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英伟达Q2营收增长放缓但超预期 H20在华缺席拖累数据中心黄仁勋称中国市场500亿美元机遇

放了1.8亿美元的预留库存。相比之下，Blackwell产品收入环比增长17%，反映新架构产品需求旺盛。数据中心网络业务表现亮眼，营收73亿美元，同比增长98%，环比大增46%，受益于GB200/GB300系统与高速互连产品的加速采用。整体来看，H20缺席中国市场成为明显短板，但Blackwell与网络产品成为抵消部分下行的支撑点。游戏与AI PC业务再创新高游戏和AI PC业务营收为42.87亿美元，同比增长49%，大幅超出预期的38.15亿美元，并再度刷新单季纪录。管理层指出，这得益于Blackwell产品供应的提升与游戏产业升级带来的需求。该业务已连续两个季度保持强劲增长，显示消费端对AI驱动的硬件仍有较大需求。专业可视化业务营收6.01亿美元，同比增长32%，高于预期；汽车与机器人业务营收5.86亿美元，同比增长69%，略低于分析师预期。整体来看，非核心业务增速仍处于高位，但对整体收入贡献有限。三季度业绩指引与中国市场潜力公司预计三季度营收为540亿美元（上下浮动2%），略高于分析师预期中值534.6亿美元，但不及市场中乐观预期的600亿美元。三季度指引未计入对华H20销售收入，意味着潜在空间尚未释放。调整后毛利率预计在73%至74%之间，维持高位。 CEO黄仁勋在业绩会中强调，中国市场今年可能带来500亿美元商机，且增速有望达到50%。他表示，公司不仅是芯片供应商，更提供完整的计算系统，这使其在与ASIC等定制化芯片的竞争中具备优势。尽管美国政府近期放松部分出口许可，但收入兑现仍需观察。回购计划与股东回馈英伟达宣布新增600亿美元回购授权，并未设定截止期。本财年上半年，公司已通过回购和分红向股东返还243亿美元。截至二季度末，剩余回购额度为147亿美元。持续的资本回馈举措表明公司在现金流充裕的情况下保持对股东回报的承诺。编辑总结（客观视角）英伟达Q2财报展现出“整体稳健、结构分化”的特征。总营收和EPS超出市场预期，但增速已显放缓；数据中心业务因H20在华缺席而承压，凸显出口限制的影响，而Blackwell与网络产品为关键支撑。游戏和AI PC业务再创高位，显示消费端动能依旧。三季度指引偏保守，市场解读为AI支出可能进入阶段性放缓期，但黄仁勋强调中国市场500亿美元机遇，仍为潜在增长点。新增600亿美元回购授权强化股东信心。整体来看，公司基本面依旧稳固，但未来能否兑现中国市场潜力和维持数据中心持续增长，将成为股价关键驱动力。常见问题解答问1：英伟达营收增速放缓是否意味着成长性见顶？答：营收增速从高点回落属正常现象，但仍远高于行业平均水平。放缓更多反映高基数与H20在华缺席的短期影响，并非增长引擎枯竭。Blackwell芯片和AI应用需求仍具长期空间。问2：数据中心环比下降是否会拖累未来表现？答：数据中心环比微降主要来自H20销售空缺，并非整体需求下滑。若后续中国市场出口逐步恢复，加之网络业务高速增长，数据中心仍有望维持长期增长。问3：游戏和AI PC业务增长能否长期维持？答：短期内，游戏业务受益于硬件迭代与AI功能加持，但长期可持续性取决于全球消费周期与PC替换需求。若AI PC普及，业务可延续高增长，但波动性较数据中心更大。问4：中国市场500亿美元机遇是否真实可期？答：黄仁勋对中国市场增长潜力的判断基于AI基础设施快速扩张。然而，该机遇能否落地，仍取决于出口政策执行和中企采购节奏。若出口许可持续放宽，该市场确有可能成为重要增量。问5：600亿美元回购计划对股价有何影响？答：大规模回购授权体现公司对未来现金流信心，有助于稳定股价并提升每股收益。但其效果需结合基本面增长，若营收持续放缓，回购对股价支撑将有限。来源：今日美股网

今日美股网08-29 00:13

美股成交额榜单分析：英伟达财报亮眼，MongoDB飙升37%，Robinhood错失标普500

入同比增长56%，达411亿美元，其中Blackwell芯片销售额环比增长17%。然而，第三财季营收指引为540亿美元±2%，略低于市场预期，显示人工智能领域支出增速放缓。投资者需关注H20业务逆风及市场对AI开支预期变化对股价的潜在影响。特斯拉与xAI诉讼事件影响特斯拉收跌0.59%，成交228.27亿美元。马斯克旗下的人工智能公司xAI及社交媒体平台X起诉苹果和OpenAI，指控排他性协议限制竞争，维持市场垄断，涉及ChatGPT在iPhone内置唯一生成式AI聊天机器人的争议。此举可能引发市场对生成式AI竞争格局及行业创新前景的关注。 MongoDB季度业绩及股价飙升分析 MongoDB在2026财年Q2调整后每股收益为1.00美元，高于分析师预期0.67美元；季度收入为5.914亿美元，同比增长约23.6%。公司将全年EPS指引上调至3.64-3.73美元，全年收入指引上调至23.4-23.6亿美元，推动股价上涨37.96%。下表展示其业绩数据对比：指标 Q2业绩去年同期同比增长市场预期调整后每股收益 1.00美元 0.70美元 42.86% 0.67美元季度收入 5.914亿美元 4.781亿美元 23.6% 5.539亿美元标普指数调整与Robinhood影响盈透证券将取代沃尔格林联合博姿纳入标普500指数，而Robinhood未能进入标普500。Robinhood股价收跌5.40%，显示指数调整对券商ETF及个股流动性产生显著影响。投资者需关注指数成分调整带来的短期市场波动。科技巨头动态及市场潜在风险其他科技公司动态中，谷歌(GOOGL.US)股价小幅上涨0.16%，面临联邦法官关于默认搜索合同的裁决风险，潜在影响Alphabet年度收入约260亿美元；Meta新成立的超级智能实验室出现核心研究人员流失，显示研发团队不稳定可能影响AI创新进度；Bitmine Immersion Technologies(BMNR.US)因以太坊增持及限售股解禁风险股价下跌7.85%。编辑总结综合来看，美股高成交额个股表现分化。英伟达财报亮眼但增速预期放缓，MongoDB强劲业绩推动股价大涨；特斯拉与xAI诉讼事件增加市场不确定性；Robinhood因未纳入标普500遭抛售。投资者应关注科技股分化趋势、AI行业支出动态及指数调整带来的短期波动，同时评估公司长期增长潜力。常见问题解答问：英伟达Q2营收和财报表现如何？答：英伟达2026财年Q2营收达到467亿美元，高于市场预期的460亿美元。数据中心业务收入同比增长56%，其中Blackwell芯片销售额环比增长17%。公司批准额外600亿美元股票回购，但第三财季营收指引略低于预期，显示AI领域支出增速放缓，引发市场关注。问：MongoDB股价上涨的主要原因是什么？答：MongoDB Q2调整后每股收益1.00美元，高于预期0.67美元，季度收入同比增长23.6%。公司上调全年EPS至3.64-3.73美元，全年收入指引上调至23.4-23.6亿美元。业绩远超市场预期，直接推动股价上涨近38%。问：特斯拉及xAI诉讼事件对市场有什么影响？答：特斯拉与xAI起诉苹果和OpenAI，指控排他性协议限制竞争。这一事件可能改变生成式AI市场竞争格局，并增加投资者对行业创新和监管不确定性的关注，短期内对股价造成压力，同时引发市场对AI产业链布局的关注。问：Robinhood未入标普500会带来哪些影响？答：Robinhood未能进入标普500导致股价收跌5.40%。指数调整会影响ETF和被动投资资金流入，短期可能增加股价波动。投资者需注意因指数成分变化而产生的流动性和资金配置风险。问：科技巨头面临的潜在风险有哪些？答：谷歌面临联邦法官可能限制默认搜索合同的裁决，潜在影响年度收入约260亿美元；Meta实验室核心研究人员流失，可能影响AI研发进度；Bitmine以太坊持仓增加且限售股解禁，可能引发市场抛售，显示科技公司在创新与市场监管方面存在不确定性。来源：今日美股网

