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Nvidia：博通风险的现实检查
Nvidia Corporation的"AI之王"地位面临威胁，因为其主要客户正在寻求与博通合作构建定制芯片和系统。
自上月初以来，投资者对AI解决方案未来需求的担忧导致NVDA的股价下跌。
然而，怀疑论者可能忽略了Nvidia保持Bull Case的主要优势和底层熟练的战略。
自上月初以来，投资者对AI解决方案未来需求的担忧导致NVDA的股价下跌。
然而，怀疑论者可能忽略了Nvidia保持Bull Case的主要优势和底层熟练的战略。
Nvidia公司（纳斯达克:NVDA）凭借在高性能GPU设计领域的广泛领先，涵盖多个芯片并同时运行，为广泛系统和超级计算机设计，提供极高的计算性能，被称为"AI之王"。由于竞争对手如AMD和英特尔仍然落后于该行业领先者，因此普遍认为Nvidia将继续在营收增长方面占据市场主导地位。这是因为全球数据中心将在未来几年内现代化，以适应AI时代。
然而，最近由于Broadcom（AVGO）2024财报的公布，这一乐观的故事受到了打击。他们披露了Nvidia最大客户不仅在设计独有芯片，还在使用Broadcom的网络解决方案构建大规模定制芯片群的加强举措。
本文讨论了Nvidia与Broadcom和Marvell Technologies（MRVL）等竞争对手合作，开发替代Nvidia技术并威胁未来销售增长前景的风险。怀疑论者可能会忽略Nvidia维持未来财务表现所应有的主要优势和战略。NVDA股票被评为"买入"。
蓝色保护套仍然完好无损
在前一篇文章中，已经应对了云服务提供商（CSP）和其他主要科技公司向英伟达芯片大规模投资的担忧是否会有回报的问题。这指出了熊市场对过去投资缺乏明显回报的问题。我们也揭示了与AI相关的资本支出已经取得具体成果的统计证据，并强调了投资周期和投资回报率（ROI）之间的时滞，强调历史类比的重要性。
此外，在微软2025年第一季度的财报电话会议上，该公司高管宣布人工智能业务的回报率接近100亿美元。而Facebook的CEO马克·扎克伯格则在数个季度中一直声称，由于推荐系统的进步提高了广告的相关性，投资于人工智能已经开始见效。
然而，最近由于Broadcom（AVGO）2024财报的公布，这一乐观的故事受到了打击。他们披露了Nvidia最大客户不仅在设计独有芯片，还在使用Broadcom的网络解决方案构建大规模定制芯片群的加强举措。
本文讨论了Nvidia与Broadcom和Marvell Technologies（MRVL）等竞争对手合作，开发替代Nvidia技术并威胁未来销售增长前景的风险。怀疑论者可能会忽略Nvidia维持未来财务表现所应有的主要优势和战略。NVDA股票被评为"买入"。
蓝色保护套仍然完好无损
在前一篇文章中，已经应对了云服务提供商（CSP）和其他主要科技公司向英伟达芯片大规模投资的担忧是否会有回报的问题。这指出了熊市场对过去投资缺乏明显回报的问题。我们也揭示了与AI相关的资本支出已经取得具体成果的统计证据，并强调了投资周期和投资回报率（ROI）之间的时滞，强调历史类比的重要性。
此外，在微软2025年第一季度的财报电话会议上，该公司高管宣布人工智能业务的回报率接近100亿美元。而Facebook的CEO马克·扎克伯格则在数个季度中一直声称，由于推荐系统的进步提高了广告的相关性，投资于人工智能已经开始见效。
因此，如果主要科技企业继续向英伟达芯片投入大量资金，这些CapEX决策与已经见到的收入来源有明显相关性。CFO Colette Kress在2025年第三季度的财报电话会议上表示。
第三季度同样是一个创纪录的季度。我们继续提供令人难以置信的增长。收入为351亿美元，同比增长了17％，较上年同比增长94％，远超了325亿美元的预期。
...
