<p>以 40 倍的未來收益率來看，<strong>英偉達</strong>(NVDA 0.60%) 從傳統半導體的角度來看顯得昂貴。但如果人工通用智能（AGI）在 2030 年前到來，這一框架就會崩潰，正如 OpenAI、Anthropic 和其他實驗室私下所預期的那樣。英偉達不僅僅是提供人工智能（AI）基礎設施。它可能會對地球上每一個智能操作收取費用。</p>
<p>把它想象成智能收費：對每一個自主決策、每一個模擬實驗、每一個在各個行業中運行的 AI 代理收取的每週期費用。當計算變得和電力一樣重要時，英偉達就成為了智能本身的計費系統。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjgzMzIvcm9ib3RpY3MtZ2V0dHkuanBnJnc9NzAw?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="700" height="369" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjgzMzIvcm9ib3RpY3MtZ2V0dHkuanBnJnc9NzAw"/></p>
<p>圖片來源：Getty Images。</p>
<h2>翻倍之路</h2>
<p>數學比懷疑者想象的要簡單。英偉達在 2025 財年的收入達到 1305 億美元，比前一年翻了一番多。華爾街已經預計到 2027 財年將達到 2540 億美元。但這僅僅是開始。如果 AGI 改變每個行業，真正的爆發可能會到來。</p>
<p>從 2027 年到 2035 年的複合增長率為 19%，將使收入達到 1 萬億美元。在 45% 的淨利潤率和 20 倍的市盈率下（對於關鍵基礎設施來説是合理的），這將是 9 萬億美元的市值。以 243.9 億股的流通股計算，這意味着每股 369 美元，比今天翻倍。</p>
<p>樂觀情景？如果英偉達佔據 5 萬億美元 AGI 計算市場的 50%，股價可能達到 615 美元。這不是一些人想象的 20 倍回報，但隨着公司從 4 萬億美元增長到 9 萬億美元，翻倍你的投資也並非小事。</p>
<p>幻想？<strong>微軟</strong> 承諾投入 1000 億美元用於 AI 數據中心。沙特阿拉伯、阿聯酋和日本承諾為主權計算投入 900 億美元。僅 OpenAI 每年就花費 70 億美元在英偉達硬件上。聰明的錢並不是在押注聊天機器人，而是在為 AGI 經濟中的基礎設施預付款。</p>
<h2>萬億美元的問題</h2>
<p>整個投資案例懸掛在一個問題上：AGI 會在 2030 年前到來嗎？正確回答這個問題的差異在於擁有一隻僅隨半導體行業增長的股票，還是擁有一隻隨着其成為全球首個 9 萬億美元公司而翻倍的股票。這一鴻溝的存在是因為當前模型只看到現在：用於 AI 訓練的 GPU 銷售。它們未能考慮到當 AGI 成為每個行業的引擎時所發生的爆炸性增長。</p>
<p>想象一下製藥公司模擬每一種可能的藥物相互作用，企業部署數百萬個自主 AI 工作者，以及數十億用户採用個人 AI 伴侶。第一個信號已經出現。<strong>Salesforce</strong> 報告稱，已有超過 8000 個客户在使用其 AI 代理，但推動這一未來所需的基礎設施將遠遠超過今天的整個市場。</p>
<h2>CUDA 護城河</h2>
<p>英偉達的競爭護城河不是一夜之間挖成的。它是由 200 萬開發者的團隊在 15 年內建立的，使其計算統一設備架構（CUDA）軟件成為 AI 的本地語言。離開這個生態系統的成本是數十億美元的税收，需重新訓練模型（對於一個 GPT-4 級模型的費用為 1 億美元）、移植多年的代碼，並接受重大性能損失。</p>
<p>證明在於，即使是全球最富有的科技巨頭，在花費數十億美元構建自己的定製芯片後，仍然購買英偉達的 GPU。<strong>Alphabet</strong> 支付了這筆費用。<strong>特斯拉</strong> 支付了這筆費用。這種強大的鎖定效應是為什麼在 AGI 競賽中每一個嚴肅的競爭者——OpenAI、Anthropic、xAI——都與英偉達結盟。他們不僅僅是在選擇一個供應商；他們是在選擇唯一經過實戰檢驗的技術棧。</p>
<p>但即使是最強大的堡壘也可能有脆弱之處。護城河在訓練 AI 的專業工作周圍最深。在 AI 推理的高容量世界中，來自 <strong>超微半導體</strong> 和雲巨頭的競爭對手正在聚集在大門口，建立繞過 CUDA 收費的替代路線。</p>
<h2>小思維的風險</h2>
<p>是的，台灣入侵可能會使股價暴跌 70%。定製的應用特定集成電路（ASIC）可能會壓縮利潤率。AGI 可能會晚到。但這裏有一個真正的計算：</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th><strong>因素</strong></th>
<th><strong>樂觀情景（目標 369 到 615 美元）</strong></th>
<th><strong>悲觀情景（目標 150 到 200 美元）</strong></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>市場角色</td>
<td>行星級智能公用事業</td>
<td>優秀但標準的半導體領導者</td>
</tr>
<tr>
<td>利潤率</td>
<td>維持 70% 或更高的毛利率</td>
<td>由於競爭，利潤率壓縮至 30% 到 50%</td>
</tr>
<tr>
<td>AGI 時間表</td>
<td>在 2030 年前到來，推動指數需求</td>
<td>延遲到 2040 年或更晚，或以這種形式永遠不會到來</td>
</tr>
<tr>
<td>CUDA 護城河</td>
<td>仍然是主導標準</td>
<td>開源和 ASIC 創造可行的替代方案</td>
</tr>
<tr>
<td>市場份額</td>
<td>佔據數萬億美元 AGI 市場的 30% 到 50%</td>
<td>市場份額被 AMD、超大規模雲計算和定製芯片蠶食</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>英偉達不僅僅是在乘坐 AI 週期。它正在為 AGI 本身鋪設軌道。當每家公司都需要 AI 就像他們需要電力一樣，當每個決策都通過神經網絡時，當智能成為一種公用事業時，那時早期投資者會意識到他們並沒有購買一隻半導體股票。他們購買的是 21 世紀的認知基礎設施收費。</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>英偉達的股票目前估值為未來收益的 40 倍，如果到 2030 年實現通用人工智能（AGI），可能會看到顯著增長。分析師預測，到 2035 年，收入可能達到 1 萬億美元，從而導致市值達到 9 萬億美元。該公司的競爭優勢在於其 CUDA 軟件，具有強大的鎖定效應。然而，風險包括來自 AMD 的潛在競爭和地緣政治緊張局勢。投資前景取決於 AGI 的及時到來，樂觀目標建議股價上漲至 369 美元至 615 美元之間，而悲觀情景可能會使其跌至 150 美元至 200 美元</p>