今日美股网08-29 00:13

英伟达营收指引符合预期：盘后股价下跌4%且批准600亿美元回购计划

有心理准备，因此股价反应有限。此外，Blackwell业务营收较上一季度增长了17%，显示部分业务线表现稳健，支撑整体业绩。市场对营收数据的反应在财报发布后，英伟达盘后股价出现下跌约4%，随后部分回升。市场反应主要反映投资者对未来销售不确定性的担忧，以及对高增长企业维持预期的敏感性。本季度营收指引及销售不确定性分析英伟达预计本季度营收为540亿美元，与市场预期的534.6亿美元相比，允许上下浮动约2%。从技术角度来看，这一指引表明公司预计销售仍存在一定不确定性，可能与全球半导体需求波动、数据中心订单周期及供应链因素相关。项目实际/指引市场预期差异数据中心营收 411亿美元 413亿美元 -2亿美元本季度营收指引 540亿美元 ±2% 534.6亿美元略高于预期 Blackwell营收增幅 +17% — 表现稳健股票回购计划及其市场影响英伟达董事会批准了一项总值600亿美元的股票回购计划，此举预计将对股价形成一定支撑。回购计划不仅可以提振股东信心，还能优化资本结构、提升每股收益（EPS），在一定程度上缓解市场对营收不确定性的担忧。编辑总结英伟达最新财报显示，尽管数据中心营收略低于预期，但整体营收表现仍稳健。本季度营收指引略高于市场预期，但存在2%的浮动范围，反映销售仍不确定。盘后股价短线下跌4%，随后部分回升。600亿美元股票回购计划将为股价提供一定支撑，投资者需关注未来销售实际情况与宏观半导体需求变化。常见问题解答问1：英伟达数据中心营收为何低于预期？答：数据中心营收为411亿美元，略低于预期413亿美元，可能受全球半导体需求波动、数据中心订单周期及供应链因素影响。问2：本季度营收指引对市场意味着什么？答：本季度指引为540亿美元 ±2%，略高于预期，但浮动范围显示销售存在不确定性，投资者应关注实际业绩兑现情况。问3：盘后股价下跌4%原因是什么？答：股价下跌主要反映市场对销售不确定性及投资者对高增长企业维持预期的敏感性，但随后部分回升显示短期调整有限。问4：股票回购计划会带来哪些影响？答：600亿美元股票回购可提振股价、提升每股收益、优化资本结构，并在一定程度上缓解市场对不确定性担忧。问5：Blackwell业务增长情况如何？答：Blackwell业务营收较上一季度增长17%，显示部分业务线表现稳健，是整体营收支撑的重要因素。来源：今日美股网

今日美股网08-29 00:12

高盛维持英伟达“买入”评级：目标价200美元，警示四大下行风险

评级与目标价概况财报分析与市场预期 Blackwell架构芯片对增长潜力的影响投资者需关注的下行风险目标价与估值依据市场预期与分析对比表编辑总结常见问题解答高盛最新评级与目标价概况根据 www.Todayusstock.com 报道，高盛维持对英伟达（Nvidia, NVDA.O）的“买入”评级，12个月目标价定为200美元。高盛认为，虽然公司最新财报与下一季度指引稳健且基本符合市场预期，但股价短期可能面临压力，因为市场已较大程度上消化了新一代Blackwell架构芯片带来的增长预期。财报分析与市场预期英伟达最新财报显示，其业绩稳健，与华尔街预期基本一致。然而，高盛指出，市场此前对AI和数据中心业务的高涨期待可能导致部分投资者短期失望，进而带来股价波动。分析师认为，公司核心收入增长、毛利率与现金流表现仍处于行业领先水平，但短期波动不可避免。 Blackwell架构芯片对增长潜力的影响高盛分析指出，新一代Blackwell架构芯片被市场广泛期待，反映出其在AI训练与数据中心领域的潜在优势。然而，由于市场对技术潜力已有较高预期，其对短期股价刺激作用可能有限。投资者应关注产品实际出货量与收入确认节奏，以判断增长兑现情况。投资者需关注的下行风险高盛报告列出了四项关键下行风险： AI基建支出放缓：数据中心与企业AI投资减速可能影响芯片需求。竞争加剧导致市场份额流失：主要竞争对手推出新产品可能削弱英伟达市场地位。利润率受压：竞争压力可能迫使价格调整，降低毛利率水平。供应链限制：半导体原材料或制造产能受限可能影响出货节奏与交付能力。目标价与估值依据高盛的200美元目标价基于公司预计标准化每股收益（EPS）为5.75美元，并使用35倍市盈率（P/E）计算。该估值假设公司在核心AI及数据中心业务继续保持强劲表现，同时在中长期内能够抵御竞争压力与供应链风险。市场预期与分析对比表下表对英伟达短期市场预期与分析师意见进行了对比：因素市场预期高盛分析潜在影响财报表现超预期稳健、符合预期股价短期可能波动 Blackwell架构增长潜力被高度期待市场已消化大部分预期短期刺激作用有限目标价不明确 200美元/12个月基于5.75美元EPS与35倍P/E 下行风险未完全考虑 AI支出放缓、竞争、利润率、供应链投资者需警惕短期波动编辑总结高盛维持英伟达“买入”评级并设定200美元目标价，反映出公司在AI和数据中心业务上的长期增长潜力。尽管财报稳健，但市场对Blackwell架构芯片的高预期可能导致股价短期波动。投资者需关注AI基建支出、竞争压力、利润率及供应链限制等下行风险，同时评估目标价估值的合理性。常见问题解答问1：高盛为何维持英伟达“买入”评级？答：高盛认为英伟达在AI及数据中心业务的长期增长潜力仍然稳健，财务表现符合预期，同时估值合理，因此维持“买入”评级。问2：目标价200美元的依据是什么？答：高盛目标价基于标准化每股收益5.75美元和35倍市盈率计算，假设公司在核心业务保持强劲增长并能应对下行风险。问3：Blackwell架构芯片对短期股价有何影响？答：由于市场已消化其增长潜力，Blackwell架构对短期股价的刺激作用有限，但仍是长期收入增长的关键技术。问4：投资者需关注哪些下行风险？答：主要风险包括AI基建支出放缓、竞争加剧导致份额流失、利润率受压以及供应链限制，这些因素可能在短期影响股价波动。问5：股价短期下行压力意味着应卖出吗？答：短期波动不必然意味着卖出，高盛仍维持“买入”评级，投资者应关注长期增长潜力和风险管理，而非仅依赖短期价格波动决策。来源：今日美股网

