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輝達法說變法會？盤後逾5%漲幅吐光光 黃仁勳說了什麼全紀錄
【編譯于倩若／綜合外電】輝達（Nvidia）今晨公布財報顯示，上季營收與獲利優於市場預期，對本季營收預測為「780億美元上下浮動2%」，遠高於市場預期的727.8億美元，在第一時間激勵其股價於盤後交易大漲超過5％，不過隨著輝達進入法說會環節，其漲幅大幅收窄並翻黑小跌，原本受到輝達激勵的台積電ADR、博通與美光股價也都跟著轉為下跌。執行長黃仁勳與財務長Colette Kress在法說會上到底說了什麼？《知新聞》為您完整記錄。
Blackwell＋Rubin營收0.5兆美元破表可期 美批准H200出口中國尚未產生任何營收
財務長Colette Kress法說會上打頭陣先說明各部門業績狀況，她表示輝達在年度第4季再次交出非常亮眼的季度成績，營收、營業利益與自由現金流都創下歷史新高。
上季總營收為680億美元，年增73%，較前季進一步加速成長。
以季增來看同樣創下新高，輝達在資料中心業務新增110億美元營收，客戶群涵蓋雲端服務供應商、超大規模業者（hyperscalers）、AI模型開發商、企業客戶以及主權國家，結構多元且持續擴大。
輝達的Blackwell架構，在資料中心規模下進行極致共同設計（extreme codesign），隨著推論（inference）部署持續成長、並行於訓練需求之上，需求不斷增強。
加速運算的轉型，以及AI導入既有超大規模工作負載，持續成為輝達成長的動能。
建立在愈來愈聰明、且具多模態能力模型之上的代理式 AI（Agentic AI）與實體AI（Physical AI）應用，已開始對輝達財務表現產生實質貢獻。
以全年來看，資料中心營收達1940 億美元，年增68%。自2023財年ChatGPT問世以來，我們的資料中心業務規模已擴大近13倍。
她表示，展望未來，輝達預期今年將呈現逐季營收成長，並超越去年所分享的Blackwell與Rubin合計5000億美元營收機會。
她透露輝達目前已備妥庫存與供應承諾，足以支應未來需求，出貨時程甚至延伸至2027年。
目前所有資料中心都面臨電力受限問題。在這樣的限制條件下，加上必須最大化AI工廠營收的需求，客戶會依據「每瓦效能」（performance per watt）做出關鍵架構決策。
Colette Kress提到，SemiAnalysis將輝達稱為「推論之王」。InferenceX的最新結果再次強化輝達在推論領域的領導地位，GB300與NVL72在每瓦效能上最高可達50倍提升，每個token成本降低35倍，相較其他方案具顯著優勢。
CUDA軟體持續優化，在短短4個月內，讓GV200與NVL72的效能最高提升5倍。
輝達提供業界最低的每token成本，而運行輝達架構的資料中心可創造最高營收。
Colette Kress自豪地說，輝達的創新速度，尤其在如此規模之下，無人能及。
在接近200億美元的年度研發預算支持下，加上輝達在晶片、系統、演算法與軟體、橫跨運算與網路領域的極致共同設計能力，輝達計劃在每一代產品都實現倍數級的每瓦效能躍升，並長期延續領導地位。
第4季度資料中心營收為620億美元，年增 75%、季增22%，主要來自Blackwell與Blackwell Ultra持續放量的強勁動能。
在輝達基礎設施需求極高的情況下，即使是Hopper與多數6年前推出、基於Ampere架構的產品，在雲端也已售罄。
自Grace Blackwell GB200 NVL72系統推出至今將近1年，目前已有近9GW的Blackwell基礎設施完成部署，並被主要雲端服務供應商、超大規模業者、AI 模型開發商與企業客戶採用。
Networking作為輝達資料中心規模基礎設施方案的核心，上季表現突出，營收達110億美元，年增超過3.5倍。
輝達的scale-up與scale-out技術需求創下歷史新高，兩者皆呈現雙位數季增，主要來自NVL72 scale-up交換器的強勁採用。本季Grace Blackwell系統約佔資料中心營收的3分之2。
