2025年5月28日，英偉達召開了新財年第一季度財報電話會議。
在全球AI競賽愈發激烈的當下，英偉達交出了一份令人矚目的成績單：季度營收達到440億美元，同比增長69%，數據中心業務更是貢獻了390億美元的收入，同比暴漲73%。
在長達一個多小時的財報會議中，英偉達CEO黃仁勛與首席財務官科萊特·克雷斯特不僅詳細解讀了亮眼的財務數據，更重要的是勾勒出英偉達在AI時代的宏偉藍圖。
就在4月9日，美國政府針對H20晶片頒布了新的出口管制措施，這讓英偉達不得不核銷45億美元的庫存和採購承諾。與此同時，川普政府撤銷了AI擴散條例，為美國AI技術的全球推廣開了綠燈。在這樣的大背景下，黃仁勛的發言顯得格外引人關注——他既要面對中國市場的巨大損失，又要抓住政策鬆綁帶來的全球機遇。
這場財報會議之所以值得深度關注，不僅因為英偉達在AI晶片市場的統治地位，更因為黃仁勛在會上展現的戰略眼光和對AI未來的深刻洞察。從推理模型的爆發式增長，到Blackwell架構的革命性突破，從主權AI的興起，到企業級AI的全面落地，黃仁勛描繪的不僅是英偉達的商業版圖，更是整個AI產業的發展路徑。
財務亮點與市場表現：超預期背後的增長邏輯
英偉達2025財年第一季度再次實現了超預期的財務表現。
公司首席財務官科萊特·克雷斯特（Colette Kress）在開場發言中強調："我們再次交出亮眼季度業績，營收達440億美元，同比增長69%，超過我們預期的年度目標。"
數據中心業務仍然是公司最強勁的增長引擎，收入達390億美元，同比增長73%。科萊特指出："我們的工作負載已全面轉向推理領域，人工智慧工廠建設正帶來可觀收入。" Blackwell平台的快速增長功不可沒，它創下了公司史上最快增速，推動年增長率達73%，並貢獻了數據中心近70%的計算收入。
遊戲與AI PC業務同樣表現出色，營收創下歷史新高，達到38億美元，環比增長48%，同比增長42%。科萊特解釋道："受到遊戲玩家的熱烈追捧，創意工作者與AI愛好者共同打造了Blackwell。在強勁需求背景下，我們實現了史上最快的產能爬坡。"
專業可視化業務收入達5.09億美元，同比增長19%，而汽車業務板塊收入為5.67億美元，同比大幅增長72%。這一增長主要得益於自動駕駛業務的快速擴張。
然而，一季度也面臨重大挑戰，4月9日，美國政府針對英偉達專為中國市場設計的H20晶片頒布了新的出口管制措施。科萊特坦言："儘管我們的H20晶片已在市場流通超過一年，且在中國境外沒有市場，針對H20的新出口管制未給予寬限期，使我們無法在第一季度清空庫存。「
「這不僅是英偉達的損失，更讓在華的外國競爭對手受益，乃至全球範圍"。科萊特的表述中透露的無奈和戰略焦慮，為後續黃仁勛的深度分析埋下了伏筆。
黃仁勛談出口管制：中美技術競爭與平台戰略
H20晶片的出口管制無疑是本次財報會議的重要議題，黃仁勛對此的回應既有無奈，也有深層的戰略思考。他坦率地說："中國是全球最大的人工智慧市場之一，也是通往全球成功的跳板，全球半數人工智慧研究人員都駐紮於此。然而這500億美元的中國市場實際上已對美國工業關閉。"
黃仁勛表達了他對當前出口管制政策的擔憂，認為這些限制可能適得其反："中國人工智慧發展不受晶片限制，它擁有訓練和部署先進模型的計算能力。問題不在於中國是否會發展人工智慧，它已經做到了，問題在於全球最大的AI市場是否會由美國平台主導。"
他進一步解釋道："保護中國晶片製造商免受美國競爭衝擊，只會讓它們更加強大，在國外削弱了美國的地位。出口限制刺激了中國的創新和規模化發展。"
黃仁勛提出了一個關鍵觀點，認為AI競爭的本質並非僅限於晶片："人工智慧競賽不僅僅是關於晶片，這關乎技術棧的選擇。隨著技術棧擴展至6G
和量子領域，美國全球基礎設施領導地位岌岌可危。"
他對當前美國政策提出質疑："美國將其政策建立在認為中國無法製造AI晶片的假設，這個假設一直值得懷疑，而現在顯然是大錯特錯。畢竟中國擁有巨大的製造能力。"
