Q1 2023 NVIDIA Corporation (NVDA)

Announce Date 05/25/2022
EPS Normalized Actual $1.36 (Beat by $0.07)
EPS GAAP Actual $0.64 (Miss by -$0.10)
Revenue Actual $8.29B
Revenue Surprise Beat by $194.38M

Colette Kress
厳しいマクロ環境を背景に、データセンターとゲーミングの両分野で記録的な収益を上げ、好調な四半期を過ごすことができました。

総収益は8.3Bドルで、前四半期比8％増、前年同期比46％増となり、過去最高を記録しました。データセンターは、当社にとって最大の市場プラットフォームとなり、今後も力強い勢いが続くと見ています。

まず、ゲーミングです。GeForce RTX 30シリーズの製品サイクルに支えられ、売上高は3.6Bドルで、前四半期比6%増、前年同期比31%増となりました。2020年秋の発売以来、RTX 30シリーズは、当社のゲーミング製品サイクルとして過去最高を記録しています。Newzooによると、過去2年間に100M人のPCゲーマーが新たに加わり、ゲーミング業界は驚異的な成長を遂げました。そして、NVIDIA RTXは、初めてGPUを購入する人と、RTXに最適化された250以上のゲームやアプリを体験するためにPCをアップグレードする人の両方から、昨年の2倍の需要があり、業界に新しい標準を打ち立てました。

私たちは、GeForceゲーミングGPUのインストールベースのほぼ3分の1が現在RTXを搭載していると推定しています。RTXは、ゲームの世界に驚異的なエネルギーをもたらし、当社のハイエンド・プラットフォームとインストール・ベースの持続的な拡大を後押しし、今後も大きな進展が期待されます。全体として、最終需要は地域によって異なるものの、堅調に推移しており、米国の需要は堅調に推移しています。

しかし、欧州の一部ではウクライナ戦争の影響により、また中国の一部ではCOVIDのロックダウンの影響 により、それぞれ軟調に推移しました。年後半に予定されている新アーキテクチャーの移行に向けた準備のため、何らかの影響が継続すると考えら れることから、第2四半期のゲーミング事業の売上は前四半期比で減少するものと予想しています。

チャンネルの在庫はほぼ正常化し、第2四半期もこの水準で推移する見込みです。暗号通貨の採掘がゲーミング事業の需要にどの程度寄与しているかは、当社では正確に数値化することが困難です。イーサリアムのネットワークハッシュレートの上昇ペースが鈍化しているのは、GPUのマイニング活動の低下を反映していると思われます。今後、この寄与は減少すると予想しています。

ノートPCゲーミングの売上は、NVIDIA RTX 30シリーズのラインアップの立ち上がりにより、前四半期比および前年同期比で大幅な伸びを記録しました。今年のspring refresh期と来るback-to-school期を前に、RTX 30シリーズGPUとエネルギー効率の高い薄型軽量Max-Qテクノロジーを搭載したラップトップモデルは、昨年のこの時期の140モデルから180モデル以上に増えました。

この成長を牽引しているのは、ゲーマーだけでなく、急成長しているコンテンツクリエイターのカテゴリーであり、私たちはNVIDIA studio専用のドライバを提供しています。また、高度な3Dやコラボレーションを実現するOmniverse、ライブストリーミングを実現するBroadcast、AIで風景を描くCanvasなど、アーティストを支援するアプリケーションやツールも開発しています。

クリエイター経済は、100Bドルと推定され、80M人の個人クリエイターと放送局によって支えられています。当社は、GeForce NOWクラウド・ゲーミング・サービスの構築を継続しました。

ゲーマーは、月額19.99ドルのサブスクリプションプランで、当社の新しい最上位製品であるRTX 3080クラスストリーミングにアクセスできるようになりました。GeForce NOWライブラリに100以上のゲームを追加し、合計1,300以上のゲームになりました。

そして先週、モバイルデバイス用のタッチコントロールを備えたGeForce NOWで、iOSのSafariウェブブラウザとGeForce NOW Androidアプリを通じてストリーミングするFortniteを開始しました。

Pro Visualizationに移ります。第1四半期の収益は622Mドルで、前四半期比3％減、前年同期比67％増となりました。企業がハイブリッドワークをサポートするために従業員のリモートオフィス・インフラを構築し続けているため、需要は堅調に推移しています。モバイルワークステーション用GPUの前四半期比の伸びは、デスクトップ用売上高の減少により相殺されました。

前年比の強い成長は、NVIDIA RTX Ampereアーキテクチャの製品サイクルに支えられたものです。主な使用例としては、Sony Pictures Animationなどの顧客におけるデジタルコンテンツ制作や、Medtronicなどの顧客における医療用画像処理などが挙げられます。

一般販売開始からわずか第 2 四半期で、当社のエンタープライズ・ソフトウェア Omniverse は世界最大手の企業に採用されています。Amazonは、倉庫の設計とフローをより最適化し、よりインテリジェントなロボットを訓練するためにOmniverseを使用しています。

Krogerは、デジタルツイン店舗シミュレーションによる店舗効率の最適化にOmniverseを活用しています。また、PepsiCoは、Omniverseのデジタルツインを使用して、サプライチェーンの効率と環境の持続可能性を向上させています。

また、Omniverse は GPU の販売パイプラインを拡大し、ハイエンドおよびマルチ GPU 構成を推進しています。ロボット工学、産業オートメーション、3Dデザイン、レンダリングなどのエコシステムでサードパーティの開発者がOmniverseとの接続を開発し、Omniverseエコシステムは急速に拡大し続けています。

automotiveに移ります。第1四半期の売上高は138Mドルで、前四半期比10％増、前年同期比10％減となりました。当社のDRIVE O-RAN SoCは現在生産中で、第2四半期以降に自動車関連顧客が立ち上げる主要な製品サイクルのキックオフとなります。O-RANは、自動車メーカー、トラックメーカー、ロボットタクシー会社など35社以上の顧客に採用され、市場において大きな牽引力となっています。第1四半期には、中国最大の電気自動車メーカーであるBYDと、電気自動車のパイオニアであるLucidが、DRIVE O-RANで次世代フリートシステムを構築することを発表しています。また、当社の自動車向け設計の受注パイプラインは、1年前の8Bドルから、今後6年間で11Bドル超に拡大しました。

