📋 注：本纪要描述可能存在偏差，具体以公司描述为准 请联系国联民生海外团队孔蓉/樊程安吉 一、Colette Kress（CFO）发言 我们交付了一个 非凡的季度 ——营收、经营利润、自由现金流均 再创历史新高 。总营收 820亿美元 ，同比 +85% 、环比+20%。这是公司连续 第三个季度同比增速
注：本纪要描述可能存在偏差，具体以公司描述为准
请联系国联民生海外团队孔蓉/樊程安吉
一、Colette Kress（CFO）发言
我们交付了一个非凡的季度——营收、经营利润、自由现金流均再创历史新高。总营收820亿美元，同比+85%、环比+20%。这是公司连续第三个季度同比增速加速、连续第14个季度环比增长——考虑到公司制造体量与复杂度，这是非常显著的成就。本季环比净增135亿美元，亦为公司纪录。Blackwell系统在从超大规模数据中心、模型厂商、AI云服务商到主权AI客户等多元客户群快速放量，公司充分受益于推理需求的拐点（inflection in inference demand）。
【资本配置】Q1公司在R&D、生态投资和股票回购之间有效分配资本，向股东返还创纪录的200亿美元，同时在上游供应链和下游go-to-market生态两端推进战略性投入。
【数据中心业务】营收750亿美元，同比+92%、环比+21%，由Blackwell架构持续走强驱动。GB300和NVL72在前沿模型厂商和Hyperscalers的需求尤为强劲——这些客户累计部署的Blackwell GPU达到数十万颗规模（hundreds of thousands），构成公司史上最快的产品爬坡。
Grace Blackwell是全球训练最快、推理token生成成本最低的系统。Spectrum-X以太网平台规模现已超过所有以太网网络同业之和。InfiniBand由新一代XDR部署驱动，本季同比增长超过4倍。明细：
（1）数据中心计算（Compute）营收600亿美元，同比+77%；
（2）数据中心网络（Networking）营收150亿美元，同比接近翻3倍。
【新报告框架——更好反映当前与未来增长驱动】公司启用两大市场平台（Data Center + Edge Computing）；其中Data Center进一步拆分为两个子市场：
（1）Hyperscale——覆盖公有云与全球最大的消费互联网公司；
（2）ACIE——AI Clouds、Industrial、Enterprise（含主权AI），覆盖跨行业、跨国家的AI专用数据中心与AI工厂机会。
Edge Computing覆盖Agentic AI与物理AI设备：PC、游戏主机、工作站、AI-RAN基站、机器人、汽车。公司网站已发布过去9个季度按新分层口径的拆分。
【按新口径拆分数据中心】（1）Hyperscale营收380亿美元，约占数据中心50%，环比+12%；（2）ACIE营收370亿美元，环比+31%，其中AI Cloud营收同比超过3倍；（3）主权AI同比+80%以上。客户加速部署：合作伙伴数据中心中超过10兆瓦规模的站点过去一年翻倍至80+个。NVIDIA AI基础设施已部署在接近40个国家，对应50万亿美元GDP。
【价值定价——AI基础设施价值持续上行】（1）H100租赁价YTD +20%；（2）A100云端定价YTD +15%。客户在GPU折旧周期之外仍能获得盈利收入，已构成生态融资数十亿美元AI基础设施的关键基础。
【两大需求加速引擎】（1）Hyperscale工作负载（搜索、广告、推荐、内容理解）从CPU向加速计算迁移；（2）AI原生产品与服务进入加速拐点——从one-shot推理→Reasoning→Agentic。模型层尤其爆发，Anthropic、OpenAI势头惊人，OpenAI Codex自GPT-5.5发布后出现breakout增长。分析师预测Hyperscale CapEx 2027年突破1万亿美元，AI基础设施支出本十年末有望达到3万亿–4万亿美元/年。
【客户进展】
（1）OpenAI GPT-5.5由Blackwell协同设计、训练、部署，目前位居Artificial Analysis榜单首位；
（2）Microsoft Fairwater（全球算力最强AI数据中心）已提前上线，由数十万颗Blackwell GPU驱动；
（3）AWS自今年起将新增超过100万颗Blackwell + Rubin GPU，并在Spectrum Networking上协作；
