編輯 | 云昭

今天一早，AI風向標、市值全球第一的英偉達，新三季度的財報發布了，再一次成為業界關注的重點。

570億美元、同比增長62%！環比上個季度，收入增長100億美元，用 CFO Kress的話來說，創下了紀錄，增幅達22%。

快速分析下，這570 億美元的營收里面，重頭戲還是由數據中心業務驅動的，直接貢獻了 510 億美元，同比大增 66%。

而另一項重要營收業務：游戲業務同樣恢復增長，同比上漲 30%，達 43 億美元。

可以說，這波超60%的增速，又給外界一個新的刺激信號：不是都在說AI泡沫嗎？怎么AI又行了？

這個問題，恐怕只有我們從黃仁勛眼中的AI真相去尋找答案。

在黃看來，AI 的浪潮還遠沒到頂，甚至剛剛開始進入“真實消耗”階段。

AI 不是泡沫，而是三大轉型疊加浪潮

一如既往，黃仁勛始終是AI浪潮的堅定樂觀派。作為世界市值最高的基建霸主的掌舵者，他給出的判斷非常清晰：

關于AI泡沫有很多討論。從我們的角度來看，我們看到的情況截然不同。

提醒一下，英偉達不同于任何其他加速器。我們在AI的每個階段都表現出色，從預訓練、后訓練到推理。

憑借我們二十年來對CUDA-X加速庫的投資，我們在科學和工程模擬、計算機圖形學、結構化數據處理以及經典機器學習方面也表現出色。

他表示，世界正在同時經歷三個大規模的平臺轉型，而也是英偉達有史以來同時應對這三個大的平臺轉型。

這是自摩爾定律誕生以來的第一次。英偉達獨特地應對著這三個轉型中的每一個。

第一，計算平臺本身在轉向。摩爾定律放緩后，行業從 CPU 通用計算遷移到 GPU 加速計算，這是底層的范式切換。

世界在非AI軟件上進行了大量投資，從數據處理到科學和工程模擬，代表著每年數千億美元的計算、云計算支出。

許多曾經僅在CPU上運行的應用程序，現在正迅速轉向CUDA GPU。加速計算已經達到了一個臨界點。

第二，AI 到達了一個“臨界點”，正在改變現有應用程序，同時催生全新的應用程序。生成式 AI 正在全面取代傳統機器學習，重新定義搜索、推薦這些真正撐起互聯網的基礎設施。

對于現有應用程序，生成式AI正在取代經典機器學習，應用于搜索排名、推薦系統、廣告定向、點擊率預測到內容審核等超大規模基礎設施的基礎領域。

Meta的GEM，一個在大型GPU集群上訓練的廣告推薦基礎模型，就是這種轉變的例證。在第二季度，Meta報告稱，得益于基于生成式AI的GEM，Instagram的廣告轉化率提高了5%以上，Facebook信息流的廣告轉化率提高了3%。向生成式AI轉型代表著超大規模云服務商的巨額收入增長。

第三，下一波浪潮已在路上，即能推理、能規劃、能使用工具的 Agentic AI，以及面向現實世界的物理 AI，會創造全新的產品和公司。

從像Cursor和QuadCode這樣的編碼助手，到像iDoc這樣的放射學工具，像Harvey這樣的法律助手，以及像Tesla FSD和Waymo這樣的AI駕駛員，這些系統標志著計算的下一個前沿。

當今世界上增長最快的公司，OpenAI、Anthropic、xAI、Google、Cursor、Lovable、Replit、Cognition AI、Open Evidence、Abridged、Tesla，正在開創 Agentic AI。

而這三場轉型都是大規模、必要和革命性的。每一項都將在未來幾年推動基礎設施增長。

向加速計算的轉型是基礎性的、必要的，在后摩爾定律時代至關重要。

向生成式AI的轉型是變革性的、必要的，為現有應用程序和商業模式賦能。

而向智能體和物理AI的轉型將是革命性的，催生新的應用程序、公司、產品和服務。

“在考慮基礎設施投資時，請考慮這三個基本動態。”

而英偉達的底氣就來自于：其一家公司的單一架構就可以覆蓋所有三種轉型。這句話看似簡單，其實是他們能吃下幾乎所有客戶的關鍵，這是市場的選擇。

英偉達被選中，是因為我們單一的架構能夠實現所有這三個轉型，并且適用于任何形式和模態的AI，跨越所有行業，跨越AI的每個階段，跨越云中所有多樣化的計算需求，也從云到企業再到機器人。

英偉達的客戶們：云廠商和模型廠商需求強勁

其實，從另一個角度，也可以理解為什么黃仁勛會堅定地認為，AI不處于泡沫之中。那就是英偉達的客戶需求增減情況。而這個數據，可以從英偉達 CFO Colette Kress 的數據里一覽無遺。

• Blackwell + Rubin 平臺收入能見度：5000 億美元。覆蓋從今年初到 2026 年末，而且這個數字還沒算上最新簽的 KSA、Anthropic 合同。
• 數據中心收入：510 億美元，同比 +66%（再創新高）

