文章核心观点 - 尽管面临估值担忧、竞争加剧及地缘政治不确定性等压力，英伟达仍被多位顶级分析师看好，主要基于其稳固的业绩记录、强大的执行力、持续创新以及在AI GPU市场的主导地位 [1][2][3] 分析师看涨理由与市场地位 - 英伟达被认为是人工智能热潮的主要受益者之一，这得益于对其先进图形处理器的强劲需求 [1] - 尽管面临来自博通、AMD和谷歌TPU等竞争对手的日益激烈的竞争，以及芯片对华出口的不确定性，分析师仍持乐观态度 [2] - TipRanks的AI分析师给予英伟达“跑赢大盘”评级，目标价为205美元 [3] - 分析师认为，基于现有Hopper架构的LLM无法与即将在Blackwell架构上训练的LLM相提并论，公司强调现在宣布明确赢家为时过早 [5] - 管理层对Blackwell支持的LLM在2026年初推出充满信心，这将证明其“至少领先竞争对手整整一代” [6] - 外部基准测试显示，Blackwell在训练和推理方面都是明确的领导者，英伟达在每瓦特代币和每代币收入等关键指标上表现突出 [6] - 公司认为，鉴于AI市场的不断演变，谷歌很难说服云服务提供商部署其针对特定模型结构的TPU，而英伟达的可编程平台解决方案仍是云AI基础设施的最佳硬件 [12] 财务与增长前景 - 美国银行分析师Vivek Arya重申买入评级，目标价275美元，并继续将其视为首选 [4] - 管理层对2025至2026日历年Blackwell、Rubin及网络业务至少5000亿美元的营收机会具有需求和供应能见度 [7] - 与OpenAI和Anthropic/微软的新协议是意向书，不包含在上述5000亿美元展望内，代表了潜在的上行空间 [7] - 伯恩斯坦分析师Stacy Rasgon指出，2025和2026年累计5000亿美元的销售展望很可能上调，因其未包含与Anthropic的新交易、OpenAI 10 GW合作以及中东合作伙伴关系等 [10] - 杰富瑞分析师Blayne Curtis重申买入评级，目标价250美元，并指出鉴于其技术护城河和18倍于10美元每股收益目标的估值，并未放弃英伟达 [16] - Curtis将其2026年和2027年每股收益预期分别从6.83美元和9.03美元上调至7.82美元和9.50美元 [18] - 英伟达股票的估值具有吸引力，其2026年和2027年收益的市盈率分别为25倍和19倍，意味着市盈增长率仅为0.5倍，而“科技七巨头”股票和增长型竞争对手的平均值为2倍 [8] 产品路线图与技术优势 - 公司预计在2026年上半年推出基于Blackwell的LLM，这可能成为股价的潜在催化剂 [17] - Blackwell Ultra的推出按计划进行，Rubin预计在2026年下半年加速推出 [16] - 预计2026年下半年推出的Vera-Rubin和NVLink 6将巩固其市场地位 [17] - 预计2026年下半年推出的新CPX芯片将受益于超大规模企业的资本支出增加以及对推理的日益关注，该芯片预计在2027日历年产生130亿美元营收 [18] - 公司认为其TPU项目领先搜索引擎巨头谷歌大约两年 [11] - 特定应用集成电路的采用仍处于早期阶段，为英伟达在强劲支出背景下提供了充足的成长空间 [16] 地缘政治与运营动态 - 关于前总统特朗普允许英伟达向中国发货H200 AI芯片（需向美国支付25%费用）的言论，公司仍在等待获得H200的出口许可，之后将研究需求并开始生产 [13] - 公司尚未获得任何关于与美国政府25%收入分成的细节，目前不清楚这笔费用将如何核算 [13]

NVIDIA (NVDA) has faced challenges in the past. Its stock has dropped over 30% within less than 2 months on as many as 8 separate occasions in recent years, resulting in billions being erased from market value and a significant loss of gains in a single correction. If past trends hold, NVDA stock is not shielded from abrupt, sharp downturns.Nvidia’s remarkable rise in 2025, driven by unquenchable AI demand, and strong data center performance, has boosted its valuation to extraordinary levels. However, this ...

Many investors fear that artificial intelligence is a bubble, and these fears aren’t waning, despite reassuring statements from analysts. Oracle stock closed the Thursday trading session 10.84% lower at $198.84, following the release of the earnings report. The hit Oracle was taking also transferred slightly to most of the stocks in the AI group, including Nvidia. Nvidia closed Thursday's session 1.55% lower at $180.93, or 12.6% lower than its October 29 peak, which had a closing price of $207.04. Bad n ...

