美股投资网获悉，瑞银(UBS)首席执行官Sergio Ermotti强烈驳斥了有关该银行有意离开瑞士的猜测，他表示，管理层正试图就有争议的资本规定达成妥协。Ermotti周四在摩根大通的欧洲金融会议上说道“瑞银作为一家瑞士银行，这是最理想的结果，这也是我和我的董事长Colm Kelleher正在努力争取的——其余的都是胡说八道。我们从未有过离开瑞士的威胁。这简直荒谬至极。”

该银行的管理层正试图说服瑞士政府放宽即将实施的监管改革措施，这些改革可能会要求该银行额外投入约 260 亿美元的资金。此前，报道称，该银行今年早些时候曾考虑迁移其总部。自今年年初以来，该银行就一直在研究有关瑞士资本问题的各种方案，并且据报道已与美国财政部长贝森特进行了有关总部搬迁事宜的谈判。

然而，Ermotti也强调指出，政府目前提出的这项资本方案(将于明年正式提交议会审议)是不可接受的。Ermotti拒绝透露在法律的全部内容明确之前，银行可以采取哪些缓解措施，并表示银行仍在评估其所有可用的选项。

在一个有影响力的委员会对政府的部分计划提出批评之后，瑞银最近终于得到了一些议员的支持。这些改革的核心要求是，瑞银必须用其母公司资金为旗下所有海外子公司提供充足的资金支持，包括其在美国的财富管理及投资银行业务部门。

对于最糟糕的情况，理论上可行的方案包括一些极端措施——比如与一家非瑞士银行达成合并或收购协议，从而实现变更注册地并避开即将实施的法规;也包括一些较为平常的措施，比如一系列技术上的调整，能在未来几年内积攒足够的资金。

媒体在9月份报道称，目前瑞银的管理层总体上不太倾向于采取激进的举措。关于资本改革的投票最早也要到 2027 年才会进行。

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美股投资网获悉，迈克尔·塞勒(Michael Saylor)掌舵的Strategy Inc.(MSTR)堪称是这轮加密货币下跌浪潮中受冲击最严重的公司之一——如今还面临非常现实的重大风险塞勒引以为傲的比特币金库模式基本上失灵，以及可能被剔除出那些一直支撑其在主流投资组合中存在感的基准指数，尤其是纳斯达克100指数。

随着比特币交易价格从历史最高点暴跌超30%，跌破9万美元重要关口且跌入熊市，Strategy公司(原MicroStrategy公司)这家曾经被华尔街视为“人类金融史上最成功的投行”的比特币金库公司跌幅更加惨烈，自7月高点以来股价已经暴跌超60%。

在本周的一份报告中，华尔街金融巨头摩根大通的分析师们警告称，有着“比特币大户”以及“比特币影子股”称号的Strategy可能会失去其在MSCI USA指数和纳斯达克100指数(Nasdaq 100)等指数中的重要席位。如果MSCI指数推进相关调整，最多可能有28亿美元资金被迫流出，而若其他指数提供商跟进，流出规模还将以数十亿美元计。摩根大通测算数据显示，与该公司挂钩的被动型ETF基金目前已占据近90亿美元的市值敞口。随着该公司股价暴跌，且市值骤降至500亿美元附近，预计最早在1月15日会有相关决定。

对于一家曾通过将加密货币敞口“打包配置”为股票代码而崛起的公司来说，被基准指数剔除打击的不仅仅是流动性，它还会侵蚀这种比特币金库模式曾经承诺过的机构信誉。

Strategy的崛起建立在一个突破式且颇具创新意义的飞轮策略之上卖股票、买比特币、搭乘比特币史无前例牛市涨势，再往返重复这一过程。在巅峰时期，该公司的市值远远高于其所持加密货币资产的价值。而如今，这一溢价基本消失殆尽。该公司当前市值仅略高于其加密货币储备价值，这表明投资者们对于“比特币金库模式”的信念正在迅速减弱。

“虽然主动型资产管理人并不被强制要求跟随指数调整，但被剔除出主要指数无疑会被市场参与者们视为负面事件，”以尼古拉奥斯·帕尼吉尔佐格卢(Nikolaos Panigirtzoglou)为首的摩根大通分析师们写道，并指出这对Strategy股票资产的流动性、融资成本以及投资吸引力构成重大风险。

最新一轮加密货币回撤已经波及散户交易者、山寨币投机者、高杠杆型矿企等各类投资群体。与几个月前相比，形成了鲜明对比。就在今年9月份，加密货币多头们还大举押注Strategy很快就能被纳入标普500指数。其市值、盈利能力和交易流动性彼时都被视为符合纳入该基准指数的标准。

作为与市场参与者持续磋商的一部分，MSCI在10月10日的一份声明中表示，有投资机构指出，数字资产金库公司可能更类似于投资基金，而后者不具备被纳入指数的资格。MSCI曾经提议，将那些数字化资产持有规模占其总资产50%或以上的这种金库公司，从MSCI全球可投资市场指数(MSCI Global Investable Market Indexes)中剔除。MSCI一名发言人表示，该公司不会“对未来的指数调整进行臆测”。

“人类金融史上最成功的投行”光环逐渐褪去

在去年11月飙升至创纪录历史高位之后，Strategy股价已大跌逾70%，曾经令该股成为动能交易者和加密相关投资者宠儿的溢价轰然坍塌。即便如此，自塞勒在2020年8月宣布首次买入比特币以来，该股仍累计上涨逾1300%——在此期间跑赢所有主要股票指数。

在迈克尔·塞勒领导之下，Strategy公司(原MicroStrategy公司)于2020年开始将公司现金几乎全部投资于比特币以来，Strategy的股价已上涨约1300%。同期，比特币价格上涨大约700%，Strategy股价可谓大幅跑赢比特币以及一众基准指数，Strategy无愧为“人类金融史上最成功的投行”。然而随着该公司可能被踢出MSCI指数以及纳斯达克100指数，这一头衔可能成为历史，最终被市场彻底封存。

加密货币抛售浪潮也蔓延到了公司更新的融资工具上。其永续优先股——塞勒近期策略的基石工具，交易价格已大幅下跌。今年3月发行的票息为10.5%的证券，其收益率已攀升至11.5%。本月早些时候推出的一笔罕见的欧元计价优先股发行，发行价本就打折，但上市不到两周就跌破了发行价。

“这种溢价在最近几周已经崩塌，”来自美国银行环球研究部的全球可转债策略主管迈克尔·扬沃思(Michael Youngworth)表示。他补充表示，“现在进行任何融资都会变得相当棘手”。

这些融资压力凸显出了Strategy的经营模式在多大程度上依赖于加密货币投资热潮以及散户投资者们持有信心，以及这种热潮与信心能以多快的速度瓦解。与此同时，指数纳入长期以来一直扮演着现代市场中一个无声引擎的角色。它将数万亿美元的ETF资金和共同基金资金引导入市，为交易提供一股隐形顺风驱动力，并向大型资产配置者们传递信誉信号。但一旦叙事破裂，同样的类似ETF放大机制也会放大退潮效应。

mNAV暴跌，比特币金库模式玩不转了?

Strategy面临的麻烦远不止于指数层面。比特币已较10月高点下跌逾30%。加密货币市场总市值蒸发超过1万亿美元。而该公司的mNAV——即企业价值与比特币持有量之比——已跌至仅仅略高于1.1。意味着这个循环已不再像从前那样运转，支撑Strategy股价涨势的核心指标——mNAV甚至开始沦为拖累因素。下图显示为Strategy的mNAV溢价近期经历的大起大落。

Strategy长期通过发行股票与可转债筹资，再买入更多比特币;当股价高于其比特币净资产值(NAV)时，新的股本融资往往对每股BTC具备增厚效应，这使得股票成了“对BTC的递归杠杆多头”。简单说比直接持币更“像看涨期权”。这正是溢价的基础逻辑。

只要溢价存在，Strategy管理层就有可能持续选择高位增发、以较少股本换来更多BTC，进一步放大对BTC的敞口;而当市场波动加大时，可转债套利与波动定价又为这一模式提供“隐含补贴”。多篇机构研究与专栏将其称为利用资本结构与市场微观结构的“飞轮”。公司治理对齐长期做多BTC的牛市叙事，强化了“高流动性+纯粹β + 杠杆α”的市场认知，推高了该公司股价相对比特币持仓的长期市值溢价(mNAV>1)。

