财务数据和关键指标变化 - 第二季度总收入达到11.4亿美元，同比增长34%，连续第三个季度超过10亿美元，超出指引中点7500万美元 [4][11] - 特许权使用费收入创纪录，达到6.2亿美元，同比增长21%，超出中双位数增长的指引 [4][11] - 许可及其他收入为5.15亿美元，同比增长56% [4][13] - 非GAAP营业费用为6.48亿美元，同比增长31%，略低于指引 [14] - 非GAAP营业利润为4.67亿美元，同比增长43%，非GAAP营业利润率为41.1%，高于去年同期的38.6% [15] - 非GAAP每股收益为0.39美元，比指引中点高出0.06美元 [15] - 年度合同价值同比增长28%，连续两个季度保持强劲增长势头 [14] 各条业务线数据和关键指标变化 - 数据中心Neoverse特许权使用费同比增长超过一倍，主要受定制超大规模芯片份额增长推动 [4][13] - 智能手机特许权使用费增长速度快于市场一个数量级，多个OEM厂商开始量产基于Armv9和CSS芯片的智能手机 [12] - 汽车和物联网特许权使用费均实现同比增长 [13] - 计算子系统需求持续超预期，本季度签署了三份新的CSS许可协议，分别涉及智能手机、平板电脑和数据中心，使CSS许可总数达到19份，涉及11家公司 [7] - 与三星的合作扩展，其Exynos系列芯片组采用CSS，AI性能较前代非CSS产品提升高达40% [7] - 前四大安卓手机厂商目前都在出货采用CSS技术的设备 [7] 各个市场数据和关键指标变化 - 所有主要市场（包括数据中心、智能手机、汽车和物联网）均推动特许权使用费增长 [4] - 数据中心和网络相关特许权使用费在上个财年约占10%，预计本财年将增长至15%-20%范围 [50][53] - 中国市场表现强劲，占总销售额约22%，其中许可收入贡献更大，特许权使用费也保持强劲增长 [64][65] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司战略聚焦于赋能"AI无处不在"，从云到边缘再到物理设备 [10][16] - 与Meta建立战略合作伙伴关系，旨在从AI可穿戴设备到AI数据中心，在一致的计算平台上扩展AI效率 [6] - Arm Neoverse计算平台现已部署超过10亿个CPU，成为NVIDIA Grace、AWS Graviton、Google Axion和Microsoft Cobalt等定制芯片的基础 [6] - Google基于Arm的Axion芯片可实现高达65%的性价比提升，同时能耗降低60%，Google正将其大部分内部工作负载迁移至Arm [6] - 客户越来越多地部署Arm Neoverse CPU与AI加速器协同工作，以编排大规模集群 [7] - 本季度新增五个Stargate站点，增强了对未来AI产能的可见性，并巩固了Arm在超大规模建设中的核心作用 [7] - 公司继续探索超越当前平台的可能性，包括进入额外的计算子系统、小芯片或复杂SoC领域 [9] - 公司宣布有意收购DreamBig Semiconductor，以获得以太网和RDMA控制器等相关知识产权，拓宽在数据中心高速通信领域的产品 offerings [24] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - AI计算需求正在加速，从毫瓦级的最小边缘设备到兆瓦级的超大规模数据中心 [4] - 人工智能正在重塑技术的每一层，而Arm是唯一一个在任何地方都能交付AI的计算平台 [4] - 电力接入已成为数据中心的瓶颈，这加速了Arm Neoverse计算平台的采用，因为Arm比竞争解决方案能效高出约50% [6][20] - 所有已宣布的增量计算都基于Arm技术，这带来了巨大的增长机会 [21] - AI芯片设计日益复杂，公司的CSS帮助客户加速开发周期并降低执行风险 [7] - 对计算的需求比11个月前宣布Stargate项目时更加强劲，实现这一潜力的主要障碍是电力相关的基础设施 [43][44] - 从训练到推理的转变对Arm来说是一个巨大的趋势，因为更多计算需求将转向边缘设备，而Arm在该领域处于非常有利的地位 [59][61] - 公司对未来的机遇感到非常兴奋，并将继续积极投资研发以抓住这些机会 [16][72] 其他重要信息 - 本季度推出了迄今为止最先进的移动计算平台Lumex CSS，可实现丰富的设备端AI体验 [8] - Lumex CSS已经从一个早期被许可方那里产生了特许权使用费收入，速度快于预期，这得益于紧密的合作伙伴关系 [45][46] - 公司的软件开发人员生态系统现已超过2200万，占全球开发人员基础的80%以上，这是一个强大的增长引擎 [9] - 与软银的关联方收入本季度增加了约5200万美元，达到约1.78亿美元，主要包含IP许可和设计服务 [35][36] - 开发Lumex CSS项目耗时约1000人年，团队规模峰值超过450名工程师，投资额达数亿美元 [15] 问答环节所有提问和回答 问题: 关于AI机遇以及Arm在AI数据中心建设中的战略定位 [19] - AI数据中心建设面临电力瓶颈，而Arm的计算平台能效比竞争解决方案高出约50%，这促使NVIDIA、亚马逊、谷歌、微软、特斯拉等均采用基于Arm的技术 [20] - 所有已宣布的增量计算都基于Arm，这推动了巨大的增长机会，也是Neoverse业务同比增长超过一倍的原因之一 [21] 问题: 关于收购DreamBig Semiconductor的意图以及其如何融入公司扩展计划 [24] - DreamBig在以太网和RDMA控制器领域拥有有趣的知识产权，这对于数据中心的扩展网络至关重要，将有助于公司拓宽对终端客户的产品 offerings [24] 问题: 关于关联方收入（软银）增加以及Stargate相关设计活动的性质 [26] - Arm与软银及其合作伙伴合作为这些解决方案提供技术，机会涵盖数据中心的计算、网络、配电甚至潜在组装等各个方面 [27] - 关联方收入本季度增加约5200万美元，达到约1.78亿美元，主要包括IP许可和设计服务 [35][36] - 这些收入流预计将持续，未来可能转化为产品收入，但具体细节取决于软银的公布时机 [36][37] 问题: 关于运营费用增长以及向小芯片等新市场拓展战略的时间表和更多信息 [29] - 目前无法提供具体产品或技术的时间表，但相关解决方案需要大量研发投入 [30] - 未来营收增长预计将高于运营费用增长，公司正在评估所有可能性以抓住计算机遇，并在准备好时公布 [30][31] - 如果涉及全SoC等新业务，将在流片成功、样品返回并获得不可取消的客户订单后才会宣布 [32] 问题: 关于软银贡献的持续性以及若进入物理芯片等领域会否蚕食现有许可收入 [35] - 关联方收入本季度约为1.78亿美元，此运行速率可假设将持续，除非有额外交易 [36] - 未来可能转化为产品收入，这在一定程度上可能蚕食当前的许可和设计服务收入，但也可能带来新的特许权使用费或芯片销售收入，总体视为持久性收入 [37][38] 问题: 关于Stargate站点带来的收入机会时间表以及Lumex CSS已产生特许权使用费的情况 [42] - Stargate项目显示对计算的需求比11个月前更加强劲，机遇巨大，但受电力基础设施限制 [43][44] - Lumex CSS在发布后短短几个月内就已产生特许权使用费，这得益于与合作伙伴的紧密合作，体现了CSS加速上市时间的特点 [45][46] 问题: 关于数据中心和网络相关特许权使用费在总特许权使用费中的占比趋势 [50] - Arm技术渗透到网络栈的各个部分，数据中心和网络特许权使用费占比预计将从上年度的约10%继续增长，本财年可能达到15%-20%的范围 [52][53] 问题: 关于未来几年芯片需求以及从训练向推理转变对Arm的影响 [59] - 目前大部分计算仍用于训练，但未来将转向推理，这将推动对边缘设备上高效计算的需求，对Arm极为有利 [59][61] - Arm处于独特地位，能够满足从云到边缘的可扩展软件解决方案需求，与Meta的合作正是为了实现在不同环境中高效运行模型 [60][61] 问题: 关于中国市场表现驱动因素以及下半年许可收入管道展望 [64] - 中国市场表现强劲，需求旺盛，其中许可收入是本季度超预期的主要驱动力，特许权使用费也增长强劲 [65] - 下半年许可管道看起来相当强劲，但Q4具体交易落地时间存在不确定性，通常大型许可交易周期为6-9个月，受客户市场需求和时间点影响 [66][67]

