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輝達 NVDA FY27Q2 財報:資料中心年增 117%,Q3 指引上看 1,080 億!
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輝達 NVDA FY27Q2 財報:資料中心年增 117%,Q3 指引上看 1,080 億!

最近更新時間: 27 August, 2026

 
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輝達(NVIDIA Corporation, NVDA-US)於台灣時間 2026 年 8 月 27 日凌晨 4 點盤後,公布 2027 財年第二季(截至 7 月 26 日)財報,電話會議在台灣時間同日早上 5 點舉行。

單季營收 962.21 億美元,年增 106%;GAAP 稀釋 EPS 2.46 美元;非 GAAP 稀釋 EPS 2.22 美元,年增 120%;GAAP 與非 GAAP 毛利率均為 75.0%。 法說會上,CFO Colette Kress 說了一句市場沒有預料到的話:毛利率會在 Q4 觸底,大約在 71% 至 72%。理由是記憶體缺貨,且輝達管理層認為,這個缺貨狀況有很大一部分是 AI 建設本身造成的。

輝達這次的財報算是超出市場預期,而除了營收倍增外還有哪些亮點呢?股感帶你一文看懂!

輝達是做什麼的?

先簡單介紹一下,輝達 1993 年由黃仁勳(Jensen Huang)等人共同創辦,總部位於美國加州聖塔克拉拉,黃仁勳至今擔任創辦人暨執行長,CFO 為 Colette Kress。

多數人認識輝達是因為顯示卡。現在讓輝達市值突破 3 兆美元的,是它的 GPU 在 AI 訓練與推論上的壟斷地位。輝達的 GPU 搭配 CUDA 軟體生態,是目前 AI 運算最主要的基礎設施。

從 FY27Q1 起,輝達改變了財報的部門分類方式:

  • 資料中心(Data Center):又進一步拆成 Hyperscale(雲端服務商的直接採購)與 ACIE(AI 雲、工業、企業與主權客戶),也是這幾季最值得觀察的新視角。
  • 邊緣運算(Edge Computing):原來的遊戲、PC、工作站、汽車,統一放在這個類別

輝達採 1 月底結算的財年。FY27Q2 截至 2026 年 7 月 26 日,對應一般認知的 2026 年第二季;FY27Q3 截至 2026 年 10 月。

💡延伸閱讀 >>> 美股財報月份對不上?財年制與曆年制的差異?為何要這樣選擇?

輝達 FY2027 Q2 財報數據

輝達 FY2027 Q2 財報
項目 FY27Q2 實際 市場預測 FY26Q2
營收 962.21 億美元 920.7 億 467.43 億美元
GAAP 稀釋 EPS 2.46 美元 1.08 美元
非 GAAP 稀釋 EPS 2.22 美元 2.09 美元 1.01 美元
GAAP 毛利率 75.0% 72.4%
非 GAAP 毛利率 75.0% 72.5%
GAAP 營業利益率 66.2% 60.8%
上半年累計營收 1,778.37 億美元 908.05 億美元
資料來源:輝達

nvda_fy27q2_01_營收vs預期

輝達從 FY27Q1 起調整報表架構,把資料中心拆成 Hyperscale 與 ACIE 兩個子類別,把遊戲、汽車、工作站等整合成「邊緣運算」。讓本季報表的數字和一年前沒有辦法直接用同一個欄位對比。

而去年同期有一次 H20 存貨費用 45 億美元(出口管制造成的評價損失),讓去年的毛利率被壓低。今年沒有同類的一次性費用,因此毛利率的年增幅度一部分來自基期效應。

營收與獲利表現

營收 962.21 億美元,季增 18%、年增 106%。上半年累計 1,778.37 億美元,對比去年上半年 908.05 億美元,年增 96%。

GAAP 其他收益淨額 77.73 億美元,來自股權證券的評價利益,這筆非現金的業外收益墊高了 GAAP 淨利。非 GAAP 淨利 539.54 億美元,非 GAAP 其他收益僅 3.00 億美元(公司在非 GAAP 調節時扣除了評價利益)。

GAAP 稅率 16.5%,非 GAAP 基礎下有效稅率相對較低,其中包含股票薪酬費用從 FY27 起不再從非 GAAP 中扣除,這也讓非 GAAP EPS 的解讀方式與去年有所不同。

GAAP

non GAAP

nvda_fy27q2_06_成長趨勢

資料中心:Hyperscale vs ACIE

nvda_fy27q2_02_資料中心拆解

資料中心合計 890.2 億美元,年增 117%、季增 18%。其中 Hyperscale 487.1 億美元、年增 101.5%;ACIE 403.1 億美元、年增 138.1%,「由 AI 原生公司、企業、主權客戶的終端需求驅動,以及使用 AI 雲的超大規模業者」。