然而，最大风险在于，当市场担心“增发稀释/再融资难度上升”、或比特币回撤而“飞轮”放缓时，溢价会缩窄。

Strategy曾帮助加密货币公司们定义了“数字资产金库”(digital asset treasury)这一模式——而这套堪称“超级杠杆”的加密货币新玩法如今正显露其局限性。同样加密货币公司们正在抛售加密货币以维持他们账面上的资金流动性，或叠加更多债务以延迟最后的清算时刻。曾经看起来像是仅仅机构能采用的策略，如今更像是一种机械式的脆弱架构。

塞勒领导的Strategy公司仍持有近65万枚比特币，并持续发行优先股以继续“囤币”。但是，市场不再单纯为加密货币牛市叙事买单。而指数这一长期被视为“市场合法化牛市力量”的传统机制，如今也变成了对这套体系究竟还能承载多少“加密货币信仰力量”的另一场重大考验。

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美股投资网获悉，11月19日，CDE官网显示，强生(JNJ)1类新药盐酸伊可白滞素片申报上市，适用于治疗适合接受系统性治疗或光疗的中重度斑块状银屑病成人患者和年满12岁的儿童患者。同日，盐酸伊可白滞素片也被 CDE 纳入了拟优先审评，标志其在中国上市进程迈出关键一步。

盐酸伊可白滞素片(Icotrokinra)是强生斥资近10亿美元从 Protagonist 引进的 first-in-class 口服多肽药物(IL-23R 拮抗剂)。今年7月该药在美国申报上市，9月在欧洲申报上市。值得一提的是，Icotrokinra 是当前全球首个也是唯一一个报上市的 IL-23R 靶向药物。强生对此寄予厚望，预计年峰值销售额有望达到50亿美元以上。

此前该药在美国和欧盟的上市申请包含四项关键性 III 期研究的数据，包括 ICONIC-LEAD、ICONIC-TOTAL 以及 ICONIC-ADVANCE 1 和 ICONIC-ADVANCE 2。

ICONIC-ADVANCE1和2为随机对照 III 期临床试验，旨在评估 Icotrokinra 与氘可来昔替尼(全球首个获批的 TYK-2 变构抑制剂)和安慰剂相比，在中重度斑块状银屑病患者中的疗效和安全性。共同主要终点是受试者达到 PASI 90 (银屑病面积与严重程度指数改善 90%)和 IGA 评分为 0/1(皮肤症状消除或几乎消除)，且至少改善2级。

在这两项研究中， Icotrokinra与安慰剂相比，在第16周达到了两个共同主要终点，不良事件发生率相似 ，并且在时间点显示出优于氘可来昔替尼的疗效和安全性。

与安慰剂(第16周)和 氘可来昔替尼(第16周和第24周)相比，Icotrokinra 显示出更优异的皮肤清除率。Icotrokinra 的不良事件 (AE) 发生率与安慰剂相似，未发现新的安全信号。截至第 24 周，Icotrokinra 的 AE 发生率在数值上低于氘可来昔替尼。

在所有研究中，汇总安全性数据显示，Icotrokinra 组 (49.1%) 和安慰剂组 (51.9%) 之间经历不良事件 (AE) 的患者比例相似，未发现新的安全信号。

此外，强生还启动了 III 期 ICONIC-ASCEND研究，这是首个旨在证明口服药 Icotrokinra 优于注射生物制剂乌司奴单抗的头对头研究。长期数据方面，ICONIC-LEAD 研究中，Icotrokinra 在第 52 周时表现出对成人和青少年患者持续的皮肤清除率和良好的安全性。

据悉，盐酸伊可白滞素片由强生与Protagonist Therapeutics公司联合开发。根据双方合作协议，强生公司自Icotrokinra进入II期临床试验阶段起，便获得了该药物在全球范围内的独家开发及商业化权利。此次CDE拟纳入优先审评的决定，主要基于该药物在多项国际多中心临床试验中展现的卓越疗效和良好安全性特征，其临床数据为中重度银屑病患者，特别是儿科患者人群，提供了有力的循证医学证据。

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美股投资网获悉，国泰海通发布研报称，谷歌(GOOGL)Gemini 3的发布标志着大模型技术进入新一轮跃迁期，其在推理、多模态、代码生成等核心能力上实现断层式领先，并创新性地推出生成式UI与智能体平台Antigravity。此次突破验证了Scaling Law的持续有效性，将加速AI应用生态成熟。

国泰海通主要观点如下

北美时间周二，谷歌正式推出新一代大模型Gemini 3，实现多维度断层式领先。新模型在核心推理能力上取得显著进步，在Humanity's Last Exam中得分从2.5 Pro的21.6%跃升至37.5%(无工具)，在被称为“AI界图灵测试”的ARC-AGI-2中更以31.1%的成绩超越GPT-5.1(17.6%)近一倍，展现出接近人类的抽象推理能力；多模态理解方面，新模型在复杂科学图表解析和动态视频理解测试中均创下新高，其卓越的屏幕理解能力为构建真正实用的AI代理奠定了坚实基础；在数学推理领域，新模型从前代仅能处理基础运算提升至可解决复杂建模与逻辑推演问题，为工程计算与金融分析等高阶应用提供了可靠的技术基础。

Gemini 3在代码生成与前端设计领域展现出革命性进步，不仅彻底扭转了谷歌在编程竞赛中的竞争态势，更通过架构创新为规模化商用铺平道路。其在LiveCodeBench上取得显著领先优势，在Design Arena的网站、游戏开发等四大赛区均位列第一。突破性的是，模型不仅能够生成功能代码，更具备"审美智能"，能根据用户意图自动生成符合现代设计规范的交互界面，催生了"生成式UI"新范式。在技术架构方面，Gemini 3采用稀疏MoE的全新设计，支持百万级token上下文长度，在长文档理解和事实回忆测试中表现优异。尽管API定价处于行业高端，但通过提升token效率和首答准确率，实际任务完成成本增幅有限，这种性能与成本间的精细平衡为模型在企业级市场的大规模应用提供了坚实支撑。

Gemini 3在智能体能力上实现质的飞跃，成为首个在消费级产品中深度融合通用Agent能力的基础模型。其工具使用能力较前代提升30%，在终端环境测试和长时间跨度的商业模拟中表现卓越，能够自主规划并执行复杂的端到端任务。配合全新推出的Antigravity智能体开发平台，开发者可在更高抽象层级进行任务导向编程，将AI从辅助工具升级为“积极合作伙伴”。此次突破验证了Scaling Law的持续有效性，推动了AI应用生态的加速成熟，推动AI应用开发范式发生根本性变革。

风险提示大模型迭代速度不及预期，算力供给不足，数据隐私合规风险。

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美股投资网获悉，美国零售巨头沃尔玛(WMT)公布了好于预期的2026财年第三季度业绩，并连续第二个季度上调了全年业绩指引，显示出这家全球最大零售商在经济不确定性环境下继续保持强劲增长势头——该公司正吸引更多对价格敏感的消费者，并在数字消费领域获得更大份额。

财报显示，沃尔玛Q3总营收同比增长5.8%至1794.96亿美元，好于市场预期的1775.7亿美元。其中，净销售额同比增长5.8%，至1777.69亿美元;会员及其他收入同比增长9.0%，至17.27亿美元。

归属于公司的净利润为61.43亿美元，同比增长34.2%。调整后的经营利润为72.46亿美元，同比增长8.0%，好于市场预期的70.3亿美元;调整后的每股收益为0.66美元，好于市场预期的0.60美元。

展望未来，沃尔玛目前预计，2026财年全年净销售额将增长4.8%-5.1%，此前预期为增长3.75%-4.75%;预计调整后经营利润将增长4.8%-5.5%;预计调整后每股收益为2.58-2.63美元，此前预期为2.52-2.62美元。

沃尔玛最新的这份财报或将缓解市场对消费者在就业市场降温、企业裁员和物价上涨背景下缩减支出的担忧。凭借其巨大规模和广泛业务，沃尔玛被视为经济晴雨表。在政府停摆导致经济数据缺失、前景不明之际，其业绩备受关注。沃尔玛首席财务官John David Rainey表示“我们正密切关注消费者动态，但对整体业务感到乐观。”他指出，业务持续保持增长势头。

电商、广告业务表现亮眼

电子商务是沃尔玛的业绩亮点之一。美国市场电商销售额增长28%，由门店配送订单增加以及广告和第三方市场增长推动;国际市场电商销售额则跃升26%。

John David Rainey表示，沃尔玛持续扩大配送范围、降低运输成本并拓展第三方市场。这家零售巨头将于12月9日转至纳斯达克证券交易所上市，此举彰显其对科技转型的重视。

