英偉達以一份打破紀錄的財報，試圖回擊外界對AI泡沫的質疑。但電話會后英偉達股價轉跌，此前盤后交易中一度漲超4%。

2月25日美股盤后，英偉達公布最新單季營收達680億美元并給出強勁指引，英偉達CEO黃仁勛在電話會上直言，代理AI（Agentic AI）已達到拐點，算力直接轉化為收入。

黃仁勛認為沒有算力就無法生成token，沒有token就無法實現營收增長，云服務商的巨額資本開支最終將直接轉化為收入。

黃仁勛同時強調，企業(yè)對代理的應用飆升，Grace Blackwell搭配NVLink是推理的王者。此外，他表示當前的太空數據中心經濟還是“貧瘠的”，但形勢將隨著時間的推移而變化。

從整體財務數據與供應鏈前瞻來看，英偉達的增長引擎依然強勁。CFO克雷斯在電話會開場中透露：

總營收達到680億美元，同比增長73%，按環(huán)比計算較第三季度的增長進一步加速。

她明確指出，大部分收入增長依然由數據中心業(yè)務驅動。盤后英偉達一度漲超4%，但電話會后漲幅逐漸收窄，直至轉跌。

電話會要點提煉：

產品路線圖與技術突破：近9吉瓦Blackwell基礎設施已部署，性能比領先競品50倍；已向客戶發(fā)送首批Vera Rubin樣品，預計2026下半年量產；將減少10倍推理token成本。通過軟件優(yōu)化(如CUDA)，在四個月內將GB200 NVL72性能提升5倍。
戰(zhàn)略合作與投資：與OpenAI接近達成伙伴協(xié)議；Meta部署數百萬Blackwell和Rubin GPU；100億美元投資Anthropic。收購Grok低延遲推理技術；與西門子、達索系統(tǒng)、新思科技深化工業(yè)AI合作
AI拐點已至：黃仁勛強調"代理AI"已達到拐點，算力將直接轉化為收入。數據中心范式轉變，每數據中心受電力限制，性能/瓦特成為關鍵指標。
物理AI崛起：2026財年已貢獻超60億美元收入；機器人出租車和自動駕駛將從千輛級擴展至百萬輛級。
主權AI增長：2026財年主權AI業(yè)務超300億美元，同比增長3倍，主要來自加拿大、法國、荷蘭、新加坡和英國。
毛利率展望：預計全年保持在70%中段，依賴持續(xù)的架構創(chuàng)新提供多倍性能/瓦特提升。
未來展望：預計2027財年Q1收入780億美元，數據中心驅動大部分增長；預計到2030年，全球數據中心資本支出將達到3-4萬億美元；已戰(zhàn)略性確保庫存和產能，滿足需求到2027年；承認高端架構供應將持續(xù)緊張。

面對市場對科技巨頭持續(xù)投入高昂資本支出是否會導致資金枯竭或動能不足的擔憂，黃仁勛在問答環(huán)節(jié)明確表示，并不擔心AI公司耗盡資金。

黃仁勛強調：

我對他們現金流的增長充滿信心，原因非常簡單。我們現在已經看到了代理AI（agentic AI）的拐點以及智能代理的實用性。行業(yè)已經到達了另一個拐點。

他將當前階段的核心邏輯提煉為一句話：

意識到‘推理現在就等于我們客戶的收入’是非常重要的。

黃仁勛詳細描繪了這一商業(yè)模式的運作圖景：

由于智能代理正在生成如此多的代幣（tokens），而且結果如此有效。當智能代理在編寫代碼時，它會生成數千、數萬、數十萬個代幣，因為它們會運行幾分鐘到幾個小時。所以這些系統(tǒng)、這些代理系統(tǒng)，正在作為一個團隊衍生出不同的智能代理。

黃仁勛補充道：

正在生成的代幣數量真的、真的呈指數級增長。因此，我們需要以更高的速度進行推理，當你以更高的速度進行推理時，每一個代幣都是被貨幣化（dollarized）的，這直接轉化為收入。

在展望未來時，黃仁勛更是直言：

從根本上說，因為每家公司都依賴軟件，每個軟件都將依賴AI。因此，每家公司都將產生代幣。

他認為，這種新的計算方式“不會倒退”。黃仁勛表示：

如果我們相信產生代幣將是計算的未來……那么我們將從現在開始建設這種能力，并從這里繼續(xù)擴展。

這一判斷與黃仁勛在上季度電話會議上的表態(tài)一脈相承。彼時他將行業(yè)劃分為三次結構性平臺轉變：從傳統(tǒng)CPU到GPU計算、從傳統(tǒng)機器學習到生成式AI、再從生成式AI到AI代理，并強調每一次轉變本身均能支撐大規(guī)模投資。

牽手OpenAI與生態(tài)投資，鞏固全球算力霸權

在回答分析師關于戰(zhàn)略投資的問題時，黃仁勛證實，英偉達接近敲定與OpenAI的合作。

這項合作在去年初步勾勒為一個潛在的1000億美元AI基礎設施項目，近期有報道稱英偉達還可能進行約300億美元的投資。

黃仁勛形容OpenAI是一家“一代人中僅此一家（once-in-a-generation）”的公司，并強調英偉達的投資目標是確保從大語言模型到機器人技術的一切都建立在英偉達的平臺上。他說：

我們想要抓住這個我們正處于新計算時代開端的巨大機會。

此外，黃仁勛在談及各種AI公司和項目時，特別提及了近期備受關注的開源AI代理OpenClaw。

他認為，企業(yè)級獨立軟件供應商（ISVs）在工具平臺上開發(fā)代理系統(tǒng)的熱情，再次印證了市場正處于爆發(fā)拐點。黃仁勛說：

Claude Cowork和OpenClaw的計算需求之間的AI采用率正在飆升。

針對馬斯克等人對太空數據中心的討論，黃仁勛回應稱目前經濟效益不佳但會改善

在太空中……散熱只能通過傳導，你需要制造的散熱器相當大。所以我們在地球上使用的方法與在太空中的做法有些不同，但有很多不同的計算問題真的需要在太空中完成，所以英偉達已經是世界上第一個進入太空的GPU。Hopper已經在太空中了。

