<p><strong>英伟达</strong>(NVDA -4.05%) 在过去几年中表现出色。然而，随着人工智能（AI）仍然处于早期阶段，这只股票在长期内看起来仍将继续获胜。</p>
<p>让我们来看一下英伟达为何是长期投资者必买的三大理由。</p>
<h2>1. AI 基础设施支出将继续扩大</h2>
<p>英伟达增长的最大驱动力将继续来自于 AI 基础设施支出。该公司的图形处理单元（GPU）已成为 AI 训练和推理的支柱，因此通常会从增加的 AI 基础设施支出中受益匪浅。</p>
<p>美国的主要科技公司和 AI 初创企业需要指数级增加的计算能力，因此需要更多的 GPU 来训练其 AI 模型，使其更加先进。这可以从 <strong>Meta Platforms</strong> 使用 10 倍于其 Llama 3 模型的 GPU 来训练其 Llama 4 模型，以及埃隆·马斯克支持的 xAI 通过将用于训练 Grok 2 的 20,000 个 GPU 增加到最终用于完成 Grok 3 训练的 200,000 个 GPU 来训练其最新 AI 模型中看出。</p>
<p>中国的 DeepSeek AI 模型，该公司声称训练成本不到 600 万美元，引发了对未来支出的质疑。领先的科技云计算公司如 <strong>亚马逊</strong> 表示，单位 AI 成本的降低将导致 AI 基础设施支出的增加。同时，专家质疑构建 DeepSeek 模型的真实成本，独立半导体研究公司 SemiAnalysis 估计其实际开发成本接近 13 亿美元。</p>
<p>与此同时，三大云计算公司今年正在大幅增加 AI 基础设施支出。亚马逊、<strong>微软</strong> 和 <strong>谷歌母公司 Alphabet</strong> 计划在 2025 年合计支出超过 2500 亿美元用于增长资本支出（capex），主要用于 AI 基础设施。同时，Meta Platforms 表示希望将其增长资本支出从 2024 年的 390 亿美元提升至 600 亿至 650 亿美元。此外，由日本 <strong>软银</strong> 支持的一家企业财团承诺在未来几年内在美国的 AI 基础设施上投资 5000 亿美元，作为星际计划的一部分。</p>
<p>目前，AI 基础设施支出只是在增加，英伟达看起来将成为最大的赢家。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDgwNjEvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTIwNDU4MzYwNi5qcGcmdz03MDA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDgwNjEvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTIwNDU4MzYwNi5qcGcmdz03MDA"/></p>
<p>图片来源：Getty Images。</p>
<h2>2. 主导市场地位</h2>
<p>英伟达是 AI 领域的一个大赢家，因为它在 GPU 市场中占据了约 90% 的市场份额。这种主导地位源于公司通过其 CUDA 软件平台所创造的广泛护城河。GPU 最初是为了加速视频游戏中的图形渲染而设计的，因此得名。</p>
<p>然而，英伟达在 2006 年左右开发了其 CUDA 软件平台，以允许开发者为其他任务编程其芯片。因此，开发者学会了使用 CUDA 编程 GPU，使其成为用于视频游戏以外任务的标准平台。多年来，英伟达通过 CUDA X 扩展了其软件领先地位，CUDA X 是一套专门为 AI 和高性能计算设计的微服务、库、工具和技术，建立在 CUDA 之上。</p>
<p>SemiAnalysis 在 2024 年底强调了英伟达的广泛护城河，当时它将其 GPU 与 <strong>超微半导体</strong>（AMD -2.92%）的 MI300X GPU 进行了测试。它表示需要多名 AMD 工程师来修复遇到的软件错误，并且其芯片在 AI 训练中无法开箱即用。同时，它称赞英伟达的开箱体验 “惊人”。</p>
<p>不过，英伟达并没有止步不前。该公司将其开发周期从每两年一次提升到大约每年一次，以继续推动创新并保持领先，同时不断改善其软件。这将继续为公司提供强大的定价能力。</p>
<h2>3. 估值便宜</h2>
<p>尽管英伟达在过去几年表现强劲，但其股票仍然具有吸引力的定价。它的前瞻市盈率（P/E）为 2025 年分析师预估的 25 倍，市盈率与增长比（PEG）为 0.5。PEG 低于 1 通常表明股票被低估，而成长型股票的 PEG 通常远高于 1。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/bf2efac022f8fcf689a2d7597f2022c3.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/bf2efac022f8fcf689a2d7597f2022c3.png"/></p>
<p>NVDA 市盈率（前瞻 1 年）数据来自 YCharts。市盈率=市盈率。PEG 比率=市盈率与增长比率。</p>
<p>与此同时，英伟达一直是一个增长机器，该公司预计在其 2025 财年（截至 1 月）将收入翻倍。分析师目前预计该公司在 2026 财年收入增长超过 50%，在 2027 财年再增长 20%。</p>
<p>总的来说，英伟达面前仍然有巨大的机会，而股票仍然具有吸引力的定价。这使得它成为长期投资者的买入选择。</p>

英伟达

<p>英伟达被推荐为长期投资者的必买股票，原因有三：1）人工智能基础设施支出的持续扩张，主要科技公司显著增加了对 GPU 的使用。2）英伟达在市场上的主导地位，GPU 市场份额约为 90%，并得益于其 CUDA 软件平台。3）具有吸引力的估值，前瞻市盈率为 25，PEG 为 0.5，尽管收入增长预期强劲，但仍显示出被低估的迹象。总体而言，英伟达为投资者提供了重要的机会</p>

