Nvidia展示了在計算機現代化和ai工廠建設中的實力
微軟公司的AI硬件需求在ChatGPT後急劇增加，帶動創紀錄收入和營業利潤，儘管架構轉變，但在現代化計算和AI工廠建設方面展現實力。
微軟的優勢得到CUDA軟件的廣泛採用加強，儘管具有潛在的價格優勢，但競爭對手的硬件吸引力正在下降。
CEO黃強調了微軟在AI革命中的角色，數據中心的現代化以及AI工廠的建立，並預測了AI主導行業的驚人增長。
儘管存在類似於互聯網泡沫時期的過度估值風險，微軟通過保守的預測、健壯的財務狀況以及創始人主導的管理，成爲具有說服力的長期投資。
微軟的優勢得到CUDA軟件的廣泛採用加強，儘管具有潛在的價格優勢，但競爭對手的硬件吸引力正在下降。
CEO黃強調了微軟在AI革命中的角色，數據中心的現代化以及AI工廠的建立，並預測了AI主導行業的驚人增長。
儘管存在類似於互聯網泡沫時期的過度估值風險，微軟通過保守的預測、健壯的財務狀況以及創始人主導的管理，成爲具有說服力的長期投資。
推介
根據我的8月份的文章，微軟公司（納斯達克：NVDA）持續刷新銷售記錄，等待Blackwell架構。此後，已經有了9月11日的高盛（GS）科技會議和微軟第三季度業績的提交。我的文章指出，微軟儘管正處於架構變化的最佳時機，但仍以強勁的速度推動計算機現代化並創建AI工廠。
Nvidia的財務季度與日曆季度不同。在我看來，他們約晚了1個月休息1年。例如，Nvidia 2025年第3季度的財政週期剛剛於2024年10月27日結束。
數字
2023年1月，當ChatGPT達到1億用戶時，世界發生了變革。AI硬件的需求出現了急劇增長，原因有幾個。其中之一是因爲舊的方式不再是最佳選擇。程序員選擇現代化數據中心而不是手寫代碼並在CPU上執行。另一個原因是新的AI公司正在嘗試構建新工具，這些新公司需要AI工廠。ChatGPT沒有取代任何東西，它是一家不同類型的公司。許多新的AI公司正在形成，結果是AI硬件的需求激增。Nvidia正在建造新公司所需的AI工廠。
我們仍處於AI的早期階段，預計Nvidia在未來幾年將表現強勁。在不久前的2024年3月，Lex Fridman的播客中，Meta（META）的首席AI科學家Yann Lecun表示，大型語言模型（LLM）缺乏四種重要的智能特性。他將這些特性命名爲理解物理世界、持久性記憶、推理和計劃。Nvidia的首席執行官Huang在高盛的分析師詩人揚的問題中，在2025年第3季度電話會議中談到了這些領域的改進。這個問題與最近《The Information》關於Blackwell芯片過熱的文章有關。引用了大量工程程序，CEO Huang似乎並不擔心這種過熱。重要的是，他和CFO克雷斯提到，在結束於1月的這個季度，他們將提供更多Blackwell芯片，超過了之前的預期數量。他特別提到智能特性，並表示他們正在將基礎模型推進到下一個水平（已添加強調）：
我們正處於具有推理和長期思考能力的新一代基礎模型的開端。當然，一個真正令人興奮的領域是物理AI，即能夠理解物理世界結構的AI。
在S&P 500大公司中，ChatGPT的轉折點給Nvidia帶來的利潤超過其他任何公司，但許多其他大公司也開始繁榮，這些公司使用Nvidia作爲供應商。我喜歡查看Nvidia的營業利潤和收入，以與許多依賴它們的大公司（例如超大規模雲服務提供商）的數字進行對比。根據多份報告，Nvidia對Azure（MSFT）的銷售超過其他公司，但由於Microsoft將Azure雲數字與其他業務數字混合在一起，因此看不到具體數字。Google Cloud（GOOG，GOOGL）和AWS（AMZN）的數字也在其中。Nvidia的營業利潤從2023年4月30日結束的季度的214億美元，增長到2024年10月27日結束的季度的218.7億美元。與此同時，Nvidia的收入從719億美元增長到了350.8億美元。換句話說，Nvidia在過去的6個季度中表現出令人難以置信的強勁。
