Рейтинг продажів виробників напівпровідників за 2 квартал 2023 р.
14 серпня 2023 року американська дослідницька компанія Semiconductor Intelligence оголосила рейтинг 15 найбільших продажів виробників напівпровідників у другому кварталі (Q2) 2023 року.
Однак я (Такаші Юноуе) розчарований цим рейтингом. Причина в тому, що рейтинг TSMC на Тайвані (Китай) невідомий, тому я переглянув дані фінансового звіту TSMC і додав їх до рейтингу інтелектуальних напівпровідників (рис. 1).
Малюнок 1. Топ-15 виробників напівпровідників за обсягом продажів (перший і другий квартали 2023 р.) Джерело: автор на основі даних фінансового звіту Semiconductor Intelligence та TSMC
Судячи з результатів, перше місце – TSMC, друге – Intel, третє – Samsung, четверте – Nvidia, п’яте – Broadcom, шосте – Qualcomm (четверте і п’яте місця прогнозують ).
Серед японських виробників Renesas Electronics, яка має потужний автомобільний напівпровідниковий бізнес, займає 15 місце, але Kioxia, яка виробляє NAND, здається, випала з топ-15.
Примітно, що з першого кварталу 2023 року по другий квартал Nvidia зросла на 69,2%. Nvidia використовує для своїх книг фінансовий рік (ФР), а не календарний (КГ) (рис. 2). Таким чином, оголошення про прибутки буде оголошено через місяць після того, як Intel і Samsung оголосить свої прибутки в CY. В результаті продажі Nvidia в рейтингу Semiconductor Intelligence записані як «прогноз».
Рисунок 2. Різниця між FY (фінансовий рік) і CY (календарний рік) NVIDIA
Тож де насправді займає Nvidia? Це справді четверте місце?
У цій статті ми спочатку досліджуємо квартальні дані про продажі Nvidia. Далі я спробую порівняти продажі з трьома провідними виробниками напівпровідників: TSMC, Intel, Samsung і Nvidia. Крім того, причиною стрімкого зростання продажів Nvidia є вибухове поширення генеративного ШІ, такого як відкритий ШІ «ChatGPT», випущений 30 листопада 2022 року. На додаток до цього я також розповім про те, що Nvidia може в майбутньому відігравати провідну роль у рейтингах продажів виробників напівпровідників.
Порівняння між трьома основними виробниками напівпровідників і Nvidia
На малюнку 3 показано тенденції квартальних продажів і операційного прибутку Nvidia. Як згадувалося в попередньому розділі, Nvidia використовує свій фінансовий рік (ФР) для звітування про свої результати. Таким чином, перший квартал 2024 року – з лютого по квітень 2023 року, другий квартал 2024 року – з травня по липень 2023 року, а прогноз NVIDIA на третій квартал 2024 року – з серпня по жовтень 2023 року.
Рисунок 3 Квартальні продажі та операційний дохід NVIDIA (прогнози NVIDIA за 3 квартал 2024 року) Джерело: фінансовий звіт NVIDIA
Знову поглянувши на малюнок 3, квартальні продажі зросли з 7,2 мільярда доларів США в першому кварталі 2024 року (з лютого 2023 року по квітень 2023 року) до 13,5 мільярда доларів США в другому кварталі 2024 року (з травня по липень 2023 року). Ви бачите, що масштаб подвоївся.
Як нам порівняти цю Nvidia у фінансовому році з TSMC, Intel і Samsung, які осідають на CY? Оскільки важко проводити узгоджені порівняння в часі, для CY, як-от TSMC, продажі відображаються в березні, червні, вересні та грудні, які є останніми місяцями квартальних фінансових результатів. Я створив діаграму продажів за квітень, липень, жовтень і січень (рис. 4).
Малюнок 4 Квартальні продажі Intel, Samsung, TSMC і Nvidia (намальовані в кінці звітного періоду кожної компанії) Джерело: підготовка автора на основі фінансових звітів кожної компанії
Intel утримувала перше місце до березня 2017 року, але Samsung, яка стрімко зростала завдяки міхуру пам’яті, підскочила на перше місце з червня 2017 року по вересень 2018 року. Однак потім настав спад пам’яті, і Intel повернулася на перше місце після грудня 2018 року.