データセンターへ移ります。過去最高の売上高となった3.8Bドルは、前四半期比15%増、前年同期比83%増と加速しています。ハイパースケールおよびクラウドコンピューティングの顧客からの収益は、外部および内部のワークロードに対する強い需要に牽引され、前年同期比で2倍以上に増加しました。顧客は、インフラに対する供給制約がある中で、需要に対応するために容量の追加を続けています。

業種別売上高は、前年同期比で 2 桁の大幅増となりました。当四半期の成長を牽引した主な業種は、消費者向けインターネット企業、金融サービスおよび電気通信事業者です。全体として、データセンターの成長は、主にハイパースケール顧客による大量の導入で、トレーニングおよび推論(機械学習)の両方に当社のA100 GPUが強力に採用され、垂直産業全体に幅広く採用されたことに牽引されました。

主なworkloadsは、recommender systems、conversational AI、large language models、cloud graphicsなどです。ネットワーキングの収益は、当社の次世代25、50、100ギガのイーサネット・アダプタに対する広範な強い需要によって加速しました。NVIDIAのネットワーキング製品は、その優れた性能と堅牢なソフトウェア機能により、お客様から選ばれています。

さらに、ネットワーキングの収益は、DGX スーパーポッドに対する需要の高まりとクロスセルの機会から恩恵を受けています。お客様は、当社のコンピュート製品とネットワーキング製品を組み合わせて、データを原料として入力し、インテリジェンスを出力とする、本質的に最新のAI工場のようなものを構築することがますます増えています。当社のネットワーキング製品は依然として供給不足ですが、今年いっぱいは改善が続くと見ています。

NVIDIA AIの採用を促進する最大のワークロードの1つは自然言語処理で、これはTransformersベースのモデルによって革命化されました。Transformersによってもたらされた最近の業界のブレークスルーには、GPT-3 のようなlarge language models、創薬用の NVIDIA Megatron BERT、タンパク質構造予測用の DeepMind AlphaFold が含まれます。

Transformersは、人間がラベル付けしたデータを必要としない自己教師あり学習を可能にします。テキスト生成、翻訳、要約、質問応答などのTAFにおいて、これまでにない高い精度を実現することができます。そのために、Transformersは膨大な学習データセットと数千億ものパラメータを持つ非常に大きなネットワークを使用します。低い推論時間を犠牲にすることなくこれらの巨大なモデルを実行するために、Microsoftのようなお客様は、当社のNVIDIA AmpereアーキテクチャベースのGPUとフルソフトウェアスタックを含むNVIDIA AIを導入することが増えています。

さらに、クラウドにおけるNVIDIA AIとGPUインスタンスに対する需要の増加により、large language modelsを使用した顧客のイノベーションの波が高まっています。GTCでは、新しいまたは上位アーキテクチャをベースにした次世代データセンターGPU、H100を発表しました。80B個のトランジスタを詰め込んだH100は、世界最大かつ最も強力なアクセラレータであり、A100と比較して桁違いの性能の飛躍を実現しています。私たちは、H100が完璧なタイミングで市場に投入されたと信じています。H100は、large language modelsや現在最も大規模なAIワークロードのディープ・レコメンダー・システムなどを前進させるのに理想的です。

私たちは、主要なサーバーメーカーやハイパースケールのお客様と協力し、H100の認定と増強を行っています。また、新しいDGX H100 AIスーパーコンピューティング・システムは、今年後半に量産を開始する予定です。H100の製品面をベースに、2023年前半には、当社初のデータセンター向けCPUであるGraceを発売する予定です。Graceは、AI工場に最適なCPUです。今週のCOMPUTEXでは、ASUS、Foxconn、Gigabyte、QCT、Supermicro、Wiwynnなどのシステムビルダーの第一陣によって、Graceを搭載した数十のサーバーモデルが市場に投入されることを発表しました。これらのサーバーには、2つのCPUを搭載したNVIDIA Grace CPU Super Chipと、NVIDIA Hopper GPUとNVIDIA Grace CPUを組み合わせた統合モデルであるGrace Upper Super Chipが搭載される予定です。

次世代データセンターの膨大な新しいワークロードに対応するGraceをベースにした新しいリファレンスデザインを発表しました。クラウドグラフィックスやゲーム向けのCGX、デジタルツインやOmniverse向けのOVX、HPCやAI向けのHGXなどです。これらのサーバー設計は、すべてNVIDIAの豊富なアクセラレーション・コンピューティング・ソフトウェア・スタックに最適化されており、当社のNVIDIA認定システム・ラインアップの一部として認定を受けることが可能です。

Grace HopperとGrace Super Chipsを実現するのは、当社の超エネルギー効率、低遅延、high-speed memory coherent interconnect NVLinkであり、dieからdie、チップからチップ、システムからシステムへと拡張することが可能です。NVLinkを使えば、GraceとHopperを構成して、幅広いワークロードに対応することができます。

将来のNVIDIAチップ、CPU、GPU、DPU、NIC、SoCは、当社の世界トップレベルのSERDES技術に基づくGrace Hopperと同様に、NVLinkを統合する予定です。私たちは、NVIDIAのプラットフォームに接続するカスタムチップを実装するために、顧客やパートナーにNVLinkをオープンにしています。

