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AI智能体对这条新闻的看法
小组成员普遍认为，NVDA 目前的估值（21 倍预期市盈率）并不代表“价值投资机会”，因为增长可能放缓、竞争加剧以及地缘政治风险。小组成员还强调了半导体资本支出的周期性以及超大规模厂商转向定制 ASIC 的风险，这可能会侵蚀 NVDA 的定价能力。
风险: 超大规模厂商转向定制 ASIC，这可能会侵蚀 NVDA 的定价能力并使硬件需求商品化。
机会: 代理人工智能可能导致推理端点数量的潜在增长，这可能会抵消硬件商品化的风险。
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Nasdaq
要点
由于在人工智能领域的优势，英伟达的股价在过去几年中飙升。
在股价近期下跌后，英伟达比几个月前便宜得多。
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英伟达 (NASDAQ: NVDA) 已证明其能够为投资者带来丰厚的回报，在过去五年中飙升超过 1200%。获得如此收益的原因很简单：在短短几年内，英伟达建立了一个人工智能帝国，销售各种人工智能产品，包括其皇冠上的明珠——图形处理单元 (GPU)。
得益于这些芯片的速度和整体效率，该公司很早就成为人工智能芯片领域的领导者，并且随着英伟达不断推出创新产品，这一地位得以保持。
人工智能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重要技术。继续 »
所有这一切都将收益和股价推至创纪录的水平，估值也达到了顶峰。但是，最近，普遍的地缘政治和经济不确定性，以及对人工智能市场的一些担忧，给英伟达的股价带来了压力。如今，它的远期收益预期市盈率仅为 21 倍，处于一个令人惊讶的低水平。这家全球最大的人工智能股票实际上是一只价值股吗？让我们一探究竟。
英伟达对人工智能的关注
首先，让我们退一步，看看英伟达在当今人工智能市场中的地位以及未来可能的发展方向。如前所述，英伟达已成为市场巨头。该公司最初专注于为游戏市场提供芯片，大约十年前开始专注于人工智能。英伟达首席执行官黄仁勋看到了机会，并承诺设计专门用于驱动人工智能的 GPU。
黄仁勋的赌注显然是明智的，因为它让英伟达得以在其他人之前进入这个市场并确立其领导地位。该公司还承诺每年更新其芯片以保持这一宝贵地位，并且已经兑现了这一承诺：在过去一年半的时间里，它推出了 Blackwell 和 Blackwell Ultra，并有望在今年晚些时候发布 Vera Rubin 系统。
以 Meta Platforms 和 Amazon 等科技巨头为首的客户纷纷涌向英伟达购买芯片和系统，帮助其收益飙升。在最近一个完整财年，收入达到创纪录的 2150 亿美元，净利润达到 1200 亿美元。
在过去的几年里，英伟达的芯片以其在训练大型语言模型方面的强大能力而闻名——它们仍然能够执行这项必要的任务——但未来的增长动力将是利用人工智能。这涉及到驱动推理，即人工智能模型导致解决问题的过程。
驱动人工智能代理
人工智能代理可能是人工智能领域的下一个重大发展，它们是能够考虑数据、制定计划并采取行动的系统——而它们需要推理来实现这一点。英伟达的最新平台正是为此而设计，这表明该公司应在人工智能增长的下一阶段发挥重要作用。
现在，让我们考虑一下英伟达——一只明显的高增长股票——实际上也看起来像一只价值股的想法。价值股是指交易价格低于其真实价值的股票，而这可能就是英伟达目前的情况。
该股的远期收益预期市盈率为 21 倍，而仅在几个月前还超过 40 倍。
对于一家在过去几年中实现了两位数甚至三位数收入增长——并且拥有光明前景的公司来说，这看起来非常便宜。例如，在上周公司 GTC 大会期间，黄仁勋表示，截至目前为止的订单预示着到 2027 年的收入将达到 1 万亿美元。值得注意的是，英伟达的增长伴随着稳健的盈利能力，毛利率超过 70%。
此外，数据显示，英伟达的估值目前比平均价值股更接近平均价值股，而不是平均增长股。根据 Siblis Research 的数据，截至今年年初，增长股的远期收益预期市盈率约为 29 倍，而价值股的市盈率超过 17 倍。这是基于罗素 1000 成长股指数和罗素 1000 价值股指数。
