<p><strong>英偉達</strong> 無疑是人工智能（AI）基礎設施的王者。該公司在圖形處理單元（GPU）市場佔據主導地位，其芯片提供了運行 AI 工作負載所需的處理能力。其 CUDA 軟件平台幫助創造了廣泛的護城河，使公司在 GPU 領域的市場份額超過 90%。</p>
<p>也就是説，英偉達已經成為一家龐大的公司，最近市值達到了 4 萬億美元。因此，它現在面臨着大數法則。它可以繼續增長，但保持同樣的增長速度將變得更加困難。</p>
<p>這就是為什麼 <strong>超微半導體</strong>（AMD 1.57%）和 <strong>博通</strong>（AVGO -0.37%）的股票在未來五年可能會超越 GPU 領導者的原因。兩者的收入基礎較小，潛在的增長動力巨大。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjQ2MjkvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTQ5MjMxOTg4NC5qcGcmdz03MDA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="700" height="393" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjQ2MjkvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTQ5MjMxOTg4NC5qcGcmdz03MDA"/></p>
<p>圖片來源：Getty Images。</p>
<h2>超微半導體</h2>
<p>超微半導體，簡稱 AMD，正在經歷強勁的收入增長，但其 AI 機會可能剛剛開始。雖然在 GPU 市場仍然遠遠落後於英偉達，但它已經能夠在 AI 推理中開闢出一片天地。</p>
<p>在最近的財報電話會議上，AMD 表示，全球最大的 AI 模型公司之一正在使用其 GPU 來處理其日常推理工作負載中的重要部分。主要雲服務提供商一直在使用其芯片來運行搜索、推薦引擎和生成式 AI 任務。公司的 ROCm 軟件平台仍然落後於 CUDA，但在推理方面通常被認為足夠好。</p>
<p>然而，股票能夠超越的原因主要歸結於規模。英偉達的數據中心收入在上個季度達到了 391 億美元，而 AMD 僅為 37 億美元。它不需要從領導者那裏奪取大量市場份額就能實現爆炸性增長，因為即使是適度的勝利也能產生重大影響。</p>
<p>AMD 在數據中心中央處理單元（CPU）方面也是領導者，已經在 <strong>英特爾</strong> 面前獲得了顯著的市場份額。CPU 作為操作的 “大腦”，隨着 AI 工作負載的擴展，對高性能 CPU 的需求也將增長。</p>
<p>與此同時，由 AMD、英特爾、博通等公司組成的 UALink 聯盟，正在尋求挑戰英偉達的 NVLink 及其專有互連技術。它希望為數據中心的 AI 加速器開發一種開放標準，以實現高速、低延遲的互連。如果成功，這可能會削弱英偉達最大的優勢之一，併為公司使用多個供應商的集羣打開大門。這對 AMD 來説將是巨大的。</p>
<p>隨着 AI 推理預計最終將超越訓練的規模，AMD 面臨着巨大的機會。</p>
<h2>博通</h2>
<p>博通並沒有直接追趕英偉達在 GPU 市場的地位。相反，它在 AI 網絡領域與該公司競爭，並通過幫助客户設計定製 AI 芯片來實現。</p>
<p>博通製造網絡組件——如以太網交換機和光互連——這些組件在跨大型 AI 集羣傳輸大量數據時至關重要。隨着這些集羣的擴大，網絡需求也在增加。這正在推動公司的收入增長，上個季度其 AI 網絡收入激增 70%。</p>
<p>然而，該公司的最大機會在於應用特定集成電路（ASIC）。它幫助 <strong>字母表</strong> 開發了其非常成功的張量處理單元（TPU），並且現在正在為其他幾家超大規模公司設計定製 AI 芯片。這些定製芯片可以提供比現成 GPU 更好的性能和能效，需求正在快速增長。</p>
<p>管理層表示，其三個在開發中進展最快的定製 AI 芯片客户計劃到其 2027 財年各自部署多達 100 萬個芯片集羣，這代表着 600 億到 900 億美元的機會。這甚至不包括像 <strong>蘋果</strong> 這樣的新客户。考慮到設計定製芯片的前期成本，它們通常用於大規模部署。</p>
<p>博通還擁有 VMware，這在 AI 雲環境中變得越來越重要。其 Cloud Foundation 平台幫助企業在混合和多雲環境中管理 AI 工作負載，並且正在看到對該平台的強勁追加銷售。</p>
<p>憑藉其網絡產品組合、定製芯片和虛擬化軟件，該公司面臨着巨大的增長機會。</p>
<h2>總結</h2>
<p>英偉達仍然是一家優秀的公司，其股票還有上漲空間。然而，它剛剛看到其數據中心收入在兩年內增長了九倍多。在某個時刻，保持這種快速增長將變得更加困難。</p>
<p>與此同時，AMD 和博通目前的 AI 相關收入流都要小得多。如果 AMD 能夠在推理中獲得一些 GPU 市場份額，那將是一個巨大的增長動力。如果博通的客户開始基於其知識產權生產大量定製芯片，這可能會解鎖數百億的高利潤收入。</p>
<p>因此，我認為 AMD 和博通的股票在未來五年內有很好的超越英偉達的潛力。</p>

