财务数据和关键指标变化 - 公司2025财年营收超两倍增长至1300亿美元，营业利润和每股收益增长147% [39] 各条业务线数据和关键指标变化 - 公司Blackwell平台在第四季度首秀销售额达110亿美元，今年第一季度贡献翻倍，是公司历史上最快的增长 [38] - 目前全球近100个由英伟达AI驱动的AI工厂正在建设中，是一年前的两倍，且每个工厂的平均GPU数量也翻倍 [38] 各个市场数据和关键指标变化 - 全球对主权AI的需求不断增长，公司与欧洲、日本、韩国、中国台湾地区、加拿大、东南亚、中东、拉丁美洲和非洲的公司及政府合作，建设区域AI基础设施 [39] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司从GPU芯片起步，发展为AI基础设施和计算平台公司，构建全栈数据中心规模平台，推动AI在各领域应用 [33][35] - 公司从Hopper过渡到Blackwell平台，用于数据中心规模的实时推理，该平台应用广泛，涵盖从桌面到数据中心、云到边缘等各个计算领域 [37][46] - 公司认为AI是未来经济增长的关键基础设施，正处于十年期的AI基础设施建设初期，将与全球伙伴合作推动AI发展 [36][39] - 公司计划在美国建设英伟达AI超级计算机，加强供应链，支持国家优先事项，确保全球采用美国技术 [40] - 公司认为未来机器人和AI基础设施训练将成为数万亿美元的产业，公司将构建AI工厂、数字孪生世界和机器人计算机，推动物理AI发展 [47][48] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 公司认为AI时代已经到来，每个国家和公司都将基于AI发展，英伟达处于强大的新增长浪潮开端 [32][52] - 推理计算需求呈指数级增长，公司凭借CUDA和数据中心规模专业知识，能够推动相关技术进步 [50][51] 其他重要信息 - 公司2025财年股东大会采用全虚拟形式，会议规则已发布在虚拟会议网站 [1] - 会议有7项议程，包括4项管理层提案和3项股东提案，董事会建议对管理层提案投赞成票，对股东提案投反对票 [9][11] - 公司已开放在线投票门户，截至会议开始时，已收到约190亿股（约占流通股的80%）的代理投票，构成法定人数 [8] - 公司2025财年在研发上投资近130亿美元，加速创新和产品推出，促进市场增长和销售提升 [62] - 公司通过股票回购和季度现金股息向股东返还资本，2025财年用于股票回购的现金为337亿美元，支付股息8.34亿美元，一年前季度现金股息提高了150%，2025财年还完成了10比1的股票拆分 [67] 问答环节所有提问和回答 问题: 英伟达如何在竞争中提高销售 - 公司认为AI和机器人领域有巨大的长期增长机会，市场快速扩张，公司在所在市场处于领先地位，通过提供全栈计算、网络、软件和系统级创新，拥有大量数据中心基础设施和生态系统合作伙伴，以及每年推出新的数据中心产品，能够保持领先 [55][56] 问题: 英伟达的增长和盈利机会在哪里 - 公司认为AI和机器人领域有巨大的增长机会，AI计算需求因创新应用增加而激增，公司的Blackwell平台适用于推理AI推理应用，全球大部分推理计算运行在公司的基础设施上；AI工厂建设将带来大量机会，公司凭借全栈方法和技术合作伙伴生态系统能够抓住这些机会；在机器人领域，公司的Drive平台推动软件定义车辆发展，已在交通行业广泛应用，公司还发布了用于人形机器人的推理AI模型Cosmos，并与行业领先公司合作 [58][59][60] 问题: 如果人工智能突然失去兴趣，公司有何计划，是否应更多发展游戏销售 - 公司认为AI是计算的未来，将影响包括游戏在内的所有行业，公司的平台基于单一架构开发，一个领域的投资可用于其他领域，增强产品功能；2025财年公司在研发上投资近130亿美元，加速创新和产品推出，推动市场增长和销售提升 [61][62] 问题: 英伟达在Blackwell之后的战略方向是什么，是否有足够资源开展并行量子计算 - 公司认为量子计算将服务于特殊的计算领域，商业量子应用将运行在混合GPU量子计算机上，公司的Blackwell平台通过CUDA Q软件平台帮助研究人员实现量子计算，公司的战略是通过CUDA Q GPU量子平台推动量子计算发展，并培育创新的开发者、研究实验室、系统构建者和财富500强公司生态系统 [64][65][66] 问题: 英伟达是否会增加股息，是否会进行另一次股票拆分 - 公司通过股票回购和季度现金股息向股东返还资本，董事会定期审查资本返还计划，会考虑进行股票拆分是否符合股东最佳利益 [67]

