在业务更新中，黄仁勋反复强调，AI 数据中心是 " 制造词元（token）" 的工厂，词元可以变成代码、答案、设计、行动和服务，因此每个 token 都是利润单位。
这里面也包含他整场最有市场情绪的一句话：有用的 AI 已经到来，并且已经能够赚钱（Useful AI has arrived, and it is profitable）。
黄仁勋同时强调，英伟达系统可能不是采购价格最低的，但能产生最低成本的词元和最高的词元吞吐量——以及最高的收入。
换句话说，英伟达的客户购买的不是一堆服务器，而是在建设能够产生收入的 AI 工厂。
这一逻辑也支撑了英伟达惊人的财务表现。公司全年营收增长 65% 至 2160 亿美元，营业收入增长 60% 至 1300 亿美元，经营现金流达到 1030 亿美元，并向股东返还 410 亿美元。其中，数据中心收入增长 68% 至 1940 亿美元。
作为英伟达下一阶段的增长引擎，Vera Rubin 架构现在已经进入全面量产阶段。
除了 AI 工厂，黄仁勋还把 " 物理 AI" 称为下一波增长浪潮。他认为，机器人、汽车和工厂将成为现实世界中的智能体，能够感知、推理、规划并自主行动。英伟达将通过 AI 工厂训练模型，用 Omniverse 进行仿真，再通过 Jetson 等计算平台让模型运行在机器人和设备上。
在股东回报方面，黄仁勋表示，计划在今年、明年以及未来，把 50% 或更多自由现金流返还给股东。
年度股东大会投票整体波澜不惊。股东以咨询性投票形式批准了公司的高管薪酬方案，并批准全部 10 名董事会成员连任。另有一项外部股东提案获得通过，该提案要求修改公司章程，使所有股东投票事项均可通过简单多数表决通过。
以下为英伟达股东大会 " 黄仁勋业务更新 " 和问答环节实录（AI 辅助翻译，部分内容有删减）
黄仁勋业务更新（Business Update）
对英伟达和整个计算行业来说，这都是非同寻常的一年。每隔 10 到 15 年，计算机行业就会经历一次重置：从大型机到 PC，从 PC 到互联网，从互联网到云，再从云到移动云。而这一次重置更大。
过去 60 年里，人类编写软件，计算机执行指令。这个范式已经改变。借助 AI，计算机能够理解、推理、规划、使用工具，并完成有用的工作。计算机不再只是一个工具。在 AI 时代，它是一个会使用工具的助手。由此延伸，数据中心也不再只是一个 " 工具棚 "，而是一个由数字助手组成的 AI 工厂，是生产数字智能的基础设施。
英伟达正在为这个新时代建设计算基础设施。
两年前，生成式 AI 吸引了全世界的注意。ChatGPT 可以写作、绘图、总结并回答问题。随后，推理型 AI 学会了思考问题。现在，智能体 AI 已经到来。智能体可以使用工具、访问记忆、编写代码、调用其他智能体、测试结果，并持续工作，直到任务完成。
软件编程是企业端第一个重大突破性应用场景。这一点很重要：AI 现在已经有用了。当 AI 能完成有用工作时，token 就变得有价值；当 token 能够带来利润时，对算力的需求就会加速。
看看证据。GitHub 开发者在 2023 年合并了 3 亿个 pull request（注：直译为拉取请求，指的是程序员写完一段代码后，向项目提交 " 请把我的代码合并进去 " 的请求），2024 年为 4 亿个，2025 年达到 5 亿个，呈现出清晰而稳定的上升趋势。但在 2026 年前几个月，这一速度几乎增加了两倍。显然，这意味着全球约 3000 万名软件开发者——他们每年获得大约 3 万亿美元薪酬，他们的工作支撑着全球 100 万亿美元的经济活动——正在被 AI 放大。借助智能体，同样这批劳动力现在正在创造接近 9 万亿美元的产出，增加了 6 万亿美元。
编程只是需求驱动因素之一。有用的 AI 已经到来。AI 的投资回报率问题已经有了答案，各行各业都在竞相采用智能体 AI。
英伟达营收增长 65%，达到 2160 亿美元。营业收入增长 60%，达到 1300 亿美元。摊薄后每股收益增长 67%，达到 4.90 美元。我们产生了 1030 亿美元经营现金流，并向股东返还了 410 亿美元。
数据中心收入达到 1940 亿美元，增长 68%。Blackwell 显著扩大了英伟达基础设施在不同客户群中的覆盖，包括超大规模云厂商、云服务商、AI 实验室、工业企业以及主权客户。模型开发商和超大规模云厂商都已经累计部署了数十万颗 Blackwell GPU。AI 工厂建设仍在各主要行业迅速扩张。Capital One、现代汽车集团、Jane Street 和礼来等公司，正在扩展英伟达基础设施以部署 AI。
国际收入增长超过三倍，超过 300 亿美元。近 40 个国家 / 地区、合计代表 50 万亿美元 GDP，正在建设由英伟达基础设施驱动的 AI 工厂。
