<p><strong>英伟达</strong>(NVDA 1.74%) 的股票自 1 月初创下历史新高以来已下跌 23%。这一下跌始于 DeepSeek 开发的大型语言模型引发了人们对美国公司是否在人工智能基础设施上过度投资的质疑，尤其是英伟达的图形处理单元（GPU）。</p>
<p>当然，英伟达的 GPU 是加速数据中心 AI 应用的行业标准。因此，任何对 AI 基础设施支出的减少对公司来说都是坏消息。首席执行官黄仁勋在本周的 GTC 大会上发表的主题演讲中回应了这些担忧，这是一年一度的专注于 AI 的开发者大会。</p>
<p>对于英伟达投资者来说，有一个好消息。</p>
<h2>DeepSeek 对英伟达不是问题</h2>
<p>中国初创公司 DeepSeek 在今年早些时候震动了华尔街，发布了详细说明其开发的人工智能（AI）模型的技术论文，这些模型的表现与美国公司如 OpenAI 和 Anthropic 的模型相当。然而，DeepSeek 据报道使用的英伟达 GPU 数量较少且性能较弱，这意味着它最终花费的资金要少得多。</p>
<p>首席执行官黄仁勋在 GTC 2025 上没有直接提到 DeepSeek 的名字，但他确实回答了其近期突破所提出的问题：随着更高效的模型训练技术降低成本，对 AI 加速器（如英伟达 GPU）的需求会下降吗？黄仁勋否定了这一观点，并表示情况正好相反。</p>
<p>“去年，这就是几乎整个世界都搞错的地方，” 黄仁勋说。“我们此时所需的计算量——由于自主 AI 和推理的结果——轻松是我们去年此时所认为的 100 倍。”</p>
<p>黄仁勋表示，模型训练的效率实际上会通过支持 AI 向更多行业的扩散来增加对计算能力的需求。换句话说，随着模型训练成本的下降，更多公司可以采用 AI，而对计算的累积需求将至少是 DeepSeek 动摇芯片制造商信心之前预期的 100 倍。</p>
<p>黄仁勋通过比较四大云服务提供商的 GPU 出货量来强调他的观点。具体来说，2025 年向这些公司发货的 Blackwell GPU 数量为 360 万，而 2024 年为 130 万 Hopper GPU。这意味着向四大云服务提供商——<strong>亚马逊</strong>、<strong>谷歌母公司</strong>、<strong>微软</strong> 和 <strong>甲骨文</strong> 的集体 GPU 出货量在一年内增加了 170% 以上，尽管 Blackwell 芯片更强大。</p>
<p>重要的是，黄仁勋在 GTC 上还宣布了 Rubin GPU，这是 Blackwell GPU 的继任者。Rubin 架构将在 2027 年下半年推出，其计算能力将是 Blackwell 的 3.3 倍。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MTE3MTAvbnZpZGlhLTEucG5nJnc9NzAw?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-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MTE3MTAvbnZpZGlhLTEucG5nJnc9NzAw"/></p>
<p>图片来源：英伟达。</p>
<h2>英伟达在下一波 AI 革命中处于领先地位</h2>
<p>自 2022 年底 ChatGPT 推出以来，生成式 AI 一直是一个热门投资主题。但下一波人工智能革命是物理 AI，这项技术将使自动驾驶汽车和机器人能够理解、导航和与现实世界互动。英伟达在这些新兴市场形成时处于领先地位。</p>
<p>“我们已经在自驾车领域工作了十多年，” 黄仁勋在 GTC 上说。“我们构建的技术几乎被每一家自驾车公司使用。” 实际上，<strong>特斯拉</strong> 在其数据中心依赖英伟达 GPU 来训练其全自驾软件所需的神经网络。而谷歌的 Waymo 不仅在数据中心使用英伟达 GPU 进行训练，还在机器人出租车中进行推理。</p>
<p>英伟达在自动驾驶系统中成为首选计算平台有两个原因。首先，其 GPU 是市场上最好的数据中心加速器。其次，它提供了一个将硬件和软件结合在一起的全栈解决方案。黄仁勋在 GTC 上解释说：“我们构建了三台计算机：训练计算机、模拟计算机和机器人计算机或自驾车计算机，以及位于它们之上的软件堆栈。”</p>
<h2>英伟达股票在当前价格下显得相当便宜</h2>
<p>大多数华尔街分析师认为，英伟达股票现在是个便宜货。中位目标价为每股 175 美元。这意味着与当前股价 115 美元相比，有 52% 的上涨空间。需要明确的是，中位数指的是中间值，这意味着 67 位跟踪英伟达的分析师中有一半预计在未来 12 个月内将有超过 52% 的上涨空间。</p>
<p>在此基础上，华尔街预计该公司的收益将在 2026 财年（截至 2026 年 1 月）增长 51%。这使得当前 39 倍的市盈率显得相当便宜。这些数据使得市盈率增长比率（PEG）为 0.76。传统上，PEG 倍数低于 1 的股票被认为是被低估的。</p>

