English version: How Much New AI Compute Comes Online in 2027?

测算日：2026-10-26。下一份英伟达财报在 11 月中下旬发布，对应英伟达财年 FY27 第三季度，约等于 2026 年 8–10 月。

结论

2027 年英伟达新增、并且真正通电的算力约 15 GW，合理区间 13–18 GW。 这是 IT 口径，只算机柜里设备用的电；算上散热等，从电网取的电约 18 GW。

  1. 这个数最依赖的前提是「Blackwell 每 GW 卖多少钱」。 Blackwell 是英伟达现役的一代芯片，本文取每 GW 270 亿美元。按管理层 2025 年说过的更高单价（300–350 亿），结果会降到约 13.7 GW；按英伟达 2026 年 2 月「已部署 9 GW」这句话、不扣通电滞后来读（每 GW 约 210 亿），会升到约 17.7 GW。

  2. 2027 年通电的卡约三分之一是积压，也就是 2026 年就卖出、2027 年才通电的卡。其余三分之二来自 2027 年 1–9 月左右的新出货。反过来，2027 年当年出货的卡约 17 GW，其中一部分要到 2028 年才通电。

  3. 按干活能力折算，约等于 23 GW 的 GB200，或 20 GW 的 GB300。 GB200 和升级版 GB300 是 Blackwell 的整柜产品。2026 年 8 月开始出货的新一代 Rubin，同样一度电大约能干 Blackwell 两倍的活。所以 2027 年通电的卡，按功率算 Blackwell 占约 58%，按算力算 Rubin 占约 57%（两者都是模型模拟的中位数，用中间值直接相除会差一两个点）。

  4. 全行业约 22–27 GW（模型 80% 区间）。 网上流传的「2027 年新增 43 GW AI 算力」，是研究机构 SemiAnalysis 对全球新建机房容量的预测，包含所有厂商。它该和全行业的数比，不该和英伟达的 15 GW 比。这样比，按 SemiAnalysis 的预测，机房是卡的约 1.6–2 倍；按投资人 Gerstner「只能建成约 25 GW」的看法，两者接近 1:1（见 4.4 节）。

  5. 最终计算公式。 白话说：英伟达卖了多少钱，除以每 GW 的价格，再扣掉当年还没通电的部分。

    2027 年上线 GW（IT）= Σ 每月英伟达数据中心收入 × 进机房比例 ×（Blackwell 占比 ÷ Blackwell 每 GW 价值量 + Rubin 占比 ÷ Rubin 每 GW 价值量）× 该月出货在 2027 年通电的概率

    换算：电网侧 GW = IT GW × PUE（总耗电与设备耗电之比，约 1.2）；GB200 等效 GW = Blackwell GW × 1.1 + Rubin GW × 2.1；GB300 等效 GW = GB200 等效 ÷ 1.18。中间值手算见 2.2 节，名词见附注。

各节回答的问题：

节回答的问题
一为什么能用英伟达的收入算出 GW
二具体怎么算，每个参数取多少、凭什么
三算出来是多少，2027 年通电的卡来自哪几批出货
四结果靠不靠得住：先给交叉验证的汇总，再给明细
五哪些参数最影响结果
六几个常见的直觉对不对
七有哪些局限，下次财报后该看什么

一、为什么能用英伟达的收入算出 2027 年的 GW

2027 年的瓶颈很可能在芯片，不在机房；英伟达占新增芯片的约三分之二，而且它卖出多少，取决于能造出多少。所以收入除以每 GW 单价，得到的就是实际交付的算力。

1.1 2027 年的瓶颈很可能在芯片，所以从卡算

机房的 GW 是「准备好接多少电」，卡的 GW 是「真正插上了多少算力」。两者到 2027 年可能明显分叉：机房和电网在加速建设，而 SemiAnalysis 在 2026 年 10 月判断，2027–28 年的头号约束可能变成内存和逻辑芯片1。逻辑芯片指 GPU 这类负责计算的芯片。约束落在芯片上，算力就该从卖卡的一方算。

1.2 英伟达占新增算力的约三分之二

研究机构 Epoch 按功耗统计芯片销量，英伟达 2025 年占新增 AI 算力的 65%，2026 年上半年占 67%。

由英伟达推到全行业时，本文假设英伟达占 55%–68%。下沿比 Epoch 的数据低，有两个原因：

  • Epoch 把 TPU v8i（谷歌自研芯片）和华为昇腾 950PR 的功耗记成了 0，非英伟达的份额因此被低估，英伟达的份额被高估；
  • 2027 年 TPU 和 AMD 都在加速。按大摩的估计，英伟达只占 2027 年 CoWoS（台积电的先进封装产能，见 1.4 节）需求的 45%。

1.3 英伟达的收入由供给决定

管理层给出的初步预期是：FY28 收入增长约 70%。FY28 是英伟达财年，截至 2028 年 1 月底，约等于 2027 自然年。管理层还明说，这个增速是供给决定的。CEO 黄仁勋的意思是，需求远不止 70%，但供给只够有把握地交付 70%（据 Motley Fool 的转录2；另一份转录的措辞略有不同）。

