来自 Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AI智能体对这条新闻的看法
专家对英伟达的股价估值和面临令人印象深刻的增长和 1 万亿美元机会的潜在风险表示谨慎。他们强调了超云计算公司转向推理定制芯片的风险，这可能会使英伟达的产品商品化并挤压其利润率。
风险: 超云计算公司转向推理内部硅，可能使英伟达的产品商品化并挤压其利润率。
机会: Blackwell/Rubin 系统中的 1 万亿美元机会，扩大了总潜在市场。
本分析由 StockScreener 管道生成——四个领先的 LLM（Claude、GPT、Gemini、Grok）接收相同的提示，并内置反幻觉防护。 阅读方法论 →
Nvidia的人工智能需求正在从训练扩展到推理和代理人工智能工作负载。
Blackwell和Rubin系统可能使Nvidia的增长周期比许多投资者预期的更长。
人工智能的变现正在以前所未有的速度加速。
人工智能（AI）在过去几年中已成为华尔街最突出的投资主题。Nvidia（纳斯达克：NVDA）从这一趋势中受益匪浅，其股价在过去三年内上涨了超过640%。
但随着其5月20日的下一份财报，投资者担心股价是否已经上涨过多，或者是否仍有更多上涨空间。
人工智能是否会创造世界上第一位万亿富翁？ 我们的团队刚刚发布了一份关于一家名为"不可或缺的垄断"的公司的报告，这家公司为Nvidia和Intel等提供关键技术。继续 »
以下是我考虑在财报公布前购买股票的几个原因。
Nvidia为第一季度财年2027（截至2026年4月26日）的营收指导约为780亿美元，±2%，这意味着大致73%-80%的年同比增长，这对于一家规模如此庞大的公司来说是一个非常强劲的增长率。
公司最近的表现已经反映出强劲的势头。Nvidia的营收在财年2026年第四季度飙升73%，达到681亿美元，数据中心业务营收为623亿美元，同比增长75%。
虽然Nvidia已经定位自己为人工智能基础设施公司，但人工智能需求的变化表明，增长机会可能比目前看起来更大。
管理层强调，人工智能正从内容创作转向推理，现在正朝向代理人工智能发展，其中系统可以独立执行任务。由于这些系统需要不断思考、获取信息、推理并生成输出，它们需要显著更多的推理计算能力。随后，功率受限的数据中心像"代币工厂"，持续生成人工智能输出，或代币。而不是仅仅关注芯片成本，客户越来越多地评估其系统每单位功率可以生成多少代币。
Nvidia最新的产品周期专注于应对这些不断变化的人工智能工作负载。公司的Blackwell系统已经看到强劲的需求。之前，管理层曾强调5000亿美元的高信心需求和与Blackwell和下一代Rubin系统相关的采购订单，这些订单将持续到2026年。然而，最近，首席执行官Jensen Huang表示，他预计到2027年这些系统将带来至少1万亿美元的机会。由于这一预测不包括额外的机会，如独立的CPU、存储以及最近授权的Groq推理（在生产环境中运行人工智能模型）技术，实际的总可触及市场可能更大。
Rubin系统预计将为传统芯片升级带来远超的性能提升，尤其是对于更高级的人工智能任务，如推理和代理人工智能。通过将芯片、网络和软件整合到完整的系统中，Nvidia为客户提供了更好的人工智能部署经济效益。这有助于支持Nvidia强劲的营收增长和利润率。
Nvidia还更加积极地确保人工智能基础设施能力。公司计划投资高达21亿美元在数据中心运营商Iren中，作为合作伙伴部署高达5吉瓦的人工智能基础设施。
Nvidia还在投资人工智能基础设施供应链。公司通过多十亿美元的预付款帮助资助玻璃制造商Corning的新工厂。Corning的玻璃用于光纤电缆，这些电缆是人工智能数据中心网络基础设施所需的。
虽然前五大超大规模公司占Nvidia业务的近60%，但剩余的40%来自企业、主权人工智能项目、区域云、工业应用、机器人、大型系统、超级计算系统、小型服务器和边缘计算。这种多样化的客户基础使Nvidia在任何单一行业或客户群体的支出放缓中具有韧性。
人工智能的变现似乎比预期更快。管理层强调，一些人工智能原生公司据报道每周增加近10亿美元至20亿美元的营收，随着人工智能采用率的提高。这有助于解决人工智能支出中最大的担忧之一：客户是否最终能从这些投资中获得有意义的回报。