与此同时，随着数字流量增加和第三方市场扩展，广告已成为沃尔玛重要的增长领域。沃尔玛第三季度全球广告业务增长53%，包括去年以23亿美元收购的智能电视制造商Vizio的贡献。美国广告业务Walmart Connect同比增长33%。

吸引各收入层消费者

沃尔玛凭借低价格、丰富商品种类与不断增长的数字服务，在各收入群体中扩大了市场份额。占美国销售额约60%的食品杂货业务正随着消费者优先购买必需品而推动需求增长。但近年来，沃尔玛通过在线服务和快速配送吸引了更多高收入顾客，其数字平台现已包含二手香奈儿手袋等奢侈品。

John David Rainey表示，消费者支出整体上保持稳定，但低收入家庭出现“轻微放缓”。中高收入者的消费则没有收缩，其中部分高收入群体在某些品类支出更多。他补充称，补充营养援助计划(即食品券)的发放中断曾导致第四季度内销售短暂走弱，但随后已恢复。

第三季度沃尔玛美国的商品价格上涨了1%，显示该公司成功将关税带来的通胀影响降至最低。沃尔玛正在吸收部分成本、将其他成本转嫁，并与供应商紧密合作保持价格尽可能低，同时必要时从其他地区采购商品。不过，John David Rainey也指出，未来几个月仍将面临更多成本压力。

沃尔玛还在其运营中全面引入人工智能，并与OpenAI合作，让消费者可通过ChatGPT购买沃尔玛商品。

值得注意的是，与同行相比，沃尔玛业绩表现强劲。此前，塔吉特(TGT)和家得宝(HD)因季度销售不及预期而下调全年展望。其他消费相关企业(如连锁餐饮)也警告年轻消费者正在减少支出。

CEO交棒在即

当前季度将是现任首席执行官Doug McMillon执掌沃尔玛的最后一个季度，他计划明年退休。自2019年起领导沃尔玛美国业务的John Furner将接任CEO。Doug McMillon将留在沃尔玛董事会至明年6月，并在下一财年末之前继续担任顾问。

Doug McMillon从青少年时期就在沃尔玛工作，他被公认为将公司成功转型为由电商、广告和第三方市场组成的数字化巨头的关键人物。在其任期内，沃尔玛股价已翻了四倍。

与Doug McMillon类似，John Furner也在沃尔玛工作数十年。他的父亲曾是沃尔玛员工，而他本人从阿肯色州一家沃尔玛门店的园艺区兼职员工做起。John Furner长期被视为Doug McMillon的接班人，他将带领沃尔玛迈入AI时代，并在激烈竞争中延续增长。沃尔玛表示，将在本财年结束前公布John Furner职位的继任者。

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美股投资网获悉，优步(UBER)与Starship Technologies宣布达成合作，将利用自动驾驶人行道机器人解决"最后一英里"配送难题。首批机器人预计今年12月在英国投入运营，明年将扩展至多个欧洲国家。

Starship的AI驱动机器人已在全球7个国家完成超900万次配送，此次合作将助力优食为欧洲用户提供新一代配送服务。这些机器人可实现L4级自动驾驶(无需人工干预)，最远配送距离2英里内可在30分钟内完成交付。

美国市场计划于2027年启动Starship机器人服务。

"自动驾驶配送是我们构想中优食未来图景的重要组成部分，"优步自动驾驶业务全球负责人萨弗拉兹·马雷迪亚表示，"与Starship的合作将借助其庞大的自动驾驶配送网络，助力优步跨洲际部署该服务能力。"

过去11年间，Starship旗下2700台机器人已遍布全球15个国家100多个城市。

此次合作是优步通过合作伙伴关系扩展自动驾驶配送业务的最新举措。在美国本土，优步已通过与Serve Robotics和Avride的合作，在奥斯汀、芝加哥、达拉斯-沃斯堡、迈阿密、洛杉矶、亚特兰大和泽西市启用机器人配送服务。

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美股投资网获悉，周四，受整体市场剧烈波动影响，闪迪(SNDK)股价暴跌逾20%。尽管如此，美国银行表示，在与闪迪首席执行官David Goeckler及首席财务官Luis Visoso举行投资者会议后，该行对这家存储芯片制造商的看涨立场进一步强化。

分析师Wamsi Mohan在致客户的报告中写道“以下因素令我们对该股的看涨情绪更为坚定预计NAND闪存市场至少在2026年底前将持续供应短缺;数据中心与人工智能(AI)驱动需求强劲增长;NAND行业库存处于低位;闪迪正在扩大企业级固态硬盘(eSSD)产能，有望提升市场份额;公司正持续向BiCS8制程节点过渡;以及客户需求能见度不断提高。”Mohan重申其“买入”评级，并将目标价从270美元上调至300美元。

Mohan进一步指出，尽管当前存储芯片供应短缺，但闪迪暂无扩大产能的计划。

“闪迪通常会收到客户的年度需求预测，而目前客户迫切希望锁定供货量，”Mohan补充道，“管理层已开始就长期合同的供货量与定价结构展开谈判。首席执行官David Goeckler此前担任西部数据(WDC)CEO期间，曾成功推动产品定价优化;如今他计划通过审慎的产能规划，提升NAND行业的投资回报率。管理层正通过对比历史订单模式，密切关注潜在的超额下单风险。”

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美股投资网获悉，摩根大通发出警告，迈克尔·塞勒(Michael Saylor)旗下Strategy(MSTR)可能被移出MSCI(明晟)股票指数，此举或引发数十亿美元资金流出。

MSCI正考虑将持有比特币(BTC-USD)或其他数字资产作为库藏资产的公司排除在其指数之外，并已就此事征求投资界意见。

该公司表示“MSCI提议，将数字资产持仓占总资产50%及以上的公司，从MSCI全球可投资市场指数系列中剔除。”此次意见征询期将持续至12月31日，最终决定将于2026年1月15日前公布。

目前，Strategy是纳斯达克100指数、MSCI美国指数及MSCI全球指数的成分股。摩根大通分析师指出，在Strategy的总市值中，约90亿美元可能通过与主要基准指数挂钩的交易所交易基金(ETF)和共同基金，以被动持仓形式存在。

分析师警告称“若MSCI执意推进剔除计划，可能导致Strategy面临28亿美元的资金流出……若其他指数提供商效仿MSCI，从所有其他股票指数中剔除该公司，资金流出规模或达88亿美元。”

他们补充道“尽管主动型基金经理并无义务遵循指数调整，但被主要指数剔除无疑会被市场参与者视为负面信号，引发市场对Strategy未来融资(股权及债务)成本和能力的担忧。”

自2024年11月创下历史高点以来，Strategy股价已暴跌67%，过去六个月累计下跌56%。截至发稿，该股在周五开盘前下跌4.87%。

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美东时间周三盘后，英伟达(NVDA)公布了亮眼的第三季度财报。英伟达CEO黄仁勋和CFO科莱特·克雷斯(Colette Kress)在财报会上，强调了英伟达产品需求仍然爆棚，下游客户正从人工智能中受益。

同时，英伟达高管们还回答了分析师们关于英伟达收入目标、产品迭代、现金规划、战略合作以及AI行业趋势、电力供应瓶颈等问题。

黄仁勋重点强调了三个根本性的转型——从CPU到GPU的加速、生成式人工智能的主流化以及代理式人工智能(Agentic AI)的出现——他表示，这三大转型将为多年基础设施投资提供核心驱动力。

日期

美国东部时间2025年11月19日下午5点

参会人员

总裁兼首席执行官——黄仁勋(Jensen Huang)

执行副总裁兼首席财务官——科莱特·克雷斯(Colette Kress)

投资者关系副总裁——Toshiya Hari

核心要点

人工智能平台需求——管理层强调GPU装机容量已完全利用，“云服务已售罄”，表明供需失衡状况持续存在。英伟达此前提出的今明两年收入5000亿美元的目标肯定还有进一步增长的机会。

Blackwell平台——GB 300约占Blackwell总收入的三分之二;GB 300目前引领产品转型，获得了广泛的客户认可。

战略合作伙伴关系与投资——宣布与AWS、Humane、铃木、英特尔、ARM和Anthropic等合作伙伴达成合作;新人工智能工厂项目涉及多达500万块GPU。

Rubin平台——按计划将于2026年量产，首块芯片已交付，重点关注向后兼容性和生态系统的快速应用。

性能领先优势——管理层称，在DeepSeek r1基准测试中，Blackwell Ultra的训练速度是Hopper的5倍，每瓦性能是H200的10倍，每令牌成本比H200低10倍。