今日美股网08-29 00:11

在创下又一个销售纪录后，英伟达预测未来增长将趋缓

提高工厂的产出。” 公司最强大的新一代Blackwell系列GPU销售额较上一季度增长17%，黄仁勋表示，这显示出“需求异常旺盛”。公司指出迪士尼、日立、现代汽车和SAP是首批采用Blackwell服务器的客户。自4月初股价触及12个月低点不足95美元以来，英伟达股价已几乎翻倍。当月，中美贸易摩擦升级，特朗普政府禁止公司向中国客户出售H20芯片——这些芯片原本是为了符合美国出口限制而设计的。8月，特朗普在黄仁勋前往白宫会面，并表示愿意向美国联邦政府上缴15%在中国人工智能芯片收入后，允许恢复H20销售。竞争对手超微公司（AMD）的MI308芯片同样获得了这一安排。尽管如此，英伟达在中国的前景依然存在重大疑问。中国政府敦促客户不要购买H20后，公司已停止生产这一芯片。特朗普本月早些时候在白宫的一次会议上表示，如果Blackwell芯片的性能降低30%至50%，其政府可能批准在中国销售。英伟达正敦促美国政府批准这样的芯片。首席财务官科莱特·克雷斯表示，Blackwell是“人工智能推理的新标准”。她说，“我们正处在一场将改变所有行业的工业革命开端。” 英伟达表示，7月季度没有销售新的H20芯片，克雷斯周三称，公司预计第三财季H20也不会带来收入，原因是持续的地缘政治问题。公司表示，数据中心收入低于预期部分是由于H20销售额减少40亿美元。克雷斯说，如果这些问题得到解决，英伟达在第三季度可能实现20亿至50亿美元的销售额。 “如果有新订单，我们可以开更多账单。”她说。公司在7月季度确实在中国销售了1.8亿美元的之前已经签订、但尚未完成交付的H20芯片订单，并向一家非中国客户出售了约6.5亿美元的H20芯片。英伟达还宣布批准600亿美元的新股票回购计划，显著加快了回购步伐。今年上半年，公司已回购243亿美元股票，上季度末仍有147亿美元回购额度未使用。黄仁勋说：“今年是破纪录的一年。我预计明年同样会是破纪录的一年。” 来源：加美财经

