财务数据

·营收与增长：2026财年第一季度 NVIDIA 实现营收 440亿美元，同比大增69%，环比增长12%。这一季度营收超出市场预期（约432亿美元），反映出在AI需求驱动下公司业务的高速扩张。

·利润与盈利能力：GAAP净利润为 187.8亿美元，同比增长26%，但受一次性费用影响环比下降15%。调整后（Non-GAAP）净利润达 198.9亿美元，同比增长31%。GAAP每股收益EPS为 0.76美元，非GAAP EPS为 0.81美元；若剔除出口管制相关的库存损失费用，EPS可达 0.96美元。

·毛利率：GAAP毛利率仅 60.5%，较上年同期的78%以上大幅下滑（环比也下降约12个百分点）。主要原因是在本季度计提了 45亿美元（约占营收10%）的库存相关支出，来自美国政府对高端GPU（H20系列）出口中国的限制。若不计入该一次性费用，季度非GAAP毛利率约为 71.3%。管理层解释毛利率下滑不仅受上述费用拖累，也反映出数据中心更复杂新产品初期量产时成本偏高。公司表示正努力在今年晚些时候将毛利率恢复到中70%的水平。

·其他财务指标：季度运营现金流约 274.1亿美元，较上年同期大幅提升（去年同期约153.5亿美元），这得益于爆发的盈利能力和客户预付款增加。研发等运营开支同比上升约44%，反映人才扩张和新产品开发投入增加。NVIDIA 于季度内回购了约 140.95亿美元的股票以回馈股东。整体来看，在AI需求旺盛的推动下，公司即便承担巨额一次性损失，仍实现了利润和每股收益的两位数增长。

各业务板块表现

本季度各主要业务板块均实现同比强劲增长，其中数据中心贡献了绝大部分增量。各板块具体表现如下：

·数据中心：收入 391.12亿美元，同比猛增73%，环比增长10%，占公司总营收近九成。增长主要由生成式AI对算力的巨大需求驱动。大量云服务商和企业为大型语言模型、推荐引擎以及Agentic AI（自主智能代理）部署 NVIDIA 加速计算平台，推动了数据中心业务爆发。最新一代 Blackwell 架构GPU在该领域全面铺开，是业绩飙升的核心动力。据管理层介绍，Blackwell架构的爬坡速度为公司史上最快，已扩展至所有客户类型，其中大型云厂商贡献了数据中心收入将近一半。此外，数据中心板块中网络互连产品增长尤为突出——NVLink高带宽连接和以太网解决方案随“AI工厂”大规模部署而暴增，季度网络收入达 50亿美元，环比激增64%。

·游戏：收入 37.63亿美元，同比增长42%，环比激增48%，创下历史新高。这一亮眼增长得益于 GeForce RTX 50系列 等Blackwell架构新品的热销。新一代GPU不仅吸引传统游戏玩家和内容创作者，也受到生成式AI开发者青睐，用于本地模型训练和推理加速。公司报告称，Blackwell游戏GPU的供应在一季度大幅改善，成功满足了原本积压的市场需求，并于季内推出了面向主流的 RTX 5070/5060 桌面及笔记本GPU（Blackwell架构），进一步拓宽了玩家群体。任天堂下一代 Switch 2 游戏机也确认将采用NVIDIA芯片并结合DLSS AI渲染技术，实现4K游戏体验。

·专业可视化：收入 5.09亿美元，同比增长19%，与上季度基本持平。增长主要来自工作站专业GPU需求回升——企业更广泛地采用了基于 Ada Lovelace 架构的RTX系列显卡，以加速AI推理、实时图形渲染和仿真等工作流。NVIDIA在季内还发布了面向工作站和服务器的 RTX Pro Blackwell 专业GPU系列，以及基于Grace CPU+Blackwell GPU的 DGX Spark 和 DGX Station 个人AI超级计算机，预示专业可视化领域将逐步过渡到新一代架构。这一板块未来有望在内容创作与企业AI应用交汇的领域获得新的增长动力。

