英偉達財報會實錄| 黃仁勛掃清市場憂慮：AI新時代 算力即營收！

財聯社2月26日訊（編輯 劉蕊）美東時間周三盤后，英偉達公布表現強勁的第四財季財報。

在稍后的財報電話會上，英偉達CEO黃仁勛和首席財務官Colette Kress反復強調，AI發展已經迎來拐點，算力需求呈爆發式增長。在這一新時代背景下，算力即營收。

在最近Anthropic一系列產品引發軟件股大跌、Citrini的“AI鬼故事”加劇投資者恐慌之際，英偉達的財報表現和高管表態再次成為穩定軍心的壓艙石，他們強調AI需求強勁和發展前景的無限可能。

在昨日財聯社發布的財報前瞻文章中，我們提出了對于英偉達財報的四大關注重點。而在今晨的財報會上，這四大重點的確成為英偉達高管和華爾街分析師們討論的重要話題。

英偉達財報會解答四大重點疑問

首先，英偉達的數據中心業務需求過于集中的問題——這也是在問答環節分析師們反復問詢的問題。

英偉達首席財務官Colette Kress承認，2026 年全球頭部的五大云計算服務商和超大規模云計算企業貢獻了英偉達數據中心業務超50%的營收，這不免再次加重了華爾街對英偉達數據中心需求過于集中的擔憂。

不過黃仁勛在面對分析師質疑時強調，英偉達的客戶類型豐富，涵蓋 AI 模型研發商、平臺服務商等，且全球客戶的多元化程度正持續提升，這一趨勢將為公司生態系統發展帶來積極影響。

在被分析師們詢問“如果客戶資本支出停止增長怎么辦”時，黃仁勛信心滿滿地回應，他對客戶的現金流增長充滿信心。

“原因很簡單：智能體AI已迎來發展拐點，其實用性在全球企業中得到廣泛驗證，由此帶來的算力需求呈爆發式增長。在AI的新時代，算力即營收——只要算力增長，就能帶來營收的增長。”

另一個關鍵重點是其英偉達頂級的Blackwell和Rubin的持續產能爬坡情況。黃仁勛在財報會上透露，目前各大云計算服務商、超大規模云計算企業、AI 模型研發商和企業客戶部署的 Blackwell 架構基礎設施，算力已達 90 億瓦，且處于滿負荷運行狀態。

而對于Rubin，本周早些時候，英偉達已向客戶交付首批 Vera Rubin 樣品，量產計劃將于2026年下半年如期推進。雖然目前還無法確定Vera Rubin在今年下半年早期的爬坡能占多少比例，但毫無疑問，市場的需求和興趣非常強烈。

第三個重點是近期存儲芯片短缺和電源供應短缺可能給英偉達帶來的發展瓶頸。

英偉達首席財務官Colette Kress提到：“所有數據中心均面臨電力約束，基于這一現狀及實現 AI 工廠營收最大化的需求，客戶正根據每瓦性能表現作出關鍵的架構決策。”

黃仁勛還在問答環節提到內存短缺問題時表示：“盡管我們非常希望能有更多的供應，但我們確實認為在接下來的幾個季度里，供應將會非常緊張。”

最后，是受到密切關注的毛利率問題。英偉達首席財務官Colette Kress提到，隨著Blackwell產品產能提升，公司非GAAP毛利率環比升至 75.2%。她還強調，推動公司毛利率提升的核心關鍵，是為客戶持續打造跨代際的技術領先優勢，這是唯一且最重要的因素。

另外，有趣的是，還有分析師提到了近期大熱的“太空數據中心”話題。黃仁勛認為，目前，太空數據中心的經濟效益較差，但未來將持續改善。太空數據中心的技術方案與地球存在顯著差異，但目前已有多種技術路線在競爭落地。未來，AI在太空領域將擁有極具前景的應用場景。

英偉達 Q4 財報電話會議記錄（部分內容有刪減）

日期：2026 年 2 月 25 日（周三）美國東部時間下午 5 點

參會人員：

• 總裁兼首席執行官 ——黃仁勛（Jensen Huang）

• 執行副總裁兼首席財務官 ——Colette Kress

• 投資者關系副總裁 ——Toshiya Hari

Toshiya Hari：各位下午好，歡迎參加英偉達公司 2026 財年第四季度財報電話會議。今天與我一同參會的，是英偉達總裁兼首席執行官黃仁勛，以及執行副總裁兼首席財務官Colette Kress。接下來，有請 Colette 發言。

Colette Kress：謝謝 Toshiya。本季度，公司再創佳績，營收、營業利潤和自由現金流均創歷史新高。總營收達 680 億美元，同比增長 73%，增速較 Q3 進一步加快；環比營收同樣創紀錄，數據中心業務新增營收 110 億美元，客戶群體涵蓋云計算服務商、超大規模云計算企業、AI 模型研發商、企業客戶及主權國家，實現多元化拓展。隨著推理部署與訓練需求同步增長，市場對 Blackwell 架構、數據中心級極致協同設計的需求持續攀升。加速計算的轉型趨勢，以及 AI 向超大規模云計算現有負載的全面滲透，正持續推動公司增長。

基于更智能的多模態模型構建的智能體 AI 和實體 AI 應用，已開始成為公司財務業績的增長動力。

全年來看，數據中心業務營收達 1940 億美元，同比增長 68%。自 2023 財年 ChatGPT 推出以來，公司數據中心業務規模已增長近 13 倍。展望未來，我們預計 2026 日歷年公司營收將實現環比持續增長，超過我們去年公布的 5000 億美元Blackwell 和Rubin平臺營收目標。我們已通過庫存儲備和采購承諾做好準備，以滿足未來市場需求，包括2027日歷年的產品出貨。所有數據中心均面臨電力約束，基于這一現狀及實現 AI 工廠營收最大化的需求，客戶正根據每瓦性能表現作出關鍵的架構決策。

