業績會第一現場

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英偉達2026財年Q4業績直播（即時傳譯）

主要收穫（AI生成）

財務表現：
- 英偉達報告了創紀錄的第四季度收入，達到$680億，同比增長73%。
- 數據中心收入達到$620億，同比增長75%，環比增長22%，主要得益於Blackwell架構銷售強勁。
- 遊戲收入增加至$37億，同比增長47%，受到對Blackwell架構強勁需求的支持。
- GAAP和非GAAP毛利率均報75%，顯示了高盈利能力。
- 第四季度自由現金流爲$350億，整個財年總計$970億。

業務進展：
- 英偉達推出了Rubin平台，配備了6款新芯片，旨在降低推理標記成本並提高模型訓練效率。
——與Anthropic和OpenAI等關鍵企業深化合作，將英偉達的技術更深入地整合到人工智能發展中。
——強調了來自傳統超大規模用戶以外領域的強勁客戶需求，包括人工智能模型製造商、企業和主權國家，進一步多元化其市場基礎。

機會：
——Rubin平台的推出以及Blackwell架構的持續擴展，有望在人工智能加速計算領域抓住重要的市場機遇。
——超出超大規模用戶的廣泛且不斷擴大的客戶群爲市場拓展提供了更多機會。

下一季度指引:
——預計第一季度收入將達到$780億，反映了數據中心等領域的持續強勁需求。
——預計GAAP和非GAAP毛利率分別約爲74.9%和75%。
——運營費用預測中包含$19億的股權激勵開支。
——全年非GAAP運營支出增長預計在40%左右的低段範圍，表明對公司擴張和創新的持續投資。

風險：
——提到潛在的供應限制可能成爲增長的阻力，特別是在遊戲領域，可能會對接下來幾個季度的收入增長產生影響。
——承認來自中國人工智能公司的激烈競爭，這可能會改變全球人工智能計算市場的結構。

完整記錄稿（AI生成）

接線員

下午好。我叫Sarah，今天將由我來擔任會議操作員。在此，我歡迎各位參加英偉達第四季度業績電話會議。[操作員指示]。Toshiya Hari，您可以開始您的會議了。

Toshiya Hari

謝謝。大家下午好，歡迎參加英偉達2026財年第四季度的電話會議。今天和我一起參加會議的有英偉達的黃仁勳，總裁兼首席執行官，以及Colette Kress，執行副總裁兼首席財務官。我們的電話會議正在英偉達的投資者關係網站上進行現場直播。此次網絡廣播將持續到討論我們2027財年第一季度財務業績的電話會議爲止。今天電話會議的內容歸英偉達所有，未經事先書面同意不得複製或轉錄。

在本次電話會議中，我們將基於當前預期作出前瞻性陳述。這些陳述受一些重大風險和不確定因素的影響，我們的實際結果可能會有重大差異。有關可能影響我們未來財務業績和業務的因素討論，請參閱今日發佈的業績、我們最近的10-K和10-Q表格以及我們可能向證券交易委員會提交的8-K表格報告。我們所有的聲明均基於截至2026年2月25日當天可獲得的信息。除非法律要求，我們不承擔更新任何此類聲明的義務。

在本次電話會議期間，我們將討論非GAAP財務指標。您可以在我們CFO評論中找到這些非GAAP財務指標與GAAP財務指標的對賬，該評論已發佈在我們的網站上。那麼，讓我把電話交給Colette。

科萊特·克雷斯

謝謝，Toshiya。我們在這一季度再次交出了卓越的成績單，收入、運營利潤和自由現金流均創歷史新高。總收入達到$680億，同比增長73%，較第三季度加速增長。環比增長也創下紀錄，因爲我們從包括雲服務提供商、超大規模企業、AI模型製造商、企業和主權國家在內的多樣化且不斷擴大的客戶群體中，增加了$110億的數據中心收入。隨着推理部署的增長，我們Blackwell架構及數據中心規模的極端協同設計需求持續增強，除了訓練之外，推理部署也在不斷增長。加速計算的轉型以及現有超大規模工作負載中AI的引入繼續推動我們的增長。

建立在越來越智能且多模態模型上的代理型物理AI應用開始推動我們的財務表現。全年來看，數據中心創造了$1,940億的收入，同比增長68%。自2023財年ChatGPT出現以來，我們的數據中心業務已擴大了近13倍。展望未來，我們預計在整個2026日曆年中，收入將實現連續增長，超過去年分享的$5,000億 Blackwell和Rubin收入機會。我們相信我們已經做好庫存和供應承諾以滿足未來的需求，包括延續到2027年的發貨量。

每個數據中心都受到電力限制。鑑於這些限制以及最大化AI工廠收入的需求，客戶根據每瓦性能做出關鍵架構決策。SemiAnalysis宣佈英偉達爲「推理之王」，InferenceX近期的結果強化了我們的推理領導地位，GB300 NVL72實現了比[Hopper]高50倍的每瓦性能和低35倍的每次標記成本，並且CUDA軟件的持續優化在短短四個月內幫助GB200 NVL72提供了高達5倍的更好性能。英偉達提供最低的每次標記成本，運行英偉達的數據中心產生最高的收入。

我們創新的步伐，特別是在我們這種規模的情況下，是無與倫比的，這得益於接近$200億的年度研發預算以及我們在芯片、系統、算法和軟件方面的極端協同設計能力，我們計劃長期保持領先地位，並在每瓦性能方面實現平均代際飛躍。第四季度數據中心收入達到$620億，同比增長75%，環比增長22%，主要由Blackwell及其Blackwell Ultra強勁的表現所驅動。由於對英偉達基礎設施的高需求，即使Hopper和大部分六年前基於Ampere的產品在雲端也已售罄。

