要问全球AI赛道的“定海神针”是谁?
答案毫无疑问是英伟达(人送外号“美国小寒武纪”)。
这家从GPU芯片厂商蜕变为AI全栈解决方案巨头的企业,每一份财报都牵动着全球资本市场的神经。
8月28日凌晨,英伟达2026财年Q2财报正式出炉——表面看盘后股价波动引发“崩了”的讨论,实则藏着AI行业需求爆发与企业战略升级的深层逻辑。
格隆汇研究院作为全球科技趋势的精准预判者,早在英伟达2022年10月底就锁定其长期价值,并且专门在2023年公众号发布了《世纪抄底英伟达》核心文章,当时才不到20美元(当时股价为200美元,后来经历了1拆10),现在已经涨8倍到180美元!
如今财报数据印证了这一判断:Q2总营收46.7亿美元(同比+55.5%),调整后EPS 1.08美元(超预期0.07美元),更关键的是,公司首次给出“2030年全球AI基础设施投资3~4万亿美元”的指引(5年CAGR 46%),这波布局再次印证了我们“穿透短期波动,把握行业红利”的硬核研究实力!
01
扒透英伟达:
从“GPU龙头”到“AI基建全栈之王”的蜕变
很多人对英伟达的认知还停留在“卖芯片的”,但实际上它早已凭借Blackwell平台、NVLink网络、CUDA生态的组合拳,成为AI工厂的“基建总包商”。
1.财报细节:超预期中藏亮点,指引差异是波动核心
单看财报数据,英伟达Q2的表现堪称“稳健超预期”,但盘后波动的关键在于“买方与卖方预期的差异”——这与我们此前“热门赛道需更多关注预期更高的买方预期”的判断完全一致:
核心数据超卖方预期:总营收46.7亿美元(超预期1.1%,环比+5.9%),调整后毛利率72.7%(超预期60基点),调整后EBIT超预期2.7%,调整后EPS 1.08美元(超预期0.07美元);数据中心业务营收41.1亿美元(同比+56.3%),即便扣除H20对华销售减少的40亿美元,仍实现环比增长,足见基本盘韧性。
Q3指引引发预期分歧:Q3营收指引540亿美元±2%(超卖方预期2.5%),但低于部分买方550-600亿美元的高预期。
这种差异本质是“市场对AI推理需求爆发速度的认知差”——英伟达看到的是5年5倍的长期趋势,而短期部分资金追求“极致增速兑现”,却忽略了全栈能力构建的长期价值。
现金流与回购显信心:中期自由现金流维持200亿美元级别,现金及等价物56.8亿美元,同时新增600亿美元股票回购授权(截止Q2剩余回购额度147亿美元),这种“盈利+现金流+回购”的组合,在高成长科技股中极为罕见。
2.增长核心:推理型AI爆发,Blackwell平台成新引擎
英伟达这轮增长的底层逻辑,早已从“训练算力”转向“推理算力”——而Blackwell平台的落地,正是抓住了这一核心需求,这也是格隆汇研究院反复强调的“AI产业从‘训练竞赛’进入‘推理落地’阶段”的体现:
推理需求驱动算力激增:传统聊天机器人仅需“一次性响应”,而新一代智能体AI(能自主思考、用工具)的计算量是前者的100-1000倍。黄仁勋明确表示“推理AI的计算需求远大于训练”,而英伟达GB300芯片的推理性能是H100的10倍,NVFP4技术使训练速度提升7倍,完美适配这一需求。
Blackwell平台全面放量:GB200 NVL系统已广泛部署于AWS、微软Azure、OpenAI等客户,Q2 Blackwell平台营收环比+17%;GB300于7-8月完成产线改造,当前每周产能约1000个机架,9月将大规模出货,2025年下半年实现广泛供应,为Q3及后续增长奠定基础。
网络业务成第二增长曲线:数据中心网络营收73亿美元(同比+98%,环比+46%),其中Spectrum-X以太网年化收入超100亿美元,InfiniBand营收环比翻倍。NVLink 72机架互联技术(带宽是PCIe的14倍)、Spectrum-XGS跨数据中心组网方案,让英伟达从“芯片商”变成“AI工厂基建商”——某客户实测显示,用英伟达网络方案能将数据中心效率从65%提升至90%,相当于创造100-200亿美元额外价值。
3.市场机遇:5年5倍的AI基建红利,英伟达占核心份额
