“我和谁吃饭，第二天股价就翻倍！” 黄仁勋高调秀饭局影响力，华尔街却只盯三个数字：75%、74%、71%

　　文 | 《北美前哨》栏目康路发自纽约网上杠杆配资

　　就在昨晚，英伟达公布了 2027 财年第二季度财报。当季营收 962.21 亿美元，同比翻倍，超过华尔街约 921 亿美元的普遍预期。该季营收环比增加 146 亿美元，刷新了公司单季增量的历史高点。公司同时预计，第三季度总营收将达到 1080 亿美元，高于分析师 1042 亿美元的平均预期。

　　当分析师询问产能瓶颈时，黄仁勋毫不讳言英伟达对整个 AI 产业供应链的统治力，直言“有意思的一件事，就是看我去哪儿吃饭、和谁吃饭。第二天那家公司的股价就翻倍”。

　　但在狂欢与扩张的表象之下，供应链上游的成本难题，正在侵蚀这家公司最引以为傲的指标。

　　华尔街直接指出三大隐患，其中最敏感的毛利率指标，本季度毛利率虽然保持在 75%，但接下来的季度将下滑至74%，四季度进一步下调至71%……在财报电话会上，英伟达 CFO 柯瑞丝解释称：“你们中许多人对毛利率表示关切，因为元器件成本大幅上升。正如各位已经知道的，我们正面临存储极端的价格环境。这一轮涨价的幅度超出了我们此前的预期，并且明年还会继续走高。因此，我们今天重设预期”。

（图：英伟达季度营收达到962亿美元）

　　“不只卖芯片，卖的是整座工厂”

　　面对华尔街对 70% 远期增长指引的追问，黄仁勋在电话会上的回应更为激进，“我们的需求远高于 70%。”

　　他解释道，从需求侧的变化看，大模型比以往更大，而智能体要经过推理、规划和多轮工具调用，“一个智能体所需的算力，相比一个人使用它，大概是 15 到 100 倍”。第二层是他认为市场没看见的、英伟达正在扩张的“隐秘市场”。“市场上有一整块我们正在增长的领域：主权 AI、AI 实验室、新兴云厂商（NeoCloud）、AI 初创公司、企业客户。这部分大约占我们业务的一半，并且以每年 100% 的速度增长。”在这些需求增长的背后，是整个 AI 产业从单纯的“大模型训练”向“智能体推理”爆发式转化的现实。

　　他同时给出算力经济学的新版图，“在 Hopper 时代，每吉瓦的数据中心营收机会大约是 180 亿美元。到了 Grace Blackwell，大概是 250 亿美元。而对于 Vera Rubin，大概可以达到 400 亿美元。”

　　但竞争也在加剧。就在刚刚结束的芯片技术峰会上，英伟达的大客户之一 OpenAI 与博通联合发布了自研推理芯片 Jalapeno，首批基准结果显示其推理能效领先英伟达 Blackwell。而自研芯片的不只有 OpenAI。

　　当分析师问道如何看待其他自研芯片时，黄仁勋的解释是，大多数自研芯片是为某一家云厂商、某一种服务所做的专用芯片，而英伟达是一个平台，“一个贯穿 AI 全生命周期的完整 AI 工厂平台。”他同时表示：“我完全有信心，它们会在很长时间里都是我们的客户和伙伴。””

　　但当分析师想了解阻碍 70% 营收增长继续上调的产能瓶颈，到底是“数据中心电力、DRAM、还是晶圆代工产能”时，黄仁勋一方面表示，“整条供应链都很紧张，所有人都在满负荷运转”；另一方面也毫不讳言英伟达对整个 AI 产业供应链的统治力，“去年最有意思的一件事，就是看我去哪儿吃饭、和谁吃饭。第二天那家公司的股价就翻倍。”

（图：OpenAI晒出和博通合作的自研芯片Jalapeno）

　　财务过度扩张引发投资人担忧

　　但在狂欢与扩张的表象之下，供应链上游的成本难题，正在侵蚀这家公司最引以为傲的指标。

　　根据行业研究机构 Silicon Analysts 8 月的统计，HBM3E 堆栈的交付周期已拉长至 20 到 26 周，单价约 300 美元。而下一代 HBM4 的 12 层 36GB 堆栈单价被推高至约 550 美元的高位，算力硬件的元件成本因此陡增。柯瑞丝在电话会上反复重申的“极端价格环境”，迫使英伟达把三季度毛利率指引降至 74%，低于华尔街此前约 75% 的预期，而四季度进一步下调至 71%—72%，直到 2028 财年才会回升至 72%—73%。

