文硅基研究室 kiki
ARK CEO 木头姐 Cathie Wood 曾说："科技公司这个市场太狭小了，它只奖励几只股票"。
黄仁勋和英伟达就是 AI 浪潮下的「被奖励者」，北京时间 2 月 27 日凌晨，英伟达再次交出一份超华尔街分析师预期的最新财报——2025 财年第四财季（对应 2024 年 11 月至 2025 年 1 月）英伟达收入 393.3 亿美元，同比增长 78%，净利润 220.9 亿美元，同比增长 80%。
也就是说整个 2025 财年，英伟达总营收为 1305 亿美元，净利达到 729 亿美元，同比都达三位数增长。
而此前因 DeepSeek 产生的「恐慌」似乎也被英伟达的业绩表现抚平，目前其市值已重回 3.2 万亿美元。
在财报发布后的电话会上，英伟达高管再度盛赞 DeepSeek，黄仁勋说："DeepSeek-R1 点燃了全球的热情，这是一项出色的创新，但更重要的是，它开源了世界一流的推理 AI 模型，或者说思路链和强化学习技术"。
这不是黄仁勋第一次提到 DeepSeek，此前他在一场活动中针对投资者恐慌就说："投资者从 DeepSeek 在人工智能领域的进步中获得了错误的信息。"
黄仁勋或许想表达是，他比任何人都懂 DeepSeek，这位「营销大师」也更擅长借「DeepSeek 的势」而行。
1、还是 AI 大赢家，但营收火车头增速放缓
游戏业务降，数据中心业务升，是英伟达基本面的核心逻辑，两大业务收入合计占比常年占英伟达整体营收的九成多。
最新季度，数据中心业务已占英伟达整体营收的 91%，同比增长 93.3%，拉长时间线看，这也是占比首次超过九成。
换句话说，英伟达的规模化增长靠的还是「AI 基建」——数据中心。
影响这一营收火车头动力的有两大核心因素：一是英伟达的 AI 芯片是否足够给力？二是下游的客户包括云厂商、科技巨头等有没有意愿大力投资。
虽然在财报电话会上，英伟达管理层反复提到，最新 AI 芯片 Blackwell 的销量「超出预期」，为数据中心贡献增量，给本季度带来了 110 亿美元的收入。此前据 The Information 报道，微软、亚马逊、谷歌和 Meta 均已向 Blackwell 服务器下了超 100 亿美元的订单。
强调自研芯片的大型科技公司们仍严重依赖英伟达，特别海外云厂需要建立庞大的计算集群，以算力储备领先竞争对手，而英伟达先进 AI 芯片的优势是「最低的总拥有成本」。如黄仁勋所说，虽然其他芯片可能更便宜，但需要综合到考虑性能和运行成本。
算笔总账的话，英伟达 GPU 提供的单位成本是更低的，特别对于强调能耗的数据中心而言，巨头更关注的是芯片的「能效比」。
但尽管芯片足够给力、下游客户也愿意买单，但从财报看，英伟达数据中心业务的增长已明显放缓，结束了六个季度以来连续保持的「三位数高增」，环比下降趋势也十分显著。
当然，这也是正常现象。
首先，当数据中心业务从十亿级规模迈向百亿级，增长自然会变得更难，因为量级不一样。
其次，也和下游客户的资本支出和扩张周期有关。我们自《「DeepSeek 恐慌」，为何难挡微软们疯狂撒钱？》提到，尽管云厂商仍在大举布局 AI 基建，但相对增长也会放缓。
管理层在下一季业绩指引中也暗示了类似的情况，预计季度营收增长率将降至 65%，为近几个季度的最低水平。
这也意味着，人们需要管理对英伟达的「增长预期」——会增长，但暴涨的年代已经过去了。
2、黄仁勋比谁都想成为 DeepSeek 的「知心人」
作为英伟达浪潮中的「黑天鹅」，DeepSeek 所引发的投资者质疑，曾一度使英伟达市值缩水超 6000 亿美元。
