Nvidia：展示了在计算现代化和AI工厂建设方面的实力
Nvidia公司的AI硬件需求在ChatGPT之后急剧增加，引领着创纪录的收入和营业利润，表明尽管进行架构转换，但在现代化计算和AI工厂建设方面展现出实力。
Nvidia的优势得到CUDA软件广泛采用的加强，尽管具备潜在的价格优势，但竞争对手的硬件吸引力正在下降。
黄CEO强调了Nvidia在AI革命中的角色，数据中心的现代化，以及AI工厂的建立，并预测了AI主导行业的惊人增长。
尽管存在类似于互联网泡沫时期的风险过高估值，但由于Nvidia提供保守指导、强大的财务状况和创始人主导的管理，仍将成为令人信服的长期投资。
Nvidia的优势得到CUDA软件广泛采用的加强，尽管具备潜在的价格优势，但竞争对手的硬件吸引力正在下降。
黄CEO强调了Nvidia在AI革命中的角色，数据中心的现代化，以及AI工厂的建立，并预测了AI主导行业的惊人增长。
尽管存在类似于互联网泡沫时期的风险过高估值，但由于Nvidia提供保守指导、强大的财务状况和创始人主导的管理，仍将成为令人信服的长期投资。
介绍
根据我的8月文章，Nvidia公司（纳斯达克：NVDA）在等待Blackwell架构的同时，一直在不断更新销售纪录。此后，发生了9月11日的高盛（GS）Communacopia Technology Conference和Nvidia第3季度财报提交的情况。我的论文指出，尽管Nvidia正处于架构变更的中间，但他们以强劲的步伐推动着计算机的现代化，通过创建AI工厂展示实力。
Nvidiaの会計四半期はカレンダー四半期とは異なります。私の考えでは、彼らは約1ヶ月遅れて1年休みです。例えば、Nvidiaの2025年第3四半期の会計期間は、2024年10月27日に終了したばかりです。
数字
2023年1月にChatGPTが1億人のユーザーに達したとき、世界は変曲点がありました。AIハードウェアの需要は、いくつかの理由で急増し始めました。理由の1つは、古いやり方が最適でなくなったからです。プログラマーが手書きでコードを作成し、CPUで実行する代わりに、加速コンピューティングでデータセンターを近代化することを選択します。もう1つの理由は、新しいツールを構築しようとしている新しいAI企業には、AI工場が必要だからです。ChatGPTは何も置き換えず、新しいタイプの会社でした。他の多くの新しいAI企業が形成されており、その結果、AIハードウェアの需要は驚異的です。Nvidiaは、これらの新しい企業が必要とするAI工場を建設しています。
私たちはまだAIの初期段階にあり、Nvidiaは今後数年間で強さを示すことを期待しています。少し前の2024年3月、Lex Fridmanのポッドキャストで、Meta（META）のチーフAIサイエンティストであるYann Lecunは、大規模な言語モデル、またはLLMには4つの重要な知性特性が欠けていると述べました。彼はこれらを、物理的な世界を理解し、永続的な記憶、推論、計画を持っていると名付けました。NvidiaのCEOであるHuangは、ゴールドマン・サックス（GS）のアナリストであるハリ俊也からの質問に答えて、25年第3四半期の電話でこれらの分野の改善について話しました。この質問は、ブラックウェルチップが過熱しているというThe Informationの最近の記事に関するものでした。多数のエンジニアリング手順を引用して、CEO Huangは過熱を心配していないように見えました。重要なのは、彼とCFOのクレスが、1月に終了する四半期に以前に予想していたよりも多くのブラックウェルを納入することについて言ったことです。彼は特に知能特性について言及し、基礎モデルで次のレベルに進んでいると述べました（強調が追加されました）：
そして、私たちは推論と長期思考ができる新世代の基礎モデルの始まりにいます。もちろん、本当にエキサイティングな分野の1つは物理的なAIであり、現在物理的な世界の構造を理解しているAIです。
