在稍后的财报电话会上，英伟达CEO黄仁勋和首席财务官Colette Kress反复强调，AI发展已经迎来拐点，算力需求呈爆发式增长。在这一新时代背景下，算力即营收。
在最近Anthropic一系列产品引发软件股大跌、Citrini的“AI鬼故事”加剧投资者恐慌之际，英伟达的财报表现和高管表态再次成为稳定军心的压舱石，他们强调AI需求强劲和发展前景的无限可能。
在昨日财联社发布的财报前瞻文章中，我们提出了对于英伟达财报的四大关注重点。而在今晨的财报会上，这四大重点的确成为英伟达高管和华尔街分析师们讨论的重要话题。
英伟达财报会解答四大重点疑问
首先，英伟达的数据中心业务需求过于集中的问题——这也是在问答环节分析师们反复问询的问题。
英伟达首席财务官Colette Kress承认，2026 年全球头部的五大云计算服务商和超大规模云计算企业贡献了英伟达数据中心业务超50%的营收，这不免再次加重了华尔街对英伟达数据中心需求过于集中的担忧。
不过黄仁勋在面对分析师质疑时强调，英伟达的客户类型丰富，涵盖 AI 模型研发商、平台服务商等，且全球客户的多元化程度正持续提升，这一趋势将为公司生态系统发展带来积极影响。
在被分析师们询问“如果客户资本支出停止增长怎么办”时，黄仁勋信心满满地回应，他对客户的现金流增长充满信心。
“原因很简单：智能体AI已迎来发展拐点，其实用性在全球企业中得到广泛验证，由此带来的算力需求呈爆发式增长。在AI的新时代，算力即营收——只要算力增长，就能带来营收的增长。”
另一个关键重点是其英伟达顶级的Blackwell和Rubin的持续产能爬坡情况。黄仁勋在财报会上透露，目前各大云计算服务商、超大规模云计算企业、AI 模型研发商和企业客户部署的 Blackwell 架构基础设施，算力已达 90 亿瓦，且处于满负荷运行状态。
而对于Rubin，本周早些时候，英伟达已向客户交付首批 Vera Rubin 样品，量产计划将于2026年下半年如期推进。虽然目前还无法确定Vera Rubin在今年下半年早期的爬坡能占多少比例，但毫无疑问，市场的需求和兴趣非常强烈。
第三个重点是近期存储芯片短缺和电源供应短缺可能给英伟达带来的发展瓶颈。
英伟达首席财务官Colette Kress提到：“所有数据中心均面临电力约束，基于这一现状及实现 AI 工厂营收最大化的需求，客户正根据每瓦性能表现作出关键的架构决策。”
黄仁勋还特别强调，公司上一季度的库存环比增长 8%，以此暗示公司不会过多受到内存短缺的影响，“我们已战略性储备库存、锁定产能，以满足未来多个季度的市场需求。”
在问答环节提到内存短缺问题时表示：“尽管我们非常希望能有更多的供应，但我们确实认为在接下来的几个季度里，供应将会非常紧张。”
最后，是受到密切关注的毛利率问题。英伟达首席财务官Colette Kress提到，随着Blackwell产品产能提升，公司非GAAP毛利率环比升至 75.2%。她还强调，推动公司毛利率提升的核心关键，是为客户持续打造跨代际的技术领先优势，这是唯一且最重要的因素。
另外，有趣的是，还有分析师提到了近期大热的“太空数据中心”话题。黄仁勋认为，目前，太空数据中心的经济效益较差，但未来将持续改善。太空数据中心的技术方案与地球存在显著差异，但目前已有多种技术路线在竞争落地。未来，AI在太空领域将拥有极具前景的应用场景。
英伟达 Q4 财报电话会议记录（部分内容有删减）
日期：2026 年 2 月 25 日（周三）美国东部时间下午 5 点
参会人员：
总裁兼首席执行官 ——黄仁勋（Jensen Huang）
执行副总裁兼首席财务官 ——Colette Kress
投资者关系副总裁 ——Toshiya Hari
Toshiya Hari：各位下午好，欢迎参加英伟达公司 2026 财年第四季度财报电话会议。今天与我一同参会的，是英伟达总裁兼首席执行官黄仁勋，以及执行副总裁兼首席财务官Colette Kress。接下来，有请 Colette 发言。
