--- title: "英偉達（紀要）：算力投入與收入直接掛鈎，優先保障供應鏈安全" description: "以下為海豚君整理的英偉達 2026 財年第四季度的財報電話會紀要，財報解讀請移步《英偉達：業績狂熱 vs 股價冰冷，宇宙第一股就此失寵？》$英偉達(NVDA.US) 交流核心信息：1）2027 財年指引：全年 Non-GAAP 毛利率將維持在 75% 左右 (mid-70s)，符合上季度交流信息。維持毛利率的關鍵，在於公司能否持續為客户提供跨代際的性能飛躍。如果每瓦性能提升速度能顯著超越摩爾定律." type: "topic" locale: "zh-HK" url: "https://longbridge.com/zh-HK/topics/38899235.md" published_at: "2026-02-26T03:10:45.000Z" author: "[Dolphin Research](https://longbridge.com/zh-HK/news/dolphin.md)" --- # 英偉達（紀要）：算力投入與收入直接掛鈎，優先保障供應鏈安全 **以下為海豚君整理的英偉達 2026 財年第四季度的財報電話會紀要，財報解讀請移步《**[**英偉達：業績狂熱 vs 股價冰冷，宇宙第一股就此失寵？**](https://longbridge.cn/zh-CN/topics/38895732?channel=SH000001&invite-code=294324&app_id=longbridge&utm_source=longbridge_app_share&locale=zh-CN&share_track_id=fe94bae7-0170-4692-88c6-bde44a1d28b7)**》** $英偉達(NVDA.US) **交流核心信息：** **1）2027 財年指引：全年 Non-GAAP 毛利率將維持在 75% 左右 (mid-70s)**，符合上季度交流信息。維持毛利率的關鍵，在於公司能否持續為客户提供跨代際的性能飛躍。如果每瓦性能提升速度能顯著超越摩爾定律，且每美元性能的提升遠超成本的增幅，那麼高毛利率就是可以持續的。 **2）數據中心及 Rubin**：目前排名前五的 CSP 確實貢獻了約 50% 的總收入。**Rubin 已於本週送樣，下半年量產**。其推理成本比 Blackwell 再降 10 倍。**Vera 是目前唯一支持 LPDDR5 的數據中心級 CPU**，其核心設計目標是極高的數據處理能力。 **3）中國市場：雖然 H200 少量獲批，但本季未產生收入**。公司對未來出口許可持不確定態度，公司在下季度指引中不含來自中國的算力收入； **4）對下游資本開支的看法**：當前正處於 Agentic AI 爆發的拐點沒有算力就無法生成 Token，而沒有 Token 就無法產生收入。**算力投入與收入增長是直接掛鈎的**。 生成的 Token 是具有生產力且能為客户盈利的，這反過來保證了雲服務商（CSP）的盈利能力。為了生成 Token，客户必須擁有足夠的算力容量，**資本開支從傳統通用計算向加速計算的結構性轉移**。 所有數據中心都面臨嚴格的供電限制（無論規模是 100MW 還是 1GW）。在電力受限的情況下，架構的每瓦性能越強，能產生的 Token 就越多，轉化成的美元收入就越高。**資本開支轉化為算力，算力轉化為收入**。 **5）存儲問題**：**預計未來幾個季度的供應將非常吃緊。**如果供應情況在年底前有所改善，遊戲業務仍有機會實現同比增長。 **6）太空數據中心**：**目前太空數據中心的經濟性確實較差，但未來會逐步改善**。太空環境的運行邏輯與地面截然不同，儘管面臨物理挑戰，但確實存在許多必須在太空完成的計算需求。事實上，**Hopper（H100）架構已在軌運行**。