英伟达路演亮点：季度收入接近千亿，为何依然看好「增长加速」？

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原报告：Morgan Stanley Research《NVDA NDR Highlights Diversified Growth Opportunities》，日期：2026年7月10日

当一家公司在一个季度内的收入接近1000亿美元时，市场的关注焦点往往不再是它的增长潜力，而是这种增长能持续多久。

近期，围绕英伟达的讨论主要集中在三个方面：全球人工智能基础设施投资是否已接近顶点；云服务巨头如Google、Amazon、Meta等是否会通过自研ASIC逐步蚕食GPU市场份额；以及下一代Vera Rubin产品的路线图是否会被延误或调整。

在7月初，摩根士丹利在加州举办了多场英伟达的非融资路演（NDR），英伟达的首席执行官黄仁勋、首席财务官Colette Kress及管理团队与机构投资者直接对话，回应市场对增长、竞争及产品的关切，以期解释公司下一阶段的增长来源及变化。

摩根士丹利在会后报告中将此次会议的基调总结为「积极」，而英伟达管理层则提供了更为积极的展望：即使季度收入接近1000亿美元，公司当前的增长率依然有望加速。

这一判断的核心不在于某个客户的采购骤增，而是英伟达正从一家主要依赖GPU周期和少数客户的公司，转型为覆盖计算、网络、CPU、模型及云基础设施的全栈人工智能平台。

根据英伟达管理层在会议上的划分，未来的需求主要来自三类市场：AI实验室、传统超大规模云服务提供商，以及包括AI云、工业、企业和主权AI在内的新兴客户。

这表明，过去市场熟知的「AI实验室进行大模型训练，云服务商采购GPU」的叙述，已无法全面解释英伟达下一阶段的增长。

目前，AI实验室约占英伟达总需求的20%。

在此次路演中，一个引人关注的细节是，某家以ASIC开发为主的前沿模型客户，早期对英伟达平台的使用比例不高，但如今其相关算力中英伟达的占比已接近50%。

这至少说明，ASIC对GPU的替代并非单向选择。

随着模型规模、推理负载和系统复杂度的不断上升，客户需要关注的已不仅仅是单个芯片的价格，而是整套系统能以多低的成本生成Token。在众多实际工作负载中，英伟达认为，其完整平台提供的单位Token成本仍然是最低的。

其他前沿模型依然主要在英伟达平台上运行。对英伟达而言，AI实验室的机会不仅在于跟随模型训练规模的增长，还在于重新夺回原本更偏向自研芯片客户的市场份额。

根据新的业务口径，传统超大规模云服务商依然是英伟达的重要需求来源之一，相关业务占公司收入的一半。

然而，云服务市场目前面临的约束已逐渐从芯片供应转向土地、电力及机房空间。这表明，客户并非不愿继续投资，而是在快速扩建数据中心的过程中遇到越来越多的挑战。

在这种背景下，英伟达正在提升其在每个数据中心中的价值占比——除了GPU外，公司还在通过网络设备、CPU、互连及机架级系统方案来扩大可服务的市场。

管理层在此次会议中重申了本年度200亿美元的CPU相关收入目标，并暗示其中相当一部分需求并非来自负责集群控制和调度的Head Node，而是来自搭载Vera CPU的独立计算机架。

Vera并非单纯追求更多核心数量的通用CPU，而是针对AI数据中心中的单线程工作负载和内存访问进行了优化。这一方向表明，英伟达不再仅仅出售加速卡，而是进一步进入CPU、网络、互连及整机系统领域。

这也解释了为何摩根士丹利认为，云服务商自研ASIC与英伟达的持续增长是兼容的。毕竟大型云服务商依然会继续开发和部署定制芯片，而博通等ASIC供应商也可能保持快速增长，只要整个AI计算市场扩张足够迅速，GPU与ASIC之间就无需进行零和竞争。

摩根士丹利预计，英伟达与博通的AI相关业务在未来一年均可能保持高速增长，市场短期内未必会出现剧烈的份额变化。

与AI实验室和超大规模云服务商相比，主权AI、工业企业和Neocloud的需求更为分散，项目启动速度往往较慢，但这可能是英伟达下一阶段最值得关注的增量市场。

地缘政治、数据主权及供应链本地化正在推动越来越多的国家和地区建立独立的AI基础设施。同时，金融、零售、生物科技及制造业等企业也开始将AI从通用工具转变为内部生产系统的一部分。

这些项目通常需要更长的立项、审批与部署周期，但一旦进入实施阶段，单个项目的规模可能相当可观，且面临的直接芯片竞争往往少于头部云服务商的市场。

Neocloud提供了另一种增长模式。

这一以GPU算力为核心的新型云服务商，正在承接传统云服务商无法及时满足的算力需求，英伟达与部分Neocloud的合作，不仅可能涉及共同投资和信用支持，也可能引入收益分成机制。

目前市场更关注英伟达是否在为客户承担信用风险，但从另一角度看，收益分成也意味着英伟达可能分享下游GPU云服务的长期收益。摩根士丹利因此认为，英伟达未来可能不仅仅向Neocloud出售硬件，还将逐渐成为大型GPU云网络的利益相关方。

客观而言，英伟达目前面临的最大争议并不是AI是否仍有增长潜力，而是芯片竞争、产品路线及供应限制，是否会削弱公司在这一轮增长中的市场份额。

根据此次路演传递的信息，英伟达的回答是，这些问题确实存在，但尚未改变公司的核心增长方向。

对于稳定、成熟且规模足够大的工作负载，ASIC确实可能提供更低的芯片成本和更高的定制效率。但模型架构、推理方式及开发工具仍在迅速演变，客户同样需要灵活性、软件生态及系统交付能力。

因此，真正决定客户选择的，不是某一颗芯片的价格，而是模型训练、推理、网络、内存与软件协同后的综合成本。

来源：Odaily星球日报