剛剛捕捉到黃仁勳上個月向投資者透露的一些相當重要的資訊，如果你正在關注 AI 基礎設施領域，這值得留意。

因此，英偉達即將在今年下半年推出其下一代 Vera Rubin 平台，規格實在令人驚嘆。我們談論的是，與目前的 Blackwell 芯片相比，AI 模型訓練所需的 GPU 下降了75%，再加上推理代幣成本降低90%。作為背景，這種效率的提升實際上改變了大規模運行 AI 服務的經濟性。

但事情變得更有趣的是。在二月下旬的財報電話會議中，黃仁勳提到了一個真正突顯這個機會有多大的評論。當有人問及客戶是否能持續在資料中心的資本支出上保持大規模投入時，黃仁勳基本上表示，過去世界每年在傳統計算基礎設施上的支出約為$400 十億美元。但對於 AI 工作負載？他暗示我們大約需要比這多一千倍的容量。

去年，黃仁勳曾提到，到2030年，AI 資料中心基礎設施的支出可能達到$4 兆美元。當時聽起來這是一個很大的數字，但如果他對所需計算規模的看法是正確的，尤其是在推理成本下降和使用量加速的情況下，這個數字開始變得更具可信度。

從數字來看，英偉達在2026財年的營收剛剛達到2159億美元，同比增長65%，資料中心銷售額達到1937億美元。他們預估2027財年第1季的營收將達到$78 十億美元，這將是77%的增長。大部分收入顯然來自資料中心業務。

令人震驚的是估值。目前股價的市盈率為36.1，實際上比其10年平均的61.6低了41%。華爾街對2027財年的每股盈餘共識預估為8.23美元，給出未來市盈率僅21.5。相比之下，標普500指數目前的滯後市盈率為24.7。因此，如果盈餘達到預期且股價不變，英偉達的股價實際上可能比整體市場還要便宜。

我不是在預測目標價，但如果你考慮黃仁勳描述的 AI 基礎設施建設的規模，以及將估值與歷史平均水平相比，這個風險-回報比在這個水準上看起來相當有趣。今年 Vera Rubin 的啟動也可能成為一個重要的催化劑。