焦點分析：
- NVIDIA將2026年視為代理式AI的轉折點，其運算密度遠高於以往的AI推理模型，有助支撐AI基礎設施開支的持續增長。
- NVIDIA重申在運算及網絡領域的領導地位，這受惠於強勁的現金流產生能力、充裕的研發預算及即將推出的平台，即使面對競爭對手，依然能強化本身的優勢。
- 儘管市場關注循環融資風險，但NVIDIA樂觀的收入指引及資產負債表實力，令其對頂尖AI企業作出一些選擇性投資的舉措顯得合理。
NVIDIA股價於過去六個月大幅下調，儘管市場將其盈利預測上調約50%，股價卻未見起色。1因此，市場焦點已由短期業績，轉向 AI 資本開支能否持續，尤其關注其規模、收入變現能力及現金流惡化的問題。雖然發佈的指引強勁，與上一季不相伯仲，但市場對NVIDIA的反應平淡，正正反映了這場持續不休的爭論。行政總裁黃仁勳能否在三月份舉行的GTC（NVIDIA年度全球AI大會）上扭轉爭議局勢，尚待觀察。然而在此期間，縱使市場對AI泡沫及科技股估值感到憂慮，該公司股價相較AI領域同業仍存在顯著折讓，估值水平與麥當勞2（前者賣晶片，後者賣薯片！）相差無幾。
「運算能力的需求正呈指數級增長——代理式AI的轉捩點已經到來。企業對智能代理的採用如火如荼。我們的客戶正競相加大對AI運算能力的投資——這些企業可算是大力推動AI工業革命及其未來增長的『工廠』。」
NVIDIA行政總裁黃仁勳
NVIDIA業績電話會議的主要亮點：
1.代理式AI現處於轉捩點
2025年可謂AI推理模型嶄露頭角之年，這類模型需要非常大量的運算能力支持，因而推高AI資本開支，NVIDIA則視2026年為代理式AI的轉折之年。代理式AI所需運算能力更為龐大，推動AI基建開支不斷增加。針對這輪資本開支可持續性的疑慮，NVIDIA指出運算能力即詞元（Token）；詞元能為客戶帶來盈利，並推動其收入增長。以Anthropic最新數據為例，其收入在過去三年每年增長10倍，收入營運率約達140億美元。2026年初以來，智能代理的轉捩點已帶動企業訂閱量增至原先的四倍。2025年5月推出的Claude Code，現時收入營運率超過25億美元，且自2026年初以來增加一倍。3
2.重申NVIDIA的競爭優勢
鑑於近期張量處理器（TPU）與圖形處理器（GPU）之爭，NVIDIA著重強調其在最新行業基準測試（評估軟硬件平台運行大語言模型的效率）中全面領先。NVIDIA強調，公司每年研發預算達到200億美元*，並具備在運算及網絡領域持續創新的能力。這些實力將於今年稍後時間推出的下一代機架級平台Vera Rubin時得到體現。其網絡業務自2021年以來增長達10倍，而機架與全端方面的進一步創新將於下月GTC大會揭曉。
3.增長步伐加快
NVIDIA下一季收入指引約為780億美元*，遠超市場最樂觀的預期，並錄得連續第四個季度收入增長加速，或有助紓緩市場對其增長放緩的憂慮。與許多大型股一樣，NVIDIA將把股權激勵報酬計劃納入其GAAP財務報表。上一季自由現金流達350億美元*，足以支持其對Anthropic的100億美元投資，而對OpenAI的投資亦接近完成。雖然這些舉措引發有關循環融資的疑慮，但NVIDIA已證明自身擁有強勁的自由現金流產生能力，因此對頂尖AI企業作出一些選擇性投資（正如互聯網時代Google和Meta對一些AI技術公司的投資等）實屬合理部署。
4.收入指引未計入中國市場業績
儘管美國政府已向NVIDIA發出許可證，允許該公司向個別中國客戶供應H200晶片，並設立機制要求NVIDIA向美國繳納25%進口關稅後方可進行有關出口，4但該公司至今尚未向中國客戶出售任何H200晶片。因此，基於中國政府對購買此類晶片持保留態度，我們可假設NVIDIA的收入指引並未涵蓋來自中國數據中心的收入。美國總統特朗普3月訪華是否有助打開該市場，尚有待觀察。
AI投資需採取主動策略
