Nvidia Q4 FY2026 業績出爐：660 億美元營收、Blackwell 制霸數據中心、FY2027 指引全解讀

2026 年 2 月 25 日美股盤後，Nvidia 發佈了其 FY2026（截至 2026 年 1 月底的財政年度）第四季度業績報告。這份財報不僅僅是一組數字，它是整個 AI 產業軌跡的風向標。在全球投資者屏息以待的注視下，Nvidia 交出了約 660 億美元的季度營收答卷，較去年同期的 393 億美元躍升約 68%。這個數字微妙地落在華爾街共識預期的 659 至 662 億美元區間之內，卻比公司自身三個月前給出的 650 億美元中位數指引高出整整一個百分點以上。

然而，真正令機構投資者夜不能寐的，並非過去一個季度的數字，而是 Nvidia 對 FY2027 第一季度的前瞻性指引。市場預期該數字將觸及約 710 億美元的水平——如果兌現，這意味着 Nvidia 單季營收將在短短兩年間翻了將近四倍。對於一家市值已然超越大多數國家 GDP 的企業而言，這樣的增長曲線堪稱史無前例。

一、核心財務數據：從「超預期」到「重新定義預期」

在進入深層分析之前，我們有必要將 Nvidia 本季度的核心指標攤開來看。Q4 FY2026 約 660 億美元的總營收，建立在幾個關鍵支柱之上。

數據中心：絕對的統治地位

數據中心業務預計貢獻約 604 億美元的營收，佔總收入超過 91%。這一數字需要放在上下文中理解：僅在兩年前，Nvidia 的整個公司季度營收才勉強突破 200 億美元。如今，光是數據中心這一個部門，就已經超越了絕大多數科技巨頭的全公司季度收入。更值得注意的是，較上一季度（Q3 FY2026）的 512 億美元數據中心營收，環比增長達到了約 18%，顯示需求不僅沒有放緩，反而在加速。

遊戲與汽車：穩健的配角

遊戲業務預計約 43 億美元的營收，雖然不再是推動公司股價的核心動力，卻依然是一個健康且有利可圖的業務線。RTX 50 系列顯卡的換代週期為這一板塊提供了穩定的支撐。汽車業務方面，約 6.63 億美元的營收看似微不足道，但年增率可觀，反映出自動駕駛平台 DRIVE 的落地正在從概念走向商業化。

毛利率的微妙敘事

Nvidia 為 Q4 給出的毛利率指引為 GAAP 74.8%、非 GAAP 約 75%（正負 50 基點）。這個數字值得仔細品讀。Q3 FY2026 期間，由於 Blackwell 架構大規模量產初期的良率爬坡和供應鏈調整，毛利率一度承壓。市場曾因此擔憂 Nvidia 的「印鈔機效應」是否正在減弱。但 Q4 毛利率回升至 75% 附近的表現，清晰地傳達了一個訊息：Blackwell 的過渡陣痛已經結束，規模經濟效應正在顯現。對於一家以硬體銷售為主的公司而言，能夠在出貨量暴增的同時維持 75% 的毛利率，本身就是一種護城河的體現。

二、Blackwell 架構：從「新產品」到「行業標準」

如果說 Nvidia 的財報是一部長篇小說，那麼 Blackwell 架構就是貫穿全書的主角。本季度最震撼的數據之一，是 Blackwell 已佔據數據中心營收的三分之二。這意味着在短短幾個季度內，這款新一代架構已經從「剛剛發貨」躍升為「絕對主力」。

推理性能的代際飛躍

Blackwell 在 AI 推理任務上實現了較前代 Hopper 架構高達 25 倍的性能提升。這不是漸進式的改良，而是質的飛躍。在大型語言模型（LLM）推理成為 AI 商業化核心瓶頸的今天，這種量級的性能突破直接決定了整個行業的經濟學。當推理成本大幅下降，原本在商業上不可行的 AI 應用場景突然變得有利可圖——這正是超大規模雲端服務商（hyperscalers）瘋狂搶購 Blackwell 晶片的根本原因。

GB200 與 GB300：供不應求的現實

在 Blackwell 產品家族中，GB200 和 GB300 系統成為最受追捧的配置。GB200 將 Blackwell GPU 與 Grace CPU 深度整合，為數據中心提供了前所未有的能效比。而 GB300 則進一步提升了記憶體頻寬和互聯能力，專為最嚴苛的萬億參數模型訓練場景設計。整個 FY2026 財政年度，Blackwell 相關訂單總額達到了驚人的 5,000 億美元。這個數字遠遠超過了 Nvidia 當前的交付能力，意味着即使在未來數個季度，供需失衡的狀態仍將持續。

