事件：

英伟达发布FY26Q4季报，本季营收681亿美元，同比 73%/环比 20%，创历史新高；non-GAAP毛利率为75.2%，同比 1.7pcts/环比 1.6pcts。综合财报及交流会议信息，总结要点如下：

评论：

1、FY26Q4营收高增再超预期，公司开启战略备货以应对未来市场需求。

FY26Q4营收681亿美元，同比 73%/环比 20%，超出此前预期（650亿美元），本季营收、营业利润和自由现金流均创历史新高；non-GAAP毛利率为75.2%，符合此前指引（74.5%-75.5%），同比 1.7pcts/环比 1.6pcts，环比增长主要得益于Blackwell架构产能持续爬坡；本季库存环比增长8%，采购承诺也大幅增加，公司已战略性储备库存并锁定产能，以满足未来数个季度的市场需求。

2、数据中心营收再创新高网络业务表现亮眼，游戏受供应链影响环比下降。

1）数据中心：营收623.14亿美元，同比 75%/环比 22%，主要得益于Blackwell架构的持续强劲需求以及Blackwell Ultra的产能爬坡。已部署并投入使用的Blackwell架构基础设施算力达近 9GW。其中网络业务表现亮眼，营收达110亿美元，同比增长超3.5倍。全年来看，数据中心业务营收达1940亿美元，同比增长68%，其中网络业务营收突破310亿美元，较2021财年（英伟达收购Mellanox的年份）增长超10倍；2）游戏和AIPC：营收37.27亿美元，同比 47%/环比-13%，同比增长主要得益于Blackwell架构的强劲需求和供应链的持续改善。展望未来，尽管终端需求依然强劲，渠道库存处于健康水平，但供应链约束将成为游戏业务第一季度及后续发展的不利因素；3）专业可视化：营收13.21亿美元，同比 159%/环比 74%，本季公司推出了搭载72GB高速内存的 RTX PRO 5000 Blackwell工作站，专为运行大语言模型和智能体工作流的人工智能开发者打造；4）汽车和机器人：营收6.04亿美元，同比 6%/环比 2%，主要受自动驾驶解决方案的强劲需求推动。

3、FY27Q1营收指引同环比高增，数据中心业务预计2026年营收逐季增长。

1）FY27Q1业绩指引：营收指引中值为780亿美元（±2%），同比 77%/环比 14%，增长主要由数据中心业务驱动。业绩展望未纳入来自中国市场的任何收入；Non-GAAP毛利率预计为75%（±0.5pct）。全年来看，预计毛利率将维持在75%左右。从本季度开始，公司将在Non-GAAP业绩中纳入股权激励费用，股权激励是吸引和留住顶尖人才的核心薪酬组成部分；2）数据中心业务：预计2026年公司营收将逐季增长，增速将超过去年公布的Blackwell和Rubin架构5000亿美元的营收预期。公司已储备充足的库存并签订长期供应协议，能够满足未来的市场需求，相关出货计划将延续至2027年。

4、头部CSP贡献数据中心业务超50%营收，Agentic推动算力需求激增。

1）产品性能：GB300和NVL72相比Hopper架构，每瓦性能提升高达50倍，每token成本降低35倍。此外，CUDA软件的持续优化，让GB200 NVL72在短短四个月内性能提升了5倍。相较于Blackwell架构，Rubin平台训练混合专家模型所需的GPU数量可减少四分之三，推理token成本可降低高达 90%。2）CSP资本开支：分析师预计，全球前五的CSP厂商2026年的资本支出较年初增加近1200亿美元，总额将突破7000亿美元，而这些企业贡献了英伟达数据中心业务略超50%的营收。传统数据中心工作负载向GPU加速计算的转型、人工智能对超大规模数据中心现有工作负载的赋能，将构成公司长期发展机遇的约一半。3）Rubin：本周早些时候，公司已向客户交付首批Vera Rubin样品，计划于2026年下半年启动量产发货。Rubin平台采用模块化、无电缆托盘设计，相比Blackwell架构，在弹性和可维护性方面实现提升。预计所有云模型研发企业都将部署Vera Rubin平台。4）AI Agent：前沿Agentic系统已迎来拐点，Claude Code、Claude Cowork和OpenAI Codex均已实现实用化智能，市场采用率激增，token商业化盈利可观，推动行业迫切扩大计算规模。计算能力直接决定人工智能水平，也直接驱动营收增长。基于更智能、多模态模型构建的Agentic与Physical AI已开始推动公司财务业绩增长。5）相关合作：上周公司宣布，Meta将部署数百万颗Blackwell和Rubin GPU、英伟达CPU以及Spectrum-X以太网，用于模型训练和推理。本季度，公司宣布与Anthropic达成合作，并向其投资100亿美元，Anthropic 将基于Grace Blackwell和Vera Rubin系统开展模型训练和推理。