SemiAnalysis 稱英偉達為 “推理領域的領導者”，InferenceX 平臺的最新測試結果進一步印證了我們的領先地位：與同類產品相比較，GB300 和 NVL72 芯片的每瓦性能提升高達 50 倍，每令牌成本降低 35 倍。此外，CUDA 軟件的持續優化，僅用 4 個月時間，就讓 GV200 和 NVL72 芯片的性能提升了 5 倍。英偉達實現了行業最低的每令牌成本，基于英偉達技術的數據中心能創造最高的營收。以公司的規模，我們的創新速度在行業內無可匹敵。

年度研發預算即將達到 200 億美元，同時我們具備跨芯片、系統、算法和軟件的計算與網絡極致協同設計能力，憑借這些優勢，我們計劃在每一代產品中實現每瓦性能的跨越式提升，長期鞏固行業領先地位。

第四季度，數據中心業務營收 620 億美元，同比增長 75%、環比增長 22%，增長主要得益于 Blackwell 和 Blackwell Ultra 產品的產能持續釋放。英偉達基礎設施的市場需求居高不下，即便是 Hopper 架構產品，甚至是推出已有 6 年的 Ampere 架構產品，在云計算領域均已售罄。

距離 Grace Blackwell GB200 NVL72 系統發布已近一年，目前各大云計算服務商、超大規模云計算企業、AI 模型研發商和企業客戶部署的 Blackwell 架構基礎設施，算力已達 90 億瓦，且處于滿負荷運行狀態。網絡業務作為公司數據中心級基礎設施的核心板塊，本季度表現亮眼，營收達 110 億美元，同比增長超 3.5 倍。

得益于 Grace Blackwell 系統占本季度數據中心業務營收約三分之二，公司縱向擴展和橫向擴展技術的市場需求均創歷史新高，環比均實現兩位數增長。NVLink 縱向擴展架構徹底革新了計算模式，彰顯了超算全芯片及全棧式極致協同設計的強大實力。第四季度，我們宣布將為 AWS 提供 NVLink 技術，實現與其中定制芯片的集成。Spectrum X 以太網縱向及跨域擴展網絡的市場熱度持續攀升，客戶正推進分布式數據中心向一體化千兆級 AI 工廠的整合。

全年來看，網絡業務營收突破 310 億美元，較 2021 財年（公司收購 Mellanox 的年份）增長超 10 倍。

公司的需求結構呈現廣泛、多元的特點，且已突破聊天機器人單一應用場景。

首先，AI 領域正迎來從傳統機器學習到生成式 AI 的根本性平臺轉型。超大規模云計算企業將海量傳統負載升級為生成式 AI（包括搜索、廣告生成、內容推薦系統）后，實現了顯著的投資回報，這一成果正推動我們的核心客戶加快資本支出。例如，Meta 憑借 GEM 模型的升級，實現 Facebook 廣告點擊量提升 3.5 倍、Instagram 轉化量提升超 1%，直接帶動營收大幅增長。基于英偉達的基礎設施，Meta Superintelligence Labs 可完成前沿智能體 AI 系統的訓練和部署。目前，前沿智能體 AI 系統已迎來發展拐點。

Claude Code、Claude Cowork 和 OpenAI Codex 已具備實用級智能，市場采用率激增，令牌商業化實現盈利，推動企業迫切擴大算力規模。算力直接決定 AI 的智能水平和企業營收增長。

分析師預計，2026 年頭部五大云計算服務商和超大規模云計算企業的資本支出較年初增長近 1200 億美元，即將達到 7000 億美元 —— 這些企業貢獻了公司數據中心業務超 50% 的營收。我們仍認為，傳統數據中心負載向 GPU 加速計算的轉型，以及 AI 對現有超大規模云計算負載的賦能，將在長期為公司貢獻約一半的增長機遇。如同電力和互聯網，每個國家都將打造并運營本土的 AI 基礎設施。

2026 財年，公司主權 AI 業務營收同比增長超兩倍，突破 300 億美元，收入主要來自加拿大、法國、荷蘭、新加坡和英國的客戶。長期來看，我們預計隨著各國根據 GDP 規模投入 AI 建設，主權 AI 業務的增長速度將至少與 AI 基礎設施市場持平。

盡管美國政府批準了少量面向中國客戶的 H200 產品出口，但公司尚未產生相關營收，未來該產品能否繼續進口至中國仍未可知。

中國本土競爭對手近期完成首次公開募股，實力不斷提升，或對全球 AI 行業格局造成長期沖擊。為鞏固在 AI 計算領域的領先地位，美國需吸引全球所有開發者，成為包括中國企業在內的所有商業機構的首選平臺。我們將繼續與美中兩國政府溝通，倡導美國保持全球市場的競爭優勢。

上月的國際消費電子展上，我們正式發布 Rubin 平臺，該平臺包含 6 款全新芯片：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 交換機、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU 和 Spectrum-6 以太網交換機。與 Blackwell 平臺相比，Rubin 平臺訓練 MoE 模型所需的 GPU 數量可減少 75%，推理令牌成本可降低 90%。本周早些時候，我們已向客戶交付首批 Vera Rubin 樣品，量產計劃將于 2026 年下半年如期推進。基于模塊化、無電纜托盤設計，Rubin 平臺在韌性和可維護性上較 Blackwell 平臺實現提升。我們預計，所有云計算模型研發商都將部署 Vera Rubin 平臺。