太空 GPU 最核心的應用場景之一是超高分辨率成像。更高效的做法是在太空直接進行計算處理，利用 AI 篩選出真正有價值的信息，而忽略大部分無效數據。 **7）業績出色但股價平淡，是否回購**：供應鏈保護（戰略性投資和生態系統建設是首要重心）**，意味着英偉達會拿出大量的現金放在供應鏈上**，來保障 Blackwell 和 Rubin 的按時出貨。公司一直在執行股份回購和派發股息**，會在年內尋找合適的時機來執行這些回購計劃**。 **雖然英偉達本次給出了超預期的業績及指引，但由於老黃此前已經透露了 AI 業務的指引（Blackwell+Rubin 至 2026 年底累計達到 2000 萬顆的出貨指引），短期業績並不重要。相對而言，市場更關注於中長期的展望及管理層的交流。** **從本次交流來看，英偉達管理層也並沒有給出激進的展望，主要是相當平淡的陳述。至於毛利率方面的擔憂，公司的解釋也是，“只要公司能提供高性能的產品，高毛利率也可以持續”。整體上，公司在交流中也沒有給出更樂觀的期待。** **公司的估值是明顯偏低的，這也反映了市場對 ASIC 競爭威脅和毛利率下滑的擔憂。另一方面，在業績持續高增長的情況下，即使面臨着市場競爭加劇的風險，公司股價也很難跌破 170 美元（大致對應 2028 財年淨利潤的 15XPE 左右）。** **一、英偉達財報信息回顧** 1\. 2027 財年 Q1 指引 a. 收入：780 億美元 (+/- 2%)，增長主要由數據中心驅動，指引中不含中國的數據中心算力營收。 b. 毛利率：GAAP 74.9% / Non-GAAP 75.0% (上下浮動 50 個基點)。 c. OPEX： Non-GAAP OPEX 約為 75 億美元，將在 Non-GAAP 結果中包含基於股票的薪酬費用（其中 SBC 為 19 億美元）。 d. 供應説明：先進架構的供應緊張將持續，庫存和供應承諾已排至 2027 年。 2\. 全年展望： a. 預計**全年 Non-GAAP 毛利率將維持在 75% (mid-70s)**。 b. OPEX：預計全年 Non-GAAP 運營開支將同比實現 42% 左右（low 40s）的增長。 c. 税率： 預計 FY27 全年有效税率（GAAP/Non-GAAP）在 17% - 19% 之間。 **二、財報電話會詳細內容** **2.1 高管陳述核心信息** 1\. 數據中心板塊 a. 表現：Q4 收入 620 億美元（+75% YoY），全年 1940 億美元。 b. 產品組合：需求極度強勁，Blackwell Ultra 正在放量。目前 CSP 和企業已部署約 9GW 的 Blackwell 基礎設施。 \- **Rubin 架構：包含 Vera CPU 和 Rubin GPU，採用模塊化無電纜設計。已於本週送樣，下半年量產**。其推理成本比 Blackwell 再降 10 倍。 \- Hopper & Ampere： 即使是舊款產品在雲端依然 “售罄”，反映出極度的算力飢渴。 c. 網絡業務 (Networking)：單季收入 110 億美元（3.5x YoY）。**NVLink 72 已成為標配，佔本季數據中心收入的 2/3**。 2\. 軟件與模型生態 a. “智能體 AI” 時刻已到。與 OpenAI（GPT 5.3 Codex）、Meta 深度合作。 b. 投資 Anthropic 100 億美元，Anthropic 將基於 Grace Blackwell 與 Vera Rubin 系統進行訓練與推理，其 Claude Code Work 平台推動企業 AI 落地。與 Grok 達成非獨家授權協議，獲得其低延遲推理技術，將借鑑 Mellanox 的整合方式，把 Grok 的創新融入 NVIDIA 架構。 3\. 主權 AI 與地區市場 a. 