財務表現
- 營收與獲利：2025財年第四季度（Q4）營收達 393億美元，年增 78%，淨利 220億美元，年增 80%，雙雙超越市場預期 。全年營收累計 1,305億美元（年增114%），淨利 728.8億美元（年增145%）。
- 毛利率與費用：Q4 毛利率為 73%，略低於市場預期的73.5% ，較去年同期下滑約3個百分點，主因是最新資料中心晶片生產成本較高。同時營運費用年增48%，主要用於增加員工人力及薪酬。毛利率走低趨勢也反映在未來展望中，預計下季度將進一步降至 70.6% 。
- 業務構成：資料中心業務依然是成長引擎。Q4 資料中心收入 356億美元，年增 93%，高於分析師預期的341億 。強勁的生成式AI需求帶動該部門營收佔比創新高，全年資料中心收入翻倍至 1,152億美元。相較之下，遊戲部門本季營收 25億美元，年減 11%（季減22%），低於市場預期的30.2億，主要受限於高階GPU供應吃緊 。不過整年度遊戲業務仍小幅成長9%至114億美元。專業視覺化（工作站繪圖）Q4收入5.11億美元，年增10%，汽車部門全年收入約21億美元，預計新財年將升至 50億美元 。
- 財測與成長：管理層對未來維持樂觀。公司預計2026財年第一季度營收約 430億美元（上下浮動2%），略高於市場預期的420億 。這意味著年增約65%，儘管增速低於去年同期高達262%的爆發性成長，但在如此高基數下仍屬亮眼 。同時管理層表示隨著供應好轉，資料中心和遊戲業務在下季度將雙雙實現環比增長 。
市場影響
- 股價表現：財報公布後，NVIDIA股價在盤後交易上揚約2% 。儘管本次財測優於預期的幅度不如先前幾季（中位數指引高出華爾街預期約11億美元，相較之前常見的超出20億），但投資者對新產品供應進展感到安心——Blackwell晶片產能提升快於預期，消除了市場對轉產瓶頸的擔憂。財務長Colette Kress在電話會議中特別提到，公司正「迅速擴大供應」，僅第四季Blackwell系列就貢獻了110億美元營收。這一關鍵訊息被視為股價上揚的主因。
- 投資者情緒：整體而言，投資者和分析師對於NVIDIA的AI前景依然樂觀。在財報發布前，就有券商上調目標價，例如KeyBanc分析師將目標價從180美元調高至190美元，理由是NVIDIA Blackwell B200 晶片供應量超出預期。華爾街預計未來幾季超大科技公司將大舉增加AI資本支出——據估計2024年超大規模資料中心資本支出將年增40%，達 3,000億美元——這意味著對NVIDIA硬體的需求持續強勁 。此外，多家機構在財報後維持「增持」評級，認為短期毛利壓力無礙長期成長趨勢。
- 市場趨勢影響：今年初中國公司推出高效AI模型「DeepSeek」，以更少GPU實現媲美美國大型模型的效果，一度引發市場對NVIDIA需求放緩的擔憂。然而業界很快指出，這類高效模型在推理階段需要投入更多算力，反而有利於NVIDIA新一代晶片的用武之地。事實上，Blackwell等GPU針對推理階段的Test-Time Scaling優化，可利用額外算力提升模型推理精度，被視為符合這股新趨勢。再加上大型科技公司隨後公布的空前AI預算，市場對晶片需求的擔心獲得紓解。總體而言，NVIDIA依然是AI浪潮下的核心受益者，市值在財報後穩居全球前幾大公司之列。
產品與技術更新
