英伟达或为中国市场打造特供版芯片，性能依旧强悍

短短两天，寒武纪两度超越贵州茅台，成为A股第一高价“股王”。而推动用户预期不断攀升的，离不开AI市场的持续火热。

与之形成此消彼长走势的是，英伟达在今日公布2026财年第二季度财务业绩后，反而股价大跌，不过交出的成绩单还是亮眼的：

营收达467亿美元，较第一季度增长6%，同比增长56%；

数据中心收入为411亿美元，较第一季度增长5%，同比增长56%；

Blackwell数据中心收入环比增长17%。

这家曾经的游戏显卡厂商，如今市值突破4万亿美元，成为AI时代当之无愧的“卖铲人”，也难怪不少人将本次财报比作解答AI泡沫疑虑的答卷。

被“宠坏”的市场预期，和永远在路上的下一代产品

英伟达正被自己过去的成功所绑架，这是一种甜蜜的诅咒。

过去多个财季，英伟达每次都超越了营收预期，这种“业绩超预期并上调指引”的固定模式，已经让市场习惯于期待一次又一次的超预期。

但问题是，当英伟达总是给出110分的答案，那么100分就显得像是不及格。

在财报前夕，市场关注的焦点集中在新一代Blackwell GPU和NVL72机架的大规模部署上。

从技术角度看，这种期待并非空穴来风。

英伟达花费数年时间打造了Blackwell NVLink 72系统——一种机架级计算平台，使其能够作为一个单一的巨型GPU运行。

从NVLink 8过渡到NVLink 72，不仅带来了数量级的性能提升，也就意味着更高的能效和更低的Token生成成本。

英伟达创始人兼CEO黄仁勋表示：

“Blackwell是全球期待已久的人工智能平台，带来了卓越的一代飞跃——Blackwell Ultra正在全速量产，市场需求极为强劲。”

新一代核心Blackwell架构的B100/B200系列，性能相比H100提升了2.5倍。GB200 NBL系统正在被广泛采用，已在国内外云服务商和互联网公司大规模部署。

包括OpenAI、Meta等厂商也正在数据中心规模上使用GB200 NBL72，不仅用于训练下一代模型，也用于生产环境中的推理服务。

且由于GB200与GB300在架构、软件和物理形态上的兼容性，使得主要云服务商向新一代基于GB300的机架架构过渡过程十分顺畅。

据英伟达CFO Colette Kress透露，7月下旬和8月上旬的工厂产线已顺利完成转换，以支持GB300的爬坡生产。

“目前已全面进入量产阶段，产能恢复到满负荷，每周大约生产1000个机架。随着更多产能的上线，预计在第三季度内产量还将进一步加快。我们预计在下半年实现大规模市场供应。”

按照惯例，Blackwell之后还有代号“Rubin”的下一代架构，预计2026年推出，随后是2027年的“Rubin Ultra”。这种快速迭代的节奏，既保持了技术领先，又让竞争对手永远在追赶路上。

英伟达CFO Colette Kress对AI市场的发展有着更为庞大的野心，她在财报电话会议上表示：

“我们正处在一场将改变所有行业的工业革命开端。预计到本十年末，AI基础设施的投入将达到3到4万亿美元。这一增长主要来自云厂商到企业的资本开支，仅今年就预计在数据中心基础设施和算力上的投资将达到6000亿美元，两年间几乎翻倍。”

这也是过去很长一段时间，英伟达反复强调的事情——英伟达已经不再是单纯的GPU公司，而是一家不折不扣的AI基础设施公司。

黄仁勋今天凌晨的原话是这么说的：

以1GW规模的AI工厂为例，造价可能在500亿至600亿美元之间，其中大约35%左右由NVIDIA提供。这里客户获得的不仅仅是GPU。

虽然我们以GPU的发明而闻名，但过去十年，我们已经转型成为一家AI基础设施公司。要打造一台Rubin AI超级计算机，就需要六种不同类型的芯片。而要扩展到1GW规模的数据中心，就需要数十万GPU计算节点和大量机架。因此，我们的定位是AI基础设施公司，希望能持续推动这个行业的发展，让AI更有用。

