<p><strong>纳斯达克综合指数</strong>(^IXIC -4.23%) 已进入修正区间（较历史最高点下跌至少 10%）。导致这一下跌的一个重要因素是 <strong>英伟达</strong>(NVDA -5.33%) 的股票，截至目前，年初至今下跌约 20%。这家芯片制造商最近公布了出色的业绩，但投资者对关税的担忧以及美国突然看起来可能走向衰退的预期在短期内动摇了市场。</p>
<p>对于那些对英伟达感兴趣并具备长期投资思维的投资者来说，这次价格修正提供了一个以较低价格购买英伟达股票的绝佳机会。让我们来看一下在这次下跌中，为什么这只股票是长期投资的必买之选的三个理由。</p>
<h2>1. 英伟达是人工智能基础设施的领导者</h2>
<p>英伟达在图形处理单元（GPU）市场的份额约为 90%，在推动人工智能（AI）基础设施建设的芯片设计师中占据主导地位。虽然最初是为了加速视频游戏中的图形渲染而设计，但英伟达的 GPU 快速的处理时间使其非常适合用于训练大型语言模型（LLM）和进行 AI 推理。</p>
<p>此外，该公司的 CUDA（计算统一设备架构）平台为公司创造了广泛的护城河。英伟达在 2006 年首次允许 GPU 被编程用于超出其原始用途的任务，从而通过 CUDA 实现了这一点。因此，开发者学会了使用英伟达的软件平台编程 GPU。</p>
<p>竞争对手 <strong>超微半导体</strong>(AMD -2.96%) 直到 2016 年才推出其 ROCm（Radeon 开放计算）软件平台，晚了大约 10 年。与此同时，通过建立在 CUDA 之上的 CUDA-X，英伟达现在拥有一个完整的软件堆栈，包括库、微服务和工具，旨在加速 AI 和高性能计算领域的应用。</p>
<p>CUDA 和 CUDA-X 继续是英伟达主导地位的主要原因，特别是在 AI 模型训练方面。在最近的一项研究中，半导体研究机构 Semianalysis 发现，超微最新的 GPU 由于软件缺陷在 AI 训练中无法使用，而对英伟达的芯片给予了赞扬。因此，英伟达仍然是最有可能继续受益于 AI 基础设施增长的公司。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MTA1ODcvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTIwNDU4MzYwNi5qcGcmdz03MDA?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-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MTA1ODcvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTIwNDU4MzYwNi5qcGcmdz03MDA"/></p>
<p>图片来源：Getty Images</p>
<h2>2. AI 数据中心基础设施持续增长</h2>
<p>尽管中国 AI 公司 DeepSeek 声称以低成本构建有效的 AI 模型（其实际有效性存在争议），但目前推进 AI 模型的最佳方法仍然是通过强大的计算能力。这意味着需要构建越来越多的 AI 芯片集群系统。</p>
<p>最近的 AI 模型迭代需要的 GPU 芯片数量比其前身多出指数级。例如，<strong>Meta 平台</strong> 的 Llama 4 LLM 需要的 GPU 数量是 Llama 3 的 10 倍。与此同时，埃隆·马斯克支持的 xAI 最初使用了 5 倍的 GPU（100,000）来构建其 Grok 3 模型，后来增加到 200,000 个 GPU。</p>
<p>与此同时，云计算公司和其他科技公司正在大量投资建设 AI 数据中心。三大云计算公司计划在今年共同投资 2550 亿美元来建设 AI 数据中心，以满足需求。</p>
<p>云计算是一种基础设施即服务平台，客户一直在使用这些服务来帮助定制和构建自己的 AI 模型和应用程序。与此同时，Meta 计划在今年的资本支出（capex）中投入多达 650 亿美元，主要用于扩展其 AI 基础设施，而由 OpenAI 和 <strong>软银</strong> 领导的财团承诺在未来几年内通过 Project Stargate 在美国建设 AI 数据中心，投资 5000 亿美元。</p>
<p>这一切都表明，未来几年在 AI 基础设施上的支出将持续增加。因此，英伟达仍然处于良好的增长位置。</p>
<h2>3. 英伟达股票价格便宜</h2>
<p>拥有英伟达的第三个重要理由是其股票仍然价格吸引。该股票目前的前瞻市盈率（P/E）为 2025 年分析师预估的 24 倍，市盈率与增长比率（PEG）低于 0.5。PEG 比率低于 1 通常表明股票被低估，而成长型股票的 PEG 通常会高于 1。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/251a8187599a30fee7becb0c91569264.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/251a8187599a30fee7becb0c91569264.png"/></p>
<p>数据来源于 YCharts。</p>
<p>英伟达并不是一家拥有可重复和可预测收入流的服务型软件（SaaS）公司，因此它不会像这些类型的公司那样获得相同的估值倍数——也不应该如此。然而，考虑到我们似乎仍处于 AI 的早期阶段，且 AI 基础设施支出将继续上升，其当前估值是便宜的。因此，最近的回调看起来是长期投资该股票的一个良好买入机会。</p>

英伟达

<p>纳斯达克综合指数已进入调整区间，这主要是由于英伟达股票的下跌。尽管英伟达近期表现强劲，但对关税和潜在衰退的担忧影响了投资者情绪。然而，对于长期投资者而言，这一跌幅提供了一个买入机会。英伟达在人工智能基础设施领域处于领先地位，拥有 90% 的 GPU 市场份额，并继续受益于不断增长的人工智能数据中心投资。此外，其股票目前价格具有吸引力，对于希望抓住未来人工智能增长机会的投资者来说，是一个引人注目的选择</p>

