重點摘要

1. FY2Q27 營收達 962.21 億美元，YoY +106%，成長率連續第四季加速，Non-GAAP 毛利率 75% 與前季持平，營業費用為 82.32 億美元，主要受到運算基礎設施、薪酬與福利成本增加影響，營業利益達 639.56 億美元、稅後淨利 539.54 億美元，EPS 年增 120% 達 2.22 美元。本季回饋股東創紀錄的 260 億美元，其中股票回購 200 億美元、股利 60 億美元，YTD 已回饋約 60% FCF。
2. Data Center 營收年增 106% 至 890 億美元，其中 Hyperscale 營收達 490 億美元、季增 13%，受 Blackwell 持續放量帶動；ACIE 營收則年增 138% 達 400 億美元，成長明顯快於 Hyperscalers。管理層指出，NVIDIA compute 在各主要 Cloud 的使用率仍接近滿載，而 NeoCloud、企業、AI 新創與主權 AI 等非 Hyperscaler 客戶需求持續加速，預期未來將占 Data Center 業務約一半。
3. Hyperscaler AI 基礎建設投資持續擴張，目前 Cloud industry backlog 已超過 2 兆美元，前五大 Hyperscaler CapEx 預計由 2026 年接近 8,000 億美元增加至 2027 年 1.3 兆美元。NVIDIA 同時擴大與 AWS 合作，AWS 將自本季至 FY2Q29 額外部署 200 萬顆 GPU 與 Vera CPU，在 Bedrock、SageMaker 導入 NVIDIA 開放模型，Amazon 亦將採用 Physical AI stack 應用於其倉儲機器人。
4. Vera Rubin 已於本月開始量產出貨，且已取得所有主要 Hyperscaler、AI Cloud 與 System OEM 訂單，管理層預期其將成為 NVIDIA 史上放量速度最快的產品。透過 GPU、CPU、NVLink、Networking、系統與軟體共同設計，Vera Rubin 相較 Grace Blackwell Ultra 每 MW 吞吐量提高 30 倍、Token Cost 降低 35 倍；每 GW 對 NVIDIA 的營收機會亦由 Hopper 約 180 億美元、Blackwell 250 億美元，提高至 Vera Rubin 約 400 億美元，持續提高單位 AI Factory 的價值量。
5. Networking 業務本季營收季增 +18% 再創歷史新高，其中 Spectrum-X Ethernet YoY 成長 2.6 倍；同時 Grace CPU 過去 12 個月營收已超過 50 億美元，下一代 Vera CPU 目前已全面量產，SPEC benchmark 效能約提升 1.8 倍，並開始向 OCI、SpaceX AI 與 AWS 等客戶出貨。預估 FY28 CPU 營收將超過倍增，並持續看到約 200 億美元的 Server CPU 需求。
6. Groq 3 LPX 首款 Rack-scale LPU 系統已全面量產，Artificial Analysis benchmark 顯示每秒 Token 數接近次佳替代方案的 4 倍，預計本季稍晚開始向早期客戶大量出貨。管理層將 Groq 定位於高互動、極低延遲的高 ASP 推論服務，與主流 Vera Rubin 架構互補。
7. 非 Hyperscaler AI 生態系持續快速擴張，2026 年上半年全球 AI VC funding 已超過 4,000 億美元，其中約 70% 用於 Compute，高於 2025 全年的 2,650 億美元；年化營收超過 10 億美元的 AI Native 公司亦由去年第四季的 13 家增加至接近 20 家。企業市場方面，過去 12 個月汽車 On-prem 營收達 80 億美元，金融、製造與醫療合計貢獻 70 億美元；Sovereign AI 業務則年增超過 3 倍，顯示 AI 基礎建設需求正由大型 CSP 向企業與區域市場擴散。
8. 公司持續透過資本與融資合作加速 AI Infrastructure 建設，已投資 Frontier AI Labs 近 500 億美元，並與 Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs、KKR 六家機構建立融資平台，預計募集超過 5,000 億美元第三方資本。針對 NeoCloud，公司亦導入 Take-or-pay 最低營收承諾，協助專案取得融資，再分享超過門檻的租賃收入，商業模式由一次性 Hardware Sale 延伸至 Usage-linked Recurring Revenue，管理層認為中長期具數十億美元營收潛力。
9. 與 Frontier AI Labs 的合作進一步深化，NVIDIA 與 SoftBank Energy 合作取得 Portsmouth 園區土地、電力與機房容量，初期預計支援 4.25 GW AI Factory 並由 OpenAI 使用，每一代系統部署規模可相當於約 150 萬顆 NVIDIA GPU；OpenAI 現有與規劃中的 NVIDIA Compute commitment 合計約 12 GW，並承諾持續部署至 2030 年。
10. FY3Q27 營收指引為 1,080 億美元 ±2%，預計由 ACIE 帶動季度成長，Hyperscaler 則預計於 Q4 及 FY28 重新加速，Vera Rubin 在 Q3 即預計占 Data Center 營收約 20%；管理層首次給出 FY28 營收年增 70% 的初步展望，且強調需求實際遠高於此，供應瓶頸預計至少延續至 FY28 年底。受記憶體價格漲幅超預期影響，Q3 毛利率指引為 74% ±0.5ppt，Q4 預計降至 71%-72% 落底，隨產品漲價於 Q1 生效，FY28 預計回升至 72-73%，全年營業費用則預計成長 Low-50% 區間。第二季依美國政府許可向中國出貨的 H200 占 Data Center 營收不到 1%，同樣未納入第三季指引。

