<p><strong>英伟达</strong>(NVDA -0.85%) 的股价自 2023 年初以来飙升了 870%，使其市值达到了惊人的 3.5 万亿美元。该公司的数据中心图形处理单元（GPU）的需求持续超过供应，这些 GPU 是开发人工智能（AI）模型的世界上最强大的芯片。</p>
<p>英伟达首席执行官黄仁勋表示，新的 AI 推理模型需要花费更多时间进行思考以产生准确的响应，这些模型所需的计算能力是传统大型语言模型（LLMs）的多达 1000 倍。因此，他认为到 2028 年，数据中心的支出将达到每年 1 万亿美元，因为公司们争相满足这一需求。</p>
<p>凭借最新的 GPU 架构，英伟达正准备迎接其历史上最强劲的一年，这些架构提供的性能超过目前市场上的任何产品。截至撰写本文时（6 月 10 日），英伟达的股价约为 142 美元，但我认为它将在年底前达到 200 美元。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjEyNjQvbnZpZGlhLWhlYWRxdWFydGVycy13aXRoLWdyZXktbnZpZGlhLXNpZ24taW4tZnJvbnQtd2l0aC1udmlkaWEtbG9nby5wbmcmdz03MDA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="700" height="420" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjEyNjQvbnZpZGlhLWhlYWRxdWFydGVycy13aXRoLWdyZXktbnZpZGlhLXNpZ24taW4tZnJvbnQtd2l0aC1udmlkaWEtbG9nby5wbmcmdz03MDA"/></p>
<p>图片来源：英伟达。</p>
<h2>英伟达正在加速推出新芯片以满足需求</h2>
<p>英伟达的 Hopper 架构是其 H100 GPU 的基础，该芯片是 2023 年和 2024 年大部分时间内销量最高的 AI 数据中心芯片。去年底，H100 被 Blackwell 架构所取代，像 GB200 这样的 GPU 在特定配置下的性能提高了多达 40 倍。这对于推理工作负载非常理想，推理工作负载是 AI 模型分析数据以为最终用户生成响应的过程。</p>
<p>推理需求正在飙升，因为我提到的推理模型包括 OpenAI 的 GPT-3 和 GPT-4、Anthropic 的 Claude 4、<strong>Meta Platforms</strong> 的 Llama 4、DeepSeek 的 R2 等。</p>
<p>之前的 LLMs 在生成一次性响应方面表现出色，创造了快速便捷的用户体验，但有时会产生不准确的信息。推理模型在后台精炼其响应，然后再将其交付给用户，这需要更长的时间并消耗显著更多的 tokens（单词、标点符号和符号）——根据黄仁勋的说法，消耗量在 100 到 1000 倍之间。</p>
<p>因此，Blackwell 在性能上比 Hopper 提高 40 倍仍然可能不足以满足某些推理模型的需求，这可能导致用户体验缓慢。英伟达最近推出了 Blackwell Ultra，提供了比 Hopper 稍微好一些的 50 倍提升，但开发者们必须等到明年才能迎来下一个重大性能飞跃。</p>
<p>这是因为英伟达将在 2026 年开始交付基于其新 Rubin 架构的 GPU，这可能比 Blackwell Ultra 快 3.3 倍——或比 Hopper 快约 165 倍。这种对性能的不断追求是黄仁勋认为到 2028 年年数据中心支出将达到 1 万亿美元的原因，而拥有最强大芯片的公司可能会占据最大的市场份额。</p>
<p>华尔街的共识估计（由 Yahoo! Finance 提供）表明，英伟达在其 2026 财年（截至 2027 年 1 月 30 日）可能会创造创纪录的 2000 亿美元收入。根据该公司最近的财务结果，数据中心部门将占该收入的约 89%，这就是为什么 AI 和 GPU 销售目前是投资者的主要关注点。</p>
<h2>英伟达的股价有望在今年达到 200 美元</h2>
<p>英伟达在过去四个季度中每股收益（EPS）为 3.19 美元，这使其股价的市盈率（P/E）为 46。这一数字远低于其 10 年平均值 59.9，表明该股目前可能被低估。</p>
<p>此外，华尔街预计英伟达在 2026 财年将实现高达 4.27 美元的每股收益（EPS），使其股价的前瞻市盈率为 33.4：</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/9c05dd9031107c52340ac6c4fed2ce94.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="720" height="456" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/9c05dd9031107c52340ac6c4fed2ce94.png"/></p>
<p>NVDA 市盈率数据来源于 YCharts</p>
<p>这意味着英伟达的股价在接下来的九个月中必须上涨 38%，才能维持其当前的 46 倍市盈率，而要与其 10 年平均市盈率 59.9 相符，则必须飙升 79%。这将使英伟达的股价在 2026 年初介于 196 美元和 254 美元之间。</p>
<p>然而，股市是一个前瞻性的机器，因此投资者通常会提前对未来收益进行定价。这就是为什么我预测英伟达的股价将在 2025 年结束之前超过 200 美元。如果黄仁勋对明年的 Rubin GPU 提供乐观的更新，华尔街分析师甚至可能会提高他们的每股收益预期，这将成为该股的另一个上涨催化剂。</p>
<p>但无论今年剩下的时间发生什么，投资者都应该关注长期，因为如果数据中心运营商在 2028 年每年在 AI 基础设施上花费 1 万亿美元，正如黄仁勋所预期的那样，回顾这一时刻时，200 美元可能实际上是英伟达股票的一个便宜价格。</p>

