黄仁勋：AI已转变为核心生产力
美东时间周三盘后，全球AI算力龙头英伟达召开2027财年第一季度财报电话会，交出一份全面超预期的优秀成绩单。
在财报电话会上，英伟达CEO黄仁勋和CFO科莱特・克雷斯集中回应了市场对英伟达业务拆分、增长动能、新品节奏、竞争格局及中国市场的核心关切，进一步夯实英伟达在AI算力领域的绝对龙头地位。
在电话会最后，黄仁勋直言 ， 当前智能体AI时代已全面到来，AI从辅助工具转变为创造实际价值的核心生产力， 算力即营收、算力即利润成为行业共识，英伟达作为AI时代核心平台，优势无可替代。
/ / 以下是财报电话会重点梳理： / /
一、为什么改业务划分？
为了更好反映AI 多元化、部署环境多样化、监管 / 主权需求差异。
新分两类：Hyperscale（超大规模云）+ ACIE（AI 云 / 工业 / 企业 / 主权）。
Hyperscale：客户少、规模大；ACIE：客户极多、增速更快、长期空间更大。
原生 AI 云、主权 AI、工业本地部署全部放在 ACIE，这块英伟达几乎是独家供给。
二、公司增速能不能跑赢云厂商资本开支？
黄仁勋明确回答： 能，而且长期一定跑赢。
云厂商资本开支是 “第一块蛋糕”，英伟达还吃下第二块更大蛋糕：企业、工业、主权、AI 原生云、实体 AI。第二块市场几乎没有对手，是英伟达专属增量。
三、推理市场份额怎么看？
英伟达在推理市场份额正在快速提升，占据绝对主导，实体 AI、工业推理几乎垄断。
四、Vera CPU 战略
不是替代 GPU，而是互补：
CPU：智能体调度、工具调用、控制逻辑；
GPU：思考、推理、生成 Token。
独立 Vera CPU 今年预期近 200 亿美元营收。
开辟2000 亿美元全新市场，英伟达首次大规模进入 CPU 赛道。
五、VeraRubin 量产节奏
VeraRubin：2026 年 Q3 量产，推理性能比 Blackwell 高35 倍，全行业预定满。
2026 年 Q3 开始出货、Q4 放量、明年 Q1 更大规模。
订单充足、客户全预定，长期有望超过 GB300 史上最快上量速度。
六、长期市场空间
2030 年前：全球 AI 基础设施年投入 3–4 万亿美元。
Agentic AI、物理 AI（机器人 / 自动驾驶）是未来 3–5 年最强引擎。
/ / 英伟达2027财年财报电话会议完整文字实录（AI辅助翻译，部分内容有删减） / /
托希亚・哈里： 感谢各位，下午好。欢迎收听英伟达 2027 财年财报电话会议。今天与我一同参会的有英伟达总裁兼首席执行官黄仁勋，以及执行副总裁兼首席财务官科莱特・克雷斯。接下来，我将把会议交由科莱特主持。
科莱特・克雷斯： 感谢托希亚。本季度业绩表现卓越，营收、营业利润及自由现金流均创下历史新高。总营收达 820 亿美元，同比增长 85%，环比增长 20%，实现连续三个季度同比增速加快、连续第十四个季度环比增长。考虑到公司制造业务的庞大规模与复杂性，这一成就实属不易。单季度营收环比增加 135 亿美元，同样创下历史纪录。
我们抓住推理需求的爆发式增长机遇，面向超大规模云厂商、模型研发企业、人工智能云服务商及主权客户，全面推广Blackwell系统。
第一季度，我们合理分配资金，投入研发、生态建设及股票回购。在推进供应链上游及市场拓展下游战略投资的同时，向股东回馈了创纪录的 200 亿美元资金，这对市场发展及公司长期战略布局至关重要。
数据中心业务营收达 750 亿美元，同比增长 92%，环比增长 21%，核心驱动力为 Blackwell 架构的强劲市场需求。
其中，GB300 与 NVL72 产品在前沿模型研发企业及超大规模云厂商中需求尤为旺盛，双方累计部署了数千块 Blackwell 图形处理器，创下公司史上产品推广速度最快纪录。
Grace Blackwell 是当前性能最强的训练系统，同时推理阶段生成 Token 的成本最低。专为人工智能打造的端到端以太网平台 Spectrum-X，规模已超过所有同类以太网网络厂商总和。