S&P 500（SP500）の大企業の中で、ChatGPTの変曲点はNvidiaに誰よりも利益をもたらしましたが、Nvidiaをサプライヤーとして使用している他の多くの大企業も繁栄し始めました。私は、ハイパースケールクラウドプロバイダーなど、それらに依存しているいくつかの大企業と同じ数字とともに、Nvidiaの営業利益と収益を見るのが好きです。さまざまなレポートによると、Nvidia は Azure (MSFT) への売上が誰よりも多いが、Microsoft は Azure のクラウド数値を他のビジネスの数値と混入しているため、以下には表示されません。Google Cloud (GOOG, GOOGL) と AWS (AMZN) の番号があります。Nvidiaの営業利益は、2023年4月30日に終了した四半期のわずか21億4000万ドルから、2024年10月27日に終了した四半期に218億7000万ドルにまで上昇しました。同時に、Nvidiaの収益は71億9000万ドルから350億8000万ドルに急上昇しました。別の言い方をすれば、Nvidiaは過去6四半期に信じられないほどの強さを示しました。
根据我的8月文章，Nvidia公司（纳斯达克：NVDA）在等待Blackwell架构的同时，一直在不断更新销售纪录。此后，发生了9月11日的高盛（GS）Communacopia Technology Conference和Nvidia第3季度财报提交的情况。我的论文指出，尽管Nvidia正处于架构变更的中间，但他们以强劲的步伐推动着计算机的现代化，通过创建AI工厂展示实力。
Nvidiaの会計四半期はカレンダー四半期とは異なります。私の考えでは、彼らは約1ヶ月遅れて1年休みです。例えば、Nvidiaの2025年第3四半期の会計期間は、2024年10月27日に終了したばかりです。
数字
2023年1月にChatGPTが1億人のユーザーに達したとき、世界は変曲点がありました。AIハードウェアの需要は、いくつかの理由で急増し始めました。理由の1つは、古いやり方が最適でなくなったからです。プログラマーが手書きでコードを作成し、CPUで実行する代わりに、加速コンピューティングでデータセンターを近代化することを選択します。もう1つの理由は、新しいツールを構築しようとしている新しいAI企業には、AI工場が必要だからです。ChatGPTは何も置き換えず、新しいタイプの会社でした。他の多くの新しいAI企業が形成されており、その結果、AIハードウェアの需要は驚異的です。Nvidiaは、これらの新しい企業が必要とするAI工場を建設しています。
私たちはまだAIの初期段階にあり、Nvidiaは今後数年間で強さを示すことを期待しています。少し前の2024年3月、Lex Fridmanのポッドキャストで、Meta（META）のチーフAIサイエンティストであるYann Lecunは、大規模な言語モデル、またはLLMには4つの重要な知性特性が欠けていると述べました。彼はこれらを、物理的な世界を理解し、永続的な記憶、推論、計画を持っていると名付けました。NvidiaのCEOであるHuangは、ゴールドマン・サックス（GS）のアナリストであるハリ俊也からの質問に答えて、25年第3四半期の電話でこれらの分野の改善について話しました。この質問は、ブラックウェルチップが過熱しているというThe Informationの最近の記事に関するものでした。多数のエンジニアリング手順を引用して、CEO Huangは過熱を心配していないように見えました。重要なのは、彼とCFOのクレスが、1月に終了する四半期に以前に予想していたよりも多くのブラックウェルを納入することについて言ったことです。彼は特に知能特性について言及し、基礎モデルで次のレベルに進んでいると述べました（強調が追加されました）：
そして、私たちは推論と長期思考ができる新世代の基礎モデルの始まりにいます。もちろん、本当にエキサイティングな分野の1つは物理的なAIであり、現在物理的な世界の構造を理解しているAIです。