距離我們發佈Grace Blackwell NVL72系統已近一年。如今，主要雲服務提供商、超大規模企業、AI模型製造商和企業已經部署並使用了將近9千兆瓦的Blackwell基礎設施。作爲我們數據中心規模基礎設施產品的重要組成部分，網絡本季度表現出色，收入達到$110億，同比增長超過3.5倍。對我們擴展和橫向擴展技術的需求達到了創紀錄的水平，二者均實現了兩位數的環比增長，這主要得益於NVLink、Spectrum-X以太網和InfiniBand的廣泛採用。從同比來看，增長主要由NVLink 72擴展交換機推動，Grace Blackwell系統約佔本季度數據中心收入的三分之二。

NVLink擴展結構徹底改變了計算，並展示了整個超級計算機芯片堆棧和全棧極端協同設計的力量。在第四季度，我們宣佈將通過NVLink爲AWS提供支持，以整合他們的定製芯片。隨着客戶努力將分佈式數據中心統一爲集成的千兆級AI工廠，我們的Spectrum-X以太網擴展和橫向擴展網絡勢頭強勁。全年來看，我們的網絡業務收入超過了$310億，相比2021財年我們收購Mellanox時增長了10倍以上。

我們的需求分佈廣泛、多樣化，並且已經超出了聊天機器人的範疇。首先，正從傳統機器學習向生成式AI發生基礎性平台轉變。大型傳統工作負載升級到生成式AI的強勁投資回報率表現（包括搜索、廣告生成和內容推薦系統等）正在推動我們最大的客戶加速資本支出。例如，在Meta，其GEM模型的進步促使Facebook上的廣告點擊量增加了3.5%，Instagram上的互動量增長超過1%，從而轉化爲有意義的收入增長。憑藉相同的英偉達基礎設施，Meta超級智能實驗室可以訓練並部署他們前沿的代理型AI系統。這些前沿代理型AI系統已達到一個轉折點。Claude Code、Claude Cowork和OpenAI的編解碼器已達到了實用性的智能水平。採用率正在激增，且代幣收益可觀，這促使對計算能力擴展的迫切需求進一步加劇。

計算能力直接轉化爲智能化及收入增長。分析師預計，到2026年，排名前五的雲服務提供商和超大規模企業的資本支出相較於年初已增加近$1,200億，並接近$7,000億。這些企業共同佔了我們數據中心收入的一半以上。我們繼續認爲，傳統數據中心工作負載向GPU加速計算的過渡，以及利用AI增強當今超大規模工作負載，將爲我們的長期機會貢獻大約一半的增長。

每個國家都會建設和運營部分本國的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業務同比去年增長了三倍多，收入超過了$300億，主要由來自加拿大、法國、荷蘭、新加坡和英國的客戶推動。從長遠來看，我們預計主權AI市場的機遇將至少與AI基礎設施市場同步增長，因爲各國在AI方面的投入與其GDP成比例。儘管美國政府批准了少量供應中國客戶的H200產品，但我們尚未產生任何收入。而且我們不知道是否會有任何產品被允許進口到中國。中國市場的競爭對手受近期IPO的推動取得了進展，未來有可能顛覆全球AI產業的結構。爲了保持在AI計算領域的領先地位，美國必須吸引每一位開發者，併成爲包括中國企業在內的所有商業企業的首選平台。我們將繼續與美國和中國政府接觸，並倡導美國在全球範圍內競爭的能力。

上個月我們在CES展會上推出了Rubin平台，該平台包括6款新芯片：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交換機、ConnectX-9超級網卡、BlueField-4 DPU和Spectrum-6以太網交換機。該平台可以在使用比Blackwell少四分之一數量的GPU的情況下訓練MOE模型，並將推理代幣成本降低10倍。本週早些時候，我們已向客戶交付了首批Vera Rubin樣品，並仍計劃在今年下半年開始量產發貨。基於其模塊化的無電纜托盤設計，Rubin相對於Blackwell將提供更高的彈性和可維護性。我們預計所有云模型構建者都將部署Vera Rubin。

轉向遊戲領域。遊戲收入爲$37億，同比增長47%，得益於強勁的Blackwell需求和改善的供應情況。GeForce RTX是PC遊戲玩家、創作者和開發者的領先平台。第四季度，我們新增了幾項新技術和進步，包括DLSS 4.5，它利用AI將遊戲畫面提升到新高度；G-SYNC Pulsar則帶來了即使在運動中也清晰無比的畫面效果，並在主流AIPC框架下實現了35%更快的大語言模型推理速度。展望未來，雖然我們產品的終端需求依然強勁，渠道庫存水平健康，但我們預計供應鏈限制將在第一季度及以後成爲遊戲業務的主要阻力。

專業可視化業務首次突破$10億大關，收入爲$13億，同比增長159%，環比增長74%。在本季度，我們推出了RTX PRO 5000 Blackwell工作站，配備72GB快速內存，專爲運行大型語言模型和代理型工作流的AI開發者打造。汽車業務收入爲$6.04億，同比增長6%，受到自動駕駛解決方案強勁需求的推動。在CES展會上，我們推出了Alpamayo，這是世界上第一個開放式的推理視覺-語言-動作模型、模擬藍圖和數據集組合，能夠支持具備思考能力的車輛。首款搭載NVIDIA DRIVE平台並採用Alpamyo技術的奔馳CLA級轎車很快將在路上行駛。實體AI時代已經到來，在2026財年，NVIDIA的這項技術已經貢獻了超過$60億的收入。Robotaxi的搭乘量呈指數級增長，Waymo、特斯拉、優步、文遠知行和Zoox等公司的商用車隊規模預計將從2025年的數千輛車擴大到未來十年內的數百萬輛，創造一個有望產生數千億美元收入的市場。

