北京時間 2 月 27 日，英偉達(dá)公布 2025 財年第四財季及全年財報：第四財季營收為 393.31 億美元，同比增長 78%，環(huán)比增長 12%；凈利潤為 220.91 億美元，同比增長 80%，環(huán)比增長 14%；不計入某些一次性項目（不按照美國通用會計準(zhǔn)則），英偉達(dá)第四財季調(diào)整后凈利潤為 220.66 億美元，同比增長 72%，環(huán)比增長 10%（注：英偉達(dá)財年與自然年不同步，2024 年 1 月底至 2025 年 1 月底為 2025 財年）。
英偉達(dá) 2025 財年第四財季營收和調(diào)整后每股收益均超出華爾街分析師此前預(yù)期，整個 2025 財年的業(yè)績同樣超出預(yù)期；對 2026 財年第一財季營收作出的展望也超出預(yù)期，從而推動其盤后股價上漲逾 2%。
財報發(fā)布后，英偉達(dá)創(chuàng)始人、總裁兼首席執(zhí)行官黃仁勛和執(zhí)行副總裁兼首席財務(wù)官科萊特?克雷斯等高管出席隨后召開的財報電話會議，解讀財報要點并回答分析師提問。
以下是分析是問答環(huán)節(jié)主要內(nèi)容：
Cantor Fitzgerald 分析師 C.J. Muse：我們看到計算強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的前景非常廣闊，也明顯能看到訓(xùn)練和推理之間的界限日益模糊。這對未來專門用于推理的集群有何潛在影響？管理層如何看待其對客戶的整體影響，尤其是在視頻領(lǐng)域？
黃仁勛：目前有多種擴展模式，首先，預(yù)訓(xùn)練擴展模式會持續(xù)發(fā)展，其涉及多模態(tài)領(lǐng)域，并且推理技術(shù)已經(jīng)被用于新的預(yù)訓(xùn)練中，這是推理領(lǐng)域的新突破。第二種是利用強化學(xué)習(xí)進行的訓(xùn)練后擴展，比如通過人類反饋、人工智能反饋進行強化學(xué)習(xí)，還可以設(shè)定強化學(xué)習(xí)的具體獎勵機制。
實際上，訓(xùn)練后擴展階段所使用的計算量比預(yù)訓(xùn)練階段還要高，這是合理的。因為在使用強化學(xué)習(xí)時，可以生成大量合成數(shù)據(jù)或合成標(biāo)記，人工智能模型從本質(zhì)上說就是通過生成標(biāo)記來訓(xùn)練其他模型。第三部分是你提到的測試時計算，或者說是推理擴展，圍繞基本相同的理念進行不同的擴展。
目前，推理所需的計算量已經(jīng)是大語言模型最初單次示例和單次學(xué)習(xí)能力所需計算量的 100 倍，而這僅僅是個開始，我們預(yù)計下一代模型可能會基于模擬和搜索技術(shù)，計算量需求將是現(xiàn)在的數(shù)千倍，甚至有望達(dá)到數(shù)十萬倍、數(shù)百萬倍。有些模型是自回歸模型，有些是基于擴散模型，各不相同。有時我們希望看到數(shù)據(jù)中心具備強大的綜合推理能力，有時又需要其具備緊湊的特性，因此很難確定數(shù)據(jù)中心的最佳配置。
這也就是為什么英偉達(dá)的架構(gòu)如此受市場歡迎，因為我們能運行各種模型。如今，我們大部分計算資源其實都用于推理，而 Blackwell 架構(gòu)更是將這一切提升到了新高度。我們在設(shè)計 Blackwell 時就考慮到了推理模型的需求，雖然訓(xùn)練能帶來更高的性能提升，但真正驚人的是在長時間推理測試時的擴展能力，人工智能推理模型的性能提升可達(dá) 10 到 25 倍。
所以，Blackwell 在各方面都表現(xiàn)卓越。如果數(shù)據(jù)中心能讓你根據(jù)當(dāng)前的任務(wù)需求 —— 無論是進行更多預(yù)訓(xùn)練、訓(xùn)練后擴展，還是擴展推理能力 —— 來配置和使用，那么這種架構(gòu)就是靈活且易于使用的。實際上，我們看到統(tǒng)一架構(gòu)的集中度比以往任何時候都要高得多。