（4）Google将向云客户提供Blackwell，包含机密计算能力；
（5）Anthropic成为战略合作伙伴，公司将通过AWS、Azure、CoreWeave、SpaceXAI等共同支持其算力增长。前沿模型厂商现已覆盖OpenAI、Gemini、SpaceXAI、Meta MSL、Microsoft AI、TML、Reflection、Perplexity、Cursor、Anthropic等。
【极致协同设计的经济性优势】MLPerf推理基准中Blackwell Ultra横扫所有项目，全栈创新带动相对6个月前GB300上的吞吐量+2.7倍、单token成本下降60%。客户买的不是GPU，而是”AI工厂”；正确的经济度量不是单卡价格，而是AI工厂生命周期成本——token/W、token/$、uptime、利用率、time-to-production、软件耐久度、资产生命周期。
【Vera CPU——全新2000亿美元TAM】基于Grace CPU的成功，Vera针对Agentic AI与强化学习的拐点设计。基于定制Arm内核，与Rubin GPU和NVLink端到端协同设计：相比x86 单核性能高1.5x / 单瓦性能高2x / 单机柜密度高4x。Vera为公司打开2000亿美元全新TAM，所有主要Hyperscaler与系统厂商均与公司合作部署。今年CPU业务可见度接近200亿美元。
【Vera Rubin节奏】Q3启动量产出货。Vera Rubin整合5个加速机柜中的7种专用芯片，相比Blackwell可实现推理吞吐量提升35倍、AI工厂营收提升10倍。Google A5X bare-metal实例（早期采用方）可跨多站点支持96万颗Rubin GPU。
【中国H200】美国政府已批准H200对中国客户的出口许可，但公司尚未确认产生任何营收，亦不确定是否允许进口；与上季度一致，公司展望未包含任何中国数据中心计算业务收入。
【Edge Computing】营收64亿美元，环比+10%、同比+29%。Blackwell工作站需求强劲，消费需求受存储与系统价格上行影响略有下滑。物理AI势头强劲，过去12个月营收超过90亿美元。与Uber合作的Robotaxi车队将在2028年覆盖近30个城市、四大洲。机器人领域，工业、外科、人形等头部公司均基于NVIDIA技术开发与部署。
【供应】Q1末公司总供应（存货+采购承诺+预付款）扩张至1,450亿美元。公司将继续在前置基础上保障客户增长所需供给。
【损益与现金流】（1）GAAP毛利率74.9%、非GAAP毛利率75.0%，环比基本持平（仍以Blackwell为主要出货）；（2）GAAP/非GAAP经营费用环比+12%，主因薪酬上升及算力与基础设施成本增加；（3）非GAAP有效税率16%，略低于此前展望（地理结构有利）；（4）DSO 45天（应收款回收时点有利），预计Q2回到50天中段；（5）Q1自由现金流创纪录490亿美元（vs Q4 350亿）。
【资本回报】
（1）季度股息从0.01美元上调至0.25美元/股（CFO口播0.20美元，后由CEO Jensen更正——”对大股东多出来的0.05美元意义重大”）；
（2）新增800亿美元回购授权，叠加现有计划剩余390亿；
（3）今年计划将约50%自由现金流返还股东，定期评估股息政策。
【FY27Q2指引】
（1）总营收910亿美元±2%，环比增长主要由Data Center驱动；
（2）GAAP/非GAAP毛利率74.9% / 75.0%（±50bp），全年仍预计mid-70s；
（3）GAAP/非GAAP经营费用85亿 / 83亿美元，全年OpEx增速upper-40s YoY，由R&D与AI工具加速使用驱动；
（4）FY27 GAAP/非GAAP全年税率16%–18%（vs 此前17%–19%，地理结构变化）；
（5）维持Blackwell + Rubin 2025–2027合计1万亿美元营收展望。
二、Q&A
Q：变更分部口径的原因？两个分部的竞争格局差异？意外的CPU数字如何在两个分部分布？
Jensen Huang：首先更正——季度股息是从0.01美元上调到0.25美元（不是0.20）。
拆分口径是希望投资者更好理解公司业务。AI本身极其多元：（1）模态多元（语言、3D图形、蛋白质、小分子、物理）；（2）应用多元（企业/能源/制造）；（3）部署位置多元（Hyperscale云、AI-native云、企业on-prem、工业on-prem、超算中心、Edge含自动驾驶/机器人/制造工厂内的算力网络/未来每个基站都将是AI驱动的基站）；（4）治理方式多元（公有云/监管原因/机密计算/国家安全）——不同数据中心需要不同的建设方式。