根據我的8月份的文章，微軟公司（納斯達克：NVDA）持續刷新銷售記錄，等待Blackwell架構。此後，已經有了9月11日的高盛（GS）科技會議和微軟第三季度業績的提交。我的文章指出，微軟儘管正處於架構變化的最佳時機，但仍以強勁的速度推動計算機現代化並創建AI工廠。
Nvidia的財務季度與日曆季度不同。在我看來，他們約晚了1個月休息1年。例如，Nvidia 2025年第3季度的財政週期剛剛於2024年10月27日結束。
數字
2023年1月，當ChatGPT達到1億用戶時，世界發生了變革。AI硬件的需求出現了急劇增長，原因有幾個。其中之一是因爲舊的方式不再是最佳選擇。程序員選擇現代化數據中心而不是手寫代碼並在CPU上執行。另一個原因是新的AI公司正在嘗試構建新工具，這些新公司需要AI工廠。ChatGPT沒有取代任何東西，它是一家不同類型的公司。許多新的AI公司正在形成，結果是AI硬件的需求激增。Nvidia正在建造新公司所需的AI工廠。
我們仍處於AI的早期階段，預計Nvidia在未來幾年將表現強勁。在不久前的2024年3月，Lex Fridman的播客中，Meta（META）的首席AI科學家Yann Lecun表示，大型語言模型（LLM）缺乏四種重要的智能特性。他將這些特性命名爲理解物理世界、持久性記憶、推理和計劃。Nvidia的首席執行官Huang在高盛的分析師詩人揚的問題中，在2025年第3季度電話會議中談到了這些領域的改進。這個問題與最近《The Information》關於Blackwell芯片過熱的文章有關。引用了大量工程程序，CEO Huang似乎並不擔心這種過熱。重要的是，他和CFO克雷斯提到，在結束於1月的這個季度，他們將提供更多Blackwell芯片，超過了之前的預期數量。他特別提到智能特性，並表示他們正在將基礎模型推進到下一個水平（已添加強調）：
我們正處於具有推理和長期思考能力的新一代基礎模型的開端。當然，一個真正令人興奮的領域是物理AI，即能夠理解物理世界結構的AI。
在S&P 500大公司中，ChatGPT的轉折點給Nvidia帶來的利潤超過其他任何公司，但許多其他大公司也開始繁榮，這些公司使用Nvidia作爲供應商。我喜歡查看Nvidia的營業利潤和收入，以與許多依賴它們的大公司（例如超大規模雲服務提供商）的數字進行對比。根據多份報告，Nvidia對Azure（MSFT）的銷售超過其他公司，但由於Microsoft將Azure雲數字與其他業務數字混合在一起，因此看不到具體數字。Google Cloud（GOOG，GOOGL）和AWS（AMZN）的數字也在其中。Nvidia的營業利潤從2023年4月30日結束的季度的214億美元，增長到2024年10月27日結束的季度的218.7億美元。與此同時，Nvidia的收入從719億美元增長到了350.8億美元。換句話說，Nvidia在過去的6個季度中表現出令人難以置信的強勁。
*再次強調，Nvidia的財季比日曆的季延遲約1個月，年份也不同。我將其會計數字輸入到最接近的日曆季度，因此截至10月27日結束的最新會計第3Q25期將落入截至9月30日結束的3Q24日曆季度之下。
2024年7月，Google Cloud的更新顯示TPU AI硬件的進步。由於Google的TPU從2015年ChatGPT的轉折點之前開始存在，我認爲它已經與Nvidia的硬件一起成長。TPU走過了一條與Nvidia的GPU稍有不同但相似的道路。
2024年7月，Google Cloud的更新顯示TPU AI硬件的進步。由於Google的TPU從2015年ChatGPT的轉折點之前開始存在，我認爲它已經與Nvidia的硬件一起成長。TPU走過了一條與Nvidia的GPU稍有不同但相似的道路。
Google Cloud在2022年末之前每個季度都處於營業赤字狀態。與ChatGPT的首次受歡迎同時，Google Cloud實現了每年19億美元的營業利潤和74.44億美元的收入。這些數字在Google Cloud的24年第3季度日曆期間分別增長到1.947億美元和1.353億美元。Google Cloud經驗業務利潤增加的原因之一是向客戶提供了Nvidia的硬件，取得了良好的利潤。另一個原因是Google Cloud還通過自家設計的TPU實現了穩健的盈利。關鍵在於，Google的TPU迅速繁榮，並將繼續繁榮，但對Nvidia並非是巨大威脅。
