<p>大約三十年前，互聯網的出現和普及開始永遠改變美國企業。儘管企業花了很多年才弄清楚如何優化互聯網使用以最大化利潤，但這項技術成為了改變遊戲規則的技術，幫助公司接觸到新客户。</p><p>在過去的 30 年裏，華爾街和投資者一直在等待下一個能夠推動企業增長的技術飛躍。經過漫長的等待，人工智能（AI）似乎是答案。</p><figure class="image"><img src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/e967c264d32e1fac58ad4afe80b05d66?x-oss-process=style/lg" alt="" width="700" height="466" original-src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/e967c264d32e1fac58ad4afe80b05d66"/></figure><p>圖片來源：Getty Images。</p><p>通過人工智能，軟件和系統被賦予了在沒有人類協助的情況下做出瞬間決策的能力。這是一項廣泛的技術，普華永道的分析師認為，到 2030 年，它可以使全球國內生產總值增加驚人的 26%。</p><p>雖然許多企業從人工智能革命中受益，但沒有哪家公司比半導體巨頭 <strong>Nvidia</strong>（NVDA 1.74%）獲得的回報更多。自 2022 年底以來，Nvidia 的市值從 3600 億美元飆升至截至 6 月 25 日的 37600 億美元的歷史最高收盤價。</p><p>但根據一位非常樂觀的華爾街分析師的説法，股市的人工智能寵兒才剛剛開始，正朝着超過 6 萬億美元的估值邁進。</p><h2 id="qk1lg6yxd">Nvidia 有一個新的高價目標</h2><p>公平地説，關於 Nvidia 的買入評級多得數不勝數。截至 6 月，66 位華爾街分析師對 Nvidia 進行了評級，其中 58 位將其列為強烈買入或買入。這與僅有的一項賣出評級形成鮮明對比。</p><p>然而，來自 Loop Capital 分析師 John Donovan 的 6 月 25 日更新因一個特別的原因而脱穎而出：他和他的公司的價格目標遠高於其他所有人。Donovan 將 Loop Capital 對 Nvidia 的價格目標從每股 175 美元提高到 250 美元。如果 Nvidia 的股份數量保持不變，那麼如果實現 Donovan 發佈的價格目標，我們將談論一個 6.1 萬億美元的市值。</p><p>Nvidia 已經是部署在人工智能加速數據中心的圖形處理單元（GPU）無可爭議的領導者。該公司的 Hopper（H100）和後續的 Blackwell GPU 由於需求過於旺盛而持續處於積壓狀態。由於對 AI-GPU 的需求遠遠超過供應，Nvidia 能夠對其硬件收取溢價，這反過來使其毛利率超過 70%。</p><p>但 Donovan 認為這種主導地位只會不斷增強。在他向投資者的説明中，解釋了 Loop Capital 的街頭最高價格目標，Donovan 指出，Nvidia 預計今年將出貨 650 萬塊 GPU，明年將出貨 750 萬塊，這些 GPU 的平均售價超過 4 萬美元。作為參考，Nvidia 的 AI-GPU 直接競爭對手的定價溢價在 100% 到 300% 之間。</p><p>更具體地説，在與各種雲服務提供商交談時，Donovan 預計來自政府、中型雲提供商和初創公司的數據中心支出增加將為 Nvidia 帶來下一波超級增長。例如，<strong>CoreWeave</strong> 購買 25 萬塊 Hopper 芯片就是初創公司試圖利用對計算能力的假定無盡需求的完美例證。</p><p>Nvidia 的另一個有利因素是，在過去一年中，它已經能夠成長為其估值。考慮到公司的銷售和利潤增長迅猛，Nvidia 在 2027 財年的前瞻性市盈率僅為 27，財年將於 2027 年 1 月結束。</p><p>如果 Loop Capital 的預測準確，Nvidia 可以成為華爾街首個 4 萬億、5 萬億和 6 萬億美元的企業。</p><figure class="image"><img src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/71679527cafce3bb08cc375016e422bd?x-oss-process=style/lg" alt="" width="700" height="466" original-src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/71679527cafce3bb08cc375016e422bd"/></figure><p>圖片來源：Getty Images。</p><h2 id="l9v7p69jf">Loop Capital 的樂觀忽視了一些非常實際的阻力</h2><p>雖然 Nvidia 在人工智能加速數據中心中佔據了類似壟斷的 GPU 市場份額，但 Donovan 似乎忽視了一些實際的阻力，這可能會使 Nvidia 的股票朝相反的方向發展。</p><p>可以説，Nvidia 面臨的最大問題是，每一項改變遊戲規則的技術和創新都需要足夠的時間來成熟，而我們在人工智能方面尚未達到這一點。</p><p>包括 1990 年代中期互聯網的出現，在過去三十年中，沒有一個下一個大趨勢在擴張初期逃脱泡沫破裂事件。大多數企業沒有產生正的 AI 投資回報，也沒有優化現有的 AI 解決方案，這表明投資者嚴重高估了這一技術的早期採用率和效用。這對 Nvidia 的股票在短期內是不利的。</p><p>此外，日益增長的競爭壓力也不容忽視。別誤會，首席執行官 Jensen Huang 的激進創新時間表，每年將推出一款新的先進 GPU，應該不會讓 Nvidia 在計算潛力方面落後。但數據中心基礎設施不僅僅關乎速度。</p><p>可以説，Nvidia 最大的競爭優勢一直是 AI-GPU 的持續稀缺性。但隨着 <strong>台灣半導體制造公司</strong> 提高其芯片 - 晶圓 - 基板的產能，以及 <strong>超威半導體</strong> 增加其 Instinct 系列 AI 加速芯片的生產，直接競爭正在加劇。</p><figure class="image"><img src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/ec86dce140e72d05b0f0d167ea6c2377?x-oss-process=style/lg" alt="" width="720" height="441" original-src="https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/ec86dce140e72d05b0f0d167ea6c2377"/></figure><p>預計日益激烈的競爭將對 Nvidia 的毛利率產生壓力。