核心觀點

首次 FY28 強勁展望且 Rubin 提前出貨，毛利率成下一焦點

法說會前，市場關注焦點主要集中於三項議題：FY3Q27 營收指引能否顯著高於市場預期的 1,030 億美元、Blackwell Ultra 與 Vera Rubin 產品週期能否順利銜接，以及記憶體成本上升背景下，毛利率能否維持約 75% 水準。 就本次財報與法說內容來看，三項核心疑慮大致均獲得正面回應。

NVIDIA FY2Q27 營收年增 106% 至 962.21 億美元，EPS 達 2.22 美元；展望 FY3Q27，公司給出營收中位數 1,080 億美元，明顯高於市場原先預期。更值得關注的是，公司首度釋出 FY28 營收仍有望年增約 70% 的展望，並指出終端需求實際增幅接近翻倍，目前約 70% 的成長預期主要受制於供給能力，而非需求不足。整體而言，財測進一步強化市場對 AI Compute 需求延續性的信心，帶動股價盤後一度上漲逾 4%。

產品週期方面，Vera Rubin 導入進度優於原先預期，進一步降低市場對 Blackwell Ultra 與 Rubin 世代交替期間出現需求空窗的疑慮。 公司第一季原預期 Vera Rubin 於第三季開始出貨，本次則確認 Rubin 已於本月正式出貨，並取得主要 Hyperscaler、AI Cloud 與 System OEM 客戶訂單，預計 FY3Q27 即可貢獻約 20% 的 Data Center 營收。從目前訂單與出貨狀況觀察，尚未看到客戶因等待 Rubin 而延後 Blackwell Ultra 採購，反而呈現 Blackwell 持續放量、Rubin 提前進入營收貢獻的產品週期重疊，符合先前較為樂觀的情境假設。此外，Amazon 額外承諾部署 200 萬顆 NVIDIA GPU，也進一步反映即使大型 CSP 持續擴大自研 ASIC 布局，短中期對 NVIDIA 通用 GPU Compute 的需求仍維持高檔，兩者目前更接近互補而非完全替代關係。

毛利率表現則較接近「短期符合預期，但成本壓力已進入財測」的情境。 FY2Q27 毛利率仍維持約 75%，不過去年同期受到約 45 億美元 H20 存貨相關費用影響，因此本季年增改善部分亦反映低基期效果。更重要的是，公司預期 FY3Q27 毛利率將降至 74% ±50bps，並於 FY4Q27 進一步回落至約 71–72% 的階段性低點；隨產品漲價於 FY1Q28 生效，毛利率預計可逐步回升至 72–73%。

值得注意的是，FY4Q27 同時也是 Hyperscaler 有望隨 Rubin 供給改善而重新加速採購的時間點，因此短期財務表現可能呈現「Data Center／Hyperscaler 營收增速再加速、但毛利率同步觸底」的組合。 在此情境下，FY27 下半年的營收動能雖有望持續上修，但成本上升可能限制短期獲利率擴張；更完整的獲利彈性則有望延後至 FY28，屆時 Rubin 進一步放量、產品漲價生效，加上供給瓶頸逐步緩解，營收成長與毛利率修復才有機會形成更明顯的正向共振。

