英伟达财报电话会

一、财务业绩与关键指标

2027 财年第一季度，英伟达业绩再创历史新高，营收、运营利润及自由现金流均突破前期记录。总营收达 820 亿美元，同比增长 85%，环比增长 20%，连续 14 个季度实现环比增长，且为连续第三个季度同比增速加快。其中，数据中心业务收入 750 亿美元，同比增长 92%，环比增长 21%，主要受 Blackwell 架构驱动，GB300 和 NVL72 需求尤为强劲，超大规模客户和前沿模型厂商已累计部署数十万颗 Blackwell GPU，成为公司历史上产品 ramp 最快的季度。

数据中心计算收入 600 亿美元，同比增长 77%；网络收入 150 亿美元，同比接近翻倍，Spectrum-X 以太网平台规模超过所有以太网同行总和，InfiniBand 因下一代 XDR 技术部署同比增长超 4 倍。

自由现金流达 490 亿美元，较上一季度的 350 亿美元显著增长；库存及预付采购承诺总额增至 1450 亿美元，供应链保障能力持续增强。

二、数据中心业务与新细分框架

为更清晰反映增长驱动因素，英伟达将数据中心业务划分为两个子市场：Hyperscale（超大规模）与 ACE / Enterprise（AI 云、工业及企业），边缘计算则作为独立市场平台。

Hyperscale：涵盖公共云及全球最大消费互联网公司，收入 380 亿美元，占数据中心收入的 50%，环比增长 12%。
ACE / Enterprise：包括 AI 云、工业及企业场景，收入 370 亿美元，环比增长 31%，其中 AI 云收入同比增长超 2 倍；主权 AI 收入同比增长 80%，相关基础设施已部署于近 40 个国家，覆盖 50 万亿美元 GDP。

客户 AI 计算能力快速扩张，超 10 兆瓦的合作伙伴数据中心数量一年内近乎翻倍，目前已超 80 个。行业趋势显示，AI 工厂建设加速，H100 云租赁价格年初至今上涨 20%，A100 上涨近 15%，客户通过英伟达平台实现 GPU 折旧期外的盈利性收入。

三、边缘计算业务情况

边缘计算平台收入 64 亿美元，环比增长 10%，同比增长 29%，主要受 Blackwell 工作站需求推动，消费端需求因内存及系统价格上涨略有下滑。

物理 AI（Physical AI）业务过去 12 个月收入超 90 亿美元，增长势头显著。合作伙伴方面，与 Uber 合作推进 Robotaxi 车队建设，计划 2028 年前覆盖近 30 个城市及四大洲；工业、手术及人形机器人领域头部企业基于英伟达技术规模化部署。

四、产品技术与创新

4.1 Vera CPU 与 Vera Rubin 系统

Vera CPU：基于定制 ARM 核心，与 Rubin GPU 及 NVLink 端到端协同设计，单核心性能较 X86 竞品提升 1.5 倍，每瓦性能提升 2 倍，每机架密度提升 4 倍，目标打开 2000 亿美元全新市场，今年独立 CPU 收入预期近 200 亿美元，有望成为全球领先 CPU 供应商。
Vera Rubin 系统：计划 2026 年下半年（Q3 开始）量产，集成 7 款专用芯片至 5 个加速机架，推理吞吐量较 Blackwell 提升 35 倍，AI 工厂收入提升 10 倍；Google 作为早期采用者，其 A5X 裸金属实例可支持跨站点 96 万颗 Rubin GPU，满足大型 AI 工作负载需求。

4.2 其他技术进展

Blackwell 架构获所有主流超大规模客户、云厂商及模型厂商采用，OpenAI GPT-5.5、Microsoft Firewater 数据中心（部署数十万颗 Blackwell GPU）均基于该架构。MLPerf 推理基准测试中，Blackwell Ultra 在多模型及部署场景下吞吐量领先，GB300 较 6 个月前吞吐量提升 2.7 倍，每 token 成本下降 60%。

4.3 中国市场不确定性

尽管美国政府已批准 H200 对中国客户的出口许可，但尚未产生收入，且进口能否实现存在不确定性，因此 Q2 展望中未纳入中国数据中心计算收入。

五、资本配置与财务展望

5.1 资本分配策略

研发与战略投资优先，以维持行业最低 token 成本及最高吞吐量。股东回报方面，季度股息从 1 美分提高至 25 美分，并新增 800 亿美元股票回购授权（叠加现有 390 亿美元剩余额度），今年计划返还约 50% 自由现金流给股东。