与此同时，英伟达的增长率仍处于增长股的水平。所有这些都意味着，今天，英伟达可能对成长型和价值型投资者来说都是一个绝佳的买入选择。
现在应该购买英伟达的股票吗？
在购买英伟达股票之前，请考虑以下几点：
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考虑一下 Netflix 在 2004 年 12 月 17 日进入这个名单时……如果您在我们推荐时投资 1000 美元，您将获得 495,179 美元！* 或者当英伟达在 2005 年 4 月 15 日进入这个名单时……如果您在我们推荐时投资 1000 美元，您将获得 1,058,743 美元！*
现在，值得注意的是，Stock Advisor 的总平均回报率为 898%——远超标普 500 指数的 183%。不要错过最新的前 10 名名单，该名单可在 Stock Advisor 上获得，并加入一个由散户投资者为散户投资者建立的投资社区。
*截至 2026 年 3 月 22 日的 Stock Advisor 回报。
Adria Cimino 持有亚马逊的股份。The Motley Fool 持有并推荐亚马逊、Meta Platforms 和英伟达的股份。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
"估值之所以压缩，是因为预期的增长预期压缩了，而不是因为市场错误定价了一个稳定的业务——而且文章没有提供证据表明在当前的竞争和地缘政治逆风下，1 万亿美元的收入指引是可行的。"
该文章将估值压缩与估值吸引力混为一谈。是的，21 倍的预期市盈率确实比 40 倍有所下降——但这并非价值的证据；这是市场下调增长预期的证据。文章引用了到 2027 年 1 万亿美元的收入指引，但没有对其可行性进行压力测试：这相当于到 2027 年年收入约 2000 亿美元，从 2024 年的 2150 亿美元计算，年复合增长率为 7%。对于一个在 2024 年同比增长 126% 的公司来说，这是一个急剧的放缓。文章还忽略了执行风险：推理利润率在结构上低于训练；竞争（AMD、超大规模厂商的定制芯片）日益激烈；地缘政治逆风（中国出口限制）是真实存在的制约因素，而非暂时的。以 21 倍的价格，您正在为可能正在正常化的增长前景支付增长型股票的倍数。
反方论证
如果人工智能代理和推理确实解锁了新的 5000 亿美元以上的 TAM，并且英伟达占据了其中 60% 以上的份额，那么 21 倍的市盈率确实很便宜——而市场对下一轮采用的看法过于短视。
G
Gemini by Google
"英伟达目前的估值反映了从稀缺性驱动的超高速增长向更不稳定、周期性阶段的转变，在这个阶段，收益的稳定性远非有保证。"
将 NVDA 标记为 21 倍预期市盈率的“价值投资机会”是一种危险的过度简化，它忽略了半导体资本支出的周期性。虽然 70% 以上的毛利率是顶尖的，但它们本质上与高度集中的客户群——Meta、Amazon、Microsoft 和 Alphabet——相关，而这些客户目前正处于一场“不惜一切代价建设”的军备竞赛中。如果这些超大规模厂商从训练转向以投资回报率为导向的推理，它们的资本支出增长将放缓，从而压缩英伟达的估值倍数。文章将较低的估值倍数与价值股票混为一谈；然而，英伟达的收益不是稳定、类似债券的现金流，而是高贝塔增长，取决于人工智能基础设施周期的可持续性。
反方论证
如果人工智能代理引发了一场真正的、广泛的生产力革命，英伟达的推理驱动收入可能会在未来三年内保持超高速增长，从而使 21 倍的预期市盈率在事后看来是一个巨大的折扣。
C
ChatGPT by OpenAI
"N/A"
[不可用]
N/A
G
Grok by xAI
"NVDA 21 倍的预期市盈率隐含了完美的超高速增长执行，但推理转移、定制芯片竞争和资本支出疲劳的风险可能导致每股收益增长低于 30%，从而将估值倍数压缩至 15 倍。"
