出品 | 網(wǎng)易智能

作者 | 小小

編輯 | 王鳳枝

圖片：黃仁勛在CES 2026演講，來源：英偉達官網(wǎng)

“沒有計算，就生不成token；沒有token，就賺不到錢?！?/b>

在剛剛結束的英偉達2026財年第四季度財報電話會議上，公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛用這樣一句直白的論斷，概括了當前AI行業(yè)的核心商業(yè)邏輯。

數(shù)據(jù)顯示，英偉達各項財務指標依然強勁，季度實現(xiàn)營收681億美元，同比增長73%，凈利潤大幅增長，毛利率維持在75%的高位。不過黃仁勛與首席財務官科萊特·克雷斯（Colette Kress）并未在歷史財務數(shù)據(jù)上過多停留，而是將焦點全面轉向了由“計算即收入”驅動的產(chǎn)業(yè)未來。

財報會上，黃仁勛指出，業(yè)界已經(jīng)迎來了智能體的拐點。以Anthropic和OpenAI為例：前者的收入在一年內增長了10倍，但依然受制于算力容量瓶頸；后者同樣面臨龐大的算力需求。在Claude Code、Codex等智能體工具開始為企業(yè)創(chuàng)造實際經(jīng)濟價值的當下，云服務商能上線多少算力，就意味著能實現(xiàn)多快的收入增長。

支撐這一宏大愿景的，是英偉達長期構建的軟硬件生態(tài)壁壘。會上透露，即便是六年前發(fā)布的A100芯片，如今在云端依然供不應求。這得益于英偉達GPU架構的全面兼容性。正是這種兼容性，使得英偉達敢于在軟件工程上進行巨額投入，因為任何一項最新的軟件優(yōu)化，都能惠及全球龐大的存量設備，讓老架構也能吃到新技術的紅利。

此外，網(wǎng)絡業(yè)務已成為英偉達基礎設施版圖的關鍵一環(huán)。進入以太網(wǎng)交換市場僅兩年，英偉達正迅速確立其全球領先地位。

面對分析師對“75%高毛利率能否持續(xù)”的疑問，黃仁勛的回應聚焦于技術迭代：支撐高毛利率的核心動力，是持續(xù)為客戶帶來跨代際的性能飛躍，創(chuàng)造遠超系統(tǒng)成本的價值。

在黃仁勛的推演中，繼當前的智能體AI浪潮之后，下一波將是深入制造業(yè)和機器人領域的物理AI。此外，黃仁勛還在會上展望了“太空計算”的圖景。他坦言，盡管目前太空數(shù)據(jù)中心的經(jīng)濟效益欠佳，且面臨無空氣流動、無法使用液冷等嚴苛的物理散熱挑戰(zhàn)，但未來大有可為。

圖片：黃仁勛在GTC演講，來源：英偉達官網(wǎng)

以下為英偉達財報會議實錄

首先是黃仁勛開場演講：

本季度，我們顯著深化并擴展了與領先前沿模型制造商的合作伙伴關系。我們最近共同慶祝了OpenAI推出GPT-5.2 Codex，該模型的訓練和推理均依托于Grace Blackwell和NVL72系統(tǒng)進行。GPT-5.2 Codex能夠處理涉及研究、工具使用和復雜執(zhí)行的長時間運行任務。5.3 Codex也已在英偉達內部廣泛部署。我們的工程師非常喜歡它。我們正繼續(xù)推進與OpenAI的合作協(xié)議，并相信距離最終達成已近在咫尺。對于能與OpenAI持續(xù)合作，我們感到無比振奮。這是一家劃時代的公司，能夠從其創(chuàng)立之初便與之攜手，我們深感榮幸。

Meta超級智能實驗室正在以閃電般的速度擴張。上周，我們宣布Meta正在部署數(shù)百萬個Blackwell和Rubin GPU、NVIDIA CPU以及Spectrum-X以太網(wǎng)，用于訓練和推理。

本季度，我們還宣布與Anthropic建立合作伙伴關系，并向其投資100億美元。Anthropic將在Grace Blackwell和Vera Rubin上進行訓練和推理。Anthropic的Claude Cowork智能體平臺具有革命性意義，為企業(yè)的AI應用打開了閘門。在Claude Cowork和OpenClaw之間，計算需求正在飛速增長。

通過與Anthropic、Meta、OpenAI和xAI的合作，英偉達已全面覆蓋所有云平臺。同時，憑借我們從零開始構建全棧AI基礎設施以及在云端提供全面支持的能力，我們占據(jù)著得天獨厚的優(yōu)勢，能夠在訓練、推理以及AI工廠規(guī)?；瘮U展等各個階段，與前沿模型構建者深度合作。

