日本出口在半导体需求强劲拉动下强势反弹，4月增速创下今年以来最快纪录，并大幅超越市场预期，为日本经济提供了新的支撑信号。 据日本政府周四数据，日本4月出口同比增长14.8%，远高于路透调查预期的9.3%，为今年1月以来最快增速。 其中，半导体出货量同比飙升41.6%，成为此次出口跃升的核心驱动力。 数据公布后，日元兑美元小幅走强，报158.88。这一出口表现与周二公布的GDP数据相互印证——日本经济一季度环比扩张0.5%，折年率增长2.1%，净出口仍是主要增长引擎之一。 出口全面超预期，半导体领涨 4月日本出口同比增长14.8%，不仅是今年以来最快增速，也显著高于路透预期的9.3%，超出幅度达5.5个百分点。 此次出口增长的最大亮点来自半导体。相关出货量同比大涨41.6%，在全球科技需求持续升温的背景下，日本半导体产业的出口竞争力得到充分体现。 从贸易伙伴来看，对日本最大贸易伙伴中国的出口增长15.5%，对美国的出口则增长9.5%，两大主要市场均呈现正增长态势。 进口方面，4月同比增长9.7%，同样超出市场预期的8.3%。受此影响，日本贸易逆差从3月的6430亿日元大幅收窄至4月的3019亿日元，贸易账户状况明显改善。 弱日元：出口助力与通胀隐忧并存 尽管出口数据亮眼，日本当前仍面临日元持续疲软带来的双重压力。日本当局在4月底至5月初已动用约10万亿日元进行汇市干预，以支撑日元汇率。 弱日元固然有助于提振出口竞争力，但同时也推高了进口商品价格，加剧输入性通胀压力，并削弱居民购买力。 值得关注的是，日本4月核心通胀数据将于本周五公布。此前3月核心通胀率时隔五个月首次加速，升至1.8%，市场对能源价格走势的担忧也因伊朗战事而持续升温。

三星电子在最后关头与工会达成初步协议，避免了一场可能严重冲击全球内存芯片供应链的大规模罢工。对于正处于AI基础设施建设热潮中的科技行业而言，这一结果消除了近期最大的供应端不确定性之一。 据三星电子于当地时间周三深夜发表的声明， 劳资双方已就薪资及集体谈判协议达成初步共识。 工会方面随即确认，原定5月21日至6月7日的罢工计划暂停执行。 新协议引入了一项针对半导体部门的长期特别绩效奖金方案，以年度利润目标为基准： 2026年至2028年间，年度目标利润为200万亿韩元（约合1330亿美元）；2029年至2035年间，目标降至100万亿韩元。 此前韩国劳动部长Kim Young-hoon紧急召集双方进行夜间谈判，成为促成最终和解的关键一环。 三星是全球最大内存芯片供应商，其产品广泛应用于智能手机、电动汽车及AI数据中心服务器。近几个月来，内存芯片价格已因供应紧张而大幅攀升，一旦罢工成真，供应缺口可能进一步扩大，加剧全球供应链压力。 最后关头逆转：政府斡旋促成协议 谈判进程曾一度濒临破裂。周三上午，工会领导人Choi Seung-ho宣布将按计划于次日启动罢工，原因是三星管理层拒绝接受工会已认可的政府调解方案。 韩国政府随即出手干预，鉴于三星在韩国经济中的战略地位，政府对谈判结果高度关注。劳动部长Kim Young-hoon召集双方进行最后一轮磋商，最终在深夜达成初步协议。 工会将于5月23日上午9时至5月28日上午10时，就拟议中的2026年薪资协议向成员开放投票。 协议核心：股权激励与薪资上涨并行 新协议在薪酬结构上作出重大调整。 协议引入了一项针对半导体部门的长期特别绩效奖金方案，以年度利润目标为基准：2026年至2028年间，年度目标利润为200万亿韩元（约合1330亿美元）；2029年至2035年间，目标降至100万亿韩元。 根据工会声明，三星将保留现有利润分成奖金机制，并在此基础上为半导体部门新增一套以10.5%业绩绩效为基础的奖金方案。奖金池将在组织层级间分配，其中40%归属部门整体，60%分配至各业务单元。 值得注意的是，员工将以税后股票形式而非现金获得上述奖金。其中三分之一的股份可立即出售，其余股份须持有最长两年。 薪资方面，三星还同意今年平均加薪6.2%，并改善员工育儿补贴及住房贷款福利。 劳资角力背后：AI红利分配之争 随着三星与SK海力士等企业从全球AI基础设施投资热潮中获益丰厚，工人群体对利润分配的诉求日益强烈。 工会此前要求取消现行奖金上限，将三星15%的营业利润纳入员工奖金，并将相关条款写入劳动合同，并援引竞争对手SK海力士去年同意将年度营业利润10%拨入绩效奖金池的先例作为参照。 三星管理层则提出以10%营业利润分配奖金，另附一次性特别补偿方案，并表示工会的部分要求难以长期持续。 美国驻韩国商会本月在一份声明中警告称， "三星电子一旦出现重大生产中断或运营不确定性，将对全球内存半导体市场造成额外压力，可能加剧供应瓶颈、价格波动、采购不确定性及更广泛的供应链不稳定。" 此次协议的达成，在一定程度上缓解了上述忧虑。

全球AI产业链的“总龙头”英伟达毫无悬念地交出了一份比华尔街平均预期更强劲的收入成绩单，但并没有以往的超预期幅度那么亮眼。 美东时间20日周三，英伟达公布，截至2026年4月26日的公司2027财年第一财季（“一季度”），营收同比增长85%至816.2亿美元，较分析师预期高将近3.1%。核心业务数据中心的营收752亿美元，贡献公司九成以上营收，和总营收均继续刷新单季最高纪录，显示AI算力需求仍是英伟达增长的绝对主线。 一季度英伟达盈利同样强劲，非GAAP口径下调整后每股收益（EPS）同比增长140%至1.87美元，较上一季明显加快增长，较分析师预期高将近6.3%。同口径下当季毛利率为75.0%，略低于上一季创一年半来最高水平，但高于分析师预期的74.5%。 美银分析师Vivek Arya团队在财报公布前指出，英伟达过去十个季度的实际营收平均超出管理层指引7%至8%，该司此前的营收指引中值为780亿美元，据此推算，按以往规律，一季度营收应在830亿至840亿美元。而本次公布的实际营收比这个预期区间的低端还低将近1.7%，较区间高端低2.8%。 英伟达此次给出的第二财季（“二季度”）营收指引中值910亿美元，再创单季纪录，高于分析师预期均值、但低于最乐观预期960亿美元。该司还特别说明，此指引未计入来自中国的任何数据中心计算业务营收，这意味着当前指引主要依靠中国以外市场需求支撑，也为未来潜在增量留下空间。 资本回报方面，英伟达董事会授权追加800亿美元的股票回购规模，同时将季度股息从每股0.01美元大幅提高至0.25美元。这反映出公司现金流和盈利能力依然充沛，也显示管理层愿意在高位继续通过回购支撑股东回报。 财报公布后，周三本已收涨1.3%的英伟达股价盘后震荡，先转跌并一度跌超3%，后转涨超1%，此后又转跌，目前跌超1%。分析认为，其背后核心矛盾在于：财报业绩本身依然强劲，但市场此前对英伟达的预期已极高，投资者更关注的是超预期幅度是否足够大，以及新版财报框架下的业务可比性和增长质量如何重新定价。 Q1营收创一年多最高增速 但市场已经习惯英伟达“更大幅度”超预期 英伟达一季度营收816.2亿美元，同比增长85%，创截至2024年10月末的2025财年第三财季以来最高单季增速，较上一季的增速73%提速，总营收较分析师预期791.9亿美元高出24.3亿美元。 从营收的绝对规模看，英伟达仍录得非常强劲的业绩，尤其是在公司收入基数已经极高的情况下，继续实现超预期并不容易。 但对英伟达而言，市场的衡量标准已经不同于普通的蓝筹科技股。过去多个季度，英伟达依靠AI GPU、数据中心加速计算需求持续给出远超预期的收入和指引，投资者逐渐形成了“必须显著超预期”的交易习惯。 因此，这份财报的关键不是“有没有超预期”，而是“超预期是否足以支撑当前估值和此前涨幅”。一季度营收并未明显改写市场对于公司短期增长斜率的判断，这也是股价盘后出现抛压的重要原因之一。 数据中心收入同比增92%、环比前纪录增21%，AI主线仍然强劲 一季度数据中心业务的营收同比增长92%至752亿美元，较分析师预期734.8亿美元高约2.3%，较上一季所创的该业务收入前纪录高21%。 数据中心业务一季度约占总营收的92%，说明英伟达当前几乎已经成为一家高度由AI数据中心资本开支驱动的公司。 这组数据释放的正面信号很明确：全球云厂商、企业客户和AI基础设施投资仍在继续，训练和推理需求仍对英伟达高端GPU、网络产品和整套数据中心解决方案形成支撑。只要AI资本开支周期没有明显降温，英伟达的核心收入来源就仍具备较强韧性。 但这也带来一个潜在问题：市场对数据中心业务的依赖程度越来越高。当数据中心占比超过九成，投资者对该业务的任何边际变化都会极其敏感。即便752亿美元本身超预期，只要增长速度没有明显高于此前乐观假设，股价也可能出现“利好兑现”式波动。 