无限带宽（InfiniBand）业务本季度表现同样亮眼，受下一代 XDR 技术部署推动，同比增长超 4 倍。数据中心计算业务营收达 600 亿美元，同比增长 77%；数据中心网络业务营收达 150 亿美元，同比增长近两倍。
在深入解读数据中心业务前，我们先简要说明公司采用的全新报告框架，该框架能更清晰地反映当前及未来的增长引擎。
公司目前拥有两大市场平台：数据中心与边缘计算。数据中心板块将细分为两大子市场：超大规模市场与 AI 云、工业及企业市场（ACIE）。其中，超大规模市场涵盖公有云及全球大型互联网消费企业的营收；ACIE 市场则聚焦各行业、各国的专用人工智能数据中心与人工智能工厂带来的增长机遇。边缘计算板块涵盖面向智能体人工智能与实体人工智能的设备，包括个人电脑、游戏主机、工作站、人工智能无线接入网基站、机器人及汽车。我们已在官网发布过去九个季度基于新平台划分的营收明细，供各位参考。
下面回到数据中心业务业绩解读。
超大规模市场营收达 380 亿美元，约占数据中心总营收的 50%，环比增长 12%。 ACIE 市场营收达 370 亿美元，环比增长 31%，其中人工智能云业务营收同比增长超两倍。客户快速搭建人工智能计算能力，一年内功率超 10 兆瓦的合作数据中心数量近乎翻倍，目前已超 80 个。主权客户相关营收同比增长超 80%，英伟达人工智能基础设施已部署至近 40 个国家，覆盖国内生产总值达 50 万亿美元的经济体。第一季度业绩充分表明，我们的客户群体多元且持续扩张。
依托庞大的生态体系、装机规模、丰富的 CUDA 加速应用，以及行业最低的 Token 生成成本，我们完全有能力把握远超其他人工智能计算平台的市场机遇。人工智能基础设施需求以前所未有的速度持续扩张，人工智能工厂建设加速推进，英伟达人工智能基础设施的价值不断提升。年初至今，H100 租用价格同比上涨 20%，A100 云服务价格同比上涨近 15%。凭借平台通用性及软件栈带来的持续性能优化，客户在图形处理器折旧周期结束后，仍能创造可观收益。
英伟达计算服务庞大且可信的市场生态，是支撑行业数千亿美元人工智能基础设施投入的核心基础。人工智能基础设施建设加速主要受两大核心因素驱动：其一，从搜索、广告到推荐系统、内容理解，大型超大规模云厂商的核心工作负载持续从中央处理器向图形处理器加速计算迁移；其二，原生人工智能产品与服务的市场普及率迎来拐点。自对话生成预训练模型问世以来，主流人工智能已从单次推理向推理决策、智能体应用演进。人工智能不再是锦上添花的技术，而是提升各行业、各岗位生产效率的刚需。
这一趋势推动人工智能产业链各环节营收加速增长，涵盖能源、芯片、基础设施、模型及应用。模型层增长尤为亮眼，Anthropic 与 OpenAI 等企业发展势头迅猛，增速持续加快，OpenAI 自 GPT 5.5 发布以来，代码生成业务实现突破性增长。
分析师预测，到 2027 年，超大规模云厂商资本支出将突破 1 万亿美元；本世纪末，随着智能体人工智能在各行业普及，全球人工智能基础设施年投入规模将达 3 万亿至 4 万亿美元。Blackwell 架构已全面落地，各大超大规模云厂商、云服务商及前沿模型研发企业均已采用并部署该架构产品。
上月，我们见证OpenAI 发布 GPT 5.5，该模型专为 Blackwell 架构设计、训练并部署。微软旗下全球性能最强的人工智能数据中心 Farweave 已提前投入运营，搭载数十万块 Blackwell 图形处理器。自今年起，亚马逊云科技将新增超 100 万块 Blackwell 与 Rubin 图形处理器，并与我们合作推进 Spectrum 网络技术研发。谷歌云将向客户提供搭载 Blackwell 架构的云服务，新增机密计算功能，为高性能安全人工智能奠定全新基础。我们在前沿人工智能计算领域的市场份额持续提升，进一步深化与 Anthropic 的合作，成为其战略合作伙伴，助力其扩充计算能力。
目前，OpenAI、Gemini、StacyX、xAI、Meta、MSL、微软人工智能、TML、Reflection、Perplexity、Cursor 等主流前沿实验室均基于英伟达技术开展研发，此次新增 Anthropic 后，我们在前沿人工智能模型领域的市场份额将大幅增长。
