NVIDIA 最新財報（FY2Q24）顯示，資料中心業務達 103.2 億美元，季成長率 141%，年成長率更高達 171%，且 NVIDIA 看好後續成長力道。TrendForce 認為，NVIDIA 高營收成長動力來自資料中心 AI 伺服器解決方案，主力產品有 AI 加速晶片 GPU、AI 伺服器參考架構 HGX 等，均為大型資料中心的 AI 基礎設施。
TrendForce預期，NVIDIA將進一步整合軟硬體資源，更細緻將高階及中低階GPU AI加速晶片，與各ODM或OEM綁定合作軟硬體系統認證模式。除了加速CSP雲端AI伺服器基礎設施布建，也和VMware等合作Private AI Foundation等方案，將觸角延伸至邊緣企業AI伺服器市場，以支撐今明兩年資料中心業務穩定成長。
Cloud AI強勁需求驅動，NVIDIA資料中心業務占比超過76%
NVIDIA近年積極布局資料中心業務，FY4Q22資料中心業務營收約占42.7%，尚落後Gaming業務營收約2個百分點，FY1Q23後正式超越Gaming業務，占比逾45%。今年起各大CSP大舉投資ChatBOT及公有雲各種AI服務基礎設施後，NVIDIA更直接受惠，FY2Q24資料中心業務營收占比一舉突破76%。
NVIDIA將分攻雲端及邊緣資料中心AI應用市場
TrendForce觀察，預估NVIDIA高階GPU產品銷售策略，將於下半年後轉變，原高階AI伺服器主打搭載A100及H100，市場需求大好下，改成主攻售價更高的H100，才能有效刺激資料中心營收向上。
中階GPU方面，以近期L40s為主打方案，有幾個策略意義。首先，高階H100系列受限於CoWoS、HBM等產能有限，L40s搭配GDDR記憶體，不須CoWoS封裝，可加速導入中階AI伺服器市場，補足A100 PCIe介面對企業客戶需求缺口。
其次，L40s也主攻企業客戶，不需使用如ChatGPT龐大的參數模型，主攻較小型化（約數十billion至百billion參數量以下）各專業領域AI Training應用，亦針對邊緣AI Inference或影像分析等使用。最後，中國客戶因地緣政治問題，導致高階GPU H系列供應受阻風險，可用L40s補足。低階GPU系列以L4或T4系列為主打，邊緣AI伺服器即時AI推論或影像分析使用，並更強調較低價、高C/P值產品特性。
HGX及MGX等AI伺服器參考架構是NVIDIA下半年主攻AI方案的利器
TrendForce觀察，近期NVIDIA除對核心AI晶片GPU更細緻化定位，也積極主推HGX及MGX等方案，這並不是伺服器產業鏈首見作法，但NVIDIA有機會穩固領先利基。NVIDIA藉高度整合GPU加上CUDA建立完整A I生態系，處於絕對領先位置，故對既有伺服器供應鏈有較強議價能力，要求ODM如英業達、廣達、工業富聯、緯創、緯穎等，或品牌業者Dell、Supermicro、技嘉等，依NVIDIA HGX或MGX參考設計，且需經NVIDIA該AI伺服器參考架構的軟硬體認證。NVIDIA可整合兜售Arm CPU Grace及NPU或AI Cloud Foundation等軟硬體解決方案。
值得注意的是，對ODM或OEM而言，預期NVIDIA今明兩年雲端服務業者AI伺服器主力市場將大有斬獲，有利拉抬整體AI伺服器出貨量及營收成長，但隨著NVIDIA策略性導入HGX或MGX等標準化AI伺服器架構，也使ODM等業者將因AI伺服器核心產品架構較趨同質化使彼此爭取CSPs等訂單競爭態勢更白熱化。觀察大型CSPs如Google、AWS有擴大導入自研ASIC AI加速晶片趨勢，亦可能侵蝕部分NVIDIA GPU市場，為NVIDIA持續推動不同定位GPU產品及整體方案，將AI業務積極拓展至Tier 2資料中心如CoreWeave等及邊緣企業客戶的主因之一。
（首圖來源：NVIDIA）
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