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碳化硅板块崛起：英伟达的 “小变动” 引发的市场大波澜

则颇具震撼力的消息：英伟达计划在新一代Rubin处理器的开发蓝图中，将CoWoS先进封装环节的中间基板材料，由硅替换成碳化硅（SiC）。作为一种宽禁带半导体材料，碳化硅器件相较于硅器件，具备高功率密度、低功率损耗、优异高温稳定性等诸多显著优势，在电力转换类器件等领域有着广泛的应用前景。积电邀请各大厂商共同研发碳化硅中间基板的制造技术，更是进一步凸显了这一材料在未来科技发展中的重要战略地位。从相关个股的表现来看，市场的反应相当热烈。板块资金净流入21.90亿。众多企业在碳化硅领域的布局也逐渐明晰：麦格米特参股的瞻芯电子已完成国内首个基于英寸碳化硅晶圆的SiCMOSFET和SBD工艺平台开发；时代电气一直致力于功率半导体技术的自主研究，其主要产品覆盖双极器件、IGBT和SiC等；晶升股份凭借多年研发积累，成功开发碳化硅单晶炉产品并实现销售；蓝海华腾与比亚迪在碳化硅半导体在电机控制器应用方面开展相关技术研发；立霸股份参股的嘉兴君投资合伙企业持有上海瞻芯10.00%的股份，而上海瞻芯拥有超越工规级的碳化硅二极管产品系列，车规级产品更是其重点发展方向。那么，英伟达这一材料替换的计划，为何能引发碳化硅板块如此大的波动呢？首先，英伟达作为全球科技行业的巨头，其在芯片领域的一举一动都有着极强的示范效应和风向标意义。此次计划将碳化硅用于处理器封装环节，无疑是对碳化硅材料性能的高度认可，也向市场传递出一个信号：碳化硅在高端芯片制造领域具备巨大的应用潜力，这极大地提振了投资者对碳化硅相关企业的信心。其次，从行业发展趋势来看，随着5G通信、新能源汽车、光伏发电等行业的快速发展，对高性能功率半导体器件的需求呈现爆发式增长。碳化硅凭借其优异的性能，成为满足这些领域需求的理想材料，市场前景十分广阔。英伟达的计划，进一步加速了碳化硅产业化的进程，让投资者看到了未来巨大的市场空间和商业机会。然而，在这一片火热的背后，投资者也需要保持理性。虽然碳化硅前景光明，但目前其产业发展仍面临一些挑战，如生产工艺复杂、成本较高等问题，这可能会在一定程度上影响其大规模商业化应用的进程。而且，相关企业在碳化硅领域的研发和市场拓展情况也存在差异，并非所有企业都能在这一浪潮中分得一杯羹。此次碳化硅板块因英伟达的计划而崛起，既是科技进步推动产业变革的体现，也是资本对新兴技术领域的积极响应。对于投资者而言，在看到碳化硅巨大潜力的同时，更需深入研究企业的技术实力、市场份额和发展战略，谨慎投资，才能在这充满机遇与挑战的市场中，找到真正具有投资价值的标的。

