揭秘增长神话！市值奔向10万亿美元，我对英伟达充满信心！|英伟达_新浪财经

作者 | Wise Bull

编译 | 华尔街大事件

英伟达（NASDAQ：NVDA）目前是制造图形处理单元 (GPU) 产品领域的领先者，而这些产品是构建 AI 服务器和 AI 数据中心的巨大需求，许多人称这一趋势为 AI 芯片淘金热。英伟达股价在过去两年中上涨了 900% 以上，这要归功于 GPU 收入，过去 3 年，GPU 收入年增长率超过67.11% ，预计到 2025 年将达到 1290 亿美元。

然而，对于所有投资者来说，真正的问题是未来几年的增长情况如何。答案很大程度上取决于未来十年人工智能将如何发展。

这个预测分析师认为是保守的，尤其是考虑到 2027 年及以后 20.94% 的收入增长率。如果我们回顾过去 10 年，英伟达的 5 年复合年增长率平均为 62.43%，10 年复合年增长率平均为 37.84%。考虑到当前的人工智能革命和大约 2 年前才刚刚开始的“热潮”，英伟达的表现不太可能比这些数字更差（一年可能会有所不同）。

虽然有人可能会说没有人能够预测人工智能将如何发展并推动 GPU 增长，但以下内容可以作为英伟达业务未来快速增长的关键支持理由和证据。

首要原因是对计算能力的需求不断增长。对于熟悉摩尔定律的人来说，它被誉为 50 多年来支撑快速增长的半工业的最佳“理论”。不太为人所知的是，摩尔定律背后真正的驱动力是对计算能力不断增长的需求，只要人脑和“机器脑”之间还有差距，这种需求就永远不会停止。这可能是人类历史上最可靠、最有说服力的长期增长趋势。人工智能的历史或许是最好的证明，“Alpha Go”是 10 年前的一个很好的例子，我们甚至可以追溯到 40 多年前“蓝色巨人”的计算时代。英伟达的 GPU 已经在当前一代计算中占据了主导地位，占据了90%的 GPU 市场。人工智能计算可能不存在摩尔定律，但 Meta Platform（META）的首席执行官声称“人工智能系统需要 10 倍的计算机容量” 。

超大规模企业将继续 AI ARM 竞赛。也许并非每家公司都能负担得起每年 10 倍的计算能力。然而，对于那些能够负担得起的公司来说，这场竞赛将在未来几年继续下去。考虑到芯片的供需比约为 15，处于疯狂的“售罄”状态。微软刚刚在 2025 年宣布，它“有望投资约 800 亿美元来建设支持 AI 的数据中心，以训练 AI 模型”。稍早前，有报道称 xAI 已在“19 天内匆忙推出100,000 个英伟达H200 GPU ” 。

下一代数据中心正在成形。据英伟达首席执行官称，该公司正在建设一个房间大小的数据中心，这可能是一台新的超级计算机，其计算能力相当于所有现有数据中心的总和。相信这可能代表着数据中心即将迎来一次重大升级。证据之一是亚马逊、谷歌和微软等 AI 超级大企业正在追求数据中心的“核能力”。请注意，这些人不会花费数十亿美元来支持数据中心几年的增长。这样的升级计划通常意味着未来很多年。

现在唯一的问题是——我们能否以合理的价格生产出足够多的 GPU，从而实现合理的商业案例？英伟达刚刚宣布，GB300 和 B300 是在 GB200 和 B200 推出仅 6 个月后推出的。据报道，新 GPU 将“极大地提升推理模型的推理和训练性能” 。

鉴于上述需求和供应（来自英伟达）如此密集，每个人都会想知道为什么未来 2-3 年的收入增长预期会低于前 5 年平均 37% 的增长率。未来 5 年后（到 2030 年）的收入增长率超过30%似乎是一个相当合理和保守的预测。

许多投资者似乎担心来自某些方面的竞争。亚马逊和谷歌等超大规模企业确实一直在进行芯片设计，并制造自己的 AI 芯片组。这些公司这样做主要是为了降低成本和优化案例，而不是为了销售。要开展 GPU 业务，他们必须“摧毁”当前的商业模式（搜索引擎和在线销售）。这些公司知道什么对他们的业务最有利，并且能赚钱，这就是他们成为“七巨头”的原因——他们在自己的业务中做得最好。

从历史上看，超大规模企业为了节省成本而自行开发硬件并不罕见。谷歌拥有 TPU 已有一段时间了。特斯拉尝试设计 AI 芯片。亚马逊似乎在 AI 推理方面取得了成功，由于计算要求较低，可以降低成本并进行定制内核优化。简单地说，他们不从事芯片/GPU 业务，只有像英伟达这样的公司才能制造下一代 GPU “产品”。我们可能只能看到英伟达能够在 6 个月内推出新的芯片产品/版本（GB300 和 B300）。