接下來介紹游戲業務。本季度游戲業務營收 37 億美元，同比增長 47%，增長得益于 Blackwell 的需求提升及供應鏈改善。GeForce RTX 是游戲玩家、創作者和開發者的首選平臺。第四季度，我們推出了多項新技術和升級功能，包括 DLSS 4.5—— 該技術借助 AI 實現游戲視覺效果的全新突破，同時讓主流 AI PC 框架的大語言模型推理速度提升 35%。展望未來，盡管終端市場需求旺盛、渠道庫存處于健康水平，但供應限制將成為 Q1 及后續游戲業務發展的不利因素。

專業可視化業務營收首次突破 10 億美元，達 13 億美元，同比增長 159%、環比增長 74%。本季度，我們推出搭載 72GB 高速內存的 RTX Pro 5000 Blackwell 工作站，專為運行大語言模型和智能體工作流的 AI 開發者打造。汽車業務營收 6.04 億美元，同比增長 6%，增長源于自動駕駛解決方案的強勁市場需求。國際消費電子展上，我們發布了全球首個開放式推理、視覺、語言、動作模型組合 ——Alpamayo，同時推出配套的仿真藍圖和數據集，助力實現車輛的自主決策能力。首款搭載 Alpamayo 模型、基于英偉達 Drive 平臺打造的梅賽德斯 - 奔馳 CLA 車型，即將正式上路。

實體 AI 已落地應用，2026 財年為公司新增營收超 60 億美元。自動駕駛出租車的運營里程呈指數級增長，Waymo、特斯拉、Uber、文遠知行、Zoox 等企業的商業車隊已投入運營；預計 2025 年全球自動駕駛出租車數量將從數千輛，增長至未來十年的數百萬輛，該市場有望創造數千億美元的營收。這一市場擴張將帶來算力需求的爆發式增長，目前各大整車制造商和服務提供商均基于英偉達平臺開展研發。

我們正通過全新的 NVIDIA Cosmos 和 Isaac GR00T 開源模型及框架，推動機器人技術研發；Boston Dynamics、Caterpillar、FANUC Robotics、LG Electronics、Neurorobotics 等頭部企業的英偉達賦能機器人和自主設備已投入應用。為加速實體 AI 在工業領域的落地，我們還宣布與 Dassault Systèmes、Siemens、Synopsys 深化合作，將英偉達 AI 基礎設施、Omniverse 數字孿生、世界模型和 CUDA-X 庫，帶給全球數百萬從事工業研發、設計和工程的專業人士。

接下來介紹利潤表的其他項目。本季度，公司 GAAP 毛利率達 75%；隨著 Blackwell 產品產能提升，非 GAAP 毛利率環比升至 75.2%。受新產品推出及計算、基礎設施成本增加影響，GAAP 營業費用環比增長 16%，非 GAAP 營業費用環比增長 21%。第四季度非 GAAP 有效稅率為 15.4%，低于預期，主要得益于一次性稅務優惠。

公司庫存環比增長 8%，同時大幅增加采購承諾 —— 我們已戰略性儲備庫存、鎖定產能，以滿足未來多個季度的市場需求。本次采購承諾的周期較以往更長，體現了我們對未來市場需求的明確判斷。盡管先進架構產品的供應緊張局面將持續，但憑借規模優勢、完善的供應鏈和長期的合作伙伴關系，我們有信心把握未來的增長機遇。

第四季度，公司實現自由現金流 350 億美元，2026 財年累計自由現金流 970 億美元。本財年，我們通過股票回購和股息向股東返還 410 億美元，占全年自由現金流的 43%。我們將繼續投資技術研發和生態系統建設，培育市場發展，推動長期增長，最終為股東帶來超越市場和同行的投資回報。

重要的是，我們將繼續通過戰略、審慎的流程開展投資，同時堅守向股東返還資本的承諾。

接下來介紹 2027 財年第一季度業績展望。從本季度開始，我們將把基于股票的薪酬支出納入非 GAAP 業績核算。基于股票的薪酬是公司吸引和保留頂尖人才的核心薪酬體系組成部分。首先介紹營收：預計總營收 780 億美元（±2%），增長主要來自數據中心業務。與上一季度一致，我們在業績展望中未納入任何來自中國區的數據中心計算業務營收。GAAP 毛利率預計為 74.9%（±50 個基點），非 GAAP 毛利率預計為 75%（±50 個基點）。全年來看，我們預計毛利率將維持在 75% 左右。

關于 Vera Rubin 平臺的轉型進展，我們將及時向市場更新。GAAP 營業費用預計約 77 億美元，非 GAAP 營業費用預計約 75 億美元，其中包含 19 億美元基于股票的薪酬支出。2027 財年，剔除一次性項目和稅務環境的重大變化，公司 GAAP 和非 GAAP 有效稅率預計在 7% 至 19% 之間。接下來，有請黃仁勛發言。

黃仁勛：本季度，我們顯著深化并擴大了與領先的前沿模型制造商的合作伙伴關系。近期，我們見證了 OpenAI GPT-5.3 Codex 的發布，該平臺基于 Grace Blackwell 和 NVLink 72 系統完成訓練和推理。GPT-5.3 Codex 可處理涉及研究、工具使用和復雜執行的長期任務，目前已在英偉達內部廣泛部署，深受工程師認可。我們正與 OpenAI 推進合作協議的簽訂，目前已接近達成。我們為與 OpenAI 的長期合作感到振奮 —— 這是一家具有劃時代意義的企業，我們從其創立之初便開始合作。

Meta Superintelligence Labs 的擴張速度迅猛。上周，我們宣布 Meta 將部署數百萬顆 Blackwell 和 Rubin GPU、英偉達 CPU 及 Spectrum X 以太網，用于 AI 訓練和推理。本季度，我們宣布與 Anthropic 建立合作關系，并向其投資 100 億美元。Anthropic 將基于 Grace Blackwell 和 Vera Rubin 系統開展訓練和推理工作。該公司的 Claude Cowork 智能體平臺具有革命性意義，推動企業 AI 采用率迎來爆發式增長。

