<p><strong>納斯達克綜合指數</strong>(^IXIC -4.23%) 已進入修正區間（較歷史最高點下跌至少 10%）。導致這一下跌的一個重要因素是 <strong>英偉達</strong>(NVDA -5.33%) 的股票，截至目前，年初至今下跌約 20%。這家芯片製造商最近公佈了出色的業績，但投資者對關税的擔憂以及美國突然看起來可能走向衰退的預期在短期內動搖了市場。</p>
<p>對於那些對英偉達感興趣並具備長期投資思維的投資者來説，這次價格修正提供了一個以較低價格購買英偉達股票的絕佳機會。讓我們來看一下在這次下跌中，為什麼這隻股票是長期投資的必買之選的三個理由。</p>
<h2>1. 英偉達是人工智能基礎設施的領導者</h2>
<p>英偉達在圖形處理單元（GPU）市場的份額約為 90%，在推動人工智能（AI）基礎設施建設的芯片設計師中佔據主導地位。雖然最初是為了加速視頻遊戲中的圖形渲染而設計，但英偉達的 GPU 快速的處理時間使其非常適合用於訓練大型語言模型（LLM）和進行 AI 推理。</p>
<p>此外，該公司的 CUDA（計算統一設備架構）平台為公司創造了廣泛的護城河。英偉達在 2006 年首次允許 GPU 被編程用於超出其原始用途的任務，從而通過 CUDA 實現了這一點。因此，開發者學會了使用英偉達的軟件平台編程 GPU。</p>
<p>競爭對手 <strong>超微半導體</strong>(AMD -2.96%) 直到 2016 年才推出其 ROCm（Radeon 開放計算）軟件平台，晚了大約 10 年。與此同時，通過建立在 CUDA 之上的 CUDA-X，英偉達現在擁有一個完整的軟件堆棧，包括庫、微服務和工具，旨在加速 AI 和高性能計算領域的應用。</p>
<p>CUDA 和 CUDA-X 繼續是英偉達主導地位的主要原因，特別是在 AI 模型訓練方面。在最近的一項研究中，半導體研究機構 Semianalysis 發現，超微最新的 GPU 由於軟件缺陷在 AI 訓練中無法使用，而對英偉達的芯片給予了讚揚。因此，英偉達仍然是最有可能繼續受益於 AI 基礎設施增長的公司。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MTA1ODcvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTIwNDU4MzYwNi5qcGcmdz03MDA?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-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MTA1ODcvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTIwNDU4MzYwNi5qcGcmdz03MDA"/></p>
<p>圖片來源：Getty Images</p>
<h2>2. AI 數據中心基礎設施持續增長</h2>
<p>儘管中國 AI 公司 DeepSeek 聲稱以低成本構建有效的 AI 模型（其實際有效性存在爭議），但目前推進 AI 模型的最佳方法仍然是通過強大的計算能力。這意味着需要構建越來越多的 AI 芯片集羣系統。</p>
<p>最近的 AI 模型迭代需要的 GPU 芯片數量比其前身多出指數級。例如，<strong>Meta 平台</strong> 的 Llama 4 LLM 需要的 GPU 數量是 Llama 3 的 10 倍。與此同時，埃隆·馬斯克支持的 xAI 最初使用了 5 倍的 GPU（100,000）來構建其 Grok 3 模型，後來增加到 200,000 個 GPU。</p>
<p>與此同時，雲計算公司和其他科技公司正在大量投資建設 AI 數據中心。三大雲計算公司計劃在今年共同投資 2550 億美元來建設 AI 數據中心，以滿足需求。</p>
<p>雲計算是一種基礎設施即服務平台，客户一直在使用這些服務來幫助定製和構建自己的 AI 模型和應用程序。與此同時，Meta 計劃在今年的資本支出（capex）中投入多達 650 億美元，主要用於擴展其 AI 基礎設施，而由 OpenAI 和 <strong>軟銀</strong> 領導的財團承諾在未來幾年內通過 Project Stargate 在美國建設 AI 數據中心，投資 5000 億美元。</p>
<p>這一切都表明，未來幾年在 AI 基礎設施上的支出將持續增加。因此，英偉達仍然處於良好的增長位置。</p>
<h2>3. 英偉達股票價格便宜</h2>
<p>擁有英偉達的第三個重要理由是其股票仍然價格吸引。該股票目前的前瞻市盈率（P/E）為 2025 年分析師預估的 24 倍，市盈率與增長比率（PEG）低於 0.5。PEG 比率低於 1 通常表明股票被低估，而成長型股票的 PEG 通常會高於 1。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/251a8187599a30fee7becb0c91569264.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/251a8187599a30fee7becb0c91569264.png"/></p>
<p>數據來源於 YCharts。</p>
<p>英偉達並不是一家擁有可重複和可預測收入流的服務型軟件（SaaS）公司，因此它不會像這些類型的公司那樣獲得相同的估值倍數——也不應該如此。然而，考慮到我們似乎仍處於 AI 的早期階段，且 AI 基礎設施支出將繼續上升，其當前估值是便宜的。因此，最近的回調看起來是長期投資該股票的一個良好買入機會。</p>

