本文来自微信公众号“半导体风向标”，作者：西南电子曹辉。
NVIDIA公司（NVDA.US）2020年第一季度收益电话会议2019年5月16日美国东部时间下午5:30
公司参与者
Simona Jankowski - 投资者关系副总裁
Jen-Hsun Huang - 总裁兼首席执行官
Colette Kress - 执行副总裁兼首席财务官
Colette Kress
第一季度收入为22亿美元，与我们的前景一致，同比下降31％，比上一季度增长1％。从我们的游戏业务开始，收入为10.5亿美元，同比下降39％，比我们预期的增长11％。我们对图灵的初期增长和渠道库存的减少感到高兴。在本季度，我们通过推出中档GeForce产品填写了我们的巡演阵容，这使我们能够以149美元的价格满足每个价位最佳性能的游戏玩家。
本季度推出的新产品包括GeForce GTX 1660 Ti，1660和1650，它们将Turing带入台式机和笔记本电脑的大批量PC游戏领域。利用新的Shader创新，与其基于Pascal的前代产品相比，这些GPU可提供高达50％的性能提升，例如拥有并发浮点和整数运算，统一缓存和自适应着色，和令人难以置信的节能架构。
我们预计今年游戏笔记本电脑将继续增长。GeForce游戏笔记本电脑是消费者PC市场的亮点之一。今年，OEM已经建立了近100台GeForce游戏笔记本电脑的记录。GeForce笔记本电脑的起价为799美元，一直到GeForce RTX 2080 4K笔记本电脑更为惊人，这些笔记本电脑甚至比下一代游戏机都要强大。
Ray追踪游戏的内容生态系统正在获得巨大的发展势头。在3月的游戏开发者大会上，Ray追踪会议挤满了人。业界最重要的游戏引擎，微软DSR，Epics关于虚幻引擎和团结宣布了对Ray追踪的支持。光线追踪将成为下一代游戏的标准。
3月份，在我们的GPU技术大会上，我们还通过GeForce NOW服务和联盟宣布了有关我们云游戏战略的更多细节。GeForce NOW是一款云计算的GeForce游戏PC，适用于尚未准备好游戏的10亿台PC，远远超出今天的2亿GeForce游戏玩家。它是一个开放的平台，允许玩家在任何他们喜欢的任何PC或Mac上随时在云中玩他们拥有的游戏。该服务目前有300,000个月活跃用户，等候名单上还有100万个用户。
为了扩展到全球数百万游戏玩家，我们宣布GeForce NOW联盟通过与全球电信提供商的合作扩展GFN，日本的SoftBank和韩国的LG UPlus将成为今年晚些时候首批推出GFN的公司之一。NVIDIA，我们将开发软件并管理服务并与联盟合作伙伴共享订阅收入。GFN运行在NVIDIA的边缘计算服务器上，因为电信公司为其5G网络提供新服务，GFN是理想的新5G应用。
迁至数据中心后，收入为6.34亿美元，同比下降10％，同时下降7％，反映了超大规模支出的暂停。虽然一些超大规模客户的需求很好地反弹，但其他人暂停或减少了。尽管需求背景不均衡，但本季度出现了显着的积极因素，这与我们之前的财报电话会议中列出的增长动力一致。
首先，推理收入同比大幅增长，并且在许多超大规模和消费者互联网公司中广泛采用。正如在GTC上宣布的那样，亚马逊和阿里巴巴加入其他超大规模，如谷歌，百度和腾讯，在其数据中心采用T4。越来越多的消费者互联网公司也采用我们的GPU来影响力，包括LinkedIn，Expedia Microsoft，PayPal，Pinterest，Snap和Twitter。推断我们数据中心收入的贡献现在已达到两位数百分比。
第二，我们扩大了与主要OEM合作的企业范围，以引入T4企业和边缘计算服务器。这些都经过优化，可以运行用于AI和数据分析的NVIDIA CUDA-X AI加速库。在NVIDIA和我们的生态系统合作伙伴易于部署的软件堆栈中，这波NVIDIA边缘人工智能计算系统使世界上最大的行业，运输，制造，工业，零售，医疗保健和农业领域的公司能够将智能带到客户运营的边缘。
第三，我们在数据中心渲染和图形方面取得了重大进展。我们推出了一种新的RTX服务器配置，将40个GPU打包到一个8个用户的空间中，最多32个服务器放在一个容器中，提供无与伦比的密度，效率和可扩展性。
凭借完整的堆栈，该服务器设计针对三种数据中心图形工作流渲染，远程，工作站和云游戏进行了优化。早期的RTX服务器部署在领先的工作室，包括迪士尼，皮克斯，渲染机会开始形成。
