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　　在本次电话会议中，我们可能会根据当前预期做出前瞻性陈述。这些陈述受到许多重大风险和不确定性的影响，我们的实际结果可能存在重大差异。有关可能影响我们未来财务业绩和业务的因素的讨论，请参阅今日财报新闻稿、我们最近的10-K和10-Q表格以及我们可能向美国证券交易委员会提交的8-K表格报告中的披露。我们所有的陈述均基于我们目前可获得的信息，截至2026年2月25日。除非法律要求，否则我们没有义务更新任何此类陈述。

　　感谢，Toshiya。我们再次交付了一个出色的季度，实现了创纪录的营收、运营收入和自由现金流。总收入达到680亿美元，同比增长73%，增速较第三季度有所加快。环比增长也创下纪录，我们的数据中心业务收入增加了110亿美元，客户群体多样且不断扩大，包括云服务提供商、超大规模企业、AI模型制造商、企业和主权国家。随着推理部署与训练一同增长，市场对我们Blackwell架构以及数据中心规模极致协同设计的需求持续增强。向加速计算的转型以及AI在现有超大规模工作负载中的渗透，继续推动我们的增长。

　　基于日益智能和多模态模型构建的智能体和物理AI应用，正开始驱动我们的财务表现。按全年计算，数据中心业务创造了1940亿美元的收入，同比增长68%。自2023财年ChatGPT出现以来，我们的数据中心业务规模已扩大了近13倍。展望未来，我们预计在整个2026日历年内营收将持续环比增长，将超过去年我们分享的5000亿美元Blackwell和Rubin营收机会中所包含的预期。我们相信，我们已经有了库存和供应承诺来应对未来的需求，包括延续到2027日历年的出货。每个数据中心都受到电力限制。鉴于

　　这些约束条件以及最大化AI工厂收入的需求。SemiAnalysis将NVIDIA称为“推理之王”，因为InferenceX近期的结果强化了我们在推理领域的领导地位，GB300 NVL72相比[Hopper]实现了高达50倍的每瓦性能提升和35倍的每令牌成本降低，并且CUDA软件的持续优化帮助GB200 NVL72在短短4个月内实现了高达5倍的性能提升。NVIDIA提供了最低的每令牌成本，运行在NVIDIA上的数据中心产生了最高的收入。

　　基础设施服务业务本季度表现突出，营收达110亿美元，同比增长超过3.5倍。由于NVLink、Spectrum-X以太网和InfiniBand的强劲采用，我们纵向扩展和横向扩展技术的需求均创下历史新高，环比均实现两位数增长。从同比来看，增长主要由NVLink 72纵向扩展交换机驱动，因为Grace Blackwell系统在本季度数据中心营收中约占三分之二。NVLink纵向扩展架构已经彻底改变了计算方式，并展示了超级计算机所有芯片及全栈深度协同设计的强大威力。在第四季度，我们宣布将支持AWS的NVLink与其定制芯片集成。随着客户努力将分布式数据中心统一为集成化的千兆级AI工厂，我们的Spectrum-X以太网纵向扩展和网络横向扩展业务势头强劲。全年来看，我们的网络业务营收超过310亿美元，与2021财年（即我们收购Mellanox的那一年）相比增长了超过10倍。

　　其GEM模型的进步推动了Facebook广告点击量增长3.5%，Instagram对线%，转化为有意义的收入增长。借助相同的NVIDIA基础设施，Meta Superintelligence Labs可以训练和部署其前沿的智能体AI系统。前沿智能体系统已到达一个拐点。Claude Code、Claude Cowork和OpenAI的编解码器已实现实用智能。采用率正在飙升，代币具有盈利性，这推动了对扩大计算规模的极端紧迫性。计算能力直接转化为智能和收入增长。

　　各国在人工智能上的投入与其国内生产总值成正比。虽然美国政府批准了少量面向中国客户的H200产品，但我们尚未产生任何收入。我们也不知道是否会有任何进口产品被允许进入中国。我们的中国竞争对手凭借近期的首次公开募股取得了进展，并有可能在长期内颠覆全球人工智能行业的格局。为了维持其在人工智能计算领域的领导地位，美国必须吸引每一位开发者，并成为包括中国企业在内的所有商业实体的首选平台。我们将继续与美国和中国政府沟通，并倡导美国在全球范围内的竞争能力。

