英伟达电话会全记载：黄仁勋称“需求生命交关，DeepSeek R1 燃烧了全球的温雅”

周三好意思股盘后，英伟达CEO黄仁勋在2025财年第四季度财报电话会议上示意，公司对AI推理带来的潜在需求感到新生，这类臆测打算需求计算将远超现时的大谈话模子（LLM），可能需要比现存臆测打算才调跳跃数百万倍。

黄仁勋称，咱们所作念的事情并羁系易，但英伟达在种植供应才调方面表示雅致。AI软件将是一切数据中心的一部分，不管是短期、中期照旧长久迹象都捏续向好。他进一步证据，Blackwell系列芯片的供应链问题已王人备贬责，供应问题不曾妨碍到下一次试验和后续产物的研发。此外，Blackwell Ultra计划于2025年下半年发布。

对于DeepSeek，黄仁勋示意，DeepSeek-R1这么的推理模子，应用了推理时辰膨胀，推理模子不错消耗100倍更多的臆测打算量，改日的推理模子不错消耗更多的臆测打算量。黄仁勋还示意，DeepSeek-R1激励了全球的温雅，这是一个出色的创新。但更进军的是，它开源了一个全国级的推理AI模子。

黄仁勋还指出，任何东说念主都处在新科技转型的着手，总共软件和劳动都将和AI干系。

英伟达CFO Colette Kress指出，感德节和圣诞节期间的游戏硬件需求依然强盛，但举座营收仍受到供应截止的影响。不外，他计算供应问题将得到缓解，使得增速在现时季度迎来 “喷发”。

针对盈利才调，CFO指出，一朝Blackwell增产，利润将有所改善，并计算到2025年年底，利润率将在70%-80%区间的中部。关联词，他强调，目前的首要任务是向客户委用尽可能多的产物。大客户和企业客户的增速大致疏通。