Kress 甚至直接說了句很少在財報上聽到的話：“云服務商的（GPU）已經售罄。

云廠商全部滿載，我們的 GPU 安裝量——無論是 Blackwell、Hopper 還是 Ampere——都被完全利用。

AI 基礎設施需求持續超過我們的預期。

分析師預計 2026 年全球云廠商 CapEx 高達 6000 億美元，比年初預期高出 2000 億。

除了云廠商，模型公司也并沒有停下擴張規模。

另一條增長曲線來自基礎模型公司，它們正在瘋狂擴算力：Anthropic、Mistral、OpenAI、Reflection、SSI、Thinking Machines Lab、xAI。

它們正在沿著三大 scaling laws（預訓練、后訓練、推理）持續擴展。

我們看到一個積極的正循環：算力 → 更強的智能 → 更高的采用和利潤 → 進一步擴算力。

而且，Kress 透露了模型公司營收的具體增速：

OpenAI：周活躍用戶 8 億，企業客戶 100 萬，毛利結構健康

Anthropic：ARR 在一年內從 10 億漲到 70 億

Agetic AI 方面，同樣正在各行各業爆發：

Cursor、Anthropic、Open Evidence、Epic、Abridge 等公司用戶量激增；ServiceNow、CrowdStrike、SAP 都在采用我們全棧平臺；Palantir 第一次用上 CUDA X 與 NVIDIA 模型，加速其 Ontology 平臺。

企業的 ROI 效果十分明確：

RBC：分析師報告時間從小時降到分鐘

聯合利華：內容制作效率翻倍、成本減半

Salesforce 工程團隊：使用 Cursor 后，新代碼產出提升 30% 以上

可以看出，英偉達正面回應了“需求會不會掉”的市場疑問：掉不了，因為手里訂單多到數不過來。

投資與合作：英偉達的生態飛輪邏輯

電話會上，知名媒體CNBC的分析師提出了一個犀利的問題：英偉達有哪些優勢，讓各大公司愿意“綁定”在你們的平臺上？

黃仁勛以Cursor為例，回答了這個問題：幫客戶帶來生產力巨大提升！

我們讓產品給客戶帶來巨大的生產力提升。過去一年，各類“提升生產力的 AI 系統”增速驚人。

最鮮明的例子是 Cursor，它的增長速度幾乎是軟件行業前所未見的。所有優秀的模型都可以在我們的技術棧上運行，這讓開發者可以輕松把它們整合進自己的應用里；最終，這一切又帶來更高的收入與更廣的采用。

這就是“平臺的力量”。

那么，為什么生態對英偉達如此重要？這位分析師繼續犀利地拋出了一個質疑：“尤其是，你們投資過的對象，與合作關系之間，究竟是什么邏輯？”

黃仁勛表示：生態可以拉動更大的計算需求。并強調了推理階段讓更多開發者參與的重要性。

生態系統極其重要，因為它吸引開發者構建更多應用；而所有應用又都會拉動對計算的需求，尤其是推理階段，這意味著計算需求會越來越大。

如果應用只有訓練，沒有推理，那這個應用就沒有意義。

對于生態中，投資于合作之間的動機邏輯方面，黃仁勛給出了自己的投資判斷標準：

我們生態中那批才華橫溢的 AI 公司，有幾項共同特征：

全部使用 NVIDIA 架構；全部將推理工作負載部署在 NVIDIA；全部應用是高頻、真實世界場景；全部在創造實際收入，而不是概念。

“所以我們會對其中一些公司進行投資，不是為了影響他們，而是希望與最優秀的團隊并肩，把 AI 的應用做大。”

而這些優秀的公司會不斷吸引更多開發者，在 NVIDIA 上開發更多應用，而所有這些最終又轉化為更高的推理規模、更大的模型、更多訓練需求。

這就是生態飛輪。

回應循環交易質疑：擴大生態

而對于此前投資OpenAI所引發的“循環交易”的質疑，黃仁勛也再次重申：

我們所有投資都圍繞一件事：擴展 CUDA 的觸達范圍、擴大生態系統。

與 OpenAI 的合作可以追溯到 2016 年，當時我交付了第一臺 AI 超級計算機。從那時起，我們就一直深度合作。

無論是訓練還是推理，OpenAI 在所有云中的運行都基于 NVIDIA。投資 OpenAI，實質是讓我們從技術上與他們進一步深度協作、支持他們的高速增長 —— 這是一個史無前例的高速發展的公司。

