东兴证券研究报告指出,数据中心业务是英伟达近年来增长的核心引擎。2024财年,数据中心业务营收超过470亿美元,占总营收比例高达78%,较2022财年的约45%提升超30个百分点。2019年以69亿美元收购Mellanox是关键的转折点,使英伟达从GPU供应商升级为数据中心级全栈计算平台。2025财年Q1数据中心收入达226亿美元,同比增长428%。本文基于东兴证券报告,系统分析英伟达数据中心业务的增长路径、技术布局与持续性。
数据中心业务的崛起——从游戏为主到算力为王
英伟达的传统优势领域是游戏显卡(GeForce系列),2015年前游戏业务常年贡献超过50%的营收。2015年后,随着分析式AI的兴起,数据中心业务开始加速增长。2019年,英伟达以69亿美元收购数据互连公司Mellanox,这是其数据中心业务的历史性转折。Mellanox提供高性能网络互连技术(InfiniBand和以太网),收购后英伟达能够优化整个数据中心的计算、网络和存储堆栈,实现GPU与互连技术的深度协同。
收购Mellanox后,数据中心业务营收从2019年的约30亿美元增长至2024年的超470亿美元,年均复合增长率约99.79%。营收占比从27%跃升至78%。英伟达创始人黄仁勋表示,未来的数据中心将被构建为拥有数万个计算节点的巨型计算引擎,英伟达的GPU与Mellanox互连技术相结合,可帮助客户实现更高性能和利用率,降低运营成本。
收购Mellanox后,数据中心业务营收从2019年的约30亿美元增长至2024年的超470亿美元,年均复合增长率约99.79%。营收占比从27%跃升至78%。英伟达创始人黄仁勋表示,未来的数据中心将被构建为拥有数万个计算节点的巨型计算引擎,英伟达的GPU与Mellanox互连技术相结合,可帮助客户实现更高性能和利用率,降低运营成本。
技术架构——GPU+DPU+CPU三位一体
英伟达数据中心平台由三种核心芯片架构构建:Hopper GPU(用于加速计算)、Grace CPU(用于高性能处理)和BlueField DPU(用于数据处理和网络卸载)。三种芯片协同工作,覆盖了现代数据中心对算力、数据处理和网络互联的全部需求。
2020年发布的Ampere架构A100 GPU在深度学习训练和推理方面表现出色,成为ChatGPT模型训练的基础硬件。2022年发布的Hopper架构H100性能较A100提升约4.5倍,进一步巩固了英伟达在AI训练市场的领先地位。2024年,英伟达持续推出新一代架构,保持技术代际领先。据半导体分析公司TechInsights数据,2023年Nvidia数据中心GPU出货量达376万台,市场占比98%,近乎垄断。
2020年发布的Ampere架构A100 GPU在深度学习训练和推理方面表现出色,成为ChatGPT模型训练的基础硬件。2022年发布的Hopper架构H100性能较A100提升约4.5倍,进一步巩固了英伟达在AI训练市场的领先地位。2024年,英伟达持续推出新一代架构,保持技术代际领先。据半导体分析公司TechInsights数据,2023年Nvidia数据中心GPU出货量达376万台,市场占比98%,近乎垄断。
需求驱动因素——生成式AI引爆算力需求
2022年末ChatGPT发布,两个月内月活用户过亿,其训练至少调用10000个英伟达A100显卡。生成式AI大模型对并行计算的海量需求使数据中心业务迎来爆发式增长。2024财年Q4数据中心收入184亿美元,占公司总营收的83.26%。2025财年Q1数据中心收入创下226亿美元记录,环比增长22.83%,同比增长428.04%。
需求来源日益多元化。大型云服务提供商、GPU专业提供商、企业软件和互联网公司持续采购AI算力;以汽车、金融服务、医疗保健为首的垂直行业也达到数十亿美元规模。英伟达数据中心平台正从AI训练向推理、边缘计算等场景延伸,增长持续性较强。
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需求来源日益多元化。大型云服务提供商、GPU专业提供商、企业软件和互联网公司持续采购AI算力;以汽车、金融服务、医疗保健为首的垂直行业也达到数十亿美元规模。英伟达数据中心平台正从AI训练向推理、边缘计算等场景延伸,增长持续性较强。
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| 财年 | 数据中心营收(亿美元) | 占总营收比例 | 同比增速 |
|---|---|---|---|
| 2019 | 约30 | 27% | — |
| 2022 | 约100 | 约45% | — |
| 2023 | 约150 | 约56% | 约41% |
| 2024 | 超470 | 78% | 约217% |
| 2025Q1 | 226 | 约87% | 428% |
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