摩根大通分析師 Joseph Moore：我想問一個關(guān)于 GB200 芯片的問題，之前管理層提到過機架級系統(tǒng)的復(fù)雜性以及其面臨的挑戰(zhàn)。正如在前面發(fā)言中提到的，該產(chǎn)品已經(jīng)有了廣泛的可用性，我想知道其在產(chǎn)品推廣方面進展如何？在系統(tǒng)層面是否還有其他瓶頸需要考慮？另外，管理層對于 GB200 平臺的熱情是否依舊？
黃仁勛：我現(xiàn)在對 GB200 的熱情比在消費電子展期間（CES）更高，原因是我們在 GB200 上投入了更多精力。每個 Blackwell 機架包含 150 萬個組件，其制造由大約 350 工廠完成，技術(shù)極其復(fù)雜，上一季度，我們成功推出 Grace Blackwell（GB）產(chǎn)品，帶來了 110 億美元的收入。由于需求旺盛，客戶急切地希望獲得 Blackwell 系統(tǒng)，我們還需要繼續(xù)擴大生產(chǎn)規(guī)模。
你可能在網(wǎng)上看到過很多關(guān)于 GB 系統(tǒng)上線的慶祝消息，我們自己的工程部門也安裝了大量該系統(tǒng)。OpenAI 公司也開始使用，并且越來越多的系統(tǒng)正在上線。所以，針對你提出的問題，我認(rèn)為我們所做的事情并不容易，但我們做得很好，所有合作伙伴也都表現(xiàn)出色。
美銀美林分析師 Vivek Arya：我想知道第一季度的利潤率是否為全年的最低點？另外，管理層是依據(jù)什么來判斷強勁的需求能持續(xù)到明年？新出現(xiàn)的創(chuàng)新成果是否會改變這一預(yù)期？
科萊特?克雷斯：目前，在 Blackwell 系統(tǒng)的增產(chǎn)過程中，利潤率處于 70% 多一點的水平。我們正專注于加快生產(chǎn)速度，確保能盡快為客戶提供產(chǎn)品。一旦 Blackwell 的增產(chǎn)目標(biāo)完全實現(xiàn)，我們就能降低成本，提高利潤率，預(yù)計今年晚些時候，利潤率可能會達(dá)到 75% 左右的水平。你也聽到了黃仁勛對當(dāng)前系統(tǒng)復(fù)雜性的介紹，這些系統(tǒng)在某些情況下可以供客戶定制，有多種網(wǎng)絡(luò)選項，還具備液冷和水冷功能。所以未來有機會進一步提高利潤率，但目前我們的重點是盡快將產(chǎn)品交付給客戶。
黃仁勛：關(guān)于第二個問題，我們對于一些情況有比較清晰的了解，比如我們大致了解數(shù)據(jù)中心的資本投資規(guī)模，也知道未來絕大多數(shù)軟件將基于機器學(xué)習(xí)開發(fā)。因此，加速計算和通用人工智能推理將成為數(shù)據(jù)中心理想的架構(gòu)類型，此外，我們還掌握主要合作伙伴的業(yè)績預(yù)測和計劃。
并且，我們知道有許多創(chuàng)新型初創(chuàng)公司不斷涌現(xiàn)，其推出的令人振奮的技術(shù)成果也為人工智能領(lǐng)域的下一個突破提供了新機遇，無論其產(chǎn)品和技術(shù)屬于智能體人工智能、推理人工智能，還是用于實體經(jīng)濟領(lǐng)域的人工智能。初創(chuàng)公司的數(shù)量依然很多，它們都需要大量的計算基礎(chǔ)設(shè)施。
所以，我認(rèn)為從近期來看，有各種預(yù)測和計劃作為信號；從中期來看，基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模和資本支出與往年相比是一個重要信號；從長期來看，我們深知軟件已經(jīng)從在中央處理器（CPU）上運行的手工編碼，轉(zhuǎn)變?yōu)樵趫D形處理器（GPU）和加速計算系統(tǒng)上運行的基于機器學(xué)習(xí)和人工智能的軟件。我們很清楚這就是軟件的未來走向。