此外，按照以前的财报框架，数据中心业务中的数据中心计算收入同比增长77%，增至创纪录的604亿美元，仍低于分析师预期的将近611亿美元，环比增18%；当季数据中心网络收入同比增199%至148亿美元、也创新高。 EPS增速重新加快，毛利率高位稳定 盈利能力是本季财报的另一大亮点。 英伟达一季度非GAAP调整后EPS为1.87美元，高于市场预期1.76美元，同比增速达到140%。相比上一季度82%的同比增速，本季度利润增速明显重新加快，显示收入增长仍在高效转化为利润增长。 毛利率方面，非GAAP毛利率为75.0%，高于市场预期的74.5%，同比大幅提升14.2个百分点。这一水平对半导体公司而言极高，反映出英伟达在AI芯片、系统、软件生态和供应链议价中的优势地位。 但从环比看，毛利率较上一季度75.1%略低0.1个百分点。这个变化并不大，也谈不上明显压力，但对于估值已经很高的英伟达来说，市场会非常敏感地观察毛利率是否已经接近阶段性高点。尤其在产品切换、供应链扩张和客户结构变化过程中，投资者会关注后续毛利率能否继续维持在75%左右的高位。 二季度营收指引高于预期 且不含中国数据中心计算收入 英伟达预计二季度营收为910亿美元、上下浮动2%，即891.8亿美元至928.2亿美元，高于分析师预期均值870亿美元，但还低于最乐观预期960亿美元。二季度非GAAP口径下毛利率预计为75.0%，上下浮动50个基点，即74.5%至75.5%。 考虑到英伟达在其展望中并未计入来自中国的任何数据中心计算业务营收，二季度的指引无疑稳健。 英伟达称指引不含上述中国市场部分收入有两层含义。 一方面，这体现了公司对中国相关业务的不确定性采取了较为保守的处理方式。在出口管制、产品合规和地缘政治风险持续存在的背景下，英伟达没有把中国数据中心计算收入纳入二季度指引，有助于降低指引兑现风险。 另一方面，这也让二季度910亿美元的指引显得更有分量。也就是说，即便没有计入中国数据中心计算业务，公司仍预计营收显著高于市场预期，说明中国以外地区的数据中心需求足够强劲。如果未来中国相关业务出现边际改善，理论上还可能带来额外上行空间。 800亿美元回购与大幅上调派息，显示现金充裕但难以成为股价主线 英伟达董事会授权追加800亿美元股票回购，这是一个相当可观的资本回报计划。与此同时，公司将季度股息从每股0.01美元提高至0.25美元，增幅达24倍。该笔股息将于2026 年 6 月26日支付。 这说明英伟达管理层对公司现金流和长期盈利能力有信心。对于大型科技股而言，大规模回购通常可以在股价波动时提供一定支撑，也有助于提高每股收益表现。 不过，对英伟达这类高成长、高估值股票来说，股息和回购通常不是市场定价的第一变量。投资者真正关心的仍是AI芯片需求、数据中心收入增速、产品迭代节奏、供给能力和利润率趋势。换言之，800亿美元回购是利好，但很难单独抵消市场对“增长惊喜不足”的担忧。 新版财报框架带来重新定价过程 英伟达同时披露，公司正在向新的财报框架过渡，该框架能更准确地反映其当前及未来的增长驱动力切换至新版报告框架。具体而言，这种框架是： 英伟达设立两大市场平台——数据中心（Data Center）和边缘计算（Edge Computing）。 在数据中心平台内部，将披露两个细分市场的数据：超大规模（Hyperscale）市场，以及 ACIE 市场（涵盖 AI 云、工业应用及企业级应用）。 其中，超大规模市场将包含来自公有云服务商及全球顶尖消费互联网公司的营收。ACIE 市场则旨在展现英伟达在各行各业及全球各地，针对各类专为 AI 用途构建的数据中心及“AI 工厂”所蕴藏的增长机遇。 边缘计算平台则重点涵盖各类用于支持Agentic AI及实体 AI 的数据处理设备，具体包括个人电脑（PC）、游戏主机、工作站、AI-RAN 基站、机器人设备以及汽车系统。 以上变化本身不一定是负面，但会影响投资者对不同业务线的可比性分析。 对于英伟达而言，市场长期跟踪的核心指标包括数据中心收入、游戏业务、专业可视化、汽车与机器人等板块表现。报告口径调整后，投资者需要重新理解各业务的边界、收入归类方式以及同比/环比趋势。 这类调整有时会增加财报发布初期的交易噪音。尤其是英伟达这类高度被量化资金、期权资金和高频交易关注的公司，盘后交易往往会先对 headline数据作出反应，再根据电话会和报告细节重新定价。新版报告框架可能也是股价盘后震荡的原因之一。 对于长期投资者来说，报告框架调整本身未必改变公司的基本面，但会对短期模型比较产生影响。分析师需要重新梳理不同业务线之间的归类方式、历史口径的可比性，以及新框架下哪些指标更能反映核心增长动能。

受益于“智能体AI”时代的爆发，英伟达不仅交出了单季营收820亿美元的历史新高答卷，更通过超预期的股东回报计划和瞄准2000亿美元全新市场的CPU战略，试图向华尔街证明其高增长的持续性与广阔的想象空间。 5月20日， 华尔街见闻提及 ，英伟达公布强劲财季业绩，第一季度总营收达到820亿美元，同比增长85%，环比增长20%。这已经是英伟达连续第三个季度实现同比加速增长，以及连续第14个季度环比增长。 公司管理层在电话会上表示，“智能体AI”驱动下一波算力基础设施建设狂潮，并 首次将CPU业务作为未来核心增长引擎推向台前。 英伟达预计今年CPU收入有望达到200亿美元，并表示相信公司能够获得足够供应以支撑持续增长。 公司CFO Colette Kress表示， 公司当前需求正在加速，并将2030年末年度AI行业整体开支规模预测，上调至3万亿至4万亿美元。 英伟达CEO黄仁勋则 预计Vera Rubin在整个生命周期内都将面临供应受限局面。 在利润极其充沛的背景下， 英伟达宣布新增高达800亿美元的股票回购授权。同时，季度股息从每股0.01美元大幅上调至0.25美元。公司计划在今年将50%的自由现金流返还给股东。 “需求呈抛物线增长”，智能体AI成新引擎 在财报电话会上，英伟达CEO黄仁勋直言： 需求呈抛物线增长。原因很简单，智能体AI已经到来。 黄仁勋指出，自ChatGPT问世以来，主流AI已经从一次性推理过渡到逻辑推理，现在又进入了“智能体”阶段。AI不再是可有可无，而是必需品。他表示： 词元（Tokens）现在是有利可图的。在AI时代，计算能力就是收入和利润。 为了应对这种转变，AI基础设施的建设正在加速。 管理层引用分析师预测称，2027年超大规模数据中心（Hyperscale）的资本支出将超过1万亿美元，而到2030年末，AI基础设施的年度支出有望达到3万亿至4万亿美元。 推理份额激增，Rubin架构下半年接棒 在订单履约和未来业绩指引方面，CFO Colette Kress表示，GB300和VL72的需求尤为强劲，标志着公司历史上最快的产品爬坡。 针对市场对其在推理市场份额可能被定制芯片（ASIC/LPX等）蚕食的担忧，黄仁勋强硬回应： 我们在推理领域的份额正在非常、非常快地增长。 他指出，随着Anthropic等前沿模型公司加入英伟达生态，公司在推理端的算力部署正急剧扩大。 对于基于SRAM的定制芯片（如LPX），黄仁勋认为其吞吐量和上下文处理能力较低，他认为： 在未来一段时间内，它仍将是一个小众产品（Niche product）。 在下一代产品节点上，黄仁勋宣布： 我们将于今年下半年，从Q3开始启动Vera Rubin的量产出货。Vera Rubin在这一点上将比Grace Blackwell更加成功。我能想到的每一家前沿模型公司，从一开始就会全面转向Vera Rubin。 通过集成七个专用芯片，Vera Rubin的推理吞吐量最高可达Blackwell的35倍。对于未来，黄仁勋总结道： 世界正在为智能体AI和机器人物理AI重建计算体系。我们在这一刻到来之前就建立好了架构，所以当智能体AI到来时，英伟达已经准备好了。它现在真的来了。 全新王牌Vera CPU，打开2000亿美元市场 本次电话会最大的增量信息和想象空间，来自于英伟达对CPU业务的重磅加码。 面对“智能体AI”需要大量调用工具、浏览器和进行编排调度的特性，单纯的GPU已经不够，市场需要全新的CPU架构。黄仁勋宣布： Vera CPU为英伟达打开了一个全新的2000亿美元的市场，这是我们以前从未涉足过的市场。 Vera不仅将作为Rubin GPU的配套设备销售，还将作为独立CPU、存储节点和安全节点出售。 黄仁勋透露，今年已有望看到近200亿美元的独立CPU总收入，这标志着英伟达正准备成为全球领先的CPU供应商。 