英伟达CFO 在美银2026年全球技术大会会议发言全文
6月4日，英伟达执行副总裁兼首席财务官Colette Kress出席了美银证券全球技术大会并发表主题演讲 。其发言要点主要围绕GTC Taipei大会发布的新进展，核心信息可归纳为以下几个方面：
⚙️ 下一代AI平台：Vera Rubin全面投产与Vera CPU登场
在GTC Taipei大会上，英伟达的核心宣布是其下一代AI计算平台——Vera Rubin已全面投产，预计将在2026年第三季度正式交付客户。作为战略重点，Kress重点介绍了平台中的自研Vera CPU，它专为“代理式AI（Agentic AI）”时代设计，充当协调代理工作的“导演”角色。通过与英伟达GPU的深度协同设计，其性能可达其他x86 CPU的约2倍。她重申，英伟达致力于成为领先的CPU供应商，并预计Vera CPU作为一个独立业务，将创造出“数十亿美元”级的市场机会。
🚀 进击AI PC：发布RTX Spark超级芯片
英伟达正式进军个人AI计算市场，宣布推出与联发科合作开发的RTX Spark超级芯片。该芯片专为新一代AI PC设计，将强大的AI算力带入个人设备，旨在支持代理式AI工作负载，使PC从传统工具进化为用户的“智能搭档”，标志着英伟达正将其AI能力从数据中心延伸至消费级市场。
🌐 市场展望：AI需求持续强劲与数据中心转型
Kress表示，由企业AI应用（如代理式AI）驱动的推理（Inference）需求正成为增长主力，整体AI需求正在 “加速”。随着AI从模型训练向“推理”和“代理式AI”转移，数据中心正从传统服务器机房演变为旨在最大化“Token”产出的 “AI工厂”。在这一框架下，Kress重申了CEO黄仁勋的预测，即到2027年，AI基础设施的累计需求规模将至少达到 1万亿美元。
🤖 物理AI与自动驾驶：扩展DRIVE Hyperion生态
Kress强调了DRIVE Hyperion平台的最新进展。在6月1日，GTC台北大会宣布了该平台的重磅生态系统扩展：新合作伙伴：比亚迪、吉利、日产、五十铃等车企加入，共同基于该平台打造L4级自动驾驶汽车。应用范围：该平台正成为一个全球性的、自动驾驶出租车就绪的生态系统，并应用于自动驾驶汽车开发、机器人技术和工业数字孪生等领域。
NVIDIA Corporation (NVDA) Bank of America 2026 全球科技大会
Company ParticipantsColette Kress - 执行副总裁兼首席财务官Conference Call ParticipantsVivek Arya - BofA Securities，研究部
Presentation
Vivek Arya BofA Securities，研究部早上好。欢迎来到The Bank of America Global Technology Conference第3天。我是Vivek Arya，负责半导体和半导体资本设备的覆盖。我非常高兴和荣幸，今天上午能请到NVIDIA的执行副总裁兼首席财务官Colette Kress来参加我们的主题演讲，她刚刚在GTC Taipei有多项公告吗？
Question-and-Answer Session
Vivek AryaBofA Securities, Research Division所以，也许Colette，你能先从NVIDIA宣布的内容入手，给我们讲一下大概情况吗？这在多大程度上符合你们的战略方向？然后我们可以再问几个其他问题。非常感谢你能加入我们。
Colette Kress 执行副总裁兼首席财务官感谢邀请我。我先在一开始做一条简短声明。请注意，本次讨论可能包含前瞻性声明，建议投资者查阅我们向 SEC 提交的报告，以获取与我们业务面临的风险和不确定性相关的信息。是的，GTC Taipei 真的是一场非常非常棒的活动。我们很喜欢去台湾，见到供应链中如此重要的一部分供应商，帮助他们以及整个生态系统真正了解我们正在取得的进展，并与他们直接交流，所以我们也确实发布了一些很棒的公告。其中一项重要公告是：别忘了Vera Rubin，它正在路上，而且已经全面投入生产。正如我们在财报中所讨论的，我们曾表示这确实计划在下半年进行。但更重要的是，我们说过它很快就要来了，已为第三季度做好准备。在第三季度，我们期待启用 Vera Rubin。正如你可以想象的，为了在第三季度实现这一计划，我们已经进入全面生产阶段。但那只是其中最初的部分之一。另一部分是大家谈论过的一些令人兴奋的事，即所谓的 Vera CPU。Vera CPU 对我们来说是一个极好的机会，能够在一个重要的代理式解决方案领域继续拓展。当你考虑代理式解决方案时，那个 CPU 将成为不可或缺的一部分，承担指挥这些代理式工作协同的角色。并且我们能够利用 CPU 所赋能的能力，进行深度的共同设计。