<p>在 7 月 9 日的早晨，<strong>Nvidia</strong>（NVDA 0.53%）成為首家市值超過 4 萬億美元的公司——這一成就仍然是科技巨頭 <strong>微軟</strong> 和 <strong>蘋果</strong> 所無法企及的。</p>
<p>考慮到 Nvidia 在市值超過 1 萬億美元僅僅過去了兩年，這一成就顯得尤為令人印象深刻。蘋果和 <strong>亞馬遜</strong> 在 2018 年達到了 1 萬億美元，微軟則在 2019 年緊隨其後。</p>
<p>以下是 Nvidia 為何成為全球最有價值公司的原因，真實的業績如何支持這一敍述，以及為何對於耐心的投資者來説，這隻成長股可能還有更多的上漲空間。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjQ1NDYvYWJzdHJhY3QtdmVjdG9yLWZlYXR1cmluZy1hLWJsdWUtYmFyLWdyYXBoLWFuZC1saW5lLWNoYXJ0LXdpdGgtYS1ncmlkLXBhdHRlcm4taW4tdGhlLWJhY2tncm91bmQuanBnJnc9NzAw?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="700" height="495" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjQ1NDYvYWJzdHJhY3QtdmVjdG9yLWZlYXR1cmluZy1hLWJsdWUtYmFyLWdyYXBoLWFuZC1saW5lLWNoYXJ0LXdpdGgtYS1ncmlkLXBhdHRlcm4taW4tdGhlLWJhY2tncm91bmQuanBnJnc9NzAw"/></p>
<p>圖片來源：Getty Images。</p>
<h2>從範式轉變中獲利</h2>
<p>Nvidia 在短短五年內股價幾乎上漲 15 倍的最簡單原因是，該公司的商業模式已經從主要依賴於遊戲和專業可視化（數字內容和計算機輔助設計）等最終市場，轉變為銷售用於高性能計算和雲基礎設施的圖形處理單元（GPU）。</p>
<p>人工智能（AI）工作負載對數據中心的要求越來越高。中央處理單元（CPU）非常適合處理順序任務，如基本計算和互聯網瀏覽。GPU 更擅長並行處理，這涉及處理來自大型數據集的大量信息並實現更高的吞吐量。GPU 已成為訓練 AI 模型的基礎，因此雲計算巨頭正在大量投資購買 GPU。</p>
<p>除了硬件，Nvidia 還開發軟件和相關基礎設施，為數據中心提供 AI 生態系統。Nvidia 的計算統一設備架構（CUDA）軟件平台、高速互連和交換芯片、存儲解決方案以及冷卻系統都是與其 GPU 相輔相成的產品和服務的例子。所有這些解決方案結合在一起，形成了 Nvidia 所稱的 AI 工廠，這些工廠是專門為 AI 而非傳統計算任務而建造的數據中心。</p>
<p>在比喻意義上，Nvidia 就像是摩天大樓時代初期的鋼鐵製造商。數據中心的建設從木材、石材和磚塊演變為混凝土和鋼鐵。而 Nvidia 是這個領域的頂級供應商，設計出極其複雜的 GPU 和 AI 系統。</p>
<h2>持續增長的藍圖</h2>
<p>由於 Nvidia 幾乎沒有競爭，其產品需求旺盛，因此它可以收取高於市場的價格，而其深口袋的超大規模客户也非常樂意支付，因為他們有足夠的現金可供支配。</p>
<p>Nvidia 的頂級客户，如微軟雲、亞馬遜網絡服務、<strong>Alphabet</strong> 的谷歌雲和 <strong>Meta Platforms</strong>，都有着完美的資產負債表和高利潤率。因此，他們能夠為 Nvidia 的 AI 解決方案支付高價。</p>
<p>Nvidia 的卓越業績源於 AI 需求的上升以及公司將其大量收入轉化為盈利的能力。事實上，Nvidia 將每一美元收入中超過 0.50 美元轉化為淨利潤。</p>
<p>Nvidia 的股價飆升是因為其利潤率保持高位，同時收入呈指數級增長。Nvidia 不僅擁有全球最大的市值，而且其淨收入排名第四，僅次於 Alphabet、蘋果和微軟。因此，儘管該股的估值並不像一些同行那樣便宜，但 Nvidia 並不是單純依賴未來業績來估值。該公司已經賺取了大量利潤。其增長可能會放緩，但仍可能比 Alphabet、蘋果和微軟更快地增長淨收入，在未來幾年內成為全球最盈利的公司。</p>
<h2>投資 AI 黃金熱潮的基礎方式</h2>
<p>Nvidia 的業績不言而喻，但未來在很大程度上依賴於 Nvidia 關鍵客户的持續 AI 支出。Nvidia 的頂級客户需要向其投資者證明，AI 支出的確帶來了可衡量的結果。顯著的盈利增長必須跟隨高額資本支出，否則可能會面臨削減支出的壓力。換句話説，Nvidia 在出售工具，但其客户必須繼續挖掘黃金，否則他們將不再需要這些工具。</p>
<p>投資者只有在具備高風險承受能力、長期投資視野，並願意承受公司業績可能波動的情況下，才應考慮這隻股票。</p>
<p>一旦超大規模公司完成基礎設施建設，AI 支出最終降温也並不令人驚訝。Nvidia 在市場成熟後將如何表現，以及競爭對手是否最終會迎頭趕上，仍有待觀察。但就目前而言，該公司在保持競爭優勢方面處於良好位置，因為它可以將從業務中產生的現金投入到新技術的研發中。考慮到其固有優勢，競爭對手想要在 Nvidia 的 AI 市場份額中佔據一席之地，幾乎需要取得突破性進展。</p>
<p>在撰寫本文時，Nvidia 的前瞻市盈率為 37.9，雖然不再是曾經的超值買入，但對於相信至少會有適度 AI 增長的投資者來説，仍然是一個合理的價值。</p>
<p>Nvidia 是一個很好的例子，表面上看似被高估，但一旦考慮到其基礎業務的強勁和未來盈利增長的清晰前景，實際上更為合理。</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>英偉達成為首家市值超過 4 萬億美元的公司，僅在達到 1 萬億美元的兩年後實現了這一里程碑。該公司從遊戲轉型為高性能計算和人工智能工作負載推動了其增長。英偉達的 GPU 對於人工智能模型訓練至關重要，吸引了主要雲服務提供商的大量投資。在高需求和高溢價的情況下，英偉達將每一美元收入中的超過 0.50 美元轉化為利潤。儘管未來的增長依賴於持續的人工智能支出，但英偉達在保持市場領先地位和盈利能力方面處於良好位置</p>

<p>On the morning of July 9, <strong>Nvidia</strong>(NVDA 0.53%) became the first company to surpass $4 trillion in market cap -- an achievement still out of reach for tech giants <strong>Microsoft</strong> and <strong>Apple</strong>.</p>