Claude Cowork 和 OpenAI 平臺的算力需求激增，智能體 AI 的 “ChatGPT 時刻” 已經到來。英偉達與 Anthropic、Meta、OpenAI、xAI 等企業建立了廣泛的合作，產品覆蓋所有云計算平臺；我們既能從頭構建全棧式 AI 基礎設施，也能為云計算平臺提供技術支持，這一獨特優勢讓我們能在訓練、推理、AI 工廠擴展等各個階段，與前沿模型研發商展開合作。

最后，我們近期與 Groq 達成非授權合作協議，獲得其低延遲推理技術，同時吸納了一支頂尖的工程師團隊加入英偉達。如同收購 Mellanox 一樣，我們將融合Groq 的創新技術，升級英偉達的架構，推動 AI 基礎設施的性能和價值邁上新臺階。更多細節，敬請關注下月的 GTC。接下來，交還給 Toshiya。

Toshiya Hari：現在進入問答環節，操作員請接入提問。

Sarah（操作員）：提醒各位，如需提問，請在電話鍵盤上按星號鍵加數字 1。第一個問題來自美國銀行證券的 Vivek Arya。

Vivek Arya：感謝公司接受提問。您提到公司對 2027 日歷年的增長擁有明確的判斷，采購承諾也印證了這份信心。但 Jensen，我想了解的是，頭部云計算客戶 2026 年的資本支出即將達到 7000 億美元，許多投資者擔心這一規模在明年難以繼續增長，且部分客戶的現金流創造能力正有所承壓。我們知道公司對自身的發展藍圖、采購承諾等充滿信心，但您對客戶持續擴大資本支出的能力有多大信心？如果客戶資本支出停止增長，英偉達能否在現有規模下實現自身增長？謝謝。

黃仁勛：我對客戶的現金流增長充滿信心，原因很簡單：智能體 AI 已迎來發展拐點，其實用性在全球企業中得到廣泛驗證，由此帶來的算力需求呈爆發式增長。

在 AI 的新時代，算力即營收 —— 沒有算力，就無法生成令牌；沒有令牌，企業營收就無從增長。所以在這個全新的 AI 時代，算力直接決定營收。目前，市場上已有約 3000 億至 4000 億美元的可用資金，這一規模十分可觀。現在這已經轉向了AI。而在AI領域，為了生成Token，你需要計算能力，這直接轉化為增長，直接轉化為收入。

Sarah（操作員）： 您的下一個問題來自摩根士丹利的Joseph Moore。您的線路已接通。

Joseph Moore：太棒了，謝謝。祝賀你們取得的業績。 你談到了你們對Anthropic以及潛在的對OpenAI核心進行的一些戰略投資，同時你們也有英特爾、諾基亞、新思科技等合作伙伴，顯然你們處于一切的中心。你能談談這些投資的作用嗎？你如何看待資產負債表作為一種工具，以此來擴大英偉達在生態系統中的地位并參與到這種增長中去？

黃仁勛：關于對 OpenAI 等企業的戰略投資，核心是圍繞模型展開合作，同時依托英偉達平臺實現協同發展。我們的產品覆蓋所有云計算平臺、所有數據中心，遍及全球各地；邊緣計算領域及數十家 AI 原生企業，均基于英偉達的 AI 生態系統構建。無論是語言 AI、實體 AI 還是 AI 物理領域，所有生態系統的構建都離不開英偉達的技術支持。我們正全棧布局，加大對生態系統的投資。如今的算力布局較以往更為完善，覆蓋了 AI 的各個環節，從模型研發到深度應用均有涉及。

正如我之前所說，算力規模的持續擴大是關鍵 ——GPU、計算節點的數量不斷增加，帶來的算力提升十分顯著。我們的機柜設計極具優勢，能實現算力的高效整合。同時，我們也重視輕量級算力解決方案的研發，部分客戶希望將以太網與 AI 深度融合，而這正是我們的核心優勢，Spectrum X 平臺的性能表現就是最好的證明。打造價值百億美元的 AI 工廠，離不開英偉達的網絡業務技術支持，波士頓接口技術便是核心之一。任何接口的轉換，都會帶來延遲增加和不必要的能耗，因此我們在設計中盡量減少接口轉換 —— 我們并非排斥虛擬化技術，實際上已在產品中應用，但會合理控制其使用。

Grace Blackwell 架構和 Rubin 架構采用了雙層極致低延遲設計，大幅優化了架構布局，形成了對競爭對手的領先優勢。我們的軟件優勢同樣顯著，軟件與架構的深度融合，讓兩者的邊界難以區分 —— 正是因為架構的卓越性能，才造就了軟件的高效運行。CUDA 的效率和每浮點運算每秒的每瓦性能，在行業內無可匹敵；后續每一代 GPU 架構，都將受益于這一平臺，從而延長產品的使用周期，提升創新的靈活性和速度，最終為客戶帶來更優的性能體驗。

我們與 Groq 的合作成果將在 GTC 上公布 —— 核心是融合Groq 的技術，將其作為加速器，升級英偉達的架構，就像收購 Mellanox 后，我們融合其技術實現了架構的升級一樣。

接線員：您的下一個問題來自摩根大通的Harlan Sur。您的線路已接通。

Harlan Sur：下午好，感謝接受我的提問。網絡業務在你們整體數據中心業務中的占比繼續上升。在2026財年中，你們網絡業務的同比增速每個季度都在加快。正如你們提到的，第四季度同比增長3.6倍，顯然得益于你們向上擴展（scale-up）和橫向擴展（scale-out）網絡產品組合的實力。