黃仁勛最後總結道："贏得AI開發者就贏得平台的未來。美國切勿將全球半數AI人才推向競爭對手。"這一表述清晰地傳達了他對技術平台競爭的深刻理解，以及對當前政策可能產生的長期後果的擔憂。
推理模型的爆發：推理模型帶來的token需求
黃仁勛在會議中花費了大量時間闡述推理模型的爆發式增長，他開門見山地說："我們正目睹推理需求激增，OpenAI、微軟和谷歌正經歷token數量呈階梯式躍升。"這說明推理模型需求不是線性增長，而是呈現出指數級的爆發態勢。
具體的數據更是令人震撼，黃仁勛透露："微軟第一季度處理超100萬億token，同比增長五倍。"這個數字背後是AI應用從實驗室走向大規模商業部署的歷史性轉折。推理模型不再是訓練的附屬品，而是成為了獨立的、甚至更重要的計算需求來源。
推理模型的技術特點也發生了根本性變化，黃仁勛詳細解釋了推理時間縮放的概念："推理模型支持逐步解決問題、規劃求解，將模型轉化為工具使用的智能Agent。推理需要密集計算，相比之前單次處理，每項任務需處理數百至數千倍更多token。"
這種計算模式的變化對硬體提出了全新要求，黃仁勛形象地比喻說："它本質上是在自我思考，將問題逐步分解，可能是規劃多條解題路徑，也可能是藉助工具，閱讀PDF或網頁內容，觀看影片，然後生成結果和答案。思考時間越長效果越好，答案越聰明。"
英偉達在推理性能測試中的表現也印證了這種需求。科萊特提到："在最新的MLPerf性能推理測試結果中，我們首次提交了採用GB200和NVL72的測試結果，性能提升高達30倍，相較於我們採用八塊GPU的配置。"這種性能提升不是簡單的硬體堆疊，而是架構優化的結果。
黃仁勛還強調了開源AI模型的戰略價值："DeepSeek凸顯了開源AI的戰略價值。當流行模型在美國平台上進行訓練和優化時，這會推動使用量增長、反饋和持續改進，從而鞏固美國在整個技術棧平台上的領導地位。開源AI的首選平台必須保持不變，這意味著要支持與頂尖開發者的協作，在全球範圍內，包括在中國。當出現像DeepSeek這樣的模型時，美國就贏了，因為它在美國基礎設施上運行效果最佳。"
Blackwell革命：從Hopper到GB200的架構躍遷
Blackwell平台是本次財報會議的焦點之一，英偉達對這一下一代AI計算架構給予了極高期望。科萊特強調："Blackwell平台創下公司史上最快增速，推動年增長率達73%的數據中心收入同比增長。Blackwell貢獻了數據中心近70%的計算收入本季度，正從Hopper平台過渡。"
GB200 NBL（NVLink-Bridge）的引入是一次根本性的架構變革，旨在支持數據中心規模的工作負載，並實現最低的推理token成本。科萊特指出："雖然構建這些系統十分複雜，但我們已見證了製造業效率的顯著提升，成品率與機架出貨量正以強勁態勢直達終端客戶。"
她進一步詳細介紹了客戶採用情況："GB200 NBL機架現已全面上市，供現代建設者使用。企業和主權客戶可藉此開發和部署人工智慧。平均而言，主要超大規模企業各自正在部署近一千個NVL 72機架或七十個GPU。我們每周生產兩千塊Blackwell GPU，並且正在進一步提高產量。"
微軟作為關鍵客戶的部署規模尤為驚人："本季度微軟已經部署完成數萬塊Blackwell GPU，預計將逐步增加到數十萬塊GB200。"
英偉達已經開始規劃Blackwell平台的下一階段發展："GB300系統的超頻挖礦已於本月早些時候啟動在各大CSPS平台，我們預計量產出貨將在稍後開始。本季度GB300將採用相同的架構，相同的物理尺寸，以及與GB200相同的電氣和機械規格。"
這種兼容性設計將確保平滑過渡："GB300直插式設計將使CSPS能夠無縫過渡其系統，並沿用GB200的製造工藝，同時保持高良品率。"
