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英偉達2026財年第四季度業績電話會議

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$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架構銷售的強勁表現。
遊戲收入增至$37億，同比上升47%，受Blackwell架構需求強勁的支持。
GAAP和非GAAP毛利率均報75%，顯示出高盈利能力。
第四季度自由現金流爲$350億，全年總計貢獻了$970億。

業務進展：
英偉達推出了Rubin平台，搭載6款新芯片，旨在降低推理標記成本並提高模型訓練效率。
－加強了與Anthropic和OpenAI等關鍵廠商的合作，將英偉達的技術更深入地整合到人工智能開發中。
－強調了來自傳統超大規模用戶以外行業的強勁客戶需求，包括AI模型製造商、企業以及主權國家，使其市場基礎更加多元化。

機會：
－ Rubin平台的推出以及Blackwell架構的持續擴展，將在人工智能加速計算領域抓住重大市場機遇。
－超大規模用戶之外廣泛且不斷擴大的客戶群爲市場擴展提供了更多機會。

下一季度指引:
－預計第一季度收入將達到$780億，反映出數據中心領域持續強勁的需求。
－預計GAAP和非GAAP毛利率分別爲約74.9%和75%。
－營業費用預計將包含$19億的股票薪酬開支。
－全年非GAAP營業費用增長預計在40%左右的低位區間，表明對擴張與創新的持續投資。

風險：
－提及潛在的供應限制可能成爲增長阻力，尤其是在遊戲領域，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AI公司的激烈競爭，可能改變全球AI計算市場的格局。

完整記錄稿（AI生成）

接線員

下午好。我叫Sarah，今天將由我擔任會議操作員。此時，我謹代表英偉達歡迎大家參加2026財年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財年第四季度業績電話會議。今天與我一起參加會議的有來自英偉達的黃仁勳，總裁兼首席執行官；以及Colette Kress，執行副總裁兼首席財務官。本次電話會議正在英偉達投資者關係網站上進行現場直播。該網絡廣播將在討論我們2027財年第一季度財務業績的電話會議之前一直可供重播。今天電話會議的內容是英偉達的財產，未經事先書面許可不得複製或轉錄。

在本次電話會議中，我們可能會根據當前預期做出前瞻性聲明。這些聲明受到若干重大風險和不確定性的影響，我們的實際結果可能與此類聲明存在重大差異。有關可能影響我們未來財務結果和業務的因素的討論，請參閱我們今日發佈的業績、最近提交的10-K表和10-Q表以及我們可能向證券交易委員會提交的8-K表報告。我們所有的聲明均截至2026年2月25日，基於目前可獲得的信息。除非法律要求，否則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。您可以在我們網站上發佈的CFO評論中找到這些非GAAP財務指標與GAAP財務指標的對賬信息。那麼，現在我把電話交給Colette。

科萊特·克雷斯

謝謝，Toshiya。我們又交出了一個卓越的季度業績，收入、營業利潤和自由現金流均創紀錄。總收入爲$680億，同比增長73%，增速比第三季度加快。隨着我們在數據中心收入方面新增了$110億，涵蓋了雲提供商、超大規模企業、AI模型製造商、企業和主權國家等多樣且不斷擴大的客戶群，我們的環比增長率也達到了歷史最高水平。

對我們Blackwell架構的需求持續增長，數據中心規模的極端協同設計繼續加強，推理部署的增長進一步推動了這一趨勢，而不僅僅是訓練需求。轉向加速計算以及在現有的超大規模工作負載中注入AI繼續推動我們的增長。建立在越來越智能和多模態模型上的代理型和物理AI應用正開始驅動我們的財務表現。

從全年來看，數據中心產生了$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，超過我們去年分享的$5,000億 Blackwell和Rubin收入機會。我們認爲我們有庫存和供應承諾來滿足未來的需求，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，客戶會根據每瓦性能做出關鍵的架構決策。SemiAnalysis宣佈英偉達爲「推理之王」，InferenceX的最新結果再次鞏固了我們使用GB300 NVL72的推理領先地位，其每瓦性能比[Hopper]高出50倍，每個token的成本降低了35倍，而CUDA軟件的持續優化幫助GB200 NVL72在短短4個月內實現了高達5倍的性能提升。

英偉達生產的每個token成本最低，運行在英偉達上的數據中心產生的收入最高。我們創新的步伐，尤其是在我們這樣的規模下，是無與倫比的，這得益於我們接近$200億的年度研發預算，以及我們在芯片、系統、算法和軟件領域進行跨計算和網絡極端協同設計的能力。我們計劃提供平均代際每瓦性能的X因子飛躍，並在未來長期保持我們的領先地位。

第四季度數據中心收入爲$620億，同比增長75%，環比增長22%，主要得益於Blackwell及其Blackwell Ultra的強勁表現。由於英偉達基礎設施需求旺盛，甚至Hopper和許多已有6年曆史的基於Ampere的產品在雲中也已售罄。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、超大規模企業和AI模型製造商已部署並使用了近9千兆瓦基於Blackwell的基礎設施。

