輝達財報出爐!Q2財測910億不計中國市場、Vera CPU殺進2000億美元戰場,4大亮點看懂黃仁勳下一步
輝達財報出爐!Q2財測910億不計中國市場、Vera CPU殺進2000億美元戰場,4大亮點看懂黃仁勳下一步

「AI工廠的建設正在以驚人的速度加快,這是人類史上最大規模的基礎建設擴張。」輝達(NVIDIA)創辦人暨執行長黃仁勳表示:「代理式AI已經到來,它能執行具生產力的工作、創造實際價值,並在各類企業與產業中快速擴張。」

輝達於台灣時間5月21日清晨公布2027會計年度第一季財報(大致對應2026年1月底至4月底),營收達816.15億美元,季增20%、年增85%,高於市場預期;其中,資料中心業務營收達752億美元,同步刷新單季紀錄,季增21%、年增92%。

輝達這次財報不只繳出高於預期的成績,也釋出對未來AI市場的判斷與下一步布局。《數位時代》整理輝達本季財報與法說重點,帶讀者一次看懂營收創高背後的四大亮點。

亮點一:Q1營收816億美元、年增85%,衝破市場預估788億元

輝達2027會計年度第一季營收達816.15億美元,季增20%、年增85%,再度改寫單季新高,也高於倫敦證券交易所統計的市場預估788.6億美元。獲利方面,GAAP毛利率為74.9%,非GAAP毛利率為75.0%,維持在高水準。

資料中心業務仍是輝達最主要的成長引擎。第一季資料中心營收達752億美元,同樣刷新單季紀錄,季增21%、年增92%。若以輝達過去的分類來看,資料中心運算營收達604億美元,年增77%;資料中心網路營收達148億美元,年增199%,顯示AI基礎建設需求不只推升GPU銷售,也同步帶動網路、互連與資料中心整體架構升級。

輝達招牌
圖/ 輝達

亮點二:Q2財測910億美元超預期,中國市場不算在內

輝達預估,2027會計年度第二季營收將達910億美元,上下浮動2%。毛利率方面,輝達預期GAAP毛利率為74.9%,非GAAP毛利率為75.0%,顯示公司仍預期AI晶片與平台需求維持強勁。

不過,中國市場仍是最大變數之一。輝達在財測中明確表示,第二季展望並未假設任何來自中國的資料中心運算收入。路透社也指出,輝達在法說會及財報說明中表示,目前尚未在美國政府H200授權計畫下認列任何收入,也不確定相關晶片是否能被允許輸入中國。

即使中國市場前景仍不明朗,輝達仍給出高於市場預期的第二季展望,反映其他地區的AI基礎建設需求仍足以支撐成長。

亮點三:業務重新分類!輝達宣告下一個成長主軸是AI工廠與代理式AI

這次財報中,黃仁勳將成長主軸放在AI工廠與代理式AI。他表示,AI工廠建設正在以驚人速度加快,代理式AI已經能執行具生產力的工作、創造實際價值,並在各類企業與產業中快速擴張。這代表輝達不再只強調訓練大型模型的算力需求,而是把下一階段成長放在推論、企業導入與AI基礎設施擴張。

輝達也宣布採用新的財報揭露架構,將業務分為資料中心與邊緣運算兩大市場平台 。資料中心之下再分為超大規模運算(Hyperscale)與ACIE(AI雲端、工業與企業)兩個子市場;邊緣運算則涵蓋個人電腦、遊戲主機、工作站、AI-RAN基地台、機器人與車用等裝置。

輝達新財報架構
圖/ AI產圖

輝達財務長科瑞斯(Colette Kress)也在法說會中指出,到2029年,AI基礎建設年度支出可望達到3兆至4兆美元;她並表示,AI已經不再只是「nice-to-have」,而是各產業與各類職務提升生產力的必要工具。

亮點四:不只GPU!輝達CPU、網路與先進光學全線卡位

輝達也再次凸顯,它想扮演的角色已經不只是GPU供應商,而是AI基礎設施平台公司。其中,CPU與高速互連是值得注意的延伸方向。

科瑞斯表示,Vera CPU讓輝達能切入2000億美元的CPU潛在市場,今年CPU營收能見度接近200億美元;黃仁勳也表示,Vera CPU的獨立銷售並未納入Blackwell與Rubin架構晶片超過1兆美元的營收預測中。

根據路透社報導,eMarketer技術分析師包恩(Jacob Bourne)解讀,黃仁勳這次想傳達的核心訊息是,輝達已經能提供從晶片到軟體的完整AI基礎設施,不只包含GPU,也包含CPU;這是在回應市場認為AI產業焦點正轉向CPU與客製化晶片的敘事。

另一方面,輝達也持續擴大網路與光學生態。財報提到,輝達與Marvell透過NVLink Fusion展開策略合作,並推進矽光子技術;同時也與Coherent、Corning、Lumentum簽署多年期策略協議,加速先進光學技術創新。這意味著AI資料中心競爭已經從單顆GPU,延伸到CPU、網路、互連與光學元件的整體平台能力。

延伸閱讀:
聯發科「達哥」正式離家!新東家賽微是誰?靠3個AI管理解方拿下11家客戶

Google AI訂閱方案重大更新!Gemini用量改「算力消耗制」、新推100美元AI Ultra方案···6大重點一次看

參考資料:路透社輝達

關鍵字: #Nvidia
往下滑看下一篇文章
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

國泰人壽-2.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

國泰人壽-3.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

國泰人壽-4.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

國泰人壽-5.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