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。。