黄仁勋手撕“AI泡沫”论！他的显卡卖到全断货

史上最强三季度财报出炉，可能没有之一。黄仁勋一边把GPU卖到断货，一边告诉世界“AI不是泡沫，是历史必然”。这场算力狂潮到底是科技变革，还是资本宿命？

一夜无眠，所有人终于可以松口气了。

英伟达再次交出震撼市场的季度成绩单，黄仁勋的GPU“卖到断货”！

在英伟达财报公布前，投资人提心吊胆，担心AI投资见顶、“摩托变单车”。

AI泡沫？

黄仁勋：不存在的～

黄仁勋说：“我看到的情况完全不同”——英伟达用业绩数据以业绩正面开炮市场担忧。

在外界普遍担忧“AI泡沫”是否即将破裂的背景下，英伟达不仅没有降温迹象，反而把业务推向了新的增长峰值。

管理层称，Blackwell与Rubin芯片的需求“爆表”，云GPU已经全部售罄，对2026年底前约5000亿美元相关收入具备可见度，并给出650亿美元的下季度营收指引，高于市场预期，让“AI泡沫”一说短期内失去说服力。

黄仁勋，在被问及我们是否正处于人工智能泡沫之中，他说：

当前的AI热潮并不是泡沫，而是建立在一个更深层次、真实且巨大的计算范式转移之上：从通用CPU转向加速式GPU计算。

随着摩尔定律走到尽头，AI、推荐系统与数据处理都需要更强算力，驱动整个世界快速投入GPU超级计算机。

这些需求是真实、持续、且结构性的，因此AI的增长具有深层支撑，而非虚火。

用来支撑“AI们（如OpenAI、Gemini）”的资源实际上只是建立在这个巨大基座之上的一小部分，因此所有的投入都是必须且合理的。

太长不看总结版本：

摩尔定律失效：CPU提供的算力增长，已经无法支持现代社会计算的需求。

加速计算崛起：全球超级计算机从6年前90%用CPU，到如今90%用GPU，出现历史性算力拐点。

数据处理本身就巨贵：全球几千亿美元的云计算成本花在传统数据处理上，而这些任务也正从CPU迁移到GPU。

推荐系统（Recsys）升级为生成式AI：互联网核心业务（广告、内容推荐等）从CPU迁移到GPU，是AI热潮背后的真正需求引擎。

再往上才是AgentAI：OpenAI、Anthropic、Gemini等agent只是建立在底层算力革命上的“第三层红利”。

因此不是泡沫：底层是整个计算范式的大迁移——这是实实在在的、长期的技术结构变化。

摩尔定律失效：CPU提供的算力增长，已经无法支持现代社会计算的需求。

加速计算崛起：全球超级计算机从6年前90%用CPU，到如今90%用GPU，出现历史性算力拐点。

数据处理本身就巨贵：全球几千亿美元的云计算成本花在传统数据处理上，而这些任务也正从CPU迁移到GPU。

推荐系统（Recsys）升级为生成式AI：互联网核心业务（广告、内容推荐等）从CPU迁移到GPU，是AI热潮背后的真正需求引擎。

再往上才是AgentAI：OpenAI、Anthropic、Gemini等agent只是建立在底层算力革命上的“第三层红利”。

因此不是泡沫：底层是整个计算范式的大迁移——这是实实在在的、长期的技术结构变化。

AI泡沫？No，是算力革命新时代

黄仁勋表示，英伟达在AI发展的每一个阶段都处于领先地位。

而世界正站在一个历史性的转折点，而英伟达恰好处于“主导位置”。

“有人说现在是AI泡沫，”黄仁勋回应道，“但从我们的视角来看，情况完全不是那样。”

在被问到“我们是否正处在AI泡沫之中”时，英伟达CEO黄仁勋给出了自己的判断。

他没有直接回答“是”或“不是”，而是回到第一性原理，从计算发展的底层逻辑出发，给出了更大的图景。

黄仁勋表示：“你必须回到计算机科学和计算本身的第一性原理，去看清当下到底发生了什么。”

