英伟达首席财务官Colette Kress表示，公司已战略性地锁定库存与产能，以满足未来数个季度以上的需求，但同时预计供应紧张状况将持续。

　　核心零部件的领先制造商警告称，短缺局面可能延续至2027年甚至更长时间。AI硬件需求的增速，目前仍远超相应基础设施的产能扩张速度。

　　这意味着英伟达在成本端承压的同时，仍须为客户提供足量供给。两相挤压之下，75%的利润率能否在未来数季保持稳定，存在相当不确定性。

　　替代方案崛起：竞争对手以低价竞争

　　定价差异尤为显著。据彭博行业研究数据，谷歌TPU每单元平均售价为8000至10000美元，而英伟达H100芯片售价在23000美元以上，更新的Blackwell系统则高达27000美元起。

　　价差超过两倍，使算力采购多元化在经济层面具备充分吸引力。

　　在具体交易层面，竞争态势同样加速明朗。Meta与AMD签订数百亿美元数据中心处理器供应协议；去年10月，OpenAI与AMD达成类似安排。两笔交易中，AMD均额外附赠了部分股份以增强吸引力。

　　Alphabet方面，其TPU已承接谷歌云客户及Gemini等自有AI服务的大量计算负载，消息明朗后带动其股价上涨。亚马逊则凭借自研芯片赢得Anthropic这一重量级客户。

　　回报率迷局：千亿投入的还未转化为营收增长

　　英伟达数据中心业务录得营收623亿美元，其中略超一半来自超大规模云计算企业。这意味着英伟达的高利润率，在相当程度上依赖于这些客户持续且大规模的采购意愿。

　　黄仁勋对此表示乐观。我对他们现金流增长充满信心，原因很简单，他说，我们已经看到智能体AI的拐点，以及AI智能体在全球企业中的实用价值正在显现。你看到的巨大计算需求，正是源于此。他进一步表示，在AI新时代，算力就是营收。

　　然而，现实与预期之间仍存在明显落差：超大规模云企业的巨额算力投入，迄今尚未转化为足以自证其合理性的可见营收回报。

　　若这一回报迟迟无法兑现，市场对高溢价芯片的持续买单意愿将面临考验。而英伟达那令竞争对手望尘莫及的利润率，届时将成为首个承压的变量。

　　英伟达的护城河：通用性与能效的双重论据

　　黄仁勋在周三的分析师电话会上再度阐述这一逻辑：相较于谷歌、亚马逊的定制芯片，英伟达GPU能够胜任更广泛的AI相关任务，而非仅限于模型训练或推理等特定场景。

　　在能源供给日趋紧张的背景下，英伟达在能耗优化方面的进展，亦构成差异化优势。

　　在利润率问题上，黄仁勋给出了他的核心逻辑：我们毛利率最重要的杠杆，实际上是向客户持续交付代际飞跃。

　　同时黄仁勋表示，我们同样热爱CPU，并强调英伟达的CPU产品将在数据中心场景中超越竞争对手，或将成为全球最大CPU制造商之一。