他指出，在太空使用GPU最好的用例之一是成像。

極度緊缺的供應鏈

在供應鏈方面，克雷斯透露：

我們相信目前的庫存和供應承諾能夠滿足未來的需求，出貨計劃已延伸至2027日歷年。由于英偉達基礎設施需求極其旺盛，甚至連Hopper和已有6年歷史的Ampere架構產品在云端都已售罄。

在產品迭代節(jié)奏上，新舊交替正在無縫銜接。Blackwell架構正在強勁爬坡，而下一代Vera Rubin平臺已經邁出實質性一步?？死姿贡硎荆?/p>

我們在本周早些時候已經向客戶運送了首批Vera Rubin樣品，并保持在今年下半年開始量產出貨的軌道上。我們預計每個云模型構建者都將部署Vera Rubin。

除了先進組件（如高帶寬內存HBM）導致最新芯片架構供應持續(xù)緊張外，產能限制也溢出到了英偉達傳統(tǒng)的游戲業(yè)務。克雷斯表示：

盡管我們非常希望有更多額外的供應，但我們確實認為在接下來的幾個季度里（游戲業(yè)務供應）將會非常緊張。

英偉達2026財年第四財季電話會議實錄，全文翻譯如下（AI工具輔助）：

公司參會人員Colette Kress，執(zhí)行副總裁兼首席財務官 Jensen Huang（黃仁勛），創(chuàng)始人、總裁兼首席執(zhí)行官 Toshiya Hari，投資者關系與戰(zhàn)略財務副總裁
其他參會人員（分析師）Aaron Rakers，富國銀行 Antoine Chkaiban，New Street Research Atif Malik，花旗銀行 Ben Reitzes，Melius Research CJ Muse，Cantor Fitzgerald & Co. Harlan Sur，摩根大通 Jim Schneider，高盛公司 Joseph Moore，摩根士丹利 Mark Lipacis，Evercore ISI Stacy Rasgon，伯恩斯坦研究公司 Tim Arcuri，瑞銀集團 Vivek Arya，美銀美林
會議陳述
接線員下午好。我是莎拉，今天將擔任您本次會議的接線員。此時，我想歡迎大家參加英偉達第四季度盈利電話會議。所有線路均已靜音，以防止任何背景噪音。
發(fā)言人致辭后，將進行問答環(huán)節(jié)。（接線員提示） 謝謝。Toshiya Hari，您可以開始會議了。
Toshiya Hari謝謝。 大家下午好，歡迎參加英偉達2026財年電話會議。今天與我一起代表英偉達參會的有總裁兼首席執(zhí)行官黃仁勛（Jensen Huang），以及執(zhí)行副總裁兼首席財務官科萊特·克雷斯（Colette Kress）。我們的會議正在英偉達投資者關系網站上進行實時網絡直播。在討論2027財年財務業(yè)績的電話會議之前，本次網絡直播將提供重播。
今天會議的內容是英偉達的財產。未經我們事先書面同意，不得復制或轉錄。在本次會議中，我們可能會根據當前的預期做出前瞻性陳述。這些陳述受到許多重大風險和不確定性的影響，我們的實際結果可能會有實質性差異。
關于可能影響我們未來財務業(yè)績和業(yè)務的因素的討論，請參閱今天收益發(fā)布中的披露內容、我們最新的10-K和10-Q表格，以及我們可能向美國證券交易委員會提交的8-K表格報告。我們所有的陳述都是基于截至今日（2026年2月25日）目前可獲得的信息做出的。除法律要求外，我們不承擔更新任何此類陳述的義務。在本次會議中，我們將討論非公認會計準則（Non-GAAP）的財務指標。
您可以在我們網站上發(fā)布的CFO評論中，找到這些非公認會計準則財務指標與公認會計準則（GAAP）財務指標的調節(jié)表。接下來，我將把會議交給科萊特。
Colette Kress謝謝，Toshiya。我們又交付了一個出色的季度，在營收、營業(yè)利潤和自由現金流方面均創(chuàng)下歷史新高。
總營收達到680億美元，同比增長73%，較第三季度進一步加速。環(huán)比增長也創(chuàng)下紀錄，我們的數據中心營收增加了110億美元，客戶群體日益多樣化且不斷擴大，包括云服務提供商、超大規(guī)模計算企業(yè)、AI模型制造商、企業(yè)和主權國家。我們在數據中心規(guī)模上進行極致協(xié)同設計的Blackwell架構需求持續(xù)增強，除了訓練之外，推理部署也在不斷增長。向加速計算的轉型，以及AI在現有超大規(guī)模工作負載中的普及，繼續(xù)推動著我們的增長。
建立在越來越智能和多模態(tài)模型基礎上的代理式（Agentic）和物理AI應用，正開始推動我們的財務表現。從全年來看，數據中心創(chuàng)造了1940億美元的營收，同比增長68%。自2023財年ChatGPT問世以來，我們的數據中心業(yè)務規(guī)模已經擴大了近13倍。展望未來，我們預計2026自然年內各季度的營收都將實現環(huán)比增長，超出我們去年分享的5000億美元Blackwell和Rubin營收機會的預期。
我們相信，我們已經準備好庫存和供應承諾來滿足未來的需求，包括延續(xù)到2027自然年的出貨量。每個數據中心都受到電力的限制。鑒于這些限制以及最大化AI工廠營收的需求，客戶會基于每瓦性能做出關鍵的架構決策。SemiAnalysis近期宣布英偉達為“推理之王”，因為InferenceX的最新結果鞏固了我們在推理領域的領導地位：與非網格（off-grid）方案相比，GB300和NVL72實現了高達50倍的每瓦性能提升，以及降低35倍的每Token成本。
對CUDA軟件的持續(xù)優(yōu)化，使得我們在短短四個月內就讓GB200 NVL72的性能提升了高達5倍。英偉達提供了極低的每Token成本，而在英偉達上運行的數據中心能產生極高的營收。我們的創(chuàng)新步伐，尤其是在我們這樣的規(guī)模下，是無與倫比的。憑借接近200億美元的年度研發(fā)預算，以及我們在計算和網絡、芯片、系統(tǒng)、算法和軟件之間進行極致協(xié)同設計的能力，我們打算在每一代產品中都實現每瓦性能的X倍飛躍，并在長期內擴大我們的領導地位。
第四季度數據中心營收為620億美元，同比增長75%，環(huán)比增長22%，這主要得益于Blackwell和Blackwell Ultra產能爬坡的持續(xù)強勁勢頭。由于對英偉達基礎設施的高需求，即使是Hopper以及許多基于六年前Ampere架構的產品在云端也已售罄。自我們的Grace Blackwell NVL72系統(tǒng)發(fā)布以來，已經過去了近一年。如今，主要云服務提供商、超大規(guī)模計算企業(yè)、AI模型制造商和企業(yè)已部署并消耗了近9吉瓦（gigawatts）的基于Blackwell的基礎設施。