NVLink scale-up fabric改變了運算方式，展現了在超級電腦所有晶片與完整軟體堆疊上的極致共同設計威力。
第4季輝達宣布將透過NVLink協助亞馬遜AWS整合其自研晶片。
Spectrum X Ethernet在scale-up與scale-across架構上動能強勁，協助客戶將分散式資料中心整合為整體式、超大規模AI工廠。
全年Networking營收超過310億美元，較2021財年（輝達收購Mellanox的那一年）成長超過10倍。
輝達的需求結構廣泛、多元，並已超越聊天機器人。
首先，是從傳統機器學習轉向生成式AI的根本性平台轉變。
Colette Kress指出，當超大規模業者將搜尋、廣告生成、內容推薦系統等傳統龐大工作負載升級為生成式AI，並展現強勁ROI證據時，這正在鼓勵輝達最大的客戶加速資本支出。
例如在Meta，其GEM模型的進展，使臉書廣告點擊率提升3.5倍，Instagram轉換率提升超過1%，轉化為實質營收成長。
在相同的輝達基礎設施上，Meta Superintelligence Labs可訓練並部署其前沿代理式AI系統。
前沿代理式系統已達到拐點。
Claude Code、Claude Cowork與OpenAI Codex已達到實用智慧水準。
採用率急速攀升，token已具獲利能力，帶動運算擴張的高度急迫性。運算直接轉化為智慧與營收成長。
分析師對2026年前5大雲端與超大規模業者的資本支出預估，這些客戶合計佔我們資料中心營收略高於50%，自年初以來上調近1200億美元，接近7000億美元。
輝達仍預期，傳統資料中心工作負載轉向GPU加速運算，以及AI強化既有超大規模工作負載，將貢獻輝達長期機會約一半。
每個國家都將建立並營運其AI基礎設施的一部分，就如同今日的電力與網路。
在2026財年（截至2026年1月底），輝達的主權AI業務年增超過3倍，達到300億美元以上，主要來自加拿大、法國、荷蘭、新加坡與英國客戶。
長期來看，輝達預期主權機會將至少與AI基礎設施市場同步成長，因為各國對AI的支出將與其GDP成比例。
雖然少量H200產品已獲美國政府批准供應中國客戶，但目前尚未產生任何營收，且我們仍不確定未來是否會允許進口至中國。
中國競爭對手在近期IPO支持下持續進展，長期可能對全球AI產業結構造成衝擊。
若美國要維持AI運算領導地位，必須吸引每一位開發者，成為所有商業企業的首選平台，包括中國企業。
輝達將持續與美中兩國政府溝通，倡議美國在全球競爭的能力。
輝達首批Vera Rubin樣品出貨，量產計畫仍鎖定今年下半年
Colette Kress接著表示，輝達上月在CES發表了Rubin平台，由6顆新晶片組成：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交換器、ConnectX-9超級網卡（SuperNIC）、BlueField-4 DPU，以及Spectrum-6乙太網交換器。
這個平台將能以4分之1的GPU數量訓練MoE模型，並將推論（inference）token 成本比Blackwell降低最多10倍。
輝達本周早些時候已將首批Vera Rubin樣品出貨給客戶，且仍維持計畫，在今年下半年開始量產出貨。
基於其模組化、免線材托盤設計，Rubin相較Blackwell將提供更佳的韌性與可維護性。我們預期每個雲端模型開發者都會部署Vera Rubin。
接著她談到遊戲（Gaming）業務。輝達上季遊戲營收達37億美元，年增47%，主要受到Blackwell強勁需求與供應改善帶動。
GeForce RTX仍是PC遊戲玩家、創作者及開發者的主要平台。
第4季度輝達新增多項技術與進展，包括DLSS 4.5，透過AI將遊戲畫面提升至新層次，以及在主流AI PC框架上，LLM推論速度提升35%。
展望未來，雖然最終產品需求持續強勁、通路庫存水位健康，但輝達預期供應限制將成為第1季及後續遊戲業務的逆風。
專業視覺化（Professional Visualization）首次突破10億美元營收，本季達13億美元，年增159%，季增74%。
輝達已在上季推出RTX Pro 5000 Blackwell工作站，配備72GB高速記憶體，專為運行LLM與代理式工作流程的AI開發者設計。