Blackwell的需求是令人惊讶的，为了满足顾客给予我们的难以置信的需求，我们正在努力扩大供应以竞争。
因此，投资者可以期待2025年整年财务表现将再次强劲增长。
博通风险
12月12日，由于大型企业试图减少对Nvidia的依赖，Broadcom因其对技术解决方案的惊人需求而令投资者感到惊讶。
因此，总结Q4。半导体收入达到82亿美元，较去年增长12%，按顺序增长13%。第四季度AI收入同比增长150%，达到37亿美元。
- CEO Hock Tan主持了Broadcom Q4 FY2024财报说明会。
此后，AVGO的股价因消息而上涨，NVDA则下跌到修正区域。Broadcom的股价目前正沿着超越Nvidia的2014年第四季度的道路，随着“自定义芯片”的浪潮继续，Broadcom有可能在2025年继续超越市场领袖。
第三季度同样是一个创纪录的季度。我们继续提供令人难以置信的增长。收入为351亿美元，同比增长了17％，较上年同比增长94％，远超了325亿美元的预期。
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Blackwell的需求是令人惊讶的，为了满足顾客给予我们的难以置信的需求，我们正在努力扩大供应以竞争。
因此，投资者可以期待2025年整年财务表现将再次强劲增长。
博通风险
12月12日，由于大型企业试图减少对Nvidia的依赖，Broadcom因其对技术解决方案的惊人需求而令投资者感到惊讶。
因此，总结Q4。半导体收入达到82亿美元，较去年增长12%，按顺序增长13%。第四季度AI收入同比增长150%，达到37亿美元。
- CEO Hock Tan主持了Broadcom Q4 FY2024财报说明会。
此后，AVGO的股价因消息而上涨，NVDA则下跌到修正区域。Broadcom的股价目前正沿着超越Nvidia的2014年第四季度的道路，随着“自定义芯片”的浪潮继续，Broadcom有可能在2025年继续超越市场领袖。
Broadcom公司CEO Hock Tan的以下言论给Nvidia的股票施加了压力。
某些超大规模运营商已经启动了各自的旅程，开发了定制AI加速器或XPU，并将这些XPU连接到可扩展的以太网网络。
...
目前，有三家超大规模企业制定了不同速度部署独特的多代AI XPU路线图，计划在未来三年内进行部署。预计到2027年，他们各自计划在单一面料上部署100万个XPU集群。
— Broadcom首席执行官Hock Tan，在2024年第四季度财报发布会上。
这将对Nvidia的GPU及相邻硬件产品未来的需求造成影响。除了出色的芯片设计外，Nvidia竞争优势的关键在于其构建更广泛人工智能系统的能力，包括多个GPU、网络解决方案、交换机、路由器等。Nvidia基本上正在从零开始构建整个超级计算系统，以实现大规模且复杂的AI模型处理，让竞争对手跟上变得更加困难。此外，Nvidia融入了“NVIDIA AI Enterprise”软件服务到这些超级计算系统中，将企业纳入生态系统，促进定期软件收入和硬件升级周期。
Nvidia高管在上次财报发布会上强调，云服务提供商占据了该公司数据中心收入的约一半。因此，主要的CSP和元平台开发自己的芯片和系统，无论在硬件还是软件层面上，都必然会严重损害Nvidia未来的盈利预期。
请不要低估Nvidia
首先，要注意云服务提供商组成的Nvidia数据中心收入一半，并不仅仅包括亚马逊的AWS（AMZN）、微软（MSFT）Azure和谷歌云（GOOG）。在上次财报发布会上，首席财务官Collette Kress强调了该公司如何向国际CSP提供服务。
Tata Communications と Yotta Data Services を含むインドの主要な CSP は、数万 NVIDIA GPU 用の AI 工場を建設しています。年末までに、彼らは国内でのNVIDIA GPUの展開を10倍近く増やすだろう
したがって、Nvidiaの顧客基盤は、懐疑論者が主張するよりも多様です。
さらに、市場はBroadcomのテクノロジーソリューションに対する需要の高まりに興奮していますが、投資家はNvidiaのシステムソリューションに対する需要も同時に増加し続けているという事実を見落としている可能性があります。
CFO コレット・クレス
ネットワーキングの需要は強く、成長しており、第4四半期に順次成長を予想しています。CSP とスーパーコンピューティング センターは、新しい H200 クラスターを強化するために NVIDIA InfiniBand プラットフォームを使用および採用しています。NVIDIA Spectrum-X Ethernet for AI の収益は前年比で 3 倍以上増加し、当社のパイプラインは、大規模なクラスター展開を計画している複数の CSP および消費者向けインターネット企業で構築され続けています。
...
