按13周粗略计算，NVIDIA平均每天收入超过10亿美元，净赚约6.56亿美元。去年同期，公司季度收入还是467.43亿美元。一年过去，收入增长106%，净利润增长126%，几乎重新造出一个同等规模的NVIDIA。
这份截至2026年7月26日的2027财年第二季度财报，也让“达子”这个中国网友送给NVIDIA的昵称，再次有了具象化的数字。
狂赚近600亿
NVIDIA本季度GAAP营业利润达到637.34亿美元，同比增长124%，环比增长19%；GAAP毛利率为75%，比去年同期提高2.6个百分点。
换句话说，NVIDIA每取得100美元收入，可以留下75美元毛利润。GAAP净利润中包含约78亿美元权益证券净收益，但即便观察主营业务产生的营业利润，增长幅度依然超过一倍。
赚钱之后，NVIDIA也在加大股东回报。本季度，公司用于股票回购和现金分红的资金约为260亿美元，截至季末仍有约990亿美元股票回购额度。
更有冲击力的数字来自下一季度。NVIDIA预计，2027财年第三季度收入将达到1080亿美元，上下浮动2%。如果达到指引中值，这将是NVIDIA单季收入首次突破千亿美元。
在一家年收入数百亿美元的公司身上实现翻倍增长已经罕见，NVIDIA如今是在接近千亿美元的季度收入基础上继续加速。
支撑这一增长的核心依然是AI。
哪些业务在给NVIDIA赚钱？
NVIDIA本季度数据中心收入达到890.23亿美元，同比增长117%，环比增长18%，占公司总收入的92.5%。其中Blackwell Ultra基础设施进入规模交付阶段，成为数据中心增长最直接的驱动力。
按照NVIDIA新的业务分类，超大规模客户贡献487.10亿美元，同比增长102%，环比增长13%。这部分客户主要包括大型公有云和头部互联网公司，依然是NVIDIA最大的收入来源。
AI云、工业和企业客户贡献403.13亿美元，同比增长138%，环比增长25%。其收入规模已经接近超大规模客户，增速也明显更快。AI原生企业、主权客户、传统企业以及专业AI云服务商，正在形成更广泛的采购力量。
过去几个季度，市场经常担心AI基础设施需求过度集中在少数科技巨头身上。本季度，超大规模客户继续扩大投入，AI云、工业和企业客户也在快速追赶，NVIDIA的数据中心生意因此获得了更广泛的客户基础。
数据中心之外，边缘计算业务本季度收入为71.98亿美元，同比增长27%，环比增长13%。这部分业务覆盖AI PC、工作站、游戏主机、机器人和汽车等设备，Blackwell工作站的销售表现成为主要增长动力。
71.98亿美元放在NVIDIA整体收入中占比有限，但其连接着另一批重要产品：RTX Spark、Windows版DGX Station、Jetson Thor，以及面向机器人和智能汽车的计算平台。
在云端AI工厂继续扩建下，本地AI和物理AI也开始贡献实际收入。
三个信号
NVIDIA在这份财报中展示了一些列产品组合，其实是一套完整的AI工厂架构。
Vera是专门面向AI智能体设计的CPU，Rubin承担大规模训练和推理计算，Groq 3 LPX负责低延迟交互式推理，Spectrum-6连接大规模计算集群，BlueField-4 STX处理存储、安全和数据访问，DSX则提供AI工厂设计、建设和运营的方法体系。
这些产品组合能看到第一个信号：AI竞争正在进入系统级阶段。
模型性能仍然重要，算力集群的网络带宽、存储访问、推理延迟、能源效率和软件调度，也开始共同决定Token成本。单颗芯片性能已经无法解释整座AI工厂的效率，机架、网络、存储和软件需要作为一个整体协同运行。
Vera Rubin已经进入全面量产，CoreWeave、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructure和Nebius等合作伙伴的相关机架已经开始运行。Groq 3 LPX也已全面量产。NVIDIA正在用更密集的产品节奏覆盖训练、推理和智能体工作负载。
第二个信号出现在黄仁勋对财报的解释中：“每个Token都在创造生产力和利润，现在，计算就是收入。”
当AI主要用于模型训练时，算力需求往往集中在少数大型项目中。智能体开始进入编程、搜索、客服、科研和企业流程后，模型需要持续推理、调用工具并完成多轮任务。Token由一次性的训练投入变成持续发生的生产成本，推理吞吐量、响应速度和单位Token价格随之成为新的竞争指标。
NVIDIA推出Vera CPU、Groq 3 LPX和BlueField-4 STX，正是在补齐智能体推理所需的计算、数据访问和低延迟处理能力。未来AI基础设施的采购重点，将同时包括训练能力、推理效率和智能体并发规模。
第三个信号发生在数据中心之外。
本季度，NVIDIA宣布与微软合作推进RTX Spark和Windows版DGX Station，并针对DeepSeek v4 Flash、Qwen 3.8、Nemotron 3.5 Lightning等开放模型，以及Hermes Agent、OpenClaw等智能体Harness进行优化。
在物理AI领域，NVIDIA还发布了Cosmos 3、Isaac GR00T人形机器人参考设计和Halos for Robotics安全系统。模型、智能体、机器人和自动驾驶开始共享同一套计算与软件生态，NVIDIA也可以将数据中心积累的CUDA、模型和开发工具延伸到PC、工作站、汽车和机器人。
支撑这些技术落地的，是更大规模的基础设施建设。NVIDIA已宣布与Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs 和 KKR 搭建独立的计算融资平台，计划逐步撬动超过 5000 亿美元的第三方资本。
到了这个规模，芯片只是起点，内存、网络、土地、电力、液冷和数据中心，每一环都决定着AI 工厂能否按期落地。
从训练、推理到智能体，NVIDIA 也已经铺开了一套横跨云端、本地设备与物理 AI 的产品矩阵。Blackwell Ultra 正在贡献当期收入，全面量产的 Vera Rubin 则承接下一代计算需求；与此同时，超大规模客户仍在持续加码，AI 云、工业和企业客户的投入也在加速增长。
技术平台进入量产，客户边界不断拓宽，基础设施资本持续涌入，NVIDIA 的三条增长线正在同时向前推进。
对于下一季度，NVIDIA预计营收约为1080亿美元，上下浮动2%。相比本季度的962亿美元，预计再增加约118亿美元。
这一次，“达子”确实杀疯了，而从目前看，显然“达子”还没有减速！