在本季度，我们宣布以每股125美元的现金收购Mellanox，代表企业总价值约为69亿美元，我们相信这将加强我们在数据中心的战略地位。完成收购后，我们将联合两家世界领先的高性能计算公司。NVIDIA的计算平台和Mellanox的互联网连接了全球500强超级计算机中的250多台，并为每个主要的云服务提供商和计算机制造商提供服务。
未来的数据中心将构建为具有数万个计算节点的巨型计算引擎，并通过其互连整体设计以获得最佳性能。借助Mellanox，NVIDIA将优化整个计算网络和存储堆栈中的数据中心规模工作负载，从而为客户实现更高的性能，更高的利用率和更低的运营成本。我们可以共同为云计算创建更好的人工智能计算系统。正如公告时所述，我们期待在本日历年年底前完成收购。
转向专业可视化。收入达到2.66亿美元，比上年增长6％，比上一季度下降9％。桌面和移动工作站推动了同比增长，而连续下降主要是季节性的。实力领域包括公共部门，石油和天然气以及制造业。AI / AR / VR等新兴应用程序占专业可视化收入的38％。RTX的实时光线跟踪功能是视觉效果行业的游戏规则改变者，我们看到了生态系统的巨大动力。
在UTC，我们宣布全球顶级3D应用程序提供商已在今年晚些时候推出的产品版本中采用了NVIDIA RTX，包括Adobe，Autodesk Chaos group，Dassault和Pixar。凭借这个丰富的软件生态系统，NVIDIA RTX正在改变3D市场。例如，皮克斯正在其即将上映的电影中使用NVIDIA RTX Ray跟踪，数字正在将其用于即将到来的迪士尼项目，而西门子和x雷跟踪工作室用户将能够在其产品设计工作流程中生成高达4倍的渲染图像。我们很高兴看到NVIDIA RTX的巨大价值为生态系统合作伙伴服务的数百万创作者和设计师带来了巨大的价值。
最后，转向汽车，第一季度收入为1.66亿美元，比一年前增长14％，比上一季度增长2％。下一代AI驾驶舱解决方案的采用越来越多，这是一项自动驾驶汽车开发交易。
在GTC，我们有重要的客户和产品公告。丰田选择了NVIDIA的端到端平台来开发列车和验证自动驾驶车辆。这种广泛的合作伙伴关系包括人工智能计算的进步，使用NVIDIA GPU的基础设施，使用NVIDIA驱动星座平台的仿真以及基于DRIVE AGX Xavier或Pegasus的车载AV计算机。
我们还宣布了Drive Constellation的公开发布，它可以在广泛的场景中驱动数百万英里的虚拟世界，提供比现实世界中更高的效率，成本效益和安全性。Constellation将在我们的数据中心市场平台上报告。我们引入了NVIDIA安全力场，这是一种计算防御性驱动框架，可以防止自动驾驶车辆在模拟中经过数学验证和验证，可以防止车辆升级或导致不安全的起动情况。我们仍然相信，无论是司机还是无人驾驶，每辆车都有一天的自主能力。
为了帮助实现这一愿景，NVIDIA为自动驾驶汽车创建了一个端到端的平台，从人工智能计算基础设施到模拟再到车载计算，丰田是我们第一个验证战略的重大胜利。到2025年，我们认为这是一个价值300亿美元的可寻址市场。
转到损益表和资产负债表的其余部分。第一季度美国通用会计准则毛利率为58.4％，非美国通用会计准则同比下降59％，以降低游戏利润率，并从第四季度开始逐步上调，后者从DRAM板和其他组件收取1.28亿美元的费用。GAAP运营支出为9.38亿美元，非GAAP运营支出为7.53亿美元，同比分别增长21％和16％。
我们仍然在2020财年实现高单位数的运营支出增长，同时继续投资于推动我们长期增长的关键平台。即图形，AI和自动驾驶汽车。GAAP每股收益为0.64美元，非GAAP每股收益为0.88美元。在收购未完成的Mellonox公告后，我们未在本季度进行任何股票回购。我们仍然致力于在2020财年末以股息和回购的形式向股东返还30亿美元。到目前为止，我们通过股票回购和季度现金股息返还了8亿美元。
让我转向2020财年第二季度的前景。虽然我们预计第二季度的季度环比大幅增长，但略低于我们对该财年2020年收入前景持平的预期。数据中心在全球的支出暂停可能会持续到第二季度，而且能见度仍然很低。
在游戏中，CPU短缺而改进将影响我们笔记本电脑业务的第一轮。对于第二季度，我们预计营收为25.5亿美元加上或减去2％。我们预计下半年将比上半年更强劲，我们将恢复我们一次提供四分之一收入前景的做法。第二季度美国通用会计准则和非美国通用会计准则毛利率分别为59.2％和59.5％，上下浮动50个基点。
