5月20日，輝達舉行了由CEO黃仁勳與CFO Colette Kress出席的業績電話會議。會議核心敘事指向AI基礎設施正處於"人類歷史上最大規模的基礎設施擴張"處理程序中，需求正在從訓練向推理加速轉移，而輝達正憑藉Blackwell系列的系統級優勢和快速迭代的技術路線圖，在加速擴張的市場中鞏固其不可替代性。
以下是詳細綜述與深度剖析。
📊 一、核心財務資料
實際業績：全面超越市場預期
2027財年第一季度（2026年2月至4月），輝達交出了一份令市場驚豔的成績單：
- 總營收：816.2億美元，同比增長85%，環比增長20%，遠超管理層此前指引的780億美元±2%（即764.4億至795.6億美元）的上限，且顯著高於華爾街一致預期的約787億美元。
- 調整後每股收益（Non-GAAP EPS）：1.87美元，高於分析師預期的1.78-1.80美元。
- GAAP每股收益：2.39美元，較去年同期的0.76美元飆升214%。
- GAAP淨利潤：583.2億美元。
- 自由現金流：2026財年全年預計將產生約1000億美元的自由現金流-
營收增速為85%，雖較前幾個季度有所放緩，但絕對規模的擴張速度依然驚人。2027財年第一季度營收已接近2025財年全年的兩倍水平，量級躍遷之快，資本市場幾乎無法找到同體量的可比參照系。
細分業務表現：資料中心主導，多元化加速
- 資料中心業務：營收752億美元，同比增長92%，環比增長21%，佔總營收比重約92%。超大規模客戶（hyperscaler）約佔資料中心收入的一半，其餘50%來自AI雲服務商、企業客戶、主權AI項目和工業客戶——這一多元化結構表明，AI支出正在從少數幾家頭部雲廠商加速向外擴散。
- 資料中心網路業務（Networking）：營收148億美元，同比增長199%，環比增長35%。這一增速遠超GPU本身，說明輝達的AI基礎設施正從"單晶片銷售"演進為"全套系統方案（NVLink+InfiniBand+Ethernet）的整合交付"，客戶正在採購輝達的全端互連解決方案，生態繫結愈發牢固。
- 邊緣計算業務：營收64億美元，同比增長29%，環比增長10%。
- 遊戲與AI PC業務：營收約50億美元量級，受益於Blackwell架構向遊戲市場的引入。
- 汽車與機器人業務：營收同比增長72%，得益於自動駕駛與新能源汽車需求的強勁增長。
下季度業績指引：再度超預期
- 營收指引：管理層預計第二財季營收約910億美元（±2%，即891.8億至928.2億美元），顯著高於華爾街一致預期的872.9億美元。
- 毛利率指引：Non-GAAP毛利率預計約72.0%（±50個基點），低於本季度的水平，反映出產品組合的短期波動與新產能爬坡的影響。
- 關鍵假設：指引不假設任何來自中國市場的資料中心計算業務收入，這意味著實際需求比數字看起來更為強勁。
💬 二、管理層核心觀點深度解讀
（一）黃仁勳：推理時代"AI工廠"加速擴張
輝達CEO黃仁勳在財報聲明中將當前的基礎設施建設定義為"人類歷史上最大規模的基礎設施擴張"正在"以非凡的速度加速"。這一極簡卻極具衝擊力的定性判斷，成為貫穿整個會議的核心敘事錨點。
推理的時代拐點已到。黃仁勳在問答環節中明確指出，推理AI正在全面進入企業級應用，企業端正瘋狂轉向可自主執行任務的"AI智能體"-9。Grace Blackwell NVL72 AI超級電腦作為"專為推理設計的思考機器"，已在各大系統製造商和雲服務提供商中全面投入生產。
針對"推理是否需要如此大規模系統"的質疑，黃仁勳給出了量化闡釋：AI智能體的Token生成量是一次性問答的100到1000倍，因為它需要進行多路徑規劃、工具呼叫、文件閱讀等複雜操作。Grace Blackwell相比上一代Hopper架構在某些情況下速度提升了四十倍，實現顯著降本的同時大幅提高了響應質量和服務水平。
AI工廠將成為每個國家的"下一代能源基礎設施"。黃仁勳在回應分析師關於AI投資階段的問題時，提出了一個更為宏觀的定性判斷："今天每個製造產品的工廠，旁邊都將有一個AI工廠。很快每家公司都將擁有AI工廠，將成為機器人公司、本地公司，建構AI來驅動機器人"-24。CFO Colette Kress此前曾提及約100座AI工廠正在建設，後續還有大量未宣佈的項目在規劃中——美國、歐洲、中東等地的國家AI主權項目全面鋪開，使輝達面對的是全球性的結構性需求，而非單一市場的脈衝性資本開支。
CPU重回AI舞台中央，但輝達已備好Vera。黃仁勳在會議中強調了AI從訓練轉向推理後CPU重要性的回升。此前行業中CPU:GPU的配比約為1:4甚至1:8，推理時代正向1:2甚至1:1方向演進-46。而輝達並非被動接受這一趨勢——專為AI智能體及強化學習設計的Vera CPU，效率為傳統CPU的兩倍，頻寬高達1.8TB/s，是PCIe 6.0的7倍性能，已向Anthropic、OpenAI、SpaceX AI及甲骨文雲完成首批交付。
關於中國市場：黃仁勳表示，中國500億美元AI市場因出口禁令對美企關閉，但他同時承認"中國AI發展勢不可擋"。他沒有對短期出口政策鬆緊做出判斷，相關不確定性由CFO進行量化拆解。
（二）Colette Kress：量化管理"多維度的壓力測試"
CFO Colette Kress的發言承擔了兩個關鍵功能：一是以H20出口管製為切口，拆解地緣政治對業績的量化衝擊；二是在財報超預期的光環之下，向市場傳遞審慎的指引預期，主動管理過高的市場期望。
H20出口管制：超80億美元的"業績缺口"。這是本次財報中最具衝擊力的數字。2026年4月9日，美國政府出台針對H20資料中心GPU的新出口管制，未給予任何緩衝期。Kress給出了精確拆解：一季度已確認H20營收46億美元（在4月9日前完成交付）；由於新管制無法交付的收入為25億美元；計入45億美元存貨及採購承諾減值（低於此前預計的55億美元減值規模，因部分材料得以復用）；加上第二季度受影響訂單約80億美元，中國市場因出口管制導致的累計收入缺口超過80億美元。展望未來，輝達評估該市場規模接近約500億美元，但"沒有合適的產品能在中國市場提供"。這一判斷極為嚴峻——不是短期需求擾動，而是在可預見時間內高端AI晶片對中國市場的"完全關閉"。