中国市集方面，黄仁勋示意，四季度营收季环比大体上捏平。

以下为电话会部分重点整理：

1. 对于推理专用集群的改日

问题：跟着试验和推理之间的界限越来越蒙眬，推理专用集群的改日发展会怎么？这对英伟达过头客户会产生何如的影响？

Jensen Huang的回答重点：

改日AI模子将有多个膨胀维度：预试验、试验后（如强化学习、微调）和推理时辰膨胀。

推理需求将大幅增长，疏淡是长念念考推理AI模子，其臆测打算需求可能比预试验跳跃几个数目级。

Blackwell架构为推理AI想象，推感性能比Hopper种植25倍，成本裁减20倍。

英伟达的架构通用性强，好像生动适合不同的AI责任负载，从预试验到推理都能高效运行。

2. 对于GB200的推行和系统复杂性

问题：GB200在CES上的情况怎么？系统层面的复杂性和推行的挑战是什么？对NGL72平台的温雅是否有所改变？

未具名发言东说念主（可能是Jensen Huang）的回答重点：

GB200的推行进展凯旋，尽管面对复杂性挑战，但需求强盛。

Blackwell（GB200）的坐蓐触及350个工场，150万个组件，上个季度竣事了110亿好意思元的收入。

大型云劳动提供商（CSP）如Azure、GCP、AWS和OCI仍是运行部署Blackwell系统。

对NGL72平台的温雅未减，计算将不绝推动AI基础设施的发展。

3. 对于毛利率和改日需求

问题：第一季度是否是毛利率的底部？改日需求的可捏续性怎么？DeepSeek等创新是否改变了对改日的看法？

Colette Kress的回答重点：

Blackwell推行期间毛利率将在70年代初，跟着全面推行，计算年底规复到70年代中期。

目前专注于加速Blackwell系统的制造，以沸腾客户需求。

Jensen Huang的回答重点：

数据中心的成本投资捏续增长，AI将成为数据中心的主要责任负载。

企业AI、代理AI和物理AI等新兴领域将推动长久需求增长。

初创公司的活跃和创新标明AI市集后劲巨大，需求将捏续强盛。

4. 对于Blackwell Ultra的推出

问题：下一代Blackwell Ultra的推出计划怎么？现时一代Blackwell仍在推行，怎么管制两种产物的推行？

Jensen Huang的回答重点：

Blackwell Ultra计划鄙人半年推出，将带来新的会聚、内存和处理器等检阅。

公司与客户和供应链细密相助，确保安详过渡。

Blackwell Ultra将无缝对接现存系统架构，不绝推动AI基础设施的发展。

5. 对于定制ASIC与商用GPU的均衡

问题：定制ASIC与商用GPU之间的均衡怎么？客户是否计划构建同期使用GPU和ASIC的异构超等集群？

Jensen Huang的回答重点：

英伟达的GPU架构通用性强，适用于多种AI模子和责任负载。

定制ASIC平时针对特定应用，而GPU的生动性和生态系统使其成为大多数AI应用的首选。

性能和成本成果使GPU在AI数据中心中具有显耀上风，疏淡是在推理和试验后责任负载中。

6. 对于地舆散播和增长

问题：好意思国市集的增长是否好像弥补其他地区的潜鄙人降？这种地舆散播的变化是否会影响增长？

Jensen Huang的回答重点：

AI工夫的全球需求强盛，中国市集的比例保捏贯通。

AI已成为主流工夫，平时应用于各个行业，从金融劳动到医疗保健。

从长久来看，AI将渗入到更多行业，推动全球经济增长。

7. 对于企业AI的增长

问题：企业AI的增长趋势怎么？是否会成为消费组合中更大的一部分？

Jensen Huang的回答重点：

企业AI市集增长飞速，疏淡是在自动驾驶汽车、机器东说念主工夫和工业应用中。

企业将越来越多地接收AI工夫来提高坐蓐力和成果。

英伟达的全栈AI贬责有计划将支捏企业从预试验到推理的总共这个词AI责任经由。

8. 对于基础设施更新周期

问题：已部署的基础设施的更新周期怎么？何时会看到更新契机？

Jensen Huang的回答重点：

现时的AI基础设施仍在使用多种英伟达产物，如Voltas、Pascals和Amperes。

跟着AI工夫的发展，企业将冉冉更新其基础设施，以应用最新的GPU工夫。

英伟达的CUDA平台确保了不同代次GPU的兼容性，使得更新过程愈加生动。

9. 对于毛利率和关税影响

问题：毛利率的改日趋势怎么？关税对毛利率的影响怎么？

未具名发言东说念主（可能是Colette Kress）的回答重点：

毛利率受多种身分影响，包括Blackwell的产量和建树。

公司正在发愤提高毛利率，计算下半年将有所改善。

关税的影响尚不敬佩，公司将不绝恪守干系法例。

以下为电话会实录，由AI翻译：

Colette Kress，践诺副总裁兼首席财务官：

第四季度又是一个创记载的季度。

收入为393亿好意思元，环比增长12%，同比增长78%，超出咱们预期的375亿好意思元。2025财年收入为1305亿好意思元，较上一财年增长114%。让咱们先从数据中心提及。2025财年的数据中心收入为1152亿好意思元，较上一财年翻了一番。在第四季度，数据中心收入达到创记载的356亿好意思元，环比增长16%，同比增长93%。跟着Blackwell的推出以及Hopper 200的捏续增长，第四季度Blackwell的销售额超出了咱们的预期。咱们竣事了110亿好意思元的Blackwell收入，以沸腾强盛的需求。

这是咱们公司历史上最快的产物推行，其速率和界限都是前所未有的。Blackwell的坐蓐正在全面伸开，涵盖多种建树，咱们正在飞速加多供应，扩大客户接收。咱们的第四季度数据中心机算收入环比增长18%，同比增长超过两倍。客户们竞相扩大基础设施，以试验下一代顶端模子，并解锁下一档次的AI才调。

凭借Blackwell，这些集群从领有10万个或更多的GPU运行将变得很常见。仍是有多套这种界限的基础设施运行出货。试验后的模子定制和微调正在推动对英伟达基础设施和软件的需求，因为开发者和企业应用微调、强化学习和蒸馏等工夫，针对特定领域的用例定制模子。仅Hugging Face就托管了超过9万个由Llama基础模子养殖出的版块。

试验后的模子定制和微调的界限是巨大的，其总体臆测打算需求可能比预试验跳跃几个数目级。咱们的推理需求正在加速增长，受到测试时膨胀和新的推理模子（如OpenAI的o3、DeepSeek-R1和Grok 3）的推动。长念念考推理AI可能需要比一次性推理多100倍的臆测打算量。Blackwell是为推理AI推理而想象的。与Hopper 100比较，Blackwell不错将推理AI模子的吞吐量提高高达25倍，成本裁减20倍。它具有改进性。Transformer Engine是为LLM和内行夹杂推理而构建的。其NVLink域提供了比PCIe Gen5跳跃14倍的吞吐量，确保了响应时辰、吞吐量和成本成果，以叮属日益复杂的推理界限。

百行万企的公司都在应用英伟达的全栈推理平台来种植性能并削减成本。NAP应用英伟达TensorRT将其截图功能的推理吞吐量种植了三倍，并削减了66%的成本。Perplexity每月处理4.35亿次查询，并通过英伟达Triton推理劳动器和TensorRT LLM将推理成本裁减了三倍。微软必应应用英伟达TensorRT和加速库，在数十亿张图片的视觉搜索中竣事了5倍的速率种植和紧要的总领有成本（TCO）节俭。Blackwell在推理方面有着巨大的需求。许多早期的GB200部署都被指定用于推理，这在新架构中尚属初次。Blackwell涵盖了从预试验、试验后到推理的总共这个词AI市集，从云表到土产货，再到企业级应用。CUDA的可编程架构加速了每一个AI模子以及超过4400个应用，确保了在快速发展的市聚积对大型基础设施投资的保护，使其免受过期的影响。咱们的性能和创新速率无与伦比。

咱们死力于在短短两年内将推理成本裁减200倍。咱们提供了最低的总领有成本（TCO）和最高的投资答复率（ROI），以及针对英伟达和咱们庞大的生态系统（包括590万开发者）的全栈优化，这些开发者不停检阅咱们客户的经济效益。在第四季度，大型云劳动提供商（CSP）约占咱们数据中心收入的一半，这些销售额同比增长了近两倍。大型CSP是首批部署Blackwell的公司之一，Azure、GCP、AWS和OCI在全球范围内将GB200系统引入云区域，以沸腾客户对AI的激增需求。

托管NVIDIA GPU的区域云在全球数据中心收入中的占比飞腾，反应了全球范围内AI工场竖立的捏续进行以及对AI推理模子和代理需求的飞速增长。虽然，咱们仍是推出了基于100,000个GB200集群的实例，配备了NVLink交换机和Quantum-2 InfiniBand。消费者互联网收入同比增长了3倍，这成绩于生成式AI和深度学惯用例的不停扩大，包括保举系统、视觉谈话和会、合成数据生成搜索以及代理AI等。举例，XAI正在接收GB200来试验和推理其下一代Grog AI模子。Meta的顶端Andromeda告白引擎运行在NVIDIA的Grace Hopper超等芯片上，在Instagram、Facebook等应用中投放深广告白。Andromeda应用Grace Hopper的快速互联和大内存，将推理吞吐量种植了3倍，增强了告白个性化，并竣事了显耀的货币化和投资答复率（ROI）增长。

企业收入同比增长了近两倍，这成绩于对模子微调、RAG和代理AI责任经由以及GPU加速数据处理的加速需求。咱们推出了NVIDIA Llama Nemotron模子家眷NIMs，以匡助开发者在包括客户支捏、诓骗检测以及产物供应链和库存管制等一系列应用中创建和部署AI代理。最初的AI代理平台提供商，包括SAP和劳动Now，是首批接收新模子的公司之一。