網絡業(yè)務是我們數據中心規(guī)?；A設施產品的基石，本季度表現突出，創(chuàng)造了110億美元的營收，同比增長超過3.5倍。對我們向上擴展（scale-up）和向外擴展（scale-out）技術的需求達到了創(chuàng)紀錄的水平，兩者均實現了兩位數的環(huán)比增長，這得益于NVLink、Spectrum-X以太網和InfiniBand的強勁采用。在同比基礎上，增長主要由NVLink 72向上擴展交換機推動，因為Grace Blackwell系統(tǒng)約占該季度數據中心營收的三分之二。NVLink向上擴展架構徹底改變了計算，并展示了在超級計算機的所有芯片和全棧上進行極致協(xié)同設計的力量。
在第四季度，我們宣布將使AWS采用NVLink技術與其定制芯片進行集成。隨著客戶致力于將分布式數據中心統(tǒng)一為集成的千兆級AI工廠，我們的Spectrum-X以太網向上擴展和橫向擴展網絡勢頭強勁。從全年來看，我們的網絡業(yè)務營收超過310億美元，與我們收購Mellanox的2021財年相比增長了10倍以上。我們的需求情況廣泛、多樣，并正在向聊天機器人以外的領域擴展。
首先，發(fā)生了一場從傳統(tǒng)機器學習向生成式AI的根本性平臺轉變。隨著超大規(guī)模計算企業(yè)將海量的傳統(tǒng)工作負載（包括搜索、廣告生成和內容推薦系統(tǒng)）升級為生成式AI，強有力的投資回報率（ROI）證據正在鼓勵我們最大的客戶加快其資本支出。例如，在Meta，其生成式（Gen / Llama）模型的進步使其Facebook上的廣告點擊率增加了3.5%，Instagram上的轉化率提高了1%以上，轉化為有意義的營收增長。借助同樣的英偉達基礎設施，Meta的超級智能實驗室可以訓練和部署其前沿的代理式AI系統(tǒng)。前沿代理系統(tǒng)已達到一個拐點。
Claude Code、Claude Cowork以及OpenAI Codex已經實現了有用的智能。其采用率正在飆升，并且Token的生成是盈利的，這極大地推動了擴大計算規(guī)模的緊迫性。計算能力直接轉化為智能和營收增長。分析師對排名前五的云服務提供商和超大規(guī)模計算企業(yè)（他們合計約占我們數據中心營收的50%多一點）2026年資本支出的預期，自年初以來已上調了近1200億美元，正接近7000億美元。
我們繼續(xù)預計，傳統(tǒng)數據中心工作負載向GPU加速計算的過渡，以及利用AI來增強當今超大規(guī)模工作負載的趨勢，將貢獻我們長期市場機遇的一半左右。每個國家都會建設和運營其部分AI基礎設施，就像今天的電力和互聯網一樣。在2026財年，我們的主權AI業(yè)務同比增長了兩倍多，超過300億美元，主要由位于加拿大、法國、荷蘭、新加坡和英國的客戶推動。從長遠來看，隨著各國根據其GDP按比例在AI上進行支出，我們預計主權AI的機會至少將與AI基礎設施市場的增長保持同步。
雖然美國政府批準了向中國客戶提供少量H200產品，但我們尚未產生任何收入，并且我們不知道是否會允許任何進口進入中國。我們在中國的競爭對手在近期IPO的支持下取得了進展，從長遠來看有潛力顛覆全球AI產業(yè)的結構。為了維持其在AI計算領域的領導地位，美國必須吸引每一位開發(fā)者，并成為所有商業(yè)企業(yè)（包括中國企業(yè)）的首選平臺。我們將繼續(xù)與美國和中國政府接觸，并倡導美國在全球競爭的能力。
上個月我們在CES上推出了Rubin平臺，包含六款新芯片：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相比，該平臺能在使用四分之一GPU數量的情況下訓練MOE模型，并將推理Token成本降低多達10倍。本周早些時候，我們已經向客戶發(fā)運了首批Vera Rubin樣品，我們有望在今年下半年開始量產出貨?；谄淠K化、無需理線（table-free/cable-free）的設計，Rubin將提供比Blackwell更好的彈性和可維護性。我們預計每個云模型構建者都將部署Vera Rubin。
接下來看游戲業(yè)務。游戲業(yè)務營收為37億美元，同比增長47%，這得益于對Blackwell的強勁需求和供應的改善。GeForce RTX是PC游戲玩家、創(chuàng)作者和開發(fā)者的領先平臺。在第四季度，我們增加了幾項新技術和改進，包括使用AI將游戲視覺效果提升到新水平的DLSS 4.5，即使在運動中也能帶來令人難以置信的清晰圖形的G-SYNC Pulsar，以及在領先的AI PC框架中將大語言模型（LLM）推理速度提升35%。展望未來，盡管終端對我們產品的需求依然強勁，且渠道庫存水平健康，但我們預計供應限制將成為第一季度及以后的阻力。
專業(yè)可視化業(yè)務營收首次突破10億美元大關，達到13億美元，同比增長159%，環(huán)比增長74%。在本季度，我們推出了配備72GB高速內存的RTX Pro 5000 Blackwell工作站，專為運行大語言模型（LLM）和代理式工作流的AI開發(fā)者設計。
汽車業(yè)務營收為6.04億美元，同比增長6%，這得益于對自動駕駛解決方案的強勁需求。在CES上，我們推出了Alpamayo，這是世界上首個面向推理視覺語言動作模型、仿真藍圖和數據集的開放產品組合，賦予了車輛“思考”的能力。首款搭載基于英偉達Drive系統(tǒng)打造的Alpamayo的乘用車——新款梅賽德斯-奔馳CLA，即將上路。
物理AI已經到來，在2026財年已經為英偉達貢獻了超過60億美元的營收。無人駕駛出租車（Robotaxi）的出行量正在呈指數級增長，Waymo、特斯拉、優(yōu)步（Uber）、文遠知行（WeRide）和Zoox以及許多其他公司的商業(yè)車隊預計將在下個十年內從2025年的數千輛擴大到數百萬輛，創(chuàng)造一個有望產生數千億美元營收的市場。這一擴張將要求計算量呈數量級增長，目前各大主要OEM和服務提供商都在英偉達的平臺上進行開發(fā)。
