英伟达财报为什么是2027

董事长们，昨晚美股芯片板块彻底炸了，英特尔盘中一度暴涨百分之十，美光 a、 m、 d 联手冲锋，整个费城半导体指数大涨近百分之四。很多人看到的第一反应是，这不就是在炒英伟达盘后发财报的预期吗？ 这话只说对了一小半。真正让这波行情能走这么猛这么齐的背后，藏着一个可能被大多数人忽略的核心逻辑， ai 智能体时代， cpu 的 价值正在被彻底重估，这才是今天你最该听进去的产业信号。咱们先把昨晚的盘面快速过一下，美通时间五月二十号，纳指高开百分之零点五，芯片股集体起立，美光科技、英特尔开盘就涨超百分之五。 接着英特尔一路拉升，涨幅一度扩大到百分之十， amd 涨超百分之六，闪迪和阿斯麦涨超百分之三，西部数据、高通全部跟涨。 这个涨法不是一两个票的独立行情，而是整个芯片板块系统性的往上推，说明背后一定有机构级别的共识在形成。那这个共识到底是什么呢？拆开来看，有三个产业信号在共振，而且一个比一个硬。 最表面那层大家都能看到，这是英伟达财报前的预热，全球都在等盘后 ai 总龙头英伟达公布新一季财报，资金习惯性抢跑，情绪先打满，这很正常，但光靠这个解释不了为什么 cpu 厂商英特尔和 amd 涨得比谁都猛，更解释不了为什么存储芯片跟着一起疯。所以我们必须往深处吧。 第二层逻辑也是这轮行情真正的灵魂， ai 智能体的爆发，把 cpu 的 需求逻辑彻底改了。 以前我们聊 ai， 焦点都在 gpu 上，觉得训练大模型就是堆显卡。但现在 ai 已经进入智能体时代了，各种自主决策、规划、调度的 ai 应用要跑起来，瓶颈不再只是能不能算，而是能不能高效的调度。 这件事的核心硬件是什么？正是 cpu。 amd 的 ceo 苏兹峰亲口说过一组数据，传统数据中心里， cpu 和 gpu 的 部署比例是一比四，而到二零二六年，这个比例会变成一比一。英特尔那边的判断更激进，认为到了智能体场景甚至可能往一以上走。这意味着什么？ 意味着未来几年数据中心采购 cpu 的 数量可能要翻四倍，甚至更多。花旗银行刚刚把英特尔的目标价从九十五美元一把拉到一百三十美元， a m d 从三百五十八美元拉到四百六十美元，背后依据就是这个需求结构的巨变。他们还预测，服务器 c p u 市场规模能从今年的两千九百三十亿美元，一路扩张到二零三零年的一点三万亿美元以上，这是接近五倍的增长空间。 连英伟达自己都开始推独立发售的 vera c p u。 甲骨文已经承诺部署几十万颗，这说明整个行业的共识已经形成。 昨晚英特尔之所以能涨到百分之十，就是因为市场终于开始大规模定价这个逻辑了。第三层逻辑，存储芯片正在经历一个历史级别的超级涨价周期。 现在 ai 的 瓶颈已经从缺 g p u 演变成缺内存，尤其是 h b m 高宽带内存 d d r m 和 n a n d 闪存价格飙升，部分 d r m 现货价格比今年年初已经涨了超过百分之十九百。你没有听错，十九倍 n a n d 闪存的合约价单季涨幅创下近十五年来的记录。 昨晚美光科技直接出来放风，说自从上次财报电话会之后，财务前景又增强了，第三财季预计会再次实现创纪录的自由现金流花旗更是火上浇油，把美光目标价从四百二十五美元一把干到八百四十美元，几乎翻倍，理由是判断 drm 还会继续涨价。 三星那边本来计划大罢工，虽然临时推迟，但过去这段时间对供给端的担忧持续给美光西部数据他们提供了上行动力，存储这个方向供需紧张的局面至少能延续到二零二七年。除了这三层产业逻辑，还要再补一条政策层面的隐形推手。美国政府现在在芯片上的玩法已经完全不一样了， 他们此前用大约八十九亿美元的芯片法案补贴购入了英特尔百分之九点九的股份，美股成本才二十美元出头， 现在英特尔股价接近四十美元，这笔投资账面浮盈已经超过四百一十亿美元。而且商务部长还亲自下场反复游税苹果，促成苹果把部分代工订单从台积电转给英特尔，直接打破台积电长期独占的格局。 这种国家入股给补贴，再帮你拉订单的组合权，给了本土芯片厂商很强的长期蓄势支撑。所以说，昨晚的上涨根本不是简单的英伟达财报投机，而是 ai 智能体时代、 c p u 需求爆发、存储超级周期和供应链政策重构三条主线的集中兑现。 那么很多朋友会问， a 股怎么映射很清晰？ c p u 和算力方向，海光信息、中科曙光含五 g 这些标地直接对应美股 c p u 的 需求爆发逻辑。 存储方向，照异创新、蓝起科技和美光闪迪的涨价周期存在强联动。设备材料方向，北方华创、中微公司、拓金科技对应阿斯麦的景气周期叠加国产替代，逻辑催化也很扎实。