Деякий час після цього Intel була номером один, а Samsung – номером другим. Однак, коли особливий попит через новий коронавірус почав падати у 2022 році, продажі Intel стрімко впали після грудня 2021 року, Samsung – після червня 2022 року, а TSMC, яка стабільно зростала з 2019 року, перевершила цей показник у вересні 2022 року. Компанія підскочила до першого місця. Продажі TSMC також різко впали з грудня 2022 року.
У цьому випадку продажі Nvidia значно зросли з квітня 2023 року по липень того ж року. Хоча час розрахунку відрізняється на один місяць і не може бути прямо порівняний, як показано на малюнку 4, приблизно з червня по липень 2023 року, TSMC посідає перше місце, Nvidia — друге, Intel — третє, а Samsung — четверте.
Крім того, якщо продажі TSMC продовжуватимуть падати після вересня 2023 року, для Nvidia, продажі якої, як очікується, у жовтні того ж року досягнуть 16 мільярдів доларів США, не буде фантазією стрибнути на вершину списку. Якщо це станеться, Nvidia, заснована в 1993 році, вперше в історії стане напівпровідниковою компанією №1 за доходами.
Але що є рушійною силою швидкого прогресу Nvidia?
Вибухове поширення ChatGPT
ChatGPT, випущений Open AI 30 листопада 2022 року, швидко набув популярності в усьому світі. Час, потрібний для досягнення 100 мільйонів активних користувачів, Facebook – 54 місяці, X (старий Twitter) – 49 місяців, Instagram – 30 місяців, LINE – 19 місяців, TikTok – 9 місяців, ChatGPT говорить лише про два місяці.
Його ефективність також швидко покращилася. У січні 2023 року відповідь на випускному іспиті MBA була оцінена як B (прохідний рівень). У лютому того ж року відсоток правильних відповідей на американському медичному кваліфікаційному іспиті досяг прохідної межі. У вересні він потрапив до 10% найкращих кваліфікаційних іспитів адвокатів США, досягнувши рівня складання японського національного медичного іспиту за останні п’ять років.
Захоплення генеративним штучним інтелектом, яке почалося з ChatGPT, безмежне. Відтоді високотехнологічні компанії почали розробляти генеративний штучний інтелект. Це покоління штучного інтелекту використовує напівпровідник під назвою графічний процесор (GPU). Nvidia є монополістом у галузі GPU.
Ось, що таке генеративний штучний інтелект і як він працює? Яку роль відіграє GPU?
ChatGPT має два кроки
Малюнок 5 Ми пояснимо механізм ШІ, створений ChatGPT та іншими. Етапи генеративного штучного інтелекту поділяються на дві фази: навчання та міркування.
Малюнок 5 Генеративний принцип ШІ та використовуваний напівпровідник ШІ (графічний процесор NVIDIA)
По-перше, завантажте великі дані, такі як текстові дані та дані зображень, в Інтернеті на сервер, оснащений напівпровідниками штучного інтелекту, такими як графічні процесори NVIDIA (надалі – сервер штучного інтелекту). У той час напівпровідники зі штучним інтелектом, такі як графічні процесори, навчатимуться на даних.
Потім, коли користувач пише запитання в чаті, генеративний ШІ, що працює на сервері ШІ, робить висновки та дає відповідь. У той час графічні процесори Nvidia та інші напівпровідники штучного інтелекту використовувалися для висновків на серверах штучного інтелекту.
З цього ми бачимо, що генеративний ШІ можна назвати «як програмне забезпечення», яке працює на напівпровідниках ШІ (таких як графічні процесори Nvidia), встановлених на серверах ШІ.
Поширення та масштабування генеративного штучного інтелекту, такого як ChatGPT, безмежні. В результаті на ринку напівпровідників проблема нестачі GPU Nvidia стає все більш серйозною. У цьому випадку високотехнологічні компанії, що розробляють генеративний штучний інтелект, змагаються, щоб зібрати якомога більше графічних процесорів Nvidia.