我們通過新的NVIDIA Cosmos和Isaac Group、開放模型、框架以及英偉達驅動的機器人和自主機器，繼續(xù)推進機器人技術的開發(fā)，合作伙伴包括波士頓動力（Boston Dynamics）、卡特彼勒（Caterpillar）、Franka Robotics、LG電子和Neuro Robotics等領先企業(yè)。為了加速工業(yè)物理AI的采用，我們還宣布與達索系統(tǒng)（Dassault Systèmes）、西門子和新思科技（Synopsys）達成新的擴展合作伙伴關系，將英偉達的AI基礎設施、Omniverse數字孿生、世界模型和CUDA-X庫帶給數以百萬計的研究人員、設計師和工程師，以構建世界工業(yè)體系。
讓我們來看看損益表的其他部分。GAAP毛利率為75%，Non-GAAP毛利率為75.2%，隨著Blackwell產能的持續(xù)爬坡，實現了環(huán)比增長。GAAP運營支出環(huán)比增長16%，Non-GAAP運營支出環(huán)比增長21%，這主要與新產品發(fā)布以及計算和基礎設施成本有關。第四季度的Non-GAAP實際稅率為15.4%，低于我們對該季度的預期，主要是由于一次性稅收優(yōu)惠的影響。
庫存環(huán)比增長8%，同時由于我們戰(zhàn)略性地鎖定庫存和產能以滿足未來幾個季度之外的需求，采購承諾也大幅增加。這比平時看得更遠，反映了我們擁有的更長遠的視線需求。雖然我們預計高級架構的供應緊張情況將持續(xù)存在，但憑借我們的規(guī)模、龐大的供應鏈以及長期合作伙持續(xù)為我們提供的良好服務，我們對抓住前方增長機會的能力充滿信心。
我們在第四季度產生了350億美元的自由現金流，在2026財年產生了970億美元的自由現金流。在這一年中，我們以股票回購和分紅的形式，向股東返還了410億美元，占自由現金流的43%。我們將繼續(xù)對技術和生態(tài)系統(tǒng)進行投資，以培育市場發(fā)展，推動長期增長，并最終產生優(yōu)于市場或同行的總股東回報。重要的是，在投資方面，我們將繼續(xù)執(zhí)行戰(zhàn)略性和紀律嚴明的流程，并繼續(xù)致力于向股東返還資本。
現在讓我談談第一季度的業(yè)績展望。從本季度開始，我們將在Non-GAAP業(yè)績中包含基于股票的薪酬支出（SBC）。股票薪酬是我們薪酬計劃的基礎組成部分，旨在吸引和留住世界級的人才。
首先看營收?？偁I收預計為780億美元，上下浮動2%。我們預計大部分增長將由數據中心推動。與上季度一致，我們在展望中沒有假設來自中國的任何數據中心計算營收。GAAP和Non-GAAP毛利率預計分別為74.9%和75%，上下浮動50個基點。對于全年，我們預計毛利率將保持在75%左右的中位水平。隨著我們?yōu)閂era Rubin的過渡做準備，我們將隨時向您通報最新進展。
GAAP和Non-GAAP運營支出預計分別約為77億美元和75億美元，其中包括19億美元的股票薪酬支出。對于全年，我們預計Non-GAAP運營支出將同比增長40%左右（low 40s），因為我們將繼續(xù)投資于不斷擴大的機會領域。對于整個2027財年，排除任何離散項目和稅務環(huán)境的重大變化，我們預計GAAP和Non-GAAP稅率將在17%到19%之間。
接下來，我將把電話轉交給黃仁勛，我想他有幾句話要對我們說。
Jensen Huang（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。最近我們慶祝了OpenAI發(fā)布的GPT 5.3 Codex，它是使用Grace Blackwell NVLink72系統(tǒng)進行訓練和推理的。GPT 5.3 Codex可以承擔涉及研究、工具使用和復雜執(zhí)行的長期運行任務。5.3 Codex已在英偉達內部廣泛部署，我們的工程師非常喜歡它。我們繼續(xù)與OpenAI推進合作協(xié)議，并相信我們已接近達成。我們對與OpenAI正在進行的合作感到興奮，這是一家十年難遇的公司，我們很榮幸從他們成立的第一天起就與之合作。
Meta超級智能實驗室正在以閃電般的速度擴大規(guī)模。上周我們宣布，Meta正在部署數以百萬計的Blackwell和Rubin GPU、英偉達CPU以及Spectrum-X以太網用于訓練和推理。
本季度，我們宣布了與Anthropic的合作伙伴關系，并對其投資了100億美元。Anthropic將在Grace Blackwell和Vera Rubin系統(tǒng)上進行訓練和推理。Anthropic的Claude Cowork代理平臺是革命性的，它打開了企業(yè)級AI采用的閘門。在Claude Cowork和OpenAI Codex的推動下，計算需求正在飆升，代理式AI的“ChatGPT時刻”已經到來。
憑借橫跨Anthropic、Meta、OpenAI和xAI的合作關系，英偉達在每一朵云上的廣泛部署，以及我們從頭開始構建全棧AI基礎設施或在云端為他們提供支持的能力，我們處于一個獨特的地位，能夠在前沿模型構建者的每個階段（訓練、推理和AI工廠的橫向擴展）進行合作。
最后，我們最近與Grok簽訂了一項非獨家許可協(xié)議，以獲取其低延遲推理技術，并歡迎一個由杰出工程師組成的團隊加入英偉達。就像我們之前對Mellanox所做的那樣，我們將利用Grok的創(chuàng)新來擴展英偉達的架構，以實現AI基礎設施性能和價值的新高度。我們期待在下個月的GTC大會上分享更多信息。
好的，交回給你們。我們現在進入問答環(huán)節(jié)。接線員，請接入問題。
問答環(huán)節(jié)
接線員（操作提示）您的第一個問題來自美國銀行證券（Bank of America Securities）的Vivek Arya。您的線路已接通。
Vivek Arya感謝接受我的提問。我想你提到過，你們現在對2027自然年的增長也有了可見性，你們的采購承諾似乎也反映了這種信心。 但仁勛，我很好奇，當你看你們的頂級云客戶時，今年云行業(yè)的資本支出接近7000億美元，許多投資者擔心明年很難在這個水平上繼續(xù)增長，而且對他們中的一些人來說，現金流產生能力也受到壓縮。我知道你對你們的產品路線圖、采購承諾等方面非常有信心，但你對客戶繼續(xù)增加資本支出的能力有多大信心？如果他們的資本支出沒有增長，英偉達還能在這個框架內找到增長點嗎？謝謝。
Jensen Huang（黃仁勛）我對他們現金流的增長充滿信心，原因非常簡單：我們現在已經看到了代理式AI（Agentic AI）的拐點，以及代理在世界各地和各類企業(yè)中的實用性。正因如此，你看到了令人難以置信的計算需求。
