原创 | Odaily 星球日报（ @OdailyChina ）
作者｜Azuma（ @azuma_eth ）
北京时间 8 月 27 日凌晨，英伟达公布截至 2026 年 7 月 26 日的 2027 财年第二季度财报。财报数据显示，第二季度英伟达（NVDA）的营收和利润全面超预期，数据中心业务继续加速，下一季度指引再创新高。
具体而言， 英伟达 Q2 营收达到了 962.21 亿美元，同比增长 106%，环比增长 18%，超出分析师预期 4%；非 GAAP 净利润为 539.54 亿美元，同比增长 118%，调整后 EPS 为 2.22 美元，高于市场预期近 6%；此外，英伟达还对 Q3 营收给出了 1080 亿美元的指引，这意味着该公司即将正式进入“单季千亿美元营收”时代。
上述数据已经足够漂亮，但仍不是本次财报中最惊人的一个数字。在财报发布后的投资者电话会上，英伟达 CFO Colette Kress 给出了一个此前市场并没有充分预期的信号 ）—— 公司预计 2028 财年营收仍将增长约 70%（且未计入任何来自中国的数据中心收入），大幅高于华尔街此前 45% 的预期。
更重要的是，英伟达强调，这个 70% 的增长预期甚至是在供应受限的情况下给出的。换句话说，公司现在面对的主要问题似乎已经不是“AI 需求还能持续多久”，而是“供应链究竟还能满足英伟达的多少需求”。
受财报及电话会影响，英伟达盘后上涨超 4%，暂报 219.53 美元。
收入结构：AI 需求仍由超大规模客户主导
如果细看英伟达这 962 亿美元的营收结构，会发现“数据中心业务依然是绝对核心的收入来源”。
Q2，英伟达的数据中心业务收入达到 890 亿美元，同比增长 117%，环比增长 18%，占公司总营收的比例已经超过九成。更重要的点在于，数据中心业务的营收增长速度依然快于公司整体营收 —— Q1，英伟达总营收同比增长 85%，数据中心收入同比增长 92%；到了 Q2，两项增速分别进一步提升至 106% 和 117% —— 在季度营收已经接近千亿美元的情况下，英伟达的核心业务不仅没有出现明显放缓，反而还在继续加速。
从数据中心业务的内部来看，Q2 的增长仍然主要由“超大规模云厂商”（Hyperscaler）驱动。 英伟达披露，Q2 超大规模客户相关收入约为 487 亿美元。与此同时，亚马逊、微软、谷歌、Meta 等大型科技公司仍在持续扩大 AI 基础设施投资。就在财报发布之前，AWS 还曾宣布计划进一步部署 200 万块英伟达 GPU。
这意味着， 至少从当前的收入结构来看，AI 算力需求的第一驱动力仍然是大型云厂商的资本开支。 这也是观察未来英伟达增长态势以及 AI 周期延续状况的最核心变量，如果微软、亚马逊、谷歌、Meta 等公司的资本开支继续增长，英伟达的高增长就仍然拥有最直接的订单支撑；反之，如果这些公司的 AI 投资开始进入消化期，英伟达也将最先感受到压力。
另一边，英伟达的边缘计算业务（Edge Computing）录得 72 亿美元收入，同比增长 27%，环比增长 13%，收入规模上较数据中心业务仍有明显的体量差距，但作为公司“物理 AI”方向发力的代表，这也是英伟达试图降低对单一业务依赖的长期布局。
Vera Rubin：新一轮产品周期已经开始
本次财报及后续电话会中最重要的产品层信号，则在 Vera Rubin 的落地 —— 英伟达在电话会上确认， Vera Rubin 已经进入全面量产，并且本月早些时候已经开始出货……Vera Rubin 每部署 1 GW 算力，都对应约 400 亿美元的营收机会，预计将在 Q3 贡献约 20% 的数据中心业务营收。
这一声明标志着，英伟达正从 Blackwell 周期逐步过渡到 Rubin 周期。
对于英伟达这种产品迭代速度极快的公司而言，这种新旧平台的交替非常关键。过去，市场对 AI 芯片周期一大担忧，就是每一代产品能否顺利完成接力，如果两代产品之间出现明显的空档，营收增速自然会迅速下降。而这一次，Rubin 的商业化节奏显然够快。