当下的数据中心本质是创造收益的人工智能工厂，核心制约因素为电力供应与资金投入 。 人工智能工厂运营商必须选择最优架构，依托极致协同设计理念，英伟达提供行业最低的 Token 生成成本、最高的 Token 处理吞吐量及最优投资回报率。机器学习推理性能测试结果显示，英伟达产品包揽所有基准测试榜首。
Blackwell Ultra 在各类模型及部署场景中均实现最高吞吐量。相较六个月前，全栈技术创新使 GB300 吞吐量提升 2.7 倍，单 Token 生成成本降低 60%。英伟达计算不仅是性能最强的人工智能基础设施，更是性价比最高、融资可行性最强的选择。客户采购的并非单纯的图形处理器，而是人工智能工厂；核心衡量指标并非图形处理器采购价格，而是人工智能工厂全生命周期创造智能价值的成本，包括单位功耗 Token 数、单位成本 Token 数、设备运行时长、利用率、投产周期、软件兼容性及资产使用寿命，英伟达在上述所有维度均表现卓越。
智能体人工智能与强化学习为中央处理器业务带来全新增长机遇。依托 Grace 中央处理器的成功经验，Vera 处理器恰逢其时，助力行业把握市场拐点。Vera 基于定制化精简指令集架构核心打造，与 Rubin 图形处理器、NVLink 实现端到端协同设计，相较基于复杂指令集架构的同类产品，单核性能提升 1.5 倍、单位功耗性能提升 2 倍、单机架部署密度提升 4 倍。Vera 中央处理器为英伟达开辟规模达 2000 亿美元的全新潜在市场，这是此前从未涉足的领域。各大超大规模云厂商及系统制造商均已与我们达成合作，推进产品部署。 预计今年中央处理器业务营收将达近 200 亿美元，助力英伟达成为全球领先的中央处理器供应商。
我们保持行业领先的年度产品迭代节奏，持续巩固市场地位。 VeraRubin 系统将于今年下半年（第三季度起）启动量产发货 。 该系统整合七大专用芯片、五大加速机架，相较 Blackwell 架构，推理吞吐量提升 35 倍，人工智能工厂营收提升 10 倍。谷歌作为早期采用者，其 XGS 裸金属实例可跨多个站点支持 96 万块 Rubin 图形处理器，助力客户依托英伟达优化基础设施运行大型人工智能工作负载。
下面解读边缘计算业务：边缘计算平台营收达 64 亿美元，环比增长 10%，同比增长 29%，Blackwell 工作站需求旺盛是核心增长动力；受内存及整机价格上涨影响，消费级业务需求小幅下滑。实体人工智能业务持续快速发展，过去十二个月营收超90亿美元。
我们与优步达成合作，到 2028 年，合作将覆盖近 30 个城市、4 大洲的自动驾驶车队。机器人领域，工业、医疗、人形机器人领域的头部企业均依托英伟达技术开展研发与规模化部署。我们持续保障充足产能，支撑客户业务增长。第一季度，含库存采购承诺及预付款在内的总供货规模提升至 1450 亿美元。尽管仍面临供应链挑战，但凭借精准布局、庞大规模及与核心供应商的长期合作关系，我们有能力抓住未来增长机遇。
下面解读利润表其他项目：公认会计准则毛利率达 74.9%，非公认会计准则毛利率达 75%，环比基本持平，Blackwell 系统仍是出货主力。公认会计准则与非公认会计准则营业费用环比增长 12%，主要源于薪酬成本上升及计算、基础设施投入增加。非公认会计准则实际税率为 16%，略低于此前预期，得益于地区业务结构优化。资产负债表方面，应收账款周转天数为 45 天，源于回款节奏优化，预计第二季度将回升至 55 天左右。自由现金流创历史新高，达 490 亿美元，高于上季度的 350 亿美元。
下面更新资本配置计划：首先重申，公司将优先投入研发与战略投资，助力生态建设、推动市场增长、巩固行业地位。作为人工智能核心赋能者，我们将持续投入资源，打造行业最低 Token 成本、最高 Token 吞吐量的产品，助力客户与合作伙伴拓展人工智能前沿领域。股东回报计划是资本配置战略的重要组成部分，基于长期自由现金流预期及与股东共享发展成果的承诺，公司季度股息将从每股 0.01 美元上调至 0.20 美元。
