電話會總結 ｜ NVIDIA(NVDA)2026財年Q4業績電話會核心要點

業績回顧

• 根據NVIDIA業績會實錄，以下是財務業績回顧摘要： ## 1. 財務業績 **總體營收表現：** - 總營收680億美元，同比增長73%，環比增長顯著加速 - 全年數據中心營收1,940億美元，同比增長68% - 自2023年ChatGPT出現以來，數據中心業務規模擴大近13倍 **分業務營收表現：** - 數據中心營收620億美元，同比增長75%，環比增長22% - 網絡業務營收110億美元，同比增長超過3.5倍；全年網絡營收超過310億美元，較2021年（收購Mellanox年份）增長超過10倍 - 遊戲業務營收37億美元，同比增長47% - 專業可視化營收13億美元，同比增長159%，環比增長74%，首次突破10億美元 - 汽車業務營收6.04億美元，同比增長6% - 主權AI營收全年超過300億美元，同比增長超過兩倍 - 物理AI貢獻全年營收超過60億美元 **盈利能力：** - GAAP毛利率75% - Non-GAAP毛利率75.2%，環比上升 **現金流表現：** - 第四季度自由現金流350億美元 - 全年自由現金流970億美元 - 全年向股東返還410億美元，佔自由現金流的43% ## 2. 財務指標變化 **營收增長趨勢：** - 總營收同比增長73%，顯示強勁增長勢頭 - 數據中心業務同比增長75%，環比增長22%，成為主要增長驅動力 - 網絡業務表現突出，同比增長超過3.5倍 **盈利能力變化：** - 毛利率維持在75%以上的高水平 - Non-GAAP毛利率75.2%，隨着Blackwell產品放量而環比提升 **運營費用：** - GAAP運營費用環比增長16% - Non-GAAP運營費用環比增長21%，主要因新產品推出和計算基礎設施成本增加 **税率表現：** - Non-GAAP有效税率15.4%，低於預期，主要受一次性税收優惠影響 **庫存和採購承諾：** - 庫存環比增長8% - 採購承諾顯著增加，以確保供應並滿足延續至2027年的長期需求 **現金流強勁：** - 季度自由現金流350億美元，全年970億美元，顯示出色的現金生成能力 - 股東回報佔自由現金流43%，體現了平衡的資本配置策略

業績指引與展望

• **下一季度營收預期**：Q1財年2027營收預計780億美元（±2%），主要增長來源為數據中心業務，不包含來自中國的數據中心計算營收

• **毛利率展望**：Q1 GAAP毛利率預計74.9%（±50個基點），非GAAP毛利率預計75%（±50個基點）；全年毛利率預期維持在70年代中期水平

• **運營費用預期**：Q1 GAAP運營費用預計約77億美元，非GAAP運營費用預計約75億美元，其中包含19億美元股權激勵費用

• **税率預測**：財年2027全年GAAP和非GAAP税率預計在7%-19%之間（不包括離散項目和税務環境重大變化）

• **長期增長展望**：預計整個2026日曆年將實現連續營收增長，超出此前公佈的5000億美元Blackwell和Rubin營收機會預期

• **供應鏈投資**：庫存環比增長8%，採購承諾大幅增加以確保供應並滿足延伸至2027年的長期需求

• **研發投入**：年度研發預算接近200億美元，支持代際架構開發和協同設計創新

• **現金流與股東回報**：Q4自由現金流350億美元，全年970億美元；全年向股東返還410億美元，佔自由現金流的43%

• **數據中心業務前景**：預計供應緊張狀況將持續，但對憑藉規模、廣泛供應鏈和長期合作伙伴關係把握增長機遇保持信心

• **細分業務預期**：遊戲業務預計Q1及以后將面臨供應約束阻力，儘管終端需求強勁且渠道庫存健康

分業務和產品線業績表現

• 數據中心業務成為絕對主導，Q4收入620億美元，同比增長75%，環比增長22%，全年收入1940億美元，同比增長68%，自2023年ChatGPT出現以來業務規模擴大近13倍，主要由Blackwell和Blackwell Ultra系統需求推動

• 網絡業務表現突出，Q4收入110億美元，同比增長超過3.5倍，全年網絡業務收入超過310億美元，較2021年收購Mellanox時增長超過10倍，NVLink擴展架構和Spectrum X以太網需求創紀錄

• 遊戲業務收入37億美元，同比增長47%，受Blackwell需求強勁和供應改善推動，但預計Q1及以后將面臨供應約束挑戰

• 專業可視化業務首次突破10億美元大關，收入13億美元，同比增長159%，環比增長74%，推出了配備72GB快速內存的RTX Pro 5000 Blackwell工作站

