【美股焦點】輝達財報前瞻(上)，AI 資本支出熱度撐得住嗎？

・ 2025 年 08 月 25 日

在 8 月 27 日盤後，輝達(NVDA) 將公布 2026 財年 Q2 財報。市場預期營收將達 458 億美元，年增超過 52%，毛利率有望回升至 71.8%，再度驗證「AI 造富潮」的持續力。然而，投資人真正關心的問題已經不只是一張財報數字，而是更深層的三個面向：產業的資本支出強度、產品供給的節奏、以及最終需求的結構變化。

本篇將帶你從 產業 × 產品 × 需求面 逐層解析，並提出我們對輝達財報後的投資觀察。

你將看到：

四大雲端巨頭（AWS、Azure、Google、Meta）的 AI 資本支出是否仍在高檔？
Blackwell（GB200/NVL72）供應進度與替代競爭對手的挑戰
Tesla 放棄自研晶片，對「自研替代」的現實註解
訓練轉向推論，AI 生態系黏性如何進一步鞏固？
中國市場受限版本（B30A、RTX 6000D）的邊際影響
供應鏈瓶頸（CoWoS、HBM3E/HBM4）是否緩解？

AI 資本支出脈動：雲端巨頭還在加碼嗎？

輝達的四大核心客戶（Meta、微軟(MSFT)、Google(GOOGL)、亞馬遜(AMZN)）貢獻了近 40% 營收。從 Q2 先前釋出的財報來看，這些雲端巨頭在 AI 資本支出上的投入仍然驚人：

微軟 Azure：持續擴建 AI 資料中心，單年資本支出超過 400 億美元。
Google Cloud：針對 Gemini 與搜尋 AI 投入逾 350 億美元。
Meta：承諾今年 AI/基礎設施支出 超過 400 億美元，用於 Llama 模型。
AWS：維持年度 500 億美元等級的投資規模。

這樣的投入意味著 2025–2026 年仍有強勁需求，且幾乎鎖定輝達新一代 Blackwell 平台。然而，部分雲端廠正積極開發 自研 ASIC（例如 Google TPU、Amazon Trainium/Inferentia），此舉在「推論」場景上逐漸成為輝達的替代選項。

Blackwell 與平台化：NVL72 是護城河還是挑戰者入口？

輝達的 Blackwell（GB200 Ultra、NVL72 系統）被視為今年下半年最重要的交付亮點。根據管理層說法，2025 上半年產能幾乎全數售罄，下半年 Blackwell Ultra 開始量產，出貨節奏將決定輝達能否維持「九連勝」的財報紀錄。

更關鍵的是，輝達正將產品推向「平台化」：

NVLink + InfiniBand 網路：專為 AI 超級集群打造，延續市場壟斷優勢。
Spectrum-X Ethernet：嘗試切入更普及的乙太網路市場，對 ODM 廠商滲透力更強。
NIM（NVIDIA Inference Microservices）：將 GPU 功能抽象化為 API，推升軟體訂閱收入。

換句話說，Blackwell 不只是晶片，而是「軟硬體綁定的生態」。這對 AMD(AMD) 即將推出的 MI350/MI355X 構成壓力，因為後者雖在硬體規格上追趕，但缺乏輝達 CUDA 與網通堆疊的完整性。

Tesla 放棄自研晶片：輝達護城河的最佳註解

近期，特斯拉(TSLA) 馬斯克在公開場合坦言，原本投入多年的 Dojo 自研晶片 將不再大規模推進，反而轉向採用輝達 GPU 作為主要 AI 訓練平台。這個決策背後有兩個意涵：

自研 ASIC 雖可降低部分成本，但在性能、軟體生態與持續迭代上，難以與輝達同步。尤其 CUDA 與網通堆疊的完整性，使得轉換成本極高。
馬斯克的放棄，暗示自研晶片的市佔天花板有限。除了 Google TPU 與 AWS Trainium 這類極少數巨頭能維持專案，大部分企業最終仍需依賴輝達，以確保效能與時間價值。

