在星期四凌晨的北京时间，作为全球市值最高的上市公司，英伟达召开了年度股东大会。在此次会议上，人工智能产业的领军人物黄仁勋明确指出，针对业界广泛关注的AI投资回报率问题，“已经有了答案”。

在近期的业务更新中，黄仁勋先生反复重申一个核心观点：AI数据中心实质上是从事词元（token）制造工作的工厂。这些词元随后能够被转化为代码、答案、设计、行动与服务。从商业视角来看，这意味着每一个词元都直接对应着一个利润单位。

This also included his most market-moving statement of the entire session: The useful AI era has already arrived, and it is already profitable.

黄仁勋也着重指出，英伟达的系统在采购价格方面或许并非最低，然而它能够以最低的成本生产出词元，并实现最高的词元处理吞吐量，最终带来最高的销售收入。

换言之，英伟达客户所购置的并非仅是若干台服务器，而是用于构建能够持续产生收入的AI工厂设施。

这一逻辑同样推动了英伟达所取得的突出财务表现。公司全年营收达到2160亿美元，同比增长65%；营业收入为1300亿美元，增长60%。经营现金流为1030亿美元，同时向股东返还了410亿美元。其中，数据中心业务的收入达到1940亿美元，同比增长68%。

作为英伟达承担着下一阶段驱动增长核心角色的Vera Rubin架构，现在已然顺利迈入了全面量产的阶段。

黄仁勋进一步指出，Hopper架构针对预训练任务而设计，Blackwell架构将推理能力成功提升至机架规模，而最新的Vera Rubin架构则是专门为智能体应用量身打造的。智能体在实际运行中需要持续地进行推理决策、访问数据库、调用外部工具并执行代码。这个过程对整个系统的协同响应能力要求极高，如果中央处理器无法及时响应与处理这些请求，强大的图形处理器就会被迫进入闲置状态。而在追求效率与产出的AI工厂中，GPU的闲置直接等同于运营收入的损失。

此外，黄仁勋亦将“物理AI”界定为驱动下一阶段增长的关键动能。他指出，机器人、汽车以及工厂这些实体将会演变为现实世界中的智能体，具备感知环境、进行推理、制定规划并最终自主行动的能力。英伟达旨在通过其AI工厂来训练这类模型，继而利用Omniverse平台开展仿真验证，最后则依托Jetson等边缘计算平台，将模型部署并运行在机器人与各类设备之上，从而使上述能力得以实际落地。

黄仁勋对于长期增长前景以及来自ASIC的竞争压力也表达了乐观预期，他强调"这轮建设将以数十年为尺度来衡量"，并指出英伟达的基础设施能够提供"最佳推理经济性"。

在股东回报方面，黄仁勋明确指出，公司计划在未来，包括今年和明年，将把50%或以上的自由现金流回馈给股东。

在年度股东大会的投票环节中，整体过程表现得波澜不惊。股东借助咨询性投票的形式，对公司的高管薪酬方案进行了批准，并批准了全部10名董事会成员的连任。此外，还有一项由外部股东提出的提案获得了通过，该提案旨在修改公司章程，使得所有股东投票事项均可以通过简单多数表决的方式得以通过。

在星期四凌晨的北京时间，作为全球市值最高的上市公司，英伟达召开了其年度股东大会。在此次会议上，针对业界广泛关注的人工智能投资回报率问题，人工智能产业的领军人物黄仁勋明确阐述了其观点，并表示“已经有了答案”。

对于英伟达以及整个计算产业而言，这标志着一个非凡年份的到来。大约每隔十至十五年，计算技术领域便会经历一次根本性的范式转变：从大型机演进至个人计算机，从个人计算机过渡到互联网，再由互联网扩展至云端，并进一步衍生出移动云。而当前正在发生的这一次重置，其规模与影响力甚至更为深远。

过去六十年间，人类编写软件代码而计算机依据指令执行操作的传统范式已经发生了根本改变。借助于人工智能技术的引入，计算机现在具备了理解、推理、规划、运用工具并完成实际工作的能力。因此，计算机不再仅仅是一个被动使用的工具；在人工智能时代，它转变为一个能够主动使用工具来辅助任务的智能助手。基于这一转变进一步推导，数据中心的功能也得到了重新定义：它不再只是一个存放设备的“工具棚”，而是进化成为一个由众多数字助手共同构成的AI工厂，专门用于生产数字智能基础设施。