ACIE 的增速超過 Hyperscale,是本次財報重點。黃仁勳在新聞稿中說:「去年這時候是一個實驗室單獨在驅動建設;今天,我們有黃金年代的新 AI 實驗室和新創公司,多個前沿實驗室同步擴張,蓬勃的開源模型生態系統,以及物理 AI 上線。」

但是本季有一個大客戶被重新歸類到 ACIE,但去年同期是計入 Hyperscale。所以扣除這個重分類,ACIE 的實際成長幅度相對平穩。Hyperscale 的比較基期也因此有所調整。

資料中心中國業務:本季向中國出貨的 Hopper 產品(即之前被允許出口的 H20 系列)佔資料中心營收不到 1%。

邊緣運算(Edge Computing)72.00 億美元,年增 27.5%、季增 13%,Blackwell 銷售強勁,部分被消費性 PC 因記憶體與系統漲價而放緩所抵消。

毛利率

nvda_fy27q2_03_毛利率展望

本季毛利率 75.0% 看起來很強。法說會上 CFO Kress 說的話讓市場更關注的是後幾季。

Kress 說,輝達預期毛利率將「下滑並在 FY27Q4 觸底,約在 71% 至 72%之間」。原因就是記憶體成本。Kress 說:「今天記憶體稀缺,很大程度上是 AI 建設本身造成的。」 Vera Rubin 平台的 NVLink 架構對高頻寬記憶體(HBM)的需求量遠超 Hopper,而全球 HBM 的供應正被 AI 建設消耗殆盡,反過來推高輝達自己的成本。

Q3 指引毛利率是 74.0%,比本季降 100 個基點。Q4 的 71% 至 72% 則是管理層在法說會上的口頭指引,非正式的 Business Outlook 數字。

現金流

nvda_fy27q2_04_自由現金流

本季營業現金流 240.77 億美元,資本支出 26.77 億美元,自由現金流 213.41 億美元。 數字相比上一季的 485.54 億自由現金流,季減 56%。

現金流量表可以清楚看出:

  • 應收帳款單季增加 223.46 億美元,期末餘額 630.59 億美元
  • 存貨單季增加 57.84 億美元,期末餘額 315.75 億美元
  • 本季新增長期債務 248.96 億美元

同時,供應承諾從上季的 1,190 億美元翻倍至 2,790 億美元,「主要與記憶體採購相關」。 代表輝達已向供應商鎖定的未來付款義務,市場需求一旦中斷,這筆承諾數字就會從確定性的庫存轉成潛在的損失。

而資產負債表的整體結構:

  • 現金及約當現金:224.43 億美元(年初 106.05 億)
  • 有價權益證券:427.83 億美元(年初 128.86 億,漲幅巨大,含對 AI 新創的股權)
  • 非流動非市場性證券:511.57 億美元(年初 222.51 億)
  • 長期債務:323.66 億美元(年初 74.69 億)

債務的大幅增加,只要原因是本季的大幅發債,融資活動的籌資項目「發行債務淨收益」248.96 億美元,同時本季支付庫藏股回購 197.32 億、股利 60.47 億,合計返還股東 260 億美元。

股東回饋:股利年增 24 倍

本季返還股東約 260 億美元,包含 197.32 億元庫藏股買回與 60.47 億元現金股利。季末剩餘庫藏股授權約 990 億美元。

股利調升幅度非常驚人,去年每季每股為 0.01 美元,而今年卻到 0.25 美元,年增 24 倍。下一次股利發放日為 2026 年 10 月 1 日,基準日 9 月 10 日。這也代表輝達開始把自己定位成股利增長型公司,而不只是成長股。

財報後股價反應

財報公布後,NVDA 當日最終收盤漲幅約 0.4%,表現平穩,沒有出現大幅跳空。

背景是股價在財報前一天已上漲 4.29%,前五個交易日大幅拉升。市場提前反映優於預期的財報,因此財報後的真正焦點集中在公司給的未來預期與毛利率 Q4 將觸底的回覆上。

輝達未來展望

FY2027 第三季指引
項目 公司指引 FY27Q2 實際
營收 1,080 億美元 ±2% 962.21 億美元
GAAP 毛利率 74.0% ±50 bps 75.0%
非 GAAP 毛利率 74.0% ±50 bps 75.0%
GAAP 營業費用 約 92 億美元 84.08 億美元
非 GAAP 營業費用 約 90 億美元 82.32 億美元

對中國政策的說明

Q3 指引明確寫道:「輝達在指引中不假設任何來自中國的資料中心運算營收。」 這代表輝達的下一季成長預期完全不依賴中國,1,080 億美元是基於其他市場。如果出口政策放寬,中國就是純粹的上行空間。

5,000 億美元 AI 基礎設施融資聯盟

本季最出人意料的揭露,而是輝達宣布與 Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs 與 KKR 組成計算融資平台,預計「動員超過 5,000 億美元的第三方資本用於 AI 基礎設施建設」。

