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1 、起手看牌

日前
，英伟达(NVDA.US)召开了FY26Q1业绩会。英伟达第一财季整体营收同比增长69%，达到440亿美元 。得益于增强现实工作负载向推理环节的快速转移以及AI工厂建设带来的显著收入增长 ，公司数据中心业务收入390亿美元
，同比增长73%。

关于?H20，英伟达在第一季度确认了46亿美元的 H20 收入 ，但有25亿美元的出货未能完成
。未来
，公司还有部分订单将无法兑现，这一点已反映在计提的?45?亿美元减值中。

英伟达表示 ，展望第二季度
，预计总收入为450?亿美元，波动区间为正负2% ，并预计各业务平台将实现温和的环比增长 。公司提到
，二季度的指引考虑到了H20出口限制的影响，预计当季H20的收入将减少80亿美元
。

关于中国市场的影响 ，英伟达指，在出口管制方面
，中国是全球最大的 AI 市场之一，也是通往全球成功的跳板。全球一半的AI研究人员都在中国 ，赢得中国的平台就有望引领全球 。将中国芯片制造商与美国竞争隔绝
，只会增强它们的国际竞争力，却削弱了美国的地位
。

QA

【Q】你们至少已经谈了大约一年的关于推理模型推理规模化的问题 ，我们也从你们的客户那里听到了相同反馈。你们能够满足这部分需求的规模大概有多大?能否大致说明一下你们的推理业务有多重要?以及未来我们是否需要全面部署 NVL72 机架级解决方案来进行推理?

我们希望满足所有需求
，我认为我们正在朝着满足大部分需求的方向前进 。Grace Blackwell NVL72 是目前推理 AI 的理想引擎——可以说是理想的“思考机器 ”
。其原因有几点。首先，推理所需处理的 token 数量是一次性问答的 100 倍甚至 1,000 倍 。它本质上是在进行自我思考 ，将问题分解为一个个步骤
，可能会为一个答案规划多条路径
。推理过程中，它可以调用工具、阅读 PDF
、浏览网页、观看视频 ，然后生成最终结果或答案。思考的时间越长
，答案越好 、越智能 。而我们之所以设计 Grace Blackwell，以在推理性能上实现如此大幅度提升 ，正是为了让你能够做所有这些操作，同时仍能尽可能快速地获得响应。与 Hopper 相比
，Grace Blackwell 的速度和吞吐量提升了约 40 倍
。因此，这将在降低成本的同时大幅提升响应质量 ，并保持卓越的服务水平。这就是 Grace Blackwell NVL72 设计的根本原因和核心动力 。当然
，为了实现这一点，我们必须从头重新设计整个超级计算机的构建方式
。但现在我们已进入全面量产阶段 ，前景令人振奋
，极其令人期待。

【Q】关于中国市场的影响，之前提到大约有 150?亿美元的冲击 。而你们在第二季度已经确认了 80?亿美元的 H20 收入损失
。那么在接下来的几个季度里 ，还会有剩余的压力吗?关于这部分损失
，我们应该如何在模型中进行假设和分摊?在 GTC 大会时，你曾勾勒出未来几年 AI 领域支出几乎达到 1?万亿美元的路径。请问我们目前处于这个规模化部署的哪一阶段?你认为无论是云服务提供商
、主权云、企业数据中心 ，还是整个建设路径
，都将保持统一的快速扩张，还是会出现某些阶段性的“消化期”?从你与客户的对话来看 ，如何为明年的增长做出合理的建模?

关于?H20，我们在第一季度确认了?46?亿美元的 H20 收入
，但有?25?亿美元的出货未能完成 。因此，第一季度的 H20 总收入本应达?70?亿美元
。展望第二季度 ，我们在中国数据中心的收入将显著下降。我们也已披露了第二季度原计划的 H20 订单金额
，为?80?亿美元 。未来，我们还有部分订单将无法兑现 ，这一点已反映在我们计提的?45?亿美元减值中
。该减值主要针对库存和采购承诺
，采购承诺的金额即基于我们收到的订单预期。更重要的是，我们评估未来无法覆盖的市场规模接近?500?亿美元 ，因为目前我们没有可供中国市场使用的产品 。

