<p><strong>英伟达</strong>(NVDA 2.61%) 处于人工智能 (AI) 热潮的核心。该公司强大的 AI 支持图形处理单元 (GPU) 对于重塑商业和社会的惊人 AI 模型至关重要。尽管竞争对手正在努力缩小差距，但英伟达的尖端硬件与不可或缺的 CUDA 平台的结合将继续为其提供持久的优势。</p>
<h2>AI 数据中心需求推动英伟达的增长</h2>
<p>大型科技公司正在花费巨额资金升级现有数据中心并建设新数据中心，以跟上 AI 军备竞赛的步伐。这笔支出的规模令人震惊。</p>
<p>仅有四家公司 -- <strong>微软</strong>、<strong>Meta Platforms</strong>、<strong>亚马逊</strong> 和 <strong>Alphabet</strong> -- 计划在今年单独支出超过 3000 亿美元的资本支出。这超过了 140 个国家的 GDP。这也远远超过了美国政府在 13 年内为将美国人送上月球而支出的经通胀调整后的 2800 亿美元。</p>
<p>现在，英伟达显然不是唯一的受益者，但它是最大的受益者。这 3000 亿美元中的一大部分将用于购买英伟达超强的 AI 芯片。可以肯定的是，运行在像 Meta 在路易斯安那州建设的、占地 70 个足球场大小的数据中心服务器上的这些计算需求巨大的 AI 模型需要大量的芯片。而且这些芯片并不便宜。</p>
<p>华尔街预计英伟达今年的收入将接近 2000 亿美元，比去年增长 54%。</p>
<h2>英伟达的竞争对手紧追不舍，但 CUDA 仍然是主要护城河</h2>
<p>尽管英伟达的技术仍然远远领先于竞争对手，但该公司的竞争对手，尤其是 <strong>超微半导体</strong>，正在迎头赶上。目前尚不清楚英伟达在纯技术层面上能保持多长时间的领先地位。不过，我认为至少还需要几年。英伟达有一些主要优势：它可以在该领域超越任何人的支出，可能更重要的是，它继续吸引最优秀的工程人才。</p>
<p>硬件规格是一方面，但更持久的护城河实际上来自软件方面。英伟达的 CUDA 平台是程序员构建的基础层。CUDA 是当今大多数 AI 架构构建的支柱。许多更高级的 AI 工具和平台都是专门设计为在 CUDA 上运行的。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjM0NDYvbnZkYS1kYXRhLmpwZyZ3PTcwMA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="700" height="467" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjM0NDYvbnZkYS1kYXRhLmpwZyZ3PTcwMA"/></p>
<p>图片来源：Getty Images。</p>
<p>这为客户创造了显著的转换成本。转向竞争对手的芯片并不像简单地更换硬件那么简单 -- 客户需要重新培训其工程师或雇用具有不同专业知识的新工程师，并彻底改造其软件和工作流程。在实践中，所需的时间和费用使得大多数组织的转换变得不可行。因此，CUDA 实际上将英伟达的客户 “锁定” 在其生态系统内，使公司能够收取溢价。</p>
<p>英伟达的竞争对手确实在努力取代 CUDA 作为行业标准，但这是一项艰巨的任务。CUDA 在行业中根深蒂固。也许更具颠覆性的威胁可能来自于监管机构，他们认为 CUDA 锁定违反了反垄断法，但尽管有司法部的调查，目前尚不清楚这是否在美国监管机构中有任何实质性进展。</p>
<h2>前进的道路并不容易，但英伟达有能力</h2>
<p>英伟达已经证明了其创新和保持竞争优势的能力。尽管竞争激烈，但在我看来，几乎没有公司能展现出英伟达所展示的愿景，我相信这与其技术实力和 CUDA 锁定相结合，将使英伟达继续成功。尽管该公司的股票远非便宜 -- 目前的市盈率约为 50 倍 -- 我认为其持续增长证明了这一溢价是合理的。</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>英伟达是人工智能热潮中的关键参与者，受益于对其强大 GPU 的需求。主要科技公司在数据中心的投资超过 3000 亿美元，而英伟达是主要受益者。尽管面临竞争，英伟达的 CUDA 平台为客户创造了显著的转换成本，使他们锁定在其生态系统中。尽管股票的估值较高，但其增长前景证明了这一溢价是合理的。英伟达的创新和技术优势使其在人工智能市场中继续取得成功</p>

<p><strong>Nvidia</strong>(NVDA 2.61%) stands at the heart of the artificial intelligence (AI) boom. The company's powerful AI-enabling graphics processing units (GPUs) are essential for the incredible AI models reshaping business and society. While competitors are racing to close the gap, Nvidia's combination of cutting-edge hardware and indispensable CUDA platform will continue to give it a lasting edge.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>英伟达</strong>(NVDA 2.61%) 处于人工智能 (AI) 热潮的核心。该公司强大的 AI 支持图形处理单元 (GPU) 对于重塑商业和社会的惊人 AI 模型至关重要。尽管竞争对手正在努力缩小差距，但英伟达的尖端硬件与不可或缺的 CUDA 平台的结合将继续为其提供持久的优势。</p>
</div><h2>AI data center demand is driving Nvidia's growth</h2>
<div class="lb-trans"><h2>AI 数据中心需求推动英伟达的增长</h2>