Blackwell：史上最快的產品過渡。Kress通報了Blackwell架構的里程碑進展：本季度Blackwell佔資料中心收入的近70%，從Hopper到Blackwell的過渡已基本完成。超大規模客戶每周部署約1,000個GB200 NVL 72機架系統。GB300樣片已在本月初向主要雲服務商提供，預計本季度晚些時候生產發貨；Blackwell NVL72計畫三季度升級到GB300版本。網路方面，Spectrum-X乙太網路平台獲Google Cloud和Meta等新客戶採用，成為資料中心網路收入爆發式增長的關鍵驅動力。
毛利率波動的審慎指引。本季度剔除H20減值後Non-GAAP毛利率約為71.3%。Kress給予的Q2 Non-GAAP毛利率指引為72.0%（±50個基點），較本季度水平有所下降。市場一致預期毛利率將在2026財年維持在74%-75%區間，指引明顯低出約200-300個基點。背後的深層原因包括：HBM4記憶體成本上升帶來的毛利率壓力；Vera Rubin產品線3nm工藝新產能爬坡帶來的初期成本拉升；以及產品組合中低毛利率產品（如網路交換裝置）佔比階段性增加。
5000億美元超級管道。Kress重申，Blackwell和Rubin平台通過2026年底的收入可見性約為5000億美元，超大規模廠商、雲服務提供商和模型建構者均已做出大規模承諾。這個數字在GTC 2026上被黃仁勳進一步上修為1兆美元目標（至2027年底）——後者涵蓋更大產品組合，且首次納入液冷處理器機架、CPU和Vera Rubin Ultra產品線。
❓ 三、問答環節：市場關切與高管的應對策略
1. 市場"審美疲勞"：超預期為何不再是催化劑
Wedbush分析師在會前研報中直言：問題不在於輝達能否超預期（這已被市場視為"必然"），而在於能否看到"超強勁的財報發佈後，股價終於獲得正面反應"，暗示此前數次強勁財報後股價反應平淡。這解釋了本次財報股價盤後小幅下跌的核心原因——市場預期被拉高到"僅超預期已不夠"的程度，需要"更大幅度的超預期"或"結構性的重新定價催化劑"才能帶來進一步溢價。
2. 股東回報：千億美元現金卻"吝嗇"分紅
UBS分析師Tim Arcuri在電話會上發問：輝達今年可能產生約1000億美元現金，為何不將其中大部分返還給股東？這一追問觸及市場對輝達最大的不滿根源——2022年至2025年間，輝達自由現金流回報率（分紅+回購）平均只有47%，而行業可比公司平均為80%。
Kress回應稱"公司選擇繼續投資AI生態系統，而非將現金分發給股東"-這種"投資優先"的激進策略，使輝達在現金流回報率指標上長期承受估值折價（較同業折價約50%）。美銀證券將"輝達能否提升股東回報"列為財報五問之首。在市值突破5.4兆美元、佔標普500權重8.3%的體量下，市場對股東回報改善的期待與輝達"再投資優先"取向之間的張力可能進一步加劇。
3. 持續增長：推理與客戶群多元化
分析師連續追問：千億美元等級的基礎設施投資高峰期是否已經過去？黃仁勳始終圍繞一個核心邏輯作答：推理時代對計算的需求量級正在發生範式級的躍升，這是與傳統訓練時代相比根本性的不同。AI推理不僅是計算，而是通過創造大量Token、生成海量資料來"生產智能"——Token生成量在一年內增長了十倍，AI智能體已進入全面爆發期。
多元化客戶結構亦為增長提供了更強的韌性支撐：超大規模客戶佔比約一半，另一半來自企業AI、主權AI、工業AI、自動駕駛等多個維度，客戶集中度風險低於行業普遍認知。
4. 技術路線圖：Vera Rubin、Feynman與CPO
電話會議進一步廓清了下一代產品的佈局時間表：Blackwell Ultra預計第二季度發貨；3nm工藝的Vera Rubin將在下半年正式上量，7月開始向微軟、Google、亞馬遜、Meta及甲骨文等核心客戶首批交付Vera Rubin Ultra計畫2027年下半年出貨，採用四芯封裝和1TB HBM4記憶體。更遠的2028年Feynman架構已在GTC 2026上揭曉技術路線圖，預計採取CPO（光共封裝）與正交背板等多種互聯方案以支撐超大規模擴展。
技術路線的系統性規劃，賦予了輝達從訓練延伸到推理端到端競爭力的關鍵彈藥，也為投資者提供了明確的長期預期錨點。
5. 地緣政治與出口管制
Kress在問答中明確確認：第二財季面向中國資料中心收入將"顯著下降"，未來指引已經完全不假設中國市場資料中心計算收入。她補充道，未來無法服務的中國市場總體規模"接近約500億美元"，因輝達"沒有合適的產品能在中國市場提供"。這一表述意味著輝達正接受中國高端AI晶片市場在可預見時間內系統性關閉——不是短期擾動，而是結構性清零
6. 供應鏈瓶頸與毛利率承壓
關於毛利率能否恢復到75%以上，Kress從結構性與周期性兩個層面進行回應。上季度毛利率75.2%，本季度由於H20出口管制產品的混入而出現暫時性拉低；而中長期面臨的成本壓力主要來自HBM4記憶體的價格上漲和新工藝爬坡。產能方面，Blackwell產品線及後續Rubin已鎖定了2027年的出貨承諾，供應契約正在從短期向長期延伸。
網路業務同比飆升199%的資料也從一個側面印證了供應鏈的緊張程度——客戶不僅需要GPU，還需要整套NVLink+InfiniBand+Ethernet互連系統，輝達的供應"瓶頸"已從GPU延伸至全端系統層面。
🔍 四、深度剖析：AI"超級周期"中的結構性張力
（一）業績與估值的"脫節悖論"
本季度輝達交出了816億美元營收、EPS同比增長約270%的"巨象級"增長，但資本市場反應相對平淡——盤後股價從約224美元小幅回落至216-222美元區間。這已是輝達連續多次"超預期但股價不漲"。
根本原因在於"市場預期的再定價速度超過基本面兌現速度"。 輝達在2026年初GTC上宣告的"5000億美元管道"，使市場以約1.7x年化營收的溢價水平來交易其遠期可見性；而當季度業績落入市場"意料之中"的範疇時，邊際上的超預期幅度（實際816億 vs 預期787億）已不足以拉動估值體系的上移——市場等待的是能夠導致盈利預測整體上修的"結構性觸發"，而非季度業績的又一次超預期。