Vera Rubin系统将于今年下半年（Q3开始）量产出货，其推理吞吐量比Blackwell高出35倍。 更改业务指引框架，数据中心走向多元化 为了让投资者更好地理解业务结构的健康度，英伟达在本次财报中更改了报告框架，将业务划分为“数据中心”和“边缘计算”两大平台。 数据中心业务（Q1营收750亿美元）进一步细分为“超大规模云厂商（Hyperscale）”和“ACIE（AI云、工业和企业）”： Hyperscale（380亿美元） ： 占据数据中心约50%的份额，环比增长12%。 ACIE（370亿美元） ： 环比增长高达31%，其中AI云收入同比激增两倍以上，主权AI收入同比增长超80%。 值得注意的是，英伟达未将任何中国数据中心计算收入计入预期 。分析认为，该数据回应了市场此前关于英伟达“过度依赖少数几家硅谷云巨头”的担忧。 黄仁勋指出，第二类市场（ACIE）极其分散且庞大，代表了未来数百万家企业的需求，而英伟达提供的是最容易租赁、TCO（总体拥有成本）最优的完整AI工厂解决方案。 英伟达2027财年第一财季电话会议实录，全文翻译如下（AI工具辅助）： 主持人致辞 下午好，我是今天的会议接线员Sarah。欢迎参加英伟达第一季度业绩电话会议。为防止背景噪音干扰，所有线路已静音。发言人讲话结束后，将进行问答环节。谢谢。现在请Toshiya Hari开始发言。 Toshiya Hari（投资者关系与战略财务副总裁） 谢谢，大家下午好。欢迎参加英伟达2027财年业绩电话会议。今天与我一同出席的有英伟达总裁兼首席执行官黄仁勋，以及执行副总裁兼首席财务官Colette Kress。本次电话会议在英伟达投资者关系网站上进行网络直播，并将提供回放，直至我们召开2027财年第二季度业绩电话会议。 本次电话会议的内容为英伟达的财产，未经我们事先书面同意，不得复制或转录。本次电话会议中，我们可能会基于当前预期作出前瞻性陈述，这些陈述面临多项重大风险和不确定因素，实际结果可能与陈述存在重大差异。如需了解可能影响我们未来财务业绩和业务的相关因素，请参阅今日业绩发布文件、我们最近提交的10-K和10-Q表格，以及向美国证券交易委员会提交的8-K报告。 本次电话会议中所有声明均以2026年5月20日为基准，基于我们目前可获取的信息。除法律要求外，我们不承担更新上述声明的义务。本次电话会议中，我们将讨论非GAAP财务指标，相关GAAP与非GAAP财务指标的调节表已发布于我们的网站CFO评论栏目中。下面我将把发言权交给Colette。 Colette Kress（执行副总裁兼首席财务官） 谢谢Toshiya。 本季度我们取得了出色业绩，营收、营业利润和自由现金流均创历史新高。总营收为820亿美元，同比增长85%，环比增长20%。这是我们连续第三个季度实现同比加速增长，也是连续第14个季度实现环比增长——考虑到我们制造运营的规模和复杂程度，这一成绩尤为难得。 本季度135亿美元的环比营收增量同样创下历史纪录。我们抓住推理需求的拐点机遇，向多元化终端客户群加速铺开Blackwell系统，覆盖超大规模云厂商、模型开发商、AI云服务提供商及主权客户。与此同时，本季度我们在研发、生态系统投资和股票回购方面高效配置资本，向股东返还了创纪录的200亿美元，并在上游供应链和下游市场生态两端同步推进战略投资。这对市场的长期发展和我们的长期市场地位至关重要。 数据中心营收为750亿美元，同比增长92%，环比增长21%，主要受Blackwell架构持续强劲需求驱动。GB300和VL72在前沿模型构建者和超大规模云厂商中需求尤为强劲，各方累计部署的Blackwell GPU均已达到数十万枚，创下我们公司历史上最快的产品爬坡速度。Grace Blackwell是目前最快的训练系统，同时也是推理环节单位token生成成本最低的平台。 我们专为AI打造的端到端以太网平台Spectrum X，规模已超过所有以太网同类竞争对手的总和。InfiniBand本季度同样表现强劲，在下一代XDR技术部署的带动下，同比增长超过4倍。针对前沿模型，数据中心算力营收为600亿美元，同比增长77%；数据中心网络营收为150亿美元，同比接近翻三倍。 在深入介绍数据中心业务之前，我们希望先向大家介绍我们向新汇报框架的转变，新框架能更好地反映我们当前和未来的增长驱动因素。 我们设有两个市场平台：数据中心和边缘计算。数据中心下设两个子市场：超大规模（Hyperscale）和ACIE（涵盖AI云、工业及企业）。超大规模包含来自公有云和全球最大消费互联网公司的营收；ACIE则面向各行业和各国家中多元化的AI专用数据中心及AI工厂的增长机遇。边缘计算涵盖面向智能体AI和物理AI的终端设备，包括PC、游戏主机、工作站、AI-RAN基站、机器人及汽车。我们已在官网发布基于新平台口径的过去九个季度营收明细，供大家参考。 回到数据中心业务，超大规模营收为380亿美元，约占数据中心营收的50%，环比增长12%。ACIE营收为370亿美元，环比增长31%，其中AI云营收同比增长超过两倍。客户方面，AI算力容量的快速建设能力显著增强——规模超过10兆瓦的合作伙伴数据中心在短短一年内数量几近翻倍，目前已超过80个站点。主权营收同比增长超过80%，英伟达AI基础设施目前已部署于近40个国家，覆盖GDP总量约50万亿美元。 正如本季度业绩所呈现的，我们的客户基础多元且持续壮大，背后依托的是我们庞大的生态系统和已有的装机规模、CUDA加速应用的广度，以及作为最低token成本提供商的竞争优势。我们有充分的条件抓住这一远超任何其他AI计算平台的市场机遇。 AI基础设施需求正在以前所未有的速度持续扩张，AI工厂建设步伐不断加快，英伟达AI基础设施的价值也在持续提升。H100的租用价格年初至今上涨了20%，A100的云端定价涨幅接近15%。得益于我们平台的多功能性以及软件栈带来的持续性能提升，客户在其GPU折旧期满后仍能持续产生盈利性收入。英伟达计算平台庞大且值得信赖的市场，是支撑整个生态系统数千亿美元AI基础设施投资的关键基础。 AI基础设施建设加速背后有两大主要驱动力： 第一，从搜索和广告到推荐系统，再到内容理解，超大规模厂商的大型工作负载正在持续从CPU向GPU加速计算迁移。第二，AI原生产品和服务的采用正在迎来拐点。自ChatGPT问世以来，主流AI已经历了从单次推理到推理增强、再到如今智能体化的演进。AI已不再是锦上添花，而是在所有行业和岗位提升生产力的必要工具。这正在推动AI全栈各层——包括能源、芯片、基础设施、模型和应用——的营收加速增长。 模型层的增长尤为亮眼，Anthropic和OpenAI势头强劲、持续提速，其中自GPT-5.5发布以来，OpenAI Codex的爆发式增长尤为突出。分析师目前预测超大规模厂商2027年资本支出将超过1万亿美元，随着智能体AI开始向各行业全面渗透，AI基础设施支出有望在本十年末达到每年3至4万亿美元。 我们的Blackwell架构已无处不在，被每一家主要超大规模云厂商、每一家云服务提供商和每一家主要模型开发商采用并投入部署。上个月，我们庆祝了OpenAI发布GPT-5.5——该模型针对Blackwell进行协同设计、在Blackwell上完成训练并由Blackwell提供服务，目前位居Artificial Analysis排行榜首位。微软全球最强大的AI数据中心Fairwater已提前上线，由数十万枚Blackwell GPU提供算力支持。从今年起，AWS将新增超过100万枚Blackwell和Rubin GPU，并在Spectrum网络方面展开合作。在谷歌方面，Blackwell将向云端客户开放，包括支持机密计算能力，为安全、高性能AI提供全新基础。 我们在前沿AI算力领域的市场份额正在不断提升。我们深化了与Anthropic的合作，很高兴成为其战略合作伙伴，共同扩大算力规模，并将通过AWS、Azure、CoreWeave、SpaceX xAI等多个渠道支持Anthropic的增长。此外，目前已在英伟达平台上构建的重要前沿实验室还包括：OpenAI、Gemini、SpaceX xAI、Meta、MSL、Microsoft AI、TML、Reflection、Perplexity、Cursor等。随着Anthropic的加入，我们在前沿AI模型领域的市场份额将大幅提升。 当今的数据中心是受功耗和资本约束的创收型AI工厂，AI工厂运营商必须选择正确的架构。凭借我们极致的协同设计理念，我们能够提供业界最低的token成本、最高的token吞吐量和最高的投资回报率。