英伟达

2 倍做多英伟达 ETF - GraniteShares

南方两倍做多英伟达

南方两倍做空英伟达

英伟达期权收益策略 ETF - YieldMax

1 倍做空英伟达 ETF - Direxion

2 倍做多 NVDA ETF - T-Rex

2 倍做空 NVDA ETF - T-Rex

半导体 3 倍做多 - Direxion

<p>英伟达的股票在 2023 年飙升了 870%，市值达到 3.5 万亿美元，这得益于其在人工智能开发中对 GPU 的高需求。首席执行官黄仁勋预测，到 2028 年，数据中心支出将达到每年 1 万亿美元。英伟达最新的 GPU，包括 Blackwell Ultra，旨在满足这一需求。分析师估计，英伟达在 2026 财年可能产生 2000 亿美元的收入，预计到 2025 年底，股价有可能上涨至 200 美元，这得益于强劲的盈利和人工智能基础设施市场趋势的支持</p>

<p><strong>Nvidia</strong>(NVDA -0.85%) stock has soared by 870% since the start of 2023, catapulting its market capitalization to a whopping $3.5 trillion. Demand continues to exceed supply for the company's graphics processing units (GPUs) for the data center, which are the most powerful chips in the world for developing artificial intelligence (AI) models.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>英伟达</strong>(NVDA -0.85%) 的股价自 2023 年初以来飙升了 870%，使其市值达到了惊人的 3.5 万亿美元。该公司的数据中心图形处理单元（GPU）的需求持续超过供应，这些 GPU 是开发人工智能（AI）模型的世界上最强大的芯片。</p>
</div><p>Nvidia CEO Jensen Huang says new AI reasoning models, which spend more time thinking to produce accurate responses, require up to 1,000 times more computing capacity than traditional large language models (LLMs). As a result, he thinks data center spending will reach $1 trillion per year by 2028 as companies race to meet that demand.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达首席执行官黄仁勋表示，新的 AI 推理模型需要花费更多时间进行思考以产生准确的响应，这些模型所需的计算能力是传统大型语言模型（LLMs）的多达 1000 倍。因此，他认为到 2028 年，数据中心的支出将达到每年 1 万亿美元，因为公司们争相满足这一需求。</p>
</div><p>Nvidia is gearing up for the strongest year in its history thanks to its latest GPU architectures, which offer more performance than anything else on the market right now. Nvidia stock is trading at around $142 as of this writing (June 10), but here's why I think it's on the way to $200 before year-end.</p>
<div class="lb-trans"><p>凭借最新的 GPU 架构，英伟达正准备迎接其历史上最强劲的一年，这些架构提供的性能超过目前市场上的任何产品。截至撰写本文时（6 月 10 日），英伟达的股价约为 142 美元，但我认为它将在年底前达到 200 美元。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjEyNjQvbnZpZGlhLWhlYWRxdWFydGVycy13aXRoLWdyZXktbnZpZGlhLXNpZ24taW4tZnJvbnQtd2l0aC1udmlkaWEtbG9nby5wbmcmdz03MDA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F821264%2Fnvidia-headquarters-with-grey-nvidia-sign-in-front-with-nvidia-logo.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 racing to launch new chips to meet demand</h2>
<div class="lb-trans"><h2>英伟达正在加速推出新芯片以满足需求</h2>
</div><p>Nvidia's Hopper architecture was at the foundation of its H100 GPU, which was the top-selling AI data center chip in 2023 and for most of 2024. It was superseded late last year by the Blackwell architecture, with GPUs like the GB200 producing up to 40 times more performance than the H100 in specific configurations. This is ideal for inference workloads, which is the process by which AI models analyze data to produce responses for the end user.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达的 Hopper 架构是其 H100 GPU 的基础，该芯片是 2023 年和 2024 年大部分时间内销量最高的 AI 数据中心芯片。去年底，H100 被 Blackwell 架构所取代，像 GB200 这样的 GPU 在特定配置下的性能提高了多达 40 倍。这对于推理工作负载非常理想，推理工作负载是 AI 模型分析数据以为最终用户生成响应的过程。</p>