最后，我們近期與Groq就其低延遲推理技術達成了非排他性許可協(xié)議，并歡迎一支頂尖的工程師團隊加入英偉達。正如我們當年融合Mellanox一樣，我們將依托Groq的創(chuàng)新來拓展英偉達的架構邊界，將AI基礎設施、性能和價值推向全新高度。

分析師問答環(huán)節(jié)：

美國銀行證券分析師維韋克·阿里亞（Vivek Arya）：感謝您接受我的提問。您剛才提到，目前對進入2027年的增長已具備清晰的能見度，而您的采購承諾顯然也印證了這種信心。仁勛，我很好奇，當您審視您最大的云服務客戶時，今年他們的云資本支出已接近7000億美元，許多投資者擔心明年很難繼續(xù)維持這一增速，而且其中幾家企業(yè)產(chǎn)生現(xiàn)金流的能力也正面臨壓力。我知道您對自己產(chǎn)品路線圖和采購承諾等非常有信心，但您對客戶是否有能力持續(xù)增長其資本支出，有多大信心？如果他們的資本支出不再增長，英偉達能否仍在現(xiàn)有的預算范圍內找到增長路徑？謝謝。

黃仁勛：我對他們現(xiàn)金流的增長有信心，原因很簡單：我們已經(jīng)看到了智能體AI的拐點，以及智能體在全球各地企業(yè)中展現(xiàn)出的巨大實用性。正因如此，你看到了令人難以置信的計算需求。在這個AI新世界里，計算就是收入。沒有計算，就生不成token；沒有token，就賺不到錢。在這個AI新世界里，計算就等于收入。此時此刻，我確信，隨著Codex和Claude Code投入生產(chǎn)使用，以及業(yè)界對Claude Cowork充滿期待，還有大家對OpenClaw及其企業(yè)版本抱有極高熱情，所有企業(yè)級ISV（獨立軟件開發(fā)商）現(xiàn)在都在其工具平臺之上開發(fā)智能體系統(tǒng)。

現(xiàn)在，我確信我們不僅正處于拐點，更已經(jīng)跨過了這道分水嶺。我們正在生成有利可圖的token，這些token不僅能轉化為客戶的生產(chǎn)力，對云服務提供商來說也同樣有利可圖。其背后的簡單邏輯與思考方式是：計算范式已經(jīng)改變。過去我們是在計算機上運行軟件，需要一定規(guī)模的計算機數(shù)量，姑且稱之為每年3000至4000億美元的資本支出，而現(xiàn)在這些資金已經(jīng)全面投入到AI中。對于AI來說，為了生成token，你需要計算能力，而這直接轉化為增長，也直接轉化為收入。

摩根士丹利分析師喬·摩爾（Joe Moore）：好的，謝謝，祝賀你們取得優(yōu)異的業(yè)績。您剛才談到了你們對Anthropic以及可能對OpenAI、CoreWeave所做的一些戰(zhàn)略投資，以及與英特爾、諾基亞、新思科技等伙伴的合作。很明顯，你們正處于整個行業(yè)的中心。您能否談談這些投資發(fā)揮的作用，以及您如何看待利用資產(chǎn)負債表作為工具，來增強英偉達在生態(tài)系統(tǒng)中的地位并從中分享增長紅利？

黃仁勛：英偉達一切的核心是我們的生態(tài)系統(tǒng)。正是由于我們生態(tài)系統(tǒng)的豐富性，大家才如此喜愛我們的業(yè)務。世界上幾乎每一家初創(chuàng)公司都在英偉達的平臺上進行開發(fā)。我們存在于每一朵云和每一個本地數(shù)據(jù)中心之中。我們的足跡遍布全球的邊緣和機器人系統(tǒng)。成千上萬的AI原生公司建立在英偉達的基礎架構之上。我們希望利用這一新計算時代、這一新計算平臺轉變伊始所帶來的巨大機遇，讓所有人都能使用英偉達的平臺。一切都已經(jīng)建立在CUDA之上，因此，我們擁有一個非常好的起點。

在我們構建整個AI生態(tài)系統(tǒng)的過程中，無論是語言AI、物理AI，還是AI物理學、生物學、機器人技術或制造業(yè)，我們都希望將所有這些生態(tài)系統(tǒng)都建立在英偉達之上。這對我們來說是一個絕佳的機會，可以對涵蓋整個技術棧的生態(tài)系統(tǒng)進行投資。我們的生態(tài)系統(tǒng)如今也比過去更加豐富。過去，我們主要提供基于GPU的計算平臺，但現(xiàn)在我們是一家AI計算基礎設施公司，我們在各個維度上都有計算平臺。從計算到AI模型，再到網(wǎng)絡和DPU，所有這些之上都有對應的計算技術棧。