從估值倍數看，輝達當前股價對應2027年EPS的市盈率不足20倍，按2025-2028年EPS復合年增長率（CAGR）46%計算，PEG僅0.4倍，顯著低於歷史估值中樞，也暗示市場對長期"增長懸崖"給予了極高的不確定性折價-45。分歧的核心不在於近兩年的收入數字（市場已廣泛接受5000億甚至1兆美元），而在於市場對2028年之後收入增速的激烈博弈——AI支出峰值後的回落幅度、競品替代處理程序、CPO等新互聯技術對系統整合邏輯的重塑等，均構成影響終局判斷的重大不確定因素。
（二）產品過渡的"毛利率陷阱"
從Hopper到Blackwell，再到Blackwell Ultra，輝達似乎總能在每一代產品中維持甚至提升毛利率水平。但在新一代Vera Rubin過渡中，市場察覺到毛利率面臨的新的結構性壓力：3nm晶圓單位成本較5nm/4nm顯著提高，HBM4記憶體價格較HBM3E進一步上漲——兩者均對毛利率構成直接擠壓。Kress的Q2毛利率指引72%較本季度出現明顯回落，低於市場的中期預期（74%-75%）。市場將密切關注這一指引究竟是"保守校準"還是"結構性拐點"的訊號。若毛利率無法在中長期恢復到75%以上，盈利增長將更多依賴於銷售增速而非利潤率擴張，這是輝達從"無限期增長敘事"進入"可持續盈利路徑"的重要觀察窗口
（三）地緣政治：500億美元市場"結構性清零"
Kress關於中國高端AI晶片市場"接近約500億美元"且輝達"沒有合適產品能在中國市場提供"的表述，實際上是一場深刻的地緣政治現實在業績會上的坦誠呈現。這是一次"供給端系統性關閉"——不是需求下滑、不是短期阻隔，而是輝達根本失去了切入這個市場的產品合規性。與此同時，中國的AI晶片供應鏈已加速轉向本土替代方案（華為昇騰、寒武紀等），一旦替代路線的生態成熟度跨過臨界點，即便未來管制鬆動，市場格局恐怕也將被永久性重塑。輝達面對的不只是500億美元的損失，而是長達數年的"市場習慣遷移"結束後，即便管制解除也難以重奪份額的風險。
（四）輝達在AI生態中的結構性位置：不可替代性如何保持
通過"AI工廠"敘事（黃仁勳的核心錨點），輝達正在塑造一個遠超GPU銷售的"全端AI基礎設施供應商"形象——客戶採購的不僅是晶片，而是包含NVLink（GPU互聯）、InfiniBand/Spectrum-X（資料中心網路）和晶片級互連的全套解決方案。網路業務199%的同比增速印證了這一點。
輝達的"軟體護城河"正日益超越硬體層面。CUDA生態系統對推理最佳化庫（如TensorRT-LLM）的持續升級，使客戶從訓練到推理的全鏈條開發都深度依賴輝達平台。客戶在投入數百億美元建設基於Blackwell的資料中心後，切換到AMD、Intel或ASIC平台的遷移成本極高——既有"沉沒成本"保護了輝達的定價權，也解釋了為何超大規模客戶仍在大規模採購。
與此同時，輝達對CPU這一新變數的佈局——Vera CPU向OpenAI、Anthropic等首批交付——表明其戰略不僅僅是"防禦"推理時代CPU重要性回歸對GPU收入的侵蝕，而是一種主動的系統級擴展。這一CPU策略不僅提升單個機櫃的平均售價，更使輝達在AI計算架構中的話語權進一步擴大。Vera CPU若能在企業AI推理市場獲得規模性滲透，輝達將從一個以GPU晶片為核心的公司演變為涵蓋CPU、GPU、網路、軟體的"端到端AI計算基礎設施壟斷者"。
（五）股東回報：50%計畫能否緩解估值折價
輝達2026財年全年向股東返還了410億美元，佔自由現金流的43%-在2026年GTC大會上，黃仁勳宣佈計畫將返還比例提升至自由現金流的約50%（預計約400億美元以上）。該承諾從2026年開始兌現，使輝達在更大體量上向資本市場展示"回報意願"，股價受此提振一度上漲8%。市場期待在本次Q1電話會中看到更多關於執行細節的落定。輝達47%的現金流回報率遠低於行業平均80%，是其長期承受估值折價的核心原因。隨著公司從"純粹的成長股"向"大規模持續盈利體"的過渡，市場對股東回報提升的期待將變得更加強烈，輝達需要在此領域進行系統性改善，以重設其估值框架。
（六）與美股半導體巨頭的結構性對比
在美國半導體巨頭群體中，輝達正在經歷一場獨特的"身份錯位"——其業務增長率高於任何一家可比公司，但估值倍數（2027年P/E < 20x）卻顯著低於AMD（約35x）和Broadcom（約30x）等AI相關半導體公司的平均估值水平。這與美光科技面臨的"以周期股框架定價結構性增長公司"的估值困境有深層可比性。輝達和美光的核心矛盾高度對稱：兩家公司的長期增長可見性均被結構性AI需求重新定義，但資本市場仍以"傳統周期"框架對其定價。打破這一估值困境的關鍵變數並非季度業績本身，而是資本市場是否願意接受"AI支出結構持續性遠超傳統IT投資周期"的判斷——而這又反過來高度依賴於持續數個季度的增長資料來驗證。
美銀證券在本財報前的分析中，將輝達2022-2025年自由現金流回報率遠低於同業（47% vs 80%）列為估值折價的核心原因。除了上述47% vs 80%的差距（輝達將大幅提升至50%閉環），輝達的股息率僅0.02%，遠低於同業的0.89%。這一結構性短板能否通過50%自由現金流返還計畫得到實質性改善，是決定輝達估值體系是否從"成長折價"切換為"價值溢價"的關鍵變數。
💎 五、總結
輝達2027財年第一季度財報與電話會議，呈現了一幅多維度交織的圖景：業績遠超預期，但股價反應平淡；技術路線圖空前清晰，但地緣政治的不確定性日益深刻；管理層以"AI工廠"和"推理時代"建構長期敘事錨點，但股東對現金回報和毛利率拐點的追問持續加碼。
最根本的命題是：當"超預期"已成為市場"預期之內"的現實，輝達需要新的結構性催化劑來驅動下一個階段的估值重估。 這一催化劑可能來自多個方向的共同作用：50%現金流回報率的切實執行以緩解估值折價（結構性），Vera CPU在企業AI推理市場的規模化滲透以重塑"系統級壟斷者"想像空間（結構性），CPO等下一代互聯技術帶動網路業務進一步突破毛利率天花板（技術性），以及中國AI晶片出口管制的任何鬆動訊號作為正面外部變數（地緣政治性）。
