<p>如果你在過去三年裏持有 <strong>Nvidia</strong>(NVDA -3.67%) 的股票，你可能會笑着走進銀行。2022 年初投資的 1 萬美元今天幾乎值 5.5 萬美元——這是一個令人印象深刻的 450% 的回報。不過，過去的表現並不能保證未來的結果。而幫助 Nvidia 取得如此顯著表現的動態可能會發生重大變化。</p>
<p>新的中國大型語言模型（LLM）DeepSeek 是一個不容忽視的存在。它聲稱證明了可以在沒有高昂成本的情況下構建先進的人工智能模型，這與其美國競爭對手如 OpenAI、<strong>Alphabet</strong> 和 <strong>Meta Platforms</strong> 所採用的策略形成鮮明對比。讓我們探討一下這個故事在未來三年及更長時間內可能的發展。</p>
<h2>這不僅僅是關於 DeepSeek</h2>
<p>雖然將所有人工智能行業的挑戰歸咎於 DeepSeek 很容易，但這可能會忽視大局。核心問題是，相對於其利潤潛力，訓練 LLM 的成本過高。雖然一個顯著更便宜的中國競爭對手的出現將這個問題帶入了公眾視野，但行業觀察者們已經討論了幾個月。</p>
<p>在 2024 年 6 月，<strong>高盛</strong> 發佈了一份題為《生成性人工智能：花費過多，收益過少》的報告。該報告指出，預計科技巨頭將投入 1 萬億美元用於生成性人工智能硬件和開發，但由於技術的固有限制，這些投資不太可能獲得回報。報告認為，LLM 可能並不適合解決能夠證明其開發成本合理的複雜問題。</p>
<p>對於 Nvidia 來説，這個問題是遙遠的，因為它專注於機會的挖掘和鏟子方面——製造雲計算公司用來構建其人工智能計算能力的圖形處理單元（GPU）（這些計算能力隨後租給面向消費者的初創公司）。然而，隨着這些初創公司繼續失敗或燒錢（OpenAI 在 2024 年損失了 50 億美元），芯片需求開始放緩可能只是時間問題。</p>
<h2>DeepSeek 使問題變得不容忽視</h2>
<p>雖然人工智能的樂觀者們樂於忽視不可持續的行業支出的警告信號，但 DeepSeek 使這個問題變得不容忽視。該公司在 1 月推出的開源生成性人工智能聊天機器人迅速成為美國 <strong>Apple</strong> 應用商店中下載量最高的免費應用——超越了其美國競爭對手 ChatGPT。</p>
<p>更重要的是，DeepSeek 的 R1 模型的性能與 ChatGPT 的 o1 相似，儘管其開發成本為 600 萬美元，使用的是不那麼先進的 Nvidia H800 芯片，開發者表示。OpenAI 聲稱 DeepSeek 可能在一個名為 “蒸餾” 的過程中使用了其專有模型來訓練 R1，而白宮的人工智能和加密貨幣負責人 David Sacks 認為 “有可能” 在其開發過程中發生了知識產權盜竊。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDYwNTMvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTM1ODI3Mzc3NS5qcGcmdz03MDA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDYwNTMvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTM1ODI3Mzc3NS5qcGcmdz03MDA"/></p>
<p>圖片來源：Getty Images。</p>
<p>在未來幾年內，美國政府可能會代表美國人工智能公司進行干預，進一步限制對中國的芯片出口（這一舉措可能會影響 Nvidia 在該國的銷售），或者試圖基於知識產權執法或國家安全問題來削弱 DeepSeek，就像對待 TikTok 一樣。</p>
<p>但最終，似乎這個秘密已經泄露，即使美國設法消滅 DeepSeek，其他更便宜的 LLM 也可能會崛起取而代之。</p>
<p>大型科技公司在人工智能芯片支出背後的經濟學已經變得更加難以辯解。</p>
<h2>Nvidia 在未來三年會在哪裏？</h2>
<p>在未來幾年，投資者應該預期 Nvidia 的增長和利潤率將下降，因為行業參與者意識到他們並不需要其最新（且最昂貴）的硬件來開發 LLM 和其他生成性人工智能應用。但儘管股票的指數增長軌跡可能會結束，投資者不應期待崩盤。</p>
<p>以僅 29 的前瞻市盈率，Nvidia 的股票對於一家在最近一個季度銷售增長 94% 的公司來説，意外地顯得相當便宜。低估值表明 Nvidia 的一些長期挑戰已經被市場定價。</p>

