英伟达公布创纪录季度业绩，但投资者追问：AI何时带来回报？

NVIDIA 在周三交出了被摩根士丹利称为"半导体史上最大、最干净的超预期与上调业绩"的成绩单。然而股价却下跌了 5.5%。

这一悖论反映出市场日益增长的不安：尽管 AI 基础设施支出已接近每年 7,000 亿美元，投资者仍在质疑回报何时——或是否——会实现。

NVIDIA 公布第四季度营收为 680 亿美元，同比增长 73%，其中数据中心营收为 620 亿美元，增长 75%。公司预计第一季度营收为 780 亿美元，远高于 728 亿美元的共识预期。从任何传统标准来看，这些数字都是出色的。

然而股价在盘后交易中下跌，延续了 NVIDIA 股票在过去几次超预期财报后都出现价值下滑的模式。

资本支出问题

现在市场担心的不是 NVIDIA 的执行力，而是其客户能否证明他们的支出合理

首席财务官 Colette Kress 指出，分析师对 NVIDIA 最大客户（占数据中心营收一半以上）2026 年资本支出的预期"自年初以来增长了近 1,200 亿美元，正接近 7,000 亿美元"。

Amazon、Meta、Microsoft、Alphabet 和 Oracle 正陷入 AI 基础设施军备竞赛。每家公司都释放了激进的支出计划，仅 Meta 今年就承诺投入 650 亿美元用于 AI 资本支出。集体押注的是生成式 AI 和新兴的"代理式"应用将产生相应的回报。

"一个人的资本支出就是另一个人的收入来源——这就是 NVIDIA 和 Jensen，"Laffer Tengler Investments 的首席执行官兼首席投资官 Nancy Tengler 指出。

问题是这是否反过来有效：AI 资本支出何时能为支出者带来 AI 收入？

Jensen 的答案

首席执行官 Jensen Huang 反驳了泡沫担忧，认为算力投资会直接转化为客户收入。

"算力等于营收，"Huang 在电话会议上表示，描述了一个 AI 基础设施产生盈利回报从而证明进一步投资合理的飞轮效应。

他指出推理工作负载——已训练 AI 模型的部署——是下一个增长驱动力，并指出 NVIDIA 的 Blackwell 架构相比竞争产品每个代币的成本降低了多达 35 倍。随着 AI 模型嵌入企业工作流程和消费产品，推理需求可能会使推动最初 AI 热潮的以训练为重点的支出相形见绌。

该公司还强调了"物理 AI"——机器人、自动驾驶汽车和工业自动化——贡献了超过 60 亿美元的年收入，表明可寻址市场延伸至聊天机器人和代码助手之外。

可持续性问题

对于看涨者来说，NVIDIA 的业绩验证了 AI 建设。首席财务官 Kress 表示，自 ChatGPT 在 2023 年出现以来，数据中心营收已扩大近 13 倍。Blackwell 系统的需求仍然受供应限制。甚至六年前的 Ampere 产品在云端也已售罄。

对于怀疑者来说，数字令人不安。超大规模云服务商正部署前所未有的资本，但对回报的可见度有限。利率仍然高企。AI 能力与 AI 变现之间的差距依然存在。

与互联网泡沫时代的比较虽不精确但具有启发性。在 1990 年代末，Cisco 为互联网建设销售基础设施，最终改变了经济——但在此之前经历了对预期的残酷重新定价。Cisco 的股价再也没有恢复到 2000 年的高点。

NVIDIA 的地位更强：其 CUDA 软件生态系统代表着真正的护城河，可访问 Hugging Face 上的 150 万个 AI 模型。其创新步伐——Rubin 平台承诺推理成本比 Blackwell 低 10 倍——使竞争对手望尘莫及。

但最终的问题不是 NVIDIA 能否销售芯片。而是每年 7,000 亿美元的 AI 支出能否产生 7,000 亿美元的价值。

目前，NVIDIA 持续获胜，而投资者仍在观望。