财联社8月27日讯（编辑 刘蕊）美东时间周三盘后，全球AI芯片龙头英伟达公布了强劲的2027财年第二季度财报。

作为全球 AI 半导体产业链的核心企业，英伟达CEO黄仁勋在财报电话会上对公司前景作出了极为乐观的判断，首次给出明确的2028财年全年70%营收增长的前瞻指引，并直言真实市场需求可达翻倍级别、全年增长唯一约束为产能供给。

此外，英伟达高管也承认，由于存储芯片价格高企，公司毛利率将在未来几个季度承压，预计在Q4触底，并在2028财年恢复。但英伟达高管强调，存储价格上涨体现行业整体景气度抬升，属于良性行业通胀。

以下为英伟达财报会五大重点：

1、业绩高增确定性极强，2028财年指引大幅提振市场预期

英伟达2027财年Q2营收达962亿美元，同比翻倍，连续四个季度加速增长。公司正式给出2028财年营收同比增长70%的确定性指引，同时披露：当前无约束真实市场需求可达100%增速，全年增长受限唯一因素是供应链产能不足，而非下游需求疲软。

产品结构上，全新量产的Vera Rubin平台将成为明年核心增长引擎，Q3单季即可贡献数据中心20%营收；服务器CPU业务迎来爆发拐点，预计2028财年营收实现翻倍以上增长，正式切入全球高端CPU赛道，打开全新增长空间。

2、毛利率阶段性承压，年内筑底、明年稳步修复

受全球存储芯片（DRAM/HBM）持续超预期涨价影响，公司毛利率将短期承压。2027财年Q3毛利率预计74%，Q4回落至71%-72%触底；伴随产品涨价落地与新一代高毛利产品放量，2028财年毛利率将修复至72%-73%，盈利韧性依旧强劲。

管理层强调，存储涨价是AI算力需求爆发的配套产物，成本上行的同时对应行业整体景气度抬升，属于良性行业通胀。

3、行业拐点确立：AI进入盈利时代，算力即收入

黄仁勋明确行业核心判断：AI已抵达产业拐点，彻底告别概念阶段。当前AI生成的Token具备实际生产力与商业盈利性，算力直接等价于收入，行业逻辑从“技术迭代”转向“商业变现”。

4、构筑全方位技术+商业模式壁垒，打开长期TAM空间

管理层总结英伟达三大不可复制的核心壁垒，支撑公司长期领跑AI半导体行业：一是全模型适配平台，唯一覆盖所有开源、闭源、训练、推理、边缘AI场景的通用算力平台；二是全栈AI工厂体系，从Blackwell迭代至Vera Rubin，单吉瓦算力对应的市场空间从180亿美元升至400亿美元，单位算力价值持续跃升；三是CUDA生态壁垒，渗透企业、制造、医药、汽车、主权云等长尾市场。

同时公司创新算力收益分成模式，通过与黑石、贝莱德等六大顶级资管合作，撬动5000亿美元第三方资本建设AI算力基建，从一次性硬件销售，升级为“硬件销售+长期租金分成”的永续商业模式，彻底打开长期增长天花板。

5、行业格局固化，供需紧平衡将贯穿2028全年

英伟达明确，AI算力供给短缺格局至少延续至2028财年末，晶圆产能、HBM存储、机房电力均处于全面紧缺状态，行业不存在产能过剩风险。需求端呈现双线高增：传统超大规模云厂商在手订单超2万亿美元，持续加码算力采购；非云市场（主权AI、区域NeoCloud、企业AI、科创AI）同比增速超100%，已占据公司半壁江山，成为全新增长极。

英伟达2027财年第二季度财报电话会议完整译文（AI辅助翻译，部分内容有删减） 会议开场

Toshiya Hari（英伟达投资者关系）：感谢。下午好，欢迎来到英伟达2027财年第二季度财报电话会议。今天参会的有公司总裁兼首席执行官黄仁勋，执行副总裁兼首席财务官科莱特·克雷斯。