投资建议：建议关注国际GPU龙头英伟达及其产业链标的，关注服务器硬件层面所涉及到的系统组装、GPU、CPU、存储、高速连接器和电光连接、PCB/IC载板、散热、电源、各类辅助芯片等零部件的投资机会，并关注国产算力厂商和华为昇腾等自主算力产业链相关公司，以及先进制造/封装和HBM等产业链机会。①PCB/CCL：胜宏科技、生益科技、景旺电子、沪电股份、鹏鼎控股、南亚新材、方正科技、超颖电子、东山精密、中富电路等；②PCB设备：大族数控/大族激光、芯碁微装，鼎泰高科（机械&有色联合覆盖）等；③高速互联：立讯精密、汇聚科技、东山精密、致尚科技等；④液冷/电源：立讯精密、比亚迪电子、领益智造、欧陆通、奥海科技、奕东电子等；⑤组装：工业富联。

风险提示：竞争加剧风险、政策与贸易摩擦风险、技术更新与产品周期风险、宏观经济与行业景气度风险。

附录：英伟达FY2026Q4业绩说明会纪要

时间：2026年2月26日

出席：

Colette Kress-EVP＆CFO

Jensen Huang-CEO＆President

Toshiya Hari-IR

会议纪要根据公开信息整理如下：

业绩概述：本季度公司再创佳绩，营收、营业利润和自由现金流均创历史新高。总营收达680亿美元，同比增长73%，增速较第三季度进一步加快。

AI数据中心业务：

数据中心业务营收环比新增110亿美元，创下环比增长纪录，客户群体也更加多元且持续扩大，涵盖云服务商、超大规模数据中心运营商、人工智能模型研发企业、企业客户以及主权国家机构。随着推理部署与训练需求同步增长，Blackwell架构需求持续攀升，该架构是为数据中心规模深度协同设计的极致产品。加速计算的转型浪潮，以及人工智能向超大规模数据中心现有工作负载的全面渗透，持续为公司增长注入动力。基于更智能、多模态模型构建的智能体人工智能和物理人工智能应用，已开始推动公司财务业绩增长。

1）全年来看：数据中心业务营收达1940亿美元，同比增长68%。自FY2023 ChatGPT推出以来，英伟达数据中心业务规模已实现近13倍的增长。

展望未来，我们预计2026年公司营收将逐季增长，增速将超过我们去年公布的Blackwell和Rubin架构5000亿美元的营收预期。我们已储备充足的库存并签订长期供应协议，能够满足未来的市场需求，相关出货计划将延续至2027年。

所有数据中心均面临电力约束，在此背景下，为实现人工智能工厂营收最大化，客户会基于每瓦性能作出关键的架构决策。半导体制程分析机构指出，英伟达已成为推理领域的绝对领导者；近期InferenceX的测试结果也印证了我们的领先地位，GB300和NVL72相比Hopper架构，每瓦性能提升高达50倍，每token成本降低35倍。此外，CUDA软件的持续优化，让GB200 NVL72在短短四个月内性能提升了5倍。

英伟达实现了行业最低的每token成本，基于英伟达方案的数据中心能创造最高的营收。我们的创新速度，尤其是在现有规模下的创新能力，无可匹敌。公司年度研发预算即将突破200亿美元，同时我们具备跨计算与网络、跨芯片、系统、算法和软件的极致协同设计能力，我们致力于在每一代产品中实现每瓦性能的跨越式提升，长期巩固行业领先地位。

2）FY26Q4：本季度数据中心业务营收620亿美元，同比增长75%、环比增长22%，主要得益于Blackwell架构的持续强劲需求以及Blackwell Ultra的产能爬坡。英伟达基础设施需求居高不下，即便是Hopper架构，甚至是六年前推出的Ampere架构相关产品，在云市场均已售罄。自Grace Blackwell NVL72 系统发布至今已近一年，目前各大云服务商、超大规模数据中心运营商、人工智能模型研发企业和企业客户，已部署并投入使用的Blackwell架构基础设施算力达近 9GW。

网络业务是英伟达数据中心规模基础设施解决方案的核心支柱，本季度表现亮眼，营收达110亿美元，同比增长超3.5倍。受NVLink、Spectrum-X以太网和 InfiniBand 高速互联技术的广泛采用推动，公司纵向扩展和横向扩展技术需求均创历史新高，环比均实现两位数增长。同比增长的核心驱动力为NVLink 72纵向扩展交换机，本季度Grace Blackwell系统贡献了数据中心业务约三分之二的营收。NVLink纵向扩展互联架构彻底颠覆了传统计算模式，充分彰显了超算全芯片及全栈技术极致协同设计的强大实力。

第四季度，我们宣布将为亚马逊云科技提供NVLink技术支持，实现其与定制芯片的集成。Spectrum-X以太网纵向扩展和跨域扩展网络业务势头强劲，客户正积极将分布式数据中心整合为一体化的千兆级人工智能工厂。全年来看，网络业务营收突破310亿美元，较2021财年（英伟达收购Mellanox的年份）增长超10倍。

我们的需求分布广泛且多元，已不再局限于聊天机器人领域。首先，行业正迎来从传统机器学习向生成式人工智能的根本性平台转型。超大规模数据中心运营商将大量传统工作负载升级为生成式人工智能后，投资回报率显著提升，涵盖搜索、广告生成、内容推荐系统等领域，这也推动我们的核心客户加快资本支出。例如，Meta的GEM模型升级后，Facebook的广告点击率提升3.5倍，Instagram的用户互动量增长超1%，直接转化为可观的营收增长。