NVIDIA独特之处在于：唯一一家以极致协同设计、端到端、全栈方式构建所有技术组件，同时开放平台以适配不同环境。企业等客户需要全套整合方案——”他们想买、想运营，但不想自己造”。
三大段：
（1）Hyperscale Clouds——加速数据处理与机器学习负载，支持其内部AI服务，并通过NVIDIA生态为其公有云带来增量业务；
（2）AI Natives / Enterprise on-prem / Industrial on-prem / Sovereign AI——快速增长，因每个行业、每个国家、每个公司都需要AI，且每家都希望以不同方式构建；
（3）Robotic Edge——”过去是Personal Computing，未来是Personal AI”，包括自动驾驶、机器人、AI驱动的基站等。
三段的软件栈、操作系统、go-to-market方式都不同。Hyperscale只有五六家客户，go-to-market相对简单；其他两段对应全球25万家企业，go-to-market极其复杂多元。
Q：公司Data Center剔除中国同比+120%、Q2指引仍约+100%；Hyperscale CapEx今年同比预计+90%–100%。公司增速快于Hyperscale CapEx的目标是否仍然成立？
Jensen Huang：是的，公司增速应该快于Hyperscale CapEx——分部拆分本身就反映了这一点。
第一类Hyperscale：今年1万亿美元，未来仍将持续增长，因为”算力即收入、算力即利润”——AI对算力的消耗远超传统SaaS。Anthropic、OpenAI在一个月内的增长相当于SaaS公司过去十年——AI infrastructure spending向3万亿–4万亿/年演进。
第二类（AI-native云 + 企业 + 工业 + 主权AI）：覆盖全球25万家企业、众多区域AI-native云。工业场景下”算力必须放在context所在、action发生的地方，不可能放在云上，芯片厂连接到云服务商是不合理的”。这一段是几百家、几千家、未来几十万家公司的小规模部署集合，半定制芯片不适用（这些客户买系统、运营系统，不设计、不自建）。公司份额非常大、几乎独家——平台垂直整合、所有组件协同，又可拆解成客户喜欢的配置。
总结：Hyperscale份额上升（受益于Anthropic等新合作伙伴），第二类几乎是NVIDIA独占。
Q：Vera Rubin与极致协同设计对推理市场份额的影响？
Jensen Huang：推理市场份额正在快速上升。今年前沿模型公司增加（Cursor、Perplexity、TML、Reflection等），Anthropic加入合作——公司将通过Azure、AWS、CoreWeave等为其大规模扩张算力。在Blackwell之前，公司对Anthropic的覆盖几乎为零，现在份额迅速攀升。
Vera Rubin将比Grace Blackwell更成功——”几乎想不到一家前沿模型公司不会从一开始就用Vera Rubin”，而Blackwell发布初期并非如此。
第二个推理维度（前面回答Ben的问题）：非Hyperscale部分（AI-native云、企业、工业、主权AI）的推理几乎100% 是NVIDIA。再加上物理AI——NVIDIA几乎是当前唯一服务该市场的厂商。
Q：CPX / LPX等定制商业芯片的进展？快速推理（fast inference）是否占市场20%？LPX的牵引如何？
Jensen Huang：LPX定位low-latency + 高token速率，但吞吐量低、可承载模型规模有限、context处理能力较弱（对软件代码、agentic等需要吸纳大量context的负载来说更差）。
LPX的使用场景非常窄：适合”已有大量不同类型token服务、需要为高token速率的少量高端客户提供premium服务”的场景。LPX等基于SRAM的解码加速器将在相当一段时间内是niche产品。
对比Grace Blackwell / Vera Rubin：覆盖AI完整生命周期（数据处理→预训练→后训练RL→推理）。在某些已有高token速率服务的客户场景中，可以”叠加一颗LPX”提升体验。