本次会议会使用非GAAP财务指标，非GAAP与GAAP调节表发布于官网CFO评论板块。下面交给科莱特。

科莱特·克雷斯（执行副总裁、首席财务官）：谢谢。本季度我们交出又一份亮眼成绩单，营收、营业利润、每股收益均创下历史新高。总营收960亿美元，同比翻倍，实现连续第四个季度加速增长。AI需求爆发驱动全球AI基建大规模建设，覆盖超大规模云厂商、AI实验室、AI原生创业公司、企业客户以及主权客户，带来广阔多元增长机会。

我们预计2028财年营收同比增长约70%，该指引受到供给约束。

数据中心业务季度环比增长18%，达到890亿美元；超大规模云业务、ACIE两大子板块均贡献强劲增量。ACIE板块包含NeoCloud、工业以及企业客户。其中超大规模云业务营收490亿美元，环比上涨13%，主要由Blackwell产品持续强劲拉动。

随着新GPU产能落地，算力提升直接转化为收入增长。本季度超大规模云厂商财报表现亮眼，营收增速抬升、利润率持续扩张。当前云行业在手订单规模突破2万亿美元；五大头部云厂商2026年资本开支预计接近8000亿美元，2027年将达到1.3万亿美元。

今天我们很高兴宣布，扩大与亚马逊的合作。在现有庞大英伟达算力部署基础之上，AWS从本季度直至2029财年第二季度，将额外部署200万颗GPU，同时配套Vera CPU，部分与Rubin集成，部分独立部署。AWS将在Amazon Bedrock与SageMaker平台上线英伟达Nemotron系列开源大模型。亚马逊仓库机器人集群还将全面采用我们整套物理AI技术栈，包括Omniverse、Cosmos、Isaac以及Jetson。

ACIE板块营收400亿美元，环比上涨25%，同比大涨138%。增长来自NeoCloud扩容，满足企业、AI初创企业、主权客户需求；同时超大规模厂商也采购NeoCloud算力补充自有基建。依托英伟达DSX参考架构，NeoCloud合作伙伴可以更快落地算力，同时降低单Token成本。预计年末NeoCloud总装机容量将达到8吉瓦，2025年末仅为3吉瓦。

即便我们已经达到当前体量，需求依旧在加速。按客户需求预测，明年公司业务有望实现翻倍增长。但受供给限制，我们给出的指引是70%增速。英伟达算力在所有合作云平台均处于满负荷运行状态。面向超大规模厂商、NeoCloud、AI实验室合作伙伴，算力带来的经济价值持续走高。

除打造顶尖AI计算硬件与供应链之外，英伟达拥有三大核心能力，构成增长引擎。

第一，英伟达平台可以运行几乎所有模型。闭源、开源模型普及度提升，我们的市场份额持续扩大。主流闭源模型：OpenAI、Anthropic、Groq、Meta、Gemini；主流开源模型：Thinking Machines Lab、Mistral AI、通义千问、Kimi、GLM、DeepSeek、MiniMax以及Nemotron，全部依托英伟达运行。无论是小模型、超大模型，视频、自动驾驶、自回归、扩散模型，云端或是边缘侧，英伟达均可以胜任。训练、推理、智能体负载全部适配。一套平台适配全部模型与业务场景，覆盖AI完整生命周期。性能、通用性、耐用性三者结合，让英伟达成为具备经济效益、可获得融资的算力基础设施。

第二大核心能力：全栈AI工厂平台，持续扩大数据中心整体目标市场规模TAM。从Hopper时代，每吉瓦算力对应营收空间约180亿美元；Blackwell时代提升至250亿美元；新一代Vera Rubin进一步来到400亿美元。Vera Rubin整合Vera CPU、Rubin GPU、NVLink、InfiniBand/以太网，以及本周刚发布的Groq LPU。

