財聯(lián)社11月20日訊（編輯 劉蕊）美東時間周三盤后，英偉達公布了亮眼的第三季度財報。英偉達CEO黃仁勛和CFO科萊特·克雷斯（Colette Kress）在財報會上，強調了英偉達產品需求仍然爆棚，下游客戶正從人工智能中受益。

同時，英偉達高管們還回答了分析師們關于英偉達收入目標、產品迭代、現(xiàn)金規(guī)劃、戰(zhàn)略合作以及AI行業(yè)趨勢、電力供應瓶頸等問題。

黃仁勛重點強調了三個根本性的轉型——從CPU到GPU的加速、生成式人工智能的主流化以及代理式人工智能（Agentic AI）的出現(xiàn)——他表示，這三大轉型將為多年基礎設施投資提供核心驅動力。

日期

美國東部時間2025年11月19日下午5點

參會人員

?總裁兼首席執(zhí)行官——黃仁勛（Jensen Huang）

?執(zhí)行副總裁兼首席財務官——科萊特·克雷斯（Colette Kress）

?投資者關系副總裁——Toshiya Hari

核心要點

?人工智能平臺需求——管理層強調GPU裝機容量已完全利用，“云服務已售罄”，表明供需失衡狀況持續(xù)存在。英偉達此前提出的今明兩年收入5000億美元的目標肯定還有進一步增長的機會。

?Blackwell平臺——GB 300約占Blackwell總收入的三分之二；GB 300目前引領產品轉型，獲得了廣泛的客戶認可。

?戰(zhàn)略合作伙伴關系與投資——宣布與AWS、Humane、鈴木、英特爾、ARM和Anthropic等合作伙伴達成合作；新人工智能工廠項目涉及多達500萬塊GPU。

?Rubin平臺——按計劃將于2026年量產，首塊芯片已交付，重點關注向后兼容性和生態(tài)系統(tǒng)的快速應用。

?性能領先優(yōu)勢——管理層稱，在DeepSeek r1基準測試中，Blackwell Ultra的訓練速度是Hopper的5倍，每瓦性能是H200的10倍，每令牌成本比H200低10倍。

?戰(zhàn)略投資——持續(xù)向OpenAI和Anthropic等人工智能模型開發(fā)商投資，以深化生態(tài)系統(tǒng)影響力和性能優(yōu)化。

?供應鏈擴張——與臺積電合作，在美國本土生產出第一片Blackwell晶圓；持續(xù)努力擴大供應冗余度和韌性。

?中國市場收入限制——科萊特·克雷斯表示：“受地緣政治問題及中國市場競爭加劇影響，本季度大額采購訂單未能兌現(xiàn)”，這直接影響了面向中國的數(shù)據(jù)中心計算產品出貨量，但英偉達仍致力于繼續(xù)與美國和中國政府溝通。

?投入成本上升——科萊特·克雷斯指出：“投入成本持續(xù)上漲，但我們正努力將毛利率維持在75%左右”，這凸顯了2027財年面臨的利潤率壓力。

英偉達財報電話會議實錄（由人工智能輔助翻譯，部分內容有刪減）

Toshiya Hari：各位下午好，歡迎參加英偉達公司2026財年第三季度財報電話會議。今天與我一同出席的是英偉達公司總裁兼首席執(zhí)行官黃仁勛先生，以及執(zhí)行副總裁兼首席財務官科萊特·克雷斯女士。接下來，我將會議交給科萊特。

科萊特·克雷斯：謝謝。我們交付了又一個出色的季度，營收達到570億美元，同比增長62%，環(huán)比創(chuàng)紀錄增長100億美元（增幅22%）。我們的客戶繼續(xù)投身于三大平臺轉型，這些轉型為加速計算、強大的人工智能模型和代理式應用帶來了指數(shù)級增長。然而，這些轉型仍處于早期階段，將影響我們各個行業(yè)的業(yè)務。目前，我們預計從今年年初到2026年12月，Blackwell和Rubin平臺的收入將達到5000億美元。

通過執(zhí)行年度產品周期，并通過全棧設計擴大性能領先優(yōu)勢，我們相信英偉達公司將成為截至本十年末，每年3至4萬億美元人工智能基礎設施建設的首選合作伙伴。人工智能基礎設施需求持續(xù)超出我們的預期。云服務已售罄，我們的GPU裝機容量（包括Blackwell、Hopper和Ampere等新舊產品系列）均已完全利用。第三季度數(shù)據(jù)中心營收創(chuàng)下510億美元的紀錄，同比增長66%，在我們的規(guī)模下，這是一項顯著成就。

計算部門同比增長56%，主要得益于GB 300的量產；而隨著NVLink規(guī)模擴大，以及Spectrum X以太網和Quantum X InfiniBand業(yè)務實現(xiàn)兩位數(shù)的強勁增長，網絡業(yè)務收入增長超過一倍。超大規(guī)模云計算行業(yè)（規(guī)模達萬億美元）正將搜索推薦和內容理解從傳統(tǒng)機器學習轉向生成式人工智能。英偉達CUDA在這兩方面均表現(xiàn)出色，是這一轉型的理想平臺，推動了數(shù)千億美元的基礎設施投資。在Meta，人工智能推薦系統(tǒng)提供了更高質量和更相關的內容，使得用戶在Facebook和Threads等應用上花費的時間更多。

分析師對2026年頂級云服務提供商（CSP）和超大規(guī)模云計算廠商的總資本支出預期持續(xù)上升，目前約為6000億美元，較年初增加了2000多億美元。我們認為，當前超大規(guī)模計算工作負載向加速計算和生成式人工智能的轉型，將占據(jù)我們長期機會的約一半。

另一個增長支柱是基礎模型開發(fā)商（如Anthropic、Mastral、OpenAI、Reflection、Safe Superintelligence、Thinking Machines Lab和xAI）推動的計算支出持續(xù)增長。所有這些公司都在積極擴大計算規(guī)模，以提升智能水平。預訓練、后訓練和推理這三大縮放定律仍然有效。

事實上，我們看到一個積極的良性循環(huán)正在形成：這三大縮放定律以及計算資源的可及性正在催生更先進的智能，進而提高應用普及率和利潤。

OpenAI最近表示，其周用戶基數(shù)已增長至8億，企業(yè)客戶增至100萬，毛利率表現(xiàn)良好。Anthropic最近報告稱，截至上個月，其年化營收已達70億美元，高于年初的10億美元。我們還看到代理式人工智能人工智能在各個行業(yè)和任務中迅速普及。

