tipo buffet en uno de los edificios pequeños y empezamos a tomar el shuttle con frecuencia para ir.
Acabo de ver este tuit, y ese portagafete me trajo los recuerdos de golpe. No ha cambiado nada: https://x.com/jimcramer/status/1694465908234699243?s=46&t=NA...
Los altos precios de las GPU de Nvidia son una buena noticia en el sentido de que motivan a todos —Intel, AMD, ARM, Google— a resolver el problema creando chips nuevos o usando los existentes de forma más eficiente.
Hubo tantos intentos de computación distribuida como la factorización de números primos, SETI@Home y Bitcoin, que sorprende que no haya una forma de que los gamers presten las GPU que tienen ociosas. No sería eficiente, pero con los precios actuales todavía podría tener sentido.
Cada año suena a algo como: “La nueva GPU de consumo de Nvidia agrega funciones nuevas, rompe límites de rendimiento existentes y corre juegos a resoluciones y tasas de cuadros enormes. Las tarjetas para centros de datos pueden convertir paja en oro, así que se agotan, y Nvidia sigue desarrollando nuevas tecnologías de IA y gráficos sobre su framework propietario CUDA. Mientras tanto, AMD por fin ordenó lo del ray tracing, y sus GPU de consumo… no son tan buenas como las de Nvidia, pero si buscas una alternativa a las líneas 60/70 de Nvidia, ofrecen mejor relación precio-rendimiento”.
Esto también aplica a GPU antiguas de Nvidia y toolchains compatibles, ni hablar de otros jugadores como AMD. No intento desmerecer a Nvidia, sino decir que este campo se mueve tan rápido que incluso la única opción está esforzándose por mantenerse al día.
Nvidia va por delante de la competencia por una o dos generaciones de ciclos de hardware. Creo que las cargas de trabajo de IA empresarial probablemente sean el siguiente foco principal [1]. Si se ejecuta bien, esto parece que acelerará la adopción de IA en las empresas más que cualquier otra cosa.
La industria debería concentrarse más en la toolchain que está entre frameworks de deep learning como PyTorch y Tensorflow, y proveedores de hardware como Nvidia, AMD, Intel, ARM y Google TPU. Los compiladores de deep learning determinarán si todas las cargas de trabajo de IA correrán solo en Nvidia o si podrán correr en varios chips.
[1] - https://www.nvidia.com/en-us/data-center/solutions/confident...
“The Render Network® Provides Near Unlimited Decentralized GPU Computing Power For Next Generation 3D Content Creation.”
El sistema de Render Network se divide en dos roles: Creator y Node Operator. Si eres un entusiasta del hardware con una GPU de sobra, o un experto en criptomonedas con algo de interés en VFX, puedes convertirte en un potencial Node Operator y ganar RNDR con el tiempo de GPU que tienes ocioso.
Edit: el nombre era simplemente Salad.
https://salad.com/
https://salad.com/download
Es una empresa realmente impresionante. Cuesta creer que esté tan adelantada gracias a una inversión que hizo hace más de 10 años.
Da gusto ver que una empresa de Silicon Valley basada en ingeniería dura, que cubre desde el silicio hasta el software, reciba este reconocimiento. Durante la década previa a la pandemia, daba la impresión de que las empresas de software de Silicon Valley, como las IPO sobrevaloradas o los gigantes de ingresos publicitarios, dominaban los mercados financieros tradicionales.
Si te refieres al hardware, Nvidia tampoco fabrica directamente sus chips, así que no es lo bastante “dura”. Si te refieres al diseño de hardware, ¿cuál es la diferencia que hace que escribir SystemVerilog en un escritorio sea difícil y escribir Python no lo sea?
Ese tipo de empresas todavía existen. Me da curiosidad saber cuáles consideran que son pequeñas o ignoradas, pero con un futuro brillante.
Las GPU recientes de AMD también dan resultados similares en Stable Diffusion.
El software y el hardware de la competencia también se pondrán al día. Calcular números de 4/8/16 bits no es ciencia espacial.
Parece que van a ejercer las opciones call de NVDA de septiembre que vendí. ¿Quién iba a saber que, después del colapso cripto, llegaría la “IA” y volvería a impulsar el precio?
Con ingresos récord, que una acción de 450 dólares pague un dividendo de 0,04 dólares ni siquiera vale el papeleo. Por ejemplo, si compras 100 acciones son 45 mil dólares, y para septiembre te entran 4 dólares a la cuenta, sobre los que además tienes que pagar impuestos. Es decir, recibes unos 3 dólares después de impuestos por una inversión de 45 mil dólares. Hubo recompras de acciones, pero no entiendo por qué siguen manteniendo un dividendo simbólico.
Para los grandes accionistas, los dividendos siguen teniendo sentido. Busqué y figura que Jensen posee 1,3 millones de acciones, así que este año recibiría más de 200 mil dólares en dividendos. Puede parecer calderilla, pero según otras fuentes su salario es de un poco menos de 1 millón de dólares. Un 20% más de ingresos líquidos no es algo para ignorar.
Me pregunto cuánto durarán estos ingresos.
Para recapitular, Nvidia no vende contratos ni servicios, sino activos que se capitalizan.
¿La demanda marginal de chips GPU durante los próximos 3 años será suficiente para mantener o hacer crecer los ingresos actuales y sostener esta valuación? Si “todos tienen que entrenar su propio LLM” no es una tendencia de largo plazo, se siente como una situación relativamente frágil en la que hay que convencer de que el mundo de 2025 necesita más chips.