- 遊戲與繪圖產品：本季NVIDIA推出了新一代消費級GPU——GeForce RTX 50系列桌機與筆電顯卡。這系列基於全新的Blackwell架構，配備第五代Tensor Core與第四代光追核心（RT Core），AI運算能力高達3,400 TOPS。實際性能較上代躍升2倍，並引入大量AI驅動的繪圖技術，包括神經網路著色、數位人生成、先進幾何與光影效果等。新的DLSS 4技術透過AI插幀將畫面幀率提升最高8倍（將1個渲染幀變成3個），大幅增進遊戲與創作應用的流暢度。NVIDIA並推出多款搭載Blackwell GPU的筆記型電腦，採用全新Max-Q省電技術，續航力提升達40%，預計3月起由各大OEM廠商上市。這些產品融合了AI與圖形處理，重新定義了視覺運算體驗。
- 資料中心與AI晶片：在雲端與數據中心領域，Hopper架構的H100/H200 GPU持續暢銷，同時新世代Blackwell資料中心GPU已開始放量。NVIDIA表示第四季單季交付了約110億美元的Blackwell產品，以滿足雲端巨頭對AI算力激增的需求。值得注意的是，Blackwell早期量產曾遭遇挑戰——晶片在GPU互連電路上存在設計缺陷，導致良率偏低，且在高密度機架中出現散熱過熱問題。幸而在台積電協助下，設計缺陷已修復。CEO黃仁勳坦言這些「小問題」曾讓公司損失幾個月進度，但NVIDIA已「以光速」恢復生產並順利大規模量產出貨。他強調Blackwell晶片「各方面表現都很非凡」，首個季度即實現了數十億美元銷售。這顯示NVIDIA成功克服技術瓶頸，將業界最先進的AI晶片大規模推向市場。
- 新產品佈局：NVIDIA也預告了下一波產品計劃。Blackwell Ultra（代號B300系列）作為下一代旗艦AI晶片，預計於今年下半年推出。根據會議透露，Blackwell Ultra將在現有架構上大幅提升規格，尤其是推理性能、顯存和能效方面。它將配備 288GB 的HBM3E高頻寬記憶體（較現行B200的192GB提升50%），頻寬達 1792 GB/s，單卡功耗高達 1400W，並採用先進散熱技術以應對更高熱密度。儘管規模驚人，黃仁勳表示由於新晶片與Blackwell架構一致，從Blackwell過渡到Ultra將比先前從Hopper過渡容易得多，預期會相當順利。他形容NVIDIA的產品研發如同「下一班列車」按年度節奏推進，意味著公司將持續以每年一代的速度迭代GPU技術。除了Ultra，黃仁勳也提及一項名為Vera Rubin的新計畫，有望在即將到來的GTC大會上揭曉。據悉，Vera Rubin將專注於客製化ASIC和特殊用途GPU，對應更廣泛的AI推理和“實體AI”應用場景。這暗示NVIDIA正積極布局從雲端到邊緣、從虛擬到實體各領域的AI計算產品線。
- 軟體與生態系統：技術更新不僅體現在硬體，NVIDIA的軟體生態同樣是優勢。會中強調了Transformer變壓器模型首次以即時方式應用於圖形領域；同時，NVIDIA的軟體堆疊（CUDA、AI框架、驅動）持續優化，以充分發揮新GPU的性能。黃仁勳指出，AI技術正跨行業融入主流程，每個學生、每家金融公司都將以AI助力。為此，NVIDIA提供從雲端到端端的完整解決方案——例如，與思科合作將Spectrum-X乙太網交換技術整合進企業AI基礎架構 ，以及與HPE合作推出全球首款 Grace CPU+Blackwell GPU 超級系統（HPE的GB200 NVL72）。同時，Azure、Google、AWS、Oracle等雲服務商成為首批部署Blackwell系統的夥伴，在全球資料中心引入NVIDIA最新GPU以滿足客戶激增的AI算力需求 。這種軟硬體一體的生態布局，使NVIDIA的AI平台滲透從公有雲、私有雲到邊緣裝置，進一步鞏固了技術領先地位。
競爭環境