需求大于供给时，卖出去多少就是造出来多少。所以只要知道每 GW 卖多少钱，用收入一除，就是供应链实际交付的 GW。

1.4 台积电只当天花板，不当主算法

有一种看法：不用台积电最先进的工艺和 CoWoS 封装，做出来的数据中心 GPU 在性能上都不划算，所以台积电 CoWoS 的产能约等于全行业 AI 算力的产能。CoWoS 是把 GPU 和高带宽内存（HBM）封装在一起的技术。

这个判断基本成立，原因有两点：

  • TPU、亚马逊自研的 Trainium、AMD，用的都是台积电的工艺加 CoWoS；
  • 台积电之外的部分体量很小，见 4.2 节。

但从 CoWoS 片数换算到 GW，要先知道「每片晶圆能出几颗合格 GPU」和「HBM 够不够」。这两个系数都没有可靠的公开数据，所以本文只拿台积电做两件事：一是当天花板，收入推出的 GW 不应超过 CoWoS 能支撑的量；二是校验增速。

二、怎么从钱算到 GW，每个参数取多少

英伟达的收入按月拆开，按两代产品分别除以每 GW 价值量，再按通电滞后挪到 2027 年。每个参数都取一个区间。

2.1 计算链条

  1. 每月英伟达数据中心收入，乘以进机房比例。这一步扣掉 RTX Pro 服务器、软件等少量不进 GPU 机房的收入。
  2. 按 Blackwell 和 Rubin 的收入占比拆开，各自除以每 GW 价值量（每 GW 算力对应多少英伟达收入），得到当月出货 GW。
  3. 按「出货到通电」的滞后分布，把出货挪到通电的月份，得到当月上线 GW。上线就是机房通电。
  4. 把落在 2027 年的部分加总，得到 2027 年上线 GW（IT 口径）。
  5. 往外换算：乘以 PUE 得到电网侧 GW；乘以每瓦性能倍数（2.7 节）得到等效 GW；除以英伟达份额得到全行业 GW。

计算用蒙特卡洛方法：每次从各参数的区间里随机抽一组值算一遍，一共算 2 万次。正文报的「约 15 GW」是这 2 万个结果的中位数；「80% 区间」是去掉最高和最低各 10% 之后的范围。

2.2 用中间值手算一遍

出货到通电平均滞后约 4 个月，所以「2027 年通电」大致等于「2026 年 9 月到 2027 年 8 月出货」。

  1. 扣掉不进机房的收入。这 12 个月英伟达数据中心收入约 5170 亿美元，扣掉 2.5% 不进机房的部分，约 5040 亿。其中 Rubin 约占 54%。
  2. 除以每 GW 价值量。Blackwell 的收入约 2300 亿，除以每 GW 270 亿，约 8.5 GW；Rubin 的收入约 2740 亿，除以每 GW 400 亿，约 6.8 GW。合计约 15.3 GW。
  3. 按实际通电时间重排。4 个月只是平均值，实际有早有晚，还有少量出货在等电。逐月算下来，落在 2027 年的是 15.2 GW，按出货批次拆开是 Blackwell 8.8 GW、Rubin 6.4 GW。Blackwell 比第 2 步多、Rubin 比第 2 步少，是因为 2026 年秋天出货的多是 Blackwell，挪进 2027 年通电的也就多是 Blackwell。15.2 GW 乘以 PUE 1.2，电网侧约 18 GW。
  4. 折算成等效算力。8.8 × 1.1 + 6.4 × 2.1 ≈ 23 GW GB200 等效；再除以 GB300 的倍数 1.18，约 19.5 GW GB300 等效。这里的 1.1、2.1、1.18 是参数分布的平均值；2.7 节表里写的 1.10、1.9、1.15 是最常见值（众数），所以两处的数不一样。

更粗的估法是不按月拆，直接算：FY28 出货 ≈ FY28 数据中心收入 × 97.5% ×（Blackwell 占比 ÷ 270 亿 + Rubin 占比 ÷ 400 亿）。这样算出的是 FY28（2027 年 2 月到 2028 年 1 月）的出货，比 2027 自然年多约 0.6 GW。它也不是通电量，换成通电量要看 3.3 节。

2.3 收入

本节各表的可信度分三档：「硬」是公司原件或原始数据；「中」是转载报道、管理层口头说法，或者多个来源能对上；「软」是判断值、单一来源或只看到搜索摘要。

项目取值依据可信度
已实现的数据中心收入FY26 Q3 512 亿、Q4 623 亿；FY27 Q1 752 亿、Q2 890 亿SEC 原件硬
FY27 Q3（2026 年 8–10 月）总收入 1060–1140 亿，众数 1100 亿；数据中心占 91.5%–93.5%公司指引 $108.0 billion ±2%3中
FY27 Q4总收入 1160–1300 亿判断值软
FY28增长 50%–85%，众数 72%；数据中心占 92%–94%；四个季度按相同的环比增速CFO Kress 的初步预期：增长约 70%4中
对照模型的 FY28 数据中心收入中位数为 6470 亿；财报后卖方一致预期的总收入约 6920 亿，对应数据中心约 6400 亿一致预期只看到 tikr 的搜索摘要软