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　　8 月下旬多家媒体报道，英伟达已通知主要客户，Vera Rubin 与 Grace Blackwell 服务器价格将上调超过 15%，柯瑞丝在电话会上也确认，已执行的提价将于 2028 财年第一季度生效。但即便如此，毛利率仍要经历两个季度的下探。这意味着在这一轮存储周期中，英伟达的成本传导能力存疑，部分利润需要让给上游零件供应商。

　　对于华尔街投资人而言，英伟达虽然营收保持稳健，但租赁担保、残值保证，以及持有客户股权等财务过度扩张，正在敲响警钟。

　　不少投资人对《北美前哨》表示，市场对英伟达的定价逻辑发生了转向，营收和每股收益是否超预期，越来越难以提起市场的兴趣，黄仁勋和柯瑞丝在资金链与融资安排上的表态，则更具有指向作用。

　　在看空者眼中，英伟达虽然持续交出超预期的财报，但其资本运作策略正在将其从一家传统的“芯片厂商”推向充满金融杠杆和隐性风险的复杂角色。

　　首先，是收入质量与终端需求真实性的疑云。英伟达对前沿 AI 实验室的投资已接近 500 亿美元，同时与 Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛和 KKR 六家机构合作搭建融资平台，计划撬动超过 5000 亿美元第三方资本。柯瑞丝在电话会上主动提及“有人会称之为循环融资”，并强调英伟达的算力平台“通用且耐用，可以重新部署去支持其他客户”，因此风险有限。她同时提供了风险敞口的规模，称明年需要动用英伟达自身资产负债表支持的 AI 实验室需求，约占公司业务的四分之一。但科技分析师 Ben Thompson 在 8 月中旬曾给出了尖锐点评，他认为，英伟达看似没有直接降低芯片挂牌价以保住表面漂亮的毛利率，但已经把降价成本隐藏在了复杂的资本融资结构与潜在负债风险中。

　　第二，是表外的隐形担保。英伟达确认为 OpenAI 位于俄亥俄州的数据中心提供最高 1050 亿美元的信用支持，连同为 AI 云伙伴提供的 35 亿美元土地、电力与厂房担保，最大总敞口达到 1085 亿美元。根据媒体报道，在投资者对风险敞口质疑后，英伟达把这项兜底承诺从市场此前传闻的 2500 亿美元，压缩至 1200 亿美元以下，并将担保限定在项目一期。介入基础设施的信用担保，相当于将其现金流与低收益、高风险的物理基建进行绑定，削弱了其作为“科技龙头”的估值根基。

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　　是英伟达在技术并购上的激进态势，显示了财务效率与监管层面的双重隐患。8 月 24 日，英伟达以 60 亿美元获得 AI 编程公司 Poolside 的模型工厂软件授权，另出资 10 亿美元入股，吸纳其 109 名工程师，却不收购公司本身。这已是九个月内第三笔同类交易。天价购买技术许可与团队，意味着极高的摊销成本与人力成本。在AI模型技术路径迭代极快的背景下，这笔天价投入能否在生命周期内转化为等比例的商业化增量收入，存在巨大不确定性。

　　面对这些质疑，CFO柯瑞丝在电话会上并未回避。她强调，英伟达的投资与客户融资安排具有清晰的商业边界与信用逻辑。相关投资与担保是为了打通上游电力、场地等基础设施瓶颈，确保算力工厂按期交付，而非强行制造虚假需求。英伟达的算力在所服务的每一朵云上都处于满负荷使用状态，出货将由投资级客户或有投资级主体背书的客户消化。

　　但英伟达正在从单纯的芯片卖方，变成整条 AI 产业链的底层金融兜底方。它不只是在卖铲子，还在给淘金者提供杠杆、为淘金基建做担保，并高价接盘淘金团队。当角色发生这种变化，它的股价就必须开始包含对整个 AI 产业杠杆水平的风险贴现。也正因如此，未来英伟达披露的负债、担保敞口与投资项目的增速，会同下一季度的营收一起，成为投资人反复比对的关键。