跟黄仁勋学做生意，一颗GPU不止赚一次钱

出品 | 虎嗅科技组

作者 | 梁卡尔

编辑 | 苗正卿

头图 | 视觉中国

北京时间 8 月 27 日凌晨，英伟达又交出了一份几乎挑不出毛病的季报。

截至 7 月 26 日的 2027 财年第二季度营收约为 962 亿美元，同比增长 106%；数据中心收入约为 890 亿美元，同比增长 117%；下一季度营收指引达到 1080 亿美元，再次超过市场预期。

英伟达 CFO 科莱特 · 克雷斯（Colette Kress）还给出了一个更激进的中期展望，2028 财年（下一个财年）营收预计增长约 70%。她同时强调，这是一个"受供应限制"的前景。

换句话说，不是客户不想买，是英伟达暂时造不出更多。

需求似乎也在为这套说法背书。财报发布同日，英伟达宣布，AWS 计划在 2027 年至 2028 年，在其全球基础设施上额外部署 200 万颗英伟达 GPU。双方还将合作加速开发下一代机器人，这些机器人将集成英伟达的全栈式物理人工智能平台。

订单、指引、产品路线，几乎每一个数字都在向上。英伟达股价却在财报发布后盘后一度下跌，在随后举行的电话会议上，管理层抛出更强劲的远期增长预期后，股价才转涨。根据 MarketDash 汇总的数据，此前 8 个季度，英伟达的营收和每股收益均超过市场预期，但财报次日仍有 6 次下跌。

对现在的英伟达来说，单季度"超预期"已经很难提供新的估值信息，投资者交易的是更远的未来。

于是，为了让更多 GPU 继续卖出去，英伟达开始扮演过去不属于一家芯片公司的角色。

卖完 GPU，还要分云收入

在这个财季，英伟达在的 10-Q 文件中披露了一类值得注意的 AI 云协议。"根据这些协议，AI 云采购我们的数据中心基础设施产品，而我们承诺购买云服务 …… 如果满足某些条件，我们将参与 AI 云从第三方客户产生的收入分成。"

科莱特 · 克雷斯在电话会上把这套模式说得更直接，"在这个模式下，我们获得两次收入：一次是硬件销售，再一次是租金收入分成"。

按照英伟达的设计，一颗 GPU 未来可能不只赚一次钱。英伟达希望把 GPU 卖出去之后，还能分享 GPU 投入运营后的云收入。这种模式已经出现了可以观察的样本。2026 年 5 月，英伟达与 AI 云服务商 IREN 签订了一份为期五年、总价值 34 亿美元的 AI 基础设施云服务。

目前能够确认的是合同机制，尚不足以影响英伟达财务业绩的披露模式，英伟达也没有进一步披露这样的协议还有多少。如果这样的尝试能够长期稳定执行，那么英伟达与客户的关系就会被重新定义，不再止于一次性硬件交易。

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英伟达之所以愿意深入客户的经营链条，一个重要背景就是，AI 基础设施扩张得太快，部分客户的融资能力已经接不住了。

近年来快速崛起的 AI 云、模型公司和数据中心项目公司，并不具备微软、亚马逊、谷歌和 Meta 这些巨头相同的信用能力。它们需要购买 GPU、租赁数据中心、签订长期电力合同，还要承担设备折旧和融资成本。需求可能很强，钱却不一定跟得上。

于是，英伟达开始提供的不只是芯片。其已经通过股权投资、云容量采购、数据中心项目支持和信用担保等方式，更深入地介入 AI 基础设施融资。外部信用分析师开始测算，这些账本之外的承诺，到底有多大？也就是，未在资产负债表上列示、但未来可能需要承担的那些担保责任。

这个季度最受关注的是，英伟达为 OpenAI 在俄亥俄州数据中心项目提供的信用支持。其最大名义敞口达到 1050 亿美元，这一数字不直接等同于英伟达的投入，也不代表这些资金一定会形成损失。按照公司披露，相关支持将伴随数据中心分期投入运营逐步生效。

图片来源：PORTS-Pike Technology Campus 官网

科莱特 · 克雷斯在电话会上透露，该园区每一代基础设施可容纳约 150 万颗英伟达 GPU。据英伟达官方博客披露，这可为英伟达带来约 1500 亿至 2000 亿美元的收入。OpenAI 已承诺在 2030 年前大规模部署英伟达 AI 基础设施，其现有和计划中的承诺总计约 12 吉瓦的英伟达算力。

与此同时，英伟达还与多家资本机构合作。过去几个月，英伟达与阿波罗、黑石、高盛等机构签署了谅解备忘录，计划建立独立的计算融资平台，目标是在未来一段时间内撬动超过 5000 亿美元的第三方资本用于 AI 基础设施建设。

更直观的进展是，英伟达在 7 月与数据中心运营商 Hut 8 宣布签署了一份协议，租用其位于德克萨斯州的 1 吉瓦 AI 数据中心园区，为期 15 年，基础合同金额约 196 亿美元，若行使续租选项，合同总价值可达 500 多亿美元。英伟达计划在此部署数十万颗 GPU，部分容量将转租给合作伙伴。