Cursor Anthropic、Open Evidence、Epic和Abridge等公司的用戶增長迅猛，它們?yōu)楝F(xiàn)有員工賦能，為編碼人員和醫(yī)療專業(yè)人員帶來了顯著的投資回報率（ROI）。ServiceNow、CrowdStrike和SAP等全球最重要的企業(yè)軟件平臺正在整合英偉達的加速計算和人工智能技術棧。我們的新合作伙伴Palantir首次利用英偉達CUDA X庫和人工智能模型，為廣受歡迎的本體論平臺（Ontology）賦能。此前，與大多數(shù)企業(yè)軟件平臺一樣，Ontology僅運行在CPU上。勞氏（Lowe's）正利用該平臺提升供應鏈靈活性，降低成本并提高客戶滿意度。企業(yè)普遍利用人工智能提高生產力、提升效率并降低成本。

加拿大皇家銀行（RBC）利用代理式人工智能顯著提高了分析師的工作效率，將報告生成時間從數(shù)小時縮短至數(shù)分鐘。人工智能和數(shù)字孿生技術幫助聯(lián)合利華（Unilever）將內容創(chuàng)作速度提高了一倍，并削減了5.5億美元成本。Salesforce的工程團隊在采用Cursor后，新代碼開發(fā)效率至少提高了30%。本季度，我們宣布了人工智能工廠和基礎設施項目，涉及總計500萬塊GPU。這些需求涵蓋所有市場，包括云服務提供商、主權國家、現(xiàn)代開發(fā)商、企業(yè)和超級計算中心，其中包括多個具有里程碑意義的建設項目：xAI的Colossus Two（全球首個吉瓦級數(shù)據(jù)中心）、禮來（Lilly）的藥物研發(fā)人工智能工廠（制藥行業(yè)最強大的數(shù)據(jù)中心）。

就在今天，AWS和沙特Humane擴大了合作，包括部署多達15萬塊人工智能加速器（含我們的GB 300）；xAI和Humane還宣布建立合作伙伴關系，將聯(lián)合開發(fā)以旗艦級500兆瓦設施為核心的世界級GPU數(shù)據(jù)中心網絡。Blackwell在第三季度勢頭進一步增強，GB 300的收入占Blackwell總收入的比例超過了GB 200，達到約三分之二。向GB 300的轉型無縫銜接，已向大多數(shù)主要云服務提供商、超大規(guī)模云計算廠商和GPU云平臺批量出貨，并已開始推動它們的增長。Hopper平臺自推出以來已進入第十三個季度，第三季度收入約為20億美元。H200銷售額約為5000萬美元。

受地緣政治問題和中國市場競爭加劇影響，本季度大額采購訂單未能兌現(xiàn)。盡管目前的狀況使我們無法向中國市場運送更具競爭力的數(shù)據(jù)中心計算產品，這讓我們感到失望，但我們仍致力于繼續(xù)與美國和中國政府溝通，并將繼續(xù)倡導美國在全球范圍內的競爭力。為了在人工智能計算領域建立可持續(xù)的領導地位，我們必須贏得每位開發(fā)者的支持，并成為包括中國企業(yè)在內的所有商業(yè)企業(yè)的首選平臺。

Rubin平臺按計劃將于2026年量產。Vera Rubin平臺由七塊芯片提供支持，將再次實現(xiàn)相對于Blackwell的數(shù)倍性能提升。我們已從供應鏈合作伙伴處收到芯片，并且很高興地報告，英偉達全球團隊的產品啟動工作進展順利。Rubin是我們的第三代機架式系統(tǒng)，在保持與Grace Blackwell兼容性的同時，大幅優(yōu)化了可制造性。我們的供應鏈、數(shù)據(jù)中心生態(tài)系統(tǒng)和云合作伙伴現(xiàn)已熟練掌握英偉達RAC架構的制造和安裝流程。我們的生態(tài)系統(tǒng)將為Rubin的快速量產做好準備。我們每年數(shù)倍的性能領先優(yōu)勢提高了每美元性能，同時降低了客戶的計算成本。

英偉達CUDA GPU的長使用壽命相對于其他加速器具有顯著的總擁有成本（TCO）優(yōu)勢。CUDA的兼容性和我們龐大的裝機容量，使得英偉達系統(tǒng)的使用壽命遠遠超出最初的預計。二十多年來，我們不斷優(yōu)化CUDA生態(tài)系統(tǒng)，改進現(xiàn)有工作負載，加速新工作負載，并通過每次軟件更新提高吞吐量。大多數(shù)沒有CUDA以及英偉達經過時間考驗的通用應用架構的加速器，隨著模型技術的發(fā)展，在幾年內就會被淘汰。得益于CUDA，我們六年前推出的A100 GPU至今仍在滿負荷運行，這要歸功于大幅改進的軟件棧。

過去25年來，我們已從一家游戲GPU公司發(fā)展成為如今的人工智能數(shù)據(jù)中心基礎設施公司。我們在CPU、GPU、網絡和軟件領域的創(chuàng)新能力，以及最終降低每令牌成本的能力，在行業(yè)內無可匹敵。我們專為人工智能打造的網絡業(yè)務現(xiàn)已成為全球最大的網絡業(yè)務，營收達82億美元，同比增長162%，NVLink、InfiniBand和Spectrum X以太網均為增長做出了貢獻。我們在數(shù)據(jù)中心網絡領域占據(jù)領先地位，如今大多數(shù)人工智能部署都包含我們的交換機，以太網GPU連接率與InfiniBand大致相當。

Meta、微軟、甲骨文和xAI正在利用Spectrum X以太網交換機建設吉瓦級人工智能工廠，每家公司都將運行自己選擇的操作系統(tǒng)，這凸顯了我們平臺的靈活性和開放性。我們最近推出了Spectrum XGS（一種跨尺度技術），支持千兆級人工智能工廠建設。英偉達是唯一一家擁有人工智能縱向擴展、橫向擴展和跨尺度擴展平臺的公司，這強化了我們作為人工智能基礎設施提供商在市場中的獨特地位。客戶對NVLink Fusion的興趣持續(xù)增長。10月，我們宣布與鈴木建立戰(zhàn)略合作，將通過NVLink Fusion整合富士通的CPU和英偉達的GPU，連接我們龐大的生態(tài)系統(tǒng)。

