<p><strong>英偉達</strong>(NVDA 2.92%) 的股票在四月份市場下跌後恢復良好。截至目前，該股距離歷史最高點僅有 10% 的差距。在 4 月 5 日觸底後的修正後，英偉達的股價飆升了 48%。相比之下，<strong>納斯達克綜合指數</strong> 自四月初低點反彈僅 27%。</p>
<p>有些人可能認為這意味着英偉達的股票可能會平穩，而整體指數則會趕上，因為其他高增長的科技公司也將受益於人工智能（AI）基礎設施支出的激增。不過，我認為英偉達將繼續超越同行，因為 AI 的下一階段建設和發展也將導致英偉達的銷售和利潤激增。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MTY4MDcvYWktb24tYS1jb21wdXRlci1jaGlwLmpwZyZ3PTcwMA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="700" height="376" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MTY4MDcvYWktb24tYS1jb21wdXRlci1jaGlwLmpwZyZ3PTcwMA"/></p>
<p>圖片來源：Getty Images。</p>
<h2>英偉達下一個大增長驅動力</h2>
<p>AI 浪潮的第一階段是增加大量計算能力以構建和訓練模型。在過去兩年中，英偉達的數據中心部門銷售額增長了四倍，主要是通過銷售用於這些強大計算集羣的先進圖形處理單元（GPU）。</p>
<p>隨着使用這些芯片的巨大語言模型（LLM）數量的增加，AI 革命的另一個階段正在成為焦點。英偉達首席執行官黃仁勳在公司最近發佈的 2026 財年第一季度報告中提到這一點，該報告於 5 月 28 日發佈。黃仁勳表示：</p>
<blockquote>
<p>全球對英偉達 AI 基礎設施的需求極其強勁。AI 推理令牌的生成在短短一年內激增了十倍，隨着 AI 代理的普及，對 AI 計算的需求將加速增長。</p>
</blockquote>
<p>AI 推理是指在現實世界中使用 LLM 的實際應用。現在豐富的 LLM 包括 OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude，以及許多使用多個 LLM 的 AI 驅動搜索引擎和聊天機器人平台。私營和公共企業也在運行自己的自定義模型，利用 LLM。</p>
<p>黃仁勳提到的推理令牌是數據單位——模型讀取、處理和生成的文本組。這發生在任何問題得到回答或 AI 代理完成任務之後。令牌在被 GPU 處理時需要一個查詢或提示。</p>
<p>這些查詢的數量毫無疑問地在增長，並且變得越來越複雜。交互越複雜，消耗的令牌就越多。與 AI 訓練一樣，英偉達在推理方面處於主導地位。</p>
<h2>AI 工廠是人工智能的下一個時代</h2>
<p>英偉達現在正在引領全球 AI 工廠的發展。這是一項聰明的戰略，儘可能地將整個 AI 生態系統保持在內部，以便充分利用。AI 工廠實際上是高度先進的數據中心。</p>
<p>AI 工廠不僅僅是存儲和處理數據。它們承載着 AI 的整個生命週期，從數據輸入、訓練、調整和校準，到大量的推理。結果使企業能夠進行預測、生成內容和進行推理以尋找解決方案。</p>
<p>英偉達的產品在所有這些功能中發揮着作用。該公司提供軟件，優化其最先進的 GPU，以降低客户的每個令牌成本。英偉達提供了一個例子，集成軟件優化和採用最新一代芯片使成本比舊 GPU 和流程降低了多達 20 倍。因此，客户可以看到更顯著的投資回報。</p>
<p>英偉達的市場是全球性的。它正在與沙特阿拉伯國有的 AI 公司 Humain 合作，建立 AI 工廠，這些工廠將在未來幾年內利用數十萬台英偉達最先進的 GPU。</p>
<h2>英偉達是未來的投資</h2>
<p>在過去幾年中，隨着 AI 技術進入主流並出現聊天機器人，英偉達取得了巨大的成功。基礎設施建設的計劃蓬勃發展，英偉達是能夠支持構建和訓練模型所需的主要供應商。</p>
<p>現在圍繞 LLM 也在構建更多服務。英偉達擁有支持模型和超級計算機的軟硬件堆棧以及相關服務。儘管 GPU 供應的競爭可能會加劇，但英偉達還有更多產品可以繼續在幾乎所有行業中擴展收入。</p>
<p>現在持有英偉達股票的投資者在未來幾年有很好的機會超越市場。</p>

