nvidia财报

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NVIDIA 疯狂增长！！

Q2 财报：
- 收入：$96.2B（预期 $92.2B）；同比 +106%
- 调整后每股收益：$2.22（预期 $2.10）；同比 +120%
- 数据中心：$89.0B（预期 $85.8B）；同比 +117%
- 调整后毛利率：75.0%（预期 75%）；同比 +250 个基点

Q3 指引：
- 收入：$108.0B +/- 2%（预期 $104.2B）
- 调整后毛利率：74.0% +/- 50 个基点
- 调整后运营费用：约 $9.0B

分部收入：
- 数据中心：$89.0B；同比 +117%
- 边缘计算：$7.2B；同比 +27%

评论：
- “人工智能已达到拐点。它正在做有用的工作。它的令牌是有生产力和盈利性的。现在，计算即收入。”
- “人工智能基础设施建设正全速推进。Vera Rubin 现已全面投产，正是为这一刻而建。”



























Nvidia 正准备迎来另一轮大规模盈利报告，市场焦点迅速转向 Vera Rubin 的量产进程及其生态系统融资。


Jeff Pu 将 $NVDA 的目标价上调至 $345（基于 28 倍 FY27E/FY28E 每股收益），预计短期业绩强劲：


• F2Q 收入预计为 945 亿美元（对比 Bloomberg 共识的 918 亿美元和买方预期的约 940 亿美元）
• F3Q 收入指引预计接近 1080 亿美元，受基础需求 1100 亿至 1110 亿美元以及约 50 万台 Rubin 单元的支撑


短期增长故事已很清晰，但真正的考验在于其如何在架构转型中执行。


预览中的关键细节：
• 封装与硅片：四家美国 CSP 加大 VR200 需求，推动 2027 年 CoWoS 预测上调至 105 万台。Rubin Ultra 预计支持四种 HBM 选项，向 HBM4 8-Hi（192 GB）和 HBM4e 12-Hi（384 GB）倾斜。Oberon 的封装高度微调仍在“9-18-9”和“10-9-8”之间进行。
• 竞争格局：配备 NPO 扩展的 NVL576 将与 AMD 的 MI500 256-GPU 配置正面交锋。
• 客户牵引力：近期订单显示在 AWS 和 Google 的份额增长，Anthropic 的采用率更高，以及开源权重模型的强劲需求。
• 融资模式：其 5000 亿美元融资工具帮助新兴云提供商比传统 CSP 更快扩展，在严格信贷条款下锁定循环 GPU-小时收入。


在财报电话会议中密切关注毛利率，因为初始 Rubin 硅片（可能全部为 2300W 部件）和先进封装调整可能在产量成熟前造成短期利润摩擦。


你最密切关注 Rubin 量产进程的哪一部分，或是这个 5000 亿美元融资工具的哪一方面？











NVDA 预览摘要


📈价格目标：基于 28 倍 FY27E/FY28E EPS，将目标股价上调至 345 美元。
* 财报前瞻：F2Q 收入预计为 945 亿美元，相比彭博的 918 亿美元以及买方约 940 亿美元。
* F3Q 指引前瞻：预计指引约为 1080 亿美元（基于 1110-1110 亿美元需求），Rubin 约 50 万台。
* 电话会议关键观察点：Nvidia 的 5000 亿美元融资平台、二季度/一季度 Rubin 爬坡曲线（可能全部为 2300W）、利润率轨迹，以及内存/光学规格。
* 客户势头：近期订单增加表明在 AWS 和 Google 的份额增长，同时在 Anthropic 和开源权重模型势头增强。
* Vera Rubin & Rubin Ultra：四家美国 CSP 增加 VR200 需求；2027 年 CoWoS 预计达 105 万。
* 内存规格：如前所述，Rubin Ultra 提供四种 HBM 选项，可能转向 HBM4 8-Hi（192GB）和 HBM4e 12-Hi（384GB）。
* Rubin Ultra Oberon：芯片高度在“9-18-9”和“10-9-8”之间进行微调。
* 生态系统与竞争对手：配备 NPO 扩展的 NVL576 定位竞争 AMD 的 MI500 256-GPU 配置。
* Neocloud 势头：融资支持帮助新云扩展、超越 CSP，并以强有力的信贷条款锁定 recurring GPU-小时收入，尽管估值争议仍在继续。

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英伟达的内存削减实际上对美光并不看跌，原因就在这里（保存此文）。

