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新智元報道
編輯:元宇
【新智元導讀】算力即收入,黃仁勛認為智能體拐點已來,只要算力還在驅動收入增長,就不必擔憂AI泡沫。
營收681.3億美元!
剛剛,英偉達公布了創紀錄的2026財年第四季度業績,并給出了2027財年第一季度780億美元的業績預期。
商業世界里,數據永遠是最有說服力的語言。
截至周三收盤,英偉達的股價累計上漲了5%,而同一時期,科技股的晴雨表納斯達克指數下跌了0.4%。
當華爾街和硅谷還在為AI泡沫爭論不休時,黃仁勛再次用數據擊碎了「AI泡沫論」。
不僅如此,他還提出了自己的「AI經濟學」:算力=收入增長,并直言如今流向AI的千億美元資本開支,最終都會直接轉化為收入。
支撐老黃「AI經濟學」的,是他看到了智能體拐點已經到來,由此帶來了驚人的算力需求。
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Vera Rubin平臺:六款新芯片,一臺AI超級計算機
為了把這些驚人的算力需求變現,英偉達還推出了下一代整柜級算力系統——Vera Rubin,將在2026年下半年出貨。
英偉達首席財務官Colette Kress透露,公司已經清晰預見到,2025至2026年間Blackwell和Rubin產品組合帶來5000億美元營收。
超預期的四季度業績
在2026財年第四季度,英偉達一舉沖破了市場的預期線,當季總營收高達681.3億美元,同比增幅達到了驚人的73%。
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公司的凈利潤更是走出了幾乎翻倍的狂飆曲線,躍升至430億美元。
如果把視野拉長到全年,英偉達的總營收直接突破了2159億美元的大關。
這臺高速運轉的賺錢機器背后,數據中心業務展現出了無可匹敵的一家獨大態勢。
英偉達的數據中心業務,在2026年Q4的收入達到了623億美元,同比增長75%,撐起了公司超過91%的收入。
在過去四年,英偉達數據中心業務增長了約19倍(1789%)。
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Colette Kress表示,超大規模云服務商仍是英偉達最大的客戶類別,占數據中心營收的比例略高于50%。
英偉達給出的2027財年Q1的毛利率指引約為75%。
更讓人震撼的是供應鏈的提前鎖定,供應相關承諾總額從第三季度的503億美元,迅速飆升至952億美元。
這意味著英偉達已經在用真金白銀鎖死了未來的龐大需求。
Colette Kress稱,對于2025至2026年間Blackwell和Rubin產品組合帶來5000億美元營收,公司具備清晰的可預見性。
她預計到2029年,AI基建的投資規模將達到每年3萬億至4萬億美元。
AI業務狂飆增長,其他業務不得不做出讓步。
曾經作為核心支柱的游戲業務,雖然同比增長47%達到37億美元,但環比卻下降了13%。
Colette Kress也坦誠指出,受全球內存短缺的波及,游戲業務在2027財年第一季度開始及之后,將不得不面臨供應壓力的陣痛。
由于內存限制,英偉達必須優先保障AI處理器的產能,分析師甚至猜測公司今年可能會直接跳過新一代游戲GPU的發布。
沒有Token就沒增長
「智能體拐點」來了
在周三的業績電話會上,分析師的提問直擊要害:云廠商高達千億的資本開支,到底還能不能持續下去?
黃仁勛認為這幾乎不用猶豫,并拋出了他的「AI經濟學」:
在這個AI新世界里,算力就是收入。沒有算力,就沒法生成Token;沒有Token,就沒法讓收入增長。
黃仁勛對自己這些大客戶們的現金流增長很有信心,如今流向AI的千億美元資本開支,最終都會直接轉化為收入。
原因非常簡單:智能體拐點已經到來。
我們現在已經看到了智能體 AI(agentic AI)的拐點,以及智能體在全球各地、各類企業中的實際價值,你也因此看到了驚人的算力需求。
老黃已經清晰預見到我們正在經歷第三次平臺遷移。
前兩次是從傳統CPU轉向GPU計算,以及從傳統機器學習跨入生成式AI。而現在,行業正在全速沖向智能體AI時代。
全球各類企業對智能體的采用率正在直線飆升,這就注定了這不是靠削減成本就能完成的進化,它需要海量的、實打實的新增投資。
為了牢牢護住這片生態的護城河,英偉達在投資與結盟上也豪擲重金。
年內公司豪擲175億美元,大舉投資各類初創企業,甚至入股了芯片制造商英特爾。
盡管在財報里英偉達直言,這些投資短期內可能無法盈利,甚至永遠收不回本,但這是構建帝國必不可少的布局。
此外,那個讓整個科技圈翹首以盼的數字:與OpenAI高達1000億美元的合作協議,目前也正在接近達成。
能效狂飆10倍
下一代系統Vera Rubin終極拆解
如果你覺得現在的算力規模已經觸及天花板,英偉達今年下半年即將量產出貨的下一代AI工廠算力基石——Vera Rubin,則有望打破這一局限。
它是Grace Blackwell的絕對繼任者。
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2026年1月6日,英偉達創始人兼CEO黃仁勛在拉斯維加斯舉行的年度消費電子展上介紹Vera Rubin AI平臺
Vera Rubin不是一臺普通的服務器,英偉達官方將其定義為由「六大全新芯片構建的單一AI超級計算機」。
英偉達下一代AI系統Vera Rubin