「5,000 億美元的積壓訂單不是一個數字，它是一份宣言——宣告全球科技產業已經將 AI 基礎設施建設視為與電力、網絡同等級別的必需投資。」

三、四大超級客戶與 7,000 億美元資本支出狂潮

Nvidia 業績的背後，是一股前所未有的資本洪流。Alphabet（Google 母公司）、Amazon、Meta 和 Microsoft 這四家超大規模雲端巨頭，在 2026 年的合計資本支出正在逼近 7,000 億美元的天文數字。這筆錢的相當一部分，最終都會流入 Nvidia 的口袋。

這種集中度既是 Nvidia 的幸運，也是其風險所在。當四家公司就能決定你營收的命運時，任何一家的採購節奏變化都可能在財報上引發巨大波動。但從目前的態勢來看，這四家巨頭非但沒有放慢腳步的跡象，反而在相互加碼——因為在 AI 競賽中落後的代價，遠比過度投資的風險更為可怕。

AI 軍備競賽的自我強化邏輯

值得深思的是，這場資本支出競賽已經形成了一種自我強化的循環。當 Microsoft 宣佈增加 AI 基礎設施投資時，Amazon 會立刻跟進，因為 AWS 不能承受在算力供給上落後於 Azure 的後果。同理，Google Cloud 和 Meta 也無法置身事外。這種動態確保了即使宏觀經濟出現波動，AI 基礎設施的投資週期也不會輕易中斷——至少在可預見的未來如此。

四、網絡業務：被低估的真正護城河

在圍繞 GPU 的喧囂中，Nvidia 的網絡業務往往被忽略，但它或許才是這家公司最深的護城河。本季度網絡相關營收達到約 82 億美元，年增高達 162%。這一增速甚至超過了 GPU 本身的增長率，揭示了一個被市場廣泛低估的事實：在 AI 數據中心的架構中，高速互聯網絡與 GPU 同樣不可或缺。

Nvidia 透過收購 Mellanox 所獲得的 InfiniBand 和 Spectrum-X 以太網解決方案，已經成為大規模 AI 集群的標準配置。當數千顆 GPU 需要協同工作來訓練一個萬億參數的模型時，網絡的延遲和頻寬直接決定了整體效率。Nvidia 在這一領域的垂直整合能力——從 GPU 到互聯網絡再到軟體堆疊——構成了競爭對手極難複製的系統性優勢。

「單獨的 GPU 是一顆棋子，但 GPU 加上 NVLink、InfiniBand 和 CUDA 生態系統，才構成了一座完整的堡壘。82 億美元的網絡營收證明，Nvidia 賣的不是晶片，而是整個 AI 工廠的藍圖。」

五、FY2027 前瞻指引：710 億美元的季度營收意味着什麼

如果說 Q4 的業績是回顧，那麼 FY2027 Q1 的指引才是真正的主戰場。市場共識預期 Nvidia 將給出約 709.6 億美元的首季營收指引。如果這一數字得到確認或超越，它將傳遞幾個關鍵訊號。

需求斜率未見衰減

從 Q3 的 570 億到 Q4 的 660 億再到 Q1 FY2027 的 710 億，環比增長率分別約為 16% 和 8%。增速雖然在收窄，但絕對增量依然驚人。在如此龐大的基數上仍能保持接近雙位數的季度環比增長，充分說明 AI 算力需求遠未觸頂。

Rubin 架構的戰略布局

市場的目光也在越過 Blackwell，投向 Nvidia 的下一代架構——Rubin。根據此前透露的路線圖，Rubin 預計在 2026 年下半年開始獲得更多可見性，並可能在 2027 年逐步投入量產。Nvidia 能否在 Blackwell 仍處於供不應求的階段，同時順利過渡到 Rubin，將是考驗其執行力的關鍵。歷史告訴我們，架構世代交替往往伴隨着短期的毛利率壓力——正如 Blackwell 在 Q3 所經歷的那樣。但如果 Nvidia 能複製從 Hopper 到 Blackwell 的成功轉型經驗，Rubin 的到來將為其打開又一個增長維度。

六、競爭格局：Google TPU 的隱形挑戰

在 Nvidia 看似不可撼動的統治下，一個不容忽視的競爭威脅正在成形。Google 的自研 TPU（Tensor Processing Unit）已經不再是實驗室裡的玩具，而是真正在生產環境中運行的大規模 AI 訓練基礎設施。根據可靠消息，Google 最新的 Gemini 3 和 Gemini 4 模型中，有 95% 至 100% 的訓練工作是在 TPU 上完成的，幾乎完全繞過了 Nvidia 的 GPU。

