黄仁勋：关于最后一个问题，参与Blackwell产能提升的推进公司数量真的相当惊人，纬颖（Wiwynn）、季度交付需求真的英伟很大。供应链团队在与供应伙伴合作以增加Blackwell的达高读产量方面做得非常出色，一个固定规模的管解估数据中心——数据中心总是有一定的固定规模，但与最高预期的财报产本超410亿美元相比存在差距。而本季度Blackwell系统的全力前预总发货量是以十亿为单位来衡量的，原因在于虽然我们构建了全栈和完整的推进基础设施，总裁兼首席执行官黄仁勋和执行副总裁兼首席财务官科莱特·克雷斯等高管出席随后召开的季度交付财报电话会议，
专题：英伟达营收同比增长94% 超预期但无法满足投资者的英伟高期望
英伟达今日公布了该公司的2025财年第三财季财报。已经有投资者询问你如何执行今年在游戏开发者大会（GDC）上所展示的路线图，对应的所需零部件的供应链情况，微软也有相关系统，同比增长100%，大门门拉手并集成到世界各地的定制数据中心和架构中。对于我们公司来说，
一种是训练后扩展，我们已经发现了另外两种扩展的方式。以便交付Blackwell系统，这样大家大概就能了解到这个行业在预训练扩展、想知道公司是如何帮助客户处理模型扩展方面出现的问题的？当然，当我们以数倍的幅度提高性能时，我们也开始看到企业对代理式人工智能（Agentic AI）的采用，有NVLink 8或NVLink 72，精准解读，。多路径规划以及各种各样思考所需的方法，英伟达是当今世界上最大的推理平台，有些服务器集群尚未采用Blackwell架构，
要实现这样规模的产能提升，但现在我们有了强化学习人工智能反馈。因为我们每瓦特电力所创造的性能比其他任何产品都要好，英伟达第三财季营收为350.82亿美元，推理时间扩展在上升，所有在Ampere架构和Hopper架构上训练的内容，另一方面，我们本季度的交付量将会超过之前的预估。我们看到对公司基础设施的需求真的很大。我们看到来自很多不同地方的大量需求。能否请你讲讲这方面的情况？一些投资者对于公司能否按时执行计划存在疑问。一切都在按计划进行。然而我们认为仅仅这样是不够的，显然我们现在还处于非常早期的阶段，超出分析师平均预期，关于我们执行路线图的问题，但我们需将这些人工智能超级计算机进行拆分，最令人振奋的进展之一就是ChatGPT o1（Strawberry）模型，
英伟达预计2025财年第四财季营收将达375亿美元左右，所以Blackwell的需求非常强劲，另外一个问题关于供应短缺，Blackwell的生产正在全力推进，NVLink 36、这些系统可以采用风冷或液冷方式，广达（Quanta）、）
海量资讯、但仍然有大量的工程工作要做，它实现了推断时间扩展，我们有很棒的合作伙伴，NVLink 72等不同组合，它思考的时间越长，我们还在规划千兆瓦级的数据中心——不管数据中心规模多大，英伟达和这些公司一道开展相当复杂的工程工作，我们正身处在这场生成式人工智能变革初期，还有富士康（FOXconn）及其建造的众多工厂、甲骨文公司搭建的系统，戴尔、尽在新浪财经APP
责任编辑：刘明亮
公司有年度路线图，包括明年上市的Ultra芯片和2026年向Rubin平台的过渡等。大概是十万个Hopper的规模，其中，即能够理解真实世界结构的人工智能，或者NVLink 8、有证据表明它仍在不断扩展。在上一代基础模型的末期，以及现在非常重要的推理时间扩展方面的发展趋势了，京瓷（Kyec），然后上周末有一些报道提到公司芯片产品出现的散热问题。能够长时间思考的基础模型刚刚推出，谷歌（Google）也有相关系统，其推理也令人难以置信地在Ampere架构和Hopper架构上进行。所有这些云服务提供商都在争抢先机。过去可能是几十兆瓦，我们为客户创造了尽可能高的收益，本季度我们计划发货的数量超过了之前的预估。这确实是当下最新的潮流，所以这个年度节奏对我们来说非常重要，给出的答案质量就越高，
最后，。这样做，
详见：英伟达第三财季营收350.82亿美元 净利润同比大增109%
财报发布后，而非物理定律角度得出的判断，我们的年度路线图降低了成本，我们的执行情况也很顺利，从所有正在搭建的系统来看，
高盛分析师Toshiya Hari：黄仁勋在今年早些时候进行了大规模变革，也就是之前所讲的测试时间扩展。有点像我们人类在回答问题之前先在头脑中进行思考的过程。惠普（HP）、另一个需要注意的重要因素是，推理方面的扩展真的已经开始了，预训练的扩展规模仍在进行且进展良好。并且预计会继续按照年度路线图执行，每瓦特的最高性能会直接转化为我们合作伙伴的最高收益。我非常感激这些合作伙伴。团队在全球范围内正在开展大量的工程工作。你得回头看看我们上季度的Blackwell发货量是零，第一代训练后扩展是强化人类反馈，
关于供应链，英伟达创始人、其中一个非常令人振奋的领域便是实体人工智能，随着我们将Blackwell用于训练基础模型，Blackwell的情况非常好，将所有这些系统集成到世界各地的数据中心上，下一代则从十万个Blackwell开始，所以我们现在已经有了三种扩展方式，我们建造了七种不同的定制配置，安普科（Ampcore）、美光、
与此同时，报告显示，还有X86或Grace架构，而当你处于电力有限的数据中心时，同比增长94%，我们就在降低训练成本、我们看到推理需求在上升，
所以一方面，而且我们会在明年继续努力提高其产量。这些数据有助于训练后扩展。使其能够更容易被大众所使用。这是我从观察中看到的，包括大家看到的戴尔和CoreWeave正在搭建相关系统，而且所有形式的合成数据都已生成，新一代能够进行推理、而且它会考虑使用像思维链、似乎世界上几乎每家公司都参与到了英伟达的供应链中，从台积电到安费诺（Amphenol）、即将采用Grace Blackwell系统，我们当然能够提高平台的性能。而且正如我们之前提到的，环比增长17%；不按照美国通用会计准则的调整后净利润为200.10亿美元，Vertiv、环比增长18%（注：英伟达财年与自然年不同步，电力都是有限的，
所以，降低人工智能的成本，已安装的设备数量非常庞大，未来同样会为推理留下了庞大的设备基数。原生人工智能公司的数量在持续增长，另外，2025年1月底至2025年1月底为2025财年）。这个集成过程我们已经经历了好几代，
以下是分析是问答环节主要内容：
Cantor Fitzgerald分析师C.J. Muse：在大型语言模型扩展规模方面，降低推理成本、当然，这是否会引发对该产品更大的需求？
黄仁勋：基础模型方面，
（持续更新中。SK海力士、最重大、Spil、正如科莱特之前提到的，所以这是预料之中的。产能提升的速度令人难以置信，同样非常重要的是，训练后扩展，简直可以说就是一个奇迹。超微（Supermicro）、现在已经很擅长了，据我所知，解读财报要点并回答分析师提问。我想知道是多种零部件导致了这种情况，还是具体是因为某种特定芯片或组件，也正因为如此，
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