当地时间5月20日，英伟达2027财年第一季度财报显示，公司营收816.2亿美元再创历史新高，同比增长85%。其中，数据中心营收752亿美元，同比增长92%，贡献公司九成以上营收，同样刷新单季最高纪录。
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净利润583亿美元，同比增长211%，比分析师预测的429亿美元高出36.5%。英伟达预测截至7月份的下个季度，营收将达到910亿美元。虽然该预测超过了分析师平均预期的870亿美元，但并未触及最高预测值960亿美元。英伟达已连续7个季度营收超出预期3%～4%，但近6份财报公布后，5次出现股价下跌。
如今，市场普遍形成惯性：不再追捧英伟达常规性营收利好。本次财报公布后，收涨1.3%的英伟达股价盘后震荡转跌，一度跌超3%，转涨超1%后又转跌，截至发稿英伟达下跌1.28%。
面对市场对常规业绩利好的钝化反应，黄仁勋在华尔街电话会上明确了公司下一阶段的战略转型：英伟达的增长动力正在超越单一的超大规模云厂商GPU采购。通过重新划分“数据中心”与“边缘计算”两大市场平台，英伟达正将触角延伸至全球约25万家企业、工业及主权AI市场，试图将商业模式从单纯的硬件销售，升级为面向智能体和物理AI时代的“AI工厂”全栈平台。
重划业务版图：英伟达把增长故事从GPU转向AI工厂英伟达创纪录的销售额主要得益于其数据中心业务的增长，数据中心营收752亿美元，同比增长92%，贡献公司九成以上营收，同样刷新单季最高纪录。公司首席财务官克莱特·克雷斯（Colette Kress）在电话会上表示，数据中心收入主要受Blackwell架构持续强劲需求推动。其中，GB300和NVL72需求尤其强劲，前沿模型开发商和超大规模云厂商已累计部署数十万块Blackwell GPU，这是公司历史上最快的产品爬坡速度。
英伟达同时宣布，将过渡到新的财务披露框架，以更好反映公司当前及未来的增长驱动因素。按照新框架，英伟达将拥有两大市场平台：数据中心和边缘计算。
其中，数据中心业务下将进一步划分为Hyperscale和ACIE两个子市场。Hyperscale将包括公共云和全球最大消费互联网公司的收入；ACIE则涵盖AI云、工业和企业市场，主要面向各行业和各国建设的专用AI数据中心与AI工厂。
第一季度，Hyperscale收入为380亿美元，约占数据中心收入的50%，环比增长12%；ACIE收入为370亿美元，环比增长31%，其中AI云收入同比增长超过两倍。克雷斯表示，超过10兆瓦的合作伙伴数据中心数量一年内几乎翻番，目前已超过80个站点；主权AI收入同比增长超过80%。
边缘计算则覆盖面向智能体AI和物理AI的数据处理设备，包括PC、游戏主机、工作站、AI-RAN基站、机器人和汽车等。
英伟达还宣布了两项有利于股东的举措：一项800亿美元的股票回购计划，以及将季度现金股息从每股1美分提高到0.25美元。克雷斯表示今年计划向股东返还约50%的自由现金流。
克雷斯在电话会上表示，AI基础设施需求正以前所未有的速度扩张，AI工厂建设正在加速。推动这一轮建设的因素主要有两个：一是从搜索、广告到推荐系统和内容理解，超大规模云厂商的核心工作负载正在从CPU转向GPU加速计算；二是AI原生产品和服务的采用正在迎来拐点，主流AI已经从一次性推理，走向推理能力，再走向智能体AI。
她表示，AI已经不再是“锦上添花”，而是提高各行业和岗位生产力的必需品。这正在推动能源、芯片、基础设施、模型和应用等AI资本支出链条各层级收入加速。公司预计，到2030年，AI基础设施支出有望达到每年3万亿至4万亿美元。
克雷斯表示，Blackwell架构已经被每一家主要超大规模云厂商、每一家云服务商和每一家主要模型开发商采用和部署。她提到，OpenAI发布的GPT-5.5与Blackwell共同设计、在Blackwell上训练并由Blackwell提供服务；微软Fairwater AI数据中心已经提前上线，由数十万块Blackwell GPU驱动；AWS从今年开始将增加超过100万块Blackwell和Rubin GPU；谷歌云也将向客户提供Blackwell能力。