這一擴展將需要更大量的計算能力，每家主要OEM和服務提供商都在英偉達平台上進行開發。我們持續推動機器人技術的發展。通過新的英偉達Cosmos和Isaac Group，我們爲波士頓動力、卡特彼勒、FranKaufman Hall Robotics、LG電子和NEURA Robotics等領先公司提供了開源模型、框架以及英偉達驅動的機器人和自主機器。爲了加速工業實體AI的採用，我們還宣佈了與達索系統、西門子和新思科技的新合作擴展，將英偉達的AI基礎設施、Omniverse數字孿生、世界模型和CUDA-X庫帶給數百萬研究人員、設計師和工程師，助力全球各行業的建設。

讓我們轉到利潤表的其他部分。GAAP毛利率爲75%，非GAAP毛利率爲75.2%，隨着Blackwell的持續擴展而逐季提高。GAAP運營費用環比增長16%，非GAAP基礎上增長21%，主要是由於新產品推出及相關計算和基礎設施成本增加。第四季度的非GAAP有效稅率約爲15.4%，低於我們對本季度的預期，主要是由於一次性稅收優惠的影響。庫存較上季度增長8%，同時採購承諾也顯著增加，我們已戰略性地確保了滿足未來幾個季度之後需求的庫存和產能。這種情況比以往更爲提前，反映了我們對未來需求可見度的提升。

儘管我們預計先進架構的供應緊張將持續，但我們對自己的規模化、廣泛的供應鏈和長期合作伙伴關係充滿信心，相信能夠抓住未來的增長機會。我們在第四季度產生了$350億的自由現金流，2026財年全年爲$970億。全年中，我們以股票回購和分紅的形式向股東返還了$410億，相當於自由現金流的43%。我們將繼續投資於技術和生態系統以培育市場發展，推動長期增長，並最終實現優於市場或同行的股東總回報。

重要的是，我們將繼續在投資方面採取戰略性和紀律性的流程，並致力於向股東返還資本。讓我來談談第一季度的展望。從本季度開始，我們將把股票薪酬費用納入非GAAP結果。股票薪酬是我們吸引和留住世界級人才的薪酬計劃中的核心組成部分。首先，我先從收入開始。預計收入將達到$780億，上下浮動2%。我們預計大部分增長將由數據中心業務驅動。與上一季度一致，我們未假設中國在本展望中有任何數據中心計算收入。

預計GAAP和非GAAP毛利率分別爲74.9%和75%，上下浮動50個點子。對於全年，我們繼續預期毛利率將在70%中段。在我們爲Vera Rubin過渡做準備的過程中，我們將持續更新進展。預計GAAP和非GAAP運營費用分別約爲$77億和$75億，其中包括$19億的股票補償費用。對於整個財年，我們預計非GAAP運營費用將同比增長至40%左右，因爲我們繼續投資於不斷擴大的機會集。對於2027財年全年，我們預計GAAP和非GAAP稅率將在7%至19%之間，不包括任何離散項目和稅務環境的重大變化。現在我把電話交給Jensen，我想他有幾句話要說。

Jen-Hsun Huang

本季度，我們顯著深化並擴展了與領先前沿模型製造商的合作關係。我們最近慶祝了OpenAI推出基於Grace Blackwell NVLink 72系統的GPT-5.3-Codex訓練和推理。GPT-5.3-Codex能夠完成涉及研究、工具使用和複雜執行的長期任務。5.3-Codex已經在英偉達內部廣泛部署，我們的工程師非常喜愛它。我們繼續與OpenAI合作達成夥伴關係協議，並相信我們已經接近目標。我們對與OpenAI的持續合作感到興奮，這是自他們創立第一天起便有幸合作的一家千載難逢的公司。

Meta超級智能實驗室正在以閃電般的速度擴張。上週，我們宣佈Meta將部署數百萬顆Blackwells和Rubin GPU、英偉達CPU以及Spectrum x以太網用於訓練和推理。本季度，我們宣佈與Anthropic建立合作伙伴關係，並對其公司進行$100億的投資。Anthropic將在Grace Blackwell和Vera Rubin系統上進行訓練和推理。Anthropic的Claude Cowork代理平台是革命性的，爲企業採用人工智能打開了閘門。在Claude Cowork和OpenClaw之間，Anthropic的Claude Cowork代理平台計算需求激增，代理型人工智能的ChatGPT時刻已經到來。通過與Anthropic、Meta、OpenAI和xAI的合作，英偉達部署在每個雲上，並且我們有能力從頭開始構建全棧人工智能基礎設施或支持他們在雲端的應用。我們在各個階段——訓練、推理和AI工廠擴展——都具有獨特的優勢來與前沿模型建設者合作。

最後，我們最近與Grok簽署了一項非獨家許可協議，內容涉及其低延遲推理技術，並歡迎這支才華橫溢的工程師團隊加入英偉達。正如我們對Mellanox所做的那樣，我們將通過Grok的創新擴展英偉達的架構，以實現更高水平的人工智能基礎設施性能和價值。我們期待下個月在GTC上分享更多內容。好的，交還給你。

