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內(nèi)容摘要：專題：英偉達(dá)第三財季營收570.06億美元 凈利潤同比增長65%英偉達(dá)今日公布了該公司的2026財年第三財季財報：營收為570.06億美元，同比增長62%，環(huán)比增長22%；凈利潤為319.10億美元，

專題：英偉達(dá)第三財季營收570.06億美元 凈利潤同比增長65%

　　英偉達(dá)今日公布了該公司的英偉營收有進(jìn)2026財年第三財季財報：營收為570.06億美元，同比增長62%，達(dá)高讀環(huán)比增長22%；凈利潤為319.10億美元，管解同比增長65%，財報長空環(huán)比增長21%；不按照美國通用會計準(zhǔn)則的步增調(diào)整后凈利潤為317.67億美元，同比增長59%，英偉營收有進(jìn)環(huán)比增長23%。達(dá)高讀（注：英偉達(dá)財年與自然年不同步，管解2025年1月底至2026年1月底為2026財年）

　　詳見：英偉達(dá)第三財季營收570.06億美元 凈利潤同比增長65%

　　財報發(fā)布后，財報長空英偉達(dá)創(chuàng)始人、步增總裁兼首席執(zhí)行官黃仁勛和執(zhí)行副總裁兼首席財務(wù)官科萊特·克雷斯等高管出席隨后召開的英偉營收有進(jìn)財報電話會議，解讀財報要點并回答分析師提問。達(dá)高讀

　　以下是管解分析是問答環(huán)節(jié)主要內(nèi)容：

　　摩根士丹利分析師Joseph Moore：管理層此前提到公司 Blackwell 與Rubin 架構(gòu)在2025至2026年與高性能計算數(shù)據(jù)中心的相關(guān)營收規(guī)模將達(dá)5000億美元，當(dāng)時稱已有1500億美元的財報長空相關(guān)產(chǎn)品交付完成。如今多個季度已經(jīng)過去，步增按規(guī)劃未來14個月左右需完成剩余3500億美元的目標(biāo)?？紤]到這段時間里市場需求或許仍未完全釋放，后續(xù)這些營收數(shù)據(jù)是否有可能進(jìn)一步增長？

　　科萊特·克雷斯：情況確實如你所說，我們正朝著5000億美元的預(yù)期目標(biāo)推進(jìn)，目前進(jìn)度符合規(guī)劃，經(jīng)過多個季度的推進(jìn)，后續(xù)仍有充足時間推進(jìn)目標(biāo)達(dá)成。到2026年底，這一數(shù)字必將增長，我確信到2026財年，我們還能滿足更多可交付的算力需求。我們本季度已交付價值500億美元的產(chǎn)品，此外還有更多潛在訂單。比如，今天我們與沙特阿拉伯達(dá)成協(xié)議，未來三年內(nèi)將額外供應(yīng)40萬至60萬塊圖形處理器（GPU）。同時，我們還新增了埃瑟爾（分布式 GPU 云計算提供商）這一合作方。因此，除了已公布的5000億美元目標(biāo)，我們的營收絕對有進(jìn)一步增長的空間。

　　Cantor Fitzgerald分析師C.J. Muse：目前市場對人工智能（AI）基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的規(guī)模、相關(guān)計劃的資金保障及投資回報率均深感擔(dān)憂。但與此同時，你們卻表示圖形處理器產(chǎn)品供不應(yīng)求、訂單全滿。而且目前業(yè)界尚未充分享受到 B300 帶來的巨大效益，更不必說剛發(fā)布的魯賓平臺和雙子座 3 號模型了，格羅克 5 號也即將推出。基于這樣的行業(yè)背景，你認(rèn)為未來 12 至 18 個月內(nèi)，算力供應(yīng)有望追上市場需求嗎？還是說供需缺口的持續(xù)時間會更長？

　　黃仁勛：眾所周知，我們在供應(yīng)鏈規(guī)劃方面做得十分到位。英偉達(dá)的供應(yīng)鏈幾乎涵蓋了全球所有相關(guān)科技企業(yè)，包括臺積電的封裝業(yè)務(wù)、存儲設(shè)備供應(yīng)商、各類原始設(shè)計制造商（ODM）等合作伙伴，都與我們配合默契，共同推進(jìn)規(guī)劃落地，為關(guān)鍵的一年做好萬全準(zhǔn)備。

