物理 AI 半年破 110 亿美元，英伟达供应链扩产指向 CPU 新周期

据 Woofun AI 消息，对的长期增长逻辑给出明确背书，维持其买入评级并将目标价设定为 300 美元。这一估值锚点基于 30 倍市盈率乘以正常化每股收益 10 美元的模型推导，相较于 10 月 20 日 216.47 美元的收盘价，蕴含 38.6% 的上行空间。在 GTC 柏林大会上，英伟达 CEO 的主题演讲不仅回应了市场关于 AI 资本开支见顶的疑虑，更通过供应链扩产与物理 AI 收入爆发的双重信号，强化了 AI 部署仍在加速轨道上的判断。高盛认为，英伟达正通过确保上游供应准备，并提供解决代理 AI 安全担忧的工具，构建起客户单位经济性强、代理安全升级以及物理 AI 收入多元化三大核心投资支柱。

物理 AI 业务已从概念验证阶段正式迈入规模化收入贡献期，其增速远超市场预期。2027 财年上半年，英伟达物理 AI 收入达到 110 亿美元，这一单半年度数据已比 2026 财年全年总额高出约 30%。

这种爆发式增长得益于应用场景的广泛覆盖，包括自动驾驶、机器人以及电信基础设施等领域。在产品层面，英伟达发布了针对自动驾驶和 robotaxi 的 参考设计，面向人形机器人的 参考设计，以及 AI 电信基础设施平台。高盛指出，物理 AI 客户群体涵盖自动驾驶公司、机器人厂商和电信运营商，尽管这些客户的部署周期通常长于云厂商，但其单位经济性正在持续改善。物理 AI 收入的快速放量，显著降低了英伟达对单一数据中心 GPU 需求的依赖，标志着其收入多元化战略取得实质性进展，数据中心 GPU 之外的新增长极已形成规模效应。

供应链的激进扩产动作进一步印证了英伟达对 CPU 爬坡的高预期。英伟达与合作伙伴宣布的多年供应链扩产计划中，基板产能将扩大 2.5 倍，涉及 Ibiden、SEMCO 和 Unimicron 等关键供应商；Amkor 的 CoWoS-R 先进封装产能将扩大 3 倍；KYEC 增加美国产能，SPIL 则大幅增加 CPO（共封装光学）产能。

Woofun AI 整理数据显示，这一扩产幅度远超当前 GPU 需求，短期备货无法解释如此大规模的产能布局。高盛分析认为，基板、先进封装、CPO 产能的同步扩张，说明英伟达正在锁定上游瓶颈，为高于此前预期的 CPU 爬坡做准备。CPU 爬坡的节奏取决于客户部署进度，而超大规模厂商和新云厂商凭借强劲的单位经济性和缩短的部署时间，正加速缩小供需缺口，供应链扩产与部署加速形成良性共振。

部署效率的提升与安全架构的硬件化，是英伟达优化客户体验的两大关键举措。英伟达与合作伙伴推出的 集装箱模块参考设计，容纳多机架完全组装的 系统，可实现整体运输到现场通电，将部署时间从数月缩短至两周，该方案预计于 2027 年初可用。高盛指出，DSX POD 通过缩短首次词元生产时间，直接改善客户单位经济性并提前收入确认。

在能效方面， 平台在 2 吉瓦部署中节省约 30% 电力，每天节水 5600 万升。针对企业采用代理 AI 的主要障碍——安全问题，英伟达发布 参考架构，集成 Vera Rubin、Vera CPU 和 ，包括 ，通过硬件触发器执行策略，防止未授权使用。高盛认为，这种将关键权限配置在代理之外的硬件级控制，把安全从软件层移至基础设施层，有效降低了企业采用门槛。