我們還宣布與英特爾合作，開發(fā)多代定制數(shù)據(jù)中心和個人電腦產品，通過NVLink連接英偉達和英特爾的生態(tài)系統(tǒng)。本周在超級計算25大會上，安謀（Arm）宣布將整合NVLink IP，供客戶開發(fā)可與英偉達產品連接的CPU片上系統(tǒng)（SoC）。NVLink目前已發(fā)展至第五代，是市場上唯一經過驗證的縱向擴展技術。在最新的MLPerf訓練測試中，Blackwell Ultra的訓練速度是Hopper的5倍。英偉達在所有基準測試中均名列前茅。值得注意的是，英偉達是唯一一家支持FP4精度且符合MLPerf嚴格精度標準的訓練平臺。

在Semianalysis的推理Max基準測試中，Blackwell在所有模型和用例中均實現(xiàn)了最高性能和最低總擁有成本。尤其重要的是，Blackwell的NVLink在混合專家模型（全球最受歡迎的推理模型架構）上的性能表現(xiàn)。在DeepSeek r1測試中，與H200相比，Blackwell的每瓦性能提升了10倍，每令牌成本降低了10倍。

這一巨大的代際飛躍得益于我們的極致協(xié)同設計方法。英偉達Dynamo（一種開源、低延遲、模塊化推理框架）現(xiàn)已被所有主要云服務提供商采用。借助Dynamo的支持和分布式推理，混合專家模型等復雜人工智能模型的性能得到了提升。AWS、谷歌云、微軟Azure和OCI已為企業(yè)云客戶提升了人工智能推理性能。我們正與OpenAI建立戰(zhàn)略合作伙伴關系，重點幫助他們建設和部署至少10吉瓦的人工智能數(shù)據(jù)中心。此外，我們還有機會對該公司進行投資。目前，我們通過其云合作伙伴（微軟Azure、OCI和CoreWeave）為OpenAI提供服務。

在可預見的未來，我們將繼續(xù)這樣做。隨著他們的規(guī)模不斷擴大，我們很高興支持該公司增加自建基礎設施，目前我們正在推進一項最終協(xié)議，并期待支持OpenAI的發(fā)展。昨天，我們與Anthropic宣布了一項合作。Anthropic將首次采用英偉達架構，我們將建立深度技術合作伙伴關系，支持Anthropic的快速增長。我們將合作優(yōu)化Anthropic模型與CUDA的兼容性，以實現(xiàn)最佳性能、效率和總擁有成本。我們還將針對Anthropic的工作負載優(yōu)化未來的英偉達架構。Anthropic的計算承諾最初包括高達1吉瓦的計算容量，將采用Grace Blackwell和Vera Rubin系統(tǒng)。

我們對Anthropic、Mastral、OpenAI、Reflection、Thinking Machines等公司的戰(zhàn)略投資，代表著能夠擴大英偉達CUDA人工智能生態(tài)系統(tǒng)的合作伙伴關系，并使每個模型都能在英偉達的全系列產品上實現(xiàn)最佳運行。我們將繼續(xù)進行戰(zhàn)略投資，同時保持嚴謹?shù)默F(xiàn)金流管理方法。物理人工智能已經成為一項數(shù)十億美元規(guī)模的業(yè)務，有望帶來數(shù)萬億美元的市場機會，也是英偉達的下一個增長引擎。美國領先的制造商和機器人創(chuàng)新企業(yè)正利用英偉達的三計算架構：在英偉達上進行訓練、在Omniverse計算機上進行測試、在Justin機器人計算機上部署真實世界的人工智能。

PTC和西門子推出了新服務，將Omniverse支持的數(shù)字孿生工作流帶給其廣泛的現(xiàn)有客戶。Belden、卡特彼勒（Caterpillar）、富士康（Foxconn）、Lucid Motors、豐田（Toyota）、臺積電（TSMC）和緯創(chuàng)（Wistron）等公司正在建設Omniverse數(shù)字孿生工廠，以加速人工智能驅動的制造業(yè)和自動化發(fā)展。Agility Robotics、亞馬遜機器人（Amazon Robotics）、Figure和Skilled AI等公司正在基于我們的平臺進行開發(fā)，利用英偉達Cosmos世界基礎模型（用于開發(fā)）、Omniverse（用于仿真和驗證）以及Jetson（為下一代智能機器人提供動力）等產品。我們始終致力于構建具有韌性和冗余度的全球供應鏈。上個月，我們與臺積電合作，在美國本土生產出了第一片Blackwell晶圓。

未來四年，我們將繼續(xù)與富士康、緯創(chuàng)、Amcor、Spill等公司合作，擴大在美國的業(yè)務布局。游戲業(yè)務收入為43億美元，同比增長30%，這得益于強勁的市場需求——共有4200萬游戲玩家參與，數(shù)千名粉絲齊聚韓國的GeForce游戲節(jié)，慶祝GeForce誕生25周年。英偉達專業(yè)可視化業(yè)務已發(fā)展為面向工程師和開發(fā)者的計算解決方案，無論是用于圖形處理還是人工智能應用。專業(yè)可視化業(yè)務收入為7.6億美元，同比增長56%，再創(chuàng)紀錄，增長主要由DGX Spark（全球最小的人工智能超級計算機，基于Grace Blackwell的小型配置構建）推動。

汽車業(yè)務收入為5.92億美元，同比增長32%，主要由自動駕駛解決方案驅動。我們正與優(yōu)步（Uber）合作，基于新的英偉達Hyperion L4自動駕駛出租車參考架構，擴大全球最大的L4級自動駕駛車隊規(guī)模。接下來談談?chuàng)p益表的其他部分。GAAP毛利率為73.4%，非GAAP毛利率為73.6%，均超出我們的預期。得益于數(shù)據(jù)中心業(yè)務結構優(yōu)化、周期時間縮短及成本結構改善，毛利率環(huán)比有所上升。GAAP運營費用環(huán)比增長8%，非GAAP運營費用環(huán)比增長11%，增長主要源于基礎設施計算、薪酬福利增加以及工程開發(fā)成本上升。

