北京时间5月29日凌晨，英伟达公布2026财年第一财季财报：营收为440.62亿美元，同比增长69%；调整后净利润为198.94亿美元，同比增长31%（注：英伟达财年与自然年不同步，2025年1月底至2026年1月底为2026财年）。
详见：
财报发布后，英伟达创始人、总裁兼首席执行官黄仁勋和执行副总裁兼首席财务官科莱特克雷斯等高管出席随后召开的财报电话会议，解读财报要点并回答分析师提问。
以下是分析是问答环节主要内容：
摩根大通分析师Joseph Moore：我们注意到，在过去至少一年时间里，管理层都讨论逻辑推导模型在推理方面的需求扩展。也正如你们所谈到的，已经看到这些努力所取得的一些成果，从你们的客户那里也听到了相关反馈。能否展开谈一下，公司目前能够多大程度上满足这些需求？推理业务对英伟达而言，目前规模有多大？另外，未来的逻辑推导和推理是否需要完全基于NBL72机架规模的解决方案？
黄仁勋：我们希望满足所有需求，并且我认为我们正在逐步实现满足大部分需求的目标。目前， Grace Blackwell NVLink 72超级计算平台是推理人工智能（AI）的理想引擎，或者可以说是理想的“计算思维机器”。原因有几点：首先，推理过程中生成的词元（token）数量，也就是推理处理的token量，比单样本（one-shot）聊天多100到1000倍。推理本质上是机器通过自我思考逐步拆解问题，可能需要规划多条解决路径，使用工具包括如阅读PDF、网页、观看视频等工具，最终生成结果或答案。思考时间越长，答案质量越高、其表现就越为智能。
因此，我们设计Grace Blackwell的核心目的是大幅提升推理性能，使机器在完成所有这些复杂任务的同时，仍能尽可能快速地给出响应。与Hopper相比，Grace Blackwell的速度和吞吐量提高了约40倍。这不仅能显著降低成本，还能在保证优质服务的同时提升回答质量——这正是Grace Blackwell NVLink 72的设计初衷。当然，为了实现这一点，我们几乎完全重新设计了超级计算机的构建方式，但目前我们已全面投入生产。这非常令人振奋，未来也将实现难以置信的发展。
美银美林分析师Vivek Arya：黄仁勋曾在人工智能技术大会（GTC）上勾勒出未来几年AI支出接近万亿美元的路线图，目前我们在这一进程中处于什么阶段？这些支出会呈现均匀分布吗？无论是电信公司、主权国家、企业或是其他类型的支出方，我们是否应该预期他们在此过程中会经历一定时间的消化期？客户如何看待明年的增长趋势？
黄仁勋：事实上，思考这个问题的最佳方式可能是，人工智能包含多个方面。当然，我们知道人工智能是一项令人难以置信的技术，它会改变每个行业，从我们开发软件的方式，到医疗保健和金融服务，到零售行业，再包括交通、制造业等在内的每个行业都将受到影响，而我们正处于这一进程的起步阶段。另一种思考方式或许是，哪里需要数字智能，答案是每个国家、每个行业都需要，人工智能也是一种基础设施，是一种开发技术、交付技术的方式。人工智能需要“工厂”，这些“工厂”生成token，token对每个行业和每个国家都至关重要，这项技术的应用实际上还处于非常早期的阶段。
我们已经在具有推理能力、会“思考”的人工智能方面达到了一个非凡的里程碑，人们称之为推理时间扩展。这开创了一个全新的时代，推理将成为计算工作负载的重要组成部分，我们正在云端构建这样一种新的基础设施。美国确实是早期的启动者，云端有可用的相关资源，这是我们最大的市场和设备安装基地，这种情况将持续。除此之外，我们会看到人工智能进入企业领域，即企业进行本地部署。由于大量的数据仍留在本地，访问控制变得非常重要。将每个公司的所有数据都迁移到云端确实很困难，因此，我们将把人工智能引入企业，你已经看到我们发布了几款非常令人兴奋的新产品：我们的RTX PRO企业级AI服务器可以运行所有企业和AI相关的任务，我们的DGX Spark和DGX Station是为希望在本地工作的开发人员设计的，因此，我们说企业级AI刚刚起步。
许多电信基础设施未来将由基于人工智能构建的软件所控制，比如6G将基于人工智能，而目前它还处于非常非常早期的阶段。当然，每个制造业的工厂，很快都会有一个与之配套的AI工厂，这些AI工厂将推动创建人工智能，并为工厂本身运行人工智能，同时也为工厂生产的产品和物品提供动力。很明显，每家汽车公司都将拥有AI工厂，很快，打造人工智能驱动机器人的公司也将出现。因此，我们说所有这一切都处于开端。
（持续更新中。。。）
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