加美财经08-29 00:00

英伟达FY2026Q2业绩电话会议分析师问答

统是彻底革命性的。目前，我们构建了 Blackwell NVLink 72 系统，这是一个机架级计算系统。我们已经为此研发了好几年。去年，我们从 NVLink 8（节点级计算，每个节点都是一台计算机）过渡到了现在的 NVLink 72（每个机架都是一台计算机）。将 NVLink 72 分解成机架级系统极其困难，但效果却非同凡响。得益于 NVLink 72，我们看到速度提升了几个数量级，因此能源效率也得到了提升，代币生成的成本效益也得到了提升。所以在接下来的几年里，你问的是长期发展。在接下来的五年里，我们将与Blackwell、Rubin以及后续公司一起扩大规模，最终形成一个价值3万亿到4万亿美元的人工智能基础设施机遇。过去几年，你已经看到，仅前四大通信服务提供商的资本支出就增长了一倍，达到约6000亿美元。所以我们正处于这一扩张的起步阶段，人工智能技术的进步确实使人工智能能够应用于许多不同行业，并为其解决问题。维韦克·阿里亚科莱特，我想澄清一下中国市场20亿到50亿美元的销售额。需要做些什么？进入第四季度，中国业务的可持续增长速度如何？然后，Jensen，请您谈谈竞争格局。您的一些大客户已经拥有或正在规划许多 ASIC 项目。我认为您的 ASIC 竞争对手之一博通 (Broadcom) 表示，他们明年的 AI 业务可能会增长近 55% 到 60%。您认为市场会更多地转向 ASIC，而不是 NVIDIA GPU 吗？您从客户那里听到了什么？他们是如何管理商用芯片和 ASIC 使用之间的这种分化的？科莱特·M·克雷斯谢谢，Vivek。首先，我想回答一下你关于H20需要多少时间才能出货的问题。大家对我们的H20很感兴趣。我们已经获得了首批许可证。此外，我们确实有现成的供应，所以我们表示，本季度我们可能出货的发动机价值约为20亿美元到50亿美元。我们仍在等待政府和企业之间就一些地缘政治问题反复沟通，以确定他们的采购计划。所以目前一切尚无定论，我们也不确定本季度的采购总额是多少。不过，如果有更多的采购意向和许可证发放，我们仍然可以生产更多H20并交付更多产品。黄仁勋 NVIDIA 在 ASIC 中构建了非常不同的东西。所以我们先来谈谈 ASIC。很多项目启动了，许多初创公司成立了，但很少有产品投入生产。原因在于它真的很难。加速计算不同于通用计算。你不需要编写软件然后将其编译成处理器。加速计算是一个全栈协同设计问题。过去几年，由于问题规模的显著增长，人工智能工厂变得更加复杂。显然，这是世界上迄今为止最终极、最极端的计算机科学问题。所以整个堆栈非常复杂。模型的变化速度惊人，从基于自回归的生成模型，到基于扩散的退化模型，再到混合模型和多模态模型。涌现出的各种模型，无论是 Transformer 的衍生模型还是 Transformer 的演进模型，数量之多令人眼花缭乱。我们的优势之一是，NVIDIA 可以在所有云平台中使用。所有计算机公司都可以使用我们的技术。从云端到本地，从边缘到机器人，我们都可以使用相同的编程模型。因此，世界上每个框架都支持 NVIDIA 是理所当然的。当你构建新的模型架构时，在 NVIDIA 上发布是最明智的选择。我们平台的多样性体现在它能够演进为任何架构，无处不在，而且我们加速了整个流程，从数据处理到预训练，再到使用强化学习的后训练，一直到推理。因此，当你构建一个包含 NVIDIA 平台的数据中心时，它的效用是最佳的。它的生命周期要长得多。然后我想说，除此之外——这已经不再是一个极其复杂的系统问题了。人们谈论的是芯片本身。还有一种ASIC，也就是很多人谈论的GPU。但为了构建Blackwell平台和Rubin平台，我们必须构建能够连接快速内存、低功耗用于代理AI所需的大KB缓存的极其节能的内存的CPU，再到GPU、SuperNIC，再到我们称之为NVLink的横向扩展交换机（这是一项革命性的技术，我们现在已经是第五代了），以及横向扩展交换机（无论是Quantum还是Spectrum-X以太网），现在我们可以跨交换机进行扩展，以便我们能够为这些连接在一起的数千兆瓦计算能力的AI超级工厂做好准备。我们称之为Spectrum-XGS。我们本周在Hot Chips大会上刚刚宣布了这项技术。因此，我们所做的每件事的复杂性都非常高。现在，我们的工作已经达到了非常非常极端的规模。最后，如果我还能再说一句，我们进入每个云平台都是有原因的。我们不仅能效最高，而且我们的每瓦性能是所有计算平台中最好的。在数据中心功率受限的时代，每瓦性能直接决定着我们的收入。你们之前也听我说过，在很多方面，你买得越多，增长就越快。而且，由于我们的每美元性能，也就是每美元的性能如此惊人，你们也能获得极高的利润。因此，NVIDIA 架构带来的增长机会和毛利率机会绝对是最佳的。NVIDIA 被所有云计算、所有初创公司和所有计算机公司选择的原因有很多。我们真正为 AI 工厂提供全面的全栈解决方案。本杰明·亚历山大·雷茨 Jensen，我想问一下您关于到2020年数据中心基础设施支出3万亿到4万亿美元的问题。之前您提到了10亿美元左右，我认为这仅仅是到2028年用于计算的支出。如果您参考之前的言论，3万亿到4万亿美元可能意味着计算支出超过20亿美元。我想知道您的说法是否正确，以及您预计到2020年的情况如何。您认为您的份额会是多少？您目前在总支出中所占的份额是多少？基础设施的计算能力非常高，所以我想看看。另外，你担心的瓶颈，比如电力问题，是否会影响到3万亿到4万亿美元的投资。黄仁勋如你所知，仅排名前四的超大规模企业的资本支出在两年内就翻了一番。随着人工智能革命的全面展开，随着人工智能竞赛的展开，资本支出也翻了一番，达到每年 6000 亿美元。从现在到 2020 年还有 5 年时间，而 6000 亿美元仅代表排名前四的超大规模企业。其余企业仍在本地构建。云服务提供商遍布全球。美国约占全球计算总量的 60%。随着时间的推移，你可能会认为人工智能将反映 GDP 规模和增长，因此——当然，这将加速 GDP 增长。因此，我们在这方面的贡献很大一部分来自人工智能基础设施。一个千兆瓦的人工智能工厂，其成本在500亿美元到上下浮动10%之间，比如说500亿美元到600亿美元之间，我们贡献了大约350亿美元，也就是每个千兆瓦数据中心500亿美元中的350亿美元。当然，你得到的不是 GPU。我想，我们以构建和发明 GPU 而闻名，但正如你所知，在过去十年里，我们真正转型成为一家人工智能基础设施公司。仅仅构建一台 Rubin 人工智能超级计算机就需要 6 块芯片——6 种不同类型的芯片。而要将其扩展到 1 千兆瓦，就需要数十万个 GPU 计算节点和大量机架。所以我们实际上是一家人工智能基础设施公司，我们希望继续为这个行业的发展做出贡献，使人工智能更有用，然后非常重要的是，提高每瓦性能，因为正如你提到的，世界上的限制因素总是功率限制或人工智能构建限制。所以我们需要尽可能地从工厂中榨取更多能量。 NVIDIA 每单位能耗的性能驱动着该工厂的收入增长。这直接体现在方方面面。如果你拥有一个 100 兆瓦的工厂，那么每 100 兆瓦的性能驱动着你的收入。这是每 100 兆瓦工厂的代币收益。在我们的情况下，每花费一美元的性能非常高，因此你的毛利率也是最高的。但无论如何，这些都是未来的限制因素，未来 5 年 3 万亿到 4 万亿美元的投资是相当合理的。约瑟夫·劳伦斯·摩尔太好了。祝贺您重新开启中国市场。您能谈谈那里的长期前景吗？您之前提到，我认为全球一半的人工智能软件都在中国。NVIDIA 能在这个领域实现多大的增长？最终获得 Blackwell 架构在中国的授权有多重要？黄仁勋我估计，如果我们能够推出具有竞争力的产品，中国市场今年将为我们带来约500亿美元的商机。如果今年的市场规模达到500亿美元，那么预计年增长率将达到50%。与此同时，全球其他地区的人工智能市场也在增长。中国是全球第二大计算市场，也是人工智能研究人员的家园。全球约有50%的人工智能研究人员在中国。绝大多数领先的开源模型都在中国创建。因此，我认为，美国科技公司能够进军这个市场至关重要。众所周知，开源技术诞生于一个国家，但却在世界各地应用。中国推出的开源模型确实非常出色。当然，DeepSeek 享誉全球。Qwen 和 Kimi 也非常出色。还有一大批新模型正在涌现。它们是多模态的，也是很棒的语言模型。这真正推动了全球企业对人工智能的采用，因为企业希望构建自己的定制专有软件堆栈。因此，开源模式对企业来说非常重要。对于同样希望构建专有系统的 SaaS 厂商来说，开源模式也非常重要。这对全球机器人技术的发展产生了巨大的影响。因此，开源技术至关重要，美国公司能够应对这一挑战也至关重要。这将会是一个非常大的市场。我们正在与政府沟通，强调美国公司进军中国市场的重要性。正如你所知，H20 已获准用于实体名单之外的公司，并且许多许可证也已获批。因此，我认为将 Blackwell 引入中国市场是切实可行的。因此，我们必须持续倡导美国科技公司的理性和重要性，以便他们能够引领并赢得人工智能竞赛，并帮助美国技术栈成为全球标准。亚伦·克里斯托弗·雷克斯我想回顾一下本周发布的Spectrum-XGS，这款以太网产品现在的年化收入已经超过100亿美元。