“本季度未向中国客户销售 H20 产品。” 鉴于投资者对其中国业务的高度关注，英伟达在二季报新闻稿靠前位置主动披露了这一信息。然而，于美国时间 8 月 27 日发布的英伟达二季报，成绩依旧夺目：总营收飙升至 467 亿美元，同比劲增 56%；净利润高达 264.2 亿美元，同比增长 59%，不仅超越了英伟达在一季报中给出的指引，也远超市场预期。在三季度指引中，即便排除向中国客户交付 H20 产品的相关营收，预计总营收仍可达 540 亿美元，毛利率亦将继续攀升。

但稍有市场洞察力的人都深知中国 AI 市场的巨大分量与广阔前景。除 H20 芯片外，英伟达执行副总裁兼首席财务官科莱特・克雷斯还透露，中国市场在数据中心营收中的占比环比已降至低个位数。财报发布后，英伟达股价一度下挫，市场正是担忧其失去中国市场这一关键增长引擎。在财报后的电话会议上，分析师也聚焦此问题，英伟达 CEO 黄仁勋不得不出面 “画饼”：“今年中国市场为我们带来的机遇规模约为 500 亿美元。若我们能凭借具备竞争力的产品充分把握这一机遇，且鉴于全球 AI 市场整体均在增长，预计中国市场规模每年有望实现 50% 左右的增长。” 这似乎也在暗示，英伟达当下或许能暂别中国市场获利，但长远来看，中国市场仍是其无法割舍的关键拼图。

中国市场，不可或缺

过往数年，我们已对英伟达的高增长态势习以为常。但在二季度，英伟达营收增速有所放缓，不再是以往的超高速增长，而是降至百分之五六十的 “常规” 水平，环比来看，更是呈现出 “增长乏力” 的迹象，营收环比仅增长 6%。拆解业务板块后发现，虽然总体营收形势一片大好，但细看之下仍存在风险点。

其最为核心的数据中心业务营收 411 亿美元，同比增长 56%，但环比增长仅 5%；游戏和 AI PC 业务营收 42.87 亿美元，同比增长 49%，环比增长 14%；专业可视化营收 6.01 亿美元，同比增长 32%，环比增长 18%；汽车和机器人业务营收 5.86 亿美元，同比增长 69%，环比增长 3%。在数据中心方面，专供中国市场的 H20 芯片营收减少 40 亿美元，致使中国市场在数据中心营收中的占比环比降至低个位数。英伟达仅靠向中国境外不受限的客户销售了约 6.5 亿美元的 H20 产品，勉强抵充了部分损失 —— 此前他们预估这部分损失高达 80 亿美元。显然，若想维持高增长，中国市场对于英伟达而言，是绝对不能放弃的战略要地。

黄仁勋也明确表示，中国是全球第二大计算市场，同时汇聚了大量 AI 研究人员，“全球约 50% 的 AI 研究人员来自中国，绝大多数领先的开源模型也诞生于中国。因此，美国科技企业能否进入这一市场，意义重大。” 值得庆幸的是，经过与特朗普政府的协商，英伟达通过 “自愿” 上交 15% 销售额的方式，获批向中国企业销售 H20 芯片。不过，首席财务官克雷斯称，尚无法确定本季度 H20 的最终营收规模，“但可以肯定的是，若市场需求进一步增加、销售许可进一步获批，我们仍可扩大 H20 的产能并增加交付量。” 在数据中心业务中，英伟达新一代 Blackwell 架构芯片的贡献愈发显著，二季度该产品营收环比增长 17%。那么，Blackwell 架构芯片是否有机会进入中国市场呢？特朗普表示，只要性能适当降低，可考虑放行对华销售。黄仁勋也认为，“英伟达将 Blackwell 架构芯片引入中国市场的可能性切实存在。” 此前有消息称，英伟达已打造出 “阉割版” B30A 芯片，正寻求美国政府批准对华销售，该芯片同样基于 Blackwell 架构，但运算速度仅为 B300 的一半 。

汽车和机器人业务：低基数高增长下的隐忧

在英伟达的营收版图中，汽车和机器人终端业务占比较小。二季度，这一业务营收达 5.86 亿美元，同比增长 69%，环比增长 3%。克雷斯表示，增长主要得益于自动驾驶解决方案的推动，“我们已开始交付 NVIDIA Thor SoC，它是 Orin 的继任者。Thor 的推出恰逢行业加速向视觉、语言、模型架构、生成式 AI 以及更高阶自动驾驶技术转型的关键节点，堪称我们迄今为止研发的最成功的机器人与自动驾驶计算产品。” 克雷斯还展望称，Thor “开辟了数十亿美元的新营收机遇”。

