北京时间8月27日凌晨英伟达Q2财报发布，数据全部落地。

尽管当日正股收盘跌1.59%，但盘后最终收涨4.71%，显示市场对财报的整体解读偏正面。

台积电 (TSM) 作为英伟达核心代工厂，市场对英伟达财报的乐观情绪直接传导至TSM。盘后涨幅1.63%。

超微电脑 (SMCI)作为英伟达AI服务器的主要合作伙伴，市场对英伟达财报的正面解读推动其盘后走高。盘后涨幅2.64%。

英伟达财报的积极信号提振了整个AI芯片板块，AMD作为主要竞争对手也受到正面情绪带动。AMD盘后涨幅0.77%

存储芯片是当日盘后最强板块，美光涨3.79%，SK海力士美股ADR涨近5%，英伟达财报对HBM（高带宽内存）需求的正面预期直接驱动。

AI服务器（DELL）盘后涨约1.7%。

科技巨头（微软/谷歌/亚马逊/META）整体涨跌不一，亚马逊和META小幅上涨，微软微跌，谷歌微涨，市场反应相对温和。

这篇文章主要就是浏览一下英伟达财务数据（财报+电话会）。

表1:

第二季度总营收达到创纪录的962亿美元，同比增长106%，环比增长18%。

第二季度数据中心收入创下890亿美元的纪录，同比增长117%，环比增长18%，这得益于Blackwell Ultra基础设施的加速部署。

超大规模收入同比增长超过一倍，环比增长13%，得益于Blackwell Ultra的强劲表现。

ACIE收入同比增长138%，环比增长25%，受AI原生企业、企业客户和主权客户以及使用AI云的超大规模厂商的终端需求驱动。

表2

二季度毛利率站稳75%。第二季度GAAP和非GAAP毛利率均较上年同期有所提升，主要得益于Blackwell Ultra（B300）带来的产品组合改善。GAAP和非GAAP毛利率环比大致持平，因为我们的Blackwell架构仍占据收入的绝大部分。

二季度GAAP运营费用同比增长55%，环比增长10%；非GAAP运营费用同比增长54%，环比增长11%。这些增长主要源于计算基础设施成本以及薪酬福利成本的上升。

二季度调整后EPS 2.22美金，同比上涨120%。

表3

这张表说明华尔街想要的一切，英伟达都做到了。总营收超预期、数据中心营收超预期、毛利率符合预期、净利润超预期、每股收益超预期。

英伟达在2026年8月27日公布的2027财年第二季度财报，延续了英伟达长期（营收13个季度）超越市场预期的强劲势头。

表4:

这张表说明在真正考验的Q3指引方面。英伟达依旧表现出色。Q3总营收管理层指引落在了市场预期1,037-1,080亿美元的上沿。

以上是财报的硬数据。但硬数据之外，电话会议里管理层释放的信号同样关键。

电话会主要分为CFO发言和问答两部分。

1. CFO的发言

核心摘要：

①2028财年70%增速指引（供应受限，非需求不足）。

② 三大独特能力（运行所有模型、全栈AI工厂、CUDA生态）。

③ 供应承诺2790亿、库存320亿、毛利率Q4触底71-72%

1.1 2028财年收入预测

英伟达首席财务官Colette Kress一开始给出了2028财年的全年业绩指引。指引显示2028财年营收增速约为70%。

CFO明确表示，70%的指引是考虑到供应受限的结果。若不存在供应约束，下一财年的增长将实现翻倍。

其中非超大规模客户群体约占公司一半业务。

1.2 统一平台运行所有模型（第一个独特能力）

在阐述增长引擎时，CFO首先指出NVIDIA的第一个独特能力是其架构运行所有模型——既包括OpenAI、Anthropic、Meta、Gemini等领先封闭模型，也包括TML、Mistral、Qwen、DeepSeek、Nemotron等开放模型。