Jensen，您认为Spectrum-XGS有哪些机会？我们是否将其视为数据中心互连层？您觉得在以太网产品组合中，这个机会的规模如何？黄仁勋我们现在提供三种网络技术。一种用于纵向扩展，一种用于横向扩展，还有一种用于横向扩展。纵向扩展是为了让我们能够构建尽可能大的虚拟GPU，也就是虚拟计算节点。NVLink 是革命性的。NVLink 72 使得 Blackwell 能够实现超越 Hopper 的 NVLink 8 的非凡跨越。在我们拥有长思考模型和代理 AI 推理系统的时代，NVLink 基本上放大了内存带宽，这对推理系统至关重要。所以 NVLink 72 非常棒。然后，我们利用网络进行横向扩展，目前我们拥有 2 个网络。我们拥有 InfiniBand，它无疑是延迟最低、抖动最低、横向扩展性能最佳的网络。管理这些网络确实需要更多专业知识。对于超级计算，对于领先的模型制造商来说，InfiniBand，Quantum InfiniBand 是毋庸置疑的选择。如果要对 AI 工厂进行基准测试，那么采用 InfiniBand 的工厂性能最佳。对于那些因为整个数据中心都采用以太网而希望使用以太网的用户，我们提供了一种名为Spectrum以太网的新型以太网。Spectrum以太网并非现成的。它采用了一系列专为低延迟、低抖动和拥塞控制而设计的新技术。它比现有的任何技术都更接近InfiniBand。我们称之为Spectrum-X以太网。最后，我们推出了 Spectrum-XGS，它拥有千兆级规模，可以将多个数据中心、多个 AI 工厂连接成一个超级工厂，一个庞大的系统。你会看到，网络在 AI 工厂中显然非常重要。事实上，选择合适的网络，性能、吞吐量的提升，从 65% 到 85% 或 90%，这种提升得益于网络能力，实际上让网络变得免费。选择合适的网络，你基本上是在付出，但你会获得难以置信的回报，因为正如我之前提到的，一个 AI 工厂，每千兆瓦的电力可能价值 500 亿美元。因此，将工厂效率提高几十个百分点，将带来 100 亿到 200 亿美元的实际效益。所以，网络是其中非常重要的一部分。这就是 NVIDIA 在网络领域如此投入的原因。这也是我们 5.5 年前收购 Mellanox 的原因。正如我们之前提到的，Spectrum-X 现在规模相当可观，而且成立才一年半左右。所以 Spectrum-X 绝对是一个大动作。这三个方案都将会非常出色。NVLink 可以纵向扩展，Spectrum-X 和 InfiniBand 可以横向扩展，然后 Spectrum-XGS 可以实现横向扩展。斯泰西·亚伦·拉斯贡我有一个更战术性的问题想问科莱特。根据预期，我们的收入增长了超过70亿美元。其中绝大部分将来自数据中心。我该如何考虑将这70亿美元分配给Blackwell、Hopper和网络部门？比如Blackwell本季度的销售额可能达到了270亿美元，高于上一季度的230亿美元。在H20之后，Hopper的销售额仍然在60亿或70亿美元左右。您认为Hopper的强劲势头会持续下去吗？我该如何将这70亿美元分解到这三个不同的部分呢？科莱特·M·克雷斯首先，从我们第二季度到第三季度的增长来看，Blackwell 仍然占据着我们数据中心业务的最大份额。但请记住，这不仅对我们的计算方面有帮助，也对我们的网络方面有帮助，因为我们正在销售那些集成了 Jensen 刚才提到的 NVLink 的重要系统。 Hopper 的销售仍在继续。H100 和 H200 也在销售。它们都是 HGX 系统，我仍然相信 Blackwell 仍将占据我们在该领域业务的最大份额。所以我们会继续销售。目前我们还没有关于如何结束本季度的更多具体细节，但 Blackwell 应该会再次成为增长的驱动力。詹姆斯·爱德华·施耐德您非常清楚地阐述了您所看到的推理模型机会，并且也相对清楚地说明了 Rubin 的技术规格。但或许您可以稍微介绍一下您如何看待 Rubin 未来的产品转型。这将为客户带来哪些增量功能？从功能角度来看，您认为 Rubin 的性能提升与 Blackwell 相比是更大、更小还是类似？黄仁勋我们采用的是年度周期。之所以采用年度周期，是因为这样做可以加速降低成本，并最大限度地为客户创造收入。当我们提高每瓦性能，也就是单位能源使用量产生的代币收益时，我们实际上正在推动客户的收入增长。对于推理系统来说，Blackwell 的每瓦性能将比 Hopper 高出几个数量级。因此，对于相同的能源消耗，而且每个人的数据中心本质上都是能源受限的，对于任何数据中心，使用 Blackwell，您都将能够实现收入最大化，相比我们过去做过的任何项目，相比当今世界上的任何项目，而且由于其每美元性能如此出色，以至于投入资本的每美元性能也能提高您的毛利率。只要我们对每一代产品都有很棒的构想，我们就可以通过发布新的架构来提高创收能力、提升人工智能能力、提升客户的利润率。因此，我们建议合作伙伴和客户按自己的节奏，每年建设一次数据中心。鲁宾肯定会有很多新想法。我先暂停一下，因为从现在到一年后我有足够的时间来告诉你们Rubin将带来的所有突破，但Rubin还有很多很棒的想法。我很想告诉你们，但现在还不能。我会把时间留到 GTC 大会上再告诉你们更多。不过，尽管如此，明年我们将全力以赴，现在是 Grace Blackwell GB200，现在是 Blackwell Ultra GB300，我们正在全力进军数据中心。今年显然是破纪录的一年。我预计明年也会是破纪录的一年。一方面，我们不断提高人工智能的性能，向超级人工智能迈进；另一方面，我们继续提高超大规模数据中心的创收能力。蒂莫西·迈克尔·阿库里 Jensen，我想问你，你刚刚回答了这个问题。你提到了一个数字，比如人工智能市场的复合年增长率是50%。所以我想知道你对明年的预测有多大。对于明年数据中心的收入增长，这个预测合理吗？我认为你的增长至少会与这个复合年增长率保持一致？这其中有什么利弊吗？黄仁勋我认为最好的看待这个问题的方式是，我们从大客户那里得到了对明年的合理预测，这是一个非常非常重要的预测。我们仍然有很多业务在持续发展，也有很多初创企业正在涌现。别忘了，去年原生人工智能初创企业获得了1000亿美元的融资。今年，甚至还没结束，融资金额就达到了1800亿美元。如果你看看人工智能原生领域，去年营收最高的人工智能原生初创企业是20亿美元，今年是200亿美元。明年比今年增长10倍并非不可想象。开源模式正在吸引大型企业、SaaS公司、工业企业和机器人公司加入人工智能革命，这是另一个增长点。无论是人工智能原生企业、企业SaaS、工业人工智能还是初创企业，我们都看到了人们对人工智能的巨大兴趣和需求。现在，大家的讨论焦点是讨论的是所有设备都卖光了。H100 售罄。H200 也售罄了。大型 CSP 正在从其他 CSP 那里租用容量。因此，AI 原生初创公司正在争相获得容量，以便训练他们的推理模型。所以需求真的非常非常高。但从目前的情况来看，长期来看，资本支出在两年内翻了一番。目前，仅大型超大规模数据中心每年的资本支出就高达约6000亿美元。对于我们来说，达到每年6000亿美元，占据这些资本支出的很大一部分，并非不合理。因此，我认为未来几年，甚至未来十年，我们将看到一个真正快速增长、意义重大的增长机遇。最后，我想说的是：Blackwell 是全世界翘首以盼的下一代 AI 平台。它实现了非凡的跨越。NVIDIA 的 NVLink 72 机架规模计算具有革命性，恰逢推理 AI 模型推动训练和推理性能需求大幅提升的时代。Blackwell Ultra 正在全速发展，市场需求异常旺盛。我们的下一个平台 Rubin 已投入生产。我们有 6 款基于 Rubin 平台的新芯片，均已在台积电投产。Rubin 将成为我们第三代 NVLink 机架式 AI 超级计算机。因此，我们预计将拥有更加成熟、规模更加全面的供应链。到本世纪末，Blackwell 和 Rubin AI 工厂平台将扩展到价值 3 万亿至 4 万亿美元的全球 AI 工厂建设中。客户正在构建规模越来越大的 AI 工厂，从数十兆瓦数据中心的数千个 Hopper GPU，到如今在 100 兆瓦设施中部署的数十万个 Blackwell GPU。很快，我们将构建数百万个 Rubin GPU 平台，为数千兆瓦的多站点 AI 超级工厂提供动力。随着每一代产品的出现，需求都在增长。一次性聊天机器人已经发展成为能够研究、规划和使用工具的推理型代理人工智能，推动训练和推理计算能力的大幅提升。代理人工智能正日趋成熟，并已打开企业市场，为企业工作流程、产品和服务构建特定领域和公司的人工智能代理。物理人工智能时代已经到来，它将开启机器人和工业自动化等领域的全新产业。每家工业公司都需要建设两座工厂：一座用于制造机器，另一座用于构建机器人人工智能。本季度，NVIDIA 的营收创下新高，这是我们发展历程中一个非凡的里程碑。未来机遇无限。一场新的工业革命已经开启。人工智能竞赛已拉开帷幕。感谢各位今天加入我们，我期待下周的财报电话会议。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券08-28 22:51