FT於11月13日的一篇文章中提到了AWS的Annapurna Labs芯片，這些芯片可以用作替代Nvidia硬件。表面上這是事實，但Nvidia設計的硬件和AWS設計的硬件都在增長。亞馬遜（AMZN）回顧了2018第4季度的收入報告，提到了AWS定製設計的Inferentia AI芯片，稱“有助於客戶提高性能，減少推理工作量的成本”。在2020第4季度的收入發佈中，他們開始討論Trainium芯片，表示“將在2021下半年推出到Amazon EC2和Amazon SageMaker上”。與Google的TPU一樣，亞馬遜的定製硅位於ChatGPT的轉折點之前，並且亞馬遜的定製硅與Nvidia一起發展。
2023年4月的AWS博客文章詳細描述了ChatGPT的轉折點。在ChatGPT受歡迎之後，AWS的營業利潤急劇增加。AWS的營業利潤爲50億美元，收入爲214億美元。這些數字在24年第3季度到日曆期間分別增長到105億美元和275億美元。AWS硅的增長原因與在Google Cloud中看到的情況相似。亞馬遜的自主設計硅持續強勁，但對Nvidia並非是巨大威脅。
Nvidia之所以非常強大，其中一個原因是因爲很難替代。即使其他公司如亞馬遜、谷歌（GOOG）、AMD等可能製造出在特定任務上性能更優秀的硬件，工程師們也因熟悉Nvidia的CUDA軟件而猶豫不前。當AMD在2017年下半年開始在Azure和2018年在AWS中打亂Intel的數據中心CPU業務時，這並不適用。那時，可以在沒有大規模兼容性問題的情況下進行硅更換。另一種考慮Nvidia強大之處的方法是查看Intel（INTC）和AMD之間的數據中心銷售。Seeking Alpha於2023年9月的文章顯示了這三家公司在數據中心三巨頭中相互擁有的份額量。
FT於11月13日的一篇文章中提到了AWS的Annapurna Labs芯片，這些芯片可以用作替代Nvidia硬件。表面上這是事實，但Nvidia設計的硬件和AWS設計的硬件都在增長。亞馬遜（AMZN）回顧了2018第4季度的收入報告，提到了AWS定製設計的Inferentia AI芯片，稱“有助於客戶提高性能，減少推理工作量的成本”。在2020第4季度的收入發佈中，他們開始討論Trainium芯片，表示“將在2021下半年推出到Amazon EC2和Amazon SageMaker上”。與Google的TPU一樣，亞馬遜的定製硅位於ChatGPT的轉折點之前，並且亞馬遜的定製硅與Nvidia一起發展。
2023年4月的AWS博客文章詳細描述了ChatGPT的轉折點。在ChatGPT受歡迎之後，AWS的營業利潤急劇增加。AWS的營業利潤爲50億美元，收入爲214億美元。這些數字在24年第3季度到日曆期間分別增長到105億美元和275億美元。AWS硅的增長原因與在Google Cloud中看到的情況相似。亞馬遜的自主設計硅持續強勁，但對Nvidia並非是巨大威脅。
Nvidia之所以非常強大，其中一個原因是因爲很難替代。即使其他公司如亞馬遜、谷歌（GOOG）、AMD等可能製造出在特定任務上性能更優秀的硬件，工程師們也因熟悉Nvidia的CUDA軟件而猶豫不前。當AMD在2017年下半年開始在Azure和2018年在AWS中打亂Intel的數據中心CPU業務時，這並不適用。那時，可以在沒有大規模兼容性問題的情況下進行硅更換。另一種考慮Nvidia強大之處的方法是查看Intel（INTC）和AMD之間的數據中心銷售。Seeking Alpha於2023年9月的文章顯示了這三家公司在數據中心三巨頭中相互擁有的份額量。
