英伟达财报电话会精华版：Blackwell全面投入量产 已交付1.3万个样品

划重点

1、黄仁勋证实，多个英伟达客户已经收到首批Blackwell芯片，该公司共交付了1.3万个样品。

2、英伟达将从第四季度开始大规模出货Blackwell，营收有望达数十亿美元，且将逐季增长。

3、英伟达CFO克雷斯称，中国依然是一个非常重要且充满竞争的市场。尽管英伟达的业务仍受美国政府出口管制措施限制，但形势正在改善。

美国当地时间周三，英伟达发布了2025财年第三财季（对应自然年2024年第三季度）财报。财报显示，英伟达第三财季营收为350.82亿美元，同比增长94%；净收入193.09亿美元，同比增长109%；摊薄后每股收益为0.78美元，同比增长111%。

尽管英伟达第三财季营收和每股收益均超出分析师平均预期，同时其对2025财年第四财季营收作出的展望也超出市场预期，但其营收增幅明显开始放缓，未能达到部分投资者的高期望，从而促使其盘后股价下跌逾2%。

财报发布后，英伟达创始人、总裁兼首席执行官黄仁勋和执行副总裁兼首席财务官科莱特·克雷斯（Colette Kress）等高管出席随后召开的财报电话会议，解读财报要点并回答了分析师提问。

以下为英伟达第三财季财报电话会精华部分：

英伟达上季度的营收实现了近乎翻倍的增长，令投资者与分析师纷纷好奇，这家芯片制造巨头在年化营收达到1400亿美元的高位后，其增长势头能否延续。此刻，所有的期待似乎都聚焦于Blackwell身上，即英伟达即将大规模发货的下一代人工智能芯片。

英伟达传递的总体信息是，新推出的Blackwell芯片供不应求，因为像OpenAI这样的公司急需最快速的GPU来加速下一代人工智能模型的开发。而随着Blackwell的上市，英伟达当前的人工智能芯片Hopper将转而服务于现有的人工智能模型，而非用于开发新模型。英伟达预计，Blackwell的销量最终将超过Hopper。

01 所有人都盯着Blackwell，第四季度大规模出货

在电话会议上，黄仁勋与克雷斯为投资者披露了一系列新数据，揭示了Blackwell芯片的推出进展。他们表示，英伟达正按照既定计划推出Blackwell，并暗示在未来几个季度内，销售的主要制约因素将是英伟达的产能，而非市场需求。黄仁勋说：“Blackwell的生产正在全速推进，第四季度我们将交付的Blackwell芯片数量将超出最初预期。”

黄仁勋与克雷斯的评论有效安抚了市场对于发货延迟的担忧，此前曾有报道指出，英伟达正对Blackwell进行工程优化，以解决可能存在的潜在问题。

英伟达在周三确认，其多个终端客户已收到首批Blackwell芯片。微软、甲骨文及OpenAI等巨头也纷纷在各自的社交媒体平台上分享了搭载Blackwell芯片的服务器机架照片。同日，英伟达还透露，已向客户发送了1.3万个Blackwell芯片。黄仁勋强调：“尽管我们仍有大量的工程工作尚未完成，但从所有正在搭建的系统中不难看出，Blackwell的性能表现极为出色。”

这些样品芯片仅仅是英伟达庞大生产计划中的冰山一角，它们属于早期版本，旨在帮助客户启动测试流程，为第四季度的大规模批量出货做好准备。黄仁勋透露：“相较于第三季度，下个季度的Blackwell出货量将有所增加，并且预计每个季度都会持续增长。”

今年7月，英伟达曾预测Blackwell将在第四季度带来“数十亿美元”的收入。而在周三的会议上，该公司进一步上调了预期，表示第四季度的销售额将高于最初预测。此外，黄仁勋还透露了一个令人振奋的消息，微软即将开始向云客户展示其基于Blackwell所构建系统的预览版。

黄仁勋强调，英伟达在扩大Blackwell生产规模时面临的一个关键挑战在于，供应商所能提供的组件数量有限。此外，从零发货量迅速攀升至数十亿美元的发货量，这一飞跃式增长的过程中，提升生产速度需要一定的时间周期。他对此进行了解释：“需求超出了我们的供应能力，这并不意外，因为我们正处于生成式人工智能革命的开端。”

02 缩放定律继续有效，将推动Blackwell需求增加

在第三财季，英伟达的数据中心业务营收再次刷新纪录。其中，Hopper的需求尤为强劲，H200的销量实现了大幅增长，成为该公司历史上增长速度最快的产品。H200提供了最多可达2倍的推理性能提升，并且总拥有成本（TCO）也优化了50%。

云服务提供商（CSP）为数据中心收入贡献了约半数份额，且同比增长超过两倍。CSP大规模部署H200，这一举措推动了AI训练和推理工作负载需求的急剧增加。

许多公司正大规模部署Hopper，以支持下一代AI模型的开发、训练、多模态AI、代理AI、深度学习推荐引擎以及生成式AI推理和内容创作等工作负载。Ampere和Hopper正驱动英伟达推理业务的快速增长，使英伟达成为全球最大的推理平台。

针对大语言模型扩展是否停滞的问题，黄仁勋表示，虽然目前讨论这一问题还为时过早，但他认为基础模型的预训练扩展并未停滞，而是在持续进行中。他强调，尽管这是一个经验法则而非物理定律，但已有证据表明模型扩展的过程仍在不断推进。