英伟达财报，一站看懂！

英伟达

<p>英伟达首席执行官黄仁勋在 2025 年 GTC 大会上向投资者表示，尽管中国初创公司 DeepSeek 提出了一些担忧，但对英伟达 GPU 的需求将会增加。黄仁勋强调，计算需求远高于之前的预期，这一增长是由人工智能的进步推动的。他指出，向主要云服务提供商的 GPU 出货量增加了 170%，并宣布即将推出的 Rubin GPU 将比其前身提供 3.3 倍的计算能力。分析师认为英伟达股票被低估，目标价中位数为 175 美元，较当前价格 115 美元有 52% 的上涨空间</p>

<p><strong>Nvidia</strong>(NVDA 1.74%) stock has tumbled 23% from the record high it reached in early January. The decline began when large language models developed by DeepSeek raised questions about whether U.S. companies have been overinvesting in artificial intelligence infrastructure, especially Nvidia graphics processing units (GPUs).</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>英伟达</strong>(NVDA 1.74%) 的股票自 1 月初创下历史新高以来已下跌 23%。这一下跌始于 DeepSeek 开发的大型语言模型引发了人们对美国公司是否在人工智能基础设施上过度投资的质疑，尤其是英伟达的图形处理单元（GPU）。</p>
</div><p>Of course, Nvidia GPUs are the industry standard in accelerating AI applications in the data center. So, any decrease in AI infrastructure spending would be bad news for the company. CEO Jensen Huang addressed those concerns this week during his keynote speech at GTC, an annual developer conference focused on AI.</p>
<div class="lb-trans"><p>当然，英伟达的 GPU 是加速数据中心 AI 应用的行业标准。因此，任何对 AI 基础设施支出的减少对公司来说都是坏消息。首席执行官黄仁勋在本周的 GTC 大会上发表的主题演讲中回应了这些担忧，这是一年一度的专注于 AI 的开发者大会。</p>
</div><p>Here's the good news for Nvidia investors.</p>
<div class="lb-trans"><p>对于英伟达投资者来说，有一个好消息。</p>
</div><h2>DeepSeek is not a problem for Nvidia</h2>
<div class="lb-trans"><h2>DeepSeek 对英伟达不是问题</h2>
</div><p>Chinese start-up DeepSeek shook Wall Street earlier this year when it published technical papers detailing the development of artificial intelligence (AI) models that performed on par with models from U.S. companies like OpenAI and Anthropic. Yet DeepSeek reportedly trained its models with fewer and less powerful Nvidia GPUs, meaning it ultimately spent much less money.</p>
<div class="lb-trans"><p>中国初创公司 DeepSeek 在今年早些时候震动了华尔街，发布了详细说明其开发的人工智能（AI）模型的技术论文，这些模型的表现与美国公司如 OpenAI 和 Anthropic 的模型相当。然而，DeepSeek 据报道使用的英伟达 GPU 数量较少且性能较弱，这意味着它最终花费的资金要少得多。</p>
</div><p>CEO Jensen Huang did not mention DeepSeek by name at GTC 2025, but he did answer the question raised by its recent breakthroughs: As more efficient model training techniques bring costs down, will demand for AI accelerators (like Nvidia GPUs) decline? Huang dismissed the idea and said the opposite is true.</p>
<div class="lb-trans"><p>首席执行官黄仁勋在 GTC 2025 上没有直接提到 DeepSeek 的名字，但他确实回答了其近期突破所提出的问题：随着更高效的模型训练技术降低成本，对 AI 加速器（如英伟达 GPU）的需求会下降吗？黄仁勋否定了这一观点，并表示情况正好相反。</p>
</div><p>&#34;This last year, this is where almost the entire world got it wrong,&#34; Huang said. &#34;The amount of computation we need at this point -- as a result of agentic AI, as a result of reasoning -- is easily 100 times more than we thought we needed at this time last year.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>“去年，这就是几乎整个世界都搞错的地方，” 黄仁勋说。“我们此时所需的计算量——由于自主 AI 和推理的结果——轻松是我们去年此时所认为的 100 倍。”</p>
