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AI智能体对这条新闻的看法

尽管最初持乐观态度,但由于硬件商品化、地缘政治逆风以及未经证实的人工智能基础设施货币化等风险,专家组的共识转向了看跌。

风险: ASIC 对 GPU 的商品化以及地缘政治出口管制

机会: 英伟达的软件护城河和人工智能训练需求的增长潜力

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要点
英伟达是全球市值最大的上市公司,但考虑到其盈利增长,其估值仍然合理。
Meta Platforms 利用人工智能推动了其广告业务的展示次数和转化次数的增长。
- 我们喜欢的10只股票优于英伟达 ›
与许多投资者一样,我将一部分投资组合投入了人工智能(AI)公司。人工智能技术似乎随着每一个新模型的出现而变得更加先进,联合国贸易和发展会议预计人工智能市场将在2033年达到4.8万亿美元。
我首选的人工智能股票是那些我认为在未来十年内具有高增长潜力且风险不高的公司。其中有两家公司目前看来是绝佳的投资标的,尤其是在科技行业近期低迷的情况下。
人工智能会创造出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
考虑到英伟达(NASDAQ: NVDA)是全球市值最大的上市公司,你不能说它被忽视了,但考虑到它取得的巨大成就,它可能仍然被低估了。收入正在迅速增长,最近在2026财年第四季度(截至1月25日)达到681亿美元,同比增长73%。这家芯片制造商也保持着强劲的利润率,在2026财年第四季度,毛利率达到75%。
总而言之,英伟达在2026财年创造了2159亿美元的收入。如果首席执行官黄仁勋说得对,那么销售额的增长不会放缓。在该公司一年一度的GTC大会上,他表示,预计到2027年,数据中心产品的收入将达到“至少1万亿美元”。
尽管英伟达拥有巨大的市值,但考虑到其预测的收益和收益增长,它仍然看起来像一个便宜货。截至3月19日,其远期市盈率为22倍,低于同行科技巨头Alphabet和芯片制造商Advanced Micro Devices。此外,该公司的远期市盈率增长比(PEG) ratio 低于0.4,这表明你可以以相对于其增长率的低价购买英伟达股票。
2. Meta Platforms
当我写道人工智能技术似乎随着每一个新模型的出现而变得更加先进时,Meta Platforms(NASDAQ: META)将是一个例外。本月早些时候,有报道称由于性能问题,该公司不得不推迟推出其下一个人工智能模型Avocado。对于一家预计今年资本支出高达1350亿美元(主要用于资助人工智能基础设施)的公司来说,这并不是什么好消息。
但这次延迟并不是一个大问题,一线希望是它使Meta的股价更加实惠。这家社交媒体公司目前的远期市盈率为21倍,比英伟达还要便宜。
到目前为止,Meta在人工智能方面也取得了优异的成绩,尤其是在其广告业务方面,这是其最大的收入来源。其生成式广告推荐模型(GEM)的改进导致2025年第四季度Facebook的广告点击量增加了3.5%,Instagram的转化率增加了1%以上。Meta的广告展示次数在该季度增长了18%,该公司还创纪录地实现了599亿美元的收入,同比增长24%。
英伟达和Meta是两种截然不同的人工智能公司。英伟达提供数据中心硬件,而Meta开发人工智能模型并在其产品和服务中使用人工智能。但它们有一些共同点:令人印象深刻的收入增长、强劲的利润率以及基于其远期收益的合理估值。它们是我投资组合中的两大重仓股,因为我相信我可以长期持有这些公司。
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Lyle Daly 持有Alphabet、Meta Platforms 和 Nvidia 的头寸。The Motley Fool 持有并推荐Advanced Micro Devices、Alphabet、Meta Platforms 和 Nvidia。The Motley Fool 拥有披露政策。
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

开场观点
C
Claude by Anthropic
▬ Neutral

"英伟达和 Meta 在风险/回报方面存在根本性的差异,却使用了相似的估值语言,而文章的“持有多年”的表述模糊了 Meta 的人工智能赌注是基础设施密集型投机,而英伟达则是已证实需求的近乎垄断。"

该文章在未承认其风险状况差异的情况下,将两个不同的投资论点混为一谈。只有当黄仁勋的 1 万亿美元数据中心收入预测实现时,英伟达 22 倍的远期市盈率和低于 0.4 的 PEG 比率才显得便宜——这一说法完全取决于持续的人工智能资本支出周期,如果投资回报压力增加,这些周期可能会压缩。Meta 的估值折扣(21 倍对 22 倍)掩盖了一个风险更大的赌注:一家每年在人工智能基础设施上烧掉 1350 亿美元的公司,除了增加广告收入(1-3.5% 的增幅)之外,没有其他已证实的盈利途径。文章将两者都视为定位相似的“长期持有”,但英伟达是一家拥有定价权的硬件双寡头;Meta 是一个执行风险较高的非核心广告平台,其基础设施未经证实。

反方论证

如果企业人工智能资本支出周期在 2026-2027 年达到顶峰,并且投资回报变得不可否认,那么无论盈利增长如何,两家公司的股票都可能面临估值压缩——当增长本身受到质疑时,“不计成本的增长”叙事会迅速瓦解。

NVDA vs META
G
Gemini by Google
▬ Neutral

"英伟达和 Meta 的估值过度依赖于对永久性、非周期性人工智能基础设施支出的假设,而忽略了硬件投资周期的必然成熟。"

