<p><strong>英偉達</strong>(NVDA -0.24%) 在人工智能加速器市場中佔據主導地位。該公司的強大數據中心 GPU 使得人工智能的繁榮成為可能，自從 ChatGPT 引發人工智能革命以來，股價暴漲。</p>
<p>儘管英偉達仍在增長併產生鉅額利潤，但人工智能增長故事中開始顯現出一些裂痕。雖然無法預測未來，但有多個理由相信，隨着人工智能行業的成熟，英偉達的股價可能會暴跌。以下是其中三個原因。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MzE4NDAvZ2V0dHlpbWFnZXMtNTIzOTk5NzQxLTMuanBnJnc9NzAw?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="700" height="466" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MzE4NDAvZ2V0dHlpbWFnZXMtNTIzOTk5NzQxLTMuanBnJnc9NzAw"/></p>
<p>圖片來源：Getty Images。</p>
<h2>1. 生成式人工智能項目並未取得成功</h2>
<p>大大小小的企業正在測試生成式人工智能以滿足各種需求。人工智能助手可以幫助員工更高效地工作。人工智能編碼工具可以提升程序員的生產力；人工智能聊天機器人可以處理客户服務任務。後端流程可以通過人工智能代理進行自動化。還有很多其他應用。</p>
<p>唯一的問題是，許多這些項目並未交付結果。麻省理工學院最近的一份報告發現，企業發起的生成式人工智能試點中，令人難以置信的 95% 未能產生積極結果。這並不是説人工智能技術沒有用——它確實有用。問題在於，企業似乎難以將人工智能投資轉化為有意義的收入增長或成本降低。</p>
<p>人工智能成本高昂，如果它沒有為企業帶來結果，證明其成本就變得不可能。隨着企業開始考慮投資回報，並不再僅僅是為了跟上時代而實施人工智能，對人工智能計算服務的巨大需求可能會開始減弱。人工智能是有用的，但並不是解決所有問題的答案。</p>
<p>對於英偉達來説，任何對其強大數據中心 GPU 需求的放緩都將對股價造成災難性影響。英偉達的市值超過 4 萬億美元，歷史上高達 25 的市銷率，必須保持快速增長。如果企業減少對人工智能的投資，該公司的增長故事將受到嚴重打擊。</p>
<h2>2. 人工智能初創公司正在大量燒錢</h2>
<p>如此多的生成式人工智能試點失敗的事實更加令人擔憂，因為包括 OpenAI 在內的人工智能公司正在以驚人的速度燒錢。據報道，OpenAI 去年預計在 37 億美元的收入中虧損 50 億美元。今年，該公司預計將實現 200 億美元的經常性收入，但仍然不會盈利。</p>
<p>即使人工智能公司以不可持續的價格出售其服務，購買這些服務的企業通常也沒有獲得有意義的收益。人工智能公司虧損如此嚴重的一個原因是英偉達 GPU 的高成本。這種情況無法無限期持續。OpenAI 等公司最終需要盈利，以證明其高估值的合理性，而一條路徑是大幅降低訓練和運行人工智能模型的成本。</p>
<p>雖然英偉達今天在人工智能加速器市場中佔據主導地位，但低成本競爭者最終會對市場領導者形成挑戰，從而對其利潤率施加壓力。</p>
<h2>3. 人工智能模型可能已達到瓶頸</h2>
<p>人工智能模型仍在改進，但增幅正在放緩。OpenAI 的 GPT-5 人工智能模型曾被公司大肆宣傳，首席執行官薩姆·阿爾特曼曾聲稱它將提供博士級別的專業知識。當 GPT-5 最終發佈時，其表現並沒有比其他提供商的頂級模型有顯著提升。</p>
<p>仍然有很多機會將強大的人工智能模型應用於新的用例和應用，但模型本身可能已達到瓶頸。如果是這樣，英偉達將面臨巨大的挑戰。英偉達的增長故事依賴於企業能夠證明不斷增加的人工智能模型訓練成本的合理性。如果企業無法證明增加訓練支出的合理性，因為輸出沒有顯著改善，那麼對英偉達 GPU 的需求將受到嚴重打擊。</p>
<p>無論發生什麼，人工智能仍將是一項極其有用的技術，繼續尋找新的應用。但隨着企業努力使人工智能投資獲得回報，人工智能初創公司面臨鉅額虧損，以及人工智能模型改進放緩，形勢已經明朗：英偉達的最佳時光可能已經過去。</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（Nvidia，NVDA）在人工智能加速器市場中處於領先地位，但潛在衰退的跡象正在顯現。一份報告指出，95% 的生成式人工智能項目未能產生積極結果，這引發了對人工智能投資可持續性的擔憂。此外，像 OpenAI 這樣的人工智能公司面臨着巨大的現金虧損，部分原因是高昂的 GPU 成本。此外，人工智能模型的改進可能已經達到瓶頸，這可能會降低對英偉達 GPU 的需求。隨着企業重新評估人工智能的投資回報率，英偉達的增長可能面臨風險，這表明其最佳表現可能已經過去</p>

<p><strong>Nvidia</strong>(NVDA -0.24%) dominates the market for AI accelerators. The company's powerful data center GPUs have made the AI boom possible, and the stock has exploded since ChatGPT kicked off the AI revolution.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>英偉達</strong>(NVDA -0.24%) 在人工智能加速器市場中佔據主導地位。該公司的強大數據中心 GPU 使得人工智能的繁榮成為可能，自從 ChatGPT 引發人工智能革命以來，股價暴漲。</p>
</div><p>While Nvidia is still growing and generating massive profits, some cracks in the AI growth story are starting to emerge. While it's impossible to predict the future, there are multiple reasons to believe that Nvidia stock could plunge as the AI industry matures. Here are three of them.</p>