主權 AI：全年貢獻超 300 億美元。加拿大、法國、英國等國正按 GDP 比例投入 AI 基礎設施。 **b 中國市場：雖然 H200 小量獲批，但本季未產生收入。**公司對未來出口許可持不確定態度，並警告中國本土競爭對手正在崛起。 4\. 遊戲與專業可視化 a. 遊戲：37 億美元（+47% YoY）。Blackwell 需求強勁，但管理層預警 Q1 以後將面臨供應短缺壓力。 b. 專業可視化：首次突破 10 億美元大關（13 億，+159% YoY）。主要受 AI 開發者在工作站運行 LLM 驅動。 5\. 汽車與物理 AI 物理 AI 規模化：FY26 已貢獻 60 億美元 收入。 自動駕駛：奔馳新 CLA 將搭載 Alpamayo 平台。Robotaxi（Waymo, Tesla 等）的規模化將帶來量級增長。 **2.2 Q&A 問答** **Q：既然公司對 2027 年的增長有可見度，但市場擔心雲廠商 CapEx（約 7,000 億美元）已達高位且現金流受壓，您對客户持續增加 CapEx 的信心來自哪裏？若 CapEx 增速放緩，英偉達能否在現有預算空間內繼續保持增長？** A：邏輯非常簡單：**我們正處於 Agentic AI 爆發的拐點**，全球企業對智能體的需求正驅動巨大的算力需求。在當前的 AI 新世界中，**算力即收入**。沒有算力就無法生成 Token，而沒有 Token 就無法產生收入。因此，**算力投入與收入增長是直接掛鈎的**。 目前，無論是代碼輔助工具、各類企業級 AI 協作平台（如 Claude 相關應用），還是正在開發智能體系統的 ISV（獨立軟件供應商），都顯示出極高的熱情。我們已經達到了一個臨界點，即**生成的 Token 是具有生產力且能為客户盈利的**，這反過來保證了雲服務商（CSP）的盈利能力。 從底層邏輯來看，計算模式已經發生了質變。過去每年 3,000 億至 4,000 億美元的傳統軟件 CapEx 正全面轉向 AI。為了生成 Token，客户必須擁有足夠的算力容量，這會直接轉化為他們的增長和營收。因此，這種從傳統通用計算向加速計算的**結構性轉移**，將持續支撐我們的增長。 **Q：英偉達對 Anthropic、OpenAI、CoreWeave 甚至 Intel、Nokia 等公司進行了大量戰略投資。請問這些投資在公司戰略中扮演什麼角色？您如何利用資產負債表作為工具，來強化英偉達在生態系統中的地位並參與其增長？** A：英偉達的核心競爭力本質上就是我們的**生態系統**，這也是我們業務最受青睞的地方。目前，全球幾乎每一家初創公司都在英偉達的平台上運行，無論是在雲端、本地數據中心，還是邊緣側和機器人系統。數以千計的 AI 原生應用都構建在英偉達之上。在這場全新的計算時代變革中，我們的目標是讓所有人、所有應用都承載在英偉達的平台上。 我們擁有極佳的起點，因為幾乎一切已經構建在 **CUDA** 之上。隨着我們不斷擴展 AI 生態——無論是語言 AI、物理 AI、生物科學、機器人還是製造業——我們希望所有這些細分生態都能紮根於英偉達。這為我們提供了絕佳的投資機會，使我們能夠橫跨整個技術棧進行佈局。 目前的生態系統比以往任何時候都要豐富。**英偉達已從單純的 GPU 計算平台公司，轉型為一家 AI 基礎設施公司**。我們的計算平台已經覆蓋了從底層算力、AI 模型到網絡設備、DPU 等各個維度。針對企業級應用、工業製造、科學研究或機器人技術，每一個領域都有其獨特的計算棧。因此，我們的投資非常明確且具有戰略性，即：**通過資產佈局，持續擴大並深化英偉達生態系統的觸達深度與廣度。** **Q：公司的網絡業務在 2026 財年加速增長，去年上半年 Spectrum-X 的年化收入貢獻約為 100 億美元，下半年似乎已升至 110-120 億美元。隨着即將推出的 102T 及 Spectrum-X800 等新平台，Spectrum-X 的收入增速趨勢如何？