NVIDIA ने 2024 वित्तीय वर्ष की दूसरी तिमाही के वित्तीय नतीजों की घोषणा की

 (nvidianews.nvidia.com)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2023-08-25 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • जनरेटिव AI की मांग से data center निवेश बढ़ा, जिसके चलते NVIDIA की वित्तीय वर्ष 2024 की दूसरी तिमाही की revenue 13.51 अरब डॉलर रही, जो साल-दर-साल 101% और पिछली तिमाही की तुलना में 88% अधिक है
  • Data Center revenue 10.32 अरब डॉलर रही, जो पिछली तिमाही की तुलना में 141% और साल-दर-साल 171% बढ़ी, और कुल प्रदर्शन वृद्धि का मुख्य कारण बनी
  • लाभप्रदता भी तेज़ी से बढ़ी और GAAP diluted EPS 2.48 डॉलर तथा Non-GAAP diluted EPS 2.70 डॉलर दर्ज किया गया
  • शेयरधारक रिटर्न के तहत दूसरी तिमाही में 75 लाख शेयर 3.28 अरब डॉलर में वापस खरीदे गए, और बोर्ड ने बिना समाप्ति अवधि वाले अतिरिक्त 25 अरब डॉलर के share buyback को मंज़ूरी दी
  • तीसरी तिमाही के लिए revenue guidance 16 अरब डॉलर ±2%, GAAP gross margin 71.5%, और Non-GAAP gross margin 72.5% दी गई

दूसरी तिमाही के नतीजों का सार

  • वित्तीय वर्ष 2024 की दूसरी तिमाही की revenue 13.507 अरब डॉलर रही, जो पिछले वर्ष की समान तिमाही के 6.704 अरब डॉलर और पिछली तिमाही के 7.192 अरब डॉलर से काफी अधिक है
  • GAAP आधारित संकेतक:
    • gross margin 70.1% रही, जो पिछले वर्ष की समान तिमाही के 43.5% और पिछली तिमाही के 64.6% से अधिक है
    • operating income 6.800 अरब डॉलर रहा, जो साल-दर-साल 1,263% और पिछली तिमाही की तुलना में 218% बढ़ा
    • net income 6.188 अरब डॉलर रही, जो साल-दर-साल 843% और पिछली तिमाही की तुलना में 203% बढ़ी
    • diluted EPS 2.48 डॉलर रहा, जो पिछले वर्ष की समान तिमाही के 0.26 डॉलर और पिछली तिमाही के 0.82 डॉलर से अधिक है
  • Non-GAAP आधारित संकेतक:
    • gross margin 71.2% रही, जो पिछले year की समान तिमाही के 45.9% और पिछली तिमाही के 66.8% से अधिक है
    • operating income 7.776 अरब डॉलर रहा, जो साल-दर-साल 487% और पिछली तिमाही की तुलना में 155% बढ़ा
    • net income 6.740 अरब डॉलर रही, जो साल-दर-साल 422% और पिछली तिमाही की तुलना में 148% बढ़ी
    • diluted EPS 2.70 डॉलर रहा, जो पिछले वर्ष की समान तिमाही के 0.51 डॉलर और पिछली तिमाही के 1.09 डॉलर से अधिक है

जनरेटिव AI की मांग और इन्फ्रास्ट्रक्चर बदलाव

  • Jensen Huang ने कहा कि कंपनियां general-purpose computing से accelerated computing और जनरेटिव AI की ओर बढ़ रही हैं
  • NVIDIA GPU, Mellanox networking और switching तकनीक, तथा CUDA AI software stack मिलकर जनरेटिव AI computing infrastructure बनाते हैं
  • तिमाही के दौरान प्रमुख cloud service providers ने बड़े पैमाने पर NVIDIA H100 AI infrastructure की घोषणा की
  • प्रमुख enterprise IT systems और software providers ने भी कई उद्योगों में NVIDIA AI के विस्तार के लिए partnerships की घोषणा की