中美AI博弈下的战略调整 - 公司第二财季销售额达450亿美元（±2%），中国市场相关收入损失约80亿美元，但通过其他产品和地区需求增长实现弥补[3] - 推理型AI成为最强劲增长引擎，ChatGPT、Gemini、Grok等服务的API调用和Agent系统推动推理负载成为巨大应用场景[3] - Blackwell架构和Fei-Lung 72设计为"思考型机器"，配合供应链扩张形成核心推动力[4] - 中国市场占全球AI研究人员50%，战略地位关键但短期受政策限制影响业务[5] - H20芯片已达Hopper架构最低规格限制，中国本土竞争对手如华为技术已接近H200水平[6][7] - 华为CloudMatrix系统可扩展性超过GraceBlackwell架构，中国客户转向本土技术栈[7] 技术竞争与产品策略 - 华为AI加速器性能快速提升，已具备与Nvidia高端GPU竞争实力[7] - 中国数据中心芯片市场存在技术替代风险，美国技术退出将迅速被本土方案填补[6] - 产品设计需在政策限制与市场竞争力之间取得平衡，必须为用户创造实际价值[6] 特朗普政策支持 - 支持关税政策推动美国再工业化和制造业回流，公司正在美国多地建设工厂[11] - 赞同撤销"AI扩散规则"以加速全球对美国技术栈的采纳[11] - 认为移民政策应保持对高技术人才开放，移民群体对美国科技产业贡献重大[12] 人形机器人领域合作 - 与Tesla/xAI在数据中心芯片、Optimus机器人芯片等领域深度合作[13] - Optimus人形机器人接近量产阶段，可能成为下一个万亿美元级产业[13] - Elon Musk在Grok、自动驾驶、机器人等领域的工作具有变革性商业潜力[13] 欧洲市场拓展 - 将访问法国、英国、德国、比利时等多国，会见国家元首推动AI基础设施建设[14] - AI已成为国家关键基础设施，各国正加速建设AI工厂项目[14] - 欧洲市场认识到AI技术对社会高效运行的必要性，合作项目快速推进[14]

Nebius Group is playing a crucial role on the infrastructure side of artificial intelligence (AI).When it comes to investing in artificial intelligence (AI) stocks, some of the most common opportunities reside in software platforms and semiconductors. But one pocket of the AI realm that is steadily starting to gain some traction is infrastructure.Think of it this way: When cloud hyperscalers such as Amazon, Microsoft, or Alphabet each say they are spending tens of billions of dollars on AI capital expenditu ...

核心观点 - NVIDIA正在从传统的GPU计算公司转型为AI基础设施公司 重新定义数据中心为"AI工厂" 这些工厂将驱动一个全新的AI产业 [6][8][34] - AI技术栈是全栈体系 包括芯片 工厂 基础设施 模型和应用等多个层面 美国当前的AI技术出口管制政策存在严重缺陷 可能削弱其领先地位 [14][16][18] - 中国市场对NVIDIA至关重要 年规模约500亿美元 放弃该市场将损失巨大收入并促使中国建立替代生态系统 [23][28][29] - AI将推动全球经济扩张 数字劳动力和机器人可能在未来5-10年内显著提升GDP 创造新产业 [34][35][48] AI战略与全球竞争 - NVIDIA与沙特阿拉伯和阿联酋合作建设AI基础设施 这两个国家正将经济模式从能源驱动转向数字劳动力驱动 [12][13] - 中国拥有全球50%的AI研究人员 华为是世界级科技企业 限制措施反而刺激中国加速自主创新 [15][16][30] - AI技术扩散应加速而非阻碍 计算平台越大越强 吸引的开发者越多 形成正向反馈循环 [17][18] - 美国当前的芯片出口管制政策可能导致放弃90%的中国市场机会 错失规模效应和生态系统建设 [23][29] AI经济影响 - AI将首次跳出IT预算范畴 进入规模达50万亿美元的制造和运营预算领域 远超1万亿美元的IT行业规模 [34] - 数字劳动力和机器人将解决全球劳动力短缺问题 雇佣年薪10万美元的AI助手将成为企业自然选择 [35][39][40] - AI工厂的经济模型显示 架构性能不足即使免费也不够便宜 需要全面优化性能功耗比 [53] - 未来5年AI处理速度可能提升10万倍 推动Agentic模型成为标准配置 [47][48] 技术架构与产品战略 - NVIDIA提供全栈解决方案但保持模块化 客户可选择完整系统或单独组件 这种灵活性是关键竞争优势 [40][56] - Dynamo是AI工厂的操作系统 将推理任务智能分发到数据中心各处理器 实现资源最优配置 [41][42][46] - 公司坚持构建整体更优的系统 拥有3.6-3.8万名员工专注加速计算和AI计算领域 [57] - GeForce仍是核心技术基础 支撑RTX PRO Omniverse和机器人等产品发展 [58][59] 市场定位与客户策略 - GTC主题演讲面向超大规模计算企业 而Computex演讲针对企业IT客户和制造商 体现不同的市场定位 [35][37] - 公司采取务实的企业销售策略 既欢迎客户采购全栈方案 也支持仅购买部分组件 [55][56] - 驱动程序开源但维护难度大 公司通过为每代GPU优化驱动来构建良好的软件抽象层 [60][61] - 台湾生态系统在产业链各环节都具有关键作用 公司专门制作视频展示其价值 [38]