博通

AMDL

<p>英偉達在人工智能芯片市場佔據主導地位，但由於其規模面臨增長挑戰。預計在未來五年內，超微半導體（AMD）和博通（Broadcom）將超過英偉達。AMD 在人工智能推理和數據中心 CPU 方面正逐漸獲得市場關注，而博通則專注於人工智能網絡和定製芯片設計。與英偉達相比，這兩家公司在收入基礎上具有顯著的增長潛力，英偉達可能難以維持其快速增長的速度。AMD 的市場份額增長和博通的定製芯片機會可能推動它們在人工智能領域的成功</p>

<p><strong>Nvidia</strong> is the undisputed king of artificial intelligence (AI) infrastructure. The company has a dominant share in the graphics processing unit (GPU) market, where its chips provide the processing power necessary to run AI workloads. Its CUDA software platform has helped create a wide moat, giving the company over 90% market share in the GPU space.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>英偉達</strong> 無疑是人工智能（AI）基礎設施的王者。該公司在圖形處理單元（GPU）市場佔據主導地位，其芯片提供了運行 AI 工作負載所需的處理能力。其 CUDA 軟件平台幫助創造了廣泛的護城河，使公司在 GPU 領域的市場份額超過 90%。</p>
</div><p>That said, Nvidia has become a mammoth company, recently hitting a $4 trillion market cap. As such, it now faces the law of large numbers. It can keep growing, but it will get more difficult to keep up the same pace.</p>
<div class="lb-trans"><p>也就是説，英偉達已經成為一家龐大的公司，最近市值達到了 4 萬億美元。因此，它現在面臨着大數法則。它可以繼續增長，但保持同樣的增長速度將變得更加困難。</p>
</div><p>That's why the stocks of <strong>Advanced Micro Devices</strong>(AMD 1.57%) and <strong>Broadcom</strong>(AVGO -0.37%) could outperform the GPU leader over the next five years. Both have smaller revenue bases to work from and big potential tailwinds.</p>
<div class="lb-trans"><p>這就是為什麼 <strong>超微半導體</strong>（AMD 1.57%）和 <strong>博通</strong>（AVGO -0.37%）的股票在未來五年可能會超越 GPU 領導者的原因。兩者的收入基礎較小，潛在的增長動力巨大。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjQ2MjkvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTQ5MjMxOTg4NC5qcGcmdz03MDA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F824629%2Fgettyimages-1492319884.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>Advanced Micro Devices</h2>
<div class="lb-trans"><h2>超微半導體</h2>
</div><p>AMD, as the company is also known, has been seeing strong revenue growth, but its AI opportunity could just be getting started. While it's still a distant second to Nvidia in GPUs, it has been able to carve out a niche in AI inference.</p>
<div class="lb-trans"><p>超微半導體，簡稱 AMD，正在經歷強勁的收入增長，但其 AI 機會可能剛剛開始。雖然在 GPU 市場仍然遠遠落後於英偉達，但它已經能夠在 AI 推理中開闢出一片天地。</p>
</div><p>On its last earnings call, AMD said that one of the largest AI model companies in the world is using its GPUs to run a significant chunk of its daily inference workloads. Major cloud providers have been using its chips to run search, recommendation engines, and generative AI tasks. The company's ROCm software platform still trails CUDA, but it's generally considered good enough when it comes to inference.</p>
<div class="lb-trans"><p>在最近的財報電話會議上，AMD 表示，全球最大的 AI 模型公司之一正在使用其 GPU 來處理其日常推理工作負載中的重要部分。主要雲服務提供商一直在使用其芯片來運行搜索、推薦引擎和生成式 AI 任務。公司的 ROCm 軟件平台仍然落後於 CUDA，但在推理方面通常被認為足夠好。</p>
