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title: "英伟达（分析师小会）：IT 行业将成为 Token 分销商，50% 的现金流用于股东回报"
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datetime: "2026-03-18T04:38:08.000Z"
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author: "[Dolphin Research](https://longbridge.com/zh-CN/dolphin.md)"
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# 英伟达（分析师小会）：IT 行业将成为 Token 分销商，50% 的现金流用于股东回报

**以下为海豚君整理的英伟达 GTC2026 分析师小会的纪要，GTC 大会解读请移步《**[**英伟达 GTC：AI 界春晚，满心期待、扫兴而归？**](https://longbridge.cn/zh-CN/topics/39303579?channel=SH000001&invite-code=294324&app_id=longbridge&utm_source=longbridge_app_share&locale=zh-CN&share_track_id=4157ebca-9c64-4dae-97b9-1939b53307b7)**》**

**一、**$英伟达(NVDA.US) **小会核心信息回顾**

1\. **需求展望**：**Blackwell+Rubin 至 2027 年底的确定性需求（采购订单和坚定需求）超 1 万亿美元**，且**不包含 Rubin Ultra、Feyn、独立 Vera CPU、Groq 等新产品**。预期在此基础上持续新增订单。

2\. **股东回报**：**公司计划将 50% 的自由现金流通过 “股票回购 + 股息的方式” 返还给股东，该比例暂未考虑 1 万亿美元以上 Blackwell+Rubin 需求之后的 “增量部分”**。若增量部分落地，公司将有额外的空间提升股东回报的比例或规模。2026 年上半年公司需先完成既有投资承诺，之后会加大股票回购的推进力度；**向股东返还资本仍是公司后续的核心工作之一。**

3\. **毛利率逻辑**：每代产品持续交付 token/秒/瓦的数倍提升，客户宁愿以更高价格购买新一代产品也不愿以低价购买上一代，这是毛利率可持续的核心支撑。

4\. **现金用途优先级**：**第一是供应链投资（预付款、产能建设）**以支撑万亿美元级出货；**第二是生态系统投资**；**第三是股东回报**。

**二、英伟达分析师小会详细内容**

**2.1 高管陈述核心信息**

1\. **AI 三大拐点与 Agentic 系统**

a. AI 三大拐点：生成式 AI → 推理能力 → Agentic 系统（当前所处阶段）

b. Agentic 系统具备自主执行任务能力，写代码是最流行应用之一

c. 工程师入职现在除了拿到笔记本电脑，还会获得 token 预算——token 预算已成为真实的企业支出项

d. 计算机从工具变为"制造设备"，类似 ASML 光刻机，产出 token 并销售

2\. **Open Claw 与软件生态**

a. Open Claw 是开源 Agent 框架，150 万人下载并用一行代码构建自己的 Agent

b. 英伟达将其打造为企业级版本 Nemo Claw

c. Open Claw 是整个 Agentic 计算架构的操作系统，每家公司都需要 Open Claw 策略

d. 全球 2 万亿美元 IT 软件行业将集成 AI 模型（OpenAI、Anthropic、开源模型）并转售 token，市场规模可能扩展至 8 万亿美元

3\. **需求与客户结构**

a. 2025 年新增 Anthropic、Meta SL 为平台客户，开源模型成为第二大 token 生成来源

b. 市场格局：OpenAI 的模型规模是最大的、各类开源模型的规模是第二位、Anthropic 排在第三、其余各类模型就依次往后排（后续的长尾模型阵营，其实体量也相当庞大）