在這個AI的新世界里，計算即收入。沒有計算，就沒有辦法生成Token；沒有Token，就沒有辦法實現收入增長。因此，在這個AI的新時代，計算等于收入。我很確定，現在隨著Codex和Claude Code投入生產使用，圍繞Claude Cowork的興奮感，加上對OpenAI系統(tǒng)及其企業(yè)版的熱情，以及所有企業(yè)級ISV（獨立軟件開發(fā)商）目前都在其工具平臺上構建代理式系統(tǒng)——我非常確定，此時我們正處于拐點。我們已經到達了這個轉折點，我們正在生成能夠為客戶帶來生產力、為云服務提供商帶來利潤的Token。
所以它的簡單邏輯、也是簡單的思考方式是：計算方式已經改變了。過去是軟件運行在計算機上，使用適量的計算機，大概每年3000億或4000億美元的資本支出；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。
接線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(yè)績。 你談到了你們對Anthropic以及潛在的對OpenAI核心進行的一些戰(zhàn)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(tài)系統(tǒng)中的地位并參與到這種增長中去？
Jensen Huang（黃仁勛）正如你所知，在英偉達一切的核心從根本上說就是我們的生態(tài)系統(tǒng)，這就是所有人喜歡我們業(yè)務的原因——我們生態(tài)系統(tǒng)的豐富性。世界上幾乎所有的初創(chuàng)公司都在研究英偉達的生態(tài)系統(tǒng)，在英偉達的平臺上進行開發(fā)。
我們遍布每一朵云，我們遍布每一個本地（on-prem）數據中心，我們遍布全球的邊緣設備和機器人系統(tǒng)。成千上萬的原生AI企業(yè)建立在英偉達之上。隨著我們處于這個新的計算時代、這個新的計算平臺轉變的開端，我們希望抓住這個巨大的機會，讓每個人都使用英偉達。每個人、所有東西都已經構建在CUDA之上。因此，我們從一個非常棒的起點出發(fā)。
隨著我們構建整個AI生態(tài)系統(tǒng)——無論是針對語言的AI，還是物理AI、物理學AI、生物學AI、機器人技術或制造業(yè)AI——我們希望所有這些生態(tài)系統(tǒng)都構建在英偉達之上。對我們來說，這是在整個技術棧中投資生態(tài)系統(tǒng)的一個極好的機會。
我們今天的生態(tài)系統(tǒng)也比過去更加豐富。我們過去主要是一個基于GPU的計算平臺，但現在我們是一家計算AI基礎設施公司。我們在各個方面都有計算平臺，從計算到AI模型，到網絡，再到我們的DPU，所有這些之上都有計算棧。正如我之前提到的，無論是在企業(yè)中，還是在制造業(yè)、工業(yè)、科學或機器人領域，每一個生態(tài)系統(tǒng)都有不同的技術棧，我們希望確保繼續(xù)對生態(tài)系統(tǒng)進行投資。因此，我們的投資非常明確、具有戰(zhàn)略性地聚焦于擴大和深化我們的生態(tài)系統(tǒng)覆蓋范圍。
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(yè)務在你們整體數據中心業(yè)務中的占比繼續(xù)上升。在2026財年中，你們網絡業(yè)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?？雌饋砣ツ晗掳肽赀@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(fā)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？
Jensen Huang（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(fā)明了NVLink，將單個計算節(jié)點“向上擴展（scale up）”成一個巨大的計算服務器機架。我們發(fā)明了機架級計算機的概念。我們交付的不是單個計算節(jié)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(tǒng)，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(guī)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(fā)明真正為我們的網絡業(yè)務注入了渦輪動力。每個機架都配有九個網絡交換節(jié)點，每個節(jié)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(tài)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(xù)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(chuàng)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(yè)務真的、真的增長得非?？?。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(yè)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。
Jensen Huang（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(yōu)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(qū)分。我們的軟件之所以高效，是因為我們的架構太優(yōu)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(xù)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(yōu)化模型時，所有這些針對優(yōu)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(yōu)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(xù)這樣做，它讓我們能夠延長產品的使用壽命，賦予我們創(chuàng)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(huán)比增長的預期。