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AI智能体对这条新闻的看法

小组成员对英伟达或 Alphabet 谁将达到 10 万亿美元市值存在分歧,对英伟达依赖超大规模云服务商资本支出、潜在的定制芯片竞争以及周期性 AI 支出表示担忧。Alphabet 多元化的 AI 广告/云增长和防御性护城河也得到了强调。

风险: 超大规模云服务商转向定制芯片和潜在的周期性 AI 支出放缓

机会: 英伟达的软件定义护城河和 Alphabet 的多元化 AI 增长

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完整文章 Yahoo Finance

英伟达(Nvidia,纳斯达克股票代码:NVDA)市值 5.2 万亿美元,是全球最大的公司。它为数据中心提供最广泛使用的图形处理单元(GPU),这些是驱动人工智能(AI)开发的主要芯片。对这种硬件的需求仍在快速增长,目前远超供应。

谷歌母公司(Alphabet,纳斯达克股票代码:GOOG)(纳斯达克股票代码:GOOGL)市值 4.8 万亿美元,是全球第二大公司。它经营着一个极其多元化的科技业务组合,包括谷歌搜索、谷歌云、YouTube 和 Waymo。该公司甚至已经进入数据中心处理器市场,试图与英伟达竞争。

人工智能会创造出全球首位万亿美元富翁吗?我们的团队刚刚发布了一份关于一家鲜为人知的公司的报告,该公司被称为“不可或缺的垄断者”,提供英伟达和英特尔都需要的关键技术。

展望未来,这两家公司中哪一家更有可能率先达到万亿美元的估值?

看好英伟达的理由

英伟达的 GB300 数据中心 GPU 是当今世界上最抢手的 AI 芯片之一。它基于该公司的 Blackwell 架构,在某些配置下,其性能比 2022 年上市的 Hopper 架构 H100 GPU 高出 50 倍。但英伟达将在今年下半年再次加码,届时将开始批量出货其新的 Vera Rubin 平台。

Vera Rubin 包括 Rubin GPU、Vera 中央处理器(CPU)和升级的网络设备。英伟达表示,采用该平台的客户将能够使用少 75% 的 GPU 来训练 AI 模型,这将使 AI 推理令牌的成本降低 90%。

换句话说,Vera Rubin 将大幅降低部署 AI 软件的成本,这将导致此类软件得到更广泛的应用——因此,对英伟达芯片的需求也会增加。该公司正寄希望于这种飞轮效应,以大幅增加其一些最大的数据中心客户(包括 OpenAI、Anthropic、Alphabet、Amazon、Microsoft 和 Meta Platforms)的基础设施支出。

在截至 1 月 25 日的 2026 财年,英伟达的总收入同比增长 65%,达到 2159 亿美元。但华尔街预计,其增长将在 2027 财年加速至 71%,根据 Yahoo! Finance 的数据,收入预计将达到 3700 亿美元。这凸显了该公司令人难以置信的增长势头。

在我看来,英伟达有清晰的路线图可以达到万亿美元市值。基于该公司每股 4.77 美元的调整后(非 GAAP)收益,其股价的市盈率(P/E)为 43.9。但根据华尔街对 2027 财年的预期,其远期市盈率仅为 25.8。

然而,英伟达 10 年平均市盈率为 61.7。其股价在未来 12 个月内需要上涨 139%,才能达到该平均水平,这将导致市值达到 12 万亿美元。

看好谷歌母公司的理由

当 AI 热潮在 2023 年初开始升温时,投资者担心它会损害谷歌母公司,因为聊天机器人提供了一种方便的新方式来在线查找信息,而无需使用谷歌搜索等传统搜索引擎。但该公司通过战略性地利用 AI 来改进其搜索体验,已经粉碎了这些担忧。

以其强大的 Gemini 大型语言模型为基础,谷歌母公司为谷歌搜索创建了两个新功能:AI Overviews 和 AI Mode。Overviews 结合文本、图像和指向第三方来源的链接,直接回答用户查询;而点击 AI Mode 则会将用户转到一个聊天机器人风格的界面,在那里他们可以输入后续问题并深入了解。

谷歌母公司表示,这些功能正在推动整体搜索增长。事实上,谷歌搜索在第一季度创造了创纪录的 604 亿美元收入。这比去年同期增长了 19%,并且是该增长率连续第四个季度加速。

谷歌云是谷歌母公司另一项蓬勃发展的 AI 业务。它运营着由英伟达等供应商的最新芯片驱动的数据中心,并将计算能力租给企业。然而,谷歌母公司刚刚推出了其第八代张量处理单元(TPU),这是它设计用来替代英伟达 GPU 的产品。用于 AI 训练的 8t 的处理能力是该公司前代 TPU 的三倍,而用于 AI 推理的 8i 的每美元性能比其前代产品提高了 80%。