</div><p>Huang says model training efficiencies will actually increase demand for compute capacity by supporting the diffusion of AI into more industries. In other words, more companies can adopt AI as model training costs decline, and the cumulative demand for compute will be at least 100 times more than anticipated before DeepSeek rattled confidence in the chipmaker.</p>
<div class="lb-trans"><p>黄仁勋表示，模型训练的效率实际上会通过支持 AI 向更多行业的扩散来增加对计算能力的需求。换句话说，随着模型训练成本的下降，更多公司可以采用 AI，而对计算的累积需求将至少是 DeepSeek 动摇芯片制造商信心之前预期的 100 倍。</p>
</div><p>Huang impressed his point by comparing GPU shipments among the four largest cloud services providers. Specifically, 3.6 million Blackwell GPUs have been shipped to those companies in 2025 versus 1.3 million Hopper GPUs in 2024. That means collective GPU shipments to the four largest cloud providers -- <strong>Amazon</strong>, <strong>Alphabet</strong>, <strong>Microsoft</strong>, and <strong>Oracle</strong> -- have increased over 170% in a year despite Blackwell chips being more powerful.</p>
<div class="lb-trans"><p>黄仁勋通过比较四大云服务提供商的 GPU 出货量来强调他的观点。具体来说，2025 年向这些公司发货的 Blackwell GPU 数量为 360 万，而 2024 年为 130 万 Hopper GPU。这意味着向四大云服务提供商——<strong>亚马逊</strong>、<strong>谷歌母公司</strong>、<strong>微软</strong> 和 <strong>甲骨文</strong> 的集体 GPU 出货量在一年内增加了 170% 以上，尽管 Blackwell 芯片更强大。</p>
</div><p>Importantly, Huang at GTC also announced the Rubin GPU, the successor to the Blackwell GPU. The Rubin architecture will launch in the second half of 2027, and it will feature 3.3 times more computing power than Blackwell.</p>
<div class="lb-trans"><p>重要的是，黄仁勋在 GTC 上还宣布了 Rubin GPU，这是 Blackwell GPU 的继任者。Rubin 架构将在 2027 年下半年推出，其计算能力将是 Blackwell 的 3.3 倍。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MTE3MTAvbnZpZGlhLTEucG5nJnc9NzAw" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F811710%2Fnvidia-1.png&amp;op=resize&amp;w=700"/></p>
<p>Image source: Nvidia.</p>
<div class="lb-trans"><p>图片来源：英伟达。</p>
</div><h2>Nvidia is an early leader in the next wave of the AI revolution</h2>
<div class="lb-trans"><h2>英伟达在下一波 AI 革命中处于领先地位</h2>
</div><p>Generative AI has been a popular investment theme since ChatGPT launched in late 2022. But the next wave of the artificial intelligence revolution is physical AI, the technology that will enable autonomous cars and robots to understand, navigate, and interact with the real world. Nvidia is well position to be a leader as those nascent markets take shape.</p>
<div class="lb-trans"><p>自 2022 年底 ChatGPT 推出以来，生成式 AI 一直是一个热门投资主题。但下一波人工智能革命是物理 AI，这项技术将使自动驾驶汽车和机器人能够理解、导航和与现实世界互动。英伟达在这些新兴市场形成时处于领先地位。</p>