您如何預判今年年底的表現？** A：英偉達現在的定位是 AI 基礎設施公司。**我們的計算架構不再是以 “服務器節點” 為單位，而是以 “機架”（Rack）為單位**。在這樣的架構中，我們通過 NVLink 將單節點擴展為巨大的機架級計算機（Rack-scale computer），再通過 Spectrum-X 和 InfiniBand 實現跨機架的規模化擴展。可以説，NVLink 的發明極大程度地帶動了網絡業務的增長，因為現在每個機架都配備了大量交換機節點，單機架內的交換能力非常驚人。 我們目前可能是全球最大的網絡公司，尤其是在進入以太網交換市場僅幾年後，我們已經在該領域取得了極其領先的地位。**Spectrum-X 的表現堪稱巨大成功**。雖然我們依然支持那些追求極低延遲和超大規模擴展的 InfiniBand 忠實客户，但我們也看到越來越多的客户希望基於以太網構建數據中心。為此，我們創造了專為 AI 處理優化的以太網能力，其性能在 Spectrum-X 上得到了充分體現。 對於客户而言，網絡性能的差異直接關係到投資回報率。當你建造一個耗資 100 億或 200 億美元的 AI 工廠時，網絡吞吐量和有效性即使只有 10% 或 20% 的提升，也會直接轉化為鉅額的收入差異。正是因為我們將 AI 基礎設施構建得如此高效，網絡業務才得以保持極其強勁的增長勢頭。 **Q：針對大量上下文窗口的需求以及 Groq 提供的特定解碼方案，英偉達未來的路線圖是否會更加關注針對特定工作負載或客户的定製化硅片？此外，隨着架構演進，公司策略有何變化？** A：關於架構設計，我們的原則是儘可能推遲跨接口的連接。每當你跨越一個 Die-to-Die 接口，都會產生不必要的延遲和功耗。我們並不排斥芯片組（Chiplet/Die）設計，事實上我們已經在使用了，但只在別無選擇時才會這樣做。例如，在 **Blackwell** 和 **Rubin** 架構中，我們使用了兩個達到光刻極限的巨大芯片並進行**貼合**。這種做法極大地減少了競爭對手架構中普遍存在的 “接口損耗”，從而保證了架構的極致效能。外界常説英偉達的優勢在於軟件，但實際上軟件與架構是不可分割的，我們的軟件之所以高效，是因為架構本身在每浮點運算功耗上做到了最優。 **針對 Groq 以及低延遲解碼器的挑戰，我有一些絕佳的想法準備在 GTC 大會上分享**。核心點在於，基於 **CUDA**的基礎設施具有無與倫比的通用性。**英偉達所有 GPU 在架構上都是完全兼容的，這意味着我們今天為 Blackwell 優化的模型和軟件棧，同樣能讓 Hopper 甚至 Ampere 架構受益**。這也是為什麼 A100 在發佈多年後，在實際應用中依然能保持強大生命力和高性能的原因。這種架構兼容性允許我們在軟件工程和優化上進行鉅額投入，因為我們知道，無論是雲端還是本地，全球所有世代的英偉達 GPU 裝機量都能從中受益。 這種兼容性為客户帶來了極高的創新靈活性和投資保護，最終轉化為極佳的**性價比**。至於未來如何應對特定領域的競爭，我們會像當年通過收購 Mellanox 擴展架構版圖一樣，通過將類似 Groq 這種加速能力整合進英偉達的整體架構中，來持續保持我們的領先地位。 **Q：本季度數據中心收入環比增長超過 100 億美元，Blackwell 帶來了巨大的加速。隨着下半年 Vera Rubin 架構開始放量，我們是否應該預期類似 Blackwell 級別的環比增長幅度？** A：關於未來的收入走勢，我們目前的重心仍是逐季觀察。從全年維度看，**Blackwell 的銷售將與 Vera Rubin 的上市同步進行**。Vera Rubin 是一套非常優秀的架構，能夠幫助客户快速部署，目前我們已經收到了來自不同客户的大量預訂單。