美股8月27日盘后，，，，，，英伟达宣布阻止2025年7月27日的2026财年第二季度财报。。。。。。财报显示，，，，，，英伟达第二财季营收467.43亿美元，，，，，，同比增添56%，，，，，，略超此前市场预期。。。。。。第二财季净利润（GAAP）264.22亿美元，，，，，，同比增添59%，，，，，，毛利率则为72.4%。。。。。。
虽然第二财季英伟达营收凌驾市场预期，，，，，，但数据中心收入略低于此前市场预期。。。。。。美股8月27日，，，，，，英伟达股价跌0.09%。。。。。。盘后英伟达一度跌5%，，，，，，阻止发稿跌3%，，，，，，市值蒸发1300亿美元。。。。。。
数据中心营业作为英伟达的焦点增添引擎和利润主要泉源，，，，，，增添数字缺乏预期正在引发市场对公司未来增添动能和盈利能力的担心。。。。。。
分营业看，，，，，，英伟达最新季度数据中心营收411亿美元，，，，，，同比增添56%；； ；；；；游戏和AI PC营业营收43亿美元，，，，，，同比增添49%；； ；；；；专业视觉营业营收6.01亿美元，，，，，，同比增添32%；； ；；；；车用电子及机械人营业营收5.86亿美元，，，，，，同比增添69%。。。。。。其中，，，，，，数据中心Blackwell营收环比增添了17%。。。。。。
英伟达CEO黄仁勋称，，，，，，Blackwell Ultra架构芯片的生产正在全速推进，，，，，，需求很兴旺。。。。。。英伟达NVLink机架级盘算手艺具有革命性意义，，，，，，恰逢推理型AI模子推动模子性能迅速增添。。。。。。AI竞赛已经拉开帷幕，，，，，，Blackwell是这场竞赛的焦点。。。。。。
英伟达CFO体现，，，，，，Blackwell GB300芯片正在周全生产，，，，，，预计第三财季产量会进一步增大。。。。。。别的，，，，，，公司的RTX Pro效劳器正在周全生产，，，，，，已有近90家公司接纳RTX Pro效劳器，，，，，，用于实时模拟和数字孪生，，，，，，RTX Pro效劳器有望成为价值数十亿美元的产品线。。。。。。第二财季，，，，，，英伟达向中国之外的客户销售了约莫6.5亿美元的H20。。。。。。第二和第三财季，，，，，，Blackwell架构芯片仍然是数据中心销售的主力，，，，，，Rubin架构芯片按妄想则将于明年量产。。。。。。别的，，，，，，今年英伟达有望实现凌驾200亿美元的主权AI收入，，，，，，同比增添一倍以上。。。。。。
英伟达CFO体现，，，，，，AI基础设施投资将继续增添，，，，，，背后的推动因素是推理式AI需要更多训练和推理的盘算、全球正在构建主权AI、物理AI和机械人时代到来。。。。。。公司正在知足一直增添的全球需求，，，，，，增添是由云厂商和企业的资笔僻出推动的，，，，，，资笔僻出在2年内险些翻了一倍，，，，，，今年在数据中心基础设施上的资笔僻出有望抵达6000亿美元。。。。。。
黄仁勋诠释，，，，，，每年与数据中心基础设施建设相关的6000亿美元资源开支，，，，，，只计入了投入最大的四个厂商，，，，，，别的尚有大宗公司会对AI举行响应投资。。。。。。在已往几年中，，，，，，大型云效劳厂商的资笔僻出翻倍增添，，，，，，现在还处在扩建阶段的初期。。。。。。在接下来5年，，，，，，英伟达将通过Blackwell、Rubin等架构芯片，，，，，，捉住价值3万亿到4万亿美元的AI基础设施建设时机。。。。。。随着时间推移，，，，，，AI将会加速GDP增添。。。。。。
在AI基础设施建设方面，，，，，，黄仁勋也谈及能源限制问题。。。。。。他体现，，，，，，能源将一直是AI基础设施建设的限制因素。。。。。。正因云云，，，，，，需要尽可能多地使用每一单位的能源，，，，，，以提供更多的AI盘算性能。。。。。。
AI芯片厂商中，，，，，，英伟达属于GPU（图形处置惩罚器）阵营。。。。。。在问答环节，，，，，，黄仁勋也回应了ASIC（专用集成电路）带来的挑战。。。。。�；； ；；；；迫恃逑�，，，，，，在已往几年里，，，，，，AI工厂变得越发重大，，，，，，由于规模显著增添，，，，，，带来重大的盘算机科学问题。。。。。。客栈变得重大，，，，，，模子正迅速爆发转变，，，，，，英伟达的优势是在每个云、每一台机械人中都能被使用，，，，，，每个AI框架都支持英伟达。。。。。。英伟达也不但做GPU，，，，，，还做CPU和配套的网络产品等。。。。。。
据英伟达CFO介绍，，，，，，第二财季英伟达网络营业收入7.3亿美元，，，，，，相关产品包括Spectrum-XGS以太网、网络解决计划Infini Band和NVLink，，，，，，Infini Band的收入险些翻了一番。。。。。�；； ；；；；迫恃康髁送缗闹饕浴�。。。。。他体现，，，，，，好的网络可以提升性能和吞吐量，，，，，，英伟达现在提供三种网络手艺，，，，，，可以分为scale up（向上扩展）、scale out（向外扩展）和scale across（跨区域扩展），，，，，，其中scale up可以支持建设尽可能大的盘算机，，，，，，scale across则能毗连多个数据中心或工厂，，，，，，构建一个重大的系统。。。。。。
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