正如我之前提到的，無論是在企業(yè)、制造業(yè)、工業(yè)、科學還是機器人領域，這些生態(tài)系統(tǒng)中的每一個都有不同的技術棧，我們希望確保持續(xù)投資于我們的生態(tài)系統(tǒng)。我們的投資導向非常明確，那就是戰(zhàn)略性地專注于擴大和深化我們生態(tài)系統(tǒng)的覆蓋范圍。

J.P.摩根分析師哈蘭·蘇爾（Harlan Sur）：網(wǎng)絡業(yè)務在您整體數(shù)據(jù)中心業(yè)務中的占比持續(xù)上升。整個26財年，您的網(wǎng)絡收入每個季度都實現(xiàn)了同比加速增長，對吧？正如您提到的，第四季度同比增長達到了3.6倍。顯然，這得益于你們在縱向擴展（Scale-up）和橫向擴展（Scale-out）網(wǎng)絡產(chǎn)品組合上的強大實力。我記得去年上半年，你們Spectrum-X以太網(wǎng)交換平臺的年化運行率大約在100億美元左右?？雌饋?，去年下半年可能已經(jīng)提升到110億至120億美元的水平。Jensen，從你們的訂單儲備來看，特別是隨著Spectrum-XGS以及即將推出的102T Spectrum-6交換平臺的面世，Spectrum目前的發(fā)展勢頭如何？以及您對今年結束時的預期是什么？

黃仁勛：如你所知，我們將自己視為一家人工智能基礎設施公司，而人工智能計算基礎設施包括CPU和GPU。我們發(fā)明了NVLink，將單個計算節(jié)點擴展成一個巨大的計算機架。我們發(fā)明了“機架級計算機”的概念。我們交付的不是計算節(jié)點，而是整機架的計算系統(tǒng)。這個基于NVLink交換機的縱向擴展系統(tǒng)，隨后會使用Spectrum-X和InfiniBand進行橫向擴展。這兩種技術我們都支持。我們還使用Spectrum-X橫向擴展技術跨數(shù)據(jù)中心進行擴展。我們將網(wǎng)絡視為計算的自然延伸。我們以開放的姿態(tài)提供一切，以便客戶可以根據(jù)不同的規(guī)模自由組合，或者以他們喜歡的任何方式將其集成到定制化的數(shù)據(jù)中心中。

歸根結底，這都是我們平臺至關重要的組成部分。NVLink的發(fā)明確實極大地推動了我們網(wǎng)絡業(yè)務的發(fā)展。每個機架都配備了九個交換節(jié)點，每個節(jié)點有兩個芯片，未來還會有更多。我們在每個機架內實現(xiàn)的交換量確實令人難以置信。我們現(xiàn)在也是全球最大的網(wǎng)絡公司。如果單看以太網(wǎng)，我們大約在兩年前進入以太網(wǎng)交換市場，我認為我們今天可能已經(jīng)是全球最大的以太網(wǎng)網(wǎng)絡公司了，而且很快就會徹底確立這一地位。Spectrum-X以太網(wǎng)對我們來說是一個巨大的成功。你知道，我們對于客戶希望如何構建網(wǎng)絡始終持開放態(tài)度。

有些人非常喜歡InfiniBand的低延遲和擴展能力，我們當然會繼續(xù)支持。另有些人喜歡基于以太網(wǎng)跨數(shù)據(jù)中心集成他們的網(wǎng)絡。我們創(chuàng)造了一種全新的以太網(wǎng)能力，在數(shù)據(jù)中心內通過人工智能處理方式拓展了以太網(wǎng)的邊界，在這方面我們非常擅長。我們的Spectrum-X性能確實證明了這一點。當您建造一個價值100億或200億美元的人工智能工廠時，網(wǎng)絡有效性和利用率上很容易產(chǎn)生20%的差異，而這些差異都會轉化為實實在在的收益。

英偉達的網(wǎng)絡業(yè)務確實增長迅速，但我認為這僅僅是因為我們如此有效地構建了人工智能基礎設施，而人工智能基礎設施業(yè)務本身的增長也同樣快得令人難以置信。

Cantor Fitzgerald分析師CJ·繆斯（CJ Muse）：我想，鑒于CPX被用于大上下文窗口，而Groq可能會增加一個專門針對解碼的解決方案，我很好奇我們應該如何看待你們未來的路線圖。我們是否應該考慮將定制化芯片（無論是按工作負載還是按客戶定制）作為英偉達日益關注的焦點，特別是得益于你們向小芯片架構的轉變？非常感謝。