शेयरधारक रिटर्न और dividend

  • NVIDIA ने वित्तीय वर्ष 2024 की दूसरी तिमाही में कुल 3.38 अरब डॉलर शेयरधारकों को लौटाए
    • 75 लाख शेयर 3.28 अरब डॉलर में वापस खरीदे गए
    • इसमें cash dividend भी शामिल था
  • दूसरी तिमाही के अंत तक मौजूदा share repurchase authorization की शेष सीमा 3.95 अरब डॉलर थी
  • 21 अगस्त 2023 को बोर्ड ने बिना समाप्ति अवधि वाले अतिरिक्त 25 अरब डॉलर के share repurchase को मंज़ूरी दी
  • NVIDIA इस वित्तीय वर्ष में भी share repurchase जारी रखने की योजना बना रही है
  • अगली तिमाही का cash dividend प्रति शेयर 0.04 डॉलर है, जो 7 सितंबर 2023 तक record पर मौजूद शेयरधारकों को 28 सितंबर 2023 को दिया जाएगा

वित्तीय वर्ष 2024 की तीसरी तिमाही का outlook

  • तीसरी तिमाही की revenue guidance 16 अरब डॉलर ±2% है
  • gross margin guidance:
    • GAAP: 71.5% ±50bp
    • Non-GAAP: 72.5% ±50bp
  • operating expense guidance:
    • GAAP: लगभग 2.95 अरब डॉलर
    • Non-GAAP: लगभग 2.00 अरब डॉलर
  • अन्य आय और खर्च, non-affiliated investments के लाभ-हानि को छोड़कर, GAAP और Non-GAAP दोनों में लगभग 10 करोड़ डॉलर की आय रहने की उम्मीद है
  • tax rate, अलग मदों को छोड़कर, GAAP और Non-GAAP दोनों में 14.5% ±1% रहने की उम्मीद है

business segments के मुख्य बिंदु

  • Data Center

    • दूसरी तिमाही की revenue 10.32 अरब डॉलर रही, जो पिछली तिमाही की तुलना में 141% और साल-दर-साल 171% बढ़ी
    • NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip जटिल AI और HPC workloads के लिए इस तिमाही में shipping में है, और HBM3e memory वाला दूसरी पीढ़ी का version 2024 की दूसरी तिमाही में shipping के लिए निर्धारित है
    • NVIDIA L40S GPU उच्च-तीव्रता computing applications acceleration के लिए एक universal data center processor है, और NVIDIA OVX तथा NVIDIA AI-ready servers सहित कई platforms पर इस तिमाही से उपलब्ध है
    • NVIDIA MGX AI, HPC और NVIDIA Omniverse applications के लिए server reference design है, जिससे 100 से अधिक server variants बनाए जा सकते हैं
    • NVIDIA Spectrum-X Ethernet-आधारित AI cloud performance और efficiency को बेहतर बनाने वाला accelerated networking platform है और इस तिमाही में shipping में है
    • AWS, Microsoft Azure और regional cloud service providers पर NVIDIA H100 Tensor Core GPU आधारित cloud instances सामान्य रूप से उपलब्ध हैं
    • ServiceNow, Accenture, VMware, Snowflake, WPP, SoftBank और Hugging Face के साथ जनरेटिव AI partnerships की घोषणा की गई
    • NVIDIA AI Workbench और NVIDIA AI Enterprise 4.0 की घोषणा की गई
    • H100 GPU ने नवीनतम MLPerf training benchmark में रिकॉर्ड बनाए और जनरेटिव AI के नए metrics में भी प्रदर्शन दिखाया

  • Gaming

    • दूसरी तिमाही की revenue 2.49 अरब डॉलर रही, जो पिछली तिमाही की तुलना में 11% और साल-दर-साल 22% बढ़ी
    • GeForce RTX 4060 family GPU की shipping शुरू हुई, जिसकी शुरुआती कीमत 299 डॉलर है
    • NVIDIA Avatar Cloud Engine, ACE, for Games एक custom AI model foundry service है, जो AI-आधारित natural language interaction के जरिए NPCs को intelligence देती है
    • Diablo IV, Ratchet & Clank: Rift Apart, Baldur’s Gate 3, F1 23, Portal: Prelude RTX सहित 35 DLSS games जोड़े गए

  • Professional Visualization

    • दूसरी तिमाही की revenue 37.9 करोड़ डॉलर रही, जो पिछली तिमाही की तुलना में 28% बढ़ी, लेकिन साल-दर-साल 24% घटी
    • Ada Lovelace architecture आधारित desktop workstation RTX GPUs के तीन मॉडल NVIDIA RTX 5000, RTX 4500, RTX 4000 की घोषणा की गई और ये इस तिमाही में shipping में हैं
    • NVIDIA Omniverse के प्रमुख release में नए foundational applications और services शामिल हैं, जो developers और industrial enterprises को OpenUSD और जनरेटिव AI के साथ 3D pipelines को optimize और बेहतर बनाने में मदद करते हैं
    • Pixar, Adobe, Apple और Autodesk के साथ Alliance for OpenUSD बनाया गया, ताकि Universal Scene Description तकनीक के standardization, development, evolution और growth को आगे बढ़ाया जा सके