NVDA 毛利率（季度）數據來自 YCharts。</p><p>更重要的是，許多英偉達的頂級客户正在內部開發用於其數據中心的 GPU。儘管這些內部開發的硬件在計算潛力上落後於英偉達的 Hopper 和 Blackwell，但它們顯著更便宜且更易於獲取（即沒有積壓）。內部開發的芯片可能會佔用寶貴的數據中心空間，延遲未來的升級週期，並對英偉達的毛利率施加壓力。</p><p>最後，Donovan 的研究忽視了英偉達股票相對於其過去 12 個月（TTM）銷售額的持續高價。</p><p>在過去三十年中，處於下一個重大趨勢前沿的巨頭公司，其 TTM 市銷率（P/S）歷史上通常在 30 到 43 之間達到頂峯。即使是英偉達，去年夏天的 TTM 市銷率也僅略高於 42。儘管公司的銷售快速增長使這一倍數下降，但目前仍接近 26。這遠遠超過其他市場領先的 “七大奇蹟” 股票的兩倍，歷史強烈表明這種情況不可持續。</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

<p>英偉達的市值已飆升至 3.76 萬億美元，一位分析師預測其可能超過 6 萬億美元。Loop Capital 的 John Donovan 將每股目標價從 175 美元上調至 250 美元，理由是對人工智能 GPU 的強勁需求。英偉達在人工智能領域的主導地位顯而易見，預計今年將出貨 650 萬塊 GPU。然而，人工智能技術的成熟以及日益激烈的競爭等挑戰可能會在短期內影響英偉達的股票表現</p>

<p>Roughly three decades ago, the advent and proliferation of the internet began changing corporate America forever. Although it took many years before businesses figured out how to optimize their internet usage to maximize their margins and profits, it became a game-changing technology that helped companies reach new customers.</p>
<div class="lb-trans"><p>大約三十年前，互聯網的出現和普及開始永遠改變美國企業。儘管企業花了很多年才弄清楚如何優化互聯網使用以最大化利潤，但這項技術成為了改變遊戲規則的技術，幫助公司接觸到新客户。</p>
</div><p>For 30 years, Wall Street and investors have been waiting for the next technological leap that could catapult corporate growth. After a long wait, artificial intelligence (AI) looks to be the answer.</p>
<div class="lb-trans"><p>在過去的 30 年裏，華爾街和投資者一直在等待下一個能夠推動企業增長的技術飛躍。經過漫長的等待，人工智能（AI）似乎是答案。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjI5ODUvYXJ0aWZpY2lhbC1pbnRlbGxpZ2VuY2UtYWktcm9ib3QtYmlnLWRhdGEtYnVsbC1tYXJrZXQtc3RvY2stY2hhcnQtZ2V0dHkuanBnJnc9NzAw" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F822985%2Fartificial-intelligence-ai-robot-big-data-bull-market-stock-chart-getty.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>With AI, software and systems are given the capacity to make split-second decisions without human assistance. It's a broad-reaching technology that the analysts at PwC believe can increase global gross domestic product by a whopping 26% come 2030.</p>
<div class="lb-trans"><p>通過人工智能，軟件和系統被賦予了在沒有人類協助的情況下做出瞬間決策的能力。這是一項廣泛的技術，普華永道的分析師認為，到 2030 年，它可以使全球國內生產總值增加驚人的 26%。</p>
</div><p>While a laundry list of businesses has benefited from the AI revolution, none has reaped the rewards of this technological leap forward more than semiconductor titan <strong>Nvidia</strong>(NVDA 1.74%). Since the end of 2022, Nvidia's market cap has catapulted from $360 billion to an all-time closing high of $3.76 trillion, as of June 25.</p>
<div class="lb-trans"><p>雖然許多企業從人工智能革命中受益，但沒有哪家公司比半導體巨頭 <strong>Nvidia</strong>（NVDA 1.74%）獲得的回報更多。自 2022 年底以來，Nvidia 的市值從 3600 億美元飆升至截至 6 月 25 日的 37600 億美元的歷史最高收盤價。</p>
</div><p>But according to one highly optimistic Wall Street analyst, the stock market's AI darling is just warming up and on its way to a greater than $6 trillion valuation.</p>
