出品 | 网易智能

作者 | 小小

编辑 | 王凤枝

英伟达距离单季营收千亿美元，只剩一步之遥。

北京时间8月27日凌晨，英伟达公布2027财年第二财季财报：营收962.21亿美元，同比增长106%，环比增长18%；净利润596.88亿美元，同比增长126%；数据中心业务收入890.23亿美元，同比增长117%。公司预计下一季度营收将达到1080亿美元。

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数字之外，英伟达维持增长的方式也在改变。

客户仍想购买更多GPU，制约扩张的却开始变成钱、电和数据中心：有没有足够的资金，能不能接入电力，又能不能把这些GPU真正部署起来。

为了把购买需求变成实际部署，英伟达把供应与产能承诺增至2790亿美元；联合华尔街机构筹建独立计算融资平台，目标动员超过5000亿美元第三方资本；还为OpenAI租用的数据中心项目提供最高1050亿美元信用支持。

英伟达正在从AI芯片供应商，走向整套AI基础设施的组织者。

01 962亿美元，需求还没有放慢

英伟达第二财季的增长，依然主要来自数据中心。

财报显示，数据中心业务收入达到890.23亿美元，同比增长117%，环比增长18%。其中，计算与网络业务收入为882.99亿美元，同比增长114%；图形业务收入为79.22亿美元，同比增长46%。

从客户结构看，超大规模云计算企业仍然是最主要的购买力量。第二财季，Hyperscale客户贡献487.10亿美元，同比增长102%，环比增长13%；AI云、工业与企业客户（ACIE）收入达到403.13亿美元，同比增长138%，环比增长25%。

英伟达表示，ACIE的增长来自AI原生公司、企业客户、主权AI客户，以及使用AI云服务的超大规模计算商。本轮扩张的买家已经不只几家大型云厂商。

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中国市场在这份财报中的贡献已经很小。第二财季，运往中国的数据中心Hopper产品占数据中心收入的比例低于1%；英伟达给出的第三财季指引，也没有计入任何来自中国的数据中心计算收入。

即便如此，公司仍预计下一季度营收达到1080亿美元，上下浮动2%，高于LSEG统计的分析师平均预期1041.9亿美元。毛利率预计为74%，上下浮动50个基点。

黄仁勋在财报中说："人工智能已经到达拐点。它正在做有用的工作，它生成的Token具有生产力，也能带来利润。现在，计算就是收入。"

既然算力能够创造收入，阻碍客户获得更多算力的土地、电力、融资和数据中心，也就成了英伟达需要解决的问题。

02 Blackwell Ultra放量，Vera Rubin进入生产爬坡

第二财季，数据中心业务增长主要来自Blackwell Ultra基础设施放量。Blackwell架构仍占英伟达收入的绝大部分，并帮助公司把GAAP和Non-GAAP毛利率维持在75%。英伟达称，Blackwell在MLPerf Training 6.0各类别以及AgentPerf智能体AI基础设施基准中处于领先位置。公开基准能够说明平台能力，实际部署成本仍要看客户运行数据。

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下一代Vera Rubin平台已经进入全面生产爬坡阶段。相关机架正在CoreWeave、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructure和Nebius运行，生产出货预计从秋季开始。围绕Rubin，英伟达同时推出Vera CPU、Groq 3 LPX推理加速器、DSX AI工厂平台和Spectrum-6交换机系统。Rubin不是单颗芯片，而是一整套平台。SpacexAI将部署Vera CPU，用于下一代智能体AI应用。

摩根士丹利分析师估计，Rubin可能在截至10月的第三财季贡献近90亿美元收入。

英伟达当前的增长靠Blackwell，下一轮切换押在Rubin上。它还要提前把另一项越来越紧的资源锁在手里：HBM内存。

03 2790亿美元锁住内存，也锁住未来

第二财季，英伟达净利润达到596.88亿美元，同比增长126%；Non-GAAP净利润达到539.54亿美元，同比增长118%。摊薄后每股收益为2.46美元，Non-GAAP摊薄后每股收益为2.22美元。