战略投资——持续向OpenAI和Anthropic等人工智能模型开发商投资，以深化生态系统影响力和性能优化。

供应链扩张——与台积电合作，在美国本土生产出第一片Blackwell晶圆;持续努力扩大供应冗余度和韧性。

投入成本上升——科莱特·克雷斯指出“投入成本持续上涨，但我们正努力将毛利率维持在75%左右”，这凸显了2027财年面临的利润率压力。

英伟达财报电话会议实录(由人工智能辅助翻译，部分内容有删减)

Toshiya Hari各位下午好，欢迎参加英伟达公司2026财年第三季度财报电话会议。今天与我一同出席的是英伟达公司总裁兼首席执行官黄仁勋先生，以及执行副总裁兼首席财务官科莱特·克雷斯女士。接下来，我将会议交给科莱特。

科莱特·克雷斯谢谢。我们交付了又一个出色的季度，营收达到570亿美元，同比增长62%，环比创纪录增长100亿美元(增幅22%)。我们的客户继续投身于三大平台转型，这些转型为加速计算、强大的人工智能模型和代理式应用带来了指数级增长。然而，这些转型仍处于早期阶段，将影响我们各个行业的业务。目前，我们预计从今年年初到2026年12月，Blackwell和Rubin平台的收入将达到5000亿美元。

通过执行年度产品周期，并通过全栈设计扩大性能领先优势，我们相信英伟达公司将成为截至本十年末，每年3至4万亿美元人工智能基础设施建设的首选合作伙伴。人工智能基础设施需求持续超出我们的预期。云服务已售罄，我们的GPU装机容量(包括Blackwell、Hopper和Ampere等新旧产品系列)均已完全利用。第三季度数据中心营收创下510亿美元的纪录，同比增长66%，在我们的规模下，这是一项显著成就。

计算部门同比增长56%，主要得益于GB 300的量产;而随着NVLink规模扩大，以及Spectrum X以太网和Quantum X InfiniBand业务实现两位数的强劲增长，网络业务收入增长超过一倍。超大规模云计算行业(规模达万亿美元)正将搜索推荐和内容理解从传统机器学习转向生成式人工智能。英伟达CUDA在这两方面均表现出色，是这一转型的理想平台，推动了数千亿美元的基础设施投资。在Meta，人工智能推荐系统提供了更高质量和更相关的内容，使得用户在Facebook和Threads等应用上花费的时间更多。

分析师对2026年顶级云服务提供商(CSP)和超大规模云计算厂商的总资本支出预期持续上升，目前约为6000亿美元，较年初增加了2000多亿美元。我们认为，当前超大规模计算工作负载向加速计算和生成式人工智能的转型，将占据我们长期机会的约一半。

另一个增长支柱是基础模型开发商(如Anthropic、Mastral、OpenAI、Reflection、Safe Superintelligence、Thinking Machines Lab和xAI)推动的计算支出持续增长。所有这些公司都在积极扩大计算规模，以提升智能水平。预训练、后训练和推理这三大缩放定律仍然有效。

事实上，我们看到一个积极的良性循环正在形成这三大缩放定律以及计算资源的可及性正在催生更先进的智能，进而提高应用普及率和利润。

OpenAI最近表示，其周用户基数已增长至8亿，企业客户增至100万，毛利率表现良好。Anthropic最近报告称，截至上个月，其年化营收已达70亿美元，高于年初的10亿美元。我们还看到代理式人工智能人工智能在各个行业和任务中迅速普及。

Cursor Anthropic、Open Evidence、Epic和Abridge等公司的用户增长迅猛，它们为现有员工赋能，为编码人员和医疗专业人员带来了显著的投资回报率(ROI)。ServiceNow、CrowdStrike和SAP等全球最重要的企业软件平台正在整合英伟达的加速计算和人工智能技术栈。我们的新合作伙伴Palantir首次利用英伟达CUDA X库和人工智能模型，为广受欢迎的本体论平台(Ontology)赋能。此前，与大多数企业软件平台一样，Ontology仅运行在CPU上。劳氏(Lowe's)正利用该平台提升供应链灵活性，降低成本并提高客户满意度。企业普遍利用人工智能提高生产力、提升效率并降低成本。

加拿大皇家银行(RBC)利用代理式人工智能显著提高了分析师的工作效率，将报告生成时间从数小时缩短至数分钟。人工智能和数字孪生技术帮助联合利华(Unilever)将内容创作速度提高了一倍，并削减了5.5亿美元成本。Salesforce的工程团队在采用Cursor后，新代码开发效率至少提高了30%。本季度，我们宣布了人工智能工厂和基础设施项目，涉及总计500万块GPU。这些需求涵盖所有市场，包括云服务提供商、主权国家、现代开发商、企业和超级计算中心，其中包括多个具有里程碑意义的建设项目xAI的Colossus Two(全球首个吉瓦级数据中心)、礼来(Lilly)的药物研发人工智能工厂(制药行业最强大的数据中心)。

就在今天，AWS和沙特Humane扩大了合作，包括部署多达15万块人工智能加速器(含我们的GB 300);xAI和Humane还宣布建立合作伙伴关系，将联合开发以旗舰级500兆瓦设施为核心的世界级GPU数据中心网络。Blackwell在第三季度势头进一步增强，GB 300的收入占Blackwell总收入的比例超过了GB 200，达到约三分之二。向GB 300的转型无缝衔接，已向大多数主要云服务提供商、超大规模云计算厂商和GPU云平台批量出货，并已开始推动它们的增长。Hopper平台自推出以来已进入第十三个季度，第三季度收入约为20亿美元。H200销售额约为5000万美元。

Rubin平台按计划将于2026年量产。Vera Rubin平台由七块芯片提供支持，将再次实现相对于Blackwell的数倍性能提升。我们已从供应链合作伙伴处收到芯片，并且很高兴地报告，英伟达全球团队的产品启动工作进展顺利。Rubin是我们的第三代机架式系统，在保持与Grace Blackwell兼容性的同时，大幅优化了可制造性。我们的供应链、数据中心生态系统和云合作伙伴现已熟练掌握英伟达RAC架构的制造和安装流程。我们的生态系统将为Rubin的快速量产做好准备。我们每年数倍的性能领先优势提高了每美元性能，同时降低了客户的计算成本。

英伟达CUDA GPU的长使用寿命相对于其他加速器具有显著的总拥有成本(TCO)优势。CUDA的兼容性和我们庞大的装机容量，使得英伟达系统的使用寿命远远超出最初的预计。二十多年来，我们不断优化CUDA生态系统，改进现有工作负载，加速新工作负载，并通过每次软件更新提高吞吐量。大多数没有CUDA以及英伟达经过时间考验的通用应用架构的加速器，随着模型技术的发展，在几年内就会被淘汰。得益于CUDA，我们六年前推出的A100 GPU至今仍在满负荷运行，这要归功于大幅改进的软件栈。

过去25年来，我们已从一家游戏GPU公司发展成为如今的人工智能数据中心基础设施公司。我们在CPU、GPU、网络和软件领域的创新能力，以及最终降低每令牌成本的能力，在行业内无可匹敌。我们专为人工智能打造的网络业务现已成为全球最大的网络业务，营收达82亿美元，同比增长162%，NVLink、InfiniBand和Spectrum X以太网均为增长做出了贡献。我们在数据中心网络领域占据领先地位，如今大多数人工智能部署都包含我们的交换机，以太网GPU连接率与InfiniBand大致相当。

Meta、微软、甲骨文和xAI正在利用Spectrum X以太网交换机建设吉瓦级人工智能工厂，每家公司都将运行自己选择的操作系统，这凸显了我们平台的灵活性和开放性。我们最近推出了Spectrum XGS(一种跨尺度技术)，支持千兆级人工智能工厂建设。英伟达是唯一一家拥有人工智能纵向扩展、横向扩展和跨尺度扩展平台的公司，这强化了我们作为人工智能基础设施提供商在市场中的独特地位。客户对NVLink Fusion的兴趣持续增长。10月，我们宣布与铃木建立战略合作，将通过NVLink Fusion整合富士通的CPU和英伟达的GPU，连接我们庞大的生态系统。

我们还宣布与英特尔合作，开发多代定制数据中心和个人电脑产品，通过NVLink连接英伟达和英特尔的生态系统。本周在超级计算25大会上，安谋(Arm)宣布将整合NVLink IP，供客户开发可与英伟达产品连接的CPU片上系统(SoC)。NVLink目前已发展至第五代，是市场上唯一经过验证的纵向扩展技术。在最新的MLPerf训练测试中，Blackwell Ultra的训练速度是Hopper的5倍。英伟达在所有基准测试中均名列前茅。值得注意的是，英伟达是唯一一家支持FP4精度且符合MLPerf严格精度标准的训练平台。

