来自 Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AI智能体对这条新闻的看法
小组成员对英伟达的未来看法不一，担忧潜在的需求放缓、来自定制 ASIC 的竞争加剧以及监管风险，但也承认公司强大的 CUDA 生态系统和供应链优势。
风险: 由于超大规模云厂商资本支出放缓或转向更高效的 GPU 使用，导致需求放缓。
机会: 英伟达强大的 CUDA 生态系统和供应链优势，包括在台积电 CoWoS 封装方面的优先分配权。
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 →
英伟达的 GPU 帮助其在人工智能市场声名鹊起。
但投资者一直担心基础设施支出和需求的未来——这在今年早些时候对英伟达的股票造成了压力。
英伟达（NASDAQ: NVDA）的收益季度环比飙升，因为科技巨头们争相采用其最新的人工智能（AI）系统。这带来了出色的股票表现——随着人工智能革命的升温，该公司股价在过去三年中上涨了 600% 以上。
但近几个月来，投资者一直对一件事特别担忧。他们担心高需求水平能否持续。像微软、亚马逊等主要云服务提供商以及其他科技领导者已承诺今年在基础设施建设方面投入近 7000 亿美元，这当然有利于英伟达等芯片设计公司。然而，令人担忧的是，任何支出速度的放缓都可能适得其反——并对增长造成压力。
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考虑到这一切，投资者一直密切关注科技巨头可能提供的任何关于未来洞察的信息。英伟达首席执行官黄仁勋在本周的财报电话会议上向股东们发布了重磅消息——这可能会影响您现在是否购买英伟达股票的决定。
首先，让我们快速回顾一下迄今为止的人工智能故事以及英伟达在此环境中的发展。在人工智能热潮的早期阶段，客户专注于训练大型语言模型——为了以高速度将海量信息输入这些模型，他们需要计算能力。理想的计算能力就是英伟达的图形处理单元（GPU）。
虽然其他人工智能芯片也可能提供算力，但英伟达的 GPU 比任何其他芯片都更快、更高效。客户争相购买这些强大的工具和完整的人工智能系统，这极大地促进了英伟达的收入增长。
如上所述，在经历了如此高的增长和需求之后，投资者质疑英伟达是否已经过了巅峰时期。其想法是，尽管主要科技客户目前在基础设施方面投入巨资，但这可能不会永远持续下去。然而，需要注意的是，人工智能的终点并非训练——事实上，这仅仅是开始。
这让我联想到黄仁勋上周向股东们发布的重要消息。
“需求呈抛物线式增长，”黄仁勋说。“原因很简单。智能体人工智能已经到来。人工智能现在可以完成富有成效且有价值的工作。”
人工智能代理利用所有这些训练获得的知识来采取行动并完成任务。这里的关键点是，为了完成这项工作，人工智能继续需要 GPU 和中央处理单元（CPU）形式的计算能力。英伟达凭借其当前的 Blackwell 系统和最新的 Vera Rubin 平台满足了这一需求。Rubin 平台专为人工智能代理的需求量身定制，将于今年第三季度发货。
此外，客户继续涌向当前的 Blackwell 平台，因此 Blackwell 和 Rubin 有望推动英伟达在未来几个季度的增长。该公司表示，在 12 个月内，超过 10 兆瓦的合作伙伴数据中心数量几乎翻了一番。
这对投资者意味着什么？黄仁勋显然发布了积极的消息，这些消息也应该能缓解那些质疑未来增长机会的投资者的担忧。我们看到对计算能力的需求是持续的，并且随着越来越多的公司将人工智能应用于现实世界的情况，这种需求甚至可能增加。
与此同时，近期对需求可持续性的担忧在第一季度对英伟达的股票造成了压力，并因此降低了其估值。尽管此后股价已反弹，但估值仍然非常有趣。该股的远期收益预期市盈率为 25 倍，低于年初的 40 倍。
因此，在黄仁勋发布这一重磅消息后，英伟达的股票看起来值得买入。
