<p><strong>英偉達</strong>(NVDA -0.85%) 的股價自 2023 年初以來飆升了 870%，使其市值達到了驚人的 3.5 萬億美元。該公司的數據中心圖形處理單元（GPU）的需求持續超過供應，這些 GPU 是開發人工智能（AI）模型的世界上最強大的芯片。</p>
<p>英偉達首席執行官黃仁勳表示，新的 AI 推理模型需要花費更多時間進行思考以產生準確的響應，這些模型所需的計算能力是傳統大型語言模型（LLMs）的多達 1000 倍。因此，他認為到 2028 年，數據中心的支出將達到每年 1 萬億美元，因為公司們爭相滿足這一需求。</p>
<p>憑藉最新的 GPU 架構，英偉達正準備迎接其歷史上最強勁的一年，這些架構提供的性能超過目前市場上的任何產品。截至撰寫本文時（6 月 10 日），英偉達的股價約為 142 美元，但我認為它將在年底前達到 200 美元。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjEyNjQvbnZpZGlhLWhlYWRxdWFydGVycy13aXRoLWdyZXktbnZpZGlhLXNpZ24taW4tZnJvbnQtd2l0aC1udmlkaWEtbG9nby5wbmcmdz03MDA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="700" height="420" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjEyNjQvbnZpZGlhLWhlYWRxdWFydGVycy13aXRoLWdyZXktbnZpZGlhLXNpZ24taW4tZnJvbnQtd2l0aC1udmlkaWEtbG9nby5wbmcmdz03MDA"/></p>
<p>圖片來源：英偉達。</p>
<h2>英偉達正在加速推出新芯片以滿足需求</h2>
<p>英偉達的 Hopper 架構是其 H100 GPU 的基礎，該芯片是 2023 年和 2024 年大部分時間內銷量最高的 AI 數據中心芯片。去年底，H100 被 Blackwell 架構所取代，像 GB200 這樣的 GPU 在特定配置下的性能提高了多達 40 倍。這對於推理工作負載非常理想，推理工作負載是 AI 模型分析數據以為最終用户生成響應的過程。</p>
<p>推理需求正在飆升，因為我提到的推理模型包括 OpenAI 的 GPT-3 和 GPT-4、Anthropic 的 Claude 4、<strong>Meta Platforms</strong> 的 Llama 4、DeepSeek 的 R2 等。</p>
<p>之前的 LLMs 在生成一次性響應方面表現出色，創造了快速便捷的用户體驗，但有時會產生不準確的信息。推理模型在後台精煉其響應，然後再將其交付給用户，這需要更長的時間並消耗顯著更多的 tokens（單詞、標點符號和符號）——根據黃仁勳的説法，消耗量在 100 到 1000 倍之間。</p>
<p>因此，Blackwell 在性能上比 Hopper 提高 40 倍仍然可能不足以滿足某些推理模型的需求，這可能導致用户體驗緩慢。英偉達最近推出了 Blackwell Ultra，提供了比 Hopper 稍微好一些的 50 倍提升，但開發者們必須等到明年才能迎來下一個重大性能飛躍。</p>
<p>這是因為英偉達將在 2026 年開始交付基於其新 Rubin 架構的 GPU，這可能比 Blackwell Ultra 快 3.3 倍——或比 Hopper 快約 165 倍。這種對性能的不斷追求是黃仁勳認為到 2028 年年數據中心支出將達到 1 萬億美元的原因，而擁有最強大芯片的公司可能會佔據最大的市場份額。</p>
<p>華爾街的共識估計（由 Yahoo! Finance 提供）表明，英偉達在其 2026 財年（截至 2027 年 1 月 30 日）可能會創造創紀錄的 2000 億美元收入。根據該公司最近的財務結果，數據中心部門將佔該收入的約 89%，這就是為什麼 AI 和 GPU 銷售目前是投資者的主要關注點。</p>
<h2>英偉達的股價有望在今年達到 200 美元</h2>
<p>英偉達在過去四個季度中每股收益（EPS）為 3.19 美元，這使其股價的市盈率（P/E）為 46。這一數字遠低於其 10 年平均值 59.9，表明該股目前可能被低估。</p>
<p>此外，華爾街預計英偉達在 2026 財年將實現高達 4.27 美元的每股收益（EPS），使其股價的前瞻市盈率為 33.4：</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/9c05dd9031107c52340ac6c4fed2ce94.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="720" height="456" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/9c05dd9031107c52340ac6c4fed2ce94.png"/></p>
<p>NVDA 市盈率數據來源於 YCharts</p>
<p>這意味着英偉達的股價在接下來的九個月中必須上漲 38%，才能維持其當前的 46 倍市盈率，而要與其 10 年平均市盈率 59.9 相符，則必須飆升 79%。這將使英偉達的股價在 2026 年初介於 196 美元和 254 美元之間。</p>
<p>然而，股市是一個前瞻性的機器，因此投資者通常會提前對未來收益進行定價。這就是為什麼我預測英偉達的股價將在 2025 年結束之前超過 200 美元。如果黃仁勳對明年的 Rubin GPU 提供樂觀的更新，華爾街分析師甚至可能會提高他們的每股收益預期，這將成為該股的另一個上漲催化劑。</p>
<p>但無論今年剩下的時間發生什麼，投資者都應該關注長期，因為如果數據中心運營商在 2028 年每年在 AI 基礎設施上花費 1 萬億美元，正如黃仁勳所預期的那樣，回顧這一時刻時，200 美元可能實際上是英偉達股票的一個便宜價格。</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>英偉達的股票在 2023 年飆升了 870%，市值達到 3.5 萬億美元，這得益於其在人工智能開發中對 GPU 的高需求。首席執行官黃仁勳預測，到 2028 年，數據中心支出將達到每年 1 萬億美元。英偉達最新的 GPU，包括 Blackwell Ultra，旨在滿足這一需求。分析師估計，英偉達在 2026 財年可能產生 2000 億美元的收入，預計到 2025 年底，股價有可能上漲至 200 美元，這得益於強勁的盈利和人工智能基礎設施市場趨勢的支持</p>