• 汽車業務收入6.04億美元，同比增長6%，主要由自動駕駛解決方案需求推動，在CES上推出了Alpamayo開放式推理、視覺、語言、行動模型組合

• 物理AI業務貢獻顯著，2026財年為NVIDIA貢獻超過60億美元收入，機器人出租車乘車量呈指數級增長，預計未來十年將從數千輛擴展到數百萬輛

• 主權AI業務全年收入超過300億美元，同比增長超過兩倍，主要來自加拿大、法國、荷蘭、新加坡和英國客户，長期預計將與各國GDP成比例的AI基礎設施支出同步增長

市場/行業競爭格局

• NVIDIA在AI推理性能方面確立了絕對領先地位，GB300和NVL72系統相比競爭對手產品實現了50倍的性能功耗比和35倍的成本優勢，SemiAnalysis將NVIDIA評為"推理之王"，顯示其在關鍵技術指標上的壓倒性優勢。

• 中國競爭對手正在快速崛起並構成長期威脅，多家中國AI芯片公司通過IPO獲得資金支持，有潛力重塑全球AI產業格局，而NVIDIA在中國市場的H200產品雖獲得美國政府批准但尚未產生收入，面臨持續的監管不確定性。

• NVIDIA通過極致的協同設計策略構建了難以複製的技術護城河，每年投入近200億美元研發預算，實現跨計算、網絡、芯片、系統、算法和軟件的全棧優化，承諾每代產品都能實現數倍性能功耗比提升，這種創新速度和規模在行業中無人能及。

• CUDA生態系統成為NVIDIA最重要的競爭壁壘，支持Hugging Face上150萬個AI模型，覆蓋從語言處理到計算機視覺、機器人、生物學、物理學等各個AI應用領域，這種生態系統的廣度和深度為NVIDIA創造了強大的平臺粘性。

• 網絡基礎設施業務成為新的增長引擎和競爭優勢，Networking業務季度收入達110億美元，同比增長3.5倍以上，全年收入超過310億美元，相比2021年Mellanox收購年增長超過10倍，NVLink和Spectrum X以太網技術幫助客户構建"千兆級AI工廠"。

• 在關鍵客户合作方面NVIDIA佔據主導地位，與OpenAI、Meta、Anthropic、xAI等前沿模型製造商建立深度戰略合作關係，包括對Anthropic的100億美元投資，這些合作確保了NVIDIA在AI基礎設施需求爆發期的優先供應地位。

• 供應鏈緊張成為行業普遍挑戰但NVIDIA相對優勢明顯，公司通過大幅增加採購承諾和庫存投資確保2027年的供應能力，而競爭對手面臨更嚴重的產能約束，連NVIDIA六年前的Ampere架構產品在雲端都已售罄。

• 物理AI和自動駕駛領域正在形成新的競爭戰場，NVIDIA通過Drive平臺、Isaac機器人框架等產品佈局，與Waymo、Tesla、Uber等頭部客户合作，預計robotaxi車隊將從2025年的數千輛擴展到未來十年的數百萬輛規模。

公司面臨的風險和挑戰

• 根據NVIDIA業績會實錄，公司面臨的主要風險和挑戰如下：

• 供應鏈持續緊張：儘管公司增加了庫存和採購承諾，但先進架構產品的供應約束預計將持續存在，特別是Gaming業務在Q1及以后將面臨供應限制的阻力。

• 中國市場監管不確定性：雖然小量H200產品獲得美國政府批准向中國客户銷售，但尚未產生任何收入，且不確定未來是否允許進口到中國，監管環境持續不明朗。

• 中國競爭對手崛起：中國競爭對手在近期IPO支持下取得進展，具備長期顛覆全球AI產業結構的潛力，對公司全球競爭地位構成威脅。

• 客户資本支出增長壓力：儘管雲服務商和超大規模客户的資本支出預期接近7000億美元，但投資者擔心這一水平難以持續增長，且部分客户現金流生成能力面臨壓縮。

• 毛利率維持挑戰：公司需要持續交付代際領先的性能優勢才能維持75%左右的毛利率水平，這要求在技術創新和產品周期執行方面保持極高的速度和質量。

• 高額研發投入壓力：年度研發預算接近200億美元，需要在支持代際架構開發和協同設計創新的同時，平衡投資回報和股東利益。

• 新興市場競爭加劇：隨着AI基礎設施需求的全球化擴展，公司需要在保持技術領先的同時，應對各國主權AI建設帶來的本土化競爭壓力。

公司高管評論

• 根據NVIDIA業績會實錄，以下是公司高管發言、情緒判斷及口吻的摘要：

• **Colette Kress（CFO）**：發言語調極為積極自信，頻繁使用"outstanding"、"record"等強烈正面詞匯。在描述財務表現時展現出強烈的成就感，特別是在談到"我們交付了另一個傑出季度，創紀錄的收入、營業收入和自由現金流"時語氣充滿自豪。對未來展望保持樂觀，但在談及供應限制和中國市場不確定性時語調轉為謹慎務實。整體傳達出對公司基本面的絕對信心。

• **Jensen Huang（CEO）**：展現出極度樂觀和充滿激情的領導者風範，語調熱情洋溢且富有感染力。在闡述技術願景時表現出強烈的興奮感，特別是在討論"計算等於收入"這一核心理念時語氣堅定有力。對合作夥伴關係表達真誠的感激和興奮，如談到與OpenAI合作時稱其為"千載難逢的公司"。在回答技術問題時展現出深厚的專業知識和無比的自信，語調充滿權威性和前瞻性。