雖然現在斷言下半年 Vera Rubin 初始爬坡階段的具體貢獻還為時過早，但可以肯定的是，市場需求和興趣極其強勁，我們預計**幾乎每一位客户都會採購 Vera Rubin**。目前的變量主要在於我們的入市速度，以及客户在數據中心部署並運行這些系統的速度。 **Q：考慮到目前 Memory 供應短缺等問題，遊戲業務在 2027 財年能否實現同比增長？還是説會面臨較大壓力？** A：儘管我們非常希望能提供更多供應，但由於顯存等因素，**預計未來幾個季度的供應將非常吃緊**。如果供應情況在年底前有所改善，遊戲業務仍有機會實現同比增長。但目前判定具體的增長前景還太早，一旦有明確進展，我們會及時溝通。 **Q：隨着 AI 投資預算越來越多地轉向推理工作負載，CUDA 的重要性將如何體現？** A：如果沒有 CUDA，我們根本無法處理推理任務。英偉達擁有全球最高效的推理棧 TensorRT-LLM。為了適配 **NVLink**，我們必須在 CUDA 之上不斷髮明新的並行算法，以分配推理負載，從而充分發揮 NVLink 72 連接帶來的海量帶寬優勢。正是憑藉 **NVLink 72** 這一艱難的創新（包括交換機解構、機架系統構建等），我們實現了代際飛躍：**推理的每瓦性能提升了 50 倍，性價比提升了 35 倍。** 在當前階段，**推理直接等同於收入**。隨着智能體的爆發，它們在執行編程等任務時會自主協作併產生指數級增長的 Token。這些系統可能會運行數小時，生成成千上萬個 Token，而每一個 Token 都是可以變現的。因此，推理速度越快，客户的創收能力就越強。 對於雲服務商（CSP）和超大規模數據中心而言，**“每瓦產生的推理 Token 數” 直接決定了其盈利上限**。核心原因在於，所有數據中心都面臨嚴格的**供電限制**（無論規模是 100MW 還是 1GW）。在電力受限的情況下，架構的每瓦性能越強，能產生的 Token 就越多，轉化成的美元收入就越高。 現在，每一家超大規模客户都理解這個邏輯：**資本開支轉化為算力，算力轉化為收入。** 如果今天不投資算力容量，未來就沒有收入增長。選擇正確的架構（即擁有最高 “每瓦性能” 的架構）已不僅是戰略選擇，它直接決定了企業的財報表現。 **Q：公司目前毛利率維持在 75% 左右。鑑於供應能見度已達 2027 自然年，這種高毛利水平是否具有可持續性？在 2027 年之後，是否有關於顯存功耗或成本控制方面的創新，能讓市場對長期維持這一利潤水平保持信心？** A：**維持毛利率的關鍵，在於我們能否持續為客户提供跨代際的性能飛躍**。如果我們的每瓦性能提升速度能顯著超越摩爾定律，且每美元性能的提升遠超系統成本的增幅，那麼高毛利率就是可以持續的。 目前，全球對 Token 的需求已進入完全的指數級增長階段。一個顯著的跡象是，即便是在雲端部署了六年的舊款 GPU 依然被完全佔用，且租用價格仍在上漲。這證明了現代軟件開發模式對算力的渴求是無止境的。 我們的戰略是**每年交付一套完整的 AI 基礎設施**。今年我們推出了包含六款新芯片的 Blackwell 架構，而下一代的 **Vera Rubin** 及其後續架構也將保持多芯片聯合設計的節奏。通過極致的**軟硬件協同設計**，我們每一代產品都能實現每瓦性能和性價比的數倍提升。這種交付核心價值的能力，才是我們維持利潤水平最本質的保障。 **Q：針對部分客户正在考慮的 “太空數據中心” 方案，您認為其可行性如何？目前的時間線和經濟性是怎樣的？隨時間推移將如何演變？** A：**目前太空數據中心的經濟性確實較差，但未來會逐步改善**。太空環境的運行邏輯與地面截然不同：雖然那裏有取之不盡的太陽能，但太陽能電池板體積巨大；雖然太空環境極冷，但由於沒有空氣流動（真空環境），散熱無法依靠對流，只能通過傳導至巨大的散熱器進行輻射散熱。在地面常用的液冷方案在太空也難以實施，因為冷卻液太重且容易凍結。 