已经提前开始跌了，哈哈哈。英伟达业绩一季度营收八百一十六亿美元。靠，这是五千多亿人民币，这都开始跌，市场预期也就七百八十亿， 这现在给了个八百一十六亿的大票还能跌？哈哈哈，我真无语了，大超预期还能跌？废了废了，这是又空吧，别跌呀。这又空吧。我靠，反正盘后已经跌了。

我是长们，英伟达马上就要发财报了，现在期权市场给出的定价是，第二天股价会波动百分之六点五。乍一听，百分之六点五好像没什么了不起，对吧？英伟达以前财报动不动就八个点九个点的。 那你再往下看一个数字，你就知道事情没那么简单了。这百分之六点五对应的是三千五百亿美元的市值震荡。这三千五百亿美元是什么概念？一个耐飞，一个可口可乐，整个公司就值这么多钱？标普五百里，九成的公司加起来都不够这个数， 英伟达一天晃一下，晃掉的就是一个巨头公司的全部身价。所以，别被百分之六点五这个数字骗了。这不是波动变小了，这是暴风雨前的平静。我拉了一下数据，过去十个季度，英伟达财报第二天平均波动是百分之七点四，最高干到过百分之九点三。 这次百分之六点五表面上低于历史均值，但问题在于，当一家公司市值超过五万亿美元以后，维持同样百分比的波动，难度是指数级上升的 期权。做市商心里门清，他们要考虑市场有没有那么多钱来接住这个波动。所以这个百分之六点五是被流动性天花板压下来的，不是市场真的觉得这次稳了。而且还有一个更值得警惕的信号，看跌期权的价格已经被买到了这两年来的最高点，机构们在干嘛？ 在疯狂抢购保险？二十五， delta 的 看跌和看涨引含波动率差价已经达到了近两年百分之九十九的分位数。这说明什么？ 说明大家嘴上喊着看好，手上却在拼命买保护。这次的赌局是个典型的不对称结构，往上涨空间有限，因为预期早就打满了，往下跌空间深不见底，因为筹码太拥挤了。说到拥挤，这才是最要命的事儿。我们看上一个季度 f y 二六 q 四财报前引寒波动是百分之七点二， 结果实际波动只有百分之五点九。为什么？因为那时候刚刚经历了 deepsea 冲击，仓位早就被打散，自然就稳住了。但这次完全反过来， 股价又重新逼近历史高点，多头仓位再次回到高位，低位拥挤的时候，实际波动极易放大，这是历史反复验证过的规律。那这次财报到底看什么？营收我们预估在四百八十五亿美元左右，略超市场预期，数据中心大概四百六十亿，毛利率应该在百分之七十五点八附近。 但这些都不是关键，真正的胜负手是指引，而且是关于 rubin 平台的指引。市场要听到的是下一季度营收超过五百二十亿，同时新一代 rubin 平台能在下半年按时量产， 并且已经有大规模预定。任何一个关于先进风庄或者 h p m 四供给出问题的信号，哪怕只是推迟一个季度，都会被市场解读为 ai 投资，回报周期拉长，那对整个估值逻辑的冲击是颠覆性的。其实 英伟达的财报早就不是什么个股事件了，它在标普五百里权重接近百分之九，单日六个多点的波动，能直接拖拽指数零点五到零点六个百分点。剩下四百九十多只股票，一天的表现可能被他一个人就盖过去了， 它已经是一个宏观变量，是全球 ai 资本周期的流动性在内体收回。操作层面，我不喜欢猜涨跌，那没意义，我只看结构。 现在期权市场的定价看似温和，实则是多空双方激烈博弈之后扭曲出来的结果。机构们卖虚值看涨，融资买看跌，这种领口策略在压制看涨波动的同时，推高了看跌溢价。所以百分之六点五这个数是被两边力量抵消之后挤出来的。 一旦业绩出来，不管方向，实际波动大概率会击穿这个数字。长期看多没有问题。英伟达在 ai 时代的基础设施地位没人怀疑，但 在财报这个节点上，我必须提醒各位，要敬畏这种级别的市场能量。三千五百亿美元的单日震荡，足以触发全市场层面的连锁反应，这不是一个能靠猜对涨跌来赚钱的游戏，这是一个考验你风控能力，考验你对市场微观结构理解深度的时刻。

又要发财报了，每一次发完财报必是暴跌。无论说你交了一个多完美的答卷，总会有人挑你的问题，咱们的相关概念肯定也是跟美股的啊，注意风险。

英伟达的市值已经接近六万亿美元，他还能继续上涨吗？这是现在市场上最有争议，也是最让人纠结的问题。 因为如果你只看市值，英伟达已经高得让人不敢下手。一家公司的市值接近六万亿美元，这是什么概念？如果把他跟各国的名义 gdp 做粗略的对比，英伟达的市值已经超过了绝大多数的经济体。 按照两百二十美元左右的股价，它的市值是仅次于中美两国的年度 gdp。 但更有意思的是，英伟达目前的股价仍然低于很多华尔街分析师给出的目标价。按照公开数据，分析师的平均目标价大约在两百八十美元左右，最高目标价可以看到三百八十美元。 就连相对保守的诚心，也把英伟达的供应价值放在了两百六十美元左右。 如果按照三百八十美元的最高目标价，英伟达的市值可以达到九点二万亿美元。