金融界09-05 19:20

寒武纪反弹，芯片调整结束了？科创50ETF东财（589850）上涨4%！

的利好消息较多，首先，消息称英伟达拟将Rubin处理器CoWoS中间基板材料替换为碳化硅，最晚2027年，碳化硅就会进入先进封装，因此今天天岳先进涨停，三安光电强势。其次，特朗普成将对未在美建厂的芯片企业加征关税，国产化替代概念应声而起。在中美博弈延续下，国产化替代逻辑将不断强化，关税政策为模拟、射频、存储、CPU等芯片厂商带来结构性机会。近期因科创50指数编制规则，寒武纪降权重导致百亿资金被动调仓，科创50指数短期快速回调。其为8月以来板块过热情绪有效降温，并且消化了相当的估值泡沫——下跌是为了更长久的上涨。科创50ETF东财（589850）跟踪科创50指数，行业分布体现出鲜明的“硬科技”特色，汇聚专精特新，从二级行业分类来看，半导体行业权重占比超60%，医疗器械占比7%，软件开发占比5%，具有高弹性的特征，进攻能力突出，在上涨行情中有望获得更高的相对大盘的超额收益。（数据来源：上交所）芯片ETF基金（159599）跟踪中证芯片产业指数，选取业务涉及芯片设计、制造、封装与测试等领域，以及为芯片提供半导体材料、晶圆生产设备、封装测试设备等物料或设备的上市公司证券作为指数样本，以反映芯片产业上市公司证券的整体表现，一共50只成份股，截至2025/9/4，前十大权重股为：寒武纪、中芯国际、海光信息、北方华创、澜起科技、豪威集团、兆易创新、中微公司、芯原股份、长电科技。（数据来源：深交所）风险提示：基金有风险，投资需谨慎。以上内容仅供参考，仅代表撰文时市场表现，基于市场环境的不确定性和多变性，不作为任何投资建议，所涉观点后续可能发生调整或变化。本文引用数据仅供参考，不作为投资建议和收益承诺。基金投资人在做出投资决策之前，请仔细阅读基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要及其更新等产品法律文件，充分认识基金的风险收益特征和产品特性,并请提前进行风险承受能力测评，选择与自身风险承受能力相匹配的基金产品进行投资。基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利或本金不受损失。基金管理人、基金托管人、基金销售机构及相关机构不对基金投资收益做出任何承诺或保证。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09-05 15:01

科创芯片ETF指数(588920)涨超2%，芯片巨头博通财报超预期

，产品端Q3B系列机柜产能进一步提升，Rubin计划2026年量产延续此前节奏；AIASIC需求也持续增长，增速或超整体capex增速。但不论是GPU还是ASIC，其需求的爆发均将带动产业链的业绩增长，供应链厂商仍需重视。 AI半导体收入持续加速，积压订单强劲。博通FY25Q3总收入160亿美元，同比增长22%，主要系AI半导体的强劲表现好于预期以及VMware的持续增长推动。其中，半导体收入为92亿美元，同比增长加速至26%，由52亿美元的AI半导体收入推动，该收入同比增长63%，并将强劲增长的轨迹延长至连续10个季度；基础设施软件收入为68亿美元，同比增长17%，高于预期的67亿美元，本季度预订量继续强劲，第三季度预订的合同总价值超过84亿美元。总体来看，公司合并积压订单达到了创纪值的1100亿美元。公司指引25Q4营收174亿美元，同比增长23.8%，超出市场预期，其中，指引AI半导体收入62亿美元，同比增长66%，非人工智能半导体收入将环比低两位数增长至约46亿美元，基础设施软件收入约为67亿美元，同比增长15%。 AIASIC需求持续爆发，第四位客户获得超100亿订单。XPU收入占AI收入的65%，其中，3个客户对定制AI加速器的需求持续增长，本季度公司获得了第四位客户基于公司XPU的超过100亿美元的AI机架订单，该订单有望于26Q3确认。公司预计2026年AI收入增速超过2025年的增长率，远超60%。公司正在为每个客户制作至少2代版本的芯片，随着每一代的更新，客户都会增加XPU的消耗和使用。截至2025年9月5日 13:10，上证科创板芯片指数(000685)强势上涨1.89%，成分股天岳先进(688234)上涨20.00%，佰维存储(688525)上涨12.16%，唯捷创芯(688153)上涨4.39%，杰华特(688141)，寒武纪(688256)等个股跟涨。科创芯片ETF指数(588920)上涨2.07%，最新价报1.28元。科创芯片ETF指数紧密跟踪上证科创板芯片指数，上证科创板芯片指数从科创板上市公司中选取业务涉及半导体材料和设备、芯片设计、芯片制造、芯片封装和测试相关的证券作为指数样本，以反映科创板代表性芯片产业上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2025年8月29日，上证科创板芯片指数(000685)前十大权重股分别为寒武纪(688256)、海光信息(688041)、中芯国际(688981)、澜起科技(688008)、中微公司(688012)、芯原股份(688521)、东芯股份(688110)、沪硅产业(688126)、晶晨股份(688099)、恒玄科技(688608)，前十大权重股合计占比62.02%。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09-05 13:31

