NVDA
英伟达
-- 131.760 TSLA
特斯拉
-- 396.360 RGTI
Rigetti Computing
-- 8.9500 AMD
美国超微公司
-- 116.090 PLTR
Palantir
-- 65.910 
Nvidia：为什么怀疑论者一直忽视重点
尽管对人工智能设备投资的投资回报率持怀疑态度，而且与 AMD MI300X 芯片的竞争，但在强劲的人工智能需求的推动下，英伟达的股价飞涨。
AWS、Azure和谷歌云等云提供商的盈利能力有所提高，这推翻了低人工智能投资回报率影响Nvidia芯片需求的说法。
人工智能的变革性影响不仅限于消费类应用程序，快速计算对于传统的数据中心任务已变得至关重要。
Nvidia的估值反映了该公司在人工智能革命中的领先地位，预计销售额将大幅增长，这证明了其溢价是合理的。
AWS、Azure和谷歌云等云提供商的盈利能力有所提高，这推翻了低人工智能投资回报率影响Nvidia芯片需求的说法。
人工智能的变革性影响不仅限于消费类应用程序，快速计算对于传统的数据中心任务已变得至关重要。
Nvidia的估值反映了该公司在人工智能革命中的领先地位，预计销售额将大幅增长，这证明了其溢价是合理的。
投资论文
英伟达公司（纳斯达克： NVDA我第一次写了）文章我记得了。该文章给出了 “买入” 评级。NVDA同比上涨240％，人们开始质疑股票能否维持其大幅上涨。许多人主要担心的是，当时 AMD 正准备推出 MI300X 芯片作为对 NVDA H100 的回应，竞争正在加剧。
从那以后，事情发展迅速。到 2024/5 年，我的第二次文章这实际上是对夸大 AMD MI300X 市场地位的声音的致敬，理由是它在 2024 年第一季度首次亮相失败。当时，NVDA又上涨了300％，这次出现了一种新的怀疑论者，质疑对人工智能的需求是否会继续。我竭尽全力争辩说，NVDA正处于持续几年甚至几十年的长期趋势的初期阶段，我已经将Meta的巨大计算需求作为市场规模的一个例子。
自5月份的文章以来，NVDA已经上涨了55％。今天，投资者面临着另一种怀疑论者。他们认为，鉴于人工智能基础设施的投资回报率（ROI）很低，科技公司将在某个时候审查资本支出。本文解决了这些问题。
错误的假设
对于训练有素的分析师来说，分析论点成为第二种习惯。让我们来看看这个讨论。随着科技公司意识到人工智能资本投资与投资回报率之间的不平衡，对NVDA芯片的需求将下降。
假设：人工智能项目的投资回报率很低。
前提：企业根据投资回报率做出人工智能资本投资决策。
底线：考虑到假设和基本假设，对NVDA芯片的需求将减少。
本次讨论所依据的假设和假设是错误的。我们知道NVDA拥有多元化的客户群，其中一些客户的投资回报率可能很低，但让我们从头开始。
NVDA数据中心销售额的一半，占总销售额的42％，是微软（MSFT) 的Azure、亚马逊（AMZN AWS for)、字母表 (GOOG 它由公有云公司（例如谷歌云）提供。如果人工智能投资的回报率像我们声称的那样微弱，则折旧和摊销费用将记录在GAAP会计的产品成本（COGS）部分中，因此利润率应该会下降。服务器设置并运行后，无论收入多少，其价值的一部分都将作为 COGS 扣除。
我们实际看到的是盈利能力的提高。AWS的营业利润率在上个季度达到38％，高于去年同期的30％。在生成式人工智能繁荣之前的2022年第二季度，AWS的利润率为26％，低于AMZN加速人工智能资本支出时的利润率。在过去三年中，Azure的利润率一直保持稳定，2024年第三季度、2023年第三季度和2022年第三季度的利润率分别为43.6％、44.5％和44.1％。谷歌没有按细分市场对利润进行分类，但是在看毛利率时，没有迹象表明利润率正在缩小，而且正朝着正确的方向发展。
英伟达公司（纳斯达克： NVDA我第一次写了）文章我记得了。该文章给出了 “买入” 评级。NVDA同比上涨240％，人们开始质疑股票能否维持其大幅上涨。许多人主要担心的是，当时 AMD 正准备推出 MI300X 芯片作为对 NVDA H100 的回应，竞争正在加剧。
从那以后，事情发展迅速。到 2024/5 年，我的第二次文章这实际上是对夸大 AMD MI300X 市场地位的声音的致敬，理由是它在 2024 年第一季度首次亮相失败。当时，NVDA又上涨了300％，这次出现了一种新的怀疑论者，质疑对人工智能的需求是否会继续。我竭尽全力争辩说，NVDA正处于持续几年甚至几十年的长期趋势的初期阶段，我已经将Meta的巨大计算需求作为市场规模的一个例子。