依托同款英伟达基础设施，Meta超级智能实验室能够训练并部署其前沿的智能体人工智能系统。前沿AI Agent系统已迎来拐点，Claude Code、Claude Cowork和OpenAI Codex均已实现实用化智能，市场采用率激增，token商业化盈利可观，推动行业迫切扩大计算规模。计算能力直接决定人工智能水平，也直接驱动营收增长。

分析师预计，全球前五的云服务商和超大规模数据中心运营商2026年的资本支出较年初增加近1200亿美元，总额即将突破7000亿美元，而这些企业贡献了英伟达数据中心业务略超50%的营收。我们依然认为，传统数据中心工作负载向GPU加速计算的转型、人工智能对超大规模数据中心现有工作负载的赋能，将构成公司长期发展机遇的约一半。

如同如今的电力和互联网，每个国家都将建设并运营属于自己的人工智能基础设施。2026财年，英伟达主权人工智能业务营收同比增长超两倍，突破300亿美元，主要来自加拿大、法国、荷兰、新加坡和英国的客户。长期来看，我们预计主权人工智能业务的增速将至少与人工智能基础设施市场持平，各国的人工智能投入将与其GDP成正比。

尽管美国政府批准向中国客户出口少量H200产品，但我们目前尚未实现相关营收，也无法确定后续是否会允许更多产品进口至中国。中国本土竞争对手借助近期首次公开募股获得资金支持，正不断取得进展，长期来看可能改变全球人工智能产业的格局。为维持美国在人工智能计算领域的领先地位，美国必须吸引全球所有开发者，成为包括中国企业在内的所有商业机构的首选平台。我们将持续与美中两国政府沟通，倡导美国保持全球市场的竞争能力。

本月在国际消费电子展上，我们发布了Rubin平台，该平台由六款全新芯片组成：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交换机、ConnectX-9超级网络接口卡、BlueField-4数据处理单元以及Spectrum-6以太网交换机。相较于Blackwell架构，Rubin平台训练混合专家模型所需的GPU数量可减少四分之三，推理token成本可降低高达 90%。本周早些时候，我们已向客户交付首批Vera Rubin样品，计划于2026年下半年启动量产发货。Rubin平台采用模块化、无电缆托盘设计，相比Blackwell架构，在弹性和可维护性方面实现提升。我们预计所有云模型研发企业都将部署Vera Rubin平台。

游戏业务：

本季度游戏业务营收37亿美元，同比增长47%，主要得益于Blackwell架构的强劲需求和供应链的持续改善。GeForce RTX是面向PC游戏玩家、创作者和开发者的领先平台。第四季度，我们推出了多项新技术和升级功能，包括DLSS 4.5（借助人工智能将游戏视觉效果提升至全新水平）、G-SYNC Pulsar（即使在动态画面下也能呈现极致清晰的画质），以及在主流人工智能PC框架下实现35%的大语言模型推理提速。展望未来，尽管终端需求依然强劲，渠道库存处于健康水平，但供应链约束将成为游戏业务第一季度及后续发展的不利因素。

专业可视化业务：

专业可视化业务营收首次突破10亿美元，达13亿美元，同比增长159%、环比增长74%。本季度，我们推出了搭载72GB高速内存的 RTX PRO 5000 Blackwell工作站，专为运行大语言模型和智能体工作流的人工智能开发者打造。

汽车业务：

汽车业务营收6.04亿美元，同比增长6%，主要受自动驾驶解决方案的强劲需求推动。在国际消费电子展上，我们发布了Alpamayo平台，这是全球首个开放式推理视觉语言行动模型、仿真蓝图和数据集组合，赋能车辆实现自主决策。首款基于英伟达DRIVE平台并搭载Alpamayo系统的梅赛德斯 - 奔驰CLA车型即将正式上路。

物理人工智能时代已经到来，2026财年为英伟达贡献了超60亿美元的营收。Waymo、特斯拉、优步、文远知行、Zoox等企业的商用自动驾驶车队规模呈指数级增长，预计到2035年，全球自动驾驶车辆将从2025年的数千辆增长至数百万辆，催生一个规模达数千亿美元的市场。这一市场扩张将带来算力需求的数量级提升，各大整车厂商和服务提供商均基于英伟达平台开展研发。

我们持续推动机器人技术发展，推出了全新的英伟达宇宙模型和艾萨克 GR00T 开放式模型框架，为波士顿动力、卡特彼勒、弗兰卡机器人、乐金电子和神经机器人等头部企业的机器人及自主设备提供英伟达技术支持。

为加速工业物理人工智能的落地，我们还宣布与达索系统、西门子和新思科技扩大合作，将英伟达人工智能基础设施、元宇宙数字孪生、世界模型和CUDA-X库赋能数百万从事全球工业领域研发、设计和工程的专业人士。

FY26Q4财务情况：

毛利率：本季度公认会计原则毛利率为75%，非公认会计原则毛利率为75.2%，环比有所提升，主要得益于Blackwell架构产能持续爬坡。

费用：公认会计原则营业费用环比增长16%，非公认会计原则营业费用环比增长21%。

税率：第四季度非公认会计原则有效税率为15.4%，低于季度预期，主要受一次性税收优惠影响。

库存：库存环比增长8%，采购承诺也大幅增加，我们已战略性储备库存并锁定产能，以满足未来数个季度的市场需求。本次储备的时间跨度超出常规水平，也体现了我们对市场需求的长期清晰判断。尽管我们预计先进架构产品的供应紧张状况将持续，但凭借公司的规模优势、完善的供应链体系以及长期稳定的合作伙伴关系，我们有信心把握未来的增长机遇。

