<p>大多數人工智能（AI）模型是在數據中心進行訓練和部署的，這些數據中心內充滿了數千個被稱為圖形處理單元（GPU）的專用芯片。大多數 AI 開發者沒有足夠的財力自己建立這樣的基礎設施，但他們可以從少數幾家在全球運營數百個集中數據中心的科技巨頭那裏租用這些設施。</p>
<p>這些科技巨頭通常從 <strong>Nvidia</strong>（NVDA 1.71%）購買大部分 GPU，該公司提供行業內最好的 AI 硬件。該芯片製造商持續面臨超過其生產能力的需求，這推動了其收入和盈利的激增。事實上，自 2023 年初以來，Nvidia 的市值增加了驚人的 3 萬億美元，現在是全球第二大最有價值的公司。</p>
<p>然而，只有少數公司能夠負擔得起建立最佳 AI 基礎設施，這對 Nvidia 來説並不是一件好事。在 2026 財年第一季度（截至 4 月 27 日），該公司超過一半的總收入來自僅四個未公開的客户，這意味着任何一個客户在 AI 基礎設施支出上的縮減都可能威脅到這家芯片巨頭的驚人增長。</p>
<p>讓我們來看看這些頂級客户可能是誰，以便評估 Nvidia 數據中心業務的可持續性。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjE3NzYvYS1kaWdpdGFsLXJlbmRlcmluZy1vZi1jb21wdXRlci1jaGlwcy13aXRoLW9uZS1sYWJlbGxlZC1haS5qcGcmdz03MDA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="700" height="466" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjE3NzYvYS1kaWdpdGFsLXJlbmRlcmluZy1vZi1jb21wdXRlci1jaGlwcy13aXRoLW9uZS1sYWJlbGxlZC1haS5qcGcmdz03MDA"/></p>
<p>圖片來源：Getty Images。</p>
<h2>Nvidia 的收入高度集中</h2>
<p>在 2026 財年第一季度，Nvidia 的總收入為 441 億美元。其中，數據中心部門貢獻了 391 億美元，因此 AI GPU 現在是該公司最重要的產品。</p>
<p>雖然 Nvidia 沒有披露其客户是誰，但它確實報告了一些關於收入基礎集中度的數據。在第一季度，僅四個神秘客户就佔據了該公司 441 億美元銷售額的 54%：</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>客户</th>
<th>Nvidia 第一季度收入佔比</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>客户 A</td>
<td>16%</td>
</tr>
<tr>
<td>客户 B</td>
<td>14%</td>
</tr>
<tr>
<td>客户 C</td>
<td>13%</td>
</tr>
<tr>
<td>客户 D</td>
<td>11%</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>數據來源：Nvidia。</p>
<p>這意味着客户 A 在第一季度與 Nvidia 的交易額約為 70 億美元，而全球只有少數幾家公司有足夠的財力維持這樣的支出。正如我之前提到的，這給 Nvidia 帶來了風險，因為如果客户 A 減少其資本支出，芯片製造商將很難替代這部分收入。</p>
<h2>Nvidia 的神秘客户是誰？</h2>
<p>雖然無法確定 Nvidia 的頂級客户，但我們可以根據一些全球最大科技公司發佈的公共預測做出相當合理的假設：</p>
<ul>
<li><strong>亞馬遜</strong>（AMZN 1.81%）表示今年將在 AI 數據中心基礎設施上花費約 1050 億美元。</li>
<li><strong>微軟</strong>（MSFT 0.67%）表示其在 2025 財年（截至 6 月 30 日）將花費超過 800 億美元用於 AI 基礎設施。</li>
<li><strong>谷歌</strong>（GOOG 1.07%）（GOOGL 1.05%）計劃在今年花費 750 億美元用於 AI 基礎設施。</li>
<li><strong>Meta Platforms</strong>（META 2.77%）表示今年將花費高達 720 億美元來推動其 AI 雄心（這一數字最近從 650 億美元上調）。</li>
</ul>
<p>其他幾家 AI 公司也在進行較小但不容忽視的資本投資。例如，<strong>Oracle</strong> 最近告訴投資者，其將在 2026 財年（剛於 6 月 1 日開始）將數據中心支出增加到超過 250 億美元。還有一些頂級 AI 初創公司，如 OpenAI、Anthropic 和 Elon Musk 的 xAI，也有非常深厚的資金支持。</p>
<p>雖然上述所有公司都在為自己的目的開發 AI，但亞馬遜、微軟和谷歌也是全球最大的雲服務提供商之一。換句話説，他們建立了我之前提到的集中數據中心，並將其租給 AI 開發者以獲取利潤。</p>
<h2>潛在的每年 1 萬億美元機會</h2>
<p>儘管今年 AI 基礎設施支出的金額巨大，Nvidia 首席執行官黃仁勳認為這僅僅是個開始。他預測到 2028 年，資本支出可能每年超過 1 萬億美元，因為每一代新的 AI 模型都需要比上一代更多的計算能力。</p>
<p>例如，黃仁勳表示，一些最新的 “推理” 模型的計算能力消耗是其前身的 1000 倍。這些模型在生成響應之前會在後台 “思考”，確保它們提供的信息比傳統的大型語言模型（LLMs）更準確，後者生成的是快速的一次性響應。</p>
<p>Nvidia 的 Blackwell 和 Blackwell Ultra GPU 架構旨在滿足推理模型對推理能力日益增長的需求，這就是為什麼像 GB200 和 GB300 這樣的芯片在全球範圍內最受歡迎。</p>
<p>如果黃仁勳關於 AI 基礎設施支出軌跡的預測是正確的，那麼與 Nvidia 高度集中收入相關的風險可能在未來幾年內不會顯現。由於 Nvidia 股票目前的估值相對吸引人，這些潛在風險可能不應阻止投資者現在購買。</p>

