一、老黄：AI需求呈抛物线增长。

AI需求呈抛物线增长，原因也很简单，智能体AI已经到来了。

主流AI已经从一次性推理过渡到逻辑推理，现在又进入了「agent智能体」阶段。

AI不再是可有可无，而是必需品。tokens现在是有利可图的。在AI时代，计算能力就是收入和利润。

正好也和谷歌IO大会披露的token消耗数据能够契合上。

这次谷歌IO大会公布了一些token消耗数据，AI从工具转向了「Agentic AI」，token消耗爆炸式增长反映多模态和大规模部署的实际落地，去年同期的token消耗量大概是480万亿，今年已经翻了7倍。

这个数据代表最下游B端和C端的用户需求有多大，增速有多快。

二、英伟达对CPU业务的重磅加码

老黄宣布：Vera CPU为英伟达打开了一个全新的、2000亿美元的市场，这是英伟达以前从未涉足过的市场。

上一次AMD的财报电话会，苏妈把CPU的TAM，也就是总潜在市场容量，提高了1200亿美金，今天老黄又再一次推高到2000亿美金。

现在的AI智能体，需要大量调用工具、浏览器，具备进行编排调度的特性，单纯的GPU已经不够了，市场需要全新的CPU架构。

Vera CPU不仅将作为Rubin GPU的配套设备销售，还将作为独立CPU、存储节点和安全节点进行出售。

这次老黄透露，今年有望看到近200亿美元的独立CPU总收入，这意味着英伟达正准备成为全球领先的CPU供应商，而非仅仅只卖GPU了。

AI agent时代，CPU需求arm的架构其实比x86架构更有优势，所以英伟达自己的Vera CPU、亚马逊、谷歌、微软的自研CPU都是用的arm架构。

三、边缘计算的重要性提高

英伟达在本次财报中，更改了报告框架，将业务划分为「数据中心」和「边缘计算」两大平台。

数据中心业务的Q1营收750亿美元，且进一步细分为超大规模云厂商和AI云、工业和企业：

其中超大规模云厂商的规模，占据数据中心约50%的份额，环比增长12%，AI云、工业和企业环比增长高达31%，AI云收入同比涨了两倍以上

边缘计算业务64亿美元，也环比增长10%，同比增长29%。

这是新独立出来的类别。边缘计算都包涵哪些呢，就是面向智能体AI和物理AI的终端设备，包括PC、游戏主机、工作站、AI-RAN基站、机器人及汽车。

四、从Q3开始启动Vera Rubin的量产出货。

黄仁勋明确表示，Vera Rubin芯片，将在2026年下半年开始发货。

Vera Rubin通过集成七个专用芯片，推理吞吐量最高可以达到Blackwell架构的35倍。这不是挤牙膏升级。

• • 训练性能方面：Vera Rubin可以达到上一代Blackwell平台的3.5倍性能
• • 软件性能方面：每token提升5倍推理
• • 生成成本方面：新架构可以降低10倍训练MoE混合专家模型时，实际所需要GPU数量仅为原来的四分之一

Vera CPU + Rubin GPU + NVLink6 + 台积电3纳米制程 + HBM4高带宽内存

Vera Rubin将比Grace Blackwell更加成功。未来更多的客户会全面转向Vera Rubin。

英伟达，依然是AI时代的核心玩家。