--- title: "NVIDIA 這次財報，不是又一次 beat，而是 AI 主線繼續強化" type: "Topics" locale: "zh-HK" url: "https://longbridge.com/zh-HK/topics/41003769.md" description: "NVIDIA 這次 Q1 FY27 財報，我的感覺很明確：這不是一個 “漲多了所以要小心” 的財報，而是一個繼續強化長期邏輯的財報。收入 816 億美元，同比增長 85%，環比增長 20%；Data Center 收入 752 億美元，同比增長 92%；Q2 指引直接給到 910 億美元上下 2%，而且沒有包含任何中國 Data Center compute 收入。這個級別的體量還能繼續這樣增長..." datetime: "2026-05-21T16:15:30.000Z" locales: - [en](https://longbridge.com/en/topics/41003769.md) - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/topics/41003769.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/topics/41003769.md) author: "[牛猫招财](https://longbridge.com/zh-HK/profiles/15691097.md)" --- # NVIDIA 這次財報，不是又一次 beat，而是 AI 主線繼續強化 NVIDIA 這次 Q1 FY27 財報，我的感覺很明確：**這不是一個 “漲多了所以要小心” 的財報，而是一個繼續強化長期邏輯的財報。** 收入 **816 億美元**，同比增長 **85%**，環比增長 **20%**；Data Center 收入 **752 億美元**，同比增長 **92%**；Q2 指引直接給到 **910 億美元上下 2%**，而且沒有包含任何中國 Data Center compute 收入。這個級別的體量還能繼續這樣增長，本身就説明 AI capex 遠遠沒有結束。 很多人一直在等 NVIDIA 增速放緩，等 hyperscalers 砍 capex，等 AI 泡沫破裂。但這份財報給出的答案很直接：**至少現在看不到這個拐點。** 真正重要的不是 NVIDIA 又賣了多少 GPU，而是它正在把自己從 “GPU 公司” 升級成 **AI factory 平台公司**。客户買的不是一張卡，而是一整套可以持續生產 token、生產智能、生產收入的基礎設施。 這也是為什麼黃仁勳在電話會里強調，客户不是買 GPU，而是在建 AI factories。這個邏輯很關鍵。因為如果 token 已經可以變現，那麼 compute 就不是成本，而是生產資料。換句話説，算力本身開始變成收入和利潤的來源。 我覺得這就是市場目前低估 NVIDIA 的地方。很多人還在用半導體週期股的框架看它，但 NVIDIA 正在變成 AI 時代的基礎設施税收層。 這次財報裏最重要的結構變化，是 ACIE。 NVIDIA 把 Data Center 拆成 Hyperscale 和 ACIE。Hyperscale 是大雲廠和大型互聯網公司；ACIE 包括 AI Clouds、Industrial、Enterprise 和 Sovereign AI。Q1 裏面，Hyperscale 收入 **379 億美元**，ACIE 收入 **374 億美元**，兩個幾乎一樣大。更重要的是，ACIE 環比增長 **31%**，明顯快於 Hyperscale 的 **12%**。 這説明 NVIDIA 的需求已經不只是 Microsoft、Google、Amazon、Meta 這些大客户。需求正在擴散到 AI cloud、主權 AI、企業本地部署、工業 AI factory。也就是説，NVIDIA 不是隻吃幾家 hyperscalers 的預算，而是在吃整個社會 AI 化、國家 AI 化、工業 AI 化的預算。 這非常牛，因為市場之前最擔心的是客户集中。但現在 ACIE 已經接近 Hyperscale 規模，而且增長更快。這個信號比單純 revenue beat 更重要。 另一個被市場低估的地方，是 inference。 很多人以為訓練才需要 NVIDIA，推理以後就會被 ASIC、TPU、自研芯片替代。但這個判斷太簡單了。未來的推理不是簡單生成幾個 token，而是 reasoning、agentic AI、long context、tool use、多代理協作和複雜任務執行。 