NVIDIA擅长小模型和巨型模型、语言模型和视频模型、自回归和扩散模型、云端和边缘、训练和推理、Agentic工作负载。

一个平台，适用于每种模型和工作负载，可替换且耐用，适用于AI的整个生命周期。这是NVIDIA成为高效且可融资的计算基础设施的根本原因。

1.3 扩大与AWS（亚马逊云科技）战略合作

在数据中心细分市场部分，宣布AWS将在2029财年第二季度前额外部署200万个GPU及Vera CPU，并采用NVIDIA完整物理AI技术栈（Omniverse、Cosmos、Isaac、Jetson）为其仓库机器人车队提供动力。

1.4 全栈AI工厂平台（第二个独特能力）

CFO强调NVIDIA不仅仅是卖芯片，而是卖全栈AI工厂平台。

她通过具体数据展示了每代产品的经济价值提升。从Hopper到Blackwell再到Vera Rubin，每吉瓦营收机会从180亿增至400亿美元。

她指出，通过在GPU、CPU、网络和软件上的协同设计，Vera Rubin的吞吐量和Token成本实现了数量级的改善，并推动Vera Rubin成为公司历史上爬坡速度最快的一代产品。

1.5 多样化的市场覆盖与ACIE板块爆发（第三个独特能力：CUDA生态系统 + 非超大规模市场）

CFO指出第三个独特能力是全栈AI工厂和丰富的CUDA生态系统的结合，这使NVIDIA能够将AI扩展到单芯片永远无法触及的市场——主权国家、区域NeoCloud、企业等对自研芯片不感兴趣的客户群体。

她将增长动力拆分为超大规模客户和ACIE（非超大规模客户）两大板块，并明确指出后者将占数据中心业务的一半。

她列举了主权国家、区域NeoCloud、企业和工业领域的强劲需求（如主权AI环比增长35%，同比增长超过两倍，汽车行业年化营收80亿美元；金融服务、制造和医疗保健行业合计贡献了 70 亿美元的营收）。

1.6 横向扩展网络与CPU业务的第二增长曲线

CFO指出网络业务（Spectrum-X以太网）已创新高且同比增长2.6倍，使NVIDIA成为全球最大增长最快的网络公司。

同时，她将Grace CPU（过去12个月超50亿美元）和下一代Vera CPU视为扩大TAM（总可寻址市场）的重要引擎。

1.7 Grace CPU的历史定位与成功

CFO补充指出，Grace CPU于2021年推出，过去12个月营收已超过50亿美元，取得了巨大成功，为Vera的后续增长提供了历史参照。

1.8 Vera CPU的独特性与具体性能指标

紧接CPU业务，给出Vera在Spec基准测试中完成Agentic任务速度快1.8倍，每瓦带宽比任何其他数据中心CPU高5倍，预计2028财年CPU营收将增长一倍以上，使NVIDIA成为全球领先的服务器CPU供应商之一，从而在GPU之外开辟了新的百亿级收入来源。

1.9 新产品Groq LPU系统（Groq 3 LPX）

在CPU之后，宣布与Groq合作的机架级LPU系统已全面量产，在基准测试中每秒Token数比次优方案高出近4倍，本季度向Nebius等早期采用者批量出货。

1.10 NeoCloud的收入分成模式与行业需求数据

在财务手段方面，英伟达对NeoCloud设施提供照付不议的最低收入保证，换取租金收入分成，从而在硬件销售之外创造高经常性收入流。

同时，CFO给出关键行业背景数据：云行业积压订单现已超过2万亿美元，前五大超大规模客户2026年资本支出预计近8000亿美元，2027年达1.3万亿美元；NeoCloud合作伙伴总装机容量预计到2026年底达到8吉瓦，而2025年底约为3吉瓦，印证了需求的加速增长。

1.11 前沿AI实验室的投资、融资平台与量化辩护

针对前沿AI实验室（如OpenAI）受限于资本而非技术的问题，她宣布了近500亿美元的直接投资，并联合Apollo、BlackRock等顶级资本方建立超5000亿美元的第三方融资平台，以及提供信用增强支持。