CEO ジェンセン・ファン
あなたはオラクルのシステムが立ち上がったのを見たと思います。あなたはマイクロソフトのシステムを持っており、彼らはグレースブラックウェルシステムをプレビューしようとしています。あなたはGoogleにあるシステムを持っています。そして、これらすべてのCSPは、最初になるために競争しています。
– Nvidia Q3 FY2025 财报电话会议（重点突出）。
那么，为什么主要的CSP和面向消费者的互联网企业会选择使用Nvidia的硬件来构建集群呢？
了解Nvidia在构建广泛超级计算系统方面的进展是至关重要的。竞争对手要想追赶并复制其性能可能需要数年的时间。
Blackwell Vision花了近5年时间才实现，涉及7个独特的芯片….NVIDIA从芯片、系统、网络，甚至结构化电缆、电源和冷却、以及软件安装，为了让客户能够快速建立AI工厂，设计和优化Blackwell平台的全栈端到端。
- CEO Jensen Huang、Nvidia Q2 FY2025财报电话会议（重点突出）。
考虑到爱好者正使用各种软件服务（如微软的Office 365和谷歌的各种搜索产品），现在，针对Nvidia最重要的客户，针对各自领域的AI创新方向和采用趋势，将进行更加公正的讨论。
利用这些数据和知识，可以设计整体优化为内部AI模型的训练和推理服务的自定义超级计算系统。实际上，不仅适用于内部AI模型，还适用于知名AI初创公司的大规模语言模型（LLM）。例如，作为利益相关方，亚马逊与Anthropic巧妙签约，利用AWS的芯片构建的集群来训练和部署下一个AI模型。
某些超大规模运营商已经启动了各自的旅程，开发了定制AI加速器或XPU，并将这些XPU连接到可扩展的以太网网络。
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目前，有三家超大规模企业制定了不同速度部署独特的多代AI XPU路线图，计划在未来三年内进行部署。预计到2027年，他们各自计划在单一面料上部署100万个XPU集群。
— Broadcom首席执行官Hock Tan，在2024年第四季度财报发布会上。
这将对Nvidia的GPU及相邻硬件产品未来的需求造成影响。除了出色的芯片设计外，Nvidia竞争优势的关键在于其构建更广泛人工智能系统的能力，包括多个GPU、网络解决方案、交换机、路由器等。Nvidia基本上正在从零开始构建整个超级计算系统，以实现大规模且复杂的AI模型处理，让竞争对手跟上变得更加困难。此外，Nvidia融入了“NVIDIA AI Enterprise”软件服务到这些超级计算系统中，将企业纳入生态系统，促进定期软件收入和硬件升级周期。
Nvidia高管在上次财报发布会上强调，云服务提供商占据了该公司数据中心收入的约一半。因此，主要的CSP和元平台开发自己的芯片和系统，无论在硬件还是软件层面上，都必然会严重损害Nvidia未来的盈利预期。
请不要低估Nvidia
首先，要注意云服务提供商组成的Nvidia数据中心收入一半，并不仅仅包括亚马逊的AWS（AMZN）、微软（MSFT）Azure和谷歌云（GOOG）。在上次财报发布会上，首席财务官Collette Kress强调了该公司如何向国际CSP提供服务。
Tata Communications と Yotta Data Services を含むインドの主要な CSP は、数万 NVIDIA GPU 用の AI 工場を建設しています。年末までに、彼らは国内でのNVIDIA GPUの展開を10倍近く増やすだろう
したがって、Nvidiaの顧客基盤は、懐疑論者が主張するよりも多様です。
さらに、市場はBroadcomのテクノロジーソリューションに対する需要の高まりに興奮していますが、投資家はNvidiaのシステムソリューションに対する需要も同時に増加し続けているという事実を見落としている可能性があります。
CFO コレット・クレス
ネットワーキングの需要は強く、成長しており、第4四半期に順次成長を予想しています。CSP とスーパーコンピューティング センターは、新しい H200 クラスターを強化するために NVIDIA InfiniBand プラットフォームを使用および採用しています。NVIDIA Spectrum-X Ethernet for AI の収益は前年比で 3 倍以上増加し、当社のパイプラインは、大規模なクラスター展開を計画している複数の CSP および消費者向けインターネット企業で構築され続けています。
...