GPU、CPU、NVLink纵向扩展网络、横向扩展网络、整机系统、算法、软件深度协同设计，每一代产品都带来数倍性能跃升。Vera Rubin就是典型代表，对比Grace Blackwell Ultra，每兆瓦吞吐量提升30倍，单Token成本下降35倍。Vera Rubin已于本月启动量产发货。各大超大规模云厂商、AI云、系统OEM均已下达采购订单，有望成为英伟达历史上爬坡速度最快的产品。

网络业务本季度再创新高，营收环比增长18%。Spectrum‑X以太网业务同比增长2.6倍，推动英伟达成为全球规模最大、增速最快的网络厂商。智能体AI普及，拉动数据中心CPU需求。2021年发布的Grace CPU取得巨大成功，过去12个月累计营收突破50亿美元。如今新一代Vera CPU已经全面量产。作为独立产品，Vera进一步打开目标市场。基准测试中，Vera处理智能体任务速度提升1.8倍，单位功耗带宽是其他数据中心CPU的5倍。

各大超大规模厂商、NeoCloud、AI实验室、系统OEM都会部署Vera；首批合作伙伴甲骨文、SpaceX AI已经收到产品，AWS将从本季度开始部署。服务器CPU整体市场需求规模约200亿美元。结合客户订单以及供给改善前景，我们初步预计，2028财年CPU业务营收实现翻倍以上，英伟达跻身全球头部服务器CPU供应商行列。

自去年宣布与Groq合作，我们一直在融合英伟达高吞吐架构与Groq高交互架构。本周Hot Chips大会上，我们正式发布机架级LPU系统Groq 3 LPX，现已量产。内部基准测试显示，对比竞品，其每秒Token输出能力接近4倍。本季度晚些时候将向早期客户批量交付，Yandex将成为首个落地客户。

如今我们不再单纯销售芯片，而是输出完整AI工厂全栈平台，为客户创造更好的经济效益，同时抢占更大数据中心市场份额。

第三大独特优势：全栈AI工厂叠加成熟CUDA生态，能够把AI能力拓展到单颗芯片无法触达的市场。除超大规模云厂商之外，还有大量客户希望落地AI，但没有意愿自研定制芯片。

英伟达成熟全栈平台，非常适合主权国家、NeoCloud、企业搭建AI基础设施，完成上线运营，依托CUDA持续优化，对接海量开发者生态带来的下游业务需求。

超大规模云厂商依旧是核心增长动力，但非超大规模客户（ACIE板块：区域主权云、企业边缘、隔离数据中心），未来将占到数据中心业务接近一半。

大量AI原生初创企业基于英伟达算力快速成长。2026上半年全球AI风险投资超过4000亿美元，其中约70%用于算力采购，2025全年融资总额仅2650亿美元。

包括SpaceX旗下Cursor、Figma、Together AI在内，近20家公司年化营收突破10亿美元，去年四季度仅13家；垂直行业企业软件增速最快。企业端过去12个月，汽车行业本地部署业务营收达到80亿美元；金融、制造、医疗合计贡献70亿美元。哈德逊河交易、简街资本依托英伟达AI工厂开展量化交易。三星电子使用cuLitho，将计算光刻性能最高提升20倍。百时美施贵宝部署Vera Rubin AI工厂，罗氏、礼来已经先行落地，药物研发周期从数年压缩至数月。

主权AI业务主要依托区域NeoCloud实现，二季度环比增长35%，同比增长超2倍。主权与地区云可以直接划拨土地、电力资源给到本地云服务商，这对于海外超大规模厂商而言很难实现。英伟达本身不运营云业务，对所有主权客户、NeoCloud保持中立。英伟达算力具备高产出、通用、可租赁、耐用的特点，全球各地建设区域云的需求爆发。