ACIE 增速超越 Hyperscaler，佔比近一半成為第二主引擎

FY2Q27 Data Center 營收約 890 億美元，其中 Hyperscaler 貢獻約 487 億美元、年增 101%，ACIE（AI Cloud、企業及其他 AI 基礎設施客戶）則達約 403 億美元、年增 138%，營收占比已提升至約 45%。管理層進一步指出，Hyperscaler 僅占整體市場機會約一半，其餘需求來自 NeoCloud、企業、Sovereign AI 與 AI Native Companies；展望 FY3Q27，Data Center 營收季增動能亦將主要由 ACIE 貢獻。整體而言，NVIDIA 的需求結構正逐步由過去大型 CSP 主導，轉向 Hyperscaler 與 ACIE 兩大客群共同驅動，並形成兩者交替接棒的成長結構，有助降低單一客群資本支出週期對整體營收成長的影響。

相較於具備較強自研晶片與系統整合能力的 Hyperscaler，ACIE 客戶對 NVIDIA 完整 AI Factory Stack 的依賴程度相對較高，因此其成長意義不僅在於 GPU 需求增加，更可能同步帶動 CPU、Networking、NVLink 與整機系統等平台級產品滲透。隨產品世代升級，NVIDIA 每 GW AI 基礎設施所對應的營收機會（Revenue Opportunity per GW）亦由 Hopper 世代約 180 億美元，提高至 Rubin 世代約 400 億美元，顯示公司正透過系統級整合與產品組合擴張，持續提升單位 AI Factory 建置容量所能捕捉的價值量。

不過，目前公司尚未揭露 Hyperscaler 與 ACIE 客戶各自的毛利率與 ASP 結構，因此現階段仍不足以判斷 ACIE 占比提升是否能直接帶動整體獲利率改善。後續除觀察 ACIE 營收占比能否進一步向 50% 靠攏外，更重要的是追蹤 Rubin 每 GW 約 400 億美元的理論營收機會，能否隨 Rubin 放量與 AI Factory 建置進度如期轉化為實際營收；若兩者同步兌現，將意味 NVIDIA 的成長動能不僅來自 GPU 出貨量增加，也逐步轉向單位算力基礎設施價值量提升所驅動。

現金流優勢支撐，惟資產負債表承擔更多供應融資風險

相較其他 M7 巨頭，NVIDIA 採取 Fabless 商業模式，無須直接承擔大型 CSP 資料中心建置或晶圓廠等重資本支出，使其在 AI 基礎設施快速擴張週期中，仍能維持相對優異的現金轉換能力。FY2Q27 FCF 年增 58% 至 213 億美元，同期股東回饋更創下 260 億美元新高；即使公司持續擴大 R&D、Rubin 供應鏈備貨及策略性投資，強勁的營運現金流仍足以支撐資本回饋與 AI 生態系擴張，反映 NVIDIA 在本輪 AI CapEx 週期中仍具備明顯的資本效率優勢。

不過，隨營運規模快速擴張，資產負債表所承擔的前置投入與信用曝險亦同步上升。FY2Q27 存貨增至約 320 億美元、DSO 上升至 60 天，供應承諾（Supply Commitments）更由 1,190 億美元大幅增加至 2,790 億美元，顯示公司為因應 Rubin 放量與中長期需求，正明顯提高對上游產能及零組件的鎖定程度。另一方面，市場關注的客戶融資曝險目前主要集中於 NeoCloud 與部分 AI Labs，公司則透過 Take-or-Pay 等合約機制降低客戶需求不及預期所衍生的履約風險。

法說會前，市場主要疑慮在於 NVIDIA 是否透過股權投資、融資或其他資金支持協助客戶採購自身產品，進而形成「供應商投資客戶、客戶再以資金採購 NVIDIA GPU」的循環融資結構。本次管理層說明使相關融資的對象、規模與風險控管機制更為清晰，短期有助降低市場對需求品質的疑慮。然而，Take-or-Pay 能降低訂單取消與需求波動風險，卻無法完全消除終端客戶的信用風險。 若 NeoCloud、AI Labs 等客戶的 AI Monetization 速度長期落後於 CapEx 與算力擴張，NVIDIA 目前快速增加的供應承諾及融資曝險，仍可能逐步轉化為較高的存貨、應收帳款與資金占用壓力。因此，相較單純觀察營收成長，後續更應同步追蹤 DSO、存貨週轉、供應承諾與客戶融資曝險的變化，以判斷 AI 基礎設施需求能否持續轉化為高品質的自由現金流。

