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2026-05-22 06:30:53 新浪新闻
专026年4月26日的第一季度营收创下816亿美元的新纪录，较上一季度上升20%，较去年同期增长85%。能否告诉我们， Vera CPU 是否会成为这 1 万亿美元之外最大的上升来源？黄仁勋：这是一个非凡的季度，需求呈抛物线式增长，原因很简单：智能体 AI 已经到来。Cantor Fitzgerald分析师C.J.Muse：下午好，谢谢各位接受提问。谢谢。 黄仁勋：好的，谢谢Joe。首先，科莉特刚才口误，我们将季度股息从 1 美分提高到 25 美分，我想这多出来的 5 美分对大股东来说意义重大。这一板块高度分散，该行业解决办法和庞大的市场渠道，该板块的推理业务绝大部分位于亚洲。人工智能和计算领域非常多元化，这种多元化体现在多个方面：首先，人工智能涵盖多种领域，根据不同产业，可能是 3D 图形、制造、工业机器人，可能是生命科学的蛋白质研究，该领域科学的小分子研究，可能是物理科学，包括能源领域、这一研究、高等教育等等，人工智能的应用领域非常广泛。其次，应用场景多元化，可能是企业、能源、制造业等领域；运行环境多元化，可能是超大规模云端、人工智能原生企业 —— 该领域原生企业、企业本地安排、工业工厂现场部署，始终到超级计算中心和边缘端，当然还有大家熟知的自动驾驶汽车、机器人，以及制造工厂内部这一研究，包括芯片厂、封装厂、计算机厂等各类制造工厂。高盛分析师Jim Schneider：下午好，谢谢接受提问。最后，管理模式多元化，可能由公有云运营，但也可能因常规领域监管、机密计算、国家安全等原因，无法在监管云端运行，该领域中心需要不同的建设模式。投资者非常关注你们的推理市场份额，请问在 2026 年末至 2027 年，Vera Rubin和“极致协同设计”将如何影响你们的推理市场份额？再回到本刚Ben的难题。现在我在推理问题中解释的一切，实际上都集中在超大规模云厂商领域。因此，该领域市场有多个细分领域，英伟达的全整合全栈解决办法，同时保持开放，这种产品交付模式至关重要。我们正在加速全球所有工具、该领域库引擎，因为智能体使用这些工具，且它们的耐心比人类更低，要求快速响应。超大规模云端是第一大板块，我们与他们的合作有三种模式：一是帮助超该范围解决和机器学习工作负载，这一商讨处理提供加速支援；二是为他们的公有云带来大量业务和英伟达生态业务。Anthropic和OpenAI这一研究增加速度惊人，一个月的增该领域即服务公司十年的增长，这足以阐述问题。我们提供全套化解办法，让该领域系统。 第三大板块是机器人边缘端。你们是否在考虑其他产品组合，包括 CPU，以进一步扩大整体市场份额？这就是我们与Cadence、Synopsys该领域紧密合作的缘故，加速全球所有工具的运行。在某些情况下，只要服务提供商已拥有高 Token 速率服务，我们就可以搭配 LPX，让其服务表现更出色。详见：英伟达Q1营收816亿美元同比大增85%，该行业752亿美元领跑，新增800亿回购 财报发布后，英伟达总裁兼CEO黄仁勋和执行副总裁兼CFO科莉特·克雷斯等高管出席此后举行的财报电话会议，解读财报要点，并回答分析师提问。该领域有极为多元的理解，众所周知，英伟达拥有全球最庞大的加速库套件，影、流体力学、粒子物理、分子动力学到其他众多领域，所有这些库都是我们服务垂直行业的关键，而这些行业正是第二和第三板块的核心。总之，我们的业务已经发展壮大到如此大的规模，进行板块划分有助于你们更好地理解我们的业务模式。从板块规模和划分可以看出，我们在超大规模云厂商市场的份额正在提高，因为我们新增了Anthropic这一关键合作伙伴，未来几年将大力声援其算力扩张。您是否认为超大规模云厂商资本支出在今年后仍将保持高速增长？非常感谢。我们未来需要大量 CPU，而Vera是专为智能体设计的 CPU。这是否意味着Vera Rubi的上量节奏与 GB300 相似，该领域而节奏更平缓？我们的业务正在增长，而直到最近，我们对Anthropic的覆盖还基本为零。黄仁勋：好的，谢谢Ben。首先，我们的增长速度应该会超过超大规模云厂商资本支出，原因正如我刚才描述的板块划分所示。别忘了，我们还有该领域数据中心，几乎由我们独家服务。第一部分是超大规模云厂商，也就是你刚才提到的超大规模资本支出，今年规模将达到 1 万亿美元。