医疗保健领域的教诲者IQVIA、Illumina和Mayo Clinic以及Arc Institute正在应用NVIDIA AI加速药物发现、增强基因组磋磨，并借助生成式和代理AI创举先进的医疗劳动。跟着AI从数字全国膨胀到物理全国，NVIDIA的基础设施和软件平台越来越多地被接收，以推动机器东说念主工夫和物理AI的发展。在机器东说念主工夫和自动驾驶汽车领域是最早期亦然最大的应用之一，委果每一家自动驾驶汽车公司都在数据中心、汽车或两者中开发NVIDIA工夫。

NVIDIA的汽车垂直业务收入计算在本财年将达到约50亿好意思元。在CES上，当代汽车集团书记将接收NVIDIA工夫来加速自动驾驶汽车和机器东说念主工夫的发展以及智能工场计划。视觉变换器、自监督学习、多模态传感器和会以及高保真模拟正在推动自动驾驶汽车的发展，并将需要10倍以上的臆测打算才调。在CES上，咱们书记了NVIDIA Cosmos World Foundation Model Platform。正如谈话基础模子绝对改变了谈话AI雷同，Cosmos是一种物理AI，旨在绝对改变机器东说念主工夫。最初的机器东说念主和汽车公司，包括分享出行巨头Uber，是首批接收该平台的公司之一。

从地域角度来看，由于Blackwell的初步推行，好意思国的数据中心收入环比增长最为强盛。全球列国都在构建我方的AI生态系统，对臆测打算基础设施的需求激增。法国的2000亿欧元AI投资和欧盟的2000亿欧元AI计划仅是改日几年从新界说全球AI基础设施竖立的一个缩影。

就数据中心收入的占比而言，中国数据中心的销售额仍远低于出口管制运行时的水平。在莫得法例变化的情况下，咱们计算中国的出货量将保捏在现时的水平。中国市集的数据中心贬责有计划竞争相当热烈。咱们将不绝恪守出口管制规定，同期为咱们的客户劳动。

会聚收入环比下落了3%。咱们邻接到GPU臆测打算系统的会聚相当强壮，超过75%。咱们正在从袖珍NVLink 8与InfiniBand转向大型NVLink 72与Spectrum X。Spectrum X和NVLink交换机的收入加多，代表了一个进军的新增长领域。咱们计算会聚将在第一季度规复增长。

AI需要一个新的会聚类别。NVIDIA提供NVLink交换机系统用于朝上膨胀臆测打算。对于向外膨胀，咱们提供Quantum和InfiniBand用于HPC超等臆测打算机，以及Spectrum X用于以太网环境。Spectrum X增强了AI臆测打算的以太网，并取得了巨大告捷。微软Azure、OCI、CoreWeave等公司正在使用Spectrum X构建大型AI工场。第一个Stargate数据中心将使用Spectrum X。昨天，念念科书记将Spectrum X集成到其会聚产物组合中，以匡助企业构建AI基础设施。凭借其庞大的企业客户群和全球影响力，念念科将把NVIDIA以太网带到每个行业。当今转向游戏和AI PC。游戏收入为25亿好意思元，环比下落22%，同比下落11%。全年收入为114亿好意思元，同比增长9%，总共这个词沐日历间需求依然强盛。关联词，第四季度的出货量受到了供应截止的影响。咱们计算跟着供应的加多，第一季度将竣事强盛的环比增长。新的GeForce RTX 50系列桌面和札记本GPU仍是问世。它们专为游戏玩家、创作家和开发者想象，和会了AI和图形工夫，从新界说了视觉臆测打算。由Blackwell架构提供支捏，第五代Tensor中枢和第四代RT中枢，以及高达3400个AI POPs。这些GPU竣事了2倍的性能飞跃，并引入了新的AI驱动渲染工夫，包括神经着色器、数字东说念主类工夫、几何和光照。新的VLSS4工夫通过AI驱动的帧生成将帧率种植至8倍，将一个渲染帧休养为三个。它还初次在行业中及时应用了Transformer模子，领有2倍的参数和4倍的臆测打算才调，为无与伦比的视觉保真度提供了支捏。咱们还书记了一系列配备新NVIDIA Max-Q工夫的GeForce Blackwell札记本GPU，该工夫可将电板续航时辰延迟高达惊东说念主的40%。这些札记本将从3月运行由全球顶级制造商推出。接下来是咱们的专科可视化业务。收入为5.11亿好意思元，环比增长5%，同比增长10%。全年收入为19亿好意思元，同比增长21%。推动需求的枢纽行业垂直领域包括汽车和医疗保健。NVIDIA工夫和生成式AI正在重塑想象、工程和模拟责任负载。越来越多的最初软件平台，如Ansys、Cadence和西门子，正在应用这些工夫，推动了对NVIDIA RTX责任站的需求。当今转向汽车业务。收入创下5.7亿好意思元的记载，环比增长27%，同比增长103%。全年收入为17亿好意思元，同比增长55%。强盛增长成绩于自动驾驶汽车（包括汽车和机器东说念主出租车）的捏续增长。在CES上，咱们书记丰田，全球最大的汽车制造商，将在其下一代汽车中接收NVIDIA Orin，并运行经过安全认证的NVIDIA DRIVE OS。咱们书记Aurora和Continental将大界限部署无东说念主驾驶卡车，由NVIDIA DRIVE 4提供能源。终末，咱们的端到端自动驾驶汽车平台NVIDIA DRIVE Hyperion已通过Su-Su和Su-Ryland的行业安全评估，这两家是汽车级安全和会聚安全领域的巨擘机构。NVIDIA是首个获取全面第三方评估的自动驾驶汽车平台。