·汽车：收入 5.67亿美元，同比大增72%，环比略降1%。同比增长主要来自新能源汽车和自动驾驶领域对NVIDIA汽车平台的需求提升。L2-L4级别自动驾驶解决方案（如Orin和Drive系列芯片）出货增长，以及智能座舱、ADAS系统持续拓展，带来了汽车板块营收的强劲攀升。NVIDIA在本季度宣布与通用汽车（GM）达成合作，将在下一代智能电动车、数字化工厂和机器人方面深度采用NVIDIA的Omniverse、DRIVE和Cosmos平台。这类合作将进一步巩固其汽车业务长期增长基础。

·OEM及其他：收入 1.11亿美元，同比增长42%，环比下降12%。该板块规模较小，包括OEM定制芯片、嵌入式边缘AI模块（如Jetson系列）以及加密货币矿机芯片等业务。虽然占比不大，本季度仍实现了同比正增长。公司未单独披露该分部细项，但随着新游戏主机和机器人平台推出，OEM及其他业务有望获得间接提振。

关键产品与技术动态

第一季度，NVIDIA在核心产品和技术布局上取得多项进展，涵盖新GPU架构的全面铺开、CPU-GPU融合平台的量产，以及软件生态的持续强化：

·Blackwell GPU架构：NVIDIA最新一代GPU架构 Blackwell 正在全面加速落地，成为数据中心和消费市场的业绩引擎。本季度Blackwell在数据中心实现大规模出货，贡献了近70%的数据中心计算芯片销售额，Hopper架构向Blackwell的过渡已接近完成。公司推出了基于Blackwell的大型AI超级计算机 NVL72（黄仁勋称之为“会思考的机器”），该系统面向复杂推理任务设计，在MLPerf推理测试中创造纪录，推理吞吐量相比前代提升最高可达30倍。Blackwell产品线的市场反响极其热烈，成为NVIDIA史上部署速度最快的GPU架构。

·产能与下一代产品：为满足空前的需求，Blackwell GPU正开足马力生产。NVIDIA管理层透露，目前主要超大规模客户平均每周新部署近 1000个 NVL72系统机架（约合 7.2万颗 Blackwell GPU）投入使用，而且这一速度还将继续提升。制造端的优化也提高了供应效率，GPU晶圆的制造良率显著改善，整机柜出货节奏加快。同时，公司已规划下一代Blackwell芯片升级版（代号 GB300）并于本季度开始提供样品，预计在Q2末实现量产交付。GB300将沿用现有系统外形和接口标准，但搭载更高规格的HBM高带宽显存（容量提升50%以上），据悉推理性能相对当前Blackwell芯片将再提升约50%。NVIDIA强调将保持每年更新核心GPU产品的节奏，持续推进性能飞跃，以巩固领先地位。

·Grace Hopper超级芯片平台：NVIDIA基于自研Arm架构CPU与GPU融合的 Grace Hopper (GH200) 平台在本季度进入量产出货阶段。GH200“超级芯片”将 Grace CPU和 Hopper GPU集成在单一封装中，提供紧密耦合的CPU-GPU高速互连和高达144GB的共享高速显存，适合大型模型训练和内存密集型推理等工作负载。据报道，Micron等存储供应商已于3月开始量产更先进的HBM3e显存并应用于GH200平台，使其内存容量提升50%、带宽提高43%，从而令GH200整体推理性能相比前代H100提高约2倍。随着GH200的量产，NVIDIA正式进军数据中心CPU领域，提供从GPU到CPU的完整算力解决方案。这一平台的推出使客户能够构建纯NVIDIA的AI基础架构，有望在对内存和计算需求极高的生成式AI应用中发挥关键作用。