真正值得看的是未来的采购规模。

英伟达披露，供应与产能承诺已经从上一季度的1190亿美元增至2790亿美元，增加了1600亿美元，主要用于采购内存。

2790亿美元是未来供应与产能承诺，并非已经发生的支出。它也说明，英伟达正通过长期采购和产能协议，把未来几年的关键组件提前锁进自己的供应体系。

随着AI服务器对高带宽内存的需求上升，HBM、先进封装和整机产能都可能成为交付瓶颈。据彭博报道，英伟达已通知部分大客户，搭载其AI芯片的服务器价格在许多情况下将上涨超过15%。三星电子、SK海力士和美光正在扩产，但新产能释放仍需时间。

过去，人们谈到英伟达的护城河，首先想到的是CUDA。现在，采购规模也成了其中一部分。

小型竞争对手或许可以设计出性能不错的ASIC，却很难像英伟达一样，提前锁定数千亿美元的内存与产能。AI芯片的竞争现在也要拼谁能拿到HBM、封装、电力和数据中心，把它们按时交到客户手里。

但锁得越多，英伟达承担的承诺也越大。只要客户需求和产品迭代继续向前，这些长期订单能够保证供应；如果需求、技术路线或交付节奏发生变化，它们也会成为需要管理的长期敞口。

04客户缺的不只GPU，英伟达开始解决钱、电和土地

截至7月26日，英伟达披露的未来承诺总额约为3660亿美元，其中最大一项就是2790亿美元供应与产能承诺，此外还包括云服务协议、尚未开始的数据中心租赁和股权投资等。

第一件事，是给客户的数据中心项目做信用担保。

财报截止日之后的今年8月，英伟达与SB Energy签署担保协议，为俄亥俄州PORTS-Pike技术园区约4.25GW的土地、电力和厂房建设提供信用支持。这座园区将通过20年租约承载OpenAI使用的英伟达基础设施。

英伟达承担的最高总担保敞口为1050亿美元。它不是当期现金支出，相关义务将在数据中心达到可服务状态等条件满足后分阶段生效，首批预计在2029财年；随着OpenAI履行租金付款，英伟达的担保敞口也会下降。

英伟达自己算了一笔更大的账：PORTS-Pike每部署一代英伟达基础设施，可能需要约150万颗GPU，对应约1500亿至2000亿美元的英伟达收入。20年租期内，这座园区还可能经历多轮设备升级。

对英伟达而言，提供信用支持是在为未来销售铺路。客户有算力需求，却未必有足够强的资产负债表，独自承担土地、电力和数据中心建设所需的长期资金。英伟达帮助项目取得信用和融资，数据中心建成后，里面装的仍然是它的设备。

第二件事，是联合华尔街机构筹建独立计算融资平台。

英伟达与Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs和KKR合作，目标是在未来动员超过5000亿美元第三方资本，用于芯片、数据中心和计算能力建设。资金主要来自第三方机构，英伟达则把华尔街的钱引到AI基础设施上来。

第三件事，是从AI云的运营收入里分一杯羹。

英伟达已经与AI云服务商签署约360亿美元的相关协议。公司不仅在前期销售基础设施时获得收入，在满足特定条件后，还将参与这些AI云从第三方客户那里获得的收入分成。

这个链条正在变长。英伟达现在开始锁定内存和产能，帮助客户取得土地和电力，为部分项目提供信用支持，再把华尔街资本引入数据中心。等AI工厂建成，客户继续采购英伟达的计算和网络设备。

"循环融资"的争议随之出现。

D.A. Davidson技术研究主管吉尔·卢里亚提出，复杂的融资安排会让投资者怀疑：如果英伟达没有帮助客户解决资金问题，市场原本会有多大？Zacks Investment Management首席市场策略师布莱恩·摩尔贝利则认为，真正的风险在于整个体系对AI采用率的依赖仍然很高。

