<p>以 40 倍的未来收益率来看，<strong>英伟达</strong>(NVDA 0.60%) 从传统半导体的角度来看显得昂贵。但如果人工通用智能（AGI）在 2030 年前到来，这一框架就会崩溃，正如 OpenAI、Anthropic 和其他实验室私下所预期的那样。英伟达不仅仅是提供人工智能（AI）基础设施。它可能会对地球上每一个智能操作收取费用。</p>
<p>把它想象成智能收费：对每一个自主决策、每一个模拟实验、每一个在各个行业中运行的 AI 代理收取的每周期费用。当计算变得和电力一样重要时，英伟达就成为了智能本身的计费系统。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjgzMzIvcm9ib3RpY3MtZ2V0dHkuanBnJnc9NzAw?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="700" height="369" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjgzMzIvcm9ib3RpY3MtZ2V0dHkuanBnJnc9NzAw"/></p>
<p>图片来源：Getty Images。</p>
<h2>翻倍之路</h2>
<p>数学比怀疑者想象的要简单。英伟达在 2025 财年的收入达到 1305 亿美元，比前一年翻了一番多。华尔街已经预计到 2027 财年将达到 2540 亿美元。但这仅仅是开始。如果 AGI 改变每个行业，真正的爆发可能会到来。</p>
<p>从 2027 年到 2035 年的复合增长率为 19%，将使收入达到 1 万亿美元。在 45% 的净利润率和 20 倍的市盈率下（对于关键基础设施来说是合理的），这将是 9 万亿美元的市值。以 243.9 亿股的流通股计算，这意味着每股 369 美元，比今天翻倍。</p>
<p>乐观情景？如果英伟达占据 5 万亿美元 AGI 计算市场的 50%，股价可能达到 615 美元。这不是一些人想象的 20 倍回报，但随着公司从 4 万亿美元增长到 9 万亿美元，翻倍你的投资也并非小事。</p>
<p>幻想？<strong>微软</strong> 承诺投入 1000 亿美元用于 AI 数据中心。沙特阿拉伯、阿联酋和日本承诺为主权计算投入 900 亿美元。仅 OpenAI 每年就花费 70 亿美元在英伟达硬件上。聪明的钱并不是在押注聊天机器人，而是在为 AGI 经济中的基础设施预付款。</p>
<h2>万亿美元的问题</h2>
<p>整个投资案例悬挂在一个问题上：AGI 会在 2030 年前到来吗？正确回答这个问题的差异在于拥有一只仅随半导体行业增长的股票，还是拥有一只随着其成为全球首个 9 万亿美元公司而翻倍的股票。这一鸿沟的存在是因为当前模型只看到现在：用于 AI 训练的 GPU 销售。它们未能考虑到当 AGI 成为每个行业的引擎时所发生的爆炸性增长。</p>
<p>想象一下制药公司模拟每一种可能的药物相互作用，企业部署数百万个自主 AI 工作者，以及数十亿用户采用个人 AI 伴侣。第一个信号已经出现。<strong>Salesforce</strong> 报告称，已有超过 8000 个客户在使用其 AI 代理，但推动这一未来所需的基础设施将远远超过今天的整个市场。</p>
<h2>CUDA 护城河</h2>
<p>英伟达的竞争护城河不是一夜之间挖成的。它是由 200 万开发者的团队在 15 年内建立的，使其计算统一设备架构（CUDA）软件成为 AI 的本地语言。离开这个生态系统的成本是数十亿美元的税收，需重新训练模型（对于一个 GPT-4 级模型的费用为 1 亿美元）、移植多年的代码，并接受重大性能损失。</p>
<p>证明在于，即使是全球最富有的科技巨头，在花费数十亿美元构建自己的定制芯片后，仍然购买英伟达的 GPU。<strong>Alphabet</strong> 支付了这笔费用。<strong>特斯拉</strong> 支付了这笔费用。这种强大的锁定效应是为什么在 AGI 竞赛中每一个严肃的竞争者——OpenAI、Anthropic、xAI——都与英伟达结盟。他们不仅仅是在选择一个供应商；他们是在选择唯一经过实战检验的技术栈。</p>
<p>但即使是最强大的堡垒也可能有脆弱之处。护城河在训练 AI 的专业工作周围最深。在 AI 推理的高容量世界中，来自 <strong>超微半导体</strong> 和云巨头的竞争对手正在聚集在大门口，建立绕过 CUDA 收费的替代路线。</p>
<h2>小思维的风险</h2>
<p>是的，台湾入侵可能会使股价暴跌 70%。定制的应用特定集成电路（ASIC）可能会压缩利润率。AGI 可能会晚到。但这里有一个真正的计算：</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th><strong>因素</strong></th>
<th><strong>乐观情景（目标 369 到 615 美元）</strong></th>
<th><strong>悲观情景（目标 150 到 200 美元）</strong></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>市场角色</td>
<td>行星级智能公用事业</td>
<td>优秀但标准的半导体领导者</td>
</tr>
<tr>
<td>利润率</td>
<td>维持 70% 或更高的毛利率</td>
<td>由于竞争，利润率压缩至 30% 到 50%</td>
</tr>
<tr>
<td>AGI 时间表</td>
<td>在 2030 年前到来，推动指数需求</td>
<td>延迟到 2040 年或更晚，或以这种形式永远不会到来</td>
</tr>
<tr>
<td>CUDA 护城河</td>
<td>仍然是主导标准</td>
<td>开源和 ASIC 创造可行的替代方案</td>
</tr>
<tr>
<td>市场份额</td>
<td>占据数万亿美元 AGI 市场的 30% 到 50%</td>
<td>市场份额被 AMD、超大规模云计算和定制芯片蚕食</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>英伟达不仅仅是在乘坐 AI 周期。它正在为 AGI 本身铺设轨道。当每家公司都需要 AI 就像他们需要电力一样，当每个决策都通过神经网络时，当智能成为一种公用事业时，那时早期投资者会意识到他们并没有购买一只半导体股票。他们购买的是 21 世纪的认知基础设施收费。</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>英伟达的股票目前估值为未来收益的 40 倍，如果到 2030 年实现通用人工智能（AGI），可能会看到显著增长。分析师预测，到 2035 年，收入可能达到 1 万亿美元，从而导致市值达到 9 万亿美元。该公司的竞争优势在于其 CUDA 软件，具有强大的锁定效应。然而，风险包括来自 AMD 的潜在竞争和地缘政治紧张局势。投资前景取决于 AGI 的及时到来，乐观目标建议股价上涨至 369 美元至 615 美元之间，而悲观情景可能会使其跌至 150 美元至 200 美元</p>

