<p><strong>英伟达</strong>（NVDA 3.99%）是人工智能（AI）基础设施建设中最大的赢家之一。自 2023 年 1 月以来，该股上涨超过 1300%。但大多数华尔街分析师仍然认为英伟达的估值严重低估。</p>
<p>事实上，根据 LSEG 的数据，过去 90 天共识目标价已从每股 265 美元上调至 295 美元。这意味着相较于当前 209 美元的股价还有 42% 的上涨空间。</p>
<p>投资者需要了解以下信息。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84NzU3NDkvbnZkYS5wbmcmdz0zODQw?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84NzU3NDkvbnZkYS5wbmcmdz0zODQw"/></p>
<p>图片来源：Getty Images。</p>
<h2>英伟达在 AI 推理工作负载中获得市场份额</h2>
<p>英伟达的 图形处理单元（GPU）是 人工智能（AI）加速器的行业标准，这些芯片通过处理重复的数学任务来辅助 中央处理器。英伟达占据了超过 80% 的 AI 加速器销售，但一些分析师预计，随着行业向 推理 转型，该公司将失去大量市场份额。</p>
<p>进一步说，AI 训练 是一个离散事件，模型学习执行特定任务，而 AI 推理是一个持续的过程，模型用于生成输出。如今，推理占据了大约三分之二的 AI 工作负载，较 2023 年的三分之一有所上升，未来随着更多模型的部署，这一转变只会加剧。</p>
<p>像 <strong>谷歌</strong> 和 <strong>亚马逊</strong> 这样的公司已经设计了定制的 AI 加速器，以减少对英伟达 GPU 的依赖。在某些情况下，这些定制芯片实际上更高效，但根据《信息》报道，英伟达的推理市场份额在过去一年中仍然增加了 8 个百分点，达到了 74%。</p>
<p>为什么？GPU 是通用加速器，而定制芯片是为特定工作负载设计的。这使得它们在某些情况下非常高效，但也意味着它们的灵活性较差（即运行的算法较少）。Venture Beat 解释道：“如果明天发明了一种新的 AI 技术，GPU 将立即运行它。” 这对于定制 AI 加速器来说并不一定成立。</p>
<p>此外，英伟达在其 垂直整合业务 中具有竞争优势。该公司不仅设计 GPU，还设计 CPU、网络和软件，这些共同构成了 AI 基础设施的交钥匙解决方案。这为客户带来了成本节约。首席执行官黄仁勋表示：“英伟达计算不仅是最高性能的 AI 基础设施，也是最具经济性的。”</p>
<h2>英伟达在其他 AI 基础设施类别中获得市场份额</h2>
<p>虽然英伟达以其 GPU 而闻名，但该公司实际上在其他 AI 基础设施类别中也在获得市场份额。网络收入在过去三个季度中至少翻了一番，并在最近一个季度几乎增长了三倍，因为客户希望获得紧密集成的系统。英伟达最近成为全球最大的网络公司。</p>
<p>与此同时，英伟达下一代 Vera CPU 的需求在其今年晚些时候发布之前已经非常巨大。Vera 的效率是基于 x86 的替代品（由 <strong>AMD</strong> 和 <strong>英特尔</strong> 设计的 CPU）的两倍。首席财务官 Colette Kress 最近告诉分析师：“我们预计今年的 CPU 总收入接近 200 亿美元，使我们有望成为全球领先的 CPU 供应商。”</p>
<p>展开</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vYXJ0L2NvbXBhbnlsb2dvcy9tYXJrL05WREEucG5nJnc9MTI4?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="英伟达股票报价" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vYXJ0L2NvbXBhbnlsb2dvcy9tYXJrL05WREEucG5nJnc9MTI4"/></p>
<h2>NASDAQ: NVDA</h2>
<p>英伟达</p>
<p>今日变动</p>
<p>(-3.99%) $-8.33</p>
<p>当前价格</p>
<p>$200.32</p>
<h3>关键数据点</h3>
<p>市值</p>
<p>$4.8 万亿</p>
<p>日内区间</p>
<p>$200.02 - $203.78</p>
<p>52 周区间</p>
<p>$149.26 - $236.54</p>
<p>成交量</p>
<p>480 万</p>
<p>平均成交量</p>
<p>1.617 亿</p>
<p>毛利率</p>
<p>74.15%</p>
<p>股息收益率</p>
<p>0.14%</p>
<h2>AI 基础设施支出预计到本世纪末将增长四倍</h2>
<p>总而言之，英伟达在 AI 加速器市场的推理类别中获得了市场份额。这一点很重要，因为推理在工作负载量上已经超过了训练，并且未来将成为市场中更大的一部分。</p>
<p>与此同时，英伟达在网络设备和 CPU 方面也在获得市场份额，因为客户优先考虑紧密集成的系统。总体而言，这使得公司处于良好的位置。首席执行官 黄仁勋 认为，AI 基础设施支出到 2030 年可能达到每年 4 万亿美元，较目前约 1 万亿美元大幅增长。Grand View Research 也发布了类似的数据。</p>
<p>大局来看：多位行业专家预计，AI 基础设施支出将在本世纪末之前每年增长 36%。英伟达在该市场的多个类别中获得市场份额，这表明其收益可能会比每年 36% 的增长更快。这使得当前 32 倍的市盈率显得便宜。耐心的投资者应该可以放心地在今天买入少量股份。</p>