也就是说，现在市场真正争论的不是英伟达是不是一家好公司，而是一个更极端的问题， 一家已经市值接近六万亿美元的公司，凭什么还可以被看到七万亿、八万亿，甚至接近九万亿美元的空间？这背后其实指向了一个最关键的问题，英伟达未来的增长空间到底在哪里？ 英伟达刚刚发布的二零二七财年第一季度财报，其实就很好的回答了这个问题。 从表面上看，这是一份继续超预期的财报，营收高达八百一十六亿美元，同比增长了百分之八十五。数据中心的收入达到了七百五十二亿美元，同比增长百分之九十二， 非 gap 的 毛利率依旧高达百分之七十五，继续稳定在高位。更重要的是，公司给出的下个季度收入指引高达九百一十一美元，而且这个指引并没有假设任何来自中国的数据中心计算收入。 这期视频我们不只是复述这些财务数据，而是想把英伟达的增长故事拆成三个层面来看。第一是短期增长从哪里来？我们知道，英伟达过去几年的爆发，很大程度上是来自微软、谷歌、亚马逊这些超级云计算巨头疯狂的资本开支。 问题是，如果这些巨头未来开始放慢 ai 投资，英伟达的营收是不是就会面临巨大的压力？所以真正关键的问题是，除了这些超级大客户之外，英伟达还能不能找到新的客户？ 这次财报里，英伟达对他的业务板块做了一次非常重要的调整，而这个调整其实就是在回答这个问题。 第二，英伟达的领先地位能不能守得住？谷歌、亚马逊这些超级巨头为了避免过度依赖，英伟达正在加速自研芯片，博通、 amd 这些追赶者也不是吃素的，面对越来越激烈的竞争，英伟达到底能不能扛得住 这个问题？放到资本市场，其实就是大家对于英伟达高毛利率的担忧。英伟达现在有着惊人的高毛利率，但投资者真正担心的是这个高毛利到底是短期的供应紧张带来的，还是英伟达真的有一套可以长期守住利率的护城河？ 第三是长期的增长空间来自哪里，这是整个 ai 产业都绕不开的问题。如果 ai 只是聊天机器人、写文案、做 ppt， 那 么英伟达的增长迟早会遇到天花板。 但如果 ai 正从深层式 ai 走向代理式 ai， 事情就不一样了，它不再只是回答问题，而是可以自己拆解任务，调用工具、写代码、执行流程，像一个数字员工一样不断的工作。 而再进一步，如果 ai 进入物理世界，开始驱动自动驾驶、机器人、工业制造和真实世界里的自动化系统，那么英伟达面对的就不再只是一个芯片周期，而是一轮更长周期的计算基础设施重建。所以今天我们就围绕这三个问题来拆解英伟达。 先看第一个问题，英伟达的短期增长到底从哪里来？如果只看表面，答案好像很简单，就是云计算巨头继续大量的买 gpu， 微软、亚马逊、谷歌 mate 这些公司还在建设巨大的 ai 数据中心， 他们的资本开支仍然非常夸张，所以英伟达继续增长似乎也不奇怪。但问题是，这个逻辑已经被市场看得非常清楚了，真正的问题不是云巨头会不会继续买，而是英伟达能不能从云巨头之外继续找到新的增长来源。 这就是为什么英伟达这次财报里对业务板块进行了重新调整，这是一个值得留意的重要变化。英伟达现在把市场平台分为两大类， 一类是 data center， 也就是数据中心。另一类是 h computing， 也就是边缘计算。而在数据中心内部，它又进一步拆分为两个子市场， 一个是 hyper scalars， 一个是 a c i e。 hyper scalars 比较好理解，就是公有云和全球最大的互联网公司。简单的说就是微软、亚马逊、谷歌、 mate 这些超级大客户，而 a c i e 则代表着 ai、 云工业和企业客户。 这次财报里， hyperscale 的 收入大约是三百八十亿美元，大约占数据中心收入的一半，环比增长百分之十二。 但 a c i e 收入达到了三百七十亿美元，环比增长百分之三十一。也就是说，除了云巨头之外的那部分客户，增长的速度反而是更快的。 这个变化非常关键，它告诉我们，英伟达未来的新增长点不只是微软、亚马逊、谷歌继续增加订单，而是 ai 工厂正从少数的超级云巨头扩散到更多的 ai 云企业、工业公司和主权国家。 过去大家一提到 ai 基础设施，第一反应就是超大规模的云厂商，因为他们最有钱，数据中心能力最强，也最早建设 ai 集群。 但现在第二类客户已经开始起来了，我们可以把第二类客户再进一步细分打开来看。第一 是 ai 原生的云，也就是专门为 ai 公司提供算力的新云公司。这类公司不像亚马逊和谷歌那样拥有完整的芯片设计能力，也很难自己把一堆零散的 gpu、 cpu、 网络设备、存储设备、软件工具拼成一个稳定运行的 ai 工厂。 他们真正需要的是一套可以快速部署，然后出租，甚至可以用来融资，可以运行各种模型的完整平台，而这正是英伟达的优势。 