黃仁勛：每個人都應該盡可能推遲采用小芯片架構。原因在于，每次跨越小芯片邊界，你都不得不跨越一個物理接口。每次跨越接口，都會增加延遲，并帶來不必要的功耗。我們并不排斥小芯片，事實上我們已經(jīng)在使用了，但我們只在絕對別無選擇的情況下才使用。如果你看看Grace Blackwell架構和Rubin架構，我們使用了兩個巨大的達到掩膜版尺寸極限的裸片，并將它們無縫拼接，這減少了跨架構通信的開銷。小芯片帶來的額外開銷，正體現(xiàn)在競爭對手架構的低效上。

如果你看看英偉達，人們常說這是我們的軟件優(yōu)勢，但是，你知道，軟件的邊界在哪里，硬件架構的起點和終點又在哪里，這很難說清楚。我們的軟件之所以有效，是因為我們的架構如此出色。毫無疑問，CUDA架構比現(xiàn)有的任何計算架構都更有效、更高效，能提供更高的每浮點運算性能和每瓦性能，這歸功于我們的架構設計方式。關于我們如何看待Groq和低延遲解碼器，我有一些很棒的想法想在GTC上與大家分享。簡而言之，由于CUDA的存在，我們的基礎設施具有極強的通用性，我們將繼續(xù)保持這一優(yōu)勢。

你知道，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，所有這些致力于優(yōu)化軟件棧和新模型的工作，也同樣能使Hopper和Ampere受益。這就是為什么A100在我們將其部署到全球多年后，仍然煥發(fā)活力，并保持高性能的原因。架構兼容性使我們能夠做到這一點。它使我們能夠對軟件工程和優(yōu)化進行巨大投資，因為我們知道，我們在整個云端、本地、各處、跨越幾代架構的GPU裝機量都將受益。我們將繼續(xù)這樣做，這不僅使我們能夠延長硬件的使用壽命，更使我們能夠擁有創(chuàng)新力、靈活性和速度，從而轉化為性能，以及對我們的客戶來說非常重要的每美元性能和每瓦性能。

關于Groq，我們將在GTC上揭曉更多細節(jié)，但我們會做的是，將Groq作為一個加速器來擴展我們的架構，就像我們當年融合Mellanox來拓展英偉達的架構一樣。

伯恩斯坦分析師斯泰西·拉斯岡（Stacy Rasgon）：科萊特，我想稍微深入探討一下關于全年環(huán)比增長的表述。我的意思是，你們本季度數(shù)據(jù)中心業(yè)務環(huán)比增長了超過100億美元，而指引似乎暗示，這新增的100億美元環(huán)比增長中，絕大部分仍將來自數(shù)據(jù)中心業(yè)務。你怎么看待今年的情況，特別是隨著Rubin在下半年開始量產(chǎn)爬坡？Blackwell對環(huán)比增長來說是一個相當大的加速。當我們迎來Rubin時，是否也能期待類似的情況嗎？我也希望你談談對游戲業(yè)務的預期。我理解這受制于內存供應等問題。你認為在27財年，游戲業(yè)務還能同比增長嗎？還是說由于內存問題，它會面臨更大壓力？

克雷斯：我先從未來的收入預期開始回答。再次強調，我們傾向于逐季度地看待收入情況。考慮到全年，我們絕對會繼續(xù)銷售和交付Blackwell，與此同時，大家也將看到Vera Rubin進入市場。這是一個非常出色的架構，能夠幫助客戶快速部署，并且已經(jīng)規(guī)劃好了不同客戶的許多不同訂單?，F(xiàn)在判斷Vera Rubin的初期量產(chǎn)爬坡在下半年會有多大還為時過早，我們會逐步了解。關于強勁的需求和興趣，這一點毫無疑問。

我們預計幾乎每個客戶都會購買Vera Rubin。問題在于，我們的產(chǎn)品多快能推向市場，以及客戶多快能在數(shù)據(jù)中心內部署起來？這是對您第一部分問題的回答。第二部分是關于我們的游戲業(yè)務。盡管我們很想提供更多的供應，但我們確實認為，未來幾個季度的供應將非常緊張。如果到年底情況有所改善，那么就有機會實現(xiàn)同比增長的情況?，F(xiàn)在下定論還為時過早，我們會盡快向你們同步最新進展。

花旗銀行分析師阿蒂夫·馬利克（Atif Malik）：感謝您回答我的問題。仁勛，我很好奇您能否談談CUDA的重要性，畢竟現(xiàn)在AI領域的更多投資資金正流向推理工作負載。