c. 收入结构：约 60% 来自超大规模客户，约 40% 来自区域云、工业、企业本地部署（Dell、联想、HP 等）

d. 40% 的非超大规模客户业务完全依赖英伟达全栈能力，仅凭芯片无法触达

4\. **Vera Rubin vs Grace Blackwell 的 TAM 扩展**

a. **Vera Rubin 相比 Grace Blackwell 新增约 50%**的市场机会

b. 新增来源：Groq 加速器（增加约 25% 计算支出）、存储（第二大计算支出）、CPU 工具使用（约 5%）

c. 全部统一为单一机架架构，100% 液冷，完全优化

d. Grace Blackwell 时代聚焦推理，Vera Rubin 时代解决完整 Agentic 系统需求

5\. **公司组织与年度产品节奏**

a. Jensen 直接管理团队 60 人，组织架构完全对齐产品架构

b. 7 款芯片统一 tape-out 时间表，全部软件栈自研（存储、网络、Dynamo 工厂操作系统等）

c. CUDA 兼容性确保新系统 Day 1 即可运行上一代软件

d. 拥有完整软件栈是实现年度产品迭代的核心前提——外包任何环节都无法实现

**2.2 Q&A 问答**

**Q：超大规模客户的 API 和云收入何时能体现出与资本支出匹配的上行空间？**

A：我希望那些公司是上市公司，那样你就能看到我看到的东西。历史上没有哪家初创公司以每周增加 10-20 亿美元收入的速度在增长，但这正是它们现在的情况。整个 IT 软件行业 2 万亿美元规模不会被颠覆，而是会被变革。每家 IT 公司都将整合 OpenAI、Anthropic 和开源模型，通过 Open Claw 构建 Agent。**100% 的全球 IT 行业将成为 OpenAI 和 Anthropic 的 token 分销商。未来这个行业可能从 2 万亿美元的软件许可扩展到 8 万亿美元，同时转售大量 token。所以结论是：提高你对 OpenAI 和 Anthropic 的收入预期**。

**Q：Agentic AI 对 Vera Rubin 机架架构的需求和价格影响如何？**

A：我们将所有组件统一到单一机架架构——相同的供电、相同的冷却系统、100% 液冷、完全优化。要运行 Agentic 系统，你需要在 GPU 计算支出基础上增加约 25% 来部署 Groq。Groq 使用约 8 倍数量的芯片，整体成本约等于 NVLink 72 机架。（25% 的规模翻倍，最终带来的是算力总支出只增加 25%）

**这不在 1 万亿美元之内——如果 100% 的 1 万亿美元工作负载都加上 Groq，就变成 1.25 万亿美元**。加上存储（第二大计算支出）和 CPU（约 5%），Vera Rubin 相比 Grace Blackwell 总共增加约 50% 的市场机会。Grace Blackwell 时代我们在解决推理问题，Vera Rubin 时代我们在解决完整的 Agentic 系统需求。

**Q：英伟达产生的大量现金将如何战略性使用？**

A：优先级第一是支持增长——供应链方面我们与合作伙伴长期合作，帮助他们规划业务，有时预付甚至资助他们的产能扩张，因为我们要为 1 万亿美元以上的出货做准备。第二是投资生态系统，CUDA 开发者和 AI 原生企业的成长非常重要。之后仍然会产生大量自由现金流。从当前来看，股票回购加股息合计约占自由现金流的 50%。上半年需要先完成一些已有投资承诺，之后"增量"部分还会带来额外的回购空间。

**Q：如何回应外界关于英伟达攫取过多生态系统价值、毛利率不可持续的质疑？**

A：几乎所有我昨天讲的内容都是全新视角。大家需要理解**token 经济学**。如果我们每年持续交付 token/秒/瓦的数倍提升，如果我们通过引入新的 token 细分市场持续提升客户的 ASP，客户会非常乐意继续与我们合作。

核心逻辑是：你不是在转卖电脑，你是在用电脑生产 token。电脑贵但技术卓越，能以极高效率生产低成本 token——你同时**拥有最贵的电脑和最低成本的 token 产出**。这就是我们的工作，也是我们毛利率的来源。就像台积电的晶圆最贵但价值最好，ASML 的设备最贵但物有所值。问题很简单：你想赚更多钱，还是想买最便宜的设备？任何人说"我的芯片便宜 30%"——把它放到整个工厂的经济效益里看，你就会发现那个人不理解 AI。

**Q：你预计 2027 年会面临产能短缺，能否具体说明瓶颈在哪里？客户是否在控制采购节奏等待下一代？**

A：我告诉 Satya"买你今年需要的，因为明年会有更好的"——这句话就是我说的。关于供应，世界在某种程度上总是受限的。我们在多个维度、多个供应商之间协调，确保系统和谐——不多不少。如果我告诉你某个具体品类受限，我知道你们会怎么做（暗示分析师会过度解读）。系统是和谐的：不多不少的电力、施工人员、线缆、光学器件。我们每天都在优化。需求在加速增长，而且我们有能力支撑这个供应。