英伟达正在为迎接这一新时代而积极建设相关的计算基础设施。

在过去的两年间，生成式人工智能引起了全球范围的广泛关注。其中，以ChatGPT为代表的系统已经具备了写作、绘图、总结信息以及回答各类问题的能力。在此基础之上，推理型人工智能进一步演化，使机器能够开展复杂的思考与推理活动。而当前，智能体人工智能已经进入了实用阶段。这类智能体能够运用各类工具、访问存储的记忆、编写并执行代码、调用其他智能体协助处理，同时对执行结果进行测试验证，并会持续开展工作直至任务最终完成。

在企业级应用领域，软件编程构成了首个实现重大突破的应用场景。这标志着一个关键的转折点：当前的人工智能技术已经具备了实际效用。当人工智能能够执行具有实际效用的工作时，其处理指令的基本单元——即token——便开始具备明确的经济价值；而当这些token能够产生可观的利润回报时，将直接推动市场对底层计算能力的需求进入加速增长阶段。

审视相关数据可以发现，GitHub开发者在2023年合并了3亿个pull request，即程序员在完成代码编写后，向项目提交的“请求将我的代码合并”的申请。该数据在2024年增至4亿个，到2025年则达到5亿个，呈现出明确而稳定的增长轨迹。然而，在2026年的最初几个月中，这一合并速度几乎提升了两倍。这清晰地表明，全球约3000万名软件开发者——他们每年获得总计约3万亿美元的薪酬，其工作支撑着全球价值100万亿美元的经济活动——其生产力正在被人工智能所增强。借助于智能体，这一相同规模的劳动力目前能够创造接近9万亿美元的产出，相当于带来了6万亿美元的增量。

编程仅仅是需求驱动因素之一。具有实际应用价值的人工智能已经到来。关于AI投资回报率的疑问已经有了明确答案，各行各业正竞相部署智能体AI。

英伟达的财务业绩实现了显著增长：全年营收达到2160亿美元，同比增长65%；同期营业收入为1300亿美元，增长60%。摊薄后每股收益同比增长67%，达到4.90美元。在资本运用方面，公司产生了1030亿美元的经营现金流，并向股东返还了410亿美元。

英伟达的数据中心业务实现收入1940亿美元，较前一年度增长68%。Blackwell架构成功地拓展了英伟达基础设施在不同客户群体中的市场覆盖范围，其客户包括了超大规模云服务商、云服务提供商、人工智能实验室、工业制造企业以及各主权国家客户。模型开发商以及超大规模云厂商群体已累计部署了数十万颗Blackwell GPU。AI工厂的建设进程目前仍在各个主要行业当中保持着迅速扩张的态势。诸如Capital One、现代汽车集团、Jane Street以及礼来等知名企业，正在积极扩展其英伟达基础设施，以此来部署并运行人工智能应用。

在国际市场方面，英伟达的收入实现了超过三倍的显著增长，成功突破了300亿美元。目前，近40个国家与地区正在积极构建人工智能工厂，其GDP总量合计达到了50万亿美元，而这些工厂的建设均依托于英伟达的基础设施。

AI基础设施已不再是处于实验探索阶段的概念，而是已经迈入了全面生产的时期。人工智能不仅限于一个模型，更代表着一个全新的产业体系。可将其视作一个具有五层结构的完整架构：从底层的能源供应，到芯片与计算系统，再到上层的基础设施、核心模型，最终延伸至各类应用。

传统数据中心的主要功能是存储数据并提供文件访问服务。而AI工厂则致力于进行token的生产工作。这些token能够被转化为代码、答案、设计、行动以及服务等多种形式。

具有实际应用价值的人工智能技术已经能够实现盈利。在此过程中，每一次模型推理所产生的token都会形成一个独立的利润单元，这也直接解释了市场对算力资源保持强劲需求的根本原因。企业客户所投入的资金并非用于采购单纯的计算设备，而是用于建设能够持续产生收益的智能计算基础设施。