　　一段時間以來，行業(yè)正經(jīng)歷三大重要轉(zhuǎn)型，這一點我此前也提及過。其一就是從通用計算向加速計算的轉(zhuǎn)型，值得注意的是，人工智能不僅包括智能體人工智能，生成式人工智能也在改變超大規(guī)模企業(yè)以往依賴中央處理器（CPU）開展工作的模式。借助生成式人工智能，超大規(guī)模企業(yè)得以將搜索、推薦系統(tǒng)等業(yè)務(wù)從CPU遷移過來，目前這一轉(zhuǎn)型仍在進(jìn)行中。無論是用于數(shù)據(jù)處理、推薦系統(tǒng)的生成式人工智能開發(fā)，還是用于智能聊天機(jī)器人研發(fā)的GPU，均可通過英偉達(dá)的產(chǎn)品提升運行效率。這些應(yīng)用場景雖各有不同但均在快速發(fā)展，且得益于人工智能模型質(zhì)量的持續(xù)提升，它們都能依托英偉達(dá)GPU順暢運行。

　　生成式人工智能的應(yīng)用場景還在不斷拓展。以代碼輔助領(lǐng)域為例，英偉達(dá)自身便大量應(yīng)用這類技術(shù)，其實行業(yè)內(nèi)眾多企業(yè)亦是如此。像Cursor編程助手、云代碼工具、開放式人工智能的代碼生成模型以及代碼托管平臺的編程助手等組合應(yīng)用，是當(dāng)前發(fā)展速度最快的應(yīng)用類型之一。如今這類工具已不僅限于軟件工程師使用，借助可視化編程技術(shù)，企業(yè)內(nèi)部的工程師、營銷人員以及供應(yīng)鏈規(guī)劃人員等都能運用。類似的應(yīng)用案例還有很多，比如醫(yī)療領(lǐng)域的OpenEvidence公司、數(shù)字視頻剪輯領(lǐng)域的Runway公司等。眾多新興初創(chuàng)企業(yè)都在積極運用生成式人工智能與智能體技術(shù)，而且人工智能的日常使用率也在持續(xù)攀升。

　　人工智能模型的訓(xùn)練工作也在穩(wěn)步推進(jìn)，我今天收到了德米斯（Demis Hassabis，Google 人工智能公司 DeepMind CEO），他表示人工智能模型的預(yù)訓(xùn)練與后續(xù)優(yōu)化工作均進(jìn)展順利，谷歌 Gemini 3 人工智能模型就充分運用了規(guī)模法則，其性能與質(zhì)量均實現(xiàn)了大幅飛躍，行業(yè)正同時迎來多重增長爆發(fā)點。我們不妨回歸核心邏輯，觀察這幾大行業(yè)變革趨勢，那就是通用計算向加速計算轉(zhuǎn)型、生成式人工智能崛起、人工智能逐步替代傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)，再加上智能體人工智能這一全新領(lǐng)域的出現(xiàn)。種種變革疊加之下，算力供需平衡的實現(xiàn)還需要一定時間。

　　美銀美林分析師Vivek Arya：我想了解，在公司5000億美元的目標(biāo)規(guī)模中，你們提出的每吉瓦數(shù)據(jù)中心所做的資本支出是基于什么假設(shè)？我們聽到的行業(yè)數(shù)據(jù)差異較大，最低每吉瓦對應(yīng)250億美元相關(guān)產(chǎn)品價值，最高則達(dá)到300億至400億美元。想明確你們在制定5000億美元目標(biāo)時，對每吉瓦的電力消耗及對應(yīng)美元價值是如何假設(shè)的？另外，黃仁勛之前提到2030年數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模將達(dá)到3萬億至4萬億美元。你認(rèn)為其中多少需要供應(yīng)商融資支持，又有多少來自大型客戶、政府或企業(yè)的現(xiàn)金流？