Colette Kress：谢谢 Toshiya。本季度，公司再创佳绩，营收、营业利润和自由现金流均创历史新高。总营收达 680 亿美元，同比增长 73%，增速较 Q3 进一步加快；环比营收同样创纪录，数据中心业务新增营收 110 亿美元，客户群体涵盖云计算服务商、超大规模云计算企业、AI 模型研发商、企业客户及主权国家，实现多元化拓展。随着推理部署与训练需求同步增长，市场对 Blackwell 架构、数据中心级极致协同设计的需求持续攀升。加速计算的转型趋势，以及 AI 向超大规模云计算现有负载的全面渗透，正持续推动公司增长。
基于更智能的多模态模型构建的智能体 AI 和实体 AI 应用，已开始成为公司财务业绩的增长动力。
全年来看，数据中心业务营收达 1940 亿美元，同比增长 68%。自 2023 财年 ChatGPT 推出以来，公司数据中心业务规模已增长近 13 倍。展望未来，我们预计 2026 日历年公司营收将实现环比持续增长，超过我们去年公布的 5000 亿美元Blackwell 和Rubin平台营收目标。我们已通过库存储备和采购承诺做好准备，以满足未来市场需求，包括2027日历年的产品出货。所有数据中心均面临电力约束，基于这一现状及实现 AI 工厂营收最大化的需求，客户正根据每瓦性能表现作出关键的架构决策。
SemiAnalysis 称英伟达为 “推理领域的领导者”，InferenceX 平台的最新测试结果进一步印证了我们的领先地位：与同类产品相比较，GB300 和 NVL72 芯片的每瓦性能提升高达 50 倍，每令牌成本降低 35 倍。此外，CUDA 软件的持续优化，仅用 4 个月时间，就让 GV200 和 NVL72 芯片的性能提升了 5 倍。英伟达实现了行业最低的每令牌成本，基于英伟达技术的数据中心能创造最高的营收。以公司的规模，我们的创新速度在行业内无可匹敌。
年度研发预算即将达到 200 亿美元，同时我们具备跨芯片、系统、算法和软件的计算与网络极致协同设计能力，凭借这些优势，我们计划在每一代产品中实现每瓦性能的跨越式提升，长期巩固行业领先地位。
第四季度，数据中心业务营收 620 亿美元，同比增长 75%、环比增长 22%，增长主要得益于 Blackwell 和 Blackwell Ultra 产品的产能持续释放。英伟达基础设施的市场需求居高不下，即便是 Hopper 架构产品，甚至是推出已有 6 年的 Ampere 架构产品，在云计算领域均已售罄。
距离 Grace Blackwell GB200 NVL72 系统发布已近一年，目前各大云计算服务商、超大规模云计算企业、AI 模型研发商和企业客户部署的 Blackwell 架构基础设施，算力已达 90 亿瓦，且处于满负荷运行状态。网络业务作为公司数据中心级基础设施的核心板块，本季度表现亮眼，营收达 110 亿美元，同比增长超 3.5 倍。
得益于 Grace Blackwell 系统占本季度数据中心业务营收约三分之二，公司纵向扩展和横向扩展技术的市场需求均创历史新高，环比均实现两位数增长。NVLink 纵向扩展架构彻底革新了计算模式，彰显了超算全芯片及全栈式极致协同设计的强大实力。第四季度，我们宣布将为 AWS 提供 NVLink 技术，实现与其中定制芯片的集成。Spectrum X 以太网纵向及跨域扩展网络的市场热度持续攀升，客户正推进分布式数据中心向一体化千兆级 AI 工厂的整合。
全年来看，网络业务营收突破 310 亿美元，较 2021 财年（公司收购 Mellanox 的年份）增长超 10 倍。
公司的需求结构呈现广泛、多元的特点，且已突破聊天机器人单一应用场景。
首先，AI 领域正迎来从传统机器学习到生成式 AI 的根本性平台转型。超大规模云计算企业将海量传统负载升级为生成式 AI（包括搜索、广告生成、内容推荐系统）后，实现了显著的投资回报，这一成果正推动我们的核心客户加快资本支出。例如，Meta 凭借 GEM 模型的升级，实现 Facebook 广告点击量提升 3.5 倍、Instagram 转化量提升超 1%，直接带动营收大幅增长。基于英伟达的基础设施，Meta Superintelligence Labs 可完成前沿智能体 AI 系统的训练和部署。目前，前沿智能体 AI 系统已迎来发展拐点。
Claude Code、Claude Cowork 和 OpenAI Codex 已具备实用级智能，市场采用率激增，令牌商业化实现盈利，推动企业迫切扩大算力规模。算力直接决定 AI 的智能水平和企业营收增长。