第三季度非GAAP有效稅率略高于17%，高于我們16.5%的指引，這主要受美國市場收入強勁增長的影響。在資產負債表方面，庫存環(huán)比增長32%，供應承諾環(huán)比增長63%。我們正在為未來的顯著增長做準備，并對我們把握市場機會的能力充滿信心。接下來，我將第四季度展望交給大家。預計總收入為650億美元，上下浮動2%。中點值意味著環(huán)比增長14%，這一增長將由Blackwell架構的持續(xù)增長勢頭推動。與上一季度一致，我們未計入來自中國的數(shù)據(jù)中心計算業(yè)務收入。

GAAP和非GAAP毛利率預計分別為74%和75%，上下浮動50個基點。展望2027財年，投入成本持續(xù)上漲，但我們正努力將毛利率維持在75%左右。GAAP和非GAAP運營費用預計分別約為67億美元和50億美元。GAAP和非GAAP其他收入和支出預計約為5億美元（收入），不包括非上市和上市權益證券的損益。GAAP和非GAAP稅率預計為17%，上下浮動1%，不包括任何非經常性項目?，F(xiàn)在，我將會議交給黃仁勛先生，請他講幾句話。

黃仁勛：謝謝科萊特。關于人工智能泡沫的討論很多。但從我們的角度來看，我們看到的情況完全不同。需要提醒的是，英偉達與其他任何加速器都不同。我們在人工智能的各個階段都表現(xiàn)出色，從預訓練、后訓練到推理。

憑借我們擁有二十年歷史的CUDA X加速庫，我們在科學和工程仿真、計算機圖形學、結構化數(shù)據(jù)處理以及傳統(tǒng)機器學習方面也表現(xiàn)卓越。世界正同時經歷三大平臺轉型，這是摩爾定律誕生以來的首次。英偉達獨特地應對了這三大轉型。

第一次轉型是從CPU通用計算轉向GPU加速計算。隨著摩爾定律放緩，全球在非人工智能軟件方面投入巨大，從數(shù)據(jù)處理到科學和工程仿真，每年在云計算方面的支出達數(shù)千億美元。許多曾經僅在CPU上運行的應用程序，現(xiàn)在正迅速轉向CUDA GPU。加速計算已達到臨界點。

其次，人工智能也已達到臨界點，正在改變現(xiàn)有應用程序，同時催生全新的應用程序。在現(xiàn)有應用程序方面，生成式人工智能正在取代搜索排名、推薦系統(tǒng)、廣告定向、點擊率預測和內容審核等領域的傳統(tǒng)機器學習，這些都是超大規(guī)?；A設施的核心。Meta用于廣告推薦的JEM基礎模型（在大規(guī)模GPU集群上訓練）就是這一轉型的例證。

第二季度，Meta報告稱，受基于生成式人工智能的JEM模型推動，Instagram的廣告轉化率提升了5%以上，F(xiàn)acebook動態(tài)的廣告轉化率提升了3%。向生成式人工智能轉型為超大規(guī)模云計算廠商帶來了可觀的收入增長。

現(xiàn)在，一股新浪潮正在興起——代理式人工智能系統(tǒng)，它們能夠推理、規(guī)劃和使用工具。從Cursor和QuadCode等編碼助手，到iDoc等放射學工具、Harvey等法律助手，再到特斯拉FSD和Waymo等人工智能自動駕駛系統(tǒng)，這些系統(tǒng)標志著計算領域的下一個前沿。如今全球增長最快的公司（OpenAI、Anthropic、xAI、谷歌、Cursor、Lovable、Replit、Cognition AI、Open Evidence、Abridge、特斯拉）都在開拓代理式人工智能。因此，這三大平臺轉型意義重大。

向加速計算的轉型具有基礎性和必要性，在后摩爾定律時代至關重要。向生成式人工智能的轉型具有變革性和必要性，它為現(xiàn)有應用程序和商業(yè)模式賦能。向代理式人工智能和物理人工智能的轉型將具有革命性，將催生出新的應用程序、公司、產品和服務。

在考慮基礎設施投資時，請考慮這三大基本動態(tài)，它們都將在未來幾年推動基礎設施增長。英偉達之所以被選中，是因為我們獨特的架構能夠支持所有這三大轉型，因此適用于所有行業(yè)、所有人工智能階段、所有多樣化計算需求，無論是在云端、企業(yè)還是機器人領域，都能通過一個架構實現(xiàn)。

Toshiya Hari：現(xiàn)在我們開放問答環(huán)節(jié)。操作員，請開始收集問題。

薩拉：第一個問題來自摩根士丹利的約瑟夫·摩爾（Joseph Moore），您的線路已接通。請?zhí)釂枴?/p>

約瑟夫·摩爾：謝謝。我想了解一下最新情況。你們在GTC大會上提到，Blackwell和Rubin在2025年和2026年的收入將達到5000億美元。當時你們稱其中已有1500億美元的產品已出貨。那么隨著本季度結束，這些大致參數(shù)是否仍然適用？即在未來大約14個月左右，還有3500億美元的收入空間？而且，我認為在這段時間里，你們還沒有看到全部需求，隨著時間推移，這些數(shù)字是否有可能上調？

科萊特·克雷斯：好的，謝謝喬。我先回應一下這個問題。是的，情況沒錯。我們正在朝著5000億美元的預測目標前進，隨著部分季度的完成，我們正按計劃推進?，F(xiàn)在距離2026年12月還有幾個季度的時間。這個數(shù)字還會增長，我相信，到2026財年，我們還將滿足更多可出貨的計算需求。本季度我們出貨額達500億美元，但如果不說我們可能會收到更多訂單，那就是不完整的。

例如，就在今天，我們與沙特阿拉伯（KSA）宣布了一項協(xié)議，僅該協(xié)議就涉及未來三年內新增40萬至60萬塊GPU。Anthropic的合作也不是新的訂單。因此，在我們宣布的5000億美元基礎上，肯定還有進一步增長的機會。

薩拉：下一個問題來自坎托·菲茨杰拉德（Cantor Fitzgerald）的C.J.繆斯（C.J. Muse），您的線路已接通。

C.J.繆斯：下午好。謝謝你們接受我的提問。顯然，人們對人工智能基礎設施建設的規(guī)模、資金籌措能力以及投資回報率存在諸多擔憂。但與此同時，你們表示所有已部署的GPU都已被占用，云服務已售罄。人工智能行業(yè)尚未從GB 300中看到巨大收益，更不用說Rubin了。而且Gemini 3剛剛發(fā)布，Grok 5也即將推出。