GAAP和非GAAP运营费用预计分别约为9.85亿美元，7.66亿美元。GAAP和非GAAP OIME或两者均预计收入约为2700万美元。GAAP和非GAAP税率预计为10％正负1％，不包括离散项目。
资本支出预计约为1.2亿美元至1.4亿美元。
问答环节
Q
我想知道你是否可以提供更多的细节或讨论你在数据中心细分市场中看到了什么？从可见性的角度来看，相对于你之前评论的三个月内，只是基于需求视角的话，它的变化是什么的？
A
在我们三个月前讨论过我们的整体数据中心业务时，我们确实表明，随着我们进入新的日历年，我们的可见度很低。我们在该季度末完成部分交易方面面临挑战。当我们进入第一季度时，我认为我们在完成工作方面感觉很稳固。我们看到可能是有发展趋势的，需要我们继续增加资本支出，并根据他们对数据中心的需求进行构建。其他一些人仍处于停顿状态。因此，正如我们所看到的那样，在第二季度，我认为我们看到了我们在可见性方面的延续，虽然不是最佳可见性，但我们认为我们所提供的产品的好处仍然坚实就平台而言。我们的总体优先事项与我们在超大规模以及企业中看到的一致，因为我们考虑在许多不同的工作负载中使用AI。但是，我们必须看到我们前进的结果。但是现在，可见度可能与我们三个月前开始时的情况一样。
Q
作为上季度游戏方面的快速跟进，你谈到了下降，我认为它被称为全年略有下降。这仍然在预期中还是改变了什么？
A
目前我们还没有计划提供全年的整体指导。基于本季度早期时候的考虑，我认为我们在游戏方面看起来仍然是存在积极的驱动因素的。而且我们谈到了我们的投资者日，而我们继续谈论的仍然是明确的。虽然我们的游戏业务和未来图灵RTX的驱动力仍然在轨道上。但是，我们目前还没有提供全年的指导。
Q
在上一次财报电话会议上，您曾提到中国获取需求是存在一个逆风现象的。在3月中旬的分析师日，我认为Jen-Hsun已经提到团队已经开始看到更好的中国需求趋势可能会给予游戏禁令放松的立场。您是否预期中国游戏需求将继续向前发展，并且可能会谈到推动中国地理需求发展的一些动力？
A
我认为中国已经稳定下来。中国的游戏市场非常活跃，并且仍然充满活力。腾讯发布新游戏。我想你可能听说Epic商店现在在亚洲开放，游戏可以从西方购买。所以，中国有各种各样的积极迹象。中国和中国有大约3亿PC游戏玩家。人们期待它的成长。我们预计游戏玩家的总数将继续从全球1亿多PC游戏玩家增长到更多。
Q
作为后续行动，下半年游戏业务需求概况的很大一部分始终是AAA级游戏的阵容。显然，你们与所有的游戏开发者都有着非常密切的合作关系。新游戏的流程是怎样的呢？10月和11月期间推出的游戏总数将是多少？如何实时地知道交易评估呢？
A
这是季节性的下半年，我们期待看到一些精彩的比赛。我们不会为他们预先宣传任何其他游戏。但是，这是一个很棒的PC循环，因为它是控制台循环的结束。PC也是这些日子的行动所在。凭借Battle Royale和Esports以及如此多的社交活动，PC游戏生态系统真正充满活力。
我们与RTX的战略是带头并将世界推向Ray追踪。在这一点上，我认为可以相当安全地说，我们所采取的领导地位已经变成了一种将下一代游戏Ray追踪成为标准的运动。几乎每个游戏平台都必须有Ray跟踪。Microsoft DXR支持Ray跟踪，Unity支持光线跟踪，Epic支持Ray跟踪，EA等领先发布商皮克斯采用了RTX并支持Ray追踪和电影工作室，宣布他们正在使用RTX并将使用工件加速他们的电影渲染。因此，Adobe和Autodesk加入了RTX，这将为他们的内容和工具带来Ray追踪。所以，我认为在这一点上可以公平地说，Ray追踪是下一代，它将在全世界被采用。
Q
做出决定往往是为了获得指导而不仅仅是削减它。真的只是担心多长时间没有数据中心回归的现象吗？
A
当我们看到第一季度以及我们的指导时，我们明白这肯定是一个不同寻常的季度，我们认为这不是我们业务的真正代表。我们希望从未来的角度更好地了解我们的业务发展轨迹。我们仍然在体验我认为由于整体超大规模数据中心暂停的不确定性。我们相信这将延续到第二季度。假设我们的H2可能会比我们的整体H1更大。我们在各个层面的业务核心动态正是我们所期望的。
Q
作为一个后续行动，你能否为我们提供一些定性的，即使不是定量意义上的信息，例如7月份3.2亿美元的增量收入这样的。这种情况如何突破是数据中心可能会持续，而其余的增长来自游戏的思维?