英偉達財報，一站看懂！

英偉達

<p>納斯達克綜合指數已進入調整區間，這主要是由於英偉達股票的下跌。儘管英偉達近期表現強勁，但對關税和潛在衰退的擔憂影響了投資者情緒。然而，對於長期投資者而言，這一跌幅提供了一個買入機會。英偉達在人工智能基礎設施領域處於領先地位，擁有 90% 的 GPU 市場份額，並繼續受益於不斷增長的人工智能數據中心投資。此外，其股票目前價格具有吸引力，對於希望抓住未來人工智能增長機會的投資者來説，是一個引人注目的選擇</p>

<p>The <strong>Nasdaq Composite</strong>(^IXIC -4.23%) has moved into correction territory (down at least 10% from all-time highs). A significant contributor to that drop has been <strong>Nvidia</strong>(NVDA -5.33%) stock, which is down about 20% year to date, as of this writing. The chipmaker reported outstanding results recently, but investor concerns about tariffs and the U.S. suddenly looking like it could be headed toward a recession have rattled the market in the near term.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>納斯達克綜合指數</strong>(^IXIC -4.23%) 已進入修正區間（較歷史最高點下跌至少 10%）。導致這一下跌的一個重要因素是 <strong>英偉達</strong>(NVDA -5.33%) 的股票，截至目前，年初至今下跌約 20%。這家芯片製造商最近公佈了出色的業績，但投資者對關税的擔憂以及美國突然看起來可能走向衰退的預期在短期內動搖了市場。</p>
</div><p>For investors interested in Nvidia who have a long-term mindset, this price correction presents a great opportunity to scoop up Nvidia shares on the cheap. Let's look at three reasons why the stock is a must-buy for the long term on this dip.</p>
<div class="lb-trans"><p>對於那些對英偉達感興趣並具備長期投資思維的投資者來説，這次價格修正提供了一個以較低價格購買英偉達股票的絕佳機會。讓我們來看一下在這次下跌中，為什麼這隻股票是長期投資的必買之選的三個理由。</p>
</div><h2>1. Nvidia is the artificial intelligence infrastructure leader</h2>
<div class="lb-trans"><h2>1. 英偉達是人工智能基礎設施的領導者</h2>
</div><p>With an approximate 90% market share for graphics processing units (GPUs), Nvidia is the dominant leader among the chip designers that are powering the artificial intelligence (AI) infrastructure buildout. While originally designed to speed up graphics rendering in video games, Nvidia's GPUs' fast processing times have made them ideal for helping train large language models (LLMs) and running inference for AI.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達在圖形處理單元（GPU）市場的份額約為 90%，在推動人工智能（AI）基礎設施建設的芯片設計師中佔據主導地位。雖然最初是為了加速視頻遊戲中的圖形渲染而設計，但英偉達的 GPU 快速的處理時間使其非常適合用於訓練大型語言模型（LLM）和進行 AI 推理。</p>
</div><p>In addition, the company's CUDA (Compute Unified Device Architecture) platform has helped create a wide moat for the company. Nvidia became the first company to allow GPUs to be programmed for tasks outside their original purpose back in 2006 through CUDA. As such, developers learned to program GPUs using Nvidia's software platform.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，該公司的 CUDA（計算統一設備架構）平台為公司創造了廣泛的護城河。英偉達在 2006 年首次允許 GPU 被編程用於超出其原始用途的任務，從而通過 CUDA 實現了這一點。因此，開發者學會了使用英偉達的軟件平台編程 GPU。</p>