那么同行业的竞争又如何呢？目前的第二和第三名。如果你熟悉现代技术史，你就不会知道，从来没有出现过遥遥领先的第二名或第三名等“孵化器”能够有效夺取市场份额的情况。AMD 目前在 GPU 市场排名第二，占有约 10% 的份额。没有任何迹象表明AMD可以缩小目前相当大的差距，更不用说占据更多的市场份额了。尽管 GPU 收入仍在快速增长，但 AMD 的市场份额一直在下降。另一方面，我确实希望看到 GPU 市场上出现一个健康的第二关键参与者，但 AMD 仍需要克服更多困难才能保持当前的市场地位。

软件护城河。多年来，英伟达为AI训练集成构建了急需的软件护城河 (CUDA)。计算能力是实现应用程序性能的方式。AMD 声称在运行能力方面具有更高的规格，例如更高的 FLOPS/s，但其 AI 计算性能测试速度要慢得多，表明效率低下。据报道，AMD 的软件存在缺陷。AMD 似乎没有软件经验，甚至可能不知道如何运行它，而“ Nvidia工程师正在加班加点地通过新功能、库和性能更新来加深上述护城河。 ”

支持和维护软件版本是一项高度投入的工作，与硬件业务截然不同。换个角度来看，“全球有超过 400 万开发人员依靠英伟达的 CUDA 软件平台来构建 AI 和其他应用程序。 ”有人建议 AMD 首席执行官加倍投入软件和测试工作。要大规模实施这一措施，将意味着比英伟达更高的成本，这将导致利润率降低和成本上升。这是华尔街不愿听到的消息。考虑到性能落后，AMD 除了成本优势之外，别无他法，可以让自己在 GPU 市场上更具竞争力。

AMD AI训练性能较差，是因为缺乏与网络和数据连接（交换）的垂直整合。这不是一个容易解决的问题。

对于AI用户来说，开箱即用的体验至关重要。请记住，这些（数百万）开发人员不是计算机或硬件专家。整个生态系统都希望 GPU 能够启动并准备好在插入后运行。

真正的威胁（也是当前投资论点的风险）来自量子计算等颠覆性技术，或一些尚未知晓的芯片技术，这些技术可能会带来更快、更好的计算产品。但我不认为量子计算在未来 10 年内准备好投入商业使用和部署，请记住，GPU 花了 20 多年的时间才发展到现在的水平。

至少目前，或者可能在未来几年内，竞争已经消失。目前对 2027 年的增长预测是保守的，这对收益报告来说可能是个好消息。现在，考虑到市盈率为 24 倍、复合年增长率约为 20% 的顶级增长领导者，这是一个很大的折扣。虽然人们可能对上表中 2025 年 49 倍的市盈率感到有点担心，但我认为这样的市盈率表明市场对 2025 年三位数的超级增长和 2026 年超过 50% 的增长充满信心。请记住，市场还没有消化英伟达可能以超过 20% 的速度增长的信心。

以下显示了实际的“折扣”证据。英伟达的 PEG 非 GAAP 为 1.22，与行业中位数相比，折扣高达-34% 。

使用传统方法进行增长估值存在差距。上述是一个很好的例子，它提出了一个相当“令人惊讶”的折扣指标。由于这是半导体行业，所以市场对增长最强劲、盈利能力最强的领军企业没有给出公平的估值。我们谈论的是今年的低三位数盈利增长，而不是低个位数盈利增长。

现在回到10 万亿美元问题。英伟达要花多长时间才能达到 10 万亿美元的市值？可能涉及两个阶段。首先，在任何牛市周期中，折扣可以在相对较短的时间内变为零。这可能是 2025 年的任何时候，也可能是在 2 月底第四季度收益报告确认增长后。这意味着从当前价格水平上涨 51%。因此，208 美元将是这一阶段上涨的目标，并达到“中位数匹配”水平，代表约 5 万亿美元的市值。

第二阶段是从 208 美元翻一番，这将使我们的市值达到 10 万亿美元。现在请注意，另一家半重量级博通目前的定价接近 Sector Media，但未来两年的盈利增长预测远低于英伟达的一半（30% vs. 111%，20% vs. 50%）。如果市场确实愿意支付与博通相同的估值，我不会对英伟达在 2026 年达到 10 万亿美元感到惊讶。

回到现实，分析师目前将英伟达作为首选长期增长股票，这一点在 2025 年也不会改变。长期增长通常是长期持有的投资组合中最大的权重。不必在乎英伟达是否会在两年或五年内达到 10 万亿美元，相信它可能是第一家市值达到 10 万亿美元的公司。