摩根士丹利昨天组织了一场英伟达非融资路演。英伟达CEO黄仁勋、CFO Colette Kress和投资者关系负责人直接参与，说明公司希望亲自回应市场对产品进度、ASIC竞争和增长持续性的疑问。
这次交流传递出的核心判断是：即使季度收入正在接近1000亿美元，英伟达仍然认为增长可以继续加速，而且增长来源正在变得更加多元。
黄仁勋确认Rubin没有延期
市场近期传闻Rubin Ultra可能推迟到2028年，昨天国内也有纪要说Rubin也delay了。黄仁勋在交流中明确表示这一说法并不属实，Rubin Ultra仍将在明年出货。
Rubin系统的部分机架设计确实正在调整。原来的Kyber机架将被一个“更好的方案”替代，可能支持更大规模的计算域。但这属于系统架构优化，不等于产品延期。
与此同时，800V供电和机架间光互连仍按计划推进。现阶段看，英伟达下一代产品周期没有发生实质性变化。
一个ASIC客户正在增加英伟达的使用比例
大摩提到，一个此前主要使用ASIC开发前沿模型的重要客户，过去对英伟达的使用很少，现在英伟达的参与度已经提高到接近50%。
大摩没有直接披露客户名称，但从“前沿模型”和“主要使用ASIC”等特征判断，很可能指向Anthropic。
这一案例非常重要。市场一直担心谷歌、亚马逊等公司发展自研ASIC后，会逐步减少对英伟达GPU的采购。但实际情况可能并非简单替代。
客户最终比较的不是单颗芯片价格，而是训练和推理每个Token的综合成本。英伟达通过GPU、网络、软件和整机系统的协同，仍然可能拥有更高的综合效率。因此，ASIC市场增长和英伟达继续扩大业务可以同时发生。
大摩还提到，从2024年到2026年，英伟达在AI计算中的份额实际上有所提高。
增长不再只依赖几家云计算巨头
微软、Meta、亚马逊和谷歌仍然是英伟达最重要的客户，但它们的扩张越来越受到电力、土地和数据中心建设速度的限制。
英伟达新的增长来源主要包括三部分：
第一，AI实验室，目前大约贡献英伟达总需求的20%。除了头部模型继续使用英伟达平台，原本偏向ASIC的客户也在增加GPU配置。
第二，传统云计算巨头。它们仍在扩大AI资本开支，同时英伟达在这些客户中的收入也从GPU扩展到CPU和网络设备。
第三，新型AI云、主权AI、工业和企业客户。这部分业务已经约占英伟达数据中心收入的一半，可能成为下一阶段最重要的增量。
尤其是主权AI。各国出于数据安全、产业自主和地缘政治考虑，都希望建设自己的模型和算力基础设施。此类项目启动较慢，但潜在规模较大，而且受到自研ASIC竞争的影响相对较小。
从GPU公司走向AI基础设施平台
英伟达未来的增长不只是多卖GPU，还来自CPU、网络、光互连、软件和整套数据中心系统。
公司重申，本年度CPU业务目标约为200亿美元。其中接近一半可能来自独立CPU机架，而不仅是GPU系统中的管理节点。这意味着Vera CPU正在进入更广泛的服务器市场。
网络业务同样重要。AI集群规模越大，GPU之间的数据传输越容易成为瓶颈。客户购买的已经不再是单独的GPU，而是一整套由GPU、CPU、交换芯片、网卡、光互连和软件组成的计算系统。
英伟达正在从芯片供应商，转变为AI数据中心整体架构的提供者。这也是公司收入边界能够继续扩大的主要原因。
新型云厂商既是机会，也是风险
英伟达开始对部分新型GPU云厂商提供共同投资、信用支持和收入分成。
市场目前更多关注其中的风险：如果这些云厂商经营不善，英伟达可能需要承担客户信用和回款压力。但收入分成也意味着，英伟达不仅可以销售GPU，还有机会分享GPU云平台的长期收益。
这种模式可能让英伟达逐渐成为全球AI算力网络的参与者和投资者。不过，未来需要重点观察这些订单究竟来自真实的终端需求，还是依赖英伟达提供融资支持才能成立。
存储短缺不会轻易阻断算力扩张
黄仁勋认为，存储供应紧张可能持续数年。AI Token需求希望保持高速增长，但存储产能无法按照相同速度扩张，因此系统设计必须作出调整。
英伟达可能通过降低部分机架的内存配置、增强网络能力以及优化计算调度来缓解限制。
这些调整可能影响单台服务器的存储用量，但不代表AI需求下降。相反，英伟达之所以不断优化系统，是因为电力、存储和网络供应都跟不上算力需求。
英伟达开始争取价值型投资者
英伟达已经被大量成长型基金重仓，部分机构甚至接近单只股票的持仓上限。公司因此开始主动接触价值型投资者，希望扩大潜在买家范围。
其基础是强劲的现金流。大摩预计，英伟达未来可能将50%以上的现金流用于回购和股东回报。它仍然是一家高速成长公司，但也开始具备现金流充足、持续回购的价值股属性。
摩根士丹利给予英伟达288美元目标价，主要逻辑不是市盈率继续大幅提升，而是未来盈利快速增长。不过，大摩对收入的预测非常乐观：2027财年收入预计达到3930亿美元，2028财年进一步达到5988亿美元。
这意味着英伟达最大的风险，已经从“AI需求是否真实”，逐渐转向“如此高的增长预期能否持续兑现”。
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