（AI）工厂的架构设计优劣至关重要。其核心考量因素在于，这座工厂能够创造多少收入，以及需要投入多少成本。推理过程本质上是token的生成过程，而英伟达的Blackwell架构在此领域确立了显著的性能标杆。根据SemiAnalysis的InferenceX基准测试结果，Blackwell被评为“推理之王”，能够实现最低的单token成本，并提供了相比第二名平台高出30倍的token吞吐量。

这正是架构设计具有决定性意义的核心原因所在。英伟达系统在采购价格方面或许并非处于最低水平，然而它能够实现最低的token生成成本、最高的token处理吞吐量，并最终带来最高的收入回报。

Vera Rubin架构代表着下一步的发展方向。Hopper架构被专门设计用于预训练任务。Blackwell架构成功地将推理能力扩展到机架规模。而Vera Rubin架构则是专为智能体应用而构建的。

智能体AI对计算模式进行了改变。智能体具备了思考、运用工具、访问数据库、检索记忆、执行代码等能力，并且会反复调用各类应用，直至任务得以完成。运行在GPU之上的大语言模型承担着思考的任务，而CPU则需要跟上其处理节奏。如果CPU形成性能瓶颈，GPU便会被迫闲置。在AI工厂的运营环境当中，GPU闲置便意味着收入损失。

这正是Vera架构如此重要的原因所在。Vera是专门针对智能体工作负载进行设计的CPU，而Rubin则是执行模型推理与计算任务的GPU。通过NVLink、Spectrum-X、BlueField所具备的高速互联、网络与安全能力，再辅以统一的软件平台，共同将这些系统有机地连接为一个协同工作的整体。

事实上，英伟达是目前全球范围内唯一一家同时运营着三项网络业务的企业。NVLink这项技术把单个机架内的所有GPU相互连接，使其协同运作，形成一台性能强大的巨型计算机。Spectrum-X则是专门为AI场景打造的以太网解决方案，它能够支持AI工厂在横向维度上进行灵活扩展，当前其部署规模已经超过了其他所有以太网网络厂商的总和。InfiniBand则为全球规模最大的AI与科学计算系统提供了延迟最低的网络连接。

这些技术通过协同运作的方式结合在一起，从而使得AI工厂能够从GPU到机架、从数据中心内部到跨数据中心进行整体优化。

Vera Rubin本质上并非单一芯片产品，而是作为AI工厂平台存在，其生态系统已开始实质性运作。该平台已实现全面投产。各大主要模型开发商、公有云服务商、AI云平台以及超大规模云厂商均在为基于该平台的基础设施建设做准备。

Vera成功打开了一个全新的市场领域。到目前为止，每一颗CPU都是专门为人类用户所设计的。我们生活在一个以秒为基本时间单位来衡量的世界之中。智能体则生活在一个以纳秒为基本时间单位来衡量的世界之中。CPU导致智能体等待的每一刻，都意味着整栋建筑中最昂贵的组成部分——GPU——处于闲置状态的一刻。

因此，公司从零开始打造了一颗全新的、专门面向智能体的CPU处理器。这标志着一个崭新市场领域的出现。传统为人类用户服务的CPU，采用的是按核心进行切分和出租的模式。然而智能体则并非租用核心的方式，而是对超快的响应速度提出了明确要求。在可预见的未来将会出现数十亿个智能体，它们需要的是专门为自己所打造的CPU处理器。

从影响范围与意义层面来看，我们认为Vera将成为公司历史上最重要的产品发布事件之一，而来自各方的订单已经开始陆续到来。

CUDA是英伟达有史以来最为重要的投资之一。在长达20年的时间里，英伟达始终专注于同一个加速计算架构的持续优化。装机基础吸引开发者，开发者创造突破性应用，应用催生新市场，新市场又进一步扩大装机基础。这一飞轮效应正在加速运转。

CUDA-X作为构建在CUDA基础之上的库栈体系，被视作英伟达技术皇冠上的明珠。这些库所解决的，是科学与工业领域中诸多极具挑战性的核心问题，诸如计算光刻、数值优化、基因组学、物理模拟、数据处理、机器人学、人工智能以及无线网络等。