作為一個團隊，我們始終相信，要捕捉AI領域內令人振奮的投資機遇，關鍵在於主動型投資。現階段，多項科技突破匯聚形成一股動力，進一步加快AI創新的步伐，其中包括加快推進大語言模型的發展進程，以及代理式AI轉捩點的臨近。
倘若英文版本與中文版本出現歧異，概以英文版為準。
*所有提述的NVIDIA盈利資料均源自其2026年2月25日及2025年11月19日業績電話會議紀錄。
1 FT.com；《Nvidia業績驕人，卻未能令投資者眼前一亮》（Nvidia’s blockbuster results fail to dazzle investors）；2026年2月25日。
2 彭博；截至2026年2月NVIDIA與麥當勞12個月預期市盈率的對比。過往表現不能預測未來回報。預期市盈率的計算方法是將當前股價除以未來12個月的預測盈利，用於對公司股票進行估值。
3 Forbes.com；《Anthropic憑藉Claude Code的成功獲利》（Anthropic Is Cashing In On Claude Code’s Success）；2026年2月17日。
4 CNBC.com；《美國有條件批准Nvidia向中國出口H200晶片》（US approves Nvidia H200 chip exports to China with some conditions）；2026年1月14日。
代理式AI：使用複雜的推理和迭代規劃自主解決複雜、多步驟問題的人工智能系統。來自多個數據來源和第三方應用程式的大量數據應用於獨立分析問題、制定策略和執行任務。
資產負債表實力：指一間公司的財務狀況穩健。資產負債表是摘錄一間公司在特定時間點的資產、負債和股東權益的財務報表。
資本開支：企業為支持業務增長及擴張而促進新項目或投資，從而在重大長期資產上的支出，此類資產包括物業及設備等有形資產，或技術、軟件、商標、專利等無形資產。
循環式融資：市場擔憂超大型公司的AI基礎設施投資融資恐難持續。少數公司之間彼此關聯的交易及投資，形成公司互為投資對象的局面，即投資者將資金投入目標公司，而後者則運用該筆資金向原投資者購買產品或服務，當中部分公司可能現金流不足，若公司估值過高，或會引發泡沫，對更廣泛的市場造成影響。
估值下調：當投資者有意為股份支付較低價格，並給予一隻股票較低估值時（通常是因為預計未來盈利將會下降），便會發生此種情況。
自由現金流：一家公司扣除日常運作開支和資本支出後的剩餘現金流。然後公司可以運用閒置現金來購買股份、支付股息或減少債務。
GAAP：美國企業及政府機構廣泛採用的一般公認會計原則。
GPU：執行圖形渲染（graphics rendering）所需的複雜數學和幾何計算的圖形處理器，亦被用於遊戲、內容創作及機器學習。
TPU與GPU之爭：一場圍繞專用效率與通用靈活性而展開的爭論，TPU專為更快、更高效地運行機器學習工作負載而定制，而GPU則更通用，廣泛用於包括AI在內的各種類型的電腦運算任務。
市盈率(P/E)：一種常用的估值指標，用於衡量投資組合內一隻或多隻股票的股價與每股盈利之比率。
推理模型：利用現有資訊來產生預測、進行推斷及得出結論的學習模型。過程需將資料轉換為機器可處理可理解的形式，再應用邏輯規則做出決策。
詞元（Token）：人工智能詞元為大型語言模型（LLM）使用的基本輸入和輸出構建塊。它們是大型語言模型（LLM）用於處理及生成有用文本/輸出的最小數據單位。
TPU：張量處理器的主要任務是結合乘積和累加運算的矩陣處理。張量處理器包含數千個直接相互連接的乘法累加器（multiply-accumulators），形成一個大型物理矩陣。
估值：確定資產、投資或公司公允價值的過程，進行估值時會考慮未來業績及其他公司特質等因素。
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