汽車業務營收為6.04億美元，年增6%，主要來自自駕解決方案需求強勁。
上月在CES，輝達推出Alpamayo，全球首個開放式組合，包含推理、視覺、語言、動作模型、模擬藍圖與數據集，賦予車輛「思考」能力。
搭載Alpamayo的首款乘用車，基於NVIDIA Drive平台打造，將很快在新款Mercedes-Benz CLA上路。
實體 AI（Physical AI）已經到來，在截至今年1月底的2026財年，已為輝達貢獻超過60億美元營收。
Robotaxi叫車服務呈指數成長，Waymo、Tesla、Uber、WeRide、Zoox以及其他多家商業車隊，預計將從2025年的數千輛擴張至未來10年的數百萬輛，創造數千億美元市場。
這樣的擴張將需要數量級更多的運算，每個主要OEM與服務供應商都在基於輝達平台開發。
輝達持續推進機器人發展，利用全新NVIDIA Cosmos與Isaac GR00T開放模型與框架，並為Boston Dynamics、Caterpillar、FANUC Robotics、LG Electronics及Neurorobotics等領先企業提供輝達驅動的機器人與自動化設備。
為加速工業實體AI採用，輝達也宣布與Dassault Systèmes、Siemens、Synopsys展開新的擴展合作，將NVIDIA AI基礎設施、Omniverse數位孿生、世界模型與 CUDA-X 函式庫，提供給全球數百萬研究員、設計師與工程師，協助他們打造世界級產業。
接著Colette Kress談損益表其餘部分。GAAP毛利率為 75%，非GAAP毛利率為75.2%，隨著Blackwell持續放量而呈逐季上升。
GAAP營運費用季增16%，非GAAP基礎上年增21%，主要與新產品導入、運算及基礎設施成本相關。
第4季度非GAAP有效稅率為15.4%，低於預期，主要因一次性稅收利益影響。
庫存季增8%，購買承諾也顯著增加，反映輝達已策略性確保庫存與產能，以滿足超過未來數季的需求。這比以往更長，顯示輝達對需求能見度提升。
雖然輝達預期先進架構供應緊張將持續，但基於輝達規模、廣泛供應鏈與長期合作夥伴關係，輝達對於抓住成長機會仍有信心。
第4季度輝達產生350億美元自由現金流，全年為970億美元。
全年輝達以股票回購與股利方式，將410億美元（約自由現金流的43%）回饋股東。輝達持續投資於技術與生態系統，以培育市場發展、推動長期成長，最終帶來超越市場或同業的總股東報酬。
Colette Kress強調，重要的是，輝達將持續以策略性與紀律化方式進行投資，並承諾持續將資本回饋股東。
接下來談到對本季展望。從本季開始，輝達將在非GAAP報表中包含股票型薪酬支出，其中包含19億美元股票型薪酬支出。股票型薪酬是我們吸引並留住世界級人才薪酬方案的核心組成。
輝達預估本季營收為780億美元上下浮動2%，並預期大部分成長將由資料中心帶動。對本季的預測未假設中國資料中心運算營收。
展望本季，GAAP與非GAAP毛利率預計分別為74.9%與75%，上下浮動50個基點。全年毛利率仍預期維持在70%中段。
黃仁勳：持續與OpenAI推進合作協議，相信雙方距離達成協議已經很接近
接著換執行長黃仁勳（Jensen Huang）說明，他表示輝達最近慶祝了OpenAI推出GPT-5.3 Codex，這套模型是在Grace Blackwell與NVLink 72 系統上訓練及推論的。GPT-5.3 Codex能處理長時間運行的任務，包括研究、工具使用與複雜操作。
5.3 Codex已經在輝達內部廣泛部署，輝達工程師非常喜愛這套工具，也持續與OpenAI推進合作協議，並相信雙方距離達成協議已經很接近。
黃仁勳表示，輝達對與OpenAI的持續合作感到興奮，這是一家千載難逢的公司，輝達有幸從他們創立初期就開始合作。
黃仁勳也說，Meta Superintelligence Labs的擴展速度非常驚人。上周輝達宣布Meta正在部署數百萬顆Blackwell與Rubin GPU、NVIDIA CPU以及Spectrum X乙太網，進行訓練與推論。
