谷歌不再甘当「云房东」，启动激进的TPU@Premises计划，直接要把算力军火卖进Meta等巨头的自家后院，剑指英伟达10%的营收。旗舰TPU v7在算 力与显存上彻底追平英伟达 B200，谷歌用「像素级」的参数对标证明：在尖端硬件上，黄仁勋不再寂寞。通过拥抱PyTorch拆解CUDA壁垒，谷歌正在用 「私有化部署+同级性能」的组合拳，凿开万亿芯片帝国的坚固城墙。 在这个万亿美金的AI赛道上，黄仁勋他的英伟达帝国一直享受着「无敌的寂寞」。 如果你想训练最顶尖的模型，你得去买英伟达的卡； 如果你嫌贵，你也只能去租云厂商手里英伟达的卡。 但就在这个深秋，谷歌决定不再仅仅做一个「房东」，它要开始做「军火商」了。 据知情人士透露，谷歌正在酝酿一项代号为TPU@Premises的激进计划，试图打破英伟达对高端AI芯片市场的绝对垄断。 这一计划的核心极具颠覆性，谷歌不再强制客户必须在谷歌云里使用TPU，而是允许客户将这些算力怪兽直接搬进自家的数据中心。 这场突袭的第一个目标，正是英伟达最大的客户之一——Meta。 扎克伯格的算盘，与几十亿美金的赌注 Gemini 3在技术上抹平了与OpenAI的差距，而它完全是在TPU ...

文章核心观点 - 关于美国可能放开对华H200芯片出口的传闻目前仅处于初步讨论阶段，存在不确定性[2][3] - 分析认为，若H200出口限制真的放开，中国方面很可能会接受并放行该产品[20] H200芯片性能分析 - H200采用Hopper架构，配备141 GB HBM3e显存，带宽达4.8 TB/s，热设计功率最高1000 W[9] - 在FP64 Tensor Core算力方面，H200达到67 teraFLOPS，高于B200的37 teraFLOPS，在高精度计算场景更具优势[17][18] - H200的单卡性能，特别是在算力和显存带宽方面，被认为高于国内现有的AI芯片[12] H系列芯片的市场应用现状 - 美国主要云服务商的服务器折旧年限多为5-6年，因此H100和H200目前均处于正常使用阶段[13] - 在Coreweave平台上，H200的租赁价格为每小时3.50美元，略低于B200的5.50美元[14] - 在AWS和GCP云服务上，H200的定价甚至高于B200，反映出其在特定场景的适配性和资源稀缺性[15] - 由于大量遗留负载迁移成本高，海外及国内云服务提供商中H系列和A系列芯片的使用率仍然最高[19]

文章核心观点 - 美国政府对英伟达H200 AI芯片的对华出口政策正进行内部审查，可能改变现有禁令[2][4] - H200芯片性能优于目前被允许出口中国的H20芯片，但落后于最新的Blackwell架构B200芯片[4] - 美国近期政策出现转变迹象，已允许向沙特阿拉伯和阿联酋等中东国家出口英伟达最新芯片[4] 美国对华AI芯片出口政策动态 - 美国在2022年拜登政府期间实施出口管制，限制尖端AI芯片出口中国[5] - 美国内部正讨论是否批准向中国出口用于AI的GPU H200，但尚未做出最终决定[4] - 政策审查涉及H200芯片，该芯片基于Hopper架构，是同类AI芯片中性能最高的产品[4] 关键芯片产品性能对比 - H200芯片于2023年发布，性能优于同代低配版H20芯片，但落后于采用最新Blackwell架构的B200芯片[4] - Blackwell芯片可能在一两年后不再被视为尖端技术时才能出口到中国[4] 相关方表态与市场影响 - 英伟达首席执行官表示公司正努力说服美国和中国政府以重新进入中国市场[5] - 特朗普总统曾表态允许向中国出售英伟达半导体产品，但最先进产品不应出售[4]