Toshiya Hari

現在我們將進入問答環節。操作員，請收集問題。

接線員

[操作員指示] 您的第一個問題來自美國銀行證券的Vivek Arya。

Vivek Arya

我認爲您提到過現在可以看到直到2027年的增長前景，您的採購承諾也反映了這種信心。但Jensen，我很好奇，當您看您的頂級雲計算客戶時，今年他們的雲計算資本支出接近$7,000億，很多投資者擔心明年這一水平會更難增長。對於其中幾家，他們的現金流生成能力也在受到壓縮。所以我知道您對自己的路線圖以及採購承諾等充滿信心，但您對他們繼續增加資本支出的能力有多大的信心？如果他們的資本支出不增長，英偉達還能找到在這個範圍內的增長方法嗎？

Jen-Hsun Huang

我對他們現金流的增長充滿信心。原因很簡單，我們現在看到了代理型人工智能的拐點及其在全球和各企業中的實用性。因此，您看到由於這一點帶來的巨大計算需求。在新的人工智能世界中，計算就是收入。沒有計算就無法生成代幣，沒有代幣就無法增長收入。所以在新的人工智能世界中，計算等於收入。我確信在Codex和Claude Code的有效使用、對Claude Cow ork的巨大熱情及對OpenClaw及其企業版本的極大熱情下，所有的企業獨立軟件開發商（ISV）如今都在他們的工具平台上開發代理型系統。我確信我們已經到達了拐點，並正在生成對客戶高效且對雲服務提供商盈利的代幣。簡單來說，計算已經改變了。過去是軟件運行在計算機上的模式，適度數量的計算機，每年約$3,000億或$4,000億的資本支出，現在已經轉向人工智能。爲了生成代幣，您需要計算能力，這直接轉化爲增長和收入。

接線員

您的下一個問題來自Joe Moore，摩根士丹利。

約瑟夫·摩爾

恭喜取得這些成績。您談到了一些戰略投資，比如對Anthropic以及可能對OpenAI、[ CoreWeave ] 的投資，還有英特爾、諾基亞、新思科技等合作伙伴。您顯然處於一切的核心位置。您能談談這些投資的作用嗎？以及您如何看待資產負債表作爲擴大英偉達在生態系統中的地位並參與該增長的工具？

Jen-Hsun Huang

正如你所知，從根本上講，英偉達的核心是我們的生態系統。這是我們業務中最受人喜愛的部分。我們生態系統的豐富性。幾乎世界上每一個初創公司都在使用英偉達的平台。我們在每個雲中、每個本地數據中心中，遍佈全球的邊緣和機器人系統。成千上萬的人工智能原生應用建立在英偉達之上。我們希望抓住這個難得的機會，因爲我們正處在新計算時代、新計算平台轉變的開端，將所有人都匯聚到英偉達平台上。所有東西都已經建立在CUDA基礎之上，所以我們有一個非常好的起點。但是當我們構建整個AI生態系統時，無論是語言AI、物理AI、AI物理學、生物學還是製造業中的機器人技術，我們希望所有這些生態系統都建立在英偉達之上。這對我們來說是一個絕佳的機會，可以投資於整個堆棧的生態系統。我們的生態系統如今比以往更加豐富。過去我們主要是一個基於GPU的計算平台，但現在我們已成爲一個計算AI基礎設施公司，並且我們在各個方面的計算平台上都有佈局。從計算到AI模型、網絡到我們的DPU，所有的內容都擁有計算堆棧。正如我之前提到的，在企業、製造、工業、科學或機器人領域，每個生態系統都有不同的堆棧。我們要確保繼續投資於我們的生態系統。因此，我們的投資重點非常明確地、戰略性地放在擴展和深化我們的生態系統覆蓋範圍上。

接線員

您的下一個問題來自摩根大通的Harlan Sur。

Harlan Sur

網絡業務繼續在您整體數據中心業務中的佔比提升，對吧？到2026財年，您的網絡收入在每個季度都實現了加速的同比增長，正如你們提到的，第四季度同比增長了3.6倍。顯然，這得益於規模化和橫向擴展網絡產品組合的實力。我記得去年上半年，你們的Spectrum-X以太網交換平台的年化運行率大約是$100億，而看起來下半年可能已經增長到約$110億、$120億。黃仁勳，根據您的訂單情況，尤其是即將推出的Spectrum-XGS、102T Spectrum-6交換平台，您認爲目前Spectrum的運行率趨勢如何？並且您預計今年年底會達到什麼水平？

Jen-Hsun Huang

是的。正如你所知，我們認爲自己是一家AI基礎設施公司，AI計算基礎設施包括CPU、GPU，我們發明了NVLink來擴展單個計算節點至巨型計算機架。我們提出了機架級計算機的概念。我們不再只是交付單獨的計算節點，而是提供整機架的計算機。而這些——NVLink交換機擴展系統再通過Spectrum-X和InfiniBand進行橫向擴展。我們同時支持兩者。此外，我們還通過Spectrum X橫向跨數據中心擴展。因此，我們對網絡的看法實際上是對其的一種延展，我們開放一切，人們可以根據自己的需求混合搭配、管理不同規模的集成方式，以及他們希望如何將其整合進他們的定製化數據中心。但歸根結底，它是我們平台的重要組成部分。NVLink的發明極大地推動了我們的網絡業務。每個機架配有9個交換節點，每個節點中有2個芯片，未來還會更多。因此，我們每臺機架的交換量非常驚人。我們現在也是全球最大的網絡公司，如果我們看以太網市場，大約兩年前我們進入了以太網交換市場。我認爲我們現在可能是全球最大的以太網網絡公司，而且肯定很快就會成爲。