ネットワーク分野では、Spectrum-4スイッチ、ConnectX-7 SmartNIC、Bluefield-3 DPU、DOCAソフトウェアを含む世界初の400ギガビット/秒エンドツーエンドEthernetネットワーキング・プラットフォーム、Spectrum-4の発表で主要製品サイクルをスタートさせます。AIとビデオのために構築されたSpectrum 4は、データセンターが指数関数的に成長し、高性能な高度仮想化とシミュレーションを大規模に実現するために、極めて高い性能、高度なセキュリティ、強力な機能が求められている中で登場しました。当社の事業全体において、今後数四半期にわたり、複数の新しいGPU、CPU、DPU、SOCの四半期製品を発売し、お客様の需要に対応するために供給を増強しています。

損益計算書のその他の部分に目を移すと、第1四半期のGAAPベースの粗利益率は65.5%、非GAAPベースの粗利益率は67.1%で、前年同期比90ベーシスポイント増、前四半期比では10ベーシスポイント増となりました。コストの上昇とサプライチェーンにおける圧力を相殺することができました。第2四半期は、売上総利益率を現在の水準で維持できる見込みです。

今後、新製品の発売が進み、売上に占めるソフトウェアの比率が高まるにつれて、長期的に売上総利益率を高める機会があると思います。GAAPベースの営業利益率は22.5％で、ARM取引に関連する1.35Bドルの買収解除費用の影響を受けています。

非 GAAPの営業利益率は 47.7%でした。当社は、現在のマクロ環境と当社の成長機会とのバランスをとるために、営業費用を綿密に管理しています。今年度はこれまでに採用が成功し、現在、これらの新入社員の統合に向けた作業はペースを落としています。

また、インフレが続くなか、既存の従業員のケアに予算を集中させることも可能です。上半期には複数の新製品の立ち上げに関連する多額の費用が含まれていますが、下半期にはこのような費用 は発生しないと見込まれるため、第2四半期以降、順次増加する費用は横ばいになると考えています。

第1四半期に、2Bドルの自社株買いを実施しました。当社の取締役会は、2023年12月まで総額15Bドルを上限に普通株式を追加取得する自社株買付プログラムを増やし、延長しました。

次に、2023 年度第 2 四半期の見通しについてご説明します。当社の見通しでは、ロシアと中国のCOVIDロックダウンに関連する約500Mドルの影響を想定しています。ロシアと中国における実売の減少の影響は、第2四半期のゲーミングの出荷に400Mドル影響すると試算しています。

また、データセンターの第2四半期は、ロシア向けの販売がないため、100Mドルの影響を受けると予想しています。データセンターとAutomotiveの前四半期までの好調な伸びは、ゲーミングの前四半期までの落ち込みを上回 るものと見込んでいます。売上は、8.1Bドル、プラスマイナス2％と予想しています。GAAP基準の売上総利益率は65.1％、非GAAP基準の売上総利益率は67.1％、プラスマイナス50bpとなる見込みです。

GAAP基準の営業費用は、2.46Bドルとなる見込みです。非GAAPベースの営業費用は、1.75Bドルとなる見込みです。GAAP方式およびNon-GAAP方式のその他の収益および費用は、関連会社以外の投資に関する損益を除 き、約40Mドルの費用となる見込みです。GAAP方式およびNon-GAAP方式の税率は、個別項目を除いて12.5％±1％となる見込みです。また、資本支出は約400Mドルから450Mドルになる見込みです。さらなる財務の詳細については、CFOのコメントおよび当社のIRサイトで公開しているその他の情報に記載しています。

最後に、金融界向けの今後のイベントをご紹介します。当社は6月7日に開催されるBofA Securities Technology Conferenceに直接出席し、Jensenがfireside chat(カジュアルな形式のもの)に参加する予定です。2023年度第2四半期の業績に関する決算説明会は8月24日（水）に予定しています。

これより、質疑応答の時間を設けます。

Q & A Session

C.J. Muse - Evercore ISI
今後のゲーミング・サイクルについて、どのようにお考えか、ぜひ教えてください。この2年間で事業は実質的に2倍になりました。現在、暗号通貨が下落し、新製品サイクルの前にチャネルがクリアになる可能性があるなど、いくつかの横風が吹いています。マクロ的な課題についておっしゃいましたが、同時に、インストールベースの3分の1しかRTXを持っておらず、我々は供給不足から脱却しつつあります。7月期のCOVIDのロックダウンに関する課題を乗り越えたら、ここからはあなたの考えをお聞かせください。ゲーミングのトレンドについてどのようにお考えですか？

Jensen Huang
ご質問の中で、多くの動向をうまく捉えていらっしゃいますね。中国とロシアでのCOVIDのロックダウンの状況を除けば、ゲーミング業界の基本的な流れは本当に堅調です。その他の市場はかなり堅調で、ゲーミングの動向はそのまま維持されると考えています。

この2年間で1億人のゲーマーが新たにPC業界に参入し、ゲームの形態が大きく広がりました。また、友人との交流、インフルエンサーとしての活動、放送への利用など、PCの活用方法はさまざまです。ですから、多くの人が自宅のPCを第二のワークステーション、いわば第二のスタジオとして使っているのです。なぜなら、彼らは自宅でも仕事をしているからです。最近は、それが主なコミュニケーション手段になっています。GeForce PCの必要性は、かつてないほど高まっています。ですから、基本的な動向はとても優れていると思います。COVIDとロシアでの戦争がいつ収束するのか、正確に予測するのは困難です。しかし、それでも、ゲーミング業界を支配する流れは素晴らしいものです。

Matt Ramsay - Cowen
データセンタービジネスについて少しお伺いしたいのですが。H-100の次のサイクルでは、サーバーのI/Oアップグレードが行われますが、これはHopperで起こっていること、そしてそこにある大きなパフォーマンスの飛躍に加えて、御社にとってかなり強い推進力になると思います。

GraceとHopperによるNVLinkへの移行と、御社のポートフォリオ全体について、より長期的な質問をしたいと思います。サードパーティのサーバーに接続されたカード主導のビジネスが続くとお考えですか。それとも、時間が経つにつれて、すべてのチップがNVLink上で一緒になった、より垂直統合されたビジネスに収益が劇的に、または少しずつ移行するとお考えですか？また、そのような潜在的な動きに対して、業界はどのように対応しているのでしょうか？

