英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在最新财报电话会议上，用一句直白的话概括了当前人工智能行业的核心逻辑：“没有计算，就生不成token；没有token，就赚不到钱。”这一论断成为贯穿会议的核心主题。数据显示，英伟达在2026财年第四季度实现营收681亿美元，同比增长73%，净利润显著提升，毛利率维持在75%的高位。尽管财务数据亮眼，管理层却将更多精力放在探讨产业未来趋势上。
黄仁勋指出，人工智能行业已迎来智能体应用的转折点。以Anthropic和OpenAI为例，前者收入在一年内增长十倍，但受制于算力供应瓶颈；后者同样面临庞大的计算需求。随着Claude Code、Codex等工具开始为企业创造实际价值，云服务商的算力规模直接决定其收入增长速度。这种趋势在英伟达的硬件生态中得到充分体现——即便是六年前发布的A100芯片，至今在云端市场仍供不应求，这得益于其GPU架构的全面兼容性设计。
网络业务成为英伟达基础设施版图的关键增长极。进入以太网交换市场仅两年，公司已确立全球领先地位。黄仁勋解释称，英伟达将网络视为计算的自然延伸，通过NVLink交换机实现机架级计算系统的纵向扩展，再利用Spectrum-X和InfiniBand技术进行横向扩展。这种架构创新使公司在数据中心网络领域占据优势，最新推出的102T Spectrum-6交换平台将进一步强化这种优势。
在回应毛利率可持续性问题时，黄仁勋强调技术迭代带来的性能飞跃是核心支撑。公司通过每年推出完整的人工智能基础设施解决方案，持续为客户提供数倍于前代的每瓦性能和每美元性能提升。这种迭代速度与协同设计能力，使英伟达能够保持毛利率水平。以NVLink交换机为例，其使代际每瓦性能提升达50倍，每美元性能提升35倍，直接转化为客户的收入增长。
智能体应用的爆发式增长正在重塑计算需求格局。黄仁勋透露，英伟达工程师已广泛部署GPT-5.2 Codex进行复杂任务处理，该模型能够处理涉及研究、工具使用和长时间运行的执行任务。与meta、Anthropic、xAI等企业的深度合作，使英伟达覆盖所有主流云平台。通过构建从芯片到全栈AI基础设施的完整生态，公司在训练、推理及规模化扩展等阶段占据独特优势。
物理人工智能被视为下一个重大机遇领域。黄仁勋描述了将智能体系统应用于制造业和机器人技术的愿景，这种转型需要更强大的计算能力支持。在谈到太空计算时，他承认当前经济效益欠佳且面临散热等技术挑战，但强调成像处理等特定场景的应用潜力。英伟达已将Hopper GPU送入太空，用于高分辨率成像和实时数据处理，这种探索可能为未来计算架构开辟新路径。
客户结构的多元化成为英伟达抵御市场波动的重要策略。首席财务官科莱特·克雷斯透露，虽然超大规模企业贡献了约50%的收入，但企业、超级计算和主权国家客户等细分领域增长迅猛。这种多样性得益于CUDA平台的普适性——从云端到边缘设备，从机器人到自动驾驶汽车，英伟达的技术渗透到各个计算场景。Hugging Face平台上150万个运行在CUDA上的AI模型，印证了这种生态优势的广度。
面对分析师关于资本支出可持续性的质疑，黄仁勋重申计算等于收入的基本逻辑。他指出，全球每年在经典计算上的投资达3000至4000亿美元，而人工智能带来的计算需求是传统方式的1000倍。这种指数级增长将推动数据中心资本支出持续扩大，预计到2030年可能达到3至4万亿美元规模。当前智能体应用的爆发只是开始，物理人工智能的兴起将进一步放大这种趋势。
