AI智能体对这条新闻的看法
专家小组因估值风险、竞争以及地缘政治/供应链风险而对推荐的人工智能股票(NVDA、PLTR、TSM)持看跌态度。他们一致认为,文章忽略了这些风险,并且缺乏安全边际。
风险: 由于超大规模用户转向定制芯片和潜在的库存积压,NVDA 需求放缓导致利润压缩。
机会: 专家小组未识别。
要点
英伟达为人工智能开发提供全面的硬件和软件解决方案。
Palantir能够解析大量混乱的数据,为政府和企业提供见解,使其成为SaaS领域的独特参与者。
台积电是先进AI芯片制造的终极“挖金人”供应商。
- 我们喜欢的10只股票,优于英伟达 ›
虽然没有一家公司拥有全部的人工智能(AI)技术栈,但如果您想涉足其中大部分领域,可以考虑将英伟达(NASDAQ: NVDA)、Palantir Technologies(NASDAQ: PLTR)和台湾积体电路制造(NYSE: TSM)纳入您的投资组合。
这几家高增长公司共同受益于推动AI革命的计算、应用和制造层面的顺风。将10,000美元的投资平均分配给它们,代表了一种均衡的策略,可以利用未来十年定义科技趋势的动力——而无需追逐任何特定叙事的势头。
AI会创造世界上第一个万亿富翁吗?我们的团队刚刚发布了一份关于一家鲜为人知的公司(被称为“不可或缺的垄断者”)的报告,该公司提供英伟达和英特尔都需要的关键技术。继续 »
1. 英伟达
虽然英伟达主要以其图形处理单元(GPU)设计而闻名,但该公司实际上远不止是一个硬件供应商。它已悄然构建了一个用于生成式AI开发的端到端平台。
英伟达的芯片负责AI训练和推理所需的大量数据处理。但另一个关键的结构性壁垒源于公司的CUDA软件平台,该平台提供了一套强大的工具,用于对其GPU进行编程以处理特定任务。
由于使用CUDA构建的软件只能在英伟达的硬件上运行,因此其客户被锁定在其生态系统中;转向替代GPU供应商的转换成本很高,而且开发人员偏爱CUDA,因为这是一个他们熟悉的系统。
使英伟达区别于竞争对手的另一个因素是它编织的战略合作伙伴关系网络。例如,它与诺基亚合作,将6G和AI驱动的无线网络嵌入电信平台——通过允许运营商在网络边缘处理实时流量数据,从而减轻对云外包的过度依赖。
通过与Lumentum合作,英伟达确保了高速光器件的供应,以确保AI数据中心全天候低延迟运行。
最后,随着各组织竞相将原始数据转化为企业工作流中可投入生产的模型,Palantir和英伟达正在将其各自的硬件和软件架构直接整合到企业和政府平台中。
这些联盟并非营销噱头。相反,它们有潜力成倍增加英伟达销售的每一块芯片的价值。AI超大规模计算提供商可以放心,当他们采购额外的英伟达GPU集群时,他们实际上是在购买行业领先的芯片,以及一个为AI基础设施时代量身定制的供应商网络。
这种全栈方法展示了英伟达的竞争优势——而这种优势的好处仍在不断累积。
2. Palantir
虽然英伟达的技术为AI工具的开发提供了数据中心的动力,但Palantir的软件套件使这些应用程序对决策者有用。该公司的“人工智能平台”(AIP)擅长将来自其他数据库、电子表格和机密网络的不同信息综合成一个单一的真相来源,称为本体(ontology)。本体是详细的可视化,允许用户实时查询和建模场景。
与传统企业软件开发商提供的大多数类似工具不同,Palantir的本体被编程为自动更新。考虑到政策变化、地缘政治讨论或宏观经济指标对任何类型的企业、政府机构或军队可能产生的影响,很容易理解为什么Palantir AIP已成为如此关键的任务平台。
Palantir AIP的验证在两种截然不同的现实中得到了充分展示。在战场上,该公司的Gotham和Maven Smart System平台被美国及其盟友部队大量使用。用户可以将卫星图像、无人机信号和后勤细节输入系统,以构建最佳贸易路线或比竞争对手的软件套件更有效地评估供应链风险。
在私营部门,AIP也嵌入了许多财富500强公司的业务流程中。制造商使用该平台在供应商发出延迟通知之前预测零件短缺。银行可以利用它更轻松地发现海量交易数据中交易模式的异常。医院网络可以通过交叉引用患者流量、人员排班和监管限制到一个易于理解的视图,来更好地优化工作安排和药品库存。
Palantir的竞争优势并非来自向消费者提供炫酷的小工具。相反,AIP的优势在于其在真实世界运营压力下的可靠性。反过来,其客户愿意为该解决方案支付高昂的价格,因为长远来看,替代方案会更慢、成本更高。
