"我已经词穷，找不到足够的词汇来形容了。"
HyperFrame Research首席执行官兼首席分析师史蒂文·迪肯斯在回应英伟达最新财报时如此感叹。这份财报显示，这家芯片巨头的数据中心营收同比增长117%，达到890亿美元。
高速增长正在催生新一轮基础设施需求浪潮。亚马逊云科技（AWS）计划在2027年至2028年间，在其全球基础设施中额外部署200万块英伟达GPU，以应对超出此前预期的客户需求。
对数据中心运营商而言，挑战在于如何将计算需求转化为实际可建设、可供电、可冷却、可上线的设施。GPU订单数量并不能直接等同于等量的电力负载，但确实意味着对空间、电力、冷却和高性能网络的更大需求。
Persistence Analytics Group创始人尼尔·奥斯纳托表示："实体基础设施的建设速度，现在必须跟上技术部署曲线的步伐，而后者的推进速度远超发电、输电和互联基础设施的建设速度。"
英伟达公布了截至7月26日季度的总营收为962亿美元，同比增长106%，环比增长18%。数据中心营收环比增长18%，达到890亿美元。公司预计当前季度营收将进一步跃升，预测总营收为1080亿美元（不含中国数据中心计算营收）。
AWS加倍押注英伟达GPU
AWS于周三明确表示，计划在2027年至2028年间，在其全球基础设施中额外部署200万块Blackwell Ultra、Rubin和Rubin Ultra GPU。这些系统将支持包括智能体AI、科学计算、企业自动化和"物理AI"在内的多种工作负载。
AWS此前已计划从2026年起新增逾100万块英伟达GPU，但两家公司表示，客户需求已超出原有预期。
英伟达首席执行官黄仁勋表示，AWS扩大合作关系，折射出市场"需求已跑在所有预测前面"的现实。
AWS和英伟达未披露此次部署所涉及的容量或电力需求。
此次公告发布之际，云服务商和AI基础设施公司正争相建设规模更大、密度更高的计算系统，这类系统需要能够提供大量电力、先进冷却能力和高性能网络的配套设施。
电力瓶颈制约GPU部署
200万块GPU无法简单换算为具体的兆瓦数。奥斯纳托表示，电力需求取决于GPU型号组合、利用率、冷却架构、功率密度、部署时间表、地理位置以及配套设备等多重因素。他呼吁电力公司和电网规划方区分"已公告的计算容量、可执行的数据中心容量和可靠的电力负载"。
"三者相互关联，但并非同一概念。"奥斯纳托说。
他补充道，电力已在许多市场成为硬性约束。开发商订购芯片的速度，远超变电站建设、输电线路升级、发电机组并网或大负荷服务验证的速度。
"限制性因素正日益从获取计算硬件转向获取可执行的电力基础设施。"奥斯纳托表示。这造成了企业公告的计算容量与实际可通电的数据中心负载之间的落差。这一区别至关重要：英伟达的销售数据强烈预示着计算需求，但由此产生的电力负载在时间和地点上仍存在不确定性。
AI基础设施需求向超大规模云商以外扩散
英伟达的财报还显示，AI基础设施市场的参与者正在向超大规模云服务商以外拓展。公司公布，第二季度来自超大规模客户的数据中心营收为487亿美元，环比增长13%，同比增长102%。其AI云、工业与企业（ACIE）业务则创造了403亿美元营收，环比增长25%，同比增长138%，反映出来自AI原生企业、普通企业、主权客户以及使用AI云的超大规模客户的强劲需求。
迪肯斯表示："我们正处于来自企业、小型区域云服务商、新兴云服务商、知名云服务商、超大规模云服务商的全面大规模建设阶段。"他指出，英伟达的客户群现已涵盖最大型云服务商以及规模较小的云公司和企业客户。
更广泛的客户群也改变了电力需求的格局。超大规模客户的需求往往集中于超大型园区和主要电力互联节点，而企业、主权、工业和专业AI部署则可能形成更分散的需求分布，将规模较小的独立负载分散至更多电力服务区域。