我们将定期评估股息政策，随业务规模扩大适时调整。同时，公司新增 800 亿美元股票回购授权，叠加当前计划剩余的 390 亿美元回购额度，合计回购规模充足。正如全球人工智能技术大会期间披露，今年计划将约 50% 的自由现金流回馈给股东。
下面发布第二季度业绩预期：总营收预计为 910 亿美元，上下浮动 2%，环比增长主要由数据中心业务驱动。我们正全力优化供应链生态，应对旺盛市场需求， 预计 2025 至 2027 年，Blackwell 与 Rubin 产品累计营收将达 1 万亿美元，对此我们充满信心。
公认会计准则与非公认会计准则毛利率预计分别为 74.9%、75%，上下浮动 50 个基点；全年毛利率预计维持在 75% 左右。公认会计准则与非公认会计准则营业费用预计分别为 85 亿美元、83 亿美元；全年营业费用预计同比增长 40% 以上，主要源于研发投入增加及人工智能工具普及带来的生产效率提升。2027 财年全年，排除税收环境重大变动带来的一次性项目影响，公认会计准则与非公认会计准则税率预计为 16%-18%，低于此前 17%-19% 的预期，得益于地区业务结构优化。以上为业绩预期部分，接下来由托希亚主持问答环节。
托希亚・哈里： 感谢科莱特。下面进入问答环节，请工作人员引导提问。
工作人员： 感谢各位。第一位提问者为摩根士丹利分析师约瑟夫・摩尔，请讲。
约瑟夫・摩尔： 感谢提问机会。我想请教， 公司调整业务划分的原因及背后逻辑？两大细分市场存在哪些竞争差异？ 另外，您提到的中央处理器业务预期规模远超预期，能否谈谈该业务在两大细分市场中的布局？谢谢。
黄仁勋： 感谢约瑟夫。首先纠正一点，科莱特刚才提到的季度股息调整，应为从每股 0.01 美元上调至 0.25 美元，这一上调对大股东而言意义重大。下面回答你的问题：调整业务划分，是为了更清晰地理解公司业务。人工智能应用场景多元，计算方式也千差万别。一方面，人工智能涵盖语言模型、3D 图形、工业机器人、生命科学、能源、科研、高等教育等多个领域；另一方面，应用场景覆盖企业、能源、制造业等行业，部署环境包括超大规模云、原生人工智能云、企业本地、工业现场、超算中心及边缘端，边缘端涵盖自动驾驶、机器人、制造工厂、基站、通信网络等场景。此外，不同数据中心受公有云运营、行业监管、机密计算、国家安全等因素影响，建设标准各异。
英伟达是唯一一家自主研发全栈技术组件的企业，采用极致协同设计、端到端全栈研发模式，同时开放平台接口，适配各类部署环境。部分场景（如企业级）客户倾向采购完整集成解决方案，无需自行搭建。
因此，我们将数据中心业务划分为三大核心板块，便于理解： 第一大板块为超大规模云厂商，全球仅五六家；第二大板块为原生人工智能云、企业本地、工业本地及主权人工智能市场，增长速度极快；第三大板块为机器人边缘端，未来计算将从个人计算转向个人人工智能，自动驾驶、工业机器人、通信基站均属于此类 。
这种划分是理解业务的最简方式，三大板块技术栈、操作系统、运营模式、市场推广策略均存在差异。超大规模云厂商市场推广难度最低，而其余板块覆盖全球 25 万家企业，市场复杂多元，需要适配不同行业需求。英伟达拥有全球最丰富的加速库，覆盖光刻、流体力学、粒子物理、分子动力学等领域，这些加速库是深耕垂直行业的关键支撑。综上，调整业务划分是为适配业务规模扩张，更清晰地呈现业务逻辑。
工作人员 ：下一位提问者为梅利厄斯研究公司分析师本杰明・赖茨斯，请讲。
本杰明・赖茨斯： 感谢提问。想请教黄总对公司增长的看法：本季度不含中国市场的数据中心业务同比增长约 120%，超大规模云厂商资本支出预计同比增长 90%-100%，本世纪末人工智能基础设施年投入将达 3 万亿至 4 万亿美元。 公司目标增速是否要高于超大规模云厂商资本支出增速？是否仍认可这一观点？ 另外，超大规模云厂商资本支出在未来几年是否仍将保持高速增长？谢谢。
