70%增长目标还是保守了？英伟达投资者会议“摊牌”：FY28若不受供应限制，业务规模或翻倍！

英伟达对未来几年的增长预期，可能远比市场想象得激进。

据追风交易台，摩根大通在最新报告中指出，在最近的投资者会议上，英伟达管理层明确表示，FY28同比增长70%的框架并非需求端的上限；如果不受供应约束，业务增速本可以超过100%。这意味着，目前压制英伟达增长的核心矛盾已经从“需求能否持续”转向“产能能否跟上”。

更值得关注的是，AI需求本身仍在快速扩张，而且需求结构正在发生变化。约18个月前，英伟达的训练与推理收入大致各占一半；如今推理收入已经超过训练，并预计继续提升占比。与此同时，新兴云服务商贡献的AI计算基础设施收入已经超过50%，增长动力正在从传统超大规模云厂商向更广泛的AI算力生态扩散。

供给端则成为决定英伟达能否兑现更高增长的关键。管理层点名先进晶圆和存储器是当前最重要的两大瓶颈，并持续与台积电、美光、SK海力士、三星协调扩大供应。尤其是在HBM仍然紧张的背景下，如果关键零部件供给改善，英伟达此前被产能压制的订单需求有望进一步释放。

客户结构的变化也在降低市场对英伟达增长过度依赖少数大客户的担忧。OpenAI和Anthropic目前在终端消费口径下约占英伟达业务20%，FY28可能升至约25%；但与此同时，新兴云服务商在AI计算基础设施收入中的占比已经超过50%。

在需求持续扩张、推理占比提升、客户进一步分散的情况下，英伟达的增长故事正在从单纯的“训练算力周期”转向更广泛的AI基础设施周期。

FY28增长70%并非天花板，供给才是最大约束

报告指出，英伟达投资者关系与战略财务副总裁Toshiya Hari表示，公司提出FY28同比增长70%的框架，背后并非单一客户或单一业务驱动，而是超大规模云厂商、新兴云服务商、AI实验室、主权AI以及企业和本地部署等多类需求共同推动。

管理层之所以提前给出跨年度增长框架，一个重要原因是市场一致预期与公司内部判断之间存在明显差距。如果这一预期差持续存在，可能影响供应链合作伙伴的产能规划。

更值得关注的是，Hari直言，如果不存在供应限制，英伟达业务增速本可以超过100%。

换言之，70%的增长目标更像是在当前供应条件下，公司愿意公开确认的增长底线，而不是需求端真正的上限。随着产能进一步释放，英伟达的实际增长空间可能明显高于这一数字。

推理收入已超过训练，AI需求从“买卡”走向持续运行

训练与推理的收入结构也是此次会议的重要议题。

由于英伟达GPU具有较强的工作负载可切换能力，例如Grace Blackwell既可以用于模型训练，也可以快速转向推理，因此公司很难对两类业务进行精确拆分。

不过，管理层给出了一个重要时间节点：约18个月前，训练与推理收入大致各占50%；目前推理收入已经超过训练，而且这一差距预计还会继续扩大。

这意味着英伟达的需求结构正在发生变化。训练仍是AI基础设施扩张的重要驱动力，但随着模型规模扩大、AI应用普及，推理正在成为更加持续的算力需求来源，也有望进一步提升英伟达收入的持续性。

先进晶圆和HBM，仍是供给端两大“卡脖子”环节

需求强劲之下，英伟达当前最大的挑战依然来自供应链。

Hari特别指出，满足明年需求的关键制约主要集中在先进晶圆和存储器两大环节。其中，先进晶圆主要依赖台积电；HBM等高带宽存储器则涉及美光、SK海力士和三星。

英伟达正在与台积电及三大存储器供应商持续沟通，重点提升关键零部件的供给能力。

这也意味着，随着AI需求持续增长，HBM产能扩张仍将是英伟达释放增长潜力的重要前提。对于美光、SK海力士等HBM供应商而言，来自英伟达的需求能见度仍然较高。

客户不再高度依赖超大规模云厂商，新兴云厂商贡献已超一半

英伟达的客户结构也正在发生变化。

Hari透露，OpenAI和Anthropic目前在终端消费口径下约占英伟达业务的20%，FY28这一比例可能升至约25%。但由于两家公司主要通过云厂商和新兴云服务商获得算力，这一数字并不等同于英伟达的直接客户收入占比。

真正值得关注的是，新兴云服务商目前贡献的AI计算基础设施收入（ACIE）已经超过50%。

这意味着英伟达的增长来源正在从少数超大规模云厂商，进一步扩展至新兴云服务商、模型公司以及企业客户。客户和算力需求的持续分散，也在一定程度上降低了单一客户集中度带来的风险。

开源、闭源并非“二选一”，模型成本下降反而刺激算力需求

对于开源与闭源模型的发展，英伟达管理层延续了此前的判断：两种模式将长期并存，AI技术进步并不意味着其中一种会取代另一种。

英伟达自身也同时使用OpenAI、Claude等闭源模型，并在芯片设计等关键工作负载中采用开源与闭源模型结合的方式。

与此同时，管理层指出，模型构建者的毛利率正在改善。随着英伟达GPU持续迭代，单位token的计算成本不断下降，模型公司的经济性也随之改善。

这可能形成新的需求循环：算力成本下降→模型厂商盈利能力改善→AI应用加速落地→推理需求增长→进一步拉动算力采购。

融资模式能否自洽？英伟达正面回应“循环融资”质疑

对于市场关注的融资问题，管理层介绍了三类主要安排，包括与部分新兴云服务商开展的收入分成协议、PORTS-Pike数据中心园区计划，以及与Apollo、贝莱德、黑石、布鲁克菲尔德、高盛、KKR等机构参与的5000亿美元私募资本融资平台。

其中，收入分成协议的核心机制是：英伟达帮助锁定基础算力价格，当算力出租价格高于约定水平时，公司可以分享部分上行收益。由此，英伟达除了直接销售硬件，也有机会从算力基础设施运营中获得持续性收入。

针对市场关于“循环融资”的担忧，管理层回应称，相关融资安排规模和上限均受到控制，其基础仍是强劲的终端需求、生态系统回报以及最终算力采购方的信用能力。

从此次会议释放的信息来看，英伟达真正需要解决的已经不是“有没有需求”，而是能否尽快把需求转化为供给。如果晶圆和HBM等瓶颈持续缓解，那么此前70%的FY28增长框架，或许确实还有明显的上修空间。