关于内容发布商 - 内容发布商Proactive是一家为全球投资受众提供快速、易获取、信息丰富且可操作的商业与金融新闻内容的机构 [2] - 其新闻团队由经验丰富且合格的新闻记者组成 所有内容均由其独立制作 [2] - 该机构在全球主要金融和投资中心设有办事处和演播室 包括伦敦、纽约、多伦多、温哥华、悉尼和珀斯 [2] 关于内容覆盖范围与专长 - 该机构是中小型市值市场领域的专家 同时也向用户群体更新蓝筹股公司、大宗商品及更广泛投资领域的信息 [3] - 其提供的内容旨在激发和吸引积极的个人投资者 [3] - 新闻团队提供的市场新闻和独特见解涵盖但不限于以下领域：生物技术与制药、采矿与自然资源、电池金属、石油与天然气、加密货币以及新兴数字和电动汽车技术 [3] 关于内容制作与技术应用 - 该机构始终秉持前瞻性思维并积极采用技术 [4] - 其人类内容创作者拥有数十年的宝贵专业知识和经验 [4] - 团队也会利用技术来协助和优化工作流程 [4] - 该机构偶尔会使用自动化和软件工具 包括生成式人工智能 [5] - 但所有发布的内容均由人类编辑和撰写 遵循内容生产和搜索引擎优化的最佳实践 [5]

美国对华AI芯片出口政策变化 - 美国总统特朗普宣布，将允许英伟达向中国等地区的“获准客户”运送H200人工智能芯片，条件是美政府将获得其在该地区H200销售额的25%分成[3] - 该政策同样计划适用于AMD和英特尔等其他美国公司[3] - 此前在8月，英伟达为换取对华出口特供版H20芯片的许可，已同意将中国芯片销售收入的15%上缴美国政府[3] 英伟达在中国市场的现状与诉求 - 英伟达CEO黄仁勋承认，其在中国AI芯片市场的份额已降至零，并预计未来两个季度也将为零[5] - H20芯片在中国遭遇销售难题，部分原因是中国官方媒体警告其可能存在安全问题且性能已经落后[4] - 黄仁勋一直在推动H200甚至更高级的Blackwell GPU对华出口，希望与两国政府达成合作以重返中国市场[5] - 黄仁勋预测，中国人工智能芯片市场规模约为500亿美元，到本十年末可能增长至2000亿美元[6] H200芯片的性能与限制 - H200基于上一代Hopper架构，配备141GB的HBM3e显存，内存带宽高达48TB/s，性能较H100有显著提升[7] - 根据估算，H200的性能将达到H20芯片的两倍[7] - 由于出口管制规则限制，即便获准对华出口，英伟达也需要对H200进行“阉割”，预计内核数量和带宽都将需要进一步降低[7] - 但其整体性能预计仍将比原来的H20（只有96GB HBM3内存）带来大幅提升[7] 对中国AI产业的影响 - 对于国内急需高性能AI芯片的厂商来说，获得更好的芯片有助于更快地迭代AI大模型能力[8] - 但对于国产AI芯片厂商而言，英伟达H200的潜在进入将使其面临更激烈的市场竞争[8]