  • Automotive

    • दूसरी तिमाही की revenue 25.3 करोड़ डॉलर रही, जो पिछली तिमाही की तुलना में 15% घटी, लेकिन साल-दर-साल 15% बढ़ी
    • NVIDIA DRIVE Orin, XPENG G6 Coupe SUV के intelligent advanced driver assistance system को शक्ति देता है
    • MediaTek वैश्विक OEMs के लिए mainstream automotive SoC विकसित कर रहा है, जिसमें AI और graphics के लिए NVIDIA GPU chiplet IP एकीकृत है

Non-GAAP मानक और cash flow

  • NVIDIA, GAAP financial statements को पूरक बनाने के लिए Non-GAAP financial metrics का भी उपयोग करती है
  • Non-GAAP adjustments में acquisition termination costs, stock-based compensation expense, acquisition-related और अन्य costs, IP-related costs, legal settlement costs, donations, non-affiliated investments के gains and losses, debt discount amortization से जुड़े interest expense, और संबंधित tax effects को बाहर रखा जाता है
  • Free cash flow की गणना GAAP operating cash flow में से property, plant and equipment, intangible assets की purchases और संबंधित principal repayments घटाकर की जाती है
  • दूसरी तिमाही में operating cash flow 6.348 अरब डॉलर और Free cash flow 6.048 अरब डॉलर रहा
  • Non-GAAP metrics पिछला प्रदर्शन तुलना करने में मदद करते हैं, लेकिन इन्हें GAAP आधारित results का विकल्प नहीं माना जाना चाहिए

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2023-08-25
Hacker News की रायें

  • दिलचस्प बात यह है कि इस तिमाही में उन्होंने ज़्यादा chips नहीं बेचे, बल्कि असल में कीमत लगभग दोगुनी कर दी। इसलिए margin इतना बड़ा दिखा
    monopoly कैसी दिखती है, यह उसी का उदाहरण है
    card manufacturers ने profit में बढ़ोतरी report क्यों नहीं की, इसकी वजह भी यही है। कुछ महीनों बाद क्या होगा, यह देखने लायक होगा। क्या manufacturers के पास Nvidia के खिलाफ pricing power होगी, या Nvidia बस किसी दूसरे manufacturer पर switch कर सकती है?

    • AI/ML field में 10 साल से ज़्यादा समय रहा है, और उसमें आधे से अधिक समय AMD/Radeon cards इस्तेमाल किए हैं; इस नज़रिए से लगता है कि इस स्थिति के लिए कुछ हद तक AMD भी जिम्मेदार है
      लंबे समय तक AMD ऐसा लगता था मानो AI/ML को गंभीरता से नहीं देख रहा, जबकि दूसरी ओर NVIDIA ने अपनी कई कमियों के बावजूद बहुत पहले समझ लिया था कि ML एक बहुत बड़ा संभावित market है
      आज भी AMD cards पर Stable Diffusion चलाने के लिए extra work चाहिए। अगर ROCm को प्रमुख operating systems और मुख्य scientific computing/deep learning libraries पर ठीक से चलाने के लिए बस कुछ engineers ही लगा दिए होते, तो शायद यह काफी अच्छा investment साबित होता
      सोचता हूं कि AMD इस क्षेत्र में catch up क्यों नहीं कर पाया—क्या कोई context है जो मुझसे छूट रहा है
    • Nvidia ही नहीं, सभी chip designers उन foundry companies से constrained हैं जो तेजी से capacity बढ़ाने की कोशिश कर रही हैं। लेकिन cutting-edge foundries एक ही supplier, ASML, पर निर्भर हैं
      ASML lithography equipment बनाती है और उसके पास पूरा monopoly है। वे भी demand पूरी करने जितनी तेजी से equipment नहीं बना पा रहे, और lithography equipment की 2 साल की supply पहले ही sold out है
    • high-end products को shift करने के लिए शायद कोई दूसरा manufacturer नहीं होगा। हाल में कुछ cards को Samsung पर ले जाने की कोशिश की गई थी, लेकिन yield issues की वजह से पिछली generation में फिर वापस लौटना पड़ा
    • यह निष्कर्ष निकालते समय आपने कौन-से numbers देखे, यह जानना चाहूंगा। quarterly reports पढ़ने की आदत नहीं है
    • कीमत पहले से ही दोगुनी थी; बस वह value जो खराब reseller ले जा रहे थे, अब Nvidia ने ले ली है