Jensen Huang
まず、1点目は非常に大きなポイントです。現在発表されている次世代サーバーはすべてGen 5です。I/O性能は以前より大幅に向上しています。

その結果、かなり大規模なリフレッシュが行われることになるでしょう。当社や他社のネットワーク・カードも新しくなっています。第5世代は、もちろん新しいプラットフォームの更新を推進します。ですから、Hopperで第5世代に突入するには絶好のタイミングなのです。

作りたいシステム構成はいろいろあります。一歩下がってみると、データ処理、科学計算、機械学習、トレーニングに必要なシステムの種類、ハイパースケールネイチャー用にクラウドで行われる推論、エンタープライズコンピューティング用にオンプレミスで行われる推論、エッジで行われる推論があります。

これらのワークロードや導入場所、管理方法によって、それぞれ異なるシステム・アーキテクチャが必要になります。そのため、1つのサイズですべてに対応できるわけではありません。当社がPCI Expressをサポートすることが非常に素晴らしい理由の1つは、多様なチップ間相互接続を革新したことです -- 誰よりも早く、今から7年ほど前になりますが、当社は第4世代のNVLinkで、隣り合った2つのチップ、2つのdie、2つのチップ、2つのモジュール、2つのSXMモジュール、そして複数のシステムを接続できるようにしています。

このように、密接なチップ間リンクであるNVLinkのおかげで、チップ、ダイ、パッケージ、システム、これらすべての異なるタイプの構成を混在させることができるようになったのです。そして、時間が経つにつれて、さらに多くの種類の構成が見られるようになると思います。

その理由は、いくつかの重要な新しいタイプのデータセンターが出現していることと関係しています。現在、NVIDIA、HPC、NVIDIA AIを搭載したインフラが、かなり大規模に設置され始めています。

これらはまさにAI工場であり、データを処理し、データを洗練させ、データをインテリジェンスに変えることができます。これらのAIファクトリーは、基本的に1つの主要なワークロードを24時間365日稼動させています。

ディープ・レコメンダー・システムはその良い例です。将来的には、large language modelsが、本質的にプラットフォームそのものになることが予想されます。そうなれば、24時間365日稼働し、たくさんのアプリケーションをホストすることになります。

そしてもう一方では、エッジのデータセンターが、24時間365日稼働するロボティクスや自律型データセンターになっていくでしょう。これらのデータセンターは、世界中の工場や小売店、倉庫、物流倉庫などで稼働する予定です。このように、2つの新しいタイプのデータセンターが出現しており、それぞれ異なるアーキテクチャを持っています。データ処理、データ分析、ハイパフォーマンス・コンピューティング、トレーニング、推論など、あらゆるワークロードを実行するユニバーサル・アクセラレータがあるため、あらゆるワークロードをサポートできることが、すべての統合のポイントになると思います。

垂直統合に関しては、システム統合は、あらゆる種類の方法で行われるようになると思います。任天堂をはじめ、これまで多くの企業と行ってきたように、セミカスタム・チップを行うつもりです。NVLinkで行っているように、セミカスタムチップを行うつもりです。NVLinkは、我々のパートナーに開かれています。どのファブにも持ち込むことができ、当社のチップに密接することができます。マルチモジュールパッケージも可能です。マルチパッケージシステムも可能です。ですから、システム統合にはさまざまな方法があります。

Stacy Rasgon - Bernstein Research
前期の続きなんですが... 、500Mドルの内訳は、ゲーム部門が400Mドル、データ部門が100Mドルということでしたね。つまり、ゲーミングが400Mドル減少したということではないのでしょうか。ロシアやロックダウンによる打撃よりも、ゲーミングの打撃の方が大きいと見ているのでしょうか? また、皆さんが直面している制約を踏まえて、各事業の相対的な業績見通しをどのように考えればよいでしょうか？

Colette Kress
まず、ゲーミング事業への影響からお話しします。第2四半期のゲーミング事業はどうなるのか？第2四半期はゲーミング事業が落ち込むと見ています。しかし、最終需要は非常に強いと思います。Ampereは素晴らしいアーキテクチャであり、当社の実売と、おそらくそのチャネルに追加されるものの両方において、引き続き強さと成長を実感できる分野が多くあります。しかし、第2四半期の売上は、第1四半期から減少し、おそらく10％台の減少になると思われます。中国でのロックダウンの問題を解決するために、私たちは努力しています。全体として、ゲームに対する需要は堅調に推移しています。第2四半期も最終需要は前年同期比で増加すると予想しています。

Mark Lipacis - Jefferies
ネットワークOEMの話を聞くと、今年の決算期には、企業によるデータセンターへの支出増加について多くの話があったようで、それがAIによって推進されているという話も時々聞きます。クラウドと企業の支出の前年比伸び率についてお話がありました。前期の業績についてお聞かせください。企業向けでは、前四半期比で変化しているのでしょうか。また、企業向けとデータセンター向けのソフトウェアの接続率についてお聞かせください。また、どのソフトウェアに最も関心が集まっているのでしょうか？Omniverseでしょうか。それとも自然言語処理でしょうか。それとも大きな推進力が1つあるのでしょうか。

Jensen Huang
前四半期のデータセンター事業は記録的なものでした。今期も記録的な四半期になる見込みで、下期もかなり意気込んでいます。AIやデータ駆動型の機械学習技術によってソフトウェアを作成し、企業が保有する膨大なデータから洞察を引き出すことは、私たちが知る限り、すべての企業にとって非常に戦略的なことです。なぜなら、最終的な分析では、AIはインテリジェンスの自動化であり、ほとんどの企業はドメインに特化したインテリジェンスが目的だからです。