·软件和云端生态：NVIDIA的软件平台战略在本季度持续推进，进一步巩固其AI生态系统护城河。底层的并行计算框架CUDA仍是开发者构建AI应用的核心工具，大量模型优化和推理部署都受益于NVIDIA丰富的软件库和编译器支持。公司指出，相较一年前，如今AI模型推理的Token生成量激增了一个数量级，这除了硬件提升，也得益于软件堆栈的优化——过去一年经TensorRT和Triton等引擎优化，推理性能已提高约2倍。在云服务方面，NVIDIA扩展了DGX Cloud产品序列，新推出了DGX Cloud “Lepton”等版本，将自家AI超级算力通过云端以服务形式开放给更多企业和开发者。公司还宣布与多家云厂商合作提供BlackwellGPU云实例，目前AWS、谷歌云GCP、微软Azure等均已上线配备BlackwellGPU的计算服务，让客户按需获取最新AI算力。此外，NVIDIA积极推动AI软件生态的发展，例如发布开源的Llama Nemotron大模型系列（具备推理能力）供社区使用，并在Omniverse仿真平台、Isaac机器人平台等领域与众多软件和工业伙伴深度融合。软硬结合的战略大大提高了客户黏性，为NVIDIA营造了一个从芯片到云服务的完整AI产业链。

主要影响因素分析

出口限制冲击：2025年4月美国政府突然收紧对华高端芯片出口管制，要求NVIDIA向中国出口其最新H20系列GPU需申请许可证。该政策即时生效且不设宽限期，对公司业绩造成直接冲击：NVIDIA在一季度被迫放弃了约 25亿美元 原计划向中国交付的订单，并因相关库存和采购承诺减值计提 45亿美元费用。这使公司GAAP净利和毛利率显著下降，成为本季度财报的主要负面因素。黄仁勋在电话会上对这一限制表示惋惜，指出中国是全球最大的AI市场之一，年规模高达 500亿美元，如今这一市场正对美国公司“几乎关闭”。由于缺乏可替代的降规格产品（“很难再削弱Hopper而保持可用”），短期内NVIDIA无法完全弥补此缺口。公司预计二季度将因此再失去约 80亿美元营收机会。面对严峻挑战，管理层表示将积极与监管机构沟通许可证问题，并寻求产品策略调整以符合出口限制（例如考虑为中国市场开发“受限但有吸引力”的解决方案）。同时，NVIDIA正加大对其它地区的拓展力度，包括支持各国建设本土AI超算中心，以部分对冲中国市场受限的影响。

供应链与产能：在全球算力需求爆发的背景下，供应链管理和产能爬坡成为NVIDIA运营的关键因素。公司本季度在这方面传递出积极信号：先进制程产能和封装测试能力的提升使得Blackwell等高端GPU的生产良率明显改善，整机出货速度加快。NVIDIA透露目前每周都有数以万计的新GPU交付客户部署，表明供应链正全力运转以追赶需求。为了长期扩充产能，NVIDIA投入巨资加强供应链上下游合作。本季资本开支显著增加——用于晶圆采购、封装基板和数据中心基础设施的投资支出约 12.27亿美元，较去年同期增长逾3倍。同时，公司宣布将在美国本土建立多座 AI超级计算制造“工厂”，并与代工合作伙伴共同在台湾等地扩建产线，以生产完整的NVIDIA AI计算系统。例如，NVIDIA正携手富士康和台湾政府规划建设一个大型AI工厂级超算中心，以及与沙特阿拉伯、阿联酋等国合作搭建下一代AI基础设施集群。这些举措表明，供应链扩张和区域多元化是公司应对供应紧缺与地缘风险的重要策略，也为未来业绩增长提供保障。

高端GPU需求浪潮：生成式AI与大模型热潮引发了对顶级GPU算力前所未有的需求激增。NVIDIA数据中心业务同比增长73%的背后，是各行各业争相建设AI模型训练和推理所需算力基础设施的结果。据公司披露，当前AI模型的推理工作负载出现爆炸式增长。例如，微软在一季度处理了超过 100万亿 个AI推理所需的Token，比去年同期猛增了5倍。与传统简单问答式推理相比，如今的复杂“推理AI”需要处理多达百倍至千倍规模的Token数据，这对算力的需求呈指数级上升。NVIDIA的Blackwell架构正是为此设计，其软硬件结合的优化很好地满足了海量并发推理的性能要求。展望未来，高端GPU需求有望保持高位：一方面，大模型应用从云端向企业、本地延伸，企业级AI部署（如专用AI服务器、私有云GPU集群）方兴未艾；另一方面，各国政府和科研机构将AI算力视作战略资源，加速建设“国家AI计算中心”（主权AI工厂），以提升本国在AI时代的竞争力。这些因素叠加意味着NVIDIA高性能GPU产品在可预见的将来仍将供不应求。管理层强调，公司正处于史无前例的需求浪潮中，将通过提升产能和加快新产品迭代来牢牢抓住这一机遇。

