PDF 原檔：報告_大和_NVIDIA_2QFY27法說摘要_20260827_original.pdf
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( 大和 )
Nvidia 2QFY27(5-7) 法說摘要
Please be reminded that this is a sales note, not Daiwa official report, pls do not forward, thank you.
雖然市場沒什麼期待 , 但其實數字展望都不錯但 Q4 GM 受記憶體影響有點大 , 公司說明年記憶體還漲價 … Michael Burry 你記憶體空單要不要收一收 ???
重點 2 個 70% : (1) 目前的供給僅滿足 70% 需求 (2) 以目前訂單能見度 FY28 營 收成長 70%yy, 如果供給增加會成長更多 ( 但 Jensen 不回覆到底是哪塊 constraint…). 公司強調 : 以 NV 的規模仍見到需求加速成長 , 自客戶預估顯示 FY28 營收將倍翻 , 但受供給限制因此預期成長 70%
NV 在每個 GW 的營收持續增加 : 自 Hopper $18b/GW-> Blackwell $25b-> VR $40b ( 含 VR CPU, Rubin GPU, NVLink, Infiniband 以及 Groq LPU)… Jensen 說如 果 1 GW 的數字可以到 one trillion 那就太棒了 , 隨著產品效能持續倍數提昇 , 如 VR 每 MW 較 Grace Blackwell Ultra 增加 30x, token 成本低了 35x, 公司預期來 義每 GW 的金額就是持續增加 .
關於 GM: 大家都問的零組件漲價影響 , 公司預期 3QFY26 GM74+/-50bps, 4Q GM 將至 71-72% 為全年最低 , 並於 FY28 回升至 72-73% , 反應自 Q1 起的漲價 效應 . 記憶體處於極端情勢漲價高於預期 , 並且明年還會再漲
NV 是最大且成長最快的網通公司 : 網通營收 18%qq 創單季新高 , Spectrum X 成長 2.6x yy.
也將成為領導 server CPU 廠商 : 估計整體伺服器 CPU 需求 $20b- Grace CPU 在 過去 12 個月營收 >$5b, 新一代全面量產增加公司的 TAM, 預期 FY28 CPU 營收 將成長超過 1x.
DC 項目重分類 : hyperscaler 佔一半 , 另外安靜無聲的 Neocloud, 企業 , 主權 AI 也佔了快一半 , 這些可沒有要自研晶片 , 一概買整套的 .
2QFY27 營收 $96.2b (106%yy), DC 營收 $89b (117%yy): 新聞稿的重點有 2: (1) Jensen: 'AI 已抵達轉折點 . 它正在做有用的工作 , 產出的 token 具生產力且能 獲利 , 算力 = 營收 ' . ' 需求正在加速 . 去年同期僅一家實驗室在推動這波建置 ; 如 今迎來新 AI lab 與新創的黃金時代 , 多家前沿實驗室同時擴張 , 開源模型生態 蓬勃發展 , 加上實體 AI 逐步上線 -在美國及全球各地都展現強勁動能 . AI 基礎 設施的建置正全速推進 . 已全面量產的 Vera Rubin, 正是為此刻而打造 . ' (2) 2QFY27, 庫藏股回購與現金股利的形式 , 回饋股東約 $26b. 至 Q2 end 公司股票 回購授權還有 $99b 額度 … 說實話 NV 連續 2 季強調股東回饋這點我沒很喜歡 … 可能是想 討資本市場歡心吧
3QFY27 outlook ( non-GAAP)
($ in millions, except earnings per share)
($ in millions)
Revenue
Gross margin
Graphics
Total
Operating income
Net income
Non-GAAP
Q2 FY27
Revenue by Reportable Segments
Q2 FY27
$88,299
Q1 FY27
Q1 FY27
$96,221
$74,550
7,922
75.0%
$81,615
7,065
Q2 FY26
Q2 FY26
$46,743
72.5 %
75.0%
Q/Q
Q/Q
18%
-
Y/Y
Y/Y
106 %
114%
2.5 pts
$41,331
5,412
18 %
12 %
46 %
營收 $198b+/- 2%, 不包含任何來自中國營收預估 ; GM 74%+/- 50bps; opex $9b
FY27 稅率 16-18%. CFO 直言記憶體正處在 ' 極端的價格情勢 ' 這波漲幅超過公 司預期 , ' 明年還會再往上走 ' 但這很大程度是 AI 佈建導致的 , 所以這也是推升 公司營收的訊號 , 公司與 3 大記憶體供應商都有長期關係 , 正合作擴充公司需要 的產能 .