所以我的問題是，在這樣的背景下，您認為在未來12至18個月內，供應有可能趕上需求嗎？還是說這種供需失衡可能會持續(xù)更長時間？

黃仁勛：嗯，如你所知，我們在供應鏈規(guī)劃方面做得非常出色。英偉達的供應鏈基本上涵蓋了全球所有科技公司。臺積電（及其封裝業(yè)務）、我們的內存供應商和合作伙伴，以及所有系統(tǒng)原始設計制造商（ODM）都與我們進行了出色的規(guī)劃。我們一直在為豐收的一年做準備。你知道，我剛才提到的三大轉型，我們已經關注了一段時間——加速計算、從通用計算向加速計算的轉變。重要的是要認識到，人工智能不僅僅是代理式人工智能，生成式人工智能也在改變超大規(guī)模云計算廠商過去在CPU上完成的工作。

生成式人工智能使他們能夠將搜索、推薦系統(tǒng)、廣告推薦和定向等業(yè)務轉移到生成式人工智能上。所有這些都已轉向生成式人工智能，而且這一轉型仍在進行中。因此，無論你是為數(shù)據(jù)處理、推薦系統(tǒng)的生成式人工智能，還是為大多數(shù)人眼中的人工智能（如代理式聊天機器人）安裝英偉達GPU，所有這些應用程序都能通過英偉達GPU加速。因此，當你審視整體支出時，重要的是要考慮到每一個層面。它們都在增長，相互關聯(lián)但又各不相同。

但令人欣慰的是，它們都能同時在英偉達GPU上運行。由于人工智能模型的質量正在以驚人的速度提升，不同用例中的應用普及率也在不斷提高——無論是代碼輔助（英偉達自身就大量使用，而且我們并非個例）。我的意思是，Cursor、CliveCode、OpenAI的Codex和GitHub Copilot等應用的組合，是歷史上增長最快的應用。而且它們不僅被軟件工程師使用，由于可視化編程的出現(xiàn)，公司里的工程師和營銷人員也在使用。

公司里的供應鏈規(guī)劃人員也在使用。所以我認為這只是一個例子，這樣的例子還有很多。無論是Open Evidence在醫(yī)療保健領域的工作，還是Runway在數(shù)字視頻編輯方面的工作，都有很多令人興奮的初創(chuàng)公司正在利用生成式人工智能和代理式人工智能，而且使用頻率也在大幅增加。因此，所有這些指數(shù)級增長——更不用說，就在今天，我收到了丹尼斯的信息，他說預訓練和后訓練仍然非常有效。

Gemini 3利用了縮放定律，在模型性能質量上實現(xiàn)了巨大飛躍。因此，我們看到所有這些指數(shù)級增長同時發(fā)生。我們應該始終回歸基本原則，思考我之前提到的每一個動態(tài)：從通用計算到加速計算的轉型、生成式人工智能取代傳統(tǒng)機器學習，以及當然還有代理式人工智能這一全新類別。

薩拉：下一個問題來自美國銀行證券（Bank of America Securities）的維韋克·阿里亞（Vivek Arya），您的線路已接通。

維韋克·阿里亞：謝謝你們接受我的提問。我想了解一下，在5000億美元的收入目標中，每吉瓦對應的英偉達產品收入是多少？因為我們聽到的數(shù)字參差不齊，低至每吉瓦250億美元，高至300億至400億美元。所以我想知道，在5000億美元的目標中，你們假設的每吉瓦功率對應的收入是多少？此外，黃仁勛先生，長期來看，之前提到到2030年數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模將達到3至4萬億美元。您認為其中有多少需要供應商融資，有多少可以由大型客戶、政府或企業(yè)的現(xiàn)金流來支持？謝謝。

黃仁勛：從Ampere到Hopper、從Hopper到Blackwell、再從Blackwell到Rubin，每一代產品中，我們在數(shù)據(jù)中心業(yè)務中的占比都在增加。Hopper一代的每吉瓦對應收入可能在20多億美元，大概20至250億美元之間。Blackwell一代（尤其是Grace Blackwell）可能在300億美元左右，上下浮動。而Rubin一代可能會更高。在每一代產品中，性能都實現(xiàn)了數(shù)倍提升，因此客戶的總擁有成本也實現(xiàn)了數(shù)倍優(yōu)化。最重要的是，最終你仍然只消耗1吉瓦的電力。

你知道，一座1吉瓦的數(shù)據(jù)中心消耗的電力就是1吉瓦，因此，你的架構的每瓦性能（效率）至關重要。而且架構的效率無法通過蠻力實現(xiàn)，這是無法強求的。1吉瓦的電力直接轉化為收入。你的每瓦性能直接、絕對直接地轉化為收入。這就是為什么現(xiàn)在選擇正確的架構如此重要。你知道，世界上沒有多余的資源可以浪費。因此，我們必須非常注重一個概念，我們稱之為協(xié)同設計。

涵蓋我們的整個技術棧、框架和模型、整個數(shù)據(jù)中心，甚至電力和冷卻系統(tǒng)，都在整個供應鏈和生態(tài)系統(tǒng)中進行優(yōu)化。因此，每一代產品中，我們的經濟貢獻都會更大，提供的價值也會更高。但最重要的是，我們每一代產品的每瓦能效都將非常出色。關于客戶如何為持續(xù)增長融資，這取決于他們自己。我們看到未來有很大的增長機會，而且請記住，如今大多數(shù)關注點都集中在超大規(guī)模云計算廠商身上。

關于超大規(guī)模云計算廠商，有一點很容易被誤解：對英偉達GPU的投資不僅能改善他們的通用計算規(guī)模、速度和成本（這是第一點），因為摩爾定律的增長確實已經放緩。摩爾定律的核心是降低成本，是計算成本隨著時間推移的大幅下降。但這種下降已經放緩。因此，他們需要一種新的方法來繼續(xù)降低成本。采用英偉達GPU計算確實是最佳方式。第二點是提升他們現(xiàn)有商業(yè)模式的收入。你知道，推薦系統(tǒng)是全球超大規(guī)模云計算廠商的核心業(yè)務。

