<p>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。</p><p>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。</p><figure class="image"><img src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/e967c264d32e1fac58ad4afe80b05d66?x-oss-process=style/lg" alt="" width="700" height="466" original-src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/e967c264d32e1fac58ad4afe80b05d66"/></figure><p>图片来源：Getty Images。</p><p>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%。</p><p>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 <strong>Nvidia</strong>（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。</p><p>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。</p><h2 id="qk1lg6yxd">Nvidia 有一个新的高价目标</h2><p>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。</p><p>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。</p><p>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%。</p><p>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。</p><p>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，<strong>CoreWeave</strong> 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。</p><p>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。</p><p>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。</p><figure class="image"><img src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/71679527cafce3bb08cc375016e422bd?x-oss-process=style/lg" alt="" width="700" height="466" original-src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/71679527cafce3bb08cc375016e422bd"/></figure><p>图片来源：Getty Images。</p><h2 id="l9v7p69jf">Loop Capital 的乐观忽视了一些非常实际的阻力</h2><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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 <strong>台湾半导体制造公司</strong> 提高其芯片 - 晶圆 - 基板的产能，以及 <strong>超威半导体</strong> 增加其 Instinct 系列 AI 加速芯片的生产，直接竞争正在加剧。</p><figure class="image"><img src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/ec86dce140e72d05b0f0d167ea6c2377?x-oss-process=style/lg" alt="" width="720" height="441" original-src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/ec86dce140e72d05b0f0d167ea6c2377"/></figure><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</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

<p>英伟达的市值已飙升至 3.76 万亿美元，一位分析师预测其可能超过 6 万亿美元。Loop Capital 的 John Donovan 将每股目标价从 175 美元上调至 250 美元，理由是对人工智能 GPU 的强劲需求。英伟达在人工智能领域的主导地位显而易见，预计今年将出货 650 万块 GPU。然而，人工智能技术的成熟以及日益激烈的竞争等挑战可能会在短期内影响英伟达的股票表现</p>