第二是企业客户，很多大型企业不可能把所有的核心数据放到公有云上，尤其是金融、医疗、能源制造、汽车制药这些行业，他们有自己的数据安全要求、合规要求和业务系统。 对于他们来说， ai 不是 简单的调用一个网页工具，而是要和自己的业务流程、数据库和生产系统深度的结合在一起，所以他们也需要自己的 ai 基础设施。 第三是工业客户，比如高度自动化的汽车装配线，或者对精度要求极高的精原制造厂。在这些场景里，机械臂的动作往往是毫秒级的， 如果把车间里产生的数据传到几千公里外的公有云上处理，再把指令传回工厂，这种网络延迟在物理层面就是灾难级的， 哪怕只是零点一秒的延迟，也可能导致生产线出错，甚至毁掉昂贵的芯片或零部件。所以工业 ai 的 核心不是算力强不强，而是算力离现场近不近，计算能力必须贴着动作发生的地方。 第四是主权国家。这次财报里有一个重要的数据，主权 ai 收入同比增长超过百分之八十，英伟达的 ai 基础设施已经部署在近四十个国家，这些国家合计代表着大约五十万亿美元的 gdp。 这背后其实是数据主权和国家安全的问题。一个国家的医疗记录、电网运行数据、金融交易系统、军工和工业数据 不可能全部交给由国外的公有云来处理。很多数据不是愿不愿意上云的问题，而是法律和安全层面根本不允许出境。所以主权 ai 的 本质是国家开始把 ai 基础设施当做类似电网、通信网、云计算平台一样的战略基础设施， 这就是英伟达短期增长的新来源。过去市场担心英伟达过度依赖少数超级云巨头，但这次业务重新划分，其实是在告诉市场，英伟达的客户结构正在发生变化，他正从服务五六家 hyperscaler 扩展到 ai 云企业、工业、主权国家和未来成千上万的本地 ai 工厂。黄仁勋在问答环节里也明确说到，英伟达应该增长得比 hyperscale 的 资本支出更快， 原因是他不只是服务云巨头，还服务第二类市场，而这个市场更加的分散，更加的复杂，也更加的庞大。这也是为什么英伟达这次提到规模超过十兆瓦的合作伙伴数据中心数量在短短一年内已经接近翻倍，超过八十个站点。 所以第一个问题的核心结论是，当英伟达升级为 ai 工厂的建设者之后， ai 工厂的客户正从云巨头扩散到更多类型的客户。云巨头仍然很重要，但云巨头之外的 ai、 云企业、工业和主权国家正在成为英伟达新的增长来源。 接下来进入第二个问题，英伟达的领先地位能不能守得住？这个问题其实非常关键，因为对于一家接近六万亿美元市值的公司来说，仅仅增长还不够。市场真正担心的是英伟达现在的高毛利会不会被竞争对手慢慢的打下来。 这不是一个空泛的问题，谷歌有 tpu， 亚马逊也有自己自研的芯片，微软也正在推进自己的 ai 芯片，梅塔也在做。而与此同时， amd 正在加速追赶，而博通则在定制 asic 市场拿到很多大客户。 如果只把英伟达理解为一家卖 gpu 的 公司，那么这个担忧是合理的。因为任何硬件产品，只要毛利足够高，竞争对手就一定会进来，客户也一定会寻找替代方案，尤其是那些大客户。云巨头不可能永远只依赖一家供应商。 所以真正的问题是，英伟达的护城河到底是什么？它到底只是 gpu 的 性能领先，还是已经变成了一套很难被绕开的 ai 工厂平台？ 理解英伟达的竞争优势，至少要看五层。第一层是性能优势。这次财报里提到，基于 blackwell 架构的 g b 三百在 ml perf 推理精准测试中的表现非常强，通过全站创新， blackwell ultra 在 广泛模型和部署场景中提升了吞吐量， 并且相比六个月前， g b 三百的单位， token 成本下降了百分之六十。这里的关键不是芯片更快那么简单。 ai 时代真正重要的指标不是 gpu 单价，而是每美元能够生产多少 token， 每瓦电能生产多少 token， 以及一座 ai 工厂在整个生命周期里面能够生产出多少智能。 过去云计算时代，大家看的是每个 cpu 核心多少钱，可以把它理解为租办公室是按照面积算钱。但 ai 时代核心指标变了， 它变成 tokens per dollar， 也就是每一美元能够生产多少 token。 token 现在中文翻译为词源，可以简单理解为 ai 处理和生成信息的基本单位。对于模型公司来说， token 就是 他们的产出。对于 ai 云来说， token 就是 他们可以卖给客户的产品。 对于企业来说， token 就是 ai 帮助他们完成任务的工作量。所以客户真正关心的不是一张 gpu 贵不贵， 而是买下这整套系统之后，能不能以更低的成本、更低的工号、更高的稳定性，持续生产出更多的 token。 这也是为什么更贵的英伟达系统 反而可能更划算。