<p>The <strong>Nasdaq Composite</strong>(^IXIC -4.23%) has moved into correction territory (down at least 10% from all-time highs). A significant contributor to that drop has been <strong>Nvidia</strong>(NVDA -5.33%) stock, which is down about 20% year to date, as of this writing. The chipmaker reported outstanding results recently, but investor concerns about tariffs and the U.S. suddenly looking like it could be headed toward a recession have rattled the market in the near term.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>纳斯达克综合指数</strong>(^IXIC -4.23%) 已进入修正区间（较历史最高点下跌至少 10%）。导致这一下跌的一个重要因素是 <strong>英伟达</strong>(NVDA -5.33%) 的股票，截至目前，年初至今下跌约 20%。这家芯片制造商最近公布了出色的业绩，但投资者对关税的担忧以及美国突然看起来可能走向衰退的预期在短期内动摇了市场。</p>
</div><p>For investors interested in Nvidia who have a long-term mindset, this price correction presents a great opportunity to scoop up Nvidia shares on the cheap. Let's look at three reasons why the stock is a must-buy for the long term on this dip.</p>
<div class="lb-trans"><p>对于那些对英伟达感兴趣并具备长期投资思维的投资者来说，这次价格修正提供了一个以较低价格购买英伟达股票的绝佳机会。让我们来看一下在这次下跌中，为什么这只股票是长期投资的必买之选的三个理由。</p>
</div><h2>1. Nvidia is the artificial intelligence infrastructure leader</h2>
<div class="lb-trans"><h2>1. 英伟达是人工智能基础设施的领导者</h2>
</div><p>With an approximate 90% market share for graphics processing units (GPUs), Nvidia is the dominant leader among the chip designers that are powering the artificial intelligence (AI) infrastructure buildout. While originally designed to speed up graphics rendering in video games, Nvidia's GPUs' fast processing times have made them ideal for helping train large language models (LLMs) and running inference for AI.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达在图形处理单元（GPU）市场的份额约为 90%，在推动人工智能（AI）基础设施建设的芯片设计师中占据主导地位。虽然最初是为了加速视频游戏中的图形渲染而设计，但英伟达的 GPU 快速的处理时间使其非常适合用于训练大型语言模型（LLM）和进行 AI 推理。</p>
</div><p>In addition, the company's CUDA (Compute Unified Device Architecture) platform has helped create a wide moat for the company. Nvidia became the first company to allow GPUs to be programmed for tasks outside their original purpose back in 2006 through CUDA. As such, developers learned to program GPUs using Nvidia's software platform.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，该公司的 CUDA（计算统一设备架构）平台为公司创造了广泛的护城河。英伟达在 2006 年首次允许 GPU 被编程用于超出其原始用途的任务，从而通过 CUDA 实现了这一点。因此，开发者学会了使用英伟达的软件平台编程 GPU。</p>
</div><p>Rival <strong>Advanced Micro Devices</strong>(AMD -2.96%) didn't introduce its ROCm (Radeon Open Compute) software platform until about 10 years later in 2016. Meanwhile, through CUDA-X, which was built on top of CUDA, Nvidia now has a full software stack comprised of libraries, microservices, and tools designed to accelerate applications in the areas of AI and high-performance computing.</p>
