【AI霸主】Nvidia 業績全方位碾壓預期盤後飆3%！黃仁勳預告結盟 OpenAI 拆解「代理式 AI」拋出兩大震撼佈局

數據中心破頂：下代 Rubin 晶片蓄勢待發

Nvidia 的增長引擎依然瘋狂運轉。財務總監（CFO）報告指出，核心的數據中心營收創下 623 億美元的歷史新高，按年急升 75%。
硬體需求見底： 目前 Blackwell 架構的需求持續增強，而上一代的 Hopper 及 Ampere 產品在雲端更已全數售罄。
Rubin 接棒： 備受矚目的下一代 Rubin 平台（包含 Vera CPU 與 Rubin GPU 等）首批樣本已經發貨，預計將於今年下半年開始量產，進一步擴大領先優勢。

世紀結盟 OpenAI 與收購 Groq 團隊

在戰略佈局上，Nvidia 拋出了兩大震撼彈。行政總裁黃仁勳透露，Nvidia 正與被其譽為「難得一見的世代級公司」的 OpenAI 努力推進一項「合作夥伴協議」，雙方已經「非常接近」達成共識。此外，Nvidia 更宣佈收購了主攻極速 AI 推論晶片的初創公司 Groq 的授權與工程團隊，以擴展低延遲推論技術，進一步鞏固護城河。

黃仁勳的未來藍圖：代理式 AI 與實體 AI

黃仁勳在業績報告中勾勒出 AI 工業革命的最新階段。他強調，代理式 AI（Agentic AI）的轉捩點已經到來，企業採用 AI 代理的比例正在飆升。搭載 NVLink 的 Grace Blackwell 是當今的「推論之王」，能將每個 token 的成本大幅降低。
同時，Nvidia 正在開闢兩條全新的千億賽道：
主權 AI（Sovereign AI）： 2026 財年相關業務按年暴增逾兩倍，營收突破 300 億美元。
實體 AI（Physical AI）： 應用於自駕車與機械人的物理 AI 業務已貢獻逾 60 億美元營收，準備迎接指數級增長。展望 2027 財年第一季，Nvidia 預期收入將高達 780 億美元（未計入中國數據中心收入），為市場打下超級強心針。

拆解 LPU 殺手鐧：為何 Nvidia 非買不可？

傳統上，Nvidia 的 GPU 依賴高頻寬記憶體（HBM）來處理龐大的數據吞吐量，這在「訓練 AI」時是無敵的；但在「推論」（即用戶問問題，AI 即時回答）時，GPU 架構會遇到「延遲（Latency）」的物理瓶頸。
Groq 的 LPU（Language Processing Unit）神經網絡處理器： 放棄了昂貴且短缺的 HBM，改為在晶片內部塞滿超高速的 SRAM。它的架構是「確定性（Deterministic）」的，運算像流水線一樣暢順，生成速度比傳統 GPU 快 10 倍以上。
Nvidia 的算盤： 未來的「代理式 AI」需要像人類一樣實時思考、連續對話、甚至操控實體機械人（Physical AI），這對「零延遲」的要求極高。Nvidia 買下 Groq 團隊，就是為了將 LPU 的超低延遲技術整合到下一代（如 Rubin 或其後續）架構中，徹底解決推論速度的痛點。

AMD 主打「性價比」策略或失效

這場收購戰中，受傷最深的無疑是「萬年老二」AMD。護城河被破： AMD 的 MI300/MI400 系列，一直主打「記憶體容量更大、推論性價比更高」來搶奪 Nvidia 的市佔率。降維打擊： 一旦 Nvidia 將 Groq 的 LPU 技術融合，Nvidia 的晶片在推論速度上將會出現「斷崖式」的領先。企業客戶為了追求極致的 AI 反應速度，將不再考慮稍微便宜但速度慢半拍的 AMD 產品，AMD 隨時在推論市場被邊緣化。

Nvidia (NVDA) 2026 財年 Q4 業績與亮點速覽