儘管面臨物理挑戰，但確實存在許多必須在太空完成的計算需求。事實上，**英偉達的 GPU 已經進入太空——Hopper（H100）架構已在軌運行。** 太空 GPU 最核心的應用場景之一是**超高分辨率成像**。通過結合光學技術與 AI，我們可以實時進行不同角度的投影計算、超分辨率重建和降噪處理。如果將數以 PB 計的原始圖像數據傳回地球處理，帶寬和時延成本極高。更高效的做法是在太空直接進行計算處理，利用 AI 篩選出真正有價值的信息，而忽略大部分無效數據。因此， **AI in space** 將會衍生出非常多具有吸引力的應用。 **Q：財報提到超大規模雲廠商（Hyperscalers/CSPs）目前佔比約 50%，但這部分以外的客户引領了增長。這是否意味着非超大規模客户的增速已超過 CSP？這些客户（如企業、主權 AI、模型廠商）的應用場景與 CSP 有何不同？這種客户結構多元化的趨勢是否具有持續性？** A：**目前排名前五的 CSP 確實貢獻了約 50% 的總收入，**但剩下的 50% 展現出了極高的多樣性。這其中包括 AI 模型開發者、企業級客户、超算中心以及主權 AI 等。這確實是一個增長極快的領域。我們一方面在各大雲服務商平台中保持着強勁地位，另一方面，全球範圍內客户羣的極端多樣化正在顯現。這種能夠服務於全球、全行業各個細分領域的能力，將使我們長期受益。 英偉達的一大優勢在於我們擁有建立在 CUDA 之上的生態系統。我們是唯一能夠覆蓋所有云端、所有計算機制造商設備、以及邊緣側的加速計算平台。我們正在積極培育**電信領域**——未來的無線網絡本質上就是一個計算平台，未來的無線電也將由 AI 驅動。為此我們創建了 Aerial 平台。同時，我們也出現在幾乎每一台機器人和自動駕駛汽車中。 CUDA 的靈活性使我們能夠通過同一套架構解決從語言處理、計算機視覺到生物學、物理學等各類 AI 和計算算法問題。客户羣的多元化正是我們最強大的實力之一。如果沒有我們自己的生態系統，即使處理器可編程，我們也只能受限於他人的設計週期；但有了 CUDA 生態，我們可以非常自然地擴張。 此外，極其關鍵的一點是我們的**合作伙伴關係與平台普適性**。**無論是 OpenAI、Anthropic、xAI、Meta，還是 Hugging Face 上 150 萬個開源模型，全部都在英偉達的平台上運行。**開源社區的總量可能是僅次於 OpenAI 的全球第二大模型羣。英偉達運行一切模型的能力，使我們的平台具有極強的通用性和易用性。對於任何國家或任何企業而言，投資英偉達都是極其安全且能確保未來兼容性的選擇，這正是驅動客户多樣性的核心動力。 **Q：英偉達正推動 Vera CPU 作為獨立方案進入市場。在架構演進中，Vera 扮演了什麼角色？這種推動力是來自推理工作負載的激增，還是工作負載的多樣化（異構性）？您如何看待 Vera 作為獨立 CPU 的發展前景？** A：在最高層面，我們對 CPU 架構的決策與世界其他公司截然不同。**Vera 是目前唯一支持 LPDDR5 的數據中心級 CPU**，其核心設計目標是極高的數據處理能力。我們之所以做出這樣的架構決策，是因為我們關注的計算問題（尤其是 AI）本質上都是數據驅動的，其單線程性能與帶寬的配比堪稱 “破紀錄”。 在 AI 的完整流程中——從早期的**數據預處理**，到**預訓練**，再到現在的**後訓練**——Vera 展現了極強的必要性。目前的 AI 正在學習如何使用工具，而許多工具環境（如某些模擬器或特定邏輯計算）要麼純跑在 CPU 上，要麼在 CPU 密集型的加速環境中運行。**Vera 正是為 “後訓練” 階段設計的卓越 CPU。** 當算法加速達到極限時，系統中不可加速部分的瓶頸就會凸顯，此時你需要極強、極快的**單線程 CPU**。