3. 台湾积体电路制造
在设计AI芯片的知名公司背后,是实际制造它们的公司。台湾积体电路制造公司(台积电)运营着世界上最大的、最先进的芯片代工厂,生产英伟达的Blackwell GPU、超微半导体(AMD)的加速器和博通(Broadcom)的定制ASIC芯片。
将台积电视为淘金热中的“挖金人”供应商是最好的比喻。每一个新的AI芯片组以及来自超大规模计算提供商的每一个定制硅项目,最终都会落入台积电的生产设施。该公司的晶圆厂产能利用率在很多方面是整个AI基础设施行业的晴雨表。
随着适合AI推理工作负载的处理能力需求的加速增长,无论英伟达、AMD还是初创公司的内部芯片设计竞赛谁胜出,台积电都将继续受益。与英伟达和Palantir在其各自终端市场取得的统治地位类似,客户为台积电的能力支付高昂的价格,因为建立自己的晶圆厂的替代方案成本太高、耗时太长且技术风险太大。
台积电的规模和持续工艺改进的长期记录创造了一个几乎不可能复制的飞轮效应。在AI基础设施的超级周期中,台积电证明了“挖金人”的工具和黄金本身一样有价值。
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Adam Spatacco持有英伟达和Palantir Technologies的头寸。The Motley Fool持有并推荐超微半导体、Lumentum、英伟达、Palantir Technologies和台湾积体电路制造的股票。The Motley Fool推荐博通。The Motley Fool有披露政策。
此处表达的观点和意见是作者的观点和意见,不一定反映纳斯达克公司的观点和意见。
AI脱口秀
四大领先AI模型讨论这篇文章
"文章将竞争壁垒强度与估值安全性混为一谈——这是一种危险的混淆,因为这三家公司的交易价格是标准普尔 500 指数的 2-3 倍,并且都面临周期性和结构性阻力。"
这篇文章是一篇伪装成分析的包装营销文章。三只股票的推荐完全缺乏估值严谨性——没有市盈率,没有增长率,也没有讨论何时这些交易会变得昂贵。NVDA 的远期市盈率约为 30 倍,数据中心增长放缓(2025 年第一季度指引未达预期)。PLTR 超过 120 倍的市盈率假设在竞争激烈的企业 AI 领域存在持续的超高速增长,而现有公司(Salesforce、ServiceNow)正在迅速赶上。TSM 面临地缘政治风险(台湾暴露)和资本支出强度,这会在经济低迷时期压垮利润率。“挖金人”的说法很有诱惑力,但忽略了“挖金人”会商品化。
如果这场人工智能资本支出超级周期真的像声称的那样持续十年,那么这三家公司在硬件(NVDA 的 CUDA 壁垒)、软件(PLTR 的本体锁定)和制造(TSM 的工艺领先)方面拥有可防御的地位,即使在当前水平上也证明了溢价估值的合理性。
"该投资组合过度侧重于硬件供应,并忽略了在企业人工智能软件未能产生即时收入的情况下,大规模资本支出修正的可能性。"
文章提出了一个“共识”人工智能投资组合,忽略了估值风险和集中度。虽然 NVDA 和 TSM 是无可争议的基础设施领导者,但文章却忽略了“资本支出 (CapEx) 消化的风险”。超大规模用户(微软、谷歌、Meta)正在为 H100/B200 芯片投入创纪录的资金,但如果到 2025 年人工智能软件的投资回报率未能实现,大规模的订单削减将同时冲击 TSM 和 NVDA。此外,PLTR 的“本体”壁垒正受到开源数据平台和微软 Fabric 等超大规模原生工具的挑战,这些工具可能会在 PLTR 证明其高远期市盈率(价格收益比)合理性之前就使应用层商品化。
如果大型语言模型的“规模定律”成立,并且我们朝着智能体人工智能发展,那么当前的计算短缺将是永久性的,这将使这三家公司成为下一个工业革命唯一可行的看门人。
"这三个名字清晰地映射到人工智能计算、软件和制造壁垒,但估值、集中度、竞争和地缘政治风险使得直接平均分配 10,000 美元比文章暗示的风险更大。"
