NVDA 3Q26：Blackwell 需求非凡，鞏固 AI 基礎設施龍頭地位

NVIDIA（Nasdaq：NVDA）於 2025 年 11 月 19 日公佈 FY2026Q3（CY2025/8~10 月）財報，其營收和 Non-GAAP EPS 再次超越分析師預期，並給出了遠超市場共識的下一季度指引。在市場對 AI 股估值和成長持續性產生疑慮之際，NVIDIA 以一份強勁的成績單，再次證明了其在 AI 基礎設施領域的不可或缺性。

以下為公司營運與商業模式的核心觀點更新：

市場核心觀點

1.  FY2026Q3 業績與 Q4 展望「雙重超越」，AI 基礎設施需求強勁無虞

2.  Blackwell 晶片出貨暢旺，數據中心營收爆發，成功抵銷中國市場缺口

3.  毛利率因營運槓桿和產品組合改善而回升，優化成本結構強化獲利韌性

4.  生態系護城河深度擴展：從單晶片到「AI 工廠」，CUDA 平台黏著度持續提升

5.  AI 基礎設施市場進入「加速運算」時代，長期成長敘事清晰但仍需審視高估值

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FY2026Q3 業績與 Q4 展望「雙重超越」，AI 基礎設施需求強勁無虞

NVIDIA FY2026Q3 總營收達 $570 億美元（YoY+62%），Non-GAAP EPS 為 $1.30 元（YoY+60%），兩者均超出市場共識預期 。公司總營收實現了創紀錄的 $100 億美元季增長（QoQ+22%）。

對於 FY2026Q4，NVIDIA 預期營收中位數為 $650 億美元（±2%），這不僅顯著高於市場預期的 $618.4 億美元，且暗示 YoY 成長率仍將高達 65.4% 。財務長 Colette Kress 明確表示，該 Q4 營收展望未包含任何來自中國的數據中心計算收入 。這強有力地表明，強勁的全球需求足以完全抵銷中國市場的限制與不確定性 。

Blackwell 晶片出貨暢旺，數據中心營收爆發，成功抵銷中國市場缺口

營收成長的核心驅動力依然是數據中心（Data Center）業務，該部門營收達 $512 億美元，YoY 成長 66%，QoQ 成長 25% 。CEO 黃仁勳在電話會議中指出，雲端 GPU 已經「售罄」（sold out），且 Blackwell 晶片銷售「勢不可擋」（off the charts）。

• 平台需求強勁：數據中心業務的爆發性增長主要得益於三大平台轉變：加速運算、強大 AI 模型和代理式應用（Agentic Applications）。其中，Blackwell 架構的 GPU 出貨 ramp-up 速度超乎預期，Blackwell Ultra 已成為所有客戶類別中的領先架構 。

• 數據中心內部分解：在數據中心業務內部，計算（Compute）營收達 $430.28 億美元（YoY+56%），而網路（Networking）營收增長更為驚人，達到 $81.87 億美元（YoY+162%）。NVIDIA 強調，其網路業務已成為全球最大 。

• 非數據中心業務表現：遊戲（Gaming）業務營收為 $42.65 億美元（YoY+30%），專業視覺化（Professional Visualization）為 $7.6 億美元（YoY+56%），車用電子（Automotive）為 $5.92 億美元（YoY+32%），整體表現穩健 。

                  Source：Nvidia、富果研究部

毛利率因營運槓桿和產品組合改善而回升，優化成本結構強化獲利韌性

公司的獲利能力在 Q3 得到改善。Non-GAAP 毛利率為 73.6%，雖低於去年同期，但較上一季度的 72.7% 提升了 90 個基點 。財務長 Colette Kress 表示，這得益於產品組合的改善（Blackwell 銷售）和優化的成本結構與週期時間 。

• 營運槓桿效應：Non-GAAP 營運費用（OpEx）YoY 僅增長 38% ，遠低於營收的 62% 增長率 。這種「營運槓桿」（Operating Leverage）使得 Non-GAAP 營業利益的增長率（62%）幾乎與營收增長率（62%）持平，成功抵銷了毛利率的同比下滑 。

• Q4 毛利率展望續強：公司預期 Q4 Non-GAAP 毛利率將進一步攀升至 75.0%（±50 個基點），表明 Blackwell 的規模化出貨將持續帶來獲利結構的優化 。