黃仁勛：沒有CUDA，我們就不知道如何處理推理。整個軟件棧，從我們幾年前推出的TensorRT-LLM開始，至今它仍然是世界上性能最高的推理技術棧。為了針對NVLink進行優(yōu)化，我們需要探索并發(fā)明新的并行化算法，這些算法運行在CUDA之上，以分配工作負載和推理任務，從而利用NVLink交換機的聚合帶寬。NVLink交換機使我們能夠實現(xiàn)高達50倍的代際每瓦性能提升。這是一個令人難以置信的飛躍，而且順理成章。NVLink交換機是一項偉大的發(fā)明，但要做到這一點很難。

交換技術的創(chuàng)造、交換機的解耦、系統(tǒng)機架的構建，所有這一切，我們都是在全行業(yè)的注視下公開完成的，大家都知道這對我們來說有多難。但結果是不可思議的：每瓦性能提升了50倍，每美元性能提升了35倍，推理方面的飛躍令人難以置信。重要的是要認識到，現(xiàn)在對于我們的客戶來說，推理就等于收入。因為智能體產(chǎn)生了如此多的token，而且效果如此顯著。當智能體在編碼時，它會生成成千上萬、數(shù)十萬、甚至數(shù)百萬的token，因為它們往往需要運行幾分鐘甚至幾小時。這些系統(tǒng)，這些智能體系統(tǒng)，會衍生出不同的智能體像一個團隊一樣協(xié)同工作。

生成的token數(shù)量確實呈指數(shù)級增長。我們需要以更高的速度進行推理，而當以更高的速度進行推理時，每一個token都能直接變現(xiàn)，從而直接轉化為收入。推理性能就等于我們客戶的收入。對于數(shù)據(jù)中心來說，推理階段每瓦生成的token數(shù)將直接轉化為CSP（云服務提供商）的收入。原因在于，所有人都受制于電力瓶頸。我的意思是，無論你有多少數(shù)據(jù)中心，每個數(shù)據(jù)中心，比如100兆瓦或1吉瓦，都有電力限制。具有最佳每瓦性能的架構至關重要，因為在每瓦能生成的性能token中，每個token都能變現(xiàn)。

每瓦token數(shù)轉化為每瓦美元數(shù)，這在一吉瓦的數(shù)據(jù)中心中會直接轉化為收入。你可以看到，現(xiàn)在每個CSP都理解這一點，每個超大規(guī)模企業(yè)都理解這一點：資本支出會轉化為計算能力。采用正確架構的計算能最大化收入，計算等于收入。今天不投資容量，不投資計算，就不可能有收入增長，我想每個人都明白這一點。計算等于收入。選擇正確的架構極其重要。現(xiàn)在這不僅僅是戰(zhàn)略問題，它更直接影響他們的盈利。選擇正確的架構，即每瓦性能最佳的架構，就是一切。

圖片：黃仁勛在CES 2026演講，來源：英偉達官網(wǎng)

Melius Research分析師本·雷茨（Ben Reitzes）：首先，我要贊揚你們將股票薪酬納入非GAAP指標。我認為這是一個很好的舉措，但這并非我的問題。我的問題圍繞著毛利率以及其長期維持在75%左右的可持續(xù)性。我們是否應該從供應能見度持續(xù)到2027年這一點解讀為，毛利率可以維持到那時？仁勛，那之后呢？你們能否透露一些在內存消耗方面的創(chuàng)新，讓我們對長期維持這一毛利率水平更有信心？謝謝。

黃仁勛：支撐我們高毛利率的核心動力，其實是為客戶帶來跨代際的性能飛躍。這是最重要的事情。如果我們能夠提供代際的每瓦性能飛躍，并遠超摩爾定律所能達到的水平；如果我們能夠提供每美元性能的飛躍，使其遠超我們系統(tǒng)的成本和價格，那么我們就能夠持續(xù)維持我們的毛利率。這是一個簡單卻最重要的概念。我們之所以發(fā)展如此之快，是因為，第一，由于我們已經(jīng)經(jīng)歷的拐點，世界對token的需求已經(jīng)完全呈指數(shù)級增長。我想我們都看到了這一點，以至于我們即便是六年前推出的云端GPU也已完全被消耗殆盡，且價格還在上漲。

我們知道現(xiàn)代軟件開發(fā)方式所需的計算量正在指數(shù)級增長。我們的戰(zhàn)略是每年交付一個完整的人工智能基礎設施。今年，我們推出了六款新芯片。Rubin及下一代也將推出許多新芯片。每一代，我們都致力于提供數(shù)倍于前代的每瓦性能和每美元性能。這種迭代速度，以及我們進行極致協(xié)同設計的能力，使我們能夠為客戶交付這種價值和收益。就我們傳遞的價值而言，這是最至關重要的事情。

New Street Research分析師安東尼·什凱班（Antoine Chkaiban）：我想問一下關于太空數(shù)據(jù)中心的事情，你們的一些客戶正在考慮這個。您認為這有多大的可行性，時間線大概是怎樣的？目前的經(jīng)濟效益如何，您認為未來會如何發(fā)展？謝謝。