明确预计2028财年来自前沿AI实验室的需求将贡献公司业务的约四分之一，且设备由投资级客户消耗。

直接回应循环融资质疑，称这些是百年一遇的公司，并强调计算平台可替换、耐用的计算平台降低风险。从而将客户的增长潜力直接转化为NVIDIA的订单。

1.12 地缘政治风险与中国区收入排除

CFO明确提及中国市场的重大不确定性。

第二季度，根据美国政府许可，向中国客户出货的 Hopper 200 产品仅占不到总数据中心营收的 1%。

鉴于持续的地缘政治不确定性，公司2028财年的全年营收指引（70%增速）已完全剔除来自中国的数据中心计算收入。

1.13 资产负债表的具体变动（库存与应收账款）

为筹备 Vera Rubin 发布，库存增加至 320亿美元。

应收账款周转天数（DSO）增加至60天，原因是一些投资级客户要求为跨多个季度发货的大额采购提供延长付款条件。

1.14创纪录的股东资本返还与现金流政策

CFO披露了详细的资本配置和股东回报数据。

第二季度返还股东260亿美元（200亿回购+60亿股息），年初至今返还自由现金流60%，并计划在扣除战略用途后增加返还超额自由现金流。

1.15 Q3 FY2027收入指引

2027财年第三季度的业绩指引：预计总营收约为1080亿美元，上下浮动2%。

数据中心业务的增长在第三季度主要由ACIE（加速计算基础设施）板块驱动，而下一代芯片平台Vera Rubin已于本月开始发货，预计三季度将贡献数据中心营收的约20%。

此外，管理层还指出，超大规模客户的增长势头预计将在第四季度及2028财年随着Vera Rubin供应量的增加而重新加速。

这种多元化布局确保增长不依赖于单一客户群体，同时通过帮助区域云合作伙伴（如CoreWeave、Nebius）利用当地资源，打开了新的增量市场。

1.16 供应瓶颈管理与财务指引（含OpEx与税率）

重申供应瓶颈至少持续至2028财年末，并坦诚内存价格极端上涨。

提前重新设定毛利率预期，预计第四季度触底至71-72%，通过产品提价和产品结构优化，明年稳定在72-73%。

同时，她将供应受限作为增长前景的前提（预计2028财年增长约70%），并强调通过与三大内存供应商的深度合作来解决瓶颈。

第三季度具体费用指引：GAAP OpEx预计约92亿美元，非GAAP OpEx约90亿美元；全年OpEx增长预计约50%（因产品组合拓宽和AI工具提升工程生产力）。2027整个财年GAAP和非GAAP税率预计在16%至18%之间。

2. 问答环节

核心主题：

① 为何首次给全年指引？（可见性达2-3年）

② 70% vs 100%缺口在哪？（供应，非需求）

③ 开源模型是敌是友？（利好，扩大TAM）

④ 瓶颈在哪？（全链条满负荷，无单一瓶颈）

2.1 Joseph Moore（摩根士丹利）

问题要点：为何首次提前一年给出70% 增长指引？70% 与 100% 实际需求之间的缺口由什么造成？关键制约因素是什么？能否缩小差距？

回答要点（Jensen Huang）：

需求侧：AI 代理（Agentic AI）使单任务计算量较传统交互增长15–100倍；非超大规模板块（主权 AI、NeoCloud、企业）年增速达100%，且长期可能超越云市场。

供给侧：70% 指引受限于供应能力，而非需求不足。土地、电力、机房（LPS）的准备周期需 2–3 年，全链条（上游晶圆/内存、下游建设）均紧绷。

为何提前指引：NVIDIA 已深度介入下游 LPS 规划，获得前所未有的2–3 年可见性，因此首次有能力给出全年指引。目的是让整个生态系统（客户、供应商、股东）同步信息，协调大规模投资。

缺口能否缩小：尽管整个生态系统都在持续扩产，但供应瓶颈至少持续至 2028 财年末。

2.2 CJ Muse（康托菲茨杰拉德）

问题要点：Agentic AI 如何改变推理工作负载？NVIDIA的推理份额将如何演变？如何看待每代全栈产品带来的 TAM 增长、ACIE 板块高增长，以及 Groq 3 LPX 的定位？

回答要点（Jensen Huang）：

AI 生命周期4 阶段（数据准备→预训练→后训练→Agentic 推理），每一阶段复杂度递增，计算消耗呈指数级增长。NVIDIA的机架级架构（NVLink 72）能无缝覆盖所有阶段，具备可替换性和耐用性，客户投资得到长期保护。

