财务数据和关键指标变化 - 总收入达到创纪录的467亿美元 超出预期 所有市场平台均实现环比增长[5] - 数据中心收入同比增长56% 尽管H20收入减少40亿美元 仍实现环比增长[5] - 非GAAP毛利率为72.7% 包含释放H20库存准备金带来的1.8亿美元收益(40个基点) 剔除该收益后非GAAP毛利率为72.3% 仍超出预期[30] - GAAP运营费用环比增长8% 非GAAP运营费用环比增长6% 主要由于计算和基础设施成本增加以及薪酬福利成本上升[30] - 库存从110亿美元增加到150亿美元 以支持Blackwell和Blackwell Ultra的产能提升[31] - 通过股票回购和现金股息向股东返还100亿美元 董事会新批准600亿美元股票回购授权[31] - 第三季度收入预期为540亿美元(±2%) 环比增长超过70亿美元 GAAP和非GAAP毛利率预计分别为73.3%和73.5%(±50个基点)[32] - 全年非GAAP毛利率预计将达mid-seventies水平 运营费用预计同比增长high-thirties范围[33] 各条业务线数据和关键指标变化 - Blackwell平台达到创纪录水平 环比增长17% GB300在第二季度开始量产发货[6] - 网络业务收入达73亿美元创纪录 环比增长46% 同比增长98% Spectrum X以太网 InfiniBand和NVLink需求强劲[19] - Spectrum X以太网实现两位数环比和同比增长 年化收入超过100亿美元[20] - InfiniBand收入环比近乎翻倍 XDR技术采用推动带宽翻倍提升[20] - NVLink实现强劲增长 带宽达PCIe Gen5的14倍[21] - 游戏业务收入达43亿美元创纪录 环比增长14% 同比增长49% Blackwell GeForce GPU供应增加推动销售[24] - 专业可视化收入达6.01亿美元 同比增长32% 高端RTX工作站GPU和AI工作负载采用推动增长[27] - 汽车业务收入(仅车载计算)达5.86亿美元 同比增长69% 主要受自动驾驶解决方案推动[28] 各个市场数据和关键指标变化 - 中国市场数据中心收入环比下降至低个位数百分比 第三季度展望未包含H20对华发货[24] - 新加坡收入占第二季度账单收入22% 因客户集中开票安排 超过99%数据中心计算收入来自美国客户[24] - 主权AI收入今年将超过200亿美元 较去年翻倍以上增长[19] - 欧盟计划投资200亿欧元在法德意西建立20个AI工厂 包括5个超级工厂将AI计算基础设施增加十倍[19] - 英国推出最强大AI系统Isambard AI超级计算机 提供21 exaflops AI性能[19] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 处于工业革命开端 预计到本十年末将有3-4万亿美元AI基础设施支出[6] - GB200 NVL系统获得广泛采用 在CSP和消费互联网公司部署 OpenAI Meta和Mistral等灯塔模型构建者使用GB200 NVL 72进行训练和推理[7] - Blackwell Ultra平台表现强劲 产生数百亿美元收入[7] - 向GB300机架架构过渡顺利 工厂在7月底8月初成功转换 目前全速生产约每周1000个机架[8] - Rubin平台芯片已在晶圆厂 Vera CPU Rubin GPU CX9 SuperNIC NVLink 144 scale-up交换机 Spectrum X scale-out和scale-across交换机以及硅光处理器[9] - Rubin按计划明年量产 将是第三代NVLink机架级AI超级计算机[9] - 保持年度产品节奏 在计算 网络 系统和软件领域持续创新[9] - 美国政府开始审查对华销售H20许可证 部分中国客户已获许可但尚未发货 美国政府期望获得许可H20销售收入的15%但尚未发布法规[10] - 继续倡导美国政府批准Blackwell对华销售[11] - 推理和代理AI推动训练和推理计算需求数量级增长 主权AI全球建设 企业AI采用以及物理AI和机器人技术到来推动AI基础设施投资增长[13] - Blackwell设定AI推理性能新标准 NVLink 72和CUDA全栈架构重新定义推理经济性[14] - 软件创新使Blackwell性能自发布以来提升超过2倍 CUDA TensorRT LLM和Dynamo释放最大效率[14] - NVFP4四比特精度在GB300平台上实现比Hopper高50倍的能效 per token[14] - RTX Pro服务器全面生产 近90家公司采用 包括日立 礼来 现代和迪士尼等[17][18] - THOR机器人计算平台现已可用 比AGX Orin提供数量级更高的AI性能和能效[22] - 超过200万开发者和1000多家硬件软件应用和传感器合作伙伴采用机器人全栈平台[22] - Omniverse