  • 2009 में मैंने NVIDIA में kernel mode driver team में internship की थी। projects और लोग वाकई मज़ेदार थे, और अगर code अभी भी बचा है, तो Windows में GPU पर work schedule करने वाली main class मैंने बनाई थी
    उस स्तर की programming कठिन debugging के बीच-बीच में सचमुच rewarding moments देती थी। नया kernel driver build test करने के लिए एक विशाल room में जाना पड़ता था जो interconnected machines से भरा था और अभी manufactured न हुए GPU hardware को emulate करता था। मेरे पूरे समय के दौरान team का एक full-time employee GPU memory और main memory के बीच page out होते समय होने वाले memory corruption को track करते-करते लगभग पागल हो रहा था
    उस समय stock price करीब 7 dollars per share था, और CEO ने पूरी company में 10% salary cut announce किया था। मेरी intern salary भी उसमें शामिल थी, और cafeteria में all-hands किया गया था। Intel द्वारा GPU functionality built-in करने की धमकी वाले उस कमजोर दौर से निकलकर आज का dominant player बनना काफी शानदार है

    • फिर भी 10% layoff से 10% salary cut बेहतर ही है
    • मैंने 2008 की गर्मियों में वहां internship की थी। याद है कि उस समय अभी शुरुआती दौर में मौजूद CUDA को बस “यह CUDA वाली चीज़” जैसे mention किया जाता था
      बीच के समय में interns के हमारे friend group ने पता लगाया कि छोटी buildings में से एक में buffet lunch मिलता है, और हम अक्सर shuttle लेकर वहां जाने लगे
      अभी यह tweet देखा, और उस lanyard holder ने यादें तुरंत ताज़ा कर दीं। बिल्कुल नहीं बदला: https://x.com/jimcramer/status/1694465908234699243?s=46&t=NA...
    • क्या अभी भी stock रखा हुआ है?
    • लेकिन सोचता हूं कि Moore's Law पूरी तरह क्यों रुक गया। CS:GO benchmark में 1070 पर 218 FPS है, 4090 पर 477 FPS। 6 साल में FPS सिर्फ करीब 2.2x बढ़ा, यह दुखद है

  • Nvidia की ऊंची GPU कीमतें इस मायने में अच्छी खबर हैं कि वे Intel, AMD, ARM, Google जैसे सभी लोगों को नए चिप बनाने या मौजूदा चिप्स को अधिक दक्षता से इस्तेमाल करने जैसे तरीकों से समस्या हल करने के लिए प्रेरित करती हैं
    प्राइम फैक्टराइजेशन, SETI@Home, Bitcoin जैसी distributed computing की इतनी सारी कोशिशें हुईं, फिर भी यह हैरानी की बात है कि gamers के खाली पड़े GPU उधार लेने का कोई तरीका नहीं है। यह शायद efficient न हो, लेकिन मौजूदा कीमतों पर फिर भी तर्कसंगत हो सकता है