Q3 營收 qoq 成長主要由 DC 內的 non-hyperscaler 帶動 , hyperscaler 將自 Q4 重新加速成長並延續至 FY2028, 反應 Vera Rubin 供給增加 ; 估計 Q3 Vera Rubin 佔 DC 營收 ~20%.
2QFY27 result (non-GAAP)
Q2 GM yoy 提升反映 Blackwell Ultra 出貨改善產品組合 ; GM qoq 持平 , 反映 Blackwell 架構仍是營收主流產品 . opex qoq/yoy 增加反應較高的運算基礎建設 以及員工分紅成本 .
存貨增加至 $32b (VR 上市備貨 ).
雲端在手 backlog > $2tn, 2026 top 5 hyperscaler capex $800b, 預計 2027 上 看 $1.3tn.
擴大與 AWS 合作 . 自本季起至 2QFY29 再佈建 200 萬顆 GPU , 並搭配 Vera CPU ( 部分與 Rubin 整合 , 部分為獨立版本 ). Amazon 也將採用 NV 完整的實體 A 產品 - Omniverse, Cosmos, Isaac 與 Jetson 來以驅動其倉儲機器人機隊
各主要業務營收
各主要市場營收 ( 新分類 !)
($ in millions)
Data Center
Hyperscale
I Clouds, Industrial, ‹
nterpris
Edge Computing
Total
Revenue by Market Platform
Q2 FY27
Q1 FY27
$89,023
48,710
40,313
$75,246
43,050
32,196
Q2 FY26
$41,096
18%
24,168
13 %
16,928 25 %
Y/Y
117%
102 %
138 %
| 6,369 | 5,647 | 13 % | 27 % |
|---|---|---|---|
| $81,615 | $46,743 | 18% | 106 % |
本季 NV 重新分類 DC 業務為 hyperscaler 以及 AI cloud, industrial & enterprise (ACIE) 來反映業務改變以及將前幾季的營收分類一併調整
Datacenter
營收 89b (18%qq, 117%yy), 主要由 Blackwell Ultra 放量帶動 . Hyperscaler 佔 DC 接近一半 , 營收 yoy 倍增 (13%qq), 反映 Blackwell 需求強勁 . 儘管 hyperscaler 仍是成長強勁 , 但公司表示另外一半 , 外界幾乎看不見又安靜無聲 的 ACIE 其實成長也非常強勁 :
ACIE 營收成長 25%qq (138%yy) 反映 Neocloud, 企業與主權客戶以及 hyperscaler AI Cloud 需求續強 . 預計年底整體裝機容量將達 8GW (vs 2025: 3GW). 這些客戶無意自行設計客製矽晶片的龐大市場 ; NVIDIA 歷經驗證的全堆 疊平台 , 特別適合協助主權 AI, neo cloud 與企業建置其 AI 基礎設施 .
DC Hopper 中國出貨 < 整體 DC 1%, 也不納入 Q3 fcst 中了 .
- ⚫ VR 平台全產放量 , 機櫃已在 CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure 與 Nebius 等合作夥伴運行 . 公司預期 VR 將是 NV 史上最快放量產品
- ⚫ 揭露 NVIDIA Spectrum ™ -6 交換器系統 -作為 NVIDIA Vera Rubin 平台的一 環 , 同時支援可插拔式與 CPO , 正陸續進駐全球各地的超大規模 AI 工廠 .