網絡業務作爲我們數據中心規模基礎設施服務的核心支柱，本季度表現亮眼，創造了$110億的收入，同比增長超過3.5倍。對我們的縱向擴展和橫向擴展技術的需求達到了歷史新高，這兩項業務均實現了兩位數的環比增長，主要得益於NVLink、Spectrum-X以太網和InfiniBand的強勁採用。從同比來看，增長主要由NVLink 72縱向擴展交換機推動，Grace Blackwell系統佔本季度數據中心收入的約三分之二。

NVLink縱向擴展架構徹底革新了計算，並展示了超級計算機所有芯片和全棧極限協同設計的能力。在第四季度，我們宣佈將通過NVLink賦能AWS，與其定製硅片進行集成。隨着客戶努力將分佈式的數據中心統一爲集成的千兆級AI工廠，我們在Spectrum-X以太網縱向擴展和橫向擴展網絡方面勢頭強勁。全年來看，我們的網絡業務收入超過了$310億，相比2021財年（收購Mellanox的那一年）增長了10倍以上。

我們的需求模式廣泛、多樣，並且已經超越了單純的聊天機器人領域。首先，正從傳統機器學習向生成式AI發生根本性的平台轉變。超大規模企業將大量傳統工作負載升級爲生成式AI（包括搜索、廣告生成和內容推薦系統）所展現出的強大投資回報率證據，正在推動我們最大的客戶加速資本支出。例如，在Meta，其GEM模型的進步推動了Facebook廣告點擊率增加3.5%，Instagram上的對話量增長超過1%，轉化爲顯著的收入增長。

藉助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其前沿代理AI系統。前沿代理系統已達到拐點。Claude Code、Claude Cowork和OpenAI編解碼器均已實現可用的智能。採用率激增，令牌盈利性高，促使對計算能力擴展的迫切需求。計算能力直接轉化爲智能和收入增長。

分析師預計，到2026年，前五大雲服務提供商和超大規模企業（合計佔我們數據中心收入的一半以上）的資本支出自年初以來已增長近$1,200億，並且接近$7,000億。我們繼續預期，經典數據中心工作負載向GPU加速計算的轉型，以及利用AI增強當前超大規模工作負載的趨勢，將貢獻我們長期機會的大約一半。

每個國家都會建設和運營其部分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業務同比增長超過三倍，收入超過$300億，主要由加拿大、法國、荷蘭、新加坡和英國的客戶推動。從長遠來看，我們預計主權機會的增長至少將與AI基礎設施市場同步，因爲各國在AI方面的支出與其GDP成比例。

儘管美國政府批准了少量面向中國客戶的H200產品，但我們尚未產生任何收入。我們也不知道是否會有任何進口被允許進入中國。中國本土競爭對手在近期IPO的助力下取得了進展，並有可能在長期內顛覆全球AI行業的結構。爲了保持在AI計算領域的領導地位，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，並倡導美國在全球競爭的能力。

上個月，我們在CES展會上推出了Rubin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。該平台將使用比Blackwell少四分之一數量的GPU來訓練MoE模型，並將推理令牌成本降低多達10倍。本週早些時候，我們向客戶交付了第一批Vera Rubin樣品，並有望在今年下半年開始量產發貨。基於其模塊化無電纜托盤設計，Rubin相比Blackwell將提供更高的彈性和可維護性。我們預計每位雲模型構建者都將部署Vera Rubin。

轉向遊戲業務。遊戲收入達到$37億，同比增長47%，這主要得益於強勁的Blackwell需求和供應改善。GeForce RTX是PC遊戲玩家、創作者和開發者的領先平台。在第四季度，我們新增了幾項新技術和進步，包括DLSS 4.5，它利用AI將遊戲畫面提升至全新水平；G-SYNC Pulsar帶來即使在運動中也無比清晰的圖形；以及主流AIPC框架中LLM推理速度加快35%。

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成爲第一季度及以後遊戲業務的主要阻力。

在專業可視化領域，其收入首次突破$10億大關，達到$13億，同比增長159%，環比增長74%。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工作流的AI開發者設計。

汽車業務收入達$6.04億，同比增長6%，主要得益於對自動駕駛解決方案的強勁需求。在CES展會上，我們推出了Alpamayo，這是全球首個開放式推理視覺-語言-行動模型、仿真藍圖和數據集組合，可實現具有思考能力的車輛。首款搭載Alpamayo並基於英偉達DRIVE平台的乘用車將很快應用於全新梅賽德斯-奔馳CLA。實體AI已經到來，在2026財年已爲英偉達貢獻超過$60億的收入。

Robotaxi乘車量正在呈指數級增長，Waymo、特斯拉、Uber、文遠知行和Zoox等多家公司的商業車隊預計將從2025年的數千輛車擴展到未來十年的數百萬輛，從而創造一個有望產生數千億美元收入的市場。這一擴增將推動每個主要OEM和服務提供商在英偉達平台上進行開發，對計算能力的需求也將顯著提升。