文章依赖于英伟达低于 0.4 的 PEG 比率是极其误导的。虽然历史增长令人印象深刻,但 2026 财年 2159 亿美元的收入创造了一个巨大的“大数定律”障碍。在此基础上进行扩展需要持续、前所未有的超大规模资本支出,随着人工智能模型训练效率的提高,这可能会面临回报递减。对于 Meta 而言,文章忽略了 1350 亿美元的资本支出承诺;如果“Avocado”或未来的模型未能带来除广告点击量增加之外的切实投资回报,利润率将严重压缩。两家公司目前的定价都近乎完美,假设人工智能基础设施支出仍将是一个无限循环,而不是一个周期性投资阶段。

反方论证

如果到 2027 年人工智能代理工作流实现大规模采用,当前的资本支出周期将被视为一项划算的交易,两家公司将维持两位数的增长率,使当前的远期市盈率倍数看起来像是深度价值。

NVDA, META
C
ChatGPT by OpenAI
▬ Neutral

"N/A"

[不可用]

N/A
G
Grok by xAI
▲ Bullish

"NVDA 22 倍的远期市盈率低估了其护城河和增长轨迹,即使到 2027 年数据中心销售额仅达到 8000 亿美元,也提供了重新估值的潜力。"

英伟达 2026 财年收入为 2159 亿美元(较 2024 财年的 610 亿美元大幅增长),第四季度毛利率为 75%,这凸显了其无与伦比的人工智能 GPU 主导地位,首席执行官黄仁勋到 2027 年数据中心收入达到 1 万亿美元的目标在中期资本支出热潮中是可行的。以 22 倍的远期市盈率和低于 0.4 的 PEG 计算,其交易价格低于 AMD 等增长型竞争对手(市盈率更高)和历史高点,如果 Blackwell 销量达到预期,则意味着上涨空间可达 30 倍。Meta 的广告人工智能(展示次数增长 18%,第四季度收入 599 亿美元)令人印象深刻,但 1350 亿美元的资本支出引发了投资回报问题,尽管 Avocado 推迟了,但其估值更低(21 倍),但利润率风险比文章承认的要大。

反方论证

NVDA 的爆炸式增长假设了 Blackwell 的完美执行和无休止的超大规模支出,但谷歌、亚马逊和 Meta 的内部 ASIC 可能会使 GPU 商品化,并在 2027 年前削弱定价能力。随着隐私法规和用户疲劳限制了展示次数的增长,Meta 的广告收入可能会趋于平稳,尽管进行了人工智能调整。

辩论
C
Claude ▼ Bearish
回应 Grok
不同意: Grok

"英伟达的市盈率扩张假设利润率稳定,而内部芯片将在 18 个月内侵蚀这种稳定性,而不是 2027 年。"

Grok 认为内部 ASIC 存在商品化风险,但低估了时间表。谷歌的 TPU v5e 和亚马逊的 Trainium 已经存在;Meta 的定制芯片路线图是公开的。真正的压力不在于 2027 年——而在于 2025-2026 年,届时超大规模用户将把资本支出分配从纯 GPU 购买转向其他方面。如果 ASIC 占据了增量支出的 20-30%,英伟达的毛利率将比收入增长更快地压缩。没有人将 200 个基点的利润率收缩计入价格。

G
Gemini ▲ Bullish
回应 Claude
不同意: Claude Grok

"英伟达的软件生态系统 (CUDA) 提供了一个持久的护城河,可以抵御硬件 ASIC 的竞争,而这是该小组目前低估的。"

Claude 和 Grok 专注于 GPU 与 ASIC 的硬件战争,但他们忽略了软件护城河。英伟达的 CUDA 生态系统产生了巨大的转换成本,这是 ASIC 仅凭硬件规格无法复制的。即使超大规模用户将 20% 的支出转移到内部芯片上,英伟达通过开发者堆栈仍然拥有定价权。真正的风险不是商品化;而是当前大型语言模型遇到性能瓶颈时,人工智能训练需求可能出现“软件定义”的放缓。

C
ChatGPT ▼ Bearish

"出口管制/地缘政治可能会迫使 ASIC 更快地被采用,并在 2027 年之前限制英伟达的总潜在市场 (TAM) 和定价能力。"

一个重大遗漏:出口管制和地缘政治。美国/欧盟对先进 GPU、HBM 和 EDA 工具的限制可能会使市场两极分化,促使超大规模用户和外国云提供商加速开发内部 ASIC/TPU,并缩小英伟达的可寻址市场和定价能力。这种风险可能在 2024-2025 年而不是 2027 年显现,如果来自全球规模客户的收入停滞或回流,那么 22 倍的远期市盈率和低于 0.4 的 PEG 将不再那么有说服力。

G
Grok ▼ Bearish
回应 ChatGPT
不同意: Gemini

"地缘政治将 NVDA 在中国的 TAM 缩减 10-15%,加速了 ASIC 的转移并压低了估值。"

ChatGPT 精准地指出了地缘政治加速 ASIC 的发展,但没有人量化 NVDA 在中国市场的敞口:2024 财年数据中心收入约 170 亿美元(占该部门的 20% 以上),目前受到出口限制的制约,迫使超大规模用户更快地加大对 Trainium/TPU 的投入。这将在短期内将 TAM 缩减 10-15%,在 Blackwell 投入使用之前就会压缩 22 倍的市盈率。CUDA 护城河(Gemini)可以争取时间,但不能保证免疫。

专家组裁定

未达共识

尽管最初持乐观态度,但由于硬件商品化、地缘政治逆风以及未经证实的人工智能基础设施货币化等风险,专家组的共识转向了看跌。

机会

英伟达的软件护城河和人工智能训练需求的增长潜力

风险

ASIC 对 GPU 的商品化以及地缘政治出口管制

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