也許人工智能在搜索，部分消費級通用產(chǎn)品，以及廣告推薦等領(lǐng)域的應(yīng)用目前還只是軟件發(fā)展的初期階段，但接下來，企業(yè)級智能體人工智能、機器人領(lǐng)域的實體人工智能，以及不同地區(qū)構(gòu)建的主權(quán)人工智能，還有用于各種操作系統(tǒng)的人工智能都將興起。這些領(lǐng)域才剛剛起步，我們能夠預(yù)見到它們的發(fā)展，英偉達(dá)顯然處于這一發(fā)展的核心位置，能觀察到各個領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展，無論是近期、中期還是長期來看，這些發(fā)展必然會到來。
摩根大通分析師 Harlan Sur：你們的下一代產(chǎn)品 Blackwell Ultra 預(yù)計今年下半年推出，與團隊的年度規(guī)劃一致?？紤]到你們目前仍在擴大當(dāng)前一代 Blackwell 解決方案的生產(chǎn)規(guī)模，客戶和供應(yīng)鏈將如何同時應(yīng)對這兩款產(chǎn)品的推廣？團隊是否仍按計劃在今年下半年推出 Blackwell Ultra？
黃仁勛：是的，Blackwell Ultra 將于今年下半年推出。大家知道，第一代 Blackwell 在推出時遇到了一些小問題，導(dǎo)致推遲了幾個月，但我們當(dāng)然已經(jīng)完全恢復(fù)，團隊以及所有供應(yīng)鏈合作伙伴都付出了巨大努力，很多人都幫助我們渡過了難關(guān)?，F(xiàn)在我們已經(jīng)成功擴大了 Blackwell 的生產(chǎn)規(guī)模，但產(chǎn)品研發(fā)的腳步不會停止，新產(chǎn)品的推出會遵循產(chǎn)品發(fā)布的年度節(jié)奏。
Blackwell Ultra 將配備新的網(wǎng)絡(luò)、內(nèi)存和處理器，目前我們已經(jīng)與所有合作伙伴和客戶溝通協(xié)調(diào)，他們掌握了必要信息，這次我們會和大家一起做好 Blackwell 到 Blackwell Ultra 的平穩(wěn)過渡。兩款產(chǎn)品的系統(tǒng)架構(gòu)完全相同，而從 Hopper 架構(gòu)過渡到 Blackwell 架構(gòu)要困難得多，因為需要從基于 NVLink 8 的系統(tǒng)升級到了基于 NVLink 72 的系統(tǒng)，機箱、系統(tǒng)架構(gòu)、硬件、電源供應(yīng)等都需要改變，那是一次極具挑戰(zhàn)性的過渡，但下一次過渡會很順利，Grace Blackwell 也能順利接入。我們已經(jīng)和所有合作伙伴進行了評估，并緊密合作推進后續(xù)工作，我們后續(xù)還會推出名為 Rubin 的下一代芯片。所有合作伙伴都在加快腳步，為這次過渡做準(zhǔn)備。Blackwell Ultra 將帶來巨大的性能提升，在即將到來的英偉達(dá)人工智能技術(shù)大會（GTC）上，我們會詳細(xì)介紹 Blackwell Ultra、Rubin 及其他新的計算、網(wǎng)絡(luò)、推理人工智能和實體人工智能產(chǎn)品。
瑞銀分析師 Timothy Arcuri：我們經(jīng)常聽到關(guān)于專用集成電路（ASIC）方面的消息，能否請管理層談?wù)?ASIC 和通用 GPU 之間的平衡？我們聽說一些前沿的超級集群同時使用 GPU 和 ASIC，這是客戶的規(guī)劃方向嗎？還是說這些基礎(chǔ)設(shè)施會保持明顯的區(qū)分？