    • सभी लोग पहले से ही काफी motivated हैं, और कई सालों से हैं, लेकिन लगभग कुछ भी नहीं हो रहा। यह स्थिति efficient market hypothesis का कोई अच्छा उदाहरण नहीं है
      हर साल यह कुछ ऐसा सुनाई देता है: “Nvidia का नया consumer GPU नए features जोड़ता है, पुराने performance limits तोड़ता है, और games को जबरदस्त resolution और framerate पर चलाता है। Datacenter cards भूसे को सोने में बदल सकते हैं, इसलिए sold out हैं, और Nvidia अपने proprietary CUDA framework के ऊपर नई AI और graphics technologies लगातार develop करता है। वहीं AMD ने आखिरकार ray tracing को ठीक कर लिया है, और consumer GPUs… Nvidia जितने अच्छे नहीं हैं, लेकिन अगर आप Nvidia 60/70 line का competitor ढूंढ रहे हैं तो value for money बेहतर है!”
    • Nvidia की market share को काटने की कोशिशें बार-बार हुई हैं, लेकिन software toolchain support की कमी की वजह से product-market fit न पा सकीं AI accelerator कंपनियों की कब्रगाह भी भरी पड़ी है
      यह पुराने Nvidia GPUs और compatible toolchains पर भी लागू होता है, AMD जैसे दूसरे players की तो बात ही छोड़ दें। मतलब Nvidia को कमतर दिखाना नहीं है, बल्कि यह कि यह क्षेत्र इतनी तेजी से आगे बढ़ रहा है कि एकमात्र विकल्प भी तालमेल बैठाने की कोशिश कर रहा है
      Nvidia competitors से hardware cycles में एक-दो generations आगे रहते हुए बढ़त बनाए हुए है। मेरा मानना है कि enterprise AI workloads अगला बड़ा focus होने की संभावना है [1]। अगर execution अच्छा रहा, तो इससे enterprise में AI adoption किसी भी चीज़ से ज्यादा तेज हो सकता है
      industry को PyTorch, Tensorflow जैसे deep learning frameworks और Nvidia, AMD, Intel, ARM, Google TPU जैसे hardware vendors के बीच मौजूद toolchain पर ज्यादा ध्यान देना चाहिए। deep learning compiler ही तय करेगा कि सभी AI workloads केवल Nvidia पर चलेंगे या कई chips पर चल सकेंगे
      [1] - https://www.nvidia.com/en-us/data-center/solutions/confident...
    • अगर बात gamers के खाली पड़े GPU उधार देने की है, तो Render Network मौजूद है: https://rendernetwork.com/
      “The Render Network® Provides Near Unlimited Decentralized GPU Computing Power For Next Generation 3D Content Creation.”
      Render Network का system दो roles में बंटा है: Creator और Node Operator। अगर आप extra GPU रखने वाले hardware enthusiast हैं या VFX में थोड़ी रुचि रखने वाले crypto expert हैं, तो आप अपने खाली GPU time से RNDR कमाने वाले संभावित Node Operator बन सकते हैं
    • कुछ साल पहले मैंने बिल्कुल ऐसी ही service का ad देखा था और सच में उसे इस्तेमाल भी किया था, लेकिन नाम बिल्कुल याद नहीं आ रहा था। उसमें प्यारा-सा salad motif था और users को “chef” कहा जाता था
      edit: नाम बस Salad था
      https://salad.com/
      https://salad.com/download
    • inference के लिए संभव है, लेकिन ज्यादातर gamers के पास 24GB से कम VRAM वाला single GPU होता है, इसलिए training के लिए खास उपयोगी नहीं। reasonable batch size इस्तेमाल करने के लिए 3090 या 4090 न्यूनतम है

  • वाकई कमाल की कंपनी है। 10 साल से भी ज्यादा पहले किए गए एक investment की वजह से वे इतने आगे हैं, इस पर यकीन करना मुश्किल है
    silicon से लेकर software तक संभालने वाली hard engineering आधारित Silicon Valley कंपनी को ऐसी पहचान मिलते देखना अच्छा है। pandemic से पहले के 10 सालों में ऐसा लगता था कि inflated IPOs या विशाल ad revenue वाली Silicon Valley software कंपनियां mainstream financial markets पर हावी हैं

    • “hard engineering” अभिव्यक्ति न तो सटीक है, न ही उपयोगी। क्या चीज़ engineering को मुश्किल बनाती है? advertising के लिए ही सही, distributed systems की समस्या हल करना क्या मुश्किल नहीं है?
      अगर आप hardware की बात कर रहे हैं, तो Nvidia भी खुद chips manufacture नहीं करता, इसलिए वह पर्याप्त “hard” नहीं है। अगर hardware design की बात कर रहे हैं, तो desk पर SystemVerilog लिखने को मुश्किल और Python लिखने को आसान बनाने वाला फर्क क्या है?
    • NVidia एक शांत-सी दिखने वाली कंपनी थी, और 2012 में बस gaming-focused hardware vendor थी
      आज भी ऐसी कंपनियां मौजूद हैं। मैं जानना चाहूंगा कि कौन-सी कंपनी छोटी या नजरअंदाज की गई है, लेकिन जिसका भविष्य आपको उज्ज्वल लगता है
    • क्या वे सच में इतने आगे हैं?
      हाल के AMD GPUs भी Stable Diffusion में मिलते-जुलते results देते हैं
      competitors का software और hardware भी पकड़ बना लेगा। 4/8/16-bit numbers calculate करना rocket science नहीं है
    • मुश्किल समय मजबूत कंपनियां बनाता है, मजबूत कंपनियां अच्छे समय बनाती हैं, अच्छे समय कमजोर कंपनियां बनाती हैं, और कमजोर कंपनियां मुश्किल समय बनाती हैं