我們繼續推進機器人技術的發展。通過新的英偉達Cosmos和Isaac Group，開放模型、框架以及由英偉達技術支持的機器人和自主機器，服務於包括波士頓動力、卡特彼勒、FranKaufman Hall Robotics、LG電子和NEURA Robotics在內的領先公司。爲了加速工業物理AI的普及，我們還宣佈了與達索系統、西門子和新思科技擴大合作關係，將英偉達AI基礎設施、Omniverse數字孿生、World Models和CUDA-X庫帶給數百萬研究人員、設計師和工程師，共同推動全球產業發展。

接下來討論利潤表的其餘部分。GAAP毛利率爲75%，非GAAP毛利率爲75.2%，隨着Blackwell架構持續上量而環比上升。GAAP運營費用環比增長16%，非GAAP運營費用則因新產品推出及計算和基礎設施成本增加而同比增長21%。

第四季度非GAAP有效稅率約爲15.4%，低於我們對本季度的預期，主要是受到一次性稅收優惠的影響。庫存環比增長8%，同時採購承諾也大幅增加，我們已戰略性地確保庫存和產能以滿足未來幾個季度的需求。這比往常時間更長，反映了我們對需求可見性的增強。

儘管我們預計先進架構的供應緊張狀況將持續存在，但我們仍對自己的能力充滿信心，憑藉規模優勢、廣泛的供應鏈以及長期合作伙伴關係，抓住未來的增長機遇，爲我們帶來良好服務。

我們在第四季度創造了$350億的自由現金流，而在2026財年爲$970億。全年來看，我們通過股票回購和分紅的形式向股東返還了$410億，佔自由現金流的43%。我們將繼續投資於技術和生態系統，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，我們將會繼續實施戰略性和紀律性的流程來處理我們的投資，並且我們仍致力於將資本返還給股東。

現在讓我們轉向第一季度的展望。從本季度開始，我們的非GAAP業績中將包含股權激勵費用。股權激勵是我們吸引和保留世界級人才的薪酬計劃中的核心組成部分。

首先讓我談談收入。預計收入爲$780億，上下浮動2%。我們預計大部分增長將由數據中心業務推動。與上一季度一致，我們的展望並未假設來自中國的數據中心計算收入。

預計GAAP和非GAAP毛利率分別爲74.9%和75%，上下浮動50個點子。全年來看，我們繼續預計毛利率將維持在70%中段。我們將在準備Vera Rubin過渡期間持續更新我們的進展。

預計GAAP和非GAAP運營費用分別約爲$77億和$75億，其中包括$19億的股權激勵費用。全年來看，由於我們繼續投資於不斷擴大的機會集，預計非GAAP運營費用將同比增長至40%低段。對於整個2027財年，我們預計GAAP和非GAAP稅率將在7%到19%之間，不包括任何一次性項目及稅務環境的重大變化。

那麼，讓我把電話轉交給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的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。GPT-5.3-Codex可以承擔涉及研究、工具使用和複雜執行的長期任務。5.3-Codex已在英偉達內部廣泛部署，我們的工程師非常喜歡它。我們繼續與OpenAI合作，並相信我們即將達成合作協議。我們對與OpenAI的持續合作關係感到興奮，這是一家自成立以來我們就非常榮幸合作的一代企業。

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正在部署數百萬個Blackwells和Rubin GPU、英偉達CPU以及用於訓練和推理的Spectrum x以太網。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，開啓了企業AI應用的閘門。在Claude Cowork和OpenClaw之間，Anthropic的Claude Cowork代理平台計算需求激增，主動式AI的ChatGPT時刻已經到來。通過與Anthropic、Meta、OpenAI和xAI跨越各雲平台的合作，以及我們從零開始構建全棧AI基礎設施的能力或支持他們在雲端的能力，我們在每個階段（訓練、推理和AI工廠擴展）都處於獨特的位置與前沿模型構建者合作。

最後，我們最近與Grok簽訂了一項非獨家許可協議，獲取其低延遲推理技術，並歡迎這支才華橫溢的工程師團隊加入英偉達。正如我們當年收購Mellanox一樣，我們將通過Grok的創新來擴展英偉達架構，以實現更高水平的AI基礎設施性能和價值。我們期待下個月在GTC大會上分享更多。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

[操作員說明] 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，目前您已經能看到直到2027年的增長前景，而且您的採購承諾也反映了這種信心。但是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，許多投資者擔心明年這一水平會更難增長。而且對其中一些客戶來說，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、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信心？如果他們的資本支出不增長，英偉達是否還能找到方法在這個範圍內實現增長？