TAM 扩张：每吉瓦收入机会从 Hopper 的 180 亿 → Blackwell 的 250 亿 → Vera Rubin 的 400 亿美元，因平台内含 CPU、多网络、Groq 等，数据中心总投资已升至 600 亿/GW。

份额前景：NVIDIA 是唯一能运行所有模型类型（扩散/自回归/状态空间等）的平台，客户巨额投资要求全生命周期覆盖，因此推理份额趋向增长而非流失。

Groq 3 LPX：性能卓越（极低延迟、高交互性），但适用于高 ASP 利基场景；全球绝大多数数据中心仍以 Vera Rubin + NVLink 72 为主流。

2.3 Stacy Rasgon（伯恩斯坦）

问题要点：70% 增长相比此前 3 年 1 万亿美元展望，增量约 2000 亿美元。增量来自哪些产品（Vera、CPU、Groq）？指引是否包含定价因素（Q1 价格上涨）？若完全不受限制，真实需求有多大？

回答要点（Jensen Huang）：

不受限需求：远高于 70%，今年同比已达 100%，真实需求巨大。

增量来源：主要来自平台价值跃迁——Vera Rubin 每吉瓦 400 亿美元（相较 Blackwell 的 250 亿），并非单纯销量堆砌，而是 CPU + GPU + 多网络 + Groq 的集成价值提升。

定价因素：包含在内，但本质是为代际生产力跃升付费，Token 产出高利润使客户愿支付溢价。

市场拆分：超大规模（一半）+ ACIE（另一半，年增 100%），后者常被市场忽视。

宏观层面：全球正经历从检索型计算到“生成式智能”的平台转型，所有行业都必须建设 AI 基础设施。

2.4 Vivek Arya（美国银行）

问题要点：CFO 提及的约 5000 亿美元承诺是否涵盖所有未来生态系统投资？是否还有更多股权/投资？2028 财年的具体现金影响？NVIDIA 投资前沿实验室（OpenAI、Anthropic），但它们自研定制芯片（如 Jalapeno），如何平衡这一矛盾？

回答要点（Colette + Jensen）：

关于承诺性质（Colette）：Colette回应称，Vivek所说的约5000亿美元承诺中，最大部分是供应承诺——即NVIDIA为锁定上游产能而向上游供应商（台积电、SK海力士、美光等）支付的产能预付款，属于NVIDIA自己的现金支出，用于锁定未来数年的晶圆、HBM内存和先进封装产能，而非纯对外投资。

截至2027财年第二季度末（2026年7月26日），NVIDIA的供应承诺已从上季度的1190亿美元翻倍增长至2790亿美元，主要与采购内存（HBM/DRAM）有关。其中950亿美元落在2027财年（2026年1月底-2027年1月底），2028-2031财年合计约240亿美元。这些承诺对Vera Rubin上量至关重要，也支撑了70%的营收信心。

（注：2026年8月初宣布的超5000亿美元第三方融资平台是与华尔街合作的独立事项，性质不同，不在此问题讨论范围内。）

关于是否涵盖所有投资（Colette）：最大部分是供应承诺不等于全部是供应承诺。5000亿美元的承诺总额是混合体——大部分是供应承诺（产能预付款），其余部分包括股权投资（如对OpenAI、Anthropic等前沿实验室的出资）和选择性信用增强。Colette并未为NVIDIA的生态投资设定总额上限。

关于现金影响（Colette）：供应承诺是产能预付款，直接转化为交付能力，并非纯粹的现金流出损失——钱付给供应商后换来芯片产能，芯片造出来卖给客户后通过营收回流并附带利润。

关于定制芯片矛盾（Jensen）：定制XPU多是单云/单服务推理专用，而NVIDIA是覆盖全生命周期的通用平台，可移植到任何云、任何地点。这些AI公司最终需全球化部署，无法自建所有物理设施，必然依赖全球各地的NVIDIA计算。NVIDIA技术在经济性（TCO/ROI）上具备压倒性优势。

