出品 | 网易智能
作者 | 辰辰
编辑 | 王凤枝
单季营收681.3亿美元，净利润429.6亿美元，数据中心业务强劲增长75%，推理成本实现量级式下降。
过去几个月，资本市场关于“AI泡沫论”的争议不绝于耳，但刚刚用这份第四财季的硬核成绩单，为当前产业情绪注入了一剂强心针。
面对这台全速运转的“印钞机”，CEO给出了更具野心的行业定调：AI的算力狂飙远未触及天花板，由“智能体”驱动的全新工业变革，才刚刚迈出第一步。
然而，耀眼的业绩光芒下也潜藏着冷酷的现实考题。英伟达下季度业绩预期完全剔除中国高端市场的数据中心收入。并且随着智能体加速普及，英伟达越成功，传统软件生态与白领阶层受到的冲击就越严重。算力狂潮究竟是经济催化剂还是传统产业休止符，将是接下来的核心博弈。
一、从超预期到“新常态”：全景拆解四季度核心财务数据
美东时间周三，全球AI算力龙头英伟达发布截至2026年1月25日的2026财年第四季度及全年财务报告。这份报告不仅再次跨越了华尔街极高的预期门槛，更向外界展示了在AI浪潮的推波助澜下，一家底层硬件企业能释放出怎样的商业潜能。
核心财务数据概览：
· 季度总营收：录得681.3亿美元，同比增长73%，环比增长20%，毫无悬念地创下公司历史新高。
· 全年总营收：达到2159.4亿美元，整体较上一财年增长65%。
· 利润表现与定价权：季度净利润达到429.6亿美元(GAAP)，同比激增94%，折合每股收益1.62美元。这意味着英伟达依然维持着惊人的净利率。
· 毛利率水平：季度非GAAP毛利率高达75.2%，在硬件制造领域，这已经是难以企及的工业巅峰指标。
按业务板块划分，第四财季英伟达数据中心业务营收623亿美元，同比增长75%；游戏和AIPC业务营收37亿美元，同比增长47%；专业可视化业务营收13亿美元，同比增长159%；自动驾驶和机器人业务营收6.04亿美元，同比增长6%。
财报发布后，英伟达股价盘后一度上涨超过3%。市场的真金白银反映了一个共识：只要科技巨头们的AI军备竞赛不停止，英伟达依然是目前产业链上最具确定性的标的。
二、数据中心业务狂奔：撑起总营收九成的“压舱石”
在英伟达当前的商业版图中，数据中心部门已经演变为支撑整个公司乃至全球AI产业算力底座的核心引擎。本季度，该板块营收达到623.1亿美元，同比增长75%，环比增长22%，贡献了英伟达总收入的91%以上。
英伟达在财报会议上提供了一个极具参考价值的坐标系：自ChatGPT上线至今，其数据中心业务体量已经膨胀了近13倍。
这股庞大的购买力究竟来自哪里？首席财务官科莱特·克雷斯(Colette Kress)在业绩会上透露，谷歌、微软、亚马逊、Meta等超大规模云服务商贡献了数据中心收入的50%以上。尽管这些硅谷大厂都在紧锣密鼓地推进自研芯片计划，但在当前大模型迭代的生死时速下，采购英伟达的顶级GPU依然是他们保证算力优势的最优解。
同时，英伟达的客户结构正在经历健康的多元化演进。除了互联网巨头，企业级客户、主权AI(Sovereign AI)项目以及生物制药等垂直行业的算力需求正在加速释放。财报显示，数据中心计算收入增长了58%，而网络业务更是录得263%的超预期增长。这标志着英伟达的定位正在发生变迁：从单纯的芯片供应商，转身为AI数据中心级整体解决方案的提供商。
三、不容忽视的第二增长极：暴增263%的网络业务
外界的目光往往聚焦于GPU的性能参数，却容易忽视英伟达财报中另一项极具战略价值的数据：网络业务。
本季度，英伟达网络业务营收达109.8亿美元，同比激增263%。这一爆发式增长主要得益于NVLink、Spectrum-X和InfiniBand平台在产业端的强劲渗透，特别是为GB200和GB300系统量身定制的NVLink计算织网(Compute Fabric)技术的广泛普及。
在万卡甚至十万卡级别的AI集群中，单点GPU的算力只是基础，如何让成千上万颗芯片高效协同、避免数据传输瓶颈，才是决定集群算力上限的关键。英伟达通过NVLink等高速互联技术，将松散的芯片编织成了运转紧密的“AI工厂”。从目前的体量来看，英伟达已经跻身全球最大的网络设备公司阵营，这种“芯片+高速互联”的软硬一体化生态，构筑了竞争对手短期内难以逾越的护城河。
四、黄仁勋的产业前瞻：算力成本骤降推高“智能体AI”浪潮
如果说高昂的财务数据证明了当下的统治力，那么黄仁勋在财报中关于“智能体AI”的论断，则勾勒了未来的增长逻辑：“计算需求呈指数级增长，智能体AI的拐点已经到来。”
区别于此前一问一答的对话大模型，“智能体AI”能够理解复杂意图，自主进行规划、决策并调用工具执行任务。黄仁勋指出，企业端对AI智能体的采用率正在飞速爬升。为了支撑并加速这一趋势，英伟达在硬件端做出了针对性部署：
· Blackwell架构：作为当前阶段的算力主力，英伟达透露Blackwell Ultra能提供高达50倍的性能提升，并将智能体AI的推理成本大幅降低35倍。领先的推理服务商如Together AI等，目前已通过部署Blackwell将服务成本削减了10倍。