No sé si los inversionistas no entienden lo suficiente los matices de este boom, o si yo no entiendo lo suficiente cuántas GPU tendrán que “poseer” varias empresas y estados soberanos para entrenar LLM durante los próximos 10 años.
Cuando la tecnología se estabilice hasta cierto punto, lugares como Google y Amazon podrán quitarle ingresos a menor costo, como antes con TPU/Graviton. Pero si aparece una nueva innovación que un ASIC o ARM+acelerador no puede hacer, todos vuelven a NVIDIA. Porque simplemente funciona.
AMD también tiene potencialmente una navaja suiza, pero tiene una pila de software pésima en la que hasta las demos hacen segfault en las configuraciones de sistemas operativos/ROCm compatibles, y un runtime con muchas funciones en el papel pero también muchos agujeros en la práctica. En cambio, NVIDIA simplemente funciona y tiene un enorme ecosistema de bibliotecas y herramientas. Además, tiene una gran ventaja de reconocimiento. La innovación ocurre en la plataforma de NVIDIA. Porque NVIDIA gastó miles de millones de dólares para crear ese ecosistema. Claro que es una jaula, pero una jaula con barrotes de oro y room service.
https://github.com/RadeonOpenCompute/ROCm/issues/2198
Por eso creo que será pegajoso hasta que la tecnología se estabilice. En estado normal, los competidores se llevarán una parte considerable de esos ingresos. Pero en épocas de innovación, todos se agolpan hacia NVIDIA. AMD podría romper esa dinámica, pero primero tiene que ponerse a trabajar de verdad. Durante los últimos 15 años probó la estrategia de “no hacer nada y dejar que la comunidad lo use”, pero no funcionó. Como mínimo, hay que llevar a la comunidad hasta la línea de salida. Usar un ecosistema de software y usar un runtime/driver son cosas distintas.
Hasta ahora la IA no muestra ninguna señal de desaceleración.
Después del cierre subió más de 10% frente al cierre de ayer. Pensé que NVDA había tocado techo por encima del billón de dólares, pero no. Se siente como una oportunidad enorme para Intel. Si tan solo pudiera resolver el lado de software, tiene la capacidad de fundición para producir en masa GPU al menos bastante competitivas.
Aunque en este trimestre la fiebre por la IA multiplicó el EPS por 9, el ratio precio-beneficio sigue por encima de 50. Todavía no entiendo bien cómo esta valuación tiene sentido, pero qué sé yo.
Existe OneAPI, pero no logró posicionarse en ese espacio como CUDA. Es una lástima, considerando que OneAPI es abierto y CUDA no.
Si defienden el mercado y no colapsan por problemas internos, no estoy seguro de que haya un techo.
Son números realmente monstruosos. En el after-market ya subió más de 8%, unos 41 dólares por acción, cerca de 513 dólares. Una locura.
Me pregunto si, para alguien mucho más familiarizado con metodologías de valuación de empresas, esto está casi en el máximo o si Nvidia todavía tiene mucho margen para seguir corriendo.
Nvidia llegó a un punto de inflexión en el crecimiento de ingresos porque es el único jugador realmente significativo en GPU de gama alta para entrenar LLM.
La valuación actual asume no solo que este poder de fijación de precios sin precedentes continuará, sino también que los ingresos crecerán mucho durante los próximos años.
Nvidia vende chips principalmente a centros de datos, y esos hábitos de compra están determinados por la demanda de los “clientes”. En este caso, los clientes son empresas tecnológicas que quieren entrenar redes neuronales.
Apostar a que subirá más es apostar a que, durante N trimestres consecutivos en el futuro, los centros de datos querrán al menos tantos chips como ahora y seguirán pagando la prima que Nvidia cobra hoy. Es decir, asumir que la “demanda de los clientes” por GPU cada vez mejores seguirá una trayectoria de largo plazo increíblemente empinada y no cíclica, suficiente para superar expectativas que ya son altas.
Creo que se nota mi postura, pero el precio es el precio.
Si la IA no se estanca como temen algunos y su utilidad sigue expandiéndose, es fácil imaginar que suba más desde aquí.
Como consejo responsable: está cara. Como consejo personal: ayer por la tarde compré más.
Ya vi en HN algunas publicaciones de empresas que gastaron cantidades absurdas en H100 y luego quieren alquilar la capacidad sobrante. Creo que pronto veremos muchas más de esas publicaciones.
Ahora simplemente está a un nivel de locura.
Ahora la gente ya está al punto de rogarles a los competidores que, por favor, hagan algo en este campo. Tal vez un ASIC chino barato que pueda hacer multiplicación de matrices termine quedándose con el mercado.
Considerando los niveles de capitalización bursátil de las empresas tecnológicas, uno pensaría que la competencia sería mucho más intensa.
En todo caso, también está el problema de la hostilidad en la industria. Incluso si Nvidia fuera desplazada en el ámbito del hardware, es poco probable que su sucesor mejore la situación de lock-in. Para cambiar eso haría falta un esfuerzo que cruce varias áreas.
Lo que realmente importa son las ganancias. Ahora son bastante grandes, pero todavía no son “tan” grandes.
¿Entonces gaming ya no llega ni al 20% del negocio de Nvidia? Dios mío.
A la gente realmente le cuesta entender que incluso una empresa establecida a veces puede crecer 10 veces.