英伟达FY2026Q2业绩电话会议高管解读财报

数据中心营收仍环比增长。NVIDIA的Blackwell平台创下历史新高，环比增长17%。GB300已于第二季度开始量产出货。我们面向云服务提供商、NeoCloud、企业和主权云平台的全栈AI解决方案，都在为我们的增长做出贡献。我们正处于一场工业革命的开端，这场革命将彻底改变所有行业。我们预计，到2020年人工智能基础设施的支出将达到3万亿至4万亿美元。这些建设的规模和范围为NVIDIA带来了巨大的长期增长机遇。 GB200 NVL 系统在云服务提供商 (CSP) 和消费互联网公司中得到广泛采用。包括 OpenAI、Meta 和 Mistral 在内的 Lighthouse 模型构建者正在数据中心规模上使用 GB200 NVL72 进行训练、下一代模型以及在生产环境中服务推理模型。全新 Blackwell Ultra 平台在本季度也表现强劲，创造了数百亿美元的收入。由于 GB300 与 GB200 共享架构、软件和物理空间，主要云服务提供商能够无缝过渡到 GB300，从而轻松构建和部署 GB300 机架。向全新 GB300 机架架构的过渡也十分顺畅。7 月底和 8 月初建造的工厂已成功改造，以支持 GB300 的产能提升，目前已全面投产。目前的运行率已恢复全速，每周生产约 1,000 个机架。随着更多产能投入使用，预计第三季度产量将进一步提升。我们预计，随着 CoreWeave 准备将其 GB300 实例推向市场，该实例将在今年下半年广泛上市，因为其推理模型的推理性能已较 H100 提升 10 倍。与上一代 Hopper 相比，GB300 NVL72 AI 工厂承诺将每瓦代币能源效率提升 10 倍，这将转化为收入，因为数据中心的电力有限。 Rubin 平台的芯片已投入生产，包括 Vera CPU、Rubin GPU、CX9 SuperNIC、NVLink 144 纵向扩展交换机、Spectrum-X 横向扩展和横向扩展交换机以及硅光处理器。Rubin 仍按计划于明年实现量产。Rubin 将成为我们第三代 NVLink 机架式 AI 超级计算机，拥有成熟完善的供应链。这使我们能够保持每年定期的产品发布节奏，并在计算、网络、系统和软件领域持续创新。 7月下旬，美国政府开始审查向中国客户销售H20的许可证。虽然我们部分中国客户已在过去几周内获得许可证，但我们尚未根据这些许可证发货任何H20。美国政府官员曾表示，预计美国政府将获得经许可销售H20所得收入的15%，但迄今为止，美国政府尚未发布任何法规将此类要求纳入法典。由于我们仍在努力解决地缘政治问题，因此我们尚未将 H20 纳入第三季度的展望。如果地缘政治问题仍然存在，我们第三季度的 H20 收入预计将达到 20 亿至 50 亿美元。如果订单增加，我们的出货量也会增加。我们将继续倡导美国政府批准 Blackwell 在中国的销售。我们的产品设计和销售均以有益的商业用途为目的，我们销售的每一份许可证都将惠及美国经济和美国的领导地位。在竞争激烈的市场中，我们希望赢得每一位开发者的支持。如果我们在全球范围内积极参与竞争，美国的人工智能技术栈就能成为世界标准。值得注意的是，本季度Hopper 100和H200的出货量有所增长。我们还在第二季度向中国以外的一位非受限客户销售了价值约6.5亿美元的H20。Hopper需求的环比增长表明，基于加速计算的数据中心工作负载的广度，以及CUDA库和全栈优化的强大功能，这些都不断提升了我们平台的性能和经济价值。在持续交付 Hopper 和 Blackwell GPU 的同时，我们也致力于满足全球不断增长的需求。这一增长主要源于从云端到企业的资本支出，仅今年一年，企业在数据中心基础设施和计算方面的投资就将达到 6000 亿美元，几乎两年内翻了一番。我们预计，年度 AI 基础设施投资将继续增长，主要驱动因素包括：推理代理 AI 需要数量级的更高训练和推理计算能力、自主 AI 的全球建设、企业 AI 的采用，以及物理 AI 和机器人技术的到来。 Blackwell 树立了 AI 推理性能的新标杆。随着推理和代理 AI 在各行各业的蓬勃发展，AI 推理市场正在迅速扩张。Blackwell 的机架式 NVLink 和 CUDA 全栈架构通过重新定义推理的经济性来解决这一问题。GB300 平台上全新的 NVFP4 4 位精度和 NVLink 72 使单位代币能效比 Hopper 提升了 50 倍，使企业能够以前所未有的规模实现计算货币化。例如，在 GB200 基础设施上投资 300 万美元，即可产生 3000 万美元的代币收益，即 10 倍的回报。 NVIDIA 软件创新与强大的开发者生态系统相结合，已使 Blackwell 自发布以来的性能提升了两倍以上。CUDA、TensorRT-LLM 和 Dynamo 的进步正在释放出极致效率。来自开源社区的 CUDA 库贡献，以及 NVIDIA 的开放库和框架，现已集成到数百万个工作流程中。NVIDIA 与全球社区贡献之间强大的协作创新飞轮，进一步巩固了 NVIDIA 的性能领先地位。NVIDIA 是 OpenAI 模型、数据和软件的主要贡献者。 Blackwell 推出了一种突破性的数值方法，用于大型语言模型预训练。在 GB300 上使用 NVFP4 计算，现在可以比使用 FP8 的 H100 实现 7 倍的训练速度。这项创新实现了 16 位精度的准确度和 4 位的速度和效率，为 AI 要素的效率和可扩展性树立了新的标准。人工智能行业正在迅速采用这项革命性技术，AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 和 OpenAI 等主要参与者以及 Cohere、Mistral、Kimi AI、Perplexity、Reflection 和 Runway 等公司都已开始采用这项技术。NVIDIA 的性能领先优势在最新的 MLPerf Training 基准测试中得到了进一步验证，GB200 在该测试中横扫全场。敬请关注即将于 9 月发布的 MLPerf Inference 测试结果，其中将包含基于 Blackwell Ultra 的基准测试。 NVIDIA RTX PRO 服务器已全面投产，服务于全球系统制造商。这些基于 PCIe 的风冷系统可无缝集成到标准 IT 环境中，运行传统的企业 IT 应用程序以及最先进的代理和物理 AI 应用程序。近 90 家公司（包括众多全球领导者）已采用 RTX PRO 服务器。日立将其用于实时仿真和数字孪生，礼来将其用于药物研发，现代将其用于工厂设计和自动驾驶汽车验证，迪士尼将其用于沉浸式叙事。随着企业对数据中心进行现代化改造，RTX PRO 服务器有望成为一条价值数十亿美元的产品线。自主AI正在崛起，因为英国能够利用国内基础设施、数据和人才开发自主AI，这为NVIDIA带来了重大机遇。NVIDIA在英国乃至欧洲的里程碑式举措中处于领先地位。欧洲 Union计划投资200亿欧元，在法国、德国、意大利和西班牙建立20家人工智能工厂，其中包括5家超级工厂，以将其人工智能计算基础设施扩大十倍。在英国，由NVIDIA提供支持的Isambard-AI超级计算机在该国最强大的AI系统中亮相，其AI性能高达每秒21百亿亿次浮点运算，将加速药物研发和气候建模领域的突破。我们今年的主权AI收入有望超过[200亿]亿英镑，比去年增长一倍以上。网络业务实现了创纪录的 73 亿美元收入，而不断增长的 AI 计算集群需求对高效、低延迟网络至关重要。