英伟达的 “黄仁勋数学” 中每 GW 收入 500 亿美元的目标面临现实检验：以下是巴克莱分析师对英伟达的预测

在估算支持人工智能革命的成本时，出现了数十亿美元的差距，这使得巴克莱银行的新乐观预测与 Nvidia Corp.（NASDAQ:NVDA）首席执行官 黄仁勋 的雄心勃勃的预测形成对比。

在将 NVDA 的目标价上调至 240 美元的报告中，巴克莱银行披露了其人工智能能力追踪器，估计计划中的人工智能相关支出超过 2 万亿美元。

尽管巴克莱的计算，NVDA 仍然是 ‘最具吸引力’ 的选择

该银行指出，它使用每一吉瓦（GW）人工智能电力的总支出转换为 500 亿到 600 亿美元。在这其中，它将 65% 到 70% 归因于 “计算与网络”。

这一计算得出的每吉瓦计算相关支出的估算范围为 325 亿到 420 亿美元。390 亿美元 的数字代表了这一范围内的一个关键点（具体来说，是 600 亿美元总支出的 65%），突显了基于该银行对超过 2 万亿美元已宣布项目的追踪而得出的乐观预测。

这一数字使得该银行称 Nvidia 为 “我们领域中最具吸引力的名字”，并补充说黄仁勋曾经高昂的行业预测 “现在看起来并不那么离谱了”。

与 ‘黄仁勋的数学’ 相比，巴克莱的分析仍显保守

然而，这一详细的自下而上的分析呈现出的数字比 NVIDIA 首席执行官所倡导的数字更为保守。

根据现在被称为 “黄仁勋的数学” 的说法，1 GW 人工智能工厂的总成本为 600 亿到 800 亿美元，其中 “计算成本”——NVIDIA 的潜在收入——占据了惊人的 400 亿到 500 亿美元。

这两个预测几乎没有重叠，突显了预期之间的根本差异。黄仁勋的 400 亿到 500 亿美元 的估算下限恰好位于巴克莱计算的 325 亿到 420 亿美元范围的上限。这意味着黄仁勋对其公司收入的基本设想需要一个市场现实，至少与该银行建模的最乐观情景持平，甚至更高。

黄仁勋本人曾表示，“每一吉瓦大约是 400 亿、500 亿美元对 Nvidia 来说”，强调了他的公司所瞄准的巨大市场机会。当应用于麦肯锡预计到 2030 年人工智能数据中心需求为 156 GW 时，黄仁勋的数字指向一个潜在市场超过 6 万亿美元。

批评者称人工智能工厂成本预测被夸大

双方的天文数字并未逃过审视。著名的空头 吉姆·查诺斯 最近强调了这一差异，认为黄仁勋对人工智能工厂的基本成本估算 “远高于许多人工智能数据中心公司目前告诉投资者的数字”。

这一批评为行业的爆炸性增长叙事投下了金融现实的阴影，使投资者不得不权衡银行的乐观分析与首席执行官更宏伟愿景之间的差异。

价格走势

周一，NVDA 的股价上涨 2.07%，收于每股 181.88 美元，盘后下跌 0.42%。年初至今上涨 31.50%，过去一年上涨 49.77%。

Benzinga 的边际股票排名 显示，NVDA 在短期、中期和长期内保持了更强的价格趋势。然而，该股票的价值排名相对较差。更多表现细节可在此查看。

SPDR S&P 500 ETF Trust（NYSE:SPY）和 Invesco QQQ Trust ETF（NASDAQ:QQQ）分别跟踪标准普尔 500 指数和纳斯达克 100 指数，周一均上涨。SPY 上涨 0.28%，报 663.68 美元，而 QQQ 上涨 0.46%，报 598.73 美元，根据 Benzinga Pro 的数据。

与此同时，SPDR 道琼斯工业平均指数 ETF Trust（NYSE:DIA）跟踪道琼斯，收盘上涨 0.16%，报 463.04 美元。

周二，标准普尔 500、道琼斯和纳斯达克 100 指数的期货走势各异。

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