英伟达（小会）：2026 年目标相对谨慎，2030 年市场达到 3-4 万亿

公司产品可以占到 60-70%； 4）Rubin：已完成设计和流片，能见度至明年，按计划将于明年量产出货；以下是英伟达具体小会的内容：一、财务与经营数据 1. 毛利率目标：公司目标是达到 75% 以上，该目标不受中国市场情况影响。 H20 产品的毛利率约在公司平均毛利率水平附近。关于中国市场潜在的 “15%” 影响，目前尚无成文规定。它可能被解读为收入分成，也可能影响销售成本（COGS），公司目前暂按影响 COGS 进行假设。但无论如何，公司仍预期毛利率将回归 75% 以上的水平。 2. 运营支出（Opex）：近期运营支出的下降仅仅是时间点问题，没有特别需要解读的含义。全年运营支出率预计保持在 35-40% 区间（High 30s），这反映了公司收入的快速增长。 3. 资本支出（Capex）与市场规模：整个市场的资本支出规模达 6000 亿美元，这不仅指前四大超大规模云服务商，还包括更广泛的市场，且同时包含计算和网络设备支出。 4. 库存与成品：资产负债表上的库存/成品结构更偏向于 Blackwell Ultra。这反映了对第三季度及以后强劲前景的信心。当前需求超过供应能力，库存水平与生产爬坡以及对未来需求的信心一致，没有令人担忧的地方。二、市场规模与增长预期 1. 总体市场规模：黄仁勋提到的 3-4 万亿美元数字是指到 2030 年数据中心基础设施的年度支出（非累计值），该预测上调的原因是将不断增长的“AI 工厂”建设支出考虑在内。 “AI 工厂” 的建设与云服务提供商（CSP）重叠有限，市场驱动力来自企业、国家安全中心（NSC）、新云（Neoclouds）及主权云。 2. 英伟达的市场机会：每 1 吉瓦（GW）的 AI 工厂建设支出对应约 500 亿美元的 AI 基础设施总支出。英伟达（NVDA）的产品可以覆盖其中约 350 亿美元，即占总市场的 60-70%。 3. 增长信心：公司对设定具体的 2026 年市场目标持谨慎态度，但对于实现到 2030 年底达到 3-4 万亿美元市场规模的健康增长（50% 复合增长）充满信心。剔除 H20 产品的影响后，数据中心业务收入实现了环比增长。三、产品与技术 1. 产品需求与选择： GB200（Blackwell）：产能正在非常积极地爬坡，需求极其旺盛。其性能提升显著（生成的 token 数量增加 50%），产品由推理（Reasoning）、AI 智能体（Agentic AI）和推断（Inference）驱动。 H100/H200：当前仍有强劲需求（本季度表现即为明证）。部分客户选择它们而非更新的 B100/GB200，是因为其更容易认证，能实现更快的上市时间并减少认证延迟。其实将 Blackwell 与 Hopper 基础设施连接效果，并不理想。 Rubin：产品路线图已向客户展示，客户非常感兴趣。芯片已完成设计和流片，能见度已延伸至明年，按计划将于明年开始量产出货。 2. GPU vs. ASIC：关于在训练（Training）和推理（Inference）中 ASIC 与 GPU 孰优孰劣的争论其说服力正在减弱。推理市场巨大，但训练市场同样巨大，大量下一代基础模型正在使用 Blackwell 甚至 Hopper 进行训练。在开发推理模型的过程中，训练和推理都非常重要。公司看到现在和未来都有大量的训练需求。 3. 计算、网络与 NVLink：计算和网络/NVLink 的增长率可能每个季度波动，但长期来看应该是可比的。 NVLink 的产能爬坡与机架规模系统紧密相关。计算和网络组件是分开出货的。预计机架（rack）的产出将在第三季度加速，对 NVLink 的发展势头感到非常乐观。机架规模系统将成为未来数据中心的骨干，预计在近期和中期，NVLink 都存在巨大的机会。四、供应链与产能 1. 供应限制：需求持续超过供应。公司需要更多供应，并将继续推动供应链的产能爬坡。数据中心的准备就绪情况（包括土地和电力）是因素之一。公司对进展感到满意，但鉴于增长需求，必须积极地与供应链合作。预计需求将在明年全年持续超过供应，目前尚不清楚供需何时能达到平衡。五、中国市场 1. H20 产品：已获得向中国部分客户出口 H20 的许可证，并且存在市场需求。 2. 出货预期：认为一旦地缘政治紧张局势缓和，在第三季度可以出货 20 亿至 50 亿美元的产品。若需求增加，出货量还可提升。 3. 政策与调查：关于 “15%” 的隐含水平尚无成文规定。强调 H20 产品没有 “后门”，并且公司正在对此进行调查。需要地缘政治问题消退才能正常发货。