<p>At 40 times forward earnings, <strong>Nvidia</strong>(NVDA 0.60%) looks expensive through a traditional semiconductor lens. But that framework collapses if artificial general intelligence (AGI) arrives by 2030, as OpenAI, Anthropic, and other labs privately expect. Nvidia won't just supply artificial intelligence (AI) infrastructure. It could collect a toll on every intelligent operation on the planet.</p>
<div class="lb-trans"><p>以 40 倍的未来收益率来看，<strong>英伟达</strong>(NVDA 0.60%) 从传统半导体的角度来看显得昂贵。但如果人工通用智能（AGI）在 2030 年前到来，这一框架就会崩溃，正如 OpenAI、Anthropic 和其他实验室私下所预期的那样。英伟达不仅仅是提供人工智能（AI）基础设施。它可能会对地球上每一个智能操作收取费用。</p>
</div><p>Think of it as the intelligence toll: a per-cycle fee on every autonomous decision, every simulated experiment, every AI agent running across every industry. When computing becomes as essential as electricity, Nvidia becomes the billing system for intelligence itself.</p>
<div class="lb-trans"><p>把它想象成智能收费：对每一个自主决策、每一个模拟实验、每一个在各个行业中运行的 AI 代理收取的每周期费用。当计算变得和电力一样重要时，英伟达就成为了智能本身的计费系统。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjgzMzIvcm9ib3RpY3MtZ2V0dHkuanBnJnc9NzAw" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F828332%2Frobotics-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>The path to doubling</h2>
<div class="lb-trans"><h2>翻倍之路</h2>
</div><p>The math is simpler than skeptics think. Nvidia's revenue hit $130.5 billion in fiscal 2025, more than doubling from the prior year. Wall Street already expects $254 billion by fiscal 2027. But that's just the beginning. The real explosion could come if AGI transforms every industry.</p>
<div class="lb-trans"><p>数学比怀疑者想象的要简单。英伟达在 2025 财年的收入达到 1305 亿美元，比前一年翻了一番多。华尔街已经预计到 2027 财年将达到 2540 亿美元。但这仅仅是开始。如果 AGI 改变每个行业，真正的爆发可能会到来。</p>
</div><p>A compound growth rate of 19% from 2027 to 2035 gets you to $1 trillion in revenue. At 45% net margin and an earnings multiple of 20, reasonable for critical infrastructure, that's a $9 trillion market cap. With 24.39 billion shares outstanding, that translates to $369 per share, a double from today.</p>
<div class="lb-trans"><p>从 2027 年到 2035 年的复合增长率为 19%，将使收入达到 1 万亿美元。在 45% 的净利润率和 20 倍的市盈率下（对于关键基础设施来说是合理的），这将是 9 万亿美元的市值。以 243.9 亿股的流通股计算，这意味着每股 369 美元，比今天翻倍。</p>
</div><p>Bull case? If Nvidia captures 50% of a $5 trillion AGI computing market, the stock could reach $615. Not the 20x return some imagine, but doubling your money as a company grows from $4 trillion to $9 trillion is hardly settling.</p>
<div class="lb-trans"><p>乐观情景？如果英伟达占据 5 万亿美元 AGI 计算市场的 50%，股价可能达到 615 美元。这不是一些人想象的 20 倍回报，但随着公司从 4 万亿美元增长到 9 万亿美元，翻倍你的投资也并非小事。</p>
</div><p>Fantasy? <strong>Microsoft</strong> committed $100 billion to AI data centers. Saudi Arabia, the United Arab Emirates, and Japan pledged $90 billion for sovereign computing. OpenAI alone spends $7 billion annually on Nvidia hardware. The smart money isn't betting on chatbots. It's prepaying for infrastructure in the AGI economy.</p>