這種類型的圖表在數據中心三巨頭增長緩慢時非常有用。但是，自從2023年1月的ChatGPT轉折點以來，由於市場迅速擴大，現在更喜歡看美元而不是百分比。就AMD而言，他們更喜歡大餅上的薄片，而不是小餅上的大塊。換句話說，收入美元現在比三巨頭收入份額更重要。儘管他們的三巨頭收入份額從23年第1季度的13億美元增至24年第3季度的35億美元，佔比約由14%降至9%，但AMD仍然表現出色。即使份額減少，他們也獲得了更多大餅。
儘管AMD之前也是如此，但Nvidia表現令人驚歎。從2013年第1季度的430億美元的數據中心收入增長到24年第3季度的3080億美元，令人驚歎（爲了方便，將Nvidia的財務季度放在了最接近匹配的日曆季度中）。 Nvidia在市場份額推進至1Q24的水平以來，他們的三巨頭份額一直保持在約100個基準點內。由於數據中心三巨頭市場增長迅速，儘管三巨頭份額相對穩定，從1Q24日曆季中持續增長。AMD看起來穩健，但Nvidia表現更佳
儘管AMD之前也是如此，但Nvidia表現令人驚歎。從2013年第1季度的430億美元的數據中心收入增長到24年第3季度的3080億美元，令人驚歎（爲了方便，將Nvidia的財務季度放在了最接近匹配的日曆季度中）。 Nvidia在市場份額推進至1Q24的水平以來，他們的三巨頭份額一直保持在約100個基準點內。由於數據中心三巨頭市場增長迅速，儘管三巨頭份額相對穩定，從1Q24日曆季中持續增長。AMD看起來穩健，但Nvidia表現更佳
Nvidia的首席執行官黃仁勳正在不斷解釋這些強大數字背後的原因是什麼，他正在現代化現有任務的計算併爲即將成爲下一個ChatGPT的新型企業構建AI工廠。 他在9月11日高盛Communacopia科技會議上詳細解釋了現代化概念。
如果進行SQL處理，請加速。如果進行任何數據處理，請加速。如果您正在創建互聯網公司並擁有推薦系統，請務必加速，因爲它們目前正處於完全加速狀態。幾年前，所有推薦系統都在CPU上運行，但現在世界上最大的數據處理引擎已全部加速。因此，推薦系統、搜索系統和大規模數據處理都需要加速。首先要發生的是，全球1萬億美元的通用數據中心正在加速計算並進行現代化。
Nvidia不僅聲稱處於數據中心現代化和AI工廠建設等AI革命初期階段。繼9月11日高盛Communacopia科技會議之後，Forbes在9月的一篇文章中引用了許多消息人士，並指出AI投資的長期滑行尚未到來。 AWS首席執行官馬特·加曼表示，目前的AI用例僅僅是皮毛。ServiceNow CEO Bill McDermott稱AI是經濟的機遇來源。本文還引述了Snowflake首席財務官邁克·斯卡佩利和微軟首席技術官凱文·斯科特關於未來AI投資的看法。
Snowflake首席財務官邁克·斯卡佩利認爲他們仍處於非常早期的階段，但他解釋說實際上目前並沒有大量使用。微軟首席技術官凱文·斯科特表示，當AI普及已成常態時，是業界釋放先前被視爲不可能或極其昂貴的產品的時候。斯科特認爲，開發者可能需要5到10年才能看清他們能做什麼，能創建什麼應用。
首席執行官黃先生粗略地重申了UBS分析師蒂莫西·阿爾庫裏的問題，他描述了世界正處於計算機兩個根本性變革的開端，並粗略回答了他的消息 (重點是新增)
第一是從CPU運行編碼到GPU運行神經網絡的機器學習轉變。從編程到機器學習的基本變革在當前時點已經廣泛傳播。不存在不進行機器學習的企業。因此，機器學習也是生成型人工智能的可能。另一方面，首先發生的是全球1萬億美元的計算系統和數據中心正在爲機器學習現代化。另外，第二個是爲這些系統生成可以稱爲AI的新功能。當提到生成型AI時，我們實際上指的是這些數據中心實際上是AI工廠，他們正在創造一些東西。就像我們正在發電一樣，現在我們打算生成AI。
CEO黃先生在第3季度25電話會議結束時強調了Nvidia的優勢，指出訓練之前和之後呈指數函數增長。
我們業務的驚人增長是由於促進全球採用NVIDIA計算的兩個基本趨勢驅動的。首先，計算堆棧正在經歷再發明，從編碼到機器學習的平台轉變。從在CPU上執行代碼到在GPU上處理神經網絡。傳統數據中心基礎設施的1萬億美元安裝基礎正處於重建階段，以應用機器學習生成軟件2.0。其次，AI時代正式到來。第二代AI並不僅僅是新軟件功能，而是創建具有數字智能的AI工廠的新產業，這將帶來一個價值數萬億美元的AI行業革命。
