The Intelligence Toll: Why Every Fortune 500 Company Could Pay Nvidia by 2035

以 40 倍的未來收益率來看，英偉達(NVDA 0.60%) 從傳統半導體的角度來看顯得昂貴。但如果人工通用智能（AGI）在 2030 年前到來，這一框架就會崩潰，正如 OpenAI、Anthropic 和其他實驗室私下所預期的那樣。英偉達不僅僅是提供人工智能（AI）基礎設施。它可能會對地球上每一個智能操作收取費用。

把它想象成智能收費：對每一個自主決策、每一個模擬實驗、每一個在各個行業中運行的 AI 代理收取的每週期費用。當計算變得和電力一樣重要時，英偉達就成為了智能本身的計費系統。

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翻倍之路

數學比懷疑者想象的要簡單。英偉達在 2025 財年的收入達到 1305 億美元，比前一年翻了一番多。華爾街已經預計到 2027 財年將達到 2540 億美元。但這僅僅是開始。如果 AGI 改變每個行業，真正的爆發可能會到來。

從 2027 年到 2035 年的複合增長率為 19%，將使收入達到 1 萬億美元。在 45% 的淨利潤率和 20 倍的市盈率下（對於關鍵基礎設施來説是合理的），這將是 9 萬億美元的市值。以 243.9 億股的流通股計算，這意味着每股 369 美元，比今天翻倍。

樂觀情景？如果英偉達佔據 5 萬億美元 AGI 計算市場的 50%，股價可能達到 615 美元。這不是一些人想象的 20 倍回報，但隨着公司從 4 萬億美元增長到 9 萬億美元，翻倍你的投資也並非小事。

幻想？微軟 承諾投入 1000 億美元用於 AI 數據中心。沙特阿拉伯、阿聯酋和日本承諾為主權計算投入 900 億美元。僅 OpenAI 每年就花費 70 億美元在英偉達硬件上。聰明的錢並不是在押注聊天機器人，而是在為 AGI 經濟中的基礎設施預付款。

萬億美元的問題

整個投資案例懸掛在一個問題上：AGI 會在 2030 年前到來嗎？正確回答這個問題的差異在於擁有一隻僅隨半導體行業增長的股票，還是擁有一隻隨着其成為全球首個 9 萬億美元公司而翻倍的股票。這一鴻溝的存在是因為當前模型只看到現在：用於 AI 訓練的 GPU 銷售。它們未能考慮到當 AGI 成為每個行業的引擎時所發生的爆炸性增長。

想象一下製藥公司模擬每一種可能的藥物相互作用，企業部署數百萬個自主 AI 工作者，以及數十億用户採用個人 AI 伴侶。第一個信號已經出現。Salesforce 報告稱，已有超過 8000 個客户在使用其 AI 代理，但推動這一未來所需的基礎設施將遠遠超過今天的整個市場。

CUDA 護城河

英偉達的競爭護城河不是一夜之間挖成的。它是由 200 萬開發者的團隊在 15 年內建立的，使其計算統一設備架構（CUDA）軟件成為 AI 的本地語言。離開這個生態系統的成本是數十億美元的税收，需重新訓練模型（對於一個 GPT-4 級模型的費用為 1 億美元）、移植多年的代碼，並接受重大性能損失。

證明在於，即使是全球最富有的科技巨頭，在花費數十億美元構建自己的定製芯片後，仍然購買英偉達的 GPU。Alphabet 支付了這筆費用。特斯拉 支付了這筆費用。這種強大的鎖定效應是為什麼在 AGI 競賽中每一個嚴肅的競爭者——OpenAI、Anthropic、xAI——都與英偉達結盟。他們不僅僅是在選擇一個供應商；他們是在選擇唯一經過實戰檢驗的技術棧。

但即使是最強大的堡壘也可能有脆弱之處。護城河在訓練 AI 的專業工作周圍最深。在 AI 推理的高容量世界中，來自 超微半導體 和雲巨頭的競爭對手正在聚集在大門口，建立繞過 CUDA 收費的替代路線。

小思維的風險

是的，台灣入侵可能會使股價暴跌 70%。定製的應用特定集成電路（ASIC）可能會壓縮利潤率。AGI 可能會晚到。但這裏有一個真正的計算：

英偉達不僅僅是在乘坐 AI 週期。它正在為 AGI 本身鋪設軌道。當每家公司都需要 AI 就像他們需要電力一樣，當每個決策都通過神經網絡時，當智能成為一種公用事業時，那時早期投資者會意識到他們並沒有購買一隻半導體股票。他們購買的是 21 世紀的認知基礎設施收費。