关于英伟达在其下一代 Rubin Ultra 芯片中削减内存的传闻一直压低着内存股的表现，但美国银行的新报告认为这种担忧被夸大了，这对美光来说是个大好消息。

英伟达最初的 Rubin Ultra 路线图要求使用 16 个 16 层 HBM4e 堆栈，提供大约 1TB 的 HBM 内存，但目前评估中的设计已降至仅 192GB 至 288GB，使用更少的 8 层或 12 层堆栈，这是因为 HBM 供应受限以及最新 HBM4e 内存的认证风险。

这种规格降级之所以重要，是因为每颗芯片内存减少理论上意味着每块 GPU 对 HBM 的需求减少，而这正是内存供应商搭乘 AI 建设热潮的整个看涨论据。

美国银行针对这种担忧提出了三个反驳理由。

首先，下一波内存技术——HBM4e 和 HBM5 将在 2027 年至 2030 年间到来——已经在设计中使用 12 层或 16 层堆栈实现 500GB 至 1,000GB 的容量，因此通往海量内存容量的路线图并未消失，只是被推迟了。

其次，制造端已经超越了较低内存的 8 层配置，因为截至 2026 年下半年，TSV 产能已转向 12 层，这意味着供应链本身已转向更高容量的堆栈，而不是倒退回去。

第三，也是最重要的是，美国银行表示，一旦内存容量降至 288GB-500GB 范围，Rubin Ultra 的实际性能就会急剧下降，这使得接近 1TB 的容量成为功能性必需品而非锦上添花，尤其对于像机器人这样的物理 AI 应用，这些应用需要将巨型模型保存在内存中。

这直接支撑了对美光的看涨论据，因为整个内存规格降级恐慌此前被解读为 AI 芯片对 HBM 需求可能低于预期的信号。

如果美国银行的判断正确，即性能需求将在 HBM4e 供应跟上时迫使英伟达回归更高容量堆栈，那么美光在 HBM 领域的增长跑道将进一步延长而非缩短，因为整个行业仍将在 2027-2030 年迈向每加速器 500GB-1TB 的目标。

这也强化了当前供应紧张才是真正制约因素的观点，这与更广泛的内存市场背景一致：在这种背景下，像 H200 和 B200 这样配备 HBM 的芯片的 GPU 租赁价格将在 2026 年持续大幅上涨，因为计算需求已超过可用供应。

在供应紧俏的环境中，客户被迫采用较低规格配置仅仅是因为先进内存供应不足，这对定价能力是利好，而不是对内存制造商本身不利。

再结合美光自身的评论，即其目前仅满足数据中心客户不到一半的 HBM 订单量，当英伟达因为内存不足而不得不重新设计芯片时，你怎么还能看空美光呢？

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美银说英伟达是目前拥有AI基建最便宜的方式之一，目标价$350。

现价$225，他们觉得还有55%的空间。涨了这么多了还叫便宜？

关键在于美银用的不是芯片公司的估值框架。

传统的看法是英伟达卖GPU，算周期股，用P/E定价，周期到顶就该卖。

美银看到的是另一个英伟达：一家在用巨额自由现金流把芯片、土地、电力、数据中心产能全部锁在自己手里的基础设施公司。

芯片公司卖产品，赚一次性的钱，基础设施公司锁资源，赚持续的钱，两种公司的估值逻辑天差地别。

美银提了一个细节：GPU的租赁价格到现在还很坚挺，算力资源依然稀缺。英伟达卖出去的GPU，下游客户在拿它做租赁生意，而且租金没有降。

这意味着GPU在变成一种持续产生现金流的资产，而英伟达正在锁定生产这种资产的每一个上游输入。

另一个点是定制芯片的威胁，谷歌有TPU，亚马逊有Trainium，微软在做Maia。市场一直担心这些会替代英伟达。

美银的看法是风险被过度夸大了，超大规模客户做定制芯片越深入，对整体算力基建的投入就越大，这些基建里依然需要大量英伟达的通用GPU。

定制芯片扩大了整个市场的盘子，英伟达在一个更大的盘子里拿份额。

$350的目标价背后其实是一个判断：如果市场开始用基础设施公司的框架给英伟达定价，而不是用芯片周期股的框架，现在$225对应的5.5万亿市值只是起点。

当然，这个判断成立的前提是AI算力的需求曲线不会在未来两三年内变平。

如果需求持续爆发，锁定了全产业链资源的英伟达会越来越像一个AI时代的基础设施垄断者。

如果需求放缓，锁定的那些资源就变成了沉没成本。

美银赌的是前者，$350是他们给这个赌注标的价格。

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普通人在股市里赚钱，其实就两招。

第一招：空仓等灾。

平时攥紧现金，什么都不做。一年就等那一两次——市场恐慌、人人割肉、血流成河的时候，你进去捡带血的筹码。这一笔，赚的是情绪崩溃的钱。别人恐惧时你贪婪，不是说说而已，是唯一能拉开差距的时刻。