<div class="lb-trans"><p>儘管英偉達仍在增長併產生鉅額利潤，但人工智能增長故事中開始顯現出一些裂痕。雖然無法預測未來，但有多個理由相信，隨着人工智能行業的成熟，英偉達的股價可能會暴跌。以下是其中三個原因。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MzE4NDAvZ2V0dHlpbWFnZXMtNTIzOTk5NzQxLTMuanBnJnc9NzAw" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F831840%2Fgettyimages-523999741-3.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>1. Generative AI projects are just not working out</h2>
<div class="lb-trans"><h2>1. 生成式人工智能項目並未取得成功</h2>
</div><p>Businesses big and small are testing out generative AI for a wide variety of purposes. AI assistants can help employees work more efficiently. AI coding tools can boost programmer productivity; AI chatbots can handle customer service tasks. Back-office processes can be automated by AI agents. The list goes on.</p>
<div class="lb-trans"><p>大大小小的企業正在測試生成式人工智能以滿足各種需求。人工智能助手可以幫助員工更高效地工作。人工智能編碼工具可以提升程序員的生產力；人工智能聊天機器人可以處理客户服務任務。後端流程可以通過人工智能代理進行自動化。還有很多其他應用。</p>
</div><p>The only problem is that many of these projects aren't delivering results. A recent report from MIT found that an incredible 95% of generative AI pilots initiated by businesses failed to produce positive results. It's not that AI technology isn't useful -- it certainly is. The issue is that businesses seem to be struggling to translate AI investments into meaningful revenue increases or cost reductions.</p>
<div class="lb-trans"><p>唯一的問題是，許多這些項目並未交付結果。麻省理工學院最近的一份報告發現，企業發起的生成式人工智能試點中，令人難以置信的 95% 未能產生積極結果。這並不是説人工智能技術沒有用——它確實有用。問題在於，企業似乎難以將人工智能投資轉化為有意義的收入增長或成本降低。</p>
</div><p>AI is expensive, and if it's not producing results for a business, justifying the cost becomes impossible. As businesses start to think about returns on investment and move away from implementing AI just to keep up with the times, the immense demand for AI computing services could start to weaken. AI is useful, but it's not the answer to every problem.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能成本高昂，如果它沒有為企業帶來結果，證明其成本就變得不可能。隨着企業開始考慮投資回報，並不再僅僅是為了跟上時代而實施人工智能，對人工智能計算服務的巨大需求可能會開始減弱。人工智能是有用的，但並不是解決所有問題的答案。</p>
</div><p>For Nvidia, any slowdown in demand for its powerful data center GPUs would be a disaster for the stock. With a market capitalization above $4 trillion and a historically high price-to-sales ratio around 25, Nvidia needs to keep growing at a brisk pace. If businesses pull back on AI investments, the company's growth story would take a serious hit.</p>
<div class="lb-trans"><p>對於英偉達來説，任何對其強大數據中心 GPU 需求的放緩都將對股價造成災難性影響。英偉達的市值超過 4 萬億美元，歷史上高達 25 的市銷率，必須保持快速增長。如果企業減少對人工智能的投資，該公司的增長故事將受到嚴重打擊。</p>
</div><h2>2. AI start-ups are hemorrhaging cash</h2>
<div class="lb-trans"><h2>2. 人工智能初創公司正在大量燒錢</h2>
</div><p>The fact that so many generative AI pilots are failing is even more concerning, given the fact that AI companies, including OpenAI, are burning cash at an alarming rate. OpenAI was reportedly expecting to lose $5 billion on $3.7 billion in revenue last year. This year, the company expects to hit $20 billion in recurring revenue, but it still won't be profitable.</p>