  • सितंबर के NVDA call options जो मैंने बेचे थे, लगता है exercise हो जाएंगे। crypto crash के बाद कौन जानता था कि “AI” आएगा और price फिर ऊपर खींच देगा
    record revenue पर 450 डॉलर के stock का dividend 0.04 डॉलर — paperwork के लायक भी नहीं। उदाहरण के लिए, अगर 100 shares खरीदें तो 45 हजार डॉलर लगेंगे, और सितंबर के आसपास account में 4 डॉलर आएंगे, जिस पर tax भी देना होगा। यानी 45 हजार डॉलर के investment पर tax के बाद करीब 3 डॉलर मिलेंगे। share buyback तो हुआ है, लेकिन समझ नहीं आता कि वे symbolic dividend क्यों बनाए रखते हैं

    • Jensen सबसे बड़े shareholders में से एक हैं। 8 करोड़ से ज्यादा shares हैं, इसलिए उनके लिए यह 30 लाख डॉलर से ज्यादा dividend बनता है
    • earnings announcement से करीब एक घंटा पहले इस शुक्रवार expiry वाला 600C बेचा था। implied volatility 168% का free money था
    • अगर 20 साल बाद वे कह सकें कि 20 साल तक dividend देते रहे हैं, तो long-term stock price के लिए अच्छा हो सकता है। भले ही actual dividend मामूली रहा हो
    • अगले quarter में 25 अरब डॉलर का share buyback है। आजकल profits इसी तरह distribute किए जाते हैं
    • call credit spread बेचना चाहिए था
      बड़े shareholders के लिए dividend अब भी मायने रखता है। खोजने पर दिखता है कि Jensen के पास 13 लाख shares हैं, तो इस साल dividend से उन्हें 2 लाख डॉलर से ज्यादा मिलेंगे। इसे छोटी रकम कहा जा सकता है, लेकिन दूसरे sources के मुताबिक उनका salary 10 लाख डॉलर से थोड़ा कम है। liquid income में 20% extra बढ़ोतरी नजरअंदाज करने लायक नहीं है

  • यह जानने की उत्सुकता है कि यह revenue कितने समय तक टिकेगा
    फिर से कहें तो, Nvidia कोई contract या service नहीं, बल्कि capitalized assets बेच रहा है
    अगले 3 वर्षों में GPU chips की marginal demand क्या मौजूदा revenue को बनाए रखने या बढ़ाने और इस valuation को सहारा देने के लिए पर्याप्त होगी? अगर “हर किसी को अपना LLM train करना है” कोई long-term trend नहीं है, तो 2025 की दुनिया को और chips की ज़रूरत है—यह बात मनवाने की स्थिति अपेक्षाकृत कमजोर लगती है
    मुझे नहीं पता कि investors इस boom की बारीकियों को पर्याप्त रूप से नहीं समझ रहे, या मैं यह पर्याप्त रूप से नहीं समझ पा रहा कि अगले 10 वर्षों तक LLM train करने के लिए कई कंपनियों और sovereign states को कितने GPU “रखने” होंगे

