英偉達四季度財報，比超預期更可怕的是還沒見頂

2026財年最后一個季度，英偉達營收達681億美元，同比增長73%，遠超市場預期的662.3億美元。

英偉達對2027財年第1季度的指引是780億美元。

英偉達2026財年全年營收是2159億美元，按照如果按照780億美元年化，2027財年全年營收將高達3100億美元。

在稍后的財報電話會上，英偉達CEO黃仁勛和首席財務官Colette Kress反復強調，AI發展已經迎來拐點，算力需求呈爆發式增長。

黃仁勛拋出結論：AI基建沒有見頂，也就意味著英偉達的增長更沒有見頂，而且還在加快。

拋出一個對比更加直觀，華為2025年全年銷售收入為8809億元人民幣（約合1220億美元），但其沒公布利潤情況。參考華為上半年業績推算的毛利率47.5%，對此相對的是英偉達2026財年的毛利率高達71%。

科技產業的峰值利潤依舊掌握在美國科技企業手中。

01

高毛利、高現金流

英偉達連續多個季度保持高速增長，而且是各個細分領域都保持較高增長。

數據中心業務第四季度收入623億美元，同比增長75%，環比增長22%。全年數據中心收入達1937億美元，同比增長68%。自2023年ChatGPT引爆AI浪潮以來，英偉達的數據中心業務規模已擴大近13倍。

網絡業務第四季度收入110億美元，同比增長超3.5倍。全年網絡業務超310億美元，較2021財年（收購Mellanox之年）增長超10倍。

專業視覺業務首次突破10億美元大關，收入13億美元，同比增長159%，環比增長74%。

游戲和AI PC業務收入37億美元，同比增長47%。

汽車和機器人業務收入6.04億美元，同比增長6%。值得注意的是，“物理AI”（Physical AI）已在2026財年為英偉達貢獻了超過60億美元的收入。

資料來源：英偉達財報

毛利率方面，隨著Blackwell芯片產能爬坡，英偉達的利潤率實現實質性回升。英偉達第四季度GAAP毛利率為75.0%，非GAAP毛利率為75.2%，與市場預期高度吻合。英偉達第四季度凈利潤達到驚人的429.6億美元，同比大增94%，單季度凈利率超過63%。

資料來源：英偉達財報

2026財年全年，英偉達的GAAP凈利潤為1200億美元。通過分析其現金流量表，扣除資本性支出（Capex）后，其全年自由現金流（FCF）達到了965.7億美元。2026財年，英偉達以股票回購和現金分紅的方式向股東回報了411億美元，占全年自由現金流的43%。截至第四季度末，公司尚有585億美元的回購額度可供未來使用。

02

算力即收入，Token即貨幣

對于未來收入，黃仁勛充滿信心。

在財報電話會議上，黃仁勛喊出：

“在這個AI新世界中，算力等于收入。沒有算力，就無法生成token；沒有token，就無法實現收入增長。”

過去，云廠商購買服務器是為了“托管”——幫客戶存儲數據、運行傳統應用。現在，情況完全不同了。在黃仁勛描繪的未來里，云廠商購買的每一塊GPU，都是在為自己“挖礦”——只不過挖的不是加密貨幣，而是AI token。這些token直接轉化為收入：無論是Claude Code的訂閱費，還是OpenAI的API調用費，抑或是Meta廣告系統中由AI帶來的點擊率提升。

有分析師在電話會上提出了一個尖銳的問題：“今年云廠商資本支出接近7000億美元，很多投資者擔心明年很難繼續增長，而且有些客戶的現金流已經開始承壓。如果他們的資本支出不增長，英偉達還能增長嗎？”

黃仁勛的回答充滿信心：“我對他們現金流的增長充滿信心。”

他的邏輯很簡單：Agentic AI的拐點已經到了。OpenAI的Codex、Anthropic的Claude Code、GitHub的Copilot……這些AI智能體不再是實驗室里的玩具，而是開始真正產生生產力的工具。云服務提供商每投入1美元的算力，能產出超過1美元的收入——這種生意，沒有理由不做。