無論是觀看短視頻、推薦書籍、推薦購物車中的下一件商品、推薦廣告、推薦新聞，所有這些都依賴于推薦系統(tǒng)?；ヂ?lián)網上有萬億條內容，他們如何才能在你小小的屏幕上呈現(xiàn)你感興趣的內容？除非他們擁有非常復雜的推薦系統(tǒng)。而現(xiàn)在，推薦系統(tǒng)已經轉向生成式人工智能。所以我剛才提到的前兩點——需要投入的數(shù)千億美元資本支出——完全可以通過現(xiàn)金流來支撐。除此之外，就是代理式人工智能的相關支出。

這部分收入是全新的消費需求，但同時也催生了全新的應用程序。我之前提到了一些應用程序，但這些新應用程序也是歷史上增長最快的應用程序。好的？所以我認為，一旦人們開始理解表象之下的真實情況——從對資本支出投資的簡單看法，到認識到這三大動態(tài)——他們就會明白其中的邏輯。最后，請記住，我們剛才談論的是美國的云服務提供商。每個國家都會為自己的基礎設施提供資金。世界上有很多國家，很多行業(yè)。

全球大多數(shù)行業(yè)尚未真正涉足代理式人工智能，但他們即將開始。你知道，我們合作的所有公司——無論是自動駕駛汽車公司、工廠物理人工智能的數(shù)字孿生技術公司，還是全球正在建設的大量工廠和倉庫。僅數(shù)字生物學領域就有大量初創(chuàng)公司獲得融資，以加速藥物研發(fā)。所有這些不同的行業(yè)現(xiàn)在都開始參與進來，他們將自行籌集資金。所以，不要只把超大規(guī)模云計算廠商視為未來建設的唯一力量。

你必須關注全球市場，關注所有不同的行業(yè)，企業(yè)計算也將為自己的行業(yè)提供資金支持。

薩拉：下一個問題來自梅留斯（Melius）的本·賴茨斯（Ben Reitzes），您的線路已接通。

本·賴茨斯：嘿，非常感謝。黃仁勛先生，我想問問關于現(xiàn)金的規(guī)劃。考慮到未來幾年你們可能會產生約5000億美元的自由現(xiàn)金流，你們對這些現(xiàn)金有什么規(guī)劃？回購股票和生態(tài)系統(tǒng)投資分別占多少比例？你們如何看待生態(tài)系統(tǒng)投資？我認為外界對這些交易的運作方式以及你們的投資標準（比如對Anthropic、OpenAI等公司的投資）存在很多困惑。非常感謝。

黃仁勛：是的，感謝你的問題。當然，現(xiàn)金將用于支持我們的增長。沒有任何一家公司能在我們所說的規(guī)模上實現(xiàn)增長，同時還能擁有像英偉達這樣廣泛而深厚的供應鏈聯(lián)系。我們的整個客戶群之所以能信賴我們，是因為我們已經建立了極具韌性的供應鏈，而且我們的資產負債表能夠支持他們。當我們進行采購時，我們的供應商可以放心。當我們與他們一起制定預測和規(guī)劃時，他們會認真對待我們。這都歸功于我們的資產負債表。我們并不是在憑空猜測產量，我們清楚自己的產量需求。

而且由于他們與我們合作了這么多年，我們的聲譽和可信度非常高。因此，要支持這種規(guī)模、速度和量級的增長，需要非常強勁的資產負債表。這是第一點。

第二點，當然，我們將繼續(xù)進行股票回購。但關于投資，這是我們正在做的一項非常重要的工作。到目前為止，我們所做的所有投資都是為了擴大CUDA的影響力，拓展生態(tài)系統(tǒng)。

如果你看看我們對OpenAI的投資，當然，我們從2016年就與他們建立了合作關系。我們?yōu)镺penAI交付了有史以來第一臺人工智能超級計算機。因此，自那以后，我們與OpenAI建立了密切而良好的合作關系。如今，OpenAI所做的一切都運行在英偉達的產品上。無論是他們在云端部署的訓練和推理工作負載，都依賴于英偉達，我們很高興能與他們合作。我們與他們的合作伙伴關系旨在從技術層面進行更深入的合作，以支持他們的加速增長。這是一家增長速度極快的公司。不要只關注新聞報道中的內容。

看看所有與OpenAI相關的生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴和開發(fā)者，他們都在推動產品的應用。與一年前相比，人工智能的質量有了巨大提升?；貞馁|量非常出色。因此，我們投資OpenAI是為了建立深度合作伙伴關系和聯(lián)合開發(fā)，以擴大我們的生態(tài)系統(tǒng)并支持他們的增長。當然，與其放棄我們公司的股份，不如獲得他們公司的股份。

我們投資的是一家具有劃時代意義的公司，一家我們持有股份的、可能千載難逢的公司。因此，我完全預計這項投資將帶來非凡的回報。至于Anthropic，這是Anthropic首次采用英偉達的架構。Anthropic是全球用戶數(shù)量第二多的人工智能公司，在企業(yè)領域表現(xiàn)尤為出色。ClotCode的表現(xiàn)非常好，Clot也非常成功，被全球眾多企業(yè)采用。

現(xiàn)在，我們有機會與他們建立深度合作伙伴關系，將Claude引入英偉達平臺。那么現(xiàn)在我們擁有什么？英偉達的架構——退后一步說，英偉達的平臺是全球唯一能運行所有人工智能模型的平臺。我們運行OpenAI的模型，運行Anthropic的模型，運行xAI的模型。由于我們與埃隆（Elon）和xAI的深度合作伙伴關系，我們得以將這個機會帶給沙特阿拉伯，讓Humane也能為xAI提供托管服務。我們運行xAI的模型，運行Gemini的模型，運行Thinking Machines的模型。讓我想想，我們還運行哪些模型？我們運行所有模型。

更不用說，我們還運行科學模型、生物學模型、DNA模型、基因模型、化學模型，以及全球各個領域的模型。世界所使用的不僅僅是認知人工智能。人工智能正在影響每個行業(yè)。因此，通過我們進行的生態(tài)系統(tǒng)投資，我們有能力與世界上一些最優(yōu)秀、最杰出的公司建立深度技術合作伙伴關系。我們正在擴大生態(tài)系統(tǒng)的影響力，并投資于那些將取得巨大成功的公司，通常是那些具有劃時代意義的公司。這就是我們的投資理念。

