<p><strong>英偉達</strong>(NVDA -4.05%) 在過去幾年中表現出色。然而，隨着人工智能（AI）仍然處於早期階段，這隻股票在長期內看起來仍將繼續獲勝。</p>
<p>讓我們來看一下英偉達為何是長期投資者必買的三大理由。</p>
<h2>1. AI 基礎設施支出將繼續擴大</h2>
<p>英偉達增長的最大驅動力將繼續來自於 AI 基礎設施支出。該公司的圖形處理單元（GPU）已成為 AI 訓練和推理的支柱，因此通常會從增加的 AI 基礎設施支出中受益匪淺。</p>
<p>美國的主要科技公司和 AI 初創企業需要指數級增加的計算能力，因此需要更多的 GPU 來訓練其 AI 模型，使其更加先進。這可以從 <strong>Meta Platforms</strong> 使用 10 倍於其 Llama 3 模型的 GPU 來訓練其 Llama 4 模型，以及埃隆·馬斯克支持的 xAI 通過將用於訓練 Grok 2 的 20,000 個 GPU 增加到最終用於完成 Grok 3 訓練的 200,000 個 GPU 來訓練其最新 AI 模型中看出。</p>
<p>中國的 DeepSeek AI 模型，該公司聲稱訓練成本不到 600 萬美元，引發了對未來支出的質疑。領先的科技雲計算公司如 <strong>亞馬遜</strong> 表示，單位 AI 成本的降低將導致 AI 基礎設施支出的增加。同時，專家質疑構建 DeepSeek 模型的真實成本，獨立半導體研究公司 SemiAnalysis 估計其實際開發成本接近 13 億美元。</p>
<p>與此同時，三大雲計算公司今年正在大幅增加 AI 基礎設施支出。亞馬遜、<strong>微軟</strong> 和 <strong>谷歌母公司 Alphabet</strong> 計劃在 2025 年合計支出超過 2500 億美元用於增長資本支出（capex），主要用於 AI 基礎設施。同時，Meta Platforms 表示希望將其增長資本支出從 2024 年的 390 億美元提升至 600 億至 650 億美元。此外，由日本 <strong>軟銀</strong> 支持的一家企業財團承諾在未來幾年內在美國的 AI 基礎設施上投資 5000 億美元，作為星際計劃的一部分。</p>
<p>目前，AI 基礎設施支出只是在增加，英偉達看起來將成為最大的贏家。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDgwNjEvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTIwNDU4MzYwNi5qcGcmdz03MDA?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-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDgwNjEvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTIwNDU4MzYwNi5qcGcmdz03MDA"/></p>
<p>圖片來源：Getty Images。</p>
<h2>2. 主導市場地位</h2>
<p>英偉達是 AI 領域的一個大贏家，因為它在 GPU 市場中佔據了約 90% 的市場份額。這種主導地位源於公司通過其 CUDA 軟件平台所創造的廣泛護城河。GPU 最初是為了加速視頻遊戲中的圖形渲染而設計的，因此得名。</p>
<p>然而，英偉達在 2006 年左右開發了其 CUDA 軟件平台，以允許開發者為其他任務編程其芯片。因此，開發者學會了使用 CUDA 編程 GPU，使其成為用於視頻遊戲以外任務的標準平台。多年來，英偉達通過 CUDA X 擴展了其軟件領先地位，CUDA X 是一套專門為 AI 和高性能計算設計的微服務、庫、工具和技術，建立在 CUDA 之上。</p>
<p>SemiAnalysis 在 2024 年底強調了英偉達的廣泛護城河，當時它將其 GPU 與 <strong>超微半導體</strong>（AMD -2.92%）的 MI300X GPU 進行了測試。它表示需要多名 AMD 工程師來修復遇到的軟件錯誤，並且其芯片在 AI 訓練中無法開箱即用。同時，它稱讚英偉達的開箱體驗 “驚人”。</p>
<p>不過，英偉達並沒有止步不前。該公司將其開發週期從每兩年一次提升到大約每年一次，以繼續推動創新並保持領先，同時不斷改善其軟件。這將繼續為公司提供強大的定價能力。</p>
<h2>3. 估值便宜</h2>
<p>儘管英偉達在過去幾年表現強勁，但其股票仍然具有吸引力的定價。它的前瞻市盈率（P/E）為 2025 年分析師預估的 25 倍，市盈率與增長比（PEG）為 0.5。PEG 低於 1 通常表明股票被低估，而成長型股票的 PEG 通常遠高於 1。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/bf2efac022f8fcf689a2d7597f2022c3.png?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://media.ycharts.com/charts/bf2efac022f8fcf689a2d7597f2022c3.png"/></p>
<p>NVDA 市盈率（前瞻 1 年）數據來自 YCharts。市盈率=市盈率。PEG 比率=市盈率與增長比率。</p>
<p>與此同時，英偉達一直是一個增長機器，該公司預計在其 2025 財年（截至 1 月）將收入翻倍。分析師目前預計該公司在 2026 財年收入增長超過 50%，在 2027 財年再增長 20%。</p>
<p>總的來説，英偉達面前仍然有巨大的機會，而股票仍然具有吸引力的定價。這使得它成為長期投資者的買入選擇。</p>

英偉達

<p>英偉達被推薦為長期投資者的必買股票，原因有三：1）人工智能基礎設施支出的持續擴張，主要科技公司顯著增加了對 GPU 的使用。2）英偉達在市場上的主導地位，GPU 市場份額約為 90%，並得益於其 CUDA 軟件平台。3）具有吸引力的估值，前瞻市盈率為 25，PEG 為 0.5，儘管收入增長預期強勁，但仍顯示出被低估的跡象。總體而言，英偉達為投資者提供了重要的機會</p>