AI 基础设施不再是实验性的，它已经进入生产阶段。AI 不仅仅是一个模型，它是一个新的产业。你可以把它想象成一个五层蛋糕：能源、芯片和系统、基础设施、模型以及应用。
传统数据中心存储并提供文件服务。AI 工厂则制造 token。token 会变成代码、答案、设计、行动和服务。
有用的 AI 是盈利的。每一个 token 都是一个利润单位，这正是算力需求极其旺盛的原因。客户买的不是计算机，他们是在建设能够产生收入的 AI 工厂。
（AI）工厂的架构非常重要。问题在于，这座工厂能够产生多少收入，以及成本是多少。推理就是生成 token 的过程，而英伟达 Blackwell 树立了标准。在 SemiAnalysis 的 InferenceX 基准测试中，Blackwell 被认定为 " 推理之王 "，能够提供最低的单 token 成本，并实现比第二名平台高出 30 倍的 token 吞吐量。
这就是架构如此关键的原因。英伟达系统也许不是采购价格最低的，但英伟达能够生成成本最低的 token、最高的 token 吞吐量，以及最高的收入。
Vera Rubin 是下一步。Hopper 是为预训练打造的。Blackwell 把推理带到了机架规模。Vera Rubin 则是为智能体打造的。
智能体 AI 改变了计算模式。智能体会思考、使用工具、访问数据库、检索记忆、执行代码，并反复调用应用，直到任务完成。运行在 GPU 上的大语言模型负责思考，而 CPU 必须跟上。如果 CPU 成为瓶颈，GPU 就会闲置。而在 AI 工厂里，GPU 闲置就意味着收入损失。
这就是 Vera 重要的原因。Vera 是面向智能体的 CPU，Rubin 是负责思考的 GPU。NVLink、Spectrum-X、BlueField 上的存储与安全能力，以及软件，共同把这些系统连接在一起。
事实上，英伟达是唯一一家拥有三项网络业务的公司。NVLink 把一个机架中的 GPU 连接成一台巨型计算机。Spectrum-X 是为 AI 打造的以太网，它能够在 AI 工厂内外进行横向扩展，现在其规模已经超过所有其他以太网网络同行的总和。InfiniBand 则为全球最大的 AI 和科学计算系统提供最低延迟网络。
这些技术结合起来，使 AI 工厂能够从 GPU 到机架、从数据中心内部到跨数据中心进行整体优化。
Vera Rubin 不是一颗芯片，而是一个 AI 工厂平台，而且生态系统已经开始行动。Vera Rubin 已经全面投产。每一家主要模型开发商、公共云、AI 云和超大规模云厂商，都在准备基于它进行建设。
Vera 打开了一个全新的市场。到目前为止，每一颗 CPU 都是为人类打造的。我们生活在以秒为单位衡量的世界里。智能体生活在以纳秒为单位衡量的世界里。CPU 让智能体等待的每一刻，都是整栋建筑里最昂贵的东西—— GPU ——处于闲置状态的一刻。
因此，我们从零开始打造了一颗全新的、面向智能体的 CPU。这是一个新市场。为人类服务的 CPU，是按核心切分和出租的。智能体不是租用核心，而是要求超快响应。未来会有数十亿个智能体，它们需要为自己而打造的 CPU。
我们相信，Vera 将成为公司历史上最重要的产品发布之一，而订单已经开始到来。
CUDA 是我们有史以来最重要的投资之一。20 年来，我们一直致力于同一个加速计算架构。装机基础吸引开发者，开发者创造突破性应用，应用创造新市场，新市场又扩大装机基础。这个飞轮正在加速。
CUDA-X 是构建在 CUDA 之上的库栈。这些库是英伟达的皇冠明珠。它们解决了科学和工业领域一些最困难的问题，包括计算光刻、优化、基因组学、物理、数据处理、机器人、AI、无线网络等等。
现在，这些库正在成为智能体的工具。本周我们宣布了 BioNeMo，这是一套面向智能体的数字生物学和药物发现工具。
英伟达是垂直整合的，也是横向开放的。我们构建完整技术栈，从而能够对系统进行端到端优化。然后我们将其开放，让整个行业都能在其之上建设。
我们的业务很广，而且正在变得更加多元化。为了让大家更容易理解我们的业务，我们现在用两个市场平台来描述英伟达：数据中心和边缘计算。
在数据中心领域，我们服务两个市场：超大规模数据中心，以及 AI 云、工业和企业市场。我们的客户基础多元且不断增长。
边缘计算包括 PC、工作站、游戏、AI 基站、机器人和汽车。我们能够服务所有这些市场，是因为我们拥有一个统一架构、一个软件栈，以及一个丰富的生态系统。
物理 AI 是英伟达的下一波增长浪潮。物理 AI 就是现实世界中的智能体 AI。机器人、汽车和工厂将能够感知、推理、规划，并在动态环境中运行。