这些安排最终可能产生同一个商业结果，更多数据中心得以开工，更多融资能够转化为 GPU 订单。

黄仁勋在电话会上正面回应了外界对这套模式的质疑，"我们知道有人会称这是‘循环融资’。但我们看法不同。我们正在经历一次重大的计算平台变革 …… 我们相信这些投资将是极好的，我们的风险是有限的。"

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科莱特 · 克雷斯补充了一个关键数据，那些我们将提供资金和信用支持的 AI 实验室，其需求明年预计将占到我们大约四分之一的业务。

所以，那些关于"英伟达变成银行"的观点并不是一个严谨的结论。更准确的说法是，华尔街已经开始用审视基础设施信用提供者的方式，评估一家芯片公司。摩根士丹利的信用分析师预计，到 2028 年底，英伟达与 AI 相关的表外信用敞口可能接近 2000 亿美元。

为接住客户资本支出，英伟达先锁上游

英伟达向下游提供信用支持的同时，也在用长期承诺提前锁定上游供给。

本季度，英伟达披露的供应和产能承诺由上一季度的 1190 亿美元上升至 2790 亿美元，三个月增加 1600 亿美元。仅新增额，就相当于当季营收的 1.66 倍。

公司明确表示，本季度 2790 亿美元承诺增长主要与内存采购有关。更广泛地看，Vera Rubin 的交付还依赖晶圆、先进封装和系统组装，但英伟达没有披露 2790 亿美元在不同供应环节之间的具体分布。

今年 7 月，英伟达与半导体封测厂商 Amkor Technology 宣布达成一项 15 亿美元的多年期合作协议。英伟达提供预付款，支持 Amkor 在美国扩充先进封装产能。这与此前与 SK 海力士、台积电等伙伴的长期合作一起，构成了英伟达从晶圆到内存到封装到系统的完整上游锁定。

科莱特 · 克雷斯进一步解释，这些承诺大部分集中在未来 3 年，用于支持 Vera Rubin 的产能爬坡及后续生产。

这首先是一种进攻策略。

AI 服务器的竞争表面上看是 GPU 之争，底层却取决于整套系统能否按时交付。英伟达卖的不再只是一颗 GPU，而是由 GPU、CPU、网络、内存和软件组成的完整系统。产品越重，供应链就必须越早锁定。

黄仁勋在电话会上称，英伟达目前掌握的供应大致只能支持约 70% 的增长，而实际需求"远高于此"。

但长期承诺也会放大判断错误的代价。

如果 AI 需求持续增长，这些将成为英伟达继续增长的基础；一旦供需发生变化，部分承诺就可能转化为库存、减值和折价损失。目前，这些承诺的相关信息并没有完全公开。本质上，这是英伟达把对 AI 需求的判断，提前写进供应链合同。

图片来源：英伟达官网

那么英伟达在 AI 基础设施中的体量究竟有多大？

作为一个粗略的规模参照，本季度，英伟达数据中心收入约为 890 亿美元，相当于亚马逊、微软、谷歌和 Meta 四家公司同期约 1650 亿美元资本开支的 54%。虽然资本开支并不只是简单地买芯片，但这个数字揭示了英伟达的特殊位置。

科莱特 · 克雷斯给出了一个更具冲击力的前瞻数字，"前五大超大规模客户的资本支出将从 2026 年的近 8000 亿美元增至 2027 年的 1.3 万亿美元"。如果这一预测成立，仅增量部分就已经超过了英伟达本季全部营收的五倍。这意味着，英伟达将对整个周期运行速度产生影响。

两端加码，风险最终汇合

从积极的一面来看，英伟达正在利用自己的现金流和产业地位来解决 AI 基础设施面临的多个瓶颈。向上游锁定内存和封装，向下游提供投资和信用支持，再通过硬件、网络、软件及潜在收入分成获得回报。

这会让英伟达的护城河变得更深。

竞争对手想挑战英伟达，不仅要造出性能接近的芯片，还要具备相近的供应链组织能力、客户生态和资本动员能力。

但这套模式也把新的风险带进了英伟达，需求下行时，两端压力可能同时出现。

AI 产业链的资金流向大致是，企业和消费者为 AI 应用付费，模型公司用收入购买算力，AI 云用租金和服务收入支付数据中心成本，项目公司再偿还债务和设备款，英伟达最终获得硬件收入。

如果应用收入不足，风险就会沿着同一条链路反向传导，导致英伟达受到影响。英伟达未必是最后的付款人，但介入得越深，就越难与客户的信用风险完全切割。所以黄仁勋反复强调，客户正在产生真实的算力使用量，甚至正在生成"盈利的 token "。

前半句话已经得到越来越多的现实支持，但使用量与盈利能力之间仍有着一段差距。

与此同时，客户也在降低对单一供应商的依赖。Anthropic 等 AI 实验室同时采购英伟达 GPU、AMD 加速器以及云厂商自研芯片。英伟达的全栈平台仍具有优势，但资本支持并不能自动换来客户的永久独占。黄仁勋回应，这些 XPU 大多是为某一朵云或某一项服务定制的推理专用芯片，而英伟达是一个平台可以在任何云中使用。

现阶段英伟达在客户算力组合中的份额仍在上升。但当被问及对 OpenAI 和 Anthropic 的投资时，黄仁勋说，"我唯一的遗憾是，我没有投资更多、更早"。