CEO ジェンセン・ファン
あなたはオラクルのシステムが立ち上がったのを見たと思います。あなたはマイクロソフトのシステムを持っており、彼らはグレースブラックウェルシステムをプレビューしようとしています。あなたはGoogleにあるシステムを持っています。そして、これらすべてのCSPは、最初になるために競争しています。
– Nvidia Q3 FY2025 财报电话会议（重点突出）。
那么，为什么主要的CSP和面向消费者的互联网企业会选择使用Nvidia的硬件来构建集群呢？
了解Nvidia在构建广泛超级计算系统方面的进展是至关重要的。竞争对手要想追赶并复制其性能可能需要数年的时间。
Blackwell Vision花了近5年时间才实现，涉及7个独特的芯片….NVIDIA从芯片、系统、网络，甚至结构化电缆、电源和冷却、以及软件安装，为了让客户能够快速建立AI工厂，设计和优化Blackwell平台的全栈端到端。
- CEO Jensen Huang、Nvidia Q2 FY2025财报电话会议（重点突出）。
考虑到爱好者正使用各种软件服务（如微软的Office 365和谷歌的各种搜索产品），现在，针对Nvidia最重要的客户，针对各自领域的AI创新方向和采用趋势，将进行更加公正的讨论。
利用这些数据和知识，可以设计整体优化为内部AI模型的训练和推理服务的自定义超级计算系统。实际上，不仅适用于内部AI模型，还适用于知名AI初创公司的大规模语言模型（LLM）。例如，作为利益相关方，亚马逊与Anthropic巧妙签约，利用AWS的芯片构建的集群来训练和部署下一个AI模型。
因此，主要的CSP可以从本质上优化适用于运行的基础设施。因此，如果云客户选择其中一个内部AI模型来增强生成的AI应用程序，则CSP随后通过强调性能和成本优势，也可以促进使用定制芯片和超级计算系统。
最终，这些努力可能会削弱Nvidia在云环境中的技术优势。
即使如此，不应低估Nvidia在设想未来技术需求、满足这些需求并在竞争中取得领先位置方面开发适当解决方案的能力。
以Google（GOOG）- Salesforce（CRM）合作为例。几年前起，Salesforce就依赖Google的定制TPU构建了自己的AI模型。然而，由于Salesforce计划在此AI革命的下一阶段即“AI代理”阶段转变，因此他们决定采用Nvidia的平台解决方案来增强其新的“Agentforce”服务。
软件在此决定中扮演着重要角色，Nvidia的NIM和NeMo解决方案特别擅长作为AgentAI的引人注目的促进者。
作为NVIDIA AI Enterprise平台的一部分，利用NVIDIA NIM微服务和NVIDIA NeMo与Salesforce的AI相结合的预测和生成技术，预计AI平台的性能和模型吞吐量将随NVIDIA AI Enterprise平台的进步而提升，从而提高生产力和行业间互动的效果。
- 赛富时。
假设Google Cloud努力说服Salesforce使用定制TPU来加强代理AI服务是明智的。实际上，Google宣称自己是近10年来的AI先行企业，并且通过“变压器”架构和多模“双子”模型走在AI创新的最前沿。
最终，这些努力可能会削弱Nvidia在云环境中的技术优势。
即使如此，不应低估Nvidia在设想未来技术需求、满足这些需求并在竞争中取得领先位置方面开发适当解决方案的能力。
以Google（GOOG）- Salesforce（CRM）合作为例。几年前起，Salesforce就依赖Google的定制TPU构建了自己的AI模型。然而，由于Salesforce计划在此AI革命的下一阶段即“AI代理”阶段转变，因此他们决定采用Nvidia的平台解决方案来增强其新的“Agentforce”服务。
软件在此决定中扮演着重要角色，Nvidia的NIM和NeMo解决方案特别擅长作为AgentAI的引人注目的促进者。
作为NVIDIA AI Enterprise平台的一部分，利用NVIDIA NIM微服务和NVIDIA NeMo与Salesforce的AI相结合的预测和生成技术，预计AI平台的性能和模型吞吐量将随NVIDIA AI Enterprise平台的进步而提升，从而提高生产力和行业间互动的效果。
- 赛富时。
假设Google Cloud努力说服Salesforce使用定制TPU来加强代理AI服务是明智的。实际上，Google宣称自己是近10年来的AI先行企业，并且通过“变压器”架构和多模“双子”模型走在AI创新的最前沿。
因此，可以推测Google可能已经为应对“AgentAI”浪潮做好了充分准备，与Nvidia一样。在与博通（以及相关软件服务）合作的同时，Google可能已经针对这一机会设计了适当的硅片。
然而，实际上，NVIDIA在满足AI代理的需求方面处于更好的位置。事实上，在上次NVIDIA的业绩会上，首席财务官Colette Kress列出了利用NIM和NeMO的其他公司，以及如何已经通过软件增加收入的情况。
NVIDIA AI Enterprise包括NVIDIA NeMo和NIM微服务，是AI代理的运营平台。行业领导者正在使用NVIDIA AI构建Co-Pilots和代理。NVIDIA、Cadence、Cloudera、Cohesity、NetApp、Nutanix、Salesforce、SAP、ServiceNow正在竞争加速开发这些应用程序，未来几年可能部署数十亿个代理。
...