英偉達

2 倍做多英偉達 ETF - GraniteShares

南方兩倍做多英偉達

南方兩倍做空英偉達

英偉達期權收益策略 ETF - YieldMax

1 倍做空英偉達 ETF - Direxion

2 倍做多 NVDA ETF - T-Rex

2 倍做空 NVDA ETF - T-Rex

半導體 3 倍做多 - Direxion

<p>英偉達的股價自四月的調整以來反彈了 48%，表現優於納斯達克的 27% 反彈。該公司有望繼續增長，主要受益於對人工智能基礎設施的強勁需求，特別是在人工智能推理和人工智能工廠的開發方面。首席執行官黃仁勳強調，人工智能推理令牌生成在一年內增長了十倍。英偉達的先進 GPU 和軟件優化對利用人工智能的企業至關重要，使公司具備持續成功的潛力，併成為未來有前景的投資</p>

<p><strong>Nvidia</strong>(NVDA 2.92%) shares recovered nicely after the April market swoon. The stock is now just 10% off its all-time high, as of this writing. After a correction that bottomed on April 5, Nvidia shares have rocketed 48% higher. That compares to just a 27% rebound by the <strong>Nasdaq Composite</strong> since its early-April low.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>英偉達</strong>(NVDA 2.92%) 的股票在四月份市場下跌後恢復良好。截至目前，該股距離歷史最高點僅有 10% 的差距。在 4 月 5 日觸底後的修正後，英偉達的股價飆升了 48%。相比之下，<strong>納斯達克綜合指數</strong> 自四月初低點反彈僅 27%。</p>
</div><p>Some may believe that will mean Nvidia shares could level off while the overall index catches up as other high-growth tech companies also benefit from the surge in spending for artificial intelligence (AI) infrastructure. I'd argue that Nvidia will continue to outpace its peers, though, as the next phases of AI build-out and development will also lead to surging sales and profits for Nvidia.</p>
<div class="lb-trans"><p>有些人可能認為這意味着英偉達的股票可能會平穩，而整體指數則會趕上，因為其他高增長的科技公司也將受益於人工智能（AI）基礎設施支出的激增。不過，我認為英偉達將繼續超越同行，因為 AI 的下一階段建設和發展也將導致英偉達的銷售和利潤激增。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MTY4MDcvYWktb24tYS1jb21wdXRlci1jaGlwLmpwZyZ3PTcwMA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F816807%2Fai-on-a-computer-chip.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>Nvidia's next big growth driver</h2>
<div class="lb-trans"><h2>英偉達下一個大增長驅動力</h2>
</div><p>The first stage of the AI wave has been adding massive amounts of computing power to build and train models. Nvidia's sales exploded fourfold in its data center segment in just the last two years, materially by selling advanced graphics processing units (GPUs) needed for those powerful computer clusters.</p>
<div class="lb-trans"><p>AI 浪潮的第一階段是增加大量計算能力以構建和訓練模型。在過去兩年中，英偉達的數據中心部門銷售額增長了四倍，主要是通過銷售用於這些強大計算集羣的先進圖形處理單元（GPU）。</p>
</div><p>As the large language models (LLMs) built with that chip power multiply, another phase in the AI revolution is taking center stage. Nvidia CEO Jensen Huang called it out in the company's recent fiscal 2026 first-quarter report, released May 28. Huang said:</p>
<div class="lb-trans"><p>隨着使用這些芯片的巨大語言模型（LLM）數量的增加，AI 革命的另一個階段正在成為焦點。英偉達首席執行官黃仁勳在公司最近發佈的 2026 財年第一季度報告中提到這一點，該報告於 5 月 28 日發佈。黃仁勳表示：</p>
</div><blockquote>
<p>Global demand for Nvidia's AI infrastructure is incredibly strong. AI inference token generation has surged tenfold in just one year, and as AI agents become mainstream, the demand for AI computing will accelerate.</p>
</blockquote>
<div class="lb-trans"><blockquote>
<p>全球對英偉達 AI 基礎設施的需求極其強勁。AI 推理令牌的生成在短短一年內激增了十倍，隨着 AI 代理的普及，對 AI 計算的需求將加速增長。</p>
</blockquote>
</div><p>AI inference refers to the practical application of using LLMs in the real world. The abundance of LLMs now include OpenAI's ChatGPT and Anthropic's Claude, as well as many AI-powered search engines and chatbot platforms using multiple LLMs. Private and public enterprises are also running their own custom models tapping into LLMs.</p>
<div class="lb-trans"><p>AI 推理是指在現實世界中使用 LLM 的實際應用。現在豐富的 LLM 包括 OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude，以及許多使用多個 LLM 的 AI 驅動搜索引擎和聊天機器人平台。私營和公共企業也在運行自己的自定義模型，利用 LLM。</p>
</div><p>The inference tokens Huang refers to are units of data -- groups of text that the models read, process, and generate. That occurs after any question is answered, or an AI agent does a task. Tokens need a query or prompt when they are processed by GPUs.</p>