<div class="lb-trans"><p>幻想？<strong>微软</strong> 承诺投入 1000 亿美元用于 AI 数据中心。沙特阿拉伯、阿联酋和日本承诺为主权计算投入 900 亿美元。仅 OpenAI 每年就花费 70 亿美元在英伟达硬件上。聪明的钱并不是在押注聊天机器人，而是在为 AGI 经济中的基础设施预付款。</p>
</div><h2>The trillion-dollar question</h2>
<div class="lb-trans"><h2>万亿美元的问题</h2>
</div><p>The entire investment case hangs on one question: Will AGI arrive by 2030? Answering it correctly is the difference between owning a stock that merely grows with the semiconductor industry and one that doubles as it becomes the world's first $9 trillion company. This chasm exists because current models only see the present: GPU sales for AI training. They fail to price in the explosion that happens when AGI becomes the engine of every industry.</p>
<div class="lb-trans"><p>整个投资案例悬挂在一个问题上：AGI 会在 2030 年前到来吗？正确回答这个问题的差异在于拥有一只仅随半导体行业增长的股票，还是拥有一只随着其成为全球首个 9 万亿美元公司而翻倍的股票。这一鸿沟的存在是因为当前模型只看到现在：用于 AI 训练的 GPU 销售。它们未能考虑到当 AGI 成为每个行业的引擎时所发生的爆炸性增长。</p>
</div><p>Imagine pharmaceutical companies simulating every possible drug interaction, enterprises deploying millions of autonomous AI workers, and billions of users adopting personal AI companions. The first signals are already here. <strong>Salesforce</strong> reports more than 8,000 customers already using its AI agents, but the infrastructure required to power this future will dwarf today's entire market.</p>
<div class="lb-trans"><p>想象一下制药公司模拟每一种可能的药物相互作用，企业部署数百万个自主 AI 工作者，以及数十亿用户采用个人 AI 伴侣。第一个信号已经出现。<strong>Salesforce</strong> 报告称，已有超过 8000 个客户在使用其 AI 代理，但推动这一未来所需的基础设施将远远超过今天的整个市场。</p>
</div><h2>The CUDA moat</h2>
<div class="lb-trans"><h2>CUDA 护城河</h2>
</div><p>Nvidia's competitive moat wasn't dug overnight. It was built over 15 years by an army of 2 million developers, making its Compute Unified Device Architecture (CUDA) software the native language of AI. The cost to leave this ecosystem is a multibillion-dollar tax paid in retraining models (a $100 million expense for a GPT-4 class model), porting years of code, and accepting major performance penalties.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达的竞争护城河不是一夜之间挖成的。它是由 200 万开发者的团队在 15 年内建立的，使其计算统一设备架构（CUDA）软件成为 AI 的本地语言。离开这个生态系统的成本是数十亿美元的税收，需重新训练模型（对于一个 GPT-4 级模型的费用为 1 亿美元）、移植多年的代码，并接受重大性能损失。</p>
</div><p>The proof is that even the world's richest tech giants, after spending billions building their custom chips, still buy Nvidia's GPUs. <strong>Alphabet</strong> pays the toll. <strong>Tesla</strong> pays the toll. This powerful lock-in is why every serious contender in the race to AGI -- OpenAI, Anthropic, xAI -- has aligned with Nvidia. They aren't just choosing a vendor; they're choosing the only battle-tested stack.</p>
<div class="lb-trans"><p>证明在于，即使是全球最富有的科技巨头，在花费数十亿美元构建自己的定制芯片后，仍然购买英伟达的 GPU。<strong>Alphabet</strong> 支付了这笔费用。<strong>特斯拉</strong> 支付了这笔费用。这种强大的锁定效应是为什么在 AGI 竞赛中每一个严肃的竞争者——OpenAI、Anthropic、xAI——都与英伟达结盟。他们不仅仅是在选择一个供应商；他们是在选择唯一经过实战检验的技术栈。</p>
</div><p>But even the strongest fortress can have a vulnerability. The moat is deepest around the specialized work of training AI. For the high-volume world of AI inference, rival armies from <strong>Advanced Micro Devices</strong> and cloud giants are gathering at the gates, building alternative routes that bypass the CUDA toll.</p>