AI 承载着多重含义AI 是一项将颠覆各行各业的非凡技术——从软件开发方式
，到医疗保健 、金融服务
、零售，再到交通、制造业 ，它将改变一切
，而我们才刚刚开始。

但也可以这样思考：我们在哪些场景需要“智能
”?在哪些场景需要数字化的智能?答案是，每个国家的每个行业都需要
。而正因为如此 ，我们也认识到，AI 本身就是一种基础设施——它需要“工厂”来交付技术
，而这些“工厂 ”生产的是 token。

正如我所提到的，这些 token 对每一个国家 、每一个行业都至关重要 。因此 ，从这个角度看
，我们才刚刚进入 AI 采用的初级阶段
。如今，我们已经达成了一个非凡的里程碑：AI 具备了“推理
”能力——也就是人们常说的inference time scaling。这标志着我们已进入一个时代 ，在此时代中
，推理将成为计算工作负载的重要组成部分 。

总而言之，AI 将成为一种全新的基础设施 ，我们正在云端构建它
。美国无疑是起步最早
、最成熟的市场
，也是我们最大的市场和部署基数，我们将继续看到这一趋势。但不仅如此 ，AI 还将进入企业内部部署领域
，因为大量数据仍保留在本地，访问控制尤为重要 。

实际上 ，要将每家公司的所有数据都迁移到云端是非常困难的
。因此，我们将把 AI 推向企业内部部署。我们发布了几款非常令人兴奋的新产品：面向企业的 RTX Pro Enterprise AI 服务器
，可运行所有企业级 AI 工作负载;以及面向希望在本地开发的开发者的 DGX?Spark 和 DGX?Station 。

企业级 AI 正在起飞
。对于电信运营商而言，未来的大量电信基础设施将实现软件定义 ，并构建在 AI 之上。6G 将基于 AI 构建
，而这些基础设施需要被大规模部署 。我们还处于非常非常初期的阶段。

今天所有制造业工厂都会配备一个 AI 工厂
。AI 工厂不仅负责为自身运行和优化 AI，也会为工厂生产的产品及其使用场景提供 AI 支撑。很显然 ，每家汽车公司都会拥有 AI 工厂 。不久之后
，也会涌现出大量机器人厂商，这些公司也会构建 AI 来驱动机器人
。总之 ，我们正处于这一切部署的开端。

【Q】过去一个月里
，已有许多大型 GPU 集群投资公告——您提到了沙特阿拉伯、阿联酋，还有我们从 Oracle 和 xAI 听到的一些动向 。是否还有其他同等规模和影响力的项目尚未披露?更重要的是 ，这些订单目前如何影响 Blackwell 的交付周期?截至今天
，2025 年已经过半，对未来交付的可见度如何?

实际上 ，与我上次在 GTC 会议上谈及订单时相比，今天我们收到的订单更多
。不过
，我们也在扩充供应链并大力建设产能，团队干得非常出色。我们正在美国本土建立这些产能 ，并将在未来数年持续保持供应链的高强度运转 。至于后续的投资公告
，下周我将在欧洲各地走访——几乎每个国家都需要建设 AI 基础设施，数以百计的 AI 工厂正在规划之中
。正如 Colette 在发言中提到的 ，目前已有大约 100 座 AI 工厂在建
，而还有很多尚未公布。我想强调的是，要理解这一点 ，其实很简单：类似电力这样的基础设施曾影响所有行业
，互联网作为信息基础设施也改变了整个社会 。智能同样具备如此广泛的价值，没有任何公司 、行业或国家会认为它是可有可无的——它就是关键基础设施
。我们已将“智能”数字化 ，而现在正处于这一基础设施建设的开端
，未来每个国家
、每个行业都将拥有并使用它。这种基础设施与众不同之处在于它需要“工厂 ”来生产智能，就像能源基础设施需要发电厂一样 。我们需要工厂来制造这些智能 ，而智能本身也在不断进化。前些年我们在“推理 AI
”方面取得了巨大突破，现在出现了能够推理的 Agent、使用多种工具的超级 Agent
，甚至彼此协作解决问题的 Agent 群集
。相比于一次性问答的聊天机器人，这些 Agent 对计算资源的需求要高出数百倍乃至数千倍。因此 ，我们仍处在基础设施建设的早期阶段
，未来还将有更多类似规模的重大公告 。

【Q】关于第二季度的 H20 损失指引 80 亿美元，似乎比大多数人预期的要高出约 30 亿美元
。这也就意味着 ，要达成 450?亿美元的整体营收目标
，除中国市场外的其他业务需要比预期好大约 20–30 亿美元。这样的测算对你们来说是否合理?在你们看来，导致非中国业务表现超出市场预期的主要驱动因素是什么?