黄仁勋： 感谢本杰明。 首先，公司增速理应高于超大规模云厂商资本支出增速，核心原因正是刚才提到的业务划分逻辑。 数据中心业务分为两大核心板块：其一为超大规模云厂商业务，即你提到的资本支出相关业务，今年规模达 1 万亿美元，未来仍将持续增长，因为算力即营收、算力即利润，人工智能时代算力需求呈指数级增长；其二为原生人工智能云、区域云、初创企业、25 万家企业及主权人工智能市场，这类数据中心客户倾向采购完整系统、直接运营，无需自行设计搭建，市场规模庞大、增长迅猛。
目前，仅有英伟达具备服务这类市场的能力，全栈平台解决方案是核心优势。长期来看，第二大板块（工业、企业领域）覆盖全球 50 万亿至 80 万亿美元经济规模，未来将成为增长主力，增速有望超过超大规模云厂商业务，但两大板块均将保持高速增长。
工作人员： 下一位提问者为坎托・菲茨杰拉德公司分析师克里斯托弗・缪斯，请讲。
克里斯托弗・缪斯： VeraRubin 系统即将推出，市场关注其在推理市场的份额前景。您如何看待 VeraRubin 的极致协同设计对 2026 年底至 2027 年推理市场份额的影响？谢谢。
黄仁勋： 公司在推理市场的份额正快速提升。今年前沿模型研发企业数量增加，新增 Cursor、Perplexity、TML、Reflection 等，同时新增战略合作伙伴 Anthropic，助力其快速扩充算力。VeraRubin 系统将比 Grace Blackwell 更成功，所有前沿模型研发企业均会第一时间采用，这是此前 Blackwell 架构未能实现的。综上，公司在推理市场的份额将快速增长，同时英伟达在实体人工智能、工业企业推理市场几乎处于垄断地位，增长潜力巨大。
工作人员： 下一位提问者为瑞银分析师蒂莫西・阿尔库里，请讲。
蒂莫西・阿尔库里： 感谢提问。想请教公司定制化芯片（如 CPX、LPX）的市场进展。此前您提到低延迟推理市场占比约 20%，目前 LPX 产品市场表现如何？该产品在公司整体平台战略中的定位是什么？谢谢。
黄仁勋： LPX 专为低延迟、高 Token 生成速率设计，吞吐量、存储容量、上下文处理能力有限，适用于高 Token 速率、高端服务场景，客户群体较小，短期内仍将是小众产品。Grace Blackwell 与 VeraRubin 可覆盖人工智能全生命周期（数据处理、预训练、后训练、强化学习、推理），LPX 作为补充，适配特定高 Token 速率服务场景。至于市场占比，目前远低于 20%，未来高端 Token 服务占比有望达到 20%，英伟达已做好技术准备，助力服务提供商拓展相关业务。
工作人员： 下一位提问者为美银证券分析师维韦克・阿里亚，请讲。
维韦克・阿里亚： 感谢提问。市场对智能体应用中央处理器需求高涨，甚至有观点认为中央处理器数量将超过图形处理器。想请教：中央处理器业务是新增需求还是分流图形处理器业务？您提到的 200 亿美元中央处理器营收预期，是独立 Vera 处理器营收，还是包含在 VeraRubin 系统中？谢谢。
黄仁勋： 200 亿美元为独立 Vera 处理器营收。Vera 处理器有四大应用场景：其一为 VeraRubin 系统，每两块 Rubin 图形处理器搭配一块 Vera 处理器；其二为独立 Vera 中央处理器；其三为搭配 CX9 存储软件栈；其四为搭配 CX9 安全、计算隔离、机密计算软件栈。VeraRubin 系统将长期处于供不应求状态，四大应用场景均有旺盛需求。
智能体由调度框架与模型组成，调度框架运行于中央处理器，负责输入输出、调度、内存管理、工具调用（浏览器、编译器等），图形处理器负责核心推理思考。未来全球将涌现数十亿智能体，每个智能体调用工具、生成子智能体，子智能体推理依赖图形处理器，调度依赖中央处理器，二者互补，不存在分流。Vera 专为智能体设计，契合未来 “Token / 美元” 的核心经济指标，而非传统 “美元 / 核心” 指标，完美匹配智能体高效处理 Token 的需求。VeraRubin 系统更是全球首款端到端机密计算平台，安全性、算力、生态全面领先，可满足客户全场景需求。
工作人员： 下一位提问者为伯恩斯坦研究公司分析师斯泰西・拉斯贡，请讲。