自5月份的文章以来，NVDA已经上涨了55％。今天，投资者面临着另一种怀疑论者。他们认为，鉴于人工智能基础设施的投资回报率（ROI）很低，科技公司将在某个时候审查资本支出。本文解决了这些问题。
错误的假设
对于训练有素的分析师来说，分析论点成为第二种习惯。让我们来看看这个讨论。随着科技公司意识到人工智能资本投资与投资回报率之间的不平衡，对NVDA芯片的需求将下降。
假设：人工智能项目的投资回报率很低。
前提：企业根据投资回报率做出人工智能资本投资决策。
底线：考虑到假设和基本假设，对NVDA芯片的需求将减少。
本次讨论所依据的假设和假设是错误的。我们知道NVDA拥有多元化的客户群，其中一些客户的投资回报率可能很低，但让我们从头开始。
NVDA数据中心销售额的一半，占总销售额的42％，是微软（MSFT) 的Azure、亚马逊（AMZN AWS for)、字母表 (GOOG 它由公有云公司（例如谷歌云）提供。如果人工智能投资的回报率像我们声称的那样微弱，则折旧和摊销费用将记录在GAAP会计的产品成本（COGS）部分中，因此利润率应该会下降。服务器设置并运行后，无论收入多少，其价值的一部分都将作为 COGS 扣除。
我们实际看到的是盈利能力的提高。AWS的营业利润率在上个季度达到38％，高于去年同期的30％。在生成式人工智能繁荣之前的2022年第二季度，AWS的利润率为26％，低于AMZN加速人工智能资本支出时的利润率。在过去三年中，Azure的利润率一直保持稳定，2024年第三季度、2023年第三季度和2022年第三季度的利润率分别为43.6％、44.5％和44.1％。谷歌没有按细分市场对利润进行分类，但是在看毛利率时，没有迹象表明利润率正在缩小，而且正朝着正确的方向发展。
由于消费类人工智能应用程序的增长速度没有预期的那么快，我敢肯定，有些人对人工智能的投资回报率持怀疑态度。人们仍然是 Apple 配备了人工智能 ( AAPL 我在等 Siri）。但是，在幕后，人工智能提供了显著的成本效益。摩根大通（ JPM）最近帮助员工总结文档并提出想法聊天机器人它已被引入。GitHub（微软的一部分）程序员使用多种自然语言提示编写计算机代码生成现在可以做到了，生产力也提高了。Seeking Alpha最近推出了一项虚拟报告功能，汇总了分析师的文章摘要。消费类应用不断增加，从而提高了生产力，增加了销售额，降低了成本。
请不要误会我的意思。我告诉投资者，尽管生成式人工智能是云提供商的增长机会，但增长速度不值得大肆宣传警告我是第一个。我说得对。但这与说人工智能无利可图完全不同。
许多流行应用程序（例如苹果的Siri和亚马逊的Alexa）的人工智能升级被推迟的原因似乎是由于投资回报率低。但是，这更多地与这些应用程序的商业模式有关，而不是与NVDA芯片或人工智能技术的功能有关。好消息是，NVDA会计算每次产品升级的价格已经降低了仅此而已。例如，2020年推出的A100每秒可以处理19.5万亿次浮点运算，由Data Crunch以每小时1.89美元的价格租用。H100于2022年推出，可处理67万亿次浮点运算，租金为每小时3.17美元。这是一个高昂的价格，反映了云提供商H100的高设备成本。尽管如此，使用NVDA的H100（每美元21万亿次浮点）的每美元性能要比之前的A100（每美元10万亿次浮点）经济得多。
随着成本的持续下降，将人工智能功能引入免费增值业务模式（例如Siri和Alexa）将更加经济。此外，我们不能忽视这样一个事实，即生成式人工智能是一项新技术，并不完美。这也将影响消费者人工智能应用程序的开发步伐。
不仅仅是一个大型语言模型
我是英特尔（INTC ）也接受了采访，但如果你听听管理团队的评论，你会发现他们对自己的市场地位有一种奇怪的看法。他们区分传统数据中心和人工智能数据中心的支出，他们认为后者是暂时的激增，最终可以平衡。
特别是，主要的云客户在构建高端人工智能训练环境方面投入了大量精力。因此，大部分预算都集中在或优先考虑人工智能建设方面。也就是说，这是短期的激增，我们预计它会随着时间的推移而保持平衡-英特尔 2023 年第二季度收益公告。