　　黃仁勛：公司的各個芯片架構(gòu)，從Ampere到Hopper，到Blackwell、再到Rubin，每一代產(chǎn)品都在推動數(shù)據(jù)中心相關(guān)價值增長。Hopper系列每吉瓦對應(yīng)的產(chǎn)品價值約為200多億至250億美元；Blackwell系列，尤其是Grace Blackwell，大約在300億美元左右上下浮動；Rubin系列則可能更高。每一代產(chǎn)品的性能都實現(xiàn)了數(shù)倍提升，因此客戶的總擁有成本（TCO）也隨之?dāng)?shù)倍優(yōu)化。關(guān)鍵在于，數(shù)據(jù)中心的電力上限通常為1吉瓦，所以每瓦性能，也就是架構(gòu)的能效至關(guān)重要，這一點無法靠蠻力實現(xiàn)。1吉瓦的電力限制下，每瓦性能直接決定了最終的營收，這也是選擇合適架構(gòu)的核心意義所在。如今，全球沒有任何資源可供浪費。因此我們在整個技術(shù)棧中推行“協(xié)同設(shè)計”理念，這一理念覆蓋框架與模型、數(shù)據(jù)中心整體，甚至對供應(yīng)鏈和生態(tài)系統(tǒng)中的電力與冷卻系統(tǒng)進(jìn)行全面優(yōu)化。所以每一代產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)和交付價值都會提升，最重要的是，每一代產(chǎn)品的能效都將實現(xiàn)質(zhì)的飛躍。

　　關(guān)于客戶新增的資金來源，這取決于他們自身。我們認(rèn)為未來增長空間廣闊，且當(dāng)前市場焦點多集中在超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心提供商上，投資英偉達(dá)GPU不僅能提升其通用計算的規(guī)模、速度并降低成本，這一點至關(guān)重要，因為摩爾定律的演進(jìn)已大幅放緩。摩爾定律的核心是降低成本，實現(xiàn)計算成本的長期通縮，但如今這一趨勢減弱，因此超大規(guī)模企業(yè)需要新的方式來持續(xù)控制成本，而英偉達(dá)GPU計算正是最佳選擇。

　　其次，英偉達(dá)還能提升他們現(xiàn)有業(yè)務(wù)模式的營收。推薦系統(tǒng)是全球超大規(guī)模企業(yè)的核心驅(qū)動力，無論是短視頻推送、圖書推薦、購物車商品推薦，還是廣告、新聞推薦，本質(zhì)上都依賴推薦系統(tǒng)?；ヂ?lián)網(wǎng)上有萬億級別的內(nèi)容，若沒有精密的推薦系統(tǒng)，企業(yè)根本無法在小小的屏幕上為用戶精準(zhǔn)推送內(nèi)容，而現(xiàn)在，推薦系統(tǒng)已全面轉(zhuǎn)向生成式人工智能。我剛才提到的數(shù)千億美元資本支出，完全可以通過客戶的現(xiàn)金流覆蓋。在此基礎(chǔ)上，智能體人工智能將帶來全新的收入和消費需求，同時催生眾多、史上增長最快的全新應(yīng)用。一旦人們深入了解資本支出背后的深層邏輯，就能看清這三大核心驅(qū)動力。

　　最后需要強(qiáng)調(diào)的是，我們之前討論過美國的云服務(wù)提供商，但實際上每個國家都會為自身的基礎(chǔ)設(shè)施提供資金支持。全球有眾多國家和行業(yè)，其中大多數(shù)行業(yè)尚未涉足智能體人工智能，但即將入局，比如我們合作的自動駕駛企業(yè)、為工廠打造實體人工智能數(shù)字孿生體的企業(yè)，全球范圍內(nèi)新建的工廠和倉庫，以及眾多獲得融資、旨在加速藥物研發(fā)的數(shù)字生物學(xué)初創(chuàng)公司。不同行業(yè)都已開始參與其中，并將自行籌集資金。因此，不能只盯著超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心提供商來展望未來的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，而應(yīng)放眼全球、覆蓋所有行業(yè)，企業(yè)級計算領(lǐng)域?qū)⒆孕谐袚?dān)本行業(yè)的相關(guān)資金需求。

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