Jen-Hsun Huang

我對其現金流增長充滿信心。原因非常簡單。我們現在已經看到了代理型AI的拐點，以及全球各地企業和機構中代理工具的實用性。由於這個原因，您可以看到驚人的計算需求。在這個新的AI世界中，計算能力等於收入。沒有計算能力，就無法生成token。沒有token，就無法增加收入。因此，在這個新的AI世界中，計算能力等於收入。我確信，隨着Codex和Claude Code等工具的有效使用，以及圍繞Claude Cow ork的巨大興奮，還有對OpenClaw及其企業版本的極大熱情，我們現在正處於拐點。所有企業獨立軟件開發商（ISV）都在其工具平台上開發代理系統。我確信，此時此刻，我們已經到達了拐點，我們正在生成對客戶有生產力且對雲服務提供商有利可圖的token。簡單來說，計算已經發生了變化。過去是軟件運行在計算機上，每年只需投入$3,000億或$4,000億的資本支出用於購買適量的計算機，但現在這一切都轉向了AI。爲了生成token，您需要計算能力。而這直接轉化爲增長，也直接轉化爲收入。

接線員

您的下一個問題來自Joe Moore，摩根士丹利。

約瑟夫·摩爾

恭喜你們取得如此優秀的業績。你提到了一些戰略投資，比如對Anthropic、可能還有OpenAI、[CoreWeave]的投資，以及合作伙伴英特爾、諾基亞、新思科技等。很明顯你處於一切的核心位置。能否談談這些投資的作用？以及你如何看待資產負債表作爲推動英偉達在整個生態系統中擴展並參與這一增長的工具？

Jen-Hsun Huang

正如你所知，從根本上說，英偉達的核心是我們的生態系統。這也是大家喜愛我們業務的原因。我們生態系統的豐富性。世界上幾乎每個初創公司都在英偉達平台之上進行開發。我們在每朵雲中都有佈局，在每個本地數據中心也無處不在，遍佈世界的邊緣和機器人系統。數千家AI原生公司都是基於英偉達構建的。我們希望抓住這個絕佳的機會，因爲我們正處在新計算時代的開端，這次全新的計算平台轉型將使每個人都能用上英偉達。目前幾乎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。但隨着我們構建整個AI生態系統，不管是語言類AI、物理類AI、AI物理學、生物學還是製造業中的機器人技術，我們都希望這些生態系統能夠建立在英偉達之上。這是一個絕佳的機會，讓我們能夠在整個技術棧中投資於生態系統。如今，我們的生態系統比以往更加豐富。過去我們主要是GPU計算平台，但現在我們已成爲一家計算AI基礎設施公司，並且涵蓋了計算的各個方面。從計算到AI模型，再到網絡和我們的DPU，所有這些都具備計算堆棧。而且正如我之前提到的，無論是企業、製造業、工業、科學還是機器人領域，每個生態系統都擁有各自的技術棧。我們要確保繼續投資於我們的生態系統。所以，我們的投資重點非常明確，即戰略性地擴展和深化我們的生態系統覆蓋範圍。

接線員

下一個問題來自摩根大通的Harlan Sur。

Harlan Sur

網絡業務佔貴公司整體數據中心業務的比例持續上升，對吧？到2026財年爲止，你們的網絡收入每個季度同比都在加速增長，正如你們所提到的，第四季度實現了3.6倍的同比增長。顯然，這得益於你們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Spectrum-X以太網交換平台的年化運行率大約爲$100億。看起來下半年可能已增至約$110億、$120億左右。黃仁勳，根據你們當前的訂單情況，特別是即將推出的Spectrum-XGS以及102T Spectrum-6交換平台，Spectrum系列的年化運行率目前趨勢如何？另外，你預計今年年底時會達到怎樣的水平？

Jen-Hsun Huang

沒錯。如你所知，我們認爲自己是一家AI基礎設施公司，而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，將其擴展成一個巨大的計算機架。我們提出了機架級計算機的概念。我們不單獨出貨計算節點，而是整機架發貨。然後通過Spectrum-X和InfiniBand將NVLink Switch擴展系統進一步橫向擴展。我們同時支持兩者。此外，我們還通過Spectrum X實現跨數據中心的擴展。因此，我們對網絡的看法實際上是平台的延伸。我們開放所有產品，以便用戶可以根據需求自由選擇規模和整合方式。但歸根結底，這都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發展。每個機架都配備了9個交換節點，每個節點包含2顆芯片，未來還會更多。因此，我們每機架的交換量相當驚人。現在，我們已經是全球最大的網絡公司之一。如果看以太網市場，我們在幾年前進入以太網交換領域，相信現在我們已經是全球最大的以太網網絡公司之一，並且很快肯定會成爲第一。

Spectrum X以太網對我們來說是一次巨大的成功。但我們對網絡的態度非常開放，用戶可以自由選擇。有些人特別喜歡InfiniBand的低延遲和擴展能力，我們當然也會繼續支持。還有一些人更傾向於基於以太網的數據中心網絡集成，爲此我們開發了結合人工智能處理功能的增強型以太網解決方案，並在這方面表現出色。我們的Spectrum-X性能充分證明了這一點。當你構建一個價值$100億或$200億的AI工廠時，網絡效率提升10%，甚至輕鬆達到20%的效果，這對數據中心的網絡利用率會產生實際的經濟效益。因此，英偉達的網絡業務正在快速增長。我認爲這是因爲我們高效構建了AI基礎設施，而AI基礎設施業務本身也在飛速發展。

