觀點|輝達救全村!Q3財報成市場浮木:黃仁勳說沒有AI泡沫,真的就沒有嗎?
觀點|輝達救全村!Q3財報成市場浮木:黃仁勳說沒有AI泡沫,真的就沒有嗎?

在眾所矚目下,輝達於美國時間 11 月 19 日公布 2026 會計年度第三季(2025 年 8 月—10 月)財報,結果超越分析師預期,化解前幾日金融市場連日下跌的陰影,以及對 AI 泡沫的憂慮。

輝達第三季營收達 570 億美元,季增 22%、年增 62.5%,高於分析師預估的 522 億美元;每股盈餘 1.30 美元,也高於分析師預估的 1.26 美元。

輝達對下一季的財測亦令人滿意,預計第四季營收可達 650 億美元,高於分析師預估的 620 億美元。

資料中心營收,已成絕對骨幹

這一季營收相較 2025 年第四季(會計年度,下同)393.3 億美元、2024 年第四季 221 億美元、2023 年第四季 60.5 億美元,分別成長 65.3%、194%、974%,可見輝達營收快速成長。

輝達第三季資料中心部門營收達 512.15 億美元,占整體營收的 89.8%,顯示 AI 已是輝達營收的骨幹。

資料中心第三季營收較第二季的 410.96 億美元成長 24.6%,較 2025 年第三季的 307.71 億美元成長 33.6%,較 2024 年第三季的 145.14 億美元成長 252.9%。由於營收基期已高,成長幅度不若過去出現倍數跳升。

今年 10 月 28 日,輝達在美國華盛頓特區舉行 GTC 大會。黃仁勳表示,Blackwell 以及預計明年量產的 Rubin 晶片,銷售金額可望達 5,000 億美元,某種程度上也預示輝達第三季財報將有不錯成績。

粗略概算,5,000 億美元除以 8(季),每季約 625 億美元,與公布數字相近;也就是說,在輝達公布財報前,市場其實已可推估其營收表現。

GPU折舊週期僅5年?輝達不這麼認為

輝達財務長柯蕾絲在法說會上表示,目前最暢銷的晶片系列是 Blackwell Ultra,也就是第二代 Blackwell;下一代 Rubin 晶片預計明年下半年量產。她並認為,輝達晶片的銷售規模有機會超越黃仁勳所提的 5,000 億美元。

值得注意的是,柯蕾絲提到 6 年前出貨的 A100 GPU 至今仍在工作量滿載的情況下持續運作。

針對「AI 泡沫」的疑慮,有觀點擔心以出租算力為主業的資料中心,可能以公司持有的 GPU 向銀行抵押借款;倘若在抵押期間 GPU 無法正常運作,銀行恐蒙受損失。 輝達明確指出 GPU 使用年限可超過 6 年,某程度可化解銀行憂慮。

對輝達來說,AI泡沫不存在

黃仁勳表示,從輝達的角度來看,AI 泡沫並不存在;銷售給雲端服務商的 GPU 幾乎「全數售罄」,意味著 AI 基礎建設仍在積極布建,AI 應用也日漸普及。

他說:「AI 生態系正在快速擴展中,有更多新的基礎模型開發商、更多的 AI 新創公司,涵蓋更多的產業和更多的國家。AI 正無處不在,什麼都能做,一次全面展開。」換言之,AI 正在穩健發展,泡沫並不存在。

展望 2026 會計年度,輝達營收預估可達 2,098.11 億美元,較 2025 會計年度的 1,304.97 億美元成長 60.8%。

踏上 2,000 億美元營收門檻後,輝達已難以再維持過去動輒三位數的成長;從其營收成長趨勢,約略可推論 AI 的發展軌跡。為了拓展業務版圖,黃仁勳近來風塵僕僕赴各國推廣「主權 AI」,這也暗示 AI 市場並非完全一帆風順,仍須積極推廣。

英特爾Q3營收不到輝達1/4

英特爾第三季營收為 137 億美元,是 2025 年度最佳單季表現;然而僅及輝達的 24%,對於曾雄霸全球半導體營收寶座逾 30 年的英特爾而言,確實令人唏噓。

原因很多,核心在於英特爾在 AI 佈局上長期慢半拍,導致業績難以追上輝達的腳步。

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責任編輯:李先泰

關鍵字: #Nvidia #黃仁勳
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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