就像你买了一台更贵的印钞机，但是他印钱的速度更快、能耗更低，停机的时间更短，使用寿命更长，那么从长期来看，他反而是更便宜的。 第二层竞争优势是系统级协调设计。英伟达现在卖的已经不再是单颗 gpu， 而是一整套 ai 工厂。 这次财报提到， verilobin 通过七种专用芯片跨五个加速机架的集成，实现了最高三十五倍的推理吞吐量提升，并且有望带来最高十倍的 ai 工厂收入提升。这个数字背后体现的不是单点芯片的优势，而是系统设计优势。 传统服务器组装更像是自己买冰箱、烤箱、洗碗机，然后拼成一个厨房，每个设备单独看着都不错， 但他们不是为彼此深度设计的，中间一定有大量的沟通损耗和效率瓶颈。而英伟达的极端协同设计，更像是直接提供一座一体化的商用后厨。 cpu、 gpu、 网络芯片、存储系统、软件占安全能力全都围绕 ai 工厂这个目标。协同设计 竞争对手也许可以做出一颗芯片，但很难同时把 gpu、 cpu、 网络储存、安全软件全部调成一套高效的 ai 工厂。 第三层优势是网络优势。很多人看英伟达还是只盯着 gpu， 但这次财报里的一个数据非常重要，数据中心的计算收入是六百零四亿美元，同比增长百分之七十七。但是数据中心的网络收入已经达到了一百四十八亿美元，同比接近三倍增长。 这说明 ai 数据中心的价值正从 gpu 扩散到网络层。为什么网络这么重要？因为 ai 数据中心不是一台电脑，而是成千上万颗 gpu 组成的超级计算系统， 模型越大，推理越复杂，智能体的调度越频繁。 gpu 与 gpu 之间、机架与机架之间，数据中心跟数据中心之间的通信就越重要。如果网络不够快， gpu 之间就会互相等待，再贵的 gpu 也会被通信瓶颈拖慢。 所以可以把 gpu 看成大脑，把 cpu 看成调度助手，而网络就是这些大脑之间的神经系统。 英伟达的 spectrum x 和 infinite bank 实际上是在控制 ai 工厂内部的神经系统，这也是为什么这次财报提到 spectrum x 这个为 ai 打造的端到端以太网平台，规模已经超过了所有以太网网络竞争对手的总和。 infinite bank 也因为下一代 s d r 技术部署，同比增长超过四倍。第四层优势则是扩大和软件生态， 这是英伟达最容易被投资者低估，也可能很难被竞争对手复制的一层。英伟达真正强的地方不只是它有 gpu， 而是它有全球最大的加速库和开发者生态。 黄仁勋在电话会里提到，英伟达有着非常丰富的加速库，从计算、光刻、流体动力学、粒子物理、分子动力学到生命科学、材料科学、能源制造业等各个垂直领域， 这是什么意思呢？很多行业的问题，本质上其实都是计算问题。比如芯片制造里的计算、光刻、汽车和航空里的流体仿真、制药里的分子模拟 材料科学里的结构预测、计算机的物理仿真，工业制造的数字孽生。这些问题其实都需要大量的计算，而扩大的意义不只是让程序员调用 gpu， 而是把这些行业问题逐渐搬到英伟达的平台上来运行 更进一步。未来 ai 智能体会大量调用工具、数据库、浏览器、翻译器、模拟器和专业软件。黄仁勋也提到，英伟达正在加速全世界的工具、数据处理引擎和数据库引擎，让他们能够在哭打上更快的运行。 这就形成了一个很深的护城河，不是客户简单的买一张显卡，而是越来越多的软件、工具、模型开发者和行业应用都围绕着英伟达平台进行优化。 第五层优势则是商业生态和可融之性，这点非常重要，但也经常被忽略。 ai 原生云这些客户，也就是这些星云为什么特别适合英伟达？因为他们不自己设计芯片，也没有能力把一堆零散部件组装成稳定的 ai 工厂。 他们要的是一套可以快速部署、可以稳定运行、可以租给各种客户、可以被金融市场理解和融资的标准化资产。 英伟达平台恰好满足了这个需求。财报里也强调，英伟达 compute 不 只是最高性能的 ai 基础设施，也是最经济、最容易融资的 ai 基础设施。 客户买的不是 gpu， 而是在建设 ai 工厂，这句话非常关键，因为当 ai 基础设施建设变成一个大规模融资市场， 金融机构、云服务商、 ai 初创公司和企业客户都需要判断这套资产未来能不能出租、能不能跑主流模型，能不能保持高利率、能不能在几年后依然有价值？ 这些问题，英伟达平台的确定性是最高的。所以英伟达真正的优势不是某一代 gpu 的 性能领先。如果他只是卖 gpu， 那 么竞争迟早会回到单颗芯片的比较，谁更便宜、谁更快，谁的功耗更低。 但如果他卖的是一整套行业标准级的 ai 工厂平台，那么竞争对手要挑战的就不是一颗芯片， 而是从 gpu、 cpu 网络存储到扩大软件生态、开发者、工具和行业应用的一整套基础设施。 这才是英伟达最难被替代的地方，它不是只把芯片卖给客户，而是在帮客户把 ai 工厂真正的建起来、跑起来，并且长期的运转下去。 