<div class="lb-trans"><p>在 7 月 9 日的早晨，<strong>Nvidia</strong>（NVDA 0.53%）成為首家市值超過 4 萬億美元的公司——這一成就仍然是科技巨頭 <strong>微軟</strong> 和 <strong>蘋果</strong> 所無法企及的。</p>
</div><p>The accomplishment is even more impressive considering it has been just two years since Nvidia passed $1 trillion in market cap. Apple and <strong>Amazon</strong> reached $1 trillion in 2018 and Microsoft followed suit in 2019.</p>
<div class="lb-trans"><p>考慮到 Nvidia 在市值超過 1 萬億美元僅僅過去了兩年，這一成就顯得尤為令人印象深刻。蘋果和 <strong>亞馬遜</strong> 在 2018 年達到了 1 萬億美元，微軟則在 2019 年緊隨其後。</p>
</div><p>Here's why Nvidia has emerged as the most valuable company in the world, why real results support the narrative, and why the growth stock could have more room to run for patient investors.</p>
<div class="lb-trans"><p>以下是 Nvidia 為何成為全球最有價值公司的原因，真實的業績如何支持這一敍述，以及為何對於耐心的投資者來説，這隻成長股可能還有更多的上漲空間。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjQ1NDYvYWJzdHJhY3QtdmVjdG9yLWZlYXR1cmluZy1hLWJsdWUtYmFyLWdyYXBoLWFuZC1saW5lLWNoYXJ0LXdpdGgtYS1ncmlkLXBhdHRlcm4taW4tdGhlLWJhY2tncm91bmQuanBnJnc9NzAw" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F824546%2Fabstract-vector-featuring-a-blue-bar-graph-and-line-chart-with-a-grid-pattern-in-the-background.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>Profiting from paradigm shifts</h2>
<div class="lb-trans"><h2>從範式轉變中獲利</h2>
</div><p>The simplest reason as to why Nvidia is up nearly 15-fold in just five years is that the company's business model has transformed from being largely dependent on end markets like gaming and professional visualization (digital content and computer-aided design) to selling graphics processing units (GPUs) for high-performance computing and cloud infrastructure.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 在短短五年內股價幾乎上漲 15 倍的最簡單原因是，該公司的商業模式已經從主要依賴於遊戲和專業可視化（數字內容和計算機輔助設計）等最終市場，轉變為銷售用於高性能計算和雲基礎設施的圖形處理單元（GPU）。</p>
</div><p>Artificial intelligence (AI) workloads are demanding more from data centers. Central processing units (CPUs) are ideally suited for processing sequential tasks, like basic calculations and internet browsing. GPUs are better at parallel processing, which involves handling massive amounts of information from large datasets and achieving higher throughput. GPUs have become the backbone of training AI models, so cloud computing hyperscalers are investing substantial capital expenditures in purchasing GPUs.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能（AI）工作負載對數據中心的要求越來越高。中央處理單元（CPU）非常適合處理順序任務，如基本計算和互聯網瀏覽。GPU 更擅長並行處理，這涉及處理來自大型數據集的大量信息並實現更高的吞吐量。GPU 已成為訓練 AI 模型的基礎，因此雲計算巨頭正在大量投資購買 GPU。</p>
</div><p>In addition to the hardware, Nvidia develops software and associated infrastructure, providing an AI ecosystem for data centers. Nvidia's Compute Unified Device Architecture (CUDA) software platform, high-speed interconnects and switching chips, storage solutions, and cooling systems are examples of products and services that complement its GPUs. All together, these solutions combine to form what Nvidia calls AI factories, which are specialized data centers purpose-built for AI rather than traditional computing tasks.</p>