如果進行SQL處理，請加速。如果進行任何數據處理，請加速。如果您正在創建互聯網公司並擁有推薦系統，請務必加速，因爲它們目前正處於完全加速狀態。幾年前，所有推薦系統都在CPU上運行，但現在世界上最大的數據處理引擎已全部加速。因此，推薦系統、搜索系統和大規模數據處理都需要加速。首先要發生的是，全球1萬億美元的通用數據中心正在加速計算並進行現代化。
Nvidia不僅聲稱處於數據中心現代化和AI工廠建設等AI革命初期階段。繼9月11日高盛Communacopia科技會議之後，Forbes在9月的一篇文章中引用了許多消息人士，並指出AI投資的長期滑行尚未到來。 AWS首席執行官馬特·加曼表示，目前的AI用例僅僅是皮毛。ServiceNow CEO Bill McDermott稱AI是經濟的機遇來源。本文還引述了Snowflake首席財務官邁克·斯卡佩利和微軟首席技術官凱文·斯科特關於未來AI投資的看法。
Snowflake首席財務官邁克·斯卡佩利認爲他們仍處於非常早期的階段，但他解釋說實際上目前並沒有大量使用。微軟首席技術官凱文·斯科特表示，當AI普及已成常態時，是業界釋放先前被視爲不可能或極其昂貴的產品的時候。斯科特認爲，開發者可能需要5到10年才能看清他們能做什麼，能創建什麼應用。
首席執行官黃先生粗略地重申了UBS分析師蒂莫西·阿爾庫裏的問題，他描述了世界正處於計算機兩個根本性變革的開端，並粗略回答了他的消息 (重點是新增)
第一是從CPU運行編碼到GPU運行神經網絡的機器學習轉變。從編程到機器學習的基本變革在當前時點已經廣泛傳播。不存在不進行機器學習的企業。因此，機器學習也是生成型人工智能的可能。另一方面，首先發生的是全球1萬億美元的計算系統和數據中心正在爲機器學習現代化。另外，第二個是爲這些系統生成可以稱爲AI的新功能。當提到生成型AI時，我們實際上指的是這些數據中心實際上是AI工廠，他們正在創造一些東西。就像我們正在發電一樣，現在我們打算生成AI。
CEO黃先生在第3季度25電話會議結束時強調了Nvidia的優勢，指出訓練之前和之後呈指數函數增長。
我們業務的驚人增長是由於促進全球採用NVIDIA計算的兩個基本趨勢驅動的。首先，計算堆棧正在經歷再發明，從編碼到機器學習的平台轉變。從在CPU上執行代碼到在GPU上處理神經網絡。傳統數據中心基礎設施的1萬億美元安裝基礎正處於重建階段，以應用機器學習生成軟件2.0。其次，AI時代正式到來。第二代AI並不僅僅是新軟件功能，而是創建具有數字智能的AI工廠的新產業，這將帶來一個價值數萬億美元的AI行業革命。
在硬件轉型的關鍵時刻，所有這股力量都可以看到。對於中度強度的公司來說，硬件轉型並沒有提供關於最新和最佳產品的具體信息。特斯拉（TSLA）被傳聞正在開發新的Y型車型，但由於不想損害現有Y型車型的銷售，因此尚未正式宣佈。Nvidia通過令人難以置信的力量展示，能夠在不大幅影響現有銷售額的情況下，提前宣佈新產品。 5月份，Nvidia的新Blackwell架構顯示，相較於Nvidia目前的Hopper架構，其成本和能耗最多可提高25倍來執行LLM生成AI。在最新的第3季度結束時，客戶雖然還無法購買Blackwell，但Nvidia的收入仍在增長。通常情況下，企業發佈新產品會導致舊產品銷售額下降，但Nvidia關於Hopper架構的情況並非如此。這是一場令人難以置信的力量展示。
在Nvidia的第3季度電話會議上，首席財務官Kress表示，對於新的Blackwell架構的需求是驚人的！她還提到，微軟將成爲首家提供基於Blackwell的雲實例的服務提供商。此外，她提到64個Blackwell GPU可以執行與256個H100 Hopper相同的工作（額外強調）：
