刚刚发现黄仁勋上个月向投资者透露了一些相当重要的内容，如果你关注AI基础设施领域，这值得注意。

因此，英伟达将在今年下半年推出其下一代Vera Rubin平台，规格实际上非常惊人。我们说的是，AI模型的训练所需GPU比目前的Blackwell芯片少75%，推理Token的成本降低90%。作为背景，这是那种真正改变大规模运行AI服务经济性的效率飞跃。

但事情变得更有趣了。在2月下旬的财报电话会议上，黄仁勋曾提到一个真正突显这个机会有多大的评论。当有人问及客户是否能持续在数据中心的资本支出上保持巨大投入时，黄仁勋基本上表示，过去世界每年在传统计算基础设施上的支出大约是$400 十亿美元。但对于AI工作负载？他暗示我们大约需要比那多一千倍的容量。

去年，黄仁勋曾提到，到2030年，AI数据中心基础设施的支出可能达到-9223372036854775808亿亿美元。那时听起来是个大数字，但如果他关于所需计算规模的判断是正确的，尤其是在推理成本下降和使用加速的情况下，这个数字开始变得更可信。

从数字来看，英伟达刚刚公布2026财年的收入为2159亿美元，同比增长65%，其中数据中心销售额达到1937亿美元。他们预计2027财年第一季度收入为$4 十亿美元，这将实现77%的增长。大部分收入显然来自数据中心业务。

令人震惊的是估值。目前股价的市盈率为36.1，实际上比其10年平均的61.6低了41%。华尔街对2027财年每股收益的共识为8.23美元，预示未来市盈率仅为21.5。相比之下，标准普尔500指数的滚动市盈率今天为24.7。因此，如果盈利符合预期且股价不变，英伟达实际上可能比整体市场更便宜。

我不是在给出目标价，但如果你考虑黄仁勋描述的AI基础设施建设的巨大规模，以及你观察估值相对于历史平均水平的实际位置，在这些水平上，风险与回报的关系相当有趣。Vera Rubin平台从今年开始的扩展也可能成为一个重要的催化剂。