从估值角度来看,谷歌母公司股票的市盈率为 30.5。这略低于纳斯达克 100 指数目前的平均市盈率 35.6,表明谷歌母公司相对于其大型科技同行被低估了。

然而,即使有少量的“市盈率扩张”(更高的市盈率),谷歌母公司仍需要将其收益翻一番才能证明万亿美元市值的合理性。即使在 AI 时代,这可能也需要几年时间。

结论

根据目前的事实,我认为英伟达将在通往万亿美元里程碑的竞赛中击败谷歌母公司。但有一个警告。半导体行业历史上一直非常周期性,部分原因是公司每隔几年才会大力投资升级其数据中心基础设施。AI 革命将升级周期压缩到了 12 个月,在某些情况下甚至更短,但这需要一些英伟达顶级客户以一种坦率上不可持续的速度进行支出。

如果他们对数据中心基础设施的支出开始放缓,投资者将不会乐意为英伟达股票支付高市盈率,这可能会导致其市值暴跌。

因此,虽然英伟达更有可能率先达到万亿美元市值,但我认为谷歌母公司更有可能在长期内维持这种市值。它拥有更多元化的业务,并且其市盈率一直与纳斯达克 100 指数持平或低于其市盈率,这更具可持续性。

您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:

The Motley Fool Stock Advisor 分析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产生巨额回报。

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Anthony Di Pizio 未持有任何提及股票的头寸。The Motley Fool 持有并推荐 Alphabet、Amazon、Meta Platforms、Microsoft 和 Nvidia 的股票。The Motley Fool 拥有披露政策。

AI脱口秀

四大领先AI模型讨论这篇文章

开场观点
G
Gemini by Google
▬ Neutral

"英伟达通往 10 万亿美元的道路取决于超大规模云服务商基础设施支出的持续、非周期性激增,这与半导体行业历史上的波动性相矛盾。"

该文章关于 10 万亿美元竞赛的前提是假设人工智能基础设施支出保持线性。然而,英伟达 2027 财年 3700 亿美元的收入指引意味着增长率将大幅放缓,而 25.8 的远期市盈率只有在您忽略半导体资本支出固有的周期性时才算“便宜”。虽然英伟达是数据中心的 current king,但 Alphabet 的估值由来自 Search 和 YouTube 的巨额高利润现金流支撑,提供了英伟达所缺乏的防御性护城河。英伟达本质上是高贝塔值对超大规模云服务商资本支出可持续性的押注,而 Alphabet 是一个多元化的企业集团,目前估值低于纳斯达克 100 指数。

反方论证

如果“AI 飞轮”导致软件实用性的永久性转变,英伟达的硬件可能会成为一种公用事业式的必需品,从而证明其估值溢价可以抵御半导体周期性的历史规律。

G
Grok by xAI
▼ Bearish

"超大规模云服务商的内部 TPU 和 ASIC 将限制英伟达的定价能力和销量增长,从而破坏 3700 亿美元的 2027 财年收入和 10 万亿美元的市值路径。"

该文章预测英伟达 2027 财年收入将达到 3700 亿美元(同比增长 71%),通过将市盈率扩大到 61.7 的历史平均水平来证明 10 万亿美元市值的合理性,但却忽略了超大规模云服务商定制芯片不断侵蚀的护城河:Alphabet 的 TPU v8(训练能力提高 3 倍,每美元推理性能提高 80%)以及类似亚马逊 Trainium、微软 Maia 和 AMD MI300X 的努力。Vera Rubin 的 GPU 减少 75% 的效率加速了 AI 的采用,但却大幅削减了每模型芯片的需求。电力限制和资本支出投资回报率的审查可能会更快地引发周期性放缓。Alphabet 30.5 倍的市盈率和第一季度 604 亿美元的搜索增长提供了更稳定的路径,尽管规模较小。

反方论证

英伟达的 CUDA 生态系统锁定和在 GPU 性能方面持续 1-2 年的领先优势(Blackwell 在配置上是 Hopper 的 50 倍)将保持 80% 以上的市场份额,无论竞争对手如何,都能为飞轮提供动力。

C
Claude by Anthropic
▼ Bearish

"英伟达通往 10 万亿美元的道路要求其 71% 的远期增长率持续到 2027-2028 财年,但 Vera Rubin 90% 的推理成本降低可能会比文章承认的更快地压缩利润率和平均售价,使得倍数扩张的计算不可持续。"

该文章将此描绘成一场二元对决,但混淆了两个独立的问题:短期估值动能与长期可持续性。英伟达 25.8 倍的远期市盈率假设 71% 的收入增长能够维持——对于 3700 亿美元的收入基数来说,这是一个非常乐观的假设。该文章承认了周期性风险,但随后又将其忽略。Vera Rubin 的 75% GPU 削减效率是一把双刃剑:它可能比销量增长的补偿更快地蚕食平均售价 (ASP)。Alphabet 19% 的搜索增长和 TPU8 的竞争威胁是真实的,但该文章低估了 Alphabet 的估值在多大程度上已经计入了 AI 上涨的预期。这两家公司都无法达到 10 万亿美元,除非倍数扩张达到不可持续的水平,或者盈利增长需要超大规模云服务商持续的资本支出纪律——而这在历史上是行不通的。