第二招：低价锁仓。

找股息率4%以上的好公司，在便宜的时候买进去，然后忘掉它。三五年、甚至十年，等到它值那个价了再卖。中间可以做做大波段降成本，但底仓如磐石。这一笔，赚的是时间发酵的钱。

两个办法，本质是一件事：等得起，拿得住。

第一种人等的是一场大跌，第二种人等的是一段时光。共同点都一样——不折腾、不追涨、不眼红。股市里从来不缺机会，缺的是机会来临时，你手里还有子弹，心里还有定力。

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英伟达有望在 2028 年之前占据所有超大规模云服务商资本支出的近一半。

根据瑞银的预测，到 2028 年，谷歌、亚马逊、微软和 Meta 的总超大规模云服务商资本支出将达到约 1.62 万亿美元。

在同一时期，该预测显示英伟达的数据中心收入将从 2026 年的 3910 亿美元激增至 2028 年的 7920 亿美元。

要点很简单：科技巨头的 AI 基础设施建设热潮继续直接流入 $NVDA  

在审视这些原始数据时，需要记住几个关键的注意事项：

英伟达的数据中心收入还包括对新兴云服务商和直接企业客户的销售。

超大规模云服务商的资本支出涵盖的范围远不止加速器，还包括电力供应、液冷系统、物理数据中心建设以及网络设备。

占据超大规模云服务商资本支出约 50% 的等值份额，显示了英伟达对计算层的掌控力依然多么稳固。

超大规模云服务商能负担得起将如此多的长期资本预算交给单一芯片供应商吗？

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这是我的 $NVDA 预览（他们将于下周三公布财报）。

三个最重要的主题：

1) 增长驱动力从超大规模云服务商转移的速度。

2) SpaceX 在 AI 支出上的大幅跃升对明年整体收入的影响。

3) 组件环境是否会将毛利率推低至低于华尔街对 CY26 年的预期？

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Team LAMBO
@TehLamboX
·
8小时
翻译自 英语
$NVDA 正在为看涨行情加载另一波上涨

上次突破给我们带来了 23% 的涨幅

现在它再次处于盘整阶段，而买家们持续捍卫着这个区间

$230-$240 是我目前密切关注的下一个区域

如果这个区域能以良好的成交量干净利落地突破，那么 $270 就不再显得疯狂了

在这里不要过早做空我的 NVIDIA 设置

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Heisenberg

@Mr_Derivatives
·
53分钟
翻译自 英语
$NVDA 过去4个财报的0-4股票反应。

以及过去8个财报的2-6股票反应。

我就是有种直觉，Jensen老爹会确保这次是绿的。

哪怕只是+0.01% lol。

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以后大家拼的就是身体了

1. 重视每一次排泄，不憋尿、不憋便。 有感觉就要立刻去，别让它等一会儿。膀胱和肠道都是有记忆的器官，你亏欠它们一次，它们就记你一笔账。憋出来的毛病，往往是最难治的慢性病。

2. 重视水源补充，每天至少八杯水。 在办公桌、床头放一个水杯，看见就喝一口。不要等渴了再喝，那时身体已缺水。水是血液的稀释剂，是肾脏的清洁工。你喝下去的每一口水，都在替你的血管减轻负担。

3. 重视睡眠，每天至少8小时。 把睡觉当成一天里最重要的事。没有什么工作值得你拿命去换，没有什么剧集值得你熬到凌晨。晚上11点前放下手机，闭上眼，把世界关在门外。睡饱了，第二天你才有力气去拼、去争、去活。

4. 重视吃饭的节奏，细嚼慢咽别抢时间。 很多人吃饭像在完成任务，十分钟扒拉完一碗饭，连味道都没尝出来。你抢出来的那十几分钟，换走的是胃病、是消化不良、是胰脏的过早劳损。一口饭嚼二十下，不急不赶，把吃饭当成一件正经事。善待胃，就是善待晚年的自己。

5. 重视情绪的出口，别把怒气憋在心里。 气头上不憋着，找句话说出来，找个枕头捶两下，或者下楼走一圈。所有的闷气都不会消失，它们会藏在你的甲状腺里、乳腺里、肝里，等一个时机集中爆发。别让“忍一忍就过去了”成为你给自己下的慢性毒药。

6. 重视身体的信号，疼了就停，累了就歇。 膝盖酸了就坐下，腰不舒服了就躺平，心跳快了就缓一缓。身体比你诚实得多，它在用疼痛和你对话，你别假装听不见。硬扛不是本事，是对自己不负责。那些年轻时咬咬牙扛过去的小毛病，老了都会加倍找回来。