自有现金流：第四季度公司产生自由现金流350亿美元，2026财年全年自由现金流达970亿美元。

股东回报：全年公司通过股票回购和股息的方式，向股东返还了410亿美元自由现金流，占全年自由现金流的43%。我们将持续投资技术研发和生态建设，培育市场发展，推动长期增长，最终为股东创造超越市场和同行的总回报。重要的是，我们将继续秉持战略性和纪律性的投资原则，始终致力于向股东返还资本

FY27Q1展望

从本季度开始，我们将在非公认会计原则业绩中纳入股权激励费用，股权激励是公司吸引和留住顶尖人才的核心薪酬组成部分。

营收：预计总营收为780亿美元，上下浮动2%，增长主要由数据中心业务驱动。与上一季度一致，我们的业绩展望未纳入来自中国市场的任何数据中心计算业务营收。

毛利率：GAAP毛利率预计为74.9%，Non-GAAP毛利率预计为75%，均上下浮动50个基点。全年来看，我们预计毛利率将维持在75%左右。随着Vera Rubin平台的转型推进，我们将及时向市场更新进展。

费用：GAAP营业费用预计约为77亿美元，Non-GAAP营业费用预计约为75亿美元，其中包含19亿美元股权激励费用。2027财年全年，Non-GAAP营业费用预计同比增长40%左右，因我们将持续投资于不断扩大的市场机遇。

税率：排除一次性项目和税务环境的重大变化，2027财年GAAP和Non-GAAP税率预计在7%至19%之间。

总结

本季度，我们与全球领先的前沿模型研发企业的合作深度和广度均大幅提升。近期，我们见证了OpenAI基于Grace Blackwell NVLink 72系统训练并推理的GPT-5.3-Codex正式发布。该模型能够处理涉及研究、工具使用和复杂执行的长时任务，目前已在英伟达内部广泛部署，深受工程师团队认可。

我们正持续与OpenAI推进合作协议的洽谈，双方已接近达成共识。我们为与OpenAI的长期合作感到振奋，这家划时代的企业从创立之初便与英伟达携手同行。

Meta超级智能实验室的扩张速度迅猛，上周我们宣布，Meta将部署数百万颗Blackwell和Rubin GPU、英伟达CPU以及Spectrum-X以太网，用于模型训练和推理。

本季度，我们宣布与Anthropic达成合作，并向其投资100亿美元，Anthropic 将基于Grace Blackwell和Vera Rubin系统开展模型训练和推理。

Anthropic的Claude Cowork智能体平台具有革命性意义，彻底打开了企业级人工智能的市场大门。Claude Cowork和OpenClaw的推出推动算力需求激增，智能体人工智能的“ChatGPT时刻”已经到来。英伟达与Anthropic、Meta、OpenAI、xAI等企业达成全面合作，产品部署于所有云平台，同时我们既能为客户从零搭建全栈人工智能基础设施，也能为云平台部署提供技术支持，这一独特优势让我们能够在训练、推理、人工智能工厂规模扩展的全阶段，与前沿模型研发企业展开合作。最后，我们近期与Groq达成非排他性授权协议，获得其低延迟推理技术，并吸纳了一支顶尖的工程师团队加入英伟达。如同收购Mellanox一样，我们将把Groq的创新技术融入英伟达的架构体系，推动人工智能基础设施性能和价值实现新的突破。更多细节，我们将在下月的GTC技术大会上公布。

Q&A

Q：贵公司提到已能看到2027年的增长前景，采购承诺也体现了这份信心。但头部云客户今年的资本支出即将突破7000亿美元，许多投资者担心这一规模难以在明年继续增长，且部分客户的现金流创造能力正受到挤压。我知道贵公司对产品路线图、采购承诺等充满信心，但公司对客户持续扩大资本支出的能力有多大信心？如果客户资本支出停止增长，英伟达是否仍能在现有规模下实现增长？

A：公司对客户的现金流增长充满信心，原因很简单：AI Agent已迎来拐点，其实用性得到全球企业的广泛认可，由此推动的算力需求呈爆发式增长。在人工智能的新时代，算力就是营收。没有算力，就无法生成token；没有token，就无从实现营收增长。所以在这个全新的时代，算力等同于营收。如今，Codex、Claude Code的商业化应用成效显著，Claude Cowork引发市场热烈反响，OpenClaw及其企业版也备受关注，各大企业级独立软件开发商正基于自身工具平台开发智能体系统。我确信，行业已迎来拐点，我们能够为客户创造具备商业价值的token，也能为云服务商带来可观利润。

简单来说，计算模式已经发生根本性变革。过去，软件运行在普通计算机上，每年全球相关资本支出约3000亿至4000亿美元，而如今已全面转向人工智能。要生成token，就必须具备充足的算力，这直接决定了增长和营收。

Q：贵公司不仅向Anthropic、潜在的OpenAI、CoreWeave等企业进行战略投资，还与英特尔、诺基亚、新思科技等建立合作伙伴关系，显然已成为行业的核心枢纽。能否介绍一下这些投资的意义，以及英伟达如何将资产负债表作为工具，巩固在生态中的地位并分享行业增长红利？