</div><p>&#34;We've been working on self-driving cars now for over a decade,&#34; Huang said at GTC. &#34;We build technology that almost every self-driving car company uses.&#34; Indeed, <strong>Tesla</strong> leans on Nvidia GPUs in its data centers to train the neural networks that power its full self-driving software. And Alphabet's Waymo not only uses Nvidia GPUs for training in data centers, but also for inference in the robotaxis themselves.</p>
<div class="lb-trans"><p>“我们已经在自驾车领域工作了十多年，” 黄仁勋在 GTC 上说。“我们构建的技术几乎被每一家自驾车公司使用。” 实际上，<strong>特斯拉</strong> 在其数据中心依赖英伟达 GPU 来训练其全自驾软件所需的神经网络。而谷歌的 Waymo 不仅在数据中心使用英伟达 GPU 进行训练，还在机器人出租车中进行推理。</p>
</div><p>Nvidia is the compute platform of choice in autonomous driving systems for two reasons. First, its GPUs are the best data center accelerators on the market. Second, it provides a full-stack solution that brings together hardware and software. Huang explained that at GTC, &#34;We build all three computers: the training computer, the simulation computer, and the robotics computer or self-driving car computer. And the software stack that sits on top of them.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达在自动驾驶系统中成为首选计算平台有两个原因。首先，其 GPU 是市场上最好的数据中心加速器。其次，它提供了一个将硬件和软件结合在一起的全栈解决方案。黄仁勋在 GTC 上解释说：“我们构建了三台计算机：训练计算机、模拟计算机和机器人计算机或自驾车计算机，以及位于它们之上的软件堆栈。”</p>
</div><h2>Nvidia stock looks downright cheap at its current price</h2>
<div class="lb-trans"><h2>英伟达股票在当前价格下显得相当便宜</h2>
</div><p>Most Wall Street analysts think Nvidia stock is a bargain right now. The median target price is $175 per share. That implies 52% upside from its current share price of $115. To be clear, median refers to the middle value, which means half of the 67 analysts that follow Nvidia expect more than 52% upside in the next 12 months.</p>
<div class="lb-trans"><p>大多数华尔街分析师认为，英伟达股票现在是个便宜货。中位目标价为每股 175 美元。这意味着与当前股价 115 美元相比，有 52% 的上涨空间。需要明确的是，中位数指的是中间值，这意味着 67 位跟踪英伟达的分析师中有一半预计在未来 12 个月内将有超过 52% 的上涨空间。</p>
</div><p>Building on that, Wall Street estimates the company's earnings will increase 51% in fiscal 2026, which ends in January 2026. That makes the current valuation of 39 times earnings look downright cheap. Those figures give a price-to-earnings-to-growth (PEG) ratio of 0.76. Traditionally, stocks with PEG multiples below 1 are considered undervalued.</p>
<div class="lb-trans"><p>在此基础上，华尔街预计该公司的收益将在 2026 财年（截至 2026 年 1 月）增长 51%。这使得当前 39 倍的市盈率显得相当便宜。这些数据使得市盈率增长比率（PEG）为 0.76。传统上，PEG 倍数低于 1 的股票被认为是被低估的。</p>
</div>

Nvidia Stock Investors Just Got Great News From CEO Jensen Huang

- Nvidia 股价自 1 月创下历史高点以来下跌 23%。
- CEO 黄仁勋在 GTC 2025 上表示，AI 模型训练效率提高将增加对计算能力的需求。
- 华尔街分析师认为 Nvidia 股票目前被低估，目标价为每股 175 美元。

英伟达的股票投资者刚刚从 CEO 黄仁勋那里得到了好消息