Графічні процесори Nvidia бувають багатьох типів, але найбільш затребуваними є 7-нм A100 від TSMC (10 000 доларів кожен) і H100 (40 000 доларів кожен). Незалежно від того, наскільки це дорого, враховуючи, що одна пам’ять DRAM коштує 10 доларів, процесор Apple для iPhone – 100 доларів, а процесор для ПК від Intel – 200 доларів, я ніколи не бачив, щоб графічний процесор коштував від 10 000 до 40 000 доларів, його не існує. Смішно дорога порада.
Швидко зростаючий попит центрів обробки даних на графічний процесор зі штучним інтелектом
На малюнку 6 показано квартальні продажі NVIDIA за бізнес-сферами. Спочатку графічні процесори Nvidia були напівпровідниками, розробленими для ігрових консолей. Як ви можете бачити на малюнку 6, продажі ігрових графічних процесорів є найбільшими приблизно до 2020 фінансового року (насправді до 2019).
Рисунок 6 Квартальні продажі Nvidia за бізнес-сферами
У таких випадках було виявлено, що графічні процесори, здатні паралельно обробляти велику кількість зображень, найкраще підходять для напівпровідників ШІ. На моїй пам’яті приблизно з 2016 по 2018 рік графічні процесори Nvidia часто використовувалися в напівпровідниках штучного інтелекту для автономного водіння автомобілів.
Однак, як видно з рисунка 6, обсяг продажів автомобільних графічних процесорів не такий великий. Причина в тому, що повністю автономне керування автомобілями ще не стало популярним, а піонери автономного водіння на чолі з Tesla в Сполучених Штатах почали розробляти власні напівпровідники ШІ для повністю автономних транспортних засобів.
Приблизно з 2023 фінансового року (насправді з 2022) продажі внутрішніх графічних процесорів Nvidia для серверів штучного інтелекту центрів обробки даних швидко зростатимуть. Продажі GPU для серверів зі штучним інтелектом різко зростуть у 2024 фінансовому році (фактично 2023).
Завдяки сплеску попиту на графічні процесори для серверів зі штучним інтелектом доходи Nvidia (приблизно) перевищили Intel і Samsung і наблизилися до TSMC. Якщо такий імпульс збережеться, TSMC може його випередити.
З 2010 року Intel, Samsung і TSMC, які займають найбільше продажів напівпровідників, відомі як «велика трійка». Однак Nvidia раптово вступила в боротьбу за перше місце. У майбутньому Nvidia може стати компанією №1 з продажу напівпровідників. Очевидно, час Nvidia настав.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
ChatGPT «в повітрі», як настала ера Nvidia?
Перше джерело: Semiconductor Industry Perspective
Автор: Такаші Юноуе
Рейтинг продажів виробників напівпровідників за 2 квартал 2023 р.
14 серпня 2023 року американська дослідницька компанія Semiconductor Intelligence оголосила рейтинг 15 найбільших продажів виробників напівпровідників у другому кварталі (Q2) 2023 року.
Однак я (Такаші Юноуе) розчарований цим рейтингом. Причина в тому, що рейтинг TSMC на Тайвані (Китай) невідомий, тому я переглянув дані фінансового звіту TSMC і додав їх до рейтингу інтелектуальних напівпровідників (рис. 1).
Судячи з результатів, перше місце – TSMC, друге – Intel, третє – Samsung, четверте – Nvidia, п’яте – Broadcom, шосте – Qualcomm (четверте і п’яте місця прогнозують ).
Серед японських виробників Renesas Electronics, яка має потужний автомобільний напівпровідниковий бізнес, займає 15 місце, але Kioxia, яка виробляє NAND, здається, випала з топ-15.
Примітно, що з першого кварталу 2023 року по другий квартал Nvidia зросла на 69,2%. Nvidia використовує для своїх книг фінансовий рік (ФР), а не календарний (КГ) (рис. 2). Таким чином, оголошення про прибутки буде оголошено через місяць після того, як Intel і Samsung оголосить свої прибутки в CY. В результаті продажі Nvidia в рейтингу Semiconductor Intelligence записані як «прогноз».
Тож де насправді займає Nvidia? Це справді четверте місце?