英伟达财报中最具分量的,是首次给出“2030年全球AI基础设施投资3-4万亿美元”的指引(5年CAGR 46%)——这不仅是行业红利的确认,更意味着英伟达的增长空间被重新定义:
全球AI基建蛋糕巨大:未来十年,超大规模数据中心资本支出将达每年6000亿美元(2025年前四大云厂商资本支出已达6000亿美元,两年翻倍);一座1吉瓦AI工厂总成本约500-600亿美元,其中英伟达相关产品占比约350亿美元(±10%),相当于“每建一座AI工厂,英伟达就占近7成价值”。
中国市场潜力待释放:若地缘政治缓解,2025年中国AI市场可触达空间达500亿美元,增速可对标全球50% CAGR。Q2英伟达对华H20出货虽受审核影响(未纳入Q3指引),但已释放此前中国订购的H20库存1.8亿美元,同时向非受限地区售H20获6.5亿美元,长期仍具增量。
主权AI打开新空间:欧盟计划投资200亿欧元建设20个AI工厂(含5个千兆工厂),多国加大AI基建投入,英伟达2025年主权AI收入预计超200亿美元(同比翻倍),成为新增长极。
4.竞争壁垒:全栈方案碾压单一ASIC,生态护城河难复制
市场上常有“客户为何不自研芯片”的疑问,而英伟达的“全栈优势”正是答案——这也是格隆汇研究院在2024年产业调研中发现的“核心壁垒”:
应对模型迭代:全栈是“万能插座”,ASIC是“专用插头”:AI模型3个月迭代一代(自回归→扩散→多模态),ASIC定制周期需18个月,量产即过时(行业仅10%项目落地);而英伟达全栈支持同一平台跑所有模型,开发者不用重写代码,上线速度快10倍。
解决系统复杂度:全栈能“榨干性能”,单芯片难破瓶颈:1吉瓦AI工厂需6类自研芯片(CPU/GPU/交换机等),NVLink 72、Spectrum-XGS等技术解决互联难题;某云厂自研芯片因网络瓶颈,实际算力仅发挥65%,而英伟达全栈能达90%。
控制成本与电力:全栈更具性价比,能效比碾压:数据中心每瓦电费0.15美元,GB300每瓦代币生成量是ASIC的5倍(推理能效比50倍于Hopper);某客户实测,300万英伟达基建投入年赚3000万,ROI是ASIC方案的3倍。
生态优势无可替代:CUDA拥有500万开发者,每天贡献2000个优化补丁;TensorRT-LLM每月更新,自动优化新模型(如Redrafter推测解码使响应速度快3倍),而ASIC需重建生态,某车企自研芯片后模型部署延迟从2天拖到2周。
5.潜在挑战:地缘与产能,短期波动不改长期趋势
尽管长期逻辑扎实,英伟达仍面临需关注的挑战——这也是格隆汇研究院在跟踪中重点提示的风险点,客观认知风险才能更理性判断价值:
地缘政治不确定性:H20对华出货暂未纳入Q3指引,中国市场收入占比降至低个位数,需关注后续政策变化;但新加坡营收占Q2开票收入22%(多为美国客户集中开票),显示全球布局可对冲区域风险。
产能与供应链管理:Blackwell平台产能正逐步释放(GB300 9月大规模出货),但机架级系统集成复杂度高,需持续管理供应链;不过公司库存从110亿美元增至150亿美元,为产能扩张提供支撑。
02
格隆汇研究院:
全球科技红利的“提前捕捉者”
从2023年锁精准捕捉AI算力行情,到“世纪抄底”系列提示英伟达、台积电,再到2024年锁定寒武纪、中芯国际等全球AI龙头,等科技巨头机会,格隆汇研究院始终站在行业趋势的最前沿。
我们构建的“需求预判-技术跟踪-订单验证-估值建模”全链条研究体系,对英伟达这类企业的跟踪精度,能精确到季度产能变化、客户采购节奏——这正是我们能穿透短期波动、把握长期价值的核心竞争力。
这次英伟达财报引发的波动,再次证明:在科技赛道,只有看懂“行业需求趋势→企业战略适配→财务持续兑现”的底层逻辑,才能抓住真正的成长股。我们提前布局英伟达,正是源于对AI 5年5倍需求的深刻理解,以及对其全栈能力的持续跟踪——这才是研究的价值所在。
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注:文中所提到个股和题材板块不构成任何推荐,仅为复盘和学习交流所用,投资决策需建立在自我独立理性思考和专业研判之上,市场有风险,投资需谨慎!