性能方面，GB300相比前代產品有顯著提升："B300 GPU配備50%的高帶寬內存(HBM)，可再提升50%密集FP4推理計算性能，相較B200顯著提升。"
黃仁勛在回答分析師提問時更詳細地解釋了Blackwell架構的設計理念："今天，NVLink 72堪稱理想引擎，若你願意稱之為理想電腦思維機器，它正是實現AI推理的最佳選擇。"
黃仁勛總結道："Grace Blackwell的設計初衷就是實現如此巨大的性能飛躍在推理性能上的提升，讓你能夠完成所有這些操作的同時仍能獲得響應，儘快與霍珀·格雷斯·布蕾克威爾相比，速度提升了約40倍，相比具有更高的速度和吞吐量。因此這將是一個巨大的、大幅降低成本的同時帶來巨大收益，提升響應質量，同時保持卓越的服務品質。"
AI工廠：基礎設施化的必然趨勢
"AI工廠"這個概念在黃仁勛的表述中頻繁出現，這不是一個簡單的營銷詞彙，而是對AI基礎設施化趨勢的深刻洞察。科萊特在財報中透露："本季度已有近100家採用英偉達技術的AI工廠投入運營，同比增長兩倍，年均GPU數量為每座工廠供電的同時也使其產能翻倍。"
這種增長速度背後是全球對AI基礎設施需求的爆發。黃仁勛把AI比作電力和網際網路："它是一種技術交付需要工廠化運作，而這些工廠生產的是數字憑證。它們對每個國家的每個行業都至關重要。"這種類比很有啟發性，暗示AI將像電力一樣成為社會運行的基礎設施。
AI工廠的建設規模也超出了很多人的想像，黃仁勛透露："我們已能預見相關項目的發展路徑，這些項目需要數十千兆瓦的英偉達AI基礎設施在不遠的將來。"這個數字概念可能不夠直觀，但如果對比傳統數據中心的功耗，就能理解這種需求的龐大程度。
更有意思的是AI工廠的分布特點，科萊特提到了AT&T、比亞迪、富士康、聯發科等各行各業的領軍企業，以及"具有戰略意義的主權雲，就像最近在沙烏地阿拉伯、台灣和阿聯宣布的那些"。這種分布說明AI工廠不僅是科技公司的專利，更是各行各業數字化轉型的必需品。
黃仁勛對AI工廠建設熱潮的解讀更加宏觀："每個國家現在都將人工智慧視為下一次工業革命的核心，智能是每個經濟體國家的基礎設施核心，各國正競相構建國家級人工智慧平台，以提升其在計算技術領域的數字化能力。"這種表述將AI工廠建設上升到了國家戰略競爭的高度。
具體的項目案例也很有說服力，黃仁勛提到："我們宣布與富士康合作在台灣建立首家人工智慧工廠，上周我在瑞典啟動了該國首個國家級人工智慧基礎設施。日本、韓國、印度、加拿大、法國、英國、德國、義大利、西班牙等國正在建設國家級人工智慧工廠。"這種全球性的建設熱潮，為英偉達提供了巨大的市場機遇。
美國製造戰略：重塑半導體供應鏈
黃仁勛在會議中詳細闡述了英偉達的美國製造戰略，表明公司正在響應川普政府推動先進制造業回歸美國本土的倡議。他說道："川普總統已提出將先進制造業回遷本土的宏偉願景，創造就業機會並增強實力。未來工廠將高度智能化，在機器人領域我們秉持這一願景。"
英偉達與主要半導體製造商的合作已經取得實質性進展："台積電正在建設六座晶圓廠，亞利桑那州的兩座先進封裝工廠為英偉達生產晶片，正在進行資格認證，預計今年將實現量產。安姆科公司也正在亞利桑那州投資，在休斯頓建設包裝組裝與測試設施。"
除了晶片製造，英偉達還與電子代工廠商合作建設AI超級電腦製造基地："我們正與富士康合作建造一座百萬平方英尺的AI工廠超級電腦。緯創正在德克薩斯州沃斯堡建設類似工廠。"
為支持這些製造項目，英偉達做出了長期承諾："以鼓勵和支持這些投資，我們已做出大量長期採購承諾，對美國人工智慧製造業未來的深度投資。"
黃仁勛明確表示了公司的最終目標："我們的目標是從晶片到超級電腦都在美國本土製造，一年內完成。每台GB200機櫃長度72個機櫃包含1200萬個組件，總重量達近兩噸重的超級電腦，此前從未有人實現過如此規模的生產。合作夥伴們正在做出非凡的貢獻。"
他還提到了川普政府最近的政策變化及其影響：川普總統撤銷了人工智慧擴散條例，稱這種做法適得其反，並提出了促進美國人工智慧技術發展的新政策。