• **Toshiya Hari（投資者關係副總裁）**：作為會議主持人，語調專業中性，嚴格遵循程序性發言。在介紹會議流程和法律聲明時保持標準的商務語調，體現出高度的專業素養和對合規要求的嚴格執行。

分析師提問&高管回答

• # NVIDIA業績會分析師情緒摘要 ## 1. 雲服務商資本支出增長可持續性擔憂 **分析師提問（Vivek Arya, 美國銀行證券）：** 雖然NVIDIA對產品路線圖和採購承諾很有信心，但考慮到頂級雲客户的資本支出已接近7000億美元，許多投資者擔心這一水平明年難以繼續增長，且部分客户現金流生成能力受壓。如何看待客户持續增長資本支出的能力？如果客户資本支出不增長，NVIDIA是否仍能在該範圍內實現增長？ **管理層回答（Jensen Huang）：** 我對客户現金流增長很有信心。原因很簡單：我們已經看到代理AI的拐點和AI代理在全球企業中的實用性。在這個新的AI世界中，算力就是收入。沒有算力就無法生成token，沒有token就無法增長收入。所以在AI新世界中，算力等於收入。我們投資整個生態系統，包括語言AI、物理AI等，所有這些生態系統都建立在NVIDIA平臺之上。 ## 2. CUDA在推理工作負載中的重要性 **分析師提問（Atif Malik, 花旗）：** 隨着AI投資更多轉向推理工作負載，能否談談CUDA的重要性？ **管理層回答（Jensen Huang）：** 整個堆棧從我們推出的TensorRT-LLM（最高性能的推理堆棧）開始，為NVL優化需要我們發現和發明新的並行化算法，這些都基於CUDA。這些代理系統會產生不同的代理，生成的token數量呈指數級增長。我們需要以更高速度進行推理，當每個token都被貨幣化時，這直接轉化為收入。 ## 3. 毛利率可持續性關切 **分析師提問（Ben Reitzes, Melius Research）：** 關於毛利率長期維持在70%中段的可持續性，以及2027年供應可見性是否意味着屆時仍可持續？ **管理層回答（Colette Kress）：** 毛利率最重要的槓桿實際上是為客户提供代際領先優勢。如果我們能提供代際性的、大幅超越摩爾定律的每瓦性能，如果我們能提供大幅超越系統成本和價格的每美元性能，那麼就能繼續維持毛利率。我們致力於每年提供完整的AI基礎設施，每一代都提供多倍的每瓦性能和每美元性能因子。 ## 4. 太空數據中心可行性探討 **分析師提問（Antoine Chiketan, New Street Research）：** 關於一些客户正在考慮的太空數據中心，您認為其可行性如何？經濟效益如何？ **管理層回答（Jensen Huang）：** 目前經濟效益較差，但隨時間會改善。太空中有充足的能源和空間，但散熱只能通過傳導，需要大型散熱器。我們的Hopper已經在太空中，GPU在太空的最佳用例是成像，能夠進行極高分辨率成像、噪聲減少等處理，比將PB級數據傳回地球處理更高效。 ## 5. 非超大規模客户增長動態 **分析師提問（Mark Zapakos, Evercore ISI）：** 您提到超大規模客户佔收入50%以上，但增長由其他數據中心客户主導。這是否意味着非超大規模客户增長更快？ **管理層回答（Jensen Huang）：** 我們客户類型極其多樣化，包括AI模型製造商、平臺提供商，以及全球各地的客户。客户基礎的多樣性是我們最大的優勢之一。Hugging Face上有150萬個AI模型，全部運行在NVIDIA CUDA上，這使我們的平臺具有超強的可替代性和易用性。 ## 6. 資本配置策略質疑 **分析師提問（Tim Arcuri）：** 考慮到大幅增加的採購承諾和預計今年約1000億美元的現金生成，為什麼不設定更大規模的股票回購計劃？ **管理層回答（Colette Kress）：** 我們非常謹慎地看待資本回報。最重要的是支持面前的極端生態系統，包括供應商合作確保供應能力，以及早期AI解決方案開發者。我們將繼續進行戰略投資，同時也會繼續股票回購和分紅。 ## 7. 長期市場規模預期驗證 **分析師提問（Jim Schneider, 高盛）：** 關於到2030年數據中心資本支出達到3-4萬億美元的預期，主要驅動應用領域是什麼？是物理AI、代理AI還是其他？ **管理層回答（Jensen Huang）：** 未來軟件將是token驅動的。AI所需的計算需求是過去的千倍。每個公司都依賴軟件，每個軟件都將依賴AI，每個公司都將生產token。代理AI已達到拐點，在過去2-3個月內發生了根本性變化。計算需求呈指數級增長，這種新的計算方式不會倒退。下一個拐點將是物理AI，將AI和代理系統應用到製造業、機器人等物理應用中。

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