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　　■ 向炎涛

　　日前，英伟达发布最新财报显示
，截至2026年1月25日的2026财年第四季度，公司营收为681亿美元 ，较上季度增长20%
，较上财年同期增长73%，远超市场预期
。其中 ，数据中心业务表现尤其亮眼。与此同时
，英伟达预计其2027财年第一季度营收为780亿美元，同样大幅超出市场预期 。

　　笔者认为 ，在市场对“AI泡沫 ”的讨论逐渐升温之际
，这份业绩无疑是对市场担忧的有力回应，为全球人工智能产业注入新的动力
。透过这份财报 ，我们可以看到
，AI产业的底层需求仍在扩张，技术迭代与应用落地仍在加速。

　　从结构上看 ，英伟达业绩高增的核心支撑来自数据中心业务 。这一板块持续高增长，说明全球云计算厂商
、大型科技企业以及新兴AI企业仍在大规模采购算力基础设施
。值得关注的是
，春节前后国内外主要AI模型纷纷完成重大升级，而算力租赁价格出现上调迹象 ，从侧面印证了算力供给的紧张格局。这也意味着头部大模型企业有望推动算力硬件投资继续保持旺盛增长 。

　　此前
，市场上存在对“AI泡沫
”的担忧，认为人工智能领域存在过度投资现象 ，下游企业尚未通过AI实现大规模盈利
，因而担心资本过度涌入后会迅速退潮。笔者认为，这种担忧并非毫无根据 ，但也容易忽略技术周期的内在规律
。任何新技术在早期阶段都会经历投资加速、预期升温的过程
，判断其价值的关键，并非阶段性估值 ，而是真实需求是否存在。

　　当前阶段
，大量企业投入的资金集中在算力建设 、模型训练和生态搭建上，短期内部分企业盈利能力承压 。但这并不意味着需求萎缩 ，更多反映的是产业仍处在基础设施加速建设阶段
。而从当前全球企业数字化升级
、智能化转型的趋势看，AI已从“可选项”逐步变为“必选项 ”。企业若不提前布局AI能力
，未来或将在竞争中逐步丧失优势 。

　　可以看到，AI产业的发展路径正在发生变化
。过去两年 ，市场关注焦点主要集中在基础能力建设上
，包括算力、算法和数据资源，而下一阶段的竞争重心将逐步转向应用能力。基础设施建设仍然重要 ，但应用创新将成为价值释放的关键环节 。

　　中国AI产业正在经历从能力建设到应用落地的关键转折
。一方面
，国产算力芯片 、服务器及相关软硬件生态逐步完善，算力供给能力持续提升；另一方面 ，大模型研发能力快速迭代
，在语言理解
、多模态处理等方面取得实质性突破。更重要的是，国内企业在将AI技术嵌入具体场景方面动作频繁 ，无论是制造业质检、金融风控
，还是智慧城市管理，AI应用正从概念展示走向规模化部署 。

　　笔者认为 ，英伟达业绩超预期传递出的核心信号，是全球AI产业需求依旧旺盛
，基础设施建设仍在加速，技术应用空间远未见顶
。对中国AI产业而言 ，既要在算力和核心技术上持续突破
，也要把握应用落地的窗口期，推动AI与千行百业深度融合 ，从而在全球新一轮科技竞争中赢得主动权。

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