在Semianalysis的推理Max基准测试中，Blackwell在所有模型和用例中均实现了最高性能和最低总拥有成本。尤其重要的是，Blackwell的NVLink在混合专家模型(全球最受欢迎的推理模型架构)上的性能表现。在DeepSeek r1测试中，与H200相比，Blackwell的每瓦性能提升了10倍，每令牌成本降低了10倍。

这一巨大的代际飞跃得益于我们的极致协同设计方法。英伟达Dynamo(一种开源、低延迟、模块化推理框架)现已被所有主要云服务提供商采用。借助Dynamo的支持和分布式推理，混合专家模型等复杂人工智能模型的性能得到了提升。AWS、谷歌云、微软Azure和OCI已为企业云客户提升了人工智能推理性能。我们正与OpenAI建立战略合作伙伴关系，重点帮助他们建设和部署至少10吉瓦的人工智能数据中心。此外，我们还有机会对该公司进行投资。目前，我们通过其云合作伙伴(微软Azure、OCI和CoreWeave)为OpenAI提供服务。

在可预见的未来，我们将继续这样做。随着他们的规模不断扩大，我们很高兴支持该公司增加自建基础设施，目前我们正在推进一项最终协议，并期待支持OpenAI的发展。昨天，我们与Anthropic宣布了一项合作。Anthropic将首次采用英伟达架构，我们将建立深度技术合作伙伴关系，支持Anthropic的快速增长。我们将合作优化Anthropic模型与CUDA的兼容性，以实现最佳性能、效率和总拥有成本。我们还将针对Anthropic的工作负载优化未来的英伟达架构。Anthropic的计算承诺最初包括高达1吉瓦的计算容量，将采用Grace Blackwell和Vera Rubin系统。

我们对Anthropic、Mastral、OpenAI、Reflection、Thinking Machines等公司的战略投资，代表着能够扩大英伟达CUDA人工智能生态系统的合作伙伴关系，并使每个模型都能在英伟达的全系列产品上实现最佳运行。我们将继续进行战略投资，同时保持严谨的现金流管理方法。物理人工智能已经成为一项数十亿美元规模的业务，有望带来数万亿美元的市场机会，也是英伟达的下一个增长引擎。美国领先的制造商和机器人创新企业正利用英伟达的三计算架构在英伟达上进行训练、在Omniverse计算机上进行测试、在Justin机器人计算机上部署真实世界的人工智能。

PTC和西门子推出了新服务，将Omniverse支持的数字孪生工作流带给其广泛的现有客户。Belden、卡特彼勒(Caterpillar)、富士康(Foxconn)、Lucid Motors、丰田(Toyota)、台积电(TSMC)和纬创(Wistron)等公司正在建设Omniverse数字孪生工厂，以加速人工智能驱动的制造业和自动化发展。Agility Robotics、亚马逊机器人(Amazon Robotics)、Figure和Skilled AI等公司正在基于我们的平台进行开发，利用英伟达Cosmos世界基础模型(用于开发)、Omniverse(用于仿真和验证)以及Jetson(为下一代智能机器人提供动力)等产品。我们始终致力于构建具有韧性和冗余度的全球供应链。上个月，我们与台积电合作，在美国本土生产出了第一片Blackwell晶圆。

未来四年，我们将继续与富士康、纬创、Amcor、Spill等公司合作，扩大在美国的业务布局。游戏业务收入为43亿美元，同比增长30%，这得益于强劲的市场需求——共有4200万游戏玩家参与，数千名粉丝齐聚韩国的GeForce游戏节，庆祝GeForce诞生25周年。英伟达专业可视化业务已发展为面向工程师和开发者的计算解决方案，无论是用于图形处理还是人工智能应用。专业可视化业务收入为7.6亿美元，同比增长56%，再创纪录，增长主要由DGX Spark(全球最小的人工智能超级计算机，基于Grace Blackwell的小型配置构建)推动。

汽车业务收入为5.92亿美元，同比增长32%，主要由自动驾驶解决方案驱动。我们正与优步(Uber)合作，基于新的英伟达Hyperion L4自动驾驶出租车参考架构，扩大全球最大的L4级自动驾驶车队规模。接下来谈谈损益表的其他部分。GAAP毛利率为73.4%，非GAAP毛利率为73.6%，均超出我们的预期。得益于数据中心业务结构优化、周期时间缩短及成本结构改善，毛利率环比有所上升。GAAP运营费用环比增长8%，非GAAP运营费用环比增长11%，增长主要源于基础设施计算、薪酬福利增加以及工程开发成本上升。

第三季度非GAAP有效税率略高于17%，高于我们16.5%的指引，这主要受美国市场收入强劲增长的影响。在资产负债表方面，库存环比增长32%，供应承诺环比增长63%。我们正在为未来的显著增长做准备，并对我们把握市场机会的能力充满信心。接下来，我将第四季度展望交给大家。预计总收入为650亿美元，上下浮动2%。中点值意味着环比增长14%，这一增长将由Blackwell架构的持续增长势头推动。

GAAP和非GAAP毛利率预计分别为74%和75%，上下浮动50个基点。展望2027财年，投入成本持续上涨，但我们正努力将毛利率维持在75%左右。GAAP和非GAAP运营费用预计分别约为67亿美元和50亿美元。GAAP和非GAAP其他收入和支出预计约为5亿美元(收入)，不包括非上市和上市权益证券的损益。GAAP和非GAAP税率预计为17%，上下浮动1%，不包括任何非经常性项目。现在，我将会议交给黄仁勋先生，请他讲几句话。

黄仁勋谢谢科莱特。关于人工智能泡沫的讨论很多。但从我们的角度来看，我们看到的情况完全不同。需要提醒的是，英伟达与其他任何加速器都不同。我们在人工智能的各个阶段都表现出色，从预训练、后训练到推理。

凭借我们拥有二十年历史的CUDA X加速库，我们在科学和工程仿真、计算机图形学、结构化数据处理以及传统机器学习方面也表现卓越。世界正同时经历三大平台转型，这是摩尔定律诞生以来的首次。英伟达独特地应对了这三大转型。

第一次转型是从CPU通用计算转向GPU加速计算。随着摩尔定律放缓，全球在非人工智能软件方面投入巨大，从数据处理到科学和工程仿真，每年在云计算方面的支出达数千亿美元。许多曾经仅在CPU上运行的应用程序，现在正迅速转向CUDA GPU。加速计算已达到临界点。

其次，人工智能也已达到临界点，正在改变现有应用程序，同时催生全新的应用程序。在现有应用程序方面，生成式人工智能正在取代搜索排名、推荐系统、广告定向、点击率预测和内容审核等领域的传统机器学习，这些都是超大规模基础设施的核心。Meta用于广告推荐的JEM基础模型(在大规模GPU集群上训练)就是这一转型的例证。

第二季度，Meta报告称，受基于生成式人工智能的JEM模型推动，Instagram的广告转化率提升了5%以上，Facebook动态的广告转化率提升了3%。向生成式人工智能转型为超大规模云计算厂商带来了可观的收入增长。

现在，一股新浪潮正在兴起——代理式人工智能系统，它们能够推理、规划和使用工具。从Cursor和QuadCode等编码助手，到iDoc等放射学工具、Harvey等法律助手，再到特斯拉FSD和Waymo等人工智能自动驾驶系统，这些系统标志着计算领域的下一个前沿。如今全球增长最快的公司(OpenAI、Anthropic、xAI、谷歌、Cursor、Lovable、Replit、Cognition AI、Open Evidence、Abridge、特斯拉)都在开拓代理式人工智能。因此，这三大平台转型意义重大。

向加速计算的转型具有基础性和必要性，在后摩尔定律时代至关重要。向生成式人工智能的转型具有变革性和必要性，它为现有应用程序和商业模式赋能。向代理式人工智能和物理人工智能的转型将具有革命性，将催生出新的应用程序、公司、产品和服务。

在考虑基础设施投资时，请考虑这三大基本动态，它们都将在未来几年推动基础设施增长。英伟达之所以被选中，是因为我们独特的架构能够支持所有这三大转型，因此适用于所有行业、所有人工智能阶段、所有多样化计算需求，无论是在云端、企业还是机器人领域，都能通过一个架构实现。

Toshiya Hari现在我们开放问答环节。操作员，请开始收集问题。

萨拉第一个问题来自摩根士丹利的约瑟夫·摩尔(Joseph Moore)，您的线路已接通。请提问。

约瑟夫·摩尔谢谢。我想了解一下最新情况。你们在GTC大会上提到，Blackwell和Rubin在2025年和2026年的收入将达到5000亿美元。当时你们称其中已有1500亿美元的产品已出货。那么随着本季度结束，这些大致参数是否仍然适用?即在未来大约14个月左右，还有3500亿美元的收入空间?而且，我认为在这段时间里，你们还没有看到全部需求，随着时间推移，这些数字是否有可能上调?