无论是10%还是20%——取决于AI发展阶段，今天远低于20%，未来这类premium token可能达到20%。公司将与服务商合作enabling这一能力。
Q：市场对Agentic AI下CPU超过GPU数量充满兴趣——这是增量负载还是替代GPU？200亿美元CPU数字是standalone Vera还是包含Vera Rubin中的Vera？
Jensen Huang：200亿美元是standalone CPU。Vera有四种使用方式：（1）Vera Rubin中——每两颗Rubin配一颗Vera（卖数百万颗Rubin均独立定价）；（2）Vera Standalone CPU；（3）Vera + CX9 + 存储软件栈；（4）Vera + CX9 + 安全/计算隔离/机密计算软件栈。预计Vera Rubin的整个生命周期都将供应受限。
Agent是什么：Agent本质上是一个”harness（外壳）”——Claude Code是Claude/Opus模型的harness，OpenAI Codex是GPT-5.5的harness。Harness负责I/O、编排、内存管理、工具调用（浏览器、C编译器、Python编译器等）。
世界目前有10亿人类用户，未来将有数十亿Agent——每个Agent都将像今天的人一样使用PC级别的算力。Agent会派生Sub-agent，每次派生都需要做推理（思考）。所有思考在GPU上，所有编排在CPU上，Sub-agent思考时再用GPU。
Agent使用的仿真器、工具运行在CPU/GPU上——所以公司与Cadence、Synopsys、Siemens、Adobe等合作加速世界上所有工具运行在CUDA上（Agent比人类patience tolerance更低，更急于得到结果）。
Vera是为Agentic CPU设计的：过去CPU设计追求多核以便核数租赁——但Agent不租核，只要快。过去经济学是dollars-per-core（云），AI时代是tokens-per-dollar / dollars-per-token。
更广泛看公司在为AI构建infrastructure：存储（STX）+ 网络（Spectrum-X）+ GPU推理（NVLink 72）+ 端到端机密计算（Vera Rubin首个）+ CPU（Vera）——”全部覆盖”。
Q：Neocloud放在Hyperscale还是AI Cloud？两段当前规模接近，公司是否暗示ACIE未来增速会快于Hyperscale？
Jensen Huang：Neocloud（AI-native云）在第二类——ACIE。原因：AI-native云不设计芯片、不自己造，但他们对time-to-first-token的耐心极低，需要可以跑各种模型、吸引各种客户的架构。NVIDIA满足所有条件——可性能最优、最易组装、最易租赁、TCO最优、最易融资。
发展次序与规模展望：Hyperscale先发展（计算机科学+数据中心能力+消费应用容错率高），ACIE发展较晚（工业/企业要求AI能力达到能产生影响和收入的水平才会被采用）。
长期看ACIE更大——工业+企业代表全球50万亿–80万亿美元GDP，AI将进一步扩大其规模。短期内两段都将极快增长，但公司预计ACIE增速快于Hyperscale。同时希望未来5年内物理AI/机器人段也开始极快增长。
Q：GTC上披露的Blackwell+Rubin 1万亿美元可见度不包含LPX/Rubin CPX/Vera CPU机柜，Vera CPU是否将是该数字之上的最大上行来源？
Jensen Huang：1万亿美元之上的增量来源排序：
（1）前沿AI模型份额持续上升——预计继续扩张；
（2）Vera CPU standalone（第二大来源）——Agentic TAM很大，所有客户都对Vera非常兴奋，公司将卖出大量Vera；
（3）LPX——SRAM架构带来低延迟+高交互性，但吞吐量与context处理能力受限。
综合来看，Vera + Vera Rubin + LPX组合将覆盖AI完整谱系（预训练→后训练→推理→Agentic系统）。
Q：GB300是公司史上最快爬坡，Vera Rubin相比应该如何参照？是否会有类似GB300的爬坡斜率？
Colette Kress：Vera Rubin将Q3启动量产，Q4进入持续爬坡，下一财年Q1将非常大。目前已有客户PO、几乎所有主要客户准备就绪。是否会比GB300更快、现在还难以判断——主要看公司能否快速将各种系统从生产线推向市场。但下一财年Q1将非常显著。
