新智元報道

編輯：元宇

【新智元導讀】算力即收入，黃仁勛認為智能體拐點已來，只要算力還在驅動收入增長，就不必擔憂AI泡沫。

營收681.3億美元！

剛剛，英偉達公布了創(chuàng)紀錄的2026財年第四季度業(yè)績，并給出了2027財年第一季度780億美元的業(yè)績預期。

商業(yè)世界里，數據永遠是最有說服力的語言。

截至周三收盤，英偉達的股價累計上漲了5%，而同一時期，科技股的晴雨表納斯達克指數下跌了0.4%。

當華爾街和硅谷還在為AI泡沫爭論不休時，黃仁勛再次用數據擊碎了「AI泡沫論」。

不僅如此，他還提出了自己的「AI經濟學」：算力=收入增長，并直言如今流向AI的千億美元資本開支，最終都會直接轉化為收入。

支撐老黃「AI經濟學」的，是他看到了智能體拐點已經到來，由此帶來了驚人的算力需求。

Vera Rubin平臺：六款新芯片，一臺AI超級計算機

為了把這些驚人的算力需求變現，英偉達還推出了下一代整柜級算力系統(tǒng)——Vera Rubin，將在2026年下半年出貨。

英偉達首席財務官Colette Kress透露，公司已經清晰預見到，2025至2026年間Blackwell和Rubin產品組合帶來5000億美元營收。

超預期的四季度業(yè)績

在2026財年第四季度，英偉達一舉沖破了市場的預期線，當季總營收高達681.3億美元，同比增幅達到了驚人的73%。

公司的凈利潤更是走出了幾乎翻倍的狂飆曲線，躍升至430億美元。

如果把視野拉長到全年，英偉達的總營收直接突破了2159億美元的大關。

這臺高速運轉的賺錢機器背后，數據中心業(yè)務展現出了無可匹敵的一家獨大態(tài)勢。

英偉達的數據中心業(yè)務，在2026年Q4的收入達到了623億美元，同比增長75%，撐起了公司超過91%的收入。

在過去四年，英偉達數據中心業(yè)務增長了約19倍（1789%）。

Colette Kress表示，超大規(guī)模云服務商仍是英偉達最大的客戶類別，占數據中心營收的比例略高于50%。

英偉達給出的2027財年Q1的毛利率指引約為75%。

更讓人震撼的是供應鏈的提前鎖定，供應相關承諾總額從第三季度的503億美元，迅速飆升至952億美元。

這意味著英偉達已經在用真金白銀鎖死了未來的龐大需求。

Colette Kress稱，對于2025至2026年間Blackwell和Rubin產品組合帶來5000億美元營收，公司具備清晰的可預見性。

她預計到2029年，AI基建的投資規(guī)模將達到每年3萬億至4萬億美元。

AI業(yè)務狂飆增長，其他業(yè)務不得不做出讓步。

曾經作為核心支柱的游戲業(yè)務，雖然同比增長47%達到37億美元，但環(huán)比卻下降了13%。

Colette Kress也坦誠指出，受全球內存短缺的波及，游戲業(yè)務在2027財年第一季度開始及之后，將不得不面臨供應壓力的陣痛。

由于內存限制，英偉達必須優(yōu)先保障AI處理器的產能，分析師甚至猜測公司今年可能會直接跳過新一代游戲GPU的發(fā)布。

沒有Token就沒增長

「智能體拐點」來了

在周三的業(yè)績電話會上，分析師的提問直擊要害：云廠商高達千億的資本開支，到底還能不能持續(xù)下去？

黃仁勛認為這幾乎不用猶豫，并拋出了他的「AI經濟學」：

在這個AI新世界里，算力就是收入。沒有算力，就沒法生成Token；沒有Token，就沒法讓收入增長。

黃仁勛對自己這些大客戶們的現金流增長很有信心，如今流向AI的千億美元資本開支，最終都會直接轉化為收入。

原因非常簡單：智能體拐點已經到來。

我們現在已經看到了智能體 AI（agentic AI）的拐點，以及智能體在全球各地、各類企業(yè)中的實際價值，你也因此看到了驚人的算力需求。

老黃已經清晰預見到我們正在經歷第三次平臺遷移。

前兩次是從傳統(tǒng)CPU轉向GPU計算，以及從傳統(tǒng)機器學習跨入生成式AI。而現在，行業(yè)正在全速沖向智能體AI時代。

全球各類企業(yè)對智能體的采用率正在直線飆升，這就注定了這不是靠削減成本就能完成的進化，它需要海量的、實打實的新增投資。

為了牢牢護住這片生態(tài)的護城河，英偉達在投資與結盟上也豪擲重金。

年內公司豪擲175億美元，大舉投資各類初創(chuàng)企業(yè)，甚至入股了芯片制造商英特爾。

盡管在財報里英偉達直言，這些投資短期內可能無法盈利，甚至永遠收不回本，但這是構建帝國必不可少的布局。

此外，那個讓整個科技圈翹首以盼的數字：與OpenAI高達1000億美元的合作協(xié)議，目前也正在接近達成。

能效狂飆10倍

下一代系統(tǒng)Vera Rubin終極拆解

如果你覺得現在的算力規(guī)模已經觸及天花板，英偉達今年下半年即將量產出貨的下一代AI工廠算力基石——Vera Rubin，則有望打破這一局限。

它是Grace Blackwell的絕對繼任者。

2026年1月6日，英偉達創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在拉斯維加斯舉行的年度消費電子展上介紹Vera Rubin AI平臺

