英伟达创纪录的季度业绩表明，随着基础设施竞赛扩展至CPU、网络、机器人和边缘计算领域，AI需求仍在强劲增长。

2026年8月28日

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多年来，AI基础设施竞赛在很大程度上由一件事定义：GPU。

英伟达最新的财报表明，这场竞赛并没有放缓，反而在不断扩大。

这家AI芯片制造商本周公布季度营收为962亿美元，是一年前的两倍多。数据中心营收达到890亿美元，同比增长117%，AI算力基础设施需求持续攀升。

但这些数字可能并不是英伟达本季度最重要的部分。

与此同时，在公布创纪录业绩的同时，英伟达扩大了与AWS的合作，将在该云服务商的全球基础设施中再新增200万块英伟达GPU。此次合作还超出了GPU范畴，延伸至CPU、网络、开放模型、政府AI基础设施和机器人技术。

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英伟达也在边缘侧进行类似的布局。该公司本周发布了Jetson Orin Nano 2平台，旨在为机器人、无人机和视觉系统提供AI运行能力，以把握市场对物理AI日益增长的兴趣。与数据中心GPU不同，这类小尺寸系统直接在设备上运行模型，这对于响应速度至关重要或无法保证云连接的应用场景意义重大。

综合来看，这些进展表明，AI基础设施市场不仅仍在持续扩张，而且正变得更加广泛。

训练大型模型推动了行业最初的基础设施热潮。如今，智能体AI、推理、机器人技术和其他新兴工作负载正在对云端、数据中心以及日益增多的边缘侧算力基础设施提出新的需求。

这种扩张也让企业的基础设施决策变得更加复杂。首席信息官（CIO）不再只是简单选择需要多少GPU容量，而是要根据AI运行的位置和方式，权衡不同的芯片、云架构、网络需求以及日益专业化的基础设施。

制约因素不仅仅是芯片。电力供应和电网容量已成为新建AI数据中心的首要考量，行业最大规模的建设项目如今在规划时对能源的重视程度不亚于芯片——这一转变使基础设施规划远远超出了数据中心本身，延伸至公用事业、土地以及建设周期漫长的电网接入。

也有迹象表明，英伟达不会独占这一领域。中国AI厂商Z.ai本周表示，其最新模型使用10万颗国产芯片来处理查询请求，这再次表明企业正寻求减少对英伟达的依赖，并在不同硬件上优化AI工作负载。

但撼动在位者则是另一回事。英伟达的地位不仅建立在芯片之上，同样建立在软件之上：其CUDA平台仍是大多数AI框架和开发者工具赖以构建的基础，这意味着竞争硬件通常需要拥有与之匹配的生态系统——而不仅仅是相当的性能——才能实现大规模应用。

就目前而言，英伟达的最新季度传递出一个明确信号：AI基础设施热潮并未接近尾声，而是正在进入下一个阶段。

这一阶段能扩展到多远，是当前笼罩整个行业的悬而未决的问题：如今集中在超大规模数据中心的需求，是否会同样深入地延伸到机器人、无人机和日常企业设备中；电网、供应链和企业预算能否跟上这种规模的建设步伐。

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