- ⚫ 發表 NVIDIA Vera, 首款為 AI 代理打造的 CPU , 計畫在全球頂尖科技業者間 廣泛採用 .
- ⚫ 互動式 AI inferencing 加速器 NVIDIA Groq 3 LPX 現已全面量產 .
- ⚫ 為 NVIDIA Vera BlueField ™ -4 STX 導入全新安全創新 , 為 AI 工廠提供具晶片 內建安全性的代理式 AI 儲存處理能力 .
- ⚫ 推出 NVIDIA DSX ™平台 , 為基礎設施建置者提供設計 , 建造與大規模營運 AI 工廠的完整指南 .
- ⚫ 與 Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs 及 KKR 建立策 略合作 , 成立獨立的運算融資平台 , 以逐步為 AI 基礎設施建置動員逾 $500b 的第三方資本 , 惟仍待最終協議確認 .
- ⚫ 宣布 SpaceXAI 將部署 NVIDIA Vera CPU, 以加速其新一代代理式 AI 應用 .
Edge Computing
營收 $7.2b (13%qq, 27%yy). Blackwell 工作站出貨強勁帶動部分被消費性 PC 需 求放緩影響
與 MSFT 攜手重新推出 Windows PC 搭配 NV RTX Spark (1 petaflop 超級晶片 , 完整 CDA 以及 RTX 生態系 )
Q/Q
Supply and capacity
Cloud service agreements commenced
Equity investments
Capital expenditures
Total
2028
87 $
8
1
3
2029
2030
(In billions)
88 $
$
7
1
2
6
2
2
Total
279
29
25
25
關於 Commitment -關於投資 frontier model… Jensen 說我只恨沒更早投投更 多
與旗下廣泛的供應商網絡合作 , 以確保未來數年滿足需求所需的關鍵零組件 . 相 關承諾金額由上一季的 $119b 增至 $279b, 主要與記憶體採購有關 .
公司的雲端服務協議與資料中心租賃承諾 , 共同構成支撐其研發的實體與雲端 基礎設施 , 涵蓋運算晶片 , 網通產品與系統 , 以至 NVIDIA Nemotron ™ , NVIDIA Cosmos ™與 GR00T 等開源模型及自駕車軟體的開發 . 即將簽訂的 DC 年限最長 達 20 年 , 預計 3QFY27-FY33 陸續啟動 .
公司的 AI 原生新創生態系主要在 NVIDIA 平台上運行 , 擴張極快 . 全球 AI 創投 資金 ( 約 70% 用於運算 ) 於 2026 上半年已逾 $400b, 超越 2025 全年的 $265b. 近 20 家公司 ( 如 Cursor, Figma, Together AI) 年化營收 run rate 已突破 $1b, 高於去年 Q4 的 13 家 , 其中 vertical 企業軟體成長最快 . 企業端以 TTM 計 , 汽車地端 (onprem) 營收達 $8b, 金融服務 , 製造與醫療合計 $7b.
主權 AI 方面 , 公司業務主要透過區域型 neo cloud 推展 , Q2 營收 (+35%qq), 且 yy 成長 3x 以上 . 公司本身不擁有雲端 .
Neo cloud 籌資 ( 營收分潤結構 )
公司為 neo cloud 引進營收分潤模式 : NVIDIA 對設施部分產能提供 take-or-pay 承諾 , 即一項最低營收保證 , 讓放款方敢於承作 ; 作為交換 , 公司分享該保證下 限之上的租金營收 . 公司並不放款 , 獨立資本仍依各案條件自行承作 . 此模式讓 公司「賺兩次」 , 硬體銷售一次 , 租金分潤一次 , 後者為疊加在一次性設備採購 上的重複性收入 , 中長期具驅動數十億美元營收的潛力 .