因此，Spectrum X以太網對我們而言是一次巨大的成功。但我們對人們選擇任何網絡方式持開放態度。有些人非常喜歡InfiniBand的低延遲和擴展能力，我們當然會繼續支持。也有人喜歡基於以太網的數據中心網絡集成，我們創建了一種結合人工智能的以太網功能，提供一種數據中心處理方式，我們在這一領域表現得非常出色。我們的Spectrum X性能充分體現了這一點。當你構建了一個$100億或$200億的AI工廠時，網絡效率和利用率提高10%，甚至輕鬆達到20%的差異，這對你的數據中心網絡意味着實實在在的經濟效益。所以，英偉達的網絡業務正在快速增長。我認爲這是因爲我們有效地構建了AI基礎設施，而AI基礎設施業務本身也在飛速發展。

接線員

您的下一個問題來自Cantor Fitzgerald的CJ Muse。

克里斯托弗·繆斯

我想問一下有關CPX對大上下文窗口的支持以及Grok可能增加解碼特定解決方案的問題。那麼我們應該如何看待貴公司的未來路線圖呢？是否應該預期NVIDIA將更加專注於爲不同的工作負載或客戶定製硅片，特別是受益於向可擴展架構轉型的動作？

Jen-Hsun Huang

我們不使用——我們希望——每個人都應該希望儘可能延長、推遲稀釋。原因在於，每次你跨越一個稀釋層，就會遇到一個接口。每次跨越接口，都會增加延遲，不必要的功耗也會增加。我們並非對稀釋過敏，我們已經在使用稀釋了，但我們會盡量只在別無選擇時才使用它。所以我們在Grace Blackwell架構和Rubin架構中，使用了兩個巨大的光罩極限芯片，並將它們連接起來，這減少了跨架構的次數。競爭對手的架構效率中體現了這一點。如果你看英偉達，人們稱之爲我們的軟件優勢。但軟件從哪裏開始，架構從哪裏結束，很難區分。我們的軟件之所以高效，是因爲我們的架構非常優秀。毫無疑問，CUDA架構比任何現有的計算架構都更加高效，每FLOP、每瓦特的表現更優，這是因爲我們設計架構的方式。

關於如何看待Grok和低延遲解碼器的問題，我有一些很棒的想法想在GTC上與你們分享。但簡單來說，由於CUDA的存在，我們的基礎設施具有極高的通用性，而我們將繼續這樣發展。我們所有的GPU在架構上都是兼容的，這意味着當我今天在爲Blackwell優化模型時，所有這些工作以及對軟件堆棧和新模型優化的努力同樣會讓Hopper和Ampere受益。這就是爲什麼A100在推出多年後依然表現強勁的原因。架構兼容性讓我們能夠這樣做。它讓我們可以大力投資於軟件工程和優化，因爲我們知道雲中的整個安裝基礎，無論是本地的還是來自幾代架構和GPU的所有設備，都將從中受益。所以我們將繼續這樣做，這不僅延長了產品的使用壽命，還爲我們帶來了創新、靈活性和速度，從而轉化爲性能提升。而且非常重要的是，爲客戶提供了每美元的性能和每瓦特的性能。所以對於Grok，你會在GTC看到，我們將以類似於用Mellanox擴展英偉達架構的方式，把Grok作爲一個加速器來擴展我們的架構。

接線員

下一個問題來自伯恩斯坦研究公司的Stacy Rasgon。

Stacy Rasgon

Colette，我想深入探討一下全年逐季增長的預期。本季度數據中心業務環比增長超過$100億，而展望似乎也暗示數據中心的大部分增長是按季度遞增的。您如何看待全年的這一趨勢，特別是隨着Rubin在下半年的增長？Blackwell推動了顯著的逐季增長。我們應該能預期到類似的情況嗎，當Rubin到來的時候？

我還希望您能談談對遊戲業務的預期。我理解內存問題等其他因素的影響。您認爲在2027財年，遊戲業務是否還能實現同比增長？還是由於內存問題會面臨更多壓力？所以請回答這兩個問題。

科萊特·克雷斯

謝謝，Stacy。讓我先談一下未來的收入情況。我們再次強調，我們正試圖按季度審視收入的變化。考慮到全年，我們絕對仍會繼續銷售和提供Blackwell，可能與此同時，Vera Rubin也將進入市場。這是一個非常優秀的架構，能夠幫助客戶快速部署，並且已經計劃了針對不同客戶的多種訂單。目前判斷Vera Rubin初步量產的具體規模還爲時尚早，但我們預計其將在下半年開始爬坡，我們也將順利度過這一過程。毫無疑問，需求和興趣都非常強勁。我們預計幾乎所有客戶都會購買Vera Rubin。問題在於我們何時能將其推向市場，以及客戶能在他們的數據中心中多快地部署好。這是您的第一個問題。

第二個問題是關於我們遊戲業務的部分。儘管我們也非常希望能有更多供應，但確實相信在未來幾個季度內供應仍然會非常緊張。如果年底前情況有所改善，或許我們可以考慮一下同比增幅。但現在還爲時過早，我們會盡快給您回覆。