    • जब तक AI innovation का Cambrian explosion जारी रहेगा, यह sticky बना रहेगा। NVIDIA ने general GPGPU problems संभालने वाला सबसे अच्छा Swiss Army knife बनाया, 15 साल तक उसका ecosystem और adoption खड़ा किया, और फिर उसे AI के लिए adjust किया
      जब technology कुछ हद तक stabilize हो जाएगी, तो Google, Amazon जैसी जगहें पिछले TPU/Graviton की तरह कम cost पर revenue छीन सकती हैं। लेकिन अगर कोई नई innovation आती है जो ASIC या ARM+accelerator नहीं कर सकते, तो सब फिर NVIDIA पर लौटेंगे। क्योंकि यह बस काम करता है
      AMD के पास भी संभावित रूप से Swiss Army knife है, लेकिन उसके पास इतना खराब software stack है कि supported OS/ROCm configuration पर demo चलाने भर से segfault आ जाता है, और runtime ऐसा है जिसमें कागज़ पर features बहुत हैं पर असल में functionality में भी बहुत holes हैं। इसके उलट NVIDIA बस काम करता है, और उसके पास libraries और tools का विशाल ecosystem है। ऊपर से mindshare advantage भी बड़ा है। Innovation NVIDIA platform पर होती है। क्योंकि NVIDIA ने वह ecosystem बनाने के लिए अरबों dollars खर्च किए हैं। बेशक यह cage ही है, लेकिन सोने की सलाखों और room service वाला cage है
      https://github.com/RadeonOpenCompute/ROCm/issues/2198
      इसलिए मेरा मानना है कि technology stabilize होने तक यह sticky रहेगा। steady state में competitors उस revenue का बड़ा हिस्सा ले जाएंगे। लेकिन innovation phase में सब NVIDIA की तरफ भागते हैं। AMD इस trend को तोड़ सकता है, लेकिन पहले उसे सच में काम करना होगा। पिछले 15 वर्षों में उसने “कुछ मत करो और community को इस्तेमाल करने दो” strategy आज़माई, पर वह नहीं चली। कम से कम community को starting line तक तो लाना होगा। software ecosystem इस्तेमाल करना और runtime/driver इस्तेमाल करना अलग-अलग बातें हैं
    • Tesla की valuation से काफी मिलती-जुलती दिखती है, लेकिन मुझे नहीं लगता कि यह EVs जितना sticky product होगा
    • इस पर focus करने के बजाय कि NVIDIA की pricing reasonable लगती है, यह देखना ज्यादा दिलचस्प है कि AMD कितना undervalued है
      अब तक AI में slowdown के कोई संकेत नहीं दिखे हैं

  • market close के बाद कल के closing price से 10% से ज्यादा ऊपर चला गया। मुझे लगा था NVDA $1 trillion से ऊपर ceiling तक पहुंच चुका है, लेकिन ऐसा नहीं था। Intel के लिए यह वाकई बड़ा मौका लगता है। अगर वह software side ही ठीक कर सके, तो उसके पास कम से कम काफी competitive GPUs बड़े पैमाने पर बनाने की foundry capability है
    इस quarter में AI frenzy की वजह से EPS 9x हो गया, फिर भी price-to-earnings ratio अब भी 50 से ऊपर है। मुझे अब भी समझ नहीं आता कि यह valuation कैसे sense बनाती है, लेकिन मैं क्या जानूं

    • Intel execution में अच्छा नहीं दिखता। सिर्फ GPUs बनाना काफी नहीं है; AI के लिए drivers और CUDA के बराबर कुछ, और cuDNN जैसी CUDA के ऊपर बनी कई libraries चाहिए
      OneAPI तो है, लेकिन उस space में वह CUDA की तरह स्थापित नहीं हो पाया। यह अफसोस की बात है कि OneAPI open है और CUDA नहीं
    • अगर चांद को पिघलाकर GPUs बना दें, तब भी उस compute को इस्तेमाल करने की जगह मिल जाएगी
      अगर वे market बचाए रखें और internal problems से ढहें नहीं, तो मुझे नहीं पता कि कोई upper limit है भी या नहीं
    • सोचता हूं कि क्या Nancy Pelosi के पति ने पहले जो ढेर सारा NVDA खरीदा था, वह असल में इसी तैयारी में था। उसके बाद consumer prices तो बेहद खराब रहे, लेकिन उनके लिए सब अच्छा चलता रहा

  • वाकई monster numbers हैं। अभी aftermarket में 8% से ज्यादा ऊपर है, प्रति share करीब $41 बढ़कर $513 के आसपास। पागलपन है
    जो लोग company valuation methodologies से कहीं ज्यादा परिचित हैं, उनके नजरिए से जानना चाहूंगा कि क्या यह लगभग top है, या Nvidia के पास आगे दौड़ने की काफी जगह है