黃仁勛：在某些方面，我們的產(chǎn)品和 ASIC 有很大不同，甚至在一些領(lǐng)域完全不同。我們的架構(gòu)有以下幾個不同之處：其一，英偉達(dá)的架構(gòu)是通用架構(gòu)，針對自回歸模型、擴散模型、視覺模型、多模態(tài)模型和文本模型等都進行了優(yōu)化，在各個領(lǐng)域都表現(xiàn)出色。因為我們擁有豐富的軟件堆棧和生態(tài)系統(tǒng)，這使我們成為大多數(shù)優(yōu)秀創(chuàng)新和算法產(chǎn)品的首選目標(biāo)。所以從定義上來說，我們的架構(gòu)比 ASIC 更通用，應(yīng)用范圍更廣。其二，從數(shù)據(jù)處理、訓(xùn)練數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)訓(xùn)練，到訓(xùn)練后使用強化學(xué)習(xí)，再到推理測試時擴展，我們的整個流程都表現(xiàn)出色。我們的架構(gòu)通用且服務(wù)于端到端方面的需求，應(yīng)用非常廣泛，而且我們的產(chǎn)品不局限于某一個云平臺，而是適用于各種云平臺，既可以用于云端服務(wù)器，也可以用于機器人。對于任何一家初創(chuàng)公司來說，我們的架構(gòu)更容易獲取和使用，可以說是他們的理想選擇。其三，我們產(chǎn)品的性能提升速度極快。要知道，數(shù)據(jù)中心的規(guī)模和功率通常是固定的，如果我們產(chǎn)品的性能每瓦特能提升 2 倍、4 倍甚至 8 倍，而這并不罕見，就直接意味著成本的降低。比如有一個 100 兆瓦的數(shù)據(jù)中心，如果該數(shù)據(jù)中心的性能或產(chǎn)量量提高 4 倍或 8 倍，那么其收入也會相應(yīng)提高。與過去的數(shù)據(jù)中心不同，如今的人工智能工廠可以基于標(biāo)記生成量直接實現(xiàn)產(chǎn)生收入，所以英偉達(dá)架構(gòu)在快速生成標(biāo)記方面的優(yōu)異表現(xiàn)，對于所有為了盈利而構(gòu)建這些數(shù)據(jù)中心的公司來說都極具價值。
另外，人工智能發(fā)展非常迅速，要在多個芯片上構(gòu)建完整的生態(tài)系統(tǒng)并非易事。最后我想說，芯片設(shè)計出來并不意味著就能投入使用，這種情況屢見不鮮。到了實際應(yīng)用階段，需要做出商業(yè)決策，決定是否將新的引擎或處理器應(yīng)用到規(guī)模、時間和產(chǎn)品線都有限的人工智能工廠中。我們的技術(shù)不僅越來越先進、性能越來越高，軟件功能也更強大，更重要的是，我們的部署速度極快。大家都清楚這些優(yōu)勢，這就是我們表現(xiàn)出色、能夠脫穎而出的原因。
Melius Research 分析師 Ben Reitzes：想請教黃仁勛一個關(guān)于公司在不同地區(qū)拓展的問題。你之前非常明了地解釋了一些支撐需求增長的因素，的確，美國市場的收入環(huán)比增長了約 50 億美元，但市場擔(dān)心如果其他地區(qū)出臺相關(guān)監(jiān)管政策，美國市場能否彌補可能出現(xiàn)的需求缺口。想請問，在接下來的一年里，如果美國市場的這種增長態(tài)勢持續(xù)，是否足以支撐公司的整體增長？
黃仁勛：關(guān)鍵在于，人工智能是一種現(xiàn)代軟件，而且已經(jīng)成為主流技術(shù)。人工智能在配送服務(wù)、購物服務(wù)等各個領(lǐng)域都有應(yīng)用，比如你購買牛奶并享受配送服務(wù)，這其中就有人工智能的參與。幾乎所有的消費服務(wù)都以人工智能為核心，每個學(xué)生都可能使用人工智能作為學(xué)習(xí)輔導(dǎo)工具，醫(yī)療保健服務(wù)、金融服務(wù)也都在使用人工智能，如今沒有一家金融科技公司不使用人工智能，氣候科技公司也在使用人工智能，礦產(chǎn)勘探現(xiàn)在也用到了人工智能，每所大學(xué)都在應(yīng)用人工智能。所以可以說，人工智能已經(jīng)融入到各個應(yīng)用領(lǐng)域，成為主流技術(shù)。