<p>Roughly three decades ago, the advent and proliferation of the internet began changing corporate America forever. Although it took many years before businesses figured out how to optimize their internet usage to maximize their margins and profits, it became a game-changing technology that helped companies reach new customers.</p>
<div class="lb-trans"><p>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。</p>
</div><p>For 30 years, Wall Street and investors have been waiting for the next technological leap that could catapult corporate growth. After a long wait, artificial intelligence (AI) looks to be the answer.</p>
<div class="lb-trans"><p>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。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjI5ODUvYXJ0aWZpY2lhbC1pbnRlbGxpZ2VuY2UtYWktcm9ib3QtYmlnLWRhdGEtYnVsbC1tYXJrZXQtc3RvY2stY2hhcnQtZ2V0dHkuanBnJnc9NzAw" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F822985%2Fartificial-intelligence-ai-robot-big-data-bull-market-stock-chart-getty.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><p>With AI, software and systems are given the capacity to make split-second decisions without human assistance. It's a broad-reaching technology that the analysts at PwC believe can increase global gross domestic product by a whopping 26% come 2030.</p>
<div class="lb-trans"><p>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%。</p>
</div><p>While a laundry list of businesses has benefited from the AI revolution, none has reaped the rewards of this technological leap forward more than semiconductor titan <strong>Nvidia</strong>(NVDA 1.74%). Since the end of 2022, Nvidia's market cap has catapulted from $360 billion to an all-time closing high of $3.76 trillion, as of June 25.</p>
<div class="lb-trans"><p>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 <strong>Nvidia</strong>（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。</p>
</div><p>But according to one highly optimistic Wall Street analyst, the stock market's AI darling is just warming up and on its way to a greater than $6 trillion valuation.</p>
<div class="lb-trans"><p>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。</p>
</div><h2>Nvidia has a new highwater price target</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Nvidia 有一个新的高价目标</h2>
</div><p>To be fair, buy ratings are a dime a dozen when it comes to Nvidia. As of June, 66 Wall Street analysts had issued a rating on Nvidia, with a combined 58 listing it as the equivalent of a strong buy or buy. That compares with just one sell rating.</p>
<div class="lb-trans"><p>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。</p>
</div><p>However, the June 25 update from Loop Capital analyst John Donovan stands out from the crowd for one particular reason: His and his firm's price target is head and shoulders above everyone else's. Donovan lifted Loop Capital's price target for Nvidia from $175 per share to $250. If Nvidia's share count stays static, we're talking about a $6.1 trillion market cap if Donovan's issued price target is achieved.</p>
<div class="lb-trans"><p>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。</p>
</div><p>Nvidia is already the undisputed leader in graphics processing units (GPUs) deployed in AI-accelerated data centers. The company's Hopper (H100) and successor Blackwell GPUs have consistently been backlogged due to overwhelming demand. With demand for AI-GPUs handily outpacing their supply, Nvidia has been able to charge a premium for its hardware, which in turn has sent its gross margin to north of 70%.</p>
<div class="lb-trans"><p>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%。</p>
</div><p>But Donovan only sees this dominance building. In his note to investors that explained Loop Capital's Street-high price target, Donovan pointed to Nvidia shipping an estimated 6.5 million GPUs this year and 7.5 million next year, with average selling prices for these GPUs topping $40,000. For context, Nvidia has enjoyed a 100% to 300% pricing premium over its AI-GPU direct rivals.</p>
<div class="lb-trans"><p>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。</p>
</div><p>More specifically, in speaking with various cloud-service providers, Donovan anticipates that an uptick in data center spending from governments, midsize cloud providers, and startup companies can lead to the next wave of supercharged growth for Nvidia. For instance, <strong>CoreWeave</strong>'s purchase of 250,000 Hopper chips is the perfect example of startups angling to capitalize on the presumed insatiable demand for compute capacity.</p>
<div class="lb-trans"><p>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，<strong>CoreWeave</strong> 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。</p>
</div><p>The other factor working in Nvidia's favor is that it's been able to grow into its valuation over the last year. Given the company's torrid sales and profit growth, Nvidia is trading at a forward-year earnings multiple of only 27 for fiscal 2027, which will end in January 2027.</p>
<div class="lb-trans"><p>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。</p>
</div><p>If Loop Capital's dart throw proves accurate, Nvidia can tip the scales as Wall Street's first $4 trillion, $5 trillion, and $6 trillion business.</p>
<div class="lb-trans"><p>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。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjI5ODUvbWFnbmlmaXlpbmctZ2xhc3MtZmluYW5jaWFsLW5ld3NwYXBlci1tYXJrZXQtZGF0YS1zdG9ja3MtZWNvbm9teS1nZXR0eS5qcGcmdz03MDA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F822985%2Fmagnifiying-glass-financial-newspaper-market-data-stocks-economy-getty.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>Loop Capital's optimism overlooks some very tangible headwinds</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Loop Capital 的乐观忽视了一些非常实际的阻力</h2>
</div><p>While there's no disputing Nvidia's monopoly-like market share of GPUs being deployed in AI-accelerated data centers, there are a couple of tangible headwinds Donovan appears to be overlooking that can send Nvidia stock in the opposite direction.</p>
<div class="lb-trans"><p>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。</p>
</div><p>Arguably the biggest issue for Nvidia is that every game-changing technology and innovation needs ample time to mature, and we're not at that point yet with artificial intelligence.</p>
<div class="lb-trans"><p>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。</p>
</div><p>Including the advent of the internet in the mid-1990s, there hasn't been a next-big-thing trend in three decades that's escaped a bubble-bursting event early in its expansion. The fact that most businesses aren't generating a positive return on their AI investments, nor have they optimized their existing AI solutions, suggests that investors have grossly overestimated the early-innings adoption rate and utility of this technology. This bodes poorly for Nvidia stock over the short run.</p>
<div class="lb-trans"><p>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。</p>
</div><p>It's also impossible to overlook growing competitive pressure. Don't get me wrong, CEO Jensen Huang's aggressive innovation timeline, which will bring a new advanced GPU to market annually, should have no trouble keeping Nvidia in the lead when it comes to compute potential. But there's more to data center infrastructure than just speed.</p>
<div class="lb-trans"><p>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。</p>
</div><p>It can be argued that Nvidia's biggest competitive edge has been the persistent scarcity of AI-GPUs. But with <strong>Taiwan Semiconductor Manufacturing</strong> ramping up its chip-on-wafer-on-substrate capacity and <strong>Advanced Micro Devices</strong> upping its production of Instinct series AI-accelerating chips, direct competition is growing.</p>
<div class="lb-trans"><p>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 <strong>台湾半导体制造公司</strong> 提高其芯片 - 晶圆 - 基板的产能，以及 <strong>超威半导体</strong> 增加其 Instinct 系列 AI 加速芯片的生产，直接竞争正在加剧。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/8a1441521904855949a1f23e709c4ffe.png" alt="" original-src="https://media.ycharts.com/charts/8a1441521904855949a1f23e709c4ffe.png"/></p>
<p>Growing competition is expected to weigh on Nvidia's gross margin. NVDA Gross Profit Margin (Quarterly) data by YCharts.</p>
<div class="lb-trans"><p>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。</p>
</div><p>What's more, many of Nvidia's top customers by net sales are internally developing GPUs to use in their data centers. Even though this internally developed hardware trails Nvidia's Hopper and Blackwell in terms of compute potential, it's notably cheaper and more readily accessible (i.e., not backlogged). Internally developed chips could easily take up valuable data-center real estate, delay future upgrade cycles, and pressure Nvidia's gross margin.</p>
<div class="lb-trans"><p>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。</p>
</div><p>Lastly, Donovan's research overlooks the sustained priciness of Nvidia stock relative to its trailing-12-month (TTM) sales.</p>
<div class="lb-trans"><p>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。</p>
</div><p>Over the past three decades, megacap companies on the leading edge a next-big-thing trend have historically topped out at TTM price-to-sales (P/S) ratios of roughly 30 to 43. Even Nvidia topped out at a TTM P/S multiple of just over 42 last summer. Although the company's rapidly expanding sales has brought this multiple down, it's still tipping the scales at a P/S ratio of almost 26. That's well over double other market-leading &#34;Magnificent Seven&#34; stocks, and history strongly suggests it's not sustainable.</p>
<div class="lb-trans"><p>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。</p>
</div>

Nvidia Will Be Wall Street's First $6 Trillion Company, According to One Highly Optimistic Analyst

- 人工智能被认为是推动企业增长的下一个技术飞跃。  
- Nvidia 的市值自 2022 年底以来从 3600 亿美元飙升至 3.76 万亿美元。  
- 竞争加剧和高估的市盈率可能对 Nvidia 股票构成压力。  

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