輝達正從"單一AI GPU之王"向"全端AI基礎設施提供商"的戰略演進，既面臨商業模式升級的巨大機遇，也承載著資本市場更高維度的審視標準。未來數個季度的核心驗證點將是毛利率在Vera Rubin大規模出貨後能否穩定在75%以上的"盈利質量拐點"，以及50%自由現金流返還計畫的執行進度能否有效修正估值折價。在前所未有的結構性增長周期中，輝達正用自己的基本面，重新定義"超預期"在整個投資框架中的權重。當超預期不再足以成為股價上行的催化劑，市場衡量輝達的門檻已經躍升至一個新的高度——這一高度考驗的不是公司的短期業績兌付能力，而是其對2028年及以後的終極競爭格局定義權。
輝達2027財年第一財季電話會議實錄
主持人致詞
下午好，我是今天的會議接線員Sarah。歡迎參加輝達第一季度業績電話會議。為防止背景噪音干擾，所有線路已靜音。發言人講話結束後，將進行問答環節。謝謝。現在請Toshiya Hari開始發言。
Toshiya Hari（投資者關係與戰略財務副總裁）
謝謝，大家下午好。歡迎參加輝達2027財年業績電話會議。今天與我一同出席的有輝達總裁兼首席執行長黃仁勳，以及執行副總裁兼首席財務官Colette Kress。本次電話會議在輝達投資者關係網站上進行網路直播，並將提供回放，直至我們召開2027財年第二季度業績電話會議。
本次電話會議的內容為輝達的財產，未經我們事先書面同意，不得複製或轉錄。本次電話會議中，我們可能會基於當前預期作出前瞻性陳述，這些陳述面臨多項重大風險和不確定因素，實際結果可能與陳述存在重大差異。如需瞭解可能影響我們未來財務業績和業務的相關因素，請參閱今日業績發佈檔案、我們最近提交的10-K和10-Q表格，以及向美國證券交易委員會提交的8-K報告。
本次電話會議中所有聲明均以2026年5月20日為基準，基於我們目前可獲取的資訊。除法律要求外，我們不承擔更新上述聲明的義務。本次電話會議中，我們將討論非GAAP財務指標，相關GAAP與非GAAP財務指標的調節表已發佈於我們的網站CFO評論欄目中。下面我將把發言權交給Colette。
Colette Kress（執行副總裁兼首席財務官）
謝謝Toshiya。
本季度我們取得了出色業績，營收、營業利潤和自由現金流均創歷史新高。總營收為820億美元，同比增長85%，環比增長20%。這是我們連續第三個季度實現同比加速增長，也是連續第14個季度實現環比增長——考慮到我們製造營運的規模和複雜程度，這一成績尤為難得。
本季度135億美元的環比營收增量同樣創下歷史紀錄。我們抓住推理需求的拐點機遇，向多元化終端客戶群加速鋪開Blackwell系統，覆蓋超大規模雲廠商、模型開發商、AI雲服務提供商及主權客戶。與此同時，本季度我們在研發、生態系統投資和股票回購方面高效配置資本，向股東返還了創紀錄的200億美元，並在上游供應鏈和下游市場生態兩端同步推進戰略投資。這對市場的長期發展和我們的長期市場地位至關重要。
資料中心營收為750億美元，同比增長92%，環比增長21%，主要受Blackwell架構持續強勁需求驅動。GB300和VL72在前沿模型建構者和超大規模雲廠商中需求尤為強勁，各方累計部署的Blackwell GPU均已達到數十萬枚，創下我們公司歷史上最快的產品爬坡速度。Grace Blackwell是目前最快的訓練系統，同時也是推理環節單位token生成成本最低的平台。
我們專為AI打造的端到端乙太網路平台Spectrum X，規模已超過所有乙太網路同類競爭對手的總和。InfiniBand本季度同樣表現強勁，在下一代XDR技術部署的帶動下，同比增長超過4倍。針對前沿模型，資料中心算力營收為600億美元，同比增長77%；資料中心網路營收為150億美元，同比接近翻三倍。
在深入介紹資料中心業務之前，我們希望先向大家介紹我們向新匯報框架的轉變，新框架能更好地反映我們當前和未來的增長驅動因素。
我們設有兩個市場平台：資料中心和邊緣計算。資料中心下設兩個子市場：超大規模（Hyperscale）和ACIE（涵蓋AI雲、工業及企業）。超大規模包含來自公有雲和全球最大消費網際網路公司的營收；ACIE則面向各行業和各國家中多元化的AI專用資料中心及AI工廠的增長機遇。邊緣計算涵蓋面向智能體AI和物理AI的終端裝置，包括PC、遊戲主機、工作站、AI-RAN基站、機器人及汽車。我們已在官網發佈基於新平台口徑的過去九個季度營收明細，供大家參考。
回到資料中心業務，超大規模營收為380億美元，約佔資料中心營收的50%，環比增長12%。ACIE營收為370億美元，環比增長31%，其中AI雲營收同比增長超過兩倍。客戶方面，AI算力容量的快速建設能力顯著增強——規模超過10兆瓦的合作夥伴資料中心在短短一年內數量幾近翻倍，目前已超過80個站點。主權營收同比增長超過80%，輝達AI基礎設施目前已部署於近40個國家，覆蓋GDP總量約50兆美元。
正如本季度業績所呈現的，我們的客戶基礎多元且持續壯大，背後依託的是我們龐大的生態系統和已有的裝機規模、CUDA加速應用的廣度，以及作為最低token成本提供商的競爭優勢。我們有充分的條件抓住這一遠超任何其他AI計算平台的市場機遇。
AI基礎設施需求正在以前所未有的速度持續擴張，AI工廠建設步伐不斷加快，輝達AI基礎設施的價值也在持續提升。H100的租用價格年初至今上漲了20%，A100的雲端定價漲幅接近15%。得益於我們平台的多功能性以及軟體棧帶來的持續性能提升，客戶在其GPU折舊期滿後仍能持續產生盈利性收入。輝達計算平台龐大且值得信賴的市場，是支撐整個生態系統數千億美元AI基礎設施投資的關鍵基礎。
AI基礎設施建設加速背後有兩大主要驅動力：
第一，從搜尋和廣告到推薦系統，再到內容理解，超大規模廠商的大型工作負載正在持續從CPU向GPU加速計算遷移。第二，AI原生產品和服務的採用正在迎來拐點。自ChatGPT問世以來，主流AI已經歷了從單次推理到推理增強、再到如今智能體化的演進。AI已不再是錦上添花，而是在所有行業和崗位提升生產力的必要工具。這正在推動AI全端各層——包括能源、晶片、基礎設施、模型和應用——的營收加速增長。