海豚投研09-01 12:01

龙头单月翻倍！又一AI金矿爆发

时液冷方案更是有望接近标配，即将出货的Rubin机柜系列用的就是冷板浸没的混合方案or全浸没。而AISC芯片这边，尤其是Meta在未来数据中心也将大力推广液冷方案，128卡迭代后定制机柜至少要上冷板式。再者，边际变化事件频频出现。近期适配液冷的交换机、GPU等产品接连推出，标志着液冷技术应用场景的破圈。AMD推出的新品MI350系列，高性能版支持液冷散热；博通的第二代以太网交换机产品，也提供了风冷和液冷两种配置。液冷方案完成了从坐冷板凳到首发球员的转变，原生液冷指服务器或rack出厂即配液冷，意味着未来几年渗透率必将快速提升。不久前刚刚发布业绩的英伟达给出发货预期，B200已上市并且被大量客户采用，B300则于7月底至8月初开始生产，目前已全面投产，预计下半年市场将广泛可用。上半年，工业富联AI服务器相关业务表现突出，营收同比增长超60%，其中液冷技术成为高端A1服务器的标配,GB200等新一代产品量产爬坡推动液冷机柜出货量激增。 TrendForce预计，到2025年，BlackwellGPU将占NVIDIA高端GPU出货量的80%以上。同时指出，随着NVIDIAGB200NVL72机柜式服务器于2025年放量出货，北美大型云服务商加速升级AI数据中心架构，促使液冷技术从早期试点迈向规模化导入，预估其在AI数据中心的渗透率将从2024年的14%，大幅提升至2025年的33%，并于未来数年持续成长。随着GB200/GB300下半年放量，AI服务器液冷渗透率或将实现跨越式提升，因此2025年是液冷落地元年。而国内也在加速推进液冷方案的使用，在政策要求(如上海、深圳规定2025年新建数据中心PUE<1.25)、以及运营商大规模部署(三大运营商明确2025年50%以上新建IDC采用液冷的驱动下，与海外基本同步。市场空间的另一个驱动因素是价值量的膨胀，液冷渗透率在未来有一个加速上升的趋势，带动冷却模块、热交换系统与外围零部件的需求扩张。液冷零部件主要包括冷板、UQD、manifold、CDU、连接器、电磁阀、TANK等。冷板是散热模块中的核心部件，因材料成本较高且加工工艺复杂，成本占比较大。从GB200到GB300，不光整机价格将从8.4万美元跳到10万美元以上，GB300也从原来GB200的大面积冷板覆盖设计，转为每个GPU芯片配备独立的“一进一出”液冷板，增加了冷却硬件用量。以NVL72系统为例，单个计算托盘的快接头数量从GB200的6对激增至14对，系统总量从126对翻倍至252对。根据机构测算，如果按照液冷单机柜10万美金，明年出货10万个机柜，再假设ASIC链液冷空间占英伟达链一半，那么2026年全球AI液冷有望达到1000亿人民币。这几乎是平地起高楼的放量姿态，对成长性的刻画甚至不亚于过去的光模块、PCB，后者近两年在业绩上逐渐兑现，核心龙头凭借与北美科技厂的绑定，未来业绩确定性也很高。因此，液冷的叙事逻辑已经开始转变。两三年前，市场曾担忧液冷仅为单公司概念，缺乏板块合力。而如今板块性已显著增强，诸多公司正投入该领域，验证了趋势的确定性。国内液冷产业链公司股价随即迎来大爆发，英维克、高澜股份、川环科技、强瑞技术、思泉新材、曙光初创等公司已经积累了巨大的涨幅。在过去每轮AI算力行情里，液冷都是吊车尾，因为都是主题炒作补涨。但未来两年，有了基本面的加持，液冷有望成为算力行情的领头羊。核心标的英维克，8月涨幅已经超过98%接近翻倍，从4月份价格低谷21.5元/股计算，目前市值775.5亿元，增长接近4倍。未来，以英维克为首的液冷产业链能否用基本面托举如此凌厉的涨势，是否还能塑造像光模块“三剑客”的龙头格局，或者跑出像胜宏科技、沪电股份这种后起之秀？ 