前沿 AI lab 籌資
公司已對前沿 AI 實驗室投資近 $50b ( 僅占同期預期 FCF 小部分 ). 為支持其基礎 設施建置 , 公司與六家資本方 (Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield,
Goldman Sachs, KKR) 合作 , 建立可募集逾 $500b 第三方資本的融資平台 . 透過 與軟銀 (SoftBank Energy) 合作 , 在 Portsmouth 園區獨家承載 NVIDIA 運算 , 初期 支援 4.25GW 產能供 OpenAI 使用 , 每一世代約代表 150 萬顆 GPU, 20 年間可多 次升級 . OpenAI 現有及規劃承諾約代表 12GW 的 NVIDIA 運算 ( 至 2030); 另一 家實驗室則獲公司為近 2GW 運算提供選擇性信用增強 .
公司預期 AI 實驗室需求 ( 將運用自身資產負債表挹注 ) 明年約占業務 1/4 (1 個 季度 ) . 對 AI 永動機的質疑 , 公司強調風險有限 -運算可調度且耐用 , 能重新部
Remainder of 2027
$
92 $
3
-
2031
2032 and thereafter
5 $
1|
4
1
20
$
署支援其他客戶 , 且相關出貨仍由投資等級客戶或其背書者消化 .
Q&A
請教 70% 這個數字 , 是什麼給你信心去提前給出一年後的 guidance 並推算出 來 ? 你們過去沒這麼做過 . 另外 , 這個成長幅度與 100% 需求成長之間的落差 , 關鍵限制是什麼 ? 未來能否縮小 ?
AI 已變得實用 , 而廣泛採用的 AI 代理耗用大量運算 : 模型更大更聰明 , 代理又 要推理 , 規劃與多輪工具使用 , 單一代理所需運算約為人使用的 15-100x, 需求 因此非常驚人 . 較少人看到的是 , 公司幾乎獨一無二 -是全世界唯一提供整套 AI 工廠平台 ( 全堆疊 ) 的公司 , 客戶仍可混搭 , 但多數公司沒能力或意願自己做 . 因 此主權 AI, 原生 AI, neo cloud, AI 新創與企業這塊正是公司成長來源 , 約占業務 一半 , 每年成長 100%, 長期規模可能比目前雲端所見更大 .
此外 , 如今已無法只採購技術就把基礎設施架起來 , 得先確保土地 , 電力與廠 房 , 往往是兩三年後的事 . 公司因此更早介入上下游 -與發電及全球土地 , 電力 , 廠房業者合作 , 就如當年提前布局記憶體供應鏈一樣 , 現在對上下游有更大能見 度 . 公司從未提前一年給 guidance, 儘管需求遠高於 70%, 供給讓公司有信心 穩當交出 70%, 並持續設法提高 . 這麼做是為了讓客戶 , 股東與供應鏈看到同一 幅圖像 , 握有同一套資訊 . 明年將是龐大且非凡的一年 .
投資人非常關注你們的 inferencing 市佔 . 能否談談你看到 agentic AI 帶來哪些 不斷演變的工作負載 , 以及你的市佔會如何演變 ? 特別是考量每一世代全堆疊 帶來的 TAM 價值成長 , 你對 ACIE 更高成長的預期 , 以及 Groq 3 LPX. 想聽你的 看法 .
AI 生命週期比過去複雜得多 , 也更適合 NV 架構 , 這 4 個階段 : 資料準備 , pretraining, post-training, 以及極其複雜的 agentic inferencing. NVIDIA 架構的厲害 之處源自 NVLink 72當年首創全球第一個機櫃級架構超級超級難 , 得重新發明 供應鏈 , 系統 , 技術與軟體 , 如今已是第 3 代 . 這打造出一套可調度 (fungible) 的 系統 , 能從資料準備 , 預訓練 , 後訓練一路貫穿到 agentic inferencing.