虽然你们习惯按季度提供指引 ，但鉴于 AI 扩散规则被撤销以及主权云等领域的势头加速
，你们以前也曾在电话会议中表示对全年环比增长更有信心 。在 AI 扩散规则解除和供应链持续扩张的背景下，你们是否对全年保持环比增长有更大的信心?

回到我们的第二季度指引及相关说明 ，如果出口管制没有发生
，我们预计第二季度会有约80亿美元的 H20 订单
。这一点是正确的，也正是我们在本季度指引中所设想的可能情况。

此外 ，我们也提到了 Blackwell 在众多客户中的快速增长，以及为了满足客户需求我们持续扩充的供应 。将这些因素综合起来
，就形成了我们目前给出的指引
。

我会说，与年初 、与 GTC 会议时相比 ，有四个令人惊喜的积极变化：推理型 AI 的需求出现阶跃式增长
，如今相当清晰地显示，AI 正在经历指数级增长 ，而推理型 AI 真正突破了之前的瓶颈。人们对“幻觉”问题或其解决实际问题能力的担忧正在消除
，越来越多的人认识到智能体 AI 和推理型 AI 的惊人效能 。AI 扩散规则被撤销
。撤销 AI 扩散规则的时机几乎正赶上全球各国意识到 AI 不仅是一项重要的技术，更是一种基础设施——像电力和互联网一样 ，需要大规模部署来支撑产业、初创公司和社会。特朗普总统希望美国领先全球
，并让世界建立在美国的技术栈之上，而非其他替代方案 ，这为我们开辟了新的机遇 。企业级 AI 智能体(Agents)已开始落地。与以往的生成式 AI 相比
，智能体 AI 是颠覆性的
。它们能理解模糊或隐含指令
、解决问题、调用工具 、具备记忆能力等，显示出强大的实用价值。我们花了数年时间 ，才打造出能够整合并运行企业级 AI 和 IT 架构的计算平台，而这正是我们在 Computex 上推出的 RTX?Pro Enterprise AI 服务器所专注的 。企业 AI 已具备起飞条件
。从软硬件到部署的端到端解决方案已经成熟
，能够满足企业对智能化自动化的需求。这意味着企业 AI 正在迅速进入应用爆发期 。总的来说，这些积极因素让我们对未来的增长充满信心
。

此外 ，几乎所有主要的 IT 公司都已加入我们的阵营
，这令我非常兴奋。计算只是其中的一环，企业 IT 实际上有三大支柱：计算
、存储和网络 。而我们现在终于将这三者整合在一起 ，并准备推向市场
。最后
，还有工业 AI。请记住，世界格局重塑的一大体现就是各地区将制造业迁回本土 ，随处建设工厂 。除了 AI 工厂外
，全球还在建设新的电子制造厂和芯片制造厂
。所有这些新工厂都正处于一个极其有利的时机：Omniverse、AI 以及我们在机器人领域的各项成果正在不断涌现。因此，这第四大支柱——工业 AI——非常关键 。每个工厂都将配备一个 AI 工厂 ，而要构建这些物理 AI 系统
，必须进行海量数据的训练。这就带来了更多数据 、更高强度的训练
、更多 AI 模型的创建以及更多计算需求
。正是这四大驱动因素正在共同加速推进。

【Q】你们是否已获批准向中国交付一款经过修改的新 SKU?目前正在生产，但你们就是无法在第二财季出货?在旧政策下 ，你们在中国的季度出货量大约在 70–80 亿美元之间 。一旦获准再次向中国出货，是否能够恢复到类似的季度运行率?