最新的MLPerf推理测评结果出炉，Blackwell Ultra再次横扫全部基准测试，在广泛的模型类型和部署场景中实现了最高吞吐量。全栈创新推动GB300相较六个月前吞吐量提升2.7倍，每token成本降低60%。 英伟达算力不仅是性能最高的AI基础设施，更是最具经济性、最易融资的选择。客户购买的不是GPU，而是在构建AI工厂，正确的经济衡量指标不是GPU的购置价格，而是AI工厂生产智能的全生命周期成本——每瓦token数、每美元token数、运行时间、利用率、投入生产的时间、软件持久性，以及资产寿命。英伟达在所有这些维度上均表现卓越。 智能体AI和强化学习为CPU带来了全新的增长机遇。在Grace CPU成功的基础上，Vera CPU的到来恰逢其时，有望把握这一拐点。Vera基于定制Arm核心构建，与Rubin GPU和NVLink进行端到端协同设计，相比x86架构方案，可实现最高1.5倍的单核性能提升、2倍的每瓦性能提升，以及4倍的机架密度提升。 Vera CPU为英伟达开辟了一个全新的2000亿美元市场，是我们此前从未涉足的领域，且每家主要的超大规模厂商和系统厂商都在与我们合作推进部署。我们预计今年CPU营收将接近200亿美元，这将助力我们成为全球领先的CPU供应商。 我们每年保持无与伦比的产品迭代节奏，这仍然是支撑我们市场地位的核心支柱。Vera Rubin的量产出货预计将于今年下半年启动，从第三季度开始。通过将七颗专用芯片集成于五个加速机架之中，Vera Rubin相比Blackwell将实现最高35倍的推理吞吐量提升，以及最高10倍的AI工厂营收提升。 作为早期采用者，谷歌的A5X裸金属实例最多可支持跨多个站点部署96万枚Rubin GPU，使客户能够在英伟达优化基础设施上运行其最大规模的AI工作负载。 关于中国市场，虽然美国政府已批准向中国客户出口H200的许可证，但我们尚未产生任何相关营收，且对于货物是否被允许进口至中国仍存在不确定性。因此，与上一季度保持一致，我们在业绩展望中未纳入任何中国数据中心算力营收。 边缘计算业务方面，我们的边缘计算市场平台营收为64亿美元，环比增长10%，同比增长29%。Blackwell工作站的强劲需求是本季度增长的重要贡献因素，而消费端需求则因内存和整机价格上涨而略有下滑。物理AI继续保持强劲增长势头，过去12个月营收超过90亿美元。我们与Uber的合作将于2028年前为近30个城市、四大洲的Robotaxi车队提供技术支持。在机器人领域，工业、手术和人形机器人等各类应用的领先企业正基于英伟达技术进行大规模开发和部署。 我们持续积极推进供应保障工作，以支持客户增长。第一季度，我们将涵盖库存、采购承诺和预付款在内的总供应量增至1450亿美元。尽管我们无法完全规避供应挑战，但我们对支撑未来增长机遇的能力保持充分信心，我们在专注度、规模以及与关键供应商的长期合作关系方面的优势将持续发挥作用。 利润表方面，GAAP毛利率为74.9%，非GAAP毛利率为75%，环比基本持平，Blackwell系统在出货中持续占据主导地位。GAAP和非GAAP运营费用环比均增长12%，主要由薪酬提升和计算及基础设施成本增加所驱动。非GAAP有效税率为16%，略低于此前预期，原因是地域结构改善。资产负债表方面，应收账款周转天数为45天，主要受回款时间节点有利影响，预计第二季度将恢复至55天左右。本季度实现创纪录的自由现金流490亿美元，高于第四季度的350亿美元。 资本配置方面，我们的首要原则是优先保障研发和战略投资，这将使我们能够培育生态系统、推动市场增长并巩固市场地位。作为AI的核心使能平台，我们将持续进行必要的投资，以实现业界最低的每token成本和最高的token吞吐量，从而帮助客户和合作伙伴持续扩大AI边界。 股东回报计划是我们资本配置策略的另一核心组成部分。鉴于我们对长期自由现金流前景的信心，以及与股东共享成长成果的承诺，我们将季度股息从每股0.01美元提升至每股0.25美元，并将随着业务规模的持续扩大定期审查股息政策。我们还宣布新增800亿美元的股票回购授权，叠加现有计划中剩余的390亿美元。正如我们在GTC上所宣布的，我们计划今年将50%的自由现金流回报给股东。 第二季度业绩展望：总营收预计为910亿美元，上下浮动2%，环比增长主要由数据中心驱动。我们正在持续大力推进供应链生态系统建设，以应对我们所预见的巨大需求，这给予我们充分信心——我们预计2025年至2027年期间，Blackwell和Rubin平台的累计营收将达到1万亿美元。GAAP和非GAAP毛利率预计分别为74.9%和75%，上下浮动50个基点，全年仍预计维持在70%中段水平。GAAP和非GAAP运营费用预计分别约为85亿美元和83亿美元，全年运营费用增速预计在40%高段，主要由研发投入增加以及AI工具使用加速所驱动。 2027财年全年，我们预计GAAP和非GAAP税率在16%至18%之间（不含重大税务环境变化相关的离散项目），低于此前17%至19%的预期，原因是地域结构改善。 以上是我准备好的内容，接下来将进入问答环节，交回给Toshiya主持。 Toshiya Hari（投资者关系与战略财务副总裁） 感谢Colette。我们现在进入问答环节，请接线员开始提问。 二、问答环节 第一问：细分市场划分逻辑（摩根士丹利 Joseph Moore） Joseph Moore（摩根士丹利）： 感谢提问机会。我想请教，本次细分市场调整的背后逻辑是什么？两个细分市场在竞争格局上有何差异？另外，您提到的那个令人意外的CPU数据，如何在两个细分市场中理解？谢谢。 Toshiya Hari： 感谢Joseph。首先需要更正一点，Colette刚才说的季度股息应是从每股0.01美元提升至每股0.25美元，请大股东们留意这多出来的0.05美元。 关于细分市场的调整，我们希望帮助大家更好地理解我们的业务。AI是多元的，计算本身也是多元的，体现在多个维度： 第一，AI本身是多元的。 根据行业不同，AI的形态各异——制造和工业机器人领域是三维图形，生命科学领域是蛋白质结构，生命科学或材料科学领域是小分子化学，物理科学（无论是能源领域还是高校科研实验室）则是物理仿真，不一而足。 第二，应用场景是多元的。 应用场景涵盖企业、能源、制造等各行各业。 第三，运行环境是多元的。 可以在超大规模云上运行，可以在AI原生云上运行——而这类AI原生云正在全球各地不断涌现；可以在企业本地部署，可以在工厂、车间等工业场景中运行，也可以在超算中心和边缘端运行。边缘端涵盖大家熟知的自动驾驶汽车和机器人，但同样还包括芯片厂、封装厂、各类制造工厂内部不断扩大的计算网络。未来，每一个基站、每一个无线网络都将成为AI驱动的无线网络。 第四，治理方式是多元的。 部分工作负载可以运行于公有云，但也有一些因工业法规合规要求、机密计算需求或国家安全原因而无法上云，需要专门构建独立的数据中心。 英伟达独特之处在于，我们是唯一一家构建全部技术组件的公司，以极致协同设计的方式、完整端到端、全栈的方式进行研发，同时保持平台开放性，使其能够集成进各类不同环境。而某些环境，例如企业客户，需要所有技术组件协同工作，不用自己动手构建，能够直接购买并运营完整解决方案。 因此，我们将业务拆分为三大板块： 超大规模云：这是第一大板块。在这个板块中，我们帮助超大规模云厂商加速其数据处理和机器学习工作负载，支持其内部AI处理，同时将大量英伟达生态系统业务引入其公有云平台。 AI原生云、企业本地部署、工业本地部署及主权AI：这是第二大板块，增速极快，因为每个行业、每个国家、每家企业都需要AI，且都希望以不同的方式构建。我们提供完整解决方案，使这一切成为可能，也大大降低了实施难度。 机器人边缘计算：这是第三大板块。过去的计算以个人计算为核心，未来将以个人AI为核心。个人AI的一个典型例子就是自动驾驶汽车——本质上是一个作为个人AI存在的机器人系统。未来还会出现各种形态的机器人系统，包括基站无线网络，它本质上也将成为一种机器人系统。 这三大板块各自拥有不同的软件栈、不同的操作系统和运营方式，我们的市场进入策略在每个板块中也大相径庭。超大规模云的市场进入最为简单，因为全球只有五六家超大规模厂商。其余的板块涉及全球约25万家企业，市场进入极为复杂，需要对AI有高度多元化的深刻理解。英伟达拥有全球规模最大的加速库套件，从计算光刻到流体力学、粒子物理、分子动力学，涵盖范围极广，这些库对于我们深入服务第二和第三类垂直行业至关重要。 总而言之，这次调整是因为我们的业务已演进和壮大到如此规模，进行合理细分有助于大家更清晰地了解我们的业务运作逻辑。 