财报预期 - 公司将于11月19日盘后公布2026财年第三季度财报，预计调整后每股收益为1.26美元 [1] - 预计公司本季度营收为552.8亿美元，较去年同期增长超过55% [1] 各业务部门表现 - 数据中心业务是核心增长引擎，第三季度预计营收为480.4亿美元，同比增长56.1% [2] - 游戏终端市场预计营收为47.1亿美元，同比增长43.7%，反映出渠道库存恢复正常和强劲需求 [2] - 专业可视化部门预计营收为6.789亿美元，同比增长39.7%，连续八个季度增长 [3] - 汽车部门预计营收为6.248亿美元，同比增长39.1%，受益于对自动驾驶和AI智能座舱解决方案的投资增加 [3] 生成式AI市场机遇 - 公司是生成式AI芯片市场的主导者，其芯片广泛应用于营销、广告、客户服务、教育等多个行业 [4] - 全球生成式AI市场规模预计到2032年将达到9676.5亿美元，2024年至2032年期间的复合年增长率为39.6% [4] - 生成式AI的复杂性需要巨大的计算能力，公司A100、H100、B系列等先进芯片是构建和运行这些应用的首选 [5] 华尔街观点 - 杰富瑞和韦德布什的分析师预计公司将“超预期并上调指引”，韦德布什维持目标价210美元 [6] - 美国银行分析师保持目标价275美元，预计公司将向投资者保证其满足需求的能力 [7] - 奥本海默分析师上调公司目标价，称其为AI领域“最有可能获胜的单一公司” [9] - 来自微软、Alphabet和亚马逊等超大规模企业的支出增长，大部分似乎最终都流向公司 [6]

涉及的行业与公司 * 公司为英伟达NVIDIA Corp (NVDA O) [1][6] * 行业为半导体行业 覆盖美国市场 [6] 核心观点与论据 **积极业绩展望与需求加速** * 市场在过去45天显著好转 预计将看到过去几个季度以来最强劲的业绩 因为Blackwell架构产品开始全面放量 [1][3] * 行业调查显示需求显著加速 公司已完全解决早期的机架问题 需求持续激增 增长瓶颈更多在于互补性硬件和空间/电力 而非英伟达自身 [3] * 预计10月财季营收为550亿美元 较此前544亿美元的预测上调 1月财季营收预计为631亿美元 较此前612亿美元的预测上调 这两个季度80亿美元的环比增长将是行业历史上最高的 sequential revenue growth [22] * 将2027财年营收/非GAAP每股收益预测从2780亿美元/659美元上调至2985亿美元/711美元 [22] **强劲的终端需求信号** * 客户层面 2026日历年第三季度云资本支出共识上调1420亿美元 四大超大规模云厂商每家都增加了超过200亿美元 [14] * 与2025年相比的美元增长额现在达到1150亿美元 比一个季度前高出60% [14] * 供应商层面 广达预计其AI服务器营收在2026年第一季度将加速 2026年同比增长100%以上 并计划在明年将AI服务器产能翻倍 [17] * 仁宝预计其AI服务器业务明年每个季度都将实现环比增长 主要机架供应商鸿海指引第四季度机架出货量将增长"高双位数百分比" [17] **产品竞争力与市场地位** * Blackwell仍然是AI芯片的首选 Vera Rubin的需求信号非常强劲 [10] * 竞争对手的进展反映了强劲的市场 但英伟达的产品领导力故事基础依然稳固 [10][21] * 尽管英伟达明年可能会失去一些份额 但随着Rubin架构接近市场 对替代方案的热情可能会减弱 [21] **估值与目标价调整** * 将目标价从210美元上调至220美元 [1][26] * 新目标价基于约26倍2028财年模型每股收益843美元 这相对于过去两年平均的远期市盈率和第二年市盈率存在折价 也低于大型AI半导体同行博通 [26] * 当前股价18686美元 目标价隐含约174%的上涨空间 [26][30] 其他重要内容 **风险与约束因素** * 尽管存在内存 T-glass 光学器件等短期限制 但目前没有看到任何限制出货的因素 [18] * 对于电力供应和前道晶圆等更硬的限制 其天花板远高于当前的营收预期 [18] * 看跌观点认为部分需求来源需要数年交付周期 但相对于明年800亿美元的共识增长 这些周期内的增长似乎仍然健康 [18] **市场情绪与相对表现** * 英伟达股价表现良好 但相对表现落后于AI同行 因ASIC和AMD的增长潜力吸引了投资者 但这种情况应该会逆转 [1][9][10] * 与AMD相比 若假设英伟达数据中心业务在3万亿美元AI支出中占三分之一 并采用保守利润率 其隐含每股营业利润约为2450美元 与AMD的20美元每股收益目标框架相似 但市场对英伟达相同情景的估值低35% [21] **财务数据与预测** * 公司当前市值约为4615亿美元 [6] * 2026财年第一季度至第四季度每股收益预测分别为081美元 105美元 127美元 148美元 2027财年第一季度至第四季度每股收益预测分别为158美元 170美元 183美元 201美元 [7] * 模型预测2026财年营收2089亿美元 每股收益460美元 2027财年营收2985亿美元 每股收益711美元 [27]

财报预期与预测 - 公司预计第三财季营收为540亿美元（±2%），Zacks一致预期为545.9亿美元，较去年同期大幅增长55.6% [1] - 季度每股收益的Zacks一致预期在过去60天维持在1.23美元，意味着较去年同期81美分的收益同比增长51.9% [2] - 盈利预测模型显示公司本季度可能超预期，因盈利ESP为+2.08%（最准确估计1.26美元 vs 一致预期1.23美元），且Zacks评级为第2级 [4][5] 各业务板块表现驱动因素 - 数据中心业务是第三季度营收主要驱动力，得益于云解决方案采用增加、超大规模需求增长以及推理市场应用扩大 [6] - 数据中心业务预计受益于生成式AI和大语言模型对基于Blackwell架构GPU的需求，模型预计该板块季度营收为480.4亿美元，同比增长56.1% [7][8] - 游戏和专业可视化终端市场呈现复苏趋势，游戏业务因渠道合作伙伴库存恢复正常，模型预计其季度营收为47.1亿美元，同比增长43.7% [9] - 专业可视化板块营收已连续八个季度增长，模型预计其季度营收为6.789亿美元，同比增长39.7% [10] - 汽车板块趋势改善，因对自动驾驶和AI座舱解决方案的投资增加，模型预计其季度营收为6.248亿美元，同比增长39.1% [11] 股价表现与估值 - 公司股价年内上涨39.1%，表现优于Zacks计算机与技术行业26.3%的涨幅，但表现落后于AMD（104.9%）、英特尔（79.2%）和博通（46.2%）等主要半导体股 [12] - 公司当前远期12个月市盈率为31.88倍，高于行业平均的29.08倍，估值相对较高 [15] - 与其他芯片巨头相比，公司估值高于AMD（43.44倍）和博通（38.88倍），但低于英特尔（65.66倍） [17] 行业前景与公司定位 - 公司营收增长由开发生成式AI模型所需的芯片强劲需求驱动，公司在生成式AI芯片市场占据主导地位 [18] - 全球生成式AI市场规模预计到2032年将达到9676.5亿美元，2024年至2032年期间的复合年增长率预计为39.6% [19] - 生成式AI的复杂性需要大量知识和巨大计算能力，企业的网络基础设施需升级，公司的AI芯片是构建和运行这些应用的首选，使其在该领域处于领先地位 [20]

AI行业电力瓶颈 - 微软CEO指出AI发展面临的核心瓶颈是电力短缺而非算力不足，大量芯片因缺电无法投入使用[7][8] - 美国数据中心2023年总耗电量达176太瓦时，占全国总发电量4.4%，相当于马来西亚全国年耗电量，预计2028年该数字将翻倍[11] - 美国电力系统老旧导致供电不足，2021-2022年电费飙升，居民用电受到挤压[12] 数据中心能效问题 - 2024年全球数据中心平均电能利用效率PUE为1.56，意味着仅三分之二电力用于GPU计算，其余消耗在制冷、供电等辅助系统[15] - 电能利用率极低造成严重浪费，特朗普政策取消可再生能源税务优惠，转向核电并放松环境管制[16] 芯片迭代与资产风险 - AI芯片快速迭代，H100/A100等2022年前产品将被H200(2023)、B200(2024)、B300(2025)替代[20] - TrendForce预估2025年Blackwell系列将占英伟达高端GPU产量80%以上，库存芯片面临过期风险[20] - 闲置芯片直接影响AI公司估值，因股价与GPU数量及使用率高度相关[22] 企业应对策略 - 科技公司通过自建发电厂缓解电力危机，OpenAI与甲骨文在德州合建天然气电厂，xAI在田纳西基建导致发动机订单排至2029年后[25] - 将数据中心转移至墨西哥、智利等发展中国家，爱尔兰数据中心消耗全国20%电力，对当地民生造成影响[27] - 英伟达和谷歌探索太空数据中心方案，利用太阳能供电和真空散热，但存在器件老化、数据传输等技术挑战[27][28][31] 中美电力基础设施对比 - 2024年中国数据中心耗电量166太瓦时，仅占社会总用电量约2%，电力供应充足且注重绿电发展[33] - 中国在保障民生的前提下推进碳减排，电力基础设施优势明显[34]

AI行业算力投资与供应链动态 - OpenAI计划与甲骨文共同投资3000亿美元建设数据中心[1] - OpenAI从英伟达采购价值1000亿美元的芯片并寻求从AMD获取芯片资源[1] - 行业存在芯片快速迭代风险例如H100和A100等2022年前发布的芯片可能被2023年H200、2024年B200及2025年B300替代[12] - 据TrendForce预估2025年Blackwell系列将占英伟达高阶GPU总产量80%以上[12] 美国电力危机对AI发展的制约 - 美国能源部报告显示2023年数据中心耗电量达176太瓦时占全国总发电量4.4%相当于马来西亚全国年耗电量且预计2028年可能翻倍[3][5] - 全球数据中心平均电能利用效率PUE为1.56意味着仅约三分之二电力直接用于计算其余消耗于制冷等辅助系统[7] - 美国电价在2021至2022年间飙升居民用电受数据中心需求挤压[8] - 电力基础设施老旧且政策转向核电发展取消可再生能源税收优惠加剧供给压力[10] 科技公司应对电力短缺的策略 - 部分公司通过自建发电厂缓解电力危机如OpenAI与甲骨文在德州合建天然气发电厂xAI在田纳西基建导致发动机订单排至2029年后[16] - 另一种方案是将数据中心转移至墨西哥智利南非等电力供给本就不发达的地区例如爱尔兰数据中心已消耗全国20%电力对当地生态造成影响[18][19] - 英伟达与谷歌探索太空数据中心利用太阳能供电并通过真空散热但面临器件老化数据回传及成本控制等技术挑战[21] 中国电力基础设施与AI发展环境 - 2024年中国数据中心总耗电量为166太瓦时约占社会总用电量2%[22] - 电力供应在保障民生基础上充足且注重绿色电力与碳排放控制形成与美国电力困境的鲜明对比[22][24] 行业估值逻辑与潜在风险 - AI公司估值高度依赖GPU数量与需求规模模型性能与GPU规模正相关因此芯片采购消息会直接推动股价[14] - 若大量芯片因缺电闲置将导致资源浪费并可能引发行业泡沫破裂风险[14][16]

文章核心观点 - AI发展的根本瓶颈从算力转向能源，电力成为智能时代的决定性稀缺资源[6][8] - 数据中心从信息存储中心转变为高能耗的"数字熔炉"，其运营逻辑发生根本性变化[11][12] - 电力从可优化成本演变为行业准入资本，触发全球范围内的"新圈地运动"[15][17] - 电网基础设施成为AI发展的关键制约因素，其战略价值可能超越算力硬件[23][27] - 能源控制者构成"瓦特央行"，形成高于"算力央行"的新权力层级[31][39] - 科技巨头通过投资核能技术寻求能源独立，试图摆脱传统电力供应约束[46][48] 数据中心形态演变 - 传统数据中心功率密度为5千瓦～15千瓦，而AI算力机柜峰值功率轻易突破12千瓦～15千瓦[12] - 