02 下一个光模块、PCB？去年我们曾在文章《AI时代的下一个“光模块”》里分析过液冷产业链的机会，国内很多技术提供商依照从服务器芯片，再到机柜甚至整个机房的液冷方案层次划分，但目前上市公司在英伟达供应链中仅有工业富联、比亚迪电子以及英维克。其中，英维克作为具备液冷全链路解决方案的Tier1，出现在达链多个零部件模块的白名单中，同时间接供应了ASIC侧服务器，整体来看利润兑现潜力是最大的。而未来更多内地厂商有望打入全球液冷产业链，如同光模块、PCB一样，占到全球液冷市场的舞台中央。当前英伟达链供应商决定权主要在台湾OEM厂商，后者偏好台系供应链。 2023年AI爆发初期，英伟达也优先选择台系PCB供应链，因此内地PCB厂商没能在初期切入，几乎拿不到太多订单。但随着AI需求连续两年高速增长，下游都在焦急等待英伟达芯片出货，而台厂产能扩张偏慢，内地厂商技术实力获得认可，英伟达不得不引入内地PCB厂商，最终在该领域拿到了很大份额。这一订单的转移，造就了A股市值超过2000亿的PCB新龙头——胜宏科技。而当前时点，液冷板块也有可能在未来几年中复制这一机遇。随着GB200、GB300进入上量期，液冷成为刚需。AI需求大爆发背景下，在PCB行业台系厂商第二年都失守了，那么对于明后年增速将大幅提高的液冷行业，台系厂商产能方面能否跟上，要打个大大的问号。并且，液冷在服务器成本虽然仅占3%，但是它的稳定发挥对服务器安全运行至关重要，一旦发生漏液、堵塞，将导致价值上百万美金的服务器损毁。海外终端客户大概率不会为了卷成本而忽视质量风险，引入太多供应链，而是更有可能像光模块、PCB一样，只绑定少数液冷厂商，通过大规模量产提高产品可靠度。因此，明后也极有可能走出享受订单外溢的液冷企业。未来，哪些公司有潜力成为液冷板块的领军企业？从竞争力角度，液冷行业公司可分为两类：一类具备系统设计集成能力，以头部公司为主，如英维克、高澜、曙光数创。另一类具备制造能力，多为尾部公司或从新能源、汽车领域转型而来，侧重单个零部件制造。两类公司成长轨迹不同：头部系统集成商以品牌出海为目标；尾部制造类公司则通过台湾代工模式获取业务增量，各自主导的优势路径推动板块整体稳步发展。此外，液冷领域也存在技术迭代。智算中心液冷散热系统主要有三种形式，分别为：冷板式液冷系统、浸没式液冷系统和喷淋式液冷系统。技术路线上，冷板式液冷(PUE可低于1.2)凭借成熟度主导当前市场(占90%)，而浸没式液冷因TC0优势(PUE可低于1.2.远优于风冷的1.6)在高功率场景快速渗透。并且，液冷的准入门槛不仅在于制造加工的高精度要求，更关键的是系统集成设计能力。云厂商、服务器代工厂商缺乏相关经验，需依赖液冷厂商共同研发并提供系统集成方案。以GB200到GB300的升级为例，GB200采用大液冷板设计，存在管路及接头数量少但运维复杂、漏液或堵塞时需整层停机及更换整块大板子（维修成本高）等问题；GB300原计划通过切割大液冷板为小液冷板优化运维友好性，但因设计能力不足，优化方案长期未落地。这一案例凸显了系统集成设计对液冷行业的高门槛要求，无数据中心、服务器等领域经验的厂商难以掌握此类设计能力。 03 尾声总的来看，液冷与光模块、PCB的成长逻辑其实是一致的，均是AI上游价值量通胀的环节，且受益于AI算力快速增长的趋势，具备单机价值量提升和渗透率提升的双重逻辑驱动。然而，液冷在成长性上更为突出的一点是从0到1的阶段更像是平地起高楼，渗透率不是慢慢提升，而是明年几乎完成标配的情况。借鉴这两年光模块、PCB的崛起经验，未来液冷竞争格局也有望出现一批新的龙头，值得跟踪一下。（全文完）