如果只是簡單 decode，專用芯片當然有機會。但如果 AI 要寫代碼、做研究、跑企業流程、調用工具、管理上下文、執行任務，那需要的就不是一顆便宜芯片，而是一整套平台。 這正是 NVIDIA 的強項：GPU、CPU、networking、CUDA、software stack、confidential computing，全都在一個系統裏。別人可以做局部優化，但很難替代完整 AI factory 的經濟性。 這也是為什麼我認為 NVIDIA 的 moat 沒有變弱，反而在變強。 這次財報還有一個很大的增量變量：**Vera CPU**。 管理層説 Vera 是為 agentic AI 設計的 CPU，打開 NVIDIA 以前沒有真正進入的 **2000 億美元 TAM**，而且今年對 standalone Vera CPU 有接近 **200 億美元收入可見度**。重點是，這個 200 億美元不是 VeraRubin 系統裏已經包含的 CPU，而是 standalone CPU。 這個信息很大。 因為這意味着 NVIDIA 不只是繼續賣 GPU，而是在進入 CPU、networking、security、storage、confidential computing 這些更大的系統級市場。 Agentic AI 不只需要模型推理，也需要 orchestration、IO、memory management、tool use、browser、compiler、database。GPU 負責 thinking，CPU 負責調度和工具使用。未來 agent 越多，CPU 需求越大。 所以 Vera 不是小補充，而是 NVIDIA 從 AI GPU 龍頭變成完整 AI compute platform 的關鍵一步。 再看中國。Q2 的 **910 億美元指引**沒有包含中國 Data Center compute 收入。電話會里也説，雖然美國批准了 H200 出貨 license，但公司還沒有相關收入，也不確定中國是否允許進口。 這反而是好事。 因為現在的強指引不是靠中國撐起來的。如果中國不恢復，模型已經排除了；如果中國恢復，那就是額外 upside。 現金流也非常強。Q1 free cash flow **486 億美元**，公司本季度返還約 **200 億美元**給股東，還新增 **800 億美元回購授權**，季度股息從 **0.01 美元**提高到 **0.25 美元** 這已經不是普通成長股。它是高增長、高毛利、高自由現金流、大規模回購的組合。市場上能同時具備這幾個特徵的公司，非常少。 所以我認為這次財報很明確： **NVIDIA 的長期邏輯繼續加強。** AI capex 沒有明顯見頂。ACIE 正在接力 hyperscalers。Inference 需求比市場想象得更復雜。Vera CPU 打開新的增長空間。中國現在更像 upside，而不是 base case。現金流強到足以支撐回購和長期投入。 很多人現在的問題是，總想等 NVIDIA 出現明顯風險再判斷。但真正的大公司，往往是在大家反覆懷疑中繼續兑現。NVIDIA 現在就是這樣。 估值方面，我也不覺得現在貴。如果按最新 run-rate 看，forward PE 大概在 **26–30 倍**區間。對於一家收入還在高速增長、毛利率維持 75%、現金流爆炸的公司，這個估值並不誇張。 **NVDA 現在不是泡沫估值，而是市場仍然沒有完全相信它的增長持續性。** 如果後面 VeraRubin 順利 ramp，ACIE 繼續高增長，毛利率守住 74%–75%，那市場大概率還要繼續重估 NVIDIA。 這次財報不是一個普通的 beat。它更像是 NVIDIA 再次告訴市場：**AI 主線還沒有結束，甚至可能才進入第二階段。** 第一階段是訓練和 GPU 爆發。第二階段是 AI factory、inference、agentic AI、Vera CPU、工業 AI 和主權 AI。 如果這個判斷成立，NVIDIA 就不只是這輪 AI 裏的贏家，而是未來幾年 AI 基礎設施擴張中最核心的受益者。**NVDA 仍然是 AI 主線裏最值得長期持有的核心資產之一。** 300 可期！ $英偉達(NVDA.US) $台積電(TSM.US) $谷歌-A(GOOGL.US) $亞馬遜(AMZN.US) $微軟(MSFT.US) $蘋果(AAPL.US) $Meta(META.US) ### 相關股票 - 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