英伟达 IR Toshiya Hari 交流要点

1、2028 财年增长展望受益于需求全面回暖、业务能见度提升，英伟达对 70% 同比增长指引持认可态度Hari 表示，2028 财年 70% 的同比增长预期并非由单一因素驱动，而是来自全市场需求持续向好，涵盖超大规模云厂商、新云服务商（neoclouds）、AI 实验室、主权 AI 项目，以及公司本地部署需求。除明年业务能见度大幅改善外，管理层之所以给出远期业绩展望，另一重原因是市场一致预期与英伟达内部业务研判存在明显差距，公司认为该预期差会给合作伙伴带来供应链规划难题。Hari 同时提到，70% 同比增长是英伟达的保守可行预期；若不存在供给约束，业务规模同比增幅可以实现翻倍以上，再次强调当前业绩上限是供给约束，而非需求不足。

2、推理业务在英伟达数据中心业务占比持续抬升，但硬件平台通用性高，难以精确拆分收入结构本次会议反复讨论训练与推理业务的收入结构。管理层表示，很难精准划分训练、推理各自收入规模，因为英伟达硬件平台高度可通用；例如 GB200/300 系列产品，客户可先用其做模型训练，后续直接复用同一套硬件跑推理任务。即便如此，Hari 透露，约 18 个月前训练与推理业务收入大致各占 50%；目前推理业务占比已经更高，并且未来占比还会继续提升。

3、先进晶圆与存储是两大核心供给瓶颈谈及明年交付能力与持续的供给限制，Hari 指出，存储芯片、先进制程晶圆在物料清单（BOM）中占比关键，依然是当前最突出的制约环节。英伟达正深度对接台积电以及三家存储厂商（美光 MU、SK 海力士、三星），持续与各家供应商沟通，着力改善供货水平。

4、客户结构持续多元化，不再只依赖超大规模云厂商Hari 称，从终端消耗口径看，两家头部前沿模型厂商 OpenAI、Anthropic 目前约占英伟达业务规模的 20%，2028 财年该占比有望上行至 25%。ℹ但该占比不会直接体现在英伟达的直接客户名单上：英伟达把算力卖给超大规模云厂商、新云服务商，再由后者向模型厂商对外提供算力资源。除 AI 实验室之外，新云服务商已经成为英伟达业务重要组成部分，占 ACIE 业务收入 50% 以上。这说明公司增长不再单纯依靠头部超大规模云厂商，越来越多由自建 / 租赁算力的广泛客户生态所驱动。

5、AI 发展需要开源、闭源模型并行发展，并非二选一；英伟达硬件代际持续压低单 Token 成本，带动模型厂商单位 Token 毛利上行会议另一核心议题是开源、闭源大模型未来谁会占据主导。和黄仁勋此前表态一致，Hari 强调 AI 技术进步需要开源、闭源模型协同发展，二者并非互斥。英伟达内部会大量使用 OpenAI、Claude 这类闭源模型；而芯片设计这类关键业务场景，则同时混用开源与闭源方案。只要模型厂商能够实现商业化、持续优化自身盈利，需求就会传导至英伟达这类芯片供应商。管理层特别提到，模型厂商的毛利率正在改善，背后一部分得益于英伟达硬件迭代，持续降低单 Token 的处理成本。

6、英伟达各类融资工具，旨在拉动 AI 基础设施远期需求Hari 介绍了英伟达多项融资工具：与部分新云服务商达成的收入分成协议、PORTS‑Pike 数据中心园区项目，联合阿波罗、贝莱德、黑石、布鲁克菲尔德、高盛、KKR 等机构设立的 5000 亿美元私募资本融资平台。收入分成协议方面：该机制会锁定基础保底收益；如果算力对外租赁的市场价格走高，英伟达还可以分享超额收益，在硬件销售主业之外，获得潜在的持续性收入。针对市场对循环融资模式的质疑，英伟达予以反驳：公司的融资协议规模可控、设置上限，底层依托真实强劲的业务需求、生态回报，以及算力最终采购方的信用资质。