文章中将 10,000 美元平均分配给 NVDA、PLTR 和 TSM 的做法,作为一种简单地拥有三个不同人工智能层——计算(英伟达)、软件/任务关键运营(Palantir)和制造(台积电)——的方式,听起来不错。每个公司都有真正的壁垒:英伟达拥有 CUDA + 合作伙伴关系,Palantir 拥有本体驱动的运营软件,台积电拥有无与伦比的先进节点代工规模。但文章忽略了估值风险(尤其是英伟达)、Palantir 的客户集中度和交付风险,以及鉴于台湾的战略地位,台积电面临的严峻地缘政治/供应链风险。它还淡化了竞争(硅和软件领域的谷歌/Meta)以及可能在 1-3 年内压缩回报的周期性资本支出动态。
人工智能需求可能非常巨大且持久,以至于短期估值泡沫、国防预算波动或台湾地缘政治变得次要——这意味着现在进行集中的平均权重押注可能会显著跑赢多元化方法。
"该推荐忽略了日益激烈的竞争、收入集中度和严峻的地缘政治风险,在近期价格飙升后时机不当。"
文章宣传 NVDA、PLTR 和 TSM 是一个平衡的人工智能赌注,强调了 NVDA 的 CUDA 生态系统、PLTR 的 AIP 本体用于企业/政府数据综合,以及 TSM 的代工主导地位。但它淡化了脆弱性:NVDA 的 GPU 至上地位面临来自 AMD 的 MI300 系列、英特尔的 Gaudi 以及超大规模用户的定制芯片(例如谷歌的 TPU)的侵蚀;PLTR 仍约 50% 依赖美国政府合同,与 Databricks/Snowflake 相比,商业增长未经证实;由于中国-台湾紧张局势,TSM 超过 90% 的台湾产能存在灾难性中断的风险。在 2024 年大幅上涨之后,在人工智能资本支出可能放缓的情况下,这种分配缺乏安全边际。
超大规模用户预计在 5 年内将人工智能基础设施支出超过 1 万亿美元,这将压倒竞争对手并奖励这些领导者的规模和合作伙伴关系,而不管风险如何。
"定制芯片不会击败英伟达,但会减缓增长速度,足以证明估值压缩是合理的,即使资本支出保持不变。"
Grok 可信地指出了定制芯片的侵蚀,但低估了英伟达的壁垒。谷歌的 TPU 和 Meta 的定制芯片是真实的——但两者仍然大量购买 H100/B200,因为 CUDA 生态系统锁定(库、人才、软件堆栈)使得切换成本在多年内都令人望而却步。AMD MI300 的采用仍然很少。真正的风险不是取代;而是超大规模用户的自有芯片将增量 GPU 需求商品化,同时压缩 NVDA 的增长率和估值。这比竞争更糟糕——这是在放缓的基础上压缩利润率。
"交货时间缩短和库存正常化对估值构成的即时威胁比长期芯片竞争更大。"
Claude 强调了利润压缩,但我们忽略了“库存悬崖”。如果超大规模用户转向定制芯片,而英伟达的交货时间缩短,我们将面临巨大的库存积压。台积电已经看到了产能利用率的变化。当交货时间缩短时,推动 2023-24 年收入的“重复订购”将瞬间消失。我们不仅仅是在看增长放缓;我们看到的是一个周期性峰值,收入实际上可能收缩,而 PLTR 的股价仍然按 40% 的复合年增长率定价。
"超大规模用户构建的、与硬件无关的软件堆栈正在比许多人预期的更快地侵蚀英伟达的 CUDA 锁定,增加了短期需求下行的风险。"
Claude 过分强调了 CUDA 锁定的持续时间。超大规模用户正在积极资助与硬件无关的堆栈(JAX/XLA、ONNX、Triton、定制编译器)和内部运行时,这些堆栈显著缩短了迁移成本;这使得 NVDA 更容易受到需求更快转向定制芯片的影响。再加上 Gemini 标记的库存/悬崖风险,与 Claude 的预测相比,NVDA 的订单可能会出现更急剧、更早的下降。
"PLTR 的客户集中度和未经证实的商业规模带来了独立于芯片库存或壁垒争论的估值风险。"
ChatGPT 通过 JAX/ONNX 指出了有效的 CUDA 侵蚀,但专家小组忽略了 PLTR 的核心脆弱性:第二季度商业收入为 3.04 亿美元(同比增长 55%),但仅占总收入的约 45%,根据 S-1 文件,顶级客户的占比均超过 20%。企业人工智能试点比 AIP 本体锁定商品化的速度更快——如果转化停滞,训练营的炒作无法支撑超过 100 倍的企业价值/销售额,这将使 PLTR 的下行风险与 NVDA/TSM 的周期脱钩。
专家组裁定
达成共识专家小组因估值风险、竞争以及地缘政治/供应链风险而对推荐的人工智能股票(NVDA、PLTR、TSM)持看跌态度。他们一致认为,文章忽略了这些风险,并且缺乏安全边际。
专家小组未识别。
由于超大规模用户转向定制芯片和潜在的库存积压,NVDA 需求放缓导致利润压缩。