我們希望技術(shù)能夠持續(xù)安全地發(fā)展，為社會帶來積極影響。我相信我們正處于這一新技術(shù)變革的開端?；仡欉^去，幾十年來我們構(gòu)建了大量的數(shù)據(jù)中心和計算機，它們都是為手工編碼和通用計算以及 CPU 計算時代設(shè)計的。而展望未來，可以說世界將幾乎完全被人工智能所改變，所有軟件和服務(wù)最終都將基于機器學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)飛輪效應(yīng)（指數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)增長的循環(huán)效應(yīng)）將發(fā)揮巨大作用，這是前所未有的，人工智能將比以往任何時候都更廣泛地影響全球 GDP。我們在考慮公司增長以及市場規(guī)模大小時，需要從這個大背景出發(fā)，而從這個角度來看，我們其實才剛剛起步。
Evercore ISI 分析師 Mark Lipacis：有幾個問題我想同管理層確認(rèn)一下，首先，你們是否提到數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)板塊中的企業(yè)業(yè)務(wù)在 1 月份這一季度同比增長了 2 倍？這是否意味著企業(yè)業(yè)務(wù)的增長速度比超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心提供商更快？另外，超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心提供商是你們產(chǎn)品的最大采購方，但隨著新的人工智能工作負(fù)載和應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，管理層認(rèn)為企業(yè)業(yè)務(wù)在采購結(jié)構(gòu)中的占比會增加嗎？這會對你們的服務(wù)和生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生什么影響？
科萊特?克雷斯：關(guān)于企業(yè)業(yè)務(wù)的問題，我們的確實現(xiàn)了同比 2 倍的增長，這和我們在大型云服務(wù)提供商業(yè)務(wù)上看到的增長情況類似，這兩個領(lǐng)域都很重要。與云服務(wù)提供商合作，既可以參與大語言模型的開發(fā)，也可以進行自有業(yè)務(wù)的推理計算。同時要注意的是，企業(yè)也在參與這些工作，企業(yè)既與云服務(wù)提供商合作，也在自主構(gòu)建相關(guān)業(yè)務(wù)。
黃仁勛：云服務(wù)提供商業(yè)務(wù)約占我們總業(yè)務(wù)的一半，云服務(wù)提供商有內(nèi)部業(yè)務(wù)和外部業(yè)務(wù)。我們當(dāng)然會參與他們的內(nèi)部業(yè)務(wù)建設(shè)，并且與他們緊密合作，優(yōu)化其內(nèi)部工作負(fù)載。其擁有大量英偉達(dá)設(shè)備，我們的產(chǎn)品既可以用于人工智能計算，也可以用于視頻處理，以及包括 Spark 大數(shù)據(jù)處理框架在內(nèi)的數(shù)據(jù)處理等。我們的基礎(chǔ)設(shè)施使用壽命更長，因此總體擁有成本（TCO）也就越低。