</div><p>Inference demand is soaring because of the reasoning models I mentioned, which include OpenAI's GPT-o3 and o4, Anthropic's Claude 4, <strong>Meta Platforms</strong>' Llama 4, DeepSeek's R2, and more.</p>
<div class="lb-trans"><p>推理需求正在飙升，因为我提到的推理模型包括 OpenAI 的 GPT-3 和 GPT-4、Anthropic 的 Claude 4、<strong>Meta Platforms</strong> 的 Llama 4、DeepSeek 的 R2 等。</p>
</div><p>Previous LLMs were great at generating one-shot responses that created a fast and convenient user experience, but they sometimes produced inaccurate information. Reasoning models refine their responses in the background before delivering them to the user, which takes longer and consumes significantly more tokens (words, punctuation, and symbols) -- between 100 and 1,000 times more, according to Jensen Huang.</p>
<div class="lb-trans"><p>之前的 LLMs 在生成一次性响应方面表现出色，创造了快速便捷的用户体验，但有时会产生不准确的信息。推理模型在后台精炼其响应，然后再将其交付给用户，这需要更长的时间并消耗显著更多的 tokens（单词、标点符号和符号）——根据黄仁勋的说法，消耗量在 100 到 1000 倍之间。</p>
</div><p>Therefore, it's possible Blackwell's 40-fold performance leap over Hopper still isn't enough for some reasoning models, which could lead to a sluggish user experience. Nvidia recently launched Blackwell Ultra, which offers a slightly better 50-fold improvement over Hopper, but developers will have to wait until next year for the next major jump in performance.</p>
<div class="lb-trans"><p>因此，Blackwell 在性能上比 Hopper 提高 40 倍仍然可能不足以满足某些推理模型的需求，这可能导致用户体验缓慢。英伟达最近推出了 Blackwell Ultra，提供了比 Hopper 稍微好一些的 50 倍提升，但开发者们必须等到明年才能迎来下一个重大性能飞跃。</p>
</div><p>That's because Nvidia will start shipping a lineup of GPUs based on its new Rubin architecture in 2026, which could be 3.3 times faster than Blackwell Ultra -- or around 165 times faster than Hopper. This constant chase for performance is why Huang thinks annual data center spending is heading toward $1 trillion in 2028, and the company with the most powerful chips is likely to capture the most market share.</p>
<div class="lb-trans"><p>这是因为英伟达将在 2026 年开始交付基于其新 Rubin 架构的 GPU，这可能比 Blackwell Ultra 快 3.3 倍——或比 Hopper 快约 165 倍。这种对性能的不断追求是黄仁勋认为到 2028 年年数据中心支出将达到 1 万亿美元的原因，而拥有最强大芯片的公司可能会占据最大的市场份额。</p>
</div><p>Wall Street's consensus estimate (provided by Yahoo! Finance) suggests Nvidia could generate a record $200 billion in revenue during its fiscal year 2026 (which ends on Jan. 30, 2027). Based on the company's recent financial results, the data center segment will account for around 89% of that revenue, which is why AI and GPU sales are the main focus for investors right now.</p>
<div class="lb-trans"><p>华尔街的共识估计（由 Yahoo! Finance 提供）表明，英伟达在其 2026 财年（截至 2027 年 1 月 30 日）可能会创造创纪录的 2000 亿美元收入。根据该公司最近的财务结果，数据中心部门将占该收入的约 89%，这就是为什么 AI 和 GPU 销售目前是投资者的主要关注点。</p>