FY27 Q3 的众数略高于指引，是因为英伟达近年一般都会小幅超出指引。FY28 的下沿放到 50%，用来覆盖需求转弱的情形。

2.4 每 GW 价值量是按 IT 负载计价的

最硬的证据在英伟达的 10-Q（美股公司的季报）里：PORTS-Pike 园区写的是 “approximately 4.25 gigawatts of IT load”，用的是 IT 负载。Kress 的书面材料说，每一代基础设施「could represent」约 150 万颗 GPU、1500–2000 亿美元收入。按 4.25 GW 折算，每 GW 约 350–470 亿，和 Rubin 的 400 亿对得上。所以本文把每 GW 价值量读成 IT 口径。可信度：中。

电话会上没有定义 GW 的口径。如果价值量其实是按电网侧计价，同样的收入能换到的 IT GW 就更少，因为每 IT GW 的价值量要再乘以 PUE。只对 Rubin 这样改，2027 年降到 14.1 GW；Blackwell 和 Rubin 都改，降到 12.7 GW。这是合理区间下沿的来源之一，见 4.6 节。

2.5 每 GW 卖多少钱：对结果影响最大的参数

据 Motley Fool 等第三方转录（官方 PDF 暂时打不开），黄仁勋在 2026 年 8 月的电话会上给出了三代产品的每 GW 价值量：Hopper 约 $18 billion，Grace Blackwell 约 $25 billion，Vera Rubin 约 $40 billion5。

Blackwell 这个数和他以前的说法对不上：2025 年 11 月他说 Grace Blackwell 是「$30 billion plus or minus」，2025 年 8 月说每 GW 机房里英伟达约占 350 亿。所以 Blackwell 要另找证据，下表用三个锚点检验：

锚点隐含每 GW 价值量能说明什么
Epoch：2026 年上半年英伟达出货颗数283 亿与 Epoch 的单价假设一致，不算独立回测
Epoch：2025 年英伟达芯片 TDP（芯片标称功耗）260–280 亿同上
CFO Kress，2026 年 2 月：Blackwell 已 deployed 近 9 GW6140–210 亿明显偏低

三个锚点的算法如下。

第一个锚点：Epoch 统计 2026 年上半年英伟达出货 B300 约 233 万颗、B200 约 57 万颗。每颗的 IT 功耗按整柜功耗 ÷ 72 算，合计约 5.5 GW；同期数据中心收入约 1550 亿，相除得 283 亿。

第二个锚点：Epoch 统计 2025 年英伟达芯片 TDP 约 4.9 GW。TDP × 1.4–1.5 换成 IT 功率，约 6.8–7.3 GW；FY26 数据中心收入 1937 亿，相除得 260–280 亿。

这两条都不独立：Epoch 的英伟达颗数本来就是用英伟达收入除以单价推出来的，所以它们只能说明「与 Epoch 的单价假设一致」。

第三个锚点：若 deployed 指已通电，按 4 个月滞后，这 9 GW 只能对应 2025 年 10 月以前出货的约 1270 亿；不扣滞后、算到 1 月，约 1880 亿。由此得到的 140–210 亿明显偏低。可能这 9 GW 含已出货未通电的部分，可能是电网侧口径，也可能只是个约数。

模型取值：

  • Blackwell：220–320 亿，众数 270 亿。 可信度中。这是毛口径，即用全部数据中心收入去除。没有取管理层早期的 300–350 亿，是因为两个 Epoch 锚点都落在 260–280 亿。早期的数作为下沿情景，「9 GW」的严格读法作为上沿情景，见 4.6 节。
  • 进机房比例：不进机房的部分只扣 0–5%。 可信度软。理由是 Kress 讲 Rubin 时说过，这个价值量已经包含 Vera CPU、LPU（英伟达的推理加速单元）和网络设备。
  • Rubin：340–460 亿，众数 400 亿。 可信度中。PORTS-Pike 隐含 350–470 亿，模型取以 400 亿为中心的对称区间。Rubin 还没有实际出货数据可以检验。

2.6 两代各占多少、出货多久通电、机房额外耗电多少

参数取值依据可信度
Rubin 占数据中心收入FY27 Q3 20%，Q4 35%–50%；FY28 四季依次为 50%–65%、60%–75%、70%–85%、75%–90%Q3 是 Kress 原话；其余见表下Q3 硬，其余中
出货到通电的滞后均值 2.5–6 个月，众数 4 个月；每批前后浮动 ±2 个月组装、运输和调试的工期，见表下软
等电、等机房0–15% 的出货再推迟 6 个月Stargate Abilene 的进度曾被 Epoch 下调软
PUE1.12–1.30，众数 1.2最优运营方的实测和新建机房的目标，见表下软

Rubin 的占比：Q3 的 20% 来自 Kress 的原话7。之后各季参考两条信息：Q1 FY27 电话会说 FY28 第一季度会 “very big”；TrendForce 说 GB300 撑到 2027 年上半年，VR200（Rubin 整柜）是 2027 年出货最多的产品。

出货到通电的滞后：ODM（代工组装厂）组装整柜约 1–2 个月，加上运输、安装和调试约 1–3 个月。CoreWeave 2026 年 6 月一个月就新增了 300 MW 以上的有功功率。

PUE 的下沿不取 1.1。SemiAnalysis 的推理实测平台 InferenceX 隐含约 1.1，Google 全部机房平均 1.09，但这两个都是最优运营方的数字。新建的液冷 AI 机房目标普遍低于 1.3，全行业平均会高于最优者。