当前，这些库正在从传统的应用组件转变为智能体的核心工具。在本周，我们宣布推出了BioNeMo，这是一个专为智能体设计的数字生物学和药物发现工具集。

英伟达在技术架构上采取了垂直整合的策略，同时也保持了横向的开放性。该公司构建了完整的技术栈体系，以此实现了从硬件到软件的端到端优化。随后，英伟达将这套体系进行了开放，使得整个行业都能够以此为基础开展创新与建设工作。

我们的业务领域广泛，并且呈现出日益多元化的趋势。基于此，为了使我们的业务结构更易于被理解，目前我们借助两个核心的市场平台来对其进行描述：数据中心以及边缘计算。

在数据中心这一业务板块当中，其服务涵盖了两大核心市场体系：超大规模数据中心，以及AI云、工业与企业市场。目前，客户基础呈现出多元化特征，并保持着持续增长的态势。

边缘计算领域涵盖了从个人计算机、专业工作站到游戏、人工智能基站、机器人以及汽车等广泛的应用场景。英伟达之所以能够全面服务上述所有市场，其基础在于拥有一套贯穿始终的统一计算架构、一个通用的软件技术栈，以及一个构建完整的丰富生态系统。

在英伟达的前瞻性战略布局中，物理AI已被明确定位为驱动其下一阶段增长的核心浪潮。具体而言，物理AI实质上就是运行于现实物理世界中的智能体AI。这将使机器人、自动驾驶汽车以及智能化生产工厂等实体，具备在动态、非结构化的真实物理环境中，执行感知环境、逻辑推理、路径规划乃至自主行动的能力。

英伟达开创并主导了智能体与物理AI这一关键领域，并构建了从模型训练到物理世界部署的完整技术闭环。AI工厂负责完成核心模型的训练；Omniverse平台在其虚拟世界中对模型与系统进行高保真仿真验证；NVIDIA Jetson计算平台部署于物理机器人之上以执行实际任务；而Cosmos世界基础模型则作为整个系统的核心认知引擎，驱动所有环节的协同运作。

机器人与各类机器人系统目前正在众多行业中得到广泛开发与部署，其应用领域涵盖了交通、制造、手术医疗以及酒店和服务业等多个方向。

在过去的数月间，人工智能技术经历了显著的加速发展。在此，有几点结论需要加以强调：首先，具有实际应用价值的人工智能技术已经进入实用阶段，并且能够创造利润。因此，计算能力直接转化为收入来源。其次，Vera Rubin架构已进入全面量产阶段。该架构正在为一个全新的、专注于智能体的CPU市场奠定基础。目前，各类企业正在向智能体驱动的公司模式转型，而它们的基础运行平台正是英伟达。

在AI时代，整个技术领域正在经历一个全面而迅速的演进过程。为此，英伟达公司正在积极构建能够支持并推动这一时代发展的底层技术基础设施。

随着业务规模的持续成长，我们将不断深化在研发领域的投入，着力投资于我们的生态系统，并将资本回馈给股东。我们近期已宣布将显著提高股息并扩大股票回购的规模。我们计划在今年、明年以及未来期间，把不少于50%的自由现金流返还给股东。

谢谢。

部分Q&A实录

关于当前AI基础设施建设的可持续性，我们需要对其长期发展的可行性进行评估。同时，你们业务的主要驱动因素预计在何时达到成熟阶段，以及增长势头又会在何时开始放缓。

黄仁勋指出：正如我在演讲中所阐明的，人工智能不仅仅是一个模型。它所代表的是计算领域的一次根本性变革。六十年来，计算主要局限于信息的检索、存储以及传递；而当前，在AI的驱动下，计算正在被重新定义，并由此转变为生成式的智能。

Token被视为智能的基本计量单位。它们在新型的数据中心的AI工厂中被制造出来，并借助商业化流程产生相应的收入。算力资源的投入量越大，所产生的token数量就越多，进而带来的商业收入也相应增长。