A：众所周知，生态系统是英伟达一切业务的核心，这也是市场认可我们业务的关键 ，全球几乎所有初创企业都在基于英伟达的平台开展研发。

我们的产品部署于所有云平台、所有企业级数据中心，遍布全球的边缘计算和机器人系统，数千家人工智能原生企业均构建于英伟达平台之上。在这场全新的计算时代变革中，我们希望抓住机遇，让所有开发者都选择英伟达。

如今，所有应用几乎都基于CUDA构建，这是我们的绝佳起点。而在构建全栈人工智能生态的过程中，无论是自然语言人工智能、物理人工智能，还是人工智能在物理、生物、机器人、制造领域的应用，我们都希望这些生态体系能扎根于英伟达平台。这是我们全方位布局生态的绝佳机遇。

英伟达的生态系统如今比以往任何时候都更加丰富。我们曾只是一家专注于GPU的计算平台企业，而现在已成为人工智能基础设施全栈服务商，在计算、人工智能模型、网络、数据处理单元等各个领域都拥有专属的计算平台体系。

正如此前所说，企业、制造、工业、科研、机器人等各个领域的生态体系，都有其专属的技术架构，我们将持续投资生态建设。因此，我们的投资始终聚焦于战略性地拓展和深化生态覆盖范围。

Q：网络业务在数据中心业务中的占比持续提升，2026财年各季度网络业务营收同比增速均在加快，第四季度同比增长达3.6倍，显然得益于纵向和横向扩展网络产品组合的强劲表现。我记得去年上半年，Spectrum-X以太网交换平台的年化营收约为100亿美元，去年下半年似乎攀升至1100亿至1200亿美元。黄先生，从订单情况来看，尤其是随着Spectrum-XGS、即将推出的102T Spectrum-6交换平台落地，目前Spectrum系列的年化营收趋势如何？预计到2026年年底将达到何种水平？

A：我们将自身定位为人工智能基础设施企业，而人工智能计算基础设施涵盖CPU、GPU。我们发明了NVLink技术，将单个计算节点扩展为巨型计算机架，开创了机架级计算的先河。如今，我们不再交付单个计算节点，而是整机架交付计算系统。这些基于NVLink交换机的纵向扩展系统，又能通过Spectrum-X和InfiniBand实现横向扩展，两种技术我们均提供支持，此外还能通过Spectrum-X实现跨数据中心的扩展。

我们将网络业务视为计算平台的延伸，所有技术均开放兼容，客户可根据自身需求灵活搭配，融入定制化数据中心架构。但归根结底，网络业务是我们平台体系的重要组成部分。

NVLink的发明为我们的网络业务带来了爆发式增长，每个计算机架配备9台交换机节点，每台节点搭载2颗芯片，未来这一数量还将增加，因此单机架对应的交换芯片需求规模十分可观。

英伟达现已成为全球最大的网络企业。我们在几年前进入以太网交换市场，如今已成为全球最大的以太网网络企业，这一地位未来将更加稳固，Spectrum-X以太网可以说是我们的爆款产品。

我们始终秉持开放的网络技术理念：部分客户青睐InfiniBand的低延迟和纵向扩展能力，我们将持续提供支持；部分客户则希望基于以太网实现跨数据中心的网络整合，我们也针对性打造了具备人工智能处理能力的以太网解决方案，在这一领域我们的技术实力极为突出。

Spectrum-X的性能优势有目共睹：当客户搭建100亿或200亿美元规模的人工智能工厂时，网络利用率提升10%（甚至可达20%），将直接转化为巨额的经济效益。

英伟达网络业务的高速增长，本质上源于我们打造的人工智能基础设施解决方案的极致竞争力，而人工智能基础设施市场本身也在经历爆发式增长。

Q：随着面向大上下文窗口的CPX技术推出，以及Groq带来的专用解码解决方案，英伟达未来的产品路线图如何。是否应将针对不同工作负载或客户的定制化芯片，视为英伟达未来的重点发展方向？尤其是在采用芯粒架构后，这一方向是否会得到进一步推动？

A：我们认为，应尽可能减少芯粒（Chiplet）的使用，原因在于：每次芯粒间的互联都需要通过接口实现，而接口会不可避免地增加延迟和功耗。我们并非排斥芯粒技术，事实上已在产品中应用，但仅在别无选择的情况下才会使用。

纵观Blackwell架构和Rubin架构，我们均采用两颗超大尺寸的光刻极限芯片并实现无缝拼接，以此减少架构层面的跨芯片交互。竞争对手的芯粒技术在架构效率上的短板已十分明显。

市场常说英伟达的优势在于软件，但软件与架构的边界其实难以界定，我们的软件之所以具备强大竞争力，根源在于架构的卓越设计。CUDA架构的效率和性能领先行业，每浮点运算、每瓦功耗的性能表现均为业界最佳，这一切都源于我们的架构设计理念。

