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      黄仁勋手撕「AI泡沫」论!英伟�亿铁拳暴击,显卡全断货

      发布时间:2026-04-20 来源:买铁思金网作者:勒布朗优质偶像

      新智元报道

      编辑:定慧 KingHZ

      【新智元导读】史上最强三季度财报出炉,可能没有之一。黄仁勋一边把GPU卖到断货,一边告诉世界「AI不是泡沫,是历史必然」。这场算力狂潮到底是科技变革,还是资本宿命?

      一夜无眠,所有人终于可以松口气了。

      英伟达再次交出震撼市场的季度成绩单,黄仁勋的GPU「卖到断货」!

      英伟达Q3 2026财报显示,单季度营收达到创纪录�亿美元,其中AI相关的数据中心业务同比狂�%!

      在英伟达财报公布前,投资人提心吊胆,担心AI投资见顶、「摩托变单车」。

      AI泡沫?

      黄仁勋:不存在的~

      黄仁勋说:「我看到的情况完全不同」——英伟达用业绩数据以业绩正面开炮市场担忧。

      在外界普遍担忧「AI泡沫」是否即将破裂的背景下,英伟达不仅没有降温迹象,反而把业务推向了新的增长峰值

      管理层称,Blackwell与Rubin芯片的需求「爆表」,云GPU已经全部售罄,�年底前�亿美元相关收入具备可见度,并给�亿美元的下季度营收指引,高于市场预期,让「AI泡沫」一说短期内失去说服力。

      黄仁勋,在被问及我们是否正处于人工智能泡沫之中,他说:

      当前的AI热潮并不是泡沫,而是建立在一个更深层次、真实且巨大的计算范式转移之上:从通用CPU转向加速式GPU计算。

      随着摩尔定律走到尽头,AI、推荐系统与数据处理都需要更强算力,驱动整个世界快速投入GPU超级计算机。

      这些需求是真实、持续、且结构性的,因此AI的增长具有深层支撑,而非虚火。

      用来支撑「AI们(如OpenAI、Gemini)」的资源实际上只是建立在这个巨大基座之上的一小部分,因此所有的投入都是必须且合理的。

      这是他完整񊄫分钟回应:

      太长不看总结版本:

      摩尔定律失效:CPU提供的算力增长,已经无法支持现代社会计算的需求。

      加速计算崛起:全球超级计算机𱐒年�%用CPU,到如�%用GPU,出现历史性算力拐点。

      数据处理本身就巨贵:全球几千亿美元的云计算成本花在传统数据处理上,而这些任务也正从CPU迁移到GPU。

      推荐系统(Recsys)升级为生成式AI:互联网核心业务(广告、内容推荐等)从CPU迁移到GPU,是AI热潮背后的真正需求引擎。

      再往上才是AgentAI:OpenAI、Anthropic、Gemini等agent只是建立在底层算力革命上的「第三层红利」。

      因此不是泡沫:底层是整个计算范式的大迁移——这是实实在在的、长期的技术结构变化。

      AI泡沫?No,是算力革命新时代

      黄仁勋表示,英伟达在AI发展的每一个阶段都处于领先地位。

      而世界正站在一个历史性的转折点,而英伟达恰好处于「主导位置」。

      「有人说现在是AI泡沫,」黄仁勋回应道,「但从我们的视角来看,情况完全不是那样。」

      在被问到「我们是否正处在AI泡沫之中」时,英伟达CEO黄仁勋给出了自己的判断。

      他没有直接回答「是」或「不是」,而是回到第一性原理,从计算发展的底层逻辑出发,给出了更大的图景。

      黄仁勋表示:「你必须回到计算机科学和计算本身的第一性原理,去看清当下到底发生了什么。」

      他指出,当前世界正在经历三大计算平台的转型:

      第一,是摩尔定律的终结。

      传统通用算力增长已遭遇瓶颈,但计算需求却在爆炸式增长,尤其是云端数据处理。这促使全球逐步转向「加速计算」。

      而英伟达已经在推动这件事超�年了。

      黄仁勋引用一组数据:六年前,在全球超算TOP500榜单中,90%的系统使用的是CPU;而到了今年,只有不�%使用CPU,GPU加速计算的占比已经�%飙升�%。

      这就是转折点,高性能计算正全面由通用计算向加速计算转变。

      他补充道,目前全球每年有数千亿美元的算力被用于数据处理,比如SQL、数据帧运算——这些工作与AI无关,但计算密度极高,「这类纯数据处理已经渗透进银行、信用卡、电商、广告推荐等所有行业。」