換句話說，云廠商不是在“花錢”，而是在“投資”。而且這筆投資的投資回報率（ROI），可能比以往任何一次技術革命都要高。

03

Agentic AI：被反復提及的“拐點”

本次財報和電話會，有一個詞被反復提及——Agentic AI（智能體AI）。黃仁勛在不同場合至少提到了三次這個詞，并明確表示：“我們已經看到了Agentic AI的拐點。”

Agentic AI就是能夠自主決策、自主執行任務的AI系統。不是那種你問一句它答一句的聊天機器人，而是能像真正的員工一樣，接收任務、分解步驟、調用工具、完成工作的智能體。

OpenAI的GPT-5.3 Codex、Anthropic的Claude Code、Meta的超級智能實驗室……這些產品都在指向同一個方向：AI正在從“工具”變成“員工”。

Agentic AI已達到“實用智能拐點”，其核心標志是token生成具備盈利性。這一變化直接推動了全球算力擴張需求。以Anthropic為例，據透露其收入在一年內翻了十倍，但嚴重受限于算力產能。

黃仁勛在電話會上算了一筆賬：全球有數億知識工作者，如果其中只有1%開始大規模使用AI智能體，對算力的需求將是現在的幾十倍。這就是為什么他對2027年的增長充滿信心。

04

每年一代的“芯片軍備競賽”

英偉達要維持頭部地位，就要保證產品的領先性，就要做到產品的持續迭代。

目前，英偉達的主力架構為Blackwell，已部署近9吉瓦，覆蓋各類核心客戶。其中GB300 NVL72在推理性能上實現重大突破，通過CUDA優化實現快速性能提升。GB系列貢獻了約三分之二的數據中心收入，成為當前增長的核心引擎。

Blackwell芯片

根據SemiAnalysis的InferenceX基準測試，與競品相比，GB300和NVL72實現了高達50倍的每瓦性能和低35倍的每token成本。

2026年1月，英偉達在CES上發布了Rubin平臺。該平臺的核心優勢是：用四分之一的GPU數量訓練MoE模型，與Blackwell相比將推理token成本降低最多10倍。2026年2月，英偉達已向客戶發送首批Vera Rubin樣品，計劃2026年下半年啟動量產。2026年全年，英偉達將實現Blackwell與Rubin雙線銷售。

Rubin平臺

05

短板、威脅和不確定性

近日，英偉達與Groq達成非獨家許可協議，整合其低延遲推理技術，并吸納其工程師團隊。這一舉措的核心目的是增強自身AI基礎設施的性能，補齊推理棧中低延遲這一關鍵短板。

黃仁旭表示：“我們將用Groq的創新來擴展英偉達的架構，以實現AI基礎設施性能和價值的新水平。”這讓人聯想到當年英偉達收購Mellanox的戰略邏輯——將外部最優技術嵌入自身全棧體系，既保持架構的統一性，又快速補齊關鍵能力。

面對分析師關于Google TPU、Amazon Trainium等定制芯片的提問，黃仁勛的回應頗具智慧：英偉達不把定制芯片看作威脅，而是看作生態系統的補充。“你有你的專用加速器，我有我的通用平臺，我們可以共存。”

除了競爭對手，中國市場也存在不確定性。雖然英偉達少量面向中國客戶的H200產品已獲得美國政府批準，但其尚未產生任何收入，并且不知道是否允許任何產品進口到中國。因此，英偉達的展望中并未計入來自中國市場的數據中心計算板塊收入。

無論如何，英偉達還在創造紀錄，780億美元的季度營收指引，如果達成，將是一個新的世界紀錄。但這只是開始。

黃仁勛在電話會上透露，他已經看到了2027年的增長路徑。這意味著英偉達的訂單已經排到了明年，甚至更遠。