北京时间 8 月 27 日凌晨，英伟达公布截至 2026 年 7 月 26 日的 2027 财年第二季度财报。财报数据显示，第二季度英伟达（NVDA）的营收和利润全面超预期，数据中心业务继续加速，下一季度指引再创新高。
具体而言，英伟达 Q2 营收达到了 962.21 亿美元，同比增长 106%，环比增长 18%，超出分析师预期 4%；非 GAAP 净利润为 539.54 亿美元，同比增长 118%，调整后 EPS 为 2.22 美元，高于市场预期近 6%；此外，英伟达还对 Q3 营收给出了 1080 亿美元的指引，这意味着该公司即将正式进入“单季千亿美元营收”时代。
上述数据已经足够漂亮，但仍不是本次财报中最惊人的一个数字。在财报发布后的投资者电话会上，英伟达 CFO Colette Kress 给出了一个此前市场并没有充分预期的信号 ）—— 公司预计 2028 财年营收仍将增长约 70%（且未计入任何来自中国的数据中心收入），大幅高于华尔街此前 45% 的预期。
更重要的是，英伟达强调，这个 70% 的增长预期甚至是在供应受限的情况下给出的。换句话说，公司现在面对的主要问题似乎已经不是“AI 需求还能持续多久”，而是“供应链究竟还能满足英伟达的多少需求”。
受财报及电话会影响，英伟达盘后上涨超 4%，暂报 219.53 美元。
收入结构：AI 需求仍由超大规模客户主导
如果细看英伟达这 962 亿美元的营收结构，会发现“数据中心业务依然是绝对核心的收入来源”。
Q2，英伟达的数据中心业务收入达到 890 亿美元，同比增长 117%，环比增长 18%，占公司总营收的比例已经超过九成。更重要的点在于，数据中心业务的营收增长速度依然快于公司整体营收 —— Q1，英伟达总营收同比增长 85%，数据中心收入同比增长 92%；到了 Q2，两项增速分别进一步提升至 106% 和 117% —— 在季度营收已经接近千亿美元的情况下，英伟达的核心业务不仅没有出现明显放缓，反而还在继续加速。
从数据中心业务的内部来看，Q2 的增长仍然主要由“超大规模云厂商”（Hyperscaler）驱动。英伟达披露，Q2 超大规模客户相关收入约为 487 亿美元。与此同时，亚马逊、微软、谷歌、Meta 等大型科技公司仍在持续扩大 AI 基础设施投资。就在财报发布之前，AWS 还曾宣布计划进一步部署 200 万块英伟达 GPU。
这意味着，至少从当前的收入结构来看，AI 算力需求的第一驱动力仍然是大型云厂商的资本开支。这也是观察未来英伟达增长态势以及 AI 周期延续状况的最核心变量，如果微软、亚马逊、谷歌、Meta 等公司的资本开支继续增长，英伟达的高增长就仍然拥有最直接的订单支撑；反之，如果这些公司的 AI 投资开始进入消化期，英伟达也将最先感受到压力。
另一边，英伟达的边缘计算业务（Edge Computing）录得 72 亿美元收入，同比增长 27%，环比增长 13%，收入规模上较数据中心业务仍有明显的体量差距，但作为公司“物理 AI”方向发力的代表，这也是英伟达试图降低对单一业务依赖的长期布局。
Vera Rubin：新一轮产品周期已经开始
本次财报及后续电话会中最重要的产品层信号，则在 Vera Rubin 的落地 —— 英伟达在电话会上确认，Vera Rubin 已经进入全面量产，并且本月早些时候已经开始出货……Vera Rubin 每部署 1 GW 算力，都对应约 400 亿美元的营收机会，预计将在 Q3 贡献约 20% 的数据中心业务营收。
这一声明标志着，英伟达正从 Blackwell 周期逐步过渡到 Rubin 周期。
对于英伟达这种产品迭代速度极快的公司而言，这种新旧平台的交替非常关键。过去，市场对 AI 芯片周期一大担忧，就是每一代产品能否顺利完成接力，如果两代产品之间出现明显的空档，营收增速自然会迅速下降。而这一次，Rubin 的商业化节奏显然够快。
作为英伟达专为 AI 设计的机架级超级计算平台，Vera Rubin 整合了 Rubin GPU、Vera CPU、NVLink6、ConnectX-9 等七款自研芯片，性能层面实现了跨越式升级。产品的进化最终将反馈在价值捕获之上，“每 1 GW 算力 ➡️ 400 亿美元营收”的数据锚点意味着，Vera Rubin 落地之后，随着数据中心规模继续扩大，英伟达能够从每一座新建 AI 数据中心中获得的价值也会不断提高。
