「以目前的供應能力，我們有信心做到約70%的成長，但實際需求其實比支撐70%成長所需要的還要高。」輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳在最新法說會表示。財務長克雷斯（Colette Kress）進一步指出，輝達預期2028會計年度營收年增約70%，但客戶提出的需求預測其實指向接近翻倍的成長。
輝達26日舉辦法說會並公布2027會計年度第二季（2026年4月27日至7月26日）財報，營收達962.21億美元（約合新台幣3.07兆元），年增106%，其中資料中心營收890億美元（約合新台幣2.84兆元），年增117%。公司正式公布的第三季營收財測為1,080億美元、上下浮動2%。
克雷斯指出，這項展望已受到供應能力限制，供應瓶頸預計至少持續至2028會計年度底。DRAM、晶圓、電力與資料中心究竟哪一環最吃緊？OpenAI、Anthropic持續發展自研晶片，又會如何影響輝達？以下整理這次法說會7個關鍵問答。
Q1：需求到底有多強？為什麼輝達只預估成長70%？
黃仁勳表示，輝達目前看到的需求成長「遠高於70%」，2028會計年度之所以預估營收成長約70%，主要取決於目前能掌握的供應能力。
「如果不受供應限制，成長會高得多。」黃仁勳表示，輝達已經取得大量供應，但仍需要更多產能，因此接下來還會持續與供應鏈合作，增加實際能交付給客戶的算力。
Q2：DRAM、晶圓、電力都吃緊，到底哪一個最缺？
被問到資料中心電力與機房、DRAM、晶圓代工產能之中，哪一項是目前最嚴重的瓶頸，黃仁勳沒有替各環節排名。他表示，「我們整條供應鏈都面臨挑戰」，目前各環節幾乎都在全速運轉，新產能也持續開出，輝達則與供應商合作改善良率、增加產出。
供應問題也延伸到資料中心建設。黃仁勳指出，現在擴充AI算力需要提前取得土地、電力與機房，部分資源甚至要提前兩、三年準備，還要同步安排建設、冷卻與人力。輝達因此已經與發電業者及資料中心基礎設施業者合作，更早介入AI資料中心的建置規畫。
記憶體方面，克雷斯表示輝達正面臨「極端的記憶體價格環境」，漲幅超過原先預期，而且明年還會更高；公司目前正與三大記憶體供應商合作，增加產品路線圖所需的產能。
Q3：OpenAI、Anthropic都自己做晶片，輝達會受到多少影響？
OpenAI、Anthropic等大型AI公司持續投入客製化晶片。黃仁勳認為，許多XPU（客製化AI加速器）主要針對單一雲端或特定推論服務設計；輝達的平台涵蓋資料處理、訓練、後訓練（post-training）到代理型AI（agentic AI）運算，也能部署在不同雲端與地區。
黃仁勳預期，這些公司未來仍會大量使用輝達運算平台。「我百分之百有信心，我們的技術對他們而言仍會非常重要。」他也表示，「我非常有信心，在相當長的一段時間裡，他們仍會使用輝達運算平台處理大量運算」，並持續成為輝達的客戶與合作夥伴。
Q4：輝達投資AI公司、又替資料中心提供保證，會不會形成「循環融資」？
輝達投入AI基礎設施的方式已經延伸到投資與融資。克雷斯表示，公司已向前沿AI實驗室（Frontier AI Labs）投資近500億美元（約合新台幣1.59兆元），並與Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs及KKR合作，希望透過融資平台募集超過5,000億美元（約合新台幣15.93兆元）第三方資金，支援AI基礎設施建設。
在專門提供AI算力的雲端服務商（NeoCloud）方面，輝達也會針對部分資料中心容量提供最低營收保證，協助業者取得融資；實際營收超過保證門檻後，輝達則可參與收入分潤。克雷斯形容，「在這個模式下，我們可以獲得兩次收入」，一次來自硬體銷售，另一次來自後續租賃收入分潤，公司預期中長期可能因此增加數十億美元營收。
克雷斯也直接提到，公司知道外界可能將這類安排稱為「循環融資（circular financing）」。她表示，輝達認為相關風險有限，因為公司的運算設備可以重新部署給其他客戶；目前OpenAI既有與規畫中的輝達算力承諾約12GW，輝達也將為另一家前沿AI實驗室近2GW的算力建設提供部分信用支持，協助其取得融資。
Q5：Vera Rubin每1GW可帶來400億美元營收機會，還能再提高嗎？
黃仁勳表示，輝達每一代AI平台對應的每1GW資料中心營收機會持續增加：
- Hopper約為180億美元（約合新台幣5,735億元）
- Grace Blackwell提高到250億美元（約合新台幣7,965億元）
- Vera Rubin進一步達到約400億美元（約合新台幣1.27兆元）
Vera Rubin已涵蓋Vera CPU、Rubin GPU、NVLink及網路設備，輝達能供應的AI資料中心設備範圍也進一步擴大。
被問到400億美元之後是否可能進一步提高至600億、800億美元，黃仁勳沒有給出具體數字，但明確表示「之後還會更高」。他說，輝達希望在相同土地與電力條件下放入更多運算能力，「如果我們真的能在1GW、一塊土地與既有機房裡放進1兆美元（約合新台幣31.86兆元）的運算設備，那會是非常理想的結果。」
Q6：AI Agent到底為什麼會需要這麼多算力？
黃仁勳估計，依照任務不同，AI Agent需要的運算量可能是人類直接使用AI時的15至100倍。他解釋，Agent會自行推理、規畫，並多次呼叫不同工具完成任務，一次工作背後因此可能需要更多輪模型運算。
企業部署Agent的數量也可能快速增加。黃仁勳以輝達為例，公司目前約有4萬名員工，未來可能擁有「40萬個Agent、400萬個Agent」，而且這些Agent會持續在背景運作，也會彼此協作完成工作。
黃仁勳認為，算力需求持續增加的關鍵，是AI已經開始產生實際經濟效益。「AI正在做有生產力、有用的工作，也正在產生能賺錢的token；如果有更多算力，就能產生更多能賺錢的token。」當AI服務能透過增加運算量創造更多收入，業者也更有誘因繼續擴充算力。
Q7：開放模型愈來愈強，對輝達有什麼影響？
黃仁勳表示，「世界會同時需要封閉模型和開放模型，而且兩者的使用量都在快速增加。」目前多數主要開放模型都運行在輝達平台，而CUDA生態系涵蓋雲端、PC、工作站、資料中心與邊緣裝置，因此開放模型使用量增加，也會帶動相關運算需求。
他進一步指出，企業、新創與各國仍需要建立自己的專屬AI，開放模型能力提高後，可以成為這些系統的基礎。「只要模型成功，我就很高興。」黃仁勳表示，開放與封閉模型目前都在成長，「兩者都在同時推動我們的銷售」。