格隆汇08-30 17:30

【一周科技动态】半导体“AI叙事”乏力，软件接力？英伟达绩后走向何方？

平台过渡顺利（Ultra平台加速部署、Rubin芯片按计划推进在2026年量产），但未来任何收入增量取决于中美政府决策，如果问题解决，Q3可能有20-50亿美元收入机会。 Source: 高盛目前NVDA的估值水平在Mag6（除去TSLA的Mag7）中也表现中低，PEG比率0.9倍（2026年预期），远低于平均的3.9倍。但其他非头部的芯片企业可就不一定有这么好运了。 $迈威尔科技(MRVL)$ 公布了Q2财报则出现了更大的“期望落空”。连续两个季度展望不及预期，同时令投资者感到意外的是AI驱动但增速放缓。尽管公司在AI基础设施赛道定位清晰（转型路线明显），但短期定制芯片（ASIC）空窗期与竞争压力导致增长叙事“脱节”（定制ASIC青黄不接：微软Maia芯片量产延至2026年，亚马逊Trainium3订单未明确），整个Q3指引低于预期。这也让AI Frenzy的资金一定程度上从半导体板块重新流出，重新流回此前抱有怀疑态度的软件公司（担心客户会转向专注于AI的新厂商） $Snowflake(SNOW)$ 在周四公布财报后大涨超20%，得益于其AI叙事被重新认可。净收入留存率（NRR）从124%回升至125%，产品收入增长也从26%加速至32%，标志着其向AI数据平台的转型初见成效，业绩验证了Snowflake正在向大型企业级真正AI数据平台转型的判断，为后续更大规模的扩张交易奠定基础。Snowflake的战略定位正精准契合当前企业最大的痛点：没有统一、高质量的数据，就无法有效发展AI能力。 Google近期也在Mag7中表现强势，尽管顶着8月底可能的司法判决的潜在风险，但近期在AI方面的进展颇丰，例如META将谷歌云纳入供应商体系（10亿美元大单），Google Translate新增了AI实时翻译功能、Gemini 2.5 Flash图片生成的功能主打 “高质量 + 强创意控制 + 知识赋能”，瞄准创意设计、教育、营销等场景。而多个季度被投资者担心的“AI对传统搜索的替代”仍未表现在业绩中，反而让投资仍未AI对广告业务带来的增量。更重要的是，原本可能被称为“风险”的“拆分”，反而有可能在独立个体分别估值后（3.7万亿美元）大于其目前市值（2.57万亿美元）期权观察家——大科技期权策略本周我们关注：NVDA后续走向何方？这份财报并没有强势推升NVDA的股价，反而因落后买方预期，或者对指引的部分不确定性，让投资者望而却步。短期看，英伟达表现虽稳健但没有超预期亮点，股价可能承压。长期看，Rubin平台、云服务商与主权客户的持续扩张，以及2026年整体 AI 投资潮，都会给公司带来巨大的增长动力。投资机构整体依然坚定看多，但短期内可能考虑“逢回补” 整个财报的期权隐含波动率其实抬升不太大，相应财报后的期权变化也没有预期中的大，目前Call和Put相对平衡，160-200也差不多是没有外力作用下波动范围。短期内超过200可能会引起Gamma Squeeze，跌穿160也可能会迎来大盘级别的杀跌。再给个持仓大科技股的理由——为何"TANMAMG"组合总超大盘？七巨头（Magnificent Seven）组成一个投资组合(“TANMAMG”组合)，等权重、每季度重新调整权重。回测结果从2015年以来表现是远超 $标普500ETF(SPY)$ 的，总回报达到了2805.27%，同期 $标普500ETF(SPY)$ 回报278.57%，超额收益2526.70%，再次创下新高。 $纳指100ETF(QQQ)$ $纳斯达克(.IXIC)$ 今年以来大科技股也完全实现正收益，回报为13.24%，超过SPY的11.38%。