下一代AI硬件功率密度将飙升至50千瓦、100千瓦，转变为工业级热源[12] - AI训练能耗惊人，但更关键的是7x24小时推理环节的持续能耗需求[12] - 科技公司从轻资产平台转变为重工业玩家，被迫重返物理世界[12][13] 能源战略转变 - 电力从运营成本转变为准入资本，决定企业能否参与AI竞争[15] - 科技巨头选址策略从靠近网络枢纽转向靠近电力枢纽，如德克萨斯、俄亥俄、中东等地[17] - 购电协议性质从商业合同变为能源条约，微软与Brookfield签署10.5吉瓦可再生能源协议[18] - 出现"算力搁浅"风险，未获电力许可的GPU集群可能成为负资产[19] 电网基础设施价值重估 - 美国30%变压器和线路已超设计寿命，电网成为AI发展最脆弱环节[23] - 大型变压器制造周期达2至5年，远长于GPU的月级制造周期[25][26] - 并网许可成为比融资更重要的行业准入门槛，电力工程师成为关键守门人[27] - 电网的战略价值可能超越等重GPU，因其供应刚性更强[23][27] 行业权力结构重构 - 形成四层权力金字塔：瓦特央行→算力央行→AI主权→AI应用[36][37][38][39] - 电力具有极强本地属性，无法远程传输，迫使算力设施向能源产地迁徙[41] - AI地缘政治被能源地缘政治重写，地区能源优势转化为算力优势[42] - 科技巨头投资核聚变和SMR技术，目标是建立不依赖电网的独立能源系统[46][48] 科技巨头终局战略 - 绿色能源投资实质是获取政治正确的电力配额，而非单纯ESG考量[44] - 光伏风电存在间歇性缺陷，无法满足AI基荷电力需求[45] - SMR技术提供私有、可控、全天候的能源解决方案，是能源独立的关键[47] - 未来可能出现完全离网的AI堡垒，形成能源-算力-智能自洽体系[49]

根据提供的财报电话会议记录，以下是超微电脑公司业务更新的关键要点总结。 财务数据和关键指标变化 - 第一财季（2026财年第一季度）营收为50亿美元，同比下降15%，环比下降13%，低于此前60亿至70亿美元的指引 [15] - 非GAAP毛利率为9.5%，上一季度为9.6% [17] - GAAP运营费用为2.85亿美元，环比下降10%，同比上升7%；非GAAP运营费用为2.03亿美元，环比下降15%，同比下降2% [17] - 非GAAP运营利润率为5.4%，上一季度为5.3% [17] - 第一季度GAAP摊薄后每股收益为0.26美元，非GAAP摊薄后每股收益为0.35美元，均低于指引 [18] - 第一季度经营活动所用现金流为9.18亿美元，而上一季度为经营活动产生现金流8.64亿美元 [18] - 季度末现金头寸为42亿美元，总债务为48亿美元，导致净债务为5.75亿美元，而上一季度为净现金4.12亿美元 [19] - 现金转换周期为123天，较上一季度的96天增加 [19] 各条业务线数据和关键指标变化 - AI GPU平台是第一季度营收的关键增长驱动力，占营收的75%以上 [15] - 企业渠道营收为15亿美元，占营收的31%，同比下降51%，环比下降25% [15] - OEM设备和大型数据中心部门营收为34亿美元，占营收的68%，同比增长25%，环比下降6% [15] - 新兴的5G电信边缘物联网部门贡献了第一季度剩余的1%营收 [15] 各个市场数据和关键指标变化 - 按地域划分，美国占第一季度营收的37%，亚洲占46%，欧洲占14%，世界其他地区占3% [16] - 与去年同期相比，美国营收下降57%，亚洲增长143%，欧洲增长11%，世界其他地区增长56% [16] - 与上一季度相比，美国营收下降16%，亚洲下降4%，欧洲下降16%，世界其他地区下降48% [16] - 亚洲市场的显著同比增长源于一个现有美国客户在亚洲开设了大型数据中心 [16] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司正转型为领先的AI平台和数据中心基础设施整体解决方案公司 [11] - 