A
当你考虑我们在第一季度和第二季度之间的增长时，我们确实期望在我们的游戏方面增加。我们确实希望我们的Nintendo交换机能够以相当大的数量再次启动。一旦我们进入第二季度，我们此时就预计我们的数据中心业务可能会增长。
Q
我跟进了数据中心业务。我希望你能提供一些见解，不仅是你所见到的超大规模客户，而且还有更多关于你的企业和惠普方面，尤其是超大规模方面。你们谈谈你从客户群中看到的停顿。当你与客户进行对话时，他们是否给你一个理由，说明他们为什么要暂停，太多的GPU和CPU库存等等？或者是，优化给他们额外的容量？他们对自己的业务有何警惕？或者它是以上所有的组合？
A
超大规模正在消化他们的能力。在这一点上，我认为很明显，在去年下半年，他们的容量有点过多。所以，每个人都停下来让自己有机会消化。但是，我们的推理业务做得很好。我们正在与全世界的CSP合作，以加速他们的推理模型。现在，由于我们称之为会话式AI的突破，最近推理活动刚刚脱离图表的原因。事实上，今天我想我今天刚看到它，但已经知道这项工作已有一段时间了。微软人工智能研究小组Harry Shum的小组今天宣布他们的多任务DNN，通用语言理解模型，它打破了所有地方的基准记录。
基本上，这意味着会话AI的三个基本组成部分。这是多语言DNN突破的语音识别，自然语言理解，它基于谷歌最近称之为BERT的一项工作。然后，文本到语音的所有主要部分的会话AI现在都放在一起。当然，它将继续发展，但这些模型是巨大的训练。如果微软的网络在GPU上接受过GPU培训，并且这些系统需要大量内存，那么这些模型需要花费大量时间来培训这些系统。因此，我们看到了会话式人工智能的全面突破，互联网公司希望让他们的AI更具会话性。这样您就可以通过电话和智能扬声器进行访问，并且几乎可以在任何地方使用AI。
我们在工业界所做的工作很有意义。从交通运输到医疗保健，零售到物流，工业，农业，几乎所有行业都采用人工智能。之所以这样，是因为他们收集了大量的数据，今天大约90％的数据是在两年前创建的，而且它是由世界各地的这些工业系统创建和收集。
因此，如果您想将这些数据用于工作，您可以使用我们的系统创建模型，我们的GPU用于培训，然后您可以将其一直延伸到边缘。在上一季度，我们开始谈论基于T4的企业服务器。这个在CSP上真正成功的推理引擎现在已经走到了边缘，我们将它们称为边缘服务器和企业服务器。而这些边缘系统将基本上即时进行AI。将数据一直移动到云端的数据太多了。您可能有数据主权问题，您希望具有非常非常低的延迟，可能需要具有多传感器融合功能，因此它更好地理解上下文。
例如，它所看到的和它听到的内容必须是和谐的。所以，你需要那种AI，那种边缘的传感器计算。有些人称之为智能优势。有些人称之为边缘计算，现在有了5G网络，我们看到了很多人对我们正在制作的边缘计算服务器感兴趣。这些是我们所看到的活动。
Q
作为游戏方面的快速跟进，可以描述游戏中的产品组合吗？你看到在本季度，你认为混合是导致毛利率同比下降的主要原因之一，尽管在后半段进入第二季度的高基数。您是否期望游戏中的SKU混合改善或保持不变？
A
我们的连续毛利率增长将受到我们更大的收入或更大的收入和更好的组合的影响。但是，我们将开始重新启动Nintendo交换机，其毛利率低于公司平均值，从而影响我们提供的第二季度毛利率指引。
由于我们期待今年剩余时间，我们认为混合和更高的收入将再次影响并可能提高我们全年的整体毛利率。
Q
在之前的言论和分析师日，我们已经谈了很多关于GeForce的内容。看起来云游戏将成为[83] [ph]的一个大话题。这是否是您通过云游戏进入市场的首选方式，您是否希望以非GeForce NOW方式将GPU出售给传统的云供应商？
A