</div><p>Rival <strong>Advanced Micro Devices</strong>(AMD -2.96%) didn't introduce its ROCm (Radeon Open Compute) software platform until about 10 years later in 2016. Meanwhile, through CUDA-X, which was built on top of CUDA, Nvidia now has a full software stack comprised of libraries, microservices, and tools designed to accelerate applications in the areas of AI and high-performance computing.</p>
<div class="lb-trans"><p>競爭對手 <strong>超微半導體</strong>(AMD -2.96%) 直到 2016 年才推出其 ROCm（Radeon 開放計算）軟件平台，晚了大約 10 年。與此同時，通過建立在 CUDA 之上的 CUDA-X，英偉達現在擁有一個完整的軟件堆棧，包括庫、微服務和工具，旨在加速 AI 和高性能計算領域的應用。</p>
</div><p>CUDA and CUDA-X continue to be the primary reason for Nvidia's dominance, particularly in AI model training. In a recent study, semiconductor research outfit Semianalysis found AMD's latest GPUs unusable for AI training out of the box due to software bugs, while praising Nvidia's chips. As such, Nvidia remains the company best positioned to continue to benefit from AI infrastructure growth.</p>
<div class="lb-trans"><p>CUDA 和 CUDA-X 繼續是英偉達主導地位的主要原因，特別是在 AI 模型訓練方面。在最近的一項研究中，半導體研究機構 Semianalysis 發現，超微最新的 GPU 由於軟件缺陷在 AI 訓練中無法使用，而對英偉達的芯片給予了讚揚。因此，英偉達仍然是最有可能繼續受益於 AI 基礎設施增長的公司。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MTA1ODcvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTIwNDU4MzYwNi5qcGcmdz03MDA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F810587%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. AI data center infrastructure continues to grow</h2>
<div class="lb-trans"><h2>2. AI 數據中心基礎設施持續增長</h2>
</div><p>Despite Chinese AI company DeepSeek's claims of building an effective AI model cheaply (how effective it actually is is in dispute), the best-known way to advance AI models currently is through brute compute-power force. This means building out systems with more and more AI chip clusters.</p>
<div class="lb-trans"><p>儘管中國 AI 公司 DeepSeek 聲稱以低成本構建有效的 AI 模型（其實際有效性存在爭議），但目前推進 AI 模型的最佳方法仍然是通過強大的計算能力。這意味着需要構建越來越多的 AI 芯片集羣系統。</p>
</div><p>Recent AI model iterations have needed exponentially more GPU chips to be trained on than their predecessors. For example, <strong>Meta Platform</strong>'s Llama 4 LLM needed 10x as many GPUs to be trained on than Llama 3. Elon Musk-backed xAI, meanwhile, originally used 5x the GPUs (100,000) to build out its Grok 3 model before bumping it up to 200,000 GPUs.</p>
<div class="lb-trans"><p>最近的 AI 模型迭代需要的 GPU 芯片數量比其前身多出指數級。例如，<strong>Meta 平台</strong> 的 Llama 4 LLM 需要的 GPU 數量是 Llama 3 的 10 倍。與此同時，埃隆·馬斯克支持的 xAI 最初使用了 5 倍的 GPU（100,000）來構建其 Grok 3 模型，後來增加到 200,000 個 GPU。</p>
</div><p>Meanwhile, cloud computing companies, along with other tech companies, are pouring money into building AI data centers. The big three cloud computing companies plan to spend a combined $255 billion building out AI data centers this year to help keep up with demand.</p>
<div class="lb-trans"><p>與此同時，雲計算公司和其他科技公司正在大量投資建設 AI 數據中心。三大雲計算公司計劃在今年共同投資 2550 億美元來建設 AI 數據中心，以滿足需求。</p>