<p>At 40 times forward earnings, <strong>Nvidia</strong>(NVDA 0.60%) looks expensive through a traditional semiconductor lens. But that framework collapses if artificial general intelligence (AGI) arrives by 2030, as OpenAI, Anthropic, and other labs privately expect. Nvidia won't just supply artificial intelligence (AI) infrastructure. It could collect a toll on every intelligent operation on the planet.</p>
<div class="lb-trans"><p>以 40 倍的未來收益率來看，<strong>英偉達</strong>(NVDA 0.60%) 從傳統半導體的角度來看顯得昂貴。但如果人工通用智能（AGI）在 2030 年前到來，這一框架就會崩潰，正如 OpenAI、Anthropic 和其他實驗室私下所預期的那樣。英偉達不僅僅是提供人工智能（AI）基礎設施。它可能會對地球上每一個智能操作收取費用。</p>
</div><p>Think of it as the intelligence toll: a per-cycle fee on every autonomous decision, every simulated experiment, every AI agent running across every industry. When computing becomes as essential as electricity, Nvidia becomes the billing system for intelligence itself.</p>
<div class="lb-trans"><p>把它想象成智能收費：對每一個自主決策、每一個模擬實驗、每一個在各個行業中運行的 AI 代理收取的每週期費用。當計算變得和電力一樣重要時，英偉達就成為了智能本身的計費系統。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MjgzMzIvcm9ib3RpY3MtZ2V0dHkuanBnJnc9NzAw" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F828332%2Frobotics-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>The path to doubling</h2>
<div class="lb-trans"><h2>翻倍之路</h2>
</div><p>The math is simpler than skeptics think. Nvidia's revenue hit $130.5 billion in fiscal 2025, more than doubling from the prior year. Wall Street already expects $254 billion by fiscal 2027. But that's just the beginning. The real explosion could come if AGI transforms every industry.</p>
<div class="lb-trans"><p>數學比懷疑者想象的要簡單。英偉達在 2025 財年的收入達到 1305 億美元，比前一年翻了一番多。華爾街已經預計到 2027 財年將達到 2540 億美元。但這僅僅是開始。如果 AGI 改變每個行業，真正的爆發可能會到來。</p>
</div><p>A compound growth rate of 19% from 2027 to 2035 gets you to $1 trillion in revenue. At 45% net margin and an earnings multiple of 20, reasonable for critical infrastructure, that's a $9 trillion market cap. With 24.39 billion shares outstanding, that translates to $369 per share, a double from today.</p>
<div class="lb-trans"><p>從 2027 年到 2035 年的複合增長率為 19%，將使收入達到 1 萬億美元。在 45% 的淨利潤率和 20 倍的市盈率下（對於關鍵基礎設施來説是合理的），這將是 9 萬億美元的市值。以 243.9 億股的流通股計算，這意味着每股 369 美元，比今天翻倍。</p>
</div><p>Bull case? If Nvidia captures 50% of a $5 trillion AGI computing market, the stock could reach $615. Not the 20x return some imagine, but doubling your money as a company grows from $4 trillion to $9 trillion is hardly settling.</p>
<div class="lb-trans"><p>樂觀情景？如果英偉達佔據 5 萬億美元 AGI 計算市場的 50%，股價可能達到 615 美元。這不是一些人想象的 20 倍回報，但隨着公司從 4 萬億美元增長到 9 萬億美元，翻倍你的投資也並非小事。</p>
</div><p>Fantasy? <strong>Microsoft</strong> committed $100 billion to AI data centers. Saudi Arabia, the United Arab Emirates, and Japan pledged $90 billion for sovereign computing. OpenAI alone spends $7 billion annually on Nvidia hardware. The smart money isn't betting on chatbots. It's prepaying for infrastructure in the AGI economy.</p>