<div class="lb-trans"><p>黃仁勳提到的推理令牌是數據單位——模型讀取、處理和生成的文本組。這發生在任何問題得到回答或 AI 代理完成任務之後。令牌在被 GPU 處理時需要一個查詢或提示。</p>
</div><p>The volume of those queries is unsurprisingly growing and becoming more complex. The more complex the interaction, the more tokens it consumes. As with AI training, Nvidia is dominant in inference.</p>
<div class="lb-trans"><p>這些查詢的數量毫無疑問地在增長，並且變得越來越複雜。交互越複雜，消耗的令牌就越多。與 AI 訓練一樣，英偉達在推理方面處於主導地位。</p>
</div><h2>AI factories are the next era of artificial intelligence</h2>
<div class="lb-trans"><h2>AI 工廠是人工智能的下一個時代</h2>
</div><p>Nvidia is now leading the global development of AI factories. That's a smart strategy that helps take advantage of the entire AI ecosystem by keeping it in-house as much as practical. AI factories are effectively highly advanced data centers.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達現在正在引領全球 AI 工廠的發展。這是一項聰明的戰略，儘可能地將整個 AI 生態系統保持在內部，以便充分利用。AI 工廠實際上是高度先進的數據中心。</p>
</div><p>AI factories do more than just store and process data. They host the full life cycle of AI from data input, training, tweaking, and calibrating, to the voluminous amount of inference. The result gives enterprises the ability to enable prediction, generate content, and perform reasoning to seek solutions.</p>
<div class="lb-trans"><p>AI 工廠不僅僅是存儲和處理數據。它們承載着 AI 的整個生命週期，從數據輸入、訓練、調整和校準，到大量的推理。結果使企業能夠進行預測、生成內容和進行推理以尋找解決方案。</p>
</div><p>Nvidia's products play roles in all of these functions. The company supplies software that optimizes its most advanced GPUs to lower per-token costs for customers. Nvidia offers an example where integrating software optimizations and adopting the latest-generation chips reduced costs by up to 20-fold versus older GPUs and processes. Customers can thus see more material returns on investment.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達的產品在所有這些功能中發揮着作用。該公司提供軟件，優化其最先進的 GPU，以降低客户的每個令牌成本。英偉達提供了一個例子，集成軟件優化和採用最新一代芯片使成本比舊 GPU 和流程降低了多達 20 倍。因此，客户可以看到更顯著的投資回報。</p>
</div><p>The market is global for Nvidia. It is partnering with Saudi Arabia's state-owned AI company Humain to build AI factories that will utilize hundreds of thousands of Nvidia's most advanced GPUs as they are developed in the next several years.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達的市場是全球性的。它正在與沙特阿拉伯國有的 AI 公司 Humain 合作，建立 AI 工廠，這些工廠將在未來幾年內利用數十萬台英偉達最先進的 GPU。</p>
</div><h2>Nvidia is an investment for the future</h2>
<div class="lb-trans"><h2>英偉達是未來的投資</h2>
</div><p>Nvidia realized a massive amount of success over the last several years as AI technology entered the mainstream with chatbots. Plans to build infrastructure blossomed, and Nvidia was the primary supplier able to support what was necessary to build and train models.</p>
<div class="lb-trans"><p>在過去幾年中，隨着 AI 技術進入主流並出現聊天機器人，英偉達取得了巨大的成功。基礎設施建設的計劃蓬勃發展，英偉達是能夠支持構建和訓練模型所需的主要供應商。</p>
</div><p>More services are now being built around the LLMs, too. Nvidia has software stacks to support the models and supercomputers along with related services. Competition may rise around GPU supply, but Nvidia has many more products to continue growing revenue as AI expands across virtually every sector.</p>
<div class="lb-trans"><p>現在圍繞 LLM 也在構建更多服務。英偉達擁有支持模型和超級計算機的軟硬件堆棧以及相關服務。儘管 GPU 供應的競爭可能會加劇，但英偉達還有更多產品可以繼續在幾乎所有行業中擴展收入。</p>
</div><p>Investors owning Nvidia stock now should have a solid chance of beating the market for years to come.</p>
<div class="lb-trans"><p>現在持有英偉達股票的投資者在未來幾年有很好的機會超越市場。</p>
</div>

Prediction: Nvidia's Rebound From the Correction Will Continue to Beat the Market

- Nvidia 股價在 4 月市場下跌後恢復，現距歷史高點僅 10%。
- AI 基礎設施需求強勁，Nvidia 銷售在數據中心業務中增長四倍。
- 公司正與沙特合作建設 AI 工廠，未來有望持續增長。

預測：英偉達從調整中反彈的表現將繼續領先於市場