· Vera Rubin平台：这一刚刚揭晓的新一代超级计算平台包含六款新芯片，其核心目标是在Blackwell的基础上，将AI的推理成本再降至原来的十分之一量级。
成本的断崖式下降是AI技术实现普惠的前提。无论是10倍还是35倍的降本效应，其背后的商业逻辑都十分清晰：只有当算力变得足够廉价且高效时，AI才能真正褪去昂贵的实验场外衣，像电力一样接入千行百业的业务流。
五、持续扩列的生态圈：从硅谷巨头到传统工业的全面渗透
强大的生态绑定能力，是英伟达平抑周期波动的另一大筹码。本季度的财报亦披露了其在全球范围内密集落地的合作网络：
· Meta的深度绑定：双方达成了跨世代的大规模战略合作。Meta不仅将部署数百万个Blackwell和Rubin架构GPU，还首次决定大规模独立部署英伟达的Grace CPU服务器。
· 云巨头的首批采用：AWS、谷歌云、微软Azure和甲骨文等四大公有云巨头，已确认成为首批部署Vera Rubin实例的合作伙伴。
· 加码大模型前沿：英伟达宣布对知名大模型开发商Anthropic(Claude模型的母公司)进行战略投资，并达成深度技术协作。
· 全球系统集成商的入局：Infosys、Wipro等印度IT外包巨头，正在利用英伟达的AI工具包为其全球客户构建下一代企业级智能体。
· 深入传统工业制造：西门子、达索系统等工业软件巨头正与英伟达展开深入合作，意在构建覆盖生产与设计的“工业AI操作系统”。
从底层算力芯片到上层模型应用，从云服务商的数据中心到跨国制造企业的流水线，这种全链路的生态渗透，进一步稳固了英伟达的产业话语权。
六、资本回馈与业绩指引：手握重金与780亿美元的下一季目标
在创造巨额利润的同时，英伟达在资本市场的回馈力度堪称豪横。
2026财年全年，英伟达通过股票回购(401亿美元)和现金派息(9.74亿美元)，累计向股东返还了411亿美元。截至第四财季末，公司账面现金及现金等价物高达626亿美元，且仍手握585亿美元的剩余回购授权额度。丰沛的现金流赋予了英伟达极强的抗风险能力，使其能在保证高强度研发投入的同时，持续对冲二级市场的波动。
更令投资者侧目的是英伟达对2027财年第一季度的业绩指引：
· 营收预期：预计达到780亿美元(正负2%)，这一数字大幅超越了华尔街此前给出的728亿美元的一致预期。
· 利润预测：非GAAP毛利率预计将继续企稳于75.0%的历史高位。
· 运营支出：预计约为75亿美元(非GAAP)，表明公司仍在持续加码研发与扩张，以维持技术代差。
值得注意的是，英伟达宣布从下季度开始，将把股权激励费用(SBC)计入非GAAP指标。在科技大厂中，这通常被视为一种提高财务透明度的举措。此举也侧面印证了管理层对其盈利模型的高度自信：即便将数十亿美元的人才保留成本纳入考量，其利润率依然能够傲视群雄。
七、高光背后的隐忧：市场“真空”、竞争博弈与供应链挤压
尽管各项数据依然呈现出烈火烹油之势，但在财报的细节与宏观环境中，英伟达仍需面对复杂的挑战。
首先仍是中国市场的不确定性。英伟达在业绩展望中坦言：关于2027财年第一季度的业绩预期，并未计入任何来自中国市场的数据中心计算收入。受出口管制政策影响，这一曾经的重镇目前在高端AI芯片销售上受到严格掣肘。尽管黄仁勋重申希望未来能获准对华销售H200芯片，但在当下的财务模型中，英伟达实际上已经暂时“脱离”了中国的高端市场。这种剥离虽然反映出海外市场的旺盛需求足以填补空缺，但也暗示英伟达迫切希望回归中国市场。
其次，竞争对手的追赶脚步正在加快。AMD正计划在今年晚些时候推出新一代旗舰级AI服务器芯片，并且已经成功切入了Meta等核心客户的供应链。与此同时，谷歌的TPU迭代和亚马逊的Trainium自研芯片，也在实质性地分流部分云巨头的硬件采购预算。
此外，供应链层面的资源博弈也开始显现。由于HBM内存等关键零部件的产能限制，代工厂不得不优先保证高利润的AI芯片生产，这直接导致英伟达的游戏业务本季度环比下滑了13%。管理层对此预警称，供应链的产能倾斜将在第一季度乃至更长时间内，成为游戏业务复苏的阻力。
八、结语：AI基建周期的长线逻辑
资管机构Deepwater Asset Management分析师基恩·蒙斯特(Gene Munster)在财报后评论道：“市场真正的分歧点在于对2027年和2028年增长空间的判断。如果你认为AI基础设施的建设已经步入后半程，那增长必然会放缓；但如果你认同黄仁勋的视角，认为我们才刚刚走完前期的准备阶段，那么英伟达的长跑才刚刚开始。”
从提供基础算力的硬件供应商，到支撑“智能体AI”爆发的基建核心，英伟达正在深度参与甚至主导新一轮生产力工具的底层重构。
但在创纪录的财报背后，市场也存在另一种担忧。随着算力成本大幅下降，AI智能体正在快速替代传统企业的工作流。英伟达越成功，底层算力成本越低，传统软件生态和白领阶层受到的冲击就越严重。算力的大规模普及最终是提升整体经济效率，还是导致传统产业加速衰退，是这份财报留给市场的现实考验。
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