生態系護城河深度擴展：從單晶片到「AI 工廠」，CUDA 平台黏著度持續提升

NVIDIA 的競爭優勢已超越單純的晶片硬體。黃仁勳強調，公司已轉型為一家「AI 數據中心基礎設施公司」，其護城河是橫跨 CPU、GPU、網路和軟體的完整生態系統 。

• 全棧式解決方案（Full-Stack）：NVIDIA 提供全棧式（Full-Stack）的 AI 解決方案，客戶正傾向於購買整個 NVIDIA 系統，而不僅僅是單個 GPU 。這包括：

  • 加速運算：從 CPU 轉向 GPU 加速運算，是後摩爾定律時代降低運算成本的關鍵方式 。

  • 網路領導地位：網路業務已成為全球最大 。NVLink 用於 Scale-up (擴展單一節點) ，Spectrum-X Ethernet 和 InfiniBand 用於 Scale-out (橫向擴展) ，而新推出的 Spectrum-XGS 實現了 Scale-across (連接分散的 AI 工廠) 。這套完整的網路解決方案在大型 AI 訓練中極具價值，形成強大客戶鎖定 。

  • CUDA 生態系：CUDA 生態系統經過二十年的優化，使得 NVIDIA GPU 具有極長的實用壽命和低總體擁有成本（TCO）優勢 。黃仁勳指出，NVIDIA 平台是唯一能運行所有主流 AI 模型、涵蓋所有 AI 階段（預訓練、後訓練、推論）的架構 。

• 策略投資與夥伴關係：公司進行策略性投資，例如與 OpenAI 和首次合作的 Anthropic 建立深度技術夥伴關係 ，以確保其領先的 AI 模型能針對 CUDA 平台進行優化 。這些投資的目標是擴大 CUDA 生態系的影響力，並鎖定「一次一代中最具影響力」的公司份額 。

AI 基礎設施市場進入「加速運算」時代，長期成長敘事清晰但仍需審視高估值

NVIDIA 的管理層堅信，當前的 AI 需求並非「泡沫」（bubble），而是由三大結構性轉變驅動的產業革命 。

• 長期市場潛力：公司維持此前預期，即從 2025 年初到 2026 年底，Blackwell 和 Rubin 平台的潛在營收可見度高達 $5,000 億美元 。此外，黃仁勳預估到 2020 年代末，全球 AI 基礎設施的年度建置規模將累積至 $3~4 兆美元 。

• 股價與盈利增長：儘管市場擔憂估值過高，但部分分析師指出，NVIDIA 的盈利增長速度快於股價增長速度，使得其預期 P/E 倍數正在壓縮（從兩年前的約 60 倍降至目前的約 30 倍），這與 1990 年代思科（Cisco）泡沫期間 P/E 隨股價上漲而擴大的情況形成鮮明對比 。

• 資金來源多元化：AI 基礎設施投資不僅來自 hyperscalers，其營收增長亦由新興的代理式 AI (Agentic AI) 應用所驅動 。此外，各個國家（主權 AI）、傳統行業（如汽車、藥廠、製造業）和新創公司也開始自行投入資金建立 AI 基礎設施（AI Factories），這表明資金來源正從單一的雲服務提供商擴展到全球各行各業 。

• 挑戰與風險：最大的潛在風險仍然是結構性競爭和估值。中國的自主化政策對市場份額構成長期威脅 。同時，即使當前 P/E 倍數正在壓縮，但約 30 倍的遠期 P/E 仍要求公司必須保持極高的執行力和增長率，任何成長放緩的跡象都可能導致劇烈的修正。

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本篇文章參考以下專家觀點，搭配 AI 進行內容改寫。文章內容僅作為學習參考之用，不構成任何投資建議。

1. Nvidia _ Stellar Q3 And Sold-Out Blackwell Signal Explosive AI Demand (NASDAQ _ NVDA) 

2. NVIDIA Corporation (NVDA) Q3 2026 Earnings Call Transcript 

3. Nvidia _ Stellar Q3 And Explosive Guidance Make The Bear Case Harder (Upgrade) 

4. Nvidia _ Keep Buying After Strong Q3 Results (NASDAQ _ NVDA)

5. Nvidia _ Huge Growth, Breath Of Relief (NASDAQ _ NVDA) 

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