Nvidia, yapay zeka (AI) veri merkezlerine hakimiyetini sürdürdü ve son üç aylık sonuçları% 16 gelir artışı gösterdi – geçen yılın aynı dönemine göre% 93 artış.
Şirketin Datacentre işletmesi, üç aylık geliri 35,6 milyar dolar ve tüm yıl için 115 milyar dolar gelir bildirdi – geçen yıla göre% 142’lik bir artış.
Hazırlanan açıklamalarında, Nvidia CEO’su ve kurucusu Jensen Huang şunları söyledi: “Blackwell’e olan talebin, AI’nın başka bir ölçeklendirme yasası eklediği için şaşırtıcıdır – eğitim için artan hesaplama, modelleri daha akıllı hale getirir ve uzun düşünce için hesaplamayı arttırır. Cevabı daha akıllı hale getirir.
“Blackwell AI süper bilgisayarlarının büyük ölçekli üretimini başarıyla artırdık ve ilk çeyreğinde milyarlarca dolar satışa ulaştık. AI, ajan yapay zeka ve fiziksel AI, bir sonraki AI dalgasının en büyük endüstrilerde devrim yaratması için zemin hazırladıkça ışık hızında ilerliyor. ”
Kazanç çağrısı sırasında, finansal analistler NVIDIA’yı daha az güçlü grafik işleme birimleri (GPU) gerektiren Deepseek üzerinden sorguladı ve Microsoft gibi bulut servis sağlayıcılarının (CSP’ler) AI iş yükleri için optimize edilmiş kendi özel yongalarını tasarlıyorlar.
Alfa arayışında yayınlanan kazanç çağrısının bir transkriptine göre, CSP’ler Nvidia’nın işinin yaklaşık yarısını oluşturmaktadır. Ancak kurumsal müşterilerden artan talep var. Huang, “NVIDIA GPU’larını uzun vadede satmak için daha büyük bir fırsatı temsil ettiğine inandığı“ İşletmenin büyümesini görüyoruz ”dedi.
Huang, AI modelleri hesaplamalı olarak daha verimli hale gelse bile, yeni AI modellerinin neden talebi artıracağını düşündüğünü tartışmak için kazanç çağrısını kullandı. “Model ne kadar çok düşünürse, cevap ne kadar akıllı” dedi. “Openai, GROK-3 ve Deepseek-R1 gibi modeller, çıkarım süresi ölçeklendirme uygulayan akıl yürütme modelleridir. Akıl yürütme modelleri 100 kat daha fazla hesaplama tüketebilir. Gelecekteki akıl yürütme modelleri çok daha fazla hesaplama tüketebilir. ”
CSP’lerin GPU’ları kullanmak yerine uygulamaya özgü entegre devreler (ASIC’ler) geliştirme riski sorulduğunda, Huang, zorluğun üstünde oturan teknoloji yığınının karmaşıklığı hakkında konuşarak yanıt verdi ve bunun standart GPU’lar yerine özel çipler dağıtılması durumunda bir zorluk olacağını ima etti. “Yazılım yığını inanılmaz derecede zor. Bir ASIC inşa etmek yaptığımız işten farklı değil – yeni bir mimari inşa ediyoruz ”dedi.
Huang’a göre, bu Nvidia mimarisinin üstünde oturan teknoloji ekosistemi bugün iki yıl öncesine göre 10 kat daha karmaşık. “Bu oldukça açık,” dedi, “çünkü dünyanın mimarinin üstünde inşa ettiği yazılım miktarı katlanarak büyüyor ve AI çok hızlı ilerliyor. Öyleyse tüm ekosistemi getirmek [together] Birden fazla yonga üstünde zor. ”
NVIDIA sonuçlarını tartışan Forrester kıdemli analist Alvin Nguyen şunları söyledi: “Nvidia’dan başka bir rekor performans sergilemesi, feat’in büyüklüğüne rağmen yaygın görünüyor. Kayıt kazançları, NVIDIA AI ürünlerine olan talebi temsil ediyor. Daha az değil, daha az değil, daha az değil, akıl yürütme modellerine yapılan vurgu, Deepseek’in taleplerini etkileyen endişelere karşı iyi bir sözlü karşıdır. ”
Bununla birlikte, Nguyen’in görüşüne göre, Huang’ın NVIDIA’nın GPU’larına bir alternatif sunan özel yongalardaki sorulara verdiği yanıtlar “küçümseyen” idi.
“Amazon, Microsoft ve Google’ın işlerini tehdit eden özel yongalar hakkındaki sorusuna yanıt vermeleri, işten çıkarıldı ve bu şirketlerin NVIDIA dışında seçeneklere sahip olma ve yarı iletkenlerin özel olarak AI eğitim ve çıkarım ihtiyaçlarına göre uyarlanması gerekliliğini görmezden geliyor” dedi.