分析师预计，2026 年头部五大云计算服务商和超大规模云计算企业的资本支出较年初增长近 1200 亿美元，即将达到 7000 亿美元 —— 这些企业贡献了公司数据中心业务超 50% 的营收。我们仍认为，传统数据中心负载向 GPU 加速计算的转型，以及 AI 对现有超大规模云计算负载的赋能，将在长期为公司贡献约一半的增长机遇。如同电力和互联网，每个国家都将打造并运营本土的 AI 基础设施。
2026 财年，公司主权 AI 业务营收同比增长超两倍，突破 300 亿美元，收入主要来自加拿大、法国、荷兰、新加坡和英国的客户。长期来看，我们预计随着各国根据 GDP 规模投入 AI 建设，主权 AI 业务的增长速度将至少与 AI 基础设施市场持平。
尽管美国政府批准了少量面向中国客户的 H200 产品出口，但公司尚未产生相关营收，未来该产品能否继续进口至中国仍未可知。
中国本土竞争对手近期完成首次公开募股，实力不断提升，或对全球 AI 行业格局造成长期冲击。为巩固在 AI 计算领域的领先地位，美国需吸引全球所有开发者，成为包括中国企业在内的所有商业机构的首选平台。我们将继续与美中两国政府沟通，倡导美国保持全球市场的竞争优势。
上月的国际消费电子展上，我们正式发布 Rubin 平台，该平台包含 6 款全新芯片：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 交换机、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU 和 Spectrum-6 以太网交换机。与 Blackwell 平台相比，Rubin 平台训练 MoE 模型所需的 GPU 数量可减少 75%，推理令牌成本可降低 90%。本周早些时候，我们已向客户交付首批 Vera Rubin 样品，量产计划将于 2026 年下半年如期推进。基于模块化、无电缆托盘设计，Rubin 平台在韧性和可维护性上较 Blackwell 平台实现提升。我们预计，所有云计算模型研发商都将部署 Vera Rubin 平台。
接下来介绍游戏业务。本季度游戏业务营收 37 亿美元，同比增长 47%，增长得益于 Blackwell 的需求提升及供应链改善。GeForce RTX 是游戏玩家、创作者和开发者的首选平台。第四季度，我们推出了多项新技术和升级功能，包括 DLSS 4.5—— 该技术借助 AI 实现游戏视觉效果的全新突破，同时让主流 AI PC 框架的大语言模型推理速度提升 35%。展望未来，尽管终端市场需求旺盛、渠道库存处于健康水平，但供应限制将成为 Q1 及后续游戏业务发展的不利因素。
专业可视化业务营收首次突破 10 亿美元，达 13 亿美元，同比增长 159%、环比增长 74%。本季度，我们推出搭载 72GB 高速内存的 RTX Pro 5000 Blackwell 工作站，专为运行大语言模型和智能体工作流的 AI 开发者打造。汽车业务营收 6.04 亿美元，同比增长 6%，增长源于自动驾驶解决方案的强劲市场需求。国际消费电子展上，我们发布了全球首个开放式推理、视觉、语言、动作模型组合 ——Alpamayo，同时推出配套的仿真蓝图和数据集，助力实现车辆的自主决策能力。首款搭载 Alpamayo 模型、基于英伟达 Drive 平台打造的梅赛德斯 - 奔驰 CLA 车型，即将正式上路。
实体 AI 已落地应用，2026 财年为公司新增营收超 60 亿美元。自动驾驶出租车的运营里程呈指数级增长，Waymo、特斯拉、Uber、文远知行、Zoox 等企业的商业车队已投入运营；预计 2025 年全球自动驾驶出租车数量将从数千辆，增长至未来十年的数百万辆，该市场有望创造数千亿美元的营收。这一市场扩张将带来算力需求的爆发式增长，目前各大整车制造商和服务提供商均基于英伟达平台开展研发。