<div class="lb-trans"><p>幻想？<strong>微軟</strong> 承諾投入 1000 億美元用於 AI 數據中心。沙特阿拉伯、阿聯酋和日本承諾為主權計算投入 900 億美元。僅 OpenAI 每年就花費 70 億美元在英偉達硬件上。聰明的錢並不是在押注聊天機器人，而是在為 AGI 經濟中的基礎設施預付款。</p>
</div><h2>The trillion-dollar question</h2>
<div class="lb-trans"><h2>萬億美元的問題</h2>
</div><p>The entire investment case hangs on one question: Will AGI arrive by 2030? Answering it correctly is the difference between owning a stock that merely grows with the semiconductor industry and one that doubles as it becomes the world's first $9 trillion company. This chasm exists because current models only see the present: GPU sales for AI training. They fail to price in the explosion that happens when AGI becomes the engine of every industry.</p>
<div class="lb-trans"><p>整個投資案例懸掛在一個問題上：AGI 會在 2030 年前到來嗎？正確回答這個問題的差異在於擁有一隻僅隨半導體行業增長的股票，還是擁有一隻隨着其成為全球首個 9 萬億美元公司而翻倍的股票。這一鴻溝的存在是因為當前模型只看到現在：用於 AI 訓練的 GPU 銷售。它們未能考慮到當 AGI 成為每個行業的引擎時所發生的爆炸性增長。</p>
</div><p>Imagine pharmaceutical companies simulating every possible drug interaction, enterprises deploying millions of autonomous AI workers, and billions of users adopting personal AI companions. The first signals are already here. <strong>Salesforce</strong> reports more than 8,000 customers already using its AI agents, but the infrastructure required to power this future will dwarf today's entire market.</p>
<div class="lb-trans"><p>想象一下製藥公司模擬每一種可能的藥物相互作用，企業部署數百萬個自主 AI 工作者，以及數十億用户採用個人 AI 伴侶。第一個信號已經出現。<strong>Salesforce</strong> 報告稱，已有超過 8000 個客户在使用其 AI 代理，但推動這一未來所需的基礎設施將遠遠超過今天的整個市場。</p>
</div><h2>The CUDA moat</h2>
<div class="lb-trans"><h2>CUDA 護城河</h2>
</div><p>Nvidia's competitive moat wasn't dug overnight. It was built over 15 years by an army of 2 million developers, making its Compute Unified Device Architecture (CUDA) software the native language of AI. The cost to leave this ecosystem is a multibillion-dollar tax paid in retraining models (a $100 million expense for a GPT-4 class model), porting years of code, and accepting major performance penalties.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達的競爭護城河不是一夜之間挖成的。它是由 200 萬開發者的團隊在 15 年內建立的，使其計算統一設備架構（CUDA）軟件成為 AI 的本地語言。離開這個生態系統的成本是數十億美元的税收，需重新訓練模型（對於一個 GPT-4 級模型的費用為 1 億美元）、移植多年的代碼，並接受重大性能損失。</p>
</div><p>The proof is that even the world's richest tech giants, after spending billions building their custom chips, still buy Nvidia's GPUs. <strong>Alphabet</strong> pays the toll. <strong>Tesla</strong> pays the toll. This powerful lock-in is why every serious contender in the race to AGI -- OpenAI, Anthropic, xAI -- has aligned with Nvidia. They aren't just choosing a vendor; they're choosing the only battle-tested stack.</p>
<div class="lb-trans"><p>證明在於，即使是全球最富有的科技巨頭，在花費數十億美元構建自己的定製芯片後，仍然購買英偉達的 GPU。<strong>Alphabet</strong> 支付了這筆費用。<strong>特斯拉</strong> 支付了這筆費用。這種強大的鎖定效應是為什麼在 AGI 競賽中每一個嚴肅的競爭者——OpenAI、Anthropic、xAI——都與英偉達結盟。他們不僅僅是在選擇一個供應商；他們是在選擇唯一經過實戰檢驗的技術棧。</p>
</div><p>But even the strongest fortress can have a vulnerability. The moat is deepest around the specialized work of training AI. For the high-volume world of AI inference, rival armies from <strong>Advanced Micro Devices</strong> and cloud giants are gathering at the gates, building alternative routes that bypass the CUDA toll.</p>