是。我们的云游戏战略是将我们在GeForce游戏玩家的PC位置扩展到云端。我们建立网络的战略是与世界各地的电信公司建立合作伙伴关系。所以，我们将构建其中的一部分。在服务之上，我们拥有整个PC游戏堆栈，当我们托管服务时，我们将转向订阅模式。我们的电信公司希望在其边缘服务器上提供服务，而且他们中的许多人希望与他们的5G电信服务一起提供服务，以提供云游戏作为差异化因素。在所有PC暴露相对较低的不同国家，我们有机会将我们的平台扩展到数十亿PC游戏玩家。所以，这是我们的基本战略。我们还为所有云服务提供商提供我们的边缘服务器平台。谷歌在云端拥有NVIDIA GPU图形。亚马逊在云端拥有NVIDIA GPU图形和微软在云端拥有NVIDIA GPU图形。这些GPU对于云游戏和工作站图形以及光线跟踪也很棒。因此，该平台能够运行NVIDIA运行的所有内容，并且我们尝试将其放在每个数据中心和每个可能的区域的每个云中。
Q
你现在对PC游戏业务正常运营是否感到满意，当你看到第二季度的指导时，所有关于库存和比率的问题都会结束吗？或者您认为今年下半年的PC游戏业务的正常运行率是多少？在数据中心NVIDIA主导的培训市场推理听起来更加分散和竞争。框架层面上有很多关于软件编写的讨论。我们应该如何确信您的引导培训能够帮助您保持良好的领导和推理？
A
让我们从关于我们如何达到整体标准化游戏级别的问题的第一部分开始。当我们查看渠道中的整体库存时，我们认为这相对落后于我们。对于未来的发展，这不会是一个问题。展望未来，我们可能会在第二季度和第三季度之间达到标准化游戏水平，类似于我们在分析师日和季度开始时的讨论。
A
NVIDIA的战略是加速计算。它与加速器策略非常不同。例如，如果您正在构建智能麦克风，则需要一个用于语音识别ASR的加速器。我们公司专注于加速计算。其原因在于，世界上的软件体系真的很庞大，而且世界的软件体系在不断发展，人工智能已经无处不在。我们可能正处于人工智能的前几局。因此，软件数量和模型的大小将不得不继续发展。我们的加速计算平台旨在使计算机行业能够将今天存在的所有软件推向未来，无论是TensorFlow还是Caffe或PyTorch，还是像XGBoost这样的经典机器学习算法，它实际上是现在最流行的机器学习整体框架。并且有许多不同类型的经典算法，更不用说程序员所有的手写工程算法。并且那些算法和那些手工设计算法也希望与所有深度学习或其他经典机器学习算法混合在一起。这整个软件不能在单个功能加速器上运行。
如果您希望软件体在某些东西上运行，那么它必须具有足够的通用性。因此，我们所取得的平衡是我们发明了一种称为Tensor Core的东西，它可以让我们加速深度学习，达到光速。同时，它具有CUDA的灵活性，因此我们可以在人们已经开始看到RAPIDS的情况下提出经典机器学习中的所有内容，并且它被宣布被集成到云和其他地方的机器学习管道中。然后，还有所有高性能计算应用程序或计算机视觉算法，图像处理算法，即没有深度学习或机器学习的替代方案。因此，我们公司专注于加速计算。其原因在于人们希望在一个应用程序上运行的模型类型，让我们只使用一个应用程序，一个非常非常令人兴奋的应用程序，可对话的AI，您将不得不进行语音识别，您必须理解自然语言，以了解演讲的内容 ，您必须翻译成另一种语言。然后你必须做一些与推荐或搜索有关的事情，之后你必须将该推荐和搜索以及意图转换成语音。虽然其中一些可能是8位整数，但其中一些确实希望是16位浮点，因为它的开发状态可能想要在32位浮点。因此，混合精度特性和计算算法性质，我们方法的灵活性使得云提供商和开发AI应用程序的人员成为可能。
为了不必担心它运行的模型，我们运行每一个模型。如果它目前运行不好，我们会帮助你让它运行。因此，我们的架构的灵活性和深度学习中令人难以置信的性能实际上是一个很好的平衡，并允许客户轻松地部署它。所以，我们的策略与加速器非常不同。我认为目前我真正看到成功的唯一加速器是那些进入智能扬声器的加速器。肯定有很多人在谈论，但我认为真正的挑战是如何让它运行真正的工作负载。我们将继续在当前的战略中继续前进，并不断提高我们过去的标准。
