英伟达Q4财报亮眼：净利润超过220亿美元，同比大增80%！黄仁勋：AI芯片需求惊人【附全球AI芯片行业现状分析】

（图片来源：摄图网）

当地时间2月26日，英伟达公司公布了2025财年第四季度及全年财报。据财报显示，英伟达第四财季实现营收393.31亿美元，同比大幅增长78%，远超市场预期的380.5亿美元。净利润220.91亿美元，同比增长80%。从全年来看，英伟达2025财年共实现营收1304.97亿美元，同比增长高达114%;全年净利润更是达到了728.80亿美元，同比增长145%。

中国AI初创公司DeepSeek是否会引发客户对英伟达AI芯片需求减少？英伟达首席财务官克莱特·克雷斯披露，2025财年第四季度公司交付了110亿美元的Blackwell芯片。她表示，Blackwell的销量超出预期，这是公司历史上增长最快的一次。克莱特·克雷斯进一步解释说，AI大模型的“后训练”是一种训练AI软件的新方式，它实际上会增加对英伟达芯片的需求。“新系列芯片的设计就是为了更适应这种软件开发的方式。”

英伟达创始人兼CEO黄仁勋在财报发布后的一份声明中表示“Blackwell的需求令人惊叹。” 他透露，下一代Blackwell系列产品Blackwell Ultra将于今年下半年上市，在系统中采用的方式与Blackwell基本相同。

针对市场上关于DeepSeek冲击的担忧，黄仁勋也在前几天首度进行了回应。他表示，投资者们可能误将DeepSeek的进步视为AI公司不再需要高强度算力的信号，而实际上并非如此。尽管预训练仍然重要，但后训练才是“智能最重要的部分”，也是“学习解决问题的关键环节”。他强调，教会人工智能模型更好地“推理”是科技行业的下一个扩展前沿，而这一过程中仍然依赖于巨大的计算能力。

人工智能芯片渗透多个行业

人工智能芯片包含计算机科学领域和半导体芯片领域;计算机科学领域是指高效率的智能算法，即软件;半导体芯片领域是指将算法有效地在硅片上实现，最终变成能和配套配套软件结合的实体产品。当前，人工智能芯片根据其技术架构可以分为CPU、GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片;按照其在网络中的位置可以分为云端AI芯片、边缘AI芯片、终端AI芯片;根据其在实践中的目标可以分为训练芯片和推理芯片。

人工智能芯片凭借强大的算法承载力和超高的处理速度，广泛应用于多种场景，比如智能人脸识别或智能语音识别，处理超高数据库的服务器大数据分析，随时处理变化的交通信息及各类传感器信息的自动驾驶领域，以及机器人的智能化等。

AI芯片开发成本高昂

对AI芯片设计企业来说，从开发到成品的IP和授权、开发软件和制造/封测等费用是无可避免的开发成本。一般而言，AI芯片的开发费用高昂，根据IBS的估算数据，按照不同制程，65nm芯片开发费用为2850万美元，而5nm芯片的开发费用达到54220万美元，相差甚大。

香港大学教授Norman C.Tien在 iCANX 达沃斯科学峰会上表示，AI芯片作为智能时代的核心引擎，正引领着科技进步与产业升级3。传统的CPU在处理AI应用时面临功耗高、延迟大等问题，为应对这些挑战，GPU、ASIC、FPGA 以及像Google的TPU等新型AI芯片不断涌现。边缘计算与AI芯片的融合是一个重要趋势，同时AI芯片发展还需关注伦理问题。

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更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《全球及中国人工智能芯片（AI芯片）行业发展前景展望与投资战略规划分析报告》

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