数据中心构建块解决方案是未来成功的关键，旨在减少客户部署复杂性，加速上市和上线时间，并降低总拥有成本 [9][12] - 产品生命周期已缩短至12个月，需要快速创新和部署 [10] - 正在积极进行全球扩张，包括在美国圣何塞、台湾、荷兰、马来西亚和中东新增生产设施，以扩大产能和满足区域需求 [11] - 公司拥有52兆瓦的电力容量，目标是在本财年内将月产量扩展至6000个机架，其中包括3000个液冷机架 [11] - 竞争依然激烈，但公司专注于通过规模、创新和差异化的DCBBS产品来获取AI基础设施市场份额 [13] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 2026财年开局强劲，AI增长趋势处于早期阶段，对先进AI计算和基础设施解决方案的需求正在迅速演变 [7] - NVIDIA Blackwell GB300产品线的积压订单超过130亿美元，包括公司32年历史上最大的订单 [7] - 由于客户在最后一刻进行配置升级和扩大规模，约15亿美元的营收从9月季度推迟至12月季度 [8] - 生产正在快速爬坡，这些调整最终加强了增长轨迹，并支持更高的全年展望 [8] - 除了NVIDIA平台，公司还在批量出货AMD MI350/355X等平台，以支持生成式AI、大语言模型和HPC工作负载 [8] - 边缘AI解决方案在制造、电信、零售和自动驾驶环境中的实时处理方面获得更多关注 [9] - 对第二财季的营收指引为100亿至110亿美元，对2026全财年的营收展望提升至至少360亿美元，高于此前至少330亿美元的指引 [14][22] - 预计第二财季毛利率将比第一财季水平下降300个基点，主要受客户和产品组合以及为新客户提供额外AI工程支持和服务投资的影响 [20] - 长期目标是扩大在更高利润率领域的营收，并预期从规模经济、具有成本效益的全球制造足迹和持续的客户多元化中受益 [21] 其他重要信息 - 公司执行了一个18亿美元的应收账款融资安排，以灵活地加强营运资本 [19] - 第二财季的资本支出预计在6000万至8000万美元之间 [22] - 公司正式启动了联邦项目，旨在更好地服务于政府合同 [71] 问答环节所有提问和回答 问题: 营收指引上调的主要驱动因素是芯片供应还是市场份额扩张 [26] - 主要驱动因素是NVIDIA Blackwell Ultra芯片的供应增加，公司获得了更多分配额度，同时公司也专注于通过DCBBS提供更多价值 [26] 问题: DCBBS何时能对毛利率产生实质性影响，客户反馈和竞争情况如何 [27][28] - DCBBS已受到客户欢迎，一些大型客户已订购关键组件，其利润率远高于行业水平，超过20%，预计将很快上量 [28] - DCBBS旨在帮助客户更快地部署数据中心，节省上线时间和成本，其利润率较高，公司对此感到兴奋 [28] 问题: 强劲订单管道的构成部分，以及随着营收增长，毛利率和运营费用的展望 [31][32][33][34] - GPU产品是营收的主要驱动力，同时公司提供端到端的数据中心解决方案以提升利润率 [32] - 第二财季毛利率因正在爬坡世界上最大的集群之一和新产品线而保守，但预计未来几个季度会改善 [33] - 运营费用率预计将维持在低于5%的历史水平，但会继续增加投入以加强基础设施 [33] - 营收从每季度50-60亿美元增长到100亿美元带来了短期挑战，需要利用全球设施和招聘新员工，一旦更高产能就绪，资源杠杆效率将提升 [34] 问题: 130亿美元订单的客户构成 [35][36][37][38] - 订单来自世界上一些最好的客户，包括两个营收贡献超过10%的客户，公司欢迎新的大型客户，但通常不讨论具体客户信息 [37] - 这些客户是高价值、长期的合作伙伴 [38] 问题: 营收指引是否保守，以及增长势头是否会持续到日历年剩余时间 [41][42][43][44] - 