<p>英偉達第一季度的收入達到了 441 億美元，其中 54% 來自四個未透露名稱的客户，這引發了對收入集中度的擔憂。數據中心部門產生了 391 億美元的收入，突顯了人工智能 GPU 的重要性。像亞馬遜、微軟和谷歌這樣的主要科技公司可能是這些客户之一，它們計劃在人工智能基礎設施上進行重大投資。英偉達的首席執行官預測，到 2028 年，資本支出可能每年超過 1 萬億美元，這主要是由於對人工智能模型計算能力的需求不斷增加</p>

<p>Most artificial intelligence (AI) models are trained and then deployed in data centers, which are filled with thousands of specialized chips called graphics processing units (GPUs). Most AI developers don't have the financial resources to build that infrastructure themselves, but they can rent it from a handful of technology giants that operate hundreds of centralized data centers all over the world.</p>
<div class="lb-trans"><p>大多數人工智能（AI）模型是在數據中心進行訓練和部署的，這些數據中心內充滿了數千個被稱為圖形處理單元（GPU）的專用芯片。大多數 AI 開發者沒有足夠的財力自己建立這樣的基礎設施，但他們可以從少數幾家在全球運營數百個集中數據中心的科技巨頭那裏租用這些設施。</p>
</div><p>Those tech giants typically buy most of their GPUs from <strong>Nvidia</strong>(NVDA 1.71%), which supplies the best AI hardware in the industry. The chipmaker continues to experience more demand than it can fill, which is driving a surge in its revenue and earnings. In fact, Nvidia has added a staggering $3 trillion to its market capitalization since the beginning of 2023, and it's now the second most valuable company in the world.</p>
<div class="lb-trans"><p>這些科技巨頭通常從 <strong>Nvidia</strong>（NVDA 1.71%）購買大部分 GPU，該公司提供行業內最好的 AI 硬件。該芯片製造商持續面臨超過其生產能力的需求，這推動了其收入和盈利的激增。事實上，自 2023 年初以來，Nvidia 的市值增加了驚人的 3 萬億美元，現在是全球第二大最有價值的公司。</p>
</div><p>However, the fact that only a handful of companies can afford to build the best AI infrastructure isn't a good thing for Nvidia. During the fiscal 2026 first quarter (ended April 27), more than half of the company's total revenue came from just four unnamed customers, which means a pullback in AI infrastructure spending from any one of them could threaten the chip giant's incredible run of growth.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，只有少數公司能夠負擔得起建立最佳 AI 基礎設施，這對 Nvidia 來説並不是一件好事。在 2026 財年第一季度（截至 4 月 27 日），該公司超過一半的總收入來自僅四個未公開的客户，這意味着任何一個客户在 AI 基礎設施支出上的縮減都可能威脅到這家芯片巨頭的驚人增長。</p>
</div><p>Let's take a look at who those top customers might be, so we can assess the sustainability of Nvidia's data center business.</p>
<div class="lb-trans"><p>讓我們來看看這些頂級客户可能是誰，以便評估 Nvidia 數據中心業務的可持續性。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjE3NzYvYS1kaWdpdGFsLXJlbmRlcmluZy1vZi1jb21wdXRlci1jaGlwcy13aXRoLW9uZS1sYWJlbGxlZC1haS5qcGcmdz03MDA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F821776%2Fa-digital-rendering-of-computer-chips-with-one-labelled-ai.jpg&amp;op=resize&amp;w=700"/></p>
<p>Image source: Getty Images.</p>
<div class="lb-trans"><p>圖片來源：Getty Images。</p>
</div><h2>Nvidia's revenue is highly concentrated</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Nvidia 的收入高度集中</h2>
</div><p>Nvidia generated $44.1 billion in total revenue during the fiscal 2026 first quarter. The data center segment was responsible for $39.1 billion of that figure, so AI GPUs are now the company's most important product by far.</p>
<div class="lb-trans"><p>在 2026 財年第一季度，Nvidia 的總收入為 441 億美元。其中，數據中心部門貢獻了 391 億美元，因此 AI GPU 現在是該公司最重要的產品。</p>