<p><strong>Nvidia</strong>(NVDA -0.85%) stock has soared by 870% since the start of 2023, catapulting its market capitalization to a whopping $3.5 trillion. Demand continues to exceed supply for the company's graphics processing units (GPUs) for the data center, which are the most powerful chips in the world for developing artificial intelligence (AI) models.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>英偉達</strong>(NVDA -0.85%) 的股價自 2023 年初以來飆升了 870%，使其市值達到了驚人的 3.5 萬億美元。該公司的數據中心圖形處理單元（GPU）的需求持續超過供應，這些 GPU 是開發人工智能（AI）模型的世界上最強大的芯片。</p>
</div><p>Nvidia CEO Jensen Huang says new AI reasoning models, which spend more time thinking to produce accurate responses, require up to 1,000 times more computing capacity than traditional large language models (LLMs). As a result, he thinks data center spending will reach $1 trillion per year by 2028 as companies race to meet that demand.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達首席執行官黃仁勳表示，新的 AI 推理模型需要花費更多時間進行思考以產生準確的響應，這些模型所需的計算能力是傳統大型語言模型（LLMs）的多達 1000 倍。因此，他認為到 2028 年，數據中心的支出將達到每年 1 萬億美元，因為公司們爭相滿足這一需求。</p>
</div><p>Nvidia is gearing up for the strongest year in its history thanks to its latest GPU architectures, which offer more performance than anything else on the market right now. Nvidia stock is trading at around $142 as of this writing (June 10), but here's why I think it's on the way to $200 before year-end.</p>
<div class="lb-trans"><p>憑藉最新的 GPU 架構，英偉達正準備迎接其歷史上最強勁的一年，這些架構提供的性能超過目前市場上的任何產品。截至撰寫本文時（6 月 10 日），英偉達的股價約為 142 美元，但我認為它將在年底前達到 200 美元。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjEyNjQvbnZpZGlhLWhlYWRxdWFydGVycy13aXRoLWdyZXktbnZpZGlhLXNpZ24taW4tZnJvbnQtd2l0aC1udmlkaWEtbG9nby5wbmcmdz03MDA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F821264%2Fnvidia-headquarters-with-grey-nvidia-sign-in-front-with-nvidia-logo.png&amp;op=resize&amp;w=700"/></p>
<p>Image source: Nvidia.</p>
<div class="lb-trans"><p>圖片來源：英偉達。</p>
</div><h2>Nvidia is racing to launch new chips to meet demand</h2>
<div class="lb-trans"><h2>英偉達正在加速推出新芯片以滿足需求</h2>
</div><p>Nvidia's Hopper architecture was at the foundation of its H100 GPU, which was the top-selling AI data center chip in 2023 and for most of 2024. It was superseded late last year by the Blackwell architecture, with GPUs like the GB200 producing up to 40 times more performance than the H100 in specific configurations. This is ideal for inference workloads, which is the process by which AI models analyze data to produce responses for the end user.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達的 Hopper 架構是其 H100 GPU 的基礎，該芯片是 2023 年和 2024 年大部分時間內銷量最高的 AI 數據中心芯片。去年底，H100 被 Blackwell 架構所取代，像 GB200 這樣的 GPU 在特定配置下的性能提高了多達 40 倍。這對於推理工作負載非常理想，推理工作負載是 AI 模型分析數據以為最終用户生成響應的過程。</p>