Q
你说在数据中心内的推理和渲染都非常强烈，但我想这暗指像训练闪光加速片一样弱或甚至弱于整体。鉴于那些应该增加效率，我只是惊讶它下降那么多。这真的只是消化吗？我的意思你的竞争对手现在在这里运送一些零件？我的意思是我猜我们怎么才能相信我们还没有看到这个上限？我的意思是你认为考虑到轨迹，你可以退出高于之前峰值的那一年，我想你有点感觉至少给出了周期的定性前景。我想也许任何颜色，你都可以给我们任何这些将是非常有帮助的趋势。
A
我们的目标是许多超大规模肯定会购买它继续推进的分期付款。另外在培训方面; 绝对是他们需要云或内部使用的培训实例。我们确实相信，因为这会回来。我们相信，当我们展望未来时，他们需要对他们的大部分研究以及他们的许多工作量进行全面的深度学习。所以，不用担心。但是现在，我们确实看到了暂停。
A
当涉及到培训时，如果您的基础架构团队告诉您不要购买任何东西。受到影响的是上市时间和一些实验，让您更好地暂停和等待更长时间。然后，我认为对于计算机视觉类型的算法和推荐类型的算法那些姿势可能不是不可能的。然而，每个人现在跳跃的工作类型是自然语言理解和会话AI以及微软刚刚宣布的突破。如果你想跟上这一步，你将不得不购买更大的机器。我期待着这一点，我希望这种情况会发生。但是在去年第四季度和今年第一季度的后半段，我们确实看到了超大规模的暂停。但是，我不希望它持续下去。
Q
这是一个快速的跟进。我只是想在我们现在看到的中国背景下询问有关Mellanox的监管。我们如何衡量可能进一步恶化的风险，这种关系会在交易的监管方面蔓延。我们已经看到了这个空间中的一些其他大型交易。你对此有何看法？
A
此次收购将使全球数据中心无论是在美国还是在中国的其他地方，都能够更快地推进。现在我们将投资和建设基础设施技术，作为一个合并后的公司，我们将能够做得更好。因此，这对客户有利，对中国客户来说也很棒。我们谈论的两个问题是不同的。一个与竞争有关，关于我们对市场竞争的收购。另一个与贸易有关。所以，这两件事情只是不同。在我们的特殊情况下，我们为中国市场带来了如此多的价值。我相信市场会看到这一点。
Q
我想问一个关于数据中心业务的非云部分的问题。如果你考虑一下你在企业虚拟化和HPC中看到的趋势，以及你在RAPIDS所做的所有工作，渲染等等。您是否可以通过今天对您业务的这一部分的可见性进行讨论，我认为这大约是混合的50％，所以在2019年您有信心可以增长的作品，并且可以欣赏任何细节。
A
我们预计会在2019年增长。我们的很多T4推理工作都与人们称之为边缘计算有关，而且必须在边缘完成，因为否则将传输到云的数据量太多， 由于数据主权问题和数据隐私问题而在边缘完成。它必须在边缘完成，因为延迟要求确实非常高。它必须基本上像反射一样作出反应并做出预测或立即提出建议或停止机械。因此，我们在T4推理中所做的很多工作部分在云端，很多都处于边缘。企业的T4服务器已经公布，我猜大约在本季度的一半时间内，OEM们对此感到非常兴奋，因为世界上想要进行数据分析的公司数量，预测数据分析非常大。并且数据的大小正在显着增长，随着摩尔定律的结束。因此，我们一直在努力构建从新的内存架构和存储架构到计算中间件的软件堆栈，它被称为RAPIDS。正如您所看到的那样，各种各样的公司都希望能够采用该开源软件并在我们的GPU上的自己的数据中心运行。因此，我预计今年企业大数据分析或边缘计算的企业方面对我们来说都是一个非常好的增长动力。
Q
作为一个跟进，真正快速汽车。这是一项业务，你谈到了更多的研发重点。但很明显，我认为这令人惊讶，那里的知名度如何，以及我们应该如何看待今年下半年的增长轨迹？
A