黄仁勋还称，随着技术的不断进步，英伟达发现了两种新的扩展方法。首先是训练后扩展，最初主要以强化学习人类反馈（RLHF）为主，但现已扩展到包括强化学习人工智能反馈以及利用合成数据生成的数据，这些数据对训练后的扩展至关重要。

其次是推理时间扩展（也称为测试时间扩展），最令人瞩目的例证就是OpenAI的o1模型。这一方法表明，模型在推理时，思考时间越长，得到的答案质量就越高。这种扩展方式侧重于思维链、多路径规划和各种反思技巧的应用，与人类在回答问题前在脑中进行思考的过程相似。

黄仁勋指出，目前有三种扩展方法正在并行推进：预训练扩展、训练后扩展和推理时间扩展。他认为，这些扩展方法极大地推动了对基础设施的需求。在上一代基础模型的末期，Hopper的需求已经达到约10万颗；而下一代模型则将从10万颗Blackwell起步。

03 Blackwell出货量需多长时间才能满足第一波需求？

在被问及需要多少个季度Blackwell出货量才能满足第一波需求时，黄仁勋表示，目前讨论这个问题还为时过早，因为Blackwell才刚刚开始进入市场。他指出，硬件部署通常会经历一个消化过程，这是历史上不可避免的现象。

黄仁勋强调，全球大多数现有的数据中心都建立在传统的CPU架构上，并且依赖于早期的应用程序开发。这种架构已经无法适应当前日益增长的需求。因此，他认为，未来的数据中心应该从一开始就规划为支持机器学习和生成式人工智能，而不是继续沿用过时的基础设施。

他提出了一个假设，认为全球数据中心如果在未来四年内完成现代化，到2030年，全球用于计算的数据中心可能需要投资几万亿美元，这将成为一个巨大的市场，而英伟达必须能够满足这一需求，将数据中心从传统的编程模式转向机器学习和人工智能驱动的计算。

此外，黄仁勋还提到，生成式人工智能的崛起带来了前所未有的新市场。他以OpenAI为例，表示这种新兴技术并没有取代任何现有技术，而是创造了全新的市场，类似于iPhone的问世。他预计，随着越来越多的AI原生公司涌现，平台的转型将带来新的机遇，并推动IT和计算的现代化，从而催生出全新的行业和AI工厂。

04 中国市场仍然重要，英伟达将继续遵守出口管制

在回答关于美国政府的出口管制问题时，黄仁勋表示，无论新政府做出何种决策，英伟达的首要任务始终是全力支持政府，并尽最大努力做到最好。他强调，英伟达一直严格遵守所有法规，并将继续遵守，以确保在政策变化中尽可能支持客户，同时保持市场竞争力。

黄仁勋指出，英伟达在这一过程中将履行三项重要责任：遵守相关法规、支持客户以及在市场中积极竞争。

关于中国市场，克雷斯指出，虽然当前中国市场在数据中心收入中的占比低于美国实施半导体出口管制前的水平，但中国依然是一个非常重要的市场。英伟达将继续在遵守出口管制的前提下为中国客户提供服务。

克雷斯补充称，尽管目前英伟达向中国市场出口的Hopper芯片仍受到出口管制的限制，但他认为形势正在改善。与没有这些出口规则的情况相比，出口符合规定的Hopper芯片数量较少，但中国市场依然是一个重要且充满竞争的市场。

从地理角度来看，英伟达在中国的数据中心收入出现了环比增长，这主要得益于向符合出口管制要求的行业出货。

05 英伟达业务增长推动力：计算堆栈重塑与AI产业革命

黄仁勋在电话会最后总结发言中称，英伟达的业务增长正受到两大基本趋势的推动，这些趋势加速了全球对英伟达计算平台的采用和需求。

首先，计算堆栈正经历一场深刻变革，从传统的CPU处理转向基于GPU的神经网络处理。这一转型标志着数万亿美元的传统数据中心基础设施正在为“软件2.0”重建，软件2.0使得机器学习和人工智能成为应用的核心驱动力。

其次，人工智能时代的到来。生成式人工智能不仅是一种新的软件能力，它正催生一个全新的产业——“AI工厂”，通过这些“工厂”生产数字智能，带来了数万亿美元的产业潜力。Hopper的需求之旺盛与Blackwell在全面投产阶段的预期之高涨，实属惊人，这主要有几个原因：

与去年相比，今天的人工智能行业需求更为强烈，基础模型的开发者增多，训练前和训练后的计算需求持续指数级增长。

本土人工智能初创企业的数量创下新高，推理服务的成功案例不断增多，尤其是随着像ChatGPT和OpenAI o1等基础模型的引入，新的“测试时间扩展”法则也开始显现。所有这些都极大地增加了计算需求，推动人工智能正在渗透到每个行业和国家，帮助企业重塑工作流程，提高效率，创造新的价值。与此同时，随着物理人工智能的突破，工业机器人的投资正在激增。

随着研究人员在大规模视频数据和Omniverse平台上训练世界级的基础模型，对新的培训基础设施需求急剧上升，机器人技术的时代也随之到来。各国政府认识到人工智能基础设施建设的战略重要性，纷纷加大投入以发展本国的人工智能生态系统。

人工智能的时代已经到来，它是一个庞大而多样的时代。英伟达的专业知识、规模以及提供全栈和完整基础设施的能力，使我们能够为未来价值数万亿美元的人工智能和机器人技术提供服务。从超大规模云，企业私有云到主权区域人工智能云，从本地到工业边缘和机器人，英伟达将无处不在。

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