S&P 500（SP500）の大企業の中で、ChatGPTの変曲点はNvidiaに誰よりも利益をもたらしましたが、Nvidiaをサプライヤーとして使用している他の多くの大企業も繁栄し始めました。私は、ハイパースケールクラウドプロバイダーなど、それらに依存しているいくつかの大企業と同じ数字とともに、Nvidiaの営業利益と収益を見るのが好きです。さまざまなレポートによると、Nvidia は Azure (MSFT) への売上が誰よりも多いが、Microsoft は Azure のクラウド数値を他のビジネスの数値と混入しているため、以下には表示されません。Google Cloud (GOOG, GOOGL) と AWS (AMZN) の番号があります。Nvidiaの営業利益は、2023年4月30日に終了した四半期のわずか21億4000万ドルから、2024年10月27日に終了した四半期に218億7000万ドルにまで上昇しました。同時に、Nvidiaの収益は71億9000万ドルから350億8000万ドルに急上昇しました。別の言い方をすれば、Nvidiaは過去6四半期に信じられないほどの強さを示しました。
*繰り返しになりますが、Nvidiaの四半期はカレンダーの四半期から約1か月ずれており、年も異なります。私は彼らの会計番号を上記の最も近い暦四半期に入力したので、10月27日に終了する最新の会計3Q25期間は、9月30日に終了する3Q24暦四半期の下に入ります。
2024 年 7 月の Google Cloud アップデートは、TPU AI ハードウェアでの進歩を示しています。Google の TPU は、ChatGPT の変曲点より前の 2015 年から存在しているため、Nvidia のハードウェアとともに成長していると思います。TPUは、NvidiaのGPUと同様の旅で少し異なる道を歩んでいると考えています。
2024 年 7 月の Google Cloud アップデートは、TPU AI ハードウェアでの進歩を示しています。Google の TPU は、ChatGPT の変曲点より前の 2015 年から存在しているため、Nvidia のハードウェアとともに成長していると思います。TPUは、NvidiaのGPUと同様の旅で少し異なる道を歩んでいると考えています。
到2022年底，Google Cloud每季度都在经营赤字。与ChatGPT一起初次受欢迎时，Google Cloud实现了每年19亿美元的经营利润和74.4亿美元的收入。这些数字在Google Cloud的2024年第3季度的日历期间分别上升到1.947亿美元和1.353亿美元。Google Cloud经营利润增长的原因之一是向客户提供Nvidia硬件赚取良好的利润，另一个原因是Google Cloud也通过其自有设计的TPU赚取稳健的利润。关键在于，Google的TPU繁荣，并且预计将继续繁荣，但对Nvidia而言并不构成巨大威胁。
FT的11月13日文章介绍了作为Nvidia硬件替代品的AWS的Annapurna Labs芯片。尽管表面上是事实，但由Nvidia设计的硬件和AWS设计的硬件都在增长。亚马逊（AMZN）声称在2018年第4季度收益报告中推出AWS定制设计的Inferentia AI芯片以帮助客户提高性能并降低执行推理工作负载的成本。在2020年第4季度收益发布中，他们开始讨论Trainium芯片，声称它将在2021下半年出现在Amazon EC2和Amazon SageMaker上。与谷歌的TPU一样，亚马逊的定制硅片也位于ChatGPT关键转折点之前，并且我认为亚马逊的定制硅片和Nvidia一起在增长。