5.2 财务展望

Q2 预期：总营收 910 亿美元 ±2%，增长主要由数据中心业务驱动；Blackwell 与 Rubin 平台 2025-2027 年收入预期 1 万亿美元。
毛利率：GAAP 及非 GAAP 毛利率预期分别为 74.9% 及 75%±50 个基点，全年目标维持在 70%~79% 的中段。
运营费用：Q2 GAAP 及非 GAAP 运营费用预计分别为 85 亿及 83 亿美元，全年运营费用同比增长预计超 40%，主要因研发投入及 AI 工具应用增加。
税率：2027 财年 GAAP 及非 GAAP 税率预计 16%-18%（不含离散项目），低于此前 17%-19% 的预期。

六、市场增长与竞争格局

6.1 市场规模与增长驱动

超大规模资本支出预计 2027 年超 1 万亿美元，AI 基础设施支出 2030 年前有望达 3-4 万亿美元 / 年。数据中心业务增长快于超大规模资本支出，因 ACE / Enterprise 子市场（AI 原生云、企业、工业、主权 AI）客户基数庞大（全球 25 万家企业），且需求分散，英伟达凭借全栈集成平台及生态优势独占该领域。

6.2 竞争优势与份额提升

推理市场：份额快速增长，新增 Anthropic 等合作伙伴，其计算能力将通过 AWS、Azure、CoreWeave 等平台扩张；Vera Rubin 预计比 Blackwell 更成功，所有前沿模型厂商均计划采用。
物理 AI：几乎独占市场，长期将受益于机器人、自动驾驶等领域数十亿级设备部署。
CPU 市场：Vera CPU 作为 Agentic AI 专用处理器，与 GPU 协同（而非竞争），打开 2000 亿美元全新市场，所有主流超大规模客户及系统厂商均已合作部署。

6.3 利基产品定位

LPX 等 SRAM 架构加速器聚焦低延迟、高 token 速率场景，吞吐量及模型容量有限，预计长期为利基（niche）产品，占比低于 20%。

Q&A

Q1: 市场细分调整的驱动因素及背后理念是什么？两个细分市场的竞争差异如何？如何看待 CPU 业务在两个细分市场中的表现？

A1: 市场细分调整的核心驱动因素是 AI 及计算的多样性，包括 AI 应用场景（如制造业 3D 图形、生命科学蛋白质研究等）、运行位置（Hyperscale 云、企业本地、边缘等）及治理方式（如公共云、主权 AI 等）的差异。理念是通过更清晰的细分帮助理解业务结构，因其已发展至大规模且复杂的阶段。两个细分市场的竞争差异体现在：Hyperscale 市场：客户集中（仅五、六家公司），采用方式包括加速数据处理及支持公共云服务；ACE / Enterprise 市场（含 AI 云、工业、企业、主权 AI）：客户分散（全球数十万家公司），需集成化平台解决方案，依赖英伟达全栈技术及丰富的垂直行业加速库。CPU 业务方面，Vera CPU 是专为 Agentic AI 设计的独立产品，开辟 2000 亿美元全新市场，今年独立 CPU 收入预计近 200 亿美元，将成为全球领先 CPU 供应商。其在两个细分市场中均有应用，Hyperscaler 及系统制造商均计划部署，同时支持存储、安全等多场景。

Q2: 公司的增长理念是什么？数据中心业务（不含中国）增长及 hyperscaler 资本支出预期下，公司是否计划增长快于 hyperscaler 资本支出？未来 hyperscaler 资本支出是否会继续快速增长？

A2: 公司增长理念基于数据中心业务的双细分市场结构：Hyperscale 及 ACE / Enterprise（含 AI 原生云、企业、工业、主权 AI）。Hyperscale 市场受益于其资本支出增长（今年预计 1 万亿美元），而 ACE / Enterprise 市场因 AI 在各行业的广泛渗透，客户分散且需求多样，增长更为迅速。公司计划增长快于 hyperscaler 资本支出，原因在于 ACE / Enterprise 市场的高增长及公司在该领域的独特优势（集成化平台、全栈技术、广泛生态）。未来 hyperscaler 资本支出将继续快速增长，因计算已成为收入和利润的核心驱动，AI 需求（如模型公司增长、Agentic AI 应用）推动其持续投入，预计向 3-4 万亿美元的年度 AI 基础设施支出目标发展。

Q3: Vera Rubin 及极端协同设计如何影响 2026 年底至 2027 年的推理市场份额？

A3: 公司在推理市场份额正快速增长，主要得益于前沿模型公司数量增加（如 Anthropic、Cursor、Perplexity 等）及与 Anthropic 的深度合作，将为其在 Azure、AWS、CoreWeave 等平台扩展计算容量。Vera Rubin 预计比 Blackwell 更成功，所有前沿模型公司将从初期即采用该平台，其极端协同设计（芯片、系统、网络、软件全栈优化）将进一步提升性能（如 35 倍推理吞吐量、10 倍 AI 工厂收入）。此外，ACE / Enterprise 细分市场（AI 原生云、企业、工业等）的推理需求几乎全部由英伟达满足，物理 AI 领域（机器人、自动驾驶等）英伟达亦占主导地位，共同推动推理份额持续提升。