關鍵指標

Rubin 出貨營收占比 20%、整體指引 1,080 億美元

FY3Q27 營收中位數指引達 1,080 億美元，明顯高於法說會前市場預期，是本次最直接解除成長降速疑慮的指標；同時 Vera Rubin 已提前開始出貨，FY3Q27 預計可占 Data Center 約 20%，且目前 Blackwell Ultra 並未出現明顯需求空窗。後續應觀察實際 Rubin 占比與 Hyperscaler Q4 加速是否如期發生，這將直接驗證公司提出的 FY28 營收年增約 70% 是否具有足夠支撐。

第四季毛利率 71-72% 觸底，毛利率修復決定獲利彈性

FY2Q27 Non-GAAP 毛利率仍維持 75%，但管理層已明確預告 Q3 降至 74% ±50bps、Q4 71-72% 觸底，反映記憶體成本與 Rack-scale 系統占比提高。由於 Q4 又是 Rubin 供應提升、Hyperscaler 預計重新加速的時間點，短期可能出現營收快速成長但獲利率承壓；因此真正關鍵是產品漲價生效後，FY1Q28 毛利率能否如期回到 72-73%，確認 NVIDIA 仍具有將成本壓力向客戶轉嫁的定價能力。

ACIE 占比是否向 50% 靠攏，以及資產負債表品質

ACIE 本季營收年增 138% 約 403 億美元，已占 Data Center 約 45%，增速高於 Hyperscaler，且接下來第三季增預計主要由 ACIE 驅動；若占比持續向 50% 靠攏，代表 NVIDIA 成長來源正有效擴散至 NeoCloud、Sovereign AI、企業與 AI Native companies。不過這些新需求也伴隨更多融資與供應支持，除了 ACIE 營收，後續也應同步追蹤 320 億美元存貨、60 天 DSO 與 2,790 億美元供應承諾，確認需求擴張最終能否持續轉化為高品質現金流，而非增加營運資金壓力。

FY 2Q27 財務概況

簡明損益表

NVIDIA FY2Q27 營收達 962.21 億美元，QoQ +18%、YoY +106%，營收規模再創新高，Non-GAAP 毛利率為 75.0%，與前一季持平、較去年同期提升 2.5 個百分點，新產品快速放量下仍維持強勁獲利能力，營業費用為 82.32 億美元，季增 11%、年增 54%，但增速明顯低於營收，使營業利益達 639.56 億美元，QoQ +19%、YoY +124%，稅後淨利進一步年增 118% 至 539.54 億美元，EPS 達 2.22 美元，QoQ +19%、YoY +120%，整體呈現營收與獲利同步高速成長。

單位：百萬美元	FY 2Q27	FY 1Q27	FY 2Q26	QoQ	YoY
營業收入	96,221	81,615	46,743	18%	106%
毛利率	75.0%	75.0%	72.5%	-	2.5 ppts
營業費用	8,232	7,449	5,361	11%	54%
營業利益	63,956	53,783	28,541	19%	124%
稅後淨利	53,954	45,548	24,763	18%	118%
EPS (元)	2.22	1.87	1.01	19%	120%

營運部門績效

FY2Q27 Data Center 營收達 890 億美元，季增 18%、年增 117%，占公司總營收約 92%，持續成為最主要的成長引擎，背後受全球 Hyperscaler、AI Labs、AI-native、企業與主權 AI 基礎建設需求擴張帶動。Vera Rubin 已進入全面量產，開始於 CoreWeave、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructure 與 Nebius 等客戶部署，支撐後續成長。Edge Computing 營收則年增 27% 為 72 億美元，維持穩健成長，但目前公司營收與成長動能仍高度集中於 Data Center。

單位：十億美元	FY 2Q27	FY 1Q27	FY 2Q26	QoQ	YoY
Data Center	89.0	75.2	41.0	18%	117%
Edge Computing	7.2	6.4	5.7	13%	27%
總計	96.2	81.6	46.7	18%	106%