薩拉：下一個問題來自高盛（Goldman Sachs）的吉姆·施耐德（Jim Schneider），您的線路已接通。

吉姆·施耐德：下午好。謝謝你們接受我的提問。過去，你們曾提到約40%的出貨量與人工智能推理相關。我想知道，展望明年，你預計這一比例在一年后會達到多少？你能否介紹一下明年預計推出的Rubin CPX產品，并說明你預計它將占據(jù)多大的總體潛在市場（TAM）？另外，能否談談該特定產品的目標客戶應用場景？謝謝。

黃仁勛：CPX是為長上下文類型的工作負載生成而設計的。所謂長上下文，基本上是指在開始生成答案之前，需要讀取大量信息?；旧?，你知道，長上下文可能是一堆PDF文件、一系列視頻、三維圖像等等。你必須先吸收這些上下文信息。因此，CPX是專為長上下文類型的工作負載設計的。它的每美元性能非常出色，針對特定用途的性能也非常出色。我差點忘了問題的第一部分。

科萊特·克雷斯：推理業(yè)務。

黃仁勛：哦，推理業(yè)務。是的。有三大縮放定律同時在發(fā)揮作用。第一個縮放定律是預訓練，仍然非常有效。第二個是后訓練。后訓練基本上找到了令人難以置信的算法，可以提高人工智能分解問題和逐步解決問題的能力。后訓練正呈指數(shù)級增長?；旧?，你對模型投入的計算資源越多，它就越智能，越具認知能力。第三個是推理。由于思維鏈（chain of thought）和推理能力的存在，人工智能在回答問題之前實際上需要先閱讀和思考。

這三個因素導致所需的計算量呈指數(shù)級增長。我認為很難確切知道在任何特定時間點這個比例會是多少，以及涉及哪些領域。但當然，我們希望推理業(yè)務能占據(jù)市場的很大一部分。因為如果推理業(yè)務規(guī)模龐大，那就意味著人們在更多應用中使用它，而且使用頻率更高。這是我們都希望看到的。而在這方面，Grace Blackwell比世界上任何其他產品都要先進一個數(shù)量級。

第二好的平臺是H200，現(xiàn)在很明顯，由于我們擁有的MP Link 72縱向擴展網絡，GB 300、GB 200和GB 300的性能表現(xiàn)非常出色。正如科萊特在Semianalysis基準測試中提到的，這是有史以來規(guī)模最大的單次推理基準測試，GB 200的MP Link 72性能提升了10到15倍。這是一個巨大的進步。其他人需要很長時間才能趕上。我們在這方面的領先優(yōu)勢肯定會持續(xù)多年。是的。所以我希望推理業(yè)務能成為一項大業(yè)務。我們在推理領域的領先優(yōu)勢非常顯著。

薩拉：下一個問題來自瑞銀（UBS）的蒂莫西·阿庫里（Timothy Arcuri），您的線路已接通。

蒂莫西·阿庫里：非常感謝。黃仁勛先生，你們的許多客戶都在尋求廠用電解決方案，但你最擔心的、可能限制你們增長的單一最大瓶頸是什么？是電力供應、融資，還是內存甚至代工廠等其他因素？非常感謝。

黃仁勛：嗯，這些都是問題，也都是制約因素。原因在于，當你以我們這樣的速度和規(guī)模增長時，怎么可能一帆風順？英偉達正在做的事情顯然是前所未有的。我們創(chuàng)造了一個全新的行業(yè)。一方面，我們正在將計算從通用計算和傳統(tǒng)計算轉向加速計算和人工智能。另一方面，我們創(chuàng)造了一個全新的行業(yè)，稱為人工智能工廠。

這個理念是，為了運行軟件，你需要這些工廠來生成每一個令牌，而不是檢索預先創(chuàng)建的信息。因此，我認為整個轉型需要非凡的規(guī)模。從供應鏈來看，當然，我們對供應鏈有更好的可見性和控制力，因為顯然我們非常擅長管理供應鏈。我們與合作了33年的優(yōu)秀伙伴們一起合作。因此，供應鏈方面，我們非常有信心。現(xiàn)在看看我們的供應鏈下游，我們已經與眾多涉及土地、電力、廠房建設的企業(yè)建立了合作伙伴關系，當然還有融資領域的合作伙伴。這些事情都不容易，但都具有吸引力，而且都是可以解決的問題。

最重要的是，我們必須做好規(guī)劃。我們向上游供應鏈和下游供應鏈進行規(guī)劃，我們已經建立了大量的合作伙伴關系，因此我們有很多市場渠道。而且非常重要的是，我們的架構必須為我們的客戶提供最佳價值。因此，目前來看，我非常有信心英偉達的架構在總擁有成本（TCL）方面表現(xiàn)最佳，在每瓦性能方面表現(xiàn)最佳，因此，對于任何數(shù)量的能源輸入，我們的架構都能帶來最高的收入。

我認為我們成功的速度正在加快——我認為今年到目前為止，我們比去年同期更加成功。你知道，越來越多的客戶在探索其他選擇后轉而選擇我們的平臺，而不是減少。所以我認為，我這些年來一直告訴你們的所有事情都在成為現(xiàn)實，或者說正變得越來越明顯。

薩拉：下一個問題來自伯恩斯坦研究公司（Bernstein Research）的斯泰西·拉斯貢（Stacy Rasgon），您的線路已接通。

斯泰西·拉斯貢：我有幾個關于利潤率的問題。科萊特，你說明年你們將努力將利潤率維持在75%左右。那么，首先，最大的成本增長來自哪里？僅僅是內存，還是其他因素？你們正在采取哪些措施來實現(xiàn)這一目標？比如，成本優(yōu)化、預先采購和定價策略分別起到多大作用？另外，考慮到收入似乎可能大幅增長，我們應該如何看待明年的運營費用增長？

科萊特·克雷斯：斯泰西。讓我先回顧一下我們當前財年的情況。記得今年早些時候，我們表示，通過成本改善和業(yè)務結構優(yōu)化，我們將在本財年末將毛利率提升至75%左右。我們已經實現(xiàn)了這一目標?，F(xiàn)在，是時候向大家說明我們的下一步計劃，并為第四季度的執(zhí)行做好準備。目前，關于明年的情況，行業(yè)內已知投入成本將上漲。我們的系統(tǒng)絕非易事。