私たちはインテリジェンスを生産したいのです。そして、現在では、ほとんどの企業がデータを応用してインサイトを抽出し、やらなければならない多くの予測的なことを自動化し、それを迅速に行うことを可能にする技術がいくつか生み出されています。機械学習、データ分析、データ駆動型洞察、人工知能など、他の人が経験しているようなトレンドがあるのだと思います。機械学習、データ分析、データ駆動型洞察、人工知能など、さまざまな言葉で表現されていますが、これらはすべてまったく同じものです。そして、それはあらゆる業界、あらゆる企業を席巻しています。

私たちのネットワークビジネスも、非常に供給が制限されています。私たちの需要は本当に高いのです。そのためには、私たちのチップ以外にもたくさんのコンポーネントが必要です。コンポーネント、トランシーバー、コネクター、ケーブルなどです。ネットワークというのは本当に複雑なシステムで、物理的な部品がたくさんあります。そのため、サプライチェーンには問題があります。私たちは最善を尽くしており、第4四半期から第1四半期にかけて供給量は増えています。第2四半期も増加し、第3四半期、第4四半期も増加する見込みです。そのため、周りの部品業界のサポートに本当に、本当に感謝していますし、それを増やしていくことができると思います。

ソフトウェアに関しては、2つあります。まず、あらゆる種類の機械学習モデル、コンピュータビジョン、音声AI、自然言語理解、あらゆる種類のロボットアプリケーション、最も大きな、おそらく最も目につくのは自動運転車ですが、これは基本的にロボットAIです。そして最近では、TransformersというAIモデルによる驚くべきブレークスルーが、自然言語理解における実に大きな進歩につながりました。

このように、すべて異なるタイプのモデルなのです。何千何万という種類のAIモデルがあり、あらゆる異なる業界で使われています。私のお気に入りの1つ、、、手短に言います。ソフトウェアに関する質問にお答えします。私のお気に入りの一つは、Transformersを使って化学の言語を理解すること、TransformersとAIモデルを使ってタンパク質やアミノ酸の言語を理解すること、これはゲノミクスのことです。

AIを応用して、パターンを認識し、配列を理解し、化学と生物学の言語を本質的に理解することは、本当に、本当に重要なブレークスルーなのです。合成生物学にまつわるこのような興奮は、その発明のいくつかにまでさかのぼることができます。

いずれにせよ、こうしたさまざまなモデルには、その上で動くエンジンが必要です。そのエンジンが、NVIDIA AIと呼ばれるものです。ハイパースケーラーであれば、多くのオープンソースを寄せ集めて、私たちのソースの多くを提供し、AIを運用するためのエンジンも多く提供することができます。しかし、企業にとっては、それをパッケージ化し、サポートし、リフレッシュし、新しいアーキテクチャにアップデートし、古いアーキテクチャをサポートできる人が必要なのです。

しかし、いずれにしても、こうしたさまざまなモデルには、その上で動くエンジンが必要です。そのエンジンが、NVIDIA AIです。ハイパースケーラーであれば、多くのオープンソースを組み合わせることができますし、私たちも多くのソースを提供し、AIを動かすためのエンジンを提供しています。しかし、企業にとっては、それをパッケージ化し、サポートし、新しいアーキテクチャ用にアップデートし、インストールベースの古いアーキテクチャをサポートするなど、さまざまなユースケースに対応できる人材が必要なのです。そのエンジンが、NVIDIA AIと呼ばれるものです。

言ってみれば、続編のエンジンのようなものです。これは、人工知能のためのエンジンであることを除けば、です。このエンジンは、人工知能がレコメンデーションシステムや会話システムなどの情報を操作するだけでなく、物理的なシステムと相互作用しなければならないような、AIの次の波のために設計されています。人工知能は、レコメンダーシステムや会話システムのように情報を操作するだけでなく、物理的なシステムと相互作用しなければならないのです。

ロボット工学のような物理学との直接対話や、排熱回収型蒸気発生器のような物理システムの自動化など、今日本当に重要なことなのです。Omniverseは、このようなシミュレーションと人工知能の接点に位置するように設計されています。

Omniverse は現在、商業ライセンスとして展開されていますが、まだその初期段階です。Omniverseエンタープライズ版をリリースしてから、もう2、3四半期になります。現時点では、世界のトップ100社のうち10％がすでに顧客であり、ライセンス契約をしていますし、さらに多くの企業が評価中です。20万回近くダウンロードされていると思います。700社ほどで試用されています。

Coletteが紹介した企業もありますが、GTCでは、さまざまな興味深い用途でこの製品を使用している企業を見ることができます。このように、NVIDIAのAIエンジン、Omniverseエンジンは、将来的に私たちにとって大きな成功を収め、私たちの収益に大きく貢献することになると、私は大いに期待しています。

Vivek Arya - BofA Securities
第2四半期の見通しには、今年発売予定の新製品による在庫削減効果が含まれているのでしょうか。データセンターは、逆風が吹いているにもかかわらず、前年同期比で70%近い成長率を達成するとのことですが、この点についてどうお考えですか。マクロ経済が減速しているとの報道がありますが、ご心配はないでしょうか。また、下半期のデータセンターの成長について、周期的な影響はないのでしょうか。

Colette Kress
最初に、第2四半期の新製品についてお答えします。先ほどもお話ししたように、新しいアーキテクチャの増強は、ほとんどが下半期に行われる予定です。例えば、Hopperはおそらく第3四半期に登場しますが、立ち上がりは暦年の終わりに近づいています。ですから、ほとんどの製品の発売は、下半期になると考えてください。それでは、残りの部分はJensen Huangが代わってお話します。

Jensen Huang
データセンターの需要は好調で、引き続き堅調に推移しています。ハイパースケールとクラウドコンピューティングの売上は、ご指摘の通り、大きく伸びています。また、A100の採用が非常に進んでいます。A100は、アクセラレータの世界でも非常に特別でユニークな存在です。これは、GPUをグラフィックスからCUDA、Tensor Core GPUへと拡張したときの、本当に、本当に素晴らしいイノベーションの1つです。今やユニバーサルアクセラレータです。