好的，接下来是损益表的其余部分。GAAP毛利率为73%，非GAAP毛利率为73.5%，跟着咱们初次委用Blackwell架构，环比下落，正如预期的那样。正如上季度所接头的，Blackwell是一种可定制的AI基础设施，领有多种类型的NVIDIA制造芯片、多种会聚选项，以及适用于空气和液体冷却数据中心的建树。咱们在第四季度超出预期地推行了Blackwell，加多了系统可用性，并为咱们的客户提供了多种建树。跟着Blackwell的推行，咱们计算毛利率将在70年代初。最初，咱们专注于加速Blackwell系统的制造，以沸腾客户对构建Blackwell基础设施的强烈需求。当Blackwell全面推行时，咱们有许多契机裁减成本，毛利率将得到改善，并将在本财年晚些时候规复到70年代中期。环比来看，GAAP运营用度增长了9%，非GAAP运营用度增长了11%，这反应了新产物推出所带来的更高的工程开发成本以及更高的臆测打算和基础设施成本。在第四季度，咱们通过股票回购和现款股息的体式向股东返还了81亿好意思元。

让我转向第一季度的瞻望。计算成本收入为430亿好意思元，崎岖浮动2%。跟着强盛需求的捏续，咱们计算Blackwell将在第一季度竣事显耀增长。咱们计算数据中心和游戏业务都将竣事环比增长。在数据中心内，咱们计算臆测打算和会聚都将竣事环比增长。GAAP和非GAAP毛利率计算鉴别为70.6%和71%，崎岖浮动50个基点。GAAP和非GAAP运营用度计算鉴别约为52亿好意思元和36亿好意思元。咱们计算2026财年全年的运营用度将增长至中等30%水平。GAAP和非GAAP其他收入和用度计算约为4亿好意思元的收入，不包括非上市和上市股权证券的收益和耗费。GAAP和非GAAP税率计算为17%，崎岖浮动1%，不包括任何一次性阵势。更多的财务细节包含在首席财务官驳倒和其他信息中，这些信息可在咱们的投资者关系网站上找到，包括一个新的财务信息AI代理。在终结语中，让我强调一下行将举行的金融界活动。

咱们将在3月3日参预波士顿的TD Cowen医疗保健会议，以及3月5日在旧金山举行的摩根士丹利科技、媒体和电信会议。请加入咱们在3月17日星期一运行的年度GTC会议，地点在加利福尼亚州圣何塞。Jensen将在3月18日发表新闻丰富的主题演讲，而况咱们将在3月19日为咱们的金融分析师举办问答门径。咱们期待在这些活动中见到您。

咱们接头2026财年第一季度终结的财报电话会议安排在2025年5月28日。咱们将把电话交给运营商，运行发问。如果您不错运行的话，那将很好。

问答门径

主捏东说念主：谢谢。接下来的问题来自Cantor Fitzgerald的CJ Muse。请不绝。

CJ Muse：是的，下昼好。感谢您秉承我的发问。

我想问的是，Jensen，跟着TEFCON臆测打算和强化学习展现出如斯巨大的后劲，咱们明显看到了试验和推理之间的界限越来越蒙眬。这对可能专门用于推理的集群的改日发展意味着什么？您觉得这对英伟达过头客户会产生何如的举座影响？谢谢。

Jensen Huang，创始东说念主、总裁兼首席践诺官：

是的，我感谢你，CJ。当今存在多种膨胀定律。起先是预试验膨胀定律。

而且这将不绝膨胀，因为咱们有多模态。咱们有来自推理的数据，这些数据当今被用于预试验。然后第二部分是使用强化学习、东说念主类反馈、强化学习AI反馈、强化学习可考据奖励的试验后膨胀定律。试验上，用于试验后的臆测打算量比预试验更高。

这在某种进度上是合理的，因为你不错在使用强化学习时生成深广的合成数据或合成生成的标记。AI模子基本上是在生成标记来试验AI模子。这即是试验后。第三部分，也即是你提到的部分，是测试时臆测打算或推理、长念念考、推理膨胀。

它们基本上是疏通的主见。在何处，你有念念考链，你有搜索。仍是生成的标记数目，所需的推理臆测打算量仍是比最初大型谈话模子的一次性示例和一次性才调跳跃一百倍。而这只是是运行。

这只是个运行。下一个想法是，下一代可能会有车载斗量倍以致更多倍的推理量，而且咱们但愿改日的模子好像进行极其长远的念念考，基于模拟和搜索的模子可能会比今天跳跃几十万倍以致几百万倍。是以，问题来了，你该怎么想象这么的架构？有些模子是自追念的。有些模子是基于扩散的。

巧合你但愿你的数据中心好像进行分散的推理。巧合它是紧凑的。因此，很难敬佩数据中心的最好建树，这亦然为什么NVIDIA的架构如斯受接待的原因。咱们运行每一种模子。

咱们在试验方面表示出色。咱们今天的大部分臆测打算试验上都是推理。而Blackwell将这一切种植到了一个新的水平。咱们在想象Blackwell时磋议了推理模子。

当你稽查试验时，它的性能要跳跃许多倍。但信得过令东说念主瞻仰的是，对于长念念考、测试时膨胀、推理AI模子，它们的速率要快上十倍，25倍的更高吞吐量。是以，Blackwell在各个方面都将表示出色。当你领有一个不错凭据你是在进行更多的预试验、试验后照旧膨胀你的推理来建树和使用你的数据中心时，咱们的架构是通用的，而况在总共这些不同的方式中都很容易使用。试验上，咱们看到的是一种比以往任何时候都愈加连结的调和架构。

