1 Artificial Intelligence (AI) Stock to Buy Before It Soars to $10 Trillion, According to a Wall Street Analyst

I/O Fund 的首席技术分析师 Beth Kindig 在芯片制造商 Nvidia（NVDA 1.81%）方面有着令人印象深刻的业绩记录。2021 年，她准确预测该公司将在五年内超越 Apple 的市值。Nvidia 在三年内实现了这一目标。

今年早些时候，当 Nvidia 股票在中国初创公司 DeepSeek 推出低成本大型语言模型后暴跌时，Kindig 正确地指出这是一个买入机会。自她做出该推荐以来，股价已上涨 28%，目前交易价格创下历史新高。

然而，Kindig 最大胆的预测是，Nvidia 到 2030 年将成为一家价值 10 万亿美元的公司。这意味着其当前市值 3.9 万亿美元的基础上有 156% 的上涨空间，这相当于到本十年末股东年均接近 19% 的回报。

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Nvidia 在数据中心 GPU 和 AI 网络设备市场占据主导地位

Nvidia 以开发图形处理单元（GPU）而闻名，这些芯片通常用于加速耗时的数据中心工作负载，如训练机器学习模型和运行人工智能（AI）应用程序。根据 Beth Kindig 的说法，Nvidia 在这一领域的市场份额超过 90%。

Forrester Research 的 Mike Gualtieri 在最近的一份报告中评论道：“Nvidia 为全球 AI 基础设施设定了步伐。没有 Nvidia 的 GPU，现代 AI 将不可能实现。”

重要的是，该公司还通过 CPU 和互连设备，以及以太网和 InfiniBand 网络平台来补充其 GPU。实际上，Nvidia 是生成式 AI 网络的市场领导者，最近将 Alphabet 的 Google 和 Meta Platforms 添加到其不断增长的客户名单中。

展望未来，Grand View Research 预计数据中心 GPU 市场将以每年 36% 的速度增长，直到 2033 年。而 Morningstar 预计生成式 AI 网络市场将以每年 34% 的速度增长，直到 2028 年。这使得 Nvidia 有很好的机会在未来许多年中实现超过 30% 的年收入增长。

随着物理 AI 革命的展开，Nvidia 可能会保持其领导地位

ChatGPT 使生成式 AI 流行，该技术利用大型语言模型将提示转换为文本、图像和视频等新媒体。这项技术为 Nvidia 的 AI 基础设施创造了巨大的需求，随着物理 AI 热潮的展开，该公司处于保持领导地位的良好位置。

物理 AI 使自主机器能够理解和导航现实世界，Nvidia 在计算堆栈的三个层面上解决这一技术：其数据中心 GPU 和网络平台训练 AI 模型，其 Omniverse 仿真引擎生成合成训练数据并测试 AI 模型，其嵌入式处理器为自主机器人和自动驾驶汽车提供车载计算能力。

此外，Nvidia 的 CUDA 平台包括代码库、应用框架和预训练模型，加速机器人和汽车软件的开发。这种垂直整合使得 Nvidia 成为工程师和开发者的首选，因为它消除了整合多个供应商产品的复杂性，从而降低了总体拥有成本。

确实，Beth Kindig 表示，Nvidia 在构建超级计算机方面拥有 “近乎垄断” 的地位，因为其 CUDA 软件平台创造了 “不可逾越的护城河”。她还指出，垂直整合——即公司提供的数据中心组件远不止 GPU——是 Nvidia 能够在 2030 年之前实现 10 万亿美元市值的主要原因。

与未来收益预期相比，Nvidia 股票的估值合理

Nvidia 报告了强劲的第一季度财务业绩，超出了预期的收入和净利润。由于对 AI 基础设施的强劲需求，收入增长 69% 达到 440 亿美元，非 GAAP 净收入增长 33% 达到每稀释股 0.81 美元。如果没有与中国相关的新芯片出口限制，收益本可以更快增长。

华尔街预计，Nvidia 的调整后收益将在截至 2027 年 1 月的财年内每年增长 41%。这使得当前 50 倍调整后收益的估值看起来合理，尤其是因为该公司在过去六个季度中平均超出共识收益预期 5%。长期投资者应该对以当前价格持有该股票感到放心。