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英維亞：為什麼懷疑人一直錯過重點
儘管對 AI 設備投資的投資回報率和與 AMD 的 MI300X 芯片競爭有懷疑，但 NVIDIA 的股價在人工智能需求強烈的驅動下，但 NVIDIA 的股價飆升。
AWS、Azure 和谷歌雲等雲端提供商顯示了盈利能力的增加，反轉了低人工智慧投資報酬率影響 Nvidia 晶片需求的聲稱。
AI 的變革性影響超越消費者應用程式，而快速運算已成為傳統資料中心任務的重要性。
Nvidia 的估值反映了該公司在 AI 革命中的領先地位，預計銷售額將大幅增加，這證實了其高價格。
AWS、Azure 和谷歌雲等雲端提供商顯示了盈利能力的增加，反轉了低人工智慧投資報酬率影響 Nvidia 晶片需求的聲稱。
AI 的變革性影響超越消費者應用程式，而快速運算已成為傳統資料中心任務的重要性。
Nvidia 的估值反映了該公司在 AI 革命中的領先地位，預計銷售額將大幅增加，這證實了其高價格。
投資文件
英維達公司（納斯達克： 尼夫達我寫了）第一次文章我記得該文章中給出了「購買」評級。NVDA 與去年同比上漲了 240%，關於股票是否可以保持其急劇上漲的問題開始出現。許多人的主要關注是，因為 AMD 正在準備推出 MI300X 芯片作為當時 NVDA 的 H100 的答案，競爭正在加劇。
從那時起，事情發展迅速。到 2024/5 年，我的第二個文章這幾乎是向聲音放大 AMD MI300X 市場地位的致敬，引述了它在 2024 年第一季失敗的首次亮相。當時，NVDA 再上漲了 300％，這次出現了一種新類型的懷疑者，質疑對 AI 的需求是否繼續。我盡力爭論 NVDA 正處於持續數年甚至數十年的世俗趨勢的早期階段，我已經展示了 Meta 的巨大計算需求作為市場規模的一個例子。
自 5 月份的文章以來，NVDA 上漲了 55％。今天，投資者面臨著不同類型的懷疑者。他們認為，考慮到 AI 基礎設施的投資回報率（ROI）較低，科技公司將在某個時候檢討資本支出。本文解決了這些問題。
錯誤的假設
對於受訓練的分析師來說，分析論點成為第二個習慣。讓我們來看看這個討論。隨著科技公司意識到 AI 資本投資和投資報酬率之間的不平衡，對 NVDA 芯片的需求將下降。
假設：AI 項目的投資報酬率很低。
前提：企業根據投資報酬率做出 AI 資本投資決策。
總結：考慮到假設和基礎假設，對 NVDA 芯片的需求將減少。
這個討論基礎的假設和假設是錯誤的。我們了解 NVDA 擁有多元化的客戶群，其中一些客戶可能具有較低的投資報酬率，但讓我們從一開始開始。
NVDA 數據中心銷售額的一半，佔總銷售額的 42%，是微軟（MSFT)藍色，亞馬遜（阿姆茲 AWS 適用於)，字母 (胡格 它是由公有雲公司（例如谷歌雲）。如果 AI 投資的回報率如我們所說的那麼低，折舊和攤銷費用將記錄在 GAAP 會計的產品成本（COGS）部分，因此應該看到利潤率下降。一旦伺服器設定並執行，不論收入多少，它的一部分價值都會扣除為 COGS。
我們實際上看到的是盈利能力的增加。AWS 的營運利潤率在上季度達到 38%，較去年同期的 30% 上升。在 2022 年第二季，在生成人工智能爆發之前，AWS 的利潤率為 26％，比 AMZN 加速人工智能資本支出時低。Azure 在過去三年中保持穩定的利潤率，分別為 43.6%、44.5% 和 44.1%，在 2022 年第三季和 2022 年第三季度。谷歌並沒有按部分對利潤進行分類，但是當查看毛利率時，沒有跡象表明利潤率正在收縮，而且它們正在朝正確的方向進行。
英維達公司（納斯達克： 尼夫達我寫了）第一次文章我記得該文章中給出了「購買」評級。NVDA 與去年同比上漲了 240%，關於股票是否可以保持其急劇上漲的問題開始出現。許多人的主要關注是，因為 AMD 正在準備推出 MI300X 芯片作為當時 NVDA 的 H100 的答案，競爭正在加劇。
從那時起，事情發展迅速。到 2024/5 年，我的第二個文章這幾乎是向聲音放大 AMD MI300X 市場地位的致敬，引述了它在 2024 年第一季失敗的首次亮相。當時，NVDA 再上漲了 300％，這次出現了一種新類型的懷疑者，質疑對 AI 的需求是否繼續。我盡力爭論 NVDA 正處於持續數年甚至數十年的世俗趨勢的早期階段，我已經展示了 Meta 的巨大計算需求作為市場規模的一個例子。