</div><p>While Nvidia doesn't disclose who its customers are, it does report some data on the concentration of its revenue base. During the first quarter, just four mystery customers alone accounted for 54% of the company's $44.1 billion in sales:</p>
<div class="lb-trans"><p>雖然 Nvidia 沒有披露其客户是誰，但它確實報告了一些關於收入基礎集中度的數據。在第一季度，僅四個神秘客户就佔據了該公司 441 億美元銷售額的 54%：</p>
</div><table>
<thead>
<tr>
<th>Customer</th>
<th>Proportion of Nvidia's Q1 Revenue</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>Customer A</td>
<td>16%</td>
</tr>
<tr>
<td>Customer B</td>
<td>14%</td>
</tr>
<tr>
<td>Customer C</td>
<td>13%</td>
</tr>
<tr>
<td>Customer D</td>
<td>11%</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<div class="lb-trans"><table>
<thead>
<tr>
<th>客户</th>
<th>Nvidia 第一季度收入佔比</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>客户 A</td>
<td>16%</td>
</tr>
<tr>
<td>客户 B</td>
<td>14%</td>
</tr>
<tr>
<td>客户 C</td>
<td>13%</td>
</tr>
<tr>
<td>客户 D</td>
<td>11%</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div><p>Data source: Nvidia.</p>
<div class="lb-trans"><p>數據來源：Nvidia。</p>
</div><p>That means Customer A spent around $7 billion with Nvidia during the first quarter, and there are only a handful of companies in the world with enough financial resources to keep that up. As I mentioned earlier, this creates a risk for Nvidia because if Customer A were to reduce its capital expenditures, it would be very hard for the chipmaker to replace that revenue.</p>
<div class="lb-trans"><p>這意味着客户 A 在第一季度與 Nvidia 的交易額約為 70 億美元，而全球只有少數幾家公司有足夠的財力維持這樣的支出。正如我之前提到的，這給 Nvidia 帶來了風險，因為如果客户 A 減少其資本支出，芯片製造商將很難替代這部分收入。</p>
</div><h2>Who are Nvidia's mystery customers?</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Nvidia 的神秘客户是誰？</h2>
</div><p>It's impossible to identify Nvidia's top customers with certainty, but we can make some pretty reasonable assumptions based on public forecasts issued by some of the world's biggest tech companies:</p>
<div class="lb-trans"><p>雖然無法確定 Nvidia 的頂級客户，但我們可以根據一些全球最大科技公司發佈的公共預測做出相當合理的假設：</p>
</div><ul>
<li><strong>Amazon</strong>(AMZN 1.81%) said it will spend around $105 billion on AI data center infrastructure this calendar year.</li>
<li><strong>Microsoft</strong>(MSFT 0.67%) said it is on track to spend over $80 billion on AI infrastructure during its fiscal year 2025 (which ends on June 30).</li>
<li><strong>Alphabet</strong>(GOOG 1.07%) (GOOGL 1.05%) plans to spend $75 billion on AI infrastructure this calendar year.</li>
<li><strong>Meta Platforms</strong>(META 2.77%) says it will spend up to $72 billion to fuel its AI ambitions this year (a figure it recently increased from $65 billion).</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li><strong>亞馬遜</strong>（AMZN 1.81%）表示今年將在 AI 數據中心基礎設施上花費約 1050 億美元。</li>
<li><strong>微軟</strong>（MSFT 0.67%）表示其在 2025 財年（截至 6 月 30 日）將花費超過 800 億美元用於 AI 基礎設施。</li>
<li><strong>谷歌</strong>（GOOG 1.07%）（GOOGL 1.05%）計劃在今年花費 750 億美元用於 AI 基礎設施。</li>
<li><strong>Meta Platforms</strong>（META 2.77%）表示今年將花費高達 720 億美元來推動其 AI 雄心（這一數字最近從 650 億美元上調）。</li>
</ul>