</div><p>The reason the stock can outperform, though, largely comes down to size. Nvidia's data center revenue hit $39.1 billion last quarter, while AMD's was just $3.7 billion. It doesn't have to take massive share from the leader to see explosive growth, as even modest wins can make a big impact.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，股票能夠超越的原因主要歸結於規模。英偉達的數據中心收入在上個季度達到了 391 億美元，而 AMD 僅為 37 億美元。它不需要從領導者那裏奪取大量市場份額就能實現爆炸性增長，因為即使是適度的勝利也能產生重大影響。</p>
</div><p>AMD is also a leader in data center central processing units (CPUs), where it has gained meaningful share against <strong>Intel</strong>. CPUs act as the brains of the operation, so as AI workloads expand, demand for high-performance CPUs will also grow.</p>
<div class="lb-trans"><p>AMD 在數據中心中央處理單元（CPU）方面也是領導者，已經在 <strong>英特爾</strong> 面前獲得了顯著的市場份額。CPU 作為操作的 “大腦”，隨着 AI 工作負載的擴展，對高性能 CPU 的需求也將增長。</p>
</div><p>Meanwhile, the UALink Consortium which was formed by AMD, Intel, Broadcom, and others, is looking to challenge Nvidia's NVLink and its proprietary interconnects. It wants to develop an open standard for high-speed, low-latency interconnects for AI accelerators in data centers. If successful, it could erode one of Nvidia's biggest advantages and open the door for companies to use clusters of multiple vendors. That would be huge for AMD.</p>
<div class="lb-trans"><p>與此同時，由 AMD、英特爾、博通等公司組成的 UALink 聯盟，正在尋求挑戰英偉達的 NVLink 及其專有互連技術。它希望為數據中心的 AI 加速器開發一種開放標準，以實現高速、低延遲的互連。如果成功，這可能會削弱英偉達最大的優勢之一，併為公司使用多個供應商的集羣打開大門。這對 AMD 來説將是巨大的。</p>
</div><p>With AI inference expected to eventually eclipse training in size, AMD has a big opportunity.</p>
<div class="lb-trans"><p>隨着 AI 推理預計最終將超越訓練的規模，AMD 面臨着巨大的機會。</p>
</div><h2>Broadcom</h2>
<div class="lb-trans"><h2>博通</h2>
</div><p>Broadcom isn't directly chasing Nvidia in the GPU market. Instead, it's competing against the company in AI networking and by helping customers design custom AI chips.</p>
<div class="lb-trans"><p>博通並沒有直接追趕英偉達在 GPU 市場的地位。相反，它在 AI 網絡領域與該公司競爭，並通過幫助客户設計定製 AI 芯片來實現。</p>
</div><p>Broadcom makes networking components -- like Ethernet switches and optical interconnects -- that are essential in transferring huge data volumes across large AI clusters. As these clusters get bigger, so do networking demands. This is helping drive the company's revenue growth, and last quarter its AI networking revenue surged 70%.</p>
<div class="lb-trans"><p>博通製造網絡組件——如以太網交換機和光互連——這些組件在跨大型 AI 集羣傳輸大量數據時至關重要。隨着這些集羣的擴大，網絡需求也在增加。這正在推動公司的收入增長，上個季度其 AI 網絡收入激增 70%。</p>
</div><p>However, the company's biggest opportunity is in application-specific integrated circuits (ASICs). It helped <strong>Alphabet</strong> develop its highly successful Tensor Processing Units (TPUs) and is now designing custom AI chips for several other hyperscalers (companies that operate huge data centers). These custom chips can deliver better performance and power efficiency than off-the-shelf GPUs, and demand is growing fast.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，該公司的最大機會在於應用特定集成電路（ASIC）。它幫助 <strong>字母表</strong> 開發了其非常成功的張量處理單元（TPU），並且現在正在為其他幾家超大規模公司設計定製 AI 芯片。這些定製芯片可以提供比現成 GPU 更好的性能和能效，需求正在快速增長。</p>