美国对华AI芯片出口政策动态 - 美国商务部计划批准英伟达向中国出售H200 AI芯片 其性能高于此前获准的H20 但不如顶级Blackwell及未来的Rubin系列芯片[2] - 该决定是在美国总统特朗普与英伟达CEO黄仁勋会晤后做出的 部分官员支持出口H200 认为这是既能保持英伟达在华竞争力 又不会让中国在AI领域超越美国的折衷方案[2] - 智库Institute for Progress估计 H200的性能几乎是H20的六倍[3] - 此举可能为英伟达带来数以十亿美元计的销售额 并帮助难以获得顶级芯片的中国科技巨头训练模型[4] 英伟达在华市场战略与重要性 - 英伟达CEO黄仁勋认为应允许公司在华竞争 因为中国拥有许多世界顶尖的AI研究人员 美国应希望他们使用美国技术[4] - 黄仁勋明确表示 中国的AI需求规模对英伟达的未来至关重要 并称“你无法取代中国”[4] - 此前特朗普政府批准对华出口H20时 要求销售额的15%上缴美国政府 目前尚不清楚此协议是否适用于H200销售[2] 市场对英伟达GPU出货量的质疑 - 有博主质疑英伟达CEO关于Blackwell GPU已出货600万块的说法 认为其报告的数据中心收入与出货量不匹配[5][6] - 自Blackwell推出以来 英伟达报告的数据中心GPU收入为1110亿美元 该博主计算认为这仅对应250万到350万颗Blackwell芯片 与600万块的出货量声明存在差距[8] - 即使加上2024年第四季度报告的“Blackwell收入超过100亿美元” 总收入超过1210亿美元 博主估算这仅对应近400万块Blackwell GPU 仍不匹配[9] - 博主从能源角度分析 为美国数据中心可能接收的390万到420万块GPU供电 需要约85吉瓦到110吉瓦的电力容量 相当于新加坡总发电能力或约十座标准核反应堆 而美国2024至2025年新建数据中心容量合计约85吉瓦 仅够最低限度供电[10][11] 做空者对公司会计与商业模式的担忧 - 知名投资者迈克尔·伯里要求提供英伟达囤积GPU的证据 并买入与英伟达挂钩的看跌期权[13][14] - 伯里观点的核心在于AI硬件的会计折旧问题 他认为AI硬件更新换代速度太快 合理使用寿命可能接近三年 而非行业普遍采用的更长折旧期（如4-6年）[15] - 较长的折旧期会降低每季度账面成本 提高短期收益 伯里认为这掩盖了经济真相 若使用寿命缩短 许多AI采用者的实际利润率可能远低于表面值[15][17] - 伯里及一些分析师担忧AI生态系统中可能存在供应商融资或循环融资 人为制造需求 英伟达对此予以坚决否认[17] - 这场争论的焦点在于当前AI资本支出速度是否与长期价值创造相匹配 投资者正密切关注数据中心运营商的设备使用寿命决策、资本支出速度及是否存在融资安排[18] 行业会计处理争议与现状 - 《华尔街日报》指出 关于AI芯片折旧速度的会计争论正在激烈进行 科技巨头在AI基础设施上投入数千亿美元 使得折旧方法备受市场关注[20] - Meta Platforms将其大部分服务器和网络资产的预计使用寿命从4-5年延长至55年 使其2025年前九个月的折旧费用减少了23亿美元[20] - Alphabet和微软对类似资产的使用寿命从2020年的三年延长至六年 亚马逊则从四年计划延长至六年 但今年将部分设备的使用寿命缩短至五年[21] - 有观点认为 对于价值早期急剧下降的资产（如AI芯片） 加速折旧法可能比直线折旧法更能反映经济现实 例如使用三年的H100系统转售价格约为全新价格的45%[23] - 会计折旧是基于估计和假设的人为构建概念 精确性罕见 最终资产价值是否受损取决于投资的实际回报 而非选择的折旧方法[24][26]