最后我们来看第三个问题，从长期来看，英伟达的增长空间到底还有哪些？英伟达目前可以说是 ai 浪潮最大的受益者之一，那么 ai 的 下一波增长又会发生在哪里呢？ 从这次财报来看，至少有三条主线。第一条是旧互联网工作负债的 gpu 化。财报里提到，搜索广告推荐系统、内容理解等，最大规模的 hyperscale 工作负债正在从 cpu 转向 gpu 加速计算。 这句话非常重要，它说明英伟达的增长不只是来自新应用，比如 chat、 gbt、 cloud、 gmail 这些大模型的应用，也来自旧的互联网基础设施的重构。 过去搜索广告推荐系统主要依赖 cpu 和传统机器学习系统，但在 ai 时代，这些工作负债越来越需要大模型理解内容，理解用户生成结果，做复杂的推理。 也就是说，互联网巨头内部原本大量由 cpu 承担的任务，正在转向 gpu 加速计算。所以英伟达知道的不只是新应用增量，还包括旧计算体系的迁移。 第二条主线则是 ajaxai， 也就是我们经常提到的代理式 ai。 过去我们使用 ai 更多的是问一句答一句，比如问 chat、 gbt 或者豆包一个问题，它就给你一个答案，这轮交互就结束了。但 ai 正在走向 ajaxai。 所谓 agentic ai 就是 ai， 不 再只是回答问题，而是自己开始拆任务、定计划、调用工具、写代码、查资料、运行程序、检查结果，甚至生成子任务和子智能体。 他从一个会回答问题的模型，变成了一个不断执行任务的数字员工。这也是为什么英伟达要推出 vera c p u。 很多人会疑惑，英伟达不是 g p u 公司吗？为什么突然又要做 c p u 了？ c p u 市场不是英特尔和 amd 的 地盘吗？如果把 vera c p u 理解成传统的服务器 cpu， 那 就错了。 vera c p u 的 目标不是去抢传统 pc 或者普通服务器市场，而是为 agent ai 服务的。在智能体系统里， g p u 负责模型推理，也就是思考。 cpu 负责 harnish， 也就是输入输出、任务编排、内存管理工具调用、浏览器访问、编解器运行、数据库调度等等工作。 简单的来说， gpu 像一个天才大脑，而 cpu 则像执行任务的调度助手。未来如果有数十亿个 ai 智能体，每个智能体都要调用工具， 打开浏览器、写代码、访问数据库、运行模拟器，那么这些 c p u 的 需求也会随之上升。但这并不意味着 c p u 就 会替代 g p u。 恰恰相反， a n t ai 会同时扩大 g p u 和 cpu 的 需求。智能体每拆出一个子任务，每生成一个子智能体， 每进行一次模型推理，背后都需要 gpu， 而智能体在执行流程、调用工具、管理数据时又需要 cpu。 所以 veracpu 不是 对 gpu 的 替代，而是 energy ai 带来的增量市场。 财报里，英伟达提到， veracpu 打开了一个全新的两千亿美元的潜在市场规模，也就是英伟达以前没有进入过的新市场，并且今年已经看到了接近两百亿美元的 cpu 收入。可见性， 这就是英伟达长期增长的第二条主线， ai 从聊天机器人变成数字员工之后，整个计算架构都要重建。 第三条是物理 ai， 这可能是更长远但也更深的一条主线。深层次 ai 主要是处理数字世界里的信息，比如文字、图像、视频、代码，它改变的是知识、工作和内容生产。 而物理 ai 要处理的是现实世界，他要理解重力、摩擦力、空间距离、物体运动、环境变化。 他不只是处理虚拟世界里的比特，而是要移动真实世界里的原子。最典型的代表就是自动驾驶、汽车、整形机器人、工业机器人、医疗外科设备以及各种嵌入式的智能设备。 财报里提到，英伟达的物理 ai 过去十二个月的收入已经超过了九十亿美元，英伟达也和 uber 进行合作，计划到二零二八年，让由英伟达技术驱动的无人驾驶出租车队覆盖全球四大洲近三十个城市。 这说明物理 ai 已经不再是概念，而是正在开始形成收入，但它真正的意义还不止是自动驾驶和机器人。过去三十年， it 主要改造的是数字世界，比如软件、互联网、云计算、电商、广告、社交和内容平台。但全球还有大量的实体经济部门没有被软件和 ai 深度改造，比如制造啊，能源、物流、医疗设备、 工业设备、农业、建筑和交通系统。物理 ai 的 本质就是 ai 开始进入这些真实世界的生产系统。 这可能会比深层式 ai 更慢，因为真实世界更加的复杂，容错率更低，安全的要求也更高，但它的市场也可能更深，因为它对应的是庞大的实体经济。 这就是为什么黄仁勋说，未来会出现十亿个自主系统和计算机系统在物理世界里运行。 