这部分业务与中国市场关联紧密。一方面，Thor 芯片首批上车企业几乎均为中国车企，如理想、极氪、文远知行等；另一方面，原本的两大采购巨头 —— 蔚来和小鹏，现已开始采用自研芯片替代英伟达产品。2024 年，这两家企业采购的英伟达 ORIN 芯片接近 100 万片，这也在一定程度上解释了为何汽车业务环比增长近乎停滞。展望未来，理想、小米等车企自研芯片并实现上车应用也是必然趋势，而中低端中国车企则倾向于采用地平线、华为等国产芯片。由此可见，英伟达在汽车端算力芯片领域的绝对领先地位已出现松动迹象 。在机器人业务上，英伟达则颇为乐观，称各行业领军企业已纷纷采用 Thor。同时，机器人应用对设备端及基础设施端的算力需求呈指数级增长，有望成为英伟达数据中心平台长期需求的重要驱动因素。

AI 是否存在泡沫之辩

近一两年，AI 热潮席卷全球，瞬间推高所有 AI 概念股票市值，英伟达市值独占全球超 4 万亿美金鳌头，便是拜 AI 热潮所赐。在此背景下，美国一线科技企业乃至中国部分企业，纷纷投身算力军备竞赛，让英伟达赚得盆满钵满。不过，一直以来，质疑 AI 存在泡沫的声音从未消散。出人意料的是，AI 泡沫的另一大受益者 ——OpenAI 的 CEO 山姆・奥特曼，近期也抛出 “AI 泡沫论”。他表示，“目前投资者整体对人工智能过度乐观吗？我的答案是肯定的。但人工智能是长期以来最重要的变革吗？我的答案同样是肯定的。” 他还指出，“泡沫形成时，聪明人会因一个核心真相而过度兴奋。” 这番言论极易让人联想起 20 世纪 90 年代的 “互联网泡沫”，无疑引发了投资者的忧虑。

但黄仁勋却坚定认为 AI 泡沫并不存在。他在电话会议上表示，英伟达的增长，核心驱动力源于推理型智能体 AI 的演进与落地。与过去的聊天机器人相比，推理型智能体 AI 模型所需算力可能提升 100 倍乃至 1000 倍，若涉及更复杂的研究任务，如大量文献阅读与理解，算力需求将更高。同时，借助智能体 AI 与视觉语言模型，物理世界 AI、机器人技术及自主系统领域也取得了突破性进展。黄仁勋预测，未来五年，全球 AI 基础设施市场蕴含 3 万亿至 4 万亿美元的巨大机遇，“过去几年，仅四大云服务提供商（CSPs）的资本支出就已翻倍，总额达约 6000 亿美元。” 他强调，“我们正处于 AI 基础设施建设的起步阶段，AI 技术的进步也切实推动其在各行业的落地应用，助力解决各类实际问题。”

针对专用芯片（ASIC）的竞争挑战，黄仁勋回应称，“目前虽有众多 ASIC 项目启动，相关初创企业也层出不穷，但最终能实现量产的产品极为稀少，根本原因在于 ASIC 研发难度极大。” 他还历数英伟达通用芯片的诸多优势，产品覆盖所有云平台，与所有计算机厂商均保持合作，从云数据中心到本地部署、从边缘设备到机器人，均采用统一编程模型。“当研发新的模型架构时，在英伟达平台上发布无疑是最为明智的选择。” 此外，他提醒道，如今的 AI 系统已演变成极其复杂的综合性问题，“人们往往仅关注芯片本身，比如常提及的某款 ASIC 芯片，但要研发 Blackwell 与 Rubin 这样的完整平台，需构建一整套技术体系，包括能连接高速内存的 CPU、GPU、超级网卡、横向扩展交换机，以及最新推出的跨域扩展交换机等。” 黄仁勋坚信，无论是从增长机遇还是毛利率潜力考量，英伟达架构都是最优选择。

在未来 3 万亿至 4 万亿美元的市场中，英伟达计划分得多大份额呢？黄仁勋透露，目前一座 1 吉瓦规模的 AI 工厂，建设成本通常在 500 亿至 600 亿美元之间，英伟达在其中的贡献占比约为 35%。他还强调，英伟达已成功转型为 AI 基础设施企业，而非仅提供 GPU。打造一套 Rubin AI 超级计算机，需六种不同类型芯片；若将其扩展到 1 吉瓦规模，则需数十万个 GPU 计算节点及大量机架设备，而这些英伟达均可提供。按照黄仁勋对 3 万亿 – 4 万亿美元市场规模、英伟达占比 35% 以上的预测简单估算，未来 5 年，英伟达年营收有望飙升至 1 万亿 – 1.4 万亿美元，相较于目前近 2000 亿美元的营收，将实现数倍暴增！