主捏东说念主：

下一个问题来自摩根士丹利的Joe Moore。请不绝。

Joe Moore：试验上我是来自摩根士丹利，谢谢。

我想知说念对于GB200在CES的情况。你在准备发言中提到了机架级系统的复杂性以及你们面对的挑战。然后，正如你所说，咱们仍是看到了好多深广可用性的情况，那么你在推行方面处于什么位置？在系统层面，除了芯片层面除外，是否还有瓶颈需要磋议？还有，你对NGL72平台的温雅是否有所改变？

未具名发言东说念主：

嗯，我今天比在CES时更有温雅了。原因是咱们自CES以来仍是出货了好多。咱们有350家工场坐蓐每个Blackwell机架所需的150万个组件。是的，这极其复杂，咱们告捷且令东说念主难以置信地种植了Grace Blackwell的产能，上个季度竣事了110亿好意思元的收入。咱们将不得不不绝扩大界限，因为需求至极高，客户们紧急且不稳重地想要得到他们的Blackwell系统。

你可能仍是在会聚上看到了至极多对于Grace Blackwell系统上线的庆祝活动。虽然，咱们也有。咱们我方为工程团队、想象团队和软件团队安设了至极数目的Grace Blackwells。CoreWeave仍是公开书记了他们系统的告捷启动。微软也仍是书记了。虽然，OpenAI也仍是书记了，你运行看到许多系统上线了。我想回答你的问题是，咱们正在作念的事情莫得什么是容易的，但咱们作念得很好，咱们总共的相助伙伴也都作念得很好。

主捏东说念主：下一个问题来自好意思国银行证券的Vivek Arya。请不绝。

Vivek Arya：

谢谢您秉承我的发问。我只是想知说念您是否不谨防证据一劣等一季度是否是毛利率的底部。然后，Jensen，我的问题是，您的姿色盘上有什么能给您信心，让这种强盛的需求捏续到来岁，DeepSeek以及他们带来的任何创新，是否在职何方面改变了这种看法？谢谢。

Colette Kress，践诺副总裁兼首席财务官：

让我先回答对于毛利率的第一个问题。在咱们的Blackwell推行期间，咱们的毛利率将在70年代初。目前，咱们专注于加速咱们的制造，以确保咱们好像尽快为客户提供产物。

咱们的Blackwell仍是全面推行，一朝咱们的Blackwell全面推行，咱们不错裁减成本并提高咱们的毛利率。因此，咱们计算可能在年底前达到70年代中期。正如你听到Jensen谈到的系统和它们的复杂性。它们是可定制的，在某些情况下。它们有多种会聚选项。它们有液体冷却和水冷。因此，咱们知说念咱们有契机在改日提高这些毛利率。但目前，咱们将专注于完成制造并尽快将产物交给咱们的客户。

Jensen Huang，创始东说念主、总裁兼首席践诺官：

咱们知说念几件事情，Vivek。咱们对数据中心正在竖立的成本投资有至极泄露的了解。咱们知说念，从当今起，大多数软件将基于机器学习。因此，加速臆测打算和生成式AI、推理AI将是您数据中心想要的架构类型。

虽然，咱们有来自顶级相助伙伴的预测和计划。咱们还知说念，有许多创新的、令东说念主新生的初创公司仍在不停涌现，当作开发下一代AI冲破的新契机，不管是代理AI、推理AI照旧物理AI。初创公司的数目仍然至极活跃，每个初创公司都需要至极数目的臆测打算基础设施。因此，我觉得不管是短期信号照旧中期信号，短期信号虽然是采购订单和预测等，中期信号将是基础设施和成本开销的界限与以往比较。

然后长久信号与这么一个事实干系，即咱们知说念从根柢上说，软件仍是从在CPU上运行的手工编码更动为在GPU和加速臆测打算系统上运行的基于机器学习和AI的软件。因此，咱们至极了了地知说念，这将是软件的改日，也许另一种念念考方式是，咱们确实只触及了消费者AI和搜索以及一些消费者生成式AI、告白、保举系统的早期阶段。下一波海浪行将到来，企业代理AI、机器东说念主物理AI以及不同地区为我方的生态系统构建主权AI。总共这些才刚刚运行，咱们好像看到它们。

咱们好像看到它们，因为昭着咱们处于这些发展的中心，咱们不错看到在总共这些不同方位发生的深广活动，这些活动将会发生。因此，不管是短期、中期照旧长久信号，咱们都有至极泄露的了解。

主捏东说念主：下一个问题来自摩根士丹利的Harlan Sur。请不绝。

Harlan Sur：

是的，下昼好。感谢您秉承我的发问。您的下一代Blackwell Ultra计划鄙人半年推出，相宜团队的年度产物节拍。Jensen，鉴于您仍在推行现时一代的Blackwell贬责有计划，能否请您匡助咱们和会Ultra的需求动态？您的客户和供应链怎么同期管制这两种产物的推行，团队是否仍按计划鄙人半年践诺Blackwell Ultra的推出？

Jensen Huang，创始东说念主、总裁兼首席践诺官：

是的。

Blackwell Ultra将鄙人半年推出，正如您所知，第一代Blackwell出现了一些小问题，可能使咱们耽搁了两个月。虽然，咱们仍是王人备规复了。团队出色地完成了规复责任，咱们的总共供应链相助伙伴以及如斯多的东说念主匡助咱们以光速规复。因此，咱们当今告捷地种植了Blackwell的产能。但那并莫得阻碍下一回列车。下一回列车恪守年度节拍，Blackwell Ultra将配备新的会聚、新的内存，虽然还有新的处理器等，总共这些都将上线。咱们仍是与总共相助伙伴和客户相助，进行了筹划。

他们领有总共必要的信息。咱们将与每个东说念主相助进行稳当的过渡。这一次，Blackwell和Blackwell Ultra之间的系统架构王人备疏通。从Hopper到Blackwell的过渡要勤苦得多，因为咱们从基于NVLink 8的系统转向了基于NVLink 72的系统。因此，机箱、系统架构、硬件、电源传输等总共内容都必须改变。这是一个至极具有挑战性的过渡。但下一次过渡将无缝对接。Blackwell Ultra将无缝对接。

