北京时间8月27日凌晨，英伟达又交出了一份几乎挑不出毛病的季报。

截至7月26日的2027财年第二季度营收约为962亿美元，同比增长106%；数据中心收入约为890亿美元，同比增长117%；下一季度营收指引达到1080亿美元，再次超过市场预期。

英伟达CFO科莱特·克雷斯（Colette Kress）还给出了一个更激进的中期展望，2028财年（下一个财年）营收预计增长约70%。她同时强调，这是一个“受供应限制”的前景。

换句话说，不是客户不想买，是英伟达暂时造不出更多。

需求似乎也在为这套说法背书。财报发布同日，英伟达宣布，AWS计划在2027年至2028年，在其全球基础设施上额外部署200万颗英伟达GPU。双方还将合作加速开发下一代机器人，这些机器人将集成英伟达的全栈式物理人工智能平台。

订单、指引、产品路线，几乎每一个数字都在向上。英伟达股价却在财报发布后盘后一度下跌，在随后举行的电话会议上，管理层抛出更强劲的远期增长预期后，股价才转涨。根据MarketDash汇总的数据，此前8个季度，英伟达的营收和每股收益均超过市场预期，但财报次日仍有6次下跌。

对现在的英伟达来说，单季度“超预期”已经很难提供新的估值信息，投资者交易的是更远的未来。

于是，为了让更多GPU继续卖出去，英伟达开始扮演过去不属于一家芯片公司的角色。

卖完GPU，还要分云收入

在这个财季，英伟达在的10-Q文件中披露了一类值得注意的AI云协议。“根据这些协议，AI云采购我们的数据中心基础设施产品，而我们承诺购买云服务……如果满足某些条件，我们将参与AI云从第三方客户产生的收入分成。”

科莱特·克雷斯在电话会上把这套模式说得更直接，“在这个模式下，我们获得两次收入：一次是硬件销售，再一次是租金收入分成”。

按照英伟达的设计，一颗GPU未来可能不只赚一次钱。英伟达希望把GPU卖出去之后，还能分享GPU投入运营后的云收入。这种模式已经出现了可以观察的样本。2026年5月，英伟达与AI云服务商IREN签订了一费酞期五年、总价值34亿美元的AI基础设施云服务。

目前能够确认的是合同机制，尚不足以影响英伟达财务业绩的披露模式，英伟达也没有进一步披露这样的协议还有多少。如果这样的尝试能够长期稳定执行，那么英伟达与客户的关系就会被重新定义，不再止于一次性硬件交易。

英伟达之所以愿意深入客户的经营链条，一个重要背景就是，AI基础设施扩张得太快，部分客户的融资能力已经接不住了。

近年来快速崛起的AI云、模型公司和数据中心项目公司，并不具备微软、亚马逊、谷歌和Meta这些巨头相同的信用能力。它们需要购买GPU、租赁数据中心、签订长期电力合同，还要承担设备折旧和融资成本。需求可能很强，钱却不一定跟得上。

于是，英伟达开始提供的不只是芯片。其已经通过股权投资、云容量采购、数据中心项目支持和信用担保等方式，更深入地介入AI基础设施融资。外部信用分析师开始测算，这些账本之外的承诺，到底有多大？也就是，未在资产负债表上列示、但未来可能需要承担的那些担保责任。

这个季度最受关注的是，英伟达为OpenAI在俄亥俄州数据中心项目提供的信用支持。其最大名义敞口达到1050亿美元，这一数字不直接等同于英伟达的投入，也不代表这些资金一定会形成损失。按照公司披露，相关支持将伴随数据中心分期投入运营逐步生效。



图片来源：PORTS-Pike Technology Campus官网

科莱特·克雷斯在电话会上透露，该园区每一代基础设施可容纳约150万颗英伟达GPU。据英伟达官方博客披露，这可为英伟达带来约1500亿至2000亿美元的收入。OpenAI已承诺在2030年前大规模部署英伟达AI基础设施，其现有和计划中的承诺总计约12吉瓦的英伟达算力。

与此同时，英伟达还与多家资本机构合作。过去几个月，英伟达与阿波罗、黑石、高盛等机构签署了谅解备忘录，计划建立独立的计算融资平台，目标是在未来一段时间内撬动超过5000亿美元的第三方资本用于AI基础设施建设。

更直观的进展是，英伟达在7月与数据中心运营商Hut 8宣布签署了一份协议，租用其位于德克萨斯州的1吉瓦AI数据中心园区，为期15年，基础合同金额约196亿美元，若行使续租选项，合同总价值可达500多亿美元。英伟达计划在此部署数十万颗GPU，部分容量将转租给合作伙伴。

这些安排最终可能产生同一个商业结果，更多数据中心得以开工，更多融资能够转化为GPU订单。

黄仁勋在电话会上正面回应了外界对这套模式的质疑，“我们知道有人会称这是‘循环融资’。但我们看法不同。我们正在经历一次重大的计算平台变革……我们相信这些投资将是极好的，我们的风险是有限的。”

科莱特·克雷斯补充了一个关键数据，那些我们将提供资金和信用支持的AI实验室，其需求明年预计将占到我们大约四分之一的业务。

所以，那些关于“英伟达变成银行”的观点并不是一个严谨的结论。更准确的说法是，华尔街已经开始用审视基础设施信用提供者的方式，评估一家芯片公司。摩根士丹利的信用分析师预计，到2028年底，英伟达与AI相关的表外信用敞口可能接近2000亿美元。