這筆錢的目的,是讓更多想要購買輝達 GPU 但資本受限的客戶,能夠透過融資取得算力。這本質上是一個需求創造機制:如果你買不起 GPU,我幫你找錢買。

CFO 對超大規模資本支出的展望

CFO Kress 在法說會上說,前五大超大規模客戶(Hyperscaler)的資本支出,預計從 2026 年的 8,000 億美元增加到 2027 年的 1.3 兆美元。

Vera Rubin 進展

Vera Rubin 平台目前在 CoreWeave、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructure 與 Nebius 出貨量上升。新的 Vera CPU(專為 AI 智能體設計的處理器)也已發布,SpaceX 宣布將把 Vera CPU 部署到下一代智能體 AI 應用。

黃仁勳在新聞稿中寫道:「AI 已經到達拐點。它在做有用的工作。它的 token 是有生產力的、是有獲利的。現在,算力就是營收。」

本季財報的三大重點整理

ACIE 超越 Hyperscale 的成長速度,代表需求在擴散

Hyperscale 一直是市場最關心的數字,因為它代表微軟、Google、亞馬遜等巨頭的採購力度,也是輝達最穩定的大客戶群。而 ACIE 年增 138.1% ,甚至快過 Hyperscale 的 101.5%,代表除了巨頭外其他企業用戶也慢慢接替成為第二成長引擎。

黃仁勳強調,去年同期是「一個實驗室」在驅動建設,現在是「多個前沿實驗室同步擴張、大量 AI 新創公司,以及物理 AI 上線」。 需求從集中走向分散,也是一個讓輝達業務更穩健成長的方向。

但是本季有一個大客戶從 Hyperscale 被重分類到 ACIE,這個重分類讓兩個子類別的可比性降低。 排除這個影響後,ACIE 的真實有機成長幅度較低。

主動揭露毛利率

管理層主動公布毛利率 Q4 將觸底在 71% 至 72% 的預期,所以股價在財報後沒有出現預期的跳漲。但市場的反應也說明,75% 的毛利率已經被 Buy in ,而新的訊息是它將開始下滑。

記憶體還是主要原因,Vera Rubin 架構對 HBM 的需求量遠超 Blackwell,而 CFO 直接說「記憶體稀缺今天很大程度上是 AI 建設本身造成的」, 等於承認輝達的供應鏈問題有一部分是自己創造的。供應承諾從 1,190 億跳到 2,790 億美元,主要就是為了鎖定記憶體。

2,790 億美元的供應承諾,是護城河也是風險

供應承諾從上季的 1,190 億升至 2,790 億美元,「主要與記憶體採購相關」。而這個財年剩餘時間內的承諾金額爲 920 億美元,2028 財年爲 870 億美元,2029 財年爲 880 億美元。

這個數字可以從兩個方向來解讀。多頭的讀法是:輝達已鎖定 2,790 億美元的未來供應,代表它對需求的能見度高到足以做出這麼大的承諾,這筆供應等於鎖定了未來幾季的產能。

而偏空的看法則會是:這 2,790 億美元是確定性的付款義務,但客戶的訂單不一定具有同等程度的確定性。例如:亞馬遜和 Alphabet 在同一個季度都報告了負自由現金流,Meta 的現金生成縮減了約 90%,超大規模客戶的財務壓力正在增加。 如果這些客戶的 AI 資本支出週期出現任何放緩,2,790 億美元的承諾就會變成帳上的壓力。

本季財報結論

優勢

  • 營收 962.21 億美元、年增 106%,連續第五季超越分析師共識
  • ACIE 年增 138.1%,成長速度超越 Hyperscale,需求正在從少數雲端巨頭擴散
  • 非 GAAP 稀釋 EPS 2.22 美元,年增 120%,超出共識 6.29%
  • FY27Q3 指引 1,080 億美元,比市場事前預期的約 1,040 億高出約 4%
  • Q3 指引不假設任何中國資料中心營收,代表中國是純上行空間
  • 返還股東 260 億美元,股利年增 24 倍,99 億美元庫藏股授權剩餘
  • Vera Rubin 平台已在多家主要雲端服務商開始量產爬坡
  • 5,000 億美元 AI 基礎設施融資聯盟,主動創造需求

挑戰

  • CFO 主動揭露毛利率將在 FY27Q4 觸底 71% 至 72%,低於 75% 的現有水準
  • 自由現金流季減 56%(213.41 億 vs 上季 485.54 億),應收帳款單季增加 223.46 億
  • 供應承諾從 1,190 億翻倍至 2,790 億美元,若客戶需求放緩,潛在損失巨大
  • 新增長期債務 248.96 億美元
  • 中國市場持續被隔離在財務展望之外(H20 出貨佔資料中心不到 1%)
  • 超大規模客戶(亞馬遜、Alphabet)本季出現負自由現金流,AI 資本支出能否持續是關鍵
  • 客戶重分類使 Hyperscale 與 ACIE 的歷史可比性降低

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