收入和调整后每股收益分别高于市场共识约4.4%、4.6%和5.7%，Q3收入指引再高于共识约3.7%。并且，公司对FY2028约70%的收入增长判断显著高于财报前市场约44%的预期，因此市场上修的不只是单季度盈利，还包括未来数年的增长可见度和AI基础设施产业链订单持续性。
FY2027第二季度，实现营业收入962.21亿美元，环比增长18%、同比增长106%。其中收入达到890亿美元，环比增长18%、同比增长117%，继续构成公司收入增长的主要来源。
盈利方面，Q2 GAAP营业利润达到637.34亿美元，环比增长19%、同比增长124%；非GAAP摊薄每股收益为2.22美元，环比增长19%、同比增长120%。
从市场预期看，本季度主要指标均实现超预期。营业收入较财报前市场共识921.7亿美元高出40.5亿美元，超预期约4.4%；收入较市场预期850.8亿美元高出39.2亿美元，超预期约4.6%；非GAAP摊薄每股收益高于市场预期的2.10美元，超预期约5.7%。
实际收入不仅高于市场共识，也明显超过公司此前指引。上一季度给出的Q2收入指引为910亿美元、上下浮动2%，对应上限约928.2亿美元。本季度实际收入较指引中值高出约5.7%，较指引上限仍高出约3.7%。这说明超预期并非单纯由卖方预测偏低造成，而是实际产品交付规模超过了公司此前设定的预期区间。
二季报超预期的主要原因是交付规模扩大和产品需求强于预期推动，而非毛利率短期异常上升。GAAP与非GAAP毛利率均为75.0%，基本符合此前指引。
此前市场最大的担心是2026年大规模扩产之后，AI芯片增速迅速下降。大型科技公司2026年AI基础设施投入预计超过7300亿美元，明显高于2025年的约4000亿美元。部分芯片供应商、云服务商和AI企业之间还同时存在投资、融资和采购关系。在这种情况下，市场会进一步判断相关订单究竟来自可持续的终端需求，还是在一定程度上依赖外部融资和产业内资金循环。
二季报后，管理层初步预计FY2028收入仍将同比增长约70%，明显高于市场此前约44%的判断，而且英伟达称这还是供应受限的情景。并且，Q3指引没有计入来自中国的数据中心计算收入。因此，在指引的基础上，中国市场还有可能提供额外的收入弹性。
供应受限情景下约70%的增长预期表明公司判断订单、供应和应用需求仍可支撑更长周期。
财报公布后，英伟达单日上涨8.74%，高于每股收益的超预期幅度，PE同步上修。市场上修的不只是下一季度盈利，还包括高增长能维持多久、未来现金流有多大，以及需要为行业见顶支付多高的风险溢价。英特尔、美光、博通、SK海力士等AI基础设施相关公司也普遍上涨，交易的对象已经从英伟达扩散到整条AI基础设施链。
当前AI需求的核心变化，是增长动力正在从大模型训练向训练与推理共同驱动转变。前一阶段的基础设施投入主要围绕大模型训练展开，表现为头部客户集中采购、单个集群规模快速扩大；现在，推理调用、AI智能体、企业私有化部署等需求开始全面接力，新一代模型的训练规模也在继续提升。
训练需求决定单个计算集群的规模，推理需求则决定算力需要覆盖多少用户、部署至多少地区，以及保留多大的服务冗余。随着AI应用从文本问答扩展至代码生成、多模态内容、企业工作流和智能体任务，模型调用频次与单次任务复杂度同步上升，推动算力需求由集中式训练进一步扩散至持续性推理。
应用端数据已经验证这一趋势。微软FY2026第四季度披露，Microsoft 365 Copilot付费席位超过3000万个，单季度净新增席位环比增长超过一倍，单用户对话次数接近同比翻倍。将Copilot部署给大多数信息员工的企业客户数量环比增长约75%，Dynamics客户服务产品的用量积分消耗环比增长4倍，GitHub Copilot收入环比增长超过60%。企业AI正在由小范围试用转向全员部署，并由席位付费进一步扩展至用量计费。
Alphabet的模型调用量同样快速增长。其模型API每分钟处理的Token数量由上一季度的160亿增加至约220亿，环比增长37.5%；每月使用其模型和开发工具的开发者超过900万。Gemini推出视频生成功能后，使用相关功能的日活跃用户增长约40%。开发者数量、Token消耗和多模态应用使用量同步上升，说明推理需求已经进入规模化增长阶段。
消费互联网也在加速兑现AI价值。Meta第二季度广告展示量同比增长14%，平均广告价格增长12%，总收入增长28%。AI推荐、内容理解和广告投放效率持续提升，正在直接转化为用户活跃度、广告价格和平台收入增长。
应用需求的增长已经迅速传导至云计算基础设施。最新季度资本开支达到410亿美元，其中约三分之二投向CPU、GPU等短周期资产；Azure及其他云服务收入同比增长43%，客户需求继续超过可用产能。新增的算力一旦上线便被快速消化，反映AI计算需求仍处于供给追赶需求的阶段。
Alphabet单季资本开支达到449亿美元，绝大部分用于支持AI投资的技术基础设施，其中约60%投向服务器。Meta单季资本开支达到310.8亿美元，并将2026年全年资本开支指引由1250亿至1450亿美元收窄至1300亿至1450亿美元。三家核心客户同时扩大服务器、GPU和数据中心投入，表明AI基础设施支出已经进入明确的预算与交付阶段。
英伟达在电话会上援引的行业预测进一步强化了增长可见度：五大超大规模客户的资本开支预计在2026年接近8000亿美元，2027年进一步达到1.3万亿美元，对应一年增长约62.5%。资本开支增长不仅来自新模型训练，也来自推理调用、企业智能体、多模态应用和全球化部署形成的持续算力需求。
因此，AI需求端已经形成一条清晰的增长链条——付费用户增加带动应用调用量上升，调用量上升推动云端算力持续紧张，供给缺口又促使云厂商扩大服务器和数据中心投入。应用需求与资本开支正在形成正向循环，AI算力景气度仍然强劲，英伟达及相关基础设施产业链的订单可见期也在进一步延长。
GPU与加速计算平台：景气主线亿美元，验证通用GPU和整套加速计算平台仍是最确定的采购方向。Vera Rubin全面量产，又把产品周期和订单可见度继续延伸。平台化能力是英伟达持续增长的关键。客户采购的不只是加速器，还包括CPU、互联、网络、系统和软件。随着AI集群规模扩大，平台协同和软件生态的重要性上升，英伟达在单个数据中心项目中的价值量也将继续提高。
：量价与容量同步提升高端加速器需要更大容量、更高带宽的HBM。GPU出货增加、单卡HBM容量提升和新一代产品升级，将共同推动HBM位元需求增长。SK海力士
先进封装能力，行业投资已经由短期补库存转向面向AI长期需求的产能建设。先进制程、封装与测试：扩产周期继续向上
和网络互联，也需要更高功率密度的服务器电源、供配电和液冷系统。算力集群越大，系统配套价值量越高。英伟达业绩超预期不仅利好GPU，也将进一步改善光模块、交换机、服务器电源、液冷和数据中心基础设施等环节的订单预期。0
英伟达二季度财报给出的答案很明确——AI算力景气没有结束，正在进入由应用需求驱动的新阶段。
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