老虎证券08-29 15:50

美国企业2025年股票回购创纪录：苹果、谷歌等巨头引领市场热潮，贝森特批评波音

ates总裁Jeffrey Yale Rubin表示，企业将在市场上“抄底”，因为业绩向好，资本开支充足，回购股票是回报投资者的合理方式。Rubin预计，截至年底，已宣布的回购总额将达到1.3万亿美元，实际完成的回购将创纪录。如果不存在经济显著放缓，2026年的回购预计将达到1.2万亿美元，刷新历史纪录。政府批评与争议焦点尽管股票回购显示企业信心，但也引发了争议。美国财政部长斯科特·贝森特 (Scott Bessent)在福克斯商业频道上批评波音进行巨额回购，而非将资金投入研发。他指出，部分企业在回报股东的同时，可能忽视了对创新和长期增长的投入。回购对美股市场的支撑作用回购行为为美股提供了关键支撑，近期美股大盘创出历史新高。大规模股票回购不仅体现企业信心，也对市场流动性、股价稳定性产生积极作用。通过表格对比过去几年回购数据与当前水平，可以发现回购速度和规模明显提升：年份累计回购金额创纪录时间 2024 1万亿美元去年10月 2025 1万亿美元 8月20日编辑总结总体来看，美国企业2025年的股票回购达到历史新高，显示企业高管对经济信心强烈，同时也支撑了美股大盘。然而，部分政府官员对巨额回购的批评提醒市场，企业在股东回报与研发投资之间仍需权衡。回购不仅是一种资本回报手段，也对市场流动性和投资者信心产生直接影响，其长期趋势值得关注。常见问题解答问：美国企业2025年的股票回购规模为何创下历史新高？答：主要因为科技与金融巨头如苹果、谷歌母公司Alphabet、摩根大通等公司陆续宣布大规模回购计划，同时企业对未来经济前景持乐观态度，具备充足资金支持回购，从而推动2025年股票回购规模快速突破1万亿美元。问：股票回购对投资者和市场有何影响？答：回购可减少市场流通股份数量，提高每股收益，提升股价表现，同时向投资者传递企业信心。大量回购也为美股提供流动性支撑，使大盘保持稳定甚至创历史新高。问：为何部分政府官员对回购行为表示不满？答：政府官员如财政部长斯科特·贝森特认为，企业进行巨额回购可能牺牲研发和长期创新投资，对企业的可持续发展和技术进步不利，尤其是在高科技企业中更为关注。问：未来回购趋势如何？答：根据Birinyi Associates总裁Jeffrey Yale Rubin的预测，如果经济保持稳定，2025年年底回购总额可达到1.3万亿美元，2026年完成回购预计达1.2万亿美元，继续创历史新高。问：主要企业的回购规模有何差异？答：苹果宣布1000亿美元回购计划，而Alphabet、摩根大通、高盛、富国银行及美国银行等均至少400亿美元。总体来看，科技与金融巨头在回购规模上各有侧重，但总体趋势都是大规模回购以稳定股价并回报股东。来源：今日美股网

