<p><strong>英偉達</strong>(NVDA 2.61%) 處於人工智能 (AI) 熱潮的核心。該公司強大的 AI 支持圖形處理單元 (GPU) 對於重塑商業和社會的驚人 AI 模型至關重要。儘管競爭對手正在努力縮小差距，但英偉達的尖端硬件與不可或缺的 CUDA 平台的結合將繼續為其提供持久的優勢。</p>
<h2>AI 數據中心需求推動英偉達的增長</h2>
<p>大型科技公司正在花費鉅額資金升級現有數據中心並建設新數據中心，以跟上 AI 軍備競賽的步伐。這筆支出的規模令人震驚。</p>
<p>僅有四家公司 -- <strong>微軟</strong>、<strong>Meta Platforms</strong>、<strong>亞馬遜</strong> 和 <strong>Alphabet</strong> -- 計劃在今年單獨支出超過 3000 億美元的資本支出。這超過了 140 個國家的 GDP。這也遠遠超過了美國政府在 13 年內為將美國人送上月球而支出的經通脹調整後的 2800 億美元。</p>
<p>現在，英偉達顯然不是唯一的受益者，但它是最大的受益者。這 3000 億美元中的一大部分將用於購買英偉達超強的 AI 芯片。可以肯定的是，運行在像 Meta 在路易斯安那州建設的、佔地 70 個足球場大小的數據中心服務器上的這些計算需求巨大的 AI 模型需要大量的芯片。而且這些芯片並不便宜。</p>
<p>華爾街預計英偉達今年的收入將接近 2000 億美元，比去年增長 54%。</p>
<h2>英偉達的競爭對手緊追不捨，但 CUDA 仍然是主要護城河</h2>
<p>儘管英偉達的技術仍然遠遠領先於競爭對手，但該公司的競爭對手，尤其是 <strong>超微半導體</strong>，正在迎頭趕上。目前尚不清楚英偉達在純技術層面上能保持多長時間的領先地位。不過，我認為至少還需要幾年。英偉達有一些主要優勢：它可以在該領域超越任何人的支出，可能更重要的是，它繼續吸引最優秀的工程人才。</p>
<p>硬件規格是一方面，但更持久的護城河實際上來自軟件方面。英偉達的 CUDA 平台是程序員構建的基礎層。CUDA 是當今大多數 AI 架構構建的支柱。許多更高級的 AI 工具和平台都是專門設計為在 CUDA 上運行的。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjM0NDYvbnZkYS1kYXRhLmpwZyZ3PTcwMA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="700" height="467" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjM0NDYvbnZkYS1kYXRhLmpwZyZ3PTcwMA"/></p>
<p>圖片來源：Getty Images。</p>
<p>這為客户創造了顯著的轉換成本。轉向競爭對手的芯片並不像簡單地更換硬件那麼簡單 -- 客户需要重新培訓其工程師或僱用具有不同專業知識的新工程師，並徹底改造其軟件和工作流程。在實踐中，所需的時間和費用使得大多數組織的轉換變得不可行。因此，CUDA 實際上將英偉達的客户 “鎖定” 在其生態系統內，使公司能夠收取溢價。</p>
<p>英偉達的競爭對手確實在努力取代 CUDA 作為行業標準，但這是一項艱鉅的任務。CUDA 在行業中根深蒂固。也許更具顛覆性的威脅可能來自於監管機構，他們認為 CUDA 鎖定違反了反壟斷法，但儘管有司法部的調查，目前尚不清楚這是否在美國監管機構中有任何實質性進展。</p>
<h2>前進的道路並不容易，但英偉達有能力</h2>
<p>英偉達已經證明了其創新和保持競爭優勢的能力。儘管競爭激烈，但在我看來，幾乎沒有公司能展現出英偉達所展示的願景，我相信這與其技術實力和 CUDA 鎖定相結合，將使英偉達繼續成功。儘管該公司的股票遠非便宜 -- 目前的市盈率約為 50 倍 -- 我認為其持續增長證明了這一溢價是合理的。</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>英偉達是人工智能熱潮中的關鍵參與者，受益於對其強大 GPU 的需求。主要科技公司在數據中心的投資超過 3000 億美元，而英偉達是主要受益者。儘管面臨競爭，英偉達的 CUDA 平台為客户創造了顯著的轉換成本，使他們鎖定在其生態系統中。儘管股票的估值較高，但其增長前景證明了這一溢價是合理的。英偉達的創新和技術優勢使其在人工智能市場中繼續取得成功</p>

<p><strong>Nvidia</strong>(NVDA 2.61%) stands at the heart of the artificial intelligence (AI) boom. The company's powerful AI-enabling graphics processing units (GPUs) are essential for the incredible AI models reshaping business and society. While competitors are racing to close the gap, Nvidia's combination of cutting-edge hardware and indispensable CUDA platform will continue to give it a lasting edge.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>英偉達</strong>(NVDA 2.61%) 處於人工智能 (AI) 熱潮的核心。該公司強大的 AI 支持圖形處理單元 (GPU) 對於重塑商業和社會的驚人 AI 模型至關重要。儘管競爭對手正在努力縮小差距，但英偉達的尖端硬件與不可或缺的 CUDA 平台的結合將繼續為其提供持久的優勢。</p>
</div><h2>AI data center demand is driving Nvidia's growth</h2>
<div class="lb-trans"><h2>AI 數據中心需求推動英偉達的增長</h2>