三、Jensen Huang闭幕发言
这是一个非凡的季度。需求已呈抛物线上行（demand has gone parabolic）。原因很简单：Agentic AI已经到来，AI现在能够做有生产力、有价值的工作，Tokens现在是盈利的，模型厂商正在抢占算力。在AI时代，算力即收入、算力即利润。NVIDIA是这个时代的平台——在世界所有平台中，NVIDIA Compute支持最丰富的需求多样性。
Top 5：
（1）唯一运行所有前沿AI模型的平台。加上Anthropic后，叠加OpenAI、xAI、Meta MSL、Gemini等，前沿AI份额持续上升。
（2）覆盖所有Hyperscale云——支持核心数据处理与ML负载、内部AI服务，以及在其公有云中服务NVIDIA生态用户。
（3）全栈完整AI工厂方案 + 庞大全球生态——独家服务新型AI数据中心segment（AI-native云、主权AI云、企业与工业on-prem基础设施），即”第二类”。
（4）CUDA延伸至Edge——机器人、自动驾驶、嵌入式医疗仪器、AI-RAN电信基站。下一波是物理AI——数十亿自主与机器人系统在物理世界运行，即”第三类”。
（5）Vera——全球首颗Agentic AI专属CPU，打开全新2000亿美元TAM，所有主要Hyperscaler与系统厂商都在与公司合作部署。
世界正在为Agentic AI和Robotic Physical AI重建计算。NVIDIA位于这一转型的中心。我们历时三十年构建NVIDIA Compute平台——一套架构、庞大生态、跨芯片/系统/网络/软件的极致协同设计——”我们在这一刻到来之前就准备好了。这一刻已经到来。”
业绩会链接：
https://investor.nvidia.com/events-and-presentations/events-and-presentations/default.aspx
免责声明：本纪要根据NVIDIA公开业绩发布会整理，或有翻译错误风险，详见相关发布会链接，其内容不代表本机构观点，亦不构成任何投资建议。
分析师承诺
本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并登记为注册分析师，基于认真审慎的工作态度、专业严谨的研究方法与分析逻辑得出研究结论，独立、客观地出具本报告，并对本报告的内容和观点负责。本报告清晰准确地反映了研究人员的研究观点，结论不受任何第三方的授意、影响，研究人员不曾因、不因、也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿。
免责声明
民生证券股份有限公司（以下简称“本公司”）具有中国证监会许可的证券投资咨询业务资格。本报告仅供本公司境内客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。本报告仅为参考之用，并不构成对客户的投资建议，不应被视为买卖任何证券、金融工具的要约或要约邀请。本报告所包含的观点及建议并未考虑个别客户的特殊状况、目标或需要，客户应当充分考虑自身特定状况，不应单纯依靠本报告所载的内容而取代个人的独立判断。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容而导致的任何可能的损失负任何责任。
本报告是基于已公开信息撰写，但本公司不保证该等信息的准确性或完整性。本报告所载的资料、意见及预测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，且预测方法及结果存在一定程度局限性。在不同时期，本公司可发出与本报告所刊载的意见、预测不一致的报告，但本公司没有义务和责任及时更新本报告所涉及的内容并通知客户。
在法律允许的情况下，本公司及其附属机构可能持有报告中提及的公司所发行证券的头寸并进行交易，也可能为这些公司提供或正在争取提供投资银行、财务顾问、咨询服务等相关服务，本公司的员工可能担任本报告所提及的公司的董事。客户应充分考虑可能存在的利益冲突，勿将本报告作为投资决策的唯一参考依据。
本报告的版权仅归本公司所有，未经书面许可，任何机构或个人不得以任何形式、任何目的进行翻版、转载、发表、篡改或引用。所有在本报告中使用的商标、服务标识及标记，除非另有说明，均为本公司的商标、服务标识及标记。本公司版权所有并保留一切权利。