这种极端的协同设计与市面上许多其他类型的 CPU 不同。它基于我们自己的核心。在生产力方面有巨大的提升，纯粹在性能方面也大约比其他任何 x86 CPU 高出 2 倍。我们已将其加入到我们的产品组合中，不仅纳入我们为 Vera Rubin 提供的整套系统，甚至包括我们现有的 Blackwell，但这也是一个可单独销售的机会，我们相信这将为我们带来巨大商机。现在也是讨论我们在个人电脑方面可以做些什么的时候。我们一直在与许多不同的供应商紧密合作来帮我们推进这项工作，而这正是把 RTX Spark 推向市场。对于面向 AI 的个人电脑来说，这是一个极好的机会，对于那些将要从事代理型工作的用户来说也非常关键，同时这款个人电脑的性能是与 MediaTek 以及我们的 GPU 共同打造的，这对我们来说是一个很好的机会。最后，这次讨论是关于我们所构建内容的多元化，以及我们在全球看到的不同类型的客户和用户。与任何其他类型的公司相比，我们处于一个独特的地位。我想在我们的讨论中你会更多听到这一点，当我们谈到的不仅仅是超大规模云提供商（hyperscalers），还有一群非常重要的 AI 云以及它们在市场上所构建的东西。我们需要帮助的对象非常多样：企业、各个行业、主权国家，而且我们在所销售的一切上都实现了完全的多元化。所以这些就是我们的一些关键亮点。
Vivek Arya，BofA Securities，研究部太好了。那么我来接着问一下，Colette，因为我认为你在上次财报电话会议上披露的其中一项非常重要的信息，是在超大规模云服务商方面给了我们这种透明度。我注意到两点。第一，你们对大型公共超大规模云服务商的销售和对那类新型主权云（即本地部署）的业务大约规模相同，但超大规模云服务商业务增长更快。我本以为后者规模会更小但增长更快，但实际是规模相同且增长更慢。所以你能否为我们讲解一下，应该如何正确解读那次披露？
Colette Kress 执行副总裁兼首席财务官好。那我们退一步，来谈谈我们已经披露的内容。我们当然一直在提供有关数据中心的那些数字。我们的重点之一是让你们了解计算与网络。 有趣的是，我们现在进入了第三代的极端协同设计的、全数据中心规模的系统。我们正在把它拆解开来，以向你们展示计算和网络。但如果你想一想，所有那些整机系统总是会同时包含我们的计算和网络。就网络而言，我们观察到的附带率在其中也是一个巨大的部分。就我们在网络方面所做的工作而言，附带率可能超过90%。现在让我们退后一步。我们想用一种新的思路向你展示什么。你们经常被问到我们的收入中有多大比例来自超大规模云服务商。我们多年来、多个季度都表示，这大约是50%，在任一单个季度上上下下会有波动。现在我们的增长出现在这之下。所以，当你说是50%时，就好像所有增长都来自那些超大规模云服务商。他们在搭建云方面所做的工作非常重要。但有意思的是另外的50%——这是我们强调的部分，这对NVIDIA来说是独特的，关系到我们面向人工智能的云，好吗？就我们在这个群体方面看到的情况——我们称之为 ACIE——主要关注的是这类 AI 云。这些 AI 云是新近搭建的，并不是已有的通用云，而是专注于 AI 工厂，或更重要的是，专注于我们的参考架构，因为他们需要了解整个堆栈才能将其部署。所以他们所做的是快速推进的能力，以服务企业、服务各个行业并服务我们看到的许多不同国家和地区。就美国而言，我们已经有 AI 云，你可以看到已经在建设；在欧洲也是如此，现在在东南亚也有大规模布局。这些都是服务该市场的重要区域。人们不会回到自己企业的数据中心去构建这些。他们需要一个 AI 云构建者。这正是代币生成和各个部分将发挥作用的地方。有趣的是，那就是另外的50%，而且增长非常快，正如Jensen实际上所说，很可能是增长最快的部分——无论是增长速度，还是服务如此庞大市场的需求，你们现在通过这个团队都有这个能力。我们会继续以那种方式向你们提供这些细分信息。里面有很多有意思的事情正在发生。
Vivek AryaBofA Securities，研究部明白了。我还觉得有意思的是，尽管每天都有关于ASICs可能多大程度上影响你们业务的争论和讨论噪音，但你们在超大规模云服务商的业务，如果我的数字没错，增长了大约115%，对吧？所以确实处于非常强劲的增长速度。你们在所有超大规模云服务商那里都有良好覆盖吗？还是在某些公司集中得多，因为他们有定制芯片？那么超大规模云服务商是如何在部署ASICs和部署NVIDIA GPUs之间做出决策的？
Colette Kress 执行副总裁兼首席财务官是的，这是一个非常好的问题，关于“多样性”这个词。因为如果你听每个不同的群体，他们都在传达多样性，但我们退一步来说，代表多样性的王者可能是 NVIDIA 和我们所做的一切，因为那里的每一个云，无论是超大规模云还是人工智能云，我们都是它们的一部分。另外，当你想到 AI 模型的制造者，或者基础模型时，它们也 100% 在我们的平台上