咱们还仍是败露并与总共相助伙伴密切相助，为紧随自后的过渡作念准备。紧随自后的过渡被称为Vera Rubin。咱们的总共相助伙伴都在跟上这个过渡的门径。因此，咱们正在为这个过渡作念准备，再次强调，咱们将带来一个巨大的飞跃。

是以请来GTC，我会和你谈谈Blackwell Ultra、Vera Rubin，然后展示紧随自后的那一个。相适时东说念主新生的新产物。是以请来GTC。

主捏东说念主：下一个问题来自瑞银的Timothy Arcuri。请不绝。

Timothy Arcuri：

相当感谢。Jensen，咱们经常听到对于定制ASIC的事情。你能谈谈定制ASIC与商用GPU之间的均衡吗？咱们传闻有些异构超等集群同期使用GPU和ASIC。这是客户正在计划构建的东西吗，照旧这些基础设施将保捏相对孤独？谢谢。

Jensen Huang，创始东说念主、总裁兼首席践诺官：

嗯，咱们构建的东西与ASIC相当不同。

在某些方面，咱们王人备不雷同，在某些领域咱们有杂乱。咱们在几个方面有所不同。NVIDIA的架构是通用的。不管你是否针对自追念模子、基于扩散的模子、基于视觉的模子、多模态模子或基于文本的模子进行了优化，咱们都很擅长。咱们擅长这一切，因为咱们生动的架构和丰富的软件堆栈生态系统，咱们是大多数令东说念主新生的创新和算法的首选计划。因此，凭据界说，咱们比短促的ASIC要通用得多。咱们还确实从新到尾都很擅长，从数据处理、试验数据的筹划，到试验数据，虽然还灵验于试验后的强化学习，一直到测试时膨胀的推理。因此，咱们是通用的，咱们是端到端的，咱们无处不在。而且因为咱们的架构不单是在一个云中，咱们不错在职何云中，在土产货，咱们不错在机器东说念主中。咱们的架构比只是一个云要通用得多，它是一个伟大的计划，是任何运行新公司的首选计划。因此，咱们无处不在。然后我想说的第三件事是，咱们的性能和咱们的节拍是如斯令东说念主难以置信的快。

请记着，这些数据中心老是固定大小的。它们是固定大小的，或者是固定功率的。如果咱们的性能每瓦特是2倍到4倍到8倍，这并不萧疏，这将平直转换为收入。因此，如果你有一个100兆瓦的数据中心，如果100兆瓦或吉瓦数据中心的性能或吞吐量是4倍或8倍更高，那么阿谁吉瓦数据中心的收入即是8倍更高。这个原因与往日的

数据中心不同，因为AI工场是平直可货币化的，通过其生成的token。因此，咱们架构的token吞吐量如斯之快，这对于总共为收入生成办法而构建这些系统的公司来说，以及捕捉快速的投资答复率（ROI）来说，是相当有价值的。是以，我觉得第三个原因是性能。然后，我想说的是，软件堆栈是相当复杂的。构建ASIC并不比咱们所作念的肤浅。咱们不得不构建新的架构，而构建在咱们架构之上的生态系统比两年前复杂了10倍。这很明显，因为全国上构建在咱们架构之上的软件数目呈指数级增长，AI也在飞速发展。是以，将总共这个词生态系统构建在多个芯片之上是勤苦的。

是以，我想说的是，有这四个原因，然后终末，我想说的是，只是因为芯片被想象出来并不虞味着它会被部署。你仍是屡次看到这种情况了，有好多芯片被淹没。但当部署的时候，需要作念出贸易决策。这个贸易决策是对于在有限的AI工场中部署一个新的引擎，一个新的处理器，这个工场在大小、功率和时辰上都是有限的。咱们的工夫不仅更先进、性能更好，它还具有更好的软件才调，相当进军的是，咱们的部署才调相当快。是以，这些事情都不是容易的，正如每个东说念主当今所知说念的那样。是以，有好多不同的原因，为什么咱们作念得很好，为什么咱们好像胜出。

主捏东说念主：下一个问题来自Melius Research的Ben Reitz。请不绝。

Ben Reitz：

是的。嗨，我是Ben Reitz。嘿，谢谢您秉承我的发问。嘿，Jensen，这是一个与地舆干系的发问。您相当出色地讲明了一些撑捏需求的潜在身分。然则好意思国环比增长了糟蹋50亿好意思元支配，我觉得，存在对于好意思国事否好像在其他地区面对法例截止时弥补缺口的担忧。我只是想知说念，跟着咱们渡过这一年，如果好意思国的这种增长捏续下去，这是否合适，以及这是否撑捏了您的增长率，您怎么好像以如斯快的速率增长，尽管存在这种向好意思国的夹杂更动？您的领导似乎标明中国可能会环比增长，是以我想知说念您能否叙述一下这种动态，并可能量度一下。谢谢。

Jensen Huang，创始东说念主、总裁兼首席践诺官：

中国的比例糟蹋与第四季度以及之前的季度疏通。糟蹋是出口管制之前的那一半。

但它的比例糟蹋是疏通的。对于地舆区域，枢纽重点是AI是软件。它是当代软件。它是令东说念主难以置信的当代软件，但它是软件。而且AI仍是主流化了。AI被用于每一个消费者劳动中。如果你要买一品脱牛奶，它是由AI委用给你的。是以，委果每个消费者劳动都以AI为中枢。每个学生都将使用AI当作导师。医疗劳动使用AI，金融劳动使用AI。莫得金融科技公司会不使用AI。每个金融科技公司都会。风光科技公司使用AI。矿物勘察当今使用AI。每个高档造就机构，每个大学都使用AI。是以，我觉得至极安全地说，AI仍是主流化了，它仍是被整合到了每一个应用中。咱们的但愿是，虽然，这项工夫好像安全地、成心地鼓动社会。

