我们的数据中心业务由两大部分构成（实际更为复杂，但我简化为两大部分以便于理解）：

第一部分是超大规模业务。 这正是你们所关注的超大规模资本支出。今年超大规模资本支出约为1万亿美元，我有充分理由相信这一数字将持续增长。这就是未来计算的运作方式，没有算力就没有营收。这一逻辑非常清晰——算力就是营收，算力就是利润。SaaS模式此前的算力消耗有限，但AI需要海量算力，同时也能创造难以想象的价值。这也正是为什么我们看到Anthropic和OpenAI这样的AI前沿公司以惊人的速度增长——它们在一个月内实现的增长，有些SaaS公司可能需要十年。第一大类的超大规模资本支出目前约1万亿美元，并正在向3至4万亿美元迈进。

第二部分是AI原生云及其他。 包括各类区域性AI原生云，遍布全球各地；有初创公司在为这些平台提供支持；还有约25万家企业——其中许多将自建或希望自建AI工厂；以及大量工业企业——对它们而言，别无选择，必须将计算部署在情境所在地、行动所在地，根本无法依赖云端。想象一下，一家芯片制造厂连接到云服务提供商，这根本行不通。此外还有主权AI云。这第二类数据中心，半定制化芯片根本无法胜任，因为这类数据中心希望购买和运营完整系统，不想自行设计和构建。这第二类不是五六七家公司，而是数百、数千家公司，未来将扩展到数十万家企业，每家规模相对较小。

这第二类将以惊人的速度持续增长。当我谈到物理AI，谈到在过去30年中基本未受IT冲击的近百万亿美元的实体经济产业，它们即将迎来AI的深刻影响，这正是第二大类所代表的市场。在这一类别中，我们的市场份额极高，我们几乎是唯一能够服务这一市场的公司。我们的平台构建方式如同垂直整合，一切协同运作，但同时又能拆解开来，供客户按需组合、以自己偏好的方式集成。这第二类的情况远未被充分理解，因为其中涵盖的公司数量庞大，而每一处安装规模相比单个超大规模厂商又相对较小。

因此，综合来看，我们在超大规模厂商中的份额正在增长——Anthropic作为我们的新合作伙伴，未来几年我们将大力帮助其扩大算力。而第二类中，很少有公司能够真正服务这一市场，我们的平台解决方案是关键所在。

竞相扩大产量。在AI时代，算力容量就是营收和利润，英伟达正是这个时代的核心平台。

在全球所有平台中，英伟达算力所支撑的需求多样性是最丰富的。让我重点讲五件事：

第一，英伟达是唯一能够运行所有前沿AI模型的平台。随着Anthropic加入我们现有的合作伙伴——包括OpenAI、xAI、Meta-MSL、Gemini等——我们在前沿AI模型市场的份额正在增长。

第二，我们覆盖每一家超大规模云厂商，支持其核心数据处理和机器学习工作负载、内部AI服务，以及其公有云中面向英伟达用户的需求。

第三，我们的全栈完整AI工厂解决方案和庞大的全球生态系统，使我们能够独特地服务新兴AI数据中心细分市场——包括新型AI原生云、主权AI云，以及企业和工业本地部署基础设施，这正是我之前所讲的第二类市场。

第四，NVIDIA CUDA的触达延伸至边缘端：机器人、自动驾驶汽车、嵌入式医疗仪器、AI-RAN电信基站。下一波浪潮是物理AI——数十亿个自主机器人系统将在物理世界中运行，这正是我之前所讲的第三类市场。

第五，我们迎来了一个重大的全新增长引擎——Vera：全球首款专为智能体AI设计的CPU。Vera为英伟达开辟了全新的2000亿美元市场，是我们此前从未涉足的领域，每家主要的超大规模厂商和系统厂商都在与我们合作部署。

世界正在重建计算基础设施，以支撑智能体AI和物理AI机器人的发展，英伟达处于这些转变的核心。我们用了三十年构建英伟达计算平台——统一架构、庞大生态系统、跨芯片、系统、网络和软件的极致协同设计。我们提前为这一时刻做好了准备，当智能体AI到来之时，英伟达已经准备就绪。而这一时刻，已经到来。