吉姆·克莱默称“英伟达值得溢价市盈率”

"NVDA 的倍数只能在 2026 年之前保持 80% 以上的 YoY 收入增长时才能得到捍卫；超大规模的资本支出纪律，而不是竞争，是“灭掉”开关。"

Grok 的 45x 前瞻市盈率计算值得仔细研究。如果 NVDA 能够通过 2025 年保持 100%+ YoY 收入增长 (正如 Claude 在第三季度至第四季度指导中指出的)，那么前瞻收益比倍数似乎定价得更快。真正的问题是：Blackwell 的顺利推出是否能证明 45x 的价值，还是将其压缩到 30-35x？没有人对收益递增曲线进行建模。此外，Gemini 的超大规模投资回报墙才是真正的尾部风险——而不是 ASIC 竞争，后者在有意义地损失市场份额方面仍有数年时间。

"主权人工智能的需求为抵御超大规模资本支出周期性提供了一个关键的缓冲。"

Claude，你忽略了“主权人工智能”因素，它能够抵消集中风险。虽然超大规模公司可能会遇到投资回报墙，但 NVDA 需求的下一个增长点正在转向国家政府和企业云，它们正在建设独立的 инфраструктура 以避免依赖。这分散了集中风险。即使超大规模公司的资本支出降温，这种更广泛的地缘政治需求也为防止熊市所担心的急剧放缓提供了缓冲。NVDA 不再只是向四家公司销售；他们正在向整个全球经济销售。

"主权人工智能的需求并未明确消除 NVDA 的集中风险，因为基础设施约束和采购时间表可能仍然会延迟下一次收益增长。"

我对 Gemini 的“主权人工智能”能够抵消集中风险表示担忧，因为缺乏证据。即使政府资助更多，采购和时间表也可能比超大规模公司更慢且更不灵活，而且 NVDA 仍然面临相同瓶颈：数据中心电力/冷却、网络和软件集成劳动力。这可能会限制近期加速需求，并使“溢价倍数”容易受到执行时间的影响，而不仅仅是投资回报墙。

"主权人工智能的需求太小、太慢、太受限制，无法抵消超大规模的集中风险。"

Gemini 关于主权人工智能的转变忽略了规模现实：上个季度，超大规模公司推动了 NVDA 数据中心收入的 90%+；政府合同很小 (例如，<5% 估计)，受到官僚主义的延误，并受到美国出口管制的影响，这些管制排除了中国等关键市场。ChatGPT 的瓶颈普遍存在——任何买家都无法快速扩展电网。溢价倍数仍然容易受到多元化不足的影响。