</div><p>Several other AI companies have smaller -- but not insignificant -- capital investments in the pipeline. <strong>Oracle</strong>, for example, recently told investors it will increase its data center spending to over $25 billion during its fiscal year 2026 (which just began on June 1). Then there are top AI start-ups like OpenAI, Anthropic, and Elon Musk's xAI, which also have very deep pockets.</p>
<div class="lb-trans"><p>其他幾家 AI 公司也在進行較小但不容忽視的資本投資。例如，<strong>Oracle</strong> 最近告訴投資者，其將在 2026 財年（剛於 6 月 1 日開始）將數據中心支出增加到超過 250 億美元。還有一些頂級 AI 初創公司，如 OpenAI、Anthropic 和 Elon Musk 的 xAI，也有非常深厚的資金支持。</p>
</div><p>While all of the above companies are developing AI for their own purposes, Amazon, Microsoft, and Alphabet are also three of the world's largest providers of cloud services. In other words, they build the centralized data centers I mentioned earlier, which they rent to AI developers for a profit.</p>
<div class="lb-trans"><p>雖然上述所有公司都在為自己的目的開發 AI，但亞馬遜、微軟和谷歌也是全球最大的雲服務提供商之一。換句話説，他們建立了我之前提到的集中數據中心，並將其租給 AI 開發者以獲取利潤。</p>
</div><h2>A potential $1 trillion annual opportunity</h2>
<div class="lb-trans"><h2>潛在的每年 1 萬億美元機會</h2>
</div><p>Despite the exorbitant amount of AI infrastructure spending on the table this year, Nvidia CEO Jensen Huang thinks this is just the beginning. He predicts capital expenditures could top $1 trillion <em>per year</em> by 2028, because every new generation of AI models requires more computing capacity than the last.</p>
<div class="lb-trans"><p>儘管今年 AI 基礎設施支出的金額巨大，Nvidia 首席執行官黃仁勳認為這僅僅是個開始。他預測到 2028 年，資本支出可能每年超過 1 萬億美元，因為每一代新的 AI 模型都需要比上一代更多的計算能力。</p>
</div><p>For example, Huang says some of the newest &#34;reasoning&#34; models consume up to 1,000 times more computing capacity than their predecessors. These models spend time &#34;thinking&#34; in the background before rendering responses, ensuring they produce more accurate information than traditional large language models (LLMs), which generate fast, one-shot responses.</p>
<div class="lb-trans"><p>例如，黃仁勳表示，一些最新的 “推理” 模型的計算能力消耗是其前身的 1000 倍。這些模型在生成響應之前會在後台 “思考”，確保它們提供的信息比傳統的大型語言模型（LLMs）更準確，後者生成的是快速的一次性響應。</p>
</div><p>Nvidia's Blackwell and Blackwell Ultra GPU architectures were designed to meet the growing demand for inference capacity from reasoning models, which is why chips like the GB200 and GB300 are the most sought-after in the world.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 的 Blackwell 和 Blackwell Ultra GPU 架構旨在滿足推理模型對推理能力日益增長的需求，這就是為什麼像 GB200 和 GB300 這樣的芯片在全球範圍內最受歡迎。</p>
</div><p>If Huang is right about the trajectory of AI infrastructure spending, then the risks associated with Nvidia's highly concentrated revenue probably won't materialize for at least a few more years. Since Nvidia stock is trading at a relatively attractive valuation right now, those potential risks probably shouldn't keep investors from buying it right now.</p>
<div class="lb-trans"><p>如果黃仁勳關於 AI 基礎設施支出軌跡的預測是正確的，那麼與 Nvidia 高度集中收入相關的風險可能在未來幾年內不會顯現。由於 Nvidia 股票目前的估值相對吸引人，這些潛在風險可能不應阻止投資者現在購買。</p>
</div>

54% of Nvidia's Q1 Revenue Came From 4 Mystery Customers -- Who Could They Be?

- Nvidia 的收入高度集中，四個客户佔其 54% 的總銷售額。  
- 2026 財年第一季度，Nvidia 總收入為 441 億美元，其中數據中心貢獻 391 億美元。  
- CEO 預測到 2028 年，資本支出可能超過 1 萬億美元，推動 AI 基礎設施需求增長。  

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谷歌-C

英偉達

英偉達第一季度有 54% 的收入來自四個神秘客户——這些客户可能是誰呢？