例えば、ETL（抽出、変換、読み込み）のデータ処理に使うこともできますし、データベースの高速化にも使えます。データベースのアクセラレーションにも使えるでしょう。多くの続編の機能がNVIDIA GPUで加速されています。Rapidsの高速化、Python版Pandasのデータセンター規模での高速化、Spark 3.0の高速化も行っています。データベースのクエリからデータ処理、抽出、変換、学習や推論を行う前のデータのロード、画像処理、その他のアルゴリズム処理まで、A100で完全に高速化することが可能です。

その一方で、現在、大規模かつ緊急に投資されている非常に重要な新しいAIモデルもあります。ディープ・レコメンダー・システム（Deep Recommender Systems）については、おそらく聞いたことがあると思います。これはインターネットの経済エンジン、情報フィルタリングエンジンです。もしレコメンダーシステムがなかったら、毎日世界で変化している何兆ものものを使ってインターネット体験ショッピングを楽しみ、3インチの携帯電話を使ってインターネットに関わることさえ実質的に不可能だったでしょう。

このような魔法を可能にするのが2つ目の会話型AI レコメンダー・システムと呼ばれるものです。チャットボットやウェブサイトの顧客サービス、ライブの顧客サービスさえも AIによってサポートされています 会話型AIは顧客サービスを強化する機会があります。

一方で、多くの人手不足を補う。そして3つ目は、トランスフォーマーに関連した、自然言語理解のブレークスルーをもたらしたこの画期的な作品です。しかし、その中には、大規模言語モデルと呼ばれる信じられないようなものがあり、訓練され、多くのデータがあるため、人間の知識が埋め込まれているのです。そして最近、Megatron 530を発表しました。これは、マイクロソフト社との共同開発で、Turingと呼ばれる基盤です。

この言語モデルや、オープンAI、GPD 3などの他のモデルは、本当に革新的で、膨大な量の計算を必要とします。しかし、その結果、実に驚くべきプレトレードモデルが誕生したのです。

現在、私たちは何千ものスタートアップ企業や、パブリッククラウドを利用している大企業と連携しています。そのため、パブリッククラウドにおける私たちの需要は非常に高まっています。オンプレミスであろうとクラウドであろうと、NVIDIA AIを使用することで、計算時間が大幅に短縮されるため、コスト削減につながります。サービスの質も格段に向上し、より大きなことができるようになったのです。それがクラウドでのAIの推進力になっています。こうしたさまざまな要因が、AIの重要性に対する産業界の認識、新しいAIモデルの変革性、推薦システム、大規模な言語モデル、会話型AIなど、すべてに関わっています。クラウドでNVIDIAのAIを使用している世界中の何千もの企業 -- パブリッククラウドの需要を促進しているこれらすべての要因が、当社のデータセンターの成長を促進しています。このように、データセンターの需要は引き続き堅調に推移するものと思われます。

Tim Arcuri - UBS
7月の500Mドルの影響について、それが供給関連なのか需要関連なのか、質問させてください。というのも、他の多くの半導体メーカーは、特に中国については物流の問題であり、どちらかというと供給の問題だと考えています。しかし、Coletteがコメントでおっしゃった、ゲームでの売上高減少やロシアでの販売不振という言葉は、私にはもう少し需要があるように思われ、あなたが新たに行った雇用凍結の文脈では理にかなっていると思われます。

というのも、もし供給が関係しているのであれば、それは腐りやすいものではなく、単にタイミングが良かっただけだということが言えるからです。しかし、もし需要に関連しているのであれば、それはもう二度と戻ってこないかもしれませんし、夜が明けるのも早いかもしれません。そこで、そのあたりを説明していただけないでしょうか。

Colette Kress
中国とロシアという、まったく異なる2つの国について考えてみたいと思います。中国が現在行っているロックダウンは、興味深いことに、供給と需要の両方に影響を及ぼしています。中国全土のロジスティクスや国外への輸出に問題が生じています。ただでさえ厳しい物流に、さらに大きな圧力がかかることになります。

需要の観点からは、ゲーム側からの頭打ちもあります。大都市は完全に封鎖され、市民のために他の重要なことに集中しています。そのため、私たちの需要にも影響が出ています。

しかし、COVIDが終了すれば、当社の製品に対する需要は回復すると信じています。そうなると、私たちは信じています。供給が整理してくれるでしょう。その方法を判断するのは非常に難しいです。

さて、ロシアの場合ですが、私たちはロシアには売りません。これは前四半期の初めに発表していたことです。しかし、以前からその計画はありました。ロシアは、歴史的に見ると、当社全体の収益の約2％、ゲーム事業を見るともう少し大きな割合を占めています。お役に立てれば幸いです。

Ambrish Srivastava - BMO
需要が問題だと言うのは健全なことだと思いますので、それを聞いてとても新鮮でした。

下期について、データセンターとゲームの両方に関連する質問をさせてください。ここ数回、公の場でデータセンターへの見通しがかつてないほど良くなったというコメントをされていますね。ロシアの影響を除いた場合、その通りなのか、これまでの受注はそのままなのか、また、このビジネスには強い勢いがあるとおっしゃいましたが、その発言を確認しておきたいと思います。この自信に満ちた発言は今後も継続されるのでしょうか？

それから、ゲームに関してですが、第2四半期のガイダンスに基づき、下半期は前年同期比で増加すると考えてよいのでしょうか？第2四半期のガイドだけでは、下期は前年同期比で増加すると考えてよいのでしょうか？

それから、ゲーミングについてですが、コレット、ガイダンスに基づき下半期は、前年同期比プラスになると考えていいのでしょうか？前四半期比では増加しても、第3四半期に前年比の増加に戻らない可能性があるように思います。