<div class="lb-trans"><p>竞争对手 <strong>超微半导体</strong>(AMD -2.96%) 直到 2016 年才推出其 ROCm（Radeon 开放计算）软件平台，晚了大约 10 年。与此同时，通过建立在 CUDA 之上的 CUDA-X，英伟达现在拥有一个完整的软件堆栈，包括库、微服务和工具，旨在加速 AI 和高性能计算领域的应用。</p>
</div><p>CUDA and CUDA-X continue to be the primary reason for Nvidia's dominance, particularly in AI model training. In a recent study, semiconductor research outfit Semianalysis found AMD's latest GPUs unusable for AI training out of the box due to software bugs, while praising Nvidia's chips. As such, Nvidia remains the company best positioned to continue to benefit from AI infrastructure growth.</p>
<div class="lb-trans"><p>CUDA 和 CUDA-X 继续是英伟达主导地位的主要原因，特别是在 AI 模型训练方面。在最近的一项研究中，半导体研究机构 Semianalysis 发现，超微最新的 GPU 由于软件缺陷在 AI 训练中无法使用，而对英伟达的芯片给予了赞扬。因此，英伟达仍然是最有可能继续受益于 AI 基础设施增长的公司。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MTA1ODcvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTIwNDU4MzYwNi5qcGcmdz03MDA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F810587%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. AI data center infrastructure continues to grow</h2>
<div class="lb-trans"><h2>2. AI 数据中心基础设施持续增长</h2>
</div><p>Despite Chinese AI company DeepSeek's claims of building an effective AI model cheaply (how effective it actually is is in dispute), the best-known way to advance AI models currently is through brute compute-power force. This means building out systems with more and more AI chip clusters.</p>
<div class="lb-trans"><p>尽管中国 AI 公司 DeepSeek 声称以低成本构建有效的 AI 模型（其实际有效性存在争议），但目前推进 AI 模型的最佳方法仍然是通过强大的计算能力。这意味着需要构建越来越多的 AI 芯片集群系统。</p>
</div><p>Recent AI model iterations have needed exponentially more GPU chips to be trained on than their predecessors. For example, <strong>Meta Platform</strong>'s Llama 4 LLM needed 10x as many GPUs to be trained on than Llama 3. Elon Musk-backed xAI, meanwhile, originally used 5x the GPUs (100,000) to build out its Grok 3 model before bumping it up to 200,000 GPUs.</p>
<div class="lb-trans"><p>最近的 AI 模型迭代需要的 GPU 芯片数量比其前身多出指数级。例如，<strong>Meta 平台</strong> 的 Llama 4 LLM 需要的 GPU 数量是 Llama 3 的 10 倍。与此同时，埃隆·马斯克支持的 xAI 最初使用了 5 倍的 GPU（100,000）来构建其 Grok 3 模型，后来增加到 200,000 个 GPU。</p>
</div><p>Meanwhile, cloud computing companies, along with other tech companies, are pouring money into building AI data centers. The big three cloud computing companies plan to spend a combined $255 billion building out AI data centers this year to help keep up with demand.</p>
<div class="lb-trans"><p>与此同时，云计算公司和其他科技公司正在大量投资建设 AI 数据中心。三大云计算公司计划在今年共同投资 2550 亿美元来建设 AI 数据中心，以满足需求。</p>