上季，輝達宣布與Anthropic建立合作夥伴關係，並對其投資100億美元。Anthropic將在Grace Blackwell與Vera Rubin系統上進行訓練與推論。
Anthropic的Claude Cowork agent平台非常具革命性，並為企業AI採用開啟了大門。結合Claude Cowork與OpenAI，運算需求正急速攀升，而ChatGPT時代的「代理式AI」已經到來。
透過Anthropic、Meta、OpenAI與xAI等合作夥伴，輝達已經部署於每個雲端，並且能從零開始打造完整的AI基礎設施堆疊，或在雲端提供支援，使輝達能在訓練、推論以及AI工廠大規模擴展的每個階段，與前沿模型開發者建立獨特的合作地位。
輝達最近也與Groq達成非授權協議，引入其低延遲推論技術，並歡迎一支才華洋溢的工程師團隊加入輝達。就像輝達過去與Mellanox的合作一樣，輝達將透過Groq的創新延伸輝達架構，實現全新層級的AI基礎設施效能與價值。
他期待在下個月的GTC分享更多進展。
今年雲端資本支出逼近7千億美元 分析師憂明年成長困難、客戶現金流受壓縮
接著開放分析師提問。第1個問題來自Bank of America Securities的Vivek Arya。
Vivek Arya問：我記得你提到，現在對2027年的成長也有可見度，我想你們的購買承諾也反映了這種信心。但請教黃仁勳，當你看你們頂級的雲端客戶，今年雲端資本支出接近7000億美元，許多投資人擔心明年這個水準要成長可能更困難，而且部分客戶的現金流也受到壓縮。
你對你們的路線圖、購買承諾非常有信心，但你對客戶能否持續成長資本支出有多大信心？如果他們的資本支出不成長，輝達還能在這個框架下找到成長方式嗎？
黃仁勳回答：我對他們現金流成長很有信心，原因非常簡單：我們已經看到代理式AI的拐點，以及代理在全球企業中展現的實用性。
你會看到因為這個新世界，運算需求非常驚人。在這個AI新世界裡，運算就等於收入。沒有運算，就無法產生token；沒有token，就無法創造收入。所以在這個新AI世界裡，運算就是收入。
關於一些策略投資，以及可能與OpenAI的合作。我們已經進入每個雲端、每個資料中心，遍布全球。Edge與數十個AI原生應用，都建立在輝達的AI生態系統上。
無論是語言AI、實體AI，或是AI物理，我們都在支持這些生態系統構建在輝達上，並在整個堆疊上持續投資。如今情況比過去更全面，輝達掌握運算的每個面向，也能進入AI模型的深層訓練，如前所述，持續擴展GPU與節點規模，每個環節都在成長。
黃仁勳：輝達機架低功耗稱霸，CUDA軟硬整合打造每瓦效能王者
黃仁勳表示，輝達的機架真的非常厲害，我們也非常喜歡它低功耗的設計，當然，有人希望將乙太網整合進人工智慧系統，而輝達在這方面的表現真的非常出色。輝達的Spectrum X性能充分展現了這一點。
當你看到Grace Blackwell與Rubin架構時，它們的底部採用雙層極限互連，這大幅降低了架構上的複雜度，比競爭對手更有效。
輝達的軟體優勢在於，很難區分軟體在哪裡開始、架構在哪裡結束。輝達的軟體之所以有效，是因為輝達的架構非常出色。CUDA架構無可置疑地更高效、更有效率，每FLOP、每瓦特的表現都很出色。未來GPU的每一代架構都會從中受益。
至於Groq，你們在GTC就會看到，我們將把Groq作為加速器，延伸輝達架構，就像我們之前與Mellanox的合作一樣。
黃仁勳談太空資料中心：現階段效益不佳，但長期可行、技術需重構
接下來花旗分析師Atif Malik問黃仁勳：能談談CUDA的重要性嗎？因為越來越多AI投資是針對推論工作負載。
黃仁勳回答：其實整個堆疊都是重要的，輝達推出的TensorRT-LLM，是最優化的推論堆疊，針對NVL做最佳化，需要我們發現並發明新的平行運算演算法，這些都建立在CUDA之上，用來分配工作負載與推論，充分利用整體資源。
這些代理式系統會衍生出不同的agent，與團隊協作，生成的token數量呈指數成長。我們必須以更高速度推論，當每個token都能直接轉換為收入時，就直接對客戶的營收產生影響。資料中心的計算量直接等同收入，每個CSP（雲端服務提供商）和hyperscaler都明白這一點。