Jensen Huang
第一の原則は、データセンターの可視性が2、3年前よりも圧倒的に良くなっているということです。その理由はいくつかあります。1つは、2、3年前、ディープラーニングとAIが、CSPやハイパースケーラーなど、世界で最もコンピュータサイエンスに精通している企業で加速し始めたことを思い出してください。しかし、それ以外のところでは、まだかなり初期段階でした。それには2つの理由があります。

明らかに、当時は技術に対する理解がそれほど浸透していませんでした。人工知能の産業用ユースケースには、データのラベリングが必要ですが、これは本当に大変なことなんです。しかし、Transformersでは教師なし学習やその他の技術、ゼロショット学習により、人間がラベル付けしたデータがなくても、さまざまな興味深いことができるようになりました。また、Omniverseでは合成生成データも提供しており、お客様がデータにラベル付けすることなくデータ生成を行えるようになっています。

現在では、知識や技術が進化し、ほとんどの産業で人工知能をかなり効果的に使えるようになり、多くの産業で変革が起きています。そして、クラウドやハイパースケーラーから、あらゆる産業に応用できるようになったのです。

2つ目は、トレーニング中心から推論中心へと変化したことです。多くの人は、推論をするのは簡単だと思っていました。しかし、推論の方が圧倒的に難しいことがわかりました。その理由は、非常に多くのモデルがあり、非常に多くのユースケースとサービス品質要件があるため、これらの推論モデルをできる限り小さなフットプリントで実行したいからです。

そのため、スケールアウトすると、サービスを利用するユーザー数が非常に多くなります。NVIDIAのプラットフォームを利用すれば、コンピュータビジョンから音声、化学、生物学まで、どんなモデルでも推論することができます。そして、それを非常に高速に行うので、コストは非常に低くなります。ですから、加速をすればするほど、コストを削減することができるのです。この知恵は、まさに真実だと思います。そして、2つ目の次元は、推論へのトレーニングです。

3つ目の次元は、ハイパフォーマンス・コンピューティング・システムから、クラウド、オンプレミス、エッジまで、さまざまなタイプのシステム構成が可能になったということです。そして、最後のコンセプトは、AIを産業界に展開することで、あらゆる産業で成長を見出すことができるようになったということです。ご存知のように、クラウドとハイパースケーラは非常に急速に成長しています。しかし、金融サービスや小売、通信などの垂直的な産業も、非常に素晴らしい成長を遂げています。このように、さまざまな側面から見ると、我々の視界はかなり良好になるはずです。さらに、2年前からはMellanoxもポートフォリオも加わり、高度なシステムを構築するためのスキルや技術力を持たない企業に対しても、よりソリューション志向のエンドツーエンド・プラットフォーム・ソリューションを提供できるようになりました。そのため、ネットワークビジネスも非常に順調に成長しています。

Harlan Sur - JPMorgan
この質問は、もう少し直接的にお聞きしたいのですが。ダイナミックなサプライチェーン環境において、チームがうまく機能しているのは素晴らしいことですね。データセンターは、ロシアからの需要の影響があったにもかかわらず、4月と7月の四半期で力強い伸びを示しましたね？下半期については、クラウドへの投資は堅調で、実際に加速していると思います。

Mellanoxは、今年の後半にH100の立ち上げの準備を進めていますね。Mellanoxも、今年に入ってから供給が増加しています。一般的に、以前は今年全体を通して、供給と収益の連続的な伸びを見込んでいたと思います。ゲームに関する不確実性は理解していますが、データセンターでは今年いっぱいシーケンシャルな成長が続くと予想していますか?

Jensen Huang
そのどちらかも答えはイエスです。データセンター、ハイパースケールからクラウドコンピューティング、垂直産業において強い需要があると見ています。Ampereは今後もスケールアウトしていくでしょう。世界中のあらゆる企業で認定されています。2年経った今でも、世界で最も優れたユニバーサルアクセラレータであることに変わりはなく、今後もさまざまな領域、さまざまな市場でスケールアウトしていくことでしょう。

その上に、まったく新しいアーキテクチャであるHopperを重ねるのです。その上に全く新しいネットワーク・アーキテクチャを重ねるつもりです。Quantum 3、CX-7、BlueField 3と、供給も増えています。このように、来期もデータセンターは好調で、下期も期待しています。

Chris Caso - Raymond James
購入義務について、四半期に再び増加したように見えますが、どのように増加したのでしょうか？これは、購入義務の期日が延びたことによるものなのでしょうか、それとも購入義務の規模が大きくなったことによるものなのでしょうか？また、一般的な供給制約についてもお聞かせください。ネットワーキング・ビジネスにおける継続的な制約について、このConference Callでも何度かお話がありました。他の事業についてはいかがでしょうか。どこがまだ制約を受けているのでしょうか？

Colette Kress
まず最初に、Jensenから補足があるかもしれません。購入義務、およびプリペイドには、2つの大きな留意点があります。1つは、これまでで初めて、長期的な供給とコミットメントを確保するために前払いしていることです。また、購入義務の多くはリードタイムが長いもので、製品を確実に市場に投入するために調達しなければならないものです。

購入義務の大部分はデータセンター事業向けで、より大規模なシステム、より複雑なシステムであることはご想像いただけると思いますが、これらは今後数四半期のうちに確実に需要を満たすために調達しているものです。まだ少し供給が不足している分野は、ネットワークです。需要は非常に旺盛です。毎回、改善されています。しかし、ネットワークについては、まだ需要 -- 失礼、供給面での懸念があります。Jensen、他に補足したいことはありますか？

Jensen Huang
いや、完璧です。

Aaron Rakers - Wells Fargo
ゲーミングとデータセンターに関する私の質問には、ほとんど答えが返ってきました。ですから、自動車部門についてお聞きしたいと思います。まだ規模は小さいですが、次の四半期に「大幅な連続成長」を遂げることができると確信しているようですね。今後数四半期におけるこの事業の軌道について教えてください。また、過去に、下半期に向かうにつれて、より高い成長率になるはずだとおっしゃっていましたね。この事業について、どのようにお考えでしょうか。