我記得去年上半年，你們在Spectrum-X以太網交換平臺上的年化運行率（run rate）約為100億美元。看起來去年下半年這個數字可能已經躍升至110億到120億美元左右。仁勛，看看你們的訂單簿，特別是隨著Spectrum-XGS以及即將推出的102T Spectrum 6交換平臺的發布，目前Spectrum的運行率趨勢如何？你如何看待今年結束時的情況？

黃仁勛： 正如你所知，我們將自己視為一家AI基礎設施公司。AI計算基礎設施包括CPU、GPU，而我們發明了NVLink，將單個計算節點“向上擴展（scale up）”成一個巨大的計算服務器機架。我們發明了機架級計算機的概念。我們交付的不是單個計算節點，而是整機架的計算機。

然后，這個NVLink交換機的向上擴展系統，會使用Spectrum-X和InfiniBand進行“橫向擴展（scale out）”——這兩種方式我們都支持。更進一步，我們還使用Spectrum-X進行跨數據中心的擴展。因此，我們思考網絡的方式實際上是一種延伸，我們開放性地提供一切，以便人們可以決定如何在不同的規模下進行混合和匹配，或者按照他們希望的任何方式將其整合到他們定制的數據中心里。

但歸根結底，這都是我們平臺的巨大組成部分。NVLink的發明真正為我們的網絡業務注入了渦輪動力。每個機架都配有九個網絡交換節點，每個節點內部有兩個芯片。在未來，它們會有更多。

所以，我們每個機架處理的交換量確實令人難以置信。我們現在也是全球最大的網絡公司。如果你看看以太網領域，我們大約兩年前進入了以太網交換市場。我認為我們今天很可能已經是世界上最大的以太網網絡公司，肯定很快就會名副其實。

Spectrum-X以太網對我們來說是一個本壘打（巨大成功）。但我們對人們想要采用的任何網絡方式持開放態度。有些人就是非常喜歡InfiniBand的低延遲和向上擴展能力，當然我們會繼續支持這一點；而有些人喜歡基于以太網在整個數據中心整合他們的網絡。我們創造了一種以太網功能，將以太網與數據中心處理人工智能的方式相結合，我們在這一點上做得非常出色。

我們的Spectrum-X性能確實證明了這一點。當建立一個100億或200億美元的AI工廠時，在數據中心網絡效率和利用率上哪怕只有10%（很容易達到20%）的差異，這也將轉化為實打實的真金白銀。所以，英偉達的網絡業務真的、真的增長得非常快。我認為這只是因為我們在構建AI基礎設施方面非常有效，而且AI基礎設施業務的增長快得驚人。

接線員：您的下一個問題來自Cantor Fitzgerald的CJ Muse。您的線路已接通。

CJ Muse 下午好。感謝接受提問。鑒于大上下文窗口應用、Grok以及可能需要添加特定解碼解決方案的情況，我很好奇我們該如何看待你們未來的路線圖。 我們是否應該預期，根據工作負載或特定客戶進行定制化的芯片設計（Customized Silicon）將越來越成為英偉達的重點？特別是借助于你們向“裸片互連/Chiplet架構（die-to-die/dial-in）”的轉變？非常感謝。

黃仁勛：不，我們不這樣認為。大家都應該希望盡可能地推遲使用裸片互連（die-to-die）。

原因在于，每次你跨越一個裸片互連接口，你都增加了一道接口。每次跨越接口，你就會不可避免地增加延遲，無謂地增加功耗。我們并不排斥裸片互連技術，實際上我們已經在使用了，但我們盡量只有在別無選擇的情況下才使用它。所以，如果你看看Grace Blackwell架構和Rubin架構，我們使用的是兩塊達到光刻掩模極限（reticle-limited）的巨型芯片，并且將它們結合在一起，這樣減少了架構跨越。

這種互連（接口）的損耗會在競爭對手的架構效能中顯現出來。說到英偉達，人們常稱之為我們的軟件優勢，但究竟哪里是軟件的功勞，哪里是架構的功勞，其實很難區分。我們的軟件之所以高效，是因為我們的架構太優秀了。

CUDA架構毫無疑問比市面上的任何計算架構都更有效、更高效，能提供更高的每瓦浮點運算性能，這是因為我們的架構設計方式。

關于我們如何看待Grok以及低延遲解碼器，我有一些很棒的想法，希望能GTC大會上與你分享。但最簡單的理念是：得益于CUDA，我們的基礎設施具有令人難以置信的多功能性，我們將繼續保持這一點，我們所有的GPU在架構上都是兼容的。這意味著，當我今天致力于為Blackwell優化模型時，所有這些針對優化軟件棧和新模型所付出的努力和投入，也會使Hopper受益，也會使Ampere受益。這就是為什么在我們將其部署到世界各地數年后，A100依然感覺很新且性能依然出色的原因。

架構兼容性讓我們做到了這一點。它讓我們能夠在軟件工程和優化上投入巨資，因為我們知道，我們在云端、本地、以及任何地方運行的各代GPU架構的整個安裝基數都將從中受益。

我們將繼續這樣做，它讓我們能夠延長產品的使用壽命，賦予我們創新的靈活性和速度。這一切為我們的客戶轉化為性能，并非常重要的是——轉化為每美元性能和每瓦性能。所以，關于我們將與Grok做什么，你來GTC大會就知道了。但我們將做的是，用Grok作為加速器來擴展我們的架構，這與我們當年用Mellanox擴展英偉達架構的方式非常相似。