FY 2Q27 財測指引

展望 FY3Q27，公司預期營收為 1,080 億美元、上下浮動 2%，以中值計算較 FY2Q27 約季增 12%，且指引未納入任何中國資料中心運算收入，顯示其他地區 AI 基礎建設需求仍足以支撐強勁成長，Non-GAAP 毛利率預估降至 74.0% ±0.5 個百分點，主要受到記憶體等零組件價格上升影響，營業費用則預計增至約 90 億美元。管理層預期第三季成長主要由資料中心 ACIE 客戶帶動，Vera Rubin 預計於 FY3Q27 貢獻約 20% 的資料中心營收，代表新一代平台已快速進入放量階段。

單位：十億美元	FY 3Q27 (G)	FY 2Q27 (A)
營業收入	108.0 ±2%	96.2
毛利率 (Non-GAAP)	74.0% ± 0.5 ppts	75.0%
營業費用 (Non-GAAP)	9.0	8.23

營運部門財務績效

FY2Q27 Data Center 營收達 890 億美元，季增 18%、年增 117%，占公司總營收約 92%，持續成為最主要的成長引擎，背後受全球 Hyperscaler、AI Labs、AI-native、企業與主權 AI 基礎建設需求擴張帶動。Vera Rubin 已進入全面量產，開始於 CoreWeave、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructure 與 Nebius 等客戶部署，支撐後續成長。Edge Computing 營收則年增 27% 為 72 億美元，維持穩健成長，但目前公司營收與成長動能仍高度集中於 Data Center。

Q&A

Q1：為何 NVIDIA 有信心提前給出 FY28 約 70% 的營收成長展望？實際需求是否高於 70%？目前最大的限制是什麼？

公司過去幾乎不會提前一年提供成長展望，但目前對上下游的能見度已顯著提高，因此有信心提出 FY28 約 70% 的成長預期。關鍵在於實際需求遠高於 70%，指引是依現有供應能力、公司有信心可交付的成長幅度，今年需求已呈現約 100% 年增幅度，不受供給限制下的需求水準會高出許多。

此外，需求來源 Hyperscalers 僅約占整體機會的一半，另外一半來自企業、Neo Clouds、Sovereign AI 與 AI 新創等客戶，這部分業務目前也約占公司一半，且正以約 100% YoY 的速度成長。相較 Hyperscalers 能自行整合部分系統，這些客戶通常需 NVIDIA 提供完整 AI Factory Platform，因此 NVIDIA 在此市場具有更高的單位價值貢獻。目前並沒有單一供應瓶頸，黃仁勳表示整條供應鏈都受到挑戰，含土地、電力、Data Center Shell、記憶體、晶圓與其他零組件，部分甚至需要提前 2-3 年規劃，未來將透過新增產能、改善良率及與供應商合作進一步提高可交付量。

Q2：AI Agent 與 AGI 是否會讓算力需求再次出現成長拐點？AI 需求是否可能持續超越目前預期？

黃仁勳認為需求仍會進一步出現拐點，AI 正從「人類主動 Prompt」轉向「Agent 持續自主運作」。他表示近期可能已跨過重要門檻，多數 AI 工作開始轉向 Agentic AI；以 NVIDIA 自身約 4 萬名員工為例，未來可能搭配 40 萬甚至 400 萬個 AI Agents，且這些 Agent 並非等待使用者指令，而是 24/7 在背景持續工作並彼此協作。管理層認為與其討論何時達到 AGI，更重要的是 AI 已經開始產生實際經濟價值，將現階段歸納為三點：AI 已能執行有生產力且實用的工作、AI 已能產生 Profitable Tokens，以及更多 Compute 能直接產生更多 Profitable Tokens 與服務商利潤。這也是為何客戶持續增加 AI 基礎設施資本支出，算力本身已從成本項目逐漸轉變為能直接創造營收的資產。

Q3：面對推論市場與 ASIC/XPU 競爭，NVIDIA 如何維持市占率？OpenAI、Anthropic 等客戶自研晶片是否構成威脅？

NVIDIA 與客製化 ASIC/XPU 的定位並不相同，多數 XPU 是針對「特定 Cloud、特定 Service、特定 Inference Workload」最佳化，而 NVIDIA 提供的是涵蓋資料處理、Pre-training、Post-training 到 Agentic Inference 的完整 AI Factory Platform，且可以部署於不同 Cloud、On-premise 與全球資料中心，平台通用性與部署範圍是核心差異。即使 OpenAI、Anthropic 等 Frontier Labs 自行設計晶片，黃仁勳表示對 NVIDIA 技術有 100% confidence，預期這些公司長期仍會大量用 NVIDIA Compute，原因是 AI 服務未來需要全球化部署，而全球資料中心並不會全部由 Frontier Labs 自行興建；NVIDIA 跨雲、跨資料中心與完整 AI Lifecycle 的部署能力，仍可與客戶自研晶片並存，因此管理層將這些公司同時視為長期客戶、合作夥伴及投資標的，而非單純競爭者。