模型層的增長尤為亮眼，Anthropic和OpenAI勢頭強勁、持續提速，其中自GPT-5.5發佈以來，OpenAI Codex的爆發式增長尤為突出。分析師目前預測超大規模廠商2027年資本支出將超過1兆美元，隨著智能體AI開始向各行業全面滲透，AI基礎設施支出有望在本十年末達到每年3至4兆美元。
我們的Blackwell架構已無處不在，被每一家主要超大規模雲廠商、每一家雲服務提供商和每一家主要模型開發商採用並投入部署。上個月，我們慶祝了OpenAI發佈GPT-5.5——該模型針對Blackwell進行協同設計、在Blackwell上完成訓練並由Blackwell提供服務，目前位居Artificial Analysis排行榜首位。微軟全球最強大的AI資料中心Fairwater已提前上線，由數十萬枚Blackwell GPU提供算力支援。從今年起，AWS將新增超過100萬枚Blackwell和Rubin GPU，並在Spectrum網路方面展開合作。在Google方面，Blackwell將向雲端客戶開放，包括支援機密計算能力，為安全、高性能AI提供全新基礎。
我們在前沿AI算力領域的市場份額正在不斷提升。我們深化了與Anthropic的合作，很高興成為其戰略合作夥伴，共同擴大算力規模，並將通過AWS、Azure、CoreWeave、SpaceX xAI等多個管道支援Anthropic的增長。此外，目前已在輝達平台上建構的重要前沿實驗室還包括：OpenAI、Gemini、SpaceX xAI、Meta、MSL、Microsoft AI、TML、Reflection、Perplexity、Cursor等。隨著Anthropic的加入，我們在前沿AI模型領域的市場份額將大幅提升。
當今的資料中心是受功耗和資本約束的創收型AI工廠，AI工廠營運商必須選擇正確的架構。憑藉我們極致的協同設計理念，我們能夠提供業界最低的token成本、最高的token吞吐量和最高的投資回報率。最新的MLPerf推理測評結果出爐，Blackwell Ultra再次橫掃全部基準測試，在廣泛的模型類型和部署場景中實現了最高吞吐量。全端創新推動GB300相較六個月前吞吐量提升2.7倍，每token成本降低60%。
輝達算力不僅是性能最高的AI基礎設施，更是最具經濟性、最易融資的選擇。客戶購買的不是GPU，而是在建構AI工廠，正確的經濟衡量指標不是GPU的購置價格，而是AI工廠生產智能的全生命周期成本——每瓦token數、每美元token數、執行階段間、利用率、投入生產的時間、軟體持久性，以及資產壽命。輝達在所有這些維度上均表現卓越。
智能體AI和強化學習為CPU帶來了全新的增長機遇。在Grace CPU成功的基礎上，Vera CPU的到來恰逢其時，有望把握這一拐點。Vera基於定製Arm核心建構，與Rubin GPU和NVLink進行端到端協同設計，相比x86架構方案，可實現最高1.5倍的單核性能提升、2倍的每瓦性能提升，以及4倍的機架密度提升。
Vera CPU為輝達開闢了一個全新的2000億美元市場，是我們此前從未涉足的領域，且每家主要的超大規模廠商和系統廠商都在與我們合作推進部署。我們預計今年CPU營收將接近200億美元，這將助力我們成為全球領先的CPU供應商。
我們每年保持無與倫比的產品迭代節奏，這仍然是支撐我們市場地位的核心支柱。Vera Rubin的量產出貨預計將於今年下半年啟動，從第三季度開始。通過將七顆專用晶片整合於五個加速機架之中，Vera Rubin相比Blackwell將實現最高35倍的推理吞吐量提升，以及最高10倍的AI工廠營收提升。
作為早期採用者，Google的A5X裸金屬實例最多可支援跨多個站點部署96萬枚Rubin GPU，使客戶能夠在輝達最佳化基礎設施上運行其最大規模的AI工作負載。
關於中國市場，雖然美國政府已批准向中國客戶出口H200的許可證，但我們尚未產生任何相關營收，且對於貨物是否被允許進口至中國仍存在不確定性。因此，與上一季度保持一致，我們在業績展望中未納入任何中國資料中心算力營收。
邊緣計算業務方面，我們的邊緣計算市場平台營收為64億美元，環比增長10%，同比增長29%。Blackwell工作站的強勁需求是本季度增長的重要貢獻因素，而消費端需求則因記憶體和整機價格上漲而略有下滑。物理AI繼續保持強勁增長勢頭，過去12個月營收超過90億美元。我們與Uber的合作將於2028年前為近30個城市、四大洲的Robotaxi車隊提供技術支援。在機器人領域，工業、手術和人形機器人等各類應用的領先企業正基於輝達技術進行大規模開發和部署。
我們持續積極推進供應保障工作，以支援客戶增長。第一季度，我們將涵蓋庫存、採購承諾和預付款在內的總供應量增至1450億美元。儘管我們無法完全規避供應挑戰，但我們對支撐未來增長機遇的能力保持充分信心，我們在專注度、規模以及與關鍵供應商的長期合作關係方面的優勢將持續發揮作用。
利潤表方面，GAAP毛利率為74.9%，非GAAP毛利率為75%，環比基本持平，Blackwell系統在出貨中持續佔據主導地位。GAAP和非GAAP營運費用環比均增長12%，主要由薪酬提升和計算及基礎設施成本增加所驅動。非GAAP有效稅率為16%，略低於此前預期，原因是地域結構改善。資產負債表方面，應收帳款周轉天數為45天，主要受回款時間節點有利影響，預計第二季度將恢復至55天左右。本季度實現創紀錄的自由現金流490億美元，高於第四季度的350億美元。
資本配置方面，我們的首要原則是優先保障研發和戰略投資，這將使我們能夠培育生態系統、推動市場增長並鞏固市場地位。作為AI的核心使能平台，我們將持續進行必要的投資，以實現業界最低的每token成本和最高的token吞吐量，從而幫助客戶和合作夥伴持續擴大AI邊界。
股東回報計畫是我們資本配置策略的另一核心組成部分。鑑於我們對長期自由現金流前景的信心，以及與股東共享成長成果的承諾，我們將季度股息從每股0.01美元提升至每股0.25美元，並將隨著業務規模的持續擴大定期審查股息政策。我們還宣佈新增800億美元的股票回購授權，疊加現有計畫中剩餘的390億美元。正如我們在GTC上所宣佈的，我們計畫今年將50%的自由現金流回報給股東。