总统有一个计划
，他有一个愿景，我信任他
。关于我们的出口管制 ，这是一系列限制
，而新一轮的限制几乎让我们无法再将 Hopper 进一步降级以供有效使用。因此，对 Hopper 来说 ，这就是走到尽头 。我们的可选方案非常有限
，所以关键在于理解这些限制，看看是否能够设计出能够继续服务中国市场的有趣产品
。目前我们还没有任何方案 ，但正在考虑并思索之中。显然
，目前的限制非常严格，我们今天也没有任何新消息可发布 。等时机成熟 ，我们会与政府沟通并进行讨论
。

【Q】我想了解一下在网络业务方面的强劲表现
，特别是贵公司的以太网解决方案在云服务提供商中的采用情况，以及您在网络附着率方面观察到的任何变化。

我们现在有三个网络平台 ，或者说可能有四个 。第一个是用于将单台计算机扩展为更大计算机的纵向扩展平台，称为 NVLink
。纵向扩展非常困难。纵向扩展难度极大
，而横向扩展相对容易 。该平台包含芯片、交换机和 NVLink 主干，结构非常复杂。但这就是我们的新平台——纵向扩展平台
。

除了 InfiniBand ，我们还有 Spectrum?X。我们一直认为
，以太网最初是为大量相互独立的流量设计的 。但在 AI 场景中，许多计算节点需要协同工作 ，AI 的流量具有极强的突发性
。延迟非常关键
，因为 AI 在“思考 ”，它希望尽快完成任务 ，并且有大量节点同时协作。因此
，我们增强了以太网，引入了极低延迟 、拥塞控制
、自适应路由等原本仅在 InfiniBand 中可用的技术 ，从而提高了这些集群中以太网的利用率——从最低约 50% 提升到最高可达 85%–90% 。

想象一下
，如果一个价值 100 亿美元的集群效率提升 40%，那就相当于创造了 40 亿美元的价值 ，实在惊人
。因此，Spectrum?X 取得了巨大成功。正如我们在业绩说明中提到的
，上季度我们又新增了两家非常重要的云服务提供商采用 Spectrum?X 。

最后一个是 Bluefield，它是我们的控制平面平台
。该平台用于存储、安全以及许多希望在多租户集群中实现隔离的场景 ，同时依然保持极高的裸机性能
，Bluefield 在这些场景中非常理想，并被广泛采用。所以 ，我们有这四个网络平台
，它们都在增长，我们的表现非常出色 ，我为团队感到非常自豪 。

这是一个强劲新增长浪潮的开端
。Grace Blackwell 已全面投产
，我们已经起跑。我们现在拥有多个重要的增长引擎 。推理 AI——一旦轻量级工作负载在创收型 AI 服务中爆发，AI 的增长速度将超过以往任何平台转型 ，包括互联网 、移动和云时代。Blackwell 的设计覆盖整个 AI 生命周期
，从训练前沿模型到大规模运行复杂推理与智能体
。

随着后训练突破
、强化学习和合成数据生成的进展，训练需求持续攀升 ，而推理正处于爆发期。推理型 AI 智能体对算力的需求大多个数量级 。我们下一代增长平台的基础已经就绪，随时可扩展
。

主权 AI 方面
，各国正像当年建设电力和互联网基础设施一样投资 AI 基础设施;企业 AI 方面，AI 必须可在本地部署并与现有 IT 集成 ，我们的 RTX PRO、DGX Spark 和 DGX Station 企业级 AI 系统已准备就绪
，可在本地或云端现代化改造 5,000 亿美元的 IT 基础设施，所有主要 IT 厂商都在与我们合作;工业 AI 方面 ，从训练到数字孪生仿真再到部署
，NVIDIA Omniverse 、Isaac 和 GR00T 正为全球下一代工厂及人形机器人系统赋能。

AI 时代已经到来 。无论是 AI 基础设施、大规模推理
、主权 AI、企业 AI 还是工业 AI，NVIDIA 都已准备就绪
。

欢迎参加 GTC Paris。我将在 6 月 11 日于 VivaTech 上发表主题演讲 ，内容涵盖量子 GPU 计算 、机器人化工厂与机器人 。

本文来源自“国金电子研究
”公众号
，智通财经编辑：蒋远华
。

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