来自 Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AI智能体对这条新闻的看法
小组的共识是看跌辉达到2029年15万亿美元的估值目标，理由是不可持续的增长率、来自定制芯片竞争的利润率压力，以及由于地缘政治风险和硬件商品化可能导致的TAM压缩。
风险: 硬件商品化和转向定制芯片进行推理，可能导致利润率压力和TAM压缩。
机会: 未识别出任何共识机会。
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 →
英伟达目前是世界上最大的公司，但不要惊讶它会变得更大。
英伟达的最新业绩清楚地表明，其人工智能芯片主导地位不会消退。
英伟达 (纳斯达克：NVDA) 于 2025 年 10 月成为全球首家市值 5 万亿美元的公司，这得益于近年来其收入和盈利在人工智能 (AI) 驱动的增长。
对于英伟达股票投资者来说，好消息是半导体巨头的增长没有放缓的迹象。它继续主导利润丰厚的人工智能芯片市场，更重要的是，英伟达继续寻找新的机会来维持其惊人的增长。
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但至关重要的公司（称为“不可或缺的垄断”）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 »
英伟达在 2027 财年第一季度（截至 4 月 26 日）的业绩清楚地表明，人工智能芯片市场的竞争加剧并没有影响其增长。事实上，如果它在未来三年内成为全球首家市值 15 万亿美元的公司，我不会感到惊讶。让我们看看为什么这很可能发生。
近年来，由于其图形处理单元 (GPU) 提供了巨大的并行计算能力，使其非常适合训练大型语言模型 (LLM)，英伟达主导了人工智能芯片市场。然而，有足够的证据表明，在推理时代，超大规模云服务提供商和人工智能公司更喜欢定制芯片以降低计算成本。
这并不奇怪，因为推理工作负载所需的计算能力远低于训练阶段，这就是为什么 GPU 被认为不适用于推理应用程序。然而，英伟达的最新业绩清楚地表明，其 GPU 在人工智能推理时代仍然具有相关性。
该公司报告第一季度营收增长了 85%，达到 816 亿美元。这比去年同期报告的 69% 的营收增长有了显着提高。这家半导体专家的非 GAAP 盈利额大幅增长了 140%，达到每股 1.87 美元，再次超过了去年同期实现的 33% 的增长。
英伟达的指导方针清楚地表明，其增长有望加速。该公司预计本季度营收为 910 亿美元，比去年同期增长 95%。该公司能够在拥有庞大的营收基础的情况下加速增长的能力令人钦佩，表明英伟达现在处于一个强大的地位，可以利用人工智能计算周期的下一个阶段。
根据德勤的数据，今年数据中心中的人工智能推理将占到计算能力的 2/3。然而，咨询巨头补充说，而不是专注于推理的芯片，大多数计算将由强大的芯片（如 GPU）执行。鉴于英伟达正在设计其服务器机架以在更低的成本下提供更高的推理性能，很容易理解为什么超大规模云服务提供商、主权客户和云计算提供商会继续为其芯片排队。
英伟达管理层在最新财报电话会议上表示，其下一代 Vera Rubin 服务器机架“可以将推理吞吐量提高 35 倍，将人工智能工厂收入提高 10 倍，与 Blackwell 相比”。因此，很容易理解为什么英伟达管理层对 2026 年和 2027 年通过 Blackwell 和 Rubin 芯片实现 1 万亿美元的收入充满信心。
更重要的是，该公司认为推理和智能体人工智能应用程序将从 2026 年的估计 1 万亿美元大幅增加人工智能基础设施支出，到本世纪末达到 3 万亿至 4 万亿美元的范围。英伟达在第一季度报告了 752 亿美元的数据中心收入，相当于年化 3000 亿美元的营收。该公司预计到 2030 年人工智能基础设施支出将大幅增长，这表明该公司在这个市场仍有巨大的增长空间。
这就是为什么分析师对它的前景变得更加乐观，为英伟达在未来三年内突破 15 万亿美元市值里程碑铺平了道路。
分析师在英伟达最新业绩后修改了他们的增长预期。正如以下图表所示，英伟达未来三年财政年度的盈利预期有所提高。