接線員：下一個問題來自伯恩斯坦研究公司（Bernstein Research）的Stacy Rasgon。您的線路已接通。

Stacy Rasgon：大家好，謝謝接受我的提問。Colette，我想深入探討一下關于全年環比增長的預期。本季度你們數據中心業務環比增長了超過100億美元，而業績指引似乎暗示這種勢頭將繼續。 隨著我們經歷這一年，尤其是當Rubin在這個間隔期內開始爬坡時，你如何看待這一趨勢？Blackwell帶來了非常大規模的環比增長加速，當我們過渡到Rubin時，我們是否應該期待類似的情況？ 另外，我也希望你能談談對游戲業務的預期。我理解內存限制和其他一切問題。你認為游戲業務在2027財年仍能實現同比增長嗎，還是因為內存問題將面臨更大壓力？請回答這兩個問題。謝謝。

Colette Kress：謝謝，Stacy。讓我先從未來的營收開始說起。我們試圖逐個季度來看待營收情況。

當思考全年時，毫無疑問我們仍將銷售和提供Blackwell，可能與此同時我們也看到Vera Rubin推向市場。這是一個非常棒的架構，能立刻幫助他們快速搭建系統。我們已經在多個不同客戶中規劃了許多不同的訂單來提供這款產品。目前還無法確定Vera Rubin在下半年早期的爬坡能占多少比例，但毫無疑問，對其的需求和興趣是非常強烈的。

我們預期幾乎每個客戶都會購買Vera Rubin。問題僅僅在于，我們推向市場的速度有多快，以及他們能在各自的數據中心里多快將其搭建起來。這是你的第一部分問題。

第二部分是關于我們的游戲業務。盡管我們非常希望能有更多的供應，但我們確實認為在接下來的幾個季度里，供應將會非常緊張。如果，到年底情況有所改善，那么從同比增長的角度來看還是有機會的。但目前我們判斷還為時過早，一旦有了更明確的消息，我們會盡快回復你。

Sarah：下一個問題來自花旗集團的 Atif Malik。

Atif Malik：感謝公司接受提問。Jensen，隨著 AI 領域的投資更多向推理負載傾斜，能否談談 CUDA 的重要性？

黃仁勛：我們推出的 TensorRT-LLM 是目前性能最優的推理架構，而要針對 NVL 平臺對其進行優化，就需要在 CUDA 之上，研發并創新全新的并行化算法。推理工作的核心是負載分配，充分發揮算力的聚合優勢。智能體系統會生成多個智能體協同工作，由此產生的令牌數量呈指數級增長，這就要求推理速度實現大幅提升。推理速度的提升，結合令牌的商業化，將直接轉化為客戶的營收 —— 數據中心的千兆級算力，直接對應著營收規模。

如今，所有云計算服務商和超大規模云計算企業都已認識到這一點：資本支出轉化為算力，而優秀的架構能讓算力最大化轉化為營收，簡言之，算力即營收。當下不投入算力建設，未來就無法實現營收增長，這已是行業的普遍共識。架構的重要性不言而喻，其戰略價值進一步提升，直接影響企業的盈利水平。選擇每瓦性能最優的架構，成為企業的核心決策。

Sarah：下一個問題來自 Melius Research 的 Ben Reitzes。

Ben Reitzes：感謝公司接受提問。首先，我為公司將基于股票的薪酬支出納入非 GAAP 核算點贊，這一舉措非常好。關于毛利率 —— 公司表示長期毛利率將維持在 75% 左右，結合公司對 2027 日歷年供應充足的判斷，這是否意味著毛利率將在 2027 年前保持穩定？另外 Jensen，2027 年之后，公司是否有內存消耗相關的創新技術推出，以進一步支撐毛利率的長期穩定？

Colette Kress：推動公司毛利率提升的核心關鍵，是為客戶持續打造跨代際的技術領先優勢，這是唯一且最重要的因素。如果我們能實現跨代際的每瓦性能提升，其幅度遠超摩爾定律的極限；如果我們能實現每美元性能的大幅提升，且遠超系統成本和產品定價的漲幅，那么公司的毛利率就能長期保持穩定。這是最核心的邏輯。

公司之所以保持高速創新，核心原因有兩點：一是智能體 AI 帶來的令牌需求呈指數級增長，這一拐點已清晰顯現，全行業都有目共睹；二是推出已有 6 年的 GPU 在云計算領域仍供不應求，產品定價持續走高，足以見得市場對算力的需求之迫切。

未來，軟件研發對算力的需求將呈指數級增長，這一趨勢已十分明確。因此，我們的戰略是每年推出一套全新的 AI 基礎設施 —— 今年我們推出了 6 款全新芯片，Rubin 平臺的下一代產品也將保持這一節奏。我們承諾，每一代產品都將實現每瓦性能和每美元性能的跨越式提升。極致的協同設計能力，讓我們能持續為客戶創造價值，這是我們實現價值交付的核心關鍵。

Toshiya Hari：下一個問題來自 New Street Research 的 Antoine Chiketan。

Antoine Chiketan：感謝公司接受提問。想請教一下太空數據中心的相關問題，部分客戶正考慮布局該領域。您認為太空數據中心的可行性如何，落地時間預計在何時？目前其經濟效益如何，未來將如何演變？

黃仁勛：目前，太空數據中心的經濟效益較差，但未來將持續改善。太空的運行環境與地球截然不同：太空擁有豐富的能源，但太陽能電池板的體積巨大，不過太空的空間資源充足；太空環境低溫，利于散熱，但沒有空氣流動，只能通過熱傳導實現散熱，因此需要配備體積較大的散熱器。液冷技術顯然無法應用，因為冷卻液重量大，且存在泄漏風險。

