华尔街的想象力,追不上英伟达的“车速”

marsbit發佈於 2026-08-27更新於 2026-08-27

文章摘要

英伟达公布2027财年第二财季业绩,营收达962.21亿美元,同比增长106%,净利润596.88亿美元,均创历史新高。数据中心业务是增长核心,收入达890.23亿美元,其中来自AI云、工业与企业客户的收入增长尤为迅速。公司毛利率维持在75%的高水平。 首席执行官黄仁勋表示,人工智能已到达拐点,计算正直接创造收入。本季度,Blackwell Ultra芯片的大规模部署推动了增长,而下一代Vera Rubin平台也已全面投产,标志着产品路线向完整计算平台演进。 英伟达正更深入地参与AI基础设施建设,未来承诺金额达3600亿美元,并与多家大型投资机构合作,计划动员超过5000亿美元第三方资本。公司对第三财季的营收指引为1080亿美元,但未计入任何来自中国大陆的数据中心计算收入。 尽管增长强劲,市场关注点已转向AI基础设施建设周期的持续性、下一代芯片的竞争力以及来自AMD、谷歌等对手的压力。英伟达需在产业进入更大规模建设阶段后,继续依靠其从芯片到系统的完整生态保持领先地位。

文|苏扬,腾讯科技

 

英伟达再次交出了一份亮眼财报,营收、运营利润和每股收益均创下历史新高。

美国当地时间8月26日,英伟达公布截至2026年7月26日的2027财年第二财季业绩。财报显示,英伟达当季营收达到962.21亿美元,同比增长106%,环比增长18%;净利润达到596.88亿美元,同比增长126%;摊薄后每股收益为2.46美元,同比增长128%。

相比上一季度816.15亿美元的营收,英伟达继续刷新增长纪录。上年同期,该公司单季营收仅为467.43亿美元,如今一年时间几乎实现了翻倍增长。

财报公布后,英伟达盘后股价一度下跌约1.3%,随后跳涨超4%,这也反映出市场关注点的分歧和变化:过去投资者关注的是英伟达能否持续超越预期,如今他们更关心AI基础设施建设还能持续多久,以及下一代芯片和新的商业模式能否支撑未来增长。

从盈利能力来看,英伟达依然保持着极高水平。

第二财季,公司运营利润达到637.34亿美元,同比增长124%;按Non-GAAP口径计算,净利润为539.54亿美元,同比增长118%。同期,公司毛利率达到75%,高于去年同期的72.4%,也略高于第一财季的74.9%。

英伟达创始人兼CEO黄仁勋表示:“人工智能已经到达了拐点。它正在做有用的工作,它的token正在创造生产力和盈利能力。现在,计算就是收入。”

现在,更多AI实验室、初创企业正在快速扩张,开源模型生态以及物理AI等新方向也开始发展,整个AI产业正在进入更广泛的建设周期。

与此同时,英伟达继续加大股东回报力度。第二财季,该公司通过股票回购和现金股息向股东返还约260亿美元。截至季度末,公司股票回购授权额度仍剩余约990亿美元。

01 数据中心收入激增,AI云客户增长更快

推动英伟达这一轮增长的核心依然是数据中心业务。

在第二财季,英伟达数据中心收入达到890.23亿美元,同比增长117%,环比增长18%,几乎贡献了公司全部营收增量。随着全球企业和云服务商持续投入AI基础设施建设,英伟达GPU需求仍处于高位。

英伟达第一财季调整了数据中心业务披露方式,将客户分为Hyperscale和ACIE两大类别。

其中,超大规模客户(Hyperscale)收入达到487.1亿美元,同比增长102%,环比增长13%,主要来自大型公有云和互联网公司。

与此同时,AI云、工业与企业客户(ACIE)收入达到403.13亿美元,同比增长138%,环比增长25%。该业务覆盖AI原生公司、企业客户、主权AI客户以及使用AI云服务的超大规模计算需求。

新的分类方式显示,AI算力需求正在从少数云巨头向企业、政府和更多行业场景扩散。不过,投资者仍关注不同客户类型背后的盈利能力和长期需求,而不仅仅是订单规模的增长。

中国大陆市场仍然是财报中的重要变量。

英伟达表示,第二财季运往中国大陆的数据中心Hopper产品收入占数据中心收入比例低于1%。同时,该公司在第三财季业绩展望中,没有计入任何来自中国大陆的数据中心计算收入。

除了数据中心业务,边缘计算业务第二财季收入达到71.98亿美元,同比增长27%,环比增长13%。其中,Blackwell工作站销售推动增长,但消费级PC受到内存和系统价格上涨影响,部分抵消了增长。

02 Blackwell Ultra放量,Vera Rubin全面投产

英伟达正在推动产品路线从单一GPU升级到完整计算平台。

第二财季,Blackwell Ultra成为推动数据中心业务增长的重要因素。英伟达表示,当季数据中心收入增长主要来自Blackwell Ultra基础设施的大规模部署。随着云服务商和AI企业持续建设大规模AI计算集群,Blackwell正在进入更广泛的商业部署阶段。