展望企業(yè)業(yè)務(wù)未來的增長情況，我認(rèn)為從長期來看，企業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模會比現(xiàn)在大得多，原因是如今人工智能尚未充分服務(wù)的主要是工業(yè)領(lǐng)域。以汽車公司為例，汽車公司既生產(chǎn)軟件產(chǎn)品，也生產(chǎn)硬件產(chǎn)品。對汽車公司來說，公司員工使用的業(yè)務(wù)系統(tǒng)屬于企業(yè)業(yè)務(wù)范疇，智能體人工智能、軟件規(guī)劃系統(tǒng)和工具可以提高員工的工作效率，幫助他們進行設(shè)計、營銷、規(guī)劃和運營公司。另一方面，汽車制造也需要人工智能，需要一個人工智能系統(tǒng)來訓(xùn)練汽車，如今全球道路上行駛著數(shù)億輛汽車，未來某一天可能會達(dá)到 10 億輛，而且每一輛汽車都將是自動駕駛汽車。汽車公司有汽車工廠和人工智能工廠，汽車本身也是一個機器人系統(tǒng)。
由此可見，這里涉及到三種計算：一種是幫助員工工作的計算，一種是為機器，無論是汽車、拖拉機、割草機，也可能是正在研發(fā)的人形機器人或其他設(shè)備，還可能是建筑物、倉庫等實體系統(tǒng)等構(gòu)建人工智能的計算。這些實體系統(tǒng)需要一種新型人工智能，我們稱之為實體人工智能，實體人工智能不僅要理解語言的含義，還必須理解現(xiàn)實世界中的摩擦力、慣性、物體恒存性和因果關(guān)系等常識，對人工智能來說，這些都需要學(xué)習(xí)。利用智能體人工智能來徹底改變公司內(nèi)部的工作方式的發(fā)展才剛剛起步，我們現(xiàn)在正處于智能體人工智能時代的開端，但已經(jīng)出現(xiàn)了一些出色的成果。再就是第二種，我們所提到的實體人工智能也會迎來大發(fā)展，再之后就是機器人體系。所以這三種計算需求都是全新的，我認(rèn)為從長期來看，這將是規(guī)模最大的市場，這也很合理，畢竟全球 GDP 主要由各個行業(yè)和企業(yè)貢獻(xiàn)，而這些行業(yè)和企業(yè)都需要這些計算支持。
富國銀行分析師 Aaron Rakers：請教黃仁勛，距離 2023 年公司 Hopper 架構(gòu)推出已經(jīng)快兩年了，其帶來了人工智能，特別是生成式人工智能領(lǐng)域的變革。展望未來的發(fā)展路線圖，從設(shè)備更換周期的角度來看，你如何看待已部署的基礎(chǔ)設(shè)施，比如 GB300 系列產(chǎn)品或者 Rubin 芯片，市場是否會迎來更新?lián)Q代方面的可能性？
黃仁勛：目前，人們?nèi)栽谑褂?Volta、Pascal 和 Ampere 架構(gòu)的產(chǎn)品，原因是這些架構(gòu)具有很強的可編程性，在很多場景下都能發(fā)揮作用。其中一個主要的應(yīng)用場景是數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)采集，以汽車為例，如果用戶將某個場景輸入視覺語言模型，視覺語言模型在分析該情況后會給出反饋，表明自身處理效果欠佳，那么用戶可以將這個反饋作為提示，讓人工智能在龐大的數(shù)據(jù)池中搜索類似情況，再進行域隨機化處理，生成大量其他示例，之后再對所有數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。你可以利用 Ampere 架構(gòu)的設(shè)備進行數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)整理以及基于機器學(xué)習(xí)的搜索，然后創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，再將其輸入到 Hopper 系統(tǒng)中進行訓(xùn)練。這些架構(gòu)完全都是相互兼容的，所有數(shù)據(jù)都能在各種架構(gòu)上運行。如果你已經(jīng)搭建好了基礎(chǔ)設(shè)施，就可以把負(fù)載較低的任務(wù)交給舊有設(shè)備處理。