接線員

您下一個問題來自Citi的Atif Malik。

Atif Malik

Jensen，我想請您談談CUDA的重要性，因爲現在AI領域的投資越來越多地流向推理工作負載。

Jen-Hsun Huang

沒有CUDA，我們就無法處理推理任務。我們幾年前推出的TensorRT LLM堆棧仍然是全球性能最強的推理堆棧，爲了優化NVLink，我們需要發現和發明新的並行算法，這些算法基於CUDA之上，用於分配工作負載和推理任務，充分利用NVLink 72的總帶寬。NVLink 72讓我們實現了每瓦特性能提升了50倍。這是一個令人難以置信的飛躍，而且合情合理。NVLink 72是一項偉大的發明，當時實現起來很困難。交換技術的開發、交換機的分離、系統機架的構建等等，我們都在衆目睽睽之下完成了這一切，每個人都知道我們當時有多難。但結果是驚人的。每瓦特性能提升了50倍，每美元性能提升了35倍。因此，推理的飛躍是非常重要的。現在必須意識到，推理等於收入，因爲智能體生成了大量令牌，效果非常好。當智能體進行編程時，它可以生成數千、數萬甚至數十萬個令牌，因爲它們可以運行幾分鐘到幾小時。這些系統、這些智能體系統正在派生出不同的智能體協同工作。生成的令牌數量呈指數級增長。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，每個令牌都被貨幣化，直接轉化爲收入。所以，推理等於——推理性能等於客戶的收入。對於數據中心而言，每瓦推理令牌數直接轉化爲CSP（雲計算服務提供商）的收入。原因在於——因爲每個人都有電力限制。不管你的數據中心有多少，每個數據中心，100兆瓦或1吉瓦都有電力限制。因此，擁有最佳每瓦性能的架構就顯得尤爲重要，因爲每個令牌、每個性能令牌/瓦、每個令牌都被貨幣化了。每瓦令牌數轉化爲每瓦美元數，繼而在1吉瓦的數據中心中直接轉化爲收入。你可以看到，每個CSP如今都明白了這一點，每個超大規模企業也都懂了，資本支出轉化爲計算能力。有了正確的架構，計算能力就能最大化收入，而計算等於收入。如果不投資當前的容量，不投資計算能力，就不會有收入增長。這一點，我認爲每個人都明白。計算等於收入，選擇正確的架構極爲重要。這不僅僅是戰略問題，它直接影響企業的收益。選擇正確的架構，也就是每瓦性能最優的架構，幾乎就是一切。

接線員

您的下一個問題來自梅利烏斯研究的Ben Reitzes。

本傑明·賴茨斯

首先，我想讚揚你們在非GAAP指標中包括了股票薪酬，我認爲這是一個很好的舉措。但這不是我的問題。我的問題是關於毛利率以及長期維持在70%中段水平的可持續性。我們是否可以認爲供應鏈到2027年的可見性意味着毛利率可以持續到那個時候？那麼Jensen，在此之後呢？是否有內存消耗方面的創新可以讓大家對長期維持這一水平更有信心？

Jen-Hsun Huang

我們毛利率最重要的推動力實際上是向客戶提供代際領先的性能。這是最重要的一點。如果我們能夠提供每瓦性能遠超Moore定律所能達到的代際領先表現；如果我們可以提供的每美元性能遠遠超過我們系統的成本或價格，那麼我們就能夠繼續維持我們的毛利率。這就是最核心的理念。我們之所以發展如此迅速，原因在於：第一，全球對於算力需求的增長已經呈指數級上升，這與我們經歷的拐點有關。我覺得大家都能看到這一點，甚至我們在雲端6年前的GPU也被完全用盡，而且價格還在上漲。因此我們知道，現代軟件開發方式所需要的計算量正在以指數級別增長。所以我們的策略是每年推出一個完整的AI基礎設施。今年，我們推出了6款新芯片。下一代Rubin也將推出多款新芯片。並且在每一代產品中，我們都致力於提供數倍於原有水平的每瓦性能和每美元性能。這種節奏以及我們進行極致協同設計的能力使我們能夠爲客戶帶來價值和利益。這是與我們所交付的價值最爲關鍵的事情。

接線員

您的下一個問題來自新街研究的Antoine Chkaiban。

Antoine Chkaiban

我想問一下關於太空數據中心的問題，你們的一些客戶正在考慮這個方向。您認爲這有多大的可行性？時間表是怎樣的？目前的經濟性如何？您認爲隨着時間的推移，這種情況會如何演變？

Jen-Hsun Huang

嗯，目前的經濟效益並不好，但隨着時間的推移將會改善。正如您所知，太空的工作方式與地球上的完全不同。太空中有充足的能源，太陽能板較大，但在太空中有足夠的空間。散熱方面，太空很冷，卻沒有空氣流動。因此唯一的散熱方法是通過傳導，而所需的散熱器相當大。液冷顯然不可能，因爲它既重又容易凍結。因此，我們在地球上使用的方法與在太空中要採用的方式有所不同。不過有許多計算任務非常需要在太空中完成。英偉達已經是第一個進入太空的GPU公司，Hopper已經在太空中運行。GPU在太空中最好的用例之一就是成像，利用光學和人工智能以極高的分辨率進行成像。在太空中進行不同角度的重投影運算、升頻、降噪，從而實現大規模、高分辨率、高速度的成像非常困難。將海量的數據傳回地球處理也極爲不便，直接在太空中完成這些工作更加高效。然後忽略所有采集和處理的數據，直到發現有趣的內容爲止。因此，太空中的AI應用將具有非常廣闊且有趣的前景。