此外，黄仁勋本人还在电话会上强调，Vera Rubin 的放量速度将创公司历史最快纪录……这或许便是英伟达敢于给出“2028 财年营收仍将增长约 70%”的底气。
AI 需求还在，但供应已成为瓶颈
关于“AI 需求是否已见顶”的问题，在财报发布后的投资者电话会上，英伟达管理层传递了一个比以往更强烈的信号，需求不仅没有放缓，反而仍在加速。
黄仁勋在电话会上直白表示，AI 已经进入新的阶段。过去一年，AI 算力需求主要由少数头部模型公司推动，而现在，需求正在向更多前沿模型、开源模型、企业 AI、Agent 以及机器人等领域扩散。
这其中最重要的变化迹象在于推理需求的加速增长。随着大模型从训练走向实际应用，AI 算力消耗不再只是模型训练时的一次性投入，而是会随着用户使用量、Token 生成量不断增加。黄仁勋甚至直接用了“Token 正在变得有生产力和盈利能力”来形容这一变化。
此外，英伟达在电话会上还表示，从目前大型科技公司的资本开支计划来看，需求也没有出现明显放缓的迹象。全球五大云服务商今年的资本开支预计接近 8000 亿美元，明年则可能进一步达到约 1.3 万亿美元。
这些观察共同构成了英伟达对于未来“AI 需求”判断的底层支撑。然而，在需求端如此强劲的情况下，供给却已成为了限制英伟达进一步增长的制约因素。换句话说，公司当前面对的主要瓶颈，并不是订单不足，而是零部件、产能和交付能力能否跟上订单的速度。
英伟达管理层在电话会明确表示，至少到 2028 财年，供应仍将是限制公司增长的主要瓶颈。黄仁勋甚至强调，如果没有供应限制，公司给出的 2028 财年业绩展望将会“高得多”。
这里的“供应”并不仅仅限于 GPU 本身，随着 AI 芯片规模快速扩大，HBM、先进封装、晶圆、网络设备以及数据中心电力，都可能成为制约算力部署速度的重要因素。尤其是 HBM，英伟达此次在电话会上直接谈到了内存价格的大幅上涨，并预计 Q3 非 GAAP 毛利率约为 74%，低于 Q2 的 75%，内存成本的持续上升，正对后续利润率形成压力。
为了突破这一瓶颈，英伟达正在将其角色向 AI 基础设施的“资本组织者”延伸。财报披露，英伟达已与 Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs 和 KKR 等建立战略合作，拟在未来动员超过 5000 亿美元第三方资本用于 AI 基础设施建设。同时，英伟达与 SB Energy 在俄亥俄州 PORTS-Pike Technology Campus 合作，提前锁定土地、电力和建筑壳体容量，以承载其计算资源部署。
千亿门槛与下一个起点
英伟达这份财报，以及管理层在电话会上的表态，阶段性地再次回答了市场当下最为关注的一个问题 —— AI 需求是否已经见顶，周期是否已经结束？
从 2028 财年 70% 的营收增长指引来看，英伟达当下给出的答案还是“周期远未结束” —— 天花板还远，且当前的增速甚至不是需求的真实反映，只是供应链能支撑的极限。当一家季度营收接近千亿美元的公司，仍然敢在供应受限的情况下给出远超市场预期的增长目标时，只能说明英伟达所看到的订单，比它敢写在指引上的数字还要厚。
而英伟达自己，则正在通过不断扩展自己商业角色来适配市场的发展需求。如今的英伟达已不仅仅是一家设计 GPU 的半导体公司，而是在向“AI 工厂”的总承包商演进，提供芯片、网络、CPU、软件、部署方案，甚至已经在参与基础设施的融资与土地电力锁定。
当然了，高预期也自带高压。毛利率指引的温和下移、全球市场的政策不确定性，都是千亿规模扩张中不可避免的摩擦……但至少目前而言，市场愿意给予英伟达溢价的核心逻辑并未动摇 —— 在 AI 基础设施这条赛道上，英伟达仍然是那个制定规则、且暂时看不到追赶者的玩家。
当 Q3 营收正式跨过千亿美元门槛时，英伟达将步入一个新的数量级。而 70% 的明年增长指引则暗示，这个门槛，或许只是下一程的起点。