关于Groq的低延迟解码器技术，我将在下月的GTC技术大会上分享更多想法。核心逻辑是，依托CUDA，我们的基础设施具备极强的通用性，这一优势将持续保持。英伟达所有GPU均实现架构兼容，这意味着我们针对Blackwell架构开展的模型优化工作，所投入的软件栈和新模型研发资源，同样能让Hopper架构、Ampere架构受益。这也是为何A100芯片在推出数年后，依然能保持良好的性能和市场需求。架构兼容让我们能够投入巨额资源进行软件工程和优化，且确信这些投入能让云平台、企业数据中心中所有代际的GPU产品受益，这一特性不仅延长了产品的使用寿命，还赋予我们创新的灵活性和速度，最终转化为性能优势，更重要的是为客户带来了更优的单位美元性能和单位瓦性能。关于Groq技术的整合，大家可以期待 GTC技术大会的内容，把Groq的优势融入英伟达的架构体系，打造全新的加速器。

Q：想深入了解公司全年逐季增长的指引。本季度数据中心业务营收环比新增超100亿美元，业绩指引显示下一季度数据中心业务仍将贡献大部分环比增长。请问随着下半年Rubin架构产能爬坡，全年增长节奏将如何？Blackwell架构推动了营收的大幅环比增长，Rubin架构是否会带来类似的增长效应？另外，能否谈谈对游戏业务的预期？我了解到存在内存供应问题，请问2027财年游戏业务能否实现同比增长？还是会因内存问题面临更大压力？

A：1）营收展望：我们会逐季评估营收表现。全年来看，Blackwell架构的销售和交付将持续推进，同时Rubin平台也将逐步面市，两者形成协同。Blackwell架构的竞争力极强，客户已基于该架构下达大量订单，落地速度很快。

目前判断下半年Rubin平台产能爬坡的具体规模还为时过早，我们会持续跟进。但可以确定的是，市场对该平台的需求和关注度极高，预计所有客户都会采购Rubin平台，核心变数在于产品上市时间以及客户数据中心的部署节奏。

2）游戏业务：尽管我们希望提升供应能力，但未来数个季度供应链紧张的状况仍将持续。如果年底供应状况得到改善，游戏业务有望实现同比增长，但目前尚无法作出明确判断，我们会及时向市场更新进展。

Q：随着人工智能领域的投资更多向推理工作负载倾斜，能否谈谈CUDA在这一背景下的重要性？

A：没有CUDA，我们便无法实现高效的推理计算。从数年前推出的TensorRT LLM（目前仍是全球性能最佳的推理框架），到针对NVLink的优化，我们需要基于CUDA研发全新的并行算法，实现工作负载和推理任务的分布式处理，充分发挥NVLink 72的聚合带宽优势。

NVLink 72让我们实现了每瓦性能50倍的代际提升，这一优势堪称颠覆性，也印证了技术的价值。NVLink 72是一项伟大的发明，研发过程极具挑战，交换技术的创新、交换机的解耦、系统机架的搭建，我们全程公开研发进程，行业也见证了这一过程的艰难，而最终的成果令人惊叹：每瓦性能提升50倍，单位美元性能提升35倍，推理性能实现了跨越式发展。

必须明确的是，如今推理能力对客户而言等同于营收。智能体生成的token数量呈爆发式增长，且商业价值显著：当智能体执行代码编写任务时，会持续运行数分钟甚至数小时，生成数千、数万乃至数十万的token。

这些智能体系统还能自主生成子智能体，形成协同工作的团队，token生成量呈指数级增长，因此我们需要大幅提升推理速度。而推理速度的提升，结合token的商业化价值，将直接转化为客户的营收。

对数据中心而言，每瓦推理token数直接决定了云服务商的营收，核心原因在于所有数据中心都面临电力约束。无论数据中心的规模是100兆瓦还是1000兆瓦，电力容量都是固定的。因此，每瓦性能最优的架构，结合token的商业化价值，每瓦token数将直接转化为每瓦营收，对于千兆级算力的大数据中心而言，这一影响更为显著。

如今所有云服务商和超大规模数据中心运营商都已意识到这一点：资本支出转化为算力，而适配的架构能让算力最大化转化为营收，算力就是营收。当下不投入算力建设，未来便无从实现营收增长，这已是行业的普遍共识。算力等同于营收，选择合适的架构至关重要，其重要性已超越战略层面，直接影响企业的盈利水平。而选择每瓦性能最优的架构，更是重中之重。

Q：恭喜贵公司将股权激励费用纳入非公认会计原则指标，这是一项很棒的举措。关于毛利率，公司长期毛利率维持在75%左右的可持续性如何？采购承诺已覆盖至2027年，是否意味着这一毛利率水平能维持至彼时？另外，2027年之后呢？贵公司是否有内存功耗优化方面的创新，能让市场对毛利率的长期稳定更有信心？

A：决定英伟达毛利率的核心因素，是为客户实现代际的性能跨越式提升，这是重中之重。如果我们能实现每瓦性能的代际提升，且提升幅度远超摩尔定律的极限，能实现单位美元性能的大幅提升，且超过系统成本的涨幅，那么毛利率便能长期维持在高位，这是最核心的逻辑。

我们之所以保持高速的创新节奏，核心原因有两点：一是智能体人工智能拐点的到来，推动全球token需求呈完全的指数级增长，这一点有目共睹，就连六年前推出的GPU产品在云市场都供不应求，价格持续上涨；