他指出，当前世界正在经历三大计算平台的转型：

第一，是摩尔定律的终结。

传统通用算力增长已遭遇瓶颈，但计算需求却在爆炸式增长，尤其是云端数据处理。这促使全球逐步转向“加速计算”。

而英伟达已经在推动这件事超过20年了。

黄仁勋引用一组数据：六年前，在全球超算TOP500榜单中，90%的系统使用的是CPU；而到了今年，只有不到15%使用CPU，GPU加速计算的占比已经从10%飙升到90%。

这就是转折点，高性能计算正全面由通用计算向加速计算转变。

他补充道，目前全球每年有数千亿美元的算力被用于数据处理，比如SQL、数据帧运算——这些工作与AI无关，但计算密度极高，“这类纯数据处理已经渗透进银行、信用卡、电商、广告推荐等所有行业。”

第二，是生成式AI对推荐系统的重塑。

过去15年，推荐系统（Recsys）是互联网最核心的引擎——社交媒体内容推荐、广告推送、书籍和电影推荐等都依赖于它。

黄仁勋指出，这些系统曾主要运行在CPU上，如今正快速迁移到GPU上，由此带来巨大的算力需求变化。

第三，则是AI智能体（AgenticAI）的兴起。

“在Recsys和生成式AI的基础上，我们迎来了AgenticAI。”

黄仁勋提到，像Grok、OpenAI、Anthropic、Gemini等公司都在推动这类具备推理、规划、执行能力的AI智能体系统。

他强调，眼下人们看到的“AI热潮”背后，其实是计算范式的一场结构性大迁徙——从通用计算到加速计算。而一旦意识到这一点，就会发现，支撑Agentic AI发展的资源，并没有被高估，反而是刚刚好，“甚至比你想象中还要少。”

黄仁勋总结道：“所以，与其说AI是泡沫，不如说我们正进入一个全新的计算时代。在这个变革的核心，没有谁能像英伟达这样发挥作用。”

这番表态，正值投资者因担忧AI泡沫破裂引发市场动荡之际。

做空英伟达的人，肠子悔青了？

过去三周，全球股市持续下滑。

在英伟达财报公布前日，美股市场情绪已出现动摇，在过去一周英伟达蒸发了数百亿美元市值，股价五天下跌逾7%，周二单日跌幅超3%。

这样的行情释放出一个信号：市场，开始紧张了。

现在，多数AI公司面临的共同难题是：估值高得惊人，收入却远远跟不上。

相比之下，英伟达的商业逻辑更接地气——它提供的是“铲子”：用来支撑AI模型运行的硬件芯片。

在这场AI淘金热中，这种“卖铲人”的角色让英伟达大获全胜，公司市值上月一度突破5万亿美元，创下历史纪录。

但这也意味着，一旦英伟达的业绩亮起红灯，整个AI产业链都会受到牵连。更重要的是，数以千亿美元计的数据中心建设资金正在支撑着美国经济的另一端——

这使得英伟达的动向，不再只是科技圈的事，而是全美股市的“命门”。

昨日，英伟达发布最新财报，营收飙升至570亿美元，大幅超出分析师预期，较上季度增长22%，同比增长62%。

其中，数据中心业务表现尤为亮眼，营收达512亿美元，环比增长25%，同比大涨66%，进一步稳固了英伟达作为超大规模云服务（hyperscaler）关键供应商的市场地位。

相比之下，英伟达第二季度的总营收为467亿美元，数据中心业务约为410亿美元。

英伟达执行副总裁兼首席财务官Colette Kress透露，到2030年，全球在AI基础设施上的投资预计将达到3到4万亿美元。

她也坦言，如果不能在中国市场展开业务，英伟达在全球竞争中将面临不利。

但英伟达本季度的营收预期与过去两个季度一样，并未计入任何来自中国的收入。

而做空或清仓英伟达的人，估计肠子悔青了：

不仅仅是商业，从GPU路线图看向未来

当华尔街还在拿着放大镜寻找财报里的瑕疵，试图论证“AI泡沫”何时破裂时，黄仁勋却拿起了望远镜，看向了计算物理的尽头。

570亿美元的单季营收，不仅仅是一个惊人的财务数字，它更像是一张旧时代的“退场通知书”。

如果把视野拉得更远——从Blackwell，到Rubin，再到英伟达芯片路线图的Feynman（费曼）架构——英伟达所引领的并不是一场商业周期，而是一次计算文明的升维。