</div><p>Companies across big tech are spending massive amounts upgrading existing data centers and building new ones to keep pace amid an AI arms race. The scale of the spending is mind-boggling.</p>
<div class="lb-trans"><p>大型科技公司正在花費鉅額資金升級現有數據中心並建設新數據中心，以跟上 AI 軍備競賽的步伐。這筆支出的規模令人震驚。</p>
</div><p>Just four companies -- <strong>Microsoft</strong>, <strong>Meta Platforms</strong>, <strong>Amazon</strong>, and <strong>Alphabet</strong> -- plan to spend well over $300 billion in capital expenditures this year alone. That's more than the GDP of 140 countries. It's also well over the inflation-adjusted $280 billion the U.S. government spent over 13 years to send Americans to the moon.</p>
<div class="lb-trans"><p>僅有四家公司 -- <strong>微軟</strong>、<strong>Meta Platforms</strong>、<strong>亞馬遜</strong> 和 <strong>Alphabet</strong> -- 計劃在今年單獨支出超過 3000 億美元的資本支出。這超過了 140 個國家的 GDP。這也遠遠超過了美國政府在 13 年內為將美國人送上月球而支出的經通脹調整後的 2800 億美元。</p>
</div><p>Now, Nvidia is obviously not the sole beneficiary here, but it is the biggest. A significant chunk of that $300 billion will go toward purchasing Nvidia's uber-powerful AI chips. To be sure, a ton of them are needed to power these compute-hungry AI models running on servers in data centers the size of 70 football fields, like the one Meta is building in Louisiana. And they aren't cheap.</p>
<div class="lb-trans"><p>現在，英偉達顯然不是唯一的受益者，但它是最大的受益者。這 3000 億美元中的一大部分將用於購買英偉達超強的 AI 芯片。可以肯定的是，運行在像 Meta 在路易斯安那州建設的、佔地 70 個足球場大小的數據中心服務器上的這些計算需求巨大的 AI 模型需要大量的芯片。而且這些芯片並不便宜。</p>
</div><p>Wall Street expects Nvidia's top line this year to come in just shy of $200 billion, a 54% increase from last year.</p>
<div class="lb-trans"><p>華爾街預計英偉達今年的收入將接近 2000 億美元，比去年增長 54%。</p>
</div><h2>Nvidia's rivals are hot on the trail, but CUDA is still a major moat</h2>
<div class="lb-trans"><h2>英偉達的競爭對手緊追不捨，但 CUDA 仍然是主要護城河</h2>
</div><p>Although Nvidia's technology continues to be well ahead of the competition, the company's rivals, especially <strong>Advanced Micro Devices</strong>, are gaining ground. It's unclear how long Nvidia can stay meaningfully ahead from a purely technical perspective. I do think it will be years at least, however. Nvidia has some major advantages: It can afford to outspend anyone in the field, and likely even more importantly, it continues to attract the best engineering talent.</p>
<div class="lb-trans"><p>儘管英偉達的技術仍然遠遠領先於競爭對手，但該公司的競爭對手，尤其是 <strong>超微半導體</strong>，正在迎頭趕上。目前尚不清楚英偉達在純技術層面上能保持多長時間的領先地位。不過，我認為至少還需要幾年。英偉達有一些主要優勢：它可以在該領域超越任何人的支出，可能更重要的是，它繼續吸引最優秀的工程人才。</p>
</div><p>Hardware specifications are one thing, but the more enduring moat actually comes on the software side. Nvidia's CUDA platform is a foundational layer that programmers build on top of. CUDA serves as a backbone on which most of today's AI architecture is built. Many higher-level AI tools and platforms are designed to run specifically on CUDA.</p>
