財報亮點
- 總營收：467 億美元，打敗預期
- 資料中心：年增 56%，即使 H20 營收下滑仍維持成長
- 遊戲：43 億美元，年增 49%，GeForce GPU 帶動
- 專業視覺化：6.01 億美元，年增 32%
- 汽車：5.86 億美元，年增 69%
- 毛利率：GAAP 72.4%、非 GAAP 72.7%
- 股東回報：本季回饋 100 億美元，額外批准 600 億回購
關鍵產品與平台
Blackwell 平台：
- GB200/GB300 系統大規模採用，GB300 效能比 H100 快 7 倍
- Blackwell Ultra 本季貢獻數百億美元
- 九月 GeForce Now 將升級至 RTX 5080 級別
- Rubin 平台：晶片已進入製造，明年量產
- RTX Pro 伺服器：近 90 家企業採用
- Thor 機器人平台：AI 效能比 Orin 高一個數量級
- Omniverse with Cosmos：資料中心實體 AI 平台，與西門子合作
- Spectrum X 年化營收 >100 億美元
- Infiniband 營收環比翻倍
- NVLink 持續增長，Fugaku next 將整合輝達架構
市場趨勢與機會
- AI 基礎設施：到2030年支出可達 3–4 兆美元。由推理/代理式AI對更多訓練和推理算力的需求、主權AI的全球建設、企業AI採用以及實體AI和機器人技術的出現所推動。
- 主權國家AI：國家發展自己的AI能力呈現巨大機會，輝達正在英國和歐洲參與地標性專案，預計今年主權AI營收將超過200億美元。
- AI 推理：推理和代理式AI在各行業中日益受到關注，Blackwell正重新定義推理的經濟效益。
- 機器人 & 實體 AI：機器人應用需要指數級增長的設備和基礎設施算力，代表著資料中心平台的長期需求驅動力。
- 雲端遊戲：GeForce Now的遊戲庫將擴大到4500多款，成為最大的雲端遊戲庫。
- 設備端 AI：與OpenAI合作優化開源GPT模型，為數百萬搭載RTX的Windows設備提供高品質、快速、高效的推理。
- 汽車：行業正加速轉向視覺、語言模型架構、生成式AI和更高級別的自動駕駛。
財務展望
- Q3 營收：預期 540 億美元（±2%）
- 毛利率：約 73.3%（GAAP）、73.5%（非 GAAP）
- 全年營運費用：預計同比增長將處於高30%區間，高於之前預期的中30%區間，這是為了加速對業務的投資。
地緣政治影響
- H20 對中國銷售：美國政府於7月下旬開始審查H20對中國客戶的銷售許可。雖然部分中國客戶已獲得許可，但輝達尚未根據這些許可出貨任何H20。
- 潛在 H20 營收：美國政府官員表示，預計將從許可的H20銷售中獲得15%的收入，但尚未頒布相關法規。輝達的第三季度展望不包括H20對中國客戶的出貨。如果地緣政治問題緩解，第三季度H20營收可能達到20至50億美元，且訂單量允許更高的出貨。
- Blackwell 對中國：輝達持續爭取美國政府批准Blackwell對中國的銷售。
- 中國營收占比：降至低個位數百分比
- 新加坡營收占比：開票佔 Q2 營收 22%，其中99%以上的資料中心運算營收是開給美國客戶。
QA環節
問題一 (來自 CJ Muse, Cantor Fitzgerald)：
在 Blackwell 到 Rubin 產品路線圖下，考量 12 個月的供應期與電力、散熱等多重限制，請您從宏觀角度闡述輝達在 2026 年及其後續的成長願景，並請區分網路與資料中心業務的貢獻。
黃仁勳的回答：
- 最高層次的成長動力：是 推論式代理 AI (Reasoning Agentic AI) 的演進。 過去的聊天機器人是「一次性響應 (one-shot)」，但現在的 AI 能進行研究、思考、規劃並使用工具，形成「長思考 (long thinking)」模式。 這種推論式代理 AI 模型所需的計算量可能是單次響應的 百倍、千倍甚至更多。 它顯著降低了 AI 幻覺，使其能更好地使用工具並執行任務，進而開啟了企業 AI 和視覺語言模型的新市場。
- 物理 AI 與機器人技術的突破：AI 在實體 AI 和機器人自主系統方面實現了突破，這將是資料中心平台長期需求的驅動力。
- Blackwell NVLink72 系統：輝達為此時刻打造了 Blackwell NVLink 72 系統，這是一個機櫃規模的運算系統，相較於節點規模的 NVLink 8，達到了 數量級的加速 和更高的 能源效率，進而提升了 Token 生成的成本效益。
- 長期願景與市場機會 (未來五年內)：輝達預計全球 AI 基礎設施的投資機會將從目前每年約 6000 億美元（僅限前四大超大規模資料中心業者），擴展到 3 到 4 兆美元。目前正處於這波建置的開端。
問題二 (來自 VC Arya, Bank of America Securities)：