正如我們所考慮的，它包含大量組件，涉及多個不同部分。因此，我們正在將所有這些因素都考慮在內，但我們確實相信，如果我們再次致力于成本改善、周期時間縮短和業(yè)務結構優(yōu)化，我們將努力將毛利率維持在75%左右。這是我們關于毛利率的總體計劃。你的第二個問題是關于運營費用的。目前，我們在運營費用方面的目標是，確保我們的工程團隊和所有業(yè)務團隊都能進行創(chuàng)新，為這個市場創(chuàng)造更多、更完善的系統(tǒng)。

如你所知，目前我們有新的架構即將推出，這意味著他們?yōu)榱藢崿F(xiàn)這一目標而非常忙碌。因此，我們將繼續(xù)加大投資，在軟件、系統(tǒng)和硬件方面進行更多創(chuàng)新。如果黃仁勛先生想補充幾句，我會把話筒交給她。是的。

黃仁勛：我認為這說得很對。我想補充的一點是，記住我們會提前很久進行規(guī)劃、預測和與供應鏈談判。我們的供應鏈伙伴早就知道我們的需求，也早就知道我們的市場需求，而且我們已經與他們合作和談判了很長時間。因此，最近的增長顯然非常顯著，但請記住，我們的供應鏈已經與我們合作了很長時間。

這是一種長期合作關系。因此，在許多情況下，我們已經為自己確保了大量的供應，因為，你知道，顯然他們正在與世界上最大的公司合作。而且我們還與他們在財務方面密切合作，確保預測和規(guī)劃等工作的順利進行。所以我認為所有這些都對我們非常有利。

薩拉：最后一個問題來自富國銀行（Wells Fargo）的亞倫·雷克斯（Aaron Rakers），您的線路已接通。

亞倫·雷克斯：黃仁勛先生，我的問題是關于你們宣布的Anthropic合作協(xié)議，以及你們客戶的整體廣度。我很好奇，您對人工智能專用集成電路（ASIC）或專用芯片在這些架構建設中的作用的看法是否有任何變化？您是否看到——我認為您過去一直堅定地認為，其中一些項目從未真正實現(xiàn)部署。但我很好奇，現(xiàn)在是否已經到了一個轉折點，甚至更傾向于僅采用GPU架構？謝謝。

黃仁勛：是的。非常感謝你。我非常感謝這個問題。首先，你不是在與某家公司競爭，而是在與團隊競爭。

抱歉，你是在與公司競爭，而公司是由團隊組成的。世界上并沒有那么多團隊能夠出色地打造這些極其復雜的產品。你知道，在Hopper和Ampere時代，我們只需要打造一款GPU。這就是加速人工智能系統(tǒng)的定義。但如今，我們必須打造整個機架，打造三種不同類型的交換機——縱向擴展交換機、橫向擴展交換機和跨尺度擴展交換機。如今，構建一個計算節(jié)點不再只需要一塊芯片。

由于人工智能需要內存——人工智能以前根本不需要內存，現(xiàn)在它必須記住事情。它所擁有的內存和上下文規(guī)模是巨大的。內存架構的影響是驚人的。模型的多樣性——從混合專家模型到密集模型、擴散模型、自回歸模型，更不用說遵循物理定律的生物學模型——在過去幾年中，不同類型模型的數(shù)量呈爆炸式增長。

因此，挑戰(zhàn)在于問題的復雜性大大提高，人工智能模型的多樣性也非常大。這就是我想說的，使我們與眾不同的五個因素，如果可以的話。你知道，我想說的第一個使我們與眾不同的因素是，我們能夠加速這一轉型的每個階段。這是第一階段。CUDA使我們能夠通過CUDA X實現(xiàn)從通用計算到加速計算的轉型。我們在生成式人工智能方面表現(xiàn)出色。我們在代理式人工智能方面也表現(xiàn)出色。因此，在這一轉型的每個階段、每個層面，我們都表現(xiàn)出色。你可以投資于一種架構，在各個領域使用它；你可以使用一種架構，而不必擔心這三個階段中工作負載的變化。這是第一點。

第二點，我們在人工智能的每個階段都表現(xiàn)出色。每個人都知道我們在預訓練方面非常出色。顯然，我們在后訓練方面也非常出色。事實證明，我們在推理方面也非常出色，因為推理真的非常困難。思考怎么可能容易呢？你知道，人們認為推理是一次性的，因此很容易。任何人都可以以這種方式進入市場。但事實證明，這是最難的，因為事實證明，思考是相當困難的。我們在人工智能的每個階段都表現(xiàn)出色，這是第二點。

第三點是，我們現(xiàn)在是世界上唯一能運行所有人工智能模型的架構。我們能出色地運行所有前沿人工智能模型和開源人工智能模型。我們運行科學模型、生物學模型、機器人模型，運行每一個單一模型。我們是世界上唯一能做到這一點的架構。無論你是自回歸模型還是基于擴散模型，我們都能運行。正如我剛才提到的，我們?yōu)樗兄饕脚_運行這些模型。所以我們能運行所有模型。

第四點，我想說的是，我們的產品遍布每個云端。開發(fā)者喜歡我們的原因是我們幾乎無處不在。我們在每個云端都有部署。我們甚至可以為你打造一個小型云端，稱為DGX Spark。因此，我們的產品遍布每臺計算機——從云端到本地部署，再到機器人系統(tǒng)、邊緣設備、個人電腦，應有盡有。一種架構，萬物皆可運行。這太不可思議了。

最后一點，這可能是最重要的一點，第五點是，如果你是一家云服務提供商、一家像Humane這樣的新公司、一家像CoreWeave、Enscaler、Nebius或OCI這樣的新公司，英偉達之所以是你的最佳平臺，是因為我們的產品需求非常多樣化。我們可以幫助你解決產品需求問題。

這不僅僅是將一個隨機的ASIC芯片放入數(shù)據(jù)中心那么簡單。產品需求來自哪里？多樣性來自哪里？韌性來自哪里？架構的多功能性來自哪里？能力的多樣性來自哪里？英偉達的產品需求非常強勁，我們的生態(tài)系統(tǒng)非常龐大。所以這五個因素——加速和轉型的每個階段、人工智能的每個階段、每個模型、從云端到本地部署的全覆蓋，當然，最后，所有這些都帶來了強勁的產品需求。

薩拉：謝謝。今天的電話會議到此結束?，F(xiàn)在可以掛斷電話了。