主要观点总结
英伟达发布了超预期的财报后，市场反应却为下跌。文章详细分析了市场担忧的点，包括Blackwell产能瓶颈、增长趋势、竞争对手的挑战以及英伟达的技术壁垒等。文中介绍了英伟达的三大护城河和一条隐藏壁垒，包括芯片迭代、生态和网络互联技术，以及软件生态的重要性。
关键观点总结
关键观点1: 英伟达发布财报后的市场反应及原因分析。
英伟达财报数据亮眼，但市场因对第四季度的增长预期不满意而下跌。主要原因是市场担忧英伟达的持续增长是否能持续，以及面临竞争对手的挑战。
关键观点2: Blackwell产能瓶颈及其对英伟达的影响。
英伟达的黑科技产品Blackwell面临产能瓶颈，导致毛利率下滑。但长期来看，随着产能的提升和良品率的提高，这对英伟达的盈利水平并不一定是坏事。
关键观点3: 英伟达的增长趋势及市场担忧。
英伟达的未来增长得益于计算堆栈的重塑和AI时代的到来。但市场担忧其竞争对手的追赶和围攻，以及新技术标准的形成对英伟达的影响。
关键观点4: 英伟达的三大护城河和一条隐藏壁垒。
英伟达的护城河包括芯片、生态和网络互联技术。除此之外，其隐藏壁垒在于通过软件生态为客户产生的强依赖性。这些壁垒使得竞争对手难以追赶。
正文
在英伟达发了一份超预期的财报后，市场第一反应竟然是下跌！
11 月 21 日凌晨，英伟达正式公布了 2025 财年第三季度财务业绩报告，这也是英伟达被纳入道指之后的第一份财报。
财报数据依然亮眼，但是市场却不买账，财报公布后当即下跌了5%，
周五收盘逆市重挫3.2%。
还是先来看下数据，数据显示，英伟达第三季度营收351亿美元，上年同期为181.2亿美元，市场预期为330亿美元。净利润193.1亿美元，上年同期为92.43亿美元，市场预期为169.3亿美元，
营收、净利润均超市场预期。
公司数据中心业务实现明显增长，第三季度数据中心业务收入为308亿美元，上一财季为263亿美元，同比增长112%。
换成其他公司，能有这样的数据，市场早就乐开花，股票上涨还来不及呢。不过，对于英伟达，市场是不买账的。
原因是英伟达第四季度给出的指引，公司预测第四季度将进一步同比增长约70%，低于去年同期265%的年增长率，没达到市场预期的最高值，彭博社编制的分析师平均预估为 371 亿美元，有些人预测高达 410 亿美元。
简而言之，市场对英伟达的持续高增长存在疑虑，毕竟市场是买预期，卖事实的。
从下跌后立即回调，可以看出，这次下跌更像是一次情绪宣泄。
那我们详细分析下，市场对英伟达情绪宣泄的点在哪里？市场担忧的又是什么？
Blackwell产能瓶颈
先说好消息，英伟达难产的Blackwell终于全面投产了，问题是供不应求，坏消息是受其拖累毛利率将继续下滑。
英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示，Blackwell芯片目前已全面投产，预计该产品将在未来几个季度都供不应求。
英伟达首席财务官ColetteKress在与分析师的电话会议上表示，
13000个Blackwell芯片样品已发送给客户。Blackwell芯片计划于本季度开始出货，并将在明年加速出货。
不过Kress坦言，Hopper和Blackwell系统存在某些供应限制。
众所周知，第一“封装大厂”台积电的CoWoS产能不足。台积电依靠CoWoS几乎成为世界第一大封装厂家。
目前看，三星、Intel、Amkor和日月光等也在努力研发CoWoS技术，但目前在良率和产能方面与台积电仍有差距。
CoWoS是一种2.5D、3D的封装技术，可以分成“CoW”和“WoS”来看。“CoW（Chip-on-Wafer）”是芯片堆叠；“WoS（Wafer-on-Substrate）”则是将芯片堆叠在基板上。CoWoS就是把芯片堆叠起来，再封装于基板上，最终形成2.5D、3D的形态，可以减少芯片的空间，同时还减少功耗和成本。