英伟达

1 倍做空英伟达 ETF - Direxion

南方两倍做空英伟达

<p>华尔街分析师已将英伟达的共识目标价上调至 295 美元，意味着其当前交易水平有 42% 的上涨空间。这种乐观情绪源于英伟达在人工智能推理工作负载中市场份额的扩大，凭借 GPU 的灵活性和垂直整合，该公司在定制芯片领域保持着主导地位。此外，英伟达在网络和 CPU 领域也正在获得关注。随着预计到 2030 年人工智能基础设施支出将增长四倍，专家们认为英伟达目前的估值相对于其增长潜力而言被低估</p>

<p><strong>Nvidia</strong>( NVDA 3.99%) has been one of the biggest winners from the artificial intelligence (AI) infrastructure build-out. The stock has advanced more than 1,300% since January 2023. But most Wall Street analysts still believe Nvidia is deeply undervalued.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>英伟达</strong>（NVDA 3.99%）是人工智能（AI）基础设施建设中最大的赢家之一。自 2023 年 1 月以来，该股上涨超过 1300%。但大多数华尔街分析师仍然认为英伟达的估值严重低估。</p>
</div><p>In fact, the consensus target price has increased from $265 per share to $295 per share in the last 90 days, according to LSEG. That implies 42% upside from the current share price of $209.</p>
<div class="lb-trans"><p>事实上，根据 LSEG 的数据，过去 90 天共识目标价已从每股 265 美元上调至 295 美元。这意味着相较于当前 209 美元的股价还有 42% 的上涨空间。</p>
</div><p>Here's what investors need to know.</p>
<div class="lb-trans"><p>投资者需要了解以下信息。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84NzU3NDkvbnZkYS5wbmcmdz0zODQw" alt="The Nvidia logo on a green background." original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F875749%2Fnvda.png&amp;w=3840&amp;op=resize"/></p>
<p>Image source: Getty Images.</p>
<div class="lb-trans"><p>图片来源：Getty Images。</p>
</div><h2>Nvidia is gaining market share in AI inference workloads</h2>
<div class="lb-trans"><h2>英伟达在 AI 推理工作负载中获得市场份额</h2>
</div><p>Nvidia graphics processing units (GPUs) are the industry standard in artificial intelligence (AI) accelerators, chips that assist CPUs by handling repetitive mathematical tasks. Nvidia accounts for more than 80% of AI accelerator sales, but some analysts expected the company to lose significant market share as the industry shifted toward inference.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达的 图形处理单元（GPU）是 人工智能（AI）加速器的行业标准，这些芯片通过处理重复的数学任务来辅助 中央处理器。英伟达占据了超过 80% 的 AI 加速器销售，但一些分析师预计，随着行业向 推理 转型，该公司将失去大量市场份额。</p>
</div><p>To elaborate, AI training is a discrete event in which models learn to perform certain tasks, but AI inference is a continuous process wherein models are used to generate outputs. Inference accounts for about two-thirds of AI workloads today, up from about one-third in 2023, and the shift will only intensify in the future as more models are deployed.</p>
<div class="lb-trans"><p>进一步说，AI 训练 是一个离散事件，模型学习执行特定任务，而 AI 推理是一个持续的过程，模型用于生成输出。如今，推理占据了大约三分之二的 AI 工作负载，较 2023 年的三分之一有所上升，未来随着更多模型的部署，这一转变只会加剧。</p>
</div><p>Companies like <strong>Alphabet</strong> and <strong>Amazon</strong> have designed custom AI accelerators in an effort to reduce their dependence on Nvidia GPUs. In certain scenarios, those custom chips are actually more efficient, but Nvidia's inference market share still increased eight percentage points to 74% over the past year, according to The Information.</p>
<div class="lb-trans"><p>像 <strong>谷歌</strong> 和 <strong>亚马逊</strong> 这样的公司已经设计了定制的 AI 加速器，以减少对英伟达 GPU 的依赖。在某些情况下，这些定制芯片实际上更高效，但根据《信息》报道，英伟达的推理市场份额在过去一年中仍然增加了 8 个百分点，达到了 74%。</p>