第二季度業績展望：總營收預計為910億美元，上下浮動2%，環比增長主要由資料中心驅動。我們正在持續大力推進供應鏈生態系統建設，以應對我們所預見的巨大需求，這給予我們充分信心——我們預計2025年至2027年期間，Blackwell和Rubin平台的累計營收將達到1兆美元。GAAP和非GAAP毛利率預計分別為74.9%和75%，上下浮動50個基點，全年仍預計維持在70%中段水平。GAAP和非GAAP營運費用預計分別約為85億美元和83億美元，全年營運費用增速預計在40%高段，主要由研發投入增加以及AI工具使用加速所驅動。
2027財年全年，我們預計GAAP和非GAAP稅率在16%至18%之間（不含重大稅務環境變化相關的離散項目），低於此前17%至19%的預期，原因是地域結構改善。
以上是我準備好的內容，接下來將進入問答環節，交回給Toshiya主持。
Toshiya Hari（投資者關係與戰略財務副總裁）
感謝Colette。我們現在進入問答環節，請接線員開始提問。
問答環節
第一問：細分市場劃分邏輯（摩根士丹利 Joseph Moore）
Joseph Moore（摩根士丹利）： 感謝提問機會。我想請教，本次細分市場調整的背後邏輯是什麼？兩個細分市場在競爭格局上有何差異？另外，您提到的那個令人意外的CPU資料，如何在兩個細分市場中理解？謝謝。
Toshiya Hari： 感謝Joseph。首先需要更正一點，Colette剛才說的季度股息應是從每股0.01美元提升至每股0.25美元，請大股東們留意這多出來的0.05美元。
關於細分市場的調整，我們希望幫助大家更好地理解我們的業務。AI是多元的，計算本身也是多元的，體現在多個維度：
第一，AI本身是多元的。 根據行業不同，AI的形態各異——製造和工業機器人領域是三維圖形，生命科學領域是蛋白質結構，生命科學或材料科學領域是小分子化學，物理科學（無論是能源領域還是高校科研實驗室）則是物理模擬，不一而足。
第二，應用場景是多元的。 應用場景涵蓋企業、能源、製造等各行各業。
第三，運行環境是多元的。 可以在超大規模雲上運行，可以在AI原生雲上運行——而這類AI原生雲正在全球各地不斷湧現；可以在企業本地部署，可以在工廠、車間等工業場景中運行，也可以在超算中心和邊緣端運行。邊緣端涵蓋大家熟知的自動駕駛汽車和機器人，但同樣還包括晶片廠、封裝廠、各類製造工廠內部不斷擴大的計算網路。未來，每一個基站、每一個無線網路都將成為AI驅動的無線網路。
第四，治理方式是多元的。 部分工作負載可以運行於公有雲，但也有一些因工業法規合規要求、機密計算需求或國家安全原因而無法上雲，需要專門建構獨立的資料中心。
輝達獨特之處在於，我們是唯一一家建構全部技術元件的公司，以極致協同設計的方式、完整端到端、全端的方式進行研發，同時保持平台開放性，使其能夠整合進各類不同環境。而某些環境，例如企業客戶，需要所有技術元件協同工作，不用自己動手建構，能夠直接購買並營運完整解決方案。
因此，我們將業務拆分為三大類股：
- 超大規模云：這是第一大類股。在這個類股中，我們幫助超大規模雲廠商加速其資料處理和機器學習工作負載，支援其內部AI處理，同時將大量輝達生態系統業務引入其公有雲平台。
- AI原生雲、企業本地部署、工業本地部署及主權AI：這是第二大類股，增速極快，因為每個行業、每個國家、每家企業都需要AI，且都希望以不同的方式建構。我們提供完整解決方案，使這一切成為可能，也大大降低了實施難度。
- 機器人邊緣計算：這是第三大類股。過去的計算以個人計算為核心，未來將以個人AI為核心。個人AI的一個典型例子就是自動駕駛汽車——本質上是一個作為個人AI存在的機器人系統。未來還會出現各種形態的機器人系統，包括基站無線網路，它本質上也將成為一種機器人系統。
這三大類股各自擁有不同的軟體棧、不同的作業系統和營運方式，我們的市場進入策略在每個類股中也大相逕庭。超大規模雲的市場進入最為簡單，因為全球只有五六家超大規模廠商。其餘的類股涉及全球約25萬家企業，市場進入極為複雜，需要對AI有高度多元化的深刻理解。輝達擁有全球規模最大的加速庫套件，從計算光刻到流體力學、粒子物理、分子動力學，涵蓋範圍極廣，這些庫對於我們深入服務第二和第三類垂直行業至關重要。
總而言之，這次調整是因為我們的業務已演進和壯大到如此規模，進行合理細分有助於大家更清晰地瞭解我們的業務運作邏輯。
第二問：增長哲學與超大規模資本支出展望（Melius Research Ben Reitzes）
Ben Reitzes（Melius Research）： 非常感謝。黃仁勳，我想請教您關於增長哲學的問題。本季度資料中心業務（不含中國）增長約120%，你們的指引約為100%。許多分析師（包括我）預測今年超大規模廠商資本支出將增長90%至100%。您也提到資料中心市場到本十年末有望達到3至4兆美元的規模。請問，您認為公司增速能否持續超過超大規模廠商資本支出增速？而超大規模廠商資本支出是否會在今年之後繼續保持高速增長？
黃仁勳： 感謝Ben。首先，我們理應增長得比超大規模資本支出更快，原因正是我剛才介紹分類邏輯時所闡述的。
我們的資料中心業務由兩大部分構成（實際更為複雜，但我簡化為兩大部分以便於理解）：
第一部分是超大規模業務。 這正是你們所關注的超大規模資本支出。今年超大規模資本支出約為1兆美元，我有充分理由相信這一數字將持續增長。這就是未來計算的運作方式，沒有算力就沒有營收。這一邏輯非常清晰——算力就是營收，算力就是利潤。SaaS模式此前的算力消耗有限，但AI需要海量算力，同時也能創造難以想像的價值。這也正是為什麼我們看到Anthropic和OpenAI這樣的AI前沿公司以驚人的速度增長——它們在一個月內實現的增長，有些SaaS公司可能需要十年。第一大類的超大規模資本支出目前約1兆美元，並正在向3至4兆美元邁進。