<p><strong>Nvidia</strong>(NVDA -4.05%) has been one of the best-performing stocks over the past few years. However, with artificial intelligence (AI) still looking like it is in its early days, the stock looks like it should continue to be a winner over the long term.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>英偉達</strong>(NVDA -4.05%) 在過去幾年中表現出色。然而，隨着人工智能（AI）仍然處於早期階段，這隻股票在長期內看起來仍將繼續獲勝。</p>
</div><p>Let's look at three reasons Nvidia is a must-buy for long-term investors.</p>
<div class="lb-trans"><p>讓我們來看一下英偉達為何是長期投資者必買的三大理由。</p>
</div><h2>1. AI infrastructure spending set to continue to expand</h2>
<div class="lb-trans"><h2>1. AI 基礎設施支出將繼續擴大</h2>
</div><p>The biggest driver of Nvidia's growth will continue to come from AI infrastructure spending. The company's graphics processing units (GPUs) have become the backbone of AI training and inference and, as such, tend to greatly benefit from increased AI infrastructure spending.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達增長的最大驅動力將繼續來自於 AI 基礎設施支出。該公司的圖形處理單元（GPU）已成為 AI 訓練和推理的支柱，因此通常會從增加的 AI 基礎設施支出中受益匪淺。</p>
</div><p>Major tech companies and AI start-ups in the U.S. have needed exponentially more computing power and, thus, GPUs to train their AI models to make them more advanced. This can be seen in <strong>Meta Platforms</strong> using 10 times the GPUs to train its Llama 4 model compared to its Llama 3 model and Elon Musk-backed xAI training its latest AI model by ramping up the GPUs from 20,000 GPUs used to train Grok 2 to eventually 200,000 GPUs to finish Grok 3's training.</p>
<div class="lb-trans"><p>美國的主要科技公司和 AI 初創企業需要指數級增加的計算能力，因此需要更多的 GPU 來訓練其 AI 模型，使其更加先進。這可以從 <strong>Meta Platforms</strong> 使用 10 倍於其 Llama 3 模型的 GPU 來訓練其 Llama 4 模型，以及埃隆·馬斯克支持的 xAI 通過將用於訓練 Grok 2 的 20,000 個 GPU 增加到最終用於完成 Grok 3 訓練的 200,000 個 GPU 來訓練其最新 AI 模型中看出。</p>
</div><p>China's DeepSeek AI model, which the company claimed was trained for less than $6 million, has raised some questions about future spending. Leading tech cloud computing companies such as <strong>Amazon</strong> stated that lower per-unit AI costs would lead to increased AI infrastructure spending. Meanwhile, experts have questioned the true costs of building DeepSeek's model, with independent semiconductor research company SemiAnalysis estimating it really cost closer to $1.3 billion to develop.</p>
<div class="lb-trans"><p>中國的 DeepSeek AI 模型，該公司聲稱訓練成本不到 600 萬美元，引發了對未來支出的質疑。領先的科技雲計算公司如 <strong>亞馬遜</strong> 表示，單位 AI 成本的降低將導致 AI 基礎設施支出的增加。同時，專家質疑構建 DeepSeek 模型的真實成本，獨立半導體研究公司 SemiAnalysis 估計其實際開發成本接近 13 億美元。</p>