这轮建设的衡量尺度预计将延伸至数十年，其特征类似于电网、交通系统以及互联网等其他关键基础设施的建设项目。可以认为，这将成为人类历史上规模最为宏大的基础设施建设。

智能体人工智能正在对基础设施投资的加速起到推动作用，这是因为人工智能首次真正地开始执行实际的工作任务，并生成了真实的经济效益。伴随各类组织致力于大规模地生产智能，对 AI 工厂的需求将会远远超越当前的云计算范畴，并进一步延伸至企业、主权国家以及区域性 AI 云领域。

Nvidia, by relying on a fully stacked, end-to-end co-designed infrastructure and a large partner ecosystem that supports these initiatives, is able to demonstrate a unique advantage in promoting the construction of AI factories.

下一个预计将推动产业演进的主要增长阶段，将聚焦于物理人工智能领域，而该领域的发展目前仍处于初期阶段。随着时间的推移，人工智能技术将从数字世界扩展至机器人出租车、人形机器人以及各类工业系统之中，使得这些物理实体能够在现实世界中完成感知、推理等任务，并具备自主采取行动的能力。

To enable the development of physical AI, a new cycle of infrastructure investment is required. In this field, NVIDIA has established a comprehensive foundation. This foundation is equipped with AI infrastructure, the Omniverse platform for simulation and digital twins, open models, the Jetson Thor embedded computing platform, and a dedicated software stack. This stack is designed to support the large-scale development and deployment of physical AI applications.

我们前方还有很长的增长跑道。

目前，英伟达的GPU已经建立并巩固了对全球绝大多数人工智能训练基础设施的支撑地位。然而，伴随着整个行业的发展，推理工作负载在规模与占比上正逐渐超过训练工作负载。在此转变的背景下，核心问题在于：英伟达在多大程度上确信，其GPU架构依然能够成为进行大规模推理任务的首选平台？

黄仁勋表示，英伟达确实擅长训练。此外，借助Blackwell架构，英伟达在推理领域确立了领先地位。

推理正在促使AI实现商业变现。由于数据中心受到电力供应的限制，其token吞吐量和收入潜力依赖于AI基础设施的每瓦性能。

在SemiAnalysis的Inference-X基准测试中，Blackwell架构获得了“推理之王”的称号。这是由于它在多个关键维度上取得了领先地位：其每瓦性能与单token成本均达到了测试中的最优水平。与此同时，该架构实现的token吞吐量相比上一代产品提升了30倍。

在最新一轮的MLPerf推理基准测试中，凭借卓越的技术性能，我们成功达成了连续第七次的领先成果。针对人工智能智能体的性能评估，Artificial Analysis机构发布的New Agent Perf测试结果显示，Grace Blackwell 300 NVLink 72系统相较于Hopper架构，在每兆瓦功耗下能够支持运行的智能体数量最高可实现20倍的提升。

这种优越性能的实现，得益于英伟达在芯片、系统、算法以及软件层面所进行的全方位协同设计。英伟达AI基础设施由于能够提供最佳性能，因此也能够为推理任务带来最佳的经济效益。

but our advantage is not just in the leading performance. our large installed base can enable developers to reach the most AI users. the NVIDIA programmable GPU architecture runs more than 7,000 applications, which can bring cloud clients the largest revenue opportunities, as well as potential in financing and commitments.

Nvidia provides support for enterprise and sovereign customer groups, which has unparalleled deployment flexibility, has the most widely used leading open source models for custom AI, and has the deepest IT ecosystem support in the industry.

当前，英伟达在计算领域的绝大部分部署已转向推理应用。这一转变使得英伟达处于有利的市场地位，具备进一步扩大其推理市场份额的潜力。最近与Anthropic以及苹果公司所发布的联合公告，也为这一增长趋势提供了佐证。

关于资本回报政策能否进行更新说明？在股息分配与股票回购这两个方面，投资者应当对哪些内容有所期待？

Huang Renxun states: Nvidia can provide investors with a combination that is unique; this includes exceptional growth, strong margins, the ability to execute on free cash flow, as well as

来源：英伟达股东会摘要：黄仁勋豪言AI投资回报率的问题“已有答案” | 东方财富网