英伟达公布了 75.2% 的调整后毛利率，刷新近期高点，但这一令竞争对手望尘莫及的盈利能力能否持续，正面临供应瓶颈收窄、自研芯片加速崛起以及客户 AI 投资回报尚未兑现的多重压力。

英伟达最新季报显示，截至今年 1 月的季度调整后毛利率达 75.2%，为 2024 年下半年以来最高水平，公司同时预计本季度将维持相近水平。在需求侧，超大规模 AI 公司今年资本支出预计合计约 6500 亿美元，较 2025 年增长约 60%，英伟达将从中大幅受益——这一点在财报发布前已被市场充分预期，因此本轮财报的真正亮点，落在了利润率而非需求本身。

竞争格局正在生变。AMD 本周宣布与 Meta 签署价值 " 数百亿美元 " 的数据中心处理器供应协议，直接冲击英伟达的 GPU 核心业务；Alphabet 旗下 TPU 芯片及 Amazon 自研芯片也在加速抢占市场份额，且定价远低于英伟达产品，日益划算的性价比正驱使更多客户探索分散采购。

英伟达 CEO 黄仁勋将 " 持续的跨代技术飞跃 " 定义为维系高利润率的核心杠杆，并对代理式 AI（agentic AI）拉动算力需求增长持乐观态度。然而，AI 硬件的巨额支出能否为客户带来相应量级的商业回报，目前仍是未解之题，而这恰恰是英伟达高利润率持续性的最大变数。

供给紧张与成本压力：利润率的潜在隐患

英伟达的高利润率并非没有代价。存储器成本上涨是其无法回避的现实，尽管英伟达在关键零部件的供应排队中处于优先地位。

据彭博报道，英伟达首席财务官 Colette Kress 表示，公司已 " 战略性地锁定库存与产能，以满足未来数个季度以上的需求 "，但同时预计供应 " 紧张 " 状况将持续。

核心零部件的领先制造商警告称，短缺局面可能延续至 2027 年甚至更长时间。AI 硬件需求的增速，目前仍远超相应基础设施的产能扩张速度。

这意味着英伟达在成本端承压的同时，仍须为客户提供足量供给。两相挤压之下，75% 的利润率能否在未来数季保持稳定，存在相当不确定性。

替代方案崛起：竞争对手以低价竞争

定价差异尤为显著。据彭博行业研究数据，谷歌 TPU 每单元平均售价为 8000 至 10000 美元，而英伟达 H100 芯片售价在 23000 美元以上，更新的 Blackwell 系统则高达 27000 美元起。

价差超过两倍，使算力采购多元化在经济层面具备充分吸引力。

在具体交易层面，竞争态势同样加速明朗。Meta 与 AMD 签订 " 数百亿美元 " 数据中心处理器供应协议；去年 10 月，OpenAI 与 AMD 达成类似安排。两笔交易中，AMD 均额外附赠了部分股份以增强吸引力。

Alphabet 方面，其 TPU 已承接谷歌云客户及 Gemini 等自有 AI 服务的大量计算负载，消息明朗后带动其股价上涨。亚马逊则凭借自研芯片赢得 Anthropic 这一重量级客户。

回报率迷局：千亿投入的还未转化为营收增长

英伟达数据中心业务录得营收 623 亿美元，其中略超一半来自超大规模云计算企业。这意味着英伟达的高利润率，在相当程度上依赖于这些客户持续且大规模的采购意愿。

黄仁勋对此表示乐观。" 我对他们现金流增长充满信心，原因很简单，" 他说，" 我们已经看到智能体 AI 的拐点，以及 AI 智能体在全球企业中的实用价值正在显现。你看到的巨大计算需求，正是源于此。" 他进一步表示，" 在 AI 新时代，算力就是营收。"

然而，现实与预期之间仍存在明显落差：超大规模云企业的巨额算力投入，迄今尚未转化为足以自证其合理性的可见营收回报。

若这一回报迟迟无法兑现，市场对高溢价芯片的持续买单意愿将面临考验。而英伟达那令竞争对手望尘莫及的利润率，届时将成为首个承压的变量。

英伟达的护城河：通用性与能效的双重论据

黄仁勋在周三的分析师电话会上再度阐述这一逻辑：相较于谷歌、亚马逊的定制芯片，英伟达 GPU 能够胜任更广泛的 AI 相关任务，而非仅限于模型训练或 " 推理 "（即运行已构建的 AI 模型）等特定场景。

在能源供给日趋紧张的背景下，英伟达在能耗优化方面的进展，亦构成差异化优势。

在利润率问题上，黄仁勋给出了他的核心逻辑：" 我们毛利率最重要的杠杆，实际上是向客户持续交付代际飞跃。"

同时黄仁勋表示，" 我们同样热爱 CPU"，并强调英伟达的 CPU 产品将在数据中心场景中超越竞争对手，或将成为 " 全球最大 CPU 制造商之一 "。