所以我一直在研究英伟达二月底的最新财报电话会议，发现这里出现了一些大多数人可能忽略的有趣内容。

首先是 Vera Rubin 平台。这不仅仅是又一次渐进式的 GPU 更新。我们谈论的是一个系统，其 GPU 需求比当前的 Blackwell 芯片减少了75%，推理代币成本也降低了90%。作为背景，这样的效率提升实际上改变了 AI 公司的经济学。当你能大幅降低生成输出的成本时，就开启了一个全新的需求层次。

英伟达目前正在发放样品，量产将在今年下半年逐步推进。他们的 CFO 基本上表示，每个主要的云服务提供商都将部署这个系统。这种信心不是常有的。

但真正有趣的地方在于。财报电话会议中，黄仁勋对长期容量需求提出了看法。他指出，历史上，全球每年在传统计算基础设施上的支出大约是4000亿美元。他的观点是，AI 工作负载大约需要比这多一千倍的容量。他之前估计，到2030年，AI基础设施的支出可能每年达到4万亿美元。

这个数字虽然雄心勃勃，但如果计算需求的数学成立，而且推理成本的下降确实会像预期那样推动采用，实际上可能还算保守。

关于估值，这点引起了我的注意。英伟达目前的市盈率为36.1倍。听起来合理，直到你将其与十年平均市盈率61.6倍进行比较。这意味着它比历史平均市盈率低了41%。华尔街对2027财年每股盈利的共识是8.23美元，这使得未来市盈率为21.5倍。

以标普500指数为例，其滚动市盈率大约是24.7倍。所以如果英伟达只是原地踏步，实际上在相对市场的基础上可能变得更便宜。

问题是，考虑到黄仁勋描述的这个机会规模，我认为这只股票不会长时间维持在这些水平。如果2027财年的预估实现，且平均市盈率回归到接近历史水平，你将看到从这里开始的巨大上涨空间。

当然，这不是投资建议，但这个布局对耐心的资本来说相当有吸引力。AI基础设施的建设仍处于早期阶段，而英伟达目前基本上是在与自己竞争。值得持续关注。