對客戶的好處在於 : 每 GW 的技術從 Hopper 時代的 Hopper 加 Infiniband, 一 路到現在的 Vera Rubin+ CPU, 再加多種網通 , 外加 Groq, 把每 GW 的營收機會 推升到 $40b(Jensen 另以 $30b → $60b 來講未來成長方向 ). 生產力與效能極高 , 而這筆投資因能橫跨 AI 生命週期多階段 , 運行任何模型與任何注意力機制 , 大 小模型皆可 , 得以保存並持續產出更久 . 公司強調在這塊有優勢 , 成長不僅大且 正在加速 . 公司對 Groq 3 非常興奮 , 已達創紀錄的 token 互動速率與極低延遲 . 它以 NVLink 架構為核心引擎 ; 對追求超高互動性 , 超高速 token 生成的高 ASP 服務 , 雖吞吐量較低 , 每 token 成本較高 , 但可加掛一顆 Groq 加速器 . 不過全 球絕大多數資料中心仍會是 Vera Rubin 加 NVLink 72.
FY2028 的 70% 成長 , 相對先前展望大概多出約 $200b. 這增量在不同產品的貢 獻 - VR, CPU, Groq 等等 . 你提到 Q1 生效的漲價 , 我猜有部分來自定價 . 另外我 也好奇 , 這是個受限後的數字 , 若不受限會是多少 ?
不受限的話會高很多 , 公司今年 yy 成長 100%, 不受限的量相當可觀 , 得努力
取得更多產能 ; 供應鏈龐大 , 夥伴優異 , 也已確保大量供給 , 但需要的更多 . 拆 解來看 , 多數人只看到超大規模業者 , 那只是一半 ; 另一半是 ACIE 包含企業 , neo cloud 與主權 AI. 這塊對外界近乎隱形 , 因為他們不買客製晶片 , 也不逐顆 買 , 而是需要整座工廠平台 , 正是公司價值所在 . 超大規模這塊也在飛速成長 , 目前 backlog 達 $2 兆 ; 一旦架起 NVIDIA 運算 , 營收與獲利貢獻隨之上升 , 運算 今天非常有獲利 , 並直接轉化為營收 .
再列出每 GW 數字 : Hopper 約 $18b/GW, Grace Blackwell 約 $25b/GW, Vera Rubin 約 $40b/GW, 每一世代生產力倍數提升 , 客戶爭相衝去下一代 ; 加上運算 極具生產力 , 客戶生成的 token 與出租 GPU 時數獲利驚人 , margin 非常好 . 大 局是這場平台轉移影響每一家電腦公司與每個產業 -運算方式由檔案檢索轉為 生成式 , 需要運算但結果出色得多 , 人人都想且都必須參與 , 都得建置基礎設 施 .
CFO 評論裡的東西加總 , 我算出大約 $500b 左右 ( 顯然是未來幾年 ). 幾個相關問 題 : 1這是否意味你們未來幾年所有生態系投資的總和大概就在這個範圍 , 還 是前面可能還有其他股權或投資 ? 2其中是否有特定的現金部分是我們在會計 年度 2028 該考量的 ? 然後 , 這些投資很多是為了幫助前沿實驗室 , 尤其是 OpenAI 與 Anthropic, 但兩者都在設計自己的客製晶片 , 事實上 OpenAI 這幾 天才談到他們的晶片 , 聲稱比 Blackwell 更好等等 . 你如何平衡這種動態 -你想 大力投資生態系 , 但部分生態系卻想開發競爭方案 ? 謝謝 .
公司打造的東西非常不同 : 這些 XPU 多半是為單一雲或單一服務打造的推論專 用晶片 , 而 NVIDIA 是一個橫跨整個 AI 生命週期的 AI 工廠平台 , 存在於每一朵 雲 , 可在任何地方運行 , 公司也會協助各地架設 . 所有 AI 服務終將走向全世界 , 屆時資料中心不必然全由他們自建 , 公司完全預期他們會在全球都跑在 NVIDIA 上 -從資料處理 , 訓練 , 後訓練到 agentic 處理 , 使用公司技術的經濟效益都 非常出色 , 他們會長期成為公司的客戶與夥伴 .