2.7 每瓦性能：用来折算等效 GW

以 GB200 为基准，按 IT 功率口径。FP8、FP4 是两种数值精度，精度越低算得越快；稠密算力指不计稀疏加速的标称算力。

型号相对 GB200 的每瓦性能依据可信度
2026–27 年出货的 Blackwell，以 GB300 为主0.95–1.35，众数 1.10规格和 InferenceX 实测，见表下中
Rubin1.3–3.0，众数 1.9只有规格推算，见表下软（还没有实测）
GB300（换算 GB300 等效时用）1.0–1.4，众数 1.15同 Blackwell 一行中

Blackwell：规格上 FP8 稠密算力没变，功耗高约 15%，训练约 0.86 倍；FP4 推理约 1.29 倍。InferenceX 实测的每 MW 吞吐，DeepSeek R1 为 0.93–1.13 倍，V4 Pro 为 1.36–4.1 倍。

Rubin 有两种规格算法。生成阶段受内存带宽限制，按每 GPU 19.2–22 TB/s ÷ 2.64–3.19 kW 算，约为 GB200 的 1.26–1.74 倍；按规格稠密算力 ÷ 功耗算，约 1.8–2.2 倍。官方营销口径「每 MW tokens 最多 10x」挑的是最有利的工作点，不采用。

GB300 的倍数和 Blackwell 混合倍数在模型里各自独立抽样，所以 GB300 等效的区间会略宽一些。

三、算出来是多少

2027 年通电约 15 GW，按算力折约 23 GW GB200；其中约 5 GW 是 2026 年的积压。

3.1 物理 GW：2027 年通电约 15 GW

下表的「上线」就是机房通电、开始干活，和标题里的「通电」是同一件事。

GW（IT 口径）BlackwellRubin合计
2026 年出货11.21.312.5
2026 年上线9.9（8.8–11.2）
2027 年出货6.710.517.2
2027 年上线8.86.415.2（14.1–16.5）
2027 年上线，电网侧口径18.3（16.8–20.0）

括号里是 80% 区间。

按自然年算，英伟达数据中心收入从 2026 年的约 3620 亿美元增至 2027 年的约 6200 亿美元，涨了约 71%；出货只从 12.5 GW 增至 17.2 GW，涨了约 38%。差额来自每 GW 价值量上涨：Blackwell 和 Rubin 混合后，每 GW 价值量从约 283 亿涨到约 348 亿，涨了约 23%。粗略地说，英伟达收入的增长约六成来自卖得更多，约四成来自每 GW 卖得更贵。

3.2 按干活能力折算：约 23 GW GB200、20 GW GB300

2027 年上线中位数80% 区间
物理 GW（IT 口径）15.214.1–16.5
GB200 等效 GW23.019.7–27.1
GB300 等效 GW19.516.3–23.5
Rubin 占有效算力的比例57%48%–65%

等效 GW 的区间比物理 GW 宽得多，主要的不确定性在 Rubin 的每瓦性能。Rubin 目前没有任何公开实测：InferenceX 的对比页是空的，MLPerf（行业标准性能测试）6.0 里也没有 Rubin。这是整个测算里最软的一环。

如果想换算成 H100 等效 GW，结果取决于工作负载。按规格算训练，GB200 的每瓦性能是 H100 的约 1.9 倍；实测大型 MoE（混合专家）模型的推理，是 8–23 倍。所以「2027 年新增多少 H100 等效 GW」从 45 到 200 以上都说得通。这个数信息量太低，本文不用。

3.3 2027 年通电的卡，约三分之一是 2026 年的积压

出货时间当期出货其中在 2027 年通电
2025 年 8–12 月3.3 GW0
2026 年 1–6 月5.6 GW0.3 GW
2026 年 7–9 月3.4 GW1.6 GW
2026 年 10–12 月3.5 GW3.3 GW
2026 年出货、积压到 2027 年才通电，合计约 5.2 GW
2027 年 1–3 月3.7 GW3.6 GW
2027 年 4–6 月4.1 GW3.7 GW
2027 年 7–9 月4.5 GW2.4 GW
2027 年 10–12 月5.0 GW0.2 GW
2027 年出货、当年就通电，合计约 9.9 GW

流进 2027 年和流出 2027 年的不是同一代卡。2026 年出货、2027 年才通电的约 5.2 GW 以 GB300 为主；2027 年出货、2028 年才通电的约 7.3 GW 以 Rubin 为主。所以按上线量算，2027 年仍然是 Blackwell 的一年。