</div><h2>Nvidia stock has a pathway to $200 this year</h2>
<div class="lb-trans"><h2>英伟达的股价有望在今年达到 200 美元</h2>
</div><p>Nvidia generated $3.19 in earnings per share (EPS) over the last four quarters, which places its stock at a price-to-earnings (P/E) ratio of 46. That is comfortably below its 10-year average of 59.9, suggesting the stock might be undervalued right now.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达在过去四个季度中每股收益（EPS）为 3.19 美元，这使其股价的市盈率（P/E）为 46。这一数字远低于其 10 年平均值 59.9，表明该股目前可能被低估。</p>
</div><p>Plus, Wall Street expects Nvidia to deliver up to $4.27 in EPS during fiscal 2026, placing its stock at a forward P/E ratio of 33.4:</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，华尔街预计英伟达在 2026 财年将实现高达 4.27 美元的每股收益（EPS），使其股价的前瞻市盈率为 33.4：</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/9c05dd9031107c52340ac6c4fed2ce94.png" alt="" original-src="https://media.ycharts.com/charts/9c05dd9031107c52340ac6c4fed2ce94.png"/></p>
<p>NVDA PE Ratio data by YCharts</p>
<div class="lb-trans"><p>NVDA 市盈率数据来源于 YCharts</p>
</div><p>That means Nvidia stock would have to climb by 38% over the next nine months just to maintain its current P/E ratio of 46, and it would have to soar by 79% to trade in line with its 10-year average P/E ratio of 59.9. That would place Nvidia stock somewhere between $196 and $254 in the early stages of 2026.</p>
<div class="lb-trans"><p>这意味着英伟达的股价在接下来的九个月中必须上涨 38%，才能维持其当前的 46 倍市盈率，而要与其 10 年平均市盈率 59.9 相符，则必须飙升 79%。这将使英伟达的股价在 2026 年初介于 196 美元和 254 美元之间。</p>
</div><p>However, the stock market is a forward-looking machine, so investors usually start pricing in future earnings ahead of time. That's why I predict Nvidia stock will surpass $200 before 2025 is over. If Jensen Huang provides a bullish update on next year's Rubin GPUs, Wall Street analysts might even raise their EPS estimates, which would be another upside catalyst for the stock.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，股市是一个前瞻性的机器，因此投资者通常会提前对未来收益进行定价。这就是为什么我预测英伟达的股价将在 2025 年结束之前超过 200 美元。如果黄仁勋对明年的 Rubin GPU 提供乐观的更新，华尔街分析师甚至可能会提高他们的每股收益预期，这将成为该股的另一个上涨催化剂。</p>
</div><p>But no matter what happens in the remainder of this year, investors should stay focused on the long term, because if data center operators spend $1 trillion annually on AI infrastructure by 2028, as Huang expects, $200 might actually be a bargain for Nvidia stock when we look back on this moment in the future.</p>
<div class="lb-trans"><p>但无论今年剩下的时间发生什么，投资者都应该关注长期，因为如果数据中心运营商在 2028 年每年在 AI 基础设施上花费 1 万亿美元，正如黄仁勋所预期的那样，回顾这一时刻时，200 美元可能实际上是英伟达股票的一个便宜价格。</p>
</div>

Prediction: Nvidia Stock Is Going to Hit $200 in 2025

- Nvidia 股价自 2023 年初上涨 870%，市值达 3.5 万亿美元。  
- CEO 黄仁勋预计 2028 年数据中心支出将达 1 万亿美元。  
- Nvidia 股票有望在 2025 年底前突破 200 美元。

预测：英伟达的股票将在 2025 年达到 200 美元