摩根士丹利剖析师Joseph Moore随后宣布报告称，，，此次聚会“气氛起劲”，，，英伟达以“增添加速”定调目今阶段，，，并体现即便季度收入正在迫近1000亿美元，，，增速仍将继续提升。。
。该行以为，，，这一生长叙事对价值型和生长型投资者均具吸引力，，，并重申英伟达为半导体板块首选，，，维持“增持”评级。。
。 剖析师Joseph Moore体现，，，Rubin Ultra仍将于明年出货。。
。Rubin系统的部分机架设计确有调解——原Kyber机架方案正被“更好的方案”替换，，，可能支持更大规模的盘算域——但这属于系统架构层面的优化，，，800V供电和机架间光互连均按妄想推进，，，产品时间表没有实质转变。。
。 Joseph Moore在报告形貌：“AI实验室现在约占英伟达总需求的20%。。
。值得注重的是，，，一个较具代表性的前沿模子此前主要在ASIC上开发，，，英伟达的加入度极低，，，但现在已升至靠近50%，，，而其他前沿模子则仍主要在英伟达平台上运行。。
。” Moore的判断是：两件事可以同时爆发。。
。超大规模云厂商可以继续开发定制芯片，，，英伟达也可以同时维持高市场份额。。
。理由在于，，，客户最终较量的不是单颗芯片的价钱，，，而是每个Token的综合本钱。。
。Moore援引行业调研称，，，“英伟达方案在许多场景下仍具备更低的单Token本钱”，，，这使其在训练和推理负载中坚持竞争力。。
。 第二，，，古板超大规模云厂商（约占收入一半）。。
。微软、Meta、亚马逊、谷歌仍是最大客户群，，，但扩张越来越受电力、土地和数据中心建设速率制约。。
。英伟达在这一客户群的收入正从GPU延伸至CPU和网络装备。。
。 第三，，，新型AI云、主权AI、工业和企业客户。。
。剖析师Moore以为，，，这部分客户在空间、电力和地缘政治约束下，，，倾向于采购系统集成度更高的AI基础设施方案，，，未来增速可能凌驾古板超大规模云厂商。。
。 主权AI尤其值得关注。。
。各国出于数据清静和工业自主考量，，，正在建设外地模子和算力基础设施，，，此类项目受自研ASIC竞争影响相对较小。。
。 Moore指出，，，其中靠近一半可能来自自力CPU机架——即Vera CPU并非只用于GPU服务器中的治理节点，，，而是进入了更普遍的服务器市场。。
。Vera芯片专为单线程事情负载设计，，，接纳较大芯片面积、更少焦点数目，，，并针对AI场景举行内存优化。。
。 网络营业同样在扩大英伟达的收入界线。。
。AI集群规模越大，，，GPU之间的数据传输越容易成为瓶颈。。
。英伟达正在从简单GPU供应商，，，向涵盖GPU、CPU、网络互联和系统架构的AI基础设施平台转型。。
。 原因在于，，，英伟达已被大宗生长型基金重仓，，，部分机构持仓靠近单只股票上限。。
。Moore预计，，，英伟达未来可能将50%以上的现金流用于回购和股东回报，，，使其在坚持高速增添的同时，，，也具备价值股的现金流特征。。
。 Moore预计英伟达2026财年收入增添82%，，，2027财年增添52.4%，，，目的价288美元对应目今约42%的上行空间。。
。其焦点逻辑是，，，天生式AI发动云盘算资源开支一连增添，，，Blackwell仍将是天生式AI事情负载的主要解决方案，，，此后续Rubin产品有望维持公司的性能领先职位。。
。 但Moore也指出，，，英伟达面临的风险并未消逝。。
。若是供应追赶需求的速率快于预期，，，数据中心营业增添可能显着放缓。。
。其他风险还包括： 从目今路演释放的信息看，，，英伟达的主要挑战并非AI需求是否保存，，，而是怎样在内存、网络、电力和机房空间等多重约束下，，，将需求转化为可交付的系统收入。。
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