根据2023年4月的AWS博客文章，详细介绍了ChatGPT的关键转折点。ChatGPT人气爆发后，AWS的营业利润急剧增加。AWS的营业利润为510亿美元，收入为2140亿美元。这些数字在2024年第3季度的日历期间分别上升到1050亿美元和2750亿美元。AWS硅片增长的原因与上述在Google Cloud看到的相似。与谷歌的自有设计TPU一样，AWS的自有设计硅片在继续表现强劲，但对Nvidia并不构成重大威胁。
Nvidia之所以如此强大的原因之一是因为很难被替换。即使其他公司如亚马逊、谷歌（GOOG）、AMD等可能制造在特定任务上表现更优异的硬件，工程师们也因熟悉Nvidia的CUDA软件而犹豫更换。当AMD在2017年下半年与Azure和2018年与AWS搅乱英特尔数据中心CPU业务时，这种情况并不适用。当时，硅片更改可以在没有大规模兼容性问题的情况下进行。另一种考虑Nvidia优势的方法是查看对Intel（INTC）和AMD的数据中心销售。Seeking Alpha 2023年9月的文章显示，这三家公司在数据中心三体垄断市场中互相持有的份额量。
FT的11月13日文章介绍了作为Nvidia硬件替代品的AWS的Annapurna Labs芯片。尽管表面上是事实，但由Nvidia设计的硬件和AWS设计的硬件都在增长。亚马逊（AMZN）声称在2018年第4季度收益报告中推出AWS定制设计的Inferentia AI芯片以帮助客户提高性能并降低执行推理工作负载的成本。在2020年第4季度收益发布中，他们开始讨论Trainium芯片，声称它将在2021下半年出现在Amazon EC2和Amazon SageMaker上。与谷歌的TPU一样，亚马逊的定制硅片也位于ChatGPT关键转折点之前，并且我认为亚马逊的定制硅片和Nvidia一起在增长。
根据2023年4月的AWS博客文章，详细介绍了ChatGPT的关键转折点。ChatGPT人气爆发后，AWS的营业利润急剧增加。AWS的营业利润为510亿美元，收入为2140亿美元。这些数字在2024年第3季度的日历期间分别上升到1050亿美元和2750亿美元。AWS硅片增长的原因与上述在Google Cloud看到的相似。与谷歌的自有设计TPU一样，AWS的自有设计硅片在继续表现强劲，但对Nvidia并不构成重大威胁。
Nvidia之所以如此强大的原因之一是因为很难被替换。即使其他公司如亚马逊、谷歌（GOOG）、AMD等可能制造在特定任务上表现更优异的硬件，工程师们也因熟悉Nvidia的CUDA软件而犹豫更换。当AMD在2017年下半年与Azure和2018年与AWS搅乱英特尔数据中心CPU业务时，这种情况并不适用。当时，硅片更改可以在没有大规模兼容性问题的情况下进行。另一种考虑Nvidia优势的方法是查看对Intel（INTC）和AMD的数据中心销售。Seeking Alpha 2023年9月的文章显示，这三家公司在数据中心三体垄断市场中互相持有的份额量。
上述类型的图形在数据中心三体垄断市场增长缓慢时非常有用。但是，自ChatGPT转折点以来的2023年1月，市场迅速扩大，因此现在更喜欢查看美元而不是百分比。就AMD而言，他们更喜欢从13亿美元的2023第1季度增长到35亿美元的2024第3季度的收益，而不是他们的三体垄断收益份额从约14%下降到约9%。即使饼图收缩，他们仍然获得更多比萨。
与AMD一样，Nvidia是惊人的，从2013年第1季度的430亿美元数据中心收入到2024第3季度的3080亿美元，这是惊人的（为保险起见，将Nvidia的财年调整到最接近的日历季度）。 Nvidia一直保持着2024年财年水平内约为100个基点的三体垄断份额。由于数据中心三体垄断市场增长非常迅速，尽管三体垄断份额相对稳定在81%至82%水平，但从2024日历Q1期开始，Nvidia的收入持续增长。AMD看起来强劲，但Nvidia展示了更出色的表现。
与AMD一样，Nvidia是惊人的，从2013年第1季度的430亿美元数据中心收入到2024第3季度的3080亿美元，这是惊人的（为保险起见，将Nvidia的财年调整到最接近的日历季度）。 Nvidia一直保持着2024年财年水平内约为100个基点的三体垄断份额。由于数据中心三体垄断市场增长非常迅速，尽管三体垄断份额相对稳定在81%至82%水平，但从2024日历Q1期开始，Nvidia的收入持续增长。AMD看起来强劲，但Nvidia展示了更出色的表现。