Rubin平臺由六款全新芯片組成,每款芯片都針對AI工廠中的特定角色進行專門設計,并從一開始就作為統一的機架級系統的一部分進行構建。
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NVIDIA Rubin 平臺芯片
以旗艦機架系統Vera Rubin NVL72為例,不僅針對峰值性能進行了優化,更注重持續的智能產出:可預測的延遲、在異構執行階段的高利用率,以及將電力高效轉化為可用智能的能力。
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Vera Rubin NVL72 概覽
硬核技術指標
六大核心芯片的算力狂飆
Vera Rubin在底層架構上實現了飛躍,其核心關鍵技術包括:
RubinGPU(算力核心):
配備了8顆最前沿的HBM4高帶寬內存,單卡顯存容量高達288 GB,內存帶寬飆升至驚人的22 TB/s。
在全新NVIDIA Transformer引擎加持下,其NVFP4格式的AI推理性能高達50 PFLOPS(約前代5倍),訓練性能達35 PFLOPS(約前代3.5倍)。
VeraCPU(數據調度中樞):
專為大模型推理與數據調度打造,采用88個英偉達自研的Olympus Arm核心,支持176線程空間多線程技術,可尋址高達1.5 TB的LPDDR5X內存。
它通過高達1.8 TB/s的NVLink-C2C互連技術與GPU緊密耦合。
第六代NVLink與網絡體系:
實現了單GPU高達3.6 TB/s的驚人互連帶寬(是前代兩倍)。
配合ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU以及Spectrum-X以太網,徹底打通了百萬Token長文本和多模態大模型的數據傳輸瓶頸。
能效與散熱
100%純液冷的「熱水」奇跡
隨著算力狂飆,數據中心最怕的就是龐大的電力消耗。
Vera Rubin雖然功耗大約是前代產品的兩倍,但它做到了一個讓全行業振奮的突破:每瓦性能提升了足足10倍。
官方數據顯示,相比Blackwell,它能以四分之一的GPU數量完成相同的AI訓練任務,而在AI推理時,每百萬Token成本直接降至前代的十分之一。
據估計,這樣一個單系統機架的售價將高達350萬至400萬美元。
為了壓住這頭性能巨獸的溫度,英偉達首次采用了100%純液冷設計,最硬核的是,它甚至能用高達45度的熱水來進行冷卻。
這將幫助未來的數據中心大幅減少對水資源的消耗,徹底擺脫傳統冷卻設施的束縛。
極簡美學與全球供應鏈協同
在狂暴的性能之外,Vera Rubin還展現出了極簡的工程美學。
相比前輩Blackwell必須將組件直接焊接在電路板上,Vera Rubin采用了模塊化設計,每個超級芯片都可以在幾秒鐘內像抽屜一樣從計算托盤中輕松抽出,簡化了維護。
在Vera Rubin的供應鏈上,英偉達整合了全球至少20個國家的80多家供應商,面對讓全行業頭疼的HBM4內存短缺和成本飆升,英偉達AI基建負責人Dion Harris顯得很從容。
他表示英偉達正在向供應商提供非常詳細的預測,以此來對抗供應鏈的不確定性,確保這套「世界上最復雜的AI系統」能夠如期統治未來的數據中心。
王座下的暗流
英偉達王座之下并非風平浪靜。
客戶們一邊離不開英偉達的機器,一邊又對這種深度的生態綁架感到恐懼。
出于戰略安全上的本能防御,亞馬遜已經在自己的數據中心里,部署了由自研Trainium 2芯片驅動的超服務器。
同樣,谷歌也在重倉囤積著自家TPU組成的機架,并開啟了商業化的步伐,這些昔日的客戶,很可能搖身一變,成為未來的競爭對手。
此外,挑戰者們正在加速步步緊逼。
老對手AMD帶著首個整柜級系統Helios殺入戰場,一舉拿下了Meta高達6吉瓦電力容量的巨大承諾。
就像分析師一針見血指出的那樣,客戶們需要更多的算力容量,同時也極度渴望擁有一個可靠的第二供應來源,以此來對英偉達形成制衡。
面對來自多面的競爭,黃仁勛加固英偉達護城河的辦法是在單點芯片技術之外,通過推出Vera Rubin,直接把供應鏈、算力、網絡、冷卻系統全部打包,變成一個難以逾越的整柜級系統壁壘。
想模仿我的芯片?可以。但你能復制我這套龐大系統嗎?
正如此前AI基建負責人所言:「向所有敢于嘗試的人致敬,但這絕不是一件簡單的事。」
在不斷加速的AI算力競賽敘事下,如果說2024年投產的Grace Blackwell重新定義了單一系統所能達到的算力規模,而即將在2026年下半年出貨的Vera Rubin,則更像是為AI工業革命親手建造的算力超級工廠。
在老黃「AI經濟學」的邏輯中,算力即收入。只要算力還在驅動收入增長,就不必擔憂AI泡沫。
參考資料:
https://youtu.be/ZkPU5GHDqkQ%20
https://wccftech.com/heres-an-extensive-look-at-one-of-the-worlds-most-complex-ai-systems-the-nvidia-vera-rubin-integrating-a-million-components/%20
https://www.cnbc.com/2026/02/25/first-look-at-nvidias-ai-system-vera-rubin-and-how-it-beats-blackwell.html
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