第二问：增长哲学与超大规模资本支出展望（Melius Research Ben Reitzes） Ben Reitzes（Melius Research）： 非常感谢。黄仁勋，我想请教您关于增长哲学的问题。本季度数据中心业务（不含中国）增长约120%，你们的指引约为100%。许多分析师（包括我）预测今年超大规模厂商资本支出将增长90%至100%。您也提到数据中心市场到本十年末有望达到3至4万亿美元的规模。请问，您认为公司增速能否持续超过超大规模厂商资本支出增速？而超大规模厂商资本支出是否会在今年之后继续保持高速增长？ 黄仁勋： 感谢Ben。首先，我们理应增长得比超大规模资本支出更快，原因正是我刚才介绍分类逻辑时所阐述的。 我们的数据中心业务由两大部分构成（实际更为复杂，但我简化为两大部分以便于理解）： 第一部分是超大规模业务。 这正是你们所关注的超大规模资本支出。今年超大规模资本支出约为1万亿美元，我有充分理由相信这一数字将持续增长。这就是未来计算的运作方式，没有算力就没有营收。这一逻辑非常清晰——算力就是营收，算力就是利润。SaaS模式此前的算力消耗有限，但AI需要海量算力，同时也能创造难以想象的价值。这也正是为什么我们看到Anthropic和OpenAI这样的AI前沿公司以惊人的速度增长——它们在一个月内实现的增长，有些SaaS公司可能需要十年。第一大类的超大规模资本支出目前约1万亿美元，并正在向3至4万亿美元迈进。 第二部分是AI原生云及其他。 包括各类区域性AI原生云，遍布全球各地；有初创公司在为这些平台提供支持；还有约25万家企业——其中许多将自建或希望自建AI工厂；以及大量工业企业——对它们而言，别无选择，必须将计算部署在情境所在地、行动所在地，根本无法依赖云端。想象一下，一家芯片制造厂连接到云服务提供商，这根本行不通。此外还有主权AI云。这第二类数据中心，半定制化芯片根本无法胜任，因为这类数据中心希望购买和运营完整系统，不想自行设计和构建。这第二类不是五六七家公司，而是数百、数千家公司，未来将扩展到数十万家企业，每家规模相对较小。 这第二类将以惊人的速度持续增长。当我谈到物理AI，谈到在过去30年中基本未受IT冲击的近百万亿美元的实体经济产业，它们即将迎来AI的深刻影响，这正是第二大类所代表的市场。在这一类别中，我们的市场份额极高，我们几乎是唯一能够服务这一市场的公司。我们的平台构建方式如同垂直整合，一切协同运作，但同时又能拆解开来，供客户按需组合、以自己偏好的方式集成。这第二类的情况远未被充分理解，因为其中涵盖的公司数量庞大，而每一处安装规模相比单个超大规模厂商又相对较小。 因此，综合来看，我们在超大规模厂商中的份额正在增长——Anthropic作为我们的新合作伙伴，未来几年我们将大力帮助其扩大算力。而第二类中，很少有公司能够真正服务这一市场，我们的平台解决方案是关键所在。 第三问：Vera Rubin与推理市场份额（Cantor Fitzgerald CJ Muse） CJ Muse（Cantor Fitzgerald）： 下午好，感谢提问机会。Vera Rubin即将到来，你们对前沿模型的迭代趋势和多元化AI工作负载的优化方向有着清晰的洞察。投资者对你们在推理市场的份额高度关注，请问Vera Rubin和极致协同工程将如何影响你们在进入26年底和27年时的推理市场份额？ 黄仁勋： 我们在推理市场的份额正在快速增长，原因在于今年前沿模型公司的数量大幅增加，涌现出Cursor、Perplexity等新兴公司，以及TML、Reflection等新模型企业。我们今年还将Anthropic纳入合作伙伴体系，他们的扩张速度极快——我们已与其合作，在Azure、AWS、CoreWeave等平台上为其锁定算力，此外还有其他正在推进中的合作伙伴正在陆续上线。今年和明年我们为Anthropic带来的算力规模将相当可观。在此之前，我们对Anthropic的算力覆盖几乎为零，因此我们在推理市场的份额提升速度极快。 Vera Rubin甚至会比Grace Blackwell更为成功。现在我几乎想不到有哪家前沿模型公司不会从一开始就迁移到Vera Rubin——这一点在Blackwell推出时并非如此。Vera Rubin的起点极为强劲，必将超越Grace Blackwell的成就。 回到Ben之前的问题，以上关于推理份额增长的讨论，实际上聚焦的是超大规模云这第一类。而在第二类AI数据中心中，我们几乎是独家供应商，其中推理业务几乎100%由英伟达承接。当然，物理AI领域目前也基本上只有英伟达一家在服务，我们深耕物理AI已久。因此，综合来看，我们在推理市场的份额正在快速增长。 第四问：LPX与平台战略（UBS Timothy Arcuri） Timothy Arcuri（UBS）： 非常感谢。黄仁勋，我想请教一下LPX的市场进展。您此前提到Groq在某些市场约占20%份额，我想了解LPX的牵引力情况，以及它如何融入您更广泛的平台战略？ 黄仁勋： LPX专为低延迟、高token速率场景设计，但其吞吐量相对较低，支持的模型规模有限，处理长上下文的能力也较弱——例如软件编程、智能体工作负载等需要大量上下文的场景，LPX的能力有所受限。 正如我此前所解释的，LPX的适用场景并不广泛，它的定位是：面向拥有多元化token服务组合的提供商，其中某些服务属于高溢价服务、客户数量有限但单用户token速率极高的应用。这一判断与我之前的分析完全一致。 因此，我预期LPX以及其他基于SRAM、专注于解码、高token速率生成的加速器，在相当长的时间内仍将是一类细分市场产品。相比之下，Grace Blackwell和Vera Rubin支持AI的全生命周期——从数据处理、预训练准备、预训练，到强化学习后训练，再到推理，Grace Blackwell是完成所有这些任务的最佳平台。而对于已经拥有高token速率服务的提供商，在特定场景下可以搭配LPX，进一步提升该服务的交付质量。 至于LPX占多少市场份额——20%也好，10%也好，取决于AI的发展阶段。我认为目前远低于20%，未来随着高溢价token服务的发展，这一比例或许有机会达到20%。我们也期待与服务提供商合作，共同推进这一能力。 第五问：CPU与GPU的关系及Vera CPU规模（美国银行 Vivek Arya） Vivek Arya（美国银行）： 感谢提问机会。黄仁勋，近期关于智能体应用中CPU的讨论热度很高，甚至有说法认为CPU的数量将超过GPU的数量。我想请你从两个角度分析：第一，这是增量性的新工作负载，还是对GPU原有工作负载的替代？第二，您提到的200亿美元规模，是仅针对独立Vera CPU，还是已包含在Vera Rubin整机中的CPU部分？请帮助我们理解CPU与GPU的关系——是竞争还是互补，以及这200亿美元应如何理解？ 黄仁勋： 这200亿美元指的是独立Vera CPU。我来介绍一下Vera的四种使用方式： 第一种：Vera Rubin整机。我们将售出数百万套Rubin，每两套Rubin搭配一颗Vera，有相应的价格体系。 第二种：Vera独立CPU。 第三种：Vera搭配CX9网卡及相应软件栈，用于存储场景。 第四种：Vera搭配CX9，配合安全与计算隔离、机密计算软件栈。 以上四种场景都基于Vera构建。我预计在Vera Rubin的整个生命周期内，供给将始终处于供不应求的状态。 关于CPU在智能体AI中的角色——智能体本质上是一个"执行框架"（harness）。这个框架可以是OpenClaw，可以是Hermes；Anthropic的Claude Code本质上是Claude Opus模型外的一层框架，OpenAI的Codex本质上是GPT-5.5模型外的一层框架。框架负责处理I/O、编排、内存管理，以及工具调用——例如连接浏览器、C编译器、Python编译器等。框架在CPU上运行，工具调用也在CPU上运行。例如，AI执行搜索或使用浏览器时，这些都在CPU上完成。 人类世界有10亿用户，未来世界将会有数十亿个AI智能体，虽然不是今天，但我们会逐步走到那里。每个智能体都会使用工具，这些工具类似于我们今天使用的PC。未来，智能体将拥有自己的"AI PC"。假设现在全球有几十万个智能体，未来有几十亿个，每个智能体都有自己的"PC"来使用。 每个智能体还会衍生出子智能体，每次衍生就需要调用推理——而所有的"思考"都发生在GPU上，所有的编排则在CPU上进行。子智能体在"思考"时使用GPU，在调用模拟器时则可能使用CPU或GPU。