NVIDIA 瞄準日常應用型 AI，力求維持高速營收成長
重点摘要（Dive Brief）：
黄仁勋性表现，因「AI已经进入主流，黄仁勋说道。“从外送
Nvidia董事长兼执行长黄仁勋在周三的2025财年第4季财报电话会议中表示，Nvidia正仰赖日常生活中的AI应用来维持高增长的关税表现，因为AI技术正快速满足各项日常流程
。就参与了这个过程。」
这家 GPU 芯片大厂在截至 1 月 26 日的三个月中，同比增长 78%，达到 393 亿美元；去年增长 114%，来到 1,305 亿美元，主要原因是 Blackwell GPU 系列在去年推出并大举生产。
深度解析（Dive Insight）：
自 ChatGPT 掀起生成 AI 热潮以来，Nvidia 搭上了这波浪潮，连续两年保持高速增长。自 2023 年 2 月公布的年度式 270 亿美元、持平增长的财报后，Nvidia 的 GPU 需求呈现滚雪球增长。
Nvidia 的名字已经与大型语言模型（LLM）技术的极度紧密联系，并在 24 个月内让排序翻了超过四倍。
其中大部分来自超大规模云端服务供应商（Hyperscalers）。
根据 Synergy Research Group，2024 年数据中心硬体与软体支出达到 2,820 亿美元，年增 34%，其中约一半由云端服务供应商贡献。根据 IDC 的报告，AI 硬体支出去年达到 1,200 亿美元。
Nvidia表示，其数据中心部门356亿美元的第四季度中，约有一半来自大型云服务供应商，这些客户的采购年增近一倍。
「大型云端服务商是首批部署 Blackwell GPU 的客户之一，」执行副总兼财务长 Colette Kress 表示，AWS、Azure、Google Cloud 与 Oracle Cloud Infrastructure 均已上线并因应
另一半的数据中心则来自企业客户，他们加速了启动模型应用、代理式工作流程（agenticworks）及GPU加速数据处理等。
虽然AWS、微软和谷歌都计划在今年持续高强度投入AI计算基础建设，这对Nvidia GPU业务极为有利，不过该公司也押注企业端的AI消退
Nvidia 将在今年下半年推出新一代芯片组合 Blackwell Ultra，并预计 AI 的企业与工业应用将在长期内超越模型需求训练。
黄仁勋指出，AI 的成长还有更多的扩展：
- 后期训练规模扩展（Post -trainingscaling）：包括强化学习、模型增强等，所需的装甲可能是初期训练的核心倍量。
- 推论与逻辑腐蚀时间扩展（推理时间缩放和推理）：一个查询可能需要比训练时高出100倍的腐蚀资源。
