研报速递 
最近好几个带的Mentee面试都按这个思路去聊了这家公司，顺便把精华内容分享给大家。上周的财报季刚过，NVIDIA的数字又一次刷屏了。作为一个天天泡在二级市场数据里的研究员，看到那些营收同比翻了三倍的数字，不是简单地感叹“牛”，而是立刻脑补起背后的产业链条。为什么说这个？因为在HF的行研框架里，财报从来不是孤立的KPI堆砌，而是整个生态的镜像。拿NVIDIA来说，它的核心不是芯片本身，而是那个从数据中心到AI训练的闭环，这点在面试时聊起来，能直接展示你对TMT赛道的深度理解。
先从上游聊起。NVIDIA的强势，离不开台积电的先进制程支持。财报显示，数据中心业务的毛利率高达78%，这不是天上掉的馅饼，而是因为他们牢牢卡住了GPU架构的瓶颈。机构研究员在做基本面时，不会只看表面的revenue growth，而是去拆解供应链的弹性：如果台积电的产能瓶颈持续，NVIDIA的交付周期会拉长到6-9个月，这直接影响下游客户的CapEx计划。
往下游延伸，AI大模型的训练需求是NVIDIA的护城河。OpenAI和Anthropic这些玩家，基本都离不开H100芯片的算力支持。财报里隐约透露出，NVIDIA的软件生态如CUDA，已经成了行业标准，这让竞争对手如AMD的MI300系列短期内难以撼动。在行研中，我们常用Porter五力模型来评估这种壁垒：供应商议价能力低（因为NVIDIA有专利壁垒），买家切换成本高（迁移CUDA生态要花几个月），新进入者门槛天花板般高。
聊到这儿，忍不住多说两句。行研的本质，就是把碎片信息织成一张网。NVIDIA的案例告诉我们，基本面不是死记财务报表，而是理解技术趋势如何重塑商业模式。如果你正准备HF的面试，有兴趣的可以私信我，我这里有一些P72真题和行研框架的notes，顺手share给你。或者，找机会约个coffee，聊聊怎么在面谈中自然带出这些分析。毕竟，真正的干货，是在对话中碰撞出来的。需要的🙋📩【1】#职博咨询#求职 #金融 #面试#实习 #秋招#Point72#millennium #Citadel #offer #高盛#基金#投行#中金#中信#三中一华
先从上游聊起。NVIDIA的强势，离不开台积电的先进制程支持。财报显示，数据中心业务的毛利率高达78%，这不是天上掉的馅饼，而是因为他们牢牢卡住了GPU架构的瓶颈。机构研究员在做基本面时，不会只看表面的revenue growth，而是去拆解供应链的弹性：如果台积电的产能瓶颈持续，NVIDIA的交付周期会拉长到6-9个月，这直接影响下游客户的CapEx计划。
往下游延伸，AI大模型的训练需求是NVIDIA的护城河。OpenAI和Anthropic这些玩家，基本都离不开H100芯片的算力支持。财报里隐约透露出，NVIDIA的软件生态如CUDA，已经成了行业标准，这让竞争对手如AMD的MI300系列短期内难以撼动。在行研中，我们常用Porter五力模型来评估这种壁垒：供应商议价能力低（因为NVIDIA有专利壁垒），买家切换成本高（迁移CUDA生态要花几个月），新进入者门槛天花板般高。
聊到这儿，忍不住多说两句。行研的本质，就是把碎片信息织成一张网。NVIDIA的案例告诉我们，基本面不是死记财务报表，而是理解技术趋势如何重塑商业模式。如果你正准备HF的面试，有兴趣的可以私信我，我这里有一些P72真题和行研框架的notes，顺手share给你。或者，找机会约个coffee，聊聊怎么在面谈中自然带出这些分析。毕竟，真正的干货，是在对话中碰撞出来的。需要的🙋📩【1】#职博咨询#求职 #金融 #面试#实习 #秋招#Point72#millennium #Citadel #offer #高盛#基金#投行#中金#中信#三中一华
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