这也是为什么我们与Cadence、Synopsys、Siemens、Adobe等公司深度合作——我们正在加速全球所有的设计工具和数据处理、数据库引擎，让它们运行在CUDA上。原因很简单，智能体比人类的容忍度更低，需要更快的响应速度，而工具加速到GPU上能显著提升效率。 Vera正是为智能体时代而设计的CPU。过去的CPU设计逻辑是多核心、便于按核心出租；人们按核心付费，这是传统云计算的经济学。未来AI时代的经济学是每美元token数或每token成本，核心目标是尽可能快地生成和处理token——这正是Vera的强项所在。 我们正在构建的是完整的AI基础设施：出色的存储（这是我们构建STX的原因）、出色的网络（这是我们打造Spectrum X的原因）、出色的GPU与推理能力（NVLink 72）、出色的安全与机密计算（Vera Rubin是全球首个支持端到端机密计算的平台）、出色的CPU。我们一应俱全。 第六问：1万亿美元展望之上的增长空间（高盛 Jim Schneider） Jim Schneider（高盛）： 下午好，感谢提问。在GTC上，您提到了Blackwell和Rubin平台1万亿美元的可见营收，但我相信这一数字不包括LPX、Rubin CPX和Vera CPU机架。请问Vera CPU是否将成为1万亿美元之上最大的超预期来源？还是说您在考虑其他产品组合，包括CPU，以进一步提升在总市场中的份额？ 黄仁勋： 关于1万亿美元之上的增量空间，我认为主要有三个来源： 第一，前沿AI模型市场份额的持续提升。我预期份额将进一步增长，这是最大的增量来源之一。 第二，独立Vera CPU——这未包含在此前的1万亿美元预测中。智能体系统的总市场规模相当可观，我们的客户对Vera的热情非常高，我们将售出大量Vera CPU，这是第二大增量来源。 第三，LPX——如前所述，由于其SRAM架构带来的低延迟、高交互性优势，以及相对有限的吞吐量和上下文处理能力，LPX将服务于一部分细分市场。通过Vera、Vera Rubin和LPX的组合，我们将能够覆盖AI从预训练、后训练到推理、智能体系统的全生命周期和完整需求谱系。 第七问：Vera Rubin爬坡斜率（TD Cowen Joshua Buchalter） Joshua Buchalter（TD Cowen）： 非常感谢，也恭喜业绩出色。Colette，您在准备好的发言中提到GB300是公司历史上爬坡速度最快的产品。应如何对比看待Vera Rubin的爬坡速度？Vera Rubin虽然在芯片层面是全新架构，但机架形态相似——是否意味着爬坡斜率与GB300相当，还是因为新硅片的缘故会更为平缓？ Colette Kress： 我们此前已说明将在下半年推出Vera Rubin，第三季度将是初始出货阶段，进入第四季度后爬坡将持续加速，明年第一季度预计也将是强劲的一季。目前难以判断哪个产品的爬坡会更快，但需求已经明确，我们已有采购订单，几乎所有主要客户都已就绪。这些系统极为复杂，需要时间完成整机组装并推向市场。总体而言，制约因素主要是所有系统配件的量产进度，而非需求本身。 结束语 Toshiya Hari： 感谢各位参与问答。以下是几项会议安排提示：黄仁勋将于6月1日在中国台北Computex发表主题演讲；我们还将参加5月28日的TD Cowen TMT会议，以及6月4日的美国银行全球科技会议。2027财年第二季度业绩电话会议定于8月26日举行。下面请黄仁勋做本次电话会议的总结发言。 黄仁勋总结发言 这是一个非凡的季度，需求已呈抛物线式增长。原因很简单：智能体AI已经到来。AI现在能够完成真正有价值的生产性工作，token已经实现盈利，模型开发商正在竞相扩大产量。在AI时代，算力容量就是营收和利润，英伟达正是这个时代的核心平台。 在全球所有平台中，英伟达算力所支撑的需求多样性是最丰富的。让我重点讲五件事： 第一，英伟达是唯一能够运行所有前沿AI模型的平台。随着Anthropic加入我们现有的合作伙伴——包括OpenAI、xAI、Meta-MSL、Gemini等——我们在前沿AI模型市场的份额正在增长。 第二，我们覆盖每一家超大规模云厂商，支持其核心数据处理和机器学习工作负载、内部AI服务，以及其公有云中面向英伟达用户的需求。 第三，我们的全栈完整AI工厂解决方案和庞大的全球生态系统，使我们能够独特地服务新兴AI数据中心细分市场——包括新型AI原生云、主权AI云，以及企业和工业本地部署基础设施，这正是我之前所讲的第二类市场。 第四，NVIDIA CUDA的触达延伸至边缘端：机器人、自动驾驶汽车、嵌入式医疗仪器、AI-RAN电信基站。下一波浪潮是物理AI——数十亿个自主机器人系统将在物理世界中运行，这正是我之前所讲的第三类市场。 第五，我们迎来了一个重大的全新增长引擎——Vera：全球首款专为智能体AI设计的CPU。Vera为英伟达开辟了全新的2000亿美元市场，是我们此前从未涉足的领域，每家主要的超大规模厂商和系统厂商都在与我们合作部署。 世界正在重建计算基础设施，以支撑智能体AI和物理AI机器人的发展，英伟达处于这些转变的核心。我们用了三十年构建英伟达计算平台——统一架构、庞大生态系统、跨芯片、系统、网络和软件的极致协同设计。我们提前为这一时刻做好了准备，当智能体AI到来之时，英伟达已经准备就绪。而这一时刻，已经到来。 主持人： 今天的电话会议到此结束，感谢参与，再见。

SpaceX的IPO招股书不仅揭示了这家火箭公司的财务细节，更意外成为特斯拉与SpaceX深度绑定关系的一份公开声明，进一步点燃市场对两家公司最终合并的想象。 周三，SpaceX正式公开S-1招股说明书，拟融资750亿美元，估值达2万亿美元或更高。招股书中， “特斯拉”一词出现87次——相比之下，“马斯克”出现174次， 两家公司在AI芯片制造、能源存储、董事会成员等多个层面的交叉合作被逐一披露。招股书明确表示， 双方"计划在未来探索其他战略合作领域"。 消息公布后，Wedbush分析师Dan Ives随即发布研究报告， 预测SpaceX与特斯拉将于2027年完成合并。 特斯拉股票在盘后交易中小幅下跌0.7%，此前收盘涨3.3%，报417.26美元。 两家公司的交叉持股与合作网络 特斯拉与SpaceX的关联远不止于同一位创始人。招股书显示，特斯拉持有约1900万股SpaceX股份——这一持股源于特斯拉对xAI的投资，而xAI已于今年2月与SpaceX完成合并。 在董事会层面，Ira Ehrenpreis同时担任两家公司董事；SpaceX董事会成员Antonio Gracias和Steve Jurvetson此前均曾担任特斯拉董事。 商业合作同样密集： 特斯拉凭借其大规模硬件采购能力，协助SpaceX进行供应链采购；SpaceX已向特斯拉购买储能系统；xAI此前也曾向特斯拉采购服务；此外，特斯拉还在马斯克旗下的X平台上投放广告。 共同押注AI，“Terafab”成关键纽带 两家公司在人工智能领域的战略协同，是此次招股书中最受关注的新披露内容之一。 SpaceX计划建设轨道数据中心（"轨道"一词在招股书中出现163次），特斯拉则正在开发AI驱动的自动驾驶出租车与人形机器人。为满足AI应用对先进芯片的巨大需求，两家公司正联合建设名为"Terafab"的芯片制造设施，并将引入英特尔参与运营。招股书还披露了一款数字AI助手的创建计划。 招股书将双方现有关系定性为“通过一系列有限但成功的商业合作，建立了强大且具建设性伙伴关系的早期基础”，措辞审慎但方向明确。 分析师：合并或于2027年落地 据华尔街日报，Wedbush的Dan Ives在招股书公布后迅速发布报告，明确给出2027年合并的时间预测。他指出，特斯拉已持有SpaceX股份，双方共建的Terafab设施进一步将两家公司的运营深度捆绑。 "马斯克希望拥有并掌控更多AI生态系统，一步一步地，终极目标可能是以某种方式将SpaceX与特斯拉合并，为这两家致力于引领AI革命的颠覆性科技巨头提供连接纽带，" Ives写道。 不过，合并在IPO完成前几乎不可能发生。目前市场的焦点仍集中在IPO本身——随着S-1公开，路演预计将在约两周内启动，整个IPO流程有望于6月底前完成。