而且我們獲得的不是稀釋自家股份，而是持有一家“世代級公司”的股份。我期待這筆投資帶來極其可觀的回報。

產能吃緊，真正的瓶頸：不在芯片

需求沒有問題，所有人真正緊張的是：供應端扛不扛得住？電話會里給了一個全面的答案。

產能供應：還在極度緊張；Blackwell：供不應求會持續數個季度；整個供應鏈：已經滿轉。

CFO 還點名了偏冷門但關鍵的公司——Amkor（安靠），用于增強封裝產能；消息一出股價盤后直接跳漲 8%。

最值得關注的是黃仁勛的回應。他沒有回避難題：

“電力、散熱、液冷”都是巨大的挑戰。吉瓦級數據中心不僅是芯片問題，還需要能源基礎設施。

全球算力擴張已經撞上物理邊界，這句話基本宣告“缺電”會成為未來兩年的主旋律。

但他也給出一個現實解法：英偉達現金流太強，供應商可以拿著訂單去銀行貸款擴產。簡單粗暴，但有效。

另外，老黃還補充了一句值得反復咀嚼的話：“我們的供應鏈基本上包括了全球所有的科技公司。”

5000億自由現金流，怎么花

電話會上，還有一個犀利的問題：

英偉達未來幾年可能產生近 5000 億美元的自由現金流，你們打算怎么使用這筆錢？回購多少？投入生態多少？

英偉達回應，主要還是用于支撐公司的高速增長，其次是股票回購。

首先，我們要用現金繼續支撐公司的增長。沒有哪家公司能在我們這樣的規模下增長，并維持與英偉達一樣深入、廣泛、可靠的供應鏈。

客戶之所以能依賴我們，是因為我們鎖定了極具韌性的供應鏈，并且財務實力足以支撐。當我們下訂單，供應商可以拿著合同去銀行融資；當我們做預測，他們是認真對待的，因為我們幾十年來一直這么合作。我們知道自己的 offtake（采買承諾），我們規劃多年、信譽扎實，這都需要非常強健的資產負債表。

其次，我們會繼續進行股票回購。

Anthropic 也轉向英偉達

此外，Kress 還透露了英偉達另一個重要動作：Anthropic 首次采用英偉達架構。

其承諾的初始算力規模高達 1 吉瓦（1GW），包括 Grace Blackwell 與 Rubin 系列。

我們將合作優化Anthropic模型以適配CUDA，并提供最佳的性能、效率和TCO。我們還將針對Anthropic的工作負載優化未來的英偉達架構。Anthropic的計算承諾初步包括高達1千兆瓦的Grace Blackwell和Vera Rubin系統計算容量。

這意味著什么？OpenAI、Anthropic、xAI、Google Gemini……等所有頭部模型開發者，現在都在英偉達上跑模型。

黃仁勛在問答環節講得很直白：“我們是世界上唯一一個能運行所有 AI 模型的平臺。”

放眼全球，只有 NVIDIA 的架構可以運行所有主流 AI 模型：OpenAI、Anthropic、xAI（我們與 Elon 和 xAI 合作，把他們帶到沙特的基礎設施）、Gemini、Thinking Machines……還包括生物學、化學、基因模型等科學計算。這不是認知類 AI 的世界，而是所有行業都要用 AI。

我們通過生態投資，與全球最聰明的公司深度技術共創，擴大生態，同時持有這些未來極可能成為世代級公司的股份。這就是我們的投資邏輯。

下一代架構Rubin：明年下半年亮相

據透露，Rubin 平臺按計劃將在 2026 年下半年 亮相，并帶來相對于 Blackwell 的新一輪“X 因子”級別的飛躍。

如何理解X因子？

黃仁勛解釋道：從Ampere到Hopper，從Hopper到Blackwell，Blackwell到Rubin的每一代，我們在數據中心中的占比都在增加。Hopper一代大概是20多到25左右。Blackwell一代，特別是Grace Blackwell，大概是30左右——比如30加減。然后Rubin可能比這更高。

在每一代中，加速是X倍，因此客戶的TCO改善了X倍。最重要的是，最終你仍然只有一千兆瓦的功率，一千兆瓦的數據中心，一千兆瓦的電力，因此每瓦性能、架構的效率極其重要。

黃仁勛補充道，“你的架構效率無法通過蠻力實現。這沒有蠻力可言。那一千兆瓦直接轉化，你的每瓦性能直接地、絕對地轉化為你的收入。

這就是為什么選擇正確的架構現在如此重要，世界沒有任何多余的東西可以浪費。”

他再次強調了英偉達在新品研發時的“協同設計”理念。

所以我們必須在整個堆棧中進行協同設計，跨越框架和模型，跨越整個數據中心，甚至電力和冷卻，優化整個供應鏈和生態系統。

所以每一代，我們的經濟貢獻將會更大。我們交付的價值將會更大，但最重要的是，我們每一代的能源效率都將非常出色。

多年的加速計算研究，多年的生態工具投入，協同設計理念下“每年一代”的迭代節奏，很難想象這家AI巨無霸未來會長成怎樣一個形態。

這里，小編想以 Kress 那句驕傲的預測作為結尾：將眼光放到了本世紀末的英偉達會是什么樣子？

我們相信，憑借一年一更的產品節奏與全棧設計能力，英偉達將成為到本世紀末 3–4 萬億美元年度 AI 基礎設施建設中的最佳選擇。

本文轉載自??51CTO技術棧??，作者：云昭