花旗證券分析師 Atif Malik：我有一個關(guān)于利潤率的后續(xù)問題。我知道 Blackwell 產(chǎn)品涉及很多復(fù)雜因素，利潤率會受到產(chǎn)品組合等因素的影響。你之前提到 4 月這個財季可能是利潤率的底部，為了在本財年末達(dá)到 75% 左右的利潤率水平，下半年每個季度利潤率需要提升約 200 個基點。管理層對于這一目標(biāo)走勢和今年下半年的情況仍然抱有信心的原因有哪些？
科萊特?克雷斯：我們的毛利率情況，受到原材料，以及 Blackwell 系統(tǒng)整合情況的影響，相當(dāng)復(fù)雜，但隨著時間推移，我們有眾多機會可以更好地改善毛利率水平。首先，Blackwell 系統(tǒng)有多種不同配置，能幫助我們實現(xiàn)毛利率改善的目標(biāo)，在為客戶完成一些大規(guī)模產(chǎn)能提升工作之后，我們就能共同開展很多相關(guān)工作，只要條件允許，我們可能會盡快開始，如果能在短期內(nèi)提升毛利率，我們也會去做。
黃仁勛財報會結(jié)語：市場對 Blackwell 產(chǎn)品的需求極其旺盛，人工智能正從感知和生成式人工智能向推理式人工智能發(fā)展。在推理式人工智能領(lǐng)域，我們看到了另一種縮放定律，即推理時間或測試時間縮放定律：計算量越大，模型思考得越多，答案也就越智能，像 OpenAI、Grok-3、DeepSeek R1，就是應(yīng)用推理時間縮放的推理模型。推理模型的計算量可能是普通模型的百倍之多，未來的推理模型計算量會更大。DeepSeek R1 點燃了全球的熱情，這是一項卓越的創(chuàng)新，但更重要的是，它開源了一個世界級的推理人工智能模型。幾乎每位人工智能開發(fā)者都在應(yīng)用 R1 或思維鏈，以及類似 R1 的強化學(xué)習(xí)技術(shù)來提升他們模型的性能。
正如我之前提到的，如今有三條縮放定律推動著人工智能計算的需求。傳統(tǒng)的人工智能縮放定律依然存在，基礎(chǔ)模型正通過多模態(tài)技術(shù)得到增強，預(yù)訓(xùn)練也在持續(xù)發(fā)展，但這已不足以滿足需求。我們還有兩個額外的縮放維度：一是訓(xùn)練后縮放，其中強化學(xué)習(xí)、微調(diào)、模型蒸餾所需的計算量比單獨預(yù)訓(xùn)練要高出幾個數(shù)量級；二是推理時間縮放和推理，單個查詢的計算需求可能是原來的百倍。我們專為當(dāng)下需求設(shè)計了 Blackwell 平臺，這是一個能夠輕松在預(yù)訓(xùn)練、訓(xùn)練后和測試時間縮放之間切換的單一平臺。Blackwell 的 FP4 變壓器（Transformer）引擎、NVLink 72 擴展架構(gòu)和新軟件技術(shù)，使其處理推理人工智能模型的速度比 Hopper 快 25 倍，Blackwell 的所有配置都已全面投入生產(chǎn)。每臺 GB NV Link 72 機架都堪稱工程奇跡，因其由近 10 萬家工廠的操作人員在 350 個制造地點生產(chǎn)出 150 萬個組件所構(gòu)成。人工智能正經(jīng)歷極速發(fā)展，多模態(tài)人工智能、企業(yè)人工智能、主權(quán)人工智能和實體人工智能即將到來。
展望未來，我們在 2025 年將迎來強勁增長，數(shù)據(jù)中心將把大部分資本支出用于加速計算，人工智能數(shù)據(jù)中心將越來越多地轉(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄芄S。無論是通過租賃，還是自行運營，每一家公司都將擁有自己的人工智能數(shù)據(jù)中心。感謝大家今天參加我們的財報會，幾周后的英偉達(dá) GTC 大會上我們還會相聚，屆時我們將探討 Blackwell Ultra、Rubin，以及其他新的計算、網(wǎng)絡(luò)、推理人工智能、實體人工智能產(chǎn)品等諸多內(nèi)容。謝謝。
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