with Cosmos是物理AI数字孪生平台 用于机器人系统开发 与西门子合作扩展推动AI自动工厂[23] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 在动态外部环境中交付创纪录季度[5] - AI行业正在快速采用革命性技术 AWS Google Cloud Microsoft Azure OpenAI Cohere Mistral Kimi AI Perplexity Reflection和Runway等主要参与者已 embrace[16] - 性能领导地位在最新MLPerf训练基准测试中得到验证 GB200实现全面领先[16] - 推理代理AI正在推动训练和推理计算需求数量级增长[13] - 企业正在现代化数据中心 RTX Pro服务器有望成为数十亿美元产品线[18] - 主权AI正在崛起 各国利用国内基础设施数据和人才开发自身AI presents重大机遇[18] - 机器人应用在设备和基础设施上需要指数级更多计算 代表数据中心平台长期需求驱动因素[23] - 全球AI工厂建设从数千个Hopper GPU的10兆瓦数据中心发展到数十万个Blackwell的100兆瓦设施 未来将发展到数百万个Rubin GPU平台的多吉瓦多站点AI超级工厂[100] - 一次性聊天机器人已演变为推理代理AI 推动训练和推理计算数量级跃升[101] - 代理AI正在成熟 打开企业市场构建领域和公司特定AI代理[101] - 物理AI时代已经到来 解锁机器人学和工业自动化全新行业[101] - 每个行业和工业公司都需要建造两个工厂 一个制造机器 另一个建造机器人AI[101] - 新工业革命已经开始 AI竞赛正在进行中[102] 其他重要信息 - 第二季度向中国以外无限制客户销售约6.5亿美元H20[12] - 全球数据中心基础设施和计算投资今年达6000亿美元 两年内近乎翻倍[13] - 300万美元GV200基础设施投资可产生3000万美元token收入 10倍回报[14] - 开源社区CUDA库贡献与NVIDIA开放库和框架现已集成到数百万工作流中[15] - Blackwell引入突破性数值方法 large language model预训练使用NVFP4 GB300训练比H100快7倍[15] - Spectrum XGS以太网技术设计用于将不同数据中心统一为千兆级AI超级工厂[20] - 日本Fugaku Next将通过NVLink Fusion集成富士通CPU 运行AI 超级计算和量子计算工作负载[21] - 领先量子超级计算和研究中心运行在CUDA Q量子平台上 包括ULEC AIST NNF和NERSC 超过300家生态系统合作伙伴支持[21] - GeForce RTX 5056桌面GPU带来双倍性能 先进光线追踪 神经渲染和AI驱动DLSS 4 gameplay[25] - Blackwell将于9月登陆GeForce NOW 提供RTX 5080级性能 最低延迟和5K分辨率120fps[26] - GeForce NOW目录翻倍至超过4500个标题[26] - 与OpenAI合作优化开源GPT模型 在数百万RTX enabled Windows设备上实现高质量快速高效推理[27] - 开始发货NVIDIA Thor SoC Orin后继产品[28] - 全栈Drive AV软件平台现已投产 开辟数十亿美元新收入机会[29] 问答环节所有提问和回答 问题: 关于2026年增长前景和网络与数据中心之间关系的看法[37] - 增长驱动因素主要是推理代理AI的演进 从一次性提示应答发展为研究思考和计划使用工具 计算需求可能增加100倍 1000倍甚至更多[38][39] - 代理AI显著减少幻觉 能够使用工具执行任务 打开企业市场 推动物理AI和机器人技术突破[40] - Blackwell NVLink 72机架级计算系统专为此设计 从NVLink 8节点级计算过渡到NVLink 72机架级系统[41] - 未来五年将扩展到3-4万亿美元AI基础设施机会 顶级CSP的CapEx两年内翻倍至约6000亿美元 处于建设初期[42] 问题: 关于中国业务2-50亿美元范围和可持续步伐 以及竞争格局和ASIC威胁[44] - H20发货需要解决地缘政治问题 已收到初步许可证 有准备供应 本季度可能发货20-50亿美元 如有更多兴趣和许可证可建造更多[46][47] - NVIDIA构建与ASIC非常不同的产品 ASIC项目很多但很少进入生产 因为加速计算是全栈协同设计问题 AI工厂因问题规模增长变得极其复杂[48][49] - NVIDIA优势在于每个云都可用 每个计算机公司都可用 从云到本地到边缘到机器人相同编程模型 每个框架都支持NVIDIA[50] - 平台多样性 能够演进到任何架构 无处不在 加速整个管道 从数据处理到预训练到后训练强化学习直到推理[51] - 