<p><strong>Nvidia</strong>(NVDA -4.05%) has been one of the best-performing stocks over the past few years. However, with artificial intelligence (AI) still looking like it is in its early days, the stock looks like it should continue to be a winner over the long term.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>英伟达</strong>(NVDA -4.05%) 在过去几年中表现出色。然而，随着人工智能（AI）仍然处于早期阶段，这只股票在长期内看起来仍将继续获胜。</p>
</div><p>Let's look at three reasons Nvidia is a must-buy for long-term investors.</p>
<div class="lb-trans"><p>让我们来看一下英伟达为何是长期投资者必买的三大理由。</p>
</div><h2>1. AI infrastructure spending set to continue to expand</h2>
<div class="lb-trans"><h2>1. AI 基础设施支出将继续扩大</h2>
</div><p>The biggest driver of Nvidia's growth will continue to come from AI infrastructure spending. The company's graphics processing units (GPUs) have become the backbone of AI training and inference and, as such, tend to greatly benefit from increased AI infrastructure spending.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达增长的最大驱动力将继续来自于 AI 基础设施支出。该公司的图形处理单元（GPU）已成为 AI 训练和推理的支柱，因此通常会从增加的 AI 基础设施支出中受益匪浅。</p>
</div><p>Major tech companies and AI start-ups in the U.S. have needed exponentially more computing power and, thus, GPUs to train their AI models to make them more advanced. This can be seen in <strong>Meta Platforms</strong> using 10 times the GPUs to train its Llama 4 model compared to its Llama 3 model and Elon Musk-backed xAI training its latest AI model by ramping up the GPUs from 20,000 GPUs used to train Grok 2 to eventually 200,000 GPUs to finish Grok 3's training.</p>
<div class="lb-trans"><p>美国的主要科技公司和 AI 初创企业需要指数级增加的计算能力，因此需要更多的 GPU 来训练其 AI 模型，使其更加先进。这可以从 <strong>Meta Platforms</strong> 使用 10 倍于其 Llama 3 模型的 GPU 来训练其 Llama 4 模型，以及埃隆·马斯克支持的 xAI 通过将用于训练 Grok 2 的 20,000 个 GPU 增加到最终用于完成 Grok 3 训练的 200,000 个 GPU 来训练其最新 AI 模型中看出。</p>
</div><p>China's DeepSeek AI model, which the company claimed was trained for less than $6 million, has raised some questions about future spending. Leading tech cloud computing companies such as <strong>Amazon</strong> stated that lower per-unit AI costs would lead to increased AI infrastructure spending. Meanwhile, experts have questioned the true costs of building DeepSeek's model, with independent semiconductor research company SemiAnalysis estimating it really cost closer to $1.3 billion to develop.</p>
<div class="lb-trans"><p>中国的 DeepSeek AI 模型，该公司声称训练成本不到 600 万美元，引发了对未来支出的质疑。领先的科技云计算公司如 <strong>亚马逊</strong> 表示，单位 AI 成本的降低将导致 AI 基础设施支出的增加。同时，专家质疑构建 DeepSeek 模型的真实成本，独立半导体研究公司 SemiAnalysis 估计其实际开发成本接近 13 亿美元。</p>
