英伟达电话会议问答20251121.pdfVIP

摩根士丹利分析师JosephMoore：管理层此前提到公司Blackwell与Rubin架构在2025至2026年

与高性能计算数据中心的相关营收规模将达5000亿美元，当时称已有1500亿美元的相关产品交付完成。

如今多个季度已经过去，按规划未来14个月左右需完成剩余3500亿美元的目标。考虑到这段时间里市场

需求或许仍未完全释放，后续这些营收数据是否有可能进一步增长？

科莱特·克雷斯：情况确实如你所说，我们正朝着5000亿美元的预期目标推进，目前进度符合规划，

经过多个季度的推进，后续仍有充足时间推进目标达成。到2026年底，这一数字必将增长，我确信到2026

财年，我们还能满足更多可交付的算力需求。我们本季度已交付价值500亿美元的产品，此外还有更多潜

在订单。比如，今天我们与沙特阿拉伯达成协议，未来三年内将额外供应40万至60万块图形处理器（GPU）。

同时，我们还新增了埃瑟尔（分布式GPU云计算提供商）这一合作方。因此，除了已公布的5000亿美

元目标，我们的营收绝对有进一步增长的空间。

CantorFitzgerald分析师C.J.Muse：目前市场对人工智能（AI）基础设施建设的规模、相关计划的

资金保障及投资回报率均深感担忧。但与此同时，你们却表示图形处理器产品供不应求、订单全满。而且

目前业界尚未充分享受到B300带来的巨大效益，更不必说刚发布的鲁宾平台和双子座3号模型了，格

罗克5号也即将推出。基于这样的行业背景，你认为未来12至18个月内，算力供应有望追上市场需

求吗？还是说供需缺口的持续时间会更长？

黄仁勋：众所周知，我们在供应链规划方面做得十分到位。英伟达的供应链几乎涵盖了全球所有相关

科技企业，包括台积电的封装业务、存储设备供应商、各类原始设计制造商（ODM）等合作伙伴，都与我

们配合默契，共同推进规划落地，为关键的一年做好万全准备。

一段时间以来，行业正经历三大重要转型，这一点我此前也提及过。其一就是从通用计算向加速计算

的转型，值得注意的是，人工智能不仅包括智能体人工智能，生成式人工智能也在改变超大规模企业以往

依赖中央处理器（CPU）开展工作的模式。借助生成式人工智能，超大规模企业得以将有哪些信誉好的足球投注网站、推荐系统等

业务从CPU迁移过来，目前这一转型仍在进行中。无论是用于数据处理、推荐系统的生成式人工智能开发，

还是用于智能聊天机器人研发的GPU，均可通过英伟达的产品提升运行效率。这些应用场景虽各有不同但

均在快速发展，且得益于人工智能模型质量的持续提升，它们都能依托英伟达GPU顺畅运行。

生成式人工智能的应用场景还在不断拓展。以代码辅助领域为例，英伟达自身便大量应用这类技术，

其实行业内众多企业亦是如此。像Cursor编程助手、云代码工具、开放式人工智能的代码生成模型以及代

码托管平台的编程助手等组合应用，是当前发展速度最快的应用类型之一。如今这类工具已不仅限于软件

工程师使用，借助可视化编程技术，企业内部的工程师、营销人员以及供应链规划人员等都能运用。类似

的应用案例还有很多，比如医疗领域的OpenEvidence公司、数字视频剪辑领域的Runway公司等。众多

新兴初创企业都在积极运用生成式人工智能与智能体技术，而且人工智能的日常使用率也在持续攀升。

人工智能模型的训练工作也在稳步推进，我今天收到了德米斯（DemisHassabis，Google人工智能

公司DeepMindCEO），他表示人工智能模型的预训练与后续优化工作均进展顺利，谷歌Gemini3人工

智能模型就充分运用了规模法则，其性能与质量均实现了大幅飞跃，行业正同时迎来多重增长爆发点。我

们不妨回归核心逻辑，观察这几大行业变革趋势，那就是通用计算向加速计算转型、生成式人工智能崛起、

人工智能逐步替代传统机器学习，再加上智能体人工智能这一全新领域的出现。种种变革叠加之下，算力

供需平衡的实现还需要一定时间。

美银美林分析师VivekArya：我想了解，在公司5000亿美元的目标规模中，你们提出的每吉瓦数据

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中心所做的资本支出是基于什么假设？我们听到的行业数据差异较大，最低每吉瓦对应250亿美元相关产

品价值，最高则达到300亿至400亿美元。想明确你们在制定5000亿美元目标时，对每吉瓦的电力消耗

及对应美元价值是如何假设的？另外，黄仁勋之前提到2030年数据中心市场规模将达到3万亿至4万亿

美元。你认为其中多少需要供