對英偉達來說，這世界上的AI模型們生成的tokens越多，它的收入就越多。

5月22日美股盤后，英偉達最新一季度財報（英偉達財年與自然年不同步，2024年1月30日至2025年1月29日為2025財年，此次為2025財年第一季度財報）再次碾壓了已經(jīng)很高的預(yù)期。

此前，華爾街已經(jīng)給出相當大膽的246.5億美元營收展望，結(jié)果英偉達直接亮出個260.4億美元，同比暴增262%，連續(xù)20個季度超預(yù)期。凈利潤達到148億美元，比上年同期猛翻了6倍多。

而若不計入某些一次性項目（不按照美國通用會計準則），英偉達第一財季調(diào)整后凈利潤為152.38億美元，與上年相比同比大幅增長462%，與上一財季的128.39億美元相比增長19%。


數(shù)據(jù)中心收入漲四倍至新高

分業(yè)務(wù)來看，生成式AI最大的受益業(yè)務(wù)，英偉達數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)，本季度以222.6億美元營收再破歷史記錄，環(huán)比增長23%，同比大漲427%。

在今年3月舉行的GTC大會上，英偉達推出包含旗艦B200和超級芯片GB200的NVIDIA Blackwell平臺，性能是前代Hopper系列的30倍，耗能減少25倍，以支持萬億級參數(shù)的AI超級計算。除此以外英偉達還推出了NVIDIA NIM推理微服務(wù)來加速企業(yè)應(yīng)用開發(fā)。與臺積電等半導(dǎo)體供應(yīng)商合作，加快計算光刻工藝，并繼續(xù)擴大與AWS、Google Cloud、Microsoft和Oracle的合作，推進生成式AI創(chuàng)新。

這樣的夸張增長說明，哪怕Blackwell已經(jīng)發(fā)布但還沒交貨，當前一代的Hooper架構(gòu)產(chǎn)品依舊需求驚人，客戶們對于拿到現(xiàn)貨的焦慮是巨大的。

游戲和AI PC業(yè)務(wù)營收為26億美元，同比增長18%，環(huán)比下降8%。在3月的游戲開發(fā)者大會上，英偉達展示了ACE和神經(jīng)圖形渲染等前沿AI游戲技術(shù)，優(yōu)化Windows系統(tǒng)以提供卓越的GeForce RTX AI游戲體驗，多款知名游戲大作也將采用RTX光線追蹤技術(shù)。

汽車業(yè)務(wù)營收為3.29億美元，與上年同期相比增長11%，與上一財季相比增長17%。在專業(yè)可視化和汽車機器人業(yè)務(wù)上，英偉達推出面向PC和桌面的Ada和Ampere GPU提升設(shè)計生產(chǎn)力。并推出Project GR00T基礎(chǔ)模型為機器人賦能。


換得快所以賣得也快

本周早些時候，亞馬遜被曝因為AI芯片迭代速度太快而暫停了向英偉達采購的訂單，以等待即將發(fā)布的Blackwell芯片。后來，亞馬遜否認暫停合同之說，但承認將在超級計算機項目中轉(zhuǎn)向采購Blackwell芯片。

這也引發(fā)了市場對于英偉達芯片更新速度可能導(dǎo)致該公司當代產(chǎn)品滯銷的擔憂。對此，黃仁勛回應(yīng)，英偉達新一代GPU在電氣和機械上都能向后兼容，并運行相同的軟件，客戶可以在現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心中輕松從H100過渡到H200再到B100。

他認為，隨著市場向H200和Blackwell過渡，我們預(yù)計一段時間內(nèi)需求將超過供應(yīng)。每個人都急于讓其基礎(chǔ)設(shè)施上線，以盡快盈利，因此其對英偉達GPU的訂購并不會停滯。

黃仁勛提出了一個有趣的問題：企業(yè)是想做發(fā)布人工智能競賽下一階段重大里程碑的首家公司，還是緊隔幾天后宣布將效果提升0.3%的第二家公司呢？

除此之外，英偉達的首席財務(wù)官Colette Kress透露，汽車將成為今年英偉達數(shù)據(jù)中心最大的垂類行業(yè)，并舉例稱特斯拉已經(jīng)購買了3.5萬個H100芯片來訓(xùn)練其全自動駕駛系統(tǒng)。汽車之外，Meta之類的消費互聯(lián)網(wǎng)公司也在強勁增長。


黃仁勛直呼：下一場工業(yè)革命已開始，準備好下一波增長

英偉達創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在聲明中稱，下半年上市的Blackwell超強AI芯片將帶來更多增長：

“下一次工業(yè)革命已經(jīng)開始——企業(yè)和國家正在與英偉達合作，將數(shù)萬億美元的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)變?yōu)榧铀儆嬎?，并建立新型?shù)據(jù)中心——人工智能工廠——以生產(chǎn)新的大宗商品：人工智能。

人工智能將為幾乎每個行業(yè)帶來顯著的生產(chǎn)力提升，幫助企業(yè)提高成本效率和能源效率，同時擴大收入機會。

我們已經(jīng)為下一波增長做好了準備。Blackwell平臺已全面投入生產(chǎn)，為萬億參數(shù)規(guī)模的生成式人工智能奠定了基礎(chǔ)。