奥斯纳托表示："电网面对的可能不只是少数几个1GW的超大型园区，还可能是数百乃至数千个较小的AI负载，在电力系统的不同节点争夺容量。"这使得电力公司和电网规划方的需求预测工作更加复杂，他们必须评估实际会产生多少负载、负载出现在何处、何时投入运行，以及能否持续稳定地存在。
英伟达Vera CPU瞄准大规模智能体AI
英伟达还在持续扩展其GPU周边计算基础设施。周四，公司宣布AWS已收到首批Vera CPU服务器和Vera Rubin GPU，这是双方将Vera基础设施引入AWS的联合计划的一部分。Vera是英伟达首款自研CPU，专为智能体AI工作负载设计——在此类场景中，CPU负责处理编排、工具调用、数据移动、分析及其他与GPU加速计算相关的任务。英伟达表示，Vera配备88个自研核心，内存带宽达1.2 TB/s，在智能体AI工作负载上的单核性能最高可提升1.8倍。
根据英伟达的说法，甲骨文云基础设施（OCI）计划从2026年起部署数十万块Vera CPU，成为首家以超大规模部署Vera的云服务商。
Vera同时作为英伟达Vera Rubin NVL72系统的主处理器，通过NVLink-C2C互联接口与Rubin GPU相连。
英伟达支持SB Energy数据中心建设
英伟达正在更深度地介入其系统部署所需的配套基础设施建设。本月，公司宣布将为SB Energy位于俄亥俄州规划中的PORTS-Pike科技园区提供土地、电力和厂房建设的信用支持。该项目规划IT算力容量为8GW，面向OpenAI，其中英伟达已锁定初始4.25GW，并拥有剩余3.75GW的选择权。
OpenAI将从SB Energy租赁该设施，后者将依据一份20年协议负责建设、拥有和运营该园区。英伟达还同意向SB Energy投资15亿美元。俄亥俄州项目使英伟达在确保AI计算设施方面扮演了直接角色，将其影响力延伸至处理器供应之外。
英伟达表示，公司2028财年营收展望预计增长70%，但公司将此定性为受供应约束的预测。对于数据中心开发商、电力公司和监管机构而言，核心问题在于这些需求中有多少能够真正转化为实际的电力负载。
奥斯纳托表示："强劲的芯片需求是强劲计算需求的佐证，但这本身并不能证明围绕这些需求所规划的每一兆瓦都会按期到来，或能在为其建设的基础设施全生命周期内持续存在。"
他指出，基础设施规划方越来越需要区分"表征需求、可执行需求和持久需求"三种不同概念。
Q&A
Q1：英伟达数据中心营收为何能实现如此大幅增长？
A：英伟达数据中心营收同比增长117%达890亿美元，主要驱动力来自AI算力需求的爆发式增长。超大规模云服务商（如AWS）大规模采购英伟达GPU，同时企业、主权客户和AI原生公司也在加速部署AI基础设施。AWS计划2027至2028年额外部署200万块英伟达GPU，正是这一趋势的缩影。英伟达ACIE业务同比增长138%，显示需求已从超大规模云商向更广泛市场蔓延。
Q2：AWS计划部署200万块英伟达GPU需要消耗多少电力？
A：目前AWS和英伟达均未披露具体的电力需求数字。业内分析人士指出，GPU数量无法直接换算为具体兆瓦数，实际电力消耗取决于GPU型号组合、利用率、冷却架构、功率密度、部署时间表和地理位置等多重因素。电力供应已成为AI数据中心部署的核心瓶颈，芯片订购速度远超变电站建设和电网升级速度。
Q3：英伟达Vera CPU和普通CPU有什么区别？
A：Vera是英伟达首款自研CPU，专为智能体AI工作负载设计，而非通用计算。它配备88个自研核心，内存带宽达1.2 TB/s，在智能体AI场景下单核性能比同类产品最高提升1.8倍。Vera的主要职责是处理AI系统中的编排、工具调用、数据移动和分析等任务，并通过NVLink-C2C接口与Rubin GPU协同工作，充当GPU加速计算的"大脑调度中心"。