我认为在数据中心市场上，预算从传统机架转移到人工智能机架并不是暂时的。在传统数据中心 CPU 上执行的许多传统计算任务，例如搜索引擎和推荐算法，已转向使用 GPU 进行更快的计算。无论大数据存在于何处，在比传统数据中心更快的平台上运行大数据都可能更高效。我相信英特尔在数据中心市场的市场份额的损失比管理层告诉股东的更为持久。
估值
我相信我们现在正处于人工智能长期顺风的早期阶段，这种顺风将持续数十年甚至几十年。正如我们所知，这种顺风将彻底改变世界。情感智能的数字助理很有可能成为现实。描绘我们思想的 Neuralink 并不像 15 年前那样虚构。目前正在开发通用仿人机器人。所有这些创新都需要巨大的计算能力。
当前的计算能力显然不足。即使是创建 AI 图像之类的琐碎任务也太慢了。支持基本推理技能的最新版本的 ChatGPT 中的查询受到计算能力限制的限制。所有这些都表明，当今的人工智能基础设施需要更多的微芯片。今年，华尔街预计，NVDA的销售额将增长115％，达到1290亿美元。据估计，到2025年，销售额将增长47％，达到1920亿美元。我认为 NVDA 有可能让我们感到惊讶。人工智能创新的步伐已大大加快，我认为NVDA的销售将与这些进步同步增长。
该公司的48倍市盈率基于2024年的收入预测。如果明年的每股收益预测为4.37美元，则市盈率将下降32倍。该公司仍然不是最便宜的微芯片公司，但它仍在行业内。同样重要的是，鉴于该公司在人工智能数据中心市场的主导地位，NVDA将在可预见的将来要求价格溢价。
请不要误会我的意思。我告诉投资者，尽管生成式人工智能是云提供商的增长机会，但增长速度不值得大肆宣传警告我是第一个。我说得对。但这与说人工智能无利可图完全不同。
许多流行应用程序（例如苹果的Siri和亚马逊的Alexa）的人工智能升级被推迟的原因似乎是由于投资回报率低。但是，这更多地与这些应用程序的商业模式有关，而不是与NVDA芯片或人工智能技术的功能有关。好消息是，NVDA会计算每次产品升级的价格已经降低了仅此而已。例如，2020年推出的A100每秒可以处理19.5万亿次浮点运算，由Data Crunch以每小时1.89美元的价格租用。H100于2022年推出，可处理67万亿次浮点运算，租金为每小时3.17美元。这是一个高昂的价格，反映了云提供商H100的高设备成本。尽管如此，使用NVDA的H100（每美元21万亿次浮点）的每美元性能要比之前的A100（每美元10万亿次浮点）经济得多。
随着成本的持续下降，将人工智能功能引入免费增值业务模式（例如Siri和Alexa）将更加经济。此外，我们不能忽视这样一个事实，即生成式人工智能是一项新技术，并不完美。这也将影响消费者人工智能应用程序的开发步伐。
不仅仅是一个大型语言模型
我是英特尔（INTC ）也接受了采访，但如果你听听管理团队的评论，你会发现他们对自己的市场地位有一种奇怪的看法。他们区分传统数据中心和人工智能数据中心的支出，他们认为后者是暂时的激增，最终可以平衡。
特别是，主要的云客户在构建高端人工智能训练环境方面投入了大量精力。因此，大部分预算都集中在或优先考虑人工智能建设方面。也就是说，这是短期的激增，我们预计它会随着时间的推移而保持平衡-英特尔 2023 年第二季度收益公告。
我认为在数据中心市场上，预算从传统机架转移到人工智能机架并不是暂时的。在传统数据中心 CPU 上执行的许多传统计算任务，例如搜索引擎和推荐算法，已转向使用 GPU 进行更快的计算。无论大数据存在于何处，在比传统数据中心更快的平台上运行大数据都可能更高效。我相信英特尔在数据中心市场的市场份额的损失比管理层告诉股东的更为持久。
估值
我相信我们现在正处于人工智能长期顺风的早期阶段，这种顺风将持续数十年甚至几十年。正如我们所知，这种顺风将彻底改变世界。情感智能的数字助理很有可能成为现实。描绘我们思想的 Neuralink 并不像 15 年前那样虚构。目前正在开发通用仿人机器人。所有这些创新都需要巨大的计算能力。
当前的计算能力显然不足。即使是创建 AI 图像之类的琐碎任务也太慢了。支持基本推理技能的最新版本的 ChatGPT 中的查询受到计算能力限制的限制。所有这些都表明，当今的人工智能基础设施需要更多的微芯片。今年，华尔街预计，NVDA的销售额将增长115％，达到1290亿美元。据估计，到2025年，销售额将增长47％，达到1920亿美元。我认为 NVDA 有可能让我们感到惊讶。人工智能创新的步伐已大大加快，我认为NVDA的销售将与这些进步同步增长。