- 與AMD的對比：在資料中心AI晶片市場，NVIDIA持續遙遙領先對手。AMD雖然近年也積極投入GPU加速器並取得成長，但體量仍遠小於NVIDIA。2024年AMD資料中心業務收入創下 126億美元新高（年增94%），其中約 50億來自Instinct AI加速卡。相比之下，NVIDIA相同期間資料中心收入高達 1,152億美元，規模是AMD的數倍。AMD寄望於最新MI300系列整合CPU/GPU加速器在超級計算和雲端取得突破，CEO蘇姿丰甚至預期未來幾年AI晶片年營收可達「數百億美元」級別 。實際上，AMD第四季資料中心營收同比大增69%至3.86億美元，但仍低於市場預期的41.4億。雖然AMD在某些高性能計算專案中嶄露頭角（如El Capitan超級電腦採用43,808顆MI300A），並贏得了Meta使用MI300X來部署大型語言模型的嘗試，但在主流生成式AI訓練推理市場，NVIDIA憑藉硬體性能和軟體生態雙重優勢，短期內難以撼動。CUDA軟體平台的廣泛採用、開發者社群和成熟的AI解決方案，使許多客戶即便有AMD替代方案，依然傾向選擇NVIDIA的完整平台。
- 與Intel的對比：在資料中心CPU領域，Intel長期主導但正面臨夾擊。AMD的EPYC伺服器處理器在2024年Q4一度實現對Intel的銷售超越 ，表明Intel的市場份額被蠶食。然而在AI硬體方面，Intel自身並未對NVIDIA形成實質威脅。Intel此前推出的Ponte Vecchio GPU和收購而來的Habana Gaudi AI加速器主要在少數雲服務商試用（如AWS提供Gaudi2雲服務），影響力有限。整體而言，Intel資料中心事業正努力轉型，2024年該公司數據中心與AI部門營收下滑，而NVIDIA在AI加速領域幾乎形成事實標準。未來Intel計畫將重心放在其CPU與FPGA融合（透過收購Altera/Xilinx的競爭）以及代工業務，但在GPU加速器生態上與NVIDIA仍有明顯代差。
- 專用晶片與產業趨勢：大型雲端業者和新創公司也在研發自有AI晶片，形成NVIDIA潛在競爭。例如Google的TPU、亞馬遜的Trainium/Inferentia、Tesla的Dojo、Meta的加速器方案，以及中國的寒武紀、華為昇騰等ASIC。但這些特殊應用晶片（ASIC）多針對特定工作負載，且軟體生態相對封閉。業界分析認為，雲服務商自研的客製AI晶片將「與GPU共存」而非完全取代GPU。事實上，不少超大規模數據中心同時部署自研ASIC和NVIDIA GPU，以取長補短：自研晶片在推理某些模型上具備成本優勢，但訓練通用AI模型以及廣泛的第三方AI應用仍仰賴NVIDIA完善的軟硬體支持。NVIDIA也順勢推出開放加速軟體（如CUDA-X、Omniverse）和客製產品（如為中國市場提供符合規範的H20 GPU）來留住客戶。例如，針對美國出口管制，NVIDIA推出性能略低於H100的H20晶片滿足中國客戶需求，在一些本地模型如DeepSeek上表現不俗，近期訂單顯著成長。雖然受限於規管，中國市場營收仍遠低於管制前水準，且預計將維持在目前比例，但NVIDIA藉由產品調整，成功在限制中尋求商機，這也是競爭策略的一環。
- 挑戰與機遇：未來NVIDIA面臨的競爭挑戰包括：一是供應鏈與產能（如何確保台積電先進製程和先進封裝的產能優先供應）。目前傳出NVIDIA已包下台積電超過七成的CoWoS先進封裝產能，這意味著競爭對手想在尖端製程上追趕，將受制於產能取得。二是技術路線（模型演算法進步可能降低硬體需求增速）。然而NVIDIA正順勢而為，強化晶片在模型後處理、推理階段的表現，以迎接AI應用從「訓練導向」轉為「推理導向」的新趨勢。同時，公司積極投入研發，每年高達數百億美元的研發預算為其建立起技術護城河。黃仁勳將AI晶片比作軟體，預期未來將無所不在，滲透每個產業與角落 。隨著人工智慧持續高速發展，NVIDIA只要維持產品迭代節奏和生態系經營，在可見的將來仍將在競爭中處於有利地位。