<div class="lb-trans"><p>如此多的生成式人工智能試點失敗的事實更加令人擔憂，因為包括 OpenAI 在內的人工智能公司正在以驚人的速度燒錢。據報道，OpenAI 去年預計在 37 億美元的收入中虧損 50 億美元。今年，該公司預計將實現 200 億美元的經常性收入，但仍然不會盈利。</p>
</div><p>Even with AI companies selling their services at prices that are unsustainable, the businesses buying those services still generally aren't realizing meaningful benefits. One reason why AI companies are losing so much money is the high cost of Nvidia's GPUs. This can't go on indefinitely. OpenAI and others will need to turn a profit eventually to justify their sky-high valuations, and one path is greatly reducing the cost to train and run AI models.</p>
<div class="lb-trans"><p>即使人工智能公司以不可持續的價格出售其服務，購買這些服務的企業通常也沒有獲得有意義的收益。人工智能公司虧損如此嚴重的一個原因是英偉達 GPU 的高成本。這種情況無法無限期持續。OpenAI 等公司最終需要盈利，以證明其高估值的合理性，而一條路徑是大幅降低訓練和運行人工智能模型的成本。</p>
</div><p>While Nvidia is dominant today in the AI accelerator market, lower-cost competition will eventually come for the market leader, putting pressure on its profit margins.</p>
<div class="lb-trans"><p>雖然英偉達今天在人工智能加速器市場中佔據主導地位，但低成本競爭者最終會對市場領導者形成挑戰，從而對其利潤率施加壓力。</p>
</div><h2>3. AI models may be hitting a ceiling</h2>
<div class="lb-trans"><h2>3. 人工智能模型可能已達到瓶頸</h2>
</div><p>AI models are still improving, but gains are slowing down. OpenAI's GPT-5 AI model was hyped up by the company, with CEO Sam Altman at one point claiming it would provide PhD-level expertise. When GPT-5 finally launched, it wasn't meaningfully better than top-tier models from other providers.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能模型仍在改進，但增幅正在放緩。OpenAI 的 GPT-5 人工智能模型曾被公司大肆宣傳，首席執行官薩姆·阿爾特曼曾聲稱它將提供博士級別的專業知識。當 GPT-5 最終發佈時，其表現並沒有比其他提供商的頂級模型有顯著提升。</p>
</div><p>There are still plenty of opportunities to apply powerful AI models to new use cases and applications, but the models themselves may be hitting a ceiling. If that's the case, Nvidia is in for a world of pain. Nvidia's growth story depends on companies being able to justify the ever-increasing cost of training AI models. If companies can't justify increasing spending on training because the output isn't meaningfully better, a big chunk of demand for Nvidia's GPUs will take a serious hit.</p>
<div class="lb-trans"><p>仍然有很多機會將強大的人工智能模型應用於新的用例和應用，但模型本身可能已達到瓶頸。如果是這樣，英偉達將面臨巨大的挑戰。英偉達的增長故事依賴於企業能夠證明不斷增加的人工智能模型訓練成本的合理性。如果企業無法證明增加訓練支出的合理性，因為輸出沒有顯著改善，那麼對英偉達 GPU 的需求將受到嚴重打擊。</p>
</div><p>No matter what happens, AI will still be an extremely useful technology that will continue to find new applications. But as businesses struggle to make AI investments pay off, AI start-ups operate with heavy losses, and AI model improvements slow down, the writing is on the wall: Nvidia's best days may very well be behind it.</p>
<div class="lb-trans"><p>無論發生什麼，人工智能仍將是一項極其有用的技術，繼續尋找新的應用。但隨着企業努力使人工智能投資獲得回報，人工智能初創公司面臨鉅額虧損，以及人工智能模型改進放緩，形勢已經明朗：英偉達的最佳時光可能已經過去。</p>
</div>

Should You Avoid Nvidia Stock?

- Nvidia 在 AI 加速器市場佔據主導地位，股價因 AI 熱潮大幅上漲。  
- 然而，95% 的生成式 AI 項目未能取得積極成果，企業對 AI 投資的回報感到失望。  
- AI 初創公司面臨鉅額虧損，市場競爭加劇，Nvidia 的增長前景可能受到威脅。  

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