與256 H100相比，運行GPT-3基準測試僅需要64個Blackwell GPU，成本節省4倍。配備NVLINK開關的Nvidia Blackwell架構提供最多高達30倍的推斷性能以及全新推斷推理應用程序的最佳推理擴展吞吐量和響應時間，例如OpenAI的o1模型。每當新平台出現轉變時，都會湧現出許多初創企業。數百家AI本地企業已經提供AI服務並取得了巨大成功。 Google、Meta、Microsoft和OpenAI是領頭人，Anthropic、Perplexity、Mistral、Adobe Firefly、Runway、Midjourne
評估
Nvidia的股票評估存在許多風險。根據FT 11月21日的文章，思科（CSCO）的股價曾達到點COM崩潰前收入的130倍。在點COM崩潰之前購買思科的投資者認爲，互聯網在未來幾十年將變得重要是正確的，但在評估方面卻出現了錯誤。許多人認爲AI將徹底改變世界。但是，出現AI股估值有時可能過早，道氏可能會出現與點COM崩潰之前互聯網股票估值不切實際的情況。在Blackwell的早期階段，Nvidia的整體毛利率據預測將在下一個季度下降。AWS、Google Cloud、AMD、Intel等Annapurna Labs的硬件可能會從Nvidia搶佔銷售。儘管存在這些風險，我仍對Nvidia的業務和股票持非常樂觀態度。
Nvidia 在判決之日之前的時間對公司的估值是有價值的。這些數字是我在評估 Nvidia 時考慮的一部分
在Nvidia的第3季度電話會議上，首席財務官Kress表示，對於新的Blackwell架構的需求是驚人的！她還提到，微軟將成爲首家提供基於Blackwell的雲實例的服務提供商。此外，她提到64個Blackwell GPU可以執行與256個H100 Hopper相同的工作（額外強調）：
與256 H100相比，運行GPT-3基準測試僅需要64個Blackwell GPU，成本節省4倍。配備NVLINK開關的Nvidia Blackwell架構提供最多高達30倍的推斷性能以及全新推斷推理應用程序的最佳推理擴展吞吐量和響應時間，例如OpenAI的o1模型。每當新平台出現轉變時，都會湧現出許多初創企業。數百家AI本地企業已經提供AI服務並取得了巨大成功。 Google、Meta、Microsoft和OpenAI是領頭人，Anthropic、Perplexity、Mistral、Adobe Firefly、Runway、Midjourne
評估
Nvidia的股票評估存在許多風險。根據FT 11月21日的文章，思科（CSCO）的股價曾達到點COM崩潰前收入的130倍。在點COM崩潰之前購買思科的投資者認爲，互聯網在未來幾十年將變得重要是正確的，但在評估方面卻出現了錯誤。許多人認爲AI將徹底改變世界。但是，出現AI股估值有時可能過早，道氏可能會出現與點COM崩潰之前互聯網股票估值不切實際的情況。在Blackwell的早期階段，Nvidia的整體毛利率據預測將在下一個季度下降。AWS、Google Cloud、AMD、Intel等Annapurna Labs的硬件可能會從Nvidia搶佔銷售。儘管存在這些風險，我仍對Nvidia的業務和股票持非常樂觀態度。
Nvidia 在判決之日之前的時間對公司的估值是有價值的。這些數字是我在評估 Nvidia 時考慮的一部分
這些過往數字產生於全球數據中心市場達到約1萬億美元的時代。首席執行官黃偉光在長達35年的第三季度電話會議上，詳細介紹了現代化計算及AI工廠建設。 黃首席表示，ChatGPT無法替代任何內容，並認爲現在的情景類似於全世界第一個iPhone推出時的情況。就如同看到第一家移動爲先公司推出iPhone一樣，現在我們看到了AI原生企業。這個新興行業需要AI工廠，黃首席爲我們提供了關於此市場前景的見解（已強調新增）：
假設我們隨着IT的發展，世界的數據中心將實現現代化。如您所知，IT的年增長率約爲20%，30%。到2030年，全球計算數據中心將達到數萬億美元。我們必須要實現這一目標。數據中心需要從編程到機器學習等現代化。這是頭等大事。第二個部分是AI的世代，現在我們創造出世界以前未曾有過的新型能力和市場細分。從OpenAI的情況來看，它沒有替代任何內容。這是完全新的。這在很多方面類似於iPhone推出時的情景。