自 5 月份的文章以來，NVDA 上漲了 55％。今天，投資者面臨著不同類型的懷疑者。他們認為，考慮到 AI 基礎設施的投資回報率（ROI）較低，科技公司將在某個時候檢討資本支出。本文解決了這些問題。
錯誤的假設
對於受訓練的分析師來說，分析論點成為第二個習慣。讓我們來看看這個討論。隨著科技公司意識到 AI 資本投資和投資報酬率之間的不平衡，對 NVDA 芯片的需求將下降。
假設：AI 項目的投資報酬率很低。
前提：企業根據投資報酬率做出 AI 資本投資決策。
總結：考慮到假設和基礎假設，對 NVDA 芯片的需求將減少。
這個討論基礎的假設和假設是錯誤的。我們了解 NVDA 擁有多元化的客戶群，其中一些客戶可能具有較低的投資報酬率，但讓我們從一開始開始。
NVDA 數據中心銷售額的一半，佔總銷售額的 42%，是微軟（MSFT)藍色，亞馬遜（阿姆茲 AWS 適用於)，字母 (胡格 它是由公有雲公司（例如谷歌雲）。如果 AI 投資的回報率如我們所說的那麼低，折舊和攤銷費用將記錄在 GAAP 會計的產品成本（COGS）部分，因此應該看到利潤率下降。一旦伺服器設定並執行，不論收入多少，它的一部分價值都會扣除為 COGS。
我們實際上看到的是盈利能力的增加。AWS 的營運利潤率在上季度達到 38%，較去年同期的 30% 上升。在 2022 年第二季，在生成人工智能爆發之前，AWS 的利潤率為 26％，比 AMZN 加速人工智能資本支出時低。Azure 在過去三年中保持穩定的利潤率，分別為 43.6%、44.5% 和 44.1%，在 2022 年第三季和 2022 年第三季度。谷歌並沒有按部分對利潤進行分類，但是當查看毛利率時，沒有跡象表明利潤率正在收縮，而且它們正在朝正確的方向進行。
由於消費者 AI 應用程序的增長並不像預期那麼快，因此我相信有些人對 AI 的投資報酬率懷疑。人們仍然是蘋果配備 AI（ 阿普爾 我正在等 Siri）。然而，在幕後，AI 正在提供顯著的成本效益。摩根大通 ( JPM）最近幫助員工總結文件並提出想法聊天機器人它已經引入了。GitHub（微軟的一部分）程序員使用幾個自然語言提示編寫計算機代碼產生現在可以完成，生產力已提高。Seeking Alpha 最近推出了一個虛擬報告功能，總結分析師的文章摘要。消費者應用程式正在增加，從而提高生產力、增加銷售和降低成本。
請不要誤解我。我告訴投資者，儘管生成人工智能對雲提供商來說是一個增長機會，但增長速度並不值得推廣警告我是第一個我是對的但這與說 AI 沒有利可圖完全不同。
許多流行應用程序（如蘋果的 Siri 和亞馬遜的 Alexa）的 AI 升級被延遲的原因似乎是由於投資報酬率低。但是，它與這些應用程序的商業模式更有關，而不是與 NVDA 芯片或 AI 技術的功能有關。好消息是 NVDA 計算每個產品升級的價格已降低就是這樣例如，2020 年推出的 A100 可以每秒處理 19.5 特拉弗洛普，並由 Data Crunch 以每小時 1.89 美元的價格租賃。H100 於 2022 年推出，可處理 67 個特拉弗洛普，每小時 3.17 美元的價格租用。這是一個高的價格，反映了雲提供商 H100 的高設備成本。也就是說，使用 NVDA 的 H100（每美元 21 特拉弗洛普）的每美元性能比以前的 A100（每美元 10 特拉弗洛普）更經濟。
隨著成本持續下降，將 AI 功能引入 Siri 和 Alexa 等免費商業模式中將更加經濟。此外，我們不能忽視生成人工智能是一項新技術，並不完美。這也將影響消費者 AI 應用程序的開發速度。
不僅是一個大型語言模型
我是英特爾(國際機構 ）也曾經接受了採訪，但是如果您聽取管理團隊的評論，您可以看到他們對他們在市場上的地位有一種奇怪的看法。他們將傳統數據中心和 AI 數據中心的支出區分化，他們認為後者是一種臨時的浪費，最終可以平衡。
特別是，主要的雲端客戶正在努力打造高端 AI 培訓環境。因此，大部分預算集中或優先放在 AI 建設部分上。也就是說，這是一個短期的浪潮，我們預計它會隨著時間的推移而平衡-英特爾 2023 年第 2 季業績公告。