财务表现与指引 - 公司Q1收入超预期 但业绩及指引受出口管制影响 [1] - Q1面向中国数据中心确认收入46亿美元 但无法出货25亿美元 原本总额应为71亿美元 [4] - Q2面向中国数据中心收入将显著下降 受影响订单量达80亿美元 [4] - 评估未来无法服务的中国市场规模接近500亿美元 因缺乏合规产品 [4] - 公司指引中Blackwell增长、客户增长和供应增长是基础 非中国业务表现可能高于预期 [6] 产品与技术进展 - Grace Blackwell架构在推理AI场景性能显著提升 某些情况下比Hopper快40倍 [3] - 公司重新设计超级计算机构建方式 Grace Blackwell已进入全面生产阶段 [3] - 推出RTX Pro企业级AI服务器 整合计算、存储和网络三大支柱 [6] - 网络业务取得突破 Spectrum-X新增两家重要云服务提供商采用 [7][8] - 以太网利用率从50%提升至85%-90% 在100亿美元集群中相当于创造40亿美元价值 [7] 市场需求与行业趋势 - AI建设处于开端阶段 全球约100座AI工厂正在建设中 [5] - 企业级AI刚起步 本地部署需求强烈因数据访问控制要求 [5] - 工业AI加速发展 每个实体工厂都将配套AI工厂训练海量数据 [6] - 未来6G基础设施将构建在AI之上 智能生产需求类似能源基础设施 [5] - 推理AI需求巨大增长 智能体AI有效性得到市场认可 [6] 地缘政治影响 - 出口管制新规严格限制Hopper架构产品 公司目前无合规产品可向中国出货 [7] - AI扩散规定被取消 推动美国技术栈全球推广 [6] - 各国加速主权AI基础设施建设 欧洲等多国需求旺盛 [5] 供应链与订单情况 - 当前订单量比GTC时更多 正在美国本土扩建供应链 [5] - 工业格局重组推动区域化制造 带动电子和芯片制造需求 [6] - 大量未公开的AI工厂项目正在规划中 将持续拉动需求 [5]

英伟达AI战略与业务进展 - 公司CEO黄仁勋强调英伟达作为AI基础设施厂商的定位，并披露5年技术路线图[1][3] - 公司正在全面投产Grace Blackwell超级计算机，第三季度将升级为GB300芯片，推理性能提升1.5倍，HBM内存容量增加1.5倍[4] - 公司正在开发量子经典/量子GPU计算平台，预测未来超级计算机将同时配备GPU、QPU和CPU[4][5] 全球业务布局 - 公司将与中国台湾合作伙伴(台积电、富士康等)共同构建该地区首台巨型AI超级计算机[5] - 公司计划在中国台湾建立名为"NVIDIA Constellation"的办事处园区，采用宇宙飞船设计风格[5] - 公司与沙特主权财富基金PIF旗下AI公司Humain达成协议，将供应1.8万颗最新AI芯片用于数据中心项目[11] 产品与技术路线 - 公司已全面投产DGX Spark个人AI计算机，预计几周内上市，DGX Station可直接使用普通电源运行万亿参数模型[5] - 公司提出AI演进路径：从当前文本生成能力发展到具备推理能力的代理式AI，最终实现理解物理世界的Physical AI[6] - 公司认为10年内AI将融入一切事物，类似电力在工业革命中的普及[3] 供应链与生产挑战 - 公司CEO与台积电、广达、和硕等供应链核心企业负责人会面，强调Blackwell芯片生产的复杂性[8] - 公司面临美国出口管制影响，针对中国市场的H20芯片需额外许可，已计入55亿美元相关费用[9] - 公司正在重新评估中国市场战略[10] 行业趋势与市场数据 - 全球IT支出持续增长，IDC数据显示2024年服务器/存储支出增长超60%，2025-2026年保持两位数增长[11] - 云基础设施中加速芯片支出占比达30%以上，GPU为主的加速卡投资占比显著提升[11] - 公司正在驱动全球万亿美元级别的企业AI IT投资[11]