这代表着环比增长 46%，同比增长 98%，对 Spectrum-X 以太网、InfiniBand 和 NVLink 的需求强劲。我们的 Spectrum-X 增强型以太网解决方案为以太网 AI 工作负载提供了最高吞吐量和最低延迟的网络。Spectrum-X 以太网实现了两位数的环比和同比增长，年化收入超过 100 亿美元。在 Hot Chips 大会上，我们推出了 Spectrum-XGS 以太网，这是一种将分散的数据中心统一为千兆级 AI 超级工厂的技术设计。[CoreWeave] 是该解决方案的首批采用者，预计将使 GPU 到 GPU 的通信速度翻一番。 InfiniBand 收入环比增长近一倍，这得益于 XDR 技术的采用。XDR 技术的带宽较上一代产品提升了一倍，对模型构建者尤其有价值。全球最快的交换机 NVLink 的带宽是 PCIe Gen 5 的 14 倍，随着客户部署 Grace Blackwell NVLink 机架式系统，其实现了强劲增长。 NVLink Fusion 支持半定制 AI 基础设施，并获得了广泛好评。日本即将推出的 FugakuNEXT 将通过 NVLink Fusion 将富士通的 CPU 与我们的架构集成。它将运行一系列工作负载，包括 AI、超级计算和量子计算。FugakuNEXT 加入了快速扩张的领先量子超级计算和研究中心行列，这些中心运行在 NVIDIA 的 CUDA-Q 量子平台上，其中包括 [ULIC]、AIST、[NNF] 和 NERSC，并得到了 AWS、Google Quantum AI、Quantum、QuEra 和 PsiQuantum 等 300 多个生态系统合作伙伴的支持。我们的全新机器人计算平台 Jetson Thor 现已上市。Thor 的 AI 性能和能效比 NVIDIA AGX Orin 提升了数倍。它能够在边缘实时运行最新的生成式和推理式 AI 模型，助力打造一流的机器人技术。 NVIDIA 机器人全栈平台的采用率正在快速增长，超过 200 万开发者和 1000 多个软硬件应用程序及传感器合作伙伴将我们的平台推向市场。各行各业的领先企业都已采用 Thor，包括 Agility Robotics、亚马逊机器人、波士顿动力、卡特彼勒、Figure、Hexagon、美敦力和 Meta。机器人应用对设备和基础设施计算能力的需求呈指数级增长，这对我们的数据中心平台而言是一个重要的长期需求驱动因素。搭载 Cosmos 的 NVIDIA Omniverse 是我们专为机器人和机器人系统开发而打造的数据中心物理 AI 数字孪生平台。本季度，我们宣布与西门子进一步拓展合作伙伴关系，以赋能 AI 自动化工厂。包括 Agile Robots、NEURA Robotics 和 Universal Robots 在内的欧洲领先机器人公司正在利用 Omniverse 平台构建其最新创新成果。我们先来简要总结一下我们按地区划分的收入。中国数据中心收入占比环比下降至个位数低位。需要注意的是，我们第三季度的预期不包括对中国客户的H20出货量。由于客户已将发票集中到新加坡，新加坡的收入占第二季度账单收入的22%。新加坡数据中心计算收入中超过99%来自美国客户。我们的游戏收入创下 43 亿美元纪录，环比增长 14%，同比增长 49%。这得益于 Blackwell GeForce GPU 的强劲增长，随着我们增加供货，强劲的销售势头持续延续。本季度，我们交付了 GeForce RTX 5060 桌面 GPU。它为全球数百万玩家带来了翻倍的性能，以及先进的光线追踪、神经渲染和 AI 驱动的 DLSS 4 游戏体验。Blackwell 将于 9 月登陆 GeForce NOW。这是 GeForce NOW 最重要的升级，提供 RTX 5080 的性价比、极低的延迟以及每秒 120 帧的 5K 分辨率。我们还将 GeForce NOW 的游戏库翻倍，超过 4,500 个，是所有云游戏服务中最大的游戏库。对于 AI 爱好者来说，设备上的 AI 性能最佳，得益于 RTX GPU。我们与 OpenAI 合作，优化了他们的开源 GPT 模型，以便在数百万台支持 RTX 的 Windows 设备上进行高质量、快速且高效的推理。借助 RTX 平台堆栈，Windows 开发者可以创建旨在在全球最大的 AI PC 用户群上运行的 AI 应用程序。专业可视化收入达到 6.01 亿美元，同比增长 32%。增长主要得益于高端 RTX 工作站 GPU 的采用以及设计、仿真和原型设计等 AI 驱动的工作负载。主要客户正在利用我们的解决方案来加速其运营。动视暴雪使用 RTX 工作站来增强创意工作流程。机器人创新者 Figure AI 则利用 RTX 嵌入式 GPU 为其人形机器人提供动力。汽车业务收入（仅包含车载计算收入）为 5.86 亿美元，同比增长 69%，主要受自动驾驶解决方案的推动。我们已开始出货 NVIDIA Thor SoC，它是 Orin 的继任者。Thor 的推出正值行业加速向视觉语言模型架构、生成式人工智能和更高级别自动驾驶的转变。Thor 是我们迄今为止打造的最成功的机器人和自动驾驶计算机。Thor 将带来强大的动力。我们的全栈 Drive AV 软件平台现已投入生产，这将为 NVIDIA 带来数十亿美元的新收入机会，同时提升车辆安全性和自动驾驶能力。现在来看看我们剩余的损益表。GAAP毛利率为72.4%，非GAAP毛利率为72.7%。这些数据包含了释放先前预留的H20库存带来的1.8亿美元或40个基点的收益。剔除这项收益，非GAAP毛利率应为72.3%，仍然超出我们的预期。GAAP运营费用环比增长8%，非GAAP运营费用环比增长6%。这一增长主要源于计算和基础设施成本的增加，以及薪酬和福利成本的增加。为了支持Blackwell和Blackwell Ultra的产能提升，库存在第二季度环比增长，从110亿美元增至150亿美元。我们优先为增长和战略计划提供资金，但在第二季度，我们通过股票回购和现金股息向股东返还了100亿美元。董事会近期批准了600亿美元的股票回购授权，这将补充我们第二季度末剩余的147亿美元授权。好的。我来谈谈第三季度的展望。预计总收入为540亿美元，上下浮动2%。这意味着环比增长超过70亿美元。同样，我们的展望中不包含对中国客户的H20出货量。预计GAAP和非GAAP毛利率分别为73.3%和73.5%，上下浮动50个基点。我们预计非GAAP毛利率将在年底达到75%左右。预计GAAP和非GAAP运营费用分别约为59亿美元和42亿美元。我们预计全年运营费用同比增长将在35%左右，高于我们之前预期的35%左右。我们正在加快对业务的投资，以抓住未来巨大的增长机遇。预计GAAP和非GAAP其他收入和支出约为5亿美元，不包括非流通股本证券和公众持有的股权证券的损益。GAAP和非GAAP税率预计为16.5%，上下浮动1%，不包括任何单项项目。更多财务数据包含在首席财务官评论以及我们网站上的其他信息中。最后，我想重点介绍一下金融界即将举行的活动。我们将于9月8日参加在旧金山举行的高盛科技大会。我们的年度非交易报告（NDR）将于10月上旬开始。GTC数据中心将于10月27日开始，Jensen的主题演讲将于28日举行。我们期待在这些活动中与您相见。我们的收益电话会议将于11月19日举行，讨论2026财年第三季度的业绩。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券08-28 22:40