出货逐季增长，流出 2027 年的比流进来的多，所以 2027 年的上线量比出货量少约 2 GW（15.2 GW 对 17.2 GW）。

最朴素的「一步除法」会得到 15.5–25.6 GW，宽到没法用。为什么不用它，以及各版模型改了什么，见附录一。

四、结果靠不靠得住

上下两个方向都有证据：说明实际值可能高于模型的条目略多，说明可能低于模型的有三条。合理区间取 13–18 GW。

4.1 汇总

「方向」一列写的是实际值相对模型的方向：↑ 表示实际可能比模型多，↓ 表示可能比模型少，≈ 表示吻合。4.3 和 4.5 节的表沿用同样的写法。

条目检验什么和模型独立吗方向
郭明錤：2026 年 Rubin 柜数出货是≈ 吻合
大摩：2026 年 Blackwell 柜数出货是↑ 略多
TrendForce：2027 年柜数出货是↑
Wolfe：2027 年柜数（含 Rubin Ultra）出货是↑（但 Wolfe 自己的 2026 年柜数比其他来源高）
台积电 CoWoS 中、高情景出货上限部分↑ 有余量
英伟达自己的说法：NeoCloud（专做 GPU 出租的新兴云厂商）装机、「9 GW 已部署」上线部分↑
台积电 CoWoS 低情景，以及 HBM 更紧出货上限部分↓ 下行风险
管理层 2025 年说的每 GW 价值量（300–350 亿）每 GW 价值量是↓
价值量若按电网侧计价每 GW 价值量的口径是↓
大摩「700 万颗」出货是未解决的冲突
Epoch 站点、Wells Fargo机房是不直接检验卡（机房口径）
Epoch 芯片销售出货否不计（已用于校准）

4.2 台积电的封装和高带宽内存能撑多少

检验什么： 2027 年出货的天花板。独立吗： 部分独立。CoWoS 片数来自独立来源，但从片数换成 GW 时，用的是和模型相同的 Rubin 占比和每颗功耗假设。

产能走势： 台积电 CoWoS 月产能在 2025 年底约 6.5 万–7.5 万片（Epoch），2026 年底约 12 万–14 万片，2027 年底约 17 万–20 万片。2027 年底这个数有两个来源：凯基 2026 年 3 月给出 17 万，并写明扩产主要放在 2027 年下半年8；大摩给出 20 万，但没说明是年底数还是全年月均。由此推算，2027 年全年约 180 万–200 万片。

英伟达 2025 年用了约 37.7 万片，占 59%（Epoch）。大摩估计英伟达 2027 年需求 122.2 万片，占 45%；这里的 45% 是占大摩估算的全球需求（269.4 万片），需求本身就大于上面推算的台积电供给，所以和 180 万–200 万片不是一个口径。另有一个只算 CoWoS-L（CoWoS 的一种）的口径约为 91 万片，也出自大摩，只看到搜索摘要。

换算成 GW（推算）： 每片晶圆出的合格 GPU 数，B300（GB300 用的芯片）取 8.5–10 颗，依据是从 Epoch 数据反推的约 9 颗；Rubin 取 7–9 颗，依据只有摩根大通一个旧估计，9 颗。Rubin 占英伟达晶圆的 60%–70%。

情景英伟达 2027 年 CoWoS 片数GPU 颗数对应出货（IT 口径）
低90 万（台积电全年约 180 万片的一半）约 616 万约 14 GW
中110 万约 873 万约 22 GW
高122.2 万（大摩）约 1136 万约 32 GW

低情景平均每片约 6.8 颗，低于上面两个区间，是因为三个情景分别假设只有 90%、95%、100% 的晶圆用来做 GPU，其余用于交换芯片等。

结论：中、高情景下不构成约束，低情景下会卡住。 收入推出的 2027 年出货是 17.2 GW。

低情景的上限只有 14 GW，低于模型的 17.2 GW。HBM 还可能比 CoWoS 更早卡住，有四条迹象：

  • TrendForce 2026 年 9 月预计，2027 年 HBM 仍会供不应求9。
  • 2027 年 HBM 位元出货预计增长 50%–60%，低于 CoWoS 片数 70%–90% 的增速。
  • 凯基也说，2026 年 Rubin 在 CoWoS 中的占比因为 HBM4 供应不足被压到一半以下。
  • 英伟达 Q2 FY27 的供应承诺从 1190 亿美元升到 2790 亿美元，增量主要用于采购内存，也说明内存是约束。

这几条都指向下行风险。

中情景的片数能撑起 20 GW 以上，比收入推出的 17.2 GW 多。差额有两种解释：要么英伟达每 GW 卖得比假设便宜，实际出货比模型多；要么 2027 年封装的芯片有一部分到 2028 年才出货。

「不用台积电的芯片都不划算」基本成立。 非台积电 AI 芯片里体量最大的是华为昇腾，2025 年约 80 万颗（SemiAnalysis）；按 CFR 的估计，2026 年其算力约为英伟达的 4%。英特尔 EMIB-T 封装到 2027 年约 1.5 万–2 万片/月（按 CoWoS 等效计）。综合推算，非台积电 AI 芯片的功耗不到英伟达的 5%–10%，所以「台积电先进封装产能 ≈ 全行业算力产能」是合理近似。不过 TPU、Trainium、AMD 也在台积电的产能里，它们占了 CoWoS 的约一半。

4.3 供应链和分析师给的柜数、颗数

检验什么： 出货 GW。独立吗： 是，这些数没有用来设定参数。但把柜数换算成 GW 时，用的是同一组整柜功耗假设（郭明錤和服务器厂商 2crsi 给的每柜 190–230 kW）。