科莱特·克雷斯好的，谢谢乔。我先回应一下这个问题。是的，情况没错。我们正在朝着5000亿美元的预测目标前进，随着部分季度的完成，我们正按计划推进。现在距离2026年12月还有几个季度的时间。这个数字还会增长，我相信，到2026财年，我们还将满足更多可出货的计算需求。本季度我们出货额达500亿美元，但如果不说我们可能会收到更多订单，那就是不完整的。

例如，就在今天，我们与沙特阿拉伯(KSA)宣布了一项协议，仅该协议就涉及未来三年内新增40万至60万块GPU。Anthropic的合作也不是新的订单。因此，在我们宣布的5000亿美元基础上，肯定还有进一步增长的机会。

萨拉下一个问题来自坎托·菲茨杰拉德(Cantor Fitzgerald)的C.J.缪斯(C.J. Muse)，您的线路已接通。

C.J.缪斯下午好。谢谢你们接受我的提问。显然，人们对人工智能基础设施建设的规模、资金筹措能力以及投资回报率存在诸多担忧。但与此同时，你们表示所有已部署的GPU都已被占用，云服务已售罄。人工智能行业尚未从GB 300中看到巨大收益，更不用说Rubin了。而且Gemini 3刚刚发布，Grok 5也即将推出。

所以我的问题是，在这样的背景下，您认为在未来12至18个月内，供应有可能赶上需求吗?还是说这种供需失衡可能会持续更长时间?

黄仁勋嗯，如你所知，我们在供应链规划方面做得非常出色。英伟达的供应链基本上涵盖了全球所有科技公司。台积电(及其封装业务)、我们的内存供应商和合作伙伴，以及所有系统原始设计制造商(ODM)都与我们进行了出色的规划。我们一直在为丰收的一年做准备。你知道，我刚才提到的三大转型，我们已经关注了一段时间——加速计算、从通用计算向加速计算的转变。重要的是要认识到，人工智能不仅仅是代理式人工智能，生成式人工智能也在改变超大规模云计算厂商过去在CPU上完成的工作。

生成式人工智能使他们能够将搜索、推荐系统、广告推荐和定向等业务转移到生成式人工智能上。所有这些都已转向生成式人工智能，而且这一转型仍在进行中。因此，无论你是为数据处理、推荐系统的生成式人工智能，还是为大多数人眼中的人工智能(如代理式聊天机器人)安装英伟达GPU，所有这些应用程序都能通过英伟达GPU加速。因此，当你审视整体支出时，重要的是要考虑到每一个层面。它们都在增长，相互关联但又各不相同。

但令人欣慰的是，它们都能同时在英伟达GPU上运行。由于人工智能模型的质量正在以惊人的速度提升，不同用例中的应用普及率也在不断提高——无论是代码辅助(英伟达自身就大量使用，而且我们并非个例)。我的意思是，Cursor、CliveCode、OpenAI的Codex和GitHub Copilot等应用的组合，是历史上增长最快的应用。而且它们不仅被软件工程师使用，由于可视化编程的出现，公司里的工程师和营销人员也在使用。

公司里的供应链规划人员也在使用。所以我认为这只是一个例子，这样的例子还有很多。无论是Open Evidence在医疗保健领域的工作，还是Runway在数字视频编辑方面的工作，都有很多令人兴奋的初创公司正在利用生成式人工智能和代理式人工智能，而且使用频率也在大幅增加。因此，所有这些指数级增长——更不用说，就在今天，我收到了丹尼斯的信息，他说预训练和后训练仍然非常有效。

Gemini 3利用了缩放定律，在模型性能质量上实现了巨大飞跃。因此，我们看到所有这些指数级增长同时发生。我们应该始终回归基本原则，思考我之前提到的每一个动态从通用计算到加速计算的转型、生成式人工智能取代传统机器学习，以及当然还有代理式人工智能这一全新类别。

萨拉下一个问题来自美国银行证券(Bank of America Securities)的维韦克·阿里亚(Vivek Arya)，您的线路已接通。

维韦克·阿里亚谢谢你们接受我的提问。我想了解一下，在5000亿美元的收入目标中，每吉瓦对应的英伟达产品收入是多少?因为我们听到的数字参差不齐，低至每吉瓦250亿美元，高至300亿至400亿美元。所以我想知道，在5000亿美元的目标中，你们假设的每吉瓦功率对应的收入是多少?此外，黄仁勋先生，长期来看，之前提到到2030年数据中心市场规模将达到3至4万亿美元。您认为其中有多少需要供应商融资，有多少可以由大型客户、政府或企业的现金流来支持?谢谢。

黄仁勋从Ampere到Hopper、从Hopper到Blackwell、再从Blackwell到Rubin，每一代产品中，我们在数据中心业务中的占比都在增加。Hopper一代的每吉瓦对应收入可能在20多亿美元，大概20至250亿美元之间。Blackwell一代(尤其是Grace Blackwell)可能在300亿美元左右，上下浮动。而Rubin一代可能会更高。在每一代产品中，性能都实现了数倍提升，因此客户的总拥有成本也实现了数倍优化。最重要的是，最终你仍然只消耗1吉瓦的电力。

你知道，一座1吉瓦的数据中心消耗的电力就是1吉瓦，因此，你的架构的每瓦性能(效率)至关重要。而且架构的效率无法通过蛮力实现，这是无法强求的。1吉瓦的电力直接转化为收入。你的每瓦性能直接、绝对直接地转化为收入。这就是为什么现在选择正确的架构如此重要。你知道，世界上没有多余的资源可以浪费。因此，我们必须非常注重一个概念，我们称之为协同设计。

涵盖我们的整个技术栈、框架和模型、整个数据中心，甚至电力和冷却系统，都在整个供应链和生态系统中进行优化。因此，每一代产品中，我们的经济贡献都会更大，提供的价值也会更高。但最重要的是，我们每一代产品的每瓦能效都将非常出色。关于客户如何为持续增长融资，这取决于他们自己。我们看到未来有很大的增长机会，而且请记住，如今大多数关注点都集中在超大规模云计算厂商身上。

关于超大规模云计算厂商，有一点很容易被误解对英伟达GPU的投资不仅能改善他们的通用计算规模、速度和成本(这是第一点)，因为摩尔定律的增长确实已经放缓。摩尔定律的核心是降低成本，是计算成本随着时间推移的大幅下降。但这种下降已经放缓。因此，他们需要一种新的方法来继续降低成本。采用英伟达GPU计算确实是最佳方式。第二点是提升他们现有商业模式的收入。你知道，推荐系统是全球超大规模云计算厂商的核心业务。

无论是观看短视频、推荐书籍、推荐购物车中的下一件商品、推荐广告、推荐新闻，所有这些都依赖于推荐系统。互联网上有万亿条内容，他们如何才能在你小小的屏幕上呈现你感兴趣的内容?除非他们拥有非常复杂的推荐系统。而现在，推荐系统已经转向生成式人工智能。所以我刚才提到的前两点——需要投入的数千亿美元资本支出——完全可以通过现金流来支撑。除此之外，就是代理式人工智能的相关支出。

这部分收入是全新的消费需求，但同时也催生了全新的应用程序。我之前提到了一些应用程序，但这些新应用程序也是历史上增长最快的应用程序。好的?所以我认为，一旦人们开始理解表象之下的真实情况——从对资本支出投资的简单看法，到认识到这三大动态——他们就会明白其中的逻辑。最后，请记住，我们刚才谈论的是美国的云服务提供商。每个国家都会为自己的基础设施提供资金。世界上有很多国家，很多行业。

全球大多数行业尚未真正涉足代理式人工智能，但他们即将开始。你知道，我们合作的所有公司——无论是自动驾驶汽车公司、工厂物理人工智能的数字孪生技术公司，还是全球正在建设的大量工厂和仓库。仅数字生物学领域就有大量初创公司获得融资，以加速药物研发。所有这些不同的行业现在都开始参与进来，他们将自行筹集资金。所以，不要只把超大规模云计算厂商视为未来建设的唯一力量。

