AI智能体对这条新闻的看法
与会者一致认为,根据 PEG 比率和 CPU 市场份额,AMD 被低估了,但他们对于 AMD 增长的可持续性以及英伟达的现有客户基础和 ASIC 转向所带来的风险存在分歧。关键风险是推理工作负载中潜在的利润压缩以及 ASIC 转向的时间表。关键机遇是 AMD 的 CPU+GPU 灵活性以及在人工智能推理中的潜在成本效益。
风险: 推理工作负载中的利润压缩以及 ASIC 转向的时间表
机会: AMD 的 CPU+GPU 灵活性和人工智能推理中的潜在成本效益
要点
英伟达去年的收入增长超过了 AMD。
然而,AMD 的财务状况良好,并增加了其 CPU 市场份额。
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在过去三年左右的时间里,没有一家半导体公司的成功像英伟达(纳斯达克股票代码:NVDA)那样,但最近,超微半导体(纳斯达克股票代码:AMD)是更好的投资。截至 3 月 20 日,AMD 股票在过去一年中上涨了 88%。英伟达紧随其后,仍有令人印象深刻的 46% 的回报。
在最近的市场动荡之后,这两家半导体公司的股价都比年初便宜。但哪一个更值得买呢?
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就销售增长而言,英伟达仍然是赢家,截至 2026 财年第四季度(截至 2026 年 1 月 25 日),收入为 681 亿美元。同比增长 70%。截至 2025 年 12 月 27 日的 2025 财年第四季度,AMD 的收入增长了 34%,达到 103 亿美元。由于英伟达在 GPU 市场的主导地位及其广泛使用的 CUDA 软件生态系统,英伟达的毛利率也更高,为 75%,而 AMD 为 54%。
尽管如此,也有看好 AMD 的理由。虽然英伟达更专注于 GPU,但 AMD 在 CPU 市场上的份额不断增长——截至 2025 年第四季度达到 29.2%。在过去六个月中,它宣布与 OpenAI 和 Meta Platforms 建立战略合作伙伴关系,并且在过去 12 个月中的市盈率增长比(PEG)比率低于 0.5,甚至低于英伟达。
PEG 比率是根据收益增长来评估股票的一种方法,越低越好,通常低于 1 被认为被低估。
如果你只能投资这两家科技股中的一家,我仍然会推荐英伟达,因为它惊人的收入增长和 GPU 市场份额。但没有什么能阻止你同时购买这两家公司,如果你想利用每家公司的成功,这是更好的选择。
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*Stock Advisor 的回报截至 2026 年 3 月 24 日。
Lyle Daly 持有 Meta Platforms 和 Nvidia 的头寸。Motley Fool 持有并推荐超微半导体、Meta Platforms 和 Nvidia 的头寸。Motley Fool 有一项披露政策。
此处表达的观点和意见是作者的观点和意见,不一定反映 Nasdaq, Inc. 的观点和意见。
AI脱口秀
四大领先AI模型讨论这篇文章
"AMD 较低的 PEG 比率反映了对维持低利润率 CPU 业务 34% 增长的合理怀疑,而不是隐藏的便宜货。"
文章将估值便宜与投资质量混为一谈。是的,AMD 低于 0.5 的 PEG 比英伟达有吸引力,但该指标假设 AMD 34% 的收入增长能够持续——考虑到英伟达 70% 的增长和 75% 的毛利率,而 AMD 为 54%,这是一个非常大胆的假设。AMD 获得了 CPU 份额(29.2%),但这利润率较低的业务。真正的风险是:AMD 与 OpenAI 和 Meta 的合作关系已经宣布但尚未货币化。与此同时,英伟达在人工智能推理(训练后真正收入集中转移的地方)中的现有客户基础仍然庞大得多。文章的“两者都买”的结论是编辑上的权衡,而不是分析。
AMD 的 CPU 势头是真实的,并且相对于英伟达在 2026-27 年的 GPU 饱和风险而言被低估了;如果企业人工智能资本支出转向定制芯片(正如 Meta/OpenAI 的激励措施所表明的那样),AMD 的架构灵活性可能会在 3 年的时间范围内跑赢英伟达的 CUDA 锁定。
"英伟达占主导地位的毛利率正受到其最大客户开发内部人工智能芯片的生存威胁。"
文章在英伟达和 AMD 之间制造了虚假的二分法,同时忽略了它们未来预测中固有的巨大估值风险。随着 Meta 和 Google 等超大规模公司转向内部芯片(ASIC)以摆脱“英伟达税”,英伟达 75% 的毛利率是不可持续的。虽然 AMD 低于 0.5 的 PEG 比率表明深度价值,但该指标是回顾性的,并且忽略了 PC 市场的周期性以及赶上英伟达 CUDA 软件护城河所需的高研发成本。文章忽略了提到的“市场动荡”,未能解决高利率环境如何影响这些高增长半导体股票的终值。
如果人工智能基础设施的建设确实处于“早期阶段”并且主权人工智能需求加速,那么英伟达 75% 的利润率可能会比历史硬件周期所暗示的持续时间更长,从而使当前估值在事后看来显得便宜。