<div class="lb-trans"><p>除了硬件，Nvidia 還開發軟件和相關基礎設施，為數據中心提供 AI 生態系統。Nvidia 的計算統一設備架構（CUDA）軟件平台、高速互連和交換芯片、存儲解決方案以及冷卻系統都是與其 GPU 相輔相成的產品和服務的例子。所有這些解決方案結合在一起，形成了 Nvidia 所稱的 AI 工廠，這些工廠是專門為 AI 而非傳統計算任務而建造的數據中心。</p>
</div><p>In a figurative sense, Nvidia is a steelmaker at the dawn of the age of skyscrapers. Data center construction evolved from wood, stone, and bricks to concrete and steel. And Nvidia is the top supplier in town, designing extremely complex GPUs and AI systems.</p>
<div class="lb-trans"><p>在比喻意義上，Nvidia 就像是摩天大樓時代初期的鋼鐵製造商。數據中心的建設從木材、石材和磚塊演變為混凝土和鋼鐵。而 Nvidia 是這個領域的頂級供應商，設計出極其複雜的 GPU 和 AI 系統。</p>
</div><h2>A blueprint for sustained growth</h2>
<div class="lb-trans"><h2>持續增長的藍圖</h2>
</div><p>Since Nvidia has little competition and its products are in high demand, it can afford to charge a premium price that its hyperscale customers, with deep pockets, are more than willing to pay, as they have the cash to spend.</p>
<div class="lb-trans"><p>由於 Nvidia 幾乎沒有競爭，其產品需求旺盛，因此它可以收取高於市場的價格，而其深口袋的超大規模客户也非常樂意支付，因為他們有足夠的現金可供支配。</p>
</div><p>Top Nvidia customers, like Microsoft Cloud, Amazon Web Services, <strong>Alphabet</strong>'s Google Cloud, and <strong>Meta Platforms</strong>, have impeccable balance sheets and high margins. So they can afford to pay top dollar for Nvidia's AI solutions.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 的頂級客户，如微軟雲、亞馬遜網絡服務、<strong>Alphabet</strong> 的谷歌雲和 <strong>Meta Platforms</strong>，都有着完美的資產負債表和高利潤率。因此，他們能夠為 Nvidia 的 AI 解決方案支付高價。</p>
</div><p>Nvidia's impeccable results come from rising AI demand and the company's ability to convert such a massive amount of its revenue into earnings. In fact, Nvidia converts more than $0.50 of every dollar in revenue into net profit.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 的卓越業績源於 AI 需求的上升以及公司將其大量收入轉化為盈利的能力。事實上，Nvidia 將每一美元收入中超過 0.50 美元轉化為淨利潤。</p>
</div><p>Nvidia's stock price has surged because its margins have remained high while it has grown revenue exponentially. Nvidia not only has the largest market cap of any company in the world, but it also generates the fourth-most net income -- behind only Alphabet, Apple, and Microsoft. So while the stock isn't as inexpensive as some of its peers, Nvidia isn't purely valued on future results. The company is already making a ton of money. Its growth could slow, but it will still likely grow its net income faster than Alphabet, Apple, and Microsoft, becoming the most profitable company in the world in the next few years.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 的股價飆升是因為其利潤率保持高位，同時收入呈指數級增長。Nvidia 不僅擁有全球最大的市值，而且其淨收入排名第四，僅次於 Alphabet、蘋果和微軟。因此，儘管該股的估值並不像一些同行那樣便宜，但 Nvidia 並不是單純依賴未來業績來估值。該公司已經賺取了大量利潤。其增長可能會放緩，但仍可能比 Alphabet、蘋果和微軟更快地增長淨收入，在未來幾年內成為全球最盈利的公司。</p>