然后，终末小数，我觉得咱们正处于这个新时期的运行。我所说的“运行”，是指在咱们死后的是数十年来构建的数据中心和臆测打算机，它们是为手工编码和通用臆测打算以及CPU等构建的。瞻望改日，我觉得至极安全地说，改日的全国将是委果总共软件都将融入AI。总共软件和总共劳动最终都将基于机器学习。数据飞轮将成为检阅软件和劳动的一部分。

改日的臆测打算机将是加速的。改日的臆测打算机将基于AI。咱们确实只是在这个旅程中走了几年。在当代化那些仍是虚耗了数十年构建的臆测打算机。是以，我至极敬佩咱们正处于这个新时期的运行。

然后，终末小数，莫得工夫也曾有过契机去贬责全国上更大一部分的GDP，就像AI雷同。莫得任何软件器具也曾有过。是以，这是一个当今不错贬责全国上更大一部分GDP的软件器具，比历史上任何时候都要多。是以，咱们念念考增长的方式，以及咱们念念考某件事情是大照旧小的方式，必须是在这个布景之下的。当你退后一步，从这个角度来看待它时，咱们确实只是处于这个新时期的运行。

主捏东说念主：下一个问题来自富国银行的Aaron Rakers。请不绝。Aaron，您的融会已开启。下一个问题来自Evercore ISI的Mark Lipacis。请不绝。

Mark Lipacis：

嗨，我是Mark Lipacis。谢谢您秉承我的发问。我有一个澄莹的问题和一个问题。Colette，对于澄莹的问题，您是否说过企业在数据中心在1月份的季度同比增长了2倍？如果是这么，这是否意味着它的增长速率比超大界限云劳动提供商（CSP）更快？然后，Jensen，我的问题是，超大界限云劳动提供商是您贬责有计划的最大购买者，但他们购买的斥地既用于里面责任负载，也用于外部责任负载，外部责任负载即企业使用的云劳动。

是以，问题是，您能否给咱们一个对于超大界限云劳动提供商在里面责任负载和外部责任负载之间的开销分拨的大致情况？跟着这些新的AI责任负载和应用的出现，您是否渴望企业将成为消费组合中更大的一部分？这是否会影响您开发劳动和生态系统的方式？谢谢。

Colette Kress，践诺副总裁兼首席财务官：

虽然，感谢您对于咱们的企业业务的问题。是的，它增长了2倍，相当雷同于咱们所看到的大型云劳动提供商的情况。请记着，这两个领域都很进军。

与云劳动提供商相助不错进行大型谈话模子的责任，也不错进行他们我方的推理责任，但请记着，这亦然企业出现的方位。是以，您的企业既与您的云劳动提供商相助，也在构建我方的系统。它们都在，正确，增长得至极好。

Jensen Huang，创始东说念主、总裁兼首席践诺官：

云劳动提供商约占咱们业务的一半。

云劳动提供商既有里面消费，也有外部消费，正如你所说的。虽然，咱们与他们密切相助，优化里面责任负载，因为他们领有深广的NVIDIA斥地，他们不错应用这些斥地。而且，由于咱们不错在一方面用于AI，另一方面用于视频处理，还不错用于像Spark这么的数据处理，咱们是通用的。

因此，如果咱们的斥地的使用寿命更长，那么总领有成本（TCO）也会更低。那么，第二个问题是，咱们怎么看待非云劳动提供商（CSP）的企业改日的增长？谜底是，我觉得从长久来看，企业部分将占据更大的份额。原因如下：

如果你望望今天的臆测打算机行业，以及臆测打算机行业尚未劳动的部分，主如果工业。是以，让我举个例子。当咱们说企业时，以汽车公司为例，因为他们既制造软件产物，也制造硬件产物。是以，在汽车公司的例子中，职工将是咱们所说的企业部分，代理AI和软件筹划系统和器具，咱们有一些相适时东说念主新生的东西将在GTC上与大家分享，这些代理系统是为了提高职工的坐蓐力，用于想象、营销、筹划和运营公司。这些是代理AI。另一方面，他们制造的汽车也需要AI。他们需要一个AI系统来试验这些汽车，管制这个庞大的汽车车队，今天路上有10亿辆汽车，将来也会有10亿辆汽车，每辆汽车都将是机器东说念主汽车，它们都将会聚数据，咱们将使用AI工场来检阅它们，就像他们今天有汽车工场雷同，改日他们将领有汽车工场和AI工场。

然后，在汽车里面是一个机器东说念主系统，是以正如你所看到的，有三台臆测打算机参与其中，有一台臆测打算机匡助东说念主们，有一台臆测打算机为机器建造AI，它不错是一匹马，它不错是一台腌臜机，它不错是一台割草机，它不错是一个东说念主或正在开发的机器东说念主，它不错是一栋建筑，它不错是一个仓库，这些物理系统需要一种新的AI，咱们称之为物理AI。它们不仅要和会单词媾和话的含义，还要和会全国的物理道理，摩擦力和惯性，物体的永恒性和因果关系，以及总共这些对咱们来说是知识的东西，但AI需要去学习这些物理效应，是以咱们称之为物理AI。

总共这个词使用代理AI来绝对改变公司里面责任方式的部分，这只是刚刚运行。当今是代理AI时期的运行，你听到好多东说念主在商量它，咱们有一些相适时东说念主新生的事情正在进行中，然后是物理AI之后，还有机器东说念主系统之后，是以这三台臆测打算机都是全新的，我的嗅觉是，从长久来看，这将是其中最大的一部分，这在某种进度上是挑升念念道理的，因为全国上GDP的大部分是由重工业或工业企业以及为这些劳动的公司所代表的。