Q4：NVIDIA 為何持續投資 OpenAI、Anthropic 等 AI Labs？這些生態系投資未來是否還會擴大？

黃仁勳將投資領先 AI Labs 視為 Once-in-a-generation opportunity，表示自己最大的遺憾反而是沒有更早、投入更多資金，他認為 OpenAI、Anthropic 等公司未來可能成為歷史上最具影響力的科技企業之一，部分公司甚至可能很快進入公開市場，因此 NVIDIA 也希望透過資本與技術合作深化整個 AI 生態系。公司目前揭露的 Commitments 中很大一部分屬於 Supply Commitments，並非全部都是股權投資；而且最大部分集中於未來前三年，主要用來確保 Vera Rubin 與下一代產品所需的供應及產能，這些提前鎖定的供應承諾也是管理層敢於提供較長期營收展望的重要基礎。

Q5：開源模型快速崛起，會削弱 Frontier Labs 與 NVIDIA 的成長嗎？Open Model 對 NVIDIA 是利多還是利空？

Open Models 與 Closed Models 並非零和競爭，兩者使用量目前都在快速成長，且都會增加 NVIDIA 的算力需求，幾乎所有主流 Open Models 都運行於 NVIDIA 平台，原因是 CUDA 生態系及 NVIDIA Hardware Footprint 已遍布 Cloud、PC、DGX、Workstation、Robot 與 On-prem Data Center，模型越多元，反而越能凸顯平台通用性的價值。Open Models 對企業、國家與 AI 新創非常重要，這些客戶需建立自己 Domain-specific/Proprietary AI，而開源模型逐漸達到 Frontier-level 能力後，大幅降低建立專屬 AI 的門檻。以 Cybersecurity 為例，開源 Frontier Models 已使企業能建立大規模、分散式且持續運行的自主資安系統，Open 與 Closed Models 都會成功，且會同步推動公司銷售成長。

Q6：為何 NVIDIA 每 GW 的營收機會持續提高？Vera Rubin 之後還能繼續提升嗎？

NVIDIA 每 GW Data Center 對應的營收機會正在快速提升，由 Hopper 約 180 億美元/GW → Grace Blackwell 約 250 億美元/GW → Vera Rubin 約 400 億美元/GW。原因不只是 GPU ASP 上升，而是 NVIDIA 在每一代平台中提供的內容持續增加，包括 CPU、GPU、NVLink、InfiniBand/Ethernet 與其他 Networking，及完整 Rack-scale System，使公司在每座 AI Factory 中取得的價值量持續增加。

黃仁勳表示，400 億美元/GW 並不是終點，Vera Rubin 之後還會持續提高，長期目標是在相同土地與電力限制下塞入更多 Compute，不是單純增加耗電量。管理層提到，目前大型 AI Data Center 的投入可能達 500 億美元，但部分客戶的投資資本回收期已低於一年；只要新一代架構持續提升 Productivity、Durability 與 Fungibility，客戶就有經濟誘因持續快速升級。

Q7：Groq 3 在 NVIDIA 推論策略中扮演什麼角色？是否會取代 Vera Rubin？

管理層將 Groq 3 定位為針對極高互動性、極低延遲 Token Generation 的特殊加速方案，而不是取代主流 GPU 平台，Groq 3 已達到創紀錄的 Token Interactivity Rate，團隊目前正將 NVLink 架構作為核心引擎整合其中，目標是服務對回應速度極度敏感的高價值 AI Workloads。這類服務的 Throughput 相對較低、Cost per Token 較高，更適合高 ASP AI Services，客戶可在既有 NVIDIA 基礎設施上額外加掛專用 Accelerator。此外，全球絕大多數資料中心仍會以 Vera Rubin + NVLink 72 為核心架構，因此 Groq 3 更像補足高階低延遲推論需求，而非改變 NVIDIA 主平台的產品方向。