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NVIDIA財報多會賺?黃仁勳:AI Agent讓算力變收入

輝達(NVIDIA)在台灣時間26日清晨發布最新財報。圖/張智傑攝
輝達(NVIDIA)在台灣時間26日清晨發布最新財報。圖/張智傑攝

輝達(NVIDIA)在台灣時間26日清晨發布最新財報。這份全年營收突破2,000億美元、毛利率站穩75%的驚人數據背後,藏著一個更重要的訊號:AI已正式告別「只會聊天」的玩具階段,跨入「能執行任務」的代理型AI(Agentic AI)時代,也再一次回擊了市場對AI泡沫化的質疑。

算力需求正在爆發式成長,代理型AI的拐點正式降臨。」NVIDIA執行長黃仁勳一語道出AI市場的下一個轉折點即將開始。

這句話並非空泛宣示,而是直接反映在數字上。根據NVIDIA公布的數據,2026會計年度全年營收2159億美元,年成長65%;第四季營收681.27億美元,其中資料中心就占了623億美元,再度刷新紀錄。

換句話說,AI的上半場是生成式模型帶來「驚奇」;下半場則是代理型AI開始真正「做事」,包含自動寫程式、完成複雜任務、處理企業流程等,並把推理(inference)轉化為可持續變現的生意,黃仁勳更是在其財報會議直白地說「算力等於收入。」

他解釋,當Token被貨幣化,每一次推理、每一次生成都直接對應收入成長。這套與傳統IT預算截然不同的邏輯,解釋了為何即便雲端巨頭資本支出創新高,NVIDIA依然對需求高度樂觀。

Blackwell供不應求,Rubin接棒

支撐這波爆發的核心,是Blackwell架構的全面放量。

第四季資料中心營收623億美元,年成長75%,主要動能就來自Blackwell與Blackwell Ultra的快速拉貨。黃仁勳透露,即使是較舊的Hopper架構在市場上也幾乎售罄,這代表企業已從「實驗AI」轉向「全面部署」。

緊接著,NVIDIA已準備好接力棒Rubin平台。黃仁勳在CES指出Rubin平台,由六顆晶片組成,包括Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交換器、ConnectX─9 SuperNIC、BlueField─4 DPU以及Spectrum─6 Ethernet交換器,其關鍵承諾是在MoE模型訓練上可減少四分之三GPU數量,推理token成本最多降低10倍。

這裡透露一個重要方向,未來競爭不只在「算力有多強」,而在「每token成本有多低」。在電力受限、資料中心功耗受壓的環境下,「每瓦效能」已成為決策核心。誰能在相同功耗下創造更多token,誰就能創造更高收入。

主權AI崛起,國家成為新客戶

除了傳統科技巨頭,國家級客戶正成為NVIDIA最穩固的護城河。財務長克雷斯(Colette Kress)強調,客戶組成已擴及「主權國家(Sovereign Nations)」。

克雷斯在會議中明確指出,主權AI(Sovereign AI)業務年成長超過三倍,營收超過300億美元,來自加拿大、法國、荷蘭、新加坡與英國等國家。這代表AI基礎設施正被視為與電力、網路同等重要的國家級戰略資產。

黃仁勳更是強調,「每個國家都將建立並運營屬於自己的AI基礎設施」。一旦AI成為國力的一部分,投資週期就不再只是企業財務決策,而是長期國家戰略布局。

與企業預算不同,國家級投資週期長且具備高度防禦性,這讓NVIDIA的成長動能更具韌性,不易受單一產業景氣影響。

從聊天機器人到實體AI

黃仁勳在會議最後,被問到2030年全球資料中心資本支出是否可能達到3至4兆美元時,他從「第一原理」(First Principles)角度回答說道,「過去的軟體是預先寫好的;未來的軟體,是即時生成的」。

當所有軟體都轉為即時生成,token生成能力就成為核心生產力。他形容資料中心為「AI工廠(AI factories)」,這些工廠的產品不是鋼鐵或汽車,而是token。

而當代理型AI進入下一階段實體AI(Physical AI),應用擴展至機器人、自駕車、製造與工業場域,算力需求將進一步放大。

這也是為什麼NVIDIA早早就開始布局Omniverse、機器人平台與自駕生態系。

真正的護城河:網路與軟體

最後,值得注意的是一個被市場忽略的重點,資料中心網路(Networking)的爆發。單季網路營收達110億美元,年成長超過3.5倍;全年網路業務突破310億美元,相較2021年收購Mellanox當年成長超過十倍。

也顯凸顯了網路已經不再是配角,而是核心。

在AI工廠時代,GPU不再是孤立的晶片,而是需要透過NVLink、Spectrum─X、Ethernet與DPU緊密互連,形成一整座超級電腦。黃仁勳也多次強調,「每跨過一個介面,就會增加延遲與耗能。」因此NVIDIA的策略不是單賣晶片,而是極致協同設計(extreme codesign),把運算、網路、記憶體、軟體堆疊整合為一體。

當客戶採用的是整套AI工廠架構,而非單一元件時,替換成本就大幅提高。再加上CUDA生態系、TensorRT─LLM、1.5百萬個Hugging Face模型皆運行在CUDA之上,這讓NVIDIA的護城河不只是硬體,而是平台黏著度。

NVIDIA的這份財報,實際上宣告了一個舊時代的終結與新時代的開啟。當市場還在以「網際網路泡沫」的舊地圖尋找新世界的出口時,黃仁勳已經透過Blackwell與代理型AI,在算力的焦土上蓋起了現代文明的「新電力工廠」。

(本文出自2025.02.26《遠見》網站,未經同意禁止轉載。)

黃仁勳 算力 NVIDIA

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