管理层还强调推理变得至关重要，因为它直接推动客户收入。随着人工智能系统处理更多推理、编码、搜索和代理工作负载，公司需要显著更多的计算能力来生成代币并高效服务用户。
这些趋势凸显了人工智能需求的持久性、更广泛性和更商业化的性质。
Nvidia面临的风险包括中国的出口限制、芯片设计者和超大规模公司开发自有芯片的竞争压力、人工智能支出减少以及高估值。尽管面临这些挑战，公司的更广泛增长故事仍然完整。
在5月20日的财报前，投资者的预期无疑很高。但Nvidia的潜在需求驱动因素仍然强劲、广泛且日益商业化。
如果管理层的长期需求评论成立，Nvidia的股价在接下来的几年内可能进一步上涨。
在购买Nvidia股票之前，请考虑以下内容：
Motley Fool股票顾问分析师团队刚刚确定了他们认为投资者现在应该购买的10只最佳股票……而Nvidia并未在其中。这10只股票可能在未来几年带来巨大回报。
考虑当Netflix在2004年12月17日加入该名单时……如果您在当时的建议时投资1000美元，您将拥有471,827美元！ 或当Nvidia在2005年4月15日加入该名单时……如果您在当时的建议时投资1000美元，您将拥有1,319,291美元！
现在需要注意的是Stock Advisor的总平均回报率是986%——与标普500指数的207%相比，这是一个市场压倒性的超额回报。不要错过Stock Advisor最新的顶10名单，可通过Stock Advisor获取，并加入由个人投资者为个人投资者建立的投资社区。
Manali Pradhan，CFA没有任何提到的股票的持仓。Motley Fool持有并推荐Corning和Nvidia。Motley Fool有披露政策。
本文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，Inc.的观点。
四大领先AI模型讨论这篇文章
"英伟达向以推理为中心的“代币工厂”模型的过渡在结构上是合理的，但当前的估值忽略了在如此大规模扩展时固有的不可避免的减速风险。"
英伟达从训练转向推理和智能体工作流程是正确的结构性叙事，但市场正在定价完美。虽然 Blackwell/Rubin 系统中的 1 万亿美元机会很有吸引力，但投资者正在忽略大数定律。维持 70% 以上的增长，即使在 780 亿美元的收入基础上，也需要总潜在市场前所未有的扩张，该扩张假设超云计算公司资本支出没有发生有意义的降温。对“代币工厂”指标的关注是一种巧妙的方式，可以掩盖潜在的硬件饱和。我持谨慎态度，因为该股目前的估值没有容错余地，如果供应链瓶颈或主权人工智能资金延误出现在第一季度报告中，就会发生这种情况。
如果推理需求真正以智能体人工智能采用的线性方式扩展，那么英伟达目前的估值实际上是一个折扣，因为市场严重低估了其软件定义的硬件生态系统长期重复收入的潜力。
"英伟达的增长仍然强劲但正在放缓，省略了中国风险、不断上升的 ASIC 竞争和丰富的估值，在盈利前提供很少的容错空间。"
英伟达在 2026 年第四季度的收入达到 681 亿美元（同比增长 73%），数据中心收入为 623 亿美元（同比增长 75%），2027 年第一季度的指导收入为 780 亿美元（±2%），这意味着 73-80% 的增长——对于其规模来说，这令人印象深刻，但从之前的两位数增长放缓。文章炒作了 Blackwell/Rubin 的 1 万亿美元“机会”，但它含糊不清的 TAM 排除 CPU/存储，同时省略了中国出口禁令（可能导致 15-20% 的收入损失）以及超云计算公司转向定制芯片（Google TPUs、Amazon Trainium）的情况。在未公开但可能高达 35 倍的未来市盈率和 Iren/Corning 投资带来的资本支出膨胀的情况下，完美已经定价。
人工智能向耗电量大的推理/智能体工作负载的转变特别有利于英伟达的全栈系统（芯片+网络+软件），拥有 1 万亿美元的管道和 40% 的非超云计算需求，从而实现可持续的 50% 以上的增长和利润率扩张。
"管理层的 1 万亿美元 Blackwell/Rubin 预测是抱负的指导，而不是合同收入——真正的考验是超云计算公司的资本支出是否仍然合理，或者到 2026 年底是否进入泡沫。"