Jensen Huang
いくつかのデータが示しています。私たちはちょうど始めたばかりです。第1四半期にO-RANの量産出荷を開始したところです。O-RANは、ロボティクス・プロセッサーです。ソフトウェアで定義されたロボットカーやロボットピックアンドプレーサー、ロボットムーバー、ロジスティクスムーバー向けに設計されています。

O-RANは、自動車やトラック、ロボタクシーなど35社に採用されており、その他にも、物流用ムーバーやラストマイル配送システム、農機具なども含めると、実に多くのデザインウィンを獲得しています。

O-RANは画期的なプロセッサーです。このプロセッサは、データセンター・オン・チップとして設計されています。ロボットやセンサー情報を処理し、安全で、機密保持のためのコンピューティングとして弾力性のある能力を持つ、初のチップ上のデータセンターです。このようなデータセンターはどこにでも存在するようになるため、安全で、あらゆることに対応できるように設計されています。O-RANは、まさに驚異の技術です。自動車業界では、四半期ベースで過去最低の売上高を記録しました。

その理由は、今後6年間（またはそれ以上）にわたって、11Bドル（約1兆円）を超えるビジネスを確保することができると見積もっているからです。ですから、O-RANと自律走行車およびロボット工学のビジネスは、次の数十億ドル規模のビジネスになると言っても過言ではありません。確実にそこに向かっているのです。ロボットや自律型システム、自律型マシンは、動くか動かないかにかかわらず、物理的なエッジにあるAIシステムが、次の主要なコンピューティングセグメントになることは間違いありません。データセンターの次の主要セグメントとなることは間違いないでしょう。私たちは、ご存知のように、この分野に10年間取り組んできました。この分野ではかなりの専門知識を持っています。

O-RANは、この分野における当社の取り組みの一例にすぎません。私たちは、自律システムの戦略として4つの柱を掲げています。まず、データ処理とロボティクスAIを訓練する部分、次に、ロボティクスAIをシミュレートする部分（omniverse）です。3番目に、マッピングと呼ばれるロボティクスAIのメモリ、そして最後に、実際のロボティクスアプリケーションとシステム内のロボティクスプロセッサ、そしてO-RANがそれにあたります。O-RANは、私たちのロボット戦略の4つの柱のうちの1つで、次の柱はO-RANです。

そしてO-RANは、ここでの私たちの仕事の一例に過ぎません。私たちは、自律システムの戦略として4つの柱を持っています。まず、データ処理とロボティクスAIを訓練する部分から始まり、2番目はロボティクスAIのシミュレーション、これはオムニバースです。3番目はマッピングと呼ばれるロボティクスAIのメモリ、そして最後に実際のロボティクスアプリケーションとシステム内のロボティクスプロセッサ、そしてO-RANがそこにあたります。O-RANは、私たちのロボット戦略やAIの次の波を支える4つの柱のうちの1つに過ぎません。ですから、私はコンピュータ産業の次の成長段階について、本当に楽観的で、本当に熱狂的です。そして、その多くはエッジで行われることになると思います。その多くは、ロボット工学に関わるものです。

オペレーター

ありがとうございました。では、最後にジェンセン・フアンからご挨拶をお願いします。

ジェンセン・ホァン

皆さん、ありがとうございました。ウクライナでの戦争や中国でのCOVIDのロックダウンの影響や期間を完全に予測することは困難です。しかし、私たちの技術の影響と市場機会は変わりません。ディープラーニングAIの有効性は、引き続き立っています。自然言語理解のブレークスルーをもたらしたトランスフォーマーモデルは、空間的、連続的、時間的に非常に複雑なパターンを学習するために進化しています。

研究者たちは、ロボット工学から創薬に至るまで、アプリケーションに革命をもたらすトランスフォーマーモデルを作り出している。ディープラーニングAIの有効性は、業界を問わず、AIコンピューティングのためにNVIDIAを採用する企業を後押ししています。私たちは、4つの主要な取り組みに注力しています。まず、次世代のAIインフラチップとプラットフォーム、Hopper GPU、BlueField DPU、NVLink、InfiniBand、Quantum InfiniBand、Spectrum Ethernet Networkingの立ち上げです。そしてこれらすべては、お客様がAI工場を建設し、トランスフォーマーのような新しいAIのブレークスルーを活用するためのものです。

2つ目は、当社のシステムおよびソフトウェア業界のパートナーを増強し、当社初のCPUであるGraceを発売することです。第三に、当社の新しいロボティクス・プロセッサであるO-RANを立ち上げ、自動車、ロボタクシー、トラック、配送ロボット、物流ロボット、農業ロボットから医療機器までを構築する約40社のお客様を支援することです。そして4つ目は、当社のソフトウェアプラットフォームで、NVIDIA AIとNVIDIA Omniverseでエコシステムに新しい価値を加え、新しいCUDAアクセラレーションライブラリで新しいマーケットに進出することです。これらの取り組みにより、AIを大きく進化させることができます。そして、この現代で最もインパクトのあるテクノロジーを、あらゆる分野の科学者やあらゆる業界の企業に拡大し続ける一方で、です。来期も私たちの進捗状況をお知らせできることを楽しみにしています。ありがとうございました。

Company Participants
- Simona Jankowski - Vice President, Investor Relations
- Colette Kress - Executive Vice President & Chief Financial Officer
- Jensen Huang - President & Chief Executive Officer

Conference Call Participants
- C.J. Muse - Evercore ISI
- Matt Ramsay - Cowen
- Stacy Rasgon - Bernstein Research
- Mark Lipacis - Jefferies
- Vivek Arya - BofA Securities
- Tim Arcuri - UBS
- Ambrish Srivastava - BMO
- Harlan Sur - JPMorgan
- Chris Caso - Raymond James
- Aaron Rakers - Wells Fargo

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