AI的计算需求正在逼迫硬件开始向“物理极限”靠拢。

这是一条CPU时代从未走过的路径。

英伟达现阶段可以说是“绑架”了美国股市、美国经济，甚至全球经济，乃至全球叙事。

甚至有外媒直接指出：美国现在就是一个Nvidia-state。

所以，黄仁勋说他“看到的景象完全不一样”是发自内心的。

黄仁勋已经给全世界规划好了未来三年的道路，让我们再回头看看GTC大会上他给出的这张GPU路线图。

未来三年，英伟达已经不满足于继续卖“铲子”，它想卖更贵的东西。

在Hopper时代（H100），客户买的是芯片；

到了Blackwell时代（B200/GB200），客户买的是机架；

而到了未来的Rubin时代，客户大概率要买整个数据中心集群。

2028年的，费曼时代呢？

英伟达正在极速推进“计算单元”的宏观化，正如黄仁勋在采访中所说的，我们正在经历一场巨大的计算范式转移。

Blackwell和Rubin的断货，意味着未来18到36个月的全球AI算力产能已经被“锁死”了。

对于微软、Meta、Google这些超大规模云厂商来说，这不是想不想买的问题，而是一场无法退出的“囚徒困境”：

谁敢停下来，谁就会在下一代模型的Scaling Law（扩展定律）竞赛中掉队。

这是一场精心设计的“性能通胀”。

观察英伟达的路线图，你会发现一种令竞争对手绝望的节奏感：一年一迭代。

2024-2025年是Blackwell的主场，2026-2027年Rubin就要登场，2028年还有更强大的Feynman。

这种极其激进的更新速度，实际上是在人为制造“算力折旧”。

你手中的H100集群还没收回成本？

对不起，竞争对手已经用上了推理成本更低、训练速度更快的Blackwell、Rubin。

这种“强迫性升级”，保证了英伟达在未来三年内，即便面对下游AI应用变现困难的质疑，依然能通过硬件层面的降维打击，维持高额的Capex（资本支出）流入。

据FinanceCharts数据，英伟达最近12个月（截至2025年）毛利率约为69.8%。

CSIMarket 显示，2025年7月季度毛利率为约72.42%。从2020年初至2025年，毛利率由约61.99%（2020年1月末）上升至约74.99%（2025年1月末）——尽管期间曾有下滑。

如果和其他“暴利”行业做一个对比，在利润结构上，英伟达更像微软+爱马仕+辉瑞，而不像台积电+苹果。

而GPU可不是“复制成本为零”的软件或者给人增加社交价值的奢侈品，英伟达的这个利润更加逆天。

这里插一句，微软靠着“复制成本为零”的软件在2024年单季度收入656亿美元，英伟达预测2025年4季度达到650亿美元。

可以对比着感受下卖实体GPU能卖到这个毛利率的恐怖之处。

所以有人说，英伟达70%的毛利率，已经不是卖硬件了，是卖“不可替代的战略资源”。

别人卖产品，英伟达卖的是“时代的算力通行证”。

别人挣行业的钱，英伟达挣时代的钱。

只要摩尔定律的尸体还在，只要行业还在认可LLM的Scaling Law，黄仁勋的生意就不会断。

最后，如果残酷一点的说，所谓的“泡沫”，可能只存在于买单的人身上，而不存在于收钱的人身上。

黄仁勋口中的“非泡沫”，是指从通用计算（CPU）向加速计算（GPU）转移的物理必然性。

这一点在技术上是成立的。

但商业上的风险在于，在这个转移过程中，是全人类在为英伟达的高毛利买单。

未来三年，英伟达的GPUs将构成一个巨大的吸金黑洞。

即便AI应用层真的出现泡沫破裂，那也是因为下游公司赚不到钱，而不是因为英伟达的芯片不好用。

所以，黄仁勋当然看不到泡沫。

站在食物链的最顶端，他看到的只有底下那些为了抢夺“生存权”而疯狂上供的朝圣者。

在这个意义上，英伟达确实已经不仅是一家公司，它是一个在此刻掌管着全球算力分配权的“Nvidia-state”。