這就是我們當初開發 Grace 的初衷，而 Vera 的性能表現則在 Grace 的基礎上實現了跨越式的提升。我們非常看重 CPU 在 AI 管線中的作用，Vera 將在其中發揮關鍵的協調和支撐價值。 **Q：公司今年預計產生約 1,000 億美元的現金流，且採購承諾的壓力峯值似乎已過。鑑於儘管業績出色但股價表現相對平穩，目前的價格看起來是回購的良機。請問公司為何不設定一個更大規模的回購計劃，而是維持現狀？** A：我們在審視資本回報政策時非常謹慎。目前我們認為最重要的任務之一是**支持眼前龐大的 AI 生態系統**。這涵蓋了從供應鏈端到應用開發端的全方位投入：我們需要確保供應商擁有充足的產能支持，同時也要助力那些在英偉達平台上構建早期 AI 解決方案的開發者。因此，**戰略性投資和生態系統建設**仍是我們資本使用的首要重心。當然，我們一直在執行股份回購和派發股息。我們會繼續在年內尋找合適的時機來執行這些回購計劃。 **Q：您曾預測到 2030 年全球數據中心資本開支將達到 3-4 萬億美元。請問支撐這一宏大願景的關鍵驅動力是什麼？是智能體、物理 AI，還是其他因素？您現在是否依然對這個數萬億級別的市場空間抱有信心？** A：我對此非常有信心。我們可以從第一性原理來推導這個邏輯：未來的軟件開發將完全由**Tokens 驅動**。推理的本質就是生成 Tokens。正如我之前提到的，英偉達通過 NVLink 72 等創新，使每單位能源生成的 Tokens 效率提升了 50 倍。Tokens 生成正處於未來計算和軟件的核心。 過去，全球每年在傳統計算上的投入約為 3,000-4,000 億美元。但現在，AI 時代的算力需求比傳統模式高出**一千倍**。如果説過去我們是把預先寫好的代碼或錄好的視頻 “播放” 出來（類似於 DVD 播放機），那麼現在的軟件是基於情境、查詢意圖和實時上下文**實時生成**的。這種 “生成式” 軟件所需的計算能力，遠超以往任何時代。 目前，我們正處於兩個巨大的增長浪潮中： **\- 智能體 AI（Agentic AI）的拐點：** 就在過去的 2-3 個月裏，智能體 AI 迎來了爆發式增長。這些智能體能夠解決實際問題，比如在英偉達內部，我們的工程師正大規模使用 Claude、OpenAI Codex 或 Cursor 等工具進行協作開發。這些公司（如 Anthropic）的收入在一年內增長了 10 倍，他們現在面臨的唯一瓶頸就是**產能極度受限**。這種 “Tokens 需求” 正呈指數級增長。 **\- 物理 AI（Physical AI）的接力：智能體 AI 之後，下一個浪潮是物理 AI**。我們將 AI 引入製造業、機器人和自動駕駛領域。以自動駕駛為例，你需要巨大的超級計算機（AI 工廠）來生成 Token 以訓練汽車，同時汽車內部也需要計算機持續生成 Tokens 來運行。 這是一個**全新的工業革命**。在這個新世界裏，**算力等於收入**。對於雲服務商或企業軟件公司而言，投資數據中心直接驅動了他們的營收增長。只要我們相信 “生成 Tokens” 是計算的未來——我堅信這一點，且整個行業也已達成共識——那麼全球範圍內的產能擴張就遠未停止。7,000 億美元的年投入只是開始，未來的需求遠不止於此。 <此處結束> **本文的風險披露與聲明：**[**海豚君免責聲明及一般披露**](https://support.longbridge.global/topics/misc/dolphin-disclaimer) ### Related Stocks - [VERA.US - Vera Therapeutics](https://longbridge.com/zh-HK/quote/VERA.US.md) - [NVDA.US - 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