崩了！美国“小寒武纪”怎么了？

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。七夕财富专场：解锁A 股牛市密码，抓住国产科技机遇应广大读者朋友的热情呼吁，恰逢浪漫七夕（2025 年 8 月 28 日），格隆汇研究院特筹【七夕财富专场】直播！当甜蜜氛围遇上A 股机遇，我们邀你一起穿越市场波动迷雾，在行情航行中找准方向、取得好成绩 —— 如果你正为这些 A 股核心问题纠结，渴望获取专业答案，这场直播绝对不能错过：这波A股牛市动能有多强？能否突破5000点关键关口？七夕过后，哪些A股行业会迎来“甜蜜爆发”？（消费/科技/新能源/周期？） A 股主线赛道轮动加快，如何精准踩中“七夕红包”行情？中小盘股vs 大盘蓝筹，当前谁更具“长期甜蜜持有”价值？ A 股估值修复还能走多远？哪些低估值板块藏着“爱情般的惊喜”？这些正是格隆汇研究院深耕多年的核心领域—— 我们始终以数据为基、以逻辑为纲，提前捕捉 A 股结构性机会。当下 A 股行情机遇难得，不想错过牛市下一波“甜蜜收益”，不想在赛道轮动中踏空，现在就锁定本周四（8.28）七夕财富专场！与格隆汇研究院一起，在浪漫七夕解锁A 股财富密码，提前发现价值标的，纵享属于你的 “财富盛宴”！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！

格隆汇08-28 19:50

ETF市场日报 | 科创AI资产持续狂飙！宽基投资来新选择了

地”。英伟达CEO黄仁勋在财报中表示，Blackwell Ultra的量产正在全速推进，需求异常强劲。稍后，其在分析师电话会议上表示，AI需求非常、非常高，未来存在重大的、快速成长的机会。申港证券表示，国产算力在模型侧和算力芯片方面将持续突破，获得更大市场份额，有望维持较好景气度。展望中期，国产算力有望获得领先于海外算力的增长弹性。建议关注国产算力产业链的芯片、存储、服务器、先进制程产能释放等环节的景气变化。天风证券认为，预计国内大模型开发企业与互联网平台将逐步提高国产芯片的采购与使用规模。相应的国产芯片供应商及其配套产业链企业有望迎来发展机遇。跌幅方面，港股创新药板块连续回调国信证券指出，2025年的世界肺癌大会（WCLC）和欧洲肿瘤学年会（ESMO）将分别在9月和10月举行，一系列国产创新药的研究成果即将在会议中进行展示，包括康方生物的AK112、映恩生物的DB-1311等。随着国产创新药的临床数据和临床进度在全球范围内的竞争力越来越强，创新药出海的趋势不断加强。活跃度方面，中韩半导体ETF(513310)换手率居首成交额方面，短融ETF(511360)今日成交额居首，达320亿元。可转债ETF(511380)、香港证券ETF(513090)、银华日利ETF(511880)成交额居前。换手率方面，中韩半导体ETF(513310)换手率居首，达878%。基准国债ETF(511100)、5年地方债ETF(511060)、港股通科技ETF华泰柏瑞(513150)换手率居前。 ETF发行市场方面，明日3只ETF上市具体来看，明日上市的为富国500ETF(159500)、上证580ETF华夏(530530)、银华科创指数增强ETF(588690)。分别跟踪中证500指数、上证580指数、上证科创板综合指数。中证500指数聚焦沪深两市市值排名301-800位的中盘股，行业分布均衡（医药、电子、电力设备等），兼具成长性与价值属性，适合能承受中高波动、追求长期成长收益的投资者；上证580指数定位沪市小盘股，覆盖工业、信息技术等高研发强度行业，创新属性突出，适合高风险承受能力、捕捉小盘创新企业成长红利的进取型投资者；上证科创板综合指数囊括科创板超560只股票，全面布局电子、医药、新能源等硬科技领域，研发投入强度显著高于A股平均水平，适合看好国家科技创新战略、希望一键配置科创板整体机会的长线投资者。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云08-28 16:52

英伟达发布机器人技术栈！大数据产业ETF（516700）涨1.1%！机构：AI技术升级催化国产算力生态繁荣

机，支持多生成式AI模型并行运行，采用Blackwell架构提升算力效率。此外，国产算力生态加速落地，DeepSeek-V3.1模型支持FP8精度并与华为昇腾等国产芯片适配，腾讯亦表示将多元化推理芯片供应链。国泰海通指出，DeepSeek-V3.1在编程智能体、搜索智能体和思考效率方面表现突出，代码修复和复杂任务处理能力显著提升，性能大幅领先前代模型。该模型采用混合推理架构，支持思考与非思考模式自由切换，并通过Post-Training优化增强了智能体任务表现。此外，V3.1独创性使用UE8M0 FP8 Scale精度，与国产AI芯片协同创新，针对下一代硬件设计优化。计算机行业受益于AI技术升级和生态协同，智能体支持能力持续增强，推动行业技术迭代和应用拓展。开源证券指出，政策和技术共振正催化AI产业趋势，鸿蒙5终端数量突破1000万大关，淘宝等核心链路预计9月底前完成鸿蒙系统适配，腾讯超50款产品已迁移至鸿蒙。DeepSeek-V3.1发布，采用混合推理架构和UE8M0 FP8参数精度，适配国产芯片设计，头部大模型性能提升有望加速国产AI生态繁荣。计算机行业指数表现强劲，周涨幅达7.93%，AI算力和应用前景可期。鸿蒙原生智能持续超预期。数据来源于沪深交易所、公开资料等。风险提示：以上产品由基金管理人发行与管理，代销机构不承担产品的投资、兑付和风险管理责任。投资人应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》、《基金产品资料概要》等基金法律文件，了解基金的风险收益特征，选择与自身风险承受能力相适应的产品。基金过往业绩并不预示其未来表现，基金投资须谨慎！销售机构（包括基金管理人直销机构和其他销售机构）根据相关法律法规对本基金进行风险评价，投资者应及时关注基金管理人出具的适当性意见，各销售机构关于适当性的意见不必然一致，且基金销售机构所出具的基金产品风险等级评价结果不得低于基金管理人作出的风险等级评价结果。基金合同中关于基金风险收益特征与基金风险等级因考虑因素不同而存在差异。投资者应了解基金的风险收益情况，结合自身投资目的、期限、投资经验及风险承受能力谨慎选择基金产品并自行承担风险。中国证监会对上述基金的注册，并不表明其对上述基金的投资价值、市场前景和收益做出实质性判断或保证。基金投资须谨慎。

金融界08-28 13:30

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