来源 | 英伟达官网

[洞见热管理]获悉，“从我们的视角来看，根本不存在什么AI泡沫。”英伟达CEO黄仁勋在2026财年第三季度财报电话会上的表态，被570亿美元营收、319亿美元净利润的核心数据强力支撑。这份同比分别增长62%、65%的成绩单中，数据中心业务以512亿美元收入占据九成营收的表现尤为刺眼。而在这份算力爆发的答卷背后，液冷技术正从“可选配置”升级为“刚需标配”，成为支撑AI基础设施狂奔的关键力量。

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财报数据

英伟达三季度财报的“炸裂”表现，不仅体现在数字刷新纪录，更标志着其增长动能的强势回归。从营收到利润，从当前业绩到未来指引，每一项数据都在印证AI算力市场的旺盛需求。

营收：570亿创历史，增速两年来首次反弹

三季度营收570.1亿美元，不仅远超市场预期的551.9亿美元，更刷新公司单季营收纪录。62%的同比增速终结了此前连续两个季度的增速下滑（Q2为56%）。其中核心引擎数据中心业务贡献近90%收入（512亿美元），同比暴增66%，远超预期的493.4亿美元。这背后是Blackwell架构芯片的“现象级”需求——黄仁勋直言：“云端GPU已售罄，Blackwell Ultra销量远超预期。”

利润：毛利率73.6%，营业利润377.5亿创纪录

在规模扩张的同时，英伟达盈利能力丝毫未减。调整后毛利率73.6%（略低于预期的73.7%），但营业利润达377.5亿美元，同比增长62%。每卖出1美元的产品，英伟达能赚取近0.5美元的利润——AI算力生意的“暴利”属性暴露无遗。这一盈利水平在晶圆制造成本攀升、供应链紧张的背景下更显难得，也印证了其在高端GPU市场的定价霸权。

预期：四季度剑指650亿

公司预计四季度营收650亿美元（±2%），显著高于市场预期的619.8亿美元。若达成，这将是英伟达连续第六个季度营收超预期。部分投行此前喊出750亿美元的“天价预期”，若未来未能兑现，高估值或面临回调压力。不过从行业需求来看，全球AI工厂建设热潮仍在持续，短期增长动力暂未显现疲软迹象。

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业务拆解

营收结构的深度拆解显示，英伟达的增长并非单点依赖，而是形成了“核心引擎领跑+潜力赛道跟进”的健康格局，其中数据中心业务的统治力进一步强化，汽车与机器人赛道则展现出长期增长价值。

数据中心：AI算力需求“核爆式”增长

数据中心业务的增长呈现“全链条爆发”特征。Blackwell架构统治市场，其中Blackwell Ultra成为数据中心主力芯片，推理性能较前代提升10倍，单季度出货量超百万颗。网络业务同步爆发，受益于NVLink和InfiniBand技术，网络收入达82亿美元（同比+162%），占数据中心营收16%，成为仅次于GPU的第二大收入来源。客户结构上，微软、谷歌、亚马逊等云厂商贡献超50%收入，而沙特500MW AI中心等主权国家AI基建项目，正成为拉动需求的新增长点。

PC：43亿美元背后的“隐形冠军”

尽管增速放缓至30%（前季49%），但游戏业务仍是稳定的“现金流”。RTX 5060凭借DLSS 4技术成为消费级市场“爆款”，拉动板块收入达43亿美元。值得注意的是，受美国出口限制影响，面向中国市场的H20芯片仅贡献5000万美元收入，未能形成规模增量。未来，PC端AI PC的渗透率提升，或将为该业务带来新的增长曲线。

汽车与机器人：5.92亿美元营收，小赛道藏着大野心

虽然营收规模仅5.92亿美元，但汽车与机器人业务是英伟达布局未来的关键落子。自动驾驶领域，其与Uber合作打造全球最大L4级自动驾驶车队（目标10万辆），DRIVE AGX Hyperion 10平台已获得奔驰、沃尔沃等主流车企订单；人形机器人领域，特斯拉Optimus、Figure 01等热门机型均采用英伟达Jetson Thor芯片，技术方案正加速在工业场景落地，长期增长空间值得期待。

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液冷市场迎爆发

在晶圆制造成本攀升的背景下，英伟达仍将毛利率稳定在73%以上，液冷技术的节能特性功不可没。与传统风冷系统相比，液冷技术凭借换热效率优势，在降低数据中心能耗的同时，显著提升了芯片运行稳定性，直接助力客户控制运营成本。

英伟达的生态布局正推动液冷技术加速渗透。在技术层面，其端到端计算平台通过NVLink、NVQLink等技术强化多GPU协同性能，而这一过程必须依赖液冷系统提供的均匀散热保障；在合作层面，英伟达与英特尔联合开发定制化数据中心产品、推动多国国家级AI中心建设的举措，均在倒逼液冷技术标准的统一。黄仁勋透露的“未来五个季度Blackwell与Rubin可见收入超5000亿美元”的数字，背后是数千万颗GPU带来的庞大液冷配套需求。

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总结

当黄仁勋强调“AI已进入良性循环”时，液冷技术正是这一循环的重要支撑。英伟达财报中数据中心业务的持续爆发，本质上是“算力需求—技术突破—散热升级”产业逻辑的体现。随着2030年全球AI基建支出向3-4万亿美元迈进，液冷技术将不再是算力的“配套设施”，而是与芯片同等重要的核心环节。在这场AI基础设施革命中，液冷正以“降温者”的身份，为算力爆发保驾护航。

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