构建Blackwell和Rubin平台需要构建CPU 连接快速内存 超级NIC scale-up交换机NVLink scale-out交换机Spectrum X以太网 以及scale-across交换机Spectrum XGS[52] - 每个云都选择NVIDIA因为能效最佳 perf per watt最好 在功率受限数据中心直接驱动收入 perf per dollar极佳 利润率极高[54] - NVIDIA是AI工厂的整体全栈解决方案[55] 问题: 关于3-4万亿美元数据中心基础设施支出到2030年的可见性和份额 以及电力等瓶颈[58] - 顶级超大规模企业CapEx两年内翻倍至6000亿美元/年 从现在到十年末还有五年 6000亿美元仅代表前四大超大规模企业 还有企业本地建设 全球CSP建设[60] - 美国代表约60%世界计算 AI应反映GDP规模和增长 加速GDP增长[61] - 1吉瓦AI工厂约500-600亿美元 NVIDIA代表约35±%[62] - NVIDIA已成为AI基础设施公司 构建Rubin AI超级计算机需要六种不同类型芯片[63] - 推动perf per watt因为世界总是受功率或AI建设限制 perf per unit of energy使用驱动工厂收入增长[63] - 3-4万亿美元未来五年相当合理[64] 问题: 关于中国市场长期前景和Blackwell架构获得许可的重要性[66] - 中国市场今年约500亿美元机会 如果能够用竞争性产品应对 预计每年增长50% 与世界AI市场增长一致[67] - 第二大计算市场 约50%世界AI研究人员在中国 绝大多数领先开源模型在中国创建[67] - 开源模型对企业非常重要 对SaaS也非常重要 对全球机器人技术非常关键[69] - 正在与政府讨论美国公司应对中国市场的重要性 H20已获批准用于非实体清单公司 许多许可证已获批准[70] - 将Blackwell带入中国市场的机会是真实可能性 需要继续倡导美国科技公司能够领导并赢得AI竞赛 使美国技术栈成为全球标准[71] 问题: 关于Spectrum XGS机会集和规模 within Ethernet产品组合[73] - 现在提供三种网络技术: scale-up scale-out和scale-across[74] - scale-up NVLink 72使构建最大虚拟GPU成为可能 对推理系统关键[74][75] - scale-out InfiniBand无可置疑最低延迟最低抖动最佳scale-out网络 用于超级计算和领先模型制造者[76] - Spectrum以太网不是现成的 专为低延迟低抖动和拥塞控制设计 比任何产品更接近InfiniBand[76] - Spectrum XGS千兆级用于连接多个数据中心多个AI工厂成超级工厂[77] - 选择正确网络将效率提高数十百分点 结果有效效益100-200亿美元 网络非常重要[77] - Spectrum X现在相当大规模业务 仅约一年半历史 所有三种都将非常出色[78] 问题: 关于第三季度70亿美元增长在各组件间的分配[80] - Blackwell仍将是数据中心绝大部分 推动计算和网络方面 因为销售包含NVLink的重要系统[81] - 仍在销售Hopper H100和H200[81] - Blackwell将是增长主要驱动力[82] 问题: 关于Rubin产品过渡和增量能力 以及与Blackwell相比的性能提升[84] - 处于年度周期 因为可以加速成本降低和最大化客户收入生成[86] - Blackwell的perf per watt对于推理系统将比Hopper高一个数量级[87] - Ruben将带来大量新想法 明年将是创纪录年份[89] - 在继续提高AI能力同时 race towards artificial superintelligence 继续提高超大规模企业收入生成能力[90] 问题: 关于AI市场50% CAGR的可见性和明年数据中心收入增长[92] - 有大客户明年非常 significant预测 仍有许多业务正在赢得和许多初创企业正在创建[93] - AI原生初创企业去年融资1000亿美元 今年至今融资1800亿美元[93] - 顶级AI原生初创企业去年收入20亿美元 今年200亿美元 明年比今年高10倍并非不可想象[94] - 开源模型现在打开大型企业 SaaS公司 工业公司 机器人公司加入AI革命 另一个增长来源[94] - 需求非常高 H100s售罄 H200s售罄 大型CSP从其他CSP租用容量 AI原生初创企业争抢容量训练推理模型[95][96] - CapEx两年内翻倍 现在大型超大规模企业约6000亿美元/年[97] - 在6000亿美元/年中代表重要部分并非不合理 未来几年直到十年末将看到非常快速增长 非常 significant增长机会 ahead[98]
Nvidia(NVDA) - 2026 Q2 - Earnings Call Transcript