英偉達

<p>英偉達（Nvidia，股票代碼：NVDA）在過去三年中實現了驚人的 450% 的回報，但未來的增長可能會受到中國 DeepSeek 等更便宜的人工智能模型出現的挑戰。儘管英偉達專注於為人工智能生產 GPU，但訓練大型語言模型（LLMs）的高成本可能導致芯片需求放緩，因為初創公司在財務上面臨困難。雖然英偉達的增長可能會放緩，但其股票仍相對便宜，前瞻市盈率為 29，表明一些挑戰已經反映在其估值中</p>

<p>If you held on to <strong>Nvidia</strong>(NVDA -3.67%) stock for the last three years, you are probably laughing all the way to the bank. A $10,000 bet made in early 2022 would be worth almost $55,000 today -- an impressive return of 450%. That said, past performance doesn't guarantee future results. And the dynamics that helped Nvidia achieve such remarkable performance could change significantly.</p>
<div class="lb-trans"><p>如果你在過去三年裏持有 <strong>Nvidia</strong>(NVDA -3.67%) 的股票，你可能會笑着走進銀行。2022 年初投資的 1 萬美元今天幾乎值 5.5 萬美元——這是一個令人印象深刻的 450% 的回報。不過，過去的表現並不能保證未來的結果。而幫助 Nvidia 取得如此顯著表現的動態可能會發生重大變化。</p>
</div><p>The new Chinese large language model (LLM) DeepSeek is the elephant in the room. It purportedly demonstrated that advanced AI models can be built without outrageous costs, in stark contrast to the strategies used by its American rivals, such as OpenAI, <strong>Alphabet</strong>, and <strong>Meta Platforms</strong>. Let's explore how this story could develop over the next three years and beyond.</p>
<div class="lb-trans"><p>新的中國大型語言模型（LLM）DeepSeek 是一個不容忽視的存在。它聲稱證明了可以在沒有高昂成本的情況下構建先進的人工智能模型，這與其美國競爭對手如 OpenAI、<strong>Alphabet</strong> 和 <strong>Meta Platforms</strong> 所採用的策略形成鮮明對比。讓我們探討一下這個故事在未來三年及更長時間內可能的發展。</p>
</div><h2>This isn't just about DeepSeek</h2>
<div class="lb-trans"><h2>這不僅僅是關於 DeepSeek</h2>
</div><p>While it's easy to blame DeepSeek for all the AI industry's challenges, that might miss the big picture. The core problem is that training LLMs is too expensive relative to their profit potential. While the emergence of a dramatically cheaper Chinese rival brought this problem into the mainstream, industry observers have been discussing it for months.</p>
<div class="lb-trans"><p>雖然將所有人工智能行業的挑戰歸咎於 DeepSeek 很容易，但這可能會忽視大局。核心問題是，相對於其利潤潛力，訓練 LLM 的成本過高。雖然一個顯著更便宜的中國競爭對手的出現將這個問題帶入了公眾視野，但行業觀察者們已經討論了幾個月。</p>
</div><p>In June 2024, <strong>Goldman Sachs</strong> published a report titled &#34;Gen AI: Too Much Spend, Too Little Benefit.&#34; The paper suggested that the $1 trillion in capital expenditures tech giants are expected to pour into generative AI hardware and development is unlikely to pay off because of the technology's inherent limitations. It argued that LLMs might not be ideal at solving complex problems that can justify their development costs.</p>
<div class="lb-trans"><p>在 2024 年 6 月，<strong>高盛</strong> 發佈了一份題為《生成性人工智能：花費過多，收益過少》的報告。該報告指出，預計科技巨頭將投入 1 萬億美元用於生成性人工智能硬件和開發，但由於技術的固有限制，這些投資不太可能獲得回報。報告認為，LLM 可能並不適合解決能夠證明其開發成本合理的複雜問題。</p>
</div><p>For Nvidia, this problem is distant because it focuses on the pick-and-shovel side of the opportunity -- making the graphics processing units (GPUs) that cloud computing companies use to build their AI computing power (which is then rented to consumer-facing start-ups). However, as these start-ups continue to fail or burn through money (OpenAI lost $5 billion in 2024), it may be a matter of time before chip demand starts to slow.</p>
<div class="lb-trans"><p>對於 Nvidia 來説，這個問題是遙遠的，因為它專注於機會的挖掘和鏟子方面——製造雲計算公司用來構建其人工智能計算能力的圖形處理單元（GPU）（這些計算能力隨後租給面向消費者的初創公司）。然而，隨着這些初創公司繼續失敗或燒錢（OpenAI 在 2024 年損失了 50 億美元），芯片需求開始放緩可能只是時間問題。</p>
</div><h2>DeepSeek makes the problem too obvious to ignore</h2>
<div class="lb-trans"><h2>DeepSeek 使問題變得不容忽視</h2>
