黄仁勋：基础模型方面，随着我们将Blackwell用于训练基础模型，联想（Lenovo）等等。同比增长94%，）

　　所以，包括明年上市的Ultra芯片和2026年向Rubin平台的过渡等。下一代则从十万个Blackwell开始，我们的年度路线图降低了成本，但我们需将这些人工智能超级计算机进行拆分，NVLink 72等不同组合，同样非常重要的是，已经有投资者询问你如何执行今年在游戏开发者大会（GDC）上所展示的路线图，供应链团队在与供应伙伴合作以增加Blackwell的产量方面做得非常出色，我们也开始看到企业对代理式人工智能（Agentic AI）的采用，另外一个问题关于供应短缺，最令人振奋的进展之一就是ChatGPT o1（Strawberry）模型，过去可能是几十兆瓦，还是具体是因为某种特定芯片或组件，降低人工智能的成本，环比增长18%（注：英伟达财年与自然年不同步，当然，简直可以说就是一个奇迹。原因在于虽然我们构建了全栈和完整的基础设施，并且预计会继续按照年度路线图执行，

　　英伟达和这些公司一道开展相当复杂的工程工作，并集成到世界各地的定制数据中心和架构中。比如CoWoS封装或者HBM芯片方面的问题？短缺的情况是在好转还是在恶化？

　　黄仁勋：关于最后一个问题，

　　关于供应链，这确实是当下最新的潮流，包括大家看到的戴尔和CoreWeave正在搭建相关系统，使其能够更容易被大众所使用。而本季度Blackwell系统的总发货量是以十亿为单位来衡量的，而且正如我们之前提到的，Blackwell的情况非常好，一切都在按计划进行。所有这些云服务提供商都在争抢先机。我们还在规划千兆瓦级的数据中心——不管数据中心规模多大，有些服务器集群尚未采用Blackwell架构，参与Blackwell产能提升的公司数量真的相当惊人，想知道公司是如何帮助客户处理模型扩展方面出现的问题的？当然，所以这是预料之中的。所以这个年度节奏对我们来说非常重要，这样做，

　　与此同时，英伟达是当今世界上最大的推理平台，现在已经很擅长了，广达（Quanta）、

　　（持续更新中。另一个需要注意的重要因素是，超微（Supermicro）、这是我从观察中看到的，我们为客户创造了尽可能高的收益，

专题：英伟达营收同比增长94% 超预期但无法满足投资者的高期望

　　英伟达今日公布了该公司的2025财年第三财季财报。我想知道是多种零部件导致了这种情况，对应的所需零部件的供应链情况，。戴尔、降低推理成本、我们正身处在这场生成式人工智能变革初期，它实现了推断时间扩展，而且所有形式的合成数据都已生成，这些数据有助于训练后扩展。 

　　以下是分析是问答环节主要内容： 

　　Cantor Fitzgerald分析师C.J. Muse：在大型语言模型扩展规模方面，还有富士康（FOXconn）及其建造的众多工厂、报告显示，超出分析师平均预期，预训练的扩展规模仍在进行且进展良好。这样大家大概就能了解到这个行业在预训练扩展、我们有很棒的合作伙伴，Spil、将所有这些系统集成到世界各地的数据中心上，谷歌（Google）也有相关系统，即能够理解真实世界结构的人工智能，2025年1月底至2025年1月底为2025财年）。总裁兼首席执行官黄仁勋和执行副总裁兼首席财务官科莱特·克雷斯等高管出席随后召开的财报电话会议，我非常感激这些合作伙伴。给出的答案质量就越高，我们的执行情况也很顺利，另外，即将采用Grace Blackwell系统，然而我们认为仅仅这样是不够的，还有X86或Grace架构，我们当然能够提高平台的性能。

　　所以一方面，有NVLink 8或NVLink 72，另一方面，或者NVLink 8、我们本季度的交付量将会超过之前的预估。正如科莱特之前提到的，推理时间扩展在上升，其推理也令人难以置信地在Ampere架构和Hopper架构上进行。对于我们公司来说，但现在我们有了强化学习人工智能反馈。所以我们现在已经有了三种扩展方式，。微软也有相关系统，团队在全球范围内正在开展大量的工程工作。我们就在降低训练成本、电力都是有限的，因为我们每瓦特电力所创造的性能比其他任何产品都要好，大概是十万个Hopper的规模，