关键要点总结 涉及的行业和公司 **行业** * 全球科技行业 特别是人工智能（AI）半导体供应链、AI智能手机和AI数据中心（AI工厂）经济 [1][4][29][43][71] **公司** * **核心公司**：NVIDIA（英伟达）、AMD、TSMC（台积电）、Google（谷歌）、MediaTek（联发科）[2][3][4][13][19][63] * **其他提及公司**：Broadcom（博通）、Astera Labs、Samsung（三星）、Aspeed、Alchip、华为、AWS、Microsoft（微软）、Bytedance（字节跳动）、Apple（苹果）、小米 以及一系列AI半导体供应链上下游企业 [13][14][43][63][64][72] 核心观点和论据 **对NVIDIA及其供应链持乐观态度** * 在8月28日季度业绩公布前 对NVIDIA在亚洲的半导体供应链持看涨观点 [1][11] * 预计NVIDIA 10月季度营收为525亿美元 并有上行潜力 市场部分预期高达550亿美元 [2][11] * 看好NVIDIA股票 因其在未来12个月内的产量增长 尽管公司在供应和中国变量方面预计会保持保守 [12] **H20芯片生产动态与地缘政治影响** * 据CNBC报道 在中国限制采购后 NVIDIA寻求停止H20芯片生产 [2] * NVIDIA CEO重申公司已获美国政府批准恢复H20芯片销售 并明确该芯片没有安全后门 [2] * 亚洲供应链核查显示 H20的CoWoS封装现已确实停止 H20 HGX服务器组装在1-2周前停止 随后H20 GPU模块预测被削减 [2] * 一些中国客户近期对NVIDIA不带HBM（但使用GDDR7）的B40芯片表现出兴趣 预计今年需求200万单位 明年需求500万单位 [2] * 对TSMC而言 中国AI/GPU仍然是重要的长期增长动力 [2] **AI推理需求强劲增长** * AI推理需求正在增长 主要云服务提供商（CSP）处理的token数量快速增长即是证明 [14] * 截至2025年6月底 中国每日token消耗达到30万亿（月度运行速率为900万亿） 相比2024年初的每日0.1万亿增长了300倍 [14] * Google在2025年7月处理了超过980万亿token 较2025年5月的480万亿翻倍 [14] * 截至2025年5月底 字节跳动的每日token消耗达到16.4万亿（月度运行速率为508万亿） 较2025年3月底的12.7万亿增长29% [14] * 微软在2025财年（截至2025年6月）通过其Foundry API处理了超过500万亿token 同比增长超过7倍 [14] **AI工厂（数据中心）经济性分析更新** * 引入混合专家模型（MoE）到TPS计算中 这是AI推理的增长趋势 [3] * 阐明了稀疏性假设 这影响了解码时间（例如 AMD MI355采用稀疏性可比密集配置提高约5%的token输出） [3][31] * 调整了网络带宽假设 例如 AMD MI355X采用其Infinity Fabric将网络带宽比使用PCIe Gen 5（128GB/s）的MI300X提高了约20% 达到154GB/s [3][32] * 修正了对ASIC网络速度的高估 [3] * 对于token价格假设 提供了参考价格范围表 而非单一的0.2美元/百万token点 [3][37][38] * 结论：在0.3美元/百万token的价格下 大多数运行Llama 