</div><p>At the same time, the big three cloud computing companies are greatly ramping up AI infrastructure spending this year. Combined, Amazon, <strong>Microsoft</strong>, and <strong>Alphabet</strong> plan to spend more than $250 billion in growth capital expenditure (capex) in 2025, mostly on AI infrastructure. Meanwhile, Meta Platforms has said it is looking to boost its growth capex to between $60 billion and $65 billion, up from $39 billion in 2024. In addition, a consortium of companies backed by Japan's <strong>SoftBank</strong> pledged to spend $500 billion on AI infrastructure in the next few years in the U.S. as part of Project Stargate.</p>
<div class="lb-trans"><p>與此同時，三大雲計算公司今年正在大幅增加 AI 基礎設施支出。亞馬遜、<strong>微軟</strong> 和 <strong>谷歌母公司 Alphabet</strong> 計劃在 2025 年合計支出超過 2500 億美元用於增長資本支出（capex），主要用於 AI 基礎設施。同時，Meta Platforms 表示希望將其增長資本支出從 2024 年的 390 億美元提升至 600 億至 650 億美元。此外，由日本 <strong>軟銀</strong> 支持的一家企業財團承諾在未來幾年內在美國的 AI 基礎設施上投資 5000 億美元，作為星際計劃的一部分。</p>
</div><p>Right now, AI infrastructure spending is only increasing, and Nvidia looks poised to be the biggest winner.</p>
<div class="lb-trans"><p>目前，AI 基礎設施支出只是在增加，英偉達看起來將成為最大的贏家。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDgwNjEvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTIwNDU4MzYwNi5qcGcmdz03MDA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F808061%2Fgettyimages-1204583606.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><h2>2. Dominant market position</h2>
<div class="lb-trans"><h2>2. 主導市場地位</h2>
</div><p>Nvidia is a big AI winner because of its dominant market position in GPUs, with an approximate 90% market share. This dominance stems from the wide moat the company has created through its CUDA software platform. GPUs were originally designed to help speed up graphics rendering in video games, hence their name.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達是 AI 領域的一個大贏家，因為它在 GPU 市場中佔據了約 90% 的市場份額。這種主導地位源於公司通過其 CUDA 軟件平台所創造的廣泛護城河。GPU 最初是為了加速視頻遊戲中的圖形渲染而設計的，因此得名。</p>
</div><p>However, Nvidia developed its CUDA software platform back around 2006 to allow developers to program its chips for other tasks. As such, developers learned to program GPUs using CUDA, making it the standard platform for programming GPUs for tasks other than video games. Over the years, Nvidia expanded its software lead through CUDA X, a set of microservices, libraries, tools, and technologies designed specifically for AI and high-performance computing built on top of CUDA.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，英偉達在 2006 年左右開發了其 CUDA 軟件平台，以允許開發者為其他任務編程其芯片。因此，開發者學會了使用 CUDA 編程 GPU，使其成為用於視頻遊戲以外任務的標準平台。多年來，英偉達通過 CUDA X 擴展了其軟件領先地位，CUDA X 是一套專門為 AI 和高性能計算設計的微服務、庫、工具和技術，建立在 CUDA 之上。</p>