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她还表示，英伟达在前沿AI算力中的份额正在提高。随着Anthropic加入合作伙伴体系，英伟达正在帮助其通过AWS、Azure、CoreWeave、SpaceX xAI等渠道扩展算力容量。
除了GPU，CPU成为英伟达本次电话会释放出的另一条增长主线。克雷斯表示，智能体AI和强化学习为CPU带来新的增长机会。Vera CPU基于定制Arm核心打造，并与Rubin GPU和NVLink进行端到端协同设计。与x86替代方案相比，Vera每核心性能最高可提升1.5倍，每瓦性能提升2倍，每机架密度提升4倍。
英伟达称，Vera CPU为公司打开了一个全新的2000亿美元的潜在市场，公司今年对CPU总收入的可见性接近200亿美元。Vera Rubin计划在今年下半年开始量产出货，并从第三季度启动。
关于中国市场，克雷斯提到，美国政府已经批准H200向中国客户出货，但英伟达目前尚未由此产生任何收入，也不确定相关进口最终是否会获准进入中国。因此，与上一季度一致，公司在业绩展望中未纳入任何中国数据中心计算收入。
问答环节黄仁勋回应华尔街：英伟达增长不只靠云巨头买GPU问：英伟达为什么要调整业务分部口径？
黄仁勋表示，英伟达希望外界更好理解公司的业务结构，因为AI和计算本身已经变得非常多元。AI不只用于语言模型，也用于制造业的3D图形、生命科学中的蛋白质和小分子、材料科学、物理科学、能源、科研和教育等场景。
他解释称，AI运行的位置也在变得多元，可以在超大规模云中，也可以在企业本地、工业现场、工厂、超算中心和边缘端运行。未来，每一个基站、每一个无线网络也可能成为AI驱动的网络。
黄仁勋称，英伟达把业务拆成三个大板块：第一类是超大规模云；第二类是AI原生公司、企业本地部署、工业本地部署和主权AI；第三类是机器人边缘。相比超大规模云客户只有少数几家，第二类市场对应全球约25万家公司，进入市场方式更复杂，但增长空间也更大。
问：英伟达增长是否会快于超大规模云厂商资本开支？
黄仁勋回答称，英伟达“应该会比超大规模云资本开支增长更快”。他表示，超大规模云资本开支今年规模约为1万亿美元，并将继续向3万亿至4万亿美元方向增长。原因是未来计算运行方式正在改变，“如果他们没有算力，就不会有收入。算力就是收入，算力就是利润。”
但他强调，英伟达增长并不只依赖超大规模云。第二类市场包括AI原生云、企业、工业公司和主权AI云。许多工业企业必须把计算部署在现场，因为芯片厂、制造工厂等场景需要快速、可靠响应，不能完全依赖云服务商。
问：Vera Rubin会如何影响英伟达在推理市场的份额？
黄仁勋表示，英伟达在推理市场的份额正在快速提升，原因之一是前沿模型公司的数量正在增加，包括Cursor、Perplexity、TML、Reflection等。
他特别提到，Anthropic今年加入英伟达合作伙伴体系后，扩张速度非常快。英伟达正通过Azure、AWS、CoreWeave等渠道为Anthropic保障计算容量。黄仁勋称，在此之前，英伟达对Anthropic的覆盖“基本为零”，而现在公司在推理领域的份额正在极快提升。
谈到Vera Rubin，黄仁勋表示，这一产品会比Grace Blackwell更加成功。他称，目前几乎想不出有哪一家前沿模型公司不会从一开始就采用Vera Rubin，而Blackwell推出时并非如此。
问：LPX等面向低延迟、高Token速率的产品，会成为多大市场？
黄仁勋表示，以Groq芯片为代表的LPX主要为低延迟和高Token速率设计，但它的吞吐量、模型规模容量和上下文处理能力较低。因此，其适用场景并不广泛。
