北京时间2月27日凌晨，英伟达用一份“打破所有预期”的财报，再次证明自己仍是全球AI竞赛的“庄家”。
截至2025年1月26日的第四财季，其营收393.3亿美元（同比+78%），净利润220.9亿美元（同比+80%），
全年总营收更飙升至1305亿美元（同比+114%）——这相当于每天入账3.6亿美元，每秒钟赚走42万美元。
但比数字更值得玩味的是市场情绪：当盘后股价仅上涨0.2%时，人们意识到，资本对英伟达的期待已从“疯狂增长”转向“如何维持神话”。
毕竟，其Q1营收指引430亿美元（同比+65%）虽超预期，却远不及去年同期262%的爆炸式增速。
这种“甜蜜的烦恼”，恰是英伟达当前处境的缩影：站在AI浪潮顶端，但必须回答“下一个十倍增长在哪”。
支撑财报的核心，仍是数据中心业务——该板块Q4营收356亿美元（同比+93%），占总营收比重攀升至91%。
但拆解细节，两个信号耐人寻味：
Blackwell的“闪电爬坡”与暗雷
第四财季，下一代Blackwell架构GPU贡献了110亿美元收入，占数据中心营收的31%。
CEO黄仁勋用“令人惊叹”形容需求，CFO科莱特·克雷斯更称这是“公司史上最快产品爬坡”。
但亮眼数据的另一面，
是供应链的紧绷：Blackwell采用的台积电3nm制程和CoWoS-L封装技术，良率爬坡难度远超Hopper架构。
摩根士丹利测算，若台积电2025年CoWoS产能无法翻倍（当前规划为120万片/年），英伟达可能被迫延迟交货——
而云厂商的耐心，未必能持续到2026年。
“91%魔咒”的隐忧？
过去两年，数据中心业务占比从60%飙升至91%，但过度依赖单一业务的风险已在毛利率中显现：Q4毛利率73%（同比-3个百分点），且公司预计Q1将进一步降至71%。
背后不仅是Blackwell成本上升，更折射出定价权松动的危机——
当微软Maia、谷歌TPU v6等自研芯片开始分食训练和推理市场，英伟达的“全栈溢价”能否维持？
英伟达的焦虑，本质上源于AI竞赛规则的转变：
客户变对手——云厂商的“反叛”
据IDC数据，2025年全球云服务商在AI芯片的支出中，自研芯片占比将突破20%。
微软Azure已宣布，自研芯片Maia已经量产，也正式开始在美国的数据中心为Azure OpenAI的应用提供算力支援。
AWS2024年宣布Trainium2正式可用，不久也将推出Trainium3，并表示市场不应该只有英伟达。
尽管英伟达试图用CUDA生态和DGX超级计算机绑定客户，但当Blackwell的50%收入仍依赖三大云厂商时，这种“既合作又竞争”的关系，随时可能成为利润的绞索。
其次，
“中国特供版”H20芯片的滞销（传库存积压达15亿美元），暴露了英伟达的软肋：
在美国出口限制下，其中国区收入占比已跌破10%。
更危险的是，据悉华为昇腾910B芯片在国产大模型推理中渗透率超60%，且性能接近A100。
一旦地缘冲突升级，英伟达可能永久失去全球最大增量市场。
从财报中也能明显看出，面对天花板渐近的焦虑，
英伟达正在开辟新战场--
汽车与机器人，主要在边缘计算发力。
尽管当前汽车/机器人芯片营收仅5.7亿美元（同比+103%），
但黄仁勋将其视为“下一个十年主战场”。
从比亚迪智能驾驶平台到特斯拉Optimus机器人，英伟达正用Thor芯片（2000TOPS算力）卡位“感知-决策-执行”全链条。
但挑战在于，这一市场需要与Mobileye、高通甚至华为贴身肉搏，且客户对定制化需求远高于数据中心。
2025财年，英伟达AI Enterprise软件订阅收入突破10亿美元，这或许是未来最大的想象空间。
通过将CUDA库、大模型工具链封装成服务，英伟达试图从“一次性硬件销售”转向“持续付费模式”。
但能否复制Adobe式的成功，取决于其能否摆脱“硬件公司”的基因束缚。
当摩尔定律失效后，英伟达还剩什么？
过去十年，英伟达的成功建立在“算力即权力”的定律上。
但如今，行业正在觉醒：当大模型参数增长放缓，稀疏计算、模型蒸馏等技术开始降低算力饥渴，英伟达的“军火库”是否会沦为过剩产能？
在Blackwell发布会后，黄仁勋表达“英伟达只做两类事情：要么是别人没在做的，要么是我们能做得独特且更好的。”
英伟达研究院最新论文显示，其正将CUDA扩展至量子-经典混合计算架构。
这暗示着一种战略转向：不再只做算力的搬运工，而是成为科学革命的“基础设施”。从药物发现到气候模拟，从量子计算到脑机接口，英伟达试图用GPU重新定义人类技术的边界——这，可能是比财报数字更大的野心。