Nvidia首席执行官黄仁勋正在解释他们每季度持续看到这些强劲数字的原因。这是因为他们正在为现有任务现代化计算，并为即将成为下一个ChatGPT的新兴企业构建AI工厂。他在9月11日的高盛Communacopia科技会议上详细解释了现代化概念（已加强）：
进行SQL处理时，请加速。如果正在进行某种数据处理，请加速。如果你正在 - 建立互联网公司，并拥有推荐系统，请务必加速，并且它们已经完全加速。几年前，所有推荐系统都由CPU运行，但现在，世界上最大的数据处理引擎——推荐系统已全部加速。因此，如果涉及推荐系统、搜索系统或大量数据的大规模处理，就需要加速。首先发生的是，全球1万亿美元通用数据中心正在进行加速计算的现代化。
Nvidia表示他们正处于数据中心现代化和构建AI工厂等AI革命早期阶段。继9月11日高盛Communacopia科技会议后，Forbes援引了许多消息人士，指出AI投资的长期跑道尚未结束。AWS首席执行官马特·加曼表示，当前的AI用例仅仅触及到了表面。ServiceNow（NOW）首席执行官比尔·麦克德莫特表示，AI是经济机遇的源泉。本文还引用了Snowflake（SNOW）的首席财务官迈克·斯卡佩利和微软首席技术官凯文·斯科特，讨论了未来的AI投资。
Snowflake首席财务官迈克·斯卡佩利认为他们仍处于非常早期的阶段，但解释说“实际上，现在几乎没有大量使用AI的人”。据微软首席技术官凯文·斯科特表示，当AI的采用变得普遍时，将AI带给大众是当行业释放了以前被认为是不可能或成本过高的东西的一刻。斯科特认为，要了解开发人员可以做什么和可以创建哪些应用程序，可能需要5至10年的时间。
首席执行官黄引用瑞银（UBS）分析师蒂莫西·阿尔库里的问题，概述了世界正处于计算的两个根本性变革的开端，大致重申了他的消息（已加强）：
第一个是从在CPU上运行的编程到在GPU上运行的机器学习创建神经网络的转变。目前，从编程到机器学习的根本转变已经普遍发生。没有公司不做机器学习。因此，机器学习也是生成型AI的催化剂。另一方面，正在发生的第一件事是，全球1万亿美元的计算系统和数据中心正在为机器学习进行现代化。另外，第二点是，他认为除了这些系统之外，还要创建一种名为AI的新功能。当谈到生成型AI时，我们实际上说这些数据中心实际上是AI工厂。他们正在创造一些东西。我们现在打算产生的正是AI，就像我们发电一样。
首席执行官黄在第三季度25次电话结束时指出了Nvidia的强劲之处，并表示在训练之前和之后看到了指数级增长（已加强）：
我们业务的惊人增长是由全球范围内NVIDIA计算的采用推动的两个基本趋势推动的。首先，计算栈正在重新发明，经历了从编码到机器学习的平台转变。从在CPU上运行代码到在GPU上处理神经网络。传统数据中心基础架构一万亿美元的投资正在被重新构建，以适用于应用机器学习并生成AI的软件2.0。其次，AI时代已经到来。产生式AI不仅是新的软件功能，还是拥有数字智能制造AI工厂的新型产业，这将创造出数万亿美元的AI产业，这是一场新的工业革命。
进行SQL处理时，请加速。如果正在进行某种数据处理，请加速。如果你正在 - 建立互联网公司，并拥有推荐系统，请务必加速，并且它们已经完全加速。几年前，所有推荐系统都由CPU运行，但现在，世界上最大的数据处理引擎——推荐系统已全部加速。因此，如果涉及推荐系统、搜索系统或大量数据的大规模处理，就需要加速。首先发生的是，全球1万亿美元通用数据中心正在进行加速计算的现代化。
Nvidia表示他们正处于数据中心现代化和构建AI工厂等AI革命早期阶段。继9月11日高盛Communacopia科技会议后，Forbes援引了许多消息人士，指出AI投资的长期跑道尚未结束。AWS首席执行官马特·加曼表示，当前的AI用例仅仅触及到了表面。ServiceNow（NOW）首席执行官比尔·麦克德莫特表示，AI是经济机遇的源泉。本文还引用了Snowflake（SNOW）的首席财务官迈克·斯卡佩利和微软首席技术官凯文·斯科特，讨论了未来的AI投资。