У цій статті ми спочатку досліджуємо квартальні дані про продажі Nvidia. Далі я спробую порівняти продажі з трьома провідними виробниками напівпровідників: TSMC, Intel, Samsung і Nvidia. Крім того, причиною стрімкого зростання продажів Nvidia є вибухове поширення генеративного ШІ, такого як відкритий ШІ «ChatGPT», випущений 30 листопада 2022 року. На додаток до цього я також розповім про те, що Nvidia може в майбутньому відігравати провідну роль у рейтингах продажів виробників напівпровідників.
Порівняння між трьома основними виробниками напівпровідників і Nvidia
На малюнку 3 показано тенденції квартальних продажів і операційного прибутку Nvidia. Як згадувалося в попередньому розділі, Nvidia використовує свій фінансовий рік (ФР) для звітування про свої результати. Таким чином, перший квартал 2024 року – з лютого по квітень 2023 року, другий квартал 2024 року – з травня по липень 2023 року, а прогноз NVIDIA на третій квартал 2024 року – з серпня по жовтень 2023 року.
Знову поглянувши на малюнок 3, квартальні продажі зросли з 7,2 мільярда доларів США в першому кварталі 2024 року (з лютого 2023 року по квітень 2023 року) до 13,5 мільярда доларів США в другому кварталі 2024 року (з травня по липень 2023 року). Ви бачите, що масштаб подвоївся.
Як нам порівняти цю Nvidia у фінансовому році з TSMC, Intel і Samsung, які осідають на CY? Оскільки важко проводити узгоджені порівняння в часі, для CY, як-от TSMC, продажі відображаються в березні, червні, вересні та грудні, які є останніми місяцями квартальних фінансових результатів. Я створив діаграму продажів за квітень, липень, жовтень і січень (рис. 4).
Intel утримувала перше місце до березня 2017 року, але Samsung, яка стрімко зростала завдяки міхуру пам’яті, підскочила на перше місце з червня 2017 року по вересень 2018 року. Однак потім настав спад пам’яті, і Intel повернулася на перше місце після грудня 2018 року.
Деякий час після цього Intel була номером один, а Samsung – номером другим. Однак, коли особливий попит через новий коронавірус почав падати у 2022 році, продажі Intel стрімко впали після грудня 2021 року, Samsung – після червня 2022 року, а TSMC, яка стабільно зростала з 2019 року, перевершила цей показник у вересні 2022 року. Компанія підскочила до першого місця. Продажі TSMC також різко впали з грудня 2022 року.
У цьому випадку продажі Nvidia значно зросли з квітня 2023 року по липень того ж року. Хоча час розрахунку відрізняється на один місяць і не може бути прямо порівняний, як показано на малюнку 4, приблизно з червня по липень 2023 року, TSMC посідає перше місце, Nvidia — друге, Intel — третє, а Samsung — четверте.
Крім того, якщо продажі TSMC продовжуватимуть падати після вересня 2023 року, для Nvidia, продажі якої, як очікується, у жовтні того ж року досягнуть 16 мільярдів доларів США, не буде фантазією стрибнути на вершину списку. Якщо це станеться, Nvidia, заснована в 1993 році, вперше в історії стане напівпровідниковою компанією №1 за доходами.
Але що є рушійною силою швидкого прогресу Nvidia?
Вибухове поширення ChatGPT
ChatGPT, випущений Open AI 30 листопада 2022 року, швидко набув популярності в усьому світі. Час, потрібний для досягнення 100 мільйонів активних користувачів, Facebook – 54 місяці, X (старий Twitter) – 49 місяців, Instagram – 30 місяців, LINE – 19 місяців, TikTok – 9 місяців, ChatGPT говорить лише про два місяці.
Його ефективність також швидко покращилася. У січні 2023 року відповідь на випускному іспиті MBA була оцінена як B (прохідний рівень). У лютому того ж року відсоток правильних відповідей на американському медичному кваліфікаційному іспиті досяг прохідної межі. У вересні він потрапив до 10% найкращих кваліфікаційних іспитів адвокатів США, досягнувши рівня складання японського національного медичного іспиту за останні п’ять років.