全球IT支出与AI基础设施 - AI浪潮下全球IT支出持续增长 服务器/存储2024年支出增长超60% 2025-2026年预计两位数增长 [8] - 加速芯片在云基础设施中占比提升 去年出货量占比百分之十几 但资金支出占比达百分之三十几 [8] - 英伟达驱动全球万亿美元级别企业AI IT投资 数据中心建设推动芯片需求增长 [8] 英伟达战略定位与业务进展 - 公司从芯片厂商演进为AI基础设施厂商 规划涉及业内公司融资、电力和土地等资源 [2] - 一次性披露5年AI平台迭代计划 包括Blackwell、Rubin等平台 [2] - 预测10年后AI将融入一切事物 类比工业革命中电力基础设施的普及 [2] 新产品与技术升级 - Grace Blackwell超级计算机全面投产 第三季度升级至GB300芯片 推理性能提升1.5倍 HBM内存容量增加1.5倍 [4] - 开发量子经典/量子GPU计算平台 预测未来超级计算机将整合GPU、QPU和CPU [5] - 个人AI计算机DGX Spark已投产 即将上市 DGX Station可运行1万亿参数AI模型 [6] 全球业务拓展与合作伙伴 - 与中国台湾供应链合作构建首台巨型AI超级计算机 合作伙伴包括台积电、富士康等 [5] - 计划建立中国台湾地区办事处NVIDIA Constellation 采用宇宙飞船设计风格 [5] - 与沙特AI公司Humain达成协议 供应1.8万颗最新AI芯片用于数据中心项目 [9] AI技术演进方向 - 代理式AI将成为重点 具备理解、思考和行动能力 可解决未见问题 [6] - 物理AI是机器人革命基石 能理解物理定律如惯性、摩擦等 [6] 供应链与生产挑战 - Blackwell芯片生产极具挑战性 需在摩尔定律逼近极限下推动迭代 [7] - 供应链伙伴包括台积电、广达、和硕等 对保障芯片生产至关重要 [7] - 美国出口限制影响H20芯片对华销售 2026财年Q1计入相关费用55亿美元 [7]

人工智能基础设施与计算平台 - 英伟达CEO黄仁勋强调AI将成为像互联网和电力一样的基础设施，公司定位为AI基础设施核心提供商 [1] - 发布扩展版Blackwell平台Blackwell Ultra AI，重点提升推理性能 [4] - 推出Grace Blackwell GB300系统，推理性能提升1.5倍，HBM内存容量增加1.5倍，网络连接能力翻倍 [8] - GB300系统达40 PFLOPS，相当于2018年Sierra超级计算机性能，六年内性能提升4000倍 [9] - 预告Vera Rubin超级芯片性能是GB300的3.3倍，CPU内存容量是Grace的4.2倍，预计2026年下半年量产 [10] - 宣布推出NVLink Fusion技术，支持构建百万级GPU规模的AI工厂，兼容多种ASIC芯片 [11][13] AI技术演进方向 - 提出Agentic AI概念，具备目标拆解、方案思考、后果评估和执行计划的能力 [5] - Agentic AI本质是数字机器人，遵循"理解、思考、行动"的闭环 [6] - Physical AI可理解真实世界物理规律，是机器人革命基石 [8] - 开发GR00T-Dreams系统自动生成机器人训练视频，Isaac GR00T-Mimic工具扩展人类演示数据 [25][26] - 与DeepMind和Disney合作开发物理引擎Newton，计划7月开源，完全支持GPU加速 [26] - 更新类人机器人基础模型Isaac GR00T N1.5，提升环境适应能力和任务成功率 [28][29] 计算架构创新 - 开发量子经典计算平台，预测未来超级计算机将集成GPU、QPU和CPU [22] - 存储架构变革方向为将计算节点嵌入存储机架，前端配备GPU [22] - CUDA生态形成正向循环：安装量增长推动开发者创建更多库和应用 [21] - 采用COOS-L新工艺实现大规模芯片制造，开发7.2TB/s的NVLink交换机 [9] - 推出RTX Pro Enterprise全能服务器，支持多模态AI应用和游戏 [14] 产品布局与合作伙伴 - 将在中国台湾建立宇宙飞船风格办事处NVDIA Constellation [1] - 联合台积电、富士康在中国台湾建设AI超级计算机 [16] - Project DIGITS个人AI计算机DGX Spark全面投产，即将上市 [18] - 展示个人超级计算机DGX Station，可运行1万亿参数大模型 [18] - 推出Lepton平台连接开发者与全球GPU资源，合作伙伴包括CoreWeave、软银等 [19] - 云服务提供商已采纳Grace Blackwell系统，包括Twitter等平台 [8]