英伟达开创了这一领域，并构建了完整闭环。AI 工厂训练模型；Omniverse 在虚拟世界中对其进行仿真；NVIDIA Jetson 计算机在机器人中运行；Cosmos 则是驱动这一切的世界基础模型。
机器人和机器人系统正在各个行业被打造出来，从交通、制造、手术机器人，到酒店和服务业。
过去几个月，AI 出现了巨大的加速。最后我想强调几点：有用的 AI 已经到来，而且它是盈利的。因此，算力就是收入。Vera Rubin 已经全面投产。Vera 正在打开一个全新的、为智能体打造的 CPU 市场。每一家企业都正在成为智能体公司，而它们都运行在英伟达之上。
AI 时代正在全速前进，英伟达正在建设驱动这一时代的基础设施。
随着我们的成长，我们将继续扩大研发投入，投资我们的生态系统，并向股东返还资本。我们最近宣布大幅提高股息，并扩大股票回购计划。我们计划在今年、明年以及未来，把 50% 或更多自由现金流返还给股东。
谢谢。
部分 Q&A 实录
问题：当前 AI 基础设施建设的可持续性如何？你们业务的主要驱动因素会在什么时候成熟，增长又会在什么时候放缓？
黄仁勋：正如我在演讲中提到的，AI 不只是一个模型。它代表着计算领域的一次根本性转变。60 年来，计算主要是在检索、存储和发送信息；而现在，计算正在被 AI 重新发明，变成生成智能。
Token 是智能的基本单位。它们在一种新型数据中心—— AI 工厂——中被制造出来，并通过商业化产生收入。算力越多，token 越多，收入也就越多。
这轮建设将以数十年为尺度来衡量，类似于电网、交通系统和互联网等其他关键基础设施建设。我们相信，这将成为人类历史上规模最大的基础设施建设。
智能体 AI 正在加速基础设施投资，因为这是 AI 第一次真正开始做实际工作，并创造真实的经济价值。随着各类组织寻求大规模制造智能，对 AI 工厂的需求将远远超出今天的云计算，延伸到企业、主权国家以及区域性 AI 云。
英伟达凭借全栈、端到端协同设计的基础设施，以及支持这些项目的大型合作伙伴生态，能够以独特方式推动 AI 工厂建设。
下一个主要增长阶段是物理 AI，而这才刚刚开始。随着时间推移，AI 将从数字世界进入机器人出租车、人形机器人和工业系统，使这些机器能够在物理世界中感知、推理，并以自主性采取行动。
驱动物理 AI 需要新一轮基础设施投资。在这一领域，英伟达提供 AI 基础设施、Omniverse 仿真和数字孪生平台、开放模型、Jetson Thor 嵌入式计算平台，以及用于大规模开发和部署物理 AI 的软件栈。
我们前方还有很长的增长跑道。
问题：英伟达 GPU 目前支撑着全球大多数人工智能训练基础设施，但随着推理工作负载超过训练，英伟达有多大信心认为 GPU 架构仍将是大规模推理的首选平台？
黄仁勋：英伟达确实非常擅长训练。而凭借 Blackwell，我们也确立了在推理领域的领先地位。
推理正在让 AI 实现商业变现。由于数据中心受到电力限制，其 token 吞吐量和收入潜力取决于 AI 基础设施的每瓦性能。
在 SemiAnalysis 的 Inference-X 基准测试中，Blackwell 被称为 " 推理之王 "，实现了最佳每瓦性能、最低 token 成本，以及高出 30 倍的 token 吞吐量。
在最新一轮 MLPerf 推理基准测试中，我们取得了连续第七次胜利。对于 AI 智能体，Artificial Analysis 的 New Agent Perf 结果显示，与 Hopper 相比，Grace Blackwell 300 NVLink 72 系统在每兆瓦功耗下可运行的智能体数量最多提升 20 倍。
这种优越性能，是英伟达在芯片、系统、算法和软件层面进行极致协同设计的结果。英伟达 AI 基础设施提供最佳性能，因此也提供最佳推理经济性。
但我们的优势不只在于领先性能。我们庞大的装机基础让开发者能够触达最多 AI 用户。英伟达可编程 GPU 架构运行超过 7000 个应用，为云客户带来最大的收入机会，以及融资和承购方面的潜力。
对于企业和主权客户，英伟达提供无可比拟的部署灵活性、最广泛地用于定制 AI 的领先开源模型，以及业内最深入的 IT 生态支持。
如今，英伟达绝大多数计算足迹都用于推理。我们处于有利位置，有望进一步扩大份额，最近我们与 Anthropic 和苹果的公告也证明了这一点。
问题：能否更新一下资本回报政策？在股息和股票回购方面，投资者应该期待什么？
黄仁勋：英伟达为投资者提供一种独特组合：卓越增长、强劲利润率、自由现金流执行能力，以及不断上升的资本回报。
在最近一次财报电话会上，我们宣布季度股息提高 25 倍，并额外授权 800 亿美元股票回购。
基于我们对可持续市场增长和自由现金流生成能力的信心，我们计划在今年、明年以及更长期内，向股东返还 50% 或更多自由现金流，并随着时间推移继续提高股票回购和股息。