谈了又谈，调了又调，三星劳资双方还是没能在最后关头握手言和。 据韩联社最新报道，三星电子工会于5月20日宣布，由于三星公司管理层拒绝接受调解方案，劳资谈判已破裂，工会将于明日（5月21日）按计划举行总罢工。 此次罢工计划持续18天，涉及近4.8万名工人。工会方面表示，“罢工期间仍不会放弃谈判，将持续努力争取达成协议。” 三星管理层“拖字诀”，最终还是没给答复 三星电子工会在声明中还原了谈判破裂的经过： 5月19日晚10时左右，工会方面已同意韩国中央劳动委员会提出的调解方案。但三星管理层明确表示拒绝。 就在中央劳动委员会主任即将宣布“调解不成立”之际，三星首席谈判代表吕明求（여명구）临时撤回拒绝意见，请求延长谈判时间。调解由此延续至第三天。 然而，延长时间并没有带来转机。工会表示，公司“只是反复重申‘尚未完成内部决策’，始终未能明确表态”。最终，中央劳动委员会主持终止了调解程序。 核心分歧：奖金上限谈不拢 此次劳资纠纷的核心在于奖金制度。 工会的诉求主要有三点：一是废除现行奖金上限（目前上限为年薪的50%）；二是将年度营业利润的15%划拨至奖金池；三是要求管理层将奖金方案的变更正式写入协议，而非仅承诺执行一年。 三星管理层的方案则是：今年向存储芯片部门员工发放一次性奖金，金额将超过竞争对手SK海力士的水平，但奖金上限维持不变。 此外，双方还在存储芯片业务与逻辑芯片业务之间的奖金差距问题上存在分歧。 韩国政府施压，罢工影响不容小觑 韩国政府已明确表态，不希望罢工发生。据路透报道，韩国政府上周末威胁称，若谈判破裂，将启动紧急仲裁令，强制暂停罢工30天，同时由政府介入调解。这一措施在韩国极为罕见。 政府的强硬态度，折射出此次罢工潜在影响的严重性。三星电子约占韩国出口总额的四分之一，是全球最大的存储芯片制造商。一旦生产中断，在AI需求持续旺盛、芯片供应本已偏紧的背景下，全球半导体供应链将面临直接冲击。 目前，工会已宣布罢工将于明日启动，政府是否会动用紧急仲裁手段，仍是市场关注的关键变量。

5月20日，A股震荡盘整，沪指早盘震荡调整，创业板指低开之后冲高回落，一度涨1%，科创50指数涨超2%，再创历史新高。芯片半导体继续爆发，GPU、先进封装、长鑫存储概念股等集体大涨。电力、电信、贵金属等全线调整。 港股全线低开，恒指、恒科指双双下跌，恒科指盘初一度转涨，随后再度回落，科网股分化，哔哩哔哩跌超4%，芯片半导体亦走强，华虹半导体涨超8%。 债市方面，国债期货全线上涨。商品方面，国内商品期货多数品种下跌，集运指数、燃油、原油等逆势上涨。核心市场走势： A股 ：截至发稿，沪指跌0.45%，深成指跌0.37%，创业板指涨0.05%。 港股 ：截至发稿，恒指跌0.55%，恒科指涨0.17%。 债市 ：国债期货全线走高，截至发稿，30年期主力合约涨0.09%，10年期主力合约涨0.07%，5年期主力合约涨0.05%，2年期主力合约涨0.02%。 商品 ：国内商品期货多数品种下跌，截至发稿，航运期货涨幅居前，集运指数(欧线)涨4.12%；能源品全部上涨，燃油涨2.16%；化工品多数上涨，沥青涨2.15%；新能源材料多数上涨，多晶硅涨1.79%；油脂油料全部上涨，菜油涨1.66%；贵金属跌幅居前，沪银跌4.41%；非金属建材全部下跌，玻璃跌1.46%；基本金属多数下跌，沪锡跌1.41%；黑色系多数下跌，焦煤跌0.70%；农副产品多数下跌，原木跌0.55%。 12:02 盘面上，大型科技股少部分由跌转涨，京东涨1.5%，阿里巴巴、美团飘红，小米、百度跌幅收窄，在外围芯片集体杀跌的背景下，市场存储半导体股逆势走强，兆易创新大涨超14%再创历史新高！光通讯概念股、海运股、石油股活跃。另外，美债飙涨金价走低，黄金股跌势不止，汽车股、航空股同样低迷。 11:50 个股跌多涨少，沪深京三市超4100股飘绿，上午半天成交1.92万亿。沪深两市半日成交额1.91万亿，较上个交易日放量近1000亿。板块方面，电力股集体下挫，贵金属、AI应用、短剧游戏、离境退税、金融科技、商业航天概念股跌幅靠前。半导体产业链走强，光刻机、GPU方向领涨；光伏、锂电池题材活跃。 具体来看，半导体产业链持续走强，诚邦股份3连板，市值超3700亿封测巨头、次新股盛合晶微一度暴涨近12%。上海合晶、中科飞测、长电科技、兆易创新等股票亦大涨。晶方科技、大胜达、张江高科涨停，华虹公司、寒武纪均创历史新高。 消息面，据证监会官网，长江存储控股股份有限公司发布首次公开发行股票并上市辅导备案报告。长江存储的IPO进程备受市场瞩目，其全资子公司长江存储科技在胡润研究院《2025全球独角兽榜》中，以1600亿元估值首次入围，位列中国十大独角兽第9、全球第21，成为半导体行业估值最高的新晋独角兽。 几天前，另一存储巨头——长鑫科技也有关于上市的新进展。据5月17日长鑫科技招股书，受益于算力需求持续增长、DRAM产品涨价，2026年上半年预计长鑫科技实现归母净利500亿元~570亿元。 长江证券认为，目前到2027年，全球晶圆厂设备支出将持续增长。国内龙头在刻蚀、薄膜沉积、清洗等关键设备领域市占率稳步提升，且研发投入持续加码，产品矩阵不断完善，在国产化替代趋势下长期成长性明确。 万联证券认为，国内外存储龙头均实现了较高的业绩增长，且对未来需求仍有较为强劲的指引，较高的资本支出有望为产业链带来投资机遇。AI算力建设方兴未艾，算力产业链中高景气细分赛道如PCB、存储等需求旺盛，均处于景气扩张周期，亦有望拉动上游设备及材料需求。 油气股拉升，和顺石油涨停。白酒股反弹，金徽酒涨停。 下跌方面，电力股集体调整。京能电力、大唐发电、晋控电力跌停。 中金公司指出，算电协同已成为AI发展与能源转型下的重要产业趋势。国家政策持续加码，《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》等文件明确支持绿电直连、智能调度与储能系统建设，以实现算力负荷与电力曲线高效匹配。尤其在绿电占比要求超80%的国家枢纽节点，储能配比提升与调度软件精准化将成为关键支撑，相关软硬件企业有望迎来量价齐升机遇。 11:03 华虹公司A股日内大涨逾12%，股价创历史新高。 10:30 光刻机概念局部异动，张江高科封涨停，此前晶方科技涨停，海立股份、苏大维格、上海新阳、蓝英装备、波长光电、佳先股份纷纷冲高。 10:24 存储芯片概念走强，兆易创新逼近涨停，股价续创历史新高，此前诚邦股份涨停，大港股份、金太阳、神工股份、江波龙、佰维存储跟涨。 消息面上，分析人士认为，存储芯片景气周期的持续性和强度与过往周期有所不同，国内存储产业链有望在更长周期内维持较高景气度。 10:13 中芯国际A股成交额超100亿元，日内涨超7%。 10:03 芯片产业链持续走强，算力芯片方向领涨，寒武纪涨超5%，续创历史新高，总市值突破8600亿，此前大胜达涨停，沐曦股份、翱捷科技、摩尔线程、海光信息跟涨。 09:58 恒生科技指数转涨，中芯国际大涨逾7%，华虹半导体涨逾6%。 09:50 绿电概念震荡调整，京能电力跌停，大唐发电、华电辽能跌超9%，浙能电力、晋控电力、深南电A、韶能股份、广安爱众、金开新能纷纷下挫。

在AI算力需求激增与供给持续受限的双重作用下，内存行业正进入一轮罕见的超级景气周期与盈利重估阶段。 花旗分析师Atif Malik在5月18日发布的报告中，将美光科技目标价从425美元大幅上调至840美元，涨幅接近翻倍，并维持“买入”评级。此次上调的 核心逻辑在于DRAM超级周期正加速进入价格弹性释放阶段。 报告指出， 高带宽内存（HBM）供给持续紧张，预计2027年定价仍有上行空间。 由于生产HBM需消耗普通DRAM晶圆产能的3至4倍，HBM的持续扩产将挤占普通DRAM的供给，进而推动后者价格上行。在具体提价节奏上，三星已于2026年第一季度率先提价，美光则计划在2026年第二季度跟进上调约40%。 基于价格上行趋势， 花旗同步上调美光盈利预测：2026财年核心每股收益（EPS）上调约10%至58.46美元，2027财年进一步上调至104.56美元。 新目标价840美元锚定在2027年预期每股收益的约8倍。 DRAM涨价浪潮加速，美光跟进三星步伐 当前DRAM涨价浪潮已全面展开。三星于2026年一季度率先提价100%，美光则计划在2026年二季度跟进，上调约40%。 本轮涨价主要由普通商用DRAM（非HBM）的供需缺口驱动。设备厂商应用材料（AMAT）的硅系统销售展望显示，DRAM比特供应增速预计到2026年底仅为30%左右，这一增量仍无法满足2027年AI数据中心的需求扩张，未来需额外投入新晶圆产能。 花旗预计， 2026年DRAM均价同比上涨约200%，NAND价格同比上涨约186%，这进一步印证当前内存行业正处于历史性强定价周期。 HBM供应持续偏紧，2027年涨价预期升温 HBM定价前景是美光估值上调的核心逻辑之一。 生产HBM所需消耗的晶圆产能约为普通DRAM的3至4倍。而当前HBM与商用内存之间的盈利差距，尚不足以驱动内存厂商大规模转换或新增产能。因此，厂商在供给端普遍保持克制，导致HBM供应持续偏紧。 预计在供给受限格局下，2027年HBM定价仍有上行空间。 同时，内存厂商将继续维持自律性供给管理，以避免AI数据中心因成本过高而削减HBM采购量。 不过，需求端风险亦不容忽视。思科（Cisco）已因涨价压力，在包括无线产品在内的20余个产品线中削减50%的DRAM用量。这一案例表明， 过高的内存价格可能抑制部分终端需求，内存厂商需在涨价节奏与需求维系之间寻求平衡。 目标价大幅上调，估值锚定历史涨价周期 花旗将美光目标价从425美元上调至840美元，估值倍数从2027年预期每股收益的5倍提高至8倍，理由是当前定价环境史无前例且AI需求强劲。该估值水平与美光历史DRAM上行周期的交易区间一致。 报告预计，美光2027财年核心每股收益为104.56美元，2028财年回落至80.49美元，已反映周期性回调预期。2027财年自由现金流预计达879.31亿美元，自由现金流收益率约10.6%。