　　我们上个月在CES上发布了Rubin平台，该平台包含6款新芯片：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交换机、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU和Spectrum-6以太网交换机。该平台将用相当于Blackwell 1/4数量的GPU来训练混合专家模型，并将推理令牌成本降低高达10倍。我们已于本周早些时候向客户交付了首批Vera Rubin样品，并仍按计划在今年下半年开始量产发货。基于其模块化、无缆线托盘设计，Rubin将提供比Blackwell更高的可靠性和可维护性。我们预计每个云模型构建者都将部署Vera Rubin。

　　接下来是游戏业务。游戏业务收入达到37亿美元，同比增长47%，这主要得益于Blackwell架构的强劲需求以及供应链的改善。GeForce RTX是面向PC游戏玩家、创作者和开发者的领先平台。在第四季度，我们推出了多项新技术和进步，包括利用AI将游戏视觉效果提升至新高度的DLSS 4.5、即使在动态画面中也能带来难以置信的清晰图像的G-SYNC Pulsar，以及在领先的AIPC框架上实现快35%的大语言模型推理。

　　汽车业务收入为6.04亿美元，同比增长6%，这主要得益于自动驾驶解决方案的强劲需求。在CES上，我们推出了Alpamayo，这是世界上首个开放的推理视觉-语言-动作模型组合、仿真蓝图和数据集，旨在打造能够思考的汽车。首款搭载基于NVIDIA DRIVE平台构建的Alpamayo的乘用车——新款梅赛德斯-奔驰CLA，即将上路。物理AI时代已经到来，在2026财年已为NVIDIA贡献了超过60亿美元的收入。Robotaxi

　　本季度，我们与领先的前沿模型制造商显著深化并拓展了合作伙伴关系。我们近期庆祝了OpenAI发布GPT-5.3-Codex，该模型在Grace Blackwell NVLink 72系统上进行训练和推理。GPT-5.3-Codex能够处理涉及研究、工具使用和复杂执行的长期运行任务。5.3-Codex已在NVIDIA内部广泛部署，我们的工程师非常喜欢它。我们继续与OpenAI合作，致力于达成一项合作伙伴协议，并相信我们已接近完成。我们对与OpenAI的持续合作感到兴奋，这是一家千载难逢的公司，我们很荣幸自其成立之初就与之合作。

　　我对他们的现金流增长充满信心。原因很简单。我们现在已经看到了智能体AI的拐点，以及智能体在全球各地和企业中的实用性。正因如此，你们看到了惊人的计算需求。在这个AI新世界里，计算能力就是收入。没有计算能力，就无法生成代币。没有代币，就无法增加收入。所以，在这个AI新世界里，计算能力等于收入。我确信，在目前这个节点，随着Codex和Claude Code的生产性应用，以及围绕Claude Cowork的兴奋，还有对OpenClaw及其企业版本令人难以置信的热情，所有企业独立软件供应商现在都在其工具平台上开发智能体系统。我确信，我们已经到达了拐点，我们正在生成对客户有生产力、对云服务提供商有利润的代币。

　　正如你所知，从根本上说，英伟达一切的核心是我们的生态系统。这正是大家喜爱我们业务的原因。我们生态系统的丰富性。世界上几乎每一个初创公司都在英伟达的平台上工作。我们存在于每一个云中。我们存在于每一个本地数据中心。我们遍布全球的边缘和机器人系统。成千上万的AI原生公司建立在英伟达之上。我们希望抓住这个绝佳的机会，因为我们正处于这个新计算时代、新计算平台转型的开端，让每个人都使用英伟达。一切都已建立在CUDA之上，所以我们从一个非常棒的起点开始。但随着我们构建整个AI生态系统，无论是用于语言的AI、物理AI、AI物理、生物学还是用于制造的机器人技术，我们希望所有……

　　在这些生态系统之上构建。这对我们来说是一个绝佳的机会，可以投资于整个技术栈的生态系统。我们今天的生态系统也比过去更加丰富。我们过去主要是一个基于GPU的计算平台，但现在我们是一家计算AI基础设施公司，我们在各个方面都有计算平台。从计算到AI模型，再到网络和我们的DPU，所有这些之上都有计算栈。正如我之前提到的，无论是在企业、制造业、工业、科学还是机器人领域，每个生态系统都有不同的技术栈。我们希望确保我们继续投资于我们的生态系统。因此，我们的投资非常明确地、战略性地集中在扩大和深化我们的生态系统覆盖范围上。