</div><p>Companies across big tech are spending massive amounts upgrading existing data centers and building new ones to keep pace amid an AI arms race. The scale of the spending is mind-boggling.</p>
<div class="lb-trans"><p>大型科技公司正在花费巨额资金升级现有数据中心并建设新数据中心，以跟上 AI 军备竞赛的步伐。这笔支出的规模令人震惊。</p>
</div><p>Just four companies -- <strong>Microsoft</strong>, <strong>Meta Platforms</strong>, <strong>Amazon</strong>, and <strong>Alphabet</strong> -- plan to spend well over $300 billion in capital expenditures this year alone. That's more than the GDP of 140 countries. It's also well over the inflation-adjusted $280 billion the U.S. government spent over 13 years to send Americans to the moon.</p>
<div class="lb-trans"><p>仅有四家公司 -- <strong>微软</strong>、<strong>Meta Platforms</strong>、<strong>亚马逊</strong> 和 <strong>Alphabet</strong> -- 计划在今年单独支出超过 3000 亿美元的资本支出。这超过了 140 个国家的 GDP。这也远远超过了美国政府在 13 年内为将美国人送上月球而支出的经通胀调整后的 2800 亿美元。</p>
</div><p>Now, Nvidia is obviously not the sole beneficiary here, but it is the biggest. A significant chunk of that $300 billion will go toward purchasing Nvidia's uber-powerful AI chips. To be sure, a ton of them are needed to power these compute-hungry AI models running on servers in data centers the size of 70 football fields, like the one Meta is building in Louisiana. And they aren't cheap.</p>
<div class="lb-trans"><p>现在，英伟达显然不是唯一的受益者，但它是最大的受益者。这 3000 亿美元中的一大部分将用于购买英伟达超强的 AI 芯片。可以肯定的是，运行在像 Meta 在路易斯安那州建设的、占地 70 个足球场大小的数据中心服务器上的这些计算需求巨大的 AI 模型需要大量的芯片。而且这些芯片并不便宜。</p>
</div><p>Wall Street expects Nvidia's top line this year to come in just shy of $200 billion, a 54% increase from last year.</p>
<div class="lb-trans"><p>华尔街预计英伟达今年的收入将接近 2000 亿美元，比去年增长 54%。</p>
</div><h2>Nvidia's rivals are hot on the trail, but CUDA is still a major moat</h2>
<div class="lb-trans"><h2>英伟达的竞争对手紧追不舍，但 CUDA 仍然是主要护城河</h2>
</div><p>Although Nvidia's technology continues to be well ahead of the competition, the company's rivals, especially <strong>Advanced Micro Devices</strong>, are gaining ground. It's unclear how long Nvidia can stay meaningfully ahead from a purely technical perspective. I do think it will be years at least, however. Nvidia has some major advantages: It can afford to outspend anyone in the field, and likely even more importantly, it continues to attract the best engineering talent.</p>
<div class="lb-trans"><p>尽管英伟达的技术仍然远远领先于竞争对手，但该公司的竞争对手，尤其是 <strong>超微半导体</strong>，正在迎头赶上。目前尚不清楚英伟达在纯技术层面上能保持多长时间的领先地位。不过，我认为至少还需要几年。英伟达有一些主要优势：它可以在该领域超越任何人的支出，可能更重要的是，它继续吸引最优秀的工程人才。</p>
</div><p>Hardware specifications are one thing, but the more enduring moat actually comes on the software side. Nvidia's CUDA platform is a foundational layer that programmers build on top of. CUDA serves as a backbone on which most of today's AI architecture is built. Many higher-level AI tools and platforms are designed to run specifically on CUDA.</p>