英伟达COMPUTEX 2025主题演讲核心观点 - 公司强调其作为AI基础设施厂商的行业地位，类比工业革命时期西门子的角色[4] - 公司披露了5年发展规划，认为其规划将影响业内公司的融资、电力和土地等资源配置[4] - 公司创始人黄仁勋回顾了英伟达30年发展历程，从芯片公司转型为AI计算平台提供商[3] 产品与技术进展 - Grace Blackwell超级计算机已全面投产，三季度将升级为GB300版本，推理性能提升1.5倍，HBM内存容量增加1.5倍[4][5] - 正在开发量子经典/量子GPU计算平台，预测未来超级计算机将集成GPU、QPU和CPU[5] - 个人AI计算机DGX Spark已全面投产并将于几周后上市，DGX Station可支持1万亿参数AI模型运行[6] 全球业务布局 - 将与中国台湾合作伙伴（台积电、富士康等）共同建设该地区首台巨型AI超级计算机[5] - 公布中国台湾地区办事处建设计划，命名为NVDIA Constellation，采用宇宙飞船设计风格[5] - 与沙特PIF旗下AI公司Humain达成协议，将供应1.8万颗最新AI芯片[7] 供应链与合作伙伴 - 公司创始人宴请中国台湾主要供应链伙伴，包括台积电、广达、和硕、纬创等企业高管[7] - 公司长期扎根中国台湾市场，已有30年发展历史[3] AI技术发展方向 - 提出代理式AI概念，强调AI应具备理解、思考和行动能力[6] - 展望物理AI发展，认为其将成为机器人革命基石，能够理解物理定律[6] - 修正对量子计算应用时间的预测，从"至少还需20年"调整为加速推进[5]

公司战略与定位 - 公司定位为AI基础设施厂商，规划涉及业内公司的融资、电力和土地等长期布局 [3] - 公司最初是芯片公司，后转型为创建新计算平台，2016年推出第一代DGX超级计算机并捐赠给OpenAI，开启AI革命 [1] - 公司历史上首次披露5年计划，强调其基础设施属性与工业革命中的西门子类比 [3] 技术进展与产品更新 - Grace Blackwell超级计算机已全面投产，三季度将升级为Blackwell GB300，推理性能提升1.5倍，HBM内存容量增加1.5倍 [3] - 预测未来所有超级计算机将包含GPU、QPU和CPU，正在开发量子经典或量子GPU计算平台 [1][4] - 个人AI计算机DGX Spark已全面投产，预计几周后上市，DGX Station可支持1万亿参数AI模型运行 [5] 市场合作与扩张 - 将与中国台湾合作伙伴（台积电、富士康等）构建首台巨型AI超级计算机，并建立台湾地区办事处NVDIA Constellation [4] - 与沙特主权财富基金PIF旗下AI公司Humain达成协议，供应1.8万颗最新AI芯片 [6] - 宴请台湾供应链伙伴，包括台积电、广达、和硕等企业高管 [6] AI技术发展方向 - 提出代理式AI概念，强调其具备理解、思考和行动能力，未来几年将至关重要 [5] - 物理AI将成为机器人革命基石，能够理解物理规律如惯性、摩擦等 [5] - AI能力将从数据学习扩展到推理和解决未知问题 [5] 行业趋势判断 - AI将像电力一样融入所有领域，类比工业革命中电力的普及 [3] - 量子计算应用时间预测修正，从“20年后”调整为加速推进 [4]