</div><p>Management has said that its three custom AI chip customers that are the furthest along in their development are planning to deploy up to 1 million chip clusters each by its fiscal 2027, representing a $60 billion to $90 billion opportunity. That doesn't even include newer wins like <strong>Apple.</strong> And given the up-front costs of designing custom chips, they are typically used in large deployments.</p>
<div class="lb-trans"><p>管理層表示，其三個在開發中進展最快的定製 AI 芯片客户計劃到其 2027 財年各自部署多達 100 萬個芯片集羣，這代表着 600 億到 900 億美元的機會。這甚至不包括像 <strong>蘋果</strong> 這樣的新客户。考慮到設計定製芯片的前期成本，它們通常用於大規模部署。</p>
</div><p>Broadcom also owns VMware, which is becoming increasingly important in AI cloud environments. Its Cloud Foundation platform helps enterprises manage AI workloads across hybrid and multi-cloud environments, and it is seeing strong upselling to this platform.</p>
<div class="lb-trans"><p>博通還擁有 VMware，這在 AI 雲環境中變得越來越重要。其 Cloud Foundation 平台幫助企業在混合和多雲環境中管理 AI 工作負載，並且正在看到對該平台的強勁追加銷售。</p>
</div><p>With its networking portfolio, custom chips, and virtualization software, the company has a lot of growth in front of it.</p>
<div class="lb-trans"><p>憑藉其網絡產品組合、定製芯片和虛擬化軟件，該公司面臨着巨大的增長機會。</p>
</div><h2>The bottom line</h2>
<div class="lb-trans"><h2>總結</h2>
</div><p>Nvidia is still a great company, and its stock has room to move higher. However, it just saw its data center revenue increase more than ninefold in two years. At some point, it gets harder to keep posting that type of breakneck growth.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達仍然是一家優秀的公司，其股票還有上漲空間。然而，它剛剛看到其數據中心收入在兩年內增長了九倍多。在某個時刻，保持這種快速增長將變得更加困難。</p>
</div><p>Meanwhile, AMD and Broadcom both have much smaller AI-related revenue streams today. If AMD can take some GPU market share in inference, that would be a huge growth driver. And if Broadcom's customers start producing a huge amount of custom chips based on its intellectual property, it could unlock tens of billions in high-margin revenue.</p>
<div class="lb-trans"><p>與此同時，AMD 和博通目前的 AI 相關收入流都要小得多。如果 AMD 能夠在推理中獲得一些 GPU 市場份額，那將是一個巨大的增長動力。如果博通的客户開始基於其知識產權生產大量定製芯片，這可能會解鎖數百億的高利潤收入。</p>
</div><p>As such, I think both AMD and Broadcom stocks are well-positioned to outperform Nvidia over the next five years.</p>
<div class="lb-trans"><p>因此，我認為 AMD 和博通的股票在未來五年內有很好的超越英偉達的潛力。</p>
</div>

Prediction: These 2 AI Chip Stocks Will Outperform Nvidia Over the Next 5 Years

- Nvidia 在人工智能基礎設施市場佔據主導地位，市值達 4 萬億美元。  
- AMD 和 Broadcom 在 AI 領域有較小的收入基礎，但增長潛力巨大。  
- 預計未來五年，AMD 和 Broadcom 的股票可能會超越 Nvidia。

預測：這兩隻 AI 芯片股票將在未來五年內的表現超過英偉達