该公司的48倍市盈率基于2024年的收入预测。如果明年的每股收益预测为4.37美元，则市盈率将下降32倍。该公司仍然不是最便宜的微芯片公司，但它仍在行业内。同样重要的是，鉴于该公司在人工智能数据中心市场的主导地位，NVDA将在可预见的将来要求价格溢价。
第三季度业绩
数据中心目前占NVDA收入的大部分，其中一半的收入来自少数向公众租赁人工智能计算能力的公共云提供商。2023今年第四季度通过2024 年第三季度在此期间，数据中心的销售额增长了近十倍。在24个月内，数据中心和游戏之间的差距已从16亿美元增长到约270亿美元，这反映了我们目前正在经历的 “基础设施建设” 阶段。
数据中心目前占NVDA收入的大部分，其中一半的收入来自少数向公众租赁人工智能计算能力的公共云提供商。2023今年第四季度通过2024 年第三季度在此期间，数据中心的销售额增长了近十倍。在24个月内，数据中心和游戏之间的差距已从16亿美元增长到约270亿美元，这反映了我们目前正在经历的 “基础设施建设” 阶段。
同样有趣的是，NVDA的游戏收入几乎翻了一番。这反映了GeForce品牌下显卡的进步，但鉴于NVDA在人工智能领域的领先地位，也反映了声誉的提高。
专业可视化部报告的虚拟现实和增强现实业务在2024年第三季度创造了4.86亿美元的收入，同比增长17％。尽管这是一项合理的成就，但它仍然不能完全反映市场的潜在机会。
汽车部门在第三季度增长了71％，如果这种趋势持续下去，到2024年第四季度，它将超过专业可视化部门。NVDA GPU 正用于自动驾驶汽车，以提供实时图像分析。去年售出了大约7500万辆汽车。特斯拉（TSLA）、游轮（GM)、Waymo (GOOG) (谷歌）等继续致力于推动自动驾驶的发展和自动驾驶监管框架的制定，NVDA在该领域的销售额有可能像两年前数据中心一样迅速增长。
最后的想法以及为什么我可能错了
任何开拓新市场的公司都可能出现波动。但我相信我们已经进入了人工智能的快速发展阶段，这将改变每个行业。驾驶汽车、高分辨率虚拟现实、连接大脑和计算机的大脑神经链接等请考虑一下。增长不是线性的，但对于那些愿意乘风破浪的人来说，有可能获得显著的好处。
除了需求的潜在可变性和非线性之外，竞争风险在长期和中期内也可能变得更加明显。在商业领域，我认为几乎不存在赢家获得一切的情况。不同的客户有不同的人工智能解决方案，无论是英特尔至强和高迪加速器，还是AMD的EPYC和Instinct产品套件。
但是，如今，NVDA拥有最好的GPU，以CUDA、TensorRT和Omniverse等框架为代表的软件生态系统增强了其竞争力。这些框架允许开发人员针对特定需求优化 NVDA 硬件。同样重要的是，这些框架使数据中心更难切换到不同的硬件。
专业可视化部报告的虚拟现实和增强现实业务在2024年第三季度创造了4.86亿美元的收入，同比增长17％。尽管这是一项合理的成就，但它仍然不能完全反映市场的潜在机会。
汽车部门在第三季度增长了71％，如果这种趋势持续下去，到2024年第四季度，它将超过专业可视化部门。NVDA GPU 正用于自动驾驶汽车，以提供实时图像分析。去年售出了大约7500万辆汽车。特斯拉（TSLA）、游轮（GM)、Waymo (GOOG) (谷歌）等继续致力于推动自动驾驶的发展和自动驾驶监管框架的制定，NVDA在该领域的销售额有可能像两年前数据中心一样迅速增长。
最后的想法以及为什么我可能错了
任何开拓新市场的公司都可能出现波动。但我相信我们已经进入了人工智能的快速发展阶段，这将改变每个行业。驾驶汽车、高分辨率虚拟现实、连接大脑和计算机的大脑神经链接等请考虑一下。增长不是线性的，但对于那些愿意乘风破浪的人来说，有可能获得显著的好处。
除了需求的潜在可变性和非线性之外，竞争风险在长期和中期内也可能变得更加明显。在商业领域，我认为几乎不存在赢家获得一切的情况。不同的客户有不同的人工智能解决方案，无论是英特尔至强和高迪加速器，还是AMD的EPYC和Instinct产品套件。
但是，如今，NVDA拥有最好的GPU，以CUDA、TensorRT和Omniverse等框架为代表的软件生态系统增强了其竞争力。这些框架允许开发人员针对特定需求优化 NVDA 硬件。同样重要的是，这些框架使数据中心更难切换到不同的硬件。
免责声明：社区由Moomoo Technologies Inc.提供，仅用于教育目的。
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