第二部分是AI原生雲及其他。 包括各類區域性AI原生雲，遍佈全球各地；有初創公司在為這些平台提供支援；還有約25萬家企業——其中許多將自建或希望自建AI工廠；以及大量工業企業——對它們而言，別無選擇，必須將計算部署在情境所在地、行動所在地，根本無法依賴雲端。想像一下，一家晶片製造廠連接到雲服務提供商，這根本行不通。此外還有主權AI雲。這第二類資料中心，半定製化晶片根本無法勝任，因為這類資料中心希望購買和營運完整系統，不想自行設計和建構。這第二類不是五六七家公司，而是數百、數千家公司，未來將擴展到數十萬家企業，每家規模相對較小。
這第二類將以驚人的速度持續增長。當我談到物理AI，談到在過去30年中基本未受IT衝擊的近百兆美元的實體經濟產業，它們即將迎來AI的深刻影響，這正是第二大類所代表的市場。在這一類別中，我們的市場份額極高，我們幾乎是唯一能夠服務這一市場的公司。我們的平台建構方式如同垂直整合，一切協同運作，但同時又能拆解開來，供客戶按需組合、以自己偏好的方式整合。這第二類的情況遠未被充分理解，因為其中涵蓋的公司數量龐大，而每一處安裝規模相比單個超大規模廠商又相對較小。
因此，綜合來看，我們在超大規模廠商中的份額正在增長——Anthropic作為我們的新合作夥伴，未來幾年我們將大力幫助其擴大算力。而第二類中，很少有公司能夠真正服務這一市場，我們的平台解決方案是關鍵所在。
第三問：Vera Rubin與推理市場份額（Cantor Fitzgerald CJ Muse）
CJ Muse（Cantor Fitzgerald）： 下午好，感謝提問機會。Vera Rubin即將到來，你們對前沿模型的迭代趨勢和多元化AI工作負載的最佳化方向有著清晰的洞察。投資者對你們在推理市場的份額高度關注，請問Vera Rubin和極致協同工程將如何影響你們在進入26年底和27年時的推理市場份額？
黃仁勳： 我們在推理市場的份額正在快速增長，原因在於今年前沿模型公司的數量大幅增加，湧現出Cursor、Perplexity等新興公司，以及TML、Reflection等新模型企業。我們今年還將Anthropic納入合作夥伴體系，他們的擴張速度極快——我們已與其合作，在Azure、AWS、CoreWeave等平台上為其鎖定算力，此外還有其他正在推進中的合作夥伴正在陸續上線。今年和明年我們為Anthropic帶來的算力規模將相當可觀。在此之前，我們對Anthropic的算力覆蓋幾乎為零，因此我們在推理市場的份額提升速度極快。
Vera Rubin甚至會比Grace Blackwell更為成功。現在我幾乎想不到有那家前沿模型公司不會從一開始就遷移到Vera Rubin——這一點在Blackwell推出時並非如此。Vera Rubin的起點極為強勁，必將超越Grace Blackwell的成就。
回到Ben之前的問題，以上關於推理份額增長的討論，實際上聚焦的是超大規模雲這第一類。而在第二類AI資料中心中，我們幾乎是獨家供應商，其中推理業務幾乎100%由輝達承接。當然，物理AI領域目前也基本上只有輝達一家在服務，我們深耕物理AI已久。因此，綜合來看，我們在推理市場的份額正在快速增長。
第四問：LPX與平台戰略（UBS Timothy Arcuri）
Timothy Arcuri（UBS）： 非常感謝。黃仁勳，我想請教一下LPX的市場進展。您此前提到Groq在某些市場約佔20%份額，我想瞭解LPX的牽引力情況，以及它如何融入您更廣泛的平台戰略？
黃仁勳： LPX專為低延遲、高token速率場景設計，但其吞吐量相對較低，支援的模型規模有限，處理長上下文的能力也較弱——例如軟體程式設計、智能體工作負載等需要大量上下文的場景，LPX的能力有所受限。
正如我此前所解釋的，LPX的適用場景並不廣泛，它的定位是：面向擁有多元化token服務組合的提供商，其中某些服務屬於高溢價服務、客戶數量有限但單使用者token速率極高的應用。這一判斷與我之前的分析完全一致。
因此，我預期LPX以及其他基於SRAM、專注於解碼、高token速率生成的加速器，在相當長的時間內仍將是一類細分市場產品。相比之下，Grace Blackwell和Vera Rubin支援AI的全生命周期——從資料處理、預訓練準備、預訓練，到強化學習後訓練，再到推理，Grace Blackwell是完成所有這些任務的最佳平台。而對於已經擁有高token速率服務的提供商，在特定場景下可以搭配LPX，進一步提升該服務的交付質量。
至於LPX佔多少市場份額——20%也好，10%也好，取決於AI的發展階段。我認為目前遠低於20%，未來隨著高溢價token服務的發展，這一比例或許有機會達到20%。我們也期待與服務提供商合作，共同推進這一能力。
第五問：CPU與GPU的關係及Vera CPU規模（美國銀行 Vivek Arya）
Vivek Arya（美國銀行）： 感謝提問機會。黃仁勳，近期關於智能體應用中CPU的討論熱度很高，甚至有說法認為CPU的數量將超過GPU的數量。我想請你從兩個角度分析：第一，這是增量性的新工作負載，還是對GPU原有工作負載的替代？第二，您提到的200億美元規模，是僅針對獨立Vera CPU，還是已包含在Vera Rubin整機中的CPU部分？請幫助我們理解CPU與GPU的關係——是競爭還是互補，以及這200億美元應如何理解？
黃仁勳： 這200億美元指的是獨立Vera CPU。我來介紹一下Vera的四種使用方式：
第一種：Vera Rubin整機。我們將售出數百萬套Rubin，每兩套Rubin搭配一顆Vera，有相應的價格體系。
第二種：Vera獨立CPU。
第三種：Vera搭配CX9網路卡及相應軟體棧，用於儲存場景。
第四種：Vera搭配CX9，配合安全與計算隔離、機密計算軟體棧。
以上四種場景都基於Vera建構。我預計在Vera Rubin的整個生命周期內，供給將始終處於供不應求的狀態。
關於CPU在智能體AI中的角色——智能體本質上是一個"執行框架"（harness）。這個框架可以是OpenClaw，可以是Hermes；Anthropic的Claude Code本質上是Claude Opus模型外的一層框架，OpenAI的Codex本質上是GPT-5.5模型外的一層框架。框架負責處理I/O、編排、記憶體管理，以及工具呼叫——例如連接瀏覽器、C編譯器、Python編譯器等。框架在CPU上運行，工具呼叫也在CPU上運行。例如，AI執行搜尋或使用瀏覽器時，這些都在CPU上完成。