来源推出的数模型方向
郭明錤：2026 年下半年 VR200 共 5000–7000 柜× 每柜 190–230 kW，约 1.0–1.6 GW2026 年 Rubin 出货 1.3 GW≈ 吻合
大摩：2026 年 GB200 和 GB300 的 NVL72 机柜（每柜 72 颗 GPU）合计 8 万–8.5 万柜× 每柜 135–140 kW，约 10.8–11.9 GW；HGX（8 卡服务器）机型另算2026 年 Blackwell 出货 11.2 GW↑ 略多（加上 HGX 后）
Wolfe（卖方研究机构，2026 年 3 月）：2026 年 2 万个 Rubin 柜；2027 年 5.5 万个 Rubin 柜，另加 1.5 万个 Rubin Ultra 柜2026 年约 3.8–4.6 GW；2027 年仅 Rubin 就有 10.5–12.7 GW2026 年 1.3 GW，2027 年 10.5 GW2026 年：Wolfe 偏高；2027 年：只算 Rubin ≈，算上 Ultra ↑
大摩（2026 年 7 月）：2027 年 Rubin 加 Rubin Ultra「近 700 万颗」，NVL72 机柜最多 9 万柜按封装算 18–22 GW；按 die（封装里的单块硅片，Rubin 一个封装两块）算 9–11 GW2027 年 Rubin 出货 10.5 GW未解决的冲突
TrendForce：2027 年 NVL72 柜出货增长「超过 50%」，柜子总产值超过 7100 亿美元推算：至少 12 万–12.8 万柜；GB300 和 VR200 混合后每柜平均 170–200 kW，出货至少 20–26 GW2027 年出货 17.2 GW↑，仅按下限算，模型就低约 15%–50%

三条需要多说一句：

  • Wolfe： 它 2026 年的 Rubin 柜数和郭明錤、Kress 都对不上，偏高的是 Wolfe。2027 年只算 Rubin 能和模型对上，算上 Rubin Ultra 则实际可能比模型多。
  • 大摩「700 万颗」： 9 万柜 × 72 ≈ 650 万，所以「700 万颗」更像是封装数。但如果真是封装数，Rubin 收入要达到约 8000 亿美元，超过英伟达全部的数据中心收入。
  • TrendForce： 7100 亿的柜子产值已经超过英伟达的数据中心收入，里面含代工、内存等非英伟达的成分，柜数和单价的口径都不透明。

4.4 第三方统计：机房比卡多

检验什么： 机房和卡的关系。这一组统计的是机房，不能拿来证明卡的数量偏多或偏少。

来源内容读法
Epoch 数据中心库跟踪站点 2026 年新增 10.2 GW（IT 口径），约占全球已部署 AI 算力的 43%按 43% 的覆盖率外推，全球机房新增约 24 GW，高于模型给出的 2026 年全行业上线量（约 15–16 GW），符合「机房先建好、卡后装」
SemiAnalysis 机房预测2027 年全球新增 43–51 GW；Gerstner 认为只能建成约 25 GW机房是卡（全行业约 25 GW）的 1.0–2.1 倍：信 Gerstner 取下端，信 SemiAnalysis 取上端
Wells Fargo前五大云厂商 2026 年部署 22 GW，2027 年 25 GW（各家芯片合计）口径更像机房或签约量，单这五家就接近全行业卡的总数，也印证机房多于卡
Epoch 芯片销售2025 年、2026 年上半年英伟达出货的功率已经用来校准每 GW 价值量（2.5 节），不重复计数

4.5 买家和英伟达自己的说法

检验什么： 上线量。独立吗： 见下表各行。

来源内容独立性方向
英伟达：NeoCloud 装机从 2025 年末约 3 GW 增至 2026 年末 8 GW2026 年净增约 5 GW英伟达自述，和下一行同源↑（也可能用的是电网侧口径）
CFO Kress：截至 2026 年 2 月，Blackwell 已部署约 9 GW见 2.5 节在 2.5 节已作为锚点，不独立↑（按严格读法）
CoreWeave：2026 年 6 月底有功功率 1.5 GW，当季新增约 500 MW离「真正通电」最近的公开数字独立量级合理，但单靠一家没法检验总量

NeoCloud 一行指向 ↑，是因为光 NeoCloud 的 2026 年净增，就相当于模型 2026 年英伟达上线量（9.9 GW）的一半。

4.6 合理区间 13–18 GW 是怎么来的

80% 区间（14.1–16.5）只反映参数的不确定性。合理区间把口径和数据冲突也算了进去：

  • 下沿约 13 GW。 三种情形都落在这里：
    • Blackwell 的每 GW 价值量按管理层 2025 年的说法取约 320 亿，重跑得到 13.7 GW；
    • 每 GW 价值量按电网侧计价，只改 Rubin 得 14.1 GW，Blackwell 和 Rubin 都改得 12.7 GW；
    • CoWoS 低情景卡住出货（14 GW），对应上线约 13 GW。
  • 上沿约 18 GW。 两种情形落在这里：
    • Blackwell 的每 GW 价值量按「9 GW 已部署」不扣滞后的读法取约 210 亿，重跑得到 17.7 GW；
    • 按 TrendForce 的柜数，出货至少 20 GW，按同样的出货与上线比例折算，上线约 18 GW。

五、哪些参数最影响结果

物理 GW 主要看每 GW 卖多少钱，等效 GW 主要看 Rubin 实际有多快。

5.1 秩相关：哪个参数最重要

秩相关系数衡量的是：参数变大时，结果跟着变大或变小的程度。绝对值越大，影响越大；负号表示参数越大、结果越小。

参数对物理 GW对 GB200 等效 GW
Blackwell 每 GW 价值量−0.71−0.25
Rubin 每 GW 价值量−0.40−0.27
出货到通电的滞后−0.29−0.30
FY28 收入增速+0.26+0.15
进机房比例+0.23+0.12
Rubin 每瓦倍数0+0.78
Blackwell 每瓦倍数0+0.24