      第二,是生成式AI对推荐系统的重塑。

      过�年,推荐系统(Recsys)是互联网最核心的引擎——社交媒体内容推荐、广告推送、书籍和电影推荐等都依赖于它。

      黄仁勋指出,这些系统曾主要运行在CPU上,如今正快速迁移到GPU上,由此带来巨大的算力需求变化。

      第三,则是AI智能体(AgenticAI)的兴起。

      「在Recsys和生成式AI的基础上,我们迎来了AgenticAI。」

      黄仁勋提到,像Grok、OpenAI、Anthropic、Gemini等公司都在推动这类具备推理、规划、执行能力的AI智能体系统。

      他强调,眼下人们看到的「AI热潮」背后,其实是计算范式的一场结构性大迁徙——从通用计算到加速计算。而一旦意识到这一点,就会发现,支撑Agentic AI发展的资源,并没有被高估,反而是刚刚好,「甚至比你想象中还要少。」

      黄仁勋总结道:「所以,与其说AI是泡沫,不如说我们正进入一个全新的计算时代。在这个变革的核心,没有谁能像英伟达这样发挥作用。」

      这番表态,正值投资者因担忧AI泡沫破裂引发市场动荡之际。

      做空英伟达的人,肠子悔青了?

      过去三周,全球股市持续下滑。

      在英伟达财报公布前日,美股市场情绪已出现动摇,在过去一周英伟达蒸发了数百亿美元市值,股价五天下跌񚉳%,周二单日跌幅񘜵%。

      这样的行情释放出一个信号:市场,开始紧张了。

      现在,多数AI公司面临的共同难题是:估值高得惊人,收入却远远跟不上。

      相比之下,英伟达的商业逻辑更接地气——它提供的是「铲子」:用来支撑AI模型运行的硬件芯片。

      在这场AI淘金热中,这种「卖铲人」的角色让英伟达大获全胜,公司市值上月一度突񋈍万亿美元,创下历史纪录。

      但这也意味着,一旦英伟达的业绩亮起红灯,整个AI产业链都会受到牵连。更重要的是,数以千亿美元计的数据中心建设资金正在支撑着美国经济的另一端——

      这使得英伟达的动向,不再只是科技圈的事,而是全美股市的「命门」。

      昨日,英伟达发布最新财报,营收飙升�亿美元,大幅超出分析师预期,较上季度增�%,同比增�%。

      其中,数据中心业务表现尤为亮眼,营收�亿美元,环比增�%,同比大�%,进一步稳固了英伟达作为超大规模云服务(hyperscaler)关键供应商的市场地位。

      相比之下,英伟达第二季度的总营收�亿美元,数据中心业务约�亿美元。

      英伟达执行副总裁兼首席财务官Colette Kress透露,�年,全球在AI基础设施上的投资预计将达𳗣𳗤万亿美元。

      她也坦言,如果不能在中国市场展开业务,英伟达在全球竞争中将面临不利。

      但英伟达本季度的营收预期与过去两个季度一样,并未计入任何来自中国的收入。

      而做空或清仓英伟达的人,估计肠子悔青了:

      不仅仅是商业,从GPU路线图看向未来

      当华尔街还在拿着放大镜寻找财报里的瑕疵,试图论证「AI泡沫」何时破裂时,黄仁勋却拿起了望远镜,看向了计算物理的尽头。

      570亿美元的单季营收,不仅仅是一个惊人的财务数字,它更像是一张旧时代的「退场通知书」。

      如果把视野拉得更远——从Blackwell,到Rubin,再到英伟达芯片路线图的Feynman(费曼)架构——英伟达所引领的并不是一场商业周期,而是一次计算文明的升维。

      AI的计算需求正在逼迫硬件开始向「物理极限」靠拢。

      这是一条CPU时代从未走过的路径。

      英伟达现阶段可以说是「绑架」了美国股市、美国经济,甚至全球经济,乃至全球叙事。

      甚至有外媒直接指出:美国现在就是一个Nvidia-state。

      所以,黄仁勋说他「看到的景象完全不一样」是发自内心的。

      黄仁勋已经给全世界规划好了未来三年的道路,让我们再回头看看GTC大会上他给出的这张GPU路线图。

      未来三年,英伟达已经不满足于继续卖「铲子」,它想卖更贵的东西。

      在Hopper时代(H100),客户买的是芯片;

      到了Blackwell时代(B200/GB200),客户买的是机架;

      而到了未来的Rubin时代,客户大概率要买整个数据中心集群。

      2028年的,费曼时代呢?