</div><p>SemiAnalysis highlighted Nvidia's wide moat at the end of 2024 when it tested its GPUs against <strong>Advanced Micro Devices</strong>' (AMD -2.92%) MI300X GPU. It said it needed multiple AMD engineers to fix software bugs it ran into and that its chip was not usable out of the box for AI training. Meanwhile, it called Nvidia's out-of-the-box experience &#34;amazing.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>SemiAnalysis 在 2024 年底強調了英偉達的廣泛護城河，當時它將其 GPU 與 <strong>超微半導體</strong>（AMD -2.92%）的 MI300X GPU 進行了測試。它表示需要多名 AMD 工程師來修復遇到的軟件錯誤，並且其芯片在 AI 訓練中無法開箱即用。同時，它稱讚英偉達的開箱體驗 “驚人”。</p>
</div><p>Nvidia isn't sitting still, though. The company has upped its development cycle from every two years to about once a year to continue to drive innovation and stay on top while continuing to improve its software. This should continue to give the company solid pricing power moving forward.</p>
<div class="lb-trans"><p>不過，英偉達並沒有止步不前。該公司將其開發週期從每兩年一次提升到大約每年一次，以繼續推動創新並保持領先，同時不斷改善其軟件。這將繼續為公司提供強大的定價能力。</p>
</div><h2>3. Inexpensive valuation</h2>
<div class="lb-trans"><h2>3. 估值便宜</h2>
</div><p>Despite Nvidia's strong performance over the past few years, its stock is still attractively priced. It trades at a forward price-to-earnings (P/E) ratio of 25 times 2025 analysts' estimates and a price/earnings-to-growth (PEG) of 0.5. PEGs below 1 usually indicate a stock is undervalued, while growth stocks often have PEGs well above 1.</p>
<div class="lb-trans"><p>儘管英偉達在過去幾年表現強勁，但其股票仍然具有吸引力的定價。它的前瞻市盈率（P/E）為 2025 年分析師預估的 25 倍，市盈率與增長比（PEG）為 0.5。PEG 低於 1 通常表明股票被低估，而成長型股票的 PEG 通常遠高於 1。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/bf2efac022f8fcf689a2d7597f2022c3.png" alt="" original-src="https://media.ycharts.com/charts/bf2efac022f8fcf689a2d7597f2022c3.png"/></p>
<p>NVDA PE Ratio (Forward 1y) data by YCharts. PE Ratio = price-to-earnings ratio. PEG Ratio = price/earnings-to-growth ratio.</p>
<div class="lb-trans"><p>NVDA 市盈率（前瞻 1 年）數據來自 YCharts。市盈率=市盈率。PEG 比率=市盈率與增長比率。</p>
</div><p>Meanwhile, Nvidia has been a growth machine, with the company set to more than double its revenue for the second year in a row in its fiscal 2025 (ending in January). Analysts are currently looking for the company to grow revenue by more than 50% in fiscal 2026 and another 20% in fiscal 2027.</p>
<div class="lb-trans"><p>與此同時，英偉達一直是一個增長機器，該公司預計在其 2025 財年（截至 1 月）將收入翻倍。分析師目前預計該公司在 2026 財年收入增長超過 50%，在 2027 財年再增長 20%。</p>
</div><p>All in all, Nvidia continues to have a huge opportunity in front of it while the stock remains attractively priced. That makes it a buy for long-term investors.</p>
<div class="lb-trans"><p>總的來説，英偉達面前仍然有巨大的機會，而股票仍然具有吸引力的定價。這使得它成為長期投資者的買入選擇。</p>
</div>

3 Reasons Nvidia Is a Must-Buy for Long-Term Investors

- Nvidia 未來將受益於 AI 基礎設施支出持續增長。  
- 公司在 GPU 市場佔據約 90% 的份額，具備強大競爭優勢。  
- 儘管表現強勁，Nvidia 股票估值仍具吸引力，適合長期投資。

英偉達是長期投資者必買的 3 個理由