市场对英伟达的质疑其实集中在英伟达在推理端的统治力，昆仑万维 CEO 方汉此前在一场直播中提到："（英伟达）之前一路高涨的股价，是因为所有投资者都是赌他的训练卡。"
但在推理侧，DeepSeek 用「软硬兼施」等一系列的算法和工程创新，极致压榨 GPU 资源，也做到了和过去「堆算力」的相同效果，在任务更明确、强调效率的推理场景下，人们会关注推理芯片的「性价比」——既可以继续使用英伟达的高价 GPU，也可以转向他的竞争对手——AMD、英特尔或者是 FPGA、ASIC 等专用芯片。
国泰君安就指出，ASIC 针对特定场景设计，有配套的软硬件全栈生态，虽然目单颗 ASIC 算力相比最先进的 GPU 仍有差距，但整个 ASIC 集群的算力利用效率可能更高，同时还具备明显的价格、功耗优势。
行云集成电路的创始人季宇（知乎博主 mackler）也提到一个观点，大模型推理对于算力、内存容量、内存带宽、互联带宽、IO 带宽、灵活性、可编程性都提出了更高的需求，本身也给 AI Infra 带来了更多机会。
他提到："英伟达目前的解决方案是单机多卡，以及多机组成一个同构的超级系统，同时维持各个维度的指标都冲到第一。今天在这种物理层面都拉到极致的需求下，在大模型复合的 workload 极其割裂的需求下，实际上异构的系统是具有更高的上限，也更能打破 NVidia 塑造的全方位第一的神话。"
Arm CEO Rene Haas 在接受采访也直言，针对执行相对低强度任务的推理芯片需求爆发，将为英伟达的挑战者提供机会。"其他 AI 芯片的销量实现大幅增长只是时间问题"。他说。
近几个月来，新的推理芯片公司的数量和融资支持都在增加。芯片初创公司 Tenstorrent 宣布获得近 7 亿美元的融资，而 Etched 去年宣布获得 1.2 亿美元的新融资。此前一家名为 Groq 的初创公司更是扬言「三年之内赶超英伟达」。
图源：Etched 官网
不过，英伟达和黄仁勋显然也没闲着，所有这些预测都要加上一个前提——「长期来看」。
除了黄仁勋本人借 DeepSeek 反复营销外，英伟达的反应速度其实非常快。
首先，DeepSeek 没有绕过英伟达 CUDA 生态，但他们十分了解也擅长利用 CUDA 生态，意识到这一点的英伟达，一直也在优先适配 DeepSeek。
近日针对 DeepSeek-R1 本地化部署，英伟达就开源了首个基于 Blackwell 架构的优化方案——DeepSeek-R1-FP4，DeepSeek 在昨天开源了 DeepEP 通信库，英伟达下午将其集成到了自家的分布式计算框架 Megatron-LLM 里。
其次，DeepSeek 以开源加成本推动模型的商品化，本质上也在推动推理算力市场规模扩张，这对本就希望市场越做越大的英伟达来说，当然也是更是好事。
至少从目前来看，能影响英伟达的还是只有他自己，一个是老生常谈的产能和供应链问题，这主要是和台积电的协作。此前媒体报道，英伟达最新的 Blackwell 架构 GPU 芯片已包下台积电今年超过七成的 CoWoS-L 先进封装产能，出货量预计每季环比增长 20% 以上。
另一个是产品路线图。据目前英伟达公开的 Blackwell 后三代路线图——Blackwell Ultra（2025 年），Rubin（2026 年），Rubin Ultra（2027 年）。财报电话会上，黄仁勋提到英伟达早期生产 Blackwell 时遇到问题，并称已经吸取了教训，确认了 Blackwell Ultra 发布仍按计划进行。
在科技行业，当一个公司成为巨头，它所面临的风险更大，而非更小，不仅仅是因为每一代技术更迭的不确定性，更关键的还有它应对竞争所做出的变化，对英伟达来说，也是一样。