如果把这三条主线放在一起看，英伟达的长期空间就不再只是大模型训练，也不只是 ai 聊天工具，它正面对的是旧互联网工作赋载从 cpu 向 gpu 迁移， ai 应用从一次性问答走向智能体执行任务。物理 ai 进一步进入自动驾驶、机器人、工业制造和真实世界的自动化。 这也是为什么财报提到，分析师预计二零二七年， hyperscaler 的 资本支出将超过一万亿美元，而到二零三零年， ai 基础设施支出有望达到每年三万亿到四万亿美元。 如果 ai 只是聊天机器人，这个数字看起来非常夸张，但如果 ai 同时改造互联网基础设施、企业生产力、数字员工、机器人、自动驾驶、工业制造和国家级基础设施，那么这个数字就不再只是一个资本开支预测，而是整个计算体系重建的结果。 当然，最后这里也要提醒一下风险，英伟达并不是完全没有挑战的。第一是它的供应链依旧是有压力， 将 volvo 这样的系统及其复杂，涉及到芯片封装、机架网络、电力散热、供应链和客户数据中心建设。节奏需求很强，但能否按照节奏交付，仍然会考验英伟达的执行力。 第二是地缘政治依旧存在着不确定性。而第三是竞争会越来越激烈，比如像云巨头的自研芯片、 amd、 博通以及各种 asic 方案，都会持续地去挑战英伟达。 最后，我们总结一下英伟达的增长故事。已经不再只是云巨头继续买 gpu， 而是 ai 基础设施正从少数云巨头扩散到企业、工业、 ai、 云和主权国家。 它的竞争优势也不止是某一代 gpu 更快，而是从芯片网络扩大到整套 ai 工厂平台的系统能力。它的长期空间则取决于 ai 能不能继续从聊天机器人走向数字员工走向机器人、自动驾驶和现实世界的自动化。 所以，英伟达市值接近六万亿美元之后，还能不能继续增长，最终看的不是市值和股价的数字，而是看这四件事情， ai 工厂的老客户能不能持续加大 ai 投入，新客户能不能继续扩散，平台优势能不能继续成立， ai 基础设施能不能从数字世界真正进入物理世界？ 如果这几件事情继续发生，那英伟达就不是站在一轮 gpu 景气周期上，而是站在一场计算基础设施重建的中心。 但反过来，如果云巨头放款，第二类客户又接不上竞争对手，有效地压低了 token 成本或者 agiti ai 和物理 ai 的 落地速度低于预期，那么接近六万亿美元的市值也意味着市场不会给他太多犯错的空间。 所以这期财报值得关注的不是因为他过去涨了多少，而是他正在证明一件事， ai 不是 指发生在软件里的应用创新， 而是一场从云端到企业，从数字世界到物理世界，从单点芯片到整套基础设施的长期重构。这才是英伟达未来增长空间真正的答案。

黄仁勋亲口承认，英伟达已经将中国 ai 芯片市场让位给了华为。英伟达最新财报显示，二零二六年二到四月，英伟达在中国大陆市场的 ai 芯片发货量彻底归零了。 特朗普访华期间，美国向阿里、腾讯等十家中企开放了英伟达 h 两百芯片采购权限，结果呢？ 十家企业直接无视，仍然拒绝采购 h 两百芯片。黄仁勋此前曾经自信的发话说，中国 ai 算力需求大，迟早会购买美国芯片。可这么一番折腾过后呢？黄仁勋彻底失望了，中国凭什么拒绝英伟达的芯片？国产替代效究竟怎么样？ 我们从市场角度来看，黄仁勋的推断其实是有一定的道理的。因为中国是全球最大的算理需求市场之一，部分市场指标甚至反超美国，像机器人、聚深智能开发、智能驾驶、工业互联网等领域，这些都离不开 ai 算理中心的支持。 未来数字城市也将进一步普及，意味着各地城市都得建设 ai 的 算力中心。方方面面算下来，中国的 ai 算力需求还将爆发式增长。英伟达的 ai 芯片技术上的确全球领先，比如英伟达的一些旗舰芯片，单卡算力是华为升腾九幺零 c 的 三倍以上。 在黄仁勋看来，既然英伟达芯片的性能强悍，中国又需要大量算力，自然还会大规模的采购英伟达芯片。 可事实如何呢？二零二五年，中国 ai 芯片整体出货量达到了四百万张，英伟达出货量两百二十万张，试战率从最高百分之九十五暴跌到只剩百分之五十五了。 英伟达芯片为什么在中国卖不动了？除了美国政策反复，芯片本身又存在后门等安全隐患外，最为重要的原因就是国产替代崛起了。核心有三大方面，一是国产厂商已经大量掺实英伟达份额， 二零二五年，国产 ai 芯片出货量达到了一百六十五万张，市场份额暴涨到了百分之四十一。芯片市场就是此消彼长的零和博弈，大量客户转向采购国产芯片，自然也就不会再购入英伟达芯片了。国产厂商中出货量最大的就是华为， 二零二五年，华为升腾系列 ai 芯片出货量达到了八十一点二万张，占据国产 ai 芯片半壁江山。当然，华为出货量大，又被黄仁勋点名并非是单打独斗。