黄仁勋刚刚为英伟达股票投资者传递了振奋人心的消息

英伟达(NVDA -1.44%) 是全球领先的数据中心图形处理单元 (GPU) 供应商，这些硬件是开发人工智能 (AI) 的关键组件。自 2023 年初以来，英伟达的市值因对这些芯片的需求激增而增长了惊人的 3 万亿美元，但该公司才刚刚开始。

迄今为止，每一代新的 AI 模型都需要比上一代显著更多的计算能力，这对英伟达的硬件销售形成了强劲的推动力。在最近的一次电话会议上，管理层讨论了 2026 财年第一季度（截至 4 月 27 日）的业绩，首席执行官黄仁勋对未来需求发表了一系列评论，这些评论对投资者来说无疑是好消息。

相对于历史数据，英伟达的股票目前看起来很有吸引力，因此以下是基于黄仁勋最新言论的原因，说明它可能是一个很好的买入机会。

图片来源：英伟达。

计算能力的需求可能会激增千倍

英伟达的 H100 GPU 基于公司的 Hopper 架构，是 2023 年和 2024 年大多数时间内用于 AI 开发的最佳销售数据中心芯片。它被设计用于训练和推理工作负载；训练是指开发者将大量数据输入 AI 模型以使其变得 “更聪明”，而推理是 AI 模型将数据转化为最终用户响应的过程。

在 2023 年和 2024 年，AI 聊天机器人应用程序在生成一次性响应方面表现出色，这意味着它们在编译信息并将其提供给最终用户时优先考虑速度。这些应用程序在当时是革命性的，但基础的大型语言模型 (LLM) 有时会出错或提供不完整的答案。

到 2025 年，下一代 “推理” 模型通过在后台自主清理错误来解决这个问题，然后再生成响应。换句话说，它们花时间思考，以确保提供的信息尽可能准确。这带来了一个缺点——推理模型生成答案所需的时间更长，并且需要比其前身显著更多的计算能力。

英伟达设计了一种新的架构，称为 Blackwell，以支持这些推理工作负载，其性能比 Hopper 架构高出 40 倍。但这可能还不够，因为黄仁勋表示，一些推理模型消耗的令牌（单词、标点符号和符号）比旧的一次性 LLM 多出惊人的 1000 倍。

黄仁勋表示，基于 Blackwell 的 GB200 GPU NVLink 72 是目前市场上用于推理工作负载的最佳系统，但英伟达也在准备今年推出其新的 Blackwell Ultra GB300 GPU，这将提供更高的性能。硬件需要不断改进；否则，推理模型生成响应的时间将过长，人们将不再使用它们。

每年价值 1 万亿美元的机会

英伟达的数据中心业务在 2026 财年第一季度产生了 391 亿美元的收入，比去年同期增长了 73%。现在占公司总收入的 89%，因此这是投资者关注的主要焦点。

在英伟达 3 月份的 GTC 大会上，黄仁勋告诉观众，AI 基础设施支出将持续增长，到 2028 年可能超过每年 1 万亿美元，这得益于推理模型对计算能力的巨大需求。然后，在与投资者的 2026 财年第一季度电话会议上，他表示英伟达有望满足 “绝大多数” 需求，因此公司的数据中心收入可能仍有上涨空间。

英伟达的硬件在竞争中遥遥领先。此外，这不仅仅是关于芯片——该公司覆盖了整个技术栈，销售网络设备，甚至还有一个名为 CUDA 的软件平台，开发者可以用它来优化 GPU 以执行特定任务。一旦数据中心运营商锁定在英伟达生态系统中，切换将变得非常不方便（且昂贵）。

相对于历史数据，英伟达的股票看起来像个便宜货

根据英伟达过去 12 个月每股收益 (EPS) 3.19 美元的数据，其股票的市盈率 (P/E) 为 44.3。这比其 10 年平均值 59.8 低 26%，这表明目前被低估。

此外，华尔街的共识估计（由 Yahoo! Finance 提供）表明，英伟达在 2026 财年将产生每股收益 4.28 美元，使其股票的前瞻市盈率仅为 32.1。

NVDA 市盈率数据来源于 YCharts

换句话说，英伟达的股票在未来一年左右必须上涨 38%，才能维持其当前的市盈率，或者上涨 86%，才能使其市盈率与其 10 年平均水平相符，前提是华尔街的每股收益预测是准确的。

然而，投资者应关注长期，因为如果黄仁勋对推理需求和数据中心支出的未来方向是正确的，英伟达的股票可能会比现在高出几个数量级。