根据一位非常乐观的分析师的预测，英伟达将成为华尔街首家市值达到 6 万亿美元的公司

大约三十年前，互联网的出现和普及开始永远改变美国企业。尽管企业花了很多年才弄清楚如何优化互联网使用以最大化利润，但这项技术成为了改变游戏规则的技术，帮助公司接触到新客户。

在过去的 30 年里，华尔街和投资者一直在等待下一个能够推动企业增长的技术飞跃。经过漫长的等待，人工智能（AI）似乎是答案。

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通过人工智能，软件和系统被赋予了在没有人类协助的情况下做出瞬间决策的能力。这是一项广泛的技术，普华永道的分析师认为，到 2030 年，它可以使全球国内生产总值增加惊人的 26%。

虽然许多企业从人工智能革命中受益，但没有哪家公司比半导体巨头 Nvidia（NVDA 1.74%）获得的回报更多。自 2022 年底以来，Nvidia 的市值从 3600 亿美元飙升至截至 6 月 25 日的 37600 亿美元的历史最高收盘价。

但根据一位非常乐观的华尔街分析师的说法，股市的人工智能宠儿才刚刚开始，正朝着超过 6 万亿美元的估值迈进。

Nvidia 有一个新的高价目标

公平地说，关于 Nvidia 的买入评级多得数不胜数。截至 6 月，66 位华尔街分析师对 Nvidia 进行了评级，其中 58 位将其列为强烈买入或买入。这与仅有的一项卖出评级形成鲜明对比。

然而，来自 Loop Capital 分析师 John Donovan 的 6 月 25 日更新因一个特别的原因而脱颖而出：他和他的公司的价格目标远高于其他所有人。Donovan 将 Loop Capital 对 Nvidia 的价格目标从每股 175 美元提高到 250 美元。如果 Nvidia 的股份数量保持不变，那么如果实现 Donovan 发布的价格目标，我们将谈论一个 6.1 万亿美元的市值。

Nvidia 已经是部署在人工智能加速数据中心的图形处理单元（GPU）无可争议的领导者。该公司的 Hopper（H100）和后续的 Blackwell GPU 由于需求过于旺盛而持续处于积压状态。由于对 AI-GPU 的需求远远超过供应，Nvidia 能够对其硬件收取溢价，这反过来使其毛利率超过 70%。

但 Donovan 认为这种主导地位只会不断增强。在他向投资者的说明中，解释了 Loop Capital 的街头最高价格目标，Donovan 指出，Nvidia 预计今年将出货 650 万块 GPU，明年将出货 750 万块，这些 GPU 的平均售价超过 4 万美元。作为参考，Nvidia 的 AI-GPU 直接竞争对手的定价溢价在 100% 到 300% 之间。

更具体地说，在与各种云服务提供商交谈时，Donovan 预计来自政府、中型云提供商和初创公司的数据中心支出增加将为 Nvidia 带来下一波超级增长。例如，CoreWeave 购买 25 万块 Hopper 芯片就是初创公司试图利用对计算能力的假定无尽需求的完美例证。

Nvidia 的另一个有利因素是，在过去一年中，它已经能够成长为其估值。考虑到公司的销售和利润增长迅猛，Nvidia 在 2027 财年的前瞻性市盈率仅为 27，财年将于 2027 年 1 月结束。

如果 Loop Capital 的预测准确，Nvidia 可以成为华尔街首个 4 万亿、5 万亿和 6 万亿美元的企业。

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Loop Capital 的乐观忽视了一些非常实际的阻力

虽然 Nvidia 在人工智能加速数据中心中占据了类似垄断的 GPU 市场份额，但 Donovan 似乎忽视了一些实际的阻力，这可能会使 Nvidia 的股票朝相反的方向发展。

可以说，Nvidia 面临的最大问题是，每一项改变游戏规则的技术和创新都需要足够的时间来成熟，而我们在人工智能方面尚未达到这一点。

包括 1990 年代中期互联网的出现，在过去三十年中，没有一个下一个大趋势在扩张初期逃脱泡沫破裂事件。大多数企业没有产生正的 AI 投资回报，也没有优化现有的 AI 解决方案，这表明投资者严重高估了这一技术的早期采用率和效用。这对 Nvidia 的股票在短期内是不利的。

此外，日益增长的竞争压力也不容忽视。别误会，首席执行官 Jensen Huang 的激进创新时间表，每年将推出一款新的先进 GPU，应该不会让 Nvidia 在计算潜力方面落后。但数据中心基础设施不仅仅关乎速度。

可以说，Nvidia 最大的竞争优势一直是 AI-GPU 的持续稀缺性。但随着 台湾半导体制造公司 提高其芯片 - 晶圆 - 基板的产能，以及 超威半导体 增加其 Instinct 系列 AI 加速芯片的生产，直接竞争正在加剧。

预计日益激烈的竞争将对 Nvidia 的毛利率产生压力。NVDA 毛利率（季度）数据来自 YCharts。

更重要的是，许多英伟达的顶级客户正在内部开发用于其数据中心的 GPU。尽管这些内部开发的硬件在计算潜力上落后于英伟达的 Hopper 和 Blackwell，但它们显著更便宜且更易于获取（即没有积压）。内部开发的芯片可能会占用宝贵的数据中心空间，延迟未来的升级周期，并对英伟达的毛利率施加压力。

最后，Donovan 的研究忽视了英伟达股票相对于其过去 12 个月（TTM）销售额的持续高价。

在过去三十年中，处于下一个重大趋势前沿的巨头公司，其 TTM 市销率（P/S）历史上通常在 30 到 43 之间达到顶峰。即使是英伟达，去年夏天的 TTM 市销率也仅略高于 42。尽管公司的销售快速增长使这一倍数下降，但目前仍接近 26。这远远超过其他市场领先的 “七大奇迹” 股票的两倍，历史强烈表明这种情况不可持续。