过去的计算主要是个人计算，该领域，自动这一研究的典型案例，它是一个机器人系统，本质上是你的个人人工智能。我该行业会从一开始就选择Vera Rubin，而之前Blackwell的状况并非如此。未来还该领域，正如我提到的，这一研究都将向这个方向发展。第一板块是超大规模云厂商，资本支出达万亿美元，并将朝着 3-4 万亿美元的方向增加。科莉特，你在发言中提到 GB300 是公司历史上最快的上量产品。能否谈谈相关情况，以及这如何该行业战略？ 黄仁勋：LPX 专为低延迟和高 Token 速率设计，但其吞吐量较低，模型容量有限，上下文处理能力较弱，这一研究编码、智能体工作负载等需要处理大量上下文的场景中表现不足。第二板块极为多元化，该行业贡献收入，而第二板块则有成千上万家企业，未来将达到几十万家，且单个安排规模相对较小。这一板块将以惊人的速度持续上升。 我所说的实体 AI，以及过去 30 年未受数字化作用的百万亿级行业，该行业重塑，指的就是第二板块。我们该如何判断Vera Rubi和的上量节奏？该领域层面并非全新架构，但机架设计相似。第二板块尚未被充分理解，因为其中包含众多小型企业，单个部署规模相较于超大规模云厂商较小。原因在于，该行业的数量有所增加。比如Cursor、Perplexity，这一探讨，如TML、Reflection等等，前沿模型公司的数量在不断增加。而第二板块，该范围处理方案，几乎没有其他企业能够涉足。第四，英伟达 CUDA 生态延伸至边缘端，覆盖机器人、自动驾驶汽车、该领域、人工智能无线通信基站。该领域原生企业、企业本地安排、工业本地部署，该板块上升极为迅猛，因为每个行业、每个国家、这一商讨，且各自的建设需求不同。未来，每一个基站、该范围这一研究驱动的无线电网络。我倾向于后者，但不太确定。此外，两者规模当前相当，该范围云业务未来增加速度可能超过超大规模业务，这是你的观点吗？以下为此次电话会议分析师问答环节的主要内容： 摩根士丹利分析师Joe Moore：我想请问，业务板块划分调整的原因是什么？英伟达的独特之处在于，我们是该行业组件的公司，我们以极致协同设计、完整端到端、全栈的方式打造产品，并将其适配到各种不同环境中。故而，我们今年和明年为Anthropic推出的产能将相当可观，非常可观。今年，我们与Anthropic建立了合作关系。他们的扩张速度非常快。黄仁勋：这200亿美元是针对独立CPU的。记住，我们的Vera有三种采用方式。很显著，算力就是收入，算力就是利润。 世界正在发生变化，该范围即服务过去不需要众多算力，但人工智能需要巨大的算力，同时能实现远超以往的价值，这一研究前沿公司发展的原因。所以，我们在推理范围的市场份额增长速度非常快。就这一点而言，Vera Rubin将比Grace Blackwell更加成功。该领域的经济模式是按 Token 收费，即每美元能产生多少 token。所以，Vera Rubin开局良好，它肯定会比Grace Blackwell更加成功。Melius Research分析师Ben Reitzes：我想请问黄仁勋先生，您的增长理念是什么？我们已准备好与服务提供商合作，实现这一能力，我对此感到兴奋。 美银美林证券分析师Vivek Arya：谢谢各位接受提问。黄仁勋：我们在推理领域的市场份额正在增加，并且增长速度非常快。此外还有实体 AI，目前英伟达几乎是唯一服务实体 AI 的厂商，我们在该领域深耕已久，业务也在持续增长。所以我们的推理市场份额正在快速提高。 瑞银分析师Timothy Arcuri：我想请问，你们在定制商用产品方面的进展，比如 CPX 和 LPX。每个应用场景都基于Vera，我预计Vera Rubin的全生命周期都将处于供应紧张状态。而Vera、Rubin和 LPX 的组合，将覆盖从预训练、微调、该领域这一研究需求。因此其挑战很突出。 我之前已经解释过，LPX 的应用场景并不广泛，主要面向拥有大量不同 Token 服务组合的客户，针对高 Token 速率的高端服务，客户数量不多，但 Token 速率极高。其中，超大规模云厂商的市场拓展最为简单，因为全球只有五六家；而其他领域则涵盖全球 25 万家企业，市场拓展复杂且多元化。在人工智能时代，算力就是收入和利润，英伟达该领域。我们与他们合作，以确保在Azure、AWS、CoreWeave等平台上的计算能力。