我们协助CoreWeave、Nebius、Nscale搭建完整算力业务；各地NeoCloud纷纷涌现：亚美尼亚Firebird Metals、非洲Cassava Technologies、中国台湾地区GMI Cloud、印度Yotta与Neysa、澳大利亚Firmus、马来西亚YTL AI Cloud，结合本地土地电力运营能力与英伟达平台。上个月，我们和日本国家级AI企业Noetra达成合作，搭建英伟达DSX AI工厂，开发开源模型，赋能AI智能体、数字孪生、机器人以及物理AI应用。

韩国LG电子、现代汽车与英伟达合作布局AI。欧洲一次性新增35套英伟达AI超算，助力产业与科研突破。NeoCloud拥有大量下游客户订单。传统模式下，数据中心想要拿到独立融资，需要签订全额长期保底采购协议。我们推出收益分成模式：英伟达对部分算力提供保底付款承诺，让金融机构愿意放款建设数据中心；作为交换，我们可以获取超出保底收入部分的分成。每一笔项目依旧由外部资本独立评估风险，英伟达不直接发放贷款。

这套模式下，硬件销售获取一次收入，租赁分成带来持续性现金流，叠加一次性设备采购。中长期可以扩大目标市场，在硬件主业之外，获得和使用量挂钩的持续性收入，有望带来数十亿美元增量。

三大核心能力相辅相成：适配全部模型的算力平台、扩大TAM的全栈AI工厂、CUDA生态拓展新兴市场，共同驱动公司增长。

接下来说明前沿AI实验室相关进展。

前沿AI实验室训练、推理算力需求巨大，但业务扩张速度已经超过自身资产负债表与信用资质可以支撑的范围。客户需求高速增长，但缺少数十年长周期基础设施合同，难以独立拿到投资级融资来建设AI工厂。它们的瓶颈不是技术、不是客户需求，而是算力。算力越多，代表智能越强、用户越多、收入越高，英伟达需要助力这一商业飞轮。

我们已经向前沿AI实验室投入近500亿美元。这笔投入规模可观，但仅占同期自由现金流的很小一部分。

为进一步支持实验室基建，近期我们和全球六大头部基础设施资本方（阿波罗、贝莱德、黑石、布鲁克菲尔德、高盛、KKR）建立合作，搭建融资平台，撬动超过5000亿美元第三方资本。依托英伟达通用耐用算力平台，AI实验室可以拿到机构长期低成本资金建设算力。

上周我们和SB Energy达成合作，锁定朴茨茅斯园区土地、电力、机房资源，专门部署英伟达算力。首期规划4.25吉瓦AI工厂，供给OpenAI使用。朴茨茅斯每一代AI工厂可以部署约150万颗英伟达GPU，20年周期内可以完成多轮硬件迭代。

这里有一个关键逻辑：土地电力机房资源是长期锁定，但是机房内部英伟达算力可以反复迭代升级。该项目深化与OpenAI长期合作，OpenAI承诺2030年前大规模部署英伟达算力，现有以及规划订单合计约12吉瓦算力。针对另一家前沿AI实验室，我们选择性提供信用增信，覆盖接近2吉瓦算力，该实验室其余算力完全依靠自身获取，不需要英伟达信用背书。

我们清楚外界会将这类安排解读为循环融资。但我们视角不同：当下正处在人类历史级计算平台变革，诞生一批划时代企业。它们技术实力已经验证，用户与业务规模爆发。我们判断，结合旺盛需求、为英伟达带来的业务、生态建设，以及股权投资回报，这笔投入收益可观，风险可控。英伟达算力通用性强，可以重新调配给其他客户使用。

明年需要借助我们资产负债表支持的AI实验室业务，大约占到公司总业务的四分之一。这些算力最终都会流向投资级客户或者有投资级主体背书的客户。

二季度，遵循美国政府许可，面向中国客户交付的Hopper 200产品，仅占数据中心总营收不到1%。Hopper相关出货会拉低整体毛利率；受地缘不确定性影响，我们未来业绩指引中不再包含中国区数据中心算力收入。