关于投资逻辑（Jensen）：视投资AI实验室为百年一遇机会，唯一遗憾是投得不够早、不够多。它们将成为历史上最具影响力的科技公司之一，且长期在NVIDIA架构上构建生态。NVIDIA投入资本所获得的股权回报将非常出色。

2.5 Timothy Arcuri（瑞银）

问题要点：开源模型（如 Nemotron）兴起可能抢占闭源模型份额，而闭源模型正是 NVIDIA 的大客户。开源模型发展对 NVIDIA 是利好还是利空？

回答要点（Jensen Huang）：

开源与闭源缺一不可，两者使用量均在飞速增长，并非零和博弈。

功能分工：闭源模型提供通用前沿智能（商业 API），开源模型使全球企业/国家/初创公司能构建领域专属的专有 AI，对美国及全球经济至关重要。

具体案例：网络安全领域因开源前沿模型而涌现大量自主防御公司。

NVIDIA 的绝对优势：是唯一能运行所有前沿模型（无论闭源或开源）的平台。几乎所有开放模型都构建在 NVIDIA 上，因 CUDA 生态系统无处不在（PC、边缘、机器人、云、本地）。

结论：任何模型的成功都直接转化为 NVIDIA 的算力需求，因此开源热潮明确利好，且扩大了整体 TAM。

2.6 Ben Reitzes（Melius 研究）

问题要点：递归自我提升（RSI）和 AGI 的发展是否会进一步加速算力需求？这对 NVIDIA 意味着什么？

回答要点（Jensen Huang）：

会进一步加速。

里程碑：上个月 AI 使用已跨越临界点——大多数 AI 已从人类提示转为Agentic（代理型）。

代理数量爆炸：以 NVIDIA 自身为例，4 万员工未来将拥有 40 万～400 万个 AI 代理；这些代理 24/7 持续运行，而非间歇性交互。

粗粒度 RSI：代理运行后反思并更新技能文档，每次运行都变得更好，形成越用越强的正循环，算力投入成为资产而非费用。

对 AGI 的祛魅：当前何时实现 AGI的争论无意义；关键是三点：① AI 正在做高效有用工作；② AI 正生成有利可图的 Token；③更多计算直接产生更多利润——这使所有参与者全力投入，算力需求无止境。

2.7 Jim Schneider（高盛）

问题要点：在 100% 需求与 70% 供应之间，最紧张的瓶颈是什么？（数据中心/电力/机房、DRAM、晶圆代工等）哪些最重要？

回答要点（Jensen Huang）：

不存在单一瓶颈。整个供应链（晶圆、封装、DRAM/HBM、基板、系统组装，以及下游 LPS）全部满负荷运转。

供应改善是渐进式：更多产能每天都在上线，良率持续提升，并非等到某个时刻才跳跃。

管理策略：NVIDIA 已与所有供应商共享相同的需求预期，确保全产业链在同一张乐谱上同步扩产。当前 70% 指引已是基于现有可见产能的全力以赴的结果，客户需求远超此数。

2.8 Aaron Rakers（富国银行）

问题要点：每吉瓦价值已从 250 亿升至 400 亿，未来（Vera Rubin Ultra 及后续）是否会继续扩大到 600 亿、800 亿？供应部署能力是线性增长，还是存在某个解锁因素能实现跃升（展望 2027-2028 财年）？

回答要点（Jensen Huang）：

400 亿不是终点，后续世代“会更高”。NVIDIA 的终极目标是在 1 吉瓦固定物理空间内塞入尽可能多的计算价值，理论上追求“无限”。

历史演进：通用计算时代 30–50 亿/GW → Hopper 180 亿 → Blackwell 250 亿 → Vera Rubin 400 亿 → 未来更高。

驱动逻辑：每代产品生产力（Token/秒/瓦）数倍提升，使客户投资回报周期已缩短至不到一年（以 500 亿美元数据中心为例），因此客户愿为更高价值买单。

供应扩展能力：物理扩产是渐进的，但财务增长是非线性的，因为每代产品在相同产能下创造的 ASP/GW 呈跳跃式上升。真正的解锁在于代际价值跃迁，而不仅依赖产能翻倍。

财报数字是过去的回响，电话会信号是未来的路标。把事实摆清楚，让判断自然生长。

自习室见。

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