作为英伟达专为 AI 设计的机架级超级计算平台，Vera Rubin 整合了 Rubin GPU、Vera CPU、NVLink6、ConnectX-9 等七款自研芯片，性能层面实现了跨越式升级。产品的进化最终将反馈在价值捕获之上， “每 1 GW 算力 ➡️ 400 亿美元营收”的数据锚点意味着，Vera Rubin 落地之后，随着数据中心规模继续扩大，英伟达能够从每一座新建 AI 数据中心中获得的价值也会不断提高。
此外，黄仁勋本人还在电话会上强调， Vera Rubin 的放量速度将创公司历史最快纪录……这或许便是英伟达敢于给出“2028 财年营收仍将增长约 70%”的底气。
AI 需求还在，但供应已成为瓶颈
关于“AI 需求是否已见顶”的问题，在财报发布后的投资者电话会上，英伟达管理层传递了一个比以往更强烈的信号， 需求不仅没有放缓，反而仍在加速。
黄仁勋在电话会上直白表示，AI 已经进入新的阶段。过去一年， AI 算力需求主要由少数头部模型公司推动，而现在，需求正在向更多前沿模型、开源模型、企业 AI、Agent 以及机器人等领域扩散。
这其中最重要的变化迹象在于推理需求的加速增长。随着大模型从训练走向实际应用，AI 算力消耗不再只是模型训练时的一次性投入，而是会随着用户使用量、Token 生成量不断增加。黄仁勋甚至直接用了“Token 正在变得有生产力和盈利能力”来形容这一变化。
此外，英伟达在电话会上还表示， 从目前大型科技公司的资本开支计划来看，需求也没有出现明显放缓的迹象。 全球五大云服务商今年的资本开支预计接近 8000 亿美元，明年则可能进一步达到约 1.3 万亿美元。
这些观察共同构成了英伟达对于未来“AI 需求”判断的底层支撑。 然而，在需求端如此强劲的情况下，供给却已成为了限制英伟达进一步增长的制约因素。 换句话说，公司当前面对的主要瓶颈，并不是订单不足，而是零部件、产能和交付能力能否跟上订单的速度。
英伟达管理层在电话会明确表示，至少到 2028 财年，供应仍将是限制公司增长的主要瓶颈。 黄仁勋甚至强调，如果没有供应限制，公司给出的 2028 财年业绩展望将会“高得多”。
这里的“供应”并不仅仅限于 GPU 本身，随着 AI 芯片规模快速扩大，HBM、先进封装、晶圆、网络设备以及数据中心电力，都可能成为制约算力部署速度的重要因素。尤其是 HBM，英伟达此次在电话会上直接谈到了内存价格的大幅上涨，并预计 Q3 非 GAAP 毛利率约为 74%，低于 Q2 的 75%，内存成本的持续上升，正对后续利润率形成压力。
为了突破这一瓶颈，英伟达正在将其角色向 AI 基础设施的“资本组织者”延伸。 财报披露，英伟达已与 Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs 和 KKR 等建立战略合作，拟在未来动员超过 5000 亿美元第三方资本用于 AI 基础设施建设。同时，英伟达与 SB Energy 在俄亥俄州 PORTS-Pike Technology Campus 合作，提前锁定土地、电力和建筑壳体容量，以承载其计算资源部署。
千亿门槛与下一个起点
英伟达这份财报，以及管理层在电话会上的表态，阶段性地再次回答了市场当下最为关注的一个问题 —— AI 需求是否已经见顶，周期是否已经结束？
从 2028 财年 70% 的营收增长指引来看，英伟达当下给出的答案还是“周期远未结束” —— 天花板还远，且当前的增速甚至不是需求的真实反映，只是供应链能支撑的极限。 当一家季度营收接近千亿美元的公司，仍然敢在供应受限的情况下给出远超市场预期的增长目标时，只能说明英伟达所看到的订单，比它敢写在指引上的数字还要厚。
而英伟达自己，则正在通过不断扩展自己商业角色来适配市场的发展需求。如今的英伟达已不仅仅是一家设计 GPU 的半导体公司，而是在向“AI 工厂”的总承包商演进，提供芯片、网络、CPU、软件、部署方案，甚至已经在参与基础设施的融资与土地电力锁定。
当然了，高预期也自带高压。毛利率指引的温和下移、全球市场的政策不确定性，都是千亿规模扩张中不可避免的摩擦……但至少目前而言，市场愿意给予英伟达溢价的核心逻辑并未动摇 —— 在 AI 基础设施这条赛道上，英伟达仍然是那个制定规则、且暂时看不到追赶者的玩家。
当 Q3 营收正式跨过千亿美元门槛时，英伟达将步入一个新的数量级。而 70% 的明年增长指引则暗示，这个门槛，或许只是下一程的起点。