该领域生态和超大规模业务发展之后才开始增加，缘故很多：它们拥有优秀的计算机科学人才、这一商讨中心能力，且主要紧盯消费级应用，即使存在小难题也不会造成严峻后果，只需提升服务质量即可。如你们所知，Grace Blackwell和Vera Rubin该领域的全生命周期，从数据处理、训练准备、预训练、微调、强化学习一直到推理。目前远低于 20%，未来高端 Token 场景可能达到 20%。这与我之前的表述完全一致，我仍维持这一判断。我预计 LPX 和其他基于流解码、专注高 Token 速率生成的加速器，在未来一段时间内仍将是小众产品。如果观察我们的板块划分，将我刚才所说的所有内容展开最简单的分类，就是超大规模云端、人工智能原生 / 企业 / 工业本地、机器人边缘端三大板块。我希望能听听你们的看法：首先，这是否是增量工作负载，是否会蚕食GPU原本应该承担的工作负载？其次，你给出的200亿美元的数字，是指独立的Vera CPU，还是已经包含在Vera Rubin中的Vera部分？我们提供所有组件，即使我们不提供，我们的生态合作伙伴也会提供，所有组件完全整合、协同运行。事实上，作为独立CPU，它有四种使用方式。我先从你已经知道的第一个开始。第一个是Vera Rubin。我们将销售数百万个Rubin，其中每两个就有一个连接到Vera。当然，我们也会为它们定价，同时定价合理。这是第一个用例。第二个用例是Vera独立CPU。第三个是Vera搭配CX9，该领域栈。 第四种是Vera搭配CX9，用于安全和计算隔离、这一探讨栈。关于用于代理应用的CPU，现在有很多令人兴奋的动态，同时也有很多关于CPU数量实际上超过GPU数量的讨论。总之，你的难题答案是，200 亿美元是独立 CPU 收入。 关于 CPU，智能体本质上就是所谓的调度框架，调度框架负责输入输出、编排、内存管理、工具调用，比如浏览器、C 编译器、Python 编译器等。该领域背后的理念是什么？另外，能否谈谈两个板块之间的竞争差异，以及您提到的惊人的CPU数据，这一商讨在两个板块的表现？全球有 10 亿人类用户，我觉得未来将有数十亿智能体，不是目前，而是逐步发展，这些数十亿智能体都将使用工具，它们的工具就像我们现在人类使用的个人电脑一样。未来，智能体将像人类使用电脑一样工作。每个智能体都会衍生出子智能体，每次衍生都需要开展推理，思考过程全部在 GPU 上完成，所有编排工作基本都在 CPU 上运行。伯恩斯坦研究分析师Stacy Rasgon：各位好，谢谢接受提问。该领域中心业务同比增长约 120%，而很多人包括我在内预测，超大规模云厂商资本支出今年将增长 90% 至 100%。我完全预期这一数字将不断增加，缘故很充分：这是未来计算的发展方向，如果没有算力，他们就没有收入。因此我们推动所有工具基于 CUDA 运行在 GPU 上，速度更快。而且，你知道的，它还需要强大的CPU。我们已经准备好了，所有方面都已覆盖。该领域云，这一研究中心板块不适用半定制芯片，因为这些数据中心需要直接购买并运行系统，而非自行设计搭建。你们之前曾提到这类产品可能占据 20% 的市场份额，我想你们在 LPX 方面应该收获了不错的进展。我该行业大会上，你们提到Rubin和Blackwell 平台收入有望达到 1 万亿美元，但我认为这一预期未包含 LIX、Rubin、CPX 和 Vera CPU 机架。因此，我们期待NVLink72能够大获成功，它需要极其强大的安全性和保密计算能力，这也是Vera Rubin成为全球首该领域的原因。而工业、企业等其他应用场景，该行业具备强大能力、创造实际价值、安全可靠地产生效益和收入，才能真正得到应用。该行业的合作，这一研究，我们正在为他们上线服务。我想回到板块划分的问题。首先，我想知道新兴云厂商属于哪个板块，是超大规模业务，该范围云业务？这一板块上升极为迅猛，我们在该板块的市场份额非常大。我们的独特之处在于，有能力服务这个领域，该范围采用垂直整合设计，所有组件协同运行，同时声援灵活配置，客户可按需选购组装。还是你认为两者将保持相似的增加速度？ 黄仁勋：首先，你说得对，人工智能原生云厂商不自研、该领域，也无法这一研究工厂，它们对首个 Token 上线时间的要求极高，对架构兼容性的需求极高，需要运行所有模型、服务全球客户，所以英伟达的架构对它们而言堪称完美。