接線員

下一個問題來自Cantor Fitzgerald的CJ Muse。

克里斯托弗·繆斯

我想對於大型上下文窗口的CPX，Grok可能會增加一個解碼專用解決方案。很好奇我們該如何看待你們未來的路線圖？我們應該更多地考慮根據工作負載或客戶定製芯片嗎？特別是英偉達在這方面越來越重視，加上你們向擴展架構的轉變，會對此有所幫助嗎？

Jen-Hsun Huang

我們不是 -- 我們希望 -- 每個人都希望儘可能延長擴展時間。這是因爲每次跨越一個擴展接口時，都會增加延遲，並且不必要的增加功耗。我們並不排斥擴展，但我們儘量只在別無選擇的時候才使用它。因此，如果你看一下Grace Blackwell架構和Rubin架構，我們會使用兩個巨型光罩限制的芯片，並將它們連接起來，從而減少架構跨越的數量。競爭對手的架構效率就體現了擴展的代價。如果看英偉達，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，其實很難區分。我們的軟件有效是因爲我們的架構非常出色。毫無疑問，CUDA架構比任何其他計算架構都更高效，單位FLOP和單位瓦特性能更高，這正是因爲我們對架構的設計方式。

關於如何看待Grok和低延遲解碼器，我在GTC上有一些很棒的想法想要與你分享。但簡單來說，由於CUDA，我們的基礎設施具有極高的通用性，我們將繼續這樣做。我們所有的GPU在架構上是兼容的，這意味着當我今天爲Blackwell優化模型時，所有這些工作以及我們對軟件堆棧和新模型優化的努力也將使Hopper和Ampere受益。這就是爲什麼A100即使多年後依然保持高性能的原因。架構的兼容性讓我們能夠大力投資於軟件工程和優化，因爲我們知道雲中、本地部署的每一代架構和GPU都將從中受益。因此，我們會繼續保持這種優勢，延長產品的使用壽命，推動創新、靈活性和速度，這對性能至關重要，尤其是對客戶而言，每美元和每瓦特的性能。而我們在Grok上的做法，你會在GTC上看到，我們會以類似於用Mellanox擴展英偉達架構的方式來擴展我們的架構。

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測。你們本季度的數據中心業務環比增長超過$100億，而指導數據似乎表明數據中心的大部分增長來自於此。那麼隨着Rubin下半年開始放量生產，你們如何看待接下來的增長？Blackwell帶來了顯著的連續增長加速，我們是否應該預期Rubin也會產生類似的效果？

另外，我也希望能聽一下您對遊戲業務的展望。我理解目前存在內存問題等挑戰，您認爲在27財年遊戲業務是否還能實現年度同比增長？還是說會因爲內存問題面臨更大的壓力？這兩個問題，麻煩解答一下。

科萊特·克雷斯

謝謝Stacy。讓我先談一下未來的收入情況。我們再次關注季度收入的變化。當你考慮全年時，我們肯定還會繼續銷售並提供Blackwell，可能同時我們也會看到Vera Rubin進入市場。這是一個非常出色的架構，幫助客戶迅速啓動並已經計劃了不同客戶的多個訂單來支持這一點。現在還爲時尚早，無法確定Vera Rubin在下半年開始爬坡時的具體規模，但需求和興趣毫無疑問非常強勁。我們預計幾乎每個客戶都會購買Vera Rubin。問題在於我們何時能將其推向市場，以及他們何時能在自己的數據中心部署到位。這是你的第一個問題。

第二個問題是關於我們遊戲業務的。儘管我們希望能有更多的供應，但我們確實認爲，在未來幾個季度，供應還是會非常緊張。如果年底前有所改善，我們有機會思考一下如何實現年度同比增長。不過現在對我們來說還太早，一旦有消息我們會盡快回復您。