</div><p>At the same time, the big three cloud computing companies are greatly ramping up AI infrastructure spending this year. Combined, Amazon, <strong>Microsoft</strong>, and <strong>Alphabet</strong> plan to spend more than $250 billion in growth capital expenditure (capex) in 2025, mostly on AI infrastructure. Meanwhile, Meta Platforms has said it is looking to boost its growth capex to between $60 billion and $65 billion, up from $39 billion in 2024. In addition, a consortium of companies backed by Japan's <strong>SoftBank</strong> pledged to spend $500 billion on AI infrastructure in the next few years in the U.S. as part of Project Stargate.</p>
<div class="lb-trans"><p>与此同时，三大云计算公司今年正在大幅增加 AI 基础设施支出。亚马逊、<strong>微软</strong> 和 <strong>谷歌母公司 Alphabet</strong> 计划在 2025 年合计支出超过 2500 亿美元用于增长资本支出（capex），主要用于 AI 基础设施。同时，Meta Platforms 表示希望将其增长资本支出从 2024 年的 390 亿美元提升至 600 亿至 650 亿美元。此外，由日本 <strong>软银</strong> 支持的一家企业财团承诺在未来几年内在美国的 AI 基础设施上投资 5000 亿美元，作为星际计划的一部分。</p>
</div><p>Right now, AI infrastructure spending is only increasing, and Nvidia looks poised to be the biggest winner.</p>
<div class="lb-trans"><p>目前，AI 基础设施支出只是在增加，英伟达看起来将成为最大的赢家。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDgwNjEvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTIwNDU4MzYwNi5qcGcmdz03MDA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F808061%2Fgettyimages-1204583606.jpg&amp;op=resize&amp;w=700"/></p>
<p>Image source: Getty Images.</p>
<div class="lb-trans"><p>图片来源：Getty Images。</p>
</div><h2>2. Dominant market position</h2>
<div class="lb-trans"><h2>2. 主导市场地位</h2>
</div><p>Nvidia is a big AI winner because of its dominant market position in GPUs, with an approximate 90% market share. This dominance stems from the wide moat the company has created through its CUDA software platform. GPUs were originally designed to help speed up graphics rendering in video games, hence their name.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达是 AI 领域的一个大赢家，因为它在 GPU 市场中占据了约 90% 的市场份额。这种主导地位源于公司通过其 CUDA 软件平台所创造的广泛护城河。GPU 最初是为了加速视频游戏中的图形渲染而设计的，因此得名。</p>
</div><p>However, Nvidia developed its CUDA software platform back around 2006 to allow developers to program its chips for other tasks. As such, developers learned to program GPUs using CUDA, making it the standard platform for programming GPUs for tasks other than video games. Over the years, Nvidia expanded its software lead through CUDA X, a set of microservices, libraries, tools, and technologies designed specifically for AI and high-performance computing built on top of CUDA.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，英伟达在 2006 年左右开发了其 CUDA 软件平台，以允许开发者为其他任务编程其芯片。因此，开发者学会了使用 CUDA 编程 GPU，使其成为用于视频游戏以外任务的标准平台。多年来，英伟达通过 CUDA X 扩展了其软件领先地位，CUDA X 是一套专门为 AI 和高性能计算设计的微服务、库、工具和技术，建立在 CUDA 之上。</p>