斯泰西・拉斯贡： 回到业务划分问题：原生人工智能云属于超大规模市场还是 ACIE 市场？两大板块当前规模相近，您是否认为 ACIE 市场未来增速将超过超大规模市场？谢谢。
黄仁勋： 原生人工智能云属于 ACIE 市场。这类客户不具备芯片设计、系统集成能力，对投产周期、全模型适配、全球客户覆盖需求极高，英伟达全栈平台完美契合，性能、集成度、可用性、总成本、融资可行性均为行业最优，是原生人工智能云的首选。
超大规模市场率先发展人工智能，得益于雄厚技术实力、完善数据中心基础设施及消费级应用场景容错率高；工业、企业领域需人工智能技术成熟、安全、能创造实际价值才会落地，因此 ACIE 市场初期增速低于超大规模市场，但长期来看，覆盖全球 50 万亿至 80 万亿美元经济规模，未来增速将超过超大规模市场，两大板块均将保持高速增长，未来五年实体人工智能、机器人板块也将迎来爆发式增长。
工作人员： 下一位提问者为高盛分析师詹姆斯・施耐德，请讲。
詹姆斯・施耐德： 感谢提问。此前全球人工智能技术大会上，公司披露 Blackwell 与 Rubin 产品累计营收预期达 1 万亿美元，不含 LPX、CPX、Vera 处理器机架等产品。Vera 处理器是否将成为 1 万亿美元预期外最大增长来源？公司是否会推出更多 CPU+GPU 组合产品，进一步提升整体市场份额？谢谢。
黄仁勋 ：1 万亿美元预期外，三大核心增长来源：其一为前沿人工智能模型市场份额持续提升；其二为独立 Vera 处理器业务，2000 亿美元潜在市场，客户需求旺盛，销量可期；其三为 LPX 产品，适配低延迟、高交互场景，覆盖人工智能全生命周期。Vera、VeraRubin、LPX 组合，可全面覆盖预训练、后训练、推理、智能体应用全场景，助力公司抢占更大市场份额。
工作人员： 下一位提问者为道明证券分析师约书亚・布哈尔特，请讲。
分析师： 感谢提问，祝贺公司业绩。科莱特提到 GB300 是公司史上推广速度最快的产品，VeraRubin 作为全新架构产品，推广节奏是否与 GB300 一致？还是因全新芯片设计节奏更平缓？谢谢。
科莱特・克雷斯 ：VeraRubin 将于第三季度启动量产发货，第三季度逐步放量，第四季度及明年第一季度快速增长。目前已收到大量订单，主流客户均已备货，系统集成复杂，但需求旺盛，长期推广速度有望超越 GB300，具体节奏需看量产进度。
工作人员： 问答环节到此结束。
托希亚・哈里： 感谢各位参与。会议结束前，温馨提示：黄仁勋将于 6 月 1 日中国台北国际电脑展期间，在中国台北全球人工智能技术大会发表主题演讲；5 月 28 日将出席道明证券科技、媒体与通信行业会议；6 月 4 日将出席美国银行全球科技会议。2027 财年第二季度财报电话会议定于 8 月 26 日举行。下面有请黄仁勋作总结发言。
黄仁勋： 本季度业绩卓越，需求呈指数级增长， 核心原因是智能体人工智能时代已到来，人工智能开始创造实际价值，模型研发企业加速迭代，算力即营收、算力即利润，英伟达是人工智能时代的核心平台。
英伟达平台具备五大核心优势：其一，唯一适配所有前沿人工智能模型的平台，新增 Anthropic 后，前沿模型市场份额持续提升；其二，全面入驻各大超大规模云，支撑核心算力、内部 AI 服务及公有云生态；其三，全栈人工智能工厂解决方案 + 全球生态，助力原生人工智能云、主权云、企业本地、工业本地市场；其四，CUDA 技术延伸至边缘端，覆盖机器人、自动驾驶、医疗设备、通信基站，实体人工智能迎来爆发；其五，全新增长引擎 Vera，全球首款智能体专用中央处理器，开辟 2000 亿美元潜在市场，获主流厂商合作支持。
全球正重构算力基础设施，适配智能体人工智能与实体人工智能，英伟达处于变革核心。三十年来，我们深耕计算平台，构建单一架构、庞大生态、全栈协同设计体系，为智能体人工智能时代做好准备。时代已至，期待下次与各位分享更多进展。
工作人员： 本次电话会议到此结束，感谢参与。
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