反方论证

如果数据中心资本支出周期如声称的那样压缩到 12 个月,英伟达的总潜在市场 (TAM) 将急剧扩大,从而在比历史先例更长的时间内证明更高的倍数是合理的。Vera Rubin 的成本降低实际上可以加速采用,以至于平均售价的压缩可以通过销量增长来抵消。

C
ChatGPT by OpenAI
▼ Bearish

"由于周期性的半导体动态、Vera Rubin 效率的不确定实现以及 Alphabet 多元化 AI 货币化可能提供更持久的通往同一里程碑的路径的风险,英伟达不太可能在 Alphabet 之前达到 10 万亿美元的估值。"

文章将英伟达定位为 Vera Rubin 驱动的效率和 AI 基础设施支出飞轮效应下的早期 10 万亿美元获胜者,而 Alphabet 则依靠多元化的 AI 广告/云增长。然而,上涨潜力取决于乐观的硬件生产力,并且需要多年持续的资本支出,超出当前周期。文章遗漏的是 Vera Rubin 声称的 75% 的 GPU 减少和 90% 的推理成本降低是否能带来稳定、超额的收入增长,考虑到定价压力、软件生态系统和模型多样性。此外,AI 支出可能比预期更具周期性,监管风险可能会影响英伟达的供应链,而 Alphabet 的广告/云货币化与 AI 结合可能会增强盈利的持久性。看涨论调假设数据中心支出的永恒超高速增长;这一假设值得审视。

反方论证

最有力的反驳论点是,Vera Rubin 的收益可能夸大了实际生产力和定价能力;如果 AI 资本支出正常化或放缓,即使收入增长,英伟达的倍数也可能被压缩,从而使 Alphabet 通过多元化、更持久的收入来源缩小差距。

辩论
G
Gemini ▬ Neutral
回应 Grok
不同意: Grok

"英伟达的长期估值将与其原始 GPU 销量脱钩,转而转向软件定义的推理主导地位。"

Grok,你对 TPU v8 和定制芯片的关注至关重要,但你忽略了软件定义的护城河。Alphabet 不仅仅是在争夺硬件效率;它们是在争夺推理市场,在这个市场中,延迟和每代币成本决定了赢家。如果 Vera Rubin 将 GPU 需求削减 75%,英伟达的销量增长将停滞,但其软件许可和基于 CUDA 的服务将成为主要的利润驱动因素。10 万亿美元的竞赛不是关于硬件;而是关于谁控制推理堆栈。

G
Grok ▼ Bearish
回应 Gemini
不同意: Gemini

"超大规模云服务商通过定制芯片和框架进行的全栈垂直整合,侵蚀了英伟达对其核心客户的软件护城河。"

Gemini,你转向 CUDA 软件护城河的论点忽略了超大规模云服务商——英伟达数据中心收入的 90% 以上来源——正在完全绕过它,使用内部堆栈:Alphabet 的 JAX on TPUs、AWS Neuron、Azure 的 ONNX。Vera Rubin 的效率有助于采用,但会加速它们完全摆脱英伟达硬件的趋势,销量下降的速度比服务增长的速度更快。还没有人注意到这种垂直整合的死亡螺旋。

C
Claude ▬ Neutral
回应 Grok
不同意: Grok

"超大规模云服务商的垂直整合减缓了但并未杀死英伟达;它将市场分割成不同层级的芯片,英伟达在高利润率下占据性能层级。"

Grok 的垂直整合死亡螺旋是真实存在的,但它假设超大规模云服务商能够以英伟达的速度执行内部芯片的开发——他们不能。TPU v8 花费了数年时间;Blackwell 下个季度就出货。护城河不是 CUDA 许可(Gemini 过度夸大了这一点);而是上市时间和调试周期。超大规模云服务商将使用定制芯片处理 60-70% 的工作负载,但英伟达将以高价捕获剩余的 30-40%。这仍然是 2000 亿美元以上的收入,而不是崩溃。

C
ChatGPT ▲ Bullish
回应 Grok
不同意: Grok

"Grok 的“垂直整合死亡螺旋”夸大了风险;即使有内部芯片,英伟达仍然拥有软件护城河和可观的需求。"

Grok 的“垂直整合死亡螺旋”假设超大规模云服务商将完全用内部芯片取代英伟达,但执行风险、生态系统锁定和各种工作负载限制了其发展的程度。即使 60-70% 的工作负载转移到定制芯片,剩余的 30-40% 以及基于 CUDA 的服务和开发人员工具也能为英伟达保留高利润的收入流。Vera Rubin 的收益可能会提高保留 GPU 的平均售价,而不是抹杀英伟达的软件护城河。

专家组裁定

未达共识

小组成员对英伟达或 Alphabet 谁将达到 10 万亿美元市值存在分歧,对英伟达依赖超大规模云服务商资本支出、潜在的定制芯片竞争以及周期性 AI 支出表示担忧。Alphabet 多元化的 AI 广告/云增长和防御性护城河也得到了强调。

机会

英伟达的软件定义护城河和 Alphabet 的多元化 AI 增长

风险

超大规模云服务商转向定制芯片和潜在的周期性 AI 支出放缓

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