像阿里的平头哥推出的真五系列 ai 芯片，二零二五年出货量达到了二十六点五万张， 在国产厂商中排名第二。不仅如此，像韩五纪、摩尔线城等 ai 芯片上市公司，二零二五年的营收规模都实现了数倍增长，表现的相当亮眼。 有人可能疑惑了，不是说国产芯片算力性能与英伟达还有一定差距吗？为啥还能销量暴涨？这就要聊到第二点了，国产芯片崛起靠的是群狼战术， 各家厂商都推出了自研的超节点系统，很大程度弥补了单卡算力不足的问题。什么意思呢？就是将大量的芯片整合成了一台超级 ai 计算机，靠着人多力量大的模式实现算力暴涨。 比如二零二五年四月，华为推出了三百八十四超节点，整合了三百八十四颗九幺零 c 芯片，这台超节点的算力规模直接飙到了英伟达同类旗舰级群的一点七倍，算力直接反超了。不仅如此，华为还陆续公布了九五零到九七零芯片升级计划， 未来的超节点规模将达到八幺九二卡，甚至是一五四八八卡规模，彻底消除了国产芯片算力焦虑。最后就是第三点，英伟达最深的护城河 coda 生态也在被中国企业填平， 像 deepsea 微四大模型首发适配华为升腾芯片，将带动未来更多国产 ai 软硬件融合。什么意思呢？你可以把英伟达的 coda 理解为苹果商店， 过去 ai 开发者们没得选，只能在 coda 上开发，那现在不一样了，中国厂商创造了 ai 时代的安卓生态，大家有的选了，不一定非得用英伟达了。 黄仁勋无奈宣布失去中国 ai 市场，是因为他亲眼看到了美国持续多年的 ai 封锁，倒逼中国 ai 走出了一条独立自主的大道。

ai 彻底疯了！全球首个三十五万亿巨兽诞生！这不是造富神话，这是印钞机爆炸现场，英伟达市值狂飙至五点二万亿美元，约三十五万亿人民币，相当于十五个阿里，九个腾讯。 他不仅登顶全球第一，更在日进斗金，按预测日均净赚二十二亿，一季度利率更是高到离谱， h 一 百芯片近三十万一张，还得跪求现货。 他死死掐住台积电四纳米与 h b 照内存咽喉，甚至凭一己之力拉动韩国股市狂飙百分之八十！ 硅谷七巨头单季狂赚一点五六万亿，逼平 a 股全部公司总和！ ai 时代真相，做模型的还在烧钱画饼，卖蒜力的早已盆满钵满，这场蒜力垄断才刚开始！

有请接着还。我也是你粉。哈哈哈哈。大虾米。怎么雷军叫我来这里跟你讲 几句话，可是他说不可以讲英文，要讲中文。你给我一个。呃，一个机会可以介绍 nba。 我们看 nba 是二十年的公司了，我们，我们发明这个 gpu， 我们公司做的 gpu 是世界最棒的，里面的 gpu 是最棒的，里面的 cpu 是最快的。哈哈哈哈。小米小米小米。 welcome to ces are you excited to be in las vegas do you like my jacket？

刷到英伟达的最新财报，这赚钱速度简直是印钞机成精了！英伟达交出第一季度营收八百一十六亿，净利润五百八十三亿美元的逆天成绩单，这还是在失去中国市场的情况下，否则利润估计能上千亿美元交出的答卷，这是什么概念？每天进账九亿，相当于每一秒钟赚六十三万美金！ 一个公司的季度利润吊打全球绝大多数国家一年的 gdp 市值，甚至超过了有些国家的 gdp 总量。这赚钱速度真的毒消，看的心碎，赌场看的流泪 果。你十年前慧眼识珠，买了一万块英伟达的股票并持有到今天，恭喜你，这笔钱已经变成了两百万。如果你买了十万，十年后就是两千万，十年涨了两百倍的涨幅，给我看呆了，命苦啊，人家每秒赚的钱比自己一年还多。我误了，我的银行余额确实比黄仁勋更接近十亿！

周四凌晨四点英伟达出财报。之前每次英伟达出财报，不管是大超预期还是大大大超预期，股价都会跌的连带所有科技都下跌。 那这次会不会不一样？哈哈哈。所以怕的董事长你明天就跑，给你跑的机会。胆子大怎么着？那看看赌不赌。这次不一样，哈哈哈。

你们都说黄仁勋为人随和，如果我有他这样的收入，我也会给全世界好脸色看见。应伟达公布第一季度的营收有八百一十六亿美元， 净利润五百八十三亿美元。这个数字是什么概念呢？意味着应伟达每天能挣上九亿美元。难怪黄仁勋无论走到哪，脸上都笑嘻嘻的呢。去南楼古巷逛街，被挤不行了，还笑着给路人打招呼，想和他合影，立刻看着镜头聊着聊着，随手给路人递个吃的，夜市买小吃，给粉丝买一份， 市场买菜，还给老板送签名红包。日常最大的爱好就是穿这个皮衣到处逛吃，穿到现在也没回去。每天过得如此松弛，是看到财务报表走在路上也能消出身的程度。

因为打五月二十号的凌晨啊，就要公布他的财报，这跟算逆夜冷都相关的关系。北京时间是五月二十一号的凌晨，周三如果算逆夜冷砸的特别凶， 那就是你的机会了，财宝好的话博一个高开短线博一啊，可要掌握好节奏。关注我，有消息我提前讲。