Захоплення генеративним штучним інтелектом, яке почалося з ChatGPT, безмежне. Відтоді високотехнологічні компанії почали розробляти генеративний штучний інтелект. Це покоління штучного інтелекту використовує напівпровідник під назвою графічний процесор (GPU). Nvidia є монополістом у галузі GPU.
Ось, що таке генеративний штучний інтелект і як він працює? Яку роль відіграє GPU?
ChatGPT має два кроки
Малюнок 5 Ми пояснимо механізм ШІ, створений ChatGPT та іншими. Етапи генеративного штучного інтелекту поділяються на дві фази: навчання та міркування.
По-перше, завантажте великі дані, такі як текстові дані та дані зображень, в Інтернеті на сервер, оснащений напівпровідниками штучного інтелекту, такими як графічні процесори NVIDIA (надалі – сервер штучного інтелекту). У той час напівпровідники зі штучним інтелектом, такі як графічні процесори, навчатимуться на даних.
Потім, коли користувач пише запитання в чаті, генеративний ШІ, що працює на сервері ШІ, робить висновки та дає відповідь. У той час графічні процесори Nvidia та інші напівпровідники штучного інтелекту використовувалися для висновків на серверах штучного інтелекту.
З цього ми бачимо, що генеративний ШІ можна назвати «як програмне забезпечення», яке працює на напівпровідниках ШІ (таких як графічні процесори Nvidia), встановлених на серверах ШІ.
Поширення та масштабування генеративного штучного інтелекту, такого як ChatGPT, безмежні. В результаті на ринку напівпровідників проблема нестачі GPU Nvidia стає все більш серйозною. У цьому випадку високотехнологічні компанії, що розробляють генеративний штучний інтелект, змагаються, щоб зібрати якомога більше графічних процесорів Nvidia.
Графічні процесори Nvidia бувають багатьох типів, але найбільш затребуваними є 7-нм A100 від TSMC (10 000 доларів кожен) і H100 (40 000 доларів кожен). Незалежно від того, наскільки це дорого, враховуючи, що одна пам’ять DRAM коштує 10 доларів, процесор Apple для iPhone – 100 доларів, а процесор для ПК від Intel – 200 доларів, я ніколи не бачив, щоб графічний процесор коштував від 10 000 до 40 000 доларів, його не існує. Смішно дорога порада.
Швидко зростаючий попит центрів обробки даних на графічний процесор зі штучним інтелектом
На малюнку 6 показано квартальні продажі NVIDIA за бізнес-сферами. Спочатку графічні процесори Nvidia були напівпровідниками, розробленими для ігрових консолей. Як ви можете бачити на малюнку 6, продажі ігрових графічних процесорів є найбільшими приблизно до 2020 фінансового року (насправді до 2019).
У таких випадках було виявлено, що графічні процесори, здатні паралельно обробляти велику кількість зображень, найкраще підходять для напівпровідників ШІ. На моїй пам’яті приблизно з 2016 по 2018 рік графічні процесори Nvidia часто використовувалися в напівпровідниках штучного інтелекту для автономного водіння автомобілів.
Однак, як видно з рисунка 6, обсяг продажів автомобільних графічних процесорів не такий великий. Причина в тому, що повністю автономне керування автомобілями ще не стало популярним, а піонери автономного водіння на чолі з Tesla в Сполучених Штатах почали розробляти власні напівпровідники ШІ для повністю автономних транспортних засобів.
Приблизно з 2023 фінансового року (насправді з 2022) продажі внутрішніх графічних процесорів Nvidia для серверів штучного інтелекту центрів обробки даних швидко зростатимуть. Продажі GPU для серверів зі штучним інтелектом різко зростуть у 2024 фінансовому році (фактично 2023).
Завдяки сплеску попиту на графічні процесори для серверів зі штучним інтелектом доходи Nvidia (приблизно) перевищили Intel і Samsung і наблизилися до TSMC. Якщо такий імпульс збережеться, TSMC може його випередити.
З 2010 року Intel, Samsung і TSMC, які займають найбільше продажів напівпровідників, відомі як «велика трійка». Однак Nvidia раптово вступила в боротьбу за перше місце. У майбутньому Nvidia може стати компанією №1 з продажу напівпровідників. Очевидно, час Nvidia настав.