黃仁勛強調，雖然英偉達正在全球範圍內擴展業務，但美國仍然是公司的核心市場："美國將始終是英偉達最大的市場和總部所在地，我們基礎設施的最大裝機量。"
企業AI落地：從概念到實際應用的跨越
英偉達正積極布局企業級AI市場，開發專門針對企業需求的解決方案，科萊特介紹："我們推出了LLAMA Nemotron系列開源推理模型，專為企業級AI平台提供強勁動力。基於Llama架構打造，這些模型現已開放使用，作為NIMS或NVIDIA推理微服務，提供多種規格以滿足多樣化部署需求。"
這些企業級模型具有顯著的性能優勢："我們的訓練後優化實現了20%的準確率提升，推理速度提升5倍，引領平台企業創新，包括埃森哲、鏗騰電子、德勤以及微軟等企業正運用我們的推理模型實現工作變革。"
英偉達的推理微服務也獲得了積極的市場反應："英偉達Nemo微服務現已全面開放，各行業領先企業正利用該技術構建、優化並擴展人工智慧應用。藉助Nemo，Cisco將模型準確率提升40%，代碼響應速度加快10倍。納斯達克實現30%的準確率與響應時間雙重提升在其人工智慧平台上，搜索功能和外殼定製LOLM實現了30%的準確率提升。"
英偉達還與餐飲巨頭建立了合作關係："我們還宣布與百勝餐飲集團達成合作，這家全球最大的餐飲企業將英偉達人工智慧引入其500家餐廳今年，並擴展到更多餐廳，隨著時間推移精簡上千家餐廳，訂單處理優化運營，提升服務。"
安全領域也是英偉達企業AI戰略的重要部分："在其餐廳中應用人工智慧驅動的網路安全，領先企業如Checkpoint、Cloud Strike和Palletet Networks正在使用NVIDIA的AI技術，安全性與構建優化的軟體棧，並通過雲端打擊確保敏捷工作流程，實現檢測分診速度翻倍，同時減少50%工作量計算成本。"
黃仁勛在回答分析師問題時，特別強調了企業級AI的巨大潛力："企業級人工智慧已準備就緒，蓄勢待發。而且我們花費數年時間構建了這個計算系統，能夠整合運行的企業人工智慧堆棧運行，企業資訊技術堆棧，但為其添加人工智慧。"
他具體提到了英偉達最新的企業級AI伺服器產品："這就是我們在Computex上發布的RTX Pro企業級伺服器，就在上周，這家IT公司已加入我們，對此我們感到無比興奮。"
黃仁勛還解釋了企業IT基礎設施的三大支柱："企業IT實際上由三大支柱構成，這是計算、存儲和網路。如今我們終於將這三者整合為一體，並即將推向市場。"
關於AI Agent的發展，科萊特在報告中指出："從生成式AI向AI Agent轉型，具備感知推理能力的人工智慧將徹底改變每個行業的規劃與行動方式。每一家企業乃至國家，我們展望智能代理時代，作為一支能夠處理任務的新型數字化勞動力，從客戶服務到複雜決策，流程優化。"
工業AI與機器人化：製造業的智能化革命
英偉達正積極拓展機器人和工業AI領域，將AI技術應用於實體經濟，黃仁勛對此表現出了極大的熱情："機器人時代已至，數十億機器人即將湧現，數億輛自動駕駛汽車，以及數十萬個機器人化工廠和倉庫將被順利開發。"
Omniverse平台在工業應用中的表現令人印象深刻。科萊特詳細介紹了幾個案例："台積電通過虛擬化設計晶圓廠節省數月工時，富士康加速技術將熱模擬速度提升150倍，並藉助Megatron系統最終使裝配線缺陷率降低67%。"
汽車行業的合作也在深入推進。科萊特透露："我們正與通用汽車合作開發下一代車型、工廠與機器人，運用英偉達人工智慧模擬與加速計算技術。我們現已投入生產為梅賽德斯提供全棧解決方案，從新款CLA車型開始上路。"
人形機器人領域的布局更加前瞻。科萊特說："我們發布了Isaac Groot，並贏得了全球首個開放、完全可定製的人形機器人基礎模型，實現通用化推理與技能發展。"這種基礎模型的意義在於為整個機器人生態提供了統一的AI底座。