接線員

您下一個問題來自Citi的Atif Malik。

Atif Malik

Jensen，考慮到如今AI投資越來越多地集中在推理工作負載上，您能否談談CUDA的重要性？

Jen-Hsun Huang

沒有CUDA，我們就不知道如何處理推理。從我們幾年前推出的TensorRT LLM整個堆棧，仍然是全球性能最強的推理堆棧，優化它以適配NVLink需要我們發現和發明新的並行算法，這些算法建立在CUDA之上，用以分配工作負載和推理任務，以充分利用NVLink 72的總帶寬。NVLink 72使我們能夠實現每瓦性能提升50倍。這是一個難以置信的飛躍，並且合情合理。NVLink 72是一項偉大的發明，做起來很難。交換技術的創建、交換機的解耦、系統機架的構建，所有這些都是在衆目睽睽之下完成的，大家都知道我們做到這些有多難。但結果令人難以置信。每瓦性能提升了50倍，每美元性能則提升了35倍。因此，推理的飛躍令人震驚。現在必須認識到，推理等於客戶的收入，因爲代理正在生成大量標記，其效果非常好。當代理進行編碼時，它們可以在幾分鐘到幾小時內生成數千、數萬甚至數十萬個標記。因此，這些系統，這些代理系統正在衍生出不同的代理協同工作。生成的標記數量呈指數級增長。我們需要以更高的速度進行推理。當你以更高速度進行推理，而每一個標記都可轉化爲收入時，這直接等於收入。因此，對我們的客戶而言，推理性能等於收入。對於數據中心來說，每瓦推理標記數直接轉化爲雲服務提供商（CSP）的收入。原因在於每個人都受到電力限制。無論你有多少個數據中心，每個數據中心的功率上限是100兆瓦或1千兆瓦。因此，擁有最佳每瓦性能的架構能將性能標記轉化爲收入，因爲每個標記都被賦予了貨幣價值。每瓦標記轉化爲每瓦收入，而千兆瓦則直接轉化爲收入。所以你可以看到，每個雲服務提供商都明白這一點，每個超大規模企業也理解這一點：資本支出（CapEx）轉化爲計算能力，而具備正確架構的計算能力則能最大化收入，計算能力等於收入。如果今天不投資容量和計算能力，就不會有收入增長。我想大家都明白這一點：計算能力等於收入，選擇正確的架構至關重要，而且不僅具有戰略性，還直接影響他們的收益。選擇每瓦性能最高的架構幾乎是決定一切的關鍵。

接線員

下一個問題來自Melius Research的Ben Reitzes。

本傑明·賴茨斯

首先，我要讚揚你們將股票補償納入非GAAP指標，這是非常好的一步。但這不是我的問題。我的問題是關於毛利率及其長期維持在70%中段的可能性。我們應該如何看待供應可見性持續到2027年的日曆年度？這意味着毛利率可以維持到那時嗎？Jensen，那之後呢？您是否能透露一些有關內存使用創新的信息，讓我們對長時間保持該水平的毛利率更有信心？

Jen-Hsun Huang

對我們毛利率最重要的一環其實是爲客戶帶來代際領先的優勢。這是最重要的事情。如果我們能提供遠超Moore定律所能帶來的每瓦性能提升，如果我們能提供遠高於系統成本的每美元性能，那麼我們可以繼續維持我們的毛利率。這就是最簡單卻最重要的概念。我們之所以發展如此迅速，原因之一是全球對標記的需求隨着我們經歷的拐點已經完全呈指數級增長。我們都能看到，即便是我們在雲端6年前的GPU，也已經被完全佔用，價格還在上漲。所以我們知道，現代軟件開發所需的計算量正呈指數級增長。因此，我們的戰略是每年交付一整套AI基礎設施。今年，我們推出了6款新芯片。下一代Rubin也將推出許多新芯片。在每一代產品中，我們都致力於提供多倍的每瓦性能和每美元性能。這種步伐以及我們進行極端協同設計的能力，使我們能爲客戶提供這樣的價值和好處。這是與我們所提供的價值最爲關鍵的一點。

接線員

下一個問題來自New Street Research的Antoine Chkaiban。

Antoine Chkaiban

我想問一下關於太空數據中心的問題，您的部分客戶正在考慮這個方案。您認爲這有多大可行性？時間表如何？當前的經濟效益如何？您認爲未來會如何發展？

Jen-Hsun Huang

目前經濟效益較差，但隨着時間推移會有所改善。正如你所知，太空的工作方式與地球上的完全不同。太空中能源豐富，但太陽能電池板很大，然而太空中空間充足。散熱方面，太空很冷，但沒有氣流。所以唯一散失熱量的方式就是通過傳導，所需的散熱器也相當大。液冷顯然是不可能的，因爲它既重又會凍結。因此，我們在地球上使用的冷卻方法與在太空中使用的方法有所不同。不過，有許多計算問題確實適合在太空中解決。英偉達已經是全球第一個進入太空的GPU供應商，Hopper已經在太空中運行。GPU在太空中的一個絕佳應用案例就是成像，利用光學和人工智能，能夠在極高分辨率下進行成像。並且可以實時對不同角度進行圖像重構、提高分辨率、降噪，從而實現在非常大的範圍內快速生成高分辨率圖像。如果將拍字節和拍字節的成像數據傳回地球再處理，那就很難辦到，而在太空中直接完成更容易。接着可以忽略掉所有收集和處理的數據，直到發現有趣的內容爲止。因此，人工智能在太空中會有非常好的、非常有趣的用途。

接線員

您的下一個問題來自Evercore ISI的Mark Lipacis。

馬克·利帕西斯

我想接着您在講稿中提到的關於收入多樣化的內容繼續提問。我相信，Colette，您說過超大規模客戶佔收入的50%以上，但增長主要由其餘的數據中心客戶推動。爲了澄清一下，我想確認自己是否理解正確，這是否意味着您的非超大規模客戶增長得更快？如果是的話，能否幫助我們理解這些非超大規模客戶做了哪些不同的事情？還是說他們在以不同的規模做同樣的事情？而且這種趨勢會持續下去嗎？您是否預計您的客戶群會演變成非超大規模客戶成爲業務的主要部分？