**Q：铜缆与 CPO（共封装光学）的过渡路径是怎样的？NVL 576 和 NVL 1152 如何并行？**

A：我们应该尽可能长时间使用铜缆——铜缆的极限大约在 1 米左右。你看到我们从 NVLink 72 扩展到 Rubin Ultra 的 NVLink 144，背板设计支持这种扩展。如果能从 144 扩展到 288，我们会很乐意，因为铜缆易制造、更可靠、人类用了很长时间。

**目前 100% 铜缆。下一代 Ultra 将有两个选项：纯铜或铜 +CPO。再下一代 1152 规模时将全部 CPO**，因为铜缆有物理距离极限。但即使 NVLink 走向 CPO，以太网扩展、存储等仍将使用铜缆。由于我们有 5 种不同的机架且总需求持续增长，铜缆连接器的总消耗量将继续增长。

**Q：不同 token 细分市场的增长前景如何？token 成本下降趋势是否会放缓？**

A：**token 成本每年都会持续下降**——Grace Blackwell 到 Rubin 再到 Rubin Ultra，每一代都会下降。同时 token 的智能程度持续提升，吞吐量持续增加。关键是你必须用"token/秒/瓦"来衡量——你的数据中心大小固定，必须归一化比较。

至于不同细分市场的分布取决于品牌和目标客户。**如果你的业务是搜索，大部分在免费层；如果是 Agent 代码，在高端层；如果目标客户平均薪资 5-7 万美元，token 定价就在中间层**。目前所有细分市场都在指数级增长，因为我们还处于起步阶段。

**Q：State space 模型和混合架构对英伟达意味着什么？Agentic AI 是否需要新的 AI 模型架构？**

A：我们运行所有 AI 模型——全 Transformer、离散 token、连续扩散、state space、混合架构——我们的架构之美在于通吃。英伟达之所以被广泛使用，是因为无论研究科学家明天发明什么创新架构，我保证它在 CUDA 上运行良好，因为我们拥有所有必要的计算元素。

Nemotron-3I 采用混合架构是为了处理超长上下文。未来你将与 AI 进行终身对话，如何处理相关的对话记忆是研究前沿。混合架构允许处理超长上下文而不受计算量平方爆炸的影响。我们将其开源，希望所有人使用，目的是推进 AI 而非与任何人竞争。

**Q：AI 下游市场的集中度如何？超大规模客户 + 前沿实验室是否占了 80% 以上的实际使用？**

A：我把它分成三个维度。第一维度是终端模型：OpenAI 最大，开源模型总量第二，Anthropic 第三，之后长尾也相当长。加上物理 AI 模型（机器人视觉语言动作模型等），模型类型很多。

第二维度是计算在哪里进行：有些公司想自研芯片（我们需要竞争），有些托管英伟达客户（CUDA 只在英伟达上运行），有些是 NCP 基础设施客户（需要完整系统），有些通过 Dell/HP/联想部署本地，有些在边缘（无线网络、机器人、自动驾驶、卫星）。

压缩后就是 60%/40% 的结构。**40% 的部分 100% 依赖英伟达全栈——他们不买芯片，买平台，需要机密计算，需要全球部署。60% 中一部分我们要竞争，一部分是我们为云服务商带去的客户**。OCI 不会自研芯片，CoreWeave 也不会——在这些领域我们的地位非常稳固。

**Q：训练计算需求的未来趋势？训练 vs 推理的算力占比如何演进？**

A：训练从预训练发展到后训练。预训练是记忆和泛化——AI 的"高中阶段"。后训练教各种技能：强化学习、可执行验证、工具使用、结构化 API 等。**后训练的计算强度我估计大约是预训练的百万倍——因为技能太多，rollout 非常长，模型必须越来越大**。

未来几代，预训练将从主要使用互联网数据转向主要使用合成数据，同时加入多模态和物理世界运动。推理和训练的边界将越来越模糊——就像人类何时在学习、何时在应用智慧，其实是连续的。

我的希望是**99% 的全球计算最终用于推理，因为推理是将 token 转化为经济价值的地方**——没有人为学习付费，人们为 token 的产出付费。这就是英伟达去年全力投入推理的原因。两年前市场说"英伟达擅长训练，推理很简单任何公司都能做"——推理极其困难，看看那张图表就知道了。推理是思考、工作、执行任务，怎么可能容易？

**Q：1 万亿美元以上的需求展望是否包含 Rubin Ultra？**

A：绝对不包含。**这只是 Blackwell + Rubin**。不包含 Rubin Ultra、Feyn 或任何其他后续产品。

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