退一步看 , 投資這兩家公司 ( 以及公司已投資的數家 AI 實驗室 ) 是百年一遇的機 會 , 唯一的遺憾是沒投更多 , 更早投 . 這些公司很可能很快上市 , 其他也會跟進 , 將成為史上最具影響力的科技公司之一 . 公司樂於與其合作 , 樂見他們在 NVIDIA 架構上建立生態系並仰賴公司擴展規模 , 並有 100% 信心他們在相當長 的時間裡會把大部分運算用在 NVIDIA 上 .
CFO 補充 : 關於 commitment, 這對今年以及明年整年拉升 Vera Rubin 至關重 要 . 你可以看到這些承諾最大的部分落在前三年 , 我們會用它來打造所需產品 . 這也讓我們對成長與營收更有信心 , 因為我們已在供給以及所需產能上對齊了 如此多的承諾 .
關於開源模型 . 很多人談這些模型可能在美國的工作負載上取得市佔 . 你們顯 然靠 Nemotron 站得很穩 , 但另一方面 , 很多終端需求是由這些大型前沿模型 公司驅動的 . 很多投資人把開源模型等同於對那些公司成長不利 . 你如何權衡 ? 你認為開源模型的興起對 NVIDIA 是好是壞 ? 謝謝 .
世界會同時需要封閉模型與開源模型 , 兩者的使用都在飛速成長 . 我會說 , 幾乎 所有開源模型都跑在 NVIDIA 上 , 因為 NVIDIA 在全球的覆蓋最廣 , 我們的架構 最具可插拔性 (pluggable) . 它無所不在 , 在 PC 與邊緣裝置 ( 如表現很棒的 DGX Spark), 一路到機器人 , 工作站與地端資料中心 . 開源模型表現極佳 . 封閉模型
我們知道也表現極佳 ; 前沿實驗室的規模與銷售正飛速成長 , margin 很棒 , 生成 有獲利的 token, 只受運算量限制 . 這對開源模型同樣成立 , 而我們在開源模型 的地位非常好 , 因為 CUDA 生態系無所不在 . 開源模型對幾乎每個 AI 新創與全 球每家企業也是基礎且不可或缺的 . 每家大公司 , 每個國家 , 每個新創都需要建 立自己領域專屬的專有 AI, 自己的專有 alpha; 開源模型達到前沿水準 , 讓他們 有能力做到 . 前沿模型至關重要的領域之一是網路安全 , 你看有多少網路安全 公司因前沿模型而誕生 , 得以擁有大規模分散 , 持續運行 , 自主的網路安全系統 來防禦 . 這些公司正在崛起 , 有些非常了不起 , 沒有開源模型他們做不到 . 所以 開源模型既極為成功 , 也終於達到前沿 , 更對美國經濟 , 世界經濟 , 以及企業建 立自有專有 AI 至關重要 . 沒有其中一者你辦不到 , 兩者都會極為成功 . 最後 , 如 你所知 , 就所有 AI 模型的市場覆蓋 , 我們是唯一的平台 -我相當確定我們是唯 一能運行每一個前沿模型的平台 ; 無論封閉或開源 , 多數都建構在 NVIDIA 上 , 所以跑得很好 . 因此任何模型成功我們都樂見 , 只要模型成功我就很開心 ; 封閉 與開源模型都會成功 , 且同時驅動我們的銷售 .
公司談到明年需求成長 100%, 我想了解驅動因素 , 甚至更長遠 . 這裡有兩個概 念 : 遞迴自我改進 (recursive self-improvement, RSI), 據說在 Anthropic 與 OpenAI 進展很順利 , AI 能改進自己 ; OpenAI 甚至說今年底可能達到 AGI. 隨著 RSI 與 AGI 的發展 , 產業需求會怎樣 ? 會進一步跳升嗎 ? 這些發生時對 NVIDIA 意味什麼 ? 你如何把它視為需求催化劑 ? 謝謝 .