我们正通过全新的 NVIDIA Cosmos 和 Isaac GR00T 开源模型及框架，推动机器人技术研发；Boston Dynamics、Caterpillar、FANUC Robotics、LG Electronics、Neurorobotics 等头部企业的英伟达赋能机器人和自主设备已投入应用。为加速实体 AI 在工业领域的落地，我们还宣布与 Dassault Systèmes、Siemens、Synopsys 深化合作，将英伟达 AI 基础设施、Omniverse 数字孪生、世界模型和 CUDA-X 库，带给全球数百万从事工业研发、设计和工程的专业人士。
接下来介绍利润表的其他项目。本季度，公司 GAAP 毛利率达 75%；随着 Blackwell 产品产能提升，非 GAAP 毛利率环比升至 75.2%。受新产品推出及计算、基础设施成本增加影响，GAAP 营业费用环比增长 16%，非 GAAP 营业费用环比增长 21%。第四季度非 GAAP 有效税率为 15.4%，低于预期，主要得益于一次性税务优惠。
公司库存环比增长 8%，同时大幅增加采购承诺 —— 我们已战略性储备库存、锁定产能，以满足未来多个季度的市场需求。本次采购承诺的周期较以往更长，体现了我们对未来市场需求的明确判断。尽管先进架构产品的供应紧张局面将持续，但凭借规模优势、完善的供应链和长期的合作伙伴关系，我们有信心把握未来的增长机遇。
第四季度，公司实现自由现金流 350 亿美元，2026 财年累计自由现金流 970 亿美元。本财年，我们通过股票回购和股息向股东返还 410 亿美元，占全年自由现金流的 43%。我们将继续投资技术研发和生态系统建设，培育市场发展，推动长期增长，最终为股东带来超越市场和同行的投资回报。
重要的是，我们将继续通过战略、审慎的流程开展投资，同时坚守向股东返还资本的承诺。
接下来介绍 2027 财年第一季度业绩展望。从本季度开始，我们将把基于股票的薪酬支出纳入非 GAAP 业绩核算。基于股票的薪酬是公司吸引和保留顶尖人才的核心薪酬体系组成部分。首先介绍营收：预计总营收 780 亿美元（±2%），增长主要来自数据中心业务。与上一季度一致，我们在业绩展望中未纳入任何来自中国区的数据中心计算业务营收。GAAP 毛利率预计为 74.9%（±50 个基点），非 GAAP 毛利率预计为 75%（±50 个基点）。全年来看，我们预计毛利率将维持在 75% 左右。
关于 Vera Rubin 平台的转型进展，我们将及时向市场更新。GAAP 营业费用预计约 77 亿美元，非 GAAP 营业费用预计约 75 亿美元，其中包含 19 亿美元基于股票的薪酬支出。2027 财年，剔除一次性项目和税务环境的重大变化，公司 GAAP 和非 GAAP 有效税率预计在 7% 至 19% 之间。接下来，有请黄仁勋发言。
黄仁勋：本季度，我们显著深化并扩大了与领先的前沿模型制造商的合作伙伴关系。近期，我们见证了 OpenAI GPT-5.3 Codex 的发布，该平台基于 Grace Blackwell 和 NVLink 72 系统完成训练和推理。GPT-5.3 Codex 可处理涉及研究、工具使用和复杂执行的长期任务，目前已在英伟达内部广泛部署，深受工程师认可。我们正与 OpenAI 推进合作协议的签订，目前已接近达成。我们为与 OpenAI 的长期合作感到振奋 —— 这是一家具有划时代意义的企业，我们从其创立之初便开始合作。
Meta Superintelligence Labs 的扩张速度迅猛。上周，我们宣布 Meta 将部署数百万颗 Blackwell 和 Rubin GPU、英伟达 CPU 及 Spectrum X 以太网，用于 AI 训练和推理。本季度，我们宣布与 Anthropic 建立合作关系，并向其投资 100 亿美元。Anthropic 将基于 Grace Blackwell 和 Vera Rubin 系统开展训练和推理工作。该公司的 Claude Cowork 智能体平台具有革命性意义，推动企业 AI 采用率迎来爆发式增长。
Claude Cowork 和 OpenAI 平台的算力需求激增，智能体 AI 的 “ChatGPT 时刻” 已经到来。英伟达与 Anthropic、Meta、OpenAI、xAI 等企业建立了广泛的合作，产品覆盖所有云计算平台；我们既能从头构建全栈式 AI 基础设施，也能为云计算平台提供技术支持，这一独特优势让我们能在训练、推理、AI 工厂扩展等各个阶段，与前沿模型研发商展开合作。