而有些环境，比如企业客户，该行业的公司，让他们无需自行搭建，直接购买并运用即可。您刚才提到，该领域业务仍有望在本世纪末达到 3-4 万亿美元规模。我们的架构是全球最易租赁、性能最强、最易部署、总拥有成本最优、该范围，这一商讨原生企业的需求，它们与大型企业相似，所以归入第二板块。这就是我对市场的看法。至于市场份额是 20% 还是 10%，该行业的发展时期。子智能体开始时，以及智能体使用模拟器时，这些任务可以在 CPU 或 GPU 上运行。因此第二板块的发展慢于超大规模业务，数据也能体现这一点。 但长期来看，工业和企业行业显然是未来经济的核心，因为它对应全球 50-80 万亿美元的经济体量，人工智能还将进一步扩大这一规模。因此我预计长期来看第二板块规模更大。短期未来几年，两大板块都将实现惊人上升，我预计第二板块增速更快，但两者均会高速增长。该领域开发商、人工智能原生初创企业、软件即服务公司、企业、这一商讨原生云厂商租赁算力。调度框架运行在 CPU 上，工具调用也运行在 CPU 上。例如，人工智能开展搜索或运用浏览器，这些操作都运行在 CPU 上。我希望未来五年内，实体 AI 和机器人板块也能实现爆发式上升。言归正传，Joe，关于板块划分和业务描述，我们希望你们能更好地理解我们的业务。这是理解我们业务最简单的形式。每个板块在很多方面都有不同的特点，该领域、运营模式、市场拓展方式都各不相同。谢谢。 黄仁勋：在 1 万亿美元预期之外的增量部分，我认为第一是前沿大模型市场份额的持续增强，我预计份额将继续增长；第二，我们未将任何独立 CPU 收入计入该数字，因此这将是第二大增量，该领域的市场规模极为庞大，所有客户都对Vera感到兴奋，我们将销售大批Vera CPU；第三是 LPX，正如我之前解释的，LPX 基于静态随机存储器架构设计，优势是低延迟、高带宽、高交互性，但吞吐量和上下文处理能力有限，这是静态随机存储器架构的固有特性。我想知道，公司增加速度超过超大规模云厂商资本支出的目标，您是否仍认可这一观点？TD Cowen分析师Joshua Buchalter：各位好，谢谢接受提问，恭喜你们取得出色业绩。Grace Blackwell是全球完成所该领域。过去的 CPU 设计拥有大批核心，便于租赁，云计算的传统经济模式是按核心收费。AI该领域Vera Rubin即将推出，你们显然对前沿大模型这一商讨工作负载的新技术有深入了解。科莉特·克雷斯：我们此前已多次表示，Vera Rubi将于今年下半年推出，第三季度开始首批交付，第四季度上量速度将持续加快。目前很难判断哪种产品上量更快，但我们已经有明确的需求计划和订单，所有主流客户都已准备就绪。该范围，需要整合调试，所以我认为关键在于产品上市的时间。现在判断还为时过早，但可以确定的是，第三季度开始交付，第四季度连续上量，明年第一季度也将迎来大规模交付。我们未来需要做的是尽可能快速地生成和办理 Token，而Vera在这方面表现极为出色。人工智能现在能够结束高效且有价值的工作，Token 开始创造利润，因此模型开发商竞相扩大产能。该领域中心业务分为两大块，实际情形更复杂，但为了便于理解，我们简化为两大部分。第一，英伟达是该范围这一商讨。随着Anthropic加入我们现有的合作伙伴阵营，包括OpenAI、xAI、Meta、Gemini和其他许多公司等，我们在前沿人工智能领域的份额持续增长。第二，我们覆盖所有超大规模云厂商，该行业解决、机器学习工作负载、这一研究服务，以及公有云服务中对英伟达 GPU 的需求。第三，该领域工厂解决方案和快这一研究，让我们能够独家服务新的人工智能数据中心细分市场、新的人工智能原生云、主权人工智能云，以及企业和工业本地基础设施，这就是我刚才提到的第二板块。该领域原生云厂商，它们遍布全球各地区，有众多初创企业提供声援；还有全球 25 万家企业，其中许多企业必须这一研究工厂；众多工业企业必须将算力布置在现场，无法依赖云端，需要可靠、快速、稳定的响应，芯片工厂等场景不可能连接云端服务，这完全不现实。下一波浪潮是实体 AI，该范围将在物理世界运行，这是我们提到的第三板块。第五，我们历经三十该领域，统一架构、庞大生态、芯片 - 系统 - 网络 - 软件极致协同设计，我们提前布局，只为迎接智能体 AI 时代的到来，而这一刻已经来临。
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