<p><strong>英伟达</strong>(NVDA -0.24%) 在人工智能加速器市场中占据主导地位。该公司的强大数据中心 GPU 使得人工智能的繁荣成为可能，自从 ChatGPT 引发人工智能革命以来，股价暴涨。</p>
<p>尽管英伟达仍在增长并产生巨额利润，但人工智能增长故事中开始显现出一些裂痕。虽然无法预测未来，但有多个理由相信，随着人工智能行业的成熟，英伟达的股价可能会暴跌。以下是其中三个原因。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MzE4NDAvZ2V0dHlpbWFnZXMtNTIzOTk5NzQxLTMuanBnJnc9NzAw?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="700" height="466" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MzE4NDAvZ2V0dHlpbWFnZXMtNTIzOTk5NzQxLTMuanBnJnc9NzAw"/></p>
<p>图片来源：Getty Images。</p>
<h2>1. 生成式人工智能项目并未取得成功</h2>
<p>大大小小的企业正在测试生成式人工智能以满足各种需求。人工智能助手可以帮助员工更高效地工作。人工智能编码工具可以提升程序员的生产力；人工智能聊天机器人可以处理客户服务任务。后端流程可以通过人工智能代理进行自动化。还有很多其他应用。</p>
<p>唯一的问题是，许多这些项目并未交付结果。麻省理工学院最近的一份报告发现，企业发起的生成式人工智能试点中，令人难以置信的 95% 未能产生积极结果。这并不是说人工智能技术没有用——它确实有用。问题在于，企业似乎难以将人工智能投资转化为有意义的收入增长或成本降低。</p>
<p>人工智能成本高昂，如果它没有为企业带来结果，证明其成本就变得不可能。随着企业开始考虑投资回报，并不再仅仅是为了跟上时代而实施人工智能，对人工智能计算服务的巨大需求可能会开始减弱。人工智能是有用的，但并不是解决所有问题的答案。</p>
<p>对于英伟达来说，任何对其强大数据中心 GPU 需求的放缓都将对股价造成灾难性影响。英伟达的市值超过 4 万亿美元，历史上高达 25 的市销率，必须保持快速增长。如果企业减少对人工智能的投资，该公司的增长故事将受到严重打击。</p>
<h2>2. 人工智能初创公司正在大量烧钱</h2>
<p>如此多的生成式人工智能试点失败的事实更加令人担忧，因为包括 OpenAI 在内的人工智能公司正在以惊人的速度烧钱。据报道，OpenAI 去年预计在 37 亿美元的收入中亏损 50 亿美元。今年，该公司预计将实现 200 亿美元的经常性收入，但仍然不会盈利。</p>
<p>即使人工智能公司以不可持续的价格出售其服务，购买这些服务的企业通常也没有获得有意义的收益。人工智能公司亏损如此严重的一个原因是英伟达 GPU 的高成本。这种情况无法无限期持续。OpenAI 等公司最终需要盈利，以证明其高估值的合理性，而一条路径是大幅降低训练和运行人工智能模型的成本。</p>
<p>虽然英伟达今天在人工智能加速器市场中占据主导地位，但低成本竞争者最终会对市场领导者形成挑战，从而对其利润率施加压力。</p>
<h2>3. 人工智能模型可能已达到瓶颈</h2>
<p>人工智能模型仍在改进，但增幅正在放缓。OpenAI 的 GPT-5 人工智能模型曾被公司大肆宣传，首席执行官萨姆·阿尔特曼曾声称它将提供博士级别的专业知识。当 GPT-5 最终发布时，其表现并没有比其他提供商的顶级模型有显著提升。</p>
<p>仍然有很多机会将强大的人工智能模型应用于新的用例和应用，但模型本身可能已达到瓶颈。如果是这样，英伟达将面临巨大的挑战。英伟达的增长故事依赖于企业能够证明不断增加的人工智能模型训练成本的合理性。如果企业无法证明增加训练支出的合理性，因为输出没有显著改善，那么对英伟达 GPU 的需求将受到严重打击。</p>
<p>无论发生什么，人工智能仍将是一项极其有用的技术，继续寻找新的应用。但随着企业努力使人工智能投资获得回报，人工智能初创公司面临巨额亏损，以及人工智能模型改进放缓，形势已经明朗：英伟达的最佳时光可能已经过去。</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（Nvidia，NVDA）在人工智能加速器市场中处于领先地位，但潜在衰退的迹象正在显现。一份报告指出，95% 的生成式人工智能项目未能产生积极结果，这引发了对人工智能投资可持续性的担忧。此外，像 OpenAI 这样的人工智能公司面临着巨大的现金亏损，部分原因是高昂的 GPU 成本。此外，人工智能模型的改进可能已经达到瓶颈，这可能会降低对英伟达 GPU 的需求。随着企业重新评估人工智能的投资回报率，英伟达的增长可能面临风险，这表明其最佳表现可能已经过去</p>

<p><strong>Nvidia</strong>(NVDA -0.24%) dominates the market for AI accelerators. The company's powerful data center GPUs have made the AI boom possible, and the stock has exploded since ChatGPT kicked off the AI revolution.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>英伟达</strong>(NVDA -0.24%) 在人工智能加速器市场中占据主导地位。该公司的强大数据中心 GPU 使得人工智能的繁荣成为可能，自从 ChatGPT 引发人工智能革命以来，股价暴涨。</p>
</div><p>While Nvidia is still growing and generating massive profits, some cracks in the AI growth story are starting to emerge. While it's impossible to predict the future, there are multiple reasons to believe that Nvidia stock could plunge as the AI industry matures. Here are three of them.</p>