</div><p>SemiAnalysis highlighted Nvidia's wide moat at the end of 2024 when it tested its GPUs against <strong>Advanced Micro Devices</strong>' (AMD -2.92%) MI300X GPU. It said it needed multiple AMD engineers to fix software bugs it ran into and that its chip was not usable out of the box for AI training. Meanwhile, it called Nvidia's out-of-the-box experience &#34;amazing.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>SemiAnalysis 在 2024 年底强调了英伟达的广泛护城河，当时它将其 GPU 与 <strong>超微半导体</strong>（AMD -2.92%）的 MI300X GPU 进行了测试。它表示需要多名 AMD 工程师来修复遇到的软件错误，并且其芯片在 AI 训练中无法开箱即用。同时，它称赞英伟达的开箱体验 “惊人”。</p>
</div><p>Nvidia isn't sitting still, though. The company has upped its development cycle from every two years to about once a year to continue to drive innovation and stay on top while continuing to improve its software. This should continue to give the company solid pricing power moving forward.</p>
<div class="lb-trans"><p>不过，英伟达并没有止步不前。该公司将其开发周期从每两年一次提升到大约每年一次，以继续推动创新并保持领先，同时不断改善其软件。这将继续为公司提供强大的定价能力。</p>
</div><h2>3. Inexpensive valuation</h2>
<div class="lb-trans"><h2>3. 估值便宜</h2>
</div><p>Despite Nvidia's strong performance over the past few years, its stock is still attractively priced. It trades at a forward price-to-earnings (P/E) ratio of 25 times 2025 analysts' estimates and a price/earnings-to-growth (PEG) of 0.5. PEGs below 1 usually indicate a stock is undervalued, while growth stocks often have PEGs well above 1.</p>
<div class="lb-trans"><p>尽管英伟达在过去几年表现强劲，但其股票仍然具有吸引力的定价。它的前瞻市盈率（P/E）为 2025 年分析师预估的 25 倍，市盈率与增长比（PEG）为 0.5。PEG 低于 1 通常表明股票被低估，而成长型股票的 PEG 通常远高于 1。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/bf2efac022f8fcf689a2d7597f2022c3.png" alt="" original-src="https://media.ycharts.com/charts/bf2efac022f8fcf689a2d7597f2022c3.png"/></p>
<p>NVDA PE Ratio (Forward 1y) data by YCharts. PE Ratio = price-to-earnings ratio. PEG Ratio = price/earnings-to-growth ratio.</p>
<div class="lb-trans"><p>NVDA 市盈率（前瞻 1 年）数据来自 YCharts。市盈率=市盈率。PEG 比率=市盈率与增长比率。</p>
</div><p>Meanwhile, Nvidia has been a growth machine, with the company set to more than double its revenue for the second year in a row in its fiscal 2025 (ending in January). Analysts are currently looking for the company to grow revenue by more than 50% in fiscal 2026 and another 20% in fiscal 2027.</p>
<div class="lb-trans"><p>与此同时，英伟达一直是一个增长机器，该公司预计在其 2025 财年（截至 1 月）将收入翻倍。分析师目前预计该公司在 2026 财年收入增长超过 50%，在 2027 财年再增长 20%。</p>
</div><p>All in all, Nvidia continues to have a huge opportunity in front of it while the stock remains attractively priced. That makes it a buy for long-term investors.</p>
<div class="lb-trans"><p>总的来说，英伟达面前仍然有巨大的机会，而股票仍然具有吸引力的定价。这使得它成为长期投资者的买入选择。</p>
</div>

3 Reasons Nvidia Is a Must-Buy for Long-Term Investors

- Nvidia 未来将受益于 AI 基础设施支出持续增长。  
- 公司在 GPU 市场占据约 90% 的份额，具备强大竞争优势。  
- 尽管表现强劲，Nvidia 股票估值仍具吸引力，适合长期投资。

英伟达是长期投资者必买的 3 个理由