黃仁勛：目前的經(jīng)濟效益很差，但隨著時間的推移會改善。如您所知，太空的工作方式與地球上的工作方式截然不同。那里有豐富的能源，但太陽能電池板體積龐大，不過太空中有充足的空間。散熱方面，太空很冷，然而沒有空氣流動，所以唯一的散熱方式是通過傳導，而你需要制造的散熱器相當大。液冷顯然是行不通的，因為它很重，而且會結冰。我們在地球上使用的方法與在太空中使用的方法略有不同。

有許多不同的計算問題確實需要在太空中完成。英偉達已經(jīng)是世界上第一個將GPU送入太空的公司，Hopper已經(jīng)在太空中了。GPU在太空中最好的用例之一是成像。能夠利用光學和人工智能，以極高的分辨率成像，并且能夠進行不同角度的重新投影計算，能夠提升分辨率、降噪，能夠看得更清，能夠以非常大、非常高的分辨率、極其龐大的規(guī)模、非常非?？斓爻上瘛Ｒ?，將PB級的成像數(shù)據(jù)傳回地球再進行處理是非常困難的。

更簡單的做法是直接在太空中完成。您可以先忽略所有收集和處理的常規(guī)數(shù)據(jù)，直到發(fā)現(xiàn)有價值的目標（再行處理）。太空中的人工智能將會有非常出色、非常有趣的應用。

Evercore ISI分析師馬克·利帕西斯（Mark Lipacis）：我想追問一下您在發(fā)言稿中關于收入多元化的評論。科萊特，我相信您提到超大規(guī)模企業(yè)占收入的50%以上，但增長是由你們其他數(shù)據(jù)中心客戶引領的。我想確認一下，只是想確認我理解得對不對。這是否意味著你們的非超大規(guī)?？蛻粼鲩L更快？如果是這樣，您能幫助我們理解，非超大規(guī)模企業(yè)在做什么不同的事情？他們做的事情與超大規(guī)模企業(yè)不同，還是說只是規(guī)模不同但做著同樣的事情？您預計這一趨勢會持續(xù)嗎？您預計您的客戶群是否會發(fā)展到非超大規(guī)模企業(yè)成為您業(yè)務中更重要的一部分？謝謝。

克雷斯：讓我來試著回答這個問題。當您看我們的前五大客戶時，正如我們所闡述的，他們是我們的CSP（云服務提供商）、我們的超大規(guī)模企業(yè)，他們目前約占我們總收入的50%。與此同時，我們擁有一個龐大且多元的客戶群體，由各種各樣不同類型的公司組成，我們正在與他們合作，包括我們的AI模型制造商、我們的企業(yè)、超級計算以及主權國家客戶等。這涵蓋了許多不同的細分領域。您是對的，這也是一個增長非常快的領域。我們在我們平臺上的所有不同云提供商中都有強大的地位。現(xiàn)在我們還有極其多樣化的客戶，遍布世界各地。

看到這種多樣性并能服務于所有這些細分市場，這確實會帶來好處。讓仁勛看看是否有需要補充一點。

黃仁勛：這是我們生態(tài)系統(tǒng)的優(yōu)勢之一，一切都建立在CUDA之上。我們是唯一一個存在于每一朵云中、可通過每家計算機制造商獲得、可在邊緣使用的加速計算平臺，現(xiàn)在我們正在深耕電信行業(yè)。顯然，未來的無線電都將由AI驅動，未來的無線網(wǎng)絡也將成為一個計算平臺。這是一個定論，但必須有人去發(fā)明技術使之成為可能。我們創(chuàng)建了一個名為Aerial的平臺來實現(xiàn)這一目標。我們幾乎出現(xiàn)在每一個機器人、每一輛自動駕駛汽車中。

我們的能力，CUDA的能力，一方面擁有專用處理器（如我們GPU內部的張量核心）的性能優(yōu)勢。另一方面，CUDA的靈活性使我們能夠解決語言問題、計算機視覺問題、機器人問題、生物學問題、物理學問題，以及幾乎所有類型的人工智能和所有類型的計算算法。我們客戶群的多樣性是我們最大的優(yōu)勢之一。

第二點，當然，即使我們的處理器是可編程的，如果沒有我們自己的生態(tài)系統(tǒng)，如果不去培育它，正如我們今天所探討的那樣，投資于未來的生態(tài)系統(tǒng)并持續(xù)增強它，我們也很難突破“為他人生態(tài)系統(tǒng)贏得設計訂單”的增長天花板。由于我們創(chuàng)建的平臺，我們可以非常自然地發(fā)展和擴展我們的生態(tài)系統(tǒng)。最后，非常重要的一點是我們與OpenAI和Anthropic、xAI、Meta的合作關系，當然，還有世界上幾乎每一個開源社區(qū)。Hugging Face上有150萬個AI模型，所有這些模型都運行在英偉達CUDA上。如果把整個開源社區(qū)看作一個整體，它可能代表著世界上第二大模型生態(tài)。OpenAI是最大的。第二大，可能就是所有開源模型的集合。