</div><p>Cloud computing is an infrastructure-as-a-service platform, and customers have been using these services to help customize and build their own AI models and applications. Meanwhile, Meta plans to spend up to $65 billion in capital expenditures (capex) this year largely aimed at expanding its AI infrastructure, while a consortium led by OpenAI and <strong>Softbank</strong> have pledged to spend $500 billion over the next few years building out AI data centers in the U.S. through Project Stargate.</p>
<div class="lb-trans"><p>云计算是一种基础设施即服务平台，客户一直在使用这些服务来帮助定制和构建自己的 AI 模型和应用程序。与此同时，Meta 计划在今年的资本支出（capex）中投入多达 650 亿美元，主要用于扩展其 AI 基础设施，而由 OpenAI 和 <strong>软银</strong> 领导的财团承诺在未来几年内通过 Project Stargate 在美国建设 AI 数据中心，投资 5000 亿美元。</p>
</div><p>This all points to a lot of continued future spending on AI infrastructure in the years ahead. As such, Nvidia remains well-positioned to continue to grow.</p>
<div class="lb-trans"><p>这一切都表明，未来几年在 AI 基础设施上的支出将持续增加。因此，英伟达仍然处于良好的增长位置。</p>
</div><h2>3. Nvidia stock is inexpensive</h2>
<div class="lb-trans"><h2>3. 英伟达股票价格便宜</h2>
</div><p>The third big reason to own Nvidia is that its stock remains attractively priced. The stock currently trades at a forward price-to-earnings ratio (P/E) of 24 times 2025 analyst estimates and a price/earnings-to-growth ratio (PEG) of below 0.5. PEG ratios under 1 typically indicate a stock is undervalued, and growth stocks will often trade at PEGs well above 1.</p>
<div class="lb-trans"><p>拥有英伟达的第三个重要理由是其股票仍然价格吸引。该股票目前的前瞻市盈率（P/E）为 2025 年分析师预估的 24 倍，市盈率与增长比率（PEG）低于 0.5。PEG 比率低于 1 通常表明股票被低估，而成长型股票的 PEG 通常会高于 1。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/251a8187599a30fee7becb0c91569264.png" alt="" original-src="https://media.ycharts.com/charts/251a8187599a30fee7becb0c91569264.png"/></p>
<p>Data by YCharts.</p>
<div class="lb-trans"><p>数据来源于 YCharts。</p>
</div><p>Nvidia isn't a software-as-a-service (SaaS) company with a recurring and predictable revenue stream, so it isn't going to command the same type of valuation multiple as these types of companies -- nor should it. However, its current valuation is inexpensive, given that we still appear to be in the early days of AI and that AI infrastructure spending will continue to rise. As such, the recent pullback looks like a solid buying opportunity in the stock long term.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达并不是一家拥有可重复和可预测收入流的服务型软件（SaaS）公司，因此它不会像这些类型的公司那样获得相同的估值倍数——也不应该如此。然而，考虑到我们似乎仍处于 AI 的早期阶段，且 AI 基础设施支出将继续上升，其当前估值是便宜的。因此，最近的回调看起来是长期投资该股票的一个良好买入机会。</p>
</div>

Nasdaq Correction: Time to Buy the Dip on Nvidia?

- 纳斯达克综合指数已进入修正区间，主要受英伟达股价下跌影响。  
- 英伟达在人工智能基础设施中占据约 90% 市场份额，继续受益于 AI 基础设施增长。  
- 目前英伟达股价相对便宜，长期投资者可把握买入机会。  

纳斯达克调整：现在是逢低买入英伟达的好时机吗？