你必须关注全球市场，关注所有不同的行业，企业计算也将为自己的行业提供资金支持。

萨拉下一个问题来自梅留斯(Melius)的本·赖茨斯(Ben Reitzes)，您的线路已接通。

本·赖茨斯嘿，非常感谢。黄仁勋先生，我想问问关于现金的规划。考虑到未来几年你们可能会产生约5000亿美元的自由现金流，你们对这些现金有什么规划?回购股票和生态系统投资分别占多少比例?你们如何看待生态系统投资?我认为外界对这些交易的运作方式以及你们的投资标准(比如对Anthropic、OpenAI等公司的投资)存在很多困惑。非常感谢。

黄仁勋是的，感谢你的问题。当然，现金将用于支持我们的增长。没有任何一家公司能在我们所说的规模上实现增长，同时还能拥有像英伟达这样广泛而深厚的供应链联系。我们的整个客户群之所以能信赖我们，是因为我们已经建立了极具韧性的供应链，而且我们的资产负债表能够支持他们。当我们进行采购时，我们的供应商可以放心。当我们与他们一起制定预测和规划时，他们会认真对待我们。这都归功于我们的资产负债表。我们并不是在凭空猜测产量，我们清楚自己的产量需求。

而且由于他们与我们合作了这么多年，我们的声誉和可信度非常高。因此，要支持这种规模、速度和量级的增长，需要非常强劲的资产负债表。这是第一点。

第二点，当然，我们将继续进行股票回购。但关于投资，这是我们正在做的一项非常重要的工作。到目前为止，我们所做的所有投资都是为了扩大CUDA的影响力，拓展生态系统。

如果你看看我们对OpenAI的投资，当然，我们从2016年就与他们建立了合作关系。我们为OpenAI交付了有史以来第一台人工智能超级计算机。因此，自那以后，我们与OpenAI建立了密切而良好的合作关系。如今，OpenAI所做的一切都运行在英伟达的产品上。无论是他们在云端部署的训练和推理工作负载，都依赖于英伟达，我们很高兴能与他们合作。我们与他们的合作伙伴关系旨在从技术层面进行更深入的合作，以支持他们的加速增长。这是一家增长速度极快的公司。不要只关注新闻报道中的内容。

看看所有与OpenAI相关的生态系统合作伙伴和开发者，他们都在推动产品的应用。与一年前相比，人工智能的质量有了巨大提升。回应的质量非常出色。因此，我们投资OpenAI是为了建立深度合作伙伴关系和联合开发，以扩大我们的生态系统并支持他们的增长。当然，与其放弃我们公司的股份，不如获得他们公司的股份。

我们投资的是一家具有划时代意义的公司，一家我们持有股份的、可能千载难逢的公司。因此，我完全预计这项投资将带来非凡的回报。至于Anthropic，这是Anthropic首次采用英伟达的架构。Anthropic是全球用户数量第二多的人工智能公司，在企业领域表现尤为出色。ClotCode的表现非常好，Clot也非常成功，被全球众多企业采用。

现在，我们有机会与他们建立深度合作伙伴关系，将Claude引入英伟达平台。那么现在我们拥有什么?英伟达的架构——退后一步说，英伟达的平台是全球唯一能运行所有人工智能模型的平台。我们运行OpenAI的模型，运行Anthropic的模型，运行xAI的模型。由于我们与埃隆(Elon)和xAI的深度合作伙伴关系，我们得以将这个机会带给沙特阿拉伯，让Humane也能为xAI提供托管服务。我们运行xAI的模型，运行Gemini的模型，运行Thinking Machines的模型。让我想想，我们还运行哪些模型?我们运行所有模型。

更不用说，我们还运行科学模型、生物学模型、DNA模型、基因模型、化学模型，以及全球各个领域的模型。世界所使用的不仅仅是认知人工智能。人工智能正在影响每个行业。因此，通过我们进行的生态系统投资，我们有能力与世界上一些最优秀、最杰出的公司建立深度技术合作伙伴关系。我们正在扩大生态系统的影响力，并投资于那些将取得巨大成功的公司，通常是那些具有划时代意义的公司。这就是我们的投资理念。

萨拉下一个问题来自高盛(Goldman Sachs)的吉姆·施耐德(Jim Schneider)，您的线路已接通。

吉姆·施耐德下午好。谢谢你们接受我的提问。过去，你们曾提到约40%的出货量与人工智能推理相关。我想知道，展望明年，你预计这一比例在一年后会达到多少?你能否介绍一下明年预计推出的Rubin CPX产品，并说明你预计它将占据多大的总体潜在市场(TAM)?另外，能否谈谈该特定产品的目标客户应用场景?谢谢。

黄仁勋CPX是为长上下文类型的工作负载生成而设计的。所谓长上下文，基本上是指在开始生成答案之前，需要读取大量信息。基本上，你知道，长上下文可能是一堆PDF文件、一系列视频、三维图像等等。你必须先吸收这些上下文信息。因此，CPX是专为长上下文类型的工作负载设计的。它的每美元性能非常出色，针对特定用途的性能也非常出色。我差点忘了问题的第一部分。

科莱特·克雷斯推理业务。

黄仁勋哦，推理业务。是的。有三大缩放定律同时在发挥作用。第一个缩放定律是预训练，仍然非常有效。第二个是后训练。后训练基本上找到了令人难以置信的算法，可以提高人工智能分解问题和逐步解决问题的能力。后训练正呈指数级增长。基本上，你对模型投入的计算资源越多，它就越智能，越具认知能力。第三个是推理。由于思维链(chain of thought)和推理能力的存在，人工智能在回答问题之前实际上需要先阅读和思考。

这三个因素导致所需的计算量呈指数级增长。我认为很难确切知道在任何特定时间点这个比例会是多少，以及涉及哪些领域。但当然，我们希望推理业务能占据市场的很大一部分。因为如果推理业务规模庞大，那就意味着人们在更多应用中使用它，而且使用频率更高。这是我们都希望看到的。而在这方面，Grace Blackwell比世界上任何其他产品都要先进一个数量级。

第二好的平台是H200，现在很明显，由于我们拥有的MP Link 72纵向扩展网络，GB 300、GB 200和GB 300的性能表现非常出色。正如科莱特在Semianalysis基准测试中提到的，这是有史以来规模最大的单次推理基准测试，GB 200的MP Link 72性能提升了10到15倍。这是一个巨大的进步。其他人需要很长时间才能赶上。我们在这方面的领先优势肯定会持续多年。是的。所以我希望推理业务能成为一项大业务。我们在推理领域的领先优势非常显著。

萨拉下一个问题来自瑞银(UBS)的蒂莫西·阿库里(Timothy Arcuri)，您的线路已接通。

蒂莫西·阿库里非常感谢。黄仁勋先生，你们的许多客户都在寻求厂用电解决方案，但你最担心的、可能限制你们增长的单一最大瓶颈是什么?是电力供应、融资，还是内存甚至代工厂等其他因素?非常感谢。

黄仁勋嗯，这些都是问题，也都是制约因素。原因在于，当你以我们这样的速度和规模增长时，怎么可能一帆风顺?英伟达正在做的事情显然是前所未有的。我们创造了一个全新的行业。一方面，我们正在将计算从通用计算和传统计算转向加速计算和人工智能。另一方面，我们创造了一个全新的行业，称为人工智能工厂。

这个理念是，为了运行软件，你需要这些工厂来生成每一个令牌，而不是检索预先创建的信息。因此，我认为整个转型需要非凡的规模。从供应链来看，当然，我们对供应链有更好的可见性和控制力，因为显然我们非常擅长管理供应链。我们与合作了33年的优秀伙伴们一起合作。因此，供应链方面，我们非常有信心。现在看看我们的供应链下游，我们已经与众多涉及土地、电力、厂房建设的企业建立了合作伙伴关系，当然还有融资领域的合作伙伴。这些事情都不容易，但都具有吸引力，而且都是可以解决的问题。

最重要的是，我们必须做好规划。我们向上游供应链和下游供应链进行规划，我们已经建立了大量的合作伙伴关系，因此我们有很多市场渠道。而且非常重要的是，我们的架构必须为我们的客户提供最佳价值。因此，目前来看，我非常有信心英伟达的架构在总拥有成本(TCL)方面表现最佳，在每瓦性能方面表现最佳，因此，对于任何数量的能源输入，我们的架构都能带来最高的收入。

我认为我们成功的速度正在加快——我认为今年到目前为止，我们比去年同期更加成功。你知道，越来越多的客户在探索其他选择后转而选择我们的平台，而不是减少。所以我认为，我这些年来一直告诉你们的所有事情都在成为现实，或者说正变得越来越明显。

萨拉下一个问题来自伯恩斯坦研究公司(Bernstein Research)的斯泰西·拉斯贡(Stacy Rasgon)，您的线路已接通。

斯泰西·拉斯贡我有几个关于利润率的问题。科莱特，你说明年你们将努力将利润率维持在75%左右。那么，首先，最大的成本增长来自哪里?仅仅是内存，还是其他因素?你们正在采取哪些措施来实现这一目标?比如，成本优化、预先采购和定价策略分别起到多大作用?另外，考虑到收入似乎可能大幅增长，我们应该如何看待明年的运营费用增长?