接下来介绍利润表其余部分。GAAP与非GAAP毛利率均为75%，产品结构和上季度接近，基本持平。GAAP、非GAAP营业费用环比分别上涨10%、11%，主要来自算力基础设施成本、薪酬福利提升。非GAAP有效税率16%，同比上行，主要是营收规模扩大。

资产负债表方面，为Vera Rubin上市备货，存货增加至320亿美元。应收账款周转天数扩大至60天，部分投资级客户大额订单分多季度交付，对应更长付款周期。

二季度向股东返还创纪录的260亿美元：200亿美元股票回购，60亿美元季度股息（每股0.25美元）。公司目标返还50%以上自由现金流，今年迄今实际返还比例60%。后续，扣除战略投入之后，我们会持续提升、返还超额自由现金流。

下面是第三季度指引：总营收预期1080亿美元，浮动±2%。环比增长主要由ACIE以及数据中心业务拉动；随着Vera Rubin供给释放，超大规模云厂商业务将在第四季度直至2028财年重新加速。预计Vera Rubin贡献三季度数据中心营收的20%。

向前看，初步预期2028财年营收同比增长约70%。我们会尽力弥合供需缺口，但至少整个2028财年，供给都会是瓶颈。

很多投资者关注毛利率，元器件成本大幅上涨。存储芯片价格行情远超此前预期，明年还会继续走高。因此我们更新相关指引：

Q3 GAAP、非GAAP毛利率74%±50个基点；毛利率预计在Q4触底，落在71%‑72%区间；2028财年随着涨价传导落地，回升至72%‑73%。我们选择直接披露，避免市场持续猜测。

存储紧缺本身就是AI建设浪潮带来的结果。存储涨价带来成本上行，但同时也催生我们自身业务增长。我们和三大存储厂商保持深度长期合作，共同扩产匹配产品路线图需求。

GAAP营业费用约92亿美元，非GAAP营业费用约90亿美元。全年营业费用预计中高双位数50%附近增长，来自产品矩阵扩张，以及AI工具大规模使用，AI工具已经并且会持续提升工程研发效率。

2027财年全年，排除特殊一次性项目、税制重大变动，GAAP与非GAAP税率维持16%‑18%区间。

接下来进入问答环节。主持人，请开启提问队列。

蒂芙妮：第一个问题来自摩根士丹利约瑟夫·摩尔。

约瑟夫·摩尔（摩根士丹利分析师）：感谢。

能否解读70%全年增速指引，此前我们很少看到贵司给出一整年的前瞻指引。核心约束是什么？未来有没有机会缓解这些约束？

科莱特·克雷斯：AI已经进入实用阶段，到处落地的AI智能体消耗巨量算力。大模型本身规模持续变大，智能体需要多轮推理、调用工具。完成一项任务，智能体消耗算力是人类的15‑100倍不等，算力需求极其庞大。

外界容易忽略我们业务的另一部分：英伟达是全球唯一可以交付完整AI工厂全栈平台的厂商。客户可以混搭组件，但多数企业没有能力、也没有意愿做碎片化搭建。主权AI、区域云、NeoCloud、企业AI初创，这部分业务占我们收入一半，年增速100%。长期看这部分市场规模甚至会超过传统公有云。

同时，现在已经不只是采购芯片就可以搭建算力，你需要提前2‑3年锁定土地、电力、机房资源。还要协调施工、供电制冷、人力。AI基建在全球创造大量岗位，整体规划周期很长。英伟达现在深度介入上游资源锁定。很多年前大家疑惑芯片公司为什么深度绑定存储厂商，现在大家理解，我们需要深度布局整条上游供应链，同时对接电力厂商、全球机房资源合作方。

黄仁勋（总裁兼CEO）：上下游我们现在都拥有更高的能见度。我们此前从未给出过一整年的业绩指引。真实需求远高于70%，但供给决定我们有把握交付70%。我们会持续和供应链协作，争取进一步提升。我们希望和客户、股东、供应链保持信息对齐，所有人都在投入大量资源，需要统一预期。明年会是非常非凡的一年。