醫療機器人的應用前景也很廣闊。科萊特介紹："醫療保健領域正在採用英偉達全新Isaac平台用於醫療模擬應用，基於英偉達Omniverse平台並運用英偉達Cosmos技術，該平台加速了機器人成像與手術系統的研發。"
黃仁勛對工業AI未來的預判很有前瞻性："如今每個生產產品的工廠都將配備一個AI工廠，這個AI工廠將負責驅動創新，並為工廠自身開發和運營AI系統，同時也為工廠製造的產品和物品提供動力。"這種工廠 AI工廠的模式，可能是未來製造業的標準配置。
未來展望：AI革命的下一階段
黃仁勛對AI產業未來的展望充滿了雄心壯志，他認為："我們正處於這一切建設的開端，因為AI的應用目前仍處於相當早期的階段，我們正與具備推理能力的人工智慧同行。"
技術發展的階段性特徵很明顯，黃仁勛說："人們正在思考所謂的推理時間縮放問題，當然它開創了一個全新的局面，我們已經進入一個新時代，推理環節將成為計算工作負載的重要組成部分。"這種從訓練為主到推理為重的轉變，將深刻改變整個AI產業的格局。
基礎設施建設的規模將繼續擴大，黃仁勛預測："這都將成為一套全新的基礎設施，我們正在雲端全力構建這一體系。美國確實是早期的先行者，並且在美國雲服務中可用，這是我們最大的市場，我們最大的裝機量基地。"
企業級應用的普及也將加速，黃仁勛說："除此之外，我們還將看到人工智慧深入企業領域，採用本地部署模式，因為大量數據仍存儲在本地，訪問控制確實非常重要。將所有公司的數據遷移到雲端確實非常困難。"
通信基礎設施的AI化也是大勢所趨，黃仁勛預言："人工智慧正在重塑今日電信業格局，未來大部分電信基礎設施將實現軟體定義化，並基於人工智慧構建。6G網路將基於人工智慧構建。"
最終的願景是AI無處不在，黃仁勛總結說："顯而易見，每家汽車公司都將擁有AI工廠，很快就會出現機器人公司，而這些公司也將開發人工智慧來驅動機器人。所以我們正處於這一切建設的開端。"
至頂AI實驗室洞見
看完這場財報會議，只能說老黃這次真的是火力全開。
440億美元的季度營收固然亮眼，但更重要的是他展現出的戰略視野和執行力。從推理模型的爆發到Blackwell的全面投產，從主權AI的興起到企業級應用的落地，英偉達幾乎在每個重要賽道都布下了重兵。
對中美技術博弈的犀利分析，直接批評出口管制"大錯特錯"，這種表態在當前政治環境下需要相當的勇氣。
但他的邏輯又很清晰：技術封鎖不僅無效，還會刺激競爭對手的創新。這種系統性思維超越了簡單的商業考量，體現了一個技術領袖的戰略眼光。
從技術角度看，推理模型的爆發式增長確實是個game changer。從訓練時代到推理時代的轉換，不僅改變了計算需求的模式，更重要的是標誌著AI從實驗室走向了大規模商業應用。老黃提到的"思考時間越長效果越好"，這種推理時間縮放的概念，雖然個人並不完全認同（因為會出現過度思考的問題），但依然可能會成為下一個AI軍備競賽的焦點。
Blackwell架構的成功也值得玩味，70%的數據中心收入占比，這個數字在短短一個季度就達到如此高度，說明英偉達在產品定義和市場timing方面的功力確實深厚。更關鍵的是，他們還在持續推進產品路線圖，GB300的發布時間表都安排得明明白白，這種可預測的創新節奏對整個生態都很重要。
企業AI的突破可能是最被低估的看點，從Cisco的40%準確率提升到百勝餐飲的6100家門店部署，這些案例說明AI已經不再是大廠的專利，而是開始滲透到各行各業的日常運營中。這種滲透的速度和深度，可能會超出很多人的預期。
不過，最讓我興奮的還是老黃對未來的展望，AI工廠、主權AI、工業機器人，這些概念串聯起來就是一個完整的智能化社會藍圖。雖然聽起來有點科幻，但考慮到英偉達過去幾年的執行力，這些預言很可能會一步步變成現實。
這場財報會議既是對過去成績的總結，更是對未來布局的宣示。
英偉達不僅要做AI晶片的王者，更要成為整個AI基礎設施的構建者。
這個野心夠大，執行力也夠強。