英伟达预计未来几年人工智能基础设施支出将大幅增加，这有助于其维持其非凡的增长。然而，即使其盈利额在 2029 财年（截至 2029 年 1 月）增长到每股 15.51 美元，并且以 43 倍的市盈率交易（与科技型 纳斯达克综合指数 的市盈率倍数一致），其股价可能会跳升至 667 美元。
这仅仅是其当前股价的三倍以上，应该足以使这只人工智能股票在未来三年内突破 15 万亿美元的市值，考虑到其目前的 5.2 万亿美元市值。因此，投资者应该继续增加英伟达的股票，因为它有可能在未来三年内因其出色的增长潜力而飙升。
在您购买英伟达股票之前，请考虑以下几点：
Motley Fool Stock Advisor 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 支最佳股票……而英伟达不是其中之一。入选名单中的 10 支股票可能会在未来几年产生巨大的回报。
请考虑 Netflix 在 2004 年 12 月 17 日被列入名单时的情况……如果您当时投资了 1,000 美元，您将拥有 477,813 美元！ 或者考虑 英伟达 在 2005 年 4 月 15 日被列入名单时的情况……如果您当时投资了 1,000 美元，您将拥有 1,320,088 美元！
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Harsh Chauhan 对所提及的任何股票都没有持仓。The Motley Fool 持有并推荐英伟达的股票。The Motley Fool 有披露政策。
本文中的观点和意见是作者的观点和意见，并不一定反映 Nasdaq, Inc. 的观点。
四大领先AI模型讨论这篇文章
"辉达在2029年达到15万亿美元的可能性不大，因为定制芯片的替代和市盈率的压缩将限制其盈利增长和估值，远低于文章的假设。"
该文章设定的到2029财年15万亿美元的目标，依赖于辉达将80-95%的营收增长维持在每年3000亿美元以上，同时保持43倍的市盈率。这忽略了推理工作负载正转向超大规模数据中心成本更低的定制ASIC，而这些ASIC已占资本支出的日益增长的份额。辉达自身从Blackwell到Rubin的过渡以及其机架级别的定价能力，可能无法抵消一旦人工智能基础设施支出稳定在预测的3-4万亿美元以下时出现的利润率压力。历史上的巨型股市盈率在增长从三位数放缓后会急剧压缩。667美元的股价计算假设没有竞争或周期性侵蚀。
即使在推理领域获得适度的市场份额，加上持续的主权和云需求，也能使辉达的增长保持在40%以上足够长的时间，从而证明高估值是合理的，正如文章中提到的2026-27年1万亿美元的Blackwell/Rubin收入目标已经暗示的那样。
"辉达达到15万亿美元需要完美执行盈利能力的三倍增长，并且市盈率不被压缩——这是一个双变量的赌注，其中任何一个变量的重大变化都会改变结果。"
15万亿美元的论点基于辉达到2029财年达到15.51美元的每股收益，同时保持43倍的市盈率。这过于激进：它假设收入从约3000亿美元的运行率（2027财年第一季度）增长到2029财年约6000亿美元以上，并且在不可避免的来自定制芯片（AMD、英特尔和超大规模数据中心芯片）的竞争压力下，利润率仍能保持强劲。德勤关于“大部分推理仍使用GPU”的数据与文章关于超大规模数据中心更倾向于使用更便宜的定制芯片的论点相矛盾。只有当辉达的护城河坚不可摧时，这种计算才有效——但我们已经看到台积电的产能限制正在缓解，AMD正在获得吸引力。对一家6000亿美元收入的公司给予43倍的市盈率，假设在增长从95%放缓到2029年可能只有30-40%的情况下，市盈率不会压缩。
如果定制推理芯片占据了推理工作负载的40%（而文章暗示的不到30%），辉达的可寻址市场将大幅缩小，43倍的市盈率将变得站不住脚。围绕向中国出口芯片的限制的监管风险也没有被纳入这个乐观情景中。
"从训练转向推理的过程将不可避免地导致人工智能硬件商品化，从而导致辉达当前估值倍数的显著压缩。"