美国政府拟批准英伟达对华出口H200芯片 - 美国政府计划允许英伟达向中国出口其H200 AI芯片，此举被视为在维持其中国市场准入与限制中国AI发展之间的一种折衷方案 [2] - 该决定是在美国总统特朗普与英伟达CEO黄仁勋会晤后做出的，部分官员支持该方案，认为其能让英伟达与中国公司竞争，同时避免中国在AI领域超越美国 [2] - H200芯片的性能据智库估计几乎是此前获准对华销售的H20芯片的六倍，但仍低于英伟达顶级的Blackwell及未来的Rubin系列芯片，后两者仍在限制名单内 [2][3] - 此举可能为英伟达带来数以十亿美元计的销售额，并缓解中国科技巨头获取顶级AI训练芯片的困难 [4] - 英伟达CEO黄仁勋强调中国市场对公司的未来至关重要，因其拥有世界顶尖的AI研究人员和巨大的需求规模，并表示“你无法取代中国” [4] 市场对英伟达Blackwell GPU出货量的质疑 - 有博主对英伟达CEO黄仁勋关于已出货600万块Blackwell GPU的说法提出质疑，认为其与公司财务数据不符 [5][6] - 黄仁勋在2025年10月表示，过去四个季度已出货600万块Blackwell GPU，并预计Blackwell及Rubin系列总销售额将达5000亿美元 [6] - 质疑点在于：自Blackwell发布以来，英伟达报告的数据中心收入为1110亿美元，博主计算这仅对应约250万到350万颗Blackwell芯片，与600万的总出货量存在巨大缺口 [6][8] - 即使加上英伟达在2024年第四季度报告的超过100亿美元的Blackwell收入，博主估算总出货量也仅接近400万块，仍不匹配 [8] - 博主进一步从能源消耗角度分析，指出要为美国数据中心中约390万到420万块Blackwell GPU供电，需要约85到110吉瓦的电力容量，而美国2024-2025年新建数据中心容量合计仅约8.5吉瓦，存在巨大差距 [10][11] 关于AI芯片会计处理与折旧的争议 - 知名投资者迈克尔·伯里对AI芯片的会计处理方式提出质疑，核心观点在于AI硬件更新换代速度过快，其折旧年限可能被高估 [14][15] - 伯里认为，购买先进GPU的公司通常按年折旧，较长的折旧周期（如5-6年）会降低短期账面成本、虚增利润，而更合理的经济使用寿命可能接近三年 [15][16] - 这种会计差异可能导致AI采用者的实际投资回报率低于表面值，并可能在2026年至2028年期间引发资产减值或采购热情下降 [16] - 争议还涉及“供应商融资”模式，即怀疑AI生态系统中可能存在人为制造需求的激励机制，但英伟达对此予以坚决否认 [16][17] - 《华尔街日报》也报道了这场关于AI芯片折旧速度的会计风波，指出Meta、Alphabet、微软和亚马逊等科技巨头近年来均延长了服务器等资产的折旧年限 [18][19] - 例如，Meta将其服务器和网络资产的预计使用寿命从2020年的3年延长至2025年的5.5年，此举使其2025年前九个月的折旧费用减少了23亿美元 [18] - 报道指出，直线折旧法可能无法反映AI芯片价值早期急剧下降的经济现实，加速折旧法或许更为合适，但最终差异可能不会太大 [22] - 会计折旧是基于估计和假设的人为构建概念，精确性罕见，但折旧方法的争议本身不会改变AI投资最终是否被浪费的结果 [23]

文章核心观点 - 全球主要科技巨头正加速推进自研或定制AI芯片，以应对AI热潮带来的半导体需求，旨在降低对英伟达的依赖、控制成本并提升供应链自主性 [1][2] - 英伟达首席执行官黄仁勋对定制芯片的竞争威胁持淡化态度，强调其公司在工程能力、技术栈广度和CUDA软件生态上的综合优势难以被复制 [4][6] 科技巨头自研AI芯片动态 - **微软**：正与博通洽谈合作，共同研发新一代客制化AI芯片，旨在为数据中心打造更具成本效益和掌控度的运算核心，以应对生成式AI模型规模膨胀带来的供应链压力 [1] - **谷歌**：母公司Alphabet推出Ironwood TPU v7，被视为首款能正面挑战英伟达Blackwell GPU的专用加速芯片，正扩大客户使用范围并强化AI超级运算竞争力，意图切入数据中心市场 [2] - **亚马逊**：旗下AWS已正式开放客户使用新一代AI加速芯片Trainium3，并将其部署至部分数据中心，该芯片主打低成本、高能效，被视为英伟达H100、B100的替代方案，AWS宣称其在特定AI训练场景的效能与能耗比优于市面主流GPU [2] - **OpenAI**：正与博通合作开发自家客制化AI芯片，预计明年下半年开始部署，此举旨在降低因GPT模型需求暴增而购买大量英伟达GPU所产生的成本，并提升运算自主性 [3] 英伟达对竞争的看法 - 英伟达首席执行官黄仁勋认为，定制芯片的开发团队在工程能力上难以与英伟达竞争，世界上真正擅长构建复杂AI系统的团队并不多 [4] - 黄仁勋指出，对于云服务提供商而言，在数据中心部署“随机ASIC”远不如选择英伟达技术栈理想，因为英伟达产品应用范围更广 [6] - 黄仁勋强调，即便竞争对手能复制英伟达的计算硬件能力，英伟达拥有的CUDA强大软件栈才是真正吸引业界的关键所在 [6] - 黄仁勋声称英伟达致力于在AI预训练、后训练和推理等所有主要细分领域保持“不可替代”的地位 [6]