<div class="lb-trans"><p>但根據一位非常樂觀的華爾街分析師的説法，股市的人工智能寵兒才剛剛開始，正朝着超過 6 萬億美元的估值邁進。</p>
</div><h2>Nvidia has a new highwater price target</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Nvidia 有一個新的高價目標</h2>
</div><p>To be fair, buy ratings are a dime a dozen when it comes to Nvidia. As of June, 66 Wall Street analysts had issued a rating on Nvidia, with a combined 58 listing it as the equivalent of a strong buy or buy. That compares with just one sell rating.</p>
<div class="lb-trans"><p>公平地説，關於 Nvidia 的買入評級多得數不勝數。截至 6 月，66 位華爾街分析師對 Nvidia 進行了評級，其中 58 位將其列為強烈買入或買入。這與僅有的一項賣出評級形成鮮明對比。</p>
</div><p>However, the June 25 update from Loop Capital analyst John Donovan stands out from the crowd for one particular reason: His and his firm's price target is head and shoulders above everyone else's. Donovan lifted Loop Capital's price target for Nvidia from $175 per share to $250. If Nvidia's share count stays static, we're talking about a $6.1 trillion market cap if Donovan's issued price target is achieved.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，來自 Loop Capital 分析師 John Donovan 的 6 月 25 日更新因一個特別的原因而脱穎而出：他和他的公司的價格目標遠高於其他所有人。Donovan 將 Loop Capital 對 Nvidia 的價格目標從每股 175 美元提高到 250 美元。如果 Nvidia 的股份數量保持不變，那麼如果實現 Donovan 發佈的價格目標，我們將談論一個 6.1 萬億美元的市值。</p>
</div><p>Nvidia is already the undisputed leader in graphics processing units (GPUs) deployed in AI-accelerated data centers. The company's Hopper (H100) and successor Blackwell GPUs have consistently been backlogged due to overwhelming demand. With demand for AI-GPUs handily outpacing their supply, Nvidia has been able to charge a premium for its hardware, which in turn has sent its gross margin to north of 70%.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 已經是部署在人工智能加速數據中心的圖形處理單元（GPU）無可爭議的領導者。該公司的 Hopper（H100）和後續的 Blackwell GPU 由於需求過於旺盛而持續處於積壓狀態。由於對 AI-GPU 的需求遠遠超過供應，Nvidia 能夠對其硬件收取溢價，這反過來使其毛利率超過 70%。</p>
</div><p>But Donovan only sees this dominance building. In his note to investors that explained Loop Capital's Street-high price target, Donovan pointed to Nvidia shipping an estimated 6.5 million GPUs this year and 7.5 million next year, with average selling prices for these GPUs topping $40,000. For context, Nvidia has enjoyed a 100% to 300% pricing premium over its AI-GPU direct rivals.</p>
<div class="lb-trans"><p>但 Donovan 認為這種主導地位只會不斷增強。在他向投資者的説明中，解釋了 Loop Capital 的街頭最高價格目標，Donovan 指出，Nvidia 預計今年將出貨 650 萬塊 GPU，明年將出貨 750 萬塊，這些 GPU 的平均售價超過 4 萬美元。作為參考，Nvidia 的 AI-GPU 直接競爭對手的定價溢價在 100% 到 300% 之間。</p>
</div><p>More specifically, in speaking with various cloud-service providers, Donovan anticipates that an uptick in data center spending from governments, midsize cloud providers, and startup companies can lead to the next wave of supercharged growth for Nvidia. For instance, <strong>CoreWeave</strong>'s purchase of 250,000 Hopper chips is the perfect example of startups angling to capitalize on the presumed insatiable demand for compute capacity.</p>