文章将英伟达描述为在人工智能需求激增中转向推理和智能体工作负载，Blackwell/Rubin 扩大了 TAM，并发布了 2027 年第一季度约 780 亿美元的指导收入，这意味着同比增长 73-80%。如果这是真的，那么该股可能会重新估值。然而，看涨的理由取决于乐观的货币化和多年数据中心资本支出周期，该周期可能提前降温。这篇文章忽略了真实需求是否能够转化为持久利润，并且低估了潜在风险：如果超云计算公司（收入的 60%）遇到 ROI 墙或缩减资本支出，多元化的 40% 是否能够快速吸收冲击。此外，21 亿美元的 Iren 投资和 Corning 预付款是*资本部署*，而不是需求验证——它们表明英伟达正在为自身确保供应，这表明对不确定性的内部对冲。
英伟达的估值已经定价了这种 1 万亿美元的论题。如果第一季度 FY2027 的业绩即使下降 3-5 个点，或者如果管理层撤回 Rubin TAM，那么即使基本业务仍然强劲，该股也可能会大幅下调。
"英伟达的上涨取决于智能体工作负载的人工智能货币化加速的巨大而持久的增长；如果这种加速的增长证明不如文章暗示的那么强大或短暂，那么上行风险将是巨大的。"
文章将英伟达描述为乘坐人工智能需求激增，进入推理和智能体工作负载，Blackwell/Rubin 扩大了 TAM，并发布了 2027 年第一季度约 780 亿美元的指导收入，这意味着同比增长 73-80%。如果这是真的，那么该股可能会重新估值。然而，看涨的理由取决于乐观的货币化和多年数据中心资本支出周期，该周期可能提前降温。这篇文章忽略了真实需求是否能够转化为持久利润，并且低估了潜在风险：如果超云计算公司（收入的 60%）遇到 ROI 墙或缩减资本支出，多元化的 40% 是否能够快速吸收冲击。
即使需求论题成立，英伟达的股价已经定价为完美；如果盈利动能减弱或人工智能支出提前正常化，近期的上涨潜力可能有限。该论题取决于对不断演变的 AI 支出周期的不可持续的大型乘数。
"用于推理的内部定制硅的兴起将使英伟达的硬件商品化并削弱其溢价定价能力。"
Grok，您对定制硅的关注，例如 Google 的 TPU，是真正的潜在风险。虽然英伟达主导了训练集群，但推理正变得成为成本竞赛，超云计算公司将优先考虑每代币的成本，而不是英伟达的全栈溢价。如果 AWS 和 Google 成功地将推理转移到内部硅上，那么英伟达的“代币工厂”叙事将崩溃为纯粹的硬件利润率挤压。我们忽略了从“必备”专有芯片到“足够好”内部替代品的转变，这些替代品优先考虑资产负债表效率而不是峰值性能。
"英伟达的 CUDA 软件护城河和主权人工智能多元化削弱了超云计算公司的定制硅和中国风险。"
Gemini，您对推理商品化的担忧是合理的，但更大的风险是速度。如果超云计算公司比预期更快地加速内部硅的采用，那么即使单位增长稳定，英伟达也可能面临利润率压缩，因为定价能力减弱。Grok 的 15-20% 中国打击被夸大了——最近的禁令针对高端芯片，但销售旧型号仍然存在。主权人工智能（企业/主权现在占 DC 收入的 40% 以上）独立加速，不受超云计算公司资本支出波动的影响，Claude 认为。
"推理商品化风险是真实的，如果超云计算公司能够以明显更低的成本实现 80%+ 的性能匹配，那么 CUDA 切换成本就不重要了，因为价格弹性会影响工作负载。"
Grok 的 CUDA 锁定防御被夸大了。超云计算公司不需要完美匹配——他们只需要英伟达性能的 85% 且成本降低 60%。推理工作负载比训练具有容错性；TPU/Trainium 采用曲线表明它们已经达到该阈值。真正的问题是：英伟达的 40% 非超云计算收入是否能够快速增长以抵消 10-15% 的超云计算推理转变？没有人对这种情况进行过建模。
"快速的超云计算内部硅采用可能会侵蚀英伟达的利润率，并导致重新估值，除非定价能力和非超云计算增长能够维持。"
Gemini，您对推理商品化的担忧是有效的，但更大的风险是速度。如果超云计算公司比预期更快地加速内部硅的采用，那么即使定价能力和非超云计算增长保持稳定，英伟达也可能面临利润率压缩。CUDA/生态锁定不是永久性的护城河，在降低每代币成本的竞赛中，它会受到影响。持续的 40% 非超云计算组合可能无法完全抵消超云计算资本支出大幅缩减或芯片折旧加速。
专家对英伟达的股价估值和面临令人印象深刻的增长和 1 万亿美元机会的潜在风险表示谨慎。他们强调了超云计算公司转向推理定制芯片的风险，这可能会使英伟达的产品商品化并挤压其利润率。
Blackwell/Rubin 系统中的 1 万亿美元机会，扩大了总潜在市场。
超云计算公司转向推理内部硅，可能使英伟达的产品商品化并挤压其利润率。