Snowflake首席财务官迈克·斯卡佩利认为他们仍处于非常早期的阶段，但解释说“实际上，现在几乎没有大量使用AI的人”。据微软首席技术官凯文·斯科特表示，当AI的采用变得普遍时，将AI带给大众是当行业释放了以前被认为是不可能或成本过高的东西的一刻。斯科特认为，要了解开发人员可以做什么和可以创建哪些应用程序，可能需要5至10年的时间。
首席执行官黄引用瑞银（UBS）分析师蒂莫西·阿尔库里的问题，概述了世界正处于计算的两个根本性变革的开端，大致重申了他的消息（已加强）：
第一个是从在CPU上运行的编程到在GPU上运行的机器学习创建神经网络的转变。目前，从编程到机器学习的根本转变已经普遍发生。没有公司不做机器学习。因此，机器学习也是生成型AI的催化剂。另一方面，正在发生的第一件事是，全球1万亿美元的计算系统和数据中心正在为机器学习进行现代化。另外，第二点是，他认为除了这些系统之外，还要创建一种名为AI的新功能。当谈到生成型AI时，我们实际上说这些数据中心实际上是AI工厂。他们正在创造一些东西。我们现在打算产生的正是AI，就像我们发电一样。
首席执行官黄在第三季度25次电话结束时指出了Nvidia的强劲之处，并表示在训练之前和之后看到了指数级增长（已加强）：
我们业务的惊人增长是由全球范围内NVIDIA计算的采用推动的两个基本趋势推动的。首先，计算栈正在重新发明，经历了从编码到机器学习的平台转变。从在CPU上运行代码到在GPU上处理神经网络。传统数据中心基础架构一万亿美元的投资正在被重新构建，以适用于应用机器学习并生成AI的软件2.0。其次，AI时代已经到来。产生式AI不仅是新的软件功能，还是拥有数字智能制造AI工厂的新型产业，这将创造出数万亿美元的AI产业，这是一场新的工业革命。
在硬件转型的最关键时刻，所有这些力量都可以得到展示。对于那些具有中等实力的企业来说，硬件转型并不总是针对最新和最优品牌的具体信息。被传闻特斯拉（TSLA）正在开发新的Y型号，但出于不想影响现有Y型号销售的考虑，尚未正式宣布。Nvidia可以在巨大的展示力量下，在不大幅损害现有销售的情况下，提前发布新产品。今年5月，Nvidia的新Blackwell架构能够以高达目前Hopper架构25倍的成本和能源来进行LLM生成AI。在最新的第三季度25会计期间，客户还未能购买Blackwell，但Nvidia的收入仍在增长。通常企业发布新产品会导致旧产品销售下滑，但对于Nvidia的Hopper架构却没有出现这种情况。这是一个巨大实力的展示。
在Nvidia的第三季度25电话会议上，CFO Kress表示，对新Blackwell架构的需求是惊人的！她还提到微软将成为首个提供基于Blackwell的云实例的提供商。此外，她指出64台Blackwell GPU可以执行与256个H100 Hopper相同的工作（强调添加）：
与256个H100相比，仅需64个Blackwell GPU即可运行GPT-3负载，并且成本会降低4倍。配备NVLINK开关的NVIDIA Blackwell架构可实现高达30倍的推理性能和适用于新推理应用程序（如OpenAI的o1模型）等新推理扩展吞吐量和响应时间的最优级别。每次新平台转换时，都会产生新创企业的浪潮。数百家AI本地企业已经提供AI服务，并取得了巨大成功。Google、Meta、Microsoft、OpenAI是头号阵容，Anthropic、Perplexity、Mistral、Adobe Firefly、Runway、Midjourney、Lightricks、Harvey、Codeium、Cursor、Bridge都取得了巨大成功，但成千上万的AI本地初创企业正在构建新服务。
评价