<div class="lb-trans"><p>更具體地説，在與各種雲服務提供商交談時，Donovan 預計來自政府、中型雲提供商和初創公司的數據中心支出增加將為 Nvidia 帶來下一波超級增長。例如，<strong>CoreWeave</strong> 購買 25 萬塊 Hopper 芯片就是初創公司試圖利用對計算能力的假定無盡需求的完美例證。</p>
</div><p>The other factor working in Nvidia's favor is that it's been able to grow into its valuation over the last year. Given the company's torrid sales and profit growth, Nvidia is trading at a forward-year earnings multiple of only 27 for fiscal 2027, which will end in January 2027.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 的另一個有利因素是，在過去一年中，它已經能夠成長為其估值。考慮到公司的銷售和利潤增長迅猛，Nvidia 在 2027 財年的前瞻性市盈率僅為 27，財年將於 2027 年 1 月結束。</p>
</div><p>If Loop Capital's dart throw proves accurate, Nvidia can tip the scales as Wall Street's first $4 trillion, $5 trillion, and $6 trillion business.</p>
<div class="lb-trans"><p>如果 Loop Capital 的預測準確，Nvidia 可以成為華爾街首個 4 萬億、5 萬億和 6 萬億美元的企業。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjI5ODUvbWFnbmlmaXlpbmctZ2xhc3MtZmluYW5jaWFsLW5ld3NwYXBlci1tYXJrZXQtZGF0YS1zdG9ja3MtZWNvbm9teS1nZXR0eS5qcGcmdz03MDA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F822985%2Fmagnifiying-glass-financial-newspaper-market-data-stocks-economy-getty.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>Loop Capital's optimism overlooks some very tangible headwinds</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Loop Capital 的樂觀忽視了一些非常實際的阻力</h2>
</div><p>While there's no disputing Nvidia's monopoly-like market share of GPUs being deployed in AI-accelerated data centers, there are a couple of tangible headwinds Donovan appears to be overlooking that can send Nvidia stock in the opposite direction.</p>
<div class="lb-trans"><p>雖然 Nvidia 在人工智能加速數據中心中佔據了類似壟斷的 GPU 市場份額，但 Donovan 似乎忽視了一些實際的阻力，這可能會使 Nvidia 的股票朝相反的方向發展。</p>
</div><p>Arguably the biggest issue for Nvidia is that every game-changing technology and innovation needs ample time to mature, and we're not at that point yet with artificial intelligence.</p>
<div class="lb-trans"><p>可以説，Nvidia 面臨的最大問題是，每一項改變遊戲規則的技術和創新都需要足夠的時間來成熟，而我們在人工智能方面尚未達到這一點。</p>
</div><p>Including the advent of the internet in the mid-1990s, there hasn't been a next-big-thing trend in three decades that's escaped a bubble-bursting event early in its expansion. The fact that most businesses aren't generating a positive return on their AI investments, nor have they optimized their existing AI solutions, suggests that investors have grossly overestimated the early-innings adoption rate and utility of this technology. This bodes poorly for Nvidia stock over the short run.</p>
<div class="lb-trans"><p>包括 1990 年代中期互聯網的出現，在過去三十年中，沒有一個下一個大趨勢在擴張初期逃脱泡沫破裂事件。大多數企業沒有產生正的 AI 投資回報，也沒有優化現有的 AI 解決方案，這表明投資者嚴重高估了這一技術的早期採用率和效用。這對 Nvidia 的股票在短期內是不利的。</p>
</div><p>It's also impossible to overlook growing competitive pressure. Don't get me wrong, CEO Jensen Huang's aggressive innovation timeline, which will bring a new advanced GPU to market annually, should have no trouble keeping Nvidia in the lead when it comes to compute potential. But there's more to data center infrastructure than just speed.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，日益增長的競爭壓力也不容忽視。別誤會，首席執行官 Jensen Huang 的激進創新時間表，每年將推出一款新的先進 GPU，應該不會讓 Nvidia 在計算潛力方面落後。但數據中心基礎設施不僅僅關乎速度。</p>
