英伟达营收翻倍，为什么市场还在担心？1050亿美元信用支持意味着什么
美国加州时间8月26日，英伟达交出了一份远超市场预期的成绩单。截至7月26日的2027财年第二财季，公司营收达到962.21亿美元，同比增长106%，超出华尔街分析师普遍预期的922亿美元。Non-GAAP下每股摊薄收益为2.22美元，同比大增120%，同样高于预期的2.10美元。
这份财报发布的时机颇为微妙。此前数月，关于AI投资过热、算力需求见顶的论调在资本市场持续发酵，英伟达股价在财报公布前一个交易日下跌1.59%，收于每股209.66美元。然而财报和随后的电话会议，似乎正在扭转这种情绪。
供应承诺翻倍至2790亿美元，2028财年指引震惊市场
真正让投资者感到惊喜的，是英伟达对下一财年的积极展望。首席财务官科莱特·克雷斯在电话会上明确表示，公司预计2028财年营收增幅将达到约70%，而此前市场预期仅约为45%。她补充称，如果供应端能够获得更多保障，增长速度还有可能更快。
支撑这一信心的，是供应链数据的显著变化。截至第二财季末，英伟达的供应承诺由上财季的1190亿美元翻倍增长至2790亿美元，增量主要与采购内存有关。克雷斯同时提醒，由于内存成本飙升，未来几个月的毛利率将从当前的75%逐步收窄，预计第三财季降至74%，第四财季触底至71%-72%区间，此后稳定在72%-73%左右。
市场研究机构Gartner在2026年6月发布的《全球半导体供应链季度追踪报告》中指出，HBM（高带宽内存）的产能紧缺正在推高整个AI加速器供应链的成本，英伟达的毛利率走势与行业整体趋势一致。
算力需求的结构性跃迁：从人类用量到智能体用量
面对分析师关于70%增长展望依据的追问，克雷斯给出了一个关键的技术判断：AI正从"辅助人类"向"智能体"方向演进，而智能体所需的计算量可能是人类直接使用场景的15到100倍。这一量级的跃升，意味着即便单位算力成本持续下降，总需求的增长空间依然巨大。
英伟达CEO黄仁勋在电话会上将这一转变称为"AI的转折点"。他指出，不仅算力需求在增长，需要大规模算力的公司数量也在大幅增长——从顶尖AI实验室到各行业的头部企业，都在构建自己的AI基础设施。
横向对比来看，竞争对手AMD在2026年7月底发布的第二季度财报显示，其数据中心业务营收同比增长约85%，增速同样可观但基数远低于英伟达。英特尔在同一季度的数据中心AI营收则出现了同比下滑。据半导体行业分析机构SemiAnalysis在2026年8月中旬发布的报告，英伟达在AI训练市场的份额仍维持在85%以上，但在推理市场的份额正面临来自定制芯片和AMD的挑战。
千亿美元投资承诺引发"循环融资"争议
过去一年间，英伟达对OpenAI、Anthropic、xAI等AI模型开发商，以及Coherent、Marvell等硬件供应商承诺的投资累计已超过900亿美元。其中包括今年2月向OpenAI新一轮融资承诺的300亿美元，以及向Anthropic承诺的最高100亿美元。这一策略引发了部分分析师关于"循环融资"的质疑——即英伟达通过投资客户，客户再用资金购买英伟达芯片，形成资金回流。
克雷斯在电话会上直接回应了这一质疑："我们知道有人会将其称为'循环融资'。但我们的看法有所不同，我们投入资本所获得的股权回报将会非常出色。"她透露，英伟达预计像OpenAI这样的大型前沿AI实验室"将成为历史上规模最大的科技公司"，而这些实验室在获取所需算力时面临资金瓶颈，需要英伟达的支持。
黄仁勋的态度更为直接。他表示："我唯一的遗憾就是没有更多、更早地投资这些公司。投资这些公司是千载难逢的机会。"他进一步预测，OpenAI和Anthropic"很可能很快就会上市，其他公司也会效仿"。
这一策略并非没有风险。据公开信息披露，英伟达在8月初宣布将与华尔街多家顶级投资公司合作，为高达5000亿美元的数据中心融资提供担保，随后又同意为OpenAI在俄亥俄州的大型数据中心项目提供背书。这些承诺将英伟达的资产负债表与AI基础设施建设的成败更紧密地绑定在一起。
定制芯片浪潮下，黄仁勋为何不焦虑
投资者的另一重担忧集中在定制芯片的竞争上。就在财报发布前一天，OpenAI公布了其首款定制推理芯片Jalapeno的技术细节，宣称该芯片的响应速度和能效已超越英伟达的GB300。与此同时，谷歌、微软、亚马逊等英伟达的大客户也都在推进自研AI芯片项目。
对此，黄仁勋的回应延续了一贯的立场：这些定制芯片通常针对狭窄、特定的用途设计，而英伟达构建的是"截然不同的东西"——完整的AI工厂平台和全栈式系统。"我很高兴能成为他们的朋友，也很高兴能与他们合作。很荣幸他们正依靠我们来实现规模拓展，"他表示。
从技术架构来看，英伟达的竞争优势确实不仅在于GPU本身，还在于其围绕CUDA生态构建的软件护城河。据业内人士分析，即便是拥有雄厚技术实力的大型科技公司，要在软件栈和生态成熟度上完全替代英伟达的方案，仍需要数年时间和数十亿美元的投入。
关于开源模型对算力需求的影响，黄仁勋认为开源与闭源模型的使用量都在快速增长，而且几乎所有的开源模型都运行在英伟达的平台上。"两者缺一不可。两者都将取得非凡的成功，"他表示，开源模型的普及实际上扩大了AI开发者的基数，进而推动了算力需求的整体增长。
截至发稿，英伟达盘后股价在财报和积极展望的推动下上涨超过4.7%。据彭博社2026年8月27日报道，多家华尔街投行在财报发布后上调了英伟达的目标股价，认为其2028财年的增长指引"重新确立了AI算力市场的长期叙事"。
不过，毛利率的下行压力和巨额供应链承诺的资金占用，仍是摆在英伟达面前的实际挑战。Dell'Oro Group在2026年7月发布的《数据中心资本支出五年预测报告》中提示，2027年至2028年间，全球前五大云服务商的资本支出增速可能出现周期性回落，这将是英伟达需要穿越的又一重周期。
本文由AI辅助生成
