NVIDIA 繳出創紀錄季度業績，但投資人問：AI 何時能回本？

NVIDIA 在週三交出了摩根士丹利所稱「半導體史上最大、最乾淨的超越與上調」的成績。股價下跌了 5.5%。

這個矛盾捕捉到市場日益增長的不安:儘管 AI 基礎設施支出每年接近 7,000 億美元,投資人仍在質疑回報何時——或是否——會實現。

NVIDIA 公布第四季營收為 680 億美元,年增 73%,其中資料中心營收為 620 億美元,增加了 75%。該公司預測第一季營收將達到 780 億美元,遠高於 728 億美元的市場共識。按任何傳統標準來看,這些數字都非常出色。

然而股價在盤後交易中下跌,延續了 NVIDIA 股票在過去幾次財報超預期後都出現下跌的模式。

資本支出問題

現在市場擔心的不是 NVIDIA 的執行力,而是其客戶能否證明他們的支出合理

財務長 Colette Kress 指出,分析師對 2026 年 NVIDIA 最大客戶(占資料中心營收一半以上)的資本支出預期「自今年初以來增加了近 1,200 億美元,接近 7,000 億美元。」

Amazon、Meta、Microsoft、Alphabet 和 Oracle 正在進行 AI 基礎設施軍備競賽。每家公司都發出了激進的支出計劃信號,僅 Meta 今年就承諾投入 650 億美元的 AI 資本支出。集體押注的是生成式 AI 和新興的「代理式」應用程式將產生相應的回報。

「一個人的資本支出是另一個人的營收來源——而那就是 NVIDIA 和 Jensen,」Laffer Tengler Investments 的執行長兼投資長 Nancy Tengler 指出。

問題在於這是否反向運作:AI 資本支出何時會成為支出者的 AI 營收?

Jensen 的答案

執行長 Jensen Huang 反駁了泡沫擔憂,主張運算投資直接轉化為客戶營收。

「運算等於營收,」Huang 在電話會議上表示,描述了一個 AI 基礎設施產生可獲利回報、進而證明進一步投資合理性的飛輪效應。

他指出推理工作負載——經過訓練的 AI 模型的部署——是下一個增長驅動力,並指出 NVIDIA 的 Blackwell 架構每個 token 的成本比競爭產品降低了 35 倍。隨著 AI 模型嵌入企業工作流程和消費產品,推理需求可能會使驅動最初 AI 熱潮的訓練導向支出相形見絀。

該公司還強調「實體 AI」——機器人、自動駕駛車輛和工業自動化——的年營收貢獻超過 60 億美元,顯示可觸及的市場延伸到聊天機器人和程式碼助手之外。

可持續性問題

對於看漲者來說,NVIDIA 的業績驗證了 AI 建設。財務長 Kress 表示,自 2023 年 ChatGPT 出現以來,資料中心營收已增加到近 13 倍。Blackwell 系統的需求仍然受到供應限制。即使是六年前的 Ampere 產品在雲端也已售罄。

對於懷疑論者來說,數字令人不安。超大規模業者正在部署前所未有的資本,但對回報的可見性有限。利率仍處於高位。而且 AI 能力與 AI 變現之間的差距依然存在。

與網路泡沫時代的比較並不精確但具有啟發性。在 1990 年代末,Cisco 為網路建設銷售基礎設施,最終改變了經濟——但在此之前經歷了對預期的殘酷重新定價。Cisco 的股價從未回到 2000 年的高點。

NVIDIA 的地位更強:其 CUDA 軟體生態系統代表真正的護城河,可存取 Hugging Face 上的 150 萬個 AI 模型。其創新步伐——Rubin 平台承諾推理成本比 Blackwell 降低 10 倍——讓競爭對手望塵莫及。

但最終的問題不是 NVIDIA 能否銷售晶片。而是每年 7,000 億美元的 AI 支出是否能產生 7,000 億美元的價值。

目前,NVIDIA 持續獲勝,而投資人持續觀望。