英伟达 (NVDA) 公布了又一个重磅季度业绩，营收达 962 亿美元，同比增长 106%，净利润比去年同期增长了一倍多，而且这种增长势头看来将持续下去。管理层预计 2028 财年收入增长约 70%，该公司表示这一数字受到供应（尤其是内存和封装产能）的限制。虽然增长预测本身很强劲，但财报电话会议的两个基本趋势表明，人工智能需求浪潮具有持久的影响力：人工智能计算的经济性开始发挥作用，而且英伟达的客户群正在多元化，远远超出了超大规模企业。
经济学开始发挥作用
本财报周期最明显的信号是人工智能计算的回报数学已经开始结束。首席执行官黄把人工智能描述为已经达到了一个拐点，部署的硬件运行生产工作负载，产生可衡量的收入，而不是处于没有短期回报的实验训练阶段。 Nvidia 自己的数据也支持了这一点：该公司预计 Hopper 一代每千兆瓦数据中心容量的收入机会约为 180 亿美元，Blackwell 为 250 亿美元，即将推出的 Vera Rubin 平台为 400 亿美元。每个硬件周期的货币化速度都比前一个周期高得多。
这很重要，因为它改变了支出的资金来源。大量的培训预算是推测性的，但未来的潜力证明是合理的。大量推理的预算更具事务性。它们与聊天机器人、编码助理、搜索和企业代理等服务的实时收入挂钩。随着推理量的扩大，芯片制造商的潜在市场可能会随之扩大，每一美元的计算回报也变得更容易承保。
也就是说，竞争也在加剧。推理工作负载比训练运行更加分散且对价格敏感，这为超大规模企业的定制 ASIC、初创公司的专用推理芯片以及谷歌、亚马逊和 Meta 的内部芯片工作打开了大门。这些替代方案有望降低特定工作负载的每个代币成本。
不过，英伟达有两个优势。其 GPU 仍然是训练和推理方面的性能基准，而 CUDA 软件生态系统产生的转换成本是定制芯片难以复制的。开发人员、工具和优化库都是围绕 Nvidia 的堆栈构建的，即使更便宜的替代品成倍增加，这也赋予该公司相当大的定价能力。连续三代硬件的每吉瓦收入数据不断上升，表明优势正在复合而不是削弱。
超越超大规模的多元化
第二个趋势是客户集中度的放松，这一点很重要，因为它减少了英伟达对任何单一买家群体支出周期的影响。少数超大规模企业的退出一直是增长故事的主要风险。超大规模企业约占数据中心收入的 54.7%，即 487 亿美元。剩下的 45.3%，大约 403 亿美元，来自 Nvidia 所谓的 ACIE：AI 云、工业和企业。该细分市场同比增长 138%，环比增长 25%，大幅超过超大规模企业细分市场。查看 Nvidia 关键部门的财务状况。
在政府资助本地语言和特定领域模型的本地化计算的推动下，主权人工智能收入每年轻松超过 200 亿美元。 Neo 云、人工智能原生初创公司和企业部署构成了 ACIE 的其余部分，其支出与生产用例相关，而不是与超大规模资本支出预算相关。黄直言：超大规模企业仅占需求的一半，另一半增长速度更快。
这两种趋势共同描述了市场的实时成熟。推理货币化证明了在新领域持续资本支出的合理性，而需求多样化则减少了英伟达对少数超大规模客户的依赖。这两种趋势都表明，未来的增长轨迹将更加持久，但也更具竞争性。
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