</div><p>While AI bulls were content to ignore the warning signs of unsustainable industry spending, DeepSeek made the problem too obvious to ignore. With its launch in January, the company's open-source generative AI chatbot quickly became the most downloaded free app in the U.S. on <strong>Apple</strong>'s App Store -- beating out its American rival ChatGPT.</p>
<div class="lb-trans"><p>雖然人工智能的樂觀者們樂於忽視不可持續的行業支出的警告信號，但 DeepSeek 使這個問題變得不容忽視。該公司在 1 月推出的開源生成性人工智能聊天機器人迅速成為美國 <strong>Apple</strong> 應用商店中下載量最高的免費應用——超越了其美國競爭對手 ChatGPT。</p>
</div><p>More importantly, DeepSeek's R1 model has similar performance to ChatGPTs o1 despite being developed for $6 million using less advanced Nvidia H800 chips, according to its developers. OpenAI claims DeepSeek may have used its proprietary models to train R1 in a process called &#34;distillation,&#34; and the White House's AI and crypto czar David Sacks believes &#34;it is possible&#34; that IP theft occurred during its development.</p>
<div class="lb-trans"><p>更重要的是，DeepSeek 的 R1 模型的性能與 ChatGPT 的 o1 相似，儘管其開發成本為 600 萬美元，使用的是不那麼先進的 Nvidia H800 芯片，開發者表示。OpenAI 聲稱 DeepSeek 可能在一個名為 “蒸餾” 的過程中使用了其專有模型來訓練 R1，而白宮的人工智能和加密貨幣負責人 David Sacks 認為 “有可能” 在其開發過程中發生了知識產權盜竊。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDYwNTMvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTM1ODI3Mzc3NS5qcGcmdz03MDA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F806053%2Fgettyimages-1358273775.jpg&amp;op=resize&amp;w=700"/></p>
<p>Image source: Getty Images.</p>
<div class="lb-trans"><p>圖片來源：Getty Images。</p>
</div><p>Over the coming years, it is possible that the U.S. government could intervene on behalf of American AI companies by further restricting chip exports to China (a move that could hurt Nvidia's sales in that country) or try to undermine DeepSeek based on intellectual property enforcement or national security concerns, as was done to TikTok.</p>
<div class="lb-trans"><p>在未來幾年內，美國政府可能會代表美國人工智能公司進行干預，進一步限制對中國的芯片出口（這一舉措可能會影響 Nvidia 在該國的銷售），或者試圖基於知識產權執法或國家安全問題來削弱 DeepSeek，就像對待 TikTok 一樣。</p>
</div><p>But ultimately, it seems like the cat is out of the bag, and even if the U.S. manages to stamp out DeepSeek, other cheaper LLMs could rise to take its place.</p>
<div class="lb-trans"><p>但最終，似乎這個秘密已經泄露，即使美國設法消滅 DeepSeek，其他更便宜的 LLM 也可能會崛起取而代之。</p>
</div><p>The already questionable economics behind big tech's AI chip spending has become even harder to justify.</p>
<div class="lb-trans"><p>大型科技公司在人工智能芯片支出背後的經濟學已經變得更加難以辯解。</p>
</div><h2>Where will Nvidia be in the next 3 years?</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Nvidia 在未來三年會在哪裏？</h2>
</div><p>Over the coming years, investors should expect Nvidia's growth and margins to decline as industry participants realize they don't need its latest (and most expensive) hardware to develop LLMs and other generative AI applications. But while the stock's exponential growth trajectory will likely end, investors shouldn't expect a crash.</p>
<div class="lb-trans"><p>在未來幾年，投資者應該預期 Nvidia 的增長和利潤率將下降，因為行業參與者意識到他們並不需要其最新（且最昂貴）的硬件來開發 LLM 和其他生成性人工智能應用。但儘管股票的指數增長軌跡可能會結束，投資者不應期待崩盤。</p>
</div><p>With a forward price-to-earnings multiple of just 29, Nvidia shares are surprisingly affordable for a company that grew sales by 94% in its most recent quarter. The low valuation suggests some of Nvidia's long-term challenges are already priced in.</p>
<div class="lb-trans"><p>以僅 29 的前瞻市盈率，Nvidia 的股票對於一家在最近一個季度銷售增長 94% 的公司來説，意外地顯得相當便宜。低估值表明 Nvidia 的一些長期挑戰已經被市場定價。</p>
</div>

Where Will Nvidia Stock Be in 3 Years?

- Nvidia 股票在過去三年表現優異，投資回報達 450%。  
- 新的中國大型語言模型 DeepSeek 可能改變 AI 行業格局。  
- 投資者應預期 Nvidia 增長放緩，但股價仍具吸引力。

英偉達的股票在三年後會如何表現？