文章核心观点 - 人工智能计算能力提升面临处理器间数据传输速度的瓶颈，互连技术创新成为关键驱动力 [1] - Lightmatter公司开发的新型三维共封装光互连技术，旨在通过将光模块集成到芯片内部，大幅提升I/O性能，以解决GPU/XPU因数据传输慢而闲置的问题 [1][4][6] - 光子互连技术目前成本高且对温度敏感，但为满足AI模型训练对扩展性的迫切需求，该前沿技术正受到行业巨头关注并有望在未来几年实现商业化 [7][8] 互连技术的重要性与行业现状 - 处理器间数据传输速度越快，可完成的工作越多，这是互连技术创新的核心驱动力 [1] - 计算加速器对AI工作负载至关重要，英伟达凭借Blackwell GPU领先，但AMD、博通、英特尔及谷歌、AWS、微软等云巨头均在寻求创新以争夺市场 [1] - 仅增加GPU或XPU数量无法解决AI训练扩展问题，因为GPU/XPU常因系统内数据传输速度不够快而闲置 [3] - 行业正通过新型互连技术创新，例如英伟达的NVLink在GB200 NVL72系统中提供高达1PB/s的网络带宽，以及Ultra Accelerator Link和Ethernet for Scale-Up Networking等替代传统PCIe的方案 [3] Lightmatter的光互连技术方案 - Lightmatter致力于用新型光纤互连颠覆传统铜互连，其Passage M1000光子超级芯片是一款主动式3D中介层，位于GPU或AI加速器下方 [4] - Passage M1000拥有8个单元，覆盖4000平方毫米面积，支持总共1024个串行数据通道，每个通道吞吐量56 Gbps，外部连接提供256个通道，每个通道8个波长，总带宽达114 Tbps [4] - 该技术将光模块完全集成到芯片内部，而非通过芯片外围的SerDes和外部电路板连接，从而最大化利用芯片空间以更快输出数据 [4][6] - 通过共封装光学器件技术，允许将SerDes垂直堆叠在芯片中央，不再受限于将高速I/O集中在芯片外侧，信号可引入芯片内部进行电光转换 [6] - 该3D堆叠方法可使芯片制造商通过互连实现32太比特到64太比特的光子带宽，允许在芯片内集成数百个SerDes器件 [7] - Lightmatter正与未透露名称的GPU/XPU制造商合作，将CPO技术直接集成到其芯片上，相关产品可能在2027年底发布，2028年实现商业化 [7] 行业其他玩家的布局 - 英伟达也在利用CPO技术最大化GPU集群数据传输速度，例如用于InfiniBand集群的水冷式Quantum-X800芯片和采用CPO技术的Spectrum-X以太网交换机 [6] - 博通也在开发基于CPO技术的快速横向扩展交换机 [7] - 英伟达目前的横向扩展NVLink技术完全基于铜缆，尚未宣布在其横向扩展架构中加入光子技术 [7] 技术挑战与前景 - 光子技术目前仍处前沿，尚未广泛应用，与铜相比成本仍高且对温度非常敏感 [7] - 随着AI模型训练需求急剧增长，客户将竭尽所能确保GPU和XPU的持续扩展性 [7] - 随着功率增加，液冷已成为控制热量的必备手段 [8] - Lightmatter已获得总计8.5亿美元融资，估值达44亿美元，表明其是一家值得关注的公司 [8]

文章核心观点 - 在作者对“科技七巨头”2026年投资价值的排名系列中，英伟达位列第三，仅次于即将角逐前两名的微软和Meta Platforms，被认为是最佳成长股之一，尽管其股价在过去三年已上涨超十倍[1][2] 英伟达的增长前景与市场地位 - 公司已从专业可视化、游戏、汽车和加密货币挖矿的GPU行业领导者，成功转型为数据中心业务主导，绝大部分运营收入来自数据中心[4] - 公司持续通过Blackwell GPU及相关软硬件推动数据中心效率极限，并在最新财季宣布已成为全球最大的网络业务公司，网络业务收入在过去一年增长264%[6] - 在2026财年第三季度，英伟达网络业务的收入已超过游戏与AI PC、专业可视化以及汽车与机器人业务的总和[6] 财务表现与需求动能 - 公司最新财报显示其增长故事依然稳固，在竞争对手获得主要云交易的同时，其盈利仍能以极快速度增长[8] - 截至2024年11月19日的财报电话会显示，GPU需求持续超过供应，预示着未来数年强劲的增长潜力[7] - 2024年10月下旬，公司宣布获得了价值5000亿美元的Blackwell及即将推出的Rubin GPU的AI芯片订单，包括已预订订单和将在2026财年底前确认的收入，且该数字有望进一步增加[7] 投资价值评估 - 尽管股价已大幅上涨，但英伟达仍被视为合理的价值标的，并是2026年最值得购买的成长股之一[2][8]