文章核心观点 - 英伟达即将发布的季度业绩被视为对AI算力投资主题的一次“压力测试”，市场关注其利润增长能否与科技巨头高达6500亿至7000亿美元的AI资本支出趋势同步，并验证“强劲AI资本开支—盈利兑现—估值折现”的逻辑链条是否依然成立 [1][10][16] - 尽管面临来自超大规模云厂商（如谷歌）自研AI芯片（如TPU）的竞争加剧、AMD等对手的压力以及市场对AI支出回报率和“AI泡沫”的担忧，英伟达仍通过技术授权（如与Groq的200亿美元交易）和生态建设积极捍卫其在AI芯片市场约80% 的份额，并瞄准AI推理浪潮 [1][2][8][10] - 英伟达的财报结果和业绩指引对全球股市，尤其是标普500指数（英伟达权重约7.8%）有巨大影响，期权市场隐含其财报后股价波动约±5%，对应市值摆动约2260亿美元，其表现将成为整个AI基建生态的“风险偏好锚” [5][16] 英伟达的业绩预期与市场地位 - 华尔街预计英伟达第四财季（截至1月）利润同比激增逾62%，营收跃升逾68%至661.6亿美元，预计下一季度营收将再增长64.4%至724.6亿美元 [10][11] - 公司已连续13个季度业绩超分析师预期，但超预期幅度在收窄，部分分析师预计其下一季度营收指引可能比市场一致预期高出3%至逾13%（即高出多达100亿美元） [11][14] - 英伟达预计第四财季经调整毛利率为75%，较上年同期提高逾1个百分点，其定价能力和已锁定的HBM配额使其免受存储芯片短缺和价格上涨的负面影响 [18] - 公司高管此前暗示正与客户讨论明年的数据中心订单，分析师预测其可能更新在2025年10月首次披露的、累计高达5000亿美元的AI算力基础设施订单积压规模 [17] 面临的竞争与战略调整 - 竞争压力显著加剧：谷歌通过向Anthropic提供自研TPU集群，并拟向Meta供货，成为英伟达在AI算力基础设施领域的强劲对手；AMD也计划发布新的AI服务器集群 [5] - 超大规模云厂商（hyperscalers）加速推进自研性价比更高的替代AI ASIC芯片（如TPU）并采用多供应商策略，对英伟达在AI芯片领域的长期绝对主导地位构成风险 [1][2] - 为巩固地位并抓住AI推理浪潮，英伟达以约200亿美元交易获得AI芯片初创公司Groq的推理芯片技术非独家授权，并吸纳其创始人及核心团队，旨在提升在AI推理市场的领导力并维持全栈话语权 [8][9][10] - 公司增长面临供应链产能瓶颈制约，特别是在台积电3纳米产线上的产能争夺，这可能限制AI芯片出货速度和业绩上行空间 [17][18] AI算力投资的市场背景与行业趋势 - 美国四大科技巨头（hyperscalers）今年的AI资本支出或将超7000亿美元，意味着有望激增60%，但投资者开始质疑大规模投入能否产生足够回报以支撑高估值 [6] - 多家华尔街机构认为，以AI算力硬件为核心的全球人工智能基础设施投资浪潮远未结束，目前可能仅处于“早期到中期阶段”或仅完成最终峰值的30%-40%，预计到2030年整体投资规模有望高达3万亿至4万亿美元 [14] - AI算力需求呈现指数级增长，算力供给远跟不上需求，这推升了存储芯片（如DDR5、数据中心SSD）的需求和价格，也从台积电、阿斯麦的强劲业绩中得到印证 [15] - 占据标普500指数高权重（约35%-40%）的“七大科技巨头”（Mag 7）是市场核心推动力，但其股价在2026年持续动荡，市场对AI算力基础设施支出的可持续性存在疑虑 [6][7][8] 地缘政治与区域市场因素 - 英伟达对中国的AI芯片销售额可能因美国政府出口限制的潜在放宽而“大举回归”，公司首席执行官黄仁勋上月表示希望获准在中国销售高性能H200 AI芯片，这或将帮助推高其营收及利润预期 [18] - 竞争对手AMD在获得许可后，已将中国市场的高性能AI芯片销售重新纳入其当前季度的业绩预测 [18]