<div class="lb-trans"><p>硬件規格是一方面，但更持久的護城河實際上來自軟件方面。英偉達的 CUDA 平台是程序員構建的基礎層。CUDA 是當今大多數 AI 架構構建的支柱。許多更高級的 AI 工具和平台都是專門設計為在 CUDA 上運行的。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjM0NDYvbnZkYS1kYXRhLmpwZyZ3PTcwMA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F823446%2Fnvda-data.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>This creates a significant switching cost for customers. Moving to a rival chip isn't as simple as swapping hardware -- a customer needs to retrain its engineers or hire entirely new ones with different expertise, and overhaul much of their software and workflows. In practice, the time and expense required make switching a non-starter for most organizations. As a result, CUDA effectively &#34;locks in&#34; Nvidia's customers within its ecosystem and allows the company to command premium prices.</p>
<div class="lb-trans"><p>這為客户創造了顯著的轉換成本。轉向競爭對手的芯片並不像簡單地更換硬件那麼簡單 -- 客户需要重新培訓其工程師或僱用具有不同專業知識的新工程師，並徹底改造其軟件和工作流程。在實踐中，所需的時間和費用使得大多數組織的轉換變得不可行。因此，CUDA 實際上將英偉達的客户 “鎖定” 在其生態系統內，使公司能夠收取溢價。</p>
</div><p>Nvidia's competitors are definitely trying to unseat CUDA as the industry standard, but that's a difficult task. CUDA is too deeply ingrained in the industry. Perhaps a more disruptive threat could come from regulators who see the CUDA lock-in as a violation of antitrust laws, but despite a Department of Justice probe, it's unclear if this has any serious traction from U.S. regulators.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達的競爭對手確實在努力取代 CUDA 作為行業標準，但這是一項艱鉅的任務。CUDA 在行業中根深蒂固。也許更具顛覆性的威脅可能來自於監管機構，他們認為 CUDA 鎖定違反了反壟斷法，但儘管有司法部的調查，目前尚不清楚這是否在美國監管機構中有任何實質性進展。</p>
</div><h2>It's not an easy path forward, but Nvidia is capable</h2>
<div class="lb-trans"><h2>前進的道路並不容易，但英偉達有能力</h2>
</div><p>Nvidia has proven its ability to innovate and maintain its edge. Despite fierce competition, there are few companies in my book with the vision that Nvidia has demonstrated, and I believe this, in combination with its technological prowess and CUDA lock-in, will allow Nvidia to continue to succeed. While the company's stock is far from cheap -- it currently trades around 50 times earnings -- I think its continued growth justifies the premium.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達已經證明了其創新和保持競爭優勢的能力。儘管競爭激烈，但在我看來，幾乎沒有公司能展現出英偉達所展示的願景，我相信這與其技術實力和 CUDA 鎖定相結合，將使英偉達繼續成功。儘管該公司的股票遠非便宜 -- 目前的市盈率約為 50 倍 -- 我認為其持續增長證明了這一溢價是合理的。</p>
</div>

Is Nvidia a Good Stock to Buy?

- Nvidia 在人工智能領域佔據核心地位，其 GPU 對 AI 模型至關重要。  
- 四大科技公司計劃在今年花費超過 3000 億美元升級數據中心，推動 Nvidia 增長。  
- 儘管競爭加劇，Nvidia 的 CUDA 平台仍是其重要優勢，客户轉換成本高。  

英偉達的股票是否值得購買？