因此，太空數據中心的技術方案與地球存在顯著差異，但目前已有多種技術路線在競爭落地。值得一提的是，MPS 已成為全球首款進入太空的 GPU，Hopper 架構芯片也已部署至太空。GPU 在太空的核心應用場景之一是成像 —— 借助光學技術和 AI，實現超高分辨率成像，通過多角度投影計算、超分辨率重建和降噪處理，快速完成大規模的超高分辨率成像。

如果將太空采集的 PB 級成像數據傳回地球處理，難度極大；而在太空直接完成數據處理，可篩選出有價值的信息，大幅提升效率。因此，AI 在太空領域將擁有極具前景的應用場景。

Toshiya Hari：下一個問題來自 Evercore ISI 的 Mark Zapakos。

Mark Zapakos：感謝公司接受提問。Colette，您在發言中提到超大規模云計算企業貢獻了超 50% 的營收，但數據中心業務的增長主要來自其他客戶。想確認一下，這是否意味著非超大規模云計算客戶的增速更快？如果是，這些客戶的業務布局與超大規模云計算企業是否存在差異，還是只是規模不同？公司是否預計非超大規模云計算客戶未來將成為業務的核心增長點？

黃仁勛：正如我們所說，頭部五大云計算服務商和超大規模云計算企業貢獻了約 50% 的營收。我們的客戶類型豐富，涵蓋 AI 模型研發商、平臺服務商等，且全球客戶的多元化程度正持續提升，這一趨勢將為公司生態系統發展帶來積極影響。

Colette Kress：我們的產品覆蓋所有云計算平臺和邊緣計算領域，目前正積極布局電信行業，推動電信網絡成為全新的計算平臺。這一趨勢已成定局，而實現這一目標需要技術創新，我們推出的 Ariel 平臺正是為此打造。從自動駕駛汽車到各類智能設備，均能體現英偉達的技術實力。

CUDA 兼具兩大優勢：一方面，能發揮 GPU 中張量核心的專用處理器性能優勢；另一方面，其靈活性可支持解決語言、計算機視覺、機器人、生物學、物理學等多領域的 AI 問題，以及各類計算算法問題。因此，客戶群體的多元化是公司的核心優勢之一。

其次，生態系統的建設至關重要 —— 即便處理器具備可編程性，若缺乏完善的生態系統，公司也難以突破外部生態的限制，實現超越。而英偉達打造的平臺，讓我們能持續拓展生態系統的邊界。

最后，與 OpenAI、Anthropic、xAI、Meta 等企業的合作，讓英偉達的技術得到全球所有開源社區的驗證。Hugging Face 平臺上的 150 萬個人工智能模型，均能基于英偉達的 CUDA 運行。開源社區的模型總量堪稱全球第二大模型體系 ——OpenAI 的模型體系規模居全球首位，開源社區緊隨其后。英偉達能支持所有開源模型的運行，讓我們的平臺具備高度的通用性、易用性和投資安全性。

這一系列優勢，造就了我們多元化的客戶群體、豐富的平臺布局，產品覆蓋全球所有國家，為全球生態系統提供技術支持。

Toshiya Hari：下一個問題來自 Wells Fargo 的 Aaron Rakers。

Aaron Rakers：感謝公司接受提問。圍繞平臺和極致協同設計，有消息稱英偉達正推動 Vera CPU 獨立商業化。Jensen，能否談談在未來的架構發展中，英偉達的核心定位？這一舉措是否主要由負載的普及和異構化驅動？英偉達將如何布局獨立 CPU 業務？

黃仁勛：感謝提問。更多細節將在 GTC 上公布，目前可透露的是，我們的 CPU 架構設計與行業主流存在本質差異，是業內唯一支持 LPDDR5 的產品，專為超高數據處理能力打造。

核心原因在于，我們關注的絕大多數計算問題均以數據為核心，AI 就是典型代表。我們的 CPU 在單線程性能與帶寬的平衡上，達到了行業頂尖水平。這一架構設計的考量，覆蓋了 AI 的全流程：在訓練前的數據處理階段、訓練階段，以及訓練后的推理階段，都需要強大的數據處理能力。如今，AI 已具備工具使用能力，而這些工具大多運行在純 CPU 環境，或 CPU-GPU 加速環境中。

Vera CPU 正是為 AI 訓練后的階段量身打造，在 AI 全流程的諸多應用場景中，都需要大量的 CPU 支持。我們同樣重視 CPU 的研發，與 GPU 形成協同。當算法加速達到極限時，阿姆達爾定律告訴我們，高性能的單線程 CPU 至關重要 —— 這也是我們將 Grace CPU 的單線程性能做到極致的原因，而 Vera CPU 的單線程性能較 Grace 又實現了質的飛躍。

Tim Arcuri：感謝公司接受提問。想請教一下公司的資本配置策略。我們知道公司大幅增加了采購承諾，似乎已度過資本投入的高峰期，且今年預計將實現約 1000 億美元的現金流。盡管公司業績表現優異，但股價并未出現明顯上漲，因此市場認為當前是公司大規模回購股票的最佳時機。為何公司不明確表態，推出大額股票回購計劃？

Colette Kress：感謝提問。我們對資本返還策略進行了審慎考量，認為支持前沿生態系統的建設是公司的核心要務之一。這一建設覆蓋全產業鏈：上游，我們與供應商合作，保障產能供應，助力其提升產能；下游，我們支持 AI 解決方案的早期開發者，推動其基于英偉達平臺開展研發。因此，生態系統投資將始終是公司資本配置的核心環節，同時我們也會持續推進戰略投資。