科萊特·克雷斯

好的。讓我們看看能否解答這個問題。當您想到我們的前五大客戶時，正如我們所闡述的那樣，他們是我們的CSP（雲服務提供商），即超大規模客戶，他們目前約佔我們總收入的50%。因此，我們與各種其他類型的公司合作，形成了一個多樣化的組織，包括我們的AI模型製造商、企業客戶、超級計算領域、主權機構等。還有很多其他的因素。但是您說得對，這也是一個增長非常快的領域。我們在平台上的各類雲提供商中擁有強大的地位。現在我們也看到了遍及全球的極其多樣化的客戶群體。這一多樣性將真正使我們受益，並能夠服務於所有這些不同領域的客戶。我想看看Jensen是否想補充一些內容？

Jen-Hsun Huang

是的，這是我們生態系統的一大優勢，全部建立在CUDA之上。我們是唯一一個加速計算平台，存在於每個雲中，可以通過每一家計算機制造商獲得，在邊緣端也有應用，我們現在還在拓展電信領域。顯然，未來的無線電將全部由AI驅動，未來的無線網絡也將成爲一個計算平台。這是毫無疑問的，但必須有人去發明實現這一目標的技術。我們通過Aerial創建了一個平台來做到這一點。我們幾乎進入了每一個機器人和每一輛自動駕駛汽車中。我們的能力，也就是CUDA的能力，一方面能利用我們GPU內部Tensor Core的專業處理器性能；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AI和計算算法。因此，我們客戶群的多樣性是我們最大的優勢之一。其次，當然，如果沒有我們自己的生態系統，即使我們的處理器是可編程的，如果我們沒有培育自己的生態系統，沒有討論我們今天正在做的一些事情，投資於我們的未來生態系統並繼續增強我們的生態系統，我們將很難超越爲我們捕獲爲別人生態系統設計的產品所帶來的增長。因此，由於我們創建的平台，我們可以非常自然地發展和擴展我們的生態系統。

最後，非常重要的一點是我們與OpenAI、Anthropic、xAI、Meta等公司的合作伙伴關係，當然還包括世界上幾乎所有的開源項目。Hugging Face上有150萬個AI模型，所有這些都在英偉達CUDA上運行。因此，總的來說，開源可能代表了世界第二大模型，OpenAI是最大的，其次是所有開源項目的集合。因此，英偉達能夠運行所有這些，使得我們的平台極具通用性、易於使用並且非常安全地進行投資。這也創造了客戶的多樣性以及平台的多樣性，並且可以在每個國家使用，因爲我們支持整個世界的生態系統。

接線員

您的下一個問題來自富國銀行的Aaron Rakers。

Aaron Rakers

好的。我想繼續探討平台和極致協同設計的想法。過去這個季度的一些新聞顯然是關於英偉達推出Vera CPU作爲獨立解決方案的能力或努力。所以我想問，Jensen，我很好奇，Vera在這個架構演變過程中扮演了什麼重要角色？這是否更多地受到推理工作負載的普及或異質性驅動？我只是好奇您如何看待Vera在英偉達未來發展中的定位，尤其是在獨立CPU方面？

Jen-Hsun Huang

好的。謝謝。我會在GTC會議上再詳細談談。但在最高層面，我們針對CPU做出了與世界其他CPU根本不同的架構決策。這是唯一支持LPDDR5的數據中心CPU，旨在專注於極高的數據處理能力。原因在於，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。在這種帶寬比例下的單線程性能簡直令人驚歎。我們做出這些架構決策是因爲在整個AI階段的不同階段，從數據處理開始，甚至在訓練之前，您必須進行數據處理。因此，您有數據處理、預訓練，現在在後訓練階段，AI正在學習如何使用工具。而許多工具的使用是在僅CPU環境中運行，或者在CPU與GPU加速環境中運行。Vera被設計成後訓練階段的優秀CPU。因此，人工智能整個流程中的某些用例需要大量CPU。我們既喜歡CPU也喜歡GPU。當我們把算法加速到極限時，Amdahl定律表明，您需要非常非常快速的單線程CPU，這就是我們構建Grace的原因，使其在單線程性能上表現卓越，而Vera在這方面更是遠勝於此。

接線員

您的下一個問題來自瑞銀的Tim Arcuri。

Timothy Arcuri

Colette，我想問一下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，今年可能會產生大約$1,000億的現金。所以——無論結果多麼好，股價似乎並沒有上漲太多。因此，我認爲現在可能是回購股票的好時機。所以我想問一下，爲什麼不採取一個大動作，在這裏進行大規模的股票回購呢？

科萊特·克雷斯

謝謝你的提問。我們非常、非常謹慎地看待我們的資本回報，並且我們確實認爲能夠做的最重要的事情之一就是支持我們面前的龐大生態系統，這源於從供應商到我們需要確保能夠獲得所需供應以及幫助他們提升產能的所有環節，直到我們在平台上的早期AI解決方案開發者。因此，我們將繼續把這個作爲我們流程和戰略投資的重要部分。當然，我們仍在回購股票，同時也在發放股息，並將在年內繼續尋找合適的獨特機會來進行這些不同的購買。