英偉達運行所有這些模型的能力使我們的平臺具有極強的通用性、超級易用性，并且投資起來非常安全。這創(chuàng)造了客戶的多樣性、平臺的多樣性，并在每個國家都觸手可及，因為，如您所知，我們支持全世界的生態(tài)系統(tǒng)。

富國銀行分析師亞倫·雷克斯（Aaron Rakers）：好的。感謝您接受我的提問。我想，在堅持平臺和極致協(xié)同設計理念的同時，本季度的一些新聞顯然表明，英偉達有能力或正在推動將Vera CPU作為獨立解決方案推向市場。我很好奇Vera在我們未來的架構演進中扮演著多重要的角色？這是否更多地由推理工作負載的多樣性驅動？我只是好奇您如何看待它在英偉達業(yè)務發(fā)展中的定位，特別是在獨立CPU方面。謝謝。

黃仁勛：我將在GTC上與大家分享更多信息。但從宏觀架構來看，我們對CPU的架構決策與世界上其他CPU有著根本的不同。這是唯一支持LPDDR5的數(shù)據(jù)中心CPU。它旨在專注于非常高的數(shù)據(jù)處理能力。原因在于，我們感興趣的大多數(shù)計算問題都是數(shù)據(jù)驅動的，人工智能就是其中之一。在這種帶寬比例下，其單線程性能簡直堪稱卓越。我們做出這些架構決策是因為在人工智能的各個不同階段，從數(shù)據(jù)處理開始，在進行訓練之前，你必須先進行數(shù)據(jù)處理。你需要進行數(shù)據(jù)處理、預訓練，而在后訓練階段，人工智能正在學習如何使用工具。在工具的使用方面，許多工具運行在純CPU環(huán)境中，或者運行在帶有GPU加速的CPU環(huán)境中。Vera被設計成為一款在后訓練階段極佳的CPU。在整個人工智能流程中，某些用例需要使用大量CPU。你知道，我們和喜歡GPU一樣喜歡CPU，當你像我一樣將算法加速到極限時，阿姆達爾定律就會表明，你需要非常非常快的單線程CPU。這就是為什么我們將Grace構建得非常擅長單線程性能，而Vera比那還要好得多。

瑞銀分析師蒂姆·阿庫里（Tim Arcuri）：科萊特，我想知道您是否可以談談資本部署。我知道你們大幅提高了采購承諾，但聽起來你們似乎已經(jīng)度過了產(chǎn)能瓶頸期，今年你們可能會創(chuàng)造大約1000億美元的現(xiàn)金流。而且，不管業(yè)績有多好，股價似乎并沒有漲多少。我想您會覺得目前的估值是一個相當不錯的價格，可以在這里進行大規(guī)模的股票回購。我想知道您是否可以談談這個，比如，問題是，為什么不設定一個更激進的目標，就在這里進行大規(guī)模的回購？謝謝。

克雷斯：我們非常仔細地評估我們的資本回報計劃，我們確實相信，我們能做的最重要的事情之一是全力支持我們面前龐大的生態(tài)系統(tǒng)。這個生態(tài)系統(tǒng)無處不在，涵蓋了我們的供應商，以及我們需要做的工作，以確保我們能夠獲得所需的供應，并在產(chǎn)能方面幫助他們，就像我們幫助那些將在我們平臺上開發(fā)AI解決方案的早期開發(fā)者一樣。我們將繼續(xù)使這成為我們業(yè)務流程和戰(zhàn)略投資中非常重要的一部分。當然，我們仍在回購我們的股票，也仍在發(fā)放股息。我們將在年內繼續(xù)尋找合適且獨特的機會來進行這些不同的資產(chǎn)配置。

高盛分析師吉姆·施奈德（Jim Schneider）：仁勛，您之前概述過，到2030年數(shù)據(jù)中心資本支出可能達到3至4萬億美元，這暗示著增長率可能會加速，而您對下一季度的指引至少也印證了這一點。問題是，您認為哪些關鍵應用領域最有可能推動這種加速？是物理AI、智能體AI還是其他領域？您仍然看好那3至4萬億美元的市場規(guī)模嗎？謝謝。