二是现代软件研发对算力的需求呈爆发式增长。我们的战略是，每年推出一套全新的人工智能基础设施，今年我们发布了6款全新芯片，下一代Rubin平台还将推出更多新品。每一代产品，我们都承诺实现每瓦性能和单位美元性能的跨越式提升。

我们的创新速度，加之极致协同设计能力，让我们能够为客户持续创造价值，而这正是公司实现价值交付的核心所在。

Q：关于太空数据中心的问题，部分客户正考虑布局该领域。请问公司认为太空数据中心的可行性如何？落地时间预计在何时？当前的经济效益如何？未来发展趋势怎样？

A：目前太空数据中心的经济效益不佳，但未来将持续改善。太空的运行环境与地球截然不同：太空拥有充足的能源，但太阳能电池板的体积较大，不过太空的空间资源近乎无限；

太空的散热条件特殊，环境温度极低，但没有空气流动，因此散热只能通过热传导实现，所需的散热器体积相当可观。液冷技术显然无法应用，因为冷却液重量大且易结冰。因此，太空数据中心的技术方案与地球存在显著差异。

但有许多计算任务非常适合在太空开展，英伟达的GPU已率先进入太空，Hopper架构GPU目前已部署于太空。GPU在太空的核心应用场景之一是成像处理：借助光学技术和人工智能，实现超高分辨率成像，通过多视角重投影、超分重建、降噪等AI算法，快速处理大规模、超高分辨率的成像数据。如果将拍字节级的成像数据传回地球处理，效率极低，而在太空直接处理则更为便捷。

只需在太空完成数据处理和分析，仅将有价值的信息传回地球即可。因此，人工智能在太空领域拥有极具前景的应用场景。

Q：想就财报中提到的营收多元化问题进一步请教，公司刚提到提到超大规模数据中心运营商贡献了超50%的营收，但数据中心业务的增长主要由其他客户推动。想确认一下，这是否意味着非超大规模数据中心客户的增速更快？如果是，这些非超大规模客户的业务布局与超大规模客户有何不同？是在不同规模下开展同类业务，还是布局了全新业务？这一增长趋势是否会持续？未来非超大规模客户是否会成为英伟达业务的核心贡献者？

A：全球前五的云服务商和超大规模数据中心运营商，目前贡献了英伟达数据中心业务约50%的营收，除此之外，我们的客户群体还包括人工智能模型研发企业、企业客户、超算中心、主权国家机构等，构成了多元化的客户体系。你说得没错，非超大规模数据中心客户群体的增长速度同样非常快。我们在云平台领域拥有稳固的市场地位，同时在全球范围内不断拓展多元化的客户群体，这一趋势将为公司发展带来持续利好。

这正是我们生态系统的优势所在，核心依托于CUDA平台。英伟达是唯一一家在所有云平台、所有计算机厂商、边缘计算领域均实现布局的加速计算平台企业，目前我们还在积极布局电信领域。显然，未来的无线电通信将全面转向人工智能驱动，未来的无线网络也将成为计算平台，这是必然趋势，而英伟达推出的Aerial平台正是为了实现这一目标。我们的技术还广泛应用于各类机器人和自动驾驶车辆。

CUDA的核心优势在于，既具备专用处理器的性能优势（依托GPU中的张量核心），又拥有极强的灵活性，能够解决自然语言、计算机视觉、机器人、生物、物理等多个领域的人工智能和计算算法问题。因此，多元化的客户群体是英伟达的核心竞争力之一。

其次，若没有自主的生态系统，即便处理器具备可编程性，也难以突破他人生态的限制实现增长。而英伟达的平台体系，让我们能够自然地拓展和丰富生态系统。

最后，我们与OpenAI、Anthropic、xAI、Meta等企业的合作，加之对全球开源社区的支持，进一步巩固了生态优势。Hugging Face平台上有150万个人工智能模型，全部基于英伟达CUDA运行。

开源模型的整体规模已跻身全球前列，OpenAI位列第一，开源模型的综合规模大概率位居第二。英伟达能够支持所有开源模型的运行，这让我们的平台具备极强的通用性、易用性和投资安全性，也造就了客户群体、应用平台的全球化和多元化。

Q：围绕平台和极致协同设计的理念，过去一个季度英伟达积极推动Vera CPU独立解决方案的落地。想请教Vera CPU在英伟达未来架构演进中的核心意义是什么？这一布局是否主要由推理工作负载的多元化和异构化驱动？如何看待英伟达独立CPU业务的未来发展？

A：核心而言，英伟达的CPU架构设计与行业主流存在根本性差异，Vera CPU是全球唯一支持LPDDR5的数据中心CPU，专为超高数据处理能力打造，原因在于我们聚焦的计算问题大多以数据为核心，人工智能便是典型代表。

Vera CPU的单线程性能与带宽的配比达到了行业顶尖水平，这一架构设计源于人工智能全流程的需求：在模型训练前，需要进行大量的数据处理工作，整个人工智能流程涵盖数据处理、预训练，而如今的人工智能模型还具备工具使用能力（即训练后阶段）。

许多工具运行在纯CPU环境，或CPU GPU的异构加速环境，而Vera CPU正是为人工智能训练后阶段量身打造的高性能CPU。因此，人工智能全流程的诸多应用场景，都需要大量的CPU支持。