我们的汽车战略有几个组成部分。我们的工程师和他们的工程师必须共同开发自动驾驶汽车。然后还有其他三个组件; 这是人工智能计算基础设施的组成部分，我们称之为DGX和/或任何包含用于开发AI的GPU的OEM服务器。这些车每张测试卡每天收集几兆字节。所有这些数据都必须通过数据中心提供电源并进行处理。因此，我们拥有人们可以使用的DGX基础设施。所以，我们在那里看到了很多成功。我们刚刚在上个季度宣布了一个名为Constellation的新基础架构，它可以让您在数据中心内实际驱动成千上万的测试车。并且它们都经历了伪随机随机或定向场景，允许您测试不可测试的场景或对以前的场景进行回归，我们称之为Constellation。最后，在开车几年之后，我们会将电脑安装在车内，我们称之为驱动器。
因此，这些是我们在汽车行业中拥有的四个机会组成部分。我们在中国做得很好。有大量的电动汽车正在创建，世界各地的机器人出租车开发主要使用NVIDIA技术。我们最近宣布与丰田合作。但这是一个领域是我们称之为边缘机器人和计算的更大空间的冰山一角。但是如果你考虑一下自动驾驶汽车的基本计算管道，它与智能零售或计算医疗仪器的未来没有什么不同，农业，工业检测交付无人机基本上都使用基本相同的技术。因此，这就是我们为更大的空间所做的基础工作，人们将智能称为边缘计算。
Q
第一个问题是关于笔记本电脑，只是为了澄清今年与您的期望有什么不同，仅仅因为原始设备制造商没有推出您期望的新型号，或者仅仅是单位数量。然后，继续跟进。当你进入今年下半年时，你的信心水平是多少？
A
在第二季度，我们不得不在原始设备制造商处理一些CPU短缺问题。它正在改善，但最初的坡道将受到影响。因此，CPU缺乏情况已被相当广泛地描述，这影响了我们的初始增长。我们预计它不会影响我们的未来发展。我们创建的新型游戏笔记本电脑Max-Q使得真正令人惊叹的游戏性能成为可能。这些采用Max-Q设计的新一代笔记本电脑和超高能效的图灵GPU相结合，使原始设备制造商能够制造出价格低至799美元的笔记本电脑，并且一直非常令人愉悦。使用RTX 2080和4K显示器，令人难以置信。
而Max-Q设计方法的发明以及我们去年宣布的所有软件，我们认为去年，我们有大约40个笔记本电脑或许比这还要少一点。今年，我们有不同的笔记本电脑，这些笔记本电脑由不同地区的不同OEM厂商设计。所以，我认为今年对于笔记本来说将是相当成功的一年。它也是最成功的消费者PC部分。这是增长最快的部分。它在很大程度上被渗透，因为在Max-Q出现之前，设计一款兼具性能和体验的笔记本电脑并不是一个游戏玩家想拥有的东西。最后，我们已经能够解决这个困难的难题并创建一个功能强大的游戏机，这些游戏机位于笔记本内部，非常适合拥有和随身携带。所以，这将是一个真正的快速增长的细分市场，所有的OEM都知道都知道它，这就是为什么他们投入了大量的精力来创造所有这些不同类型的设计和款式，尺寸和形状，我们有100图灵GPU笔记本电脑游戏电脑正在崛起。
Q
作为后续行动，我只想跟进汽车市场上的一些先前问题。我们一直在谈论它。显然，设计周期很长，所以你确实有一些可见性，我想问题是，我们什么时候可以预期明年汽车收入的加速。然后，就美元贡献而言，这将是什么驱动因素？我假设一些二级加上你一直在谈论的东西最有可能在那里给出了原因，如果你能确认一下并且只是对驾驶者的期望给出一些细节？
A
是的。2级以上称为2020年，2021年末或2022年。我会说2019年是处于非常早期的机器人时期，明年机器人出租车的数量大大增加2021机器人出租车的更大量。由于传感器分辨率，传感器分辨率和冗余，计算冗余和算法的丰富程度，ASP差异，你投入机器人出租车的计算量，所有这些都可能是一个数量级加上计算，所以,经济学会反映出来。因此，机器人出租车有点像明年，一年又一年，然后将2+级视为2021年，2022年。总的来说，请记住我们的经济学来自四个不同的部分。所以有它的NRE组件。有AI开发基础设施，计算基础设施的一部分，它的模拟部分叫Constellation，然后是汽车的经济学。所以，我们刚刚宣布Constellation，围绕它的热情真的很棒。没有人应该运送任何他们不模拟的东西。而且我的期望是数我的期望是数十亿英里将在它们发货之前很长时间内在模拟器内进行模拟。这对Constellation来说是一个很好的机会。