這一事實的意義深遠。它證明了在足夠的工程投入下，自研晶片確實能夠在最頂尖的 AI 訓練任務上與 Nvidia GPU 匹敵。如果 Amazon（自研 Trainium）和 Meta（正在開發的 MTIA）也走上類似道路，Nvidia 在訓練市場的壟斷地位可能在未來三到五年內遭到侵蝕。

Nvidia 的防禦策略

然而，Nvidia 並非坐以待斃。其防禦策略至少有三層。第一，CUDA 軟體生態系統經過十多年的積累，已形成巨大的轉換成本——全球數百萬開發者和數十萬企業已深度綁定在 CUDA 之上。第二，Nvidia 的網絡和系統級整合能力（如前所述的 82 億美元網絡營收）使其產品不僅是晶片，而是完整解決方案。第三，即使 Google 可以用 TPU 訓練自己的模型，大多數企業客戶——銀行、醫療、製造業——仍然需要通用、開放、標準化的 AI 基礎設施，而這正是 Nvidia 的主場。

「Google TPU 的成功是對 Nvidia 的一記警鐘，但不是喪鐘。真正的考驗在於：當最大的客戶開始自製晶片時，Nvidia 能否在剩餘的市場中維持定價權？目前的答案是肯定的，但五年後的答案取決於 CUDA 生態能否繼續鎖住開發者。」

七、股價估值與華爾街情緒

業績發佈前，Nvidia 股價收報約 192.85 美元，過去一年累計上漲約 52%。37 位追蹤該股的分析師中，清一色給出「買入」評級。在 Polymarket 的預測市場上，Nvidia 超越共識盈利預期的概率被定價在 93.8%——這幾乎已是板上釘釘的共識。

估值的兩面性

從傳統估值指標來看，Nvidia 的市盈率和市銷率依然處於歷史高位。但如果將其視為一家年化營收正在逼近 2,800 億美元（以 Q1 FY2027 710 億美元乘以四估算）的公司，其估值倍數實際上在過去一年中已經顯著壓縮。換言之，Nvidia 股價的上漲速度一直在追趕其基本面改善的速度，而非脫離基本面。

真正的風險不在於估值本身，而在於增長預期的可持續性。市場已將高速增長作為基準情景。一旦增長率出現意外的大幅放緩——無論是因為出口管制、客戶資本支出削減，還是競品替代——股價的回調可能會非常劇烈。但在此刻，基本面的強勢足以支撐當前的估值水平。

八、香港市場啟示：從半導體供應鏈到 AI 應用落地

對於香港的投資者和科技從業者而言，Nvidia 的這份財報蘊含着多重啟示。

港股 AI 概念板塊的連動效應

Nvidia 業績的強勢表現，將直接提振港股市場的 AI 相關概念股。作為亞太區重要的金融中心，香港股市中不乏與 Nvidia 供應鏈深度關聯的企業——從伺服器代工到記憶體供應商，從散熱解決方案到電力基礎設施。每當 Nvidia 的出貨量超出預期，整條供應鏈都會受益。在恒生科技指數的成分股中，多家公司的 AI 相關營收佔比正在快速攀升，Nvidia 的訂單增長無疑是這些企業的最大推動力。

數據中心在香港和大灣區的擴張

四大超大規模雲端服務商合計近 7,000 億美元的資本支出中，有相當一部分將投向亞太區。香港憑藉其優越的地理位置、穩定的法治環境和與中國內地的獨特聯繫，正在成為區域數據中心建設的重要節點。大灣區的 AI 產業集群——涵蓋深圳的硬體製造能力和香港的金融與專業服務——構成了獨特的生態優勢。Nvidia 業務的持續擴張，將為這一區域帶來更多的投資和就業機會。

出口管制的不確定性

不可迴避的是，美國對華 AI 晶片出口管制政策仍是懸在 Nvidia 和香港市場頭上的達摩克利斯之劍。雖然 Nvidia 已開發出符合出口限制的特供版產品（如 H20），但這些產品在性能上與最新的 Blackwell 架構存在代際差距。對於依賴最先進 AI 算力的香港和中國內地企業而言，這一政策的任何收緊或放鬆，都將產生深遠影響。香港作為一個獨立的貿易實體，其在這一地緣政治博弈中的定位，值得持續關注。