美股芯片股与软件股之间的走势相关性已跌破零值，创下有记录以来首次负值，凸显出人工智能导致科技板块内部的分化日益加深。 据彭博，衡量iShares半导体ETF与iShares扩展科技软件板块ETF过去40个交易日走势关联程度的指标，于上周五首次收于负值区间，周二进一步录得-0.05。在标普500指数成分股层面，芯片与软件股的相关性虽仍为正值，但已降至1994年以来最低水平。 个股层面的分化尤为显著。存储芯片龙头美光科技今年以来累计涨幅超过150%，而企业软件公司ServiceNow则下跌逾33%，两者落差超过180个百分点。 近几个月来，投资者一直在买入半导体股票并抛售软件。随着人工智能算力基础设施支出的激增，以及英伟达和美光科技等芯片制造商的利润增长加速，这一交易策略带来了丰厚的回报。 相比之下，软件股则受到压制，主要原因是市场担心来自OpenAI和Anthropic等AI公司的竞争将侵蚀其业务，并拖累其长期营收增长。 Hirtle Callaghan公司首席投资官Brad Conger表示，投资者一直在“押注AI资本支出，并做空那些容易受到AI颠覆的股票”。他补充道，基于动量的交易策略似乎也被吸引到了这一对冲交易中。

SMM5月19日讯：今日午后，半导体板块盘中震荡拉升，截至日间收盘，半导体指数以2.96%的涨幅报2959.32，个股方面，耐科装备、沪硅产业20CM涨停，芯原股份涨逾14%，芯原股份收涨15.57%，盘中一度触及301元/股，刷新其股价上市以来的历史新高。灿芯股份、晶晨股份等多股纷纷涨逾10%。 消息面上，近期国内政策面持续释放积极信号，国内加速推进全国一体化算力网布局建设，全力夯实数字产业根基，助力实体经济高质量发展，为算力及半导体产业发展营造良好政策环境。 近日，《福建省“十五五”光电产业集群高质量发展行动方案（征求意见稿）》公开征求意见。其中提到，光芯片领域，支持光电优势企业加快突破高速分布反馈式激光器（DFB）、电吸收调制激光器（EML）、垂直腔面发射激光器（VCSEL）、集成可调谐激光器（iTLA）、高性能探测器及传感器等自主光芯片技术；电芯片领域。持续做强高速驱动器（Driver）、跨阻放大器（TIA）及数字信号处理器（DSP）等电芯片技术和显示驱动芯片封测工艺水平，构建光芯片与电芯片协同发展的完整生态。 长江证券认为，2025至2027年全球晶圆厂设备支出将持续增长。国内龙头在刻蚀、薄膜沉积、清洗等关键设备领域市占率稳步提升，且研发投入持续加码，产品矩阵不断完善，在国产化替代趋势下长期成长性明确。 此外，美国半导体行业协会（SIA）近期公布数据显示，2026年第一季度全球半导体销售额达到2985亿美元，较2025年第四季度增长25%；2026年3月全球销售额为995亿美元，较2025年3月同比增长79%，大幅超预期；在AI算力基础设施的爆发式需求驱动下，全球半导体销售额已经连续29个月实现同比增长，远超过往平均水平，毫无疑问当前正处超级周期中。 对于2026-2027年半导体设备支出展望，机构认为国内半导体设备整体资本开支仍会维持高位，整体处在景气扩张区间。核心驱动主要来自两大主线：一是下游新兴应用需求爆发，AI算力芯片、HBM及先进存储等领域产能扩建需求旺盛；二是国产化替代加速推进，国产设备的验证广度和导入深度均显著加快。 且值得一提的是，目前存储芯片紧张的现状依旧令机构对存储芯片相关的企业未来充满期待，铠侠在2025财年第四季度（即自然年2026年一季度）交出了一份无可挑剔的答卷。当季实现营收10003亿日元（同比暴增189%，环比增长84%），营业利润达到5968亿日元（同比翻16倍，环比翻4倍）。在此背景下，花旗、摩根大通、摩根士丹利等多家主要华尔街机构在铠侠发布财报后迅速上调其目标价，据彭博数据，截至本周一，分析师对铠侠的平均目标价从财报发布前的约44,000日元大幅跳升约44%至63843日元（约合402美元），创下日经225成分股中财报后目标价涨幅最大纪录。同时，铠侠股票周一开盘因买单堆积无法成交，触及16%的涨停上限。其中摩根士丹利更是将铠侠列为了首选标的，其指出AI在现实场景中的应用预计将持续增长，铠侠具备稳健的自由现金流及可观的股东回报潜力。 而5月19日，英伟达CEO黄仁勋在接受媒体采访时提到，“我们正处于AI基础设施建设的最初期——真正意义上的最初期。未来十年，我们都将持续推进这项建设，甚至更长。”同时，他还承认了供给爬坡速度的局限性，其表示，“供应链规模每年都在翻倍，甚至可能是翻四倍，但要跟上未来十年的建设需求，依然是极大的挑战。” 而国内方面，半导体相关企业也对同样看好行业未来的发展情况，中芯国际联合CEO赵海军在近日的一季度业绩说明会上表示，基于客户需求和在手订单情况，相较于上个季度，公司对于今年的整体运营情况更加乐观。主要是因为：第一，人工智能对配套芯片的强劲需求，直接推动公司电源管理芯片产能供不应求；第二，人工智能海外“虹吸效应”使得消费、IoT等客户在内地寻找产能、订单回流；第三，人工智能亦带动ToF、电动汽车、机器人等新应用需求，本土公司积极开拓市场；第四，产业链国产化诉求，推动国产逻辑、网通等芯片需求；第五，涨价效应以及之前提到的客户因担忧供应不足而提前备货。 展望未来，麦格理资本在一份研究报告中表示，半导体行业今年料将继续受益于稳健的AI需求。麦格理资本的分析师预计，半导体上行周期将“异常漫长”，至少到2027年底都存在盈利上行风险。他们补充说，2026年的主要瓶颈可能仍然是存储器，这可能会给系统公司的利润率带来压力。 瑞士宝盛在一份报告中表示，人工智能热潮可能仍是下半年亚洲股市的关键驱动力。分析师RichardTang维持对日本、韩国和中国股市的超配评级，受到强劲盈利周期的支撑。日本受益于对“高市经济”和企业治理改革的乐观情绪，预计将有更多外资流入。韩国方面，由于当前的存储芯片短缺，股市涨势也可能持续。Tang认为，中国A股相较于H股提供了更强的人工智能敞口，这一趋势预计将持续。在南亚地区，瑞士宝盛看好新加坡，因其货币强劲且市场收益率高；而印度市场则可能在今年晚些时候相对复苏，受到家庭储蓄上升和有利的人口结构支撑。 华泰证券研报称，伴随当前晶圆厂、存储企业等扩产，以及芯片向新型存储技术、先进制程、先进封装等发展，全球半导体材料市场有望迎来快速增长。当前我国半导体材料国产化率整体仍较低，伴随自主可控要求提高、国内企业产品竞争力提高，国产化率有望提高。 据Omdia，2026年存储芯片市场三星/海力士/美光/英特尔/铠侠资本开支份额占比分别为29%/18%/14%/12%/5%，AI等需求旺盛下海内外存储芯片公司26年资本开支加速增长，有望带动半导体材料市场迎来快速增长。 中信建投证券指出，存储批量扩产已开启，国内两大存储厂商批量扩产已启动。国内先进逻辑玩家正在变多，通线以及良率提升节奏良好，批量扩产即将到来，下半年扩产存在超预期可能性。 而今日股价创下历史新高的芯原股份，作为一家依托自主半导体IP，为客户提供平台化、全方位、一站式芯片定制服务和半导体IP授权服务的企业，其新签订订单持续高增，公司在接受投资者活动记录调研时提到，2026年1月1日至4月20日，公司新签订单45.16亿元，继2025年第二、第三、第四季度新签订单三次突破历史新高后（分别为11.82亿元、15.93亿元、27.11亿元），继续保持强劲的增长态势，为公司未来营业收入增长提供有力的保障。2026年1月1日至4月20日，公司新签订单中绝大部分为ASIC业务订单，AI算力相关订单占比超85%，数据处理领域订单占比84.77%且主要来自于云侧AIASIC及IP。