4 400B MoE的芯片都能产生利润（包括AMD旧一代芯片MI300） [3][38] * 一个100MW的AI工厂在0.2美元/百万token的假设下 估计可产生约12.8亿美元的年收入和7.22亿美元的年利润 平均利润率约52% [51] * 在0.3美元/百万token的假设下 估计可产生约19.1亿美元的年收入和13.6亿美元的年利润 平均利润率约68% [51] * NVIDIA的GB200 NVL72 pod在计算能力、内存能力和快速网络性能方面继续展示出性能主导地位 [48] **AI智能手机的新希望与Google Pixel 10发布** * Google发布了Pixel 10手机系列 其Tensor G5芯片采用TSMC的3nm工艺制造 调制解调器可能由MediaTek供应 [4][19] * Pixel 10配备了市场上所有智能手机中最好的摄像头 新的Pro Res Zoom让用户可以从高达100倍的距离捕捉细节 [19] * Gemini在手机上提供了全面且个性化的AI体验 包括Magic Cue功能、AI健康教练、实时翻译通话（使用通话者自然声音）等 [19] * 关键问题是这些功能多快能扩散到中国智能手机市场并在2026年引发换机周期 [4][9][19] **AI半导体资本支出（Capex）保持强劲** * 摩根士丹利预计2026年云资本支出将增加至5820亿美元 意味着31%的同比增长（对比市场共识仅为16%） [71] * 假设AI服务器资本支出组合（短期资产支出）增加 隐含的AI服务器资本支出在2026年可能同比增长约70% [72] * 这支撑了对美国半导体和大中华区半导体行业的“具吸引力”观点 AI需求保持强劲 [72] **供应链产能与需求预测（CoWoS & HBM）** * TSMC预计在2025年生产510万颗芯片 全年GB200 NVL72出货量预计达到3万架 [89][90] * 硬件团队估计2025年GB200/GB300服务器机架出货量在2.5-3万架左右 [91] * 全球CoWoS需求年增长率预测：2023年95% 2024e 216% 2025e 84% 2026e 48% [98] * 2025年AI计算晶圆消费收入预计高达145亿美元 [110][111] * 2025年HBM消费预计高达16e9 GB（160亿GB） 几乎是2024年水平的两倍 NVIDIA被视为最大客户 [107][108][112] * HBM TSV产能预计在2025年翻倍 [106] 其他重要内容 **投资建议与看好的公司** * 对美国半导体：增持（OW）NVIDIA、Broadcom、Astera Labs [13][63][72] * 对亚洲半导体：增持（OW）TSMC、Samsung、Aspeed、Alchip、MediaTek [13][63][72] * 替代AI半导体组：AMD、Alchip、Andes、Marvell、Broadcom [64] * AI半导体赋能组：TSMC、Synopsys、Cadence、ASML、BESI、Ibiden、KYEC、Advantest [64] **研究局限性** * 理论模型与现实场景之间存在差距 导致计算性能高于实际结果 [57] * 实际AI推理工作负载的规模各不相同 并且分布在单个或多个处理器甚至多个服务器上 使得真实环境比模型更动态 [57] * 延迟、并发性、并行性、软件栈优化和生成token质量等多种因素和性能指标难以量化 [57] * 未考虑解码过程中计算和通信的重叠时间 这也可能影响TPS结果 [57][58] * 评估和折旧人力资源成本（包括劳动力和研发费用）仍然存在挑战 [57][58] **更正声明** * 对文中关于NVIDIA HGX H200机架计算的图表10、11、13和14进行了更正 [10] * 更正了第12页“盈利能力估算”部分的两个要点 [10] * 本文最初发布于2025年8月25日 20:06 GMT 并于2025年8月26日重新发布 [10]