資料來源:英偉達財報

毛利率方面,隨著Blackwell芯片產(chǎn)能爬坡,英偉達的利潤率實現(xiàn)實質(zhì)性回升。英偉達第四季度GAAP毛利率為75.0%,非GAAP毛利率為75.2%,與市場預(yù)期高度吻合。英偉達第四季度凈利潤達到驚人的429.6億美元,同比大增94%,單季度凈利率超過63%。

資料來源:英偉達財報

2026財年全年,英偉達的GAAP 凈利潤為1200億美元。通過分析其現(xiàn)金流量表,扣除資本性支出(Capex)后,其全年自由現(xiàn)金流(FCF)達到了965.7億美元。2026財年,英偉達以股票回購和現(xiàn)金分紅的方式向股東回報了411億美元,占全年自由現(xiàn)金流的43%。截至第四季度末,公司尚有585億美元的回購額度可供未來使用。

算力即收入,Token即貨幣

對于未來收入,黃仁勛充滿信心。

在財報電話會議上,黃仁勛喊出:

“在這個AI新世界中,算力等于收入。沒有算力,就無法生成token;沒有token,就無法實現(xiàn)收入增長。”

過去,云廠商購買服務(wù)器是為了“托管”——幫客戶存儲數(shù)據(jù)、運行傳統(tǒng)應(yīng)用?,F(xiàn)在,情況完全不同了。在黃仁勛描繪的未來里,云廠商購買的每一塊GPU,都是在為自己“挖礦”——只不過挖的不是加密貨幣,而是AI token。這些token直接轉(zhuǎn)化為收入:無論是Claude Code的訂閱費,還是OpenAI的API調(diào)用費,抑或是Meta廣告系統(tǒng)中由AI帶來的點擊率提升。

有分析師在電話會上提出了一個尖銳的問題:“今年云廠商資本支出接近7000億美元,很多投資者擔(dān)心明年很難繼續(xù)增長,而且有些客戶的現(xiàn)金流已經(jīng)開始承壓。如果他們的資本支出不增長,英偉達還能增長嗎?”

黃仁勛的回答充滿信心:“我對他們現(xiàn)金流的增長充滿信心。”

他的邏輯很簡單:Agentic AI的拐點已經(jīng)到了。OpenAI的Codex、Anthropic的Claude Code、GitHub的Copilot……這些AI智能體不再是實驗室里的玩具,而是開始真正產(chǎn)生生產(chǎn)力的工具。云服務(wù)提供商每投入1美元的算力,能產(chǎn)出超過1美元的收入——這種生意,沒有理由不做。

換句話說,云廠商不是在“花錢”,而是在“投資”。而且這筆投資的投資回報率(ROI),可能比以往任何一次技術(shù)革命都要高。

Agentic AI:被反復(fù)提及的“拐點”

本次財報和電話會,有一個詞被反復(fù)提及——Agentic AI(智能體AI)。黃仁勛在不同場合至少提到了三次這個詞,并明確表示:“我們已經(jīng)看到了Agentic AI的拐點。”

Agentic AI就是能夠自主決策、自主執(zhí)行任務(wù)的AI系統(tǒng)。不是那種你問一句它答一句的聊天機器人,而是能像真正的員工一樣,接收任務(wù)、分解步驟、調(diào)用工具、完成工作的智能體。

OpenAI的GPT-5.3 Codex、Anthropic的Claude Code、Meta的超級智能實驗室……這些產(chǎn)品都在指向同一個方向:AI正在從“工具”變成“員工”。

Agentic AI已達到“實用智能拐點”,其核心標(biāo)志是token生成具備盈利性。這一變化直接推動了全球算力擴張需求。以Anthropic為例,據(jù)透露其收入在一年內(nèi)翻了十倍,但嚴(yán)重受限于算力產(chǎn)能。

黃仁勛在電話會上算了一筆賬:全球有數(shù)億知識工作者,如果其中只有1%開始大規(guī)模使用AI智能體,對算力的需求將是現(xiàn)在的幾十倍。這就是為什么他對2027年的增長充滿信心。

每年一代的“芯片軍備競賽”

英偉達要維持頭部地位,就要保證產(chǎn)品的領(lǐng)先性,就要做到產(chǎn)品的持續(xù)迭代。

目前,英偉達的主力架構(gòu)為Blackwell,已部署近9吉瓦,覆蓋各類核心客戶。其中GB300 NVL72在推理性能上實現(xiàn)重大突破,通過CUDA優(yōu)化實現(xiàn)快速性能提升。GB系列貢獻了約三分之二的數(shù)據(jù)中心收入,成為當(dāng)前增長的核心引擎。

根據(jù)SemiAnalysis的InferenceX基準(zhǔn)測試,與競品相比,GB300和NVL72實現(xiàn)了高達50倍的每瓦性能低35倍的每token成本

2026年1月,英偉達在CES上發(fā)布了Rubin平臺。該平臺的核心優(yōu)勢是:用四分之一的GPU數(shù)量訓(xùn)練MoE模型,與Blackwell相比將推理token成本降低最多10倍。2026年2月,英偉達已向客戶發(fā)送首批Vera Rubin樣品,計劃2026年下半年啟動量產(chǎn)。2026年全年,英偉達將實現(xiàn)Blackwell與Rubin雙線銷售。

短板、威脅和不確定性

近日,英偉達與Groq達成非獨家許可協(xié)議,整合其低延遲推理技術(shù),并吸納其工程師團隊。這一舉措的核心目的是增強自身AI基礎(chǔ)設(shè)施的性能,補齊推理棧中低延遲這一關(guān)鍵短板。

黃仁旭表示:“我們將用Groq的創(chuàng)新來擴展英偉達的架構(gòu),以實現(xiàn)AI基礎(chǔ)設(shè)施性能和價值的新水平。”這讓人聯(lián)想到當(dāng)年英偉達收購Mellanox的戰(zhàn)略邏輯——將外部最優(yōu)技術(shù)嵌入自身全棧體系,既保持架構(gòu)的統(tǒng)一性,又快速補齊關(guān)鍵能力。

面對分析師關(guān)于Google TPU、Amazon Trainium等定制芯片的提問,黃仁勛的回應(yīng)頗具智慧:英偉達不把定制芯片看作威脅,而是看作生態(tài)系統(tǒng)的補充。“你有你的專用加速器,我有我的通用平臺,我們可以共存。”

除了競爭對手,中國市場也存在不確定性。雖然英偉達少量面向中國客戶的H200產(chǎn)品已獲得美國政府批準(zhǔn),但其尚未產(chǎn)生任何收入,并且不知道是否允許任何產(chǎn)品進口到中國。因此,英偉達的展望中并未計入來自中國市場的數(shù)據(jù)中心計算板塊收入。

無論如何,英偉達還在創(chuàng)造紀(jì)錄,780億美元的季度營收指引,如果達成,將是一個新的世界紀(jì)錄。但這只是開始。

黃仁勛在電話會上透露,他已經(jīng)看到了2027年的增長路徑。這意味著英偉達的訂單已經(jīng)排到了明年,甚至更遠(yuǎn)。

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