并且，在黄仁勋看来，英伟达的亮眼之处在于GPU的能效最佳。在电力受限的数据中心，性能功耗比直接决定了收入，而性能功耗比远超任何其他计算平台，所以买得越多，成长越快。

尤其是当推理型与智能体AI的发展与普及，所带来的算力需求呈指数级增长，而这种对AI计算能力“永不满足”的需求，成了英伟达营收增长的主要引擎。

不仅如此，英伟达提供的CUDA并行计算平台、推理加速库、各行业AI模型框架等，已成为AI开发者必备工具。

这种生态壁垒意味着客户一旦采用英伟达方案，往往难以替换。换句话说，英伟达真正提供了一个面向AI工厂的完整全栈解决方案。

黄仁勋：将Blackwell带到中国市场

这季度财报最扎眼的数据，在于明确了中国市场的影响。英伟达2026财年第二季度财报显示，来自中国市场收入27.69亿美元，比2025财年第二季度的36.67亿美元缩水近9亿美元。

相应地，黄仁勋表示，中国市场在数据中心总收入中的占比已降至“低个位数百分比”。

当然，英伟达的当务之急，或许就是推出一系列性能降低、符合出口管制的“合规芯片”。这一策略始于基于Hopper架构的H20，并延续至基于新Blackwell架构的产品线。

据路透社此前报道，英伟达正在准备专为中国定制的Blackwell架构削减版GPU。

该芯片性能介于受限H20和国际版高端GPU之间，如获批准将瞄准中国高端算力需求。此外还有一款规格较低的推理芯片RTX6000D，专门针对中国市场的特定需求。

作为全球第二大计算市场，黄仁勋表示中国市场今年对英伟达来说大约有500亿美元的机会，而且每年会以50%左右的速度增长。在他看来，来自中国的开源模型质量非常优秀。

例如DeepSeek在全球声名鹊起，Qwen很出色，Kimi也很出色。还有许多新的模型不断涌现，它们是多模态的，是优秀的大语言模型。这些开源模型实际上推动了全球企业对AI的采用。

另外黄仁勋还不忘表示，将Blackwell带入中国市场是完全有可能的。包括黄仁勋上个月也亲自来华斡旋，表态将不遗余力优化产品以符合监管要求，并坚定服务中国市场。

但在另一侧，国内力量正在加速崛起。

最近，DeepSeek发布了最新版本V3.1，被称为“迈向Agent时代的第一步”。

但更重要的信号还在于，DeepSeek V3.1引入了一种称为“UE8M0 FP8 Scale”的新参数精度格式，并明确表示这是“针对即将发布的下一代国产芯片设计”的精度格式。

DeepSeek采用的UE8M0 FP8格式尤其针对国产芯片的硬件逻辑特点设计，在8 bit的位宽限制下丢弃尾数而极大扩展指数动态范围。

这一设计让国产芯片在大模型训练中更稳定，高效利用每一点算力。此外，对于许多在HBM高带宽内存上不及英伟达的国产芯片而言，FP8格式有效缓解了带宽瓶颈，让硬件性能得到充分发挥。

而巧合的是，英伟达最近提出的NVFP4则在大模型预训练领域实现了突破。

相比于以往训练常用16位或8位精度，而NVFP4将精度进一步压缩到4位，在保持模型精度的同时大幅提升训练速度和算力利用率。

实验结果显示，在120亿参数的Mamba-Transformer混合模型上，NVFP4能完整训练到10万亿token，收敛效果几乎与FP8一致，下游任务测试精度也基本相同。

只是，当国产头部芯片厂商组建“朋友圈”，共同打造适配本土芯片的软件栈、工具链，也将有望提升下游客户对国产方案的信心。

英伟达依旧是在淘金热中稳赚不赔的“卖铲人”。但现在，矿场边上涌现出越来越多本土的铁匠铺，正用本地的矿石和工艺，打造出更适合本地矿工的工具。

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