最后，我们近期与 Groq 达成非授权合作协议，获得其低延迟推理技术，同时吸纳了一支顶尖的工程师团队加入英伟达。如同收购 Mellanox 一样，我们将融合Groq 的创新技术，升级英伟达的架构，推动 AI 基础设施的性能和价值迈上新台阶。更多细节，敬请关注下月的 GTC。接下来，交还给 Toshiya。
Toshiya Hari：现在进入问答环节，操作员请接入提问。
Sarah（操作员）：提醒各位，如需提问，请在电话键盘上按星号键加数字 1。第一个问题来自美国银行证券的 Vivek Arya。
Vivek Arya：感谢公司接受提问。您提到公司对 2027 日历年的增长拥有明确的判断，采购承诺也印证了这份信心。但 Jensen，我想了解的是，头部云计算客户 2026 年的资本支出即将达到 7000 亿美元，许多投资者担心这一规模在明年难以继续增长，且部分客户的现金流创造能力正有所承压。我们知道公司对自身的发展蓝图、采购承诺等充满信心，但您对客户持续扩大资本支出的能力有多大信心？如果客户资本支出停止增长，英伟达能否在现有规模下实现自身增长？谢谢。
黄仁勋：我对客户的现金流增长充满信心，原因很简单：智能体 AI 已迎来发展拐点，其实用性在全球企业中得到广泛验证，由此带来的算力需求呈爆发式增长。
在 AI 的新时代，算力即营收 —— 没有算力，就无法生成令牌；没有令牌，企业营收就无从增长。所以在这个全新的 AI 时代，算力直接决定营收。目前，市场上已有约 3000 亿至 4000 亿美元的可用资金，这一规模十分可观。现在这已经转向了AI。而在AI领域，为了生成Token，你需要计算能力，这直接转化为增长，直接转化为收入。
Sarah（操作员）： 您的下一个问题来自摩根士丹利的Joseph Moore。您的线路已接通。
Joseph Moore：太棒了，谢谢。祝贺你们取得的业绩。 你谈到了你们对Anthropic以及潜在的对OpenAI核心进行的一些战略投资，同时你们也有英特尔、诺基亚、新思科技等合作伙伴，显然你们处于一切的中心。你能谈谈这些投资的作用吗？你如何看待资产负债表作为一种工具，以此来扩大英伟达在生态系统中的地位并参与到这种增长中去？
黄仁勋：关于对 OpenAI 等企业的战略投资，核心是围绕模型展开合作，同时依托英伟达平台实现协同发展。我们的产品覆盖所有云计算平台、所有数据中心，遍及全球各地；边缘计算领域及数十家 AI 原生企业，均基于英伟达的 AI 生态系统构建。无论是语言 AI、实体 AI 还是 AI 物理领域，所有生态系统的构建都离不开英伟达的技术支持。我们正全栈布局，加大对生态系统的投资。如今的算力布局较以往更为完善，覆盖了 AI 的各个环节，从模型研发到深度应用均有涉及。
正如我之前所说，算力规模的持续扩大是关键 ——GPU、计算节点的数量不断增加，带来的算力提升十分显著。我们的机柜设计极具优势，能实现算力的高效整合。同时，我们也重视轻量级算力解决方案的研发，部分客户希望将以太网与 AI 深度融合，而这正是我们的核心优势，Spectrum X 平台的性能表现就是最好的证明。打造价值百亿美元的 AI 工厂，离不开英伟达的网络业务技术支持，波士顿接口技术便是核心之一。任何接口的转换，都会带来延迟增加和不必要的能耗，因此我们在设计中尽量减少接口转换 —— 我们并非排斥虚拟化技术，实际上已在产品中应用，但会合理控制其使用。
Grace Blackwell 架构和 Rubin 架构采用了双层极致低延迟设计，大幅优化了架构布局，形成了对竞争对手的领先优势。我们的软件优势同样显著，软件与架构的深度融合，让两者的边界难以区分 —— 正是因为架构的卓越性能，才造就了软件的高效运行。CUDA 的效率和每浮点运算每秒的每瓦性能，在行业内无可匹敌；后续每一代 GPU 架构，都将受益于这一平台，从而延长产品的使用周期，提升创新的灵活性和速度，最终为客户带来更优的性能体验。
我们与 Groq 的合作成果将在 GTC 上公布 —— 核心是融合Groq 的技术，将其作为加速器，升级英伟达的架构，就像收购 Mellanox 后，我们融合其技术实现了架构的升级一样。