本季度你們數據中心業(yè)務環(huán)比增長了超過100億美元，而業(yè)績指引似乎暗示這種勢頭將繼續(xù)。 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(guī)模的環(huán)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(yè)務的預期。我理解內存限制和其他一切問題。你認為游戲業(yè)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(tǒng)。我們已經在多個不同客戶中規(guī)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(yè)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。
接線員您的下一個問題來自花旗銀行的Atif Malik。您的線路已接通。
Atif Malik感謝接受我的提問。仁勛，我很好奇你是否可以談談，隨著越來越多的AI投資流向推理工作負載，CUDA發(fā)揮的重要作用。
Jensen Huang（黃仁勛）如果沒有CUDA，我們在推理方面將不知所措。整個技術?！獜奈覀儙啄昵巴瞥龅腡ensorRT LLM（這仍然是世界上性能最高的推理棧）開始——為了在NVLink上對其進行優(yōu)化，我們需要發(fā)現并發(fā)明建立在CUDA之上的新并行化算法，以分配工作負載并進行推理，從而充分利用跨NVLink 72的聚合帶寬。
NVLink 72使我們能夠實現跨代級的、50倍的單位能耗性能提升。這是令人難以置信的領先優(yōu)勢，也是明智之舉。NVLink 72是一項偉大的發(fā)明，實現起來非常困難。發(fā)明這種交換技術、將交換機解耦、構建系統(tǒng)機架等等，所有這一切我們都是在眾目睽睽之下完成的，大家都知道這對我們來說有多難。但結果令人難以置信：每瓦性能提升了50倍，每美元性能提升了35倍。因此，推理能力的飛躍是極其驚人的。
非常重要的一點是，大家要認識到，現在對我們的客戶來說，推理（Inference）就等于收入。因為智能代理（Agents）生成了如此多的Token，而且結果非常有效。當智能代理編寫代碼時，它會生成幾千、幾萬甚至幾十萬個Token，因為它們會運行幾分鐘到幾個小時。這些代理式系統(tǒng)會衍生出不同的代理作為團隊協(xié)同工作。正在生成的Token數量真的、真的呈指數級增長。
所以我們需要以更快的速度進行推理。當你以更快的速度進行推理，并且這些Token中的每一個都以美元計價時，這就直接轉化為收入。
因此，對我們的客戶而言，推理性能就等于收入。對于數據中心來說，每瓦推理的Token數直接轉化為云服務提供商（CSP）的收入。原因是每個人的電力都受限。無論你擁有多少數據中心，無論是100兆瓦還是1吉瓦，都有電力限制。所以，擁有最佳每瓦性能的架構就能轉化為收益，因為每瓦能產出的Token數——也就是每個Token都被計價后——轉化為每瓦的美元產出。在千兆瓦級別下，這直接決定了收入規(guī)模。
你可以看到，現在每一個CSP、每一個超大規(guī)模企業(yè)都明白這一點：資本支出轉化為計算力。擁有正確架構的計算力意味著收入最大化，計算等于收入。如果現在不投資產能、不投資計算力，就不可能實現收入增長。我認為大家都明白這一點。選擇正確的架構極其重要，這不僅僅具有戰(zhàn)略意義，它直接影響他們的盈利能力，選擇正確的架構——即擁有最佳每瓦性能的架構——真的意味著一切。
接線員您的下一個問題來自Melius Research的Ben Reitzes。您的線路已接通。
Ben Reitzes你好，謝謝。首先讓我對你們在Non-GAAP業(yè)績中包含股票薪酬的做法表示贊賞，我認為這是一個很棒的舉措。但這并不是我的問題。
我的問題是關于毛利率及其在長期內維持在75%左右（mid-70s）的可持續(xù)性。供應可見性延伸到2027自然年，我們是否能從中解讀出，在此之前這種毛利率是可持續(xù)的？另外，仁勛，那之后呢？你們是否能展示在內存消耗方面的創(chuàng)新，讓我們對毛利率長期保持在這一水平的能力感到更加安心？謝謝。
Jensen Huang（黃仁勛）影響我們毛利率最重要的一點，實際上是我們能否為客戶交付代際的性能飛躍。這是最單一、也是最重要的事情。
如果我們能夠實現每瓦性能的代際飛躍，遠遠超過摩爾定律的步伐；如果我們能夠提供極高的每美元性能，遠超我們系統(tǒng)的成本和定價，那么我們就能繼續(xù)維持我們的毛利率。這是一個最簡單、也是最重要的概念。
我們之所以發(fā)展如此之快，首先是因為世界經歷了這幾個拐點后對Token的需求已經完全呈指數級增長。我想我們都看到了這一點。以至于連我們部署在云端六年前的GPU都被完全消耗殆盡，而且定價還在上漲。所以我們知道，現代軟件開發(fā)方式所需的計算量正呈指數級增長。
因此我們的戰(zhàn)略是，每年交付一個完整的AI基礎設施方案。今年，我們引入了六款新芯片（Rubin平臺），下一代我們也會推出許多新芯片。每一代產品，我們都致力于提供X倍的每瓦性能和每美元性能飛躍。這種步伐，加上我們進行極致協(xié)同設計的能力，使我們能夠將這種價值和收益?zhèn)鬟f給客戶。只要這關乎我們交付的價值，這就是最至關重要的事情。
接線員您的下一個問題來自New Street Research的Antoine Chkaiban。您的線路已接通。
Antoine Chkaiban你好，非常感謝接受提問。我想問關于“太空數據中心”的問題，你們的一些客戶正在考慮這個想法。 你認為它的可行性有多高？時間表是怎樣的？現在的經濟效益如何？你認為這會隨著時間如何演變？謝謝。
Jensen Huang（黃仁勛）嗯，今天的經濟效益還很差，但這會隨著時間的推移而改善。正如你所知，太空中的工作方式與地球上截然不同。太空中有豐富的能源，需要巨大的太陽能電池板，但在太空中有著充足的空間。
在散熱方面，太空確實很冷，但是沒有空氣流動。所以唯一能散熱的方式就是通過傳導。你需要制造的散熱器尺寸相當大。液冷顯然是不可能的，因為它很重而且會結冰。所以我們在地球上使用的方法與在太空中采用的方法會有所不同。但有許多不同的計算問題，確實很適合在太空中進行處理。