    • company valuation का basic model यह है कि company equity का value future cash flows का cumulative value होता है। आम तौर पर 5 साल बाद के expected cash flows पर uncertainty reflect करने के लिए एक discount rate लगाया जाता है ताकि उन्हें 100% से कम value किया जाए
      Nvidia LLM training के लिए top-end GPUs में इकलौता meaningful player है, इसलिए वह revenue growth के watershed moment पर पहुंच गया है
      मौजूदा valuation में यह assumption शामिल है कि यह unprecedented pricing power न सिर्फ बनी रहेगी, बल्कि अगले कुछ वर्षों में revenue भी काफी बढ़ेगा
      Nvidia मुख्य रूप से data centers को chips बेचता है, और उनकी खरीदारी की आदतें “customer” demand से drive होती हैं। यहां customers वे tech companies हैं जो neural networks train करना चाहती हैं
      यहां से और ऊपर जाने पर bet करना मतलब यह bet करना है कि अगले N लगातार quarters तक data centers कम से कम अभी जितने chips चाहेंगे, और Nvidia आज जो premium charge कर रहा है उसे भुगतान करते रहेंगे। यानी यह मानना कि बेहतर से बेहतर होते GPUs के लिए “customer demand” पहले से ही ऊंची expectations से भी ऊपर, अविश्वसनीय रूप से steep long-term, non-cyclical trajectory पर चढ़ेगी
      शायद मेरा view साफ झलक रहा है, लेकिन price तो price है
    • Nvidia gold rush का pickaxe seller है। valuation काफी हद तक इस बात से जुड़ी है कि अगले कुछ वर्षों में AI कितना बड़ा होता है, और competitors कितनी जल्दी सामने आते हैं
      अगर AI कुछ चिंताओं की तरह stagnate नहीं करता और उसकी usefulness फैलती रहती है, तो यहां से और ऊपर जाना भी आसानी से imagine किया जा सकता है
    • fundamentals के हिसाब से यह पहले से ही काफी महंगा है, और कुछ समय से ऐसा ही है। लेकिन tech stocks में बहुत पहले से fundamentals की ज्यादा अहमियत नहीं रही
      responsible advice दूं तो यह महंगा है। personal advice दूं तो, मैंने कल दोपहर और खरीदा
    • मेरे हिसाब से इसका बड़ा हिस्सा शायद demand pull-forward है। companies ज्यादा से ज्यादा chips खरीदकर जमा करने की होड़ में हैं
      HN पर भी मैंने पहले ही कुछ companies की posts देखी हैं, जिन्होंने H100 पर बेहिसाब पैसा खर्च करने के बाद extra capacity rent करने की कोशिश की। लगता है जल्द ही ऐसी posts बहुत ज्यादा दिखेंगी
    • यह जबरदस्त growth पहले ही $250 में priced in थी
      अब तो बस पागलपन वाला स्तर है

  • अब तो लोग प्रतिस्पर्धियों से मिन्नतें करने लगे हैं कि प्लीज़ इस क्षेत्र में कुछ करें। शायद matrix multiplication कर सकने वाला सस्ता चीनी ASIC ही आखिरकार बाजार छीन ले
    tech companies के market cap के स्तर को देखते हुए लगा था कि competition कहीं ज़्यादा कड़ा होगा

    • लगता है आप थोड़ा कम आंक रहे हैं कि Nvidia अभी असल में क्या कर रही है। अगर कोई चीनी कंपनी DGX GH200 जैसी चीज़ से compete कर सके, तो वह export के लिए नहीं बल्कि चीनी सरकार के लिए GPU बना रही होगी
      वैसे भी industry में hostility का मुद्दा भी है। hardware क्षेत्र में Nvidia पीछे भी हट जाए, तो भी successor के lock-in स्थिति को बेहतर बनाने की संभावना कम है। इसे बदलने के लिए कई क्षेत्रों के intersect करने वाली कोशिश चाहिए
    • phones (Pixel, iPhone आदि) और datacenter (TPU) में पहले से ही Nvidia के अलावा ML silicon मौजूद है, और यह GPU silicon से ज़्यादा efficient है
    • AI GPU develop करने की कोशिश कर रहे startups काफी हैं। कुछ दिन पहले किसी comment में इसकी list link की गई थी
    • market cap अपने आप में मायने नहीं रखता। अगर आपके पास NVidia के circulating shares का 50% हो और आप उनमें से 10% बेचने की कोशिश करें, तो market cap ढह जाएगा
      असल में महत्वपूर्ण चीज़ profit है। अभी यह काफी बड़ा तो है, लेकिन अभी “इतना भी” बड़ा नहीं है

  • तो अब gaming Nvidia के business का 20% भी नहीं रह गया? हे भगवान

    • year-over-year profit 854% बढ़ा है, और वह लगभग पूरा datacenter segment से आया है, इसलिए बात समझ आती है
      लोगों के लिए यह समझना वाकई मुश्किल होता है कि मौजूदा company भी कभी-कभी 10x grow कर सकती है