我認為資料中心市場的預算從傳統機架轉移到 AI 機架上並不是暫時的。在傳統資料中心 CPU 上執行的許多傳統計算工作，例如搜尋引擎和建議演算法，已經轉向使用 GPU 的更快運算。無論大數據存在何處，比傳統數據中心更快的平台上運行它可能更有效率。我相信英特爾在數據中心市場上的市場份額損失比管理層告訴股東的永久性更為永久。
估值
我相信我們現在處於人工智能的長期後風的早期階段，這將延續數十年，甚至不是數十年。這種尾風將完全改變我們所知的世界。情緒智能的數位助理很有可能會成為現實。繪製我們思想的 Neuralink 並不像 15 年前那樣虛構。一般用途人形機器人目前正在開發中。所有這些創新都需要巨大的計算能力。
當前的計算能力顯然不足。即使是創建 AI 圖像等輕微的任務也太慢。支援基本推理技能的最新版 ChatGPT 中的查詢受到計算能力限制的限制。所有這些都表明，當今的 AI 基礎架構需要更多的微芯片。今年，華爾街預計 NVDA 銷售額將增加 115%，達到 129 億美元。據估計，在 2025 年，銷售額將增加 47%，至 1920 億美元。我認為 NVDA 有可能讓我們感到驚訝。人工智能創新的速度已經大幅加快，我認為 NVDA 銷售將與這些進步同時增長。
該公司的 48 倍的 P/E 比率基於 2024 年的收入預測。如果明年的每股收益預測為每股 4.37 美元，則盈率將下降 32 倍。該公司仍然不是最便宜的微芯片公司，但它仍然在行業內。同樣重要的是，鑑於該公司在 AI 數據中心市場上的主導地位，NVDA 將在可預見的將來要求價格保費。
請不要誤解我。我告訴投資者，儘管生成人工智能對雲提供商來說是一個增長機會，但增長速度並不值得推廣警告我是第一個我是對的但這與說 AI 沒有利可圖完全不同。
許多流行應用程序（如蘋果的 Siri 和亞馬遜的 Alexa）的 AI 升級被延遲的原因似乎是由於投資報酬率低。但是，它與這些應用程序的商業模式更有關，而不是與 NVDA 芯片或 AI 技術的功能有關。好消息是 NVDA 計算每個產品升級的價格已降低就是這樣例如，2020 年推出的 A100 可以每秒處理 19.5 特拉弗洛普，並由 Data Crunch 以每小時 1.89 美元的價格租賃。H100 於 2022 年推出，可處理 67 個特拉弗洛普，每小時 3.17 美元的價格租用。這是一個高的價格，反映了雲提供商 H100 的高設備成本。也就是說，使用 NVDA 的 H100（每美元 21 特拉弗洛普）的每美元性能比以前的 A100（每美元 10 特拉弗洛普）更經濟。
隨著成本持續下降，將 AI 功能引入 Siri 和 Alexa 等免費商業模式中將更加經濟。此外，我們不能忽視生成人工智能是一項新技術，並不完美。這也將影響消費者 AI 應用程序的開發速度。
不僅是一個大型語言模型
我是英特爾(國際機構 ）也曾經接受了採訪，但是如果您聽取管理團隊的評論，您可以看到他們對他們在市場上的地位有一種奇怪的看法。他們將傳統數據中心和 AI 數據中心的支出區分化，他們認為後者是一種臨時的浪費，最終可以平衡。
特別是，主要的雲端客戶正在努力打造高端 AI 培訓環境。因此，大部分預算集中或優先放在 AI 建設部分上。也就是說，這是一個短期的浪潮，我們預計它會隨著時間的推移而平衡-英特爾 2023 年第 2 季業績公告。
我認為資料中心市場的預算從傳統機架轉移到 AI 機架上並不是暫時的。在傳統資料中心 CPU 上執行的許多傳統計算工作，例如搜尋引擎和建議演算法，已經轉向使用 GPU 的更快運算。無論大數據存在何處，比傳統數據中心更快的平台上運行它可能更有效率。我相信英特爾在數據中心市場上的市場份額損失比管理層告訴股東的永久性更為永久。
估值
我相信我們現在處於人工智能的長期後風的早期階段，這將延續數十年，甚至不是數十年。這種尾風將完全改變我們所知的世界。情緒智能的數位助理很有可能會成為現實。繪製我們思想的 Neuralink 並不像 15 年前那樣虛構。一般用途人形機器人目前正在開發中。所有這些創新都需要巨大的計算能力。