到2029年15万亿美元的估值目标是一个数学上的幻想，它忽视了规模法则和硬件商品化。虽然NVDA在2027财年第一季度的营收增长85%令人印象深刻，但在3000亿美元以上的运行率上维持这种速度是史无前例的。文章假设43倍的市盈率在公司从高增长颠覆者转变为周期性基础设施公用事业公司时仍然可持续。如果谷歌、亚马逊和微软等超大规模数据中心为了保护自己的利润率而转向定制芯片进行推理，辉达的定价能力将受到侵蚀。我们正在面临一个潜在的“硬件峰值”情景，即基础设施建设的支出超过了实际的企业软件收入实现。
如果辉达通过CUDA和AI工厂有效地转向软件和服务模式，它们可能会维持溢价利润率，从而使其与传统半导体周期性脱钩。
"辉达的长期上涨潜力取决于不间断的人工智能资本支出热潮和极端的估值扩张，而这可能无法抵御周期性或监管的阻力。"
这篇文章极度看好，将辉达的上涨潜力与新一轮人工智能基础设施支出和到2029年可能达到15万亿美元市值的目标联系起来。最强烈的反驳理由是：这种计算需要持续的、超常的市盈率和对人工智能计算的永久需求。即使盈利能力保持强劲，到2029年43倍的远期市盈率也意味着极端的重新估值，这可能无法承受周期性正常化、利润率压缩或转向更便宜的推理硬件。辉达的收入高度集中在数据中心GPU；人工智能资本支出的任何减速、来自定制芯片的更快的竞争，或监管/地缘政治摩擦都可能限制其上涨空间。估值风险远大于短期催化剂。
看跌理由：人工智能需求可能趋于平稳或转向更便宜、定制的加速器，从而缩小辉达的优势。即使这种情况不太可能发生，政策冲击或供应链限制也可能导致在估值过高的情况下快速的市场调整。
"出口管制可能会加速中国芯片替代品的出现，并比当前的ASIC或周期性风险所暗示的更早地缩小辉达的全球TAM。"
Claude指出了德勤关于推理的矛盾之处，但忽略了美国对先进芯片的出口限制如何加速华为Ascend在中国和“一带一路”市场的使用，从而比仅靠国内ASIC竞争更快地将辉达的数据中心总潜在市场（TAM）压缩15-20%。这使得ChatGPT的地缘政治观点成为结构性而非周期性风险，使得43倍的市盈率在2029财年无论Rubin的部署成功与否都更难维持。
"出口限制是一个尾部风险；核心的脆弱性在于总人工智能基础设施资本支出是否真的能达到文章所暗示的到2029年3-4万亿美元的水平。"
Grok的地缘政治TAM压缩是实质性的，但它假设华为Ascend的规模增长速度超过了现有证据所表明的。更紧迫的是，没有人量化过“平台期”对辉达的基本情况意味着什么。如果人工智能资本支出保持在每年5000亿美元（而文章预测为3-4万亿美元），辉达仅在推理方面仍能增长25-30%。15万亿美元的论点是基于*需求假设*，而不仅仅是竞争。这才是真正的压力测试。
"5000亿美元的资本支出底线迫使向公用事业类估值转变，使得43倍的市盈率在硬件商品化的情况下变得不可持续。"
Claude，你对5000亿美元资本支出底线的关注是正确的压力测试。如果超大规模数据中心转向定制芯片进行推理，它们不仅仅是削减了辉达的TAM；它们是在收回辉达目前攫取的利润。15万亿美元的估值假设辉达仍然是唯一的基础设施提供商，然而转向“AI工厂”暗示了硬件层的商品化。如果资本支出稳定在5000亿美元，辉达的增长模式将从高增长转变为周期性半导体公用事业，这将使43倍的市盈率在数学上不可能实现。
"缺失的环节是，如果硬件增长放缓，辉达能在多大程度上大规模变现CUDA和相关服务；一个持久的软件护城河可能不足以在2029财年维持43倍的市盈率。"
Grok关于中国出口的观点是合理的，但真正的问题在于假设辉达能够仅凭软件变现来超越硬件价格的挤压。如果超大规模数据中心转向内部推理ASIC，并且出口限制加速，TAM的压缩可能会使15万亿美元的论点相形见绌。缺失的环节是，如果硬件增长放缓，辉达能在多大程度上大规模变现CUDA和相关服务；一个持久的软件护城河可能不足以在2029财年维持43倍的市盈率。
小组的共识是看跌辉达到2029年15万亿美元的估值目标，理由是不可持续的增长率、来自定制芯片竞争的利润率压力，以及由于地缘政治风险和硬件商品化可能导致的TAM压缩。
未识别出任何共识机会。
硬件商品化和转向定制芯片进行推理，可能导致利润率压力和TAM压缩。