在购买英伟达股票之前，请考虑以下几点：
《蒙特利投资者》（Motley Fool Stock Advisor）分析师团队刚刚确定了他们认为投资者现在可以购买的10 只最佳股票……而英伟达不在其中。入选的 10 只股票在未来几年可能会带来巨额回报。
考虑一下当Netflix于 2004 年 12 月 17 日进入这个名单时……如果您当时投资 1000 美元，您将获得 477,813 美元！ 或者当英伟达于 2005 年 4 月 15 日进入这个名单时……如果您当时投资 1000 美元，您将获得 1,320,088 美元！
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*Stock Advisor 回报截至 2026 年 5 月 24 日。
Adria Cimino 持有亚马逊的股份。Motley Fool 持有并推荐亚马逊、微软和英伟达的股份。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，不一定反映纳斯达克公司（Nasdaq, Inc.）的观点和意见。
四大领先AI模型讨论这篇文章
"2025 年之后持续的超大规模云厂商资本支出是决定 25 倍远期市盈率是否具有吸引力还是仍然昂贵的未经证实的假设。"
黄仁勋声称智能体人工智能推动了 Blackwell 和即将推出的 Rubin 平台的“指数级”需求是关键的看涨信号，但文章淡化了两个重大的风险：到 2025 年后，由于推理工作负载的投资回报率低于训练，超大规模云厂商的资本支出 7000 亿美元可能会趋于平稳，并且英伟达在 Vera Rubin 平台（目标是 2025 年第三季度）的推广方面仍然面临执行风险。以 25 倍的远期市盈率计算，估值已经压缩，但这个倍数包含了 40% 以上的持续收入增长，这取决于持续的数据中心建设，而不是软件变现。文章还忽略了微软和亚马逊等公司在定制 ASIC 方面的竞争日益激烈。
如果智能体人工智能工作负载的扩展速度快于预期，并且需要持续的 GPU/CPU 集群来进行实时决策循环，那么 7000 亿美元的支出可能会延长到 2026-27 年，即使是 30 倍的市盈率也显得便宜。
"英伟达面临隐藏的二元风险：由推理驱动的需求增长是真实的，但其利润率结构上较低，并且比构建当前估值的以训练为主导的周期更容易受到定制芯片竞争的影响。"
文章混淆了两个独立的需求驱动因素——训练基础设施和推理/智能体人工智能——而没有解决一个关键区别：每单位工作的推理比训练需要更少的 GPU。黄仁勋的“需求呈指数级增长”的说法需要仔细审查：相对于什么基准，在什么时间范围内呈指数级增长？25 倍的远期市盈率被呈现为“非常有趣”的估值，但仍比标准普尔 500 指数的历史平均水平高出 30%。文章还忽略了主要云服务提供商（MSFT、AMZN、GOOG）越来越多地设计定制芯片以减少对 GPU 的依赖。7000 亿美元的基础设施支出是真实的，但文章没有量化英伟达的可触及份额或竞争侵蚀风险。
如果智能体人工智能推理变得商品化，并且云服务提供商在 18-24 个月内成功部署定制芯片来处理 60-70% 的工作负载，那么即使 GPU 的绝对需求增加，英伟达的 TAM（总潜在市场）也会大幅缩小——公司的利润率和市场份额故事将破裂。
"英伟达的估值目前更多地与“智能体人工智能”的叙事挂钩，而不是与其超大规模云客户正在建设的基础设施的已证实的、长期的投资回报率挂钩。"
黄仁勋转向“智能体人工智能”是为持续的资本支出辩护的经典叙事转变。虽然文章强调了 25 倍的远期市盈率，但这个估值假设当前的超大规模云厂商支出热潮将保持线性。真正的风险不仅仅是需求；而是“公用事业陷阱”。如果微软、亚马逊和谷歌在未来 18 个月内没有展示出这些人工智能代理的清晰、可扩展的投资回报率，那么无论需求听起来多么“指数级”，基础设施支出都将面临瓶颈。NVDA 目前的定价是完美的，假设 Blackwell 和 Rubin 尽管面临来自其最大客户内部开发的定制芯片（ASIC）日益激烈的竞争，仍能维持目前的毛利率。