为接住客户资本支出，英伟达先锁上游

英伟达向下游提供信用支持的同时，也在用长期承诺提前锁定上游供给。

本季度，英伟达披露的供应和产能承诺由上一季度的1190亿美元上升至2790亿美元，三个月增加1600亿美元。仅新增额，就相当于当季营收的1.66倍。

公司明确表示，本季度2790亿美元承诺增长主要与内存采购有关。更广泛地看，Vera Rubin的交付还依赖晶圆、先进封装和系统组装，但英伟达没有披露2790亿美元在不同供应环节之间的具体分布。

今年7月，英伟达与半导体封测厂商Amkor Technology宣布达成一项15亿美元的多年期合作协议。英伟达提供预付款，支持Amkor在美国扩充先进封装产能。这与此前与SK海力士、台积电等伙伴的长期合作一起，构成了英伟达从晶圆到内存到封装到系统的完整上游锁定。

科莱特·克雷斯进一步解释，这些承诺大部分集中在未来3年，用于支持Vera Rubin的产能爬坡及后续生产。

这首先是一种进攻策略。

AI服务器的竞争表面上看是GPU之争，底层却取决于整套系统能否按时交付。英伟达卖的不再只是一颗GPU，而是由GPU、CPU、网络、内存和软件组成的完整系统。产品越重，供应链就必须越早锁定。

黄仁勋在电话会上称，英伟达目前掌握的供应大致只能支持约70%的增长，而实际需求“远高于此”。

但长期承诺也会放大判断错误的代价。

如果AI需求持续增长，这些将成为英伟达继续增长的基础；一旦供需发生变化，部分承诺就可能转化为库存、减值和折价损失。目前，这些承诺的相关信息并没有完全公开。本质上，这是英伟达把对AI需求的判断，提前写进供应链合同。



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那么英伟达在AI基础设施中的体量究竟有多大？

作为一个粗略的规模参照，本季度，英伟达数据中心收入约为890亿美元，相当于亚马逊、微软、谷歌和Meta四家公司同期约1650亿美元资本开支的54%。虽然资本开支并不只是简单地买芯片，但这个数字揭示了英伟达的特殊位置。

科莱特·克雷斯给出了一个更具冲击力的前瞻数字，“前五大超大规模客户的资本支出将从2026年的近8000亿美元增至2027年的1.3万亿美元”。如果这一预测成立，仅增量部分就已经超过了英伟达本季全部营收的五倍。这意味着，英伟达将对整个周期运行速度产生影响。

两端加码，风险最终汇合

从积极的一面来看，英伟达正在利用自己的现金流和产业地位来解决AI基础设施面临的多个瓶颈。向上游锁定内存和封装，向下游提供投资和信用支持，再通过硬件、网络、软件及潜在收入分成获得回报。

这会让英伟达的护城河变得更深。

竞争对手想挑战英伟达，不仅要造出性能接近的芯片，还要具备相近的供应链组织能力、客户生态和资本动员能力。

但这套模式也把新的风险带进了英伟达，需求下行时，两端压力可能同时出现。

AI产业链的资金流向大致是，企业和消费者为AI应用付费，模型公司用收入购买算力，AI云用租金和服务收入支付数据中心成本，项目公司再偿还债务和设备款，英伟达最终获得硬件收入。

如果应用收入不足，风险就会沿着同一条链路反向传导，导致英伟达受到影响。英伟达未必是最后的付款人，但介入得越深，就越难与客户的信用风险完全切割。所以黄仁勋反复强调，客户正在产生真实的算力使用量，甚至正在生成“盈利的token”。

前半句话已经得到越来越多的现实支持，但使用量与盈利能力之间仍有着一段差距。

与此同时，客户也在降低对单一供应商的依赖。Anthropic等AI实验室同时采购英伟达GPU、AMD加速器以及云厂商自研芯片。英伟达的全栈平台仍具有优势，但资本支持并不能自动换来客户的永久独占。黄仁勋回应，这些XPU大多是为某一朵云或某一项服务定制的推理专用芯片，而英伟达是一个平台可以在任何云中使用。

现阶段英伟达在客户算力组合中的份额仍在上升。但当被问及对OpenAI和Anthropic的投资时，黄仁勋说，“我唯一的遗憾是，我没有投资更多、更早”。



图片来源：英伟达官网

回顾财报发布后的市场反应，盘后股价看着开局承压，但当英伟达在电话会传递出2028财年营收将增长70%后，股价在盘后交易中上涨超过4%。北京时间8月27日晚间，美股盘前，股价涨超8%，开盘后股价涨幅一度超过7%。

这说明，英伟达的故事是在发生变化，从AI资本开支的最大收款人，变成AI资本开支的组织者，但不变的是市场对未来的预期。至少黄仁勋对持续增长毫不怀疑。

下一阶段，决定英伟达上限的可能是客户的经营状况。因为英伟达可以帮客户锁芯片、找资金、建机房，甚至提供信用，但它无法替整个AI产业永远赚钱。

过去，英伟达只需要造出最好的GPU，等待客户下单。现在，它要证明买GPU的人能够持续赚钱和还钱。