管理层展望与电话会议要点

在财报电话会上，NVIDIA管理层对未来走势保持乐观，既提出了具体的业绩指引，也分享了对AI行业发展趋势的判断和公司策略重点：

·业绩展望：公司预计FY2026财年第二季度营收约为 450亿美元（上下浮动2%），即使扣除预计因H20禁令损失的约80亿美元，中国以外业务仍将实现环比增长。利润率方面，在高利润率的数据中心业务占比进一步提高以及一次性费用消退下，Q2的非GAAP毛利率有望回升至 72% 左右。管理层表示有信心在今年晚些时候将毛利率恢复到中70%区间水平。同时，公司继续加大研发和市场投入，预计全年GAAP运营费用增幅在35%左右。尽管支出提高，强劲的营收增长使第二季度Non-GAAP每股收益仍被市场预期在1美元以上。整体而言，这一展望显示NVIDIA在扣除外部限制影响后核心业务增长依旧强劲。

·资本开支计划：针对前述供应链扩张和产品研发需求，NVIDIA预计将持续保持较高的资本支出水平。虽然管理层未在指引中给出确切CapEx数字，但从Q1情况看，公司投入大量资金扩充产能和基础设施（如采购生产设备、建设数据中心集群等），这一趋势在接下来几个季度料将延续。充裕的现金储备（公司持有超537亿美元现金及有价证券）将支撑其进行必要的厂房、设备投资以及策略性收购。此外，NVIDIA仍将通过股票回购和每股 0.01美元 的季度现金分红等方式适度回报股东[67]。但管理层更强调，公司会优先确保对未来增长至关重要的产能和技术研发投入，为把握AI长期机遇做好准备。

·客户需求趋势：黄仁勋在电话会上强调，AI应用正从科研探索进入大规模商用部署的新阶段，这带来了需求层次的变化和扩大。目前超大厂商之外的企业客户对AI基础设施的兴趣与日俱增，“企业AI”正蓄势待发——越来越多企业希望将AI能力融入自身业务，推动IT架构升级改造。特别是能够自主执行任务的AI代理人（AI Agents）被黄仁勋视为比生成式AI更具变革性的技术，它可以理解复杂指令、调用工具解决问题，有望大幅提升企业生产力。为此，公司推出了面向企业数据中心的 RTX Pro AI服务器、DGX Spark和DGX Station等产品，旨在抓住企业级AI起飞的机遇。同样地，在工业领域，每一家工厂未来都可能配备自己的“AI工厂”来提升效率；NVIDIA的Omniverse数字孪生平台和Isaac边缘AI产品正被用于构建新一代智能工厂和人形机器人系统。这些新兴需求方向预示NVIDIA的客户群正在从超大规模互联网公司扩展到更广泛的行业企业，公司的增长引擎也相应增多元化。

·AI产业前景判断：管理层对AI产业的长期趋势给出了高度积极的展望。黄仁勋比喻道：“AI正成为新的基础设施，就像当年的电力和互联网一样，各国各行业都将不可或缺”。他提到目前全球正在加速建设AI基础设施，多个规划中需要以“吉瓦(GW)”级算力为单位的大型AI项目已在酝酿。尤其各国政府纷纷投入巨资打造国家级AI平台，以确保在新一轮科技竞赛中保持领先。这将使全球AI算力需求在未来相当长时期内保持高速增长。NVIDIA认为其所处的加速计算领域正迎来“黄金时代”，公司已有明确的技术线路图延伸至2028年，每年推出更强大的GPU和系统，以匹配客户数年规划周期。黄仁勋最后总结道：“现在是一波强劲新增长浪潮的开端，Blackwell全面量产，全速前进，我们拥有多个重要的增长引擎”。这些增长动力包括飙升的AI推理需求、各国主权级AI工程、企业级AI应用崛起以及工业AI落地等。总的来看，NVIDIA管理层对公司未来数季乃至数年的增长潜力充满信心，并表示将全力奔跑以巩固其在AI时代的核心地位。