</div><p>Cloud computing is an infrastructure-as-a-service platform, and customers have been using these services to help customize and build their own AI models and applications. Meanwhile, Meta plans to spend up to $65 billion in capital expenditures (capex) this year largely aimed at expanding its AI infrastructure, while a consortium led by OpenAI and <strong>Softbank</strong> have pledged to spend $500 billion over the next few years building out AI data centers in the U.S. through Project Stargate.</p>
<div class="lb-trans"><p>雲計算是一種基礎設施即服務平台，客户一直在使用這些服務來幫助定製和構建自己的 AI 模型和應用程序。與此同時，Meta 計劃在今年的資本支出（capex）中投入多達 650 億美元，主要用於擴展其 AI 基礎設施，而由 OpenAI 和 <strong>軟銀</strong> 領導的財團承諾在未來幾年內通過 Project Stargate 在美國建設 AI 數據中心，投資 5000 億美元。</p>
</div><p>This all points to a lot of continued future spending on AI infrastructure in the years ahead. As such, Nvidia remains well-positioned to continue to grow.</p>
<div class="lb-trans"><p>這一切都表明，未來幾年在 AI 基礎設施上的支出將持續增加。因此，英偉達仍然處於良好的增長位置。</p>
</div><h2>3. Nvidia stock is inexpensive</h2>
<div class="lb-trans"><h2>3. 英偉達股票價格便宜</h2>
</div><p>The third big reason to own Nvidia is that its stock remains attractively priced. The stock currently trades at a forward price-to-earnings ratio (P/E) of 24 times 2025 analyst estimates and a price/earnings-to-growth ratio (PEG) of below 0.5. PEG ratios under 1 typically indicate a stock is undervalued, and growth stocks will often trade at PEGs well above 1.</p>
<div class="lb-trans"><p>擁有英偉達的第三個重要理由是其股票仍然價格吸引。該股票目前的前瞻市盈率（P/E）為 2025 年分析師預估的 24 倍，市盈率與增長比率（PEG）低於 0.5。PEG 比率低於 1 通常表明股票被低估，而成長型股票的 PEG 通常會高於 1。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/251a8187599a30fee7becb0c91569264.png" alt="" original-src="https://media.ycharts.com/charts/251a8187599a30fee7becb0c91569264.png"/></p>
<p>Data by YCharts.</p>
<div class="lb-trans"><p>數據來源於 YCharts。</p>
</div><p>Nvidia isn't a software-as-a-service (SaaS) company with a recurring and predictable revenue stream, so it isn't going to command the same type of valuation multiple as these types of companies -- nor should it. However, its current valuation is inexpensive, given that we still appear to be in the early days of AI and that AI infrastructure spending will continue to rise. As such, the recent pullback looks like a solid buying opportunity in the stock long term.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達並不是一家擁有可重複和可預測收入流的服務型軟件（SaaS）公司，因此它不會像這些類型的公司那樣獲得相同的估值倍數——也不應該如此。然而，考慮到我們似乎仍處於 AI 的早期階段，且 AI 基礎設施支出將繼續上升，其當前估值是便宜的。因此，最近的回調看起來是長期投資該股票的一個良好買入機會。</p>
</div>

Nasdaq Correction: Time to Buy the Dip on Nvidia?

- 納斯達克綜合指數已進入修正區間，主要受英偉達股價下跌影響。  
- 英偉達在人工智能基礎設施中佔據約 90% 市場份額，繼續受益於 AI 基礎設施增長。  
- 目前英偉達股價相對便宜，長期投資者可把握買入機會。  

納斯達克調整：現在是逢低買入英偉達的好時機嗎？