請澄清針對中國市場 20-50 億美元 的潛在出貨金額，需要發生什麼條件才能達成？以及中國業務在第四季的永續成長步伐？另外，關於競爭格局，許多大型客戶正在規劃或已有 ASIC 專案，Broadcom 也預計其 AI 業務將大幅成長。您是否看到市場會更傾向 ASIC 而非輝達 GPU？您從客戶那裡聽到什麼，他們如何管理商用晶片與 ASIC 的使用？
CFO Colette 的回答 (針對中國業務)：
- 目前對 H20 產品有興趣，已收到初步許可證，且有充足供應。
- Q4季度潛在出貨金額約為 20 到 50 億美元。
- 仍需等待政府間和公司間的地緣政治問題與決策，確切金額仍待確定。
- 若有更多需求和許可證，輝達也能生產並出貨更多 H20。
黃仁勳的回答 (針對競爭格局/ASIC)：
- 輝達的產品與 ASIC 有根本區別：加速運算與通用運算不同，它是一個全棧式 (full-stack) 協同設計問題，極其複雜。
- 模型快速演變：模型架構變化極快（從自回歸到擴散，再到混合、多模態等），NVIDIA 平台能適應任何架構。
- 輝達的生態系統優勢： 無處不在：輝達在每個雲端、每個電腦公司、從雲端到地端、邊緣到機器人都可使用，並採用相同的程式設計模型。 軟體支援：世界上每個框架都支持 NVIDIA，發布新模型架構最明智的選擇是 NVIDIA。 加速完整管線：加速從資料處理、預訓練、後訓練（強化學習）到推論的整個管線。 使用壽命長：使用 NVIDIA 平台構建的資料中心，其實用性和使用壽命更長。
- NVIDIA 平台的高度複雜性：Blackwell 和 Rubin 平台不僅是 GPU (一個 ASIC)，還包括 CPU、Supernick、NVLink（第五代擴展開關）、Spectrum X Ethernet（擴展輸出）、以及 Spectrum XGS（用於連接多個 AI 超級工廠）等六種不同晶片。
- 能源效率與成本效益： 輝達的 每瓦性能 (perf per watt) 是最好的，這在電力受限的資料中心中直接驅動收入。 每美元性能 (perf per dollar) 也非常出色，帶來極高的毛利率。
- 這些因素共同使得輝達成為每個雲端、每個新創公司和每個電腦公司選擇的整體全棧式 AI 工廠解決方案。
問題三 (來自 Ben Reitzes, Melius)：
關於您提及的 2030 年底前 3 到 4 兆美元的資料中心基礎設施支出，這是否意味著其中有超過 2 兆美元用於運算？您預計輝達在此市場中的佔有率會是多少？您是否擔心達到 3 到 4 兆美元的支出會面臨瓶頸，例如電力供應？
黃仁勳的回答：
- 市場規模預估基礎：過去兩年，僅前四大超大規模業者 (hyperscalers) 的資本支出就翻倍增長至每年 6000 億美元。這還不包括企業內部建置和全球其他雲服務提供商。美國約佔全球運算的 60%，而 AI 的增長預計將反映並加速全球 GDP 增長。
- 輝達的貢獻與市佔：在一個 1 吉瓦的 AI 工廠（價值約 500 到 600 億美元）中，輝達佔比約 35% 左右。這不只是 GPU，輝達已轉型為一家 AI 基礎設施公司。例如，建構一個 Rubin AI 超級電腦就需要六種不同類型的晶片。
- 瓶頸與解決方案： 電力限制：世界幾乎總是會面臨電力或 AI 基礎設施建置的限制。 輝達的關鍵作用：我們需要盡可能從工廠中榨取最大效益。輝達的每單位能源性能 (performance per unit of energy used)，即每瓦性能，直接驅動了工廠的收入增長（例如，每 100 兆瓦工廠生成的 Token 數量）。 同時，每美元性能 (performance per dollar) 也很高，使得毛利率達到最佳。
- 因此，未來五年內達到 3 到 4 兆美元 的投資規模是相當合理的。
問題四 (來自 Joseph Moore, Morgan Stanley)：
恭喜中國市場機會的重新開放。您之前提到全球約一半的 AI 軟體世界在中國。您認為輝達在中國業務能成長多少？讓 Blackwell 架構最終在中國取得許可 對公司有多重要？
黃仁勳的回答：
- 中國市場規模與增長：如果能提供有競爭力的產品，中國市場今年對輝達來說是一個約 500 億美元的機會。預計每年將以 50% 的速度增長，與全球 AI 市場的增長相符。
- 中國的重要性：中國是世界第二大運算市場，擁有全球約 50% 的 AI 研究人員，也是許多領先開源模型（如 Deep Seek、Qwen、Kimi）的發源地。
- 開源模型的重要性：中國的開源模型非常出色，推動了全球企業、SaaS 公司和機器人領域 AI 的應用，因為企業希望建構自己的專有軟體棧。