所以，英偉達已經有了世界上首個太空GPU，Hopper目前就在太空中。GPU在太空中最好的用例之一是成像。在太空中，利用光學技術和人工智能，能夠以極高的分辨率進行成像，能夠進行不同角度投影的計算，能夠提高分辨率并進行降噪，擁有能在極高分辨率和極大尺度下進行快速成像的視覺能力。要在地球上通過傳輸數PB（petabytes）的成像數據來完成這項工作是很困難的。直接在太空中處理會更容易。
你可以忽略所有收集到的并在處理中發(fā)現無用的數據，直到你看到有趣的東西再回傳。因此，人工智能在太空中將會有非常出色、非常有趣的應用。
接線員您的下一個問題來自Evercore ISI的Mark Lipacis。您的線路已接通。
Mark Lipacis你好，感謝接受我的提問。我想繼續(xù)探討關于在簡報中提到的收入多元化的問題。我相信Colette你提到過，超大規(guī)模計算企業(yè)占了你們收入的50%以上，但業(yè)務增長卻是由其余的數據中心客戶主導的。我只是想澄清一下，確保我理解對了。
這是否意味著非超大規(guī)?？蛻舻脑鏊俑?？如果是這樣，你能否幫助我們理解一下，非超大規(guī)?？蛻粼谧鲂┦裁床煌氖虑?？他們是在做與超大規(guī)模客戶不同的事情，還是在不同規(guī)模下做同樣的事情？你是否認為這種趨勢會持續(xù)下去？你是否預計你們的客戶群會演變到某個階段，使得非超大規(guī)?？蛻舫蔀槟銈儤I(yè)務的更大組成部分？謝謝。
Colette Kress好的，看看我們能否解答這個問題。當你想到我們提到的前五大CSP（云服務提供商）和超大規(guī)模計算企業(yè)時，他們目前約占我們總收入的50%。但在除此之外，還有各種類型的公司組織形式，具有極強的多樣性，這涵蓋了AI模型構建商、企業(yè)用戶、超級計算機構以及我們的主權AI客戶。此外還有很多其他不同的領域。你說的沒錯。
這也是一個增長非?？斓念I域。我們不僅在所有各種云提供商平臺上占據強勢地位，而且現在也在世界各地看到了極端多樣化的客戶群體。能夠看到這種多樣性并有能力服務于所有這些不同的群體，將極大地使我們受益?？纯慈蕜资欠裣朐傺a充一點。
Jensen Huang（黃仁勛）是的，這是我們的生態(tài)系統(tǒng)建立在CUDA之上所擁有的優(yōu)勢之一。
我們是唯一一個進駐每一朵云的加速計算平臺，可以通過每一個計算機制造商獲得，并且在邊緣側可用。我們現在還在培育電信領域。很顯然，未來的無線電都將是由AI驅動的無線電，未來的無線網絡也將是一個計算平臺。這是不言而喻的定論，但總得有人去發(fā)明相關的技術來實現它。我們創(chuàng)建了一個名為Aerial的平臺來做這件事。我們的技術搭載在幾乎每一個機器人、每一輛自動駕駛汽車中。CUDA能夠兼顧一方面通過GPU內的Tensor Core實現專用處理器的性能優(yōu)勢，另一方面又具備極強的靈活性，這使我們能夠解決從語言問題、計算機視覺問題、機器人問題，到生物學問題、物理問題以及幾乎所有種類的AI和計算算法問題。
因此，客戶群的多樣性是我們擁有的最大優(yōu)勢之一。第二點當然是，如果沒有我們自己的生態(tài)系統(tǒng)，即使我們的處理器是可編程的，如果我們不培育生態(tài)系統(tǒng)（就像我們今天談論投資未來生態(tài)系統(tǒng)并繼續(xù)強化生態(tài)系統(tǒng)那樣），我們很難突破僅僅在別人的生態(tài)系統(tǒng)中贏得幾個設計訂單（design wins）的局限。由于我們創(chuàng)建的這個平臺，我們可以非常自然地增長并擴大我們的生態(tài)系統(tǒng)。
最后非常重要的一點是，我們與OpenAI、Anthropic、XAI和Meta建立的合作伙伴關系。當然，還有世界上幾乎所有的開源項目。Hugging Face上有150萬個AI模型。所有這些都在英偉達CUDA上運行。如果把所有的開源模型加起來，可能代表著世界上第二大的模型集合（OpenAI是最大的，所有開源的集合可能是第二大的）。英偉達能夠運行所有這一切，使得我們的平臺具有極強的可替代性（fungible）、極其易用，并且值得放心投資。這創(chuàng)造了客戶的多樣性和平臺的多樣性，并且因為我們支持全球的生態(tài)系統(tǒng)，所以能夠在每個國家/地區(qū)使用。
接線員您的下一個問題來自富國銀行的Aaron Rakers。您的線路已接通。
Aaron Rakers你好，感謝接受提問。我想順著平臺和極致協(xié)同設計的理念問一下。過去一個季度里的一些新聞指出，英偉達有能力或正在推動將Vera CPU作為獨立的解決方案推向市場。仁勛，我很好奇，在我們向前發(fā)展的過程中，Vera在架構演進中扮演了什么重要的角色？這是由推理工作負載的激增或異構性所驅動的嗎？我很好奇你如何看待它對于英偉達的發(fā)展，尤其是基于獨立CPU的形式。謝謝。
Jensen Huang（黃仁勛）是的，謝謝提問。我會在GTC大會上告訴你更多細節(jié)。但從最高層面上講，我們在CPU架構上做出了與世界上其他CPU截然不同的根本性決策。它是唯一一款支持LPDDR5的數據中心CPU。它的設計初衷是專注于極高的數據處理能力。
原因在于，我們感興趣的大多數計算問題都是數據驅動的，人工智能就是其中之一。而Vera的單線程性能與帶寬的比例非常出色。我們做出這些架構決策，是因為在AI的整個流水線和不同階段（在進行訓練之前，你必須進行數據處理），涵蓋了數據處理、預訓練，以及現在的后訓練階段?，F在AI正在學習如何使用工具。
而許多工具的使用環(huán)境是在僅有CPU的環(huán)境中運行，或者在CPU與GPU加速相結合的環(huán)境中運行。Vera的設計旨在成為一款用于后訓練階段的卓越CPU。因此，在人工智能整個流水線中的一些用例，包括了使用大量的CPU。我們既喜歡GPU，也同樣喜歡CPU。
當你像我們一樣將算法加速到極限時，阿姆達爾定律（Amdahl's Law）表明，你需要非常非?？斓膯尉€程CPU。這就是為什么我們把Grace架構構建得在單線程性能上極其出色的原因，而Vera的性能比那還要好得出奇。
接線員您的下一個問題來自瑞銀集團的Tim Arcuri。您的線路已接通。
Tim Arcuri非常感謝。 Colette，我想知道你能否談談關于資本部署的問題。我知道你們大幅提高了采購承諾規(guī)模，聽起來你們可能已經度過了投資高峰期，而且今年你們可能會產生大約1000億美元的現金。然而，不管業(yè)績有多好，股價似乎并沒有漲太多。所以我認為你們可能會覺得目前的價位是回購大量股票的一個相當不錯的價格。