</div><p>Why? GPUs are general-purpose accelerators, while custom chips are designed for specific workloads. That makes them very efficient in certain situations, but it also means they are much less flexible (i.e., they run fewer algorithms). Venture Beat explains, &#34;If a new AI technique is invented tomorrow, a GPU will run it immediately.&#34; That is not necessarily true for custom AI accelerators.</p>
<div class="lb-trans"><p>为什么？GPU 是通用加速器，而定制芯片是为特定工作负载设计的。这使得它们在某些情况下非常高效，但也意味着它们的灵活性较差（即运行的算法较少）。Venture Beat 解释道：“如果明天发明了一种新的 AI 技术，GPU 将立即运行它。” 这对于定制 AI 加速器来说并不一定成立。</p>
</div><p>Beyond that, Nvidia has a competitive advantage in its vertically integrated business. The company not only designs GPUs but also CPUs, networking, and software that together form a turnkey solution for AI infrastructure. That translates into cost savings for customers. &#34;Nvidia compute is not just the highest performance AI infrastructure, it is the most economic,&#34; says CEO Jensen Huang.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，英伟达在其 垂直整合业务 中具有竞争优势。该公司不仅设计 GPU，还设计 CPU、网络和软件，这些共同构成了 AI 基础设施的交钥匙解决方案。这为客户带来了成本节约。首席执行官黄仁勋表示：“英伟达计算不仅是最高性能的 AI 基础设施，也是最具经济性的。”</p>
</div><h2>Nvidia is gaining market share in other categories of AI infrastructure</h2>
<div class="lb-trans"><h2>英伟达在其他 AI 基础设施类别中获得市场份额</h2>
</div><p>While Nvidia is best known for its GPUs, the company is actually gaining share in other AI infrastructure categories. Networking revenue has at least doubled in each of the last three quarters, and it nearly tripled in the most recent quarter, because customers want tightly integrated systems. Nvidia recently became the largest networking company in the world.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然英伟达以其 GPU 而闻名，但该公司实际上在其他 AI 基础设施类别中也在获得市场份额。网络收入在过去三个季度中至少翻了一番，并在最近一个季度几乎增长了三倍，因为客户希望获得紧密集成的系统。英伟达最近成为全球最大的网络公司。</p>
</div><p>Meanwhile, demand for Nvidia's next-generation Vera CPU is already immense ahead of its launch later this year. Vera is twice as efficient as x86-based alternatives (CPUs designed by <strong>AMD</strong> and <strong>Intel</strong>). CFO Colette Kress recently told analysts, &#34;We have visibility to nearly $20 billion in total CPU revenue this year, setting us up to become the world-leading CPU supplier.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>与此同时，英伟达下一代 Vera CPU 的需求在其今年晚些时候发布之前已经非常巨大。Vera 的效率是基于 x86 的替代品（由 <strong>AMD</strong> 和 <strong>英特尔</strong> 设计的 CPU）的两倍。首席财务官 Colette Kress 最近告诉分析师：“我们预计今年的 CPU 总收入接近 200 亿美元，使我们有望成为全球领先的 CPU 供应商。”</p>
</div><p>Expand</p>
<div class="lb-trans"><p>展开</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vYXJ0L2NvbXBhbnlsb2dvcy9tYXJrL05WREEucG5nJnc9MTI4" alt="Nvidia Stock Quote" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Fart%2Fcompanylogos%2Fmark%2FNVDA.png&amp;w=128&amp;op=resize"/></p>
<h2>NASDAQ: NVDA</h2>
<div class="lb-trans"><h2>NASDAQ: NVDA</h2>
</div><p>Nvidia</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达</p>
</div><p>Today's Change</p>
<div class="lb-trans"><p>今日变动</p>
</div><p>(-3.99%) $-8.33</p>
<div class="lb-trans"><p>(-3.99%) $-8.33</p>