FY28 增速的影响小，是因为 2027 年下半年增加的出货，大部分要到 2028 年才通电。

下表是收入和代际比例的速查表：FY28 数据中心收入和 Rubin 占比取不同值时，FY28 出货多少 GW（IT 口径）。它用 2.2 节的粗估公式和单点参数，按 FY28 口径计算，所以比模型的自然年出货（17.2 GW）高约 0.6–1 GW。

FY28 数据中心收入（美元） \ Rubin 占收入比例50%60%70%80%
6000 亿18.117.416.716.0
6470 亿（模型中位数）19.618.818.017.3
6900 亿（约等于卖方一致预期）20.920.119.218.4

Rubin 占比每提高 10 个百分点，GW 少约 0.7–0.9；收入每多约 450 亿美元，GW 多约 1.1–1.5（按表逐格算）。

5.2 如果 Rubin 推迟：物理 GW 基本不变，算力少 2%–7%

假设 HBM4（高带宽内存）或良率出问题，从 FY27 第四季度起 Rubin 占比整体下调 15 个百分点，由 GB300 补位。分两种情况：一是总收入不变，这要求 GB300 有富余产能；二是 FY28 收入少 10%。

2027 年上线基准推迟，收入不变推迟，收入 −10%
物理 GW（IT 口径）15.215.915.3
GB200 等效 GW23.022.521.5
Rubin 占物理 GW42%30%30%

物理 GW 基本不变，是因为 Blackwell 每 GW 更便宜，同样的钱能买到更多的瓦。两种情况里，「收入跟着少」更现实：内存本身就是约束（见 4.2 节），GB300 未必有富余产能来补位。

5.3 如果有积压超过一年：最多多出约 1 GW

模型假设大部分出货在 2–6 个月内通电，只有 0–15% 再多等 6 个月，所以 2025 年的出货对 2027 年没有贡献。现实中如果有一批卡压了一年以上，这部分就漏算了（Nadella 说过手里有芯片插不上，此话只看到搜索摘要）。2025 年下半年到 2026 年上半年共出货约 9 GW。这批出货里每多 5% 拖到 2027 年才通电，2027 年就多约 0.45 GW；拖后的比例到 10%，也只多约 1 GW。

六、几个常见的直觉对不对

测算之前的几个直觉大方向都对，要修正的是两处：英伟达的份额要往下调，Rubin 不是在排队，而是已经出货、在等通电。

「英伟达占 70%–80%，其他厂商可以跳过。」 略高。Epoch 给的是 65%–67%，而且 Epoch 低估了其他厂商，英伟达的真实份额还要更低。2027 年 TPU 和 AMD 都在加速：卖方预测 TPU 出货从 320 万–450 万颗增至 500 万–790 万颗（只看到搜索摘要）；AMD 拿到了 OpenAI、Anthropic 首期各 1 GW。TPU 和 Trainium 用的同样是台积电的先进产能，不能跳过。全行业的数要用英伟达的数除以 0.55–0.68。不过大方向是对的：算清英伟达，就算清了约三分之二。

「GB200/GB300 比 H100 贵两三倍，能力是不是四五倍？」 4–5 倍作为混合负载的估计是合理的，但要按 GW 算，不能按卡算。每 GW 价值量从 Hopper 的 180 亿涨到 Grace Blackwell 的 250 亿（黄仁勋在电话会上的说法，见 2.5 节），只涨了约 1.4 倍；每瓦性能则是训练约 1.9 倍（规格值），大模型推理 8–23 倍（实测值）。所以每一美元买到的算力在变多。所谓「H100 跑不了超大模型」，严格说是跑不经济：超大 MoE 模型配长上下文，需要 NVL72 这种 72 卡一体的互联域；H100 只有 8 卡节点，每 MW 吞吐差的就是上面那 8–23 倍。

「2027 年新建的主要是 GB200/GB300，Rubin 还在排队。」 按上线的物理 GW 算，这个判断是对的，Blackwell 占 58%。但按出货算，Rubin 已经占约 61%；按有效算力算，Rubin 占约 57%。所以 Rubin 不是在排队，而是已经出货，在等通电。

「2027 年上线的量，应该包括之前卖出但还没通电的部分。」 对，模型就是这样算的。约三分之一来自 2026 年的积压，见 3.3 节。

七、局限，以及下次财报后看什么

局限

  • Rubin 没有实测数据。 它的每 GW 价值量和每瓦性能都是推算的，这是等效 GW 区间宽的主要原因。
  • Blackwell 价值量的三个锚点互相矛盾。 其中两个还依赖 Epoch 的单价假设。偏偏这个参数对物理 GW 影响最大（见 5.1 节）。
  • 80% 区间只反映参数不确定性。 口径和数据冲突带来的不确定性，体现在 4.6 节的合理区间里。
  • 没有计入中国。 中国不在英伟达的指引里，对华出口如果放开，就是额外增量。
  • 假设收入完全由供给决定。 如果需求转弱，收入会低于预期。本文只算「能交付多少」，不判断「买家能不能消化」。
  • 2026 年上线量没有独立验证。 没有任何上线口径的数据能检验 9.9 GW 这个数。