主捏东说念主：下一个问题来自富国银行的Aaron Rakers。请不绝。

Aaron Rakers：

是的，谢谢您再次给我契机发问。Jensen，跟着咱们接近Hopper转换点两周年的记忆日，您在2023年看到了这一行折点，以及生成式AI的兴起，当咱们磋议您眼前的说念路时，您怎么看待仍是部署的基础设施，从替换周期的角度来看，不管是GB300照旧Rubin周期，咱们何时运行看到可能的更新契机？我只是有趣您是怎么看待这个问题的。

Jensen Huang，创始东说念主、总裁兼首席践诺官：

是的，我相当感谢。起先，东说念主们仍在使用Voltas和Pascals和Amperes。

原因是因为因为CUDA是如斯的可编程，你不错使用它。嗯，其中一个主要的用例是数据处理和数据筹划。你发现了一个AI模子不太擅长的情况。你将这种情况呈现给一个视觉谈话模子。

假定，假定，是一辆车。你将这种情况呈现给一个视觉谈话模子。视觉谈话模子试验上稽查了这种情况，并说，这并不是我擅长的。然后，你将这个答复，这个请示，然后你去请示一个AI模子去在你的总共这个词数据湖中找到其他雷同的情况，不管这种情况是什么。然后你使用AI进行领域立时化，并生成许多其他示例。然后，你不错从这些示例中试验模子。是以你不错使用Amperes来进行数据处理和数据筹划以及基于机器学习的搜索。

然后你创建了试验数据集，然后你将这个数据集呈现给你的Hopper系统进行试验。是以，这些架构中的每一个都是王人备兼容的，它们都是CUDA兼容的。是以，总共东西都不错在职何方位运行。然则，如果你有仍是部署的基础设施，那么你不错将不太密集的责任负载放在往日的安设基础上。

咱们的总共GPU都被充分应用了。

主捏东说念主：咱们还巧合辰回答一个问题，这个问题来自花旗银行的Atif Malik。请不绝。

Atif Malik：

嗨，谢谢您秉承我的发问。我有一个对于毛利率的后续问题，Colette。Colette，我知说念有好多变量，Blackwell的产量和NVLink 72以及以太网的夹杂。你之前有点阴私对于第一季度是否是底部的问题。但下半年要达到你给出的年底70年代中期范围，必须每个季度增长200个基点。咱们仍然不知说念关税对更平时的半导体行业的影响。

那么，是什么让你对本年下半年的这个轨迹有信心呢？

未具名发言东说念主：

是的，谢谢你的发问。咱们的毛利率至极复杂，就咱们在Blackwell系统中所使用的材料和总共东西而言。在怎么跟着时辰推移更好地提高咱们的毛利率方面，咱们有好多契机。请记着，咱们在Blackwell上有许多不同的建树，这将有助于咱们作念到这小数。

是以，一说念责任，在咱们为客户提供了一些信得过强盛的推行之后，咱们不错运行这项责任。如果可能的话，咱们将尽快运行。如果咱们能在短期内提高它，咱们也会这么作念。关税，目前，这是一个有点未知的身分。

直到咱们进一步了解好意思国政府的计划，不管是时辰、地点照旧几许，它都是未知的。是以目前，咱们正在恭候。但虽然，咱们老是会恪守出口管制或关税等规定。

主捏东说念主：

女士们、先生们，这终结了咱们今天的问答门径。很对不起。让咱们把时辰交给Jensen。

Jensen Huang，创始东说念主、总裁兼首席践诺官：

我只是想感谢大家。谢谢Colette。对Blackwell的需求是高出的。AI正在从感知和生成式AI发展到推理AI。

跟着推理AI的发展，咱们不雅察到了另一个膨胀定律，即推理时辰或测试时辰膨胀。模子念念考的臆测打算量越多，谜底就越机灵。像OpenAI的ROT3、DeepSeek-R1这么的模子是推理模子，它们应用了推理时辰膨胀。推理模子不错消耗100倍更多的臆测打算量。改日的推理模子不错消耗更多的臆测打算量。DeepSeek-R1激励了全球的温雅。这是一个出色的创新。但更进军的是，它开源了一个全国级的推理AI模子。委果每个AI开发者都在应用R1或念念考链和强化学习工夫，以膨胀他们模子的性能。咱们当今有三个膨胀定律。AI的膨胀定律仍然存在。基础模子正在通过多模态增强，预试验仍在增长。但仅靠预试验仍是不够了。

咱们还有两个极端的膨胀维度。试验后的膨胀，其中强化学习、微调、模子蒸馏需要比单独预试验多几个数目级的臆测打算量。推理时辰膨胀和推理，其中单个查询不错要求100倍更多的臆测打算量。咱们为这一刻想象了Blackwell，一个单一平台，不错豪放地从预试验过渡到试验后和测试时辰膨胀。Blackwell的FP4 Transformer引擎和NVLink 72膨胀结构以及新的软件工夫，使Blackwell处理推理AI模子的速率比Hopper快25倍。Blackwell过头总共建树都已全面投产。每个Grace Blackwell NVLink 72机架都是一个工程名胜。150万个组件在350个制造场地坐蓐，由近100000名工场操作员坐蓐。

AI正以光速发展。咱们正处于推理AI和推理时辰膨胀的运行。但咱们只是处于AI时期的运行。多模态AI、企业AI、主权AI和物理AI就在目前。咱们将在2025年强盛增长。瞻望改日，数据中心将把大部分红本开销用于加速臆测打算和AI。数据中心将越来越多地成为AI工场。每个公司都将领有我方的或租用的。我想感谢大家今天参预咱们的会议。请在几周后加入咱们在GTC的会议。咱们将商量Blackwell Ultra、Rubin以过头他新的臆测打算、会聚、推理AI、物理AI产物，还有许多其他内容。谢谢。

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