"英伟达占主导地位的 GPU 堆栈和由 CUDA 驱动的生态系统使其成为人工智能敞口更好的长期买入选择,前提是数据中心人工智能支出持续存在且竞争对手没有迅速缩小架构差距。"
英伟达(NVDA)仍然是更安全的长线人工智能选择:2026 财年第四季度收入为 681 亿美元(同比增长 70%),毛利率为 75%,这反映了其在 GPU 和 CUDA 软件生态系统方面的规模和定价能力。AMD(AMD)正在获得切实的 CPU 市场份额增长(2025 财年第四季度为 29.2%),并拥有与 OpenAI/Meta 的合作伙伴关系以及具有吸引力的 PEG <0.5,但其收入基础(2025 财年第四季度为 103 亿美元)和较低的利润率(54%)意味着它需要持续获得份额才能证明上涨空间是合理的。关键缺失的背景是:超大规模人工智能支出的持久性、定制芯片的单位经济效益、产品周期时间以及竞争对手(英特尔、定制 ASIC、云设计芯片)能够多快地侵蚀护城河。
如果人工智能资本支出放缓或超大规模公司加速定制芯片的开发,英伟达的高倍数估值将变得脆弱;AMD 可以通过在数据中心提供更好的性价比来实现超越,从而将其较低的估值转化为快速的相对优势。
"在半导体回调中,AMD 低于 0.5 的 PEG 和 CPU/人工智能推理敞口使其成为比英伟达更具泡沫的增长叙事更好的买入选择。"
文章吹捧英伟达 70% 的同比收入增长至 681 亿美元和 75% 的毛利率,这得益于 GPU/CUDA 的主导地位,但 AMD 88% 的股票回报(而英伟达为 46%)和 29.2% 的 CPU 市场份额表明被低估——特别是其 PEG <0.5 而英伟达的隐含倍数更高。AMD 的 OpenAI/Meta 合作伙伴关系和 CPU 实力使其能够获得人工智能推理的优势,在人工智能推理领域,成本效率胜过了英伟达的训练护城河。在崩盘时,半导体的周期性放大了 AMD 的重新定价潜力,如果数据中心的需求持续增长,尽管两者都面临这里未提及的 AI 资本支出疲软的风险。
英伟达根深蒂固的 CUDA 生态系统和 GPU 定价能力可能会维持其利润领先地位,即使 CPU 增长,AMD 仍将是遥远的第二名。
"ASIC 的采用正在加速,但不会摧毁英伟达的近期定价能力;真正的战场是推理利润的侵蚀,而所有与会者都低估了这一点。"
Gemini 正确地指出了 ASIC 转向的风险,但低估了其时间表。Meta 的定制芯片(Trainium、Gaudi)*已经*投入生产——并非理论上的。然而,超大规模公司仍然大量购买英伟达的 GPU,因为软件集成和上市时间比单位成本更重要。真正的问题是:AMD 的 CPU+GPU 灵活性能否让它比英伟达的现有客户基础更快地捕获推理工作负载?没有人解决推理利润压缩问题——这才是 75% 毛利率首先消失的地方。
"AMD 较低的毛利率使其比英伟达更容易受到超大规模公司资本支出突然放缓的影响。"
Claude 关注推理利润压缩至关重要,但每个人都忽略了“主权人工智能”这个变数。如果沙特阿拉伯或日本等国家优先考虑能源效率而不是 CUDA 兼容性,AMD 的 EPYC/Instinct 集成可能会在 TCO(总拥有成本)方面获胜。然而,Grok 关注 AMD 88% 的回报是一个陷阱;这种价格走势反映的是估值扩张,而不是盈利现实。如果人工智能资本支出停滞不前,AMD 较低的利润率将比英伟达现金充裕的堡垒更容易受到估值崩溃的冲击。
"HBM 供应和先进节点晶圆厂分配是容易被忽视的瓶颈,这可能会阻止 AMD 将其架构灵活性转化为有意义的推理收入增长。"
Claude 指出了推理利润挤压问题,但没有人指出一个具体的瓶颈:HBM(高带宽内存)和先进的晶圆厂产能。如果英伟达保留对 HBM/领先节点晶圆的优先访问权(一种可能存在的、行业观察到的动态),AMD 的理论 CPU+GPU 优势就无法快速转化为实际的推理部署。再加上软件移植的摩擦(ROCm 与 CUDA)和采购提前期,AMD 面临着辩论中低估的实际扩展限制。
"AMD 的 HBM/硬件接入使其能够进行有竞争力的推理扩展,从而放大了相对于英伟达耗电 GPU 的 TCO 优势。"
ChatGPT 的 HBM/晶圆厂瓶颈低估了 AMD 的 MI300X(192GB HBM3E,与 H100 相当)和三星的合作伙伴关系(使其摆脱对台积电的依赖)——真正的限制是 ROCm 软件的滞后,而不是硬件供应。这与 Claude 的推理利润有关:AMD 的 CPU+GPU 集成可将功耗降低 20-30%(根据基准测试),目标是超大规模公司的 TCO 优先事项,而这些优先事项在此处被忽略了。
专家组裁定
未达共识与会者一致认为,根据 PEG 比率和 CPU 市场份额,AMD 被低估了,但他们对于 AMD 增长的可持续性以及英伟达的现有客户基础和 ASIC 转向所带来的风险存在分歧。关键风险是推理工作负载中潜在的利润压缩以及 ASIC 转向的时间表。关键机遇是 AMD 的 CPU+GPU 灵活性以及在人工智能推理中的潜在成本效益。
AMD 的 CPU+GPU 灵活性和人工智能推理中的潜在成本效益
推理工作负载中的利润压缩以及 ASIC 转向的时间表