经济观察网 记者 欧阳小红 在 11 月 20 日盘后，英伟达（NVDA.O）公布的财报显示，第三季度营收达到 351 亿美元，增幅近乎翻倍。

投资咨询公司 Hamilton Capital Partners 首席投资官 Alonso Munoz 惊呼英伟达再次发布了一个爆炸性的季度财报。

但资本似乎不买账。在财报公布后的盘后交易中，英伟达股价下跌约 4%。这是资本在回归理性吗？

这种耐人寻味的反应不仅是市场对英伟达财报的考量，更折射出 AI（人工智能）产业发展路径的变化。

明与暗

英伟达在数据中心和 AI 需求中的主导地位可从财报数据得以印证。

财报数据显示，英伟达第三季度收入达 351 亿美元，同比增长 94%，环比增长 17%。其中，数据中心收入更是创纪录地达到 308 亿美元，同比增长 112%。第三季度，英伟达的净利润为 193 亿美元，同比增长 109%，环比增长 16%。

强劲的 AI 需求驱动英伟达增长，Hopper 架构及即将全面投产的 Blackwell 系列，为大模型预训练和推理等领域提供了强有力的支持。英伟达指出，AI 已成为 " 全球产业的加速器 "，进一步凸显其在 AI 生态系统中的核心地位。

此外，英伟达还在多个国家和地区推动 AI 超级计算机的建设，并与谷歌云、微软 Azure 等云服务商合作推出基于 Hopper H200 的实例。这表明英伟达在 AI 技术生态中的重要地位，也体现了其业务布局的全球化趋势。

在多个行业，如工业机器人、药物发现和电信等领域，英伟达的 AI 技术正在得到广泛应用。对于未来发展，英伟达预计，第四季度收入将达到 375 亿美元。然而，市场对英伟达的持续高增长能力提出了更高要求。

尽管英伟达的收入和利润增长显著，但季度环比增速（收入环比 +17%，利润环比 +16%）略低于市场对长期高增长的预期。相较于去年 AI 需求的爆发式增长，这一趋势可能引发投资者对英伟达未来增长持续性的担忧。此外，英伟达的 GAAP（公认会计准则）毛利率从上一季度的 75.1% 微降至 74.6%，尽管同比略有上升，但这被部分市场人士解读为潜在的成本上升或竞争压力的体现。

当前，英伟达股价的市盈率（PE）处于高位。投资者可能需要更明确的增长信号，才能推动股价进一步上涨。同时，英伟达还面临来自 AMD（美国超威半导体公司）和谷歌 TPU（张量处理器）的激烈竞争，以及供应链复杂性和潜在中断的风险。这些可能影响其 AI 芯片的稳定供应。

在股东回报方面，尽管英伟达业绩创下纪录，但分红仅为每股 0.01 美元，这可能让部分投资者对其回报模式感到疑惑。然而，对于像英伟达这样处于高速增长期的科技企业，较低的分红策略并不罕见。公司将更多资本投入高增长业务和再投资，尤其是在 AI、数据中心、量子计算和游戏领域的大规模研发和市场扩展中。其象征性分红策略背后，是通过股票回购来实现股东价值回报的倾向。例如，2024 年第三季度，英伟达用于股票回购的资金高达 109.98 亿美元。

这种资本分配方式与同行形成了鲜明对比。例如，AMD 未进行现金分红，而是将资金用于技术研发和并购（如收购赛灵思）。相比之下，传统半导体巨头英特尔则采用高分红策略，预计 2024 年的年度股息为每股 1.46 美元，季度分红为每股 0.365 美元。英特尔的高分红策略反映了其成熟企业的特征，同时也意味着其增长更多依赖分红，而非股价上行。

此外，市场还关注英伟达 "Blackwell" 芯片的潜在问题。10 月份，英伟达表示 Blackwell 的缺陷已修复，并预计第四季度发货，但最快可能也要等到明年 1 月底。

未来，英伟达可能需要通过更具创新性的产品开发、精细化的成本管理和更高效的股东回报来增强市场信心，同时也需警惕宏观经济和供应链不确定性对其业务的潜在影响。

英伟达定义 AI 未来：技术与生态的重塑

资本市场对英伟达的财报反应冷淡，或说明投资者更加关注技术的落地价值和长期可持续性。这可能也意味着 AI 行业将进入 " 优胜劣汰 " 的阶段。

英伟达财报透露出的另一信号是，AI 行业对算力需求的 " 降速 "。有人说，台积电是英伟达的 " 铠甲 "。台积电不久前公布的 10 月销售额为 3142.4 亿新台币，同比增长 29.2%，环比增长 24.8%。然而，这一环比增速较 9 月大幅放缓，创下今年 2 月以来的最低增速，引发了市场对 AI 芯片需求放缓的担忧。

有资深市场人士指出，这种放缓并非终结，而是产业从粗放式扩张向精细化发展的必然过渡阶段。随着数据稀缺性和硬件成本压力的不断上升，行业将更加注重效率提升与资源优化。

或许，英伟达的创新技术不仅在推动 AI 的发展，也在为行业描绘未来蓝图。

诸如，算力的极限突破。Blackwell GPU 等新技术，通过更高效的能耗比和更强大的计算能力，为大语言模型（LLM）的发展提供了更坚实的硬件基础。

其次，数据生成与优化。英伟达的 Omniverse Blueprint 利用数字孪生技术，弥补训练数据的稀缺，为行业探索生成式数据提供了全新解决方案。

再者是生态建设的全面推进。从 CUDA-X 库到 DGX 云，英伟达正在构建一个全面开放的 AI 生态，赋能开发者解决从工业仿真到生命科学的复杂问题。

从 AI 行业的长期驱动力来看，尽管短期内 AI 市场可能触及周期高点，但上述资深市场人士认为，长期趋势依然乐观。生成式 AI、大模型训练和推理的广泛普及，仍将驱动数据中心算力需求的持续增长。

英伟达正努力开拓新的收入来源，诸如，在软件与服务上，CUDA 生态系统和 Omniverse 平台正为其软件业务打开新的增长空间；在游戏与消费市场领域，随着经济复苏，游戏业务有望重新成为收入增长的重要引擎；从汽车与专业可视化来看，电动车、自动驾驶等领域对高性能计算的需求正逐步显现。

尽管英伟达财报展现了强劲的增长动力，但行业未来仍需面对风险与挑战：一是技术过度集中化的风险。行业对英伟达的高度依赖，可能导致技术生态的单一化，限制其他创新路径的探索。行业需要更多竞争者，以形成多样化的技术格局。二是地缘政治风险。三是商业化与技术突破的平衡。AI 行业需要从 " 技术炫耀 " 走向 " 价值创造 "，推动 AI 在更多实际场景中的落地。

AI 的未来，不仅需要像英伟达这样的领军企业引领，也需要更多的全球协作与多样化创新，共同推动 AI 行业的可持续发展。