<div class="lb-trans"><p>尽管英伟达仍在增长并产生巨额利润，但人工智能增长故事中开始显现出一些裂痕。虽然无法预测未来，但有多个理由相信，随着人工智能行业的成熟，英伟达的股价可能会暴跌。以下是其中三个原因。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MzE4NDAvZ2V0dHlpbWFnZXMtNTIzOTk5NzQxLTMuanBnJnc9NzAw" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F831840%2Fgettyimages-523999741-3.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>1. Generative AI projects are just not working out</h2>
<div class="lb-trans"><h2>1. 生成式人工智能项目并未取得成功</h2>
</div><p>Businesses big and small are testing out generative AI for a wide variety of purposes. AI assistants can help employees work more efficiently. AI coding tools can boost programmer productivity; AI chatbots can handle customer service tasks. Back-office processes can be automated by AI agents. The list goes on.</p>
<div class="lb-trans"><p>大大小小的企业正在测试生成式人工智能以满足各种需求。人工智能助手可以帮助员工更高效地工作。人工智能编码工具可以提升程序员的生产力；人工智能聊天机器人可以处理客户服务任务。后端流程可以通过人工智能代理进行自动化。还有很多其他应用。</p>
</div><p>The only problem is that many of these projects aren't delivering results. A recent report from MIT found that an incredible 95% of generative AI pilots initiated by businesses failed to produce positive results. It's not that AI technology isn't useful -- it certainly is. The issue is that businesses seem to be struggling to translate AI investments into meaningful revenue increases or cost reductions.</p>
<div class="lb-trans"><p>唯一的问题是，许多这些项目并未交付结果。麻省理工学院最近的一份报告发现，企业发起的生成式人工智能试点中，令人难以置信的 95% 未能产生积极结果。这并不是说人工智能技术没有用——它确实有用。问题在于，企业似乎难以将人工智能投资转化为有意义的收入增长或成本降低。</p>
</div><p>AI is expensive, and if it's not producing results for a business, justifying the cost becomes impossible. As businesses start to think about returns on investment and move away from implementing AI just to keep up with the times, the immense demand for AI computing services could start to weaken. AI is useful, but it's not the answer to every problem.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能成本高昂，如果它没有为企业带来结果，证明其成本就变得不可能。随着企业开始考虑投资回报，并不再仅仅是为了跟上时代而实施人工智能，对人工智能计算服务的巨大需求可能会开始减弱。人工智能是有用的，但并不是解决所有问题的答案。</p>
</div><p>For Nvidia, any slowdown in demand for its powerful data center GPUs would be a disaster for the stock. With a market capitalization above $4 trillion and a historically high price-to-sales ratio around 25, Nvidia needs to keep growing at a brisk pace. If businesses pull back on AI investments, the company's growth story would take a serious hit.</p>
<div class="lb-trans"><p>对于英伟达来说，任何对其强大数据中心 GPU 需求的放缓都将对股价造成灾难性影响。英伟达的市值超过 4 万亿美元，历史上高达 25 的市销率，必须保持快速增长。如果企业减少对人工智能的投资，该公司的增长故事将受到严重打击。</p>
</div><h2>2. AI start-ups are hemorrhaging cash</h2>
<div class="lb-trans"><h2>2. 人工智能初创公司正在大量烧钱</h2>
</div><p>The fact that so many generative AI pilots are failing is even more concerning, given the fact that AI companies, including OpenAI, are burning cash at an alarming rate. OpenAI was reportedly expecting to lose $5 billion on $3.7 billion in revenue last year. This year, the company expects to hit $20 billion in recurring revenue, but it still won't be profitable.</p>
<div class="lb-trans"><p>如此多的生成式人工智能试点失败的事实更加令人担忧，因为包括 OpenAI 在内的人工智能公司正在以惊人的速度烧钱。据报道，OpenAI 去年预计在 37 亿美元的收入中亏损 50 亿美元。今年，该公司预计将实现 200 亿美元的经常性收入，但仍然不会盈利。</p>