Vera Rubin不是一臺普通的服務器，英偉達官方將其定義為由「六大全新芯片構建的單一AI超級計算機」。

英偉達下一代AI系統(tǒng)Vera Rubin

Rubin平臺由六款全新芯片組成，每款芯片都針對AI工廠中的特定角色進行專門設計，并從一開始就作為統(tǒng)一的機架級系統(tǒng)的一部分進行構建。

NVIDIA Rubin 平臺芯片

以旗艦機架系統(tǒng)Vera Rubin NVL72為例，不僅針對峰值性能進行了優(yōu)化，更注重持續(xù)的智能產出：可預測的延遲、在異構執(zhí)行階段的高利用率，以及將電力高效轉化為可用智能的能力。

Vera Rubin NVL72 概覽

硬核技術指標

六大核心芯片的算力狂飆

Vera Rubin在底層架構上實現了飛躍，其核心關鍵技術包括：

RubinGPU（算力核心）：

配備了8顆最前沿的HBM4高帶寬內存，單卡顯存容量高達288 GB，內存帶寬飆升至驚人的22 TB/s。

在全新NVIDIA Transformer引擎加持下，其NVFP4格式的AI推理性能高達50 PFLOPS（約前代5倍），訓練性能達35 PFLOPS（約前代3.5倍）。

VeraCPU（數據調度中樞）：

專為大模型推理與數據調度打造，采用88個英偉達自研的Olympus Arm核心，支持176線程空間多線程技術，可尋址高達1.5 TB的LPDDR5X內存。

它通過高達1.8 TB/s的NVLink-C2C互連技術與GPU緊密耦合。

第六代NVLink與網絡體系：

實現了單GPU高達3.6 TB/s的驚人互連帶寬（是前代兩倍）。

配合ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU以及Spectrum-X以太網，徹底打通了百萬Token長文本和多模態(tài)大模型的數據傳輸瓶頸。

能效與散熱

100%純液冷的「熱水」奇跡

隨著算力狂飆，數據中心最怕的就是龐大的電力消耗。

Vera Rubin雖然功耗大約是前代產品的兩倍，但它做到了一個讓全行業(yè)振奮的突破：每瓦性能提升了足足10倍。

官方數據顯示，相比Blackwell，它能以四分之一的GPU數量完成相同的AI訓練任務，而在AI推理時，每百萬Token成本直接降至前代的十分之一。

據估計，這樣一個單系統(tǒng)機架的售價將高達350萬至400萬美元。

為了壓住這頭性能巨獸的溫度，英偉達首次采用了100%純液冷設計，最硬核的是，它甚至能用高達45度的熱水來進行冷卻。

這將幫助未來的數據中心大幅減少對水資源的消耗，徹底擺脫傳統(tǒng)冷卻設施的束縛。

極簡美學與全球供應鏈協(xié)同

在狂暴的性能之外，Vera Rubin還展現出了極簡的工程美學。

相比前輩Blackwell必須將組件直接焊接在電路板上，Vera Rubin采用了模塊化設計，每個超級芯片都可以在幾秒鐘內像抽屜一樣從計算托盤中輕松抽出，簡化了維護。

在Vera Rubin的供應鏈上，英偉達整合了全球至少20個國家的80多家供應商，面對讓全行業(yè)頭疼的HBM4內存短缺和成本飆升，英偉達AI基建負責人Dion Harris顯得很從容。

他表示英偉達正在向供應商提供非常詳細的預測，以此來對抗供應鏈的不確定性，確保這套「世界上最復雜的AI系統(tǒng)」能夠如期統(tǒng)治未來的數據中心。

王座下的暗流

英偉達王座之下并非風平浪靜。

客戶們一邊離不開英偉達的機器，一邊又對這種深度的生態(tài)綁架感到恐懼。

出于戰(zhàn)略安全上的本能防御，亞馬遜已經在自己的數據中心里，部署了由自研Trainium 2芯片驅動的超服務器。

同樣，谷歌也在重倉囤積著自家TPU組成的機架，并開啟了商業(yè)化的步伐，這些昔日的客戶，很可能搖身一變，成為未來的競爭對手。

此外，挑戰(zhàn)者們正在加速步步緊逼。

老對手AMD帶著首個整柜級系統(tǒng)Helios殺入戰(zhàn)場，一舉拿下了Meta高達6吉瓦電力容量的巨大承諾。

就像分析師一針見血指出的那樣，客戶們需要更多的算力容量，同時也極度渴望擁有一個可靠的第二供應來源，以此來對英偉達形成制衡。

面對來自多面的競爭，黃仁勛加固英偉達護城河的辦法是在單點芯片技術之外，通過推出Vera Rubin，直接把供應鏈、算力、網絡、冷卻系統(tǒng)全部打包，變成一個難以逾越的整柜級系統(tǒng)壁壘。

想模仿我的芯片？可以。但你能復制我這套龐大系統(tǒng)嗎？

正如此前AI基建負責人所言：「向所有敢于嘗試的人致敬，但這絕不是一件簡單的事。」

在不斷加速的AI算力競賽敘事下，如果說2024年投產的Grace Blackwell重新定義了單一系統(tǒng)所能達到的算力規(guī)模，而即將在2026年下半年出貨的Vera Rubin，則更像是為AI工業(yè)革命親手建造的算力超級工廠。

在老黃「AI經濟學」的邏輯中，算力即收入。只要算力還在驅動收入增長，就不必擔憂AI泡沫。

參考資料：

https://youtu.be/ZkPU5GHDqkQ%20

https://wccftech.com/heres-an-extensive-look-at-one-of-the-worlds-most-complex-ai-systems-the-nvidia-vera-rubin-integrating-a-million-components/%20

https://www.cnbc.com/2026/02/25/first-look-at-nvidias-ai-system-vera-rubin-and-how-it-beats-blackwell.html