下次财报（FY27 Q3，11 月中下旬）后更新：

  1. 数据中心收入和 Rubin 占比：Q3 是否约 20%，Q4 爬到多少。
  2. 管理层口中的每 GW 价值量，尤其是 Rubin 是否高于 400 亿。
  3. 供应链柜数，并追问大摩「700 万颗」是按封装还是按单块硅片（die）计数。这是影响最大的未解冲突。
  4. CoreWeave、Nebius 等 NeoCloud 的季度有功功率（实际在用的电力）增量。这是离「真正通电」最近的数字。

附注：口径与名词

  1. GW、IT 口径、电网侧口径。 GW 是吉瓦，等于 100 万千瓦。IT 口径只算机柜里 GPU、CPU 和网络设备实际用掉的电。电网侧口径是整座数据中心从电网取的总电量，包括散热和配电损耗。两者之比叫 PUE，新建液冷 AI 机房约为 1.2。英伟达的每 GW 价值量按 IT 负载计价（2.4 节），所以收入推出来的直接就是 IT GW。看电网和发电要多给多少电时，用电网侧口径。
  2. 财年。 英伟达的财年在 1 月底结束：FY27 约等于 2026 自然年，FY28 约等于 2027 自然年。模型按月计算，已经处理了两者约一个月的错位。
  3. 出货和上线。 出货是英伟达确认收入的时点，上线是机房通电、开始干活的时点，两者平均差约 4 个月。
  4. 等效 GW。 指把一批卡的算力换算成同样能力的 GB200（或 GB300）机柜需要多少 GW，用来比较不同代际的「干活能力」。
  5. 中位数、众数。 中位数是 2 万次模拟结果排在正中间的值。众数是参数区间里最可能取到的值。
  6. 其他缩写。
缩写意思
ODM代工组装厂
HGX英伟达 8 卡服务器主板
NVL7272 颗 GPU 连成一体的整柜
MoE混合专家模型
NeoCloud专做 GPU 出租的新兴云厂商
TPU谷歌自研 AI 芯片
Trainium亚马逊自研 AI 芯片
LPU英伟达的推理加速单元
HBM高带宽内存
CoWoS台积电把 GPU 和 HBM 封装在一起的先进封装技术
10-Q美股公司季报
TDP芯片标称功耗

附录一：模型的迭代

正文的数都来自 v3。下表记录前几版的做法和当时发现的问题，供复核者对照。

版本做法结果发现的问题
v02027 年数据中心收入 6200–6400 亿 ÷ 每 GW 250 亿或 400 亿15.5–25.6 GW区间太宽；代际比例是拍的；GW 口径没定；价值量没检验；收入不全进机房；出货不等于上线
v1按季度拆代际比例，按月加滞后，回测价值量14.8 GW2026 年漏算了 2025 年 8–10 月的出货；缺敏感性分析
v2补上漏算的出货，加入敏感性分析和 Rubin 推迟情景14.9 GW第二意见审查指出五处严重问题：同一部分收入扣了两次；「9 GW」与滞后假设矛盾；交叉验证有循环；Rubin 每瓦倍数下限偏高；推迟情景假设收入不变
v3价值量和扣除比例口径对齐；Rubin 下限改为 1.3；FY28 增速下沿放到 50%；推迟情景可以同时砍收入；份额下沿改为 55%；可以覆盖价值量，做上下沿情景15.2 GW当前版本。之后做了两轮正确性验收和两轮读者验收，更正了电网侧读法的方向，并把机房口径的数据移出「偏低」证据

附录二：来源

原始文件和数据（读过原页的，硬）：

读过转载报道、没见到研报原文的（中）：

只看到搜索摘要的（软）：

  • SemiAnalysis 2025–2027 年逐年新增数（15.6 / 25 / 51.2 GW）
  • 英伟达 2026 年 CoWoS 约 70 万片、2027 年 CoWoS-L 约 91 万片
  • TPU 出货预测
  • Nadella 关于「warm shell」的原话
  • FY28 一致预期 6920 亿

  1. 原话：“memory and logic possibly becoming the new #1 constraint in 2027-28” ↩︎

  2. 原话：“even though our demand is much greater than 70%, our supply allows us to confidently deliver 70%” ↩︎

  3. 原话：“Revenue is expected to be $108.0 billion, plus or minus 2%.” ↩︎

  4. 原话：“our preliminary expectation is for fiscal year ‘28 revenue to grow approximately 70% year-over-year” ↩︎

  5. 原话：“In the case of Hopper, we were at about $18 billion per gigawatt. For Grace Blackwell, we’re about $25 billion per gigawatt. And for Vera Rubin, it’s about $40 billion per gigawatt.” ↩︎

  6. 原话：“nearly nine gigawatts of infrastructure on Blackwell are deployed” ↩︎

  7. 原话：“We see Vera Rubin accounting for about 20% of data center revenue in Q3” ↩︎

  8. 凯基原话：“expansion will mainly happen in 2H27F” ↩︎

  9. TrendForce 原话：“TrendForce expects the HBM market to remain supply-constrained in 2027” ↩︎