- Blackwell 在中國的重要性：H20 已獲批在非實體清單的公司中使用，許多許可證也已獲批。輝達正與政府溝通，將 Blackwell 帶入中國市場的可能性是真實存在的。輝達認為，美國科技公司能夠在 AI 競賽中領先並獲勝，並將美國的技術棧打造成全球標準至關重要。
問題五 (來自 Aaron Rakers, Wells Fargo)：
關於本週發布的 Spectrum XGS，以及 Ethernet 產品現在已超過 100 億美元的年化收入。您認為 Spectrum XGS 的機會集是什麼？它是否主要作為資料中心互連層？請談談 Ethernet 產品組合中這個機會的規模。
黃仁勳的回答：
- 輝達目前提供三種網路技術： NVLink (用於規模擴展 Scale Up)：用於建構最大規模的虛擬 GPU/運算節點。NVLink 72 使 Blackwell 能夠實現比 Hopper 非凡的代際飛躍，尤其在處理長思考（推論式代理 AI 系統）模型時，它能放大記憶體頻寬。 規模輸出 (Scale Out) 網路 (Infiniband 和 Spectrum X Ethernet)： Infiniband (Quantum)：無可爭議的最低延遲、最低抖動、最佳的擴展輸出網路，是超級運算和領先模型製造商的首選。 Spectrum X Ethernet：一種新型 Ethernet，針對低延遲、低抖動和擁塞控制設計，性能接近 Infiniband。這項業務的年化收入已超過 100 億美元。 Spectrum XGS (用於規模橫跨 Scale Across)：用於連接多個資料中心、多個 AI 工廠，形成一個超級工廠。
- 網路的重要性：在 AI 工廠中，選擇正確的網路解決方案可以將效能吞吐量提高數十個百分點（例如從 65% 提高到 85-90%），對於一個價值 500 億美元的吉瓦工廠，這將帶來100 到 200 億美元的實質效益，使得網路投資極具價值。這也是輝達五年前收購 Mellanox 的原因。
問題六 (來自 Stacy Rasgon, Bernstein Research)：
針對 Q2 到 Q3 季度指導中超過 70 億美元的資料中心業務成長，請問該如何劃分 Blackwell、Hopper 和網路產品的貢獻？看起來 Blackwell 營收可能從上季度的 230 億美元增長到 270 億美元。H20 之後 Hopper 是否仍有 60 到 70 億美元的實力？Hopper 的強勁勢頭會持續嗎？
CFO Colette 的回答：
- 在 Q2 到 Q3 的增長中，Blackwell 將佔據資料中心業務的絕大部分。
- Blackwell 的銷售同時帶動了運算和網路業務，因為輝達銷售的是包含 NVLink 的完整系統。
- Hopper（H100、H200、HDX 系統）仍在銷售中，但預計 Blackwell 仍將是主要的增長動力。
問題七 (來自 Jim Schneider, Goldman Sachs)：
您已經明確闡述了推論模型帶來的機會，也相對清楚地說明了 Rubin 的技術規格。您能進一步說明 Rubin 的產品過渡將如何發展？它會為客戶提供哪些增量功能？相較於 Blackwell，Rubin 在性能或功能方面會帶來更大、更小還是類似的提升？
黃仁勳的回答：
- 年度產品發布週期：輝達實施年度產品週期，旨在加速成本降低並最大化客戶的收入生成。
- 每瓦性能 (perf per watt) 的提升：當輝達提高每瓦性能（即單位能耗下的 Token 生成量）時，實際上是在推動客戶的收入增長。
- Blackwell 的性能提升：Blackwell 在推論系統中的每瓦性能將比 Hopper 高出一個數量級。這對於在能源受限的資料中心中最大化客戶收入至關重要。
- Rubin的展望：Rubin 將帶來「一整套新想法和突破」。儘管具體細節將在 GTC 會議上公布，但它將在下一代 AI 能力提升中扮演關鍵角色。
- 持續增長預期：本財年預計是創紀錄的一年，明年也將是創紀錄的一年。公司將繼續提升 AI 能力，同時提高超大規模營運商的收入生成能力。
問題八 (來自 Timothy Arcuri, UBS)：
您剛才提到 AI 市場的 50% 年複合增長率 (CAGR)。請問您對明年市場的能見度如何？這是否是您資料中心營收明年增長的合理預期？是否有任何利多或利空因素？
黃仁勳的回答：
- 明年的能見度：輝達從大型客戶那裡獲得了「非常顯著的預測」。
- 多重增長來源： AI 原生新創企業：去年獲得了 1000 億美元的資金，今年已達 1800 億美元（尚未結束）。這些新創企業的營收從去年的 20 億美元增長到今年的 200 億美元。明年達到今年十倍的營收（即 2000 億美元）並非不可想像。 開源模型：正在開啟大型企業、軟體即服務(SaaS)公司、工業和機器人公司加入 AI 革命，成為另一個重要的成長來源。
- 總體而言，輝達正從 AI 原生新創、企業 SaaS、工業 AI 和各類新創公司中看到廣泛的增長。