資本支出等於運算，運算配合正確架構等於最大化收入。今天若不投資運算，就無法成長收入。這點大家都明白：運算就是收入。架構極其重要，已經不只是策略層面，直接影響盈餘。選擇最佳效能/瓦特的架構，就是一切。
接著有分析師問到：關於毛利率，長期通常維持在70%中段區間，我們是否可以理解，輝達對2027年供應可見度的掌握，代表毛利率可以維持至那時？之後呢？是否有記憶體使用效率上的創新，可以讓我們對長期維持毛利率更有信心？
財務長Colette Kress回覆，毛利率最關鍵的槓桿是持續提供客戶「世代領先」的性能，這是最重要的一點。如果我們能提供每瓦特性能顯著超越摩爾定律的提升，或每美元性能大幅超過系統成本與售價，我們就能持續維持毛利率。
原因很簡單，我們快速成長的第一因素是token的需求因為AI拐點已經呈指數成長。甚至6年前的GPU在雲端，價格都在上漲。我們知道現代軟體所需的運算量正在爆炸性增長。策略就是每年提供完整的AI基礎設施。今年推出了6顆新晶片，Rubin下一代每代都會如此。我們承諾持續提供每瓦特與每美元的多倍性能。極端共設計能力，讓我們能提供這樣的價值給客戶。這是價值交付最核心的部分。
接著黃仁勳被問到太空資料中心，他認為可行性如何？時間表與經濟效益如何？未來會怎麼演變？
黃仁勳表示，目前經濟效益不佳，但會逐步改善。太空環境與地球完全不同：能量充足，但太陽能板很大；空間多；散熱效率高，但沒有氣流，散熱只能靠導熱，散熱器需要很大。液冷不可行，太重，也不耐壓。我們地球上的方法，太空需要調整。
有很多模型想在太空做，輝達GPU Hopper也在太空。GPU在太空最適合用於高解析影像，利用光學與AI做投影、升頻與降噪，快速生成超大規模影像。將PB級資料傳回地球再處理太困難，在太空直接運算更有效，直到觀察到有趣現象再回傳。AI在太空應用會非常有趣。
非Hyperscaler成長加速？黃仁勳揭輝達生態系多元擴張新動能
接著分析師問到，hyperscaler收入超過50%，但成長主要來自其他資料中心客戶，這是否意味著非hyperscaler成長更快？他們做的事情和hyperscaler 相同嗎？未來會成為更大收入來源嗎？
黃仁勳表示，前5大CSP或hyperscaler約佔 50%。我們也與全球多樣化的AI模型開發者合作，看到各種不同類型的客戶，這種生態多樣性會帶來極大好處。
財務長Colette Kress接著說，輝達在每個雲端、邊緣、電信領域都可用，創造了Ariel平台，使自駕車等技術可行。CUDA的優勢：專用處理器性能 + GPU Tensor Core靈活性，能解決語言、電腦視覺、機器人、生命科學、物理等各種AI與運算問題。客戶多樣性是我們最大優勢之一。
生態系統也是關鍵，即使處理器可編程，如果沒有生態系統，超越設計獲勝也很難。輝達的開放原始碼合作與OpenAI、Anthropic、xAI、Meta等夥伴，使輝達平台可運行全球150萬個Hugging Face AI模型。開源生態可能是全球第2大模型平台。輝達平台高度通用、易用、安全，創造了多樣化客戶與平台，遍布每個國家。
獨立版Vera CPU將問世？黃仁勳賣關子：架構設計顛覆傳統、效能衝頂
接著富國銀行分析師Aaron Rakers提問：關於平台與極端共設計，市場有消息說輝達將推「獨立版Vera CPU」，你認為架構演進的重要性如何？是因工作負載多樣性還是異質性驅動？你如何看獨立版CPU的發展？
黃仁勳賣關子，表示這個問題會在GTC再詳細跟大家說，但從最高層級來看，輝達在CPU架構上做了根本性不同的決策，與世界上其他CPU完全不同。而且它是唯一支援LPDDR5的平台，設計重點在於極高的資料處理能力。
原因很簡單，因為輝達關注的大部分計算問題都是以資料為驅動的，人工智慧就是其中之一。而在單核心效能與頻寬比這方面，它的表現完全超乎想像。我們做出這些架構決策，是因為AI的整個流程不同階段，從資料處理開始，在真正訓練之前，你必須先處理資料。所以整個流程包含資料處理、預訓練以及後訓練階段。
現在的AI正在學習如何使用工具，而這些工具很多在純CPU環境下運行，或者在CPU + GPU加速環境下運行。Vera的設計目標就是成為後訓練階段的卓越CPU。所以在AI整個流程中，有很多場景都需要大量CPU。我們喜歡CPU，也喜歡GPU。