7. 重视每一个动作的姿态，不跷二郎腿、不弯腰驼背。 坐着的时候双脚平放，看手机时举到视线高度，搬东西时屈膝不弯脊椎。你的骨骼是搭一辈子的架子，歪一天看不出来，歪十年，整条脊柱都会替你记住。三十岁开始养的骨头，六十岁才看见回报。

8. 重视早饭的质量，不吃就是伤命。 再赶时间也塞两口东西，一个鸡蛋、一片面包、一杯牛奶都行。空腹到中午，饿出来的是胆结石、是低血糖、是胃酸的过度分泌。你省下的那十分钟，将来在医院里十倍百倍地补回去。早饭不是在填肚子，是在给你的代谢系统发启动信号。

9. 重视与身体独处的时间，每天活动一刻钟。 不在乎做什么运动，走路也行，拉伸也行，原地蹦跶几下也算。关键在于每天都有那么一刻钟，你是在主动使用身体，而不是被动瘫着。发动机天天停着不打火，到想开的时候已经锈住了。

10. 重视视力的透支，每看屏幕一小时就抬头望远。 眼睛是身体最精密的仪器，也是消耗最快的那一个。别等到四十岁就老花、五十岁就白内障、六十岁连孙子都看不清了才后悔。闭眼、远眺、眨几下，花不了一分钟。你护住的不是视力，是晚年的自理能力。

11. 重视双脚的呵护，穿舒适合脚的鞋。 人一辈子要走的路加起来能绕地球三四圈，而所有的路都是双脚在替你完成。别为了好看穿薄底鞋、尖头鞋、不跟脚的鞋。脚舒服了，膝盖就舒服，膝盖舒服了，腰就舒服——一双鞋的好，从来不在鞋底，在你老了还能自己出门买菜的那天。

12. 重视定期体检，不把“没感觉”当“没问题”。 很多大病一开始都无声无息，高血压没感觉、高血脂没感觉、早期的肿瘤也没感觉。等有感觉了，往往已经晚了。每年花一天时间做一次全面检查，花的是一天的工夫，买回的是一整年的安心。别怕查出问题，怕的是问题查出来时已经来不及。

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年轻时候拼的是脑子，中年时候拼的是圈子，到了后半场，拼的只有身体。你现在为身体花的每一分钟心思，都是在往自己的生命账户里存钱。别等到存款归零那天，才想起来自己从没往里面存过什么。

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英伟达长期以来一直被誉为人工智能淘金热中那个聪明的家伙，卖镐头和铁锹，但现在它有了一个新名字——“人工智能的中央银行”。

为什么？

@nvidia
现在正在帮助资助购买其芯片的几乎每一个经济层级：

• 向
@OpenAI
承诺超过 300 亿美元
• 向
@AnthropicAI
承诺高达 100 亿美元
• 对云提供商、数据中心运营商和能源基础设施的投资
• 对 SB Energy 的 15 亿美元投资
• 与华尔街的 5000 亿美元融资伙伴关系，以使人工智能公司更容易获得人工智能计算资源
• 约 430 亿美元的私人公司持股，加上约 300 亿美元的可流通证券。

英伟达还对上市公司和后来上市的非上市公司进行了巨额押注！

其中包括英伟达去年秋天作为数据中心合资企业的一部分购买的 50 亿美元
@intel
股票，这部分股权现在价值约 220 亿美元。（回报丰厚！）

英伟达对初创企业的投资也令人印象深刻——比如 SpaceX 和 CoreWeave。

其第一季度总可流通证券约为 300 亿美元，比上一季度翻了一番多。

真正的中央银行会创造流动性、影响资本成本，并在金融体系需要支持时充当最后贷款人。

英伟达无法字面意义上印钞票。但它可以“印制”一些极其强大的东西：高利润芯片、巨额现金流和高价值的股权。

因此，在类似意义上——英伟达可以将这种金融火力重新循环回人工智能生态系统：
英伟达销售芯片 → 产生现金 → 资助人工智能公司和数据中心 → 这些公司购买更多英伟达芯片 → 英伟达产生更多现金。

如果人工智能需求和生产力持续增长，这将成为有史以来最强大的工业飞轮之一。

但如果英伟达在资助那些否则无法负担其产品的客户，那么同样的飞轮开始类似于循环供应商融资——投资创造购买，购买创造收入，而这些收入似乎验证了原始投资。

但这里更深层的问题是——英伟达是在加速真实需求，还是越来越多地资助那些验证其自身估值的那些需求？

而且如果英伟达已成为人工智能的中央银行，当人工智能经济最终需要救助时会发生什么——而它的“中央银行”也是其最大的供应商？这对投资者和更广泛的经济来说可能有点棘手……