如果智能体人工智能创造了真正的生产力革命，那么当前 7000 亿美元的基础设施支出将显得微不足道，事后看来，NVDA 的当前估值将显得便宜。
"英伟达的上涨潜力仍然取决于一个长而连续的数据中心人工智能计算周期；任何云资本支出减速或需求动态变化都可能压缩估值并限制上涨潜力。"
乐观的结论取决于英伟达的数据中心人工智能计算周期保持强劲，黄仁勋强调了指数级需求以及 Rubin/Blackwell 的定位。然而，文章忽略了关键风险：超大规模云厂商资本支出的任何放缓、效率提升导致 GPU 数量需求下降，或者 AMD/Intel 竞争格局的扩大都可能侵蚀增长势头。英伟达的收入高度集中（少数大型云客户），监管/地缘政治摩擦可能会限制未来的潜在市场。以约 25 倍的远期市盈率计算，该股票仍然是一项长期赌注；即使需求温和放缓或利润率压力，也可能在收益赶上之前导致估值倍数压缩。
也许最强烈的反驳是：如果云资本支出周期放缓或效率提升降低了 GPU 更新频率，那么人工智能硬件的繁荣可能会比预期更早地达到顶峰；即使一些人工智能得到采用，这也可能引发显著的估值倍数压缩。
"CUDA 的护城河延迟了 ASIC 的侵蚀，使英伟达的增长假设在 2026 年前保持不变。"
Claude 提到了微软和亚马逊的定制 ASIC 对英伟达 TAM 的直接威胁，但这忽略了实现 CUDA 级别性能和开发者生态系统对等的多年延迟。即使到 2027 年部分工作负载迁移，英伟达仍将占据大部分高利润的训练和智能体推理周期。25 倍的估值倍数已经计入了部分份额损失，因此看跌情景需要比历史表明的更快的 ASIC 采用速度。
"定制芯片不需要与 CUDA 匹敌；它需要足够有利可图，以供超大规模云厂商自行使用，这完全改变了竞争格局。"
Grok 假设 CUDA 护城河持续存在，但低估了驱动定制芯片的经济激励。微软和亚马逊并非追求对等——它们在为*自己的*推理工作负载追求 30% 的成本实现 70% 的效率。它们不需要在所有方面都击败英伟达；它们需要在内部取胜。多年的延迟是真实的，但回报（数十亿美元的资本支出节省）会压缩时间表。英伟达的 25 倍估值倍数假设 TAM 保持不变；它没有为“足够好”的 ASIC 情景定价。
"英伟达的主要竞争优势在于其对受限的台积电先进封装产能的占有优势，而超大规模云厂商难以复制这一点。"
Claude 和 Grok 正在争论护城河，但忽略了供应链现实：台积电的产能。即使定制 ASIC“足够好”，英伟达在台积电的 CoWoS 封装方面也拥有优先分配权。如果超大规模云厂商缺乏大规模生产的代工产能，它们就无法轻易地转向定制芯片。英伟达真正的保护不仅仅是 CUDA；而是竞争对手无法足够快地扩展其芯片的瓶颈物理供应链，使其在 2026 年前变得重要。
"Claude 提出的 18-24 个月内 60-70% 的内部 ASIC 采用率过于激进，并且忽略了 CUDA 生态系统和供应限制如何捍卫英伟达的地位。"
Claude 提出的 18-24 个月内 60-70% 的内部 ASIC 采用率对我来说过于激进；供应商锁定通常会减缓外部采用，软件对等也会滞后。如果属实，TAM 将会萎缩，但即使那样，英伟达也不会面临零——CUDA 生态系统、软件堆栈和 CoWoS 赋能的 GPU 仍然发挥着作用。更大的问题是台积电的产能是否允许超大规模云厂商足够快地扩展内部芯片，以侵蚀英伟达的定价能力。
小组成员对英伟达的未来看法不一，担忧潜在的需求放缓、来自定制 ASIC 的竞争加剧以及监管风险，但也承认公司强大的 CUDA 生态系统和供应链优势。
英伟达强大的 CUDA 生态系统和供应链优势，包括在台积电 CoWoS 封装方面的优先分配权。
由于超大规模云厂商资本支出放缓或转向更高效的 GPU 使用，导致需求放缓。