</div><h2>A foundational way to invest in the AI gold rush</h2>
<div class="lb-trans"><h2>投資 AI 黃金熱潮的基礎方式</h2>
</div><p>Nvidia's results speak for themselves, but the future is largely dependent on sustained AI spending from key Nvidia customers. Nvidia's top customers need to prove to their investors that spending on AI is leading to measurable results. Meaningful earnings growth must follow high capital expenditures, or there may be pressure to pull back on spending. In other words, Nvidia is selling the picks and shovels, but its customers must continue striking gold or they will no longer need its tools.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 的業績不言而喻，但未來在很大程度上依賴於 Nvidia 關鍵客户的持續 AI 支出。Nvidia 的頂級客户需要向其投資者證明，AI 支出的確帶來了可衡量的結果。顯著的盈利增長必須跟隨高額資本支出，否則可能會面臨削減支出的壓力。換句話説，Nvidia 在出售工具，但其客户必須繼續挖掘黃金，否則他們將不再需要這些工具。</p>
</div><p>Investors should only approach the stock if they have a high risk tolerance, a long-term investment horizon, and are willing to endure potential fluctuations in the company's results.</p>
<div class="lb-trans"><p>投資者只有在具備高風險承受能力、長期投資視野，並願意承受公司業績可能波動的情況下，才應考慮這隻股票。</p>
</div><p>It wouldn't be surprising to see an eventual cooldown in AI spending once hyperscalers complete their foundational buildouts. It remains to be seen how Nvidia will perform once the market matures and if competition eventually catches up. But for now, the company is well positioned to maintain its lead over the competition because it can pour cash generated from the business into research and development for new technologies. Given its inherent advantages, it would take nothing short of a breakthrough for a competitor to take a meaningful slice out of Nvidia's AI market share pie.</p>
<div class="lb-trans"><p>一旦超大規模公司完成基礎設施建設，AI 支出最終降温也並不令人驚訝。Nvidia 在市場成熟後將如何表現，以及競爭對手是否最終會迎頭趕上，仍有待觀察。但就目前而言，該公司在保持競爭優勢方面處於良好位置，因為它可以將從業務中產生的現金投入到新技術的研發中。考慮到其固有優勢，競爭對手想要在 Nvidia 的 AI 市場份額中佔據一席之地，幾乎需要取得突破性進展。</p>
</div><p>With a 37.9 forward price-to-earnings ratio, at the time of this writing, Nvidia isn't the dirt cheap no-brainer buy it once was, but it is still a fair value for investors who believe in at least modest AI growth over time.</p>
<div class="lb-trans"><p>在撰寫本文時，Nvidia 的前瞻市盈率為 37.9，雖然不再是曾經的超值買入，但對於相信至少會有適度 AI 增長的投資者來説，仍然是一個合理的價值。</p>
</div><p>Nvidia is a good example of a company that looks overvalued if you just glance at the stock's price action, but is actually more reasonably valued once you account for the strength of the underlying business and the clear runway for future earnings growth.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 是一個很好的例子，表面上看似被高估，但一旦考慮到其基礎業務的強勁和未來盈利增長的清晰前景，實際上更為合理。</p>
</div>

Nvidia Becomes First Company Ever to Reach $4 Trillion Market Cap. Could the Growth Stock Have Even More Room to Run?

- Nvidia 於 7 月 9 日成為首家市值超過 4 萬億美元的公司。  
- 其業務模式已從依賴遊戲轉向高性能計算和雲基礎設施。  
- Nvidia 的客户如微軟和亞馬遜願意支付高價，推動其盈利能力持續增長。

英偉達成為首家市值達到 4 萬億美元的公司。這個成長型股票是否還有進一步上漲的空間？