當然，公司仍在持續開展股票回購和股息分紅，并將在年內尋找合適的時機，把握獨特的投資機會，推進相關資本運作。

Sarah：最后一個問題來自高盛集團的 Jim Schneider。

Jim Schneider：感謝公司接受提問。Jensen，您此前曾預測 2030 年全球數據中心資本支出規模有望達到 3 萬億至 4 萬億美元，這意味著行業增速將進一步加快，而公司也指引下一季度營收將繼續加速增長。想請教一下，推動這一增長拐點的核心應用領域有哪些？是實體 AI、智能體 AI，還是其他領域？您是否仍看好 3 萬億至 4 萬億美元的市場規模目標？

黃仁勛：我們從多個角度來分析這一問題。首先從底層邏輯來看，未來基于 AI 的軟件開發，將以令牌為核心驅動。如今，行業普遍關注令牌經濟，數據中心的核心功能是生成令牌，推理的本質也是生成令牌，英偉達的核心業務正是為令牌生成提供算力支持。我們常說，英偉達 NVLink 72 系統讓令牌生成的每單位能源性能提升了 50 倍，足以見得令牌生成已成為未來軟件和計算領域的核心。

回顧過去，傳統軟件開發對算力的需求，與未來 AI 時代的算力需求相比，可謂微乎其微。AI 已全面落地，且將持續發展、不斷完善，不會倒退。過去，全球每年在傳統計算領域的投資約為 3000 億至 4000 億美元，而 AI 的到來，讓算力需求較傳統計算提升了上千倍 —— 未來的算力需求將呈現爆發式增長。

只要 AI 能持續創造價值（這一點我們稍后會詳細說明），全球就會持續投資算力建設，以滿足令牌生成的需求。因此，全球對令牌生成能力的需求，遠非 7000 億美元的資本支出所能滿足。我堅信，全球將持續推進令牌生成能力建設，不斷加大算力投資 —— 核心原因在于，所有企業的發展都依賴軟件，而所有軟件的未來都離不開 AI，因此所有企業都將參與令牌生成。這也是我們將數據中心稱為 “AI 工廠” 的原因。

無論是云計算服務商，都需要 AI 工廠生成令牌，推動營收增長；企業級軟件公司，需要通過令牌生成為其工具之上的系統提供支持；機器人制造企業和自動駕駛汽車企業，早已顯現這一趨勢 —— 其背后都有超算中心作為支撐，而這些超算中心本質上就是 AI 工廠，為設備生成令牌，賦予其 AI 能力；同時，設備內部也需要配備計算芯片，實現令牌的持續生成。因此，我們堅信，這就是計算領域的未來。

為何這一未來趨勢具有高度確定性？因為傳統軟件開發采用的是預錄制模式，所有內容都提前設定 —— 軟件提前編譯、內容提前編寫、視頻提前錄制；而 AI 時代的軟件開發，所有內容都通過實時生成實現。基于實時生成，軟件能結合用戶特征、場景、查詢需求和意圖，生成個性化的結果，這就是我們所說的 AI，即智能體 AI。這種實時生成的模式，對算力的需求遠高于傳統的預錄制模式。

就像計算機的算力遠高于預錄制的 DVD 播放器一樣，AI 對算力的需求，也遠非傳統軟件開發所能比擬。

從計算機科學的底層來看，這種算力需求的提升具有必然性，是未來計算領域的發展方向；從產業層面來看，所有企業的核心競爭力最終都將體現在軟件上，云計算企業更是如此。如果新的軟件模式需要通過令牌生成實現價值，且令牌能實現商業化，那么數據中心的建設自然會直接推動企業營收增長 —— 算力驅動營收，這一點已成為行業的普遍共識。

最后，AI 為全球創造的價值，最終都將轉化為企業營收。目前，智能體 AI 已迎來發展拐點，這一拐點在過去兩三個月內已清晰顯現 —— 其實在行業內部，我們半年前就已察覺到這一趨勢。如今，全球都已意識到智能體 AI 的發展潛力：智能體的智能水平已達到實用級，能解決實際的商業問題。

如今，代碼開發已全面由智能體 AI 系統支撐，英偉達的所有程序員都在使用相關工具 ——Claude Code、OpenAI Codex，或是 Cursor，具體根據使用場景選擇，有時甚至會同時使用多款工具。智能體已成為程序員的合作伙伴、工程研發的協作方，助力解決各類研發問題。相關企業的營收也因此實現爆發式增長 —— 例如 Anthropic，營收在一年內增長了十倍，目前因產能限制，無法滿足市場的旺盛需求。令牌需求呈指數級增長，生成速度也在持續提升，OpenAI 也面臨著同樣的情況，市場需求十分迫切。

因此，企業的算力部署速度越快，營收增長就越迅速。這也印證了我之前的觀點：推理即營收，算力即營收，這就是 AI 新時代的核心邏輯。從諸多方面來看，這標志著新一輪工業革命的到來 —— 全新的工廠和基礎設施正在建設，這種全新的計算模式，將成為未來的主流，不會倒退。

因此，只要我們堅信令牌生成是計算領域的未來（我對此深信不疑，且行業也普遍認可），全球就會持續推進算力基礎設施建設，并不斷擴大規模。目前，我們正迎來智能體 AI 的發展浪潮，而接下來的下一個浪潮，就是實體 AI—— 將 AI 和智能體系統應用于制造業、機器人等物理領域，這一領域將為我們帶來巨大的發展機遇。

Toshiya Hari：本次問答環節到此結束。最后提醒各位，Jensen Huang 將于 3 月 4 日參加在舊金山舉辦的摩根士丹利科技、媒體和通信行業大會，并參與爐邊談話；3 月 16 日，他將在圣何塞舉辦的 GTC 上發表主題演講。公司 2027 財年第一季度財報電話會議定于 5 月 20 日召開。感謝各位的參與，操作員請結束本次會議。

Sarah：感謝各位，本次電話會議到此結束，各位可掛斷電話。