Q4: 定制化产品（如 LPX）的市场进展如何？其占市场 20% 的预期是否仍成立？如何与整体平台战略契合？

A4:LPX 是针对低延迟、高 token 率设计的定制化产品，但其吞吐量、模型容量及上下文处理能力有限，主要适用于特定高溢价 token 服务场景，客户数量较少，当前市场占比远低于 20%。长期来看，随着 AI 发展，此类溢价 token 服务可能占市场 20%，公司已准备通过 LPX 支持服务提供商。LPX 与整体平台战略的契合点在于：Blackwell、Vera Rubin 支持 AI 全生命周期（数据处理、训练、推理等），LPX 作为补充，可在客户已具备高 token 率服务基础上进一步优化性能，形成对不同 AI 需求的全面覆盖。

Q5: CPU 在 Agentic 应用中的角色是什么？是否为增量 workload 而非替代 GPU？200 亿美元收入是否包含独立 Vera CPU？

A5:CPU 在 Agentic 应用中主要承担 harness 功能（如 I/O、编排、内存管理、工具使用）及 Sub-Agent 的工具运行（如浏览器、编译器），而 GPU 负责推理（“思考” 环节），两者功能互补，CPU workload 为增量，非替代 GPU。200 亿美元收入指独立 Vera CPU，不包含作为 Vera Rubin 组成部分的 CPU。Vera CPU 有多种应用场景：独立 CPU、Vera Rubin 组件、搭配 CX9 用于存储、搭配 CX9 用于安全及机密计算，预计整个生命周期内供应受限。Vera 专为 Agentic AI 设计，性能（1.5 倍每核性能、2 倍每瓦性能、4 倍每机架密度）优于 X86 替代方案，目标开辟 2000 亿美元全新市场。

Q6: Neoclouds 属于哪个细分市场？AI 云细分市场未来增长是否会快于 Hyperscale？

A6:Neoclouds（AI 原生云）属于 ACE / Enterprise 细分市场，因其不设计芯片、需集成化 AI 工厂解决方案、对 “首次 token 时间” 容忍度低，且依赖英伟达平台的高可租赁性（支持多模型、多客户）及全栈集成能力。AI 云细分市场（ACE / Enterprise）未来增长预计快于 Hyperscale。Hyperscale 先行发展 AI，而 ACE / Enterprise 市场（工业、企业、主权 AI 等）因覆盖全球 50-80 万亿美元经济规模，随着 AI 在各行业的深入应用（如安全、生产力提升），长期将成为更大市场。短期内两者均快速增长，但 ACE 增速更高。

Q7: 1 万亿美元平台收入 visibility 是否排除 LPX、Rubin CPX 及 Vera CPU？Vera CPU 是否为最大上行来源？是否有其他产品组合提升 TAM 份额？

A7:1 万亿美元 Blackwell 及 Rubin 平台收入 visibility 未包含 LPX、Rubin CPX 及独立 Vera CPU。Vera CPU 是该 1 万亿美元之外的第二大上行来源，因其针对 Agentic AI 的 2000 亿美元 TAM（总可寻址市场），客户需求旺盛。最大上行来源是前沿 AI 模型市场份额的持续增长，公司通过与 Anthropic 等新伙伴合作，扩大在该领域的覆盖。第三大上行来源是 LPX，作为利基（niche）产品满足低延迟、高 token 率需求。其他产品组合（如 Vera Rubin + LPX）覆盖 AI 全生命周期（预训练、推理、Agentic 系统），结合存储（STX）、网络（Spectrum-X）、安全（机密计算）等技术，进一步提升整体 TAM 份额。

Q8: Vera Rubin 的产能爬坡速度与 GB300（公司史上最快）相比如何？是否因新硅片技术而更平缓？

A8:Vera Rubin 计划于 2026 年第三季度（Q3）开始生产出货，第四季度（Q4）继续爬坡，2027 年第一季度（Q1）将实现显著增长。目前难以判断其爬坡速度是否快于 GB300（公司史上最快），因 Vera Rubin 是包含七款专用芯片、跨五个加速机架的复杂系统，产能爬坡依赖各组件的生产进度。公司已收到主要客户的订单，需求明确，但系统复杂性可能导致初期爬坡节奏相对平缓，后续随生产成熟度提升将加速。

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