當前的計算能力顯然不足。即使是創建 AI 圖像等輕微的任務也太慢。支援基本推理技能的最新版 ChatGPT 中的查詢受到計算能力限制的限制。所有這些都表明，當今的 AI 基礎架構需要更多的微芯片。今年，華爾街預計 NVDA 銷售額將增加 115%，達到 129 億美元。據估計，在 2025 年，銷售額將增加 47%，至 1920 億美元。我認為 NVDA 有可能讓我們感到驚訝。人工智能創新的速度已經大幅加快，我認為 NVDA 銷售將與這些進步同時增長。
該公司的 48 倍的 P/E 比率基於 2024 年的收入預測。如果明年的每股收益預測為每股 4.37 美元，則盈率將下降 32 倍。該公司仍然不是最便宜的微芯片公司，但它仍然在行業內。同樣重要的是，鑑於該公司在 AI 數據中心市場上的主導地位，NVDA 將在可預見的將來要求價格保費。
另外有趣的是，NVDA 的遊戲收入幾乎翻了一倍。這反映了 GeForce 品牌下 GPU 的進步，但由於 NVDA 在人工智能領域的領導地位，也反映了聲譽的增加。
專業視覺化部門報告的虛擬現實和增強現實業務在 2024 年第三季產生了 4.86 億美元，同比增長 17%。雖然這是一個合理的成就，但它仍然沒有充分反映市場的潛在機會。
汽車部門在第三季度增長 71%，如果這一趨勢持續，到 2024 年第四季，它將超越專業視覺化部門。NVDA GPU 正在用於自動駕駛汽車，以提供實時圖像分析。去年銷售了約 75 萬輛汽車。特斯拉 (特斯拉), 郵輪 (通用), 韋莫 (胡格) (谷歌）等繼續致力於自動駕駛的進步和開發自動駕駛監管框架，有可能 NVDA 在該領域的銷售額將與兩年前數據中心相同的方式迅速增長。
最後的想法以及為什麼我可能會錯
任何開拓新市場的公司都可以預期波動。但我相信我們已經進入了快速的 AI 進步階段，這將會改變每個行業。駕駛汽車，高解析度虛擬現實，將大腦連接到計算機的大腦神經鏈接等請考慮一下增長並不是線性的，但對於那些願意衝浪的人來說，有可能會有很大的好處。
除了潛在的變化和需求的非線性之外，競爭風險在長期和中期中也可能會變得更明顯。在商業中，我認為幾乎沒有獲勝者獲得一切的情況。不同的客戶都有不同的 AI 解決方案，無論是 Intel Xeon 和高迪加速器，還是 AMD 的 EPYC 和 Instinct 產品套件。
然而，如今，NVDA 擁有最好的 GPU，其競爭力由 CUDA，TensorRT 和 Omniverse 等框架代表的軟件生態系統提高了它的競爭力。這些架構允許開發人員根據特定需求最佳化 NVDA 硬件。同樣重要的是，這些框架使資料中心更難切換到不同的硬體。
專業視覺化部門報告的虛擬現實和增強現實業務在 2024 年第三季產生了 4.86 億美元，同比增長 17%。雖然這是一個合理的成就，但它仍然沒有充分反映市場的潛在機會。
汽車部門在第三季度增長 71%，如果這一趨勢持續，到 2024 年第四季，它將超越專業視覺化部門。NVDA GPU 正在用於自動駕駛汽車，以提供實時圖像分析。去年銷售了約 75 萬輛汽車。特斯拉 (特斯拉), 郵輪 (通用), 韋莫 (胡格) (谷歌）等繼續致力於自動駕駛的進步和開發自動駕駛監管框架，有可能 NVDA 在該領域的銷售額將與兩年前數據中心相同的方式迅速增長。
最後的想法以及為什麼我可能會錯
任何開拓新市場的公司都可以預期波動。但我相信我們已經進入了快速的 AI 進步階段，這將會改變每個行業。駕駛汽車，高解析度虛擬現實，將大腦連接到計算機的大腦神經鏈接等請考慮一下增長並不是線性的，但對於那些願意衝浪的人來說，有可能會有很大的好處。
除了潛在的變化和需求的非線性之外，競爭風險在長期和中期中也可能會變得更明顯。在商業中，我認為幾乎沒有獲勝者獲得一切的情況。不同的客戶都有不同的 AI 解決方案，無論是 Intel Xeon 和高迪加速器，還是 AMD 的 EPYC 和 Instinct 產品套件。
然而，如今，NVDA 擁有最好的 GPU，其競爭力由 CUDA，TensorRT 和 Omniverse 等框架代表的軟件生態系統提高了它的競爭力。這些架構允許開發人員根據特定需求最佳化 NVDA 硬件。同樣重要的是，這些框架使資料中心更難切換到不同的硬體。
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