科莱特·克雷斯斯泰西。让我先回顾一下我们当前财年的情况。记得今年早些时候，我们表示，通过成本改善和业务结构优化，我们将在本财年末将毛利率提升至75%左右。我们已经实现了这一目标。现在，是时候向大家说明我们的下一步计划，并为第四季度的执行做好准备。目前，关于明年的情况，行业内已知投入成本将上涨。我们的系统绝非易事。

正如我们所考虑的，它包含大量组件，涉及多个不同部分。因此，我们正在将所有这些因素都考虑在内，但我们确实相信，如果我们再次致力于成本改善、周期时间缩短和业务结构优化，我们将努力将毛利率维持在75%左右。这是我们关于毛利率的总体计划。你的第二个问题是关于运营费用的。目前，我们在运营费用方面的目标是，确保我们的工程团队和所有业务团队都能进行创新，为这个市场创造更多、更完善的系统。

如你所知，目前我们有新的架构即将推出，这意味着他们为了实现这一目标而非常忙碌。因此，我们将继续加大投资，在软件、系统和硬件方面进行更多创新。如果黄仁勋先生想补充几句，我会把话筒交给她。是的。

黄仁勋我认为这说得很对。我想补充的一点是，记住我们会提前很久进行规划、预测和与供应链谈判。我们的供应链伙伴早就知道我们的需求，也早就知道我们的市场需求，而且我们已经与他们合作和谈判了很长时间。因此，最近的增长显然非常显著，但请记住，我们的供应链已经与我们合作了很长时间。

这是一种长期合作关系。因此，在许多情况下，我们已经为自己确保了大量的供应，因为，你知道，显然他们正在与世界上最大的公司合作。而且我们还与他们在财务方面密切合作，确保预测和规划等工作的顺利进行。所以我认为所有这些都对我们非常有利。

萨拉最后一个问题来自富国银行(Wells Fargo)的亚伦·雷克斯(Aaron Rakers)，您的线路已接通。

亚伦·雷克斯黄仁勋先生，我的问题是关于你们宣布的Anthropic合作协议，以及你们客户的整体广度。我很好奇，您对人工智能专用集成电路(ASIC)或专用芯片在这些架构建设中的作用的看法是否有任何变化?您是否看到——我认为您过去一直坚定地认为，其中一些项目从未真正实现部署。但我很好奇，现在是否已经到了一个转折点，甚至更倾向于仅采用GPU架构?谢谢。

黄仁勋是的。非常感谢你。我非常感谢这个问题。首先，你不是在与某家公司竞争，而是在与团队竞争。

抱歉，你是在与公司竞争，而公司是由团队组成的。世界上并没有那么多团队能够出色地打造这些极其复杂的产品。你知道，在Hopper和Ampere时代，我们只需要打造一款GPU。这就是加速人工智能系统的定义。但如今，我们必须打造整个机架，打造三种不同类型的交换机——纵向扩展交换机、横向扩展交换机和跨尺度扩展交换机。如今，构建一个计算节点不再只需要一块芯片。

由于人工智能需要内存——人工智能以前根本不需要内存，现在它必须记住事情。它所拥有的内存和上下文规模是巨大的。内存架构的影响是惊人的。模型的多样性——从混合专家模型到密集模型、扩散模型、自回归模型，更不用说遵循物理定律的生物学模型——在过去几年中，不同类型模型的数量呈爆炸式增长。

因此，挑战在于问题的复杂性大大提高，人工智能模型的多样性也非常大。这就是我想说的，使我们与众不同的五个因素，如果可以的话。你知道，我想说的第一个使我们与众不同的因素是，我们能够加速这一转型的每个阶段。这是第一阶段。CUDA使我们能够通过CUDA X实现从通用计算到加速计算的转型。我们在生成式人工智能方面表现出色。我们在代理式人工智能方面也表现出色。因此，在这一转型的每个阶段、每个层面，我们都表现出色。你可以投资于一种架构，在各个领域使用它;你可以使用一种架构，而不必担心这三个阶段中工作负载的变化。这是第一点。

第二点，我们在人工智能的每个阶段都表现出色。每个人都知道我们在预训练方面非常出色。显然，我们在后训练方面也非常出色。事实证明，我们在推理方面也非常出色，因为推理真的非常困难。思考怎么可能容易呢?你知道，人们认为推理是一次性的，因此很容易。任何人都可以以这种方式进入市场。但事实证明，这是最难的，因为事实证明，思考是相当困难的。我们在人工智能的每个阶段都表现出色，这是第二点。

第三点是，我们现在是世界上唯一能运行所有人工智能模型的架构。我们能出色地运行所有前沿人工智能模型和开源人工智能模型。我们运行科学模型、生物学模型、机器人模型，运行每一个单一模型。我们是世界上唯一能做到这一点的架构。无论你是自回归模型还是基于扩散模型，我们都能运行。正如我刚才提到的，我们为所有主要平台运行这些模型。所以我们能运行所有模型。

第四点，我想说的是，我们的产品遍布每个云端。开发者喜欢我们的原因是我们几乎无处不在。我们在每个云端都有部署。我们甚至可以为你打造一个小型云端，称为DGX Spark。因此，我们的产品遍布每台计算机——从云端到本地部署，再到机器人系统、边缘设备、个人电脑，应有尽有。一种架构，万物皆可运行。这太不可思议了。

最后一点，这可能是最重要的一点，第五点是，如果你是一家云服务提供商、一家像Humane这样的新公司、一家像CoreWeave、Enscaler、Nebius或OCI这样的新公司，英伟达之所以是你的最佳平台，是因为我们的产品需求非常多样化。我们可以帮助你解决产品需求问题。

这不仅仅是将一个随机的ASIC芯片放入数据中心那么简单。产品需求来自哪里?多样性来自哪里?韧性来自哪里?架构的多功能性来自哪里?能力的多样性来自哪里?英伟达的产品需求非常强劲，我们的生态系统非常庞大。所以这五个因素——加速和转型的每个阶段、人工智能的每个阶段、每个模型、从云端到本地部署的全覆盖，当然，最后，所有这些都带来了强劲的产品需求。

萨拉谢谢。今天的电话会议到此结束。现在可以挂断电话了。

本文转载自“财联社”，美股投资网财经编辑李佛。

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美股投资网获悉，根据专注于科技领域的市场研究公司Counterpoint Research周三发布的报告，英伟达(NVDA)在人工智能服务器中采用智能手机常用低功耗内存芯片(如LPDDR)的举措，或推动服务器内存价格在2026年底前实现翻倍。

过去两个月，随着制造商将重心转向适用于AI芯片的高端内存芯片，全球电子供应链遭遇了传统内存芯片短缺。

英伟达近期决定通过将内存芯片从通常用于服务器的DDR5更换为常见于手机和平板电脑的低功耗LPDDR芯片，来降低AI服务器的功耗成本。

Counterpoint称，由于每台AI服务器所需的内存芯片数量远超一部手机，这一变化预计将引发行业无法应对的突然需求。

在调整产能结构——减少传统动态随机存取存储器(DRAM)产品生产，转而专注制造支撑全球AI热潮的高带宽内存(HBM，先进加速器的核心组件)后，三星电子、SK海力士、美光(MU)等内存供应商已面临传统DRAM产品的供应短缺局面。

Counterpoint表示，由于芯片制造商正在权衡是否将更多工厂产能转向LPDDR以满足英伟达需求，低端市场的紧张局势可能向上蔓延。

"未来更大的风险在于先进内存领域，原因是英伟达转向LPDDR意味着其已成为与大型智能手机制造商规模相当的客户——这对供应链而言是一次难以轻易消化如此规模需求的巨大转变，"Counterpoint表示。

该机构预计，到2026年底服务器内存芯片价格将翻倍，整体内存芯片价格可能在2026年第二季度期间从当前水平上涨50%。

更高的服务器内存价格将推高云服务提供商和AI开发者的运营成本，可能进一步加剧数据中心预算压力——当前预算本已因图形处理器升级和电力基础设施创纪录支出而陷入紧张状态。

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