當你將演算法加速到極限時，就會看到Amdahl法則提醒我們：你需要非常非常快的單核心CPU，這就是我們打造Grace為單核心效能極致的原因，而Vera在這點上表現更是超越天際。
黃仁勳：token驅動新革命，AI工廠引爆3兆美元資料中心浪潮
接著有分析師問到資本部署的問題，指出輝達大幅增加了回購股票承諾，但好像已經過了高峰，預計今年現金流大約會有1000億美元，即便財報結果非常好，股價卻沒有大幅上漲，為什麼不直接大手回購一次呢？
財務長表示，輝達持續支持我們前方的極端生態系統，這包括從供應商端，到確保我們能獲得必要供應及產能，再到我們平台上AI解決方案的早期開發者。所以資本回報和策略性投資都是我們過程中非常重要的一部分。輝達仍然在進行股票回購，也維持股息，會持續尋找年度內適合的機會，進行不同形式的回購。
高盛的Jim Schneider問黃仁勳：你之前提到2030年資料中心資本支出可能達到3到4兆美元，意味著成長可能加速，你對下一季已有指引，哪些關鍵應用最可能驅動這個拐點？是物理AI、代理式AI，還是其他？你對3到4兆美元的預估仍有信心嗎？
黃仁勳說，未來的軟體使用AI都是以token為驅動，大家都在談tokenomics，資料中心生成token，推論就是生成token，而我們生成token。
以NVLink 72為例，我們比前一代每單位能量生成token的效能高50倍，幾乎所有未來軟體與運算都以token為核心，如果回顧過去，傳統軟體所需運算量只是未來需求的一小部分。而AI已經來了，而且只會越來越強。
你可以想像，過去全球在傳統運算上投入約3000–4000億美元，而現在AI來了，需要的運算量比過去高出千倍，運算需求大幅增加。如果相信這是有價值的，世界就會投資以生成這些token。換句話說，全球需要的token生成能力遠超7000億美元的傳統投資，他相當確信，這個世界將持續生成 token，也會從現在開始持續投資運算能力。
黃仁勳說明，基本上，每家公司都依賴軟體，而軟體會依賴 AI，每家公司都會生成token。這也是為什麼他稱AI工廠的原因：不論你是雲端資料中心，還是企業軟體公司，或者是機器人工廠、自駕車廠，你都有巨型超級運算機（AI工廠）生成token，進而推動你的收入。車上也要放置運算設備，持續生成token。他相當確信這是計算的未來。
為什麼這麼肯定？因為過去的軟體是預錄的，你先編譯、先寫好內容、先錄影。但現在一切都是即時生成。即時生成可以考慮使用者、情境、查詢與意圖，生成新軟體結果，我們稱之為agentic AI（代理式AI）。這需要的運算遠遠超過預錄式軟體。就像電腦比DVD播放器運算能力高一樣，AI需要比傳統軟體更多的運算能力。
在產業層面，所有公司都靠軟體驅動，雲端公司也一樣。如果新軟體需要生成token，而token可貨幣化，那資料中心的建置就直接驅動收入。換言之，運算就是收入，他們都明白這一點，也越來越多的人理解。
黃仁勳：運算等於收入 AI只會越來越強不會回頭
黃仁勳表示，AI帶來的世界效益，最終必須轉化為收入，我們現在正處於代理式AI的拐點，過去2–3個月尤為明顯。當然，業界早就觀察到這個趨勢，但全球現在都意識到代理式AI的拐點來了。這些agent超聰明、能解決真實問題。編碼也被agent系統大幅支持，輝達的工程師都在使用Claude Code、OpenAI Codex，甚至三者並行，視使用案例而定。這些agent與合作夥伴幫助解決問題，你可以看到營收飆升，例如Anthropic在1年內營收翻10倍，但產能受到極大限制，因為需求太驚人。token的需求與生成率呈指數成長，OpenAI也一樣。
因此，越多運算能上線，收入增長就越快，這也說明了他之前提的：推論就是收入，運算等於收入。在這個新世界裡，我們正見證一場新的工業革命：新工廠、新基礎建設正在建立，這種計算方式不會回頭。
輝達相信，生成token就是未來計算的方式，產業大多數也相信，從此刻起我們將持續建置運算能力並不斷擴張。現在我們看到的浪潮是代理式AI拐點，下一波拐點是物理AI，把AI與這些agent系統應用到製造、機器人等實體場景。這是一個巨大的機會。