在台积电的CoWoS产能中，英伟达占整体供应量比重超过50%。其中Hopper系列的A100和H100、Blackwell Ultra 使用台积电CoWoS封装工艺。而到了明年，英伟达B300 和 GB300 系列也会推广采用 CoWoS-L技术。
除此之外，AMD的MI300用的是台积电SoIC（3D）和CoWoS（2.5D）两种封装技术。博通、微软、亚马逊、谷歌对CoWoS也有一定的需求。据机构统计，AMD和博通对CoWoS产能需求，合计的占比超过了27.7%。
最新消息显示，台积电已取得英伟达同意，将在明年调涨价格，其中CoWoS封装价格涨幅约在10%至20%，实际涨幅将视台积电产能增幅而定。
成本增长最终会体现在收益上。Blackwell规模的扩大或许会影响英伟达的盈利水平。Kress透露，新财季Blackwell收入将超过预计的数十亿美元，但毛利率将放缓至70%以下。
虽然毛利率会有所下降，但总的利润却被拉升，这对英伟达来说并不是一件坏事。而且随着产能的拉升，良品率提高后，也许毛利率还会进一步提升。总之短期内毛利率的震荡，似乎并不是看衰英伟达的理由。
狂飙式增长还会持续？
对于市场担忧的增长，黄仁勋表示乐观。黄仁勋认为，英伟达未来增长得益于两个基本趋势。
首先，计算堆栈正在经历重塑，即从编码到机器学习的平台转变，从在CPU上执行代码到在GPU上处理神经网络。
其次，AI时代正在全面到来。
生成式AI不仅是一种新的软件能力，而且是一个由AI工厂制造智能的新产业，这是一场新的工业革命，将创造数万亿美元的AI产业。
黄仁勋认为，价值1万亿美元的计算系统和数据中心必须进行现代化改造，而生成式AI正在创造世界上从未有过的新型能力。
在黄仁勋看来，这两个基本趋势才刚刚开始，并将持续数年。
如果AI发展的趋势是确定的，那么竞争对手的围追堵截，会不会对英伟达构成威胁呢？
毕竟老对手AMD的MI300X加速器对标英伟达Hopper架构H100 GPU，微软、META、 OpenAI也都下场自研AI芯片；后面还有初创公司，例如cerebras 、SambaNova、国内摩尔线程等等芯片公司出现，英伟达被围攻的趋势非常明显。
AMD首席执行官苏姿丰更是表示，半导体行业不可能一家独大。
为了围攻英伟达，老对手也变成了新盟友：
2023年， AMD、Arista Networks、Broadcom、思科系统、Eviden（Atos）、惠普企业、英特尔、Meta Platforms、微软和甲骨文公司成立了
Ultra Ethernet Consortium（超级以太网联盟）目的是打破英伟达联网技术领域的垄断。
随后，2024年10月，AMD、亚马逊网络服务 (AWS)、Astera Labs、思科、谷歌、惠普企业 (HPE)、英特尔、Meta 和微软等九大董事会成员联合宣布，由其领导的超级
加速器链接 (UALink ) 联盟正式成立。
这些集团希望通过两个联盟成员，贡献出自身的技术，建立全新的AI数据中心网络制定新的互联技术标准，帮助客户能够更便捷连接不同厂商的AI芯片，以打破英伟达的垄断。
这样做的好处，就是这些企业抱团取暖，并互利互惠，使得各家都能参与到市场竞争中，一起围剿英伟达。
这些企业联合的挑战，恐怕也是市场对英伟达产生疑虑的原因之一。
不过，笔者认为，散装的联盟是否真的能够勠力同心，还存在很大变数，尤其巨头企业之间的协调恐怕没那么容易，联盟最终效果恐怕不会尽如人意。
更何况
英伟达为此
修建了极深的护城河，这些护城河就是老黄的底气所在。
三大护城河与一条隐藏壁垒
这三大护城河分别是，芯片、生态以及网络互联技术。
第一条护城河是不断迭代的芯片。
英伟达采用的是芯片架构和芯片工艺交替更新，从而实现新产品的不断迭代，也给架构和工艺的进步留出更多的时间。