<div class="lb-trans"><p>但即使是最强大的堡垒也可能有脆弱之处。护城河在训练 AI 的专业工作周围最深。在 AI 推理的高容量世界中，来自 <strong>超微半导体</strong> 和云巨头的竞争对手正在聚集在大门口，建立绕过 CUDA 收费的替代路线。</p>
</div><h2>The risk of thinking small</h2>
<div class="lb-trans"><h2>小思维的风险</h2>
</div><p>Yes, a Taiwan invasion could crater the stock 70%. Custom application-specific integrated circuits (ASICs) might compress margins. AGI could arrive late. But here's the real calculation:</p>
<div class="lb-trans"><p>是的，台湾入侵可能会使股价暴跌 70%。定制的应用特定集成电路（ASIC）可能会压缩利润率。AGI 可能会晚到。但这里有一个真正的计算：</p>
</div><table>
<thead>
<tr>
<th><strong>Factor</strong></th>
<th><strong>Bull Case ($369 to $615 Target)</strong></th>
<th><strong>Bear Case ($150 to $200 Target)</strong></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>Market role</td>
<td>Planetary-scale intelligence utility</td>
<td>Excellent but standard semiconductor leader</td>
</tr>
<tr>
<td>Margin</td>
<td>70% or higher gross margin sustained</td>
<td>Margin compresses to 30% to 50% because of competition</td>
</tr>
<tr>
<td>AGI timeline</td>
<td>Arrives by 2030, driving exponential demand</td>
<td>Slips to 2040 or later, or never arrives in this form</td>
</tr>
<tr>
<td>CUDA moat</td>
<td>Remains the dominant standard</td>
<td>Open source and ASICs create viable alternatives</td>
</tr>
<tr>
<td>Market share</td>
<td>Captures 30% to 50% of the multitrillion-dollar AGI market</td>
<td>Loses share to AMD, hyperscalers, custom chips</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<div class="lb-trans"><table>
<thead>
<tr>
<th><strong>因素</strong></th>
<th><strong>乐观情景（目标 369 到 615 美元）</strong></th>
<th><strong>悲观情景（目标 150 到 200 美元）</strong></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>市场角色</td>
<td>行星级智能公用事业</td>
<td>优秀但标准的半导体领导者</td>
</tr>
<tr>
<td>利润率</td>
<td>维持 70% 或更高的毛利率</td>
<td>由于竞争，利润率压缩至 30% 到 50%</td>
</tr>
<tr>
<td>AGI 时间表</td>
<td>在 2030 年前到来，推动指数需求</td>
<td>延迟到 2040 年或更晚，或以这种形式永远不会到来</td>
</tr>
<tr>
<td>CUDA 护城河</td>
<td>仍然是主导标准</td>
<td>开源和 ASIC 创造可行的替代方案</td>
</tr>
<tr>
<td>市场份额</td>
<td>占据数万亿美元 AGI 市场的 30% 到 50%</td>
<td>市场份额被 AMD、超大规模云计算和定制芯片蚕食</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div><p>Nvidia isn't just riding the AI cycle. It's laying the rails for AGI itself. When every company needs AI like they need electricity, when every decision runs through neural networks, when intelligence becomes a utility, that's when early investors realize they didn't buy a semiconductor stock. They bought the cognitive infrastructure toll of the 21st century.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达不仅仅是在乘坐 AI 周期。它正在为 AGI 本身铺设轨道。当每家公司都需要 AI 就像他们需要电力一样，当每个决策都通过神经网络时，当智能成为一种公用事业时，那时早期投资者会意识到他们并没有购买一只半导体股票。他们购买的是 21 世纪的认知基础设施收费。</p>
</div>

The Intelligence Toll: Why Every Fortune 500 Company Could Pay Nvidia by 2035

- Nvidia 预计在 2030 年前将受益于 AGI 的到来，收入可能翻倍。  
- 预计到 2027 财年，Nvidia 收入将达 2540 亿美元，2035 年可达 1 万亿美元。  
- 竞争对手如 AMD 正在构建替代方案，可能影响 Nvidia 的市场份额。  

智力通行费：为什么到 2035 年每一家财富 500 强公司都可能需要向英伟达支付费用