▲ 点击订阅，抓住风口

英伟达还能涨多高？

随着英伟达超过微软，登顶全球市值第一，这个问题就成了投资圈最大的争议。

早早卖出英伟达的木头姐认为当前只是泡沫，崩溃一触即发，而瑞银分析师则坚定认为英伟达还有巨大的上涨空间。

前哨科技特训营2022年和大家分享了英伟达的万亿潜力，今天我们也在持续关注超越3万亿门槛后，英伟达还能走多远。

6月27日，王煜全在特训营直播中和大家分享了对英伟达的新判断，解读了AI浪潮的下一个阶段将去向何方。

今天，我们为大家带来一个爆炸的观点【2030年英伟达将涨到10万亿】，这个分析来自一家专业投资机构—I/O Found。

和其他人只有观点不同，I/O Found的分析师公布了这背后的思考逻辑，今天我们就一起了解这家投资机构，以及他们惊人结论背后的逻辑。

风险提示：本文仅是信息分享，投资有风险，入市需谨慎

I/O Fund是一家2017年成立的科技投资机构，他们的成功与英伟达密不可分。

2018 年，I/O Fund就将英伟达称为 AI 股票，连续3年时间做了25次对AI前景的公开分享。

2021年，英伟达陷入游戏业务衰退时，I/O首席科技分析师Beth Kindig在福布斯上发表文章「以下是英伟达将在5年内超越苹果估值的原因」，原文：英伟达的市值约为5500亿美元，而苹果的市值接近2.5万亿美元。我们相信，英伟达可以通过利用人工智能经济来超越苹果，人工智能经济将为GDP增加约15万亿美元。

当时这一预测被认为是天方夜谭，如今不但为Beth赢得「英伟达女王」的称号，也为她的基金带来了巨额回报。

I/O Fund在2023年AI浪潮中取得57%的年回报率，自成立以来的累计回报达到131%。

6月10日，Beth发布新的分析文章「Here's Why Nvidia Stock Will Reach $10 Trillion Market Cap By 2030」，把英伟达的估值目标定到了10万亿美元。

和大部分人只是分享观点不同，Beth Kindig分享了详细的分析逻辑，在她看来英伟达能够在2030年前达到10万亿的原因有3个：GPU数据中心需求爆炸增长、估值「低于」历史水平，CUDA之外还有壁垒。

接下来，我们将逐一看看这3个理由。

理由一：GPU数据中心的爆炸性增长

Beth认为GPU数据中心数量还将继续爆炸增长，她引用黄仁勋6月最新表态：「数百万个GPU数据中心的时代即将到来，原因很简单。当然，我们想训练更大的模型，但更重要的是，未来你与互联网或计算机的几乎每一次互动，都可能在云端的某个地方运行着生成式AI。这些AI会与你一起工作，与你互动，生成视频、图像、文本，甚至是数字人。所以你几乎一直在与你的电脑互动，并且总有一个生成式AI连接到它。这些AI中有一些是在本地运行的，有一些在你的设备上，但更多的可能在云端……」

大多数科技巨头都在大规模采购英伟达的GPU。例如，微软计划今年将其GPU供应量增加三倍，达到180万块，以满足Azure云服务的需求。Meta也宣布了今年购买35万块H100或同等GPU的计划。此外，Elon Musk也透露，X公司将上线10万块H100集群，并可能再购买30万块B200 GPU。

Beth分享了他们掌握的数据，英伟达在数据中心GPU市场的占有率高达95%，收益达到千亿规模，考虑更多竞争对手入场，她认为英伟达依然牢牢掌握着80%的市场份额。

在这种情况下，根据I/O估算仅凭大型科技公司的数据中心，就能让英伟达的市值达到10万亿美元，这还没有将财富500强等达企业的需求计算在内。

理由二：越涨越便宜

在此Beth抛出了一个非投资人士可能有些迷惑的结论，今天的英伟达市值达到3万亿，虽然看起来更贵，实际却更便宜了。

背后的逻辑其实是投资圈常用的估值指标PE，也就是市盈率。

市盈率就是用公司营收除以公司股价得出的比值，市盈率通常都会低于1，越小往往意味着公司越贵。

像英伟达这样18个月涨了5倍之后，大部分企业的股价都会高于历史水平，但这也只是大部分情况。

英伟达不一样的是，同一时间公司营收增长了600%，利润增长了400%，所以市盈率反而比2023年初的时候要便宜，甚至回到了2022年10月AI爆发前的水平。

考虑到数据中心需求的增长，Beth认为到2027年，英伟达的数据中心部门的收入将达到3200亿美元，而目前的规模在900亿美元左右。

在合理的PE范围内，他们对英伟达超过10亿美元非常有信心。

理由三：加速迭代成为新壁垒

聊到英伟达的AI壁垒，CUDA已经是绕不开的话题，经常都会有人问CUDA生态会不会被攻破，CUDA之后英伟达还有壁垒吗？

Beth在这里又抛出了新的思路，硬件加速迭代就是英伟达的新护城河。

2016年的Pascal引入CUDA开始，英伟达在AI计算上就保持着每2年更新一代产品的速度，8年时间带来了AI算力1000倍的提升。

今年GTC开始，英伟达公布了全新的产品路线图，不但公布了Blackwell等新的架构设计，还将芯片的迭代周期缩短到了1年。

为了保证性能领先英伟达海计划将3nm、2nm等先进工艺都集成到未来的GPU产品中。

这种快速的产品迭代和技术创新使Nvidia能够持续保持在AI和数据中心市场的领先地位，同时也为其未来的收入增长提供了支持。

6月28日，前哨科技特训营的直播中，王煜全也分享「英伟达未来会如何」的新判断。

在我们看来，Beth Kindig以往的成功经验会让她的分析非常有说服力，但回归理性和现实来看，我们更为认可「理由三加速迭代」的分析，英伟达的竞争壁垒不止CUDA，对前两个观点抱有谨慎的态度。

首先，GPU数据中心需求增长是必然的趋势，但爆发能否维系并不能简单用英伟达、AMD等公司CEO的观点做佐证，真正的前置指标是AI应用商业化的趋势。

对此，王煜全和大家分享了自己的判断，站在技术、商业角度看AI变革的下一轮爆发需要关注未来2年的两大要素。

其次，PE只是一个相对的参考指标，并不能完全作为未来预测的判断，一切还要回归到实际业务上来。

数据中心的需求还会不会继续增长，这个问题不光要看各大企业公布的未来计划，更要关注到下游AI应用的真实状况。

王煜全在直播中和大家提到，AI产业未来还有一次「戴维斯双击」的机会，但它的前置指标不是数据中心。

站在技术、产业角度该如何看待英伟达的未来，如果你想详细了解相关内容，欢迎长按下方二维码，加入前哨科技特训营获取。

【哨科技特训营第四季】