根据规划，2025年，英伟达将推出Blackwell Ultra，而下一代 AI 芯片架构平台名为Rubin，采用HBM4芯片，预计将于2026年推出；2027年还将推出Rubin Ultra平台。
英伟达发布了全新平台Rubin，同样沿用了英伟达此前推出的Hopper架构。Rubin是配备新GPU、基于名为Vera的CPU，以及采用NVLink 6、CX9 SuperNIC 和 X1600、并融合InfiniBand/以太网交换机的高级网络平台。
即使这样，英伟达的计划也十分激进，这就要求芯片架构要持续优化，而且芯片的制造工艺也不能拖后腿。要知道千亿晶体管的超级AI芯片的迭代难度太大了，在这个规划中是不容有闪失的。
第二条护城河是生态。
因为英伟达早就不是单纯靠卖硬件为生的产品公司了，老黄很清楚，单靠硬件赚钱是远远不能长期支撑企业的发展，但是当硬件需求放缓的时候，就是企业跌下神坛之时。
因此，
英伟达需要提高用户的黏性，除了卖芯片，还提供软件生态，通过免费好用的软件让用户熟悉习惯英伟达GPU芯片
，直到再也离不开它，这就是生态的力量，当然其最终目的还是卖芯片。
事实上，单从芯片上来说，英特尔、AMD也能造出纸面数据不输英伟达的芯片，但是他们就是缺失在生态上。
其实，英伟达的生态不仅仅在GPU上，英伟达已经扩展至各个与AI相关的领域。
这些企业通过自己一己之力造出纸面实力与英伟达相当的芯片并不难，但是面对英伟达打造的生态，这些芯片大厂也只能被动地去兼容、适配CUDA。
第三条护城河是网络技术。
模型的参数量大、用于训练的数据多、训练系统的规模大，一个GPU显然无法完成天文量级的数据训练，这就需要很多GPU连接在一起。
这就从比拼单个芯片的算力转变到多芯片算力连接，这是因为系统的瓶颈从数据计算转变成数据搬运，也因此，芯片之间的互联与通信带宽成为大模型发展的关键所在。
换句话说，多芯片互联做得好，单芯片算力差一些，只要连得够多，整体算力就不会掉。
当GPU数量扩展到成千上万
，甚至单一数据中心都放不下
，还需要不同地域的数据中心进行协同工作的时候
，这对于网络性能便
提出了更高的要求。
2019年，英伟达收购了网络设备巨头Mellanox，并布局了三种高性能网络技术，分别是NVlink、InfiniBand和高性能以太网Spectrum-X。
NVlink解决的是GPU之间的通信，InfiniBand负责服务器和机架层面的通信，主打超高速和超低延迟，是多卡互联技术的天花板；Spectrum-X是基于以太网技术做了面向GPU和AI的优化，解决向下兼容，多用在追求性价比的场景，例如推理、模型微调和中小型模型的训练等。
这些网络技术专门为英伟达产品量身打造，因此即使其他企业造出了纸面性能与其相当的AI芯片，也没办法适配英伟达的专有网络技术，无法做到超高速和超低延时，这就会极大程度限制了它们的使用场景。
有了这些技术之后，英伟达可以销售一揽子方案，可以单独卖卡，也可以买整体的数据中心设计。当然要想性能最佳，最好购买一揽子方案。
前文所述的9家企业搞的Ulink联盟就是应对英伟达InfiniBand这一技术的，帮助各家企业打通通信，这样用户可以去不同厂商购买硬件，然后攒一个数据中心出来。
此外，这些大厂还组成了另外一个联盟，Ultra Ethernet（超级以太网）对标的便是英伟达AI以太网Spectrum-X方案。
另外，据一位业内人士分析，英伟达还有一条不太明显的隐藏壁垒——
一个对内的软件生态。
如果说CUDA是英伟达对外部开发者打造的生态架构，那么面向数据中心集群开发的定制化软件，以及多平台和硬件之间的统一软件架构，就是英伟达对内打造的一套生态系统。
这套内部生态系统是外部开发者看不到的。外部开发者只需要一个指令就能让算法需求自动分配到上百万的GPU节点上高效稳定运行，做到既能在4090上跑，也能在H100上跑，还能在万卡的H100集群上跑。这个才是英伟达更为隐蔽，也更为核心的技术能力。