</div><p>It can be argued that Nvidia's biggest competitive edge has been the persistent scarcity of AI-GPUs. But with <strong>Taiwan Semiconductor Manufacturing</strong> ramping up its chip-on-wafer-on-substrate capacity and <strong>Advanced Micro Devices</strong> upping its production of Instinct series AI-accelerating chips, direct competition is growing.</p>
<div class="lb-trans"><p>可以説，Nvidia 最大的競爭優勢一直是 AI-GPU 的持續稀缺性。但隨着 <strong>台灣半導體制造公司</strong> 提高其芯片 - 晶圓 - 基板的產能，以及 <strong>超威半導體</strong> 增加其 Instinct 系列 AI 加速芯片的生產，直接競爭正在加劇。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/8a1441521904855949a1f23e709c4ffe.png" alt="" original-src="https://media.ycharts.com/charts/8a1441521904855949a1f23e709c4ffe.png"/></p>
<p>Growing competition is expected to weigh on Nvidia's gross margin. NVDA Gross Profit Margin (Quarterly) data by YCharts.</p>
<div class="lb-trans"><p>預計日益激烈的競爭將對 Nvidia 的毛利率產生壓力。NVDA 毛利率（季度）數據來自 YCharts。</p>
</div><p>What's more, many of Nvidia's top customers by net sales are internally developing GPUs to use in their data centers. Even though this internally developed hardware trails Nvidia's Hopper and Blackwell in terms of compute potential, it's notably cheaper and more readily accessible (i.e., not backlogged). Internally developed chips could easily take up valuable data-center real estate, delay future upgrade cycles, and pressure Nvidia's gross margin.</p>
<div class="lb-trans"><p>更重要的是，許多英偉達的頂級客户正在內部開發用於其數據中心的 GPU。儘管這些內部開發的硬件在計算潛力上落後於英偉達的 Hopper 和 Blackwell，但它們顯著更便宜且更易於獲取（即沒有積壓）。內部開發的芯片可能會佔用寶貴的數據中心空間，延遲未來的升級週期，並對英偉達的毛利率施加壓力。</p>
</div><p>Lastly, Donovan's research overlooks the sustained priciness of Nvidia stock relative to its trailing-12-month (TTM) sales.</p>
<div class="lb-trans"><p>最後，Donovan 的研究忽視了英偉達股票相對於其過去 12 個月（TTM）銷售額的持續高價。</p>
</div><p>Over the past three decades, megacap companies on the leading edge a next-big-thing trend have historically topped out at TTM price-to-sales (P/S) ratios of roughly 30 to 43. Even Nvidia topped out at a TTM P/S multiple of just over 42 last summer. Although the company's rapidly expanding sales has brought this multiple down, it's still tipping the scales at a P/S ratio of almost 26. That's well over double other market-leading &#34;Magnificent Seven&#34; stocks, and history strongly suggests it's not sustainable.</p>
<div class="lb-trans"><p>在過去三十年中，處於下一個重大趨勢前沿的巨頭公司，其 TTM 市銷率（P/S）歷史上通常在 30 到 43 之間達到頂峯。即使是英偉達，去年夏天的 TTM 市銷率也僅略高於 42。儘管公司的銷售快速增長使這一倍數下降，但目前仍接近 26。這遠遠超過其他市場領先的 “七大奇蹟” 股票的兩倍，歷史強烈表明這種情況不可持續。</p>
</div>

Nvidia Will Be Wall Street's First $6 Trillion Company, According to One Highly Optimistic Analyst

- 人工智能被認為是推動企業增長的下一個技術飛躍。  
- Nvidia 的市值自 2022 年底以來從 3600 億美元飆升至 3.76 萬億美元。  
- 競爭加劇和高估的市盈率可能對 Nvidia 股票構成壓力。  

根據一位非常樂觀的分析師的預測，英偉達將成為華爾街首家市值達到 6 萬億美元的公司