老黃這回徹底尷尬了！大客戶一盆冷水：英偉達產品是神作，但我們真“玩不轉”

防走失，電梯直達安全島

來源：網易科技

作者：小小

“你們賣給我們的是F1賽車，卻得手把手教一群修車工怎么把它開走。”

這并不是某個網絡段子，而是來自全球頂級金融巨頭美國銀行（Bank of America）對英偉達的一記“吐槽”。

根據科技媒體Business Insider最新曝光的英偉達內部郵件，這句話精準地戳中了英偉達5萬億市值背后的軟肋：造出最快的芯片是一回事，教會客戶怎么用則完全是另一碼事。

美國銀行的“賽車困境”：

先進技術遭遇落地難題

2025年11月，英偉達銷售團隊在內部郵件中回顧了與美國銀行的交流情況。作為全球最大的金融機構之一，美國銀行對英偉達的“AI工廠”解決方案表達了明確的擔憂。

“AI工廠”是英偉達推出的一套完整解決方案，包含芯片和軟件，旨在幫助企業構建、訓練和運行大規模AI系統。然而在實際部署過程中，美國銀行發現這套系統過于復雜，難以在現有的組織架構和監管環境中順利落地。

更深層次的問題在于，美國銀行內部缺乏實施AI所需的“MLOps技能”。

MLOps指的是機器學習運維，即在實際場景中部署和管理AI模型的全套流程。此外，銀行方面認為英偉達的軟件尚未完全適應高度監管的金融行業要求，特別是在安全性、文檔支持和系統隔離等方面。

英偉達副總裁伊恩·巴克（Ian Buck）在郵件討論中表示：“看起來他們需要幫助，或我們的產品有不足之處。”這表明公司高層已經注意到這些問題，并開始思考如何改進。

銷售體系的內在挑戰：

信息傳遞缺乏一致性

其實，這種銷售端的混亂早有端倪。早在去年夏天，英偉達全球現場運營部門的內部溝通，就已經暴露了軟件銷售體系面臨的系統性挑戰。

一份內部郵件顯示，銷售團隊在推廣軟件產品時缺乏統一的標準話術。有員工寫道：“每個人都在拼湊自己的演示文稿，我們需要制定一個統一的企業宣傳口徑。”

這種情況導致客戶從不同銷售人員那里獲得的信息可能不一致，增加了理解和使用軟件的難度。

英偉達試圖推廣的軟件產品包括多個系列：Nvidia AI Enterprise（NVAIE）幫助企業構建AI應用；Run:ai用于管理GPU資源；Omniverse提供3D世界模擬平臺；vGPU則允許多個用戶共享GPU資源。這些產品各有側重，但在缺乏統一敘述框架的情況下，客戶很難全面理解其價值。

這種情況反映了一個根本性問題：英偉達的硬件業務已經建立了成熟的銷售和認知體系，但軟件業務仍處于探索階段，尚未形成清晰的推廣路徑。

溝通鴻溝：

技術語言與商業需求的錯位

2025年8月份的郵件指出了另一個關鍵問題：英偉達與潛在客戶的法律和采購團隊之間存在“根本性脫節”。這種情況在金融和醫療等高度監管的行業尤為明顯。

郵件中提到：“最大的痛點將是教育潛在客戶的采購和法律團隊了解我們的AI企業軟件到底是什么。”這意味著銷售團隊不僅需要向技術人員說明產品功能，還需要向非技術部門解釋產品的商業價值和風險管控機制。

具體而言，談判中涉及的難點主要集中在幾個方面：數據安全標準、賠償責任劃分、損害賠償上限等法律條款。一些客戶提出的責任條款超出了英偉達可接受的范圍，導致談判進程緩慢甚至陷入僵局。

這種情況表明，英偉達在推廣軟件產品時，需要考慮的不僅是技術實現，還包括商業條款、法律責任和合規要求等多重因素。

軟件銷售的實際情況：

數據呈現復雜圖景

盡管面臨諸多挑戰，英偉達的軟件銷售數據顯示出一定的積極態勢。

根據去年7月份的郵件，2026財年第三季度，北美和拉美地區的獨立軟件銷售預計達成目標的110%，而捆綁硬件銷售的軟件完成度約為39%。

該區域（北美和拉美）該季度軟件銷售總額預測為7870萬美元，其中Nvidia AI Enterprise表現突出，預計達成目標的186%。這些數據表明，客戶對英偉達軟件產品存在實際需求，尤其是在獨立采購的情況下。

英偉達在財報中并未單獨列出商業軟件的收入，這部分業務在公司整體收入中占比相對較小。然而，軟件業務的增長有助于公司建立更穩定的經常性收入來源，并深化與客戶的合作關系。

應對措施：

從內部培訓到客戶支持

面對軟件推廣過程中遇到的問題，英偉達已經開始采取相應的改進措施。內部郵件顯示，公司計劃從兩個方面著手解決問題。

· 對外：英偉達計劃為客戶舉辦專題研討會，幫助客戶更好地理解和使用NVAIE等軟件產品，規劃適合自身需求的AI項目。這種面對面的交流方式有助于彌補產品文檔和標準培訓可能存在的不足。

· 對內：該公司正在加強銷售團隊的培訓，統一軟件產品的信息口徑，確保不同銷售人員傳遞的信息保持一致性和準確性。同時，英偉達也在完善軟件產品本身的文檔和支持體系，使其更符合企業客戶的實際需求。

AI部署正成為行業挑戰

值得關注的是，英偉達面臨的軟件推廣難題并非個案。巴布森學院信息技術與管理學教授湯姆·達文波特（Tom Davenport）指出，雖然銀行在信貸決策等任務上使用AI的歷史悠久，但由于其數據和客戶的規模，它們可能是最先遇到部署難題的行業之一。

達文波特認為：“技術的發展速度遠遠超過了單個銀行或大多數公司能夠快速實施的能力。”這種技術發展速度與應用落地能力之間的差距，在整個AI行業都具有普遍性。

高盛最近的一份報告也指出，在應對AI應用不平衡方面，英偉達的情況并非特例。一些公司認為這項技術尚未成熟到可以廣泛部署的程度，這也影響了AI軟件的整體采用速度。

業務轉型：

從高速增長到穩步部署

從更大的業務背景來看，英偉達正在經歷從AI基礎設施建設階段向AI部署階段的轉型。

瑞穗證券在1月9日將英偉達的目標股價從245美元上調至275美元，并將其列為2026年首選股，反映出市場對其長期發展前景的認可。

財務數據顯示，英偉達第三季度營收增長65.22%，較前一季度的71.55%有所放緩。市盈率也從48.89倍降至45.63倍。這些變化表明，該公司的增長正在逐步趨于穩定，市場關注點從爆發式增長轉向可持續的生態建設。

分析師的預期顯示，2026年超大規模云服務商的資本支出預計同比增長約32%，達到約5400億美元。這為AI加速器提供了持續的需求基礎，也意味著英偉達的硬件業務仍將保持穩定增長。在此基礎上，軟件業務的拓展將成為公司深化客戶關系、拓展服務邊界的重要方向。

英偉達的挑戰，也是整個AI技術落地時代的縮影。最先進的生產力工具，需要最接地氣的賦能方式。

這條路沒有捷徑，唯有放下身段，與客戶一同坐進駕駛艙，在真實的商業路況中，共同磨合、學習和前進。

軟件的故事，英偉達才剛剛翻開第一章。而這場關于如何“開車”的考試，成績如何，將深刻影響其下一個五萬億美元的成色。