黃仁勛：讓我們退后一步，從幾個不同的角度來推理。首先，從第一性原理出發(fā)，未來軟件運用AI的方式是由token驅動的。我想每個人都在談論token經(jīng)濟學，談論數(shù)據(jù)中心生成token，推理本質上就是生成token，而我們正是生成token的引擎。你知道，我們剛剛談論了token，以及英偉達的NVLink交換機如何使我們能夠以比上一代提升50倍的能效比來生成token。token生成幾乎是未來所有與軟件和計算相關事務的核心。

反觀我們過去的計算方式，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(jīng)到來。AI不會倒退。AI只會不斷進化。思考一下，你會發(fā)現(xiàn)：世界每年在經(jīng)典計算上的投資約為3000至4000億美元，現(xiàn)在AI來了，所需的計算量是過去計算方式的1000倍。計算需求呈指數(shù)級飆升。

如果我們仍然相信其中蘊含價值，我們稍后會談到這一點，那么世界將持續(xù)投資來生產(chǎn)這些token。世界所需的token生成能力對應的投資規(guī)模遠不止7000億美元。我相當確信我們將繼續(xù)生成token。從現(xiàn)在開始，我們將繼續(xù)投資于計算能力。根本上，因為每家公司都依賴軟件，而每個軟件都將依賴AI，所以每家公司都將生產(chǎn)token，這就是我將它們稱為AI工廠的原因。無論你是云數(shù)據(jù)中心公司，你都會有AI工廠為你的收入生成token。

如果你是一家企業(yè)軟件公司，你將為你工具之上的智能體系統(tǒng)生成token。如果你是一家機器人工廠或自動駕駛汽車公司，第一個跡象是，你會擁有巨大的超級計算機（基本上就是AI工廠）用于生成token，這些token進入你的汽車，成為它的AI。你還必須在汽車內部放置計算機以持續(xù)生成token。我們現(xiàn)在相當確信這是計算的未來。為什么如此肯定這是計算的未來？原因在于，我們過去開發(fā)軟件的方式是預錄制的。一切都是預先設定好的。我們預編譯軟件，預寫內容，預錄制視頻。

現(xiàn)在一切都是實時生成的。當內容被實時生成時，它能夠將人的上下文、情況、查詢和意圖全部納入考量，從而生成我們稱之為AI、智能體AI的新軟件的輸出。這所需的計算量遠遠大于預錄制模式。你知道，就像計算機比DVD播放器擁有多得多的計算能力一樣，AI需要比我們過去開發(fā)軟件的方式多得多的計算能力?，F(xiàn)在，關于計算可持續(xù)性的問題，首先在計算機科學層面，這就是未來計算的方式。

從工業(yè)層面來看，因為歸根結底，我們所有的公司都由軟件驅動，云公司也由軟件驅動。如果新軟件需要生成token，并且token可以變現(xiàn)，那么他們的數(shù)據(jù)中心建設直接推動其收入增長是順理成章的。計算推動收入。我想他們都明白這一點。我想人們也開始越來越多地理解這一點。最后，你知道，AI為世界帶來的好處最終必須轉化為收入。我們正親眼看到，就在我們說話的當下，智能體AI已經(jīng)迎來了一個拐點，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，我們感知到這個趨勢已經(jīng)有一段時間了，大概有6個月左右。世界現(xiàn)在已經(jīng)意識到了智能體AI的轉折點。這些智能體非常聰明，它們正在解決實際問題。編碼現(xiàn)在顯然得到了智能體系統(tǒng)的支持，我們英偉達這里所有的程序員都在大量使用智能體系統(tǒng)，要么是Claude Code，要么是OpenAI Codex，而且經(jīng)常兩者都用，還有Cursor，通常三者結合使用，具體取決于用例。他們將智能體作為協(xié)同設計伙伴、工程伙伴來幫助他們解決問題。你可以看到這些AI公司的收入在飛速增長。

你知道，以Anthropic為例，我認為他們的收入一年內增長了10倍，而且他們嚴重受限于算力容量，因為需求實在令人難以置信。token需求令人難以置信，token生成率呈指數(shù)級增長。當然，OpenAI也是如此，他們的需求同樣令人難以置信。他們能上線運行的計算能力越多，他們的收入增長就越快。這印證了我之前的評論：在這個新世界里，推理就是收入，計算等于收入。在很多方面，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。

只要我們相信生產(chǎn)token將是未來的計算方式，我深信這一點，而且我認為行業(yè)大體上也對此深信不疑，那么我們將從現(xiàn)在開始建設這種能力，并以此為基礎繼續(xù)擴展。我們目前看到的是智能體AI的浪潮，其后的下一個浪潮是物理AI，我們將AI和這些智能體系統(tǒng)應用到物理應用（比如制造業(yè)、機器人技術）中。那是未來的巨大機遇。