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，你之前提到過數據中心資本支出（CapEx）有望在2030年達到$30億至$4萬億，這意味着增長率可能會加速，你也給出了至少下一季度的相關指引。我的問題是，推動這一拐點的一些關鍵應用領域是什麼？是實體AI、代理型系統還是其他？你是否仍然看好這一$30億到$4萬億範圍內的前景？

Jen-Hsun Huang

好的。讓我們回顧一下，並通過幾種不同方式來推理這個問題。首先是從第一性原理來看，未來軟件的開發方式將由AI驅動並基於代幣（token）。我認爲大家都在談論代幣經濟（tokenomics），談及數據中心生成代幣，推理也是圍繞生成代幣展開，我們同樣在生成代幣。剛才我們還討論了英偉達NVLink 72如何使我們每單位能耗的代幣生成性能比上一代提升了50倍。可以說，代幣生成幾乎是一切未來軟件及計算的核心。然而，如果我們回看過去的計算需求，過去軟件所需的計算量只是未來所需的一小部分。AI已經到來，它不會退縮，只會越來越好。所以如果你這樣思考，並假設世界每年在傳統計算上投入約$3,000億或$4,000億，而現在AI出現了，所需要的計算量是我們過去計算方式的1,000倍。計算需求大大增加，因此如果繼續相信其價值——我們稍後會談到這一點——那麼世界就會投資以生產這些代幣。因此，世界對代幣生成能力的需求遠遠超過$7,000億，我非常有信心我們會繼續生成代幣，並從現在開始持續投資計算能力。從根本上看，因爲每家公司都依賴於軟件，而所有軟件都將依賴AI，每家公司都會生產代幣，這也是爲什麼我稱其爲「AI工廠」。無論是雲數據中心公司，你擁有AI工廠來爲收入生成代幣；還是企業軟件公司，你將爲依託你工具之上的代理型系統生成代幣；又或是機器人制造商，自動駕駛汽車是第一個例子，你需要巨大的超級計算機，本質上就是AI工廠，爲汽車生成代幣使其具備AI能力，而且你還必須在汽車內安裝電腦以持續生成代幣。我們現在相當確定這就是計算的未來。那麼爲何如此確信這是計算的未來？原因在於過去我們做軟件的方式是預先錄製好的，一切都是事先捕獲的。我們預先編譯軟件，提前編寫內容，預先錄製視頻。但現在一切都實時生成。當實時生成時，可以考慮個人、情境、查詢和意圖等因素來生成這個新軟件的結果，我們稱之爲AI或代理型AI。因此，所需的計算量遠遠高於預先錄製的方式。正如計算機的計算能力遠超DVD錄像機或播放器一樣，人工智能所需的計算能力也遠超我們過去做軟件的方式。現在回到關於計算、可持續性的問題。首先是計算機科學層面，這就是計算將要採取的方式。其次從工業層面看，因爲歸根結底，所有公司最終都由軟件驅動，雲計算公司也由軟件驅動，如果新型軟件需要生成代幣且代幣可變現，那麼他們的數據中心擴建就直接驅動收入。因此，計算等於收入。我想他們都已經明白這一點，人們也越來越意識到這一點。

最後，AI爲世界帶來的好處最終必須轉化爲收入。正如我們所見，代理型AI剛剛迎來拐點，就在過去的兩三個月內。當然，行業內我們已經觀察到一段時間了，大概半年左右。但現在全世界已經開始認識到代理型AI的拐點。這些代理極其聰明，它們解決實際問題。編碼顯然已由代理型系統支持，NVIDIA的每位工程師都在使用代理型系統，例如Claude Code或OpenAI Codex，很多時候甚至同時用Cursor，或者三者兼用，具體取決於用例。但他們都有代理和共同設計夥伴、工程合作伙伴來幫助解決問題。你可以看到收入激增。以Anthropic爲例，我想他們的收入一年增長了10倍，但由於需求驚人且代幣需求巨大，他們嚴重受到算力制約。代幣生成率呈指數級增長。同樣的情況也發生在OpenAI身上，他們的需求也非常驚人。因此，他們上線的算力越多，收入增長得越快。這回到了我之前所說的話：推理即收入，在這個新時代，計算等於收入。在很多方面，這就是我們將其稱爲新工業革命的原因。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回頭。因此，只要我們相信生成代幣將是計算的未來——我相信，整個行業也普遍相信這一點——那麼我們將從現在開始擴建這一能力並持續擴展。

我們現在看到的浪潮是代理型AI的拐點，而下一個拐點則是物理AI，即將AI和代理型系統應用於物理場景，如製造業、機器人技術。因此，這是一個巨大的機遇。

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日在舊金山參加摩根士丹利TMT會議的爐邊談話。他還將於3月16日在聖何塞GTC大會上發表主題演講。我們計劃於5月20日召開業績電話會議，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

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