<div class="lb-trans"><p>硬件规格是一方面，但更持久的护城河实际上来自软件方面。英伟达的 CUDA 平台是程序员构建的基础层。CUDA 是当今大多数 AI 架构构建的支柱。许多更高级的 AI 工具和平台都是专门设计为在 CUDA 上运行的。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjM0NDYvbnZkYS1kYXRhLmpwZyZ3PTcwMA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F823446%2Fnvda-data.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>This creates a significant switching cost for customers. Moving to a rival chip isn't as simple as swapping hardware -- a customer needs to retrain its engineers or hire entirely new ones with different expertise, and overhaul much of their software and workflows. In practice, the time and expense required make switching a non-starter for most organizations. As a result, CUDA effectively &#34;locks in&#34; Nvidia's customers within its ecosystem and allows the company to command premium prices.</p>
<div class="lb-trans"><p>这为客户创造了显著的转换成本。转向竞争对手的芯片并不像简单地更换硬件那么简单 -- 客户需要重新培训其工程师或雇用具有不同专业知识的新工程师，并彻底改造其软件和工作流程。在实践中，所需的时间和费用使得大多数组织的转换变得不可行。因此，CUDA 实际上将英伟达的客户 “锁定” 在其生态系统内，使公司能够收取溢价。</p>
</div><p>Nvidia's competitors are definitely trying to unseat CUDA as the industry standard, but that's a difficult task. CUDA is too deeply ingrained in the industry. Perhaps a more disruptive threat could come from regulators who see the CUDA lock-in as a violation of antitrust laws, but despite a Department of Justice probe, it's unclear if this has any serious traction from U.S. regulators.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达的竞争对手确实在努力取代 CUDA 作为行业标准，但这是一项艰巨的任务。CUDA 在行业中根深蒂固。也许更具颠覆性的威胁可能来自于监管机构，他们认为 CUDA 锁定违反了反垄断法，但尽管有司法部的调查，目前尚不清楚这是否在美国监管机构中有任何实质性进展。</p>
</div><h2>It's not an easy path forward, but Nvidia is capable</h2>
<div class="lb-trans"><h2>前进的道路并不容易，但英伟达有能力</h2>
</div><p>Nvidia has proven its ability to innovate and maintain its edge. Despite fierce competition, there are few companies in my book with the vision that Nvidia has demonstrated, and I believe this, in combination with its technological prowess and CUDA lock-in, will allow Nvidia to continue to succeed. While the company's stock is far from cheap -- it currently trades around 50 times earnings -- I think its continued growth justifies the premium.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达已经证明了其创新和保持竞争优势的能力。尽管竞争激烈，但在我看来，几乎没有公司能展现出英伟达所展示的愿景，我相信这与其技术实力和 CUDA 锁定相结合，将使英伟达继续成功。尽管该公司的股票远非便宜 -- 目前的市盈率约为 50 倍 -- 我认为其持续增长证明了这一溢价是合理的。</p>
</div>

Is Nvidia a Good Stock to Buy?

- Nvidia 在人工智能领域占据核心地位，其 GPU 对 AI 模型至关重要。  
- 四大科技公司计划在今年花费超过 3000 亿美元升级数据中心，推动 Nvidia 增长。  
- 尽管竞争加剧，Nvidia 的 CUDA 平台仍是其重要优势，客户转换成本高。  

英伟达的股票是否值得购买？