英伟达路演前瞻：接近千亿季收，何以依然谈及「增长加速」？

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

当一家公司的季度收入即将达到 1000 亿美元时，市场关注的焦点往往不再是还能增长多少，而是这种增长能持续多久。

最近，围绕英伟达的讨论主要集中在三个方面：全球 AI 基础设施投资是否已接近顶峰；大型云服务提供商如 Google、Amazon 和 Meta 推动自研 ASIC 是否会影响 GPU 的市场份额；以及下一代 Vera Rubin 产品的开发计划是否会出现推迟或调整。

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 CEO 黄仁勋、CFO Colette Kress 及管理团队与机构投资者面对面交流，讨论市场关注的增长、竞争和产品问题，旨在阐明公司下一阶段的增长来源及正在发生的变化。

摩根士丹利在会议后发布的报告中，将此次会议的基调总结为「积极」，而英伟达的管理层则做出了更为激进的判断：尽管季度收入接近 1000 亿美元，但公司的增长率仍有可能加速。

这种判断的依据并不在于某个客户的采购量突然增加，而是英伟达正在从一家依赖 GPU 周期和少数主要客户的公司，转型为一个覆盖计算、网络、CPU、模型及云基础设施的全栈 AI 平台。

根据英伟达管理层在会议中的分析，未来的需求将主要来自三大类市场：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 实验室训练大模型、云服务商采购 GPU」的叙述，已经无法全面解释英伟达下一阶段的增长。

目前，AI 实验室仅占英伟达总需求的 20%。

此次路演中，一个受到关注的细节是，某家之前主要依赖 ASIC 开发的前沿模型客户，早期对英伟达平台的使用比例并不高，但如今已接近 50%。

这一现象至少表明，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，客户关注的不再是单颗芯片的价格，而是整个系统在生成 Token 时的成本效率。在许多实际工作负载中，英伟达认为，最低的单位 Token 成本依然来自其完整平台。

目前，其他前沿模型仍主要在英伟达的平台上运行。对于英伟达来说，AI 实验室的机会不仅在于紧随模型训练规模的增长，还包括从原本偏向自研芯片的客户那里重新获取市场份额。

按照新的业务分类，传统超大规模云服务提供商依然是英伟达最重要的需求来源之一，相关业务约占公司收入的一半。

然而，当前云服务市场面临的限制，逐渐从芯片供应转向土地、电力和机房空间。这意味着客户并非不愿继续投资，而是越来越难以以往的方式快速扩建数据中心。

在这种背景下，英伟达正在提升在每个数据中心中的价值占比——除了 GPU，公司还通过网络设备、CPU、互连和机架级系统方案来扩大可服务市场。

管理层在此次会议中重申了本年度 200 亿美元的 CPU 收入目标，并暗示其中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 并不是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优化。它所代表的方向是，英伟达不仅出售加速卡，还进一步进入 CPU、网络、互连和整机系统领域。

这也解释了为何摩根士丹利认为，云厂商自研 ASIC 与英伟达的持续增长可以并存。大型云厂商仍会继续开发和部署定制芯片，博通等 ASIC 供应商也可能保持高速增长，但只要整个 AI 计算市场扩展足够迅速，GPU 和 ASIC 就不必进行零和竞争。

摩根士丹利预计，英伟达与博通的 AI 相关业务在未来一年都可能维持高增速，短期内市场未必会经历剧烈的份额变动。

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，但这或许是英伟达下一阶段最值得关注的增量市场。

地缘政治、数据主权和供应链本地化，正在促使更多国家和地区建设独立的 AI 基础设施。同时，金融、零售、生物科技、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。

这类项目通常需要更长的立项、审批和部署周期，但一旦进入实施阶段，单个项目的规模可能相当可观，而且直接的芯片竞争往往少于头部云服务市场。

Neocloud 提供了另一种增长模式。

这类以 GPU 计算能力为核心的新型云服务商，正在满足传统云服务商无法及时满足的计算需求。英伟达与部分 Neocloud 的合作，可能不仅包括共同投资与信用支持，还可能引入收入分成机制。

当前市场更关注英伟达是否在为客户承担信用风险，但从另一个角度看，收入分成也意味着英伟达可能分享下游 GPU 云服务的长期收益。摩根士丹利由此认为，英伟达未来可能不仅是向 Neocloud 出售硬件，还将逐步成为大型 GPU 云网络的利益相关者。

客观而言，英伟达当前面临的最大争议并非 AI 是否仍将增长，而是芯片竞争、产品路线和供应约束，是否会削弱公司在这一轮增长中的市场份额。

从此次路演传递的信息来看，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 可能确实提供更低的芯片成本和更高的定制效率。然而，模型架构、推理方式和开发工具仍在快速变化，客户需要的同时是灵活性、软件生态和系统交付能力。

因此，真正影响客户选择的，并不是单一芯片的价格，而是模型训练、推理、网络、内存和软件协同之后的综合成本。

来源：Odaily星球日报