转自唐海云：买长期有效增长的好公司：“ 2026财年第四季度的业绩，并非英伟达的偶然爆发，而是其近20年技术积累与战略布局的必然结果。从核心数据看，这一季度的表现足以载入全球科技企业的史册：

• 营收与增速：单季营收达681亿美元，同比增长73%，环比增长20%——这一增速不仅远超市场此前预期的656.8亿美元，甚至高于公司自身给出的650亿美元指引上限，显示出需求端的极度旺盛 ；

• 数据中心业务占比：数据中心业务收入达623亿美元，占总营收比重超91%，同比增长75%、环比增长22%——这一板块已彻底取代游戏业务，成为公司绝对的增长引擎，也标志着英伟达从“图形芯片厂商”到“AI算力基础设施提供商”的转型全面完成 ；

• 盈利能力：第四季度Non-GAAP毛利率达75.2%，创18个月新高；全年净利润达1200.67亿美元，折算后相当于日均盈利22.5亿元人民币——这一利润规模，甚至超过了同期许多全球500强企业的总营收 ；

• 市场预期引领：英伟达对2027财年第一季度的营收指引达780亿美元上下，环比增长14.5%、同比增幅约77%——这一远超市场一致预期的目标，不仅打消了外界对“AI资本开支见顶”的疑虑，更直接印证了黄仁勋关于“计算需求正呈指数级增长”的判断

飞轮效应：随着CUDA生态的不断完善，一个强大的“飞轮效应”已形成：硬件性能的提升，会吸引更多开发者加入生态；开发者数量的增加，会催生更多基于CUDA的应用；而应用的爆发，又会反过来推动企业和机构采购更多英伟达GPU——这一循环，使得英伟达的市场份额不断扩大，生态壁垒也随之强化。

2026年，这一飞轮效应的势能达到了顶峰：全球TOP500超算中，有300+台采用英伟达GPU加速；全球90%以上的AI大模型训练任务，均运行在英伟达的计算集群上。即使AMD推出了ROCm平台、谷歌发布了TPU，也难以在短时间内撼动CUDA的主导地位——因为开发者的迁移成本，远高于硬件本身的价格 。

英伟达：研发费用占比为8.3%——这一费用率远低于同行业的平均水平（如AMD的研发费用占比超20%），显示出公司的超大规模效应与超强的运营效率 。

2026年英伟达在全球AI芯片市场的份额约为86%；在训练端市场的份额更是高达70%，几乎垄断了万亿参数大模型的训练算力 ；

• 竞争格局分化：在推理端市场，英伟达的份额约为60%+——这一领域的竞争更为激烈，主要竞争对手包括AMD的MI300系列、谷歌的TPU v6e、亚马逊的Trainium3等ASIC芯片。不过，这些竞品的份额均未超过20%，且主要集中在特定场景 。

更关键的是，英伟达的市场份额，是建立在“全场景覆盖”的基础上——从超大规模训练到边缘推理，从云厂商到企业客户，英伟达的产品几乎无处不在。”