　　是的。如您所知，我们将自己视为一家AI基础设施公司，而AI计算基础设施包括CPU、GPU。我们发明了NVLink，以将单个计算节点扩展成一个庞大的计算机架。我们提出了机架级计算机的概念。我们不交付单个计算机节点，我们交付的是整机架的计算机。这些通过NVLink交换机实现的纵向扩展系统，随后会使用Spectrum-X和InfiniBand进行横向扩展。我们两者都支持。更进一步，我们还使用Spectrum X实现跨数据中心的扩展。

　　因此，Spectrum-X 以太网对我们来说是一次巨大的成功。但我们乐于支持客户选择的任何网络方式。有些人非常钟爱 InfiniBand 的低延迟和纵向扩展能力，我们当然会继续支持。而另一些人则希望在数据中心内基于以太网整合其网络，为此我们创造了一种以太网能力，通过人工智能扩展了以太网，这是一种在数据中心内的处理方式，我们在这方面做得非常出色。我们的 Spectrum-X 性能充分证明了这一点。当你建造一个价值 100 亿或 200 亿美元的 AI 工厂时，网络效率与利用率 10% 的差异，甚至可能轻松达到 20% 的差异，这直接转化为实实在在的金钱。因此，NVIDIA 的网络业务确实在快速增长。我认为，这仅仅是因为我们如此高效地构建了 AI 基础设施，而 AI 基础设施业务正以惊人的速度增长。

　　我们并非不使用dilate——我们希望，每个人都应该希望尽可能延长、扩展dilate。原因在于，每次跨越一个dilate，你都需要跨越一个接口。每次跨越接口，都会不必要地增加延迟和功耗。我们并不排斥dilate。我们已经在使用dilate，但我们只在绝对别无选择时才使用。因此，如果你观察Grace Blackwell架构和Rubin架构，我们使用了2个巨大的光罩限制芯片，并将它们[听不清]，这减少了架构跨越的次数。竞争对手的架构效率中显现了dilate[听不清]。如果你观察NVIDIA，人们称之为我们的软件优势。但软件始于何处，架构始于何处又止于何处，这很难界定。我们的软件之所以有效，是因为我们的架构非常出色。因此，CUDA架构无疑比其他任何计算架构都更有效、更高效，在每FLOP、每瓦特上都能提供更高的性能。

　　架构兼容性使我们能够做到这一点。它让我们能够大力投资软件工程和优化，因为我们知道，我们在云端、本地以及各处的整个安装基础，包括多代架构和GPU，都将从中受益。因此，我们将继续这样做，这使我们能够延长产品的使用寿命，实现创新、灵活性和速度，从而为客户带来性能，更重要的是，每美元性能和每瓦性能的提升。至于我们将如何利用Grok，请来参加GTC，但我们的做法是，将Grok作为加速器来扩展我们的架构，就像我们当年用Mellanox扩展NVIDIA架构的方式一样。

　　没有CUDA，我们将不知道如何处理推理。从我们几年前推出的TensorRT LLM开始，整个软件栈至今仍是全球性能最高的推理栈，要针对NVLink对其进行优化，需要我们探索和发明新的并行化算法，这些算法建立在CUDA之上，用于分发工作负载和推理任务，以充分利用NVLink 72的聚合带宽。NVLink 72使我们能够实现每瓦性能代际提升50倍。这这真是一个惊人的飞跃，而且合乎情理。NVLink 72 是一项伟大的发明，实现起来非常困难。交换技术的创造、交换机的解耦、系统机架的构建，所有这些，我们都是在众目睽睽之下完成的，每个人都知道这对我们来说有多难。但是，结果令人难以置信。因此，每瓦性能提升了 50 倍，每美元性能提升了 35 倍。推理性能的飞跃是惊人的。

　　能效比最佳的架构之所以重要，是因为每个Token、每瓦性能产生的Token，最终都会货币化。每瓦Token数转化为每瓦美元数，而每吉瓦的规模则直接转化为收入。因此，你可以看到，现在每个云服务提供商、每个超大规模数据中心都明白这一点：资本支出转化为算力。采用正确的架构进行算力投资，意味着最大化收入，算力即收入。如果今天不投资产能，不投资算力，就不可能有收入增长。这一点，我想大家都明白。算力等于收入，选择正确的架构至关重要。这不仅仅是战略问题，现在它直接影响他们的盈利。选择正确的架构，选择能效比最佳的架构，几乎就是一切。

