#分享美股交易赢英伟达股票 Nvidia的下一波浪潮可能更大

Nvidia（NVDA）已经围绕网络、软件、推理、存储和CPU构建了一个生态系统，从而能够在AI技术栈的不同环节捕获价值。此外，与电力、内存、网络和光子学相关的瓶颈，正在继续扩大Nvidia的TAM。随着Rubin、Vera以及推理需求仍处于早期阶段，未来EPS可能会显著高于当前预期。

财务业绩显示Nvidia增长正在加速
本季度再次证明，Nvidia的增长远不同于任何其他半导体公司。即便因🇨🇳H20限制带来约45亿美元冲击，Nvidia仍然实现了441亿美元的Q1收入。然而，如果不考虑H20限制的影响，公司收入本可以达到490亿美元以上。考虑到Rubin和Vera将在未来几个季度很快启动，随着AI基础设施需求上升，Nvidia有可能正走在实现超过2000亿美元收入的路径上。这种增长在多个方面都值得称道。数据中心产生的收入约为753亿美元，其中大约一半，即379亿美元来自hyperscaler，其余374亿美元来自AI云、工业和企业客户。Nvidia已经实现需求来源多元化，这是一个重要里程碑，因为公司并不只依赖hyperscaler部门增长。
另一个重要里程碑，是网络业务通过attach rate体现出的重要性，目前attach rate约为90%。首先，利润率表现非常出色。公司在以如此惊人速度增长的同时，成功实现了75%的利润率，这对其他科技公司而言非常罕见。但更值得注意的是，Nvidia在对研发和基础设施进行大规模投资的同时，仍然成功改善了经营杠杆。因此，相比上一期间350亿美元的利润率，Nvidia在FY2027 Q1实现了490亿美元的历史最高利润率。换句话说，Nvidia的收入运行率约为每年2000亿美元。Nvidia正在进入全球顶级网络公司角色
大多数投资者往往只把Nvidia看作一家生产GPU的半导体公司。然而，网络业务正在迅速变得重要，使Nvidia成为该领域最重要的公司之一。季度收入接近150亿美元，并以每年200%的速度增长。如今，Nvidia提供的不只是计算能力；它交付的是一整套能够让AI基础设施高效运行的架构。
在评估现代AI集群时，这种差异极其重要。Nvidia的GPU是性能的主要来源。然而，当AI基础设施扩展到数万甚至数十万颗GPU时，网络往往会成为限制因素。在这里，Nvidia的三重fabric架构就能发挥作用。NVLink促进单个机架内GPU之间的通信，而Spectrum-X则确保基于以太网的高效网络。这些工具能够帮助构建瓶颈更少的AI基础设施。从战略角度看，这种方法对Nvidia发挥着关键作用。越来越多的hyperscaler购买的是完整网络，而不是单个组件。随着Nvidia的网络attach rate持续向90%提升，它正在成为AI架构中的首选网络供应商。这创造了极其强大的生态系统效应，因为每额外整合一层，Nvidia平台的粘性都会进一步增强。然而，对我来说，最令人兴奋的部分是Nvidia正在为共封装光学（co-packaged optics）进行强势布局。向Lumentum和Coherent投入约40亿美元，表明公司理解光互联可能成为下一个AI基础设施瓶颈。一旦AI扩展到数十万颗GPU，功耗和低延迟就会开始成为真正问题。共封装通过将光互联直接整合进交换芯片，来解决这些问题。因此，这项战略很有机会在未来十年为Nvidia带来改变游戏规则的突破。CUDA让Nvidia成为软件架构领导者，而网络已经成为AI基础设施的循环系统。现在，共封装可能会成为AI基础设施的神经系统。
虽然许多人关注Blackwell和Rubin等创新，但他们往往忽视了这样一个事实：Nvidia正在扩大对构建高效AI基础设施所需全部关键元素的控制力。这就是为什么Nvidia的网络业务应该获得更多关注。Nvidia估值反映市场对AI基础设施繁荣延续的预期
考虑到Nvidia作为人工智能行业底层基础设施供应商的功能，其当前212美元的股价仍然相对合理。分析师预计，Nvidia收入将从FY2027的3910亿美元增长至FY2029的6600亿美元以上，EPS预计将从8.94美元增长至15.64美元，从而使其未来P/E下降
基于当前预测，增长速度将放缓，FY2029预计仅增长20%，而FY2027预计增长81%。然而，如果推理变现进展顺利，并且AI工厂项目、主权AI以及CPU等其他因素也表现符合预期，那么Nvidia可能会超出分析师预期，并实现其目标股价。这是因为Nvidia已经超越GPU，正在参与包括网络、软件、编排、存储和CPU在内的所有其他组件。因此，Nvidia股票可以被认为主要取决于市场对AI基础设施支出延续性的预期。投资者愿意为领导者的特权地位，以及其产品在生态系统中的粘性支付溢价。这里的关键问题在于，增长是否能够持续；否则，支撑当前Nvidia估值的假设将需要被修正。
重新评估的风险
第一个主要风险因素，是来自hyperscaler和企业客户的需求。Nvidia的增长前景高度依赖云服务商、AI原生企业和企业客户对AI相关基础设施的建设增长。如果需求没有加速，并且预算分配出现延迟，那么推理的采用可能会低于预期，从而影响公司的利润表现。另一个风险是执行风险。公司的增长现在正变得依赖Rubin、Vera和网络产品的部署。任何生产延迟、物流问题以及采用速度放缓，都可能危及其增长前景。这一点很重要，因为hyperscaler的AI基础设施计划是以Nvidia的增长预期为前提的。

最终结论
在AI硬件领域，Nvidia不占据主导地位的细分领域已经很少。然而，尽管拥有如此令人印象深刻的业绩记录，即使考虑到Nvidia的所有竞争优势和市场实力，与同行相比，该股仍然被低估。我认为，Nvidia的长期盈利能力在当前股价中被显著低估。$NVDA ‌