</div><p>Inference demand is soaring because of the reasoning models I mentioned, which include OpenAI's GPT-o3 and o4, Anthropic's Claude 4, <strong>Meta Platforms</strong>' Llama 4, DeepSeek's R2, and more.</p>
<div class="lb-trans"><p>推理需求正在飆升，因為我提到的推理模型包括 OpenAI 的 GPT-3 和 GPT-4、Anthropic 的 Claude 4、<strong>Meta Platforms</strong> 的 Llama 4、DeepSeek 的 R2 等。</p>
</div><p>Previous LLMs were great at generating one-shot responses that created a fast and convenient user experience, but they sometimes produced inaccurate information. Reasoning models refine their responses in the background before delivering them to the user, which takes longer and consumes significantly more tokens (words, punctuation, and symbols) -- between 100 and 1,000 times more, according to Jensen Huang.</p>
<div class="lb-trans"><p>之前的 LLMs 在生成一次性響應方面表現出色，創造了快速便捷的用户體驗，但有時會產生不準確的信息。推理模型在後台精煉其響應，然後再將其交付給用户，這需要更長的時間並消耗顯著更多的 tokens（單詞、標點符號和符號）——根據黃仁勳的説法，消耗量在 100 到 1000 倍之間。</p>
</div><p>Therefore, it's possible Blackwell's 40-fold performance leap over Hopper still isn't enough for some reasoning models, which could lead to a sluggish user experience. Nvidia recently launched Blackwell Ultra, which offers a slightly better 50-fold improvement over Hopper, but developers will have to wait until next year for the next major jump in performance.</p>
<div class="lb-trans"><p>因此，Blackwell 在性能上比 Hopper 提高 40 倍仍然可能不足以滿足某些推理模型的需求，這可能導致用户體驗緩慢。英偉達最近推出了 Blackwell Ultra，提供了比 Hopper 稍微好一些的 50 倍提升，但開發者們必須等到明年才能迎來下一個重大性能飛躍。</p>
</div><p>That's because Nvidia will start shipping a lineup of GPUs based on its new Rubin architecture in 2026, which could be 3.3 times faster than Blackwell Ultra -- or around 165 times faster than Hopper. This constant chase for performance is why Huang thinks annual data center spending is heading toward $1 trillion in 2028, and the company with the most powerful chips is likely to capture the most market share.</p>
<div class="lb-trans"><p>這是因為英偉達將在 2026 年開始交付基於其新 Rubin 架構的 GPU，這可能比 Blackwell Ultra 快 3.3 倍——或比 Hopper 快約 165 倍。這種對性能的不斷追求是黃仁勳認為到 2028 年年數據中心支出將達到 1 萬億美元的原因，而擁有最強大芯片的公司可能會佔據最大的市場份額。</p>
</div><p>Wall Street's consensus estimate (provided by Yahoo! Finance) suggests Nvidia could generate a record $200 billion in revenue during its fiscal year 2026 (which ends on Jan. 30, 2027). Based on the company's recent financial results, the data center segment will account for around 89% of that revenue, which is why AI and GPU sales are the main focus for investors right now.</p>
<div class="lb-trans"><p>華爾街的共識估計（由 Yahoo! Finance 提供）表明，英偉達在其 2026 財年（截至 2027 年 1 月 30 日）可能會創造創紀錄的 2000 億美元收入。根據該公司最近的財務結果，數據中心部門將佔該收入的約 89%，這就是為什麼 AI 和 GPU 銷售目前是投資者的主要關注點。</p>