接線員

您的下一個問題來自Evercore ISI的Mark Lipacis。

馬克·利帕西斯

我想跟進一下您剛才在講話中提到的收入多元化問題。我相信Colette先生提到過，超大規模客戶佔收入的50%以上，但增長主要由其他數據中心客戶推動。作爲澄清，我只想確認自己是否理解正確，這是否意味着非超大規模客戶的增長更快？如果是這樣，能否幫助我們理解這些非超大規模客戶在做什麼不同的事情？他們是在做與超大規模客戶不同的事情嗎？還是以不同的規模做相同的事情？您認爲這一趨勢會繼續下去嗎？您預計客戶群是否會演變爲非超大規模客戶成爲您業務的主要部分？

科萊特·克雷斯

好的。讓我們看看能否幫助解答這個問題。當我們考慮排名前五的客戶時，正如我們所說，這些是我們的通信服務提供商（CSP）和超大規模用戶，目前他們約佔我們總收入的50%。除此之外，還有許多其他類型的公司與我們合作，通過我們的AI模型製造商、企業客戶、超級計算領域、主權國家客戶等等，展現了極大的多樣性。但您說得對，這也是一個快速增長的領域。我們在平台上所有不同的雲提供商中都佔據着強有力的地位。現在我們也看到了遍佈全球的高度多樣化的客戶群體。這種多樣性將使我們能夠更好地服務於各個領域的客戶。Jensen是否要補充一下？

Jen-Hsun Huang

是的，這是我們生態系統的一大優勢，整個生態都建立在CUDA之上。英偉達是唯一一個加速計算平台，在每個雲上可用，並且通過每個計算機制造商提供，還能部署在邊緣計算場景，我們現在還在開發電信市場。顯然，未來的無線電設備都將由AI驅動，而未來的無線網絡也將成爲一個計算平台。這是不可避免的趨勢，但需要有人去發明技術來實現這一目標。我們創建了Aerial平台來做這件事。無論是幾乎所有的機器人還是自動駕駛汽車，都能看到英偉達的身影。CUDA的能力讓我們既能從GPU內部的Tensor Core獲得專用處理器的性能優勢，又能靈活應對語言問題、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AI和計算算法。因此，客戶的多樣性是我們最大的優勢之一。其次，沒有我們自己的生態系統，即使我們的處理器可編程，如果我們不培養這個生態系統，比如我們今天正在做的一些投資未來生態的事情並持續增強它，我們就很難超越那些爲他人生態系統設計的產品所捕獲的設計勝利。正因如此，由於我們所創建的平台，我們可以非常自然地擴展和壯大我們的生態系統。

最後，非常重要的一點是我們與OpenAI、Anthropic、xAI、Meta等公司的合作關係，當然還包括世界上幾乎所有開源項目。Hugging Face上有150萬個AI模型，它們全都運行在英偉達CUDA上。總體而言，開源可能代表了全球第二大的模型集合——OpenAI是第一大，其次是所有開源模型的總和。所以，英偉達有能力運行這一切，使得我們的平台極其靈活易用，也極具投資安全性。這就創造了客戶和平台的多樣性，並且在全球每個國家都可以使用，因爲我們支持全世界的生態系統。

接線員

您的下一個問題來自富國銀行的Aaron Rakers。

Aaron Rakers

好的。我想繼續討論平台和極致協同設計的理念。過去一個季度的新聞顯然表明了英偉達有能力或正在努力將Vera CPU推向市場作爲獨立解決方案。所以我想問Jensen，Vera在這個架構演進中的重要性是什麼？這是否更多是因爲推理工作負載的普及或異構化？我很想知道您如何看待Vera尤其是作爲獨立CPU對英偉達未來發展的影響？

Jen-Hsun Huang

好的，謝謝你的提問。我會在GTC大會上進一步分享細節。但在最高層面上，我們在CPU架構決策方面與其他世界上的CPU有着根本的不同。它是唯一支持LPDDR5的數據中心CPU，專注於極高的數據處理能力。這是因爲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。其單線程性能和帶寬的比率簡直驚人。我們做出這些架構決策的原因在於，在整個人工智能流程中，從數據處理開始，甚至在訓練之前就需要進行數據處理。因此有數據處理、預訓練和後訓練階段，而現在的人工智能正在學習如何使用工具。許多工具要麼僅運行在CPU環境中，要麼運行在CPU結合GPU加速的環境中。Vera被設計成一款出色的後訓練CPU。人工智能整個流程中的一些應用場景會大量依賴CPU。我們同樣喜歡CPU和GPU。當我們已經把算法加速到了極致，根據Amdahl定律，你需要非常非常快的單線程CPU，這就是爲什麼我們設計Grace時使其在單線程性能上表現出色，而Vera在這方面更是遠超Grace。

接線員

下一個問題來自瑞銀的Tim Arcuri。

Timothy Arcuri

Colette，我想問問關於資本部署的問題。我知道你們大幅增加了採購承諾，但聽起來你們可能已經度過了這個高峰期，今年可能會產生約$1,000億的現金。不管業績有多好，股價其實並沒有上漲太多。所以我覺得這可能是一個很好的價格回購大量股票。我想知道你對此怎麼看？爲什麼不在這裏大力回購股份呢？

科萊特·克雷斯

謝謝你的提問。我們非常謹慎地看待資本回報，並且我們認爲最重要的事情之一就是支持面前這個龐大的生態系統，從供應商到我們需要確保供應的各項工作，再到我們作爲早期AI解決方案開發者在平台上的角色。因此，我們會繼續將這部分作爲戰略投資的重要環節。當然，我們仍在回購股票，也有股息政策，並會在年內尋找適合的機會執行不同的回購策略。