<div class="lb-trans"><p>但即使是最強大的堡壘也可能有脆弱之處。護城河在訓練 AI 的專業工作周圍最深。在 AI 推理的高容量世界中，來自 <strong>超微半導體</strong> 和雲巨頭的競爭對手正在聚集在大門口，建立繞過 CUDA 收費的替代路線。</p>
</div><h2>The risk of thinking small</h2>
<div class="lb-trans"><h2>小思維的風險</h2>
</div><p>Yes, a Taiwan invasion could crater the stock 70%. Custom application-specific integrated circuits (ASICs) might compress margins. AGI could arrive late. But here's the real calculation:</p>
<div class="lb-trans"><p>是的，台灣入侵可能會使股價暴跌 70%。定製的應用特定集成電路（ASIC）可能會壓縮利潤率。AGI 可能會晚到。但這裏有一個真正的計算：</p>
</div><table>
<thead>
<tr>
<th><strong>Factor</strong></th>
<th><strong>Bull Case ($369 to $615 Target)</strong></th>
<th><strong>Bear Case ($150 to $200 Target)</strong></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>Market role</td>
<td>Planetary-scale intelligence utility</td>
<td>Excellent but standard semiconductor leader</td>
</tr>
<tr>
<td>Margin</td>
<td>70% or higher gross margin sustained</td>
<td>Margin compresses to 30% to 50% because of competition</td>
</tr>
<tr>
<td>AGI timeline</td>
<td>Arrives by 2030, driving exponential demand</td>
<td>Slips to 2040 or later, or never arrives in this form</td>
</tr>
<tr>
<td>CUDA moat</td>
<td>Remains the dominant standard</td>
<td>Open source and ASICs create viable alternatives</td>
</tr>
<tr>
<td>Market share</td>
<td>Captures 30% to 50% of the multitrillion-dollar AGI market</td>
<td>Loses share to AMD, hyperscalers, custom chips</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<div class="lb-trans"><table>
<thead>
<tr>
<th><strong>因素</strong></th>
<th><strong>樂觀情景（目標 369 到 615 美元）</strong></th>
<th><strong>悲觀情景（目標 150 到 200 美元）</strong></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>市場角色</td>
<td>行星級智能公用事業</td>
<td>優秀但標準的半導體領導者</td>
</tr>
<tr>
<td>利潤率</td>
<td>維持 70% 或更高的毛利率</td>
<td>由於競爭，利潤率壓縮至 30% 到 50%</td>
</tr>
<tr>
<td>AGI 時間表</td>
<td>在 2030 年前到來，推動指數需求</td>
<td>延遲到 2040 年或更晚，或以這種形式永遠不會到來</td>
</tr>
<tr>
<td>CUDA 護城河</td>
<td>仍然是主導標準</td>
<td>開源和 ASIC 創造可行的替代方案</td>
</tr>
<tr>
<td>市場份額</td>
<td>佔據數萬億美元 AGI 市場的 30% 到 50%</td>
<td>市場份額被 AMD、超大規模雲計算和定製芯片蠶食</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div><p>Nvidia isn't just riding the AI cycle. It's laying the rails for AGI itself. When every company needs AI like they need electricity, when every decision runs through neural networks, when intelligence becomes a utility, that's when early investors realize they didn't buy a semiconductor stock. They bought the cognitive infrastructure toll of the 21st century.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達不僅僅是在乘坐 AI 週期。它正在為 AGI 本身鋪設軌道。當每家公司都需要 AI 就像他們需要電力一樣，當每個決策都通過神經網絡時，當智能成為一種公用事業時，那時早期投資者會意識到他們並沒有購買一隻半導體股票。他們購買的是 21 世紀的認知基礎設施收費。</p>
</div>

The Intelligence Toll: Why Every Fortune 500 Company Could Pay Nvidia by 2035

- Nvidia 預計在 2030 年前將受益於 AGI 的到來，收入可能翻倍。  
- 預計到 2027 財年，Nvidia 收入將達 2540 億美元，2035 年可達 1 萬億美元。  
- 競爭對手如 AMD 正在構建替代方案，可能影響 Nvidia 的市場份額。  

智力通行費：為什麼到 2035 年每一家財富 500 強公司都可能需要向英偉達支付費用