今日美股网08-29 00:12

英伟达FY2026Q2业绩电话会议分析师问答

为12个月，您在今天的电话会议上确认，Rubin 的产能有望在下半年实现提升。显然，这些投资中有很多是多年期项目，取决于电力、冷却等因素。我希望您能从宏观角度谈谈您对2026年增长的愿景。作为其中的一部分，如果您能谈谈网络和数据中心之间的合作，那将非常有帮助。黄仁勋最高层次的增长动力是推理代理人工智能的演进和引入。以前的聊天机器人是一次性的，你给它一个提示，它就会生成答案，而现在人工智能会进行研究。它会思考并制定计划，还可能使用工具。所以这被称为长期思考；思考的时间越长，通常就能给出更好的答案。与推理代理人工智能模型相比，一次性模型所需的计算量可能是前者的 100 倍、1000 倍甚至更多，因为需要进行大量的研究、阅读和理解。因此，导致代理人工智能的计算量大幅增长。当然，其有效性也大幅提升。由于代理人工智能，幻觉的数量显著减少。现在，您可以使用工具并执行任务，企业已经开放。由于代理人工智能和视觉语言模型，我们现在看到物理人工智能、机器人技术和自主系统方面的突破。所以，去年人工智能取得了巨大的进步，代理系统和推理系统是彻底革命性的。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

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

主线行情依旧，芯片强势冲高，寒武纪涨超5%，芯片50ETF(516920)大涨3.5%！英伟达财报出炉，“缺失中国市场”成焦点！

亮眼，GB300进入全速量产阶段，同时Rubin平台按计划推进。同时，黄仁勋表示中国今年可能带来500亿美元的商机。中国市场年增长大约50%。希望向中国市场销售更新的芯片。中原证券指出，8 月市场呈现单边上行趋势，牛市气息浓郁，机械板块科创成长主题板块表现良好。我们建议配置内需为主，基本面向好，盈利稳定，分红和股息率较高的工程机械、高铁设备、矿山冶金设备龙头。牛市下风险偏好有明显提升，利好科创成长板块投资。前期调整的人形机器人、AIDC 配套设备、半导体设备等主题有望逐步提振。中金公司表示，AI服务器电源是下一个千亿元市场，根据测算市场规模有望于2025E-2027E快速提升，模组/芯片市场规模CAGR预计为110%/67%，核心受益环节集中在PSU、PDU、BBU及DC-DC（PDB+VRM）等器件。随着GaN/SiC渗透、800V HVDC+SST架构落地及智能电源管理普及，龙头厂商市占率与业绩有望提升，二线厂商或承接溢出订单。芯片50ETF（516920）跟踪中证芯片产业指数，截至5月23日，前十大成分股合计占比达57.15%！此外，芯片50ETF（516920）的管理费率为0.15%，托管费率0.05%，为芯片主题ETF中费率更低的品种！风险提示：基金有风险，投资需谨慎。芯片50ETF（516920）属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者。文中提及个股仅为指数成份股客观展示列举，本文出现信息只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议。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 10:31

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