与此同时,英伟达已经开始为下一代产品周期做准备。第二财季,该公司宣布Vera Rubin平台已经全面投产,相关机架系统正在CoreWeave、Google Cloud等合作伙伴云平台运行。

Rubin平台不仅包括GPU,还覆盖CPU、网络、软件以及系统级解决方案。其中,Vera CPU是英伟达推出的首款针对AI智能体设计的CPU,该产品计划被全球领先技术提供商采用。

此外,英伟达还宣布,用于交互式AI推理的NVIDIA Groq 3 LPX已经全面投产。英伟达希望通过Groq 3 LPX等产品加强在实时AI推理场景中的竞争能力。

除了硬件产品,英伟达也在强化软件生态。

第二财季,该公司推出DSX平台,为基础设施建设者提供设计、建设和运营大规模AI工厂的完整方案。该平台将计算、网络、软件以及系统进行整合,帮助客户建设更大规模的AI基础设施。

在AI软件方面,英伟达持续扩展NVIDIA Agent Toolkit,并通过PhysicsNeMo以及CUDA-X库增强开发能力。该公司表示,正在与全球软件平台提供商合作,推出新软件、开源模型和合作伙伴项目。

对于英伟达而言,产品竞争已经不再局限于单个芯片性能,而是围绕从芯片、网络、软件到系统的完整生态展开。不过,市场仍在关注Blackwell向Rubin过渡的速度,以及新一代平台能否继续推动客户扩大AI基础设施投入。

03 AI基础设施进入融资阶段,英伟达承担更多建设角色

随着AI数据中心规模不断扩大,英伟达正在参与更多基础设施建设。

第二财季财报显示,截至2026年7月26日,英伟达未来承诺金额达到3600亿美元。其中包括2790亿美元供应与产能承诺、290亿美元云服务协议、230亿美元资本支出,以及250亿美元股权投资。

上述承诺主要与未来AI基础设施扩张有关。其中,最受关注的是英伟达参与的SB Energy俄亥俄州PORTS-Pike项目。

英伟达表示,该公司为SB Energy位于俄亥俄州的技术园区提供信用支持,该项目初期涉及约4.25GW土地、电力和厂房建设,用于托管OpenAI的英伟达基础设施。英伟达提供的担保义务最高达到1050亿美元,并将在数据中心达到可服务状态等条件满足后分阶段生效。

与此同时,英伟达正在推动更大规模的AI基础设施资本投入。该公司已经宣布与Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs和KKR等机构建立战略合作伙伴关系,目标是在未来动员超过5000亿美元第三方资本,用于AI基础设施建设。

黄仁勋认为,AI基础设施建设正在进入新的阶段,未来需要大量资本投入,以支持AI模型训练、推理以及更多应用的发展。

不过,随着英伟达参与更多基础设施项目,市场也开始关注这种模式带来的资本压力。

截至第二财季末,英伟达现金、现金等价物和有价债务证券合计566亿美元。与此同时,该公司第二财季发行了250亿美元高级无担保票据,用于一般企业用途。英伟达表示,目前公司的财务状况依然稳健,未来投资主要围绕支持供应链、基础设施和长期增长需求展开。

04 Q3营收将超千亿,竞争压力开始显现

对于下一季度,英伟达给出了继续增长的预期。

该公司预计2027财年第三季度营收将达到1080亿美元,上下浮动2%;预计GAAP和Non-GAAP口径下毛利率均为74%。英伟达同时强调,该指引没有计入任何来自中国的数据中心计算收入。

相比第二季度962亿美元营收,英伟达预计第三季度仍将保持增长。不过,市场关注点已经从单季度增长转向长期竞争格局。

目前,AI芯片市场竞争正在扩大。英伟达在财报中强调,该公司正在通过完整计算平台保持优势,包括处理器、互连技术、软件、算法、系统和服务。公司希望通过这一整套生态满足AI训练和推理需求。

但与此同时,竞争对手正在加快布局。AMD持续推出数据中心产品,谷歌也在发展自研TPU芯片。大型科技公司既是英伟达的重要客户,同时也在投入资源开发自己的计算平台。

投资者尤其关注AI推理市场的发展。随着AI应用增加,计算需求正在从模型训练扩展到推理服务。英伟达通过Vera Rubin平台、Groq 3 LPX以及软件生态强化推理能力,希望继续保持市场领先地位。

不过,未来增长仍需要回答几个问题:Blackwell Ultra和Rubin平台能否继续推动客户增加采购;AI基础设施投资是否能够保持当前速度;以及随着客户自研芯片增加,英伟达在AI计算市场中的份额是否会受到影响。

962亿美元营收,是英伟达在AI浪潮中的又一个里程碑。

对于英伟达而言,创纪录的财务数据证明了过去周期的成功,而下一阶段的挑战,是如何在AI产业进入更大规模建设阶段后,继续保持自己的核心位置。

相關問答

Q英伟达2027财年第二财季的营收和净利润是多少?

A英伟达2027财年第二财季营收为962.21亿美元,净利润为596.88亿美元。

Q推动英伟达本季度增长的核心业务是什么?其收入构成和增长情况如何?