Nvidia的股票评估存在许多风险。根据《金融时报》11月21日的报道，思科（CSCO）的股价曾经飙升至点com崩溃前收益的130倍。在点com崩盛之前购入思科股票的投资者，他们认为互联网将在未来数十年变得重要，这一判断是正确的，但他们的估值是错误的。许多人认为人工智能将彻底改变世界。然而，在点com崩溃之前，互联网股估值的错误风险仍然存在，也可能会在AI股票估值领先的情况下出现。已经明确了，在Blackwell的早期阶段，Nvidia的整体营业利润率预计将在下一个季度下降。AWS、Google Cloud、AMD、Intel等Annapurna Labs的硬件可能会夺取Nvidia的销量。尽管存在这些风险，我仍然对Nvidia的业务和股票非常乐观。
从现在到判决日，Nvidia的公司价值仍然是可以体现出的。这些是我考虑Nvidia的数字之一
在Nvidia的第三季度25电话会议上，CFO Kress表示，对新Blackwell架构的需求是惊人的！她还提到微软将成为首个提供基于Blackwell的云实例的提供商。此外，她指出64台Blackwell GPU可以执行与256个H100 Hopper相同的工作（强调添加）：
与256个H100相比，仅需64个Blackwell GPU即可运行GPT-3负载，并且成本会降低4倍。配备NVLINK开关的NVIDIA Blackwell架构可实现高达30倍的推理性能和适用于新推理应用程序（如OpenAI的o1模型）等新推理扩展吞吐量和响应时间的最优级别。每次新平台转换时，都会产生新创企业的浪潮。数百家AI本地企业已经提供AI服务，并取得了巨大成功。Google、Meta、Microsoft、OpenAI是头号阵容，Anthropic、Perplexity、Mistral、Adobe Firefly、Runway、Midjourney、Lightricks、Harvey、Codeium、Cursor、Bridge都取得了巨大成功，但成千上万的AI本地初创企业正在构建新服务。
评价
Nvidia的股票评估存在许多风险。根据《金融时报》11月21日的报道，思科（CSCO）的股价曾经飙升至点com崩溃前收益的130倍。在点com崩盛之前购入思科股票的投资者，他们认为互联网将在未来数十年变得重要，这一判断是正确的，但他们的估值是错误的。许多人认为人工智能将彻底改变世界。然而，在点com崩溃之前，互联网股估值的错误风险仍然存在，也可能会在AI股票估值领先的情况下出现。已经明确了，在Blackwell的早期阶段，Nvidia的整体营业利润率预计将在下一个季度下降。AWS、Google Cloud、AMD、Intel等Annapurna Labs的硬件可能会夺取Nvidia的销量。尽管存在这些风险，我仍然对Nvidia的业务和股票非常乐观。
从现在到判决日，Nvidia的公司价值仍然是可以体现出的。这些是我考虑Nvidia的数字之一
这些历史数字诞生于世界数据中心估值达1万亿美元的时代。CEO黄（Huang）在BofA分析师Vivek Arya询问Blackwell时，在第35年第三季度电话会议上，深入介绍了现代计算和AI工厂建设。CEO黄表示，ChatGPT并未取代任何东西，并认为现在的AI原生正如iPhone首次登场时一样。而我们现在看到的AI原生正如移动第一公司看到iPhone问世一样。这个新产业需求AI工厂，CEO黄为我们描绘了这个市场的外貌（强调是额外添加的）：
假设随着我们长大成为IT，全球数据中心现代化的可能性越来越大。正如您所了解的，IT的增长率仍然约为20%至30%。到2030年，全球计算数据中心将被称为数万亿美元。我们必须保持其发展。数据中心必须实现从编码到机器学习的现代化。这是第一点。第二部分是AI新生代，我们当前正在看到无法想象的、未知于世的新型能力，这将创造全新的市场领域。看看OpenAI，这并没有替代任何东西。这是全新的。这在很多方面类似于iPhone的出现。
