Nvidia ( NVDA +2.92% ) 上周公布了另一组令人印象深刻的季度业绩，收入增长 106% 至 960 亿美元。这是营收连续第四个季度加速增长，这对于收入基础如此庞大的公司来说是罕见的。在财报发布中，首席执行官黄仁勋表示，人工智能已经通过变得高效而达到了“拐点”，随后宣称“计算就是收入”。
由于对其处理器的需求继续超出公司的供应能力，数据中心收入达到 890 亿美元，增长 117%。
管理层预计 2028 财年收入增长约 70%，并指出其产能受到内存供应的限制。 “我们的需求远高于此，”黄在财报电话会议上指出。
首席财务官科莱特·克雷斯 (Colette Kress) 预计，明年排名前五的超大规模企业的资本支出将达到 1.3 万亿美元，云积压金额将超过 2 万亿美元。
不仅仅是一家芯片制造商
这家芯片制造商正在越来越多地为人工智能建设提供资金。随着客户支出超过现金生成，Nvidia 正在帮助从第三方获得超过 5000 亿美元的资金。
该公司通过部分容量的照付不议合同保证最低收入，然后从硬件销售和租金上涨中获利。正如首席财务官在电话会议上所说的那样，“我们得到了两次报酬。”克雷斯也承认了明显的对立面，他说：“我们知道有些人会称之为循环融资。我们对此有不同的看法。”
该模型得到物理基础设施的支持，Nvidia 在 SB Energy 俄亥俄州园区获得了 4.25 吉瓦的电力来托管 OpenAI 的计算。该公司继续提升其 Vera CPU 的产量和网络收入，创下新高。
下一代CPU/GPU平台Vera Rubin的销售额正在快速增长，预计第三季度将达到数据中心收入的20%左右。到 2029 财年上半年，仅 Amazon Web Services 就将额外增加 200 万个 GPU。
每一代平台都提高了 Nvidia 每千兆瓦的收入，从 Hopper 的约 180 亿美元到 Blackwell 的 250 亿美元和 Vera Rubin 的 400 亿美元。
定制芯片和资金成本
在 OpenAI 发布其定制 Jalapeno 芯片基准的第二天，Nvidia 发布了收益报告，该芯片的效率超过了 Nvidia 的 Blackwell。然而，此次比较是针对使用旧版 HBM3E 内存的芯片，而不是 Nvidia 已发货的新 Rubin 平台中的 HBM4 内存。开发它是 OpenAI 的明智之举，但与任何新芯片一样，实现大规模生产将具有挑战性并且需要时间。
更直接的考虑因素是资金成本，因为 30 年期国债的收益率高于 5%。由于英伟达的融资模式依赖于获得资本，长期利率上升可能会收紧实验室和新云的准入，而收益率下降则会放松其准入。
自报告发布以来，Nvidia 的股价上涨了 5%，其预期市盈率约为 18 倍。虽然竞争对手的定制芯片对其业务产生多大影响仍然是一个长期变量，但英伟达正在建设由其芯片驱动的人工智能基础设施并为其提供资金。只要供不应求，这个位置就应该很好地发挥作用。