管理層展望與策略
- 供應與產能策略：管理層在電話會議上反覆強調「供應提升」的重要性。經歷了Blackwell初期的產能瓶頸後，公司正大幅增加產出以滿足訂單需求。這包括與晶圓代工與封裝合作夥伴（如台積電、矽品等）緊密協調，以及提前預訂產能以確保供應鏈穩定。黃仁勳指出，NVIDIA正「迅速擴大供應」來縮短客戶等待時間，這將支持未來數季的營收成長。此外，公司現金流充裕，具備進一步擴產和進行策略投資的能力，同時也繼續進行庫藏股回購等資本配置（截至Q4已回購近110億美元股票，以回饋股東）。
- 技術研發與產品路線：從管理層談話可窺見NVIDIA清晰的產品演進路線圖。黃仁勳以「火車時刻表」比喻產品迭代，表示公司將維持每年推出新架構/升級產品的節奏。2025年下半年推出Blackwell Ultra、後續還有Vera Rubin等專案，顯示未來2~3年產品藍圖已排定。在研發方向上，公司將資源聚焦於加速計算（包括GPU計算、DPU網路加速、CPU協同計算）、人工智慧（特別是生成式AI、自主智能體Agent、機器人等領域），以及軟體生態（如AI模型開發平台、數位孿生/Omniverse等）。這從即將舉辦的GTC開發者大會關鍵字「Agent、機器人、加速計算」可見一斑。管理層相信，透過持續的技術領先和完整的平台方案，公司能引領下一波AI浪潮。正如黃仁勳在新聞稿中所言：「隨著自主智能體AI和物理AI的發展，AI正以光速推進，為下一波AI革命奠定基礎」。
- 市場拓展與客戶策略：未來NVIDIA將在守住雲端超大戶的同時，積極開拓企業級客戶和垂直行業市場。CFO在會中提到，資料中心業務中來自企業客戶的營收今年幾近翻倍，顯示除了雲服務商外，一般企業對AI基礎設施的需求正快速升溫。NVIDIA計畫透過完整的軟硬體方案（如DGX雲服務、AI超級計算集群、企業AI軟體套件）來降低企業採用AI的門檻。同時，在汽車自動駕駛領域，公司預期本年度車用業務營收將達 50億美元 。這意味著像Drive Orin、Drive Thor這類車載AI晶片將大規模出貨，NVIDIA在智慧駕駛與邊緣AI推論市場也將有所斬獲。管理層強調各行各業都在擁抱AI，例如醫療、製造、金融服務等領域開始導入生成式AI與數位孿生技術，NVIDIA看好自身平台在這些新興應用上的機會。
- CEO關鍵發言：黃仁勳在電話會議中多次針對AI未來發展發表見解，折射出NVIDIA的長期策略。他將AI晶片類比軟體，認為未來計算平台的價值在於可程式化和通用性，NVIDIA的GPU將如同軟體般無處不在。他預見生成式AI和自主Agent將徹底改變各種軟體和服務，每個人都能利用AI提升生產力。這也解釋了公司為何投入巨資打造雲端AI計算中心，並與教育機構合作培訓AI人才。黃仁勳還談到全球市場：面對地緣政治風險，他強調遵守規範並服務好各區域客戶的重要性（如透過H20等產品滿足中國合規需求。總的來看，他的發言釋放出對AI產業長期繁榮的樂觀態度，也凸顯NVIDIA將以技術創新和生態系統構建來保持領先。
結論
NVIDIA本次第四季度財報與電話會議充分展現了公司在AI時代的領導地位：財務上，營收與獲利遠超高成長基期，資料中心業務爆發式增長；市場上，即便增速放緩趨於正常化，投資人仍對其前景充滿信心。產品技術方面，新一代GPU問世與未來路線圖清晰穩健，軟硬體生態持續拓展。競爭環境中，儘管AMD、Intel及各類ASIC虎視眈眈，NVIDIA憑藉研發實力、供應鏈掌控和軟體優勢築起高牆。管理層前瞻性的策略和對AI趨勢的深刻理解，為公司未來增長奠定了基礎。在AI浪潮方興未艾之際，NVIDIA交出了一份高含金量的答卷，也為下一財年描繪了持續高歌猛進的圖景。