Q
你在许多论坛中说过，这个过程指向7纳米整个业务的新流程并不足以采用平台方法，我同意这一点。但是，也许您可以谈谈您的产品计划，至少在游戏业务和培训加速器计划中围绕7纳米特许经营一般？我想知道是否可能会等待其中的一些产品，或者至少这些产品的预期可能会引起一些暂停。其次，科莱特也许你可以通过你的期望来谈谈我们。我知道在业务的某些部分缺乏对收入的可见性，也许你可以在今年余下时间谈论OpEx趋势，你可能会有更多的见解。
A
Q4和Q1的全部原因归因于加密货币导致的渠道供过于求，实际上与图灵无关。图灵比Pascal更快开始。它继续比Pascal更快。因此，游戏中的暂停现在已经过去了，我们正处于游戏的增长轨道上，RTX已经在Ray追踪方面处于领先地位，现在将成为基本上每个主要平台和软件的下一代游戏支持的标准 这个星球上的提供者。我们的笔记本电脑增长将会非常好，因为我们发明的Max-Q设计以及最后几个季度也与季节性放缓相交叉，构建了任天堂的季节性构建切换，我们将回到正常的构建周期。正如科莱特早些时候在第二季度和第三季度之间所说的那样，我们将恢复正常的游戏水平。所以我们在图灵开始了一个很好的开始。
在今年下半年，我们将完全从上到下，我们的图灵架构涵盖从179到高性能的所有内容。我们在每个单一价位都拥有最优惠的性价比和最佳GPU。所以，我认为我们的状态非常好。在流程说明方面，我们倾向于使用TSMC设计自己的流程。如果你看一下我们的流程并测量它的能源效率，它就会脱离图表。事实上，如果你把我们的图灵和你的7纳米GPU的能效进行比较，它是无与伦比的。事实上，世界上7纳米的GPU已经存在，并且很容易实现并将性能和能效与我们当前的GPU之一进行比较。因此，我们工程团队真正关注的是设计一个对我们有意义的流程，并创建一个节能的架构。这两件事的结合使我们能够保持领导地位。否则，我们肯定会购买现成的工艺，但我们希望做的远不止这些。
A
关于今年剩余时间的OpEx轨迹的第二个问题。我们仍然按照我们的想法，在非财务会计准则的基础上以较高的个位数离开本财年的同比增长和整体运营支出。我们可能会看到那里的季度环比增长。但是我们的年增长率开始下降，因为我们不会以过去一年的速度增长。但是，我相信我们正在按计划实现这一目标。
总结
我们专注于推动三项增长战略。首先，RTX光线追踪。现在很清楚，光线追踪是游戏和数字设计的未来。NVIDIA RTX在Microsoft DXR，Epic，Unity，Adobe和Autodesk的支持下处于领先地位。像EA这样的游戏发行商，像皮克斯这样的电影制片厂，行业支持一直很棒。其次，加速计算和人工智能计算，超大规模支出的暂停将会过去。加速计算和人工智能是当今计算领域最大的力量，而NVIDIA正在引领这些运动。对于5G或行业而言，无论是云计算还是企业或人工智能，NVIDIA都是从云端到边缘的可扩展架构，是业界构建人工智能的焦点平台。第三个机器人，一些称之为嵌入式AI，一些边缘AI或自动机器。相同的计算架构用于自动驾驶汽车，拾取和放置机器人手臂，交付无人机和智能零售商店。每个移动的机器或机器观察其他移动的东西，无论是驱动程序还是无人驾驶都将具有机器人和AI功能。我们的战略是创建一个端到端平台，将NVIDIA的DGX AI计算基础架构扩展到NVIDIA Constellation仿真到NVIDIA AGX嵌入式AI计算。
