NVIDIA在人工智能數據中心領域的霸主地位依然穩固，最新財報揭示了其驚人的增長動力。據最新數據顯示，該季度NVIDIA的收入實現了16%的環比增長，與去年同期相比更是激增了93%。
在詳細業績中，NVIDIA的數據中心業務表現尤為亮眼，季度收入高達356億美元，全年收入更是達到了驚人的1,150億美元，與去年相比實現了142%的顯著增長。這一連串的數字無疑證明了NVIDIA在AI數據中心市場的強勁實力。
NVIDIA的CEO兼創始人黃仁勛在發言中強調了Blackwell AI超級計算機的強勁需求，他指出：“推理AI的擴展定律正在顯現，增加訓練計算量可以提升模型的智能程度，而增加長期思考的計算量則能讓答案更加精準?！秉S仁勛還透露，Blackwell AI超級計算機已經成功實現大規模生產，并在第一季度就取得了數十億美元的銷售額。
“AI的發展速度堪比光速，主動AI和物理AI正為下一波AI革命奠定基礎，這將徹底改變眾多行業。”黃仁勛在發言中充滿了信心。
然而，在財報電話會議上，NVIDIA也面臨了一些質疑。金融分析師們就DeepSeek（一款對算力要求較低的GPU模型）以及微軟等云服務提供商（CSP）正在自研AI優化芯片等問題提出了疑問。據Seeking Alpha發布的會議記錄顯示，CSP業務約占NVIDIA總業務的一半，但企業客戶的需求同樣在持續增長。
對于這些問題，黃仁勛表示：“我們看到企業業務未來會有顯著增長，這代表著長期銷售NVIDIA GPU的更大機遇?！彼€進一步解釋了為何新的AI模型會推動需求增長，即使這些模型在計算效率上不斷提升。“模型思考得越多，答案就越智能。OpenAI、Grok-3和DeepSeek-R1等模型都是應用推理時間擴展的推理模型，它們可能消耗百倍的計算量，未來的推理模型甚至可能消耗更多。”
當被問及CSP開發專用集成電路（ASIC）而不使用GPU的風險時，黃仁勛從技術棧的復雜性角度進行了回應。他暗示，如果使用定制芯片而不是標準GPU，將面臨諸多挑戰。“軟件棧的構建非常困難。制造ASIC并不比我們的工作簡單——我們也在不斷構建新架構?！?/p>
據黃仁勛透露，建立在NVIDIA架構之上的技術生態系統如今比兩年前復雜了十倍?！斑@一點顯而易見，因為全球在架構之上構建的軟件數量正在呈指數級增長，AI的發展速度更是驚人。因此，在多個芯片之上整合整個生態系統變得極為困難?！?/p>
Forrester高級分析師Alvin Nguyen在評論NVIDIA的業績時表示：“盡管NVIDIA的成就令人震驚，但如今它再次創下記錄似乎已經變得稀松平常。創紀錄的收益充分說明了市場對NVIDIA AI產品的持續需求。黃仁勛強調推理模型將驅動更多計算，這有效地反駁了DeepSeek可能影響其需求的擔憂。”
然而，在Nguyen看來，黃仁勛對于亞馬遜、微軟和谷歌等公司的定制芯片可能威脅到NVIDIA業務的回應則顯得“過于輕松”。Nguyen指出：“對于這些公司的定制芯片可能對其業務構成威脅的問題，他們的回應顯得輕描淡寫，忽視了這些公司需要NVIDIA之外的選擇，以及專門針對其AI訓練和推理需求定制的半導體?！?/p>