近1000家公司正在使用NVIDIA NIM，其采用速度显然体现在NVIDIA AI Enterprise的收入化上。NVIDIA AI Enterprise的年收入超过去年增加了一倍以上，预计销售渠道将继续建立。
另外，考虑到开源AI模型更具成本效益和透明性的事实，整个企业对其越来越受欢迎。正如首席执行官马克·扎克伯格在2024年第三季度Meta Platforms的财报会议中指出，NVIDIA正在优化技术以运行开源AI模型，例如Meta的Llama系列。
...我们正在看到，随着Llama被更广泛采用，人们例如NVIDIA和AMD正优化芯片，以更有效地运行Llama等模型。
考虑到技术持续优势，NVIDIA的平台解决方案可能在主要CSP的云客户中保持高需求，这得益于该公司在芯片设计、超级计算架构和覆盖式软件生态系统方面的广泛领先地位。
这一战略有助于应对CSP设计自定义芯片和系统的努力，当客户越来越多选择开源模型，并且NVIDIA的GPU被证明更有效地运行这些LLM时。
此外，IDC服务商-云计算目前占据了Nvidia数据中心收入的大部分，但是NVDA熊市可能忽视了该公司通过合作伙伴Dell Technologies（DELL）和Hewlett Packard Enterprises（HPE）向企业销售技术的额外收入来源。另外，由于特定的数据保护和其他行业特定需求，世界上并非所有企业都有意向迁移到云端。因此，这些企业将继续以本地方式维持业务。在2025年财年第1季度业绩会上，首席财务官Colette Kress宣布了正在进行中的本地项目数量。
在第1季度中，与100多个客户合作，建立了数百到数万个GPU规模的AI工厂，有些甚至达到了10万个GPU。
因此，当IDC服务商-云计算设计其独特芯片和系统时，Nvidia利用许多企业对迁移到云端持消极态度的情况，提供本地AI解决方案。
然而，实际上，NVIDIA在满足AI代理的需求方面处于更好的位置。事实上，在上次NVIDIA的业绩会上，首席财务官Colette Kress列出了利用NIM和NeMO的其他公司，以及如何已经通过软件增加收入的情况。
NVIDIA AI Enterprise包括NVIDIA NeMo和NIM微服务，是AI代理的运营平台。行业领导者正在使用NVIDIA AI构建Co-Pilots和代理。NVIDIA、Cadence、Cloudera、Cohesity、NetApp、Nutanix、Salesforce、SAP、ServiceNow正在竞争加速开发这些应用程序，未来几年可能部署数十亿个代理。
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近1000家公司正在使用NVIDIA NIM，其采用速度显然体现在NVIDIA AI Enterprise的收入化上。NVIDIA AI Enterprise的年收入超过去年增加了一倍以上，预计销售渠道将继续建立。
另外，考虑到开源AI模型更具成本效益和透明性的事实，整个企业对其越来越受欢迎。正如首席执行官马克·扎克伯格在2024年第三季度Meta Platforms的财报会议中指出，NVIDIA正在优化技术以运行开源AI模型，例如Meta的Llama系列。
...我们正在看到，随着Llama被更广泛采用，人们例如NVIDIA和AMD正优化芯片，以更有效地运行Llama等模型。
考虑到技术持续优势，NVIDIA的平台解决方案可能在主要CSP的云客户中保持高需求，这得益于该公司在芯片设计、超级计算架构和覆盖式软件生态系统方面的广泛领先地位。
这一战略有助于应对CSP设计自定义芯片和系统的努力，当客户越来越多选择开源模型，并且NVIDIA的GPU被证明更有效地运行这些LLM时。
此外，IDC服务商-云计算目前占据了Nvidia数据中心收入的大部分，但是NVDA熊市可能忽视了该公司通过合作伙伴Dell Technologies（DELL）和Hewlett Packard Enterprises（HPE）向企业销售技术的额外收入来源。另外，由于特定的数据保护和其他行业特定需求，世界上并非所有企业都有意向迁移到云端。因此，这些企业将继续以本地方式维持业务。在2025年财年第1季度业绩会上，首席财务官Colette Kress宣布了正在进行中的本地项目数量。