在定量考虑评估上表的基础上，还需考虑定性因素。像Nvidia这样由创始人主导的企业是特殊的。明显地，Nvidia并不是SaaS企业，但由于使用软件设计硬件，因此并非像想象中的那样是硬件公司。像TSMC（TSM）这样的晶圆代工厂实际上制造了大部分的硬件产品。
根据SaaS企业的40条规则，收入增长和收益率合计需要达到40%以上。在规则的收益率方面，看过FCF率、营业率和EBITDA率的讨论。在上个期间，Nvidia的收入增长率为94%，FCF率为48%，营业利润率为62%。
管理团队具有保守历史导向。根据2Q25的发布，预计3Q25收入为3250亿美元+/- 2%。根据3Q25的发布，实际为3510亿美元，比预计高260亿美元，比估计高8%。根据3Q25的发布，预计4Q25的收入为3750亿美元+/- 2%。即使4Q25的实际收入接近4000亿美元也不会感到意外。
Nvidia第25年第3季度的营业利润为21.869亿美元，收入为35.082亿美元。营业利润率为875亿美元，我认为这一金额的40至50倍估值范围并不算不合理。这意味着一个乐观的范围在3500亿到4375亿美元之间。
截至11月15日，第25年第3季度的第10季度有24.49亿股，基于11月27日的股价135.34美元，市值为3,314亿美元。市值低于乐观的估值范围，我认为这支股票对长期投资者来说是个买入机会。
未来投资者需要关注Blackwell及其他最新发展的消息。CFO Kress在3Q25的通话中提到的事件不容错过。其中包括12月3日的UBS全球科技与AI大会，1月6日的CES主题演讲，以及1月7日的CES问答环节。
免责声明：本文所有材料均不应被视为正式的投资建议。请不要在未进行彻底调查的情况下购买股票。
假设随着我们长大成为IT，全球数据中心现代化的可能性越来越大。正如您所了解的，IT的增长率仍然约为20%至30%。到2030年，全球计算数据中心将被称为数万亿美元。我们必须保持其发展。数据中心必须实现从编码到机器学习的现代化。这是第一点。第二部分是AI新生代，我们当前正在看到无法想象的、未知于世的新型能力，这将创造全新的市场领域。看看OpenAI，这并没有替代任何东西。这是全新的。这在很多方面类似于iPhone的出现。
在定量考虑评估上表的基础上，还需考虑定性因素。像Nvidia这样由创始人主导的企业是特殊的。明显地，Nvidia并不是SaaS企业，但由于使用软件设计硬件，因此并非像想象中的那样是硬件公司。像TSMC（TSM）这样的晶圆代工厂实际上制造了大部分的硬件产品。
根据SaaS企业的40条规则，收入增长和收益率合计需要达到40%以上。在规则的收益率方面，看过FCF率、营业率和EBITDA率的讨论。在上个期间，Nvidia的收入增长率为94%，FCF率为48%，营业利润率为62%。
管理团队具有保守历史导向。根据2Q25的发布，预计3Q25收入为3250亿美元+/- 2%。根据3Q25的发布，实际为3510亿美元，比预计高260亿美元，比估计高8%。根据3Q25的发布，预计4Q25的收入为3750亿美元+/- 2%。即使4Q25的实际收入接近4000亿美元也不会感到意外。
Nvidia第25年第3季度的营业利润为21.869亿美元，收入为35.082亿美元。营业利润率为875亿美元，我认为这一金额的40至50倍估值范围并不算不合理。这意味着一个乐观的范围在3500亿到4375亿美元之间。
截至11月15日，第25年第3季度的第10季度有24.49亿股，基于11月27日的股价135.34美元，市值为3,314亿美元。市值低于乐观的估值范围，我认为这支股票对长期投资者来说是个买入机会。
未来投资者需要关注Blackwell及其他最新发展的消息。CFO Kress在3Q25的通话中提到的事件不容错过。其中包括12月3日的UBS全球科技与AI大会，1月6日的CES主题演讲，以及1月7日的CES问答环节。
免责声明：本文所有材料均不应被视为正式的投资建议。请不要在未进行彻底调查的情况下购买股票。
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