　　目前的经济效益并不理想，但未来会逐步改善。众所周知，太空中的运作方式与地球截然不同。那里能源充足，太阳能电池板虽然体积庞大，但太空中有充足的空间。散热方面，太空环境寒冷，但没有空气流动。因此，散热的唯一途径是通过传导，而所需的散热器体积相当大。液冷显然不可行，因为它重量大且会冻结。所以，我们在地球上使用的方法与在太空中需要采用的方法有所不同。然而，确实有许多计算任务非常适合在太空中完成。NVIDIA已经是世界上首个进入太空的GPU，Hopper架构的GPU已在太空中运行。GPU在太空中的最佳应用场景之一是成像，即利用光学和人工智能技术进行极高分辨率的成像。此外，还包括对不同视角图像进行重投影的计算处理。

　　我想接着您刚才关于收入多元化的评论提问。Colette，我相信您提到超大规模云服务商贡献了超过50%的收入，但增长是由数据中心的其他客户推动的。为了澄清，我想确认我理解正确，这是否意味着您的非超大规模客户增长更快？如果是，能否帮助我们理解非超大规模客户在做什么不同的事情？他们做的事情与超大规模客户不同吗？还是做的事情相同，只是规模不同？您预计这种趋势会持续吗？您是否预计您的客户群会发展到非超大规模客户成为您业务中更大、甚至主要的部分？

　　是的。我们来看看能否解答这个问题。关于我们的前五大客户，正如我们所述，主要是我们的云服务提供商和超大规模企业，目前它们约占我们总收入的50%。除此之外，我们合作的客户群体非常多样化，包括各类其他公司，涵盖我们的AI模型制造商、企业客户、超级计算领域以及主权实体。这其中涉及许多其他不同的因素。但你说得对，这也是一个增长非常迅速的领域。我们在所有不同的云服务提供商平台上都占据着强有力的地位。同时，我们现在也看到了来自全球各地、极其多样化的客户群体。这种多样性将使我们真正受益，并能够服务于所有这些领域。我想看看Jensen是否想就此补充？

　　我们关注的是数据驱动的领域，人工智能便是其中之一。其单线程性能与带宽之比简直超乎想象。我们做出这些架构决策，是因为在人工智能的整个流程中，从数据处理（甚至在训练开始前就必须进行数据处理）到预训练，再到如今的后训练阶段——AI正在学习如何使用工具。而工具的使用，许多工具运行在纯CPU环境或CPU与GPU加速的环境中。Vera的设计目标就是成为后训练阶段的卓越CPU。因此，在人工智能的整个流程中，部分用例确实涉及大量CPU的使用。我们既热爱GPU，也热爱CPU。当你像我们一样将算法加速到极限时，阿姆达尔定律表明，你需要非常、非常快的单线程CPU。这正是我们打造Grace，使其在单线程性能上表现非凡的原因，而Vera在这方面更是远超预期。

　　感谢你的提问。我们非常审慎地看待资本回报，并且坚信，我们所能做的最重要的事情之一，就是全力支持我们面前这个庞大的生态系统。这个生态系统涵盖方方面面，从我们的供应商，到为确保所需供应而必须开展的工作，再到帮助他们提升产能，以及我们作为AI解决方案早期开发者的角色，这些解决方案将运行在我们的平台上。因此，我们将继续把支持生态系统作为我们流程和战略投资中非常重要的一环。当然，我们仍在回购股票，也仍在派发股息，并且我们将在年内继续寻找合适的独特机会来进行这些不同的回购操作。

　　当然，在行业内，我们已经观察了一段时间，大约有6个月左右。但现在全世界都意识到了智能体AI的拐点。这些智能体非常聪明，它们正在解决实际问题。编码工作现在显然得到了智能体系统的支持，我们NVIDIA的所有编码员都在大量使用智能体系统，无论是Claude Code还是OpenAI Codex，很多时候两者都用，还有Cursor，很多时候三者都用，这取决于具体的使用场景。但它们拥有智能体、共同设计伙伴和工程伙伴来帮助解决问题。你可以看到收入在飙升。

　　以Anthropic为例，我认为他们的收入在一年内增长了10倍，而且他们严重受限于产能，因为需求简直令人难以置信，对代币的需求也令人难以置信。代币生成率正在呈指数级增长。当然，OpenAI的情况也一样，他们的需求令人难以置信。因此，他们能上线、投入使用的计算资源越多，他们的收入增长就会越快。这又回到了我之前说的那句话：推理就是收入，在这个新世界里，计算就等于收入。在很多方面，这就是为什么我们说这是一场新的工业革命。新的工厂、新的基础设施正在建设，这种新的计算方式不会倒退。因此，就我们相信生成代币将是计算的未来而言——我相信这一点，我认为整个行业也基本认同——