除了定量考慮評估表中的因素外，還有定性因素。像NVIDIA這樣的創始人領導的公司是特別的。顯然，NVIDIA不是一家提供軟件即服務（SaaS）的公司，但由於使用軟件設計硬件，因此並不如想象中的硬件公司。像TSMC（TSM）這樣的晶圓代工廠實際上是製造大部分硬件的公司。
根據SaaS公司的40條規則，收入增長和利潤率的總和應超過40％。就利潤率規則而言，看到有討論自由現金流利潤率、營業利潤率和EBITDA利潤率。前一個期間，NVIDIA的收入增長率爲94％，自由現金流利潤率爲48％，營業利潤率爲62％。
管理層具有保守領導歷史。根據2Q25發佈，預計3Q25收入將爲325億美元+/- 2%。根據3Q25發佈，實際值爲351億美元，比預估高出26億美元，或比估計高出8%。根據3Q25發佈，預計4Q25收入將爲375億美元+/- 2%。如果4Q25實際收入接近400億美元也不足爲奇。
NVIDIA第25財年第3季度的營業利潤爲21.869億美元，收入爲350.82億美元。營業利潤率爲875億美元，我認爲40至50倍的估值範圍不算不合理。這意味着一個樂觀的範圍，從3,500億美元到4,375億美元。
截至11月15日，第25財年第3季度的股數爲24.49億股，基於11月27日的股價135.34美元，流通市值爲3,314億美元。市值低於樂觀估值範圍，我認爲這支股票對長期投資者是值得買入的。
未來的投資者應關注Blackwell和其他開發的最新信息。在3Q25通話中提到的事件由CFO Kress提及，不容錯過。這些事件包括12月3日的UBS全球科技和AI會議，1月6日的CES主題演講，1月7日的CES問答環節。
免責聲明：本文中的任何資料均不應被視爲官方投資建議。請勿在未進行徹底調查的情況下購買股票。
假設我們隨着IT的發展，世界的數據中心將實現現代化。如您所知，IT的年增長率約爲20%，30%。到2030年，全球計算數據中心將達到數萬億美元。我們必須要實現這一目標。數據中心需要從編程到機器學習等現代化。這是頭等大事。第二個部分是AI的世代，現在我們創造出世界以前未曾有過的新型能力和市場細分。從OpenAI的情況來看，它沒有替代任何內容。這是完全新的。這在很多方面類似於iPhone推出時的情景。
除了定量考慮評估表中的因素外，還有定性因素。像NVIDIA這樣的創始人領導的公司是特別的。顯然，NVIDIA不是一家提供軟件即服務（SaaS）的公司，但由於使用軟件設計硬件，因此並不如想象中的硬件公司。像TSMC（TSM）這樣的晶圓代工廠實際上是製造大部分硬件的公司。
根據SaaS公司的40條規則，收入增長和利潤率的總和應超過40％。就利潤率規則而言，看到有討論自由現金流利潤率、營業利潤率和EBITDA利潤率。前一個期間，NVIDIA的收入增長率爲94％，自由現金流利潤率爲48％，營業利潤率爲62％。
管理層具有保守領導歷史。根據2Q25發佈，預計3Q25收入將爲325億美元+/- 2%。根據3Q25發佈，實際值爲351億美元，比預估高出26億美元，或比估計高出8%。根據3Q25發佈，預計4Q25收入將爲375億美元+/- 2%。如果4Q25實際收入接近400億美元也不足爲奇。
NVIDIA第25財年第3季度的營業利潤爲21.869億美元，收入爲350.82億美元。營業利潤率爲875億美元，我認爲40至50倍的估值範圍不算不合理。這意味着一個樂觀的範圍，從3,500億美元到4,375億美元。
截至11月15日，第25財年第3季度的股數爲24.49億股，基於11月27日的股價135.34美元，流通市值爲3,314億美元。市值低於樂觀估值範圍，我認爲這支股票對長期投資者是值得買入的。
未來的投資者應關注Blackwell和其他開發的最新信息。在3Q25通話中提到的事件由CFO Kress提及，不容錯過。這些事件包括12月3日的UBS全球科技和AI會議，1月6日的CES主題演講，1月7日的CES問答環節。
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