摩根大通 英伟达 近期与投资者会议的要点总结

1. 2028财年（FY28）增长预期：供需缺口巨大，增长潜力远超指引 英伟达投资者关系副总裁Toshiya Hari表示，公司给出的FY28同比增长70%的框架，并非由单一因素驱动，而是基于超大规模云厂商、新云（Neoclouds）、AI实验室、主权AI以及企业本地部署等全市场需求的广泛走强。由于当时市场预期与公司内部实际看到的差距较大，公司决定提前给出展望以避免供应链规划混乱。他强调，70%的增长是公司“感到舒适”的数字；但如果没有供应限制，业务实际年增长率“可以超过一倍（more thandouble）”，重申当前完全是“供应受限”而非“需求受限”。 2.推理业务占比提升，但平台通用性导致难以精确量化 关于训练与推理的收入占比，团队指出由于英伟达平台具有高度“可替代性”（例如GraceBlackwell产品既可训练也可转为推理），很难精确拆分。不过，Hari确认大约18个月前这一比例约为50/50，而现在推理业务占比已经更大，且未来在整体业务中的比重将持续增长。 3.供应瓶颈：先进晶圆与存储芯片是核心制约 在讨论明年满足需求的能力时，Hari指出，由于先进晶圆和存储芯片在英伟达的物料清单（BOM）中占据重要地位，这两者是目前最突出的供应侧瓶颈。公司正与台积电（TSMC）及三大存储供应商（美光、SK海力士、三星）深度合作，持续沟通以提升供应 可用性。 4.客户结构：从超大规模云厂商向更广阔生态扩散 目前按最终消费口径计算，OpenAI和Anthropic这两大前沿模型构建商约占英伟达业务的20%，到FY28这一比例可能升至25%。但需注意，这并不直接体现在英伟达的直接客户名单中，因为英伟达是将算力卖给超大规模云厂商或新云，再由后者转售给模型构建商。此外，新云目前已占英伟达ACIE业务的50%以上，说明增长正越来越多地由更广泛的算力建设/租赁生态系统驱动，而非仅依赖头部超大规模云厂商。 5.开源与闭源模型并存，算力成本下降推动模型构建商利润改善 针对开源与闭源大模型的争论，Hari强调AI的进步需要两者并存（非此即彼不成立）。英伟达内部也混合使用闭源（如OpenAI、Claude）和开源模型。只要模型构建商能够变现并改善经济效益，需求就会传导至芯片供应商。团队特别提到，随着英伟达计算平台推动每代“每token成本”大幅下降，模型构建商的利润率（GMs）正在改善。 6.融资工具旨在支撑AI基础设施的强劲远期需求 Hari介绍了英伟达的几项融资工具，包括与部分新云的收入分成协议、PORTS-Pike数据中心园区计划，以及与Apollo、贝莱德等机构合作的5000亿美元私募资本融资平台。在收入分成协议中，英伟达为算力设定底价，并在市场租赁价格更高时分享上行收益，从而在核心硬件销售之外创造经常性收入期权。公司坚决反驳“循环融资”质疑，认为这些协议 规模可控，且有强劲的底层需求、生态回报及最终买家的信用状况支持。 7.投资评级与估值 •评级：增持（Overweight），目标价320美元（基于2026年预期每股收益15.87美元，给予约20倍市盈率）。 •投资逻辑：英伟达垂直整合的平台（芯片、机架系统、软件栈）难以复制，具备竞争优势；多年需求可见度极高，且传统企业工作负载向加速计算的转移是独立于AI训练/推理周期的结构性趋势。 •主要风险：AI ASIC/XPU等替代计算平台可能抢占市场份额；存储成本通胀和供应限制可能迫使平台降低内存规格，对长期毛利率的持续性构成不确定性。