人類世界有10億使用者，未來世界將會有數十億個AI智能體，雖然不是今天，但我們會逐步走到那裡。每個智能體都會使用工具，這些工具類似於我們今天使用的PC。未來，智能體將擁有自己的"AI PC"。假設現在全球有幾十萬個智能體，未來有幾十億個，每個智能體都有自己的"PC"來使用。
每個智能體還會衍生出子智能體，每次衍生就需要呼叫推理——而所有的"思考"都發生在GPU上，所有的編排則在CPU上進行。子智能體在"思考"時使用GPU，在呼叫模擬器時則可能使用CPU或GPU。這也是為什麼我們與Cadence、Synopsys、Siemens、Adobe等公司深度合作——我們正在加速全球所有的設計工具和資料處理、資料庫引擎，讓它們運行在CUDA上。原因很簡單，智能體比人類的容忍度更低，需要更快的響應速度，而工具加速到GPU上能顯著提升效率。
Vera正是為智能體時代而設計的CPU。過去的CPU設計邏輯是多核心、便於按核心出租；人們按核心付費，這是傳統雲端運算的經濟學。未來AI時代的經濟學是每美元token數或每token成本，核心目標是儘可能快地生成和處理token——這正是Vera的強項所在。
我們正在建構的是完整的AI基礎設施：出色的儲存（這是我們建構STX的原因）、出色的網路（這是我們打造Spectrum X的原因）、出色的GPU與推理能力（NVLink 72）、出色的安全與機密計算（Vera Rubin是全球首個支援端到端機密計算的平台）、出色的CPU。我們一應俱全。
第六問：1兆美元展望之上的增長空間（高盛 Jim Schneider）
Jim Schneider（高盛）： 下午好，感謝提問。在GTC上，您提到了Blackwell和Rubin平台1兆美元的可見營收，但我相信這一數字不包括LPX、Rubin CPX和Vera CPU機架。請問Vera CPU是否將成為1兆美元之上最大的超預期來源？還是說您在考慮其他產品組合，包括CPU，以進一步提升在總市場中的份額？
黃仁勳： 關於1兆美元之上的增量空間，我認為主要有三個來源：
第一，前沿AI模型市場份額的持續提升。我預期份額將進一步增長，這是最大的增量來源之一。
第二，獨立Vera CPU——這未包含在此前的1兆美元預測中。智能體系統的總市場規模相當可觀，我們的客戶對Vera的熱情非常高，我們將售出大量Vera CPU，這是第二大增量來源。
第三，LPX——如前所述，由於其SRAM架構帶來的低延遲、高互動性優勢，以及相對有限的吞吐量和上下文處理能力，LPX將服務於一部分細分市場。通過Vera、Vera Rubin和LPX的組合，我們將能夠覆蓋AI從預訓練、後訓練到推理、智能體系統的全生命周期和完整需求譜系。
第七問：Vera Rubin爬坡斜率（TD Cowen Joshua Buchalter）
Joshua Buchalter（TD Cowen）： 非常感謝，也恭喜業績出色。Colette，您在準備好的發言中提到GB300是公司歷史上爬坡速度最快的產品。應如何對比看待Vera Rubin的爬坡速度？Vera Rubin雖然在晶片層面是全新架構，但機架形態相似——是否意味著爬坡斜率與GB300相當，還是因為新矽片的緣故會更為平緩？
Colette Kress： 我們此前已說明將在下半年推出Vera Rubin，第三季度將是初始出貨階段，進入第四季度後爬坡將持續加速，明年第一季度預計也將是強勁的一季。目前難以判斷那個產品的爬坡會更快，但需求已經明確，我們已有採購訂單，幾乎所有主要客戶都已就緒。這些系統極為複雜，需要時間完成整機組裝並推向市場。總體而言，制約因素主要是所有系統配件的量產進度，而非需求本身。
結束語
Toshiya Hari： 感謝各位參與問答。以下是幾項會議安排提示：黃仁勳將於6月1日在台北Computex發表主題演講；我們還將參加5月28日的TD Cowen TMT會議，以及6月4日的美國銀行全球科技會議。2027財年第二季度業績電話會議定於8月26日舉行。下面請黃仁勳做本次電話會議的總結發言。
黃仁勳總結發言
這是一個非凡的季度，需求已呈拋物線式增長。原因很簡單：智能體AI已經到來。AI現在能夠完成真正有價值的生產性工作，token已經實現盈利，模型開發商正在競相擴大產量。在AI時代，算力容量就是營收和利潤，輝達正是這個時代的核心平台。
在全球所有平台中，輝達算力所支撐的需求多樣性是最豐富的。讓我重點講五件事：
第一，輝達是唯一能夠運行所有前沿AI模型的平台。隨著Anthropic加入我們現有的合作夥伴——包括OpenAI、xAI、Meta-MSL、Gemini等——我們在前沿AI模型市場的份額正在增長。
第二，我們覆蓋每一家超大規模雲廠商，支援其核心資料處理和機器學習工作負載、內部AI服務，以及其公有雲中面向輝達使用者的需求。
第三，我們的全端完整AI工廠解決方案和龐大的全球生態系統，使我們能夠獨特地服務新興AI資料中心細分市場——包括新型AI原生雲、主權AI雲，以及企業和工業本地部署基礎設施，這正是我之前所講的第二類市場。
第四，NVIDIA CUDA的觸達延伸至邊緣端：機器人、自動駕駛汽車、嵌入式醫療儀器、AI-RAN電信基站。下一波浪潮是物理AI——數十億個自主機器人系統將在物理世界中運行，這正是我之前所講的第三類市場。
第五，我們迎來了一個重大的全新增長引擎——Vera：全球首款專為智能體AI設計的CPU。Vera為輝達開闢了全新的2000億美元市場，是我們此前從未涉足的領域，每家主要的超大規模廠商和系統廠商都在與我們合作部署。
世界正在重建計算基礎設施，以支撐智能體AI和物理AI機器人的發展，輝達處於這些轉變的核心。我們用了三十年建構輝達計算平台——統一架構、龐大生態系統、跨晶片、系統、網路和軟體的極致協同設計。我們提前為這一時刻做好了準備，當智能體AI到來之時，輝達已經準備就緒。而這一時刻，已經到來。
主持人： 今天的電話會議到此結束，感謝參與，再見。 (invest wallstreet)