      英伟达正在极速推进「计算单元」的宏观化,正如黄仁勋在采访中所说的,我们正在经历一场巨大的计算范式转移。

      Blackwell和Rubin的断货,意味着未��个月的全球AI算力产能已经被「锁死」了。

      对于微软、Meta、Google这些超大规模云厂商来说,这不是想不想买的问题,而是一场无法退出的「囚徒困境」:

      谁敢停下来,谁就会在下一代模型的Scaling Law(扩展定律)竞赛中掉队。

      这是一场精心设计的「性能通胀」。

      观察英伟达的路线图,你会发现一种令竞争对手绝望的节奏感:一年一迭代。

      2024-2025年是Blackwell的主场,2026-2027年Rubin就要登场,2028年还有更强大的Feynman。

      这种极其激进的更新速度,实际上是在人为制造「算力折旧」。

      你手中的H100集群还没收回成本?

      对不起,竞争对手已经用上了推理成本更低、训练速度更快的Blackwell、Rubin。

      这种「强迫性升级」,保证了英伟达在未来三年内,即便面对下游AI应用变现困难的质疑,依然能通过硬件层面的降维打击,维持高额的Capex(资本支出)流入。

      据FinanceCharts数据,英伟达最�个月(截�年)毛利率约�.8%。

      CSIMarket 显示,2025𻂏月季度毛利率为�.42%。�年初�年,毛利率由�.99%(2020𻂉月末)上升至�.99%(2025𻂉月末)——尽管期间曾有下滑。

      如果和其他「暴利」行业做一个对比,在利润结构上,英伟达更像微软+爱马仕+辉瑞,而不像台积电+苹果。

      而GPU可不是「复制成本为零」的软件或者给人增加社交价值的奢侈品,英伟达的这个利润更加逆天。

      这里插一句,微软靠着「复制成本为零」的软件�年单季度收�亿美元,英伟达预�𻂌季度达�亿美元。

      可以对比着感受下卖实体GPU能卖到这个毛利率的恐怖之处。

      所以有人说,英伟�%的毛利率,已经不是卖硬件了,是卖「不可替代的战略资源」。

      别人卖产品,英伟达卖的是「时代的算力通行证」。

      别人挣行业的钱,英伟达挣时代的钱。

      只要摩尔定律的尸体还在,只要行业还在认可LLM的Scaling Law,黄仁勋的生意就不会断。

      最后,如果残酷一点的说,所谓的「泡沫」,可能只存在于买单的人身上,而不存在于收钱的人身上。

      黄仁勋口中的「非泡沫」,是指从通用计算(CPU)向加速计算(GPU)转移的物理必然性。

      这一点在技术上是成立的。

      但商业上的风险在于,在这个转移过程中,是全人类在为英伟达的高毛利买单。

      未来三年,英伟达的GPUs将构成一个巨大的吸金黑洞。

      即便AI应用层真的出现泡沫破裂,那也是因为下游公司赚不到钱,而不是因为英伟达的芯片不好用。

      所以,黄仁勋当然看不到泡沫。

      站在食物链的最顶端,他看到的只有底下那些为了抢夺「生存权」而疯狂上供的朝圣者。

      在这个意义上,英伟达确实已经不仅是一家公司,它是一个在此刻掌管着全球算力分配权的「Nvidia-state」。

      而未来三年,我们除了继续注视着这个庞然大物如何吞噬更多资源,似乎别无选择。

      这可能才是,比「泡沫」更令人敬畏,也更令人不安的现实。

      参考资料:

      https://fortune.com/2025/11/19/nvidia-blows-past-revenue-targets-and-forecasts-continued-strong-demand-for-ai-chips/

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