黄仁勋不认同"循环融资"的说法。他表示，OpenAI将为俄亥俄州数据中心支付租金，英伟达是在帮助项目获得融资，并提前确保未来几十年能够容纳英伟达设备的土地、电力和设施。

双方争论背后还有一个更难回答的问题：当GPU供应商开始帮助客户获得购买GPU所需的资金和基础设施，我们还能不能只用芯片销量判断市场的真实需求？

05大客户一边自研芯片，一边更加依赖英伟达

英伟达目前仍占据AI加速器市场的大部分份额，但它最大的客户，也恰恰是最积极开发自研芯片的公司。

亚马逊CEO安迪·贾西今年7月表示，如果把亚马逊的半导体业务单独计算，其年营收已经超过250亿美元，销售额仍在以三位数百分比增长。即便如此，亚马逊仍将约四分之一资本支出投向英伟达。

OpenAI也在与博通开发Jalapeño推理芯片，计划于今年晚些时候部署到数据中心。在OpenAI公布的部分InferenceX测试中，Jalapeño在三个开放权重模型上取得了高于英伟达Blackwell平台的每瓦吞吐和更低延迟。

这些数据主要由OpenAI提供，SemiAnalysis只在现场验证了部分测试，也没有覆盖完整生产负载，更不是与Rubin在同一环境中的正面对决。它说明OpenAI第一代自研ASIC已经进入前沿推理芯片的竞争区间，还不能证明英伟达当前产品线被全面超过。

另一边，OpenAI的训练仍然依赖英伟达GPU，PORTS-Pike项目也将部署英伟达基础设施。OpenAI一面造自己的推理芯片，租用的俄亥俄园区又获得英伟达最高1050亿美元担保支持，未来可能容纳数代英伟达设备。

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自研芯片首先接走的，可能是规模大、负载稳定的部分任务；更通用、更新、变化更快的训练和推理需求，仍会继续留给GPU。

AMD也在扩大AI芯片业务，Anthropic正在推动供应链多元化，初创公司则不断进入AI加速器市场。英伟达的市场份额未来可能下降，但竞争壁垒已经从GPU和CUDA扩到供应、系统和资本。

英伟达能够提前锁定内存和封装产能，提供网络与整机系统，还能把土地、电力和融资组织起来。Jalapeño在部分测试中跑赢Blackwell，与商业上替代英伟达之间，还隔着供应、软件、部署和资本这几道门槛。

06为了继续增长，英伟达开始承担更多事情

英伟达仍在为下一轮需求寻找新入口。第二财季，边缘计算业务收入达到71.98亿美元，同比增长27%，主要由Blackwell工作站带动。公司也在机器人、物理AI和主权AI领域推出新模型、开发平台和基础设施合作。

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这些业务暂时还没有改变收入结构。英伟达当前的增长，依然由数据中心和大规模AI基础设施建设决定。

财报发布后，公司预计第三财季营收达到1080亿美元，继续超过市场预期。首席财务官科莱特·克雷斯还表示，英伟达预计2028财年营收增长约70%，高于分析师此前约45%的预期；如果能够获得更多供应，增长还会更快。

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AI盛宴还在扩大。为了让它继续扩大，英伟达开始亲自搭桌子。

英伟达在锁定HBM和产能，也在协调土地、电力和数据中心，还引入第三方资金、参与收入分成、提供信用担保。这些活儿过去都不属于一家芯片公司。

如果AI云和模型公司能够把算力转化为稳定收入，这套体系会进一步巩固英伟达在AI基础设施中的位置。它提供的是一整套体系，覆盖芯片、网络、软件、供应到融资。

如果客户迟迟无法赚回投入，情况就会反过来。今天帮助销售的长期采购、租赁协议和信用担保，也会成为英伟达需要承担的风险敞口。

英伟达已经开始帮客户把钱、电和土地准备好。接下来需要回答的，是这些AI工厂能不能挣回投入其中的钱。