Hopper平臺上對生成式AI訓(xùn)練和推理的強勁且不斷增長的需求，推動了我們數(shù)據(jù)中心收入的增長。除了云服務(wù)提供商，生成式人工智能已擴展到消費互聯(lián)網(wǎng)公司以及企業(yè)、主權(quán)人工智能、汽車和醫(yī)療保健客戶，創(chuàng)造了多個數(shù)十億美元的垂直市場?！?/span>

黃仁勛在財報電話會上稱，Blackwell下一代超強芯片正“滿負荷生產(chǎn)”，今年就會看到“大量的Blackwell芯片收入”，Blackwell芯片產(chǎn)品將在今年二季度發(fā)貨、三季度增產(chǎn)、四季度投放到數(shù)據(jù)中心。

他還稱，推理工作載荷正“顯著”成長。電子計算（電腦）正從檢索信息切換到生產(chǎn)技能，“在更長時期內(nèi)，我們將完成電腦運作方式的重新設(shè)計。未來的電腦將生成答案，而不僅僅是（信息）檢索。”

他表示，英偉達已經(jīng)進入了每年都會推出新品的節(jié)奏，Blackwell芯片之后會有另一款芯片推出，也是這種一年一更新的節(jié)奏。


積極布局AI PC

4月19日，他們舉辦一場RTX for AI PC溝通會，正式向大家展示他們在AI PC上的硬軟件生態(tài)建設(shè)。這不免讓人好奇，這家舉世矚目的AI巨頭，對消費級的AI革命，有著怎樣的理解。

要說NVIDIA的AI PC戰(zhàn)略，其實非常簡單，也非常符合自身特色的道路——那就是大算力+生態(tài)。

首先說說算力，看重并行算力可以說是如今AI算法的一個顯著特征，甚至可以說，算力是AI的基礎(chǔ)設(shè)施。對于一個模型，你從總體上看，它有數(shù)以十億計的參數(shù)需要計算，但你細看進去，每一個最終都落到矩陣運算，并且，不同參數(shù)之間沒有很強的關(guān)聯(lián)，它們的計算都可以同時進行。

這和多數(shù)程序的執(zhí)行邏輯是不同的，因此，對于AI計算，只需要考量芯片純粹的算力，我也不管你幾顆核心一起算，只管整顆芯片每秒能算幾次。這樣的特點，和圖形計算卡（GPU）有著驚人的吻合，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法誕生的初期，科學家就發(fā)現(xiàn)這種算法的特點和GPU簡直就是絕配。

所以正如NVIDIA在溝通會開始所展示的，AI發(fā)展歷史和GPU的聯(lián)系是相當緊密的。 2012年ALEXNET的橫空出世，讓GPU和AI運算的軌跡首次交匯。在后續(xù)的發(fā)展中，NVIDIA的GPU也微微調(diào)整自身的進化方向，以適配AI算法的發(fā)展。時至今日，RTX GPU已經(jīng)成為AI世界的重要基石，支撐著這個新技術(shù)改變世界。

相比于CPU與集成式GPU、NPU，NVIDIA的RTX GPU的根本優(yōu)勢，就是算力規(guī)模，CPU畢竟是看重順序運算的處理器，即使有集成GPU和NPU，并行運算的能力和專門的獨立顯卡也不在一個級別。

舉個例子說，目前AI能力頂級的筆記本處理器AI算力最高也就45TOPS，但一張入門級的RTX 4060 筆記本電腦 GPU，就有超過200TOPS的算力，如果是頂級的RTX4090D，算力甚至高達1177TOPS，完全不是一個等級。

在這樣的對比下，NVIDIA將自身特色的大算力作為他們的AI PC戰(zhàn)略核心，也就是順理成章的事情了。在他們的規(guī)劃中，非RTX的PC，未來主要運作輕量化的AI，主打便攜和低功耗，而RTX GPU，則在本地運行更加重量級，有著更高性能需求的AI應(yīng)用。

有了RTX GPU帶來的高AI算力之后，下一步就是充分發(fā)揮大算力作用的生態(tài)。

作為深度參與AI革命的芯片廠商，NVIDIA對AI技術(shù)的理解是深入并且務(wù)實的，他們現(xiàn)場列出了AI技術(shù)在目前的幾個應(yīng)用場景，每一項都是非常具體，并且在當前已經(jīng)大量投入實際應(yīng)用的賦能場景。

針對這些場景，NVIDIA做了非常完善的生態(tài)配套，從開發(fā)工具，到代碼庫，再到模型和樣例，都有完整的支持，這一點不需要多說，大大小小的AI開發(fā)者都離不開CUDA生態(tài)的現(xiàn)狀已經(jīng)證明了它的含金量。

在這樣完善的生態(tài)配套下，NVIDIA得以將自身在AI開發(fā)領(lǐng)域的生態(tài)優(yōu)勢，引導(dǎo)到創(chuàng)作和應(yīng)用生態(tài)，幫助創(chuàng)作者與創(chuàng)作行業(yè)推動創(chuàng)新的 AI 解決方案。