蒂芙妮：下一个提问来自Cantor Fitzgerald C.J. Muse。

C.J. Muse：市场高度关注推理业务份额。

智能体AI带来全新业务负载，结合新一代全栈平台带来TAM扩张、ACIE高增长，还有Groq 3 LPX，如何看待推理市场份额演变？

黄仁勋：AI生命周期复杂度大幅提升，高度适配英伟达架构。整个流程分为数据准备、预训练、后训练、智能体推理，每一步复杂度都很高。我们打造NVL72机架级系统，重新改造整条供应链、整机、软件。一套通用系统可以覆盖数据处理、预训练、后训练、智能体推理全链路，极大惠及客户。

每吉瓦算力对应的商业价值持续抬升，Hopper时代180亿，Grace Blackwell 250亿，Vera Rubin已经来到400亿。客户投入巨额资本，希望硬件资产可以复用在AI全生命周期，适配各类模型、各类注意力机制，大小模型通吃，资产可以长期产出价值。这构成我们巨大优势，也是业务持续加速的原因。

说到Groq 3 LPX，它拥有极高交互能力、极低延迟。适合高ASP的交互型业务，吞吐量会有所牺牲。客户可以按需选配Groq加速卡。但全球绝大多数数据中心，主力依旧是Vera Rubin NVL72。

蒂芙妮：下一个问题来自伯恩斯坦Stacy Rasgon。

Stacy Rasgon：2028财年70%增速，如果不受供给约束，潜在增速会到多少？Vera、CPU、Groq各个产品贡献如何？涨价因素占多大比重？

黄仁勋：无供给约束的情况下，增速会高得多。今年我们已经实现100%同比增长。我们供应链体量巨大，合作伙伴能力很强，但我们还需要更多产能。很多人只看到超大规模云厂商，但是另一半增长来自ACIE板块，企业、NeoCloud、主权AI，外界感知不强，因为他们不会单独采购芯片，而是采购整套AI工厂平台。

超大规模云本身也高速增长，在手订单2万亿美元。部署英伟达算力直接拉动他们营收和利润，算力本身盈利能力极强，大家都在争抢上线更多算力。同时每一代平台，单位吉瓦带来的商业价值持续抬升。客户会争先恐后升级到新一代硬件。硬件产出的Token、租赁GPU小时可以带来极高利润，客户利润率非常可观。

我们正处在重大计算平台变革，影响全球所有行业。生成式智能计算取代传统文件检索模式，到处都需要算力，全球都在投身AI浪潮，争相建设基础设施。

蒂芙妮：美银证券Vivek Arya提问。

Vivek Arya：和六大资本合作撬动5000亿第三方资本。

****这笔规模是未来数年全部生态相关承诺吗？2028财年现金相关投入大概多少。另外OpenAI、Anthropic都在自研定制芯片，例如OpenAI Jalapeño，号称性能超越Blackwell。一边大力投资生态，一边生态伙伴自研竞品，如何平衡？

黄仁勋：他们自研的很多XPU，只是面向单一云、单一业务的推理芯片。英伟达是完整AI工厂平台，覆盖AI全生命周期，所有云环境都可以部署。所有AI服务未来都要走向全球化，不会全部自建数据中心，全球范围内依然会大量运行在英伟达平台之上。我对我们技术非常有信心，从数据处理、训练、后训练到智能体业务，我们的经济效益依旧具备强大竞争力，他们会长期作为我们的客户与合作伙伴。

投资这些AI实验室属于一代人一遇的机会。我唯一的遗憾是没有更早、更多投入。其中两家很快会上市，后续还有更多。他们会成为历史级科技公司。我乐于和他们合作，乐见他们基于英伟达架构搭建生态，他们需要我们帮助扩张，长期会大量使用英伟达算力。