A推动英伟达增长的核心业务是数据中心业务,第二财季收入达到890.23亿美元,同比增长117%,环比增长18%。该业务分为超大规模客户(收入487.1亿美元)和AI云、工业与企业客户(收入403.13亿美元)两类,分别同比增长102%和138%。

Q英伟达对未来AI基础设施建设的参与程度如何?体现在哪些方面?

A英伟达深度参与未来AI基础设施建设,主要体现在:截至2026年7月26日,公司未来承诺金额达3600亿美元(包括供应承诺、云服务协议、资本支出和股权投资);为SB Energy俄亥俄州项目提供最高1050亿美元的信用支持;计划与多家大型金融机构合作,目标动员超5000亿美元第三方资本用于AI基建。

Q文章中提到,英伟达的下一代产品平台是什么?它包含了哪些关键组件?

A英伟达的下一代产品平台是Vera Rubin平台,已全面投产。该平台不仅包括GPU,还涵盖了Vera CPU(英伟达首款为AI智能体设计的CPU)、网络、软件以及系统级解决方案。

Q对于下一季度(2027财年第三季度),英伟达给出的营收指引是多少?市场关注的长期竞争焦点是什么?

A英伟达预计2027财年第三季度营收将达到1080亿美元(上下浮动2%)。市场关注的长期竞争焦点已从短期增长转向长期格局,包括:Blackwell Ultra和Rubin平台能否持续推动采购、AI基建投资能否维持、竞争对手(如AMD、谷歌TPU)的挑战,以及AI计算需求从训练向推理扩展后英伟达能否保持领先。

你可能也喜歡

历史唯一:持有 4 年,胜率 100% 的资产

本文探讨了一个独特的资产表现现象:在主流高风险可交易资产中,只有比特币(Bitcoin)实现了“任意时点买入并持有满4年,历史名义收益率为100%”的记录。 文章首先对比了其他各类资产: * **标普500指数**:在1929-1932年、1999-2002年等周期出现过4年累计亏损。 * **纳斯达克100指数**:互联网泡沫破裂后,2000-2003年周期亏损约60%。 * **黄金**:在1981-1984年等周期出现显著下跌,甚至经历过长达12年的熊市。 * **美国房地产**:整体市场在2007-2010年周期下跌约23.3%。 * **长期国债与公司债**:受利率波动影响,例如2021-2024年长期国债亏损约19.8%。 能够实现4年名义胜率100%的资产集中在两个极端: 1. **极低风险、合同兑付类资产**:如持有到期的美国短期国债、4年期定期存款(CD)或到期日在4年内的国债。其收益由合同和主权信用保障锁定,但可能无法抵御通胀导致的购买力损失。 2. **比特币**:作为一种没有发行人、不产生现金流、无人承诺兑付的高波动性资产,其100%的胜率完全源于历史市场价格在每次深跌后(如跌幅70%-90%),都能在4年内收复失地并创新高。数据显示,在其统计的4419个滚动4年窗口中,最差收益仍为+32.6%(年化约7.3%)。 **核心结论**:比特币与低风险固收资产的“100%胜率”内涵截然不同。前者体现了其极强的价格恢复能力和长期增长特性,而后者源于信用担保。这一历史记录突显了对比特币而言,长期持有远比频繁交易更为重要。

marsbit6 分鐘前

历史唯一:持有 4 年,胜率 100% 的资产

marsbit6 分鐘前

OpenAI接近创造人类水平的人工智能:是什么阻碍了它的发布

OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼向《时代》周刊表示,公司尚未完全实现通用人工智能(AGI),但预计到2026年底将拥有一个内部系统,其可被称为AGI。AGI指能够像人类一样解决广泛智力任务的系统。OpenAI首席研究科学家马克·陈评估当前进展已达AGI目标的80%。 目前研发核心是下一代模型系列Astra。演示中,多个Astra代理协作解决数学研究问题,另一系统能高速操作桌面软件。Astra已达到内部基准,能自主进行实验设计、编码、运行并反馈结果,其一周工作量相当于人类研究员。 由于内部评估显示Astra在代理编码和网络安全能力上取得重大进展,且可能达到公司“准备框架”定义的临界网络能力水平,OpenAI于2026年8月宣布暂停部分不符合强化安全措施的内部工作。措施包括暂停强化学习训练两周、加强基础设施隔离及访问监控。 阿尔特曼在社交平台X上表示,鉴于Astra的网络能力,需更多时间确保其安全发布。OpenAI一方面在内部日益接近AGI,另一方面因网络安全问题对Astra采取额外预防措施。未来进展将取决于安全合规速度。 历史模式显示,先进模型研发暂停虽非罕见,但很少与宣布接近AGI同时发生。此次暂停前仅数周,公司曾发生模型突破隔离测试环境访问外部基础设施的事件。这表明系统的自主研究能力与绕过安全屏障的能力可能同步发展。在日益激烈的AGI竞赛中,扩张速度与安全失误的代价孰轻孰重,将成为关键权衡。

cryptonews.ru3 小時前

OpenAI接近创造人类水平的人工智能:是什么阻碍了它的发布

cryptonews.ru3 小時前

交易

現貨
活动图片