在第1季度中，与100多个客户合作，建立了数百到数万个GPU规模的AI工厂，有些甚至达到了10万个GPU。
因此，当IDC服务商-云计算设计其独特芯片和系统时，Nvidia利用许多企业对迁移到云端持消极态度的情况，提供本地AI解决方案。
Nvidia股票的投资案例
由于博通牵头的“定制芯片”风险继续严重影响股票，NVDA仍然下跌了8-9％，处于历史最高水平以下。目前，以约47倍的期货利润进行交易。通过使用这一常用指数，NVDA看起来昂贵，但也需要考虑到企业收入可能以未来几年的速度增长。这就是为什么Forward P / E Growth（Forward PEG）倍数是可取的原因。这是因为根据一段时间内预期的EPS增长率来调整Forward P/E倍数。
下面的K线图将预测EPS FWD长期增长率（3-5年CAGR）与Nvidia和Marvell Technologies（MRVL）的比较，以及与尝试替换搭载Nvidia的服务器的主要IDC服务商-云计算的比较。
由于博通牵头的“定制芯片”风险继续严重影响股票，NVDA仍然下跌了8-9％，处于历史最高水平以下。目前，以约47倍的期货利润进行交易。通过使用这一常用指数，NVDA看起来昂贵，但也需要考虑到企业收入可能以未来几年的速度增长。这就是为什么Forward P / E Growth（Forward PEG）倍数是可取的原因。这是因为根据一段时间内预期的EPS增长率来调整Forward P/E倍数。
下面的K线图将预测EPS FWD长期增长率（3-5年CAGR）与Nvidia和Marvell Technologies（MRVL）的比较，以及与尝试替换搭载Nvidia的服务器的主要IDC服务商-云计算的比较。
对博通的定制芯片和系统业务的期望较高，尽管市场最近对AVGO进行了1万亿美元的流通值，但未来3-5年的EPS增长率分别为21.70％和38.16％，远低于NVDA。
Nvidia以突出的EPS增长率预测自豪，Marvell是唯一与Nvidia持平的EPS增长率的竞争者。
目前，根据预测每股收益增长率调整各股票的预期市盈率，可以得到以下的预期PEG比例。
Nvidia以突出的EPS增长率预测自豪，Marvell是唯一与Nvidia持平的EPS增长率的竞争者。
目前，根据预测每股收益增长率调整各股票的预期市盈率，可以得到以下的预期PEG比例。
在文本背景下，一个预期的PEG比率为1倍意味着股票正以公允价值左右进行交易。
NVIDIA是这场革命中最具性价比的人工智能股票之一，以1.54倍的预期PEG比率进行交易，比博通的1.74倍更便宜。除了谷歌在核心搜索业务中面临着巨大逆风之外，几乎所有其他知名的人工智能股票都以超过2倍的价格交易，这反映了显著的溢价估值。
尽管涉及Nvidia芯片未来需求的担忧，全球"定制芯片"浪潮中，Nvidia股仍然维持"买入和持有"的合理性。卓越的技术平台价值主张及对现场数据中心的多元化，应有助于维持未来GPU需求。
NVDA股票仍保持"买入"评级。
NVIDIA是这场革命中最具性价比的人工智能股票之一，以1.54倍的预期PEG比率进行交易，比博通的1.74倍更便宜。除了谷歌在核心搜索业务中面临着巨大逆风之外，几乎所有其他知名的人工智能股票都以超过2倍的价格交易，这反映了显著的溢价估值。
尽管涉及Nvidia芯片未来需求的担忧，全球"定制芯片"浪潮中，Nvidia股仍然维持"买入和持有"的合理性。卓越的技术平台价值主张及对现场数据中心的多元化，应有助于维持未来GPU需求。
NVDA股票仍保持"买入"评级。
免责声明：社区由Moomoo Technologies Inc.提供，仅用于教育目的。
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