360亿美元的全财年指引是一个非常保守的数字，公司已准备好成为全球大型供应商，并相信营收将继续快速增长 [42] - 公司预计增长势头将在日历年剩余时间内持续，产能规模足以支持继续快速增长和市场领先 [44] 问题: 12月季度是否是本财年毛利率的低点 [46][47] - 管理层认为12月季度是毛利率的低点，但由于收入在一个季度内翻倍，目前只提供一个季度的指引 [47] 问题: 当前制造产能支持的总营收，产能扩张决策点，以及马来西亚工厂的最新情况 [50][51][53] - 全球机架产能为每月6000个机架，马来西亚工厂正在逐步增加产量 [51] - 公司采取保守策略，当前产能理论上可支持约1000亿美元的营收，但重点是确保交付最佳质量和最可靠的系统 [53] 问题: 大型项目对营运资本、现金转换周期和自由现金流的影响，以及是否需要筹集更多资本 [54][55][56][59] - 营收翻倍需要更多营运资本，公司已启用应收账款出售计划（最高18亿美元）和其他项目来满足需求，对执行这些计划的能力没有怀疑 [56] - 公司将基于现金流来控制营收增长 [59] 问题: 为何再次以较低利润率承接大型客户项目以验证技术 [63][64][65] - xAI是重要的长期合作伙伴，公司乐于学习并为其提供最佳服务 [64] - 公司致力于成为先进DCBBS解决方案和AI数据中心的主要提供商，这些成功的安装有助于获得后续业务 [65] 问题: 新生产设施对毛利率的影响时间表和程度 [68][69] - 公司在12月季度投入大量资金建立全球产能基础，现在已具备支持更大规模业务的能力 [69] 问题: 联邦项目的细节及其对政府合同的定位 [70][71] - 作为一家美国公司，联邦业务是公司的优势领域，现已拥有更多人才和支持来正式启动联邦项目 [71] 问题: 在验证技术后如何实现毛利率增长，以及后续订单是否带来更高利润率 [74][75][78] - 多种举措将帮助提升利润率，包括业务规模带来的杠杆效应、在其他地区设厂以服务本地客户降低成本、以及DCBBS战略 [75] - 不同客户的利润率情况不同，取决于超微为其解决方案所做的设计工作量以及订单规模，公司很高兴品牌价值因这些客户而提升，市场份额在增长 [78] 问题: 如何考虑营收展望中进一步延迟的风险 [79][80] - 大型项目的交付时间并不总能完美契合财季，受客户准备情况和供应链问题等因素影响，但过去两年的增长趋势（从75亿到150亿再到220亿美元）并未停止，公司计划继续增加营收和利润 [80] 问题: 130亿美元订单与历史积压订单的对比，以及长期毛利率目标（15%-16%）是否仍然有效 [83][84][86][87][88] - 公司通常不讨论积压订单，此次提及新订单是因为其对当前和下一财季有影响 [84] - 市场已经发生变化，公司正在向新的动态平台过渡，将在能清晰预见时提供利润率指引，目标是回到两位数毛利率，但这在竞争激烈的环境下需要努力 [87] - 如果更专注于DCBBS和企业客户，达到两位数毛利率会更容易，同时公司也有兴趣支持大型CSP客户，预计营收将继续快速增长，两位数毛利率仍是计划之内，只是需要更长时间实现 [88] 问题: 在毛利率指引暗示贡献边际为0%的情况下，业务的自由现金流贡献前景如何 [91][92][93][94] - 公司相信其率先将可靠、优化解决方案推向市场的实践将带来回报，这是公司32年来的惯例，能够比市场增长更快，并提供带来良好利润的定制解决方案，公司坚持这一计划 [93] - 公司确保每个季度、每一年都实现更多的总利润，同时有机会时也会争取更多市场份额 [94] 问题: 本季度毛利率指引中是否包含与设计获胜和升级延迟相关的一次性成本 [95][96][97] - 是的，12月季度涉及许多额外的工程成本、加急成本和加班成本，这是由于交付相当于正常营收运行率两倍的产品并扩展新技术所致，这些成本将为未来季度做好准备 [96] - 这是公司的第一个千兆瓦级项目，希望完美完成 [97]