接線員

您的最後一個問題來自高盛的Jim Schneider。

詹姆斯·施奈德

Jensen，你之前概述了到2030年數據中心資本支出可能達到$30億至$4萬億的潛力，這意味着增長率可能會加速，你也對此作出了指引——至少是下一個季度。問題是，你認爲最有可能推動這一轉折的關鍵應用領域是什麼？是物理AI、代理系統還是其他？你對那個$30億至$4萬億的範圍是否仍然有信心？

Jen-Hsun Huang

好的。讓我們從不同的角度來分析一下。首先是從第一性原理出發，未來使用AI完成軟件的方式是由代幣驅動的。我想大家都在討論代幣經濟，並且討論數據中心如何生成代幣，推理過程就是生成代幣的過程，我們也在生成代幣。我們剛剛談到了代幣，比如英偉達NVLink 72使我們能夠以比上一代高出50倍的單位能耗性能生成代幣。因此，代幣生成幾乎是一切與未來軟件和計算相關的核心。然而，如果我們回顧過去的計算方式，過去軟件所需的計算量只是未來需求的一小部分。而AI已經到來，AI不會回頭，只會越來越好。所以如果你考慮一下就會發現，世界過去每年在傳統計算上的投資大約是$3,000億或$4,000億，而現在AI已經到來，所需計算量是我們過去計算方式的1,000倍。計算需求大幅增加，因此如果我們繼續相信其中有價值——我們稍後會談到這一點——那麼世界將投入資源生產這些代幣。因此，世界需要的代幣生產能力遠超$7,000億，我非常有信心我們會繼續生成代幣。我們將繼續投資計算能力。根本原因在於，每一家公司都依賴於軟件，所有軟件都將依賴於AI，因此每家公司都會生產代幣，這就是爲什麼我稱它們爲AI工廠。無論你是雲數據中心的公司，你都有AI工廠來爲你創造收入生成代幣。如果你是一家企業軟件公司，你將爲基於你的工具之上的代理系統生成代幣。如果你是一家機器人廠，自動駕駛汽車就是第一個標誌，你有巨大的超級計算機，基本上是AI工廠，用來生成進入汽車的代幣，使其擁有AI能力。同時你還必須在汽車內放置計算機以不斷生成代幣。因此我們現在相當確定，這就是計算的未來。那麼爲什麼可以如此肯定這是計算的未來呢？原因是，我們過去做軟件的方式都是預先錄製的，一切都事先捕獲。我們預編譯軟件，預寫內容，預錄視頻。但現在一切都是實時生成的。當它是實時生成時，你可以考慮到個人、情境、查詢以及意圖等各種因素來生成這種新軟件的結果，我們稱之爲AI，即代理AI。因此所需的計算量遠遠高於預錄製的方式。就像計算機的計算能力遠遠超過DVD錄像機或DVD播放器一樣，人工智能需要的計算能力也遠遠超過我們過去做軟件的方式。現在回到計算的問題，關於可持續性。首先是計算機科學層面，這是未來的計算方式。從產業層面來看，因爲最終我們的所有公司都是由軟件驅動的，雲計算公司也是由軟件驅動的，如果新的軟件需要生成代幣並且代幣可以貨幣化，那麼他們的數據中心擴展直接驅動收入就合情合理。因此計算能力等於收入。我認爲他們都已經理解了這一點，人們也越來越開始意識到這一點。

最後，AI爲世界帶來的好處最終必須產生收入。正如我們目前所看到的，代理AI的拐點已現，而且就在最近兩三個月內發生的。當然，行業內我們已經觀察到這個趨勢大概有6個月左右。但現在全世界都意識到了代理AI的拐點。這些代理系統極其智能，它們正在解決實際問題。編碼顯然已經成爲代理系統支持的一部分，我們英偉達的所有程序員都在大量使用代理系統，無論是Claude Code、OpenAI Codex，還是Cursor，通常會根據用例情況選擇兩種或三種工具結合使用。但他們都有代理工具和協同設計夥伴、工程合作伙伴來幫助解決問題。可以看出收入激增。以Anthropic爲例，我認爲他們一年內的收入增長了10倍，並且由於需求極大，他們的產能嚴重受限，代幣需求也非常驚人。代幣生成率正在呈指數級增長。同樣的情況也發生在OpenAI身上，他們的需求驚人地高。因此，他們能夠上線的計算能力越多，收入增長得就越快。這回到了我剛才說的觀點：推理即是收入，在這個新世界中，計算能力等於收入。在很多方面，這就是爲什麼我們說這是一場新的工業革命。有新的工廠、新的基礎設施正在建設，這種新的計算方式不會倒退。因此，只要我們相信生成代幣將是計算的未來——我相信，我認爲業界大體上也相信——那麼我們將從現在開始建設這種能力，並繼續擴張。

現在我們看到的浪潮是代理AI的拐點，而下一個拐點則是物理AI，即將AI和這些代理系統應用於物理場景中，例如製造業、機器人技術等。這是一個巨大的未來機會。

接線員

問答環節到此結束。現在把話筒交給Toshiya Hari。

Toshiya Hari

最後，請注意Jensen將於3月4日在舊金山舉行的摩根士丹利TMT會議上參加爐邊談話。他還將在3月16日於聖何塞舉行的GTC大會上發表主題演講。我們定於5月20日舉行電話會議，討論2027財年第一季度的業績。感謝大家今天的參與。操作員，請結束本次電話會議。

接線員

謝謝。今天的電話會議到此結束。您可以現在斷開連接。

詳細信息請訪問英偉達投資者關係