輝達財報指引超樂觀！黃仁勳破除外界資本支出擔憂：運算即營收

Neo

1 小時前

NVIDIA 最新一季財報繳出亮眼表現，Q4 營收 681 億美元創歷史新高，non-GAAP EPS 1.62 美元同樣遠超市場預期。財報後輝達股價盤後微幅上漲 0.19%，來到 195.94 美元。針對下一季度（Q1 FY27），NVIDIA 給出了極具信心的財測與進度更新。Q1 營收預估約 780 億美元，遠高於市場原先預估的 728 億美元區間。毛利率預估為 75%。

電話會議中，分析師針對雲端巨頭高達 7000 億美元的資本支出能否延續、資料中心長期 4 兆美元資本支出的框架是否仍成立、收購 Groq 的意義、太空資料中心及毛利率問題進行提問。以下鏈新聞整理了黃仁勳針對個別議題的回答。

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NVIDIA 最新一季財報亮眼，營收再創歷史新高

NVIDIA 最新一季交出極度亮眼的成績單，營收與獲利雙雙擊敗華爾街預期，再次創下歷史新高。Q4 營收表現達 681 億美元，創下歷史新高，大幅超越市場普遍預期的 659 億至 661 億美元。營收較去年同期大幅成長 73%，季增亦達 20%。

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GAAP 每股盈餘 (EPS) 為 1.76 美元；Non-GAAP EPS 為 1.62 美元，優於市場預期的 1.53 美元。全年營收達 2,159 億美元，年增 65%。全年 GAAP EPS 為 4.90 美元，Non-GAAP EPS 為 4.77 美元。其中資料中心 (Data Center) 業務仍是絕對的成長主力，Q4 營收高達 623 億美元。季增 22%、年增 75%。

NVIDIA 給出極具信心的前瞻指引

針對下一季度（Q1 FY27）以及未來的產品路線圖，NVIDIA 給出了極具信心的財測與進度更新。Q1 營收預估約 780 億美元，遠高於市場原先預估的 728 億美元區間。其中 GAAP 毛利率預估為 74.9%，Non-GAAP 預估為 75.0%

這次沒提到 Rubin 平台量產時間點，照先前說法已在台積電進入投片階段，目標 2026 年下半年開始量產。新一代 Vera Rubin 機櫃（如 NVL72）已進入量產爬坡階段，預計 2026 年下半年開始對主要雲端服務商與合作夥伴出貨。

雲端巨頭資本支出問題：Agentic AI 產生難以致信的運算需求

美銀證券詢問雲端客戶高達 7,000 億美元的資本支出是否能延續？面對市場擔憂雲端巨頭的現金流受壓，以及明年資本支出可能難以維持成長，黃仁勳對客戶的獲利與現金流成長表達了極高的信心。

他指出，產業界已經正式迎來代理 AI（Agentic AI）的轉折點。Claude Code、Codex、OpenClaw 等代理的爆紅，產生難以置信的運算需求。在這個 AI 的新世界裡，「運算即營收」。因為沒有運算能力，就無法生成 Token；沒有 Token，就無法創造營收。

過去全球每年約 3,000 億至 4,000 億美元的資本支出用於傳統軟體，如今這筆資金正快速轉向 AI 領域。由於代理系統生成的 Token 能為客戶帶來實際的生產力與利潤，這份龐大的運算需求將直接轉化為 NVIDIA 與雲端客戶的營收成長。

AI 生產力革新產生經濟問題？重點是錢去哪了

黃仁勳的回答不僅定義了「Agentic AI」創造的龐大運算需求，就是雲端巨頭鉅額資本支出的解方。也點出了過去用於傳統軟體的資本支出，將轉向 AI 領域。

這讓筆者想到關於 Citrini 認為人工智慧的生產力革命，可能導致失業率暴增產生經濟問題。曼報共同創辦人 Vincent 指出，問題不是出在 SaaS 公司沒有收入、經濟完蛋了。而是原本支付給 SaaS 公司的錢，跑去哪了？是企業回購股票還是再投入？

假設一個企業固定訂閱 10 塊的 SaaS 服務，AI 時代 SaaS 公司少了 10 的收入沒錯，但那 10 並沒有憑空消失。其中 3 變成新的 AI 供應鏈收入，剩下的 7 直接變成企業的新增利潤，這代表企業利潤率上升。所以錢不會不見，重點是分配問題。

(AI 太成功釀經濟危機？機構推演 2028 年：失業率破 10%、標普重挫 38%)

從 Agentic AI 到實體 AI，資料中心 4 兆美元 CapEX 仍成立

針對未來資料中心資本支出可能高達 3 兆至 4 兆美元的長期框架，黃仁勳給予了肯定的答覆，並以「Token 經濟學」來解釋這個趨勢。他表示，未來的軟體不再是「預先錄製」或預先編寫好的，而是根據使用者的意圖「即時生成」。這種即時生成的模式所需的運算量，是過去傳統運算的 1,000 倍以上。因此，未來每一家公司都將依賴 AI 並擁有自己的 AI 工廠來持續生成 Token。

黃仁勳強調，當前正在爆發的第一波浪潮正是代理 AI（例如幫助工程師編寫程式的 AI 代理），這在過去兩三個月內已經達到需求指數級成長的轉折點；而跨越這波浪潮後的下一個巨大機會，將是實體 AI（Physical AI），也就是將 AI 與代理系統真正帶入製造業與機器人等實體應用中。

收購 Groq 對 NVIDIA 代表什麼

關於未來架構是否走向小晶片（Chiplet）以及收購 Groq 的戰略意義，黃仁勳表示，NVIDIA 盡可能推遲使用小晶片，因為跨越晶片介面會增加不必要的延遲與功耗。NVIDIA 的 CUDA 架構之所以具備統治力，正是因為其硬體架構極度高效。

針對 Groq 與低延遲解碼技術的佈局，黃仁勳預告將在 GTC 大會上分享更多細節，但他明確指出，Groq 將被定位為擴充 NVIDIA 運算架構的「加速器」，就如同當年利用 Mellanox 來擴充網路架構一樣。NVIDIA 的所有 GPU 保持高度的架構相容性，這確保了軟體最佳化的投資能跨世代發揮價值，進一步提升客戶的每美元效能。