</div><p>Even with AI companies selling their services at prices that are unsustainable, the businesses buying those services still generally aren't realizing meaningful benefits. One reason why AI companies are losing so much money is the high cost of Nvidia's GPUs. This can't go on indefinitely. OpenAI and others will need to turn a profit eventually to justify their sky-high valuations, and one path is greatly reducing the cost to train and run AI models.</p>
<div class="lb-trans"><p>即使人工智能公司以不可持续的价格出售其服务，购买这些服务的企业通常也没有获得有意义的收益。人工智能公司亏损如此严重的一个原因是英伟达 GPU 的高成本。这种情况无法无限期持续。OpenAI 等公司最终需要盈利，以证明其高估值的合理性，而一条路径是大幅降低训练和运行人工智能模型的成本。</p>
</div><p>While Nvidia is dominant today in the AI accelerator market, lower-cost competition will eventually come for the market leader, putting pressure on its profit margins.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然英伟达今天在人工智能加速器市场中占据主导地位，但低成本竞争者最终会对市场领导者形成挑战，从而对其利润率施加压力。</p>
</div><h2>3. AI models may be hitting a ceiling</h2>
<div class="lb-trans"><h2>3. 人工智能模型可能已达到瓶颈</h2>
</div><p>AI models are still improving, but gains are slowing down. OpenAI's GPT-5 AI model was hyped up by the company, with CEO Sam Altman at one point claiming it would provide PhD-level expertise. When GPT-5 finally launched, it wasn't meaningfully better than top-tier models from other providers.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能模型仍在改进，但增幅正在放缓。OpenAI 的 GPT-5 人工智能模型曾被公司大肆宣传，首席执行官萨姆·阿尔特曼曾声称它将提供博士级别的专业知识。当 GPT-5 最终发布时，其表现并没有比其他提供商的顶级模型有显著提升。</p>
</div><p>There are still plenty of opportunities to apply powerful AI models to new use cases and applications, but the models themselves may be hitting a ceiling. If that's the case, Nvidia is in for a world of pain. Nvidia's growth story depends on companies being able to justify the ever-increasing cost of training AI models. If companies can't justify increasing spending on training because the output isn't meaningfully better, a big chunk of demand for Nvidia's GPUs will take a serious hit.</p>
<div class="lb-trans"><p>仍然有很多机会将强大的人工智能模型应用于新的用例和应用，但模型本身可能已达到瓶颈。如果是这样，英伟达将面临巨大的挑战。英伟达的增长故事依赖于企业能够证明不断增加的人工智能模型训练成本的合理性。如果企业无法证明增加训练支出的合理性，因为输出没有显著改善，那么对英伟达 GPU 的需求将受到严重打击。</p>
</div><p>No matter what happens, AI will still be an extremely useful technology that will continue to find new applications. But as businesses struggle to make AI investments pay off, AI start-ups operate with heavy losses, and AI model improvements slow down, the writing is on the wall: Nvidia's best days may very well be behind it.</p>
<div class="lb-trans"><p>无论发生什么，人工智能仍将是一项极其有用的技术，继续寻找新的应用。但随着企业努力使人工智能投资获得回报，人工智能初创公司面临巨额亏损，以及人工智能模型改进放缓，形势已经明朗：英伟达的最佳时光可能已经过去。</p>
</div>

Should You Avoid Nvidia Stock?

- Nvidia 在 AI 加速器市场占据主导地位，股价因 AI 热潮大幅上涨。  
- 然而，95% 的生成式 AI 项目未能取得积极成果，企业对 AI 投资的回报感到失望。  
- AI 初创公司面临巨额亏损，市场竞争加剧，Nvidia 的增长前景可能受到威胁。  

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