我想知道你能否談談這個。問題是，為什么不立下一個重大目標，在這里進行一次大規(guī)模的股票回購呢？謝謝。
Colette Kress謝謝你的提問。我們非常謹慎地審視我們的資本返還計劃。我們確信，我們能做的最重要的事情之一，就是真正支持擺在我們面前的宏大生態(tài)系統(tǒng)。這涵蓋了方方面面：從我們的供應商，到為確保供應鏈安全并幫助他們提升產能我們所需做的工作，一直延伸到在我們平臺上開發(fā)AI解決方案的早期開發(fā)者。
因此，我們將繼續(xù)把這（投資生態(tài)）作為我們流程和戰(zhàn)略投資中非常重要的一部分。當然，我們也仍在回購我們的股票。我們也在繼續(xù)發(fā)放股息。我們將繼續(xù)在這一年中尋找合適的特定機會來進行這些回購。
接線員您的最后一個問題來自高盛公司的Jim Schneider。您的線路已接通。
Jim Schneider感謝接受我的提問。仁勛，你之前曾概述過，到2030年數據中心資本支出有可能達到3萬億到4萬億美元，這意味著增長率可能會加速，你也在接下來的季度指引中暗示了這一點。 我的問題是，你認為最有可能驅動這種拐點的關鍵應用有哪些？是物理AI、代理式AI還是其他什么？你仍然對3萬億到4萬億美元的市場預期感覺良好嗎？謝謝。
Jensen Huang（黃仁勛）是的，讓我們退一步，從幾個不同的角度來推理一下。
首先，從第一性原理來看。未來開發(fā)軟件的方式是利用AI驅動的軟件。使用AI是由Token驅動的。我想大家都在談論代幣經濟學（Tokenomics），談論數據中心生成Token，推理的本質就是生成Token。我們在生成Token，剛才還談到了英偉達的NVLink72如何使我們在單位能耗上以比上一代高出50倍的性能來生成Token。因此，在未來，Token生成幾乎處于所有與軟件和計算相關事務的中心位置。
回顧我們過去使用計算的方式，過去軟件所需的計算量，僅僅是未來所需的一小部分。AI已經來了，且不會倒退，AI只會變得越來越好。所以，如果你想一下，過去世界每年在經典計算上的投資大約是3000億到4000億美元。而現在AI到來了，所需的計算量比我們過去計算方式所需要的要高出一千倍。計算需求就是高出很多很多。只要我們繼續(xù)相信這其中有價值（我們稍后會談到這一點），世界就會投資于計算能力來生產這些Token。因此，世界所需的Token生成能力，遠遠不僅是7000億美元所能涵蓋的。
我相當有信心，從現在起，我們將繼續(xù)生成Token，我們將繼續(xù)投資計算能力。因為從根本上說，每家公司都依賴軟件，每個軟件都將依賴AI。因此，每家公司都會生產Token。這就是我稱它們?yōu)椤癆I工廠”的原因。如果你的公司身處云數據中心，你擁有AI工廠為你的收入生成Token；如果你是一家企業(yè)級軟件公司，你將為你工具上的代理式系統(tǒng)生成Token；如果你是一家機器人制造商（自動駕駛汽車就是其最初的表現形式），你將擁有巨大的超級計算機（本質上就是AI工廠）來生成輸入到你汽車中的Token，成為它的AI大腦。然后你還必須把計算機放在汽車里，持續(xù)不斷地生成Token。
所以，我們現在非常確定這就是計算的未來。
那么，為什么我們如此確定這就是計算的未來呢？原因在于我們過去制作軟件的方式是預先錄制的。所有的東西都是先驗捕捉好的。我們預編譯軟件，預先編寫內容，預先錄制視頻。但現在，一切都是實時生成的。當它實時生成時，它可以將人的背景、所處的場景、查詢的內容以及意圖都考慮在內，以生成這種被稱為AI（或代理式AI）的新型軟件的結果。因此，它所需的計算量遠遠、遠遠大于預先錄制好的。正如計算機擁有比預先錄制內容的DVD播放器多得多的計算能力一樣，人工智能需要的計算能力也遠大于我們過去做軟件的方式。
關于計算可持續(xù)性的問題，首先在計算機科學層面，這就將是未來計算的方式。
其次在產業(yè)層面。歸根結底，所有公司都由軟件驅動，云服務公司由軟件驅動；如果新軟件需要生成Token，且這些Token是可以變現的，那么順理成章地，他們數據中心的建設將直接驅動他們的營收。計算驅動營收，我想他們都明白這一點，我認為外界也越來越多地開始明白這一點了。
最后，AI為世界創(chuàng)造的效益最終必須能轉化為收入。我們正親眼看著它發(fā)展，正如我們現在所處的階段，代理式AI已經到了一個拐點。這實際上就發(fā)生在過去的兩三個月里。當然，在行業(yè)內部，我們看到這個趨勢有一段時間了，大概有六個月左右，但現在整個世界都已經覺醒，意識到了代理式AI的拐點。代理（Agents）超級聰明，它們正在解決實際問題。編程工作顯然現在是由代理式系統(tǒng)輔助的，我們英偉達內部所有的程序員都在大量使用代理式系統(tǒng)，無論是Claude Code、OpenAI Codex，還是Cursor，經常取決于用例而三者并用。但他們擁有了代理和協(xié)同設計的工程伙伴來幫助他們解決問題。
你可以看到這幾家公司的營收在飆升。以Anthropic為例，我認為他們的營收在一年內增長了10倍，而且他們嚴重受限于產能，因為需求實在是令人難以置信。對Token的需求令人難以置信，Token生成率呈指數級增長。OpenAI也是一樣，他們的需求非常驚人。因此，他們能建立并上線的計算能力越多，他們的收入增長得就越快。
這又回到了我之前的觀點：推理就是收入，在這個新世界里，計算等于收入。從很多方面來看，這就是為什么我們說這是一場新的工業(yè)革命。
新的工廠、新的基礎設施正在建設中，這種新的計算方式不會倒退。因此，只要我們相信生成Token將是計算的未來——我堅信這一點，我認為整個行業(yè)也大抵相信這一點——那么從現在起我們將繼續(xù)建設這種能力，并從這里繼續(xù)擴張。
目前我們正在經歷的浪潮是代理式AI的爆發(fā)；而在此之后的下一個拐點，是將物理AI以及這些代理系統(tǒng)引入物理應用中，比如制造業(yè)，比如機器人技術。所以，前方存在著巨大的機會。
分析師好的。
接線員問答環(huán)節(jié)到此結束。我將把會議交給Toshiya Hari。
Toshiya Hari在會議結束之際，請注意，黃仁勛將于3月4日在舊金山參加摩根士丹利TMT（科技、媒體及電信）會議的爐邊談話。他還將于3月16日在圣何塞的GTC大會上發(fā)表主題演講。我們討論2027財年第一季度業(yè)績的電話會議定于5月20日舉行。感謝大家今天的參與。 接線員，請結束會議。
接線員謝謝。今天的電話會議到此結束。您現在可以掛斷了。會議已結束。