</div><h2>Nvidia stock has a pathway to $200 this year</h2>
<div class="lb-trans"><h2>英偉達的股價有望在今年達到 200 美元</h2>
</div><p>Nvidia generated $3.19 in earnings per share (EPS) over the last four quarters, which places its stock at a price-to-earnings (P/E) ratio of 46. That is comfortably below its 10-year average of 59.9, suggesting the stock might be undervalued right now.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達在過去四個季度中每股收益（EPS）為 3.19 美元，這使其股價的市盈率（P/E）為 46。這一數字遠低於其 10 年平均值 59.9，表明該股目前可能被低估。</p>
</div><p>Plus, Wall Street expects Nvidia to deliver up to $4.27 in EPS during fiscal 2026, placing its stock at a forward P/E ratio of 33.4:</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，華爾街預計英偉達在 2026 財年將實現高達 4.27 美元的每股收益（EPS），使其股價的前瞻市盈率為 33.4：</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/9c05dd9031107c52340ac6c4fed2ce94.png" alt="" original-src="https://media.ycharts.com/charts/9c05dd9031107c52340ac6c4fed2ce94.png"/></p>
<p>NVDA PE Ratio data by YCharts</p>
<div class="lb-trans"><p>NVDA 市盈率數據來源於 YCharts</p>
</div><p>That means Nvidia stock would have to climb by 38% over the next nine months just to maintain its current P/E ratio of 46, and it would have to soar by 79% to trade in line with its 10-year average P/E ratio of 59.9. That would place Nvidia stock somewhere between $196 and $254 in the early stages of 2026.</p>
<div class="lb-trans"><p>這意味着英偉達的股價在接下來的九個月中必須上漲 38%，才能維持其當前的 46 倍市盈率，而要與其 10 年平均市盈率 59.9 相符，則必須飆升 79%。這將使英偉達的股價在 2026 年初介於 196 美元和 254 美元之間。</p>
</div><p>However, the stock market is a forward-looking machine, so investors usually start pricing in future earnings ahead of time. That's why I predict Nvidia stock will surpass $200 before 2025 is over. If Jensen Huang provides a bullish update on next year's Rubin GPUs, Wall Street analysts might even raise their EPS estimates, which would be another upside catalyst for the stock.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，股市是一個前瞻性的機器，因此投資者通常會提前對未來收益進行定價。這就是為什麼我預測英偉達的股價將在 2025 年結束之前超過 200 美元。如果黃仁勳對明年的 Rubin GPU 提供樂觀的更新，華爾街分析師甚至可能會提高他們的每股收益預期，這將成為該股的另一個上漲催化劑。</p>
</div><p>But no matter what happens in the remainder of this year, investors should stay focused on the long term, because if data center operators spend $1 trillion annually on AI infrastructure by 2028, as Huang expects, $200 might actually be a bargain for Nvidia stock when we look back on this moment in the future.</p>
<div class="lb-trans"><p>但無論今年剩下的時間發生什麼，投資者都應該關注長期，因為如果數據中心運營商在 2028 年每年在 AI 基礎設施上花費 1 萬億美元，正如黃仁勳所預期的那樣，回顧這一時刻時，200 美元可能實際上是英偉達股票的一個便宜價格。</p>
</div>

Prediction: Nvidia Stock Is Going to Hit $200 in 2025

- Nvidia 股價自 2023 年初上漲 870%，市值達 3.5 萬億美元。  
- CEO 黃仁勳預計 2028 年數據中心支出將達 1 萬億美元。  
- Nvidia 股票有望在 2025 年底前突破 200 美元。

預測：英偉達的股票將在 2025 年達到 200 美元