謝謝 , 會進一步跳升 . 今天絕大多數 AI 是由人觸發的 . 我相信上個月已經跨越 門檻 , 多數 AI 現在是 agentic 的 ; 而未來 , 每家公司都會有一大群代理 . NV 大 約有 4 萬名員工 ; 未來會有 40 萬個代理 , 400 萬個代理 , 而且這些代理持續運 行 , 在背景運行 . 這些 AI 代理 24/7 運行 , 因為你隨時都有事情給它做 . 所以當 世界走向完全 agentic 時 , 你會有代理一直運行 , 與其他一直運行的代理協作 , 在背景運行 , 改善你的公司 , 改善你的生活 . 從很多方面看 , 我們此刻已經是遞 迴的了 ; 你可以說它是粗粒度 (coarse-grained) 的 , 但每次你跑一個代理 , 它都會 反思下次如何做得更好 . 這是一種鬆散 , 粗粒度的自我改進 , 你到處都能看到 . 所以從很多方面 , 對許多任務 , 我們可以說已經達到了 AGI. 那些爭論此刻已無 意義 . 對產業最重要的是 : (1) AI 現在正在做有生產力且有用的工作 ; (2) AI 正在 生成有獲利的 token; (3) 如果有更多運算 , 就能生成更多有獲利的 token, 為所 有服務帶來更多獲利 . 我們正處於這個階段 , 這正是每個人都全力投入的原因 . 100%( )
想問供給 bottleneck 但失敗 … 若考量你談的 含未受限的需求成長 與你預期 以供給滿足的 70%, 能否談談或排序最急迫的限制 -例如資料中心電力與廠 房供給 , DRAM, 晶圓代工產能等 ? 能否幫我們理解其中哪些最關鍵 ? 謝謝 .
整條供應鏈都很吃緊 , 每個人都在全速運轉 . 更多產能持續上線 , 這是優勢之 一 . 今年會發生什麼 ? 產能不會在一瞬間全部上線 , 而是每天陸續上線 , 良率會 逐步改善 , 我們會做良率提升 , 會努力和每一家供應商合作 . 所以我們有很多時 間 -甚至還沒到明年 , 我們有很多很多時間 . 我們每天都努力 , 所以此刻我們 有滿足 70% 的供給 , 我們的供給多於 70%, 但大約就是 70%; 我們的需求遠高 於此 , 我們必須努力 , 否則會讓客戶失望 . 我們不喜歡讓客戶失望 , 喜歡為他們 努力 , 所以我需要整條供應鏈幫我 . 他們都知道我對明年需求的說法 , 與我告訴 你們的完全一致 . 我盡量透明 , 因為我們談的是很大的數字 .
關於每 GW 的 $25b 到 $40b. Jensen, 你在近期一些會議提到那還會進一步擴大 .
當我們思考 Vera Rubin 之後 (Vera Rubin Ultra 等等 ), 我們該把它想成 $40b, 或 $60b, $80b 嗎 ? 這問題底下其實是 : 我們該如何看你擴大產能部署的能力 ? 是 線性函數 , 還是有什麼會解鎖你在會計年度 2028 供給更多需求的能力 ?
目標是在一塊土地上放進盡可能多的運算 -在一 GW 裡放進更多還是更少運算 ? 顯然我們希望更多 . 極限是光速 . 答案其實是每 GW 趨近無限 -如果我們真能把 價值 1 tn 美元的運算塞進一 GW, 一塊土地 , 電力 , 廠房裡 , 那會是絕佳結果 , 方向就是朝那走 . 我們從摩爾定律下的通用運算世界起步 , 當時每 GW 運算大 概 ( 挑個你喜歡的數字 ) 約 $3b- $5b; 後來 Hopper 是 $18b, 現在 Grace Blackwell 是 $25b, 下一個 Vera Rubin 是 $40b, 之後還會更高 -這對產業很好 , 對客戶很 好 , 只要它的生產力持續成長 . 只要耐用性與可調度性持續成長 , 人們就樂於投 資能產生營收 , 產生獲利 , 並幫他們極快回收的資產 . 我前幾天聽說投入資本的 回本現在不到一年 , 而我們談的是 $50b 的資料中心 -這說明了 NVIDIA 技術的 生產力與可出租性 .