換言之，Tesla 的轉向不僅強化了輝達在 自動駕駛與邊緣 AI 的角色，也間接說明市場對「自研取代輝達」的想像，可能過於樂觀。

訓練 → 推論擴散：需求結構的微妙轉折

過去兩年 AI GPU 需求幾乎集中在「模型訓練」，但隨著 GPT-5、Gemini、Llama 等大型模型已經訓練完成，投資人開始關心 推論需求 的成長曲線。

推論特徵：計算密度高、能效比要求嚴格、需求基數龐大。
輝達策略：透過 NIM、TensorRT、以及 Omniverse 提供完整推論堆疊，讓企業「用得更久，用得更多」。

市場共識認為，未來三年 訓練需求增速將放緩，但推論滲透率將大幅提升。Tesla 的案例更凸顯了輝達的黏著度：即使有能力自研，仍難以脫離其生態系。

中國限定 SKU：邊際效應不可忽視

中國市場在 FY2025 佔輝達 13% 營收，實際貢獻可能更高。雖然美國出口限制使 H20 停擺，但最新的協議（向美國政府繳納 15% 收入分成）讓輝達能恢復對中國的合規出貨。

產品定位：B30A、RTX 6000D 等「降規版」AI GPU。
風險與機會：雖然 ASP（平均售價）低於完整版本，但若能有效打開需求，預期中國市佔率仍能維持兩位數。

不過，中國官方已鼓勵本土企業避免採用輝達方案，長期來看可能催化 ASIC 與開源模型替代，對輝達形成潛在壓力。

供應鏈變數：HBM 與 CoWoS 瓶頸是否解套？

輝達的出貨能否跟上需求，最大瓶頸在 HBM（高頻寬記憶體） 與 台積電(TSM) CoWoS 封裝產能。

HBM3E/4：三星、SK 海力士、美光陸續擴產，2026 年預計新增供給超過 60%。
CoWoS：台積電今年月產能約 45,000 片，2025 年有望翻倍。

目前通路回報顯示，交期已逐步縮短，意味著輝達在未來四季的出貨曲線將更平滑，避免「缺貨—漲價—重複下單」的波動。

投資觀察：護城河穩固，但成長結構正轉型

整體來看，輝達 Q2 財報仍將維持強勁，但關鍵觀察點在於 2025–2026 的 AI 資本支出延續力。

護城河強固：Tesla 放棄自研晶片，凸顯輝達軟硬整合優勢難以取代。
結構轉型：訓練需求逐步趨緩，推論、軟體與網通業務將成長動能接棒。
市場變數：中國需求與供應鏈瓶頸仍是財報後的主要風險點。

對投資人而言，股價在高本益比區間震盪已是常態。短線需觀察 財報後能否突破 184 美元壓力，若不及預期，回測 165 美元支撐 的風險不容忽視。

📌 台股延伸觀察｜輝達產業鏈受惠股

1. 台積電 (2330)

角色：輝達 GPU 主要代工廠，負責先進製程與 CoWoS 封裝。
觀察點：CoWoS 月產能擴充進度，是否跟上 Blackwell/GB200 需求。

2. 日月光投控 (3711)

角色：先進封測廠，受惠 AI GPU 封裝需求爆發。
觀察點：AI 高階封裝接單能見度。

3. 南亞科 (2408)、華邦電 (2344)

角色：記憶體廠商，雖非 HBM 主供應商，但 DDR5、次世代記憶體同步受惠。
觀察點：與美光、SK 海力士合作進展。

4. 廣達 (2382)、緯創 (3231)、技嘉 (2376)

角色：AI 伺服器組裝 ODM/OEM，輝達 NVL72 平台主要合作夥伴。
觀察點：AI 伺服器出貨增速是否能維持雙位數成長。

5. 台達電 (2308)

角色：AI 資料中心電源管理大廠。
觀察點：散熱與電源模組需求是否同步爆發。

6. 創意 (3443)、世芯-KY (3661)

角色：ASIC/IP 設計服務，受惠 AI 晶片設計潮，亦間接受益輝達相關專案。
觀察點：是否能承接自研 ASIC 或輝達協作設計案。

👉 投資提醒：短線台股相關供應鏈走勢，仍與輝達 Q2 財報結果緊密連動。若財報優於預期，AI 伺服器與 CoWoS 供應鏈將再度成為市場焦點；反之，股價可能進入整理。