他认为，LPX以及其他基于SRAM、聚焦解码和高Token生成速率的加速器，在相当一段时间内都会是小众产品。今天这类市场远低于20%，未来高端Token服务可能成长到更大规模，但其定位仍是对Grace Blackwell、Vera Rubin等全生命周期AI平台的补充。
问：Vera CPU是新增机会，还是会蚕食GPU需求？
黄仁勋明确表示，Vera CPU对应的是新增工作负载，而不是替代GPU。他解释称，智能体系统中，“思考”发生在GPU上，而I/O编排、内存管理、工具调用、浏览器、C编译器、Python编译器等任务则运行在CPU上。
他进一步表示，未来世界可能拥有数十亿个智能体，这些智能体会像人类使用PC一样使用各种工具。每一个智能体还可能派生出子智能体，而子智能体进行推理时又会调用GPU。因此，CPU和GPU不是互相替代，而是在智能体AI系统中承担不同角色。
黄仁勋称，过去云计算的经济学是“每核心多少美元”，未来AI经济学将变为“每美元多少Token”或“每Token多少美元”。Vera正是为智能体AI时代设计的CPU。
问：AI原生云属于Hyperscale，还是属于ACIE？未来哪个增长更快？
黄仁勋表示，AI原生云属于第二类，也就是ACIE。原因是这些公司通常不设计自己的芯片，也不希望自己把不同部件组装成AI工厂。它们需要的是一个能够快速投产、运行所有模型、易于出租、总体拥有成本较低且容易融资的平台。
他认为，超大规模云率先发展AI，因为它们拥有强大的计算机科学能力和数据中心能力，并且主要面向消费级应用。但企业和工业应用对AI的可靠性、安全性和实际收入贡献要求更高，因此发展节奏相对较慢。
不过，黄仁勋认为，从长期看，工业和企业市场代表着全球经济中50万亿至80万亿美元的部分，未来第二类市场会变得更大。他预计，Hyperscale和ACIE都会快速增长，但ACIE增速可能更快。
问：在Blackwell和Rubin合计1万亿美元收入可见性之外，还有哪些增量？
黄仁勋表示，首先是英伟达在前沿AI模型中的份额继续提升；其次是Vera独立CPU，因为此前1万亿美元收入可见性中没有包括这部分；第三是LPX。
他称，通过Vera、Vera Rubin和LPX的组合，英伟达将覆盖从预训练、后训练到推理和智能体系统的整个AI光谱。
问：Vera Rubin的放量速度会接近GB300吗？
克雷斯表示，英伟达将在今年第三季度开始推出Vera Rubin，第四季度继续推进爬坡，明年第一季度规模也会非常大。她表示，公司已经有需求规划和采购订单，几乎所有主要客户都已准备好，但Vera Rubin是非常复杂的系统，推向市场需要时间。
“算力就是收入和利润”：黄仁勋押注智能体AI与物理AI下一浪潮
在电话会最后，黄仁勋将本季度业绩与智能体AI拐点直接联系起来。他表示，这是一个“非凡的季度”，需求已经呈“抛物线式增长”，原因很简单：AI智能体已经到来。AI现在能够完成有生产力和有价值的工作，Token已经可以盈利，因此模型开发商正在竞相生产更多Token。
黄仁勋称，在AI时代，算力容量就是收入和利润。英伟达是这个时代的平台，在全球所有平台中，英伟达算力支持最丰富、最多样化的需求。
他在总结中列出五大重点：第一，英伟达是唯一运行每一个前沿AI模型的平台；第二，英伟达存在于每一个超大规模云中；第三，英伟达的全栈AI工厂解决方案和全球生态系统，使其能够服务AI原生云、主权AI云以及企业和工业本地基础设施；第四，CUDA正在延伸到机器人、自动驾驶汽车、嵌入式医疗设备和AI-RAN电信基站等边缘场景；第五，Vera是全球首款专为智能体AI打造的CPU，为英伟达打开全新的2000亿美元总潜在市场。
黄仁勋还表示，下一波浪潮是物理AI，未来将有数十亿个自主系统和机器人系统在物理世界中运行。世界正在为智能体AI和机器人式物理AI重建计算，而英伟达处在这些转型的中心。
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