</div><p>Current Price</p>
<div class="lb-trans"><p>当前价格</p>
</div><p>$200.32</p>
<div class="lb-trans"><p>$200.32</p>
</div><h3>Key Data Points</h3>
<div class="lb-trans"><h3>关键数据点</h3>
</div><p>Market Cap</p>
<div class="lb-trans"><p>市值</p>
</div><p>$4.8T</p>
<div class="lb-trans"><p>$4.8 万亿</p>
</div><p>Day's Range</p>
<div class="lb-trans"><p>日内区间</p>
</div><p>$200.02 - $203.78</p>
<div class="lb-trans"><p>$200.02 - $203.78</p>
</div><p>52wk Range</p>
<div class="lb-trans"><p>52 周区间</p>
</div><p>$149.26 - $236.54</p>
<div class="lb-trans"><p>$149.26 - $236.54</p>
</div><p>Volume</p>
<div class="lb-trans"><p>成交量</p>
</div><p>4.8M</p>
<div class="lb-trans"><p>480 万</p>
</div><p>Avg Vol</p>
<div class="lb-trans"><p>平均成交量</p>
</div><p>161.7M</p>
<div class="lb-trans"><p>1.617 亿</p>
</div><p>Gross Margin</p>
<div class="lb-trans"><p>毛利率</p>
</div><p>74.15%</p>
<div class="lb-trans"><p>74.15%</p>
</div><p>Dividend Yield</p>
<div class="lb-trans"><p>股息收益率</p>
</div><p>0.14%</p>
<div class="lb-trans"><p>0.14%</p>
</div><h2>AI infrastructure spending is projected to quadruple by the end of the decade</h2>
<div class="lb-trans"><h2>AI 基础设施支出预计到本世纪末将增长四倍</h2>
</div><p>To summarize, Nvidia is gaining share within the inference category of the AI accelerator market. That's important because inference has already surpassed training in terms of workload volume, and it will become an even larger part of the market in the future.</p>
<div class="lb-trans"><p>总而言之，英伟达在 AI 加速器市场的推理类别中获得了市场份额。这一点很重要，因为推理在工作负载量上已经超过了训练，并且未来将成为市场中更大的一部分。</p>
</div><p>Meanwhile, Nvidia is also gaining share in networking equipment and CPUs as customers prioritize tightly integrated systems. Collectively, that puts the company in a good position. CEO Jensen Huang thinks AI infrastructure spending could hit $4 trillion annually by 2030, up from about $1 trillion today. Grand View Research has published similar numbers.</p>
<div class="lb-trans"><p>与此同时，英伟达在网络设备和 CPU 方面也在获得市场份额，因为客户优先考虑紧密集成的系统。总体而言，这使得公司处于良好的位置。首席执行官 黄仁勋 认为，AI 基础设施支出到 2030 年可能达到每年 4 万亿美元，较目前约 1 万亿美元大幅增长。Grand View Research 也发布了类似的数据。</p>
</div><p>Here's the big picture: Multiple industry experts expect AI infrastructure spending to grow by 36% annually through the end of the decade. Nvidia is gaining share across multiple categories in that market, suggesting its earnings could grow even faster than 36% annually. That makes the current valuation of 32 times earnings look cheap. Patient investors should feel comfortable buying a small position today.</p>
<div class="lb-trans"><p>大局来看：多位行业专家预计，AI 基础设施支出将在本世纪末之前每年增长 36%。英伟达在该市场的多个类别中获得市场份额，这表明其收益可能会比每年 36% 的增长更快。这使得当前 32 倍的市盈率显得便宜。耐心的投资者应该可以放心地在今天买入少量股份。</p>
</div>

Great News for Nvidia Investors: Wall Street Says the Stock Could Soar to $295

- Nvidia 股价自 2023 年 1 月以来上涨超过 1,300%。  
- 公司在 AI 推断工作负载市场的份额上升至 74%。  
- 预计 AI 基础设施支出到 2030 年将达 4 万亿美元。

Motley Fool

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标普半导体 ETF - SPDR

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纳斯达克半导体 ETF - First Trust

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