科莱特·克雷斯：补充说明，这部分更多属于供给承诺，对于Vera Rubin以及明年产品落地至关重要。大部分承诺集中在前三年，支撑产品生产，也构成我们营收增长的底气。

蒂芙妮：瑞银Timothy Arcuri提问。

Timothy Arcuri：如何看待开源模型浪潮。开源模型崛起，对英伟达是利好还是利空？

黄仁勋：闭源、开源模型都会高速发展。几乎所有开源模型都跑在英伟达之上，因为我们硬件覆盖面最广，通用性最强，覆盖PC、边缘、机器人、工作站、本地机房。开源模型对初创企业、大型企业至关重要。企业可以采购通用大模型能力，但同时需要打造属于自己的行业私有AI。开源大模型能力达到前沿水平，才让这件事成为现实。网络安全领域大量创业公司依托开源模型搭建分布式自主防御系统。

不管开源还是闭源模型取得成功，都对英伟达有利。我们几乎是唯一可以运行全部前沿模型（开源+闭源）的平台，绝大多数模型原生基于英伟达开发。两者同时繁荣，共同拉动我们的销售。

蒂芙妮：Melius Research Ben Reitzes提问。

Ben Reitzes：递归自我改进、AGI相关进展，OpenAI提到年内有望实现AGI。如果这类技术落地，算力需求会如何变化？

黄仁勋：算力需求会进一步抬升。过去AI主要是人来发起提问，上个月拐点已经到来：AI智能体成为主流。未来每家企业会有成百上千智能体7×24小时后台运行，持续迭代优化自身能力，完成任务之后更新技能文件，实现粗粒度自我迭代。

很多任务场景下，我们已经看到接近AGI的效果。纠结AGI时间节点意义不大。

真正关键的三点：第一，AI已经可以产出实际生产力；第二，AI可以产出具备盈利性的Token；第三，如果供给更多算力，就可以产出更多收益，这就是当下所处阶段，所以全行业都在大力投入。

蒂芙妮：高盛James Schneider提问。

James Schneider：需求不受约束的情况下增速很高，但现实只能做到70%。

请排序当下最严重的瓶颈：机房电力、DRAM、晶圆代工等等，哪一项约束最强？

黄仁勋：整条供应链全部承压，所有厂商都在满负荷运转。产能会持续释放，良率持续优化。我们会和每一家供应商紧密协作。我们当下供给可以支撑70%，真实需求远高于此。我们不希望让客户失望，需要整条供应链共同努力，所有合作方认知一致，我们尽可能对外透明，毕竟涉及体量巨大。

蒂芙妮：富国银行Aaron Rakers，最后一个问题。

Aaron Rakers：Vera Rubin每吉瓦对应400亿商业价值，未来迭代到Ultra版本，会不会继续上行到600亿、800亿？算力部署扩张是线性增长吗？

黄仁勋：我们的目标，是在固定土地电力资源之内，实现尽可能高的算力产出。理想状态下，单吉瓦算力可以承载无限价值。摩尔定律时代通用计算，每吉瓦对应几十亿美元级别；Hopper来到180亿，Grace Blackwell 250亿，Vera Rubin 400亿，下一代还会继续走高。

只要生产力、通用性、耐用性持续提升，客户愿意投入重资产，投资回报周期现在甚至不到一年，即便建设500亿美元规模的数据中心，回报速度依旧很快。这充分体现英伟达技术的产出能力与可租赁价值。

感谢各位参会。

Toshiya Hari：感谢。通知各位，黄仁勋9月10日将在旧金山高盛Communacopia科技大会做炉边对话；10月21日柏林GTC大会发表主题演讲。2027财年第三季度财报电话会议定于11月17日。感谢参会。主持人可以结束会议。

蒂芙妮：本次电话会议到此结束，各位可以断开连线。

本回答由AI生成，仅供参考，请仔细甄别，谨慎投资。