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NVIDIA的人工智能主導地位:對Web3和2030年股票估值的潛在影響
關鍵點
NVIDIA的人工智能生態系統與Web3潛力
NVIDIA在人工智能芯片市場的主導地位超越了其強大的GPU。該公司圍繞其硬件建立了一個全面的生態系統,這可能對Web3技術產生深遠的影響。NVIDIA的CUDA平台最初是爲了擴展GPU在遊戲之外的使用而開發的,如今已成爲人工智能發展的基石。將CUDA整合到大學和研究實驗室的戰略舉措,培養出了一代以NVIDIA技術爲基礎的開發者,大多數人工智能軟件代碼都是使用CUDA編寫的。
隨着人工智能技術在Web3應用中變得越來越重要,例如去中心化的人工智能模型和基於區塊鏈的機器學習,NVIDIA的成熟生態系統可能發揮關鍵作用。基於CUDA爲人工智能任務構建的大量庫和工具爲競爭對手創造了顯著的準入壁壘,因爲切換平台將需要大量的代碼重寫和開發人員再培訓。
市場定位與增長潛力
NVIDIA在第二季度的GPU芯片市場佔有率達94%,其市場主導地位顯而易見。這一強勢地位進一步得益於公司的NVLink系統,該系統允許多個GPU作爲一個單元運作——這是訓練大規模AI模型的關鍵特徵,這些模型可能會推動下一代Web3應用的開發。
2020年收購Mellanox擴展了NVIDIA的數據中心網路能力,使公司能夠提供端到端的AI解決方案。這種綜合方法使NVIDIA能夠從AI需求的訓練和推理兩個方面受益,這可能在未來幾年推動顯著的收入增長。
AI基礎設施市場擴展及Web3影響
NVIDIA估計,AI基礎設施市場可能會從今天的約$600 億增長到未來幾年多達$4 萬億。這一增長軌跡與Web3技術日益增長的需求相一致,這些技術越來越依賴於復雜的AI能力,用於去中心化應用程式、智能合約優化和區塊鏈分析。
隨着雲計算服務提供商競相增加容量,推理芯片的需求上升,NVIDIA 將受益於培訓和推理需求。這一雙重優勢可能使得 NVIDIA 當前的收入數字與未來的收益相比顯得微不足道。
財務預測和市場展望
根據英偉達暗示的50%的復合年增長率(CAGR)來預測收入,並考慮到未來幾年可能出現的放緩,以下是未來五個財政年度的財務模型:
| 指標 | 財年 2027 | 財年 2028 | 財年 2029 | 財年 2030 | 財年 2031 | |--------|---------|---------|---------|---------|---------| | 收入 | $310 億 | $464 億 | $697 億 | $941 億 | $1.18萬億 | | 毛利潤 | $226 億 | $339 億 | $509 億 | $687 億 | $859 億 | | 調整後的運營費用 | $27 億 | $36 億 | $47 億 | $61 億 | $80 億 | | 營業收入 | $199 億 | $303 億 | $462 億 | $626 億 | $779 億 | | 淨收入 | $169 億 | $258 億 | $392 億 | $532 億 | $662 億 | |每股收益 |6.90 美元 |10.51 美元 |16.01 美元 |21.71 美元 |27.01 美元 |
將預計2031財年的每股收益應用20到25倍的市盈率,NVIDIA的股價在五年內可能在(和)之間波動。
Web3和加密投資者的考慮事項
盡管英偉達的增長前景似乎穩健,但投資者應考慮該公司的人工智能技術如何影響Web3生態系統。區塊鏈網路、去中心化人工智能和加密挖礦日益增加的計算需求可能進一步推動對英偉達產品的需求。
然而,重要的是要注意到公司面臨潛在風險。雖然NVIDIA在AI訓練方面的優勢很大,但在推理方面的優勢則不那麼明顯。這爲定制芯片的使用和來自競爭對手如超威半導體在某些市場領域的競爭打開了機會。
英偉達的技術領導地位和軟件生態系統提供了強大的競爭優勢,但人工智能和Web3技術的快速發展意味着維持這一地位需要持續的創新和戰略投資。