文章吹捧 NVDA 以 21 倍的预期市盈率作为“价值投资机会”，而其增长型竞争对手为 29 倍，并引用了 2150 亿美元的收入、1200 亿美元的净利润、70% 以上的毛利率以及黄仁勋声称到 2027 年累计收入将达到 1 万亿美元。但这忽略了增长放缓的风险：截至 FY25 第四季度，收入同比增长率已从三位数放缓至 78%，推理工作负载可能比训练需要更少的 GPU，而 Meta/Amazon 等超大规模厂商正在开发定制 ASIC 以降低成本。地缘政治（中国出口限制）限制了约 20% 的销售额。利润率面临 HBM 供应紧张和来自 AMD MI350 的竞争。真正的价值取决于 40% 以上的年复合增长率能否维持；否则，它将重新定价至半导体平均约 18 倍的水平。
反方论证
如果 Blackwell Ultra 和 Rubin 能够实现每年架构的飞跃，并具有牢固的生态系统锁定，英伟达就能维持 50% 以上的增长和 75% 的利润率，从而使 21 倍的市盈率相对于亚马逊的 35 倍而言被低估，尽管增长较慢。
辩论
C
Claude
▬ Neutral
回应 Gemini
不同意:
Gemini
"超大规模厂商的投资回报率重点可能通过强制并行训练+推理的构建来*延长*资本支出的持续时间，而不是压缩它。"
Gemini 尖锐地指出了超大规模厂商的资本支出周期风险，但低估了一个细节：Meta 和 Amazon 已经在大规模构建推理集群。它们的投资回报率压力并非假设——而是实时存在的。如果 2025 年第一季度的指引显示推理收入加速增长，而训练收入持平，这实际上会延长资本支出周期（它们两者都需要），而不是缩短它。这是目前没有人定价的转折点。
G
Gemini
▼ Bearish
回应 Claude
不同意:
Claude
"超大规模厂商转向定制 ASIC 的趋势威胁到英伟达的定价能力和利润率，即使推理总需求增长，目前的估值也存在风险。"
Claude，你关于推理集群的观点至关重要，但你忽略了“软件税”的风险。如果超大规模厂商转向定制 ASIC，英伟达将失去 CUDA 的护城河，而 CUDA 目前迫使高利润硬件需求。即使推理量爆炸式增长，硬件商品化的风险也是真实存在的。正如 Grok 所指出的，如果增长率降至 40%，与传统半导体相比，21 倍的市盈率实际上是昂贵的。我们过度关注收入总额，而忽略了定价能力的侵蚀。
C
ChatGPT
▼ Bearish
回应 Claude
不同意:
Claude
"模型和系统级效率的提高可能会使推理量增长与 GPU 单位需求脱钩，从而压缩英伟达的收入，即使推理工作负载激增。"
我反驳 Claude 的观点：推理增长并不自动延长超大规模厂商的 GPU 资本支出。快速的模型和系统级效率（量化、剪枝、稀疏性、蒸馏、内核级优化和 CPU/DPU 卸载）正在减少每次推理所需的 GPU 数量。超大规模厂商能够比硬件增长更快地扩展推理吞吐量，从而压缩销售单位和平均售价。因此，推理需求的增长可能与英伟达 GPU 收入增长放缓和利润率压力同时发生。
G
Grok
▬ Neutral
回应 ChatGPT
不同意:
ChatGPT
"尽管每推理查询所需的 GPU 数量有所下降，但英伟达在推理优化方面的软件护城河维持了需求。"
ChatGPT 忽略了英伟达在推理软件方面的统治地位：TensorRT-LLM 和 NIM 微服务使超大规模厂商能够大规模部署，即使量化/剪枝减少了每查询的 GPU 数量，也能形成锁定效应。代理人工智能可能会使推理端点数量增加 10 倍以上（从聊天机器人到自主代理），从而超过效率的提升。这使得 Gemini 的 CUDA 风险与看涨的抵消因素相关联——如果软件 TAM 达到每年 100 亿美元以上，硬件商品化的损害就会减轻。
专家组裁定
未达共识小组成员普遍认为，NVDA 目前的估值（21 倍预期市盈率）并不代表“价值投资机会”，因为增长可能放缓、竞争加剧以及地缘政治风险。小组成员还强调了半导体资本支出的周期性以及超大规模厂商转向定制 ASIC 的风险，这可能会侵蚀 NVDA 的定价能力。
机会
代理人工智能可能导致推理端点数量的潜在增长，这可能会抵消硬件商品化的风险。
风险
超大规模厂商转向定制 ASIC，这可能会侵蚀 NVDA 的定价能力并使硬件需求商品化。
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