我们既重视GPU，也重视CPU。当算法加速达到极限时，根据阿姆达尔定律，系统对高性能单线程CPU的需求将大幅提升。这也是我们将Grace CPU打造为极致单线程性能产品的原因，而Vera CPU的单线程性能较Grace又实现了质的飞跃。

Q：想请教公司的资本配置策略。贵公司大幅增加了采购承诺，似乎已度过资本投入的高峰期，且今年预计将产生约1000亿美元的现金流。尽管公司业绩表现优异，但股价并未出现明显上涨，因此市场认为当前是股票回购的最佳时机。想请教贵公司为何不加大股票回购力度，推出大规模的回购计划？

A：我们对资本返还策略进行了审慎的考量，认为现阶段最重要的工作，是支撑公司前沿生态系统的发展，这包括与供应商合作锁定产能、保障供应，以及支持基于英伟达平台的人工智能初创企业研发。

因此，我们将持续把生态投资和战略投资作为资本配置的核心，同时也会继续开展股票回购和股息发放。我们将在年内持续寻找最佳时机，推进相关资本返还举措。

Q：公司此前曾预测，到2030年全球数据中心资本支出规模有望达到3万亿至4万亿美元，这意味着行业增速将进一步加快，而贵公司下一季度的业绩指引也印证了这一趋势。想请教的是，公司认为哪些核心应用将成为推动这一拐点的关键？是物理人工智能、智能体人工智能，还是其他领域？是否仍维持3万亿至4万亿美元的规模预期？

A：我们从多个角度来分析这一问题。首先从底层逻辑来看，未来的软件研发将基于人工智能实现，核心是token驱动。

如今行业都在讨论token经济和数据中心的token生成能力，而推理的核心就是生成token。英伟达的NVLink72技术，让我们的token生成效率较上一代提升了50倍（按每单位能源计）。可以说，token生成已成为未来软件和计算领域的核心。

而过去的计算模式，对软件研发的算力需求，与未来人工智能时代的需求相比，可谓微乎其微。人工智能已经到来，且只会不断发展完善，不会倒退。过去全球传统计算领域的年资本支出约3000亿至4000亿美元，而人工智能时代对算力的需求是过去的1000倍，算力需求的爆发式增长已成定局。

只要市场认可人工智能的价值（接下来我们会具体分析），全球就会持续投资算力建设，以实现token的规模化生成。因此，全球token生成能力的建设需求，远不止7000亿美元的规模，我确信从现在开始，全球将持续投资算力建设。

本质而言，所有企业的发展都依赖软件，而未来所有软件都将依托人工智能，因此所有企业都将参与token的生成，这也是我们将数据中心称为“人工智能工厂”的原因。云服务商的人工智能工厂，通过生成token创造营收；企业级软件企业的人工智能工厂，为其工具平台上的智能体系统生成token；机器人制造企业的人工智能工厂（自动驾驶汽车便是典型案例），拥有超大规模的超级计算机，为车辆生成人工智能token，而车辆本身也需要搭载计算设备，持续生成token。因此，这一计算模式的未来已十分清晰。

为何说这一计算模式是未来的必然趋势？因为过去的软件是“预录制”的，所有内容都提前编写、编译、制作完成；而如今的软件全部基于实时生成，能够结合用户特征、场景、查询需求和意图，生成个性化的结果，这就是我们所说的人工智能，即智能体人工智能。

实时生成的软件对算力的需求，远高于传统的预录制软件，就像计算机的算力远高于DVD播放器一样，人工智能对算力的需求，也远非传统软件所能比拟。

从计算机科学的角度来看，这是计算模式的必然演进方向；从产业角度来看，所有企业的发展最终都依赖软件，云服务商更是如此。如果新的软件模式需要通过生成token实现商业化，那么数据中心的建设将直接驱动营收增长。算力驱动营收，这一点已成为行业共识，且正被越来越多的市场参与者认可。

最后，人工智能为全球创造的价值，最终必然转化为营收。智能体人工智能在过去2-3个月内迎来了真正的拐点，这一点有目共睹。事实上，行业内部在6个月前就已察觉到这一趋势，而如今全球都已意识到智能体人工智能的变革力量。智能体的智能化水平已达到全新高度，能够解决实际的商业问题。

代码编写领域已全面引入智能体系统，英伟达的工程师团队也在广泛使用Claude Code、OpenAI Codex，部分场景还会使用Cursor，智能体已成为工程师的合作伙伴，协助解决研发难题。

相关企业的营收也呈爆发式增长：例如Anthropic的营收在一年内增长了10倍，目前正面临严重的产能约束，市场需求已达到极致，token需求呈指数级增长；OpenAI的需求同样爆棚。

因此，算力部署速度越快，企业营收增长就越快，这也印证了我此前的观点：推理就是营收，在人工智能新时代，算力就是营收。从很大程度上来说，这也是我们称其为“新工业革命”的原因，全新的工厂和基础设施正在建设，这一全新的计算模式，将成为未来的主流，不会倒退。

因此，只要我们相信token生成是未来计算的核心（我对此深信不疑，行业也普遍认可），全球就将持续建设算力基础设施，并不断扩大规模。

当前我们正处于Agent的爆发拐点，而下一个拐点将是物理人工智能，将智能体人工智能应用于制造、机器人等物理领域，这将为行业带来巨大的发展机遇。