财联社7月9日讯（编辑夏军雄）在AI投资热潮持续升温之际 ，英伟达的市场表现却显得并不匹配 。截止美东时间周三收盘
，英伟达年内涨幅仅9.6%，远逊于费城半导体指数同期87%的涨幅
。

　　美银证券在最新研报中指出 ，英伟达仍处于AI算力产业链的核心位置，市场围绕存储成本、自研ASIC竞争 、持仓拥挤以及生态投资效率的担忧被过度放大
，当前估值反而提供了更具吸引力的买入机会。

　　美银维持英伟达“买入 ”评级，目标价350美元 ，基于2027日历年每股收益26倍市盈率
、剔除现金计算 。该估值处于英伟达历史25倍—56倍远期市盈率区间内。

　　市场对英伟达过度悲观

　　美银认为
，英伟达当前面临的核心问题并不是基本面恶化，而是投资者开始重新审视AI交易的风险收益比
。随着AI资本开支规模不断扩大 ，市场担心云厂商投入过快、存储成本上升以及自研芯片替代GPU
，导致英伟达估值承压。

　　但从横向比较看，英伟达的估值折价已经较为明显 。

　　美银称 ，英伟达当前交易在约18倍远期市盈率
，为7年来低位
。按日历年估算，英伟达2027/2028年市盈率约为16倍/12倍 ，而苹果 、微软、谷歌
、亚马逊、Meta等大型科技同行平均为22倍/19倍。

　　也就是说
，英伟达相对大型科技股存在约30%至35%的折价 。

　　这一折价更值得关注的原因在于，英伟达的增长速度明显高于同行
。

　　美银预计 ，英伟达2025至2028年销售额复合增速可达48%，每股收益复合增速达52%；相比之下
，非英伟达大型科技同行同期销售额和EPS复合增速分别只有16%和15%。英伟达2027年PEG（市盈率相对盈利增长比率）仅0.3倍，远低于同行平均1.6倍 。

　　（英伟达和其他科技巨头市盈率 、PEG等数据的对比）

　　这意味着 ，市场一方面认可AI长期趋势
，另一方面却在用更低估值定价AI算力最核心的受益者
。

　　美银认为，这种矛盾反映出投资者对短期风险的定价过度 ，而不是英伟达增长逻辑发生逆转。

　　HBM涨价不是决定性压力
，英伟达定价能力被低估

　　市场近期最担心的是HBM成本上涨压缩英伟达毛利率 。美银认为，这一担忧被夸大
。

　　报告指出 ，从Blackwell到Rubin
，单机架HBM成本可能增加约20万—30万美元，但整机架售价可能提升200万—300万美元。Blackwell机架售价约300万—400万美元 ，而Vera Rubin机架售价可能达到600万—700万美元 。

　　换言之
，存储成本确实上升，但英伟达通过CPU
、NVLink、Quantum Ethernet网络 、软件功能等整套机架架构升级 ，拥有更强的定价能力。

　　具体来看，Blackwell B200机架HBM成本约15.6万美元
，占机架ASP约5.2%；Blackwell Ultra B300约31.7万美元，占比7.9%；Rubin V200约38.2万美元 ，占比6.4%；Rubin Ultra V300虽然HBM成本升至153.4万美元
，但机架ASP预计高达2100万美元，占比约7.3%
。这意味着即使HBM成本上升 ，其占整机价值比例仍相对可控。

　　美银预计
，英伟达整体毛利率将维持在约75%左右 。

　　报告还强调，Vera Rubin相较Blackwell可实现约10倍性能/瓦提升 ，意味着推理Token成本可下降约10倍；推理性能提升3.3倍
，训练性能比较高 提升5倍
。

　　云厂商自研ASIC难以撼动英伟达平台优势

　　另一大市场担忧来自云厂商自研芯片。

　　谷歌TPU
、亚马逊Trainium、Meta MTIA等ASIC被视为英伟达GPU的潜在替代品 。尤其在AI资本开支巨大 、云厂商希望降低成本的背景下，市场担心自研芯片会削弱英伟达份额
。

　　美银认为 ，这种担忧忽视了历史经验。

　　谷歌TPU早在2015年推出
，亚马逊Trainium于2020年推出，Meta MTIA于2023年推出 ，但自2015年以来，英伟达GPU加速器收入已经增长约700倍 。也就是说
，ASIC长期存在，但并未阻止英伟达在AI算力市场持续扩张
。

　　关键区别在于 ，ASIC通常服务于特定云厂商和特定工作负载
，应用范围较窄；英伟达则提供广泛可用
、生态成熟、软硬件一体的平台。对于企业 、主权AI
、云服务商、新兴云厂商和开发者而言，英伟达平台在兼容性 、供应链、开发工具和部署效率上仍具优势 。

　　最新数据也显示 ，英伟达对超大规模云厂商销售同比增长115%
，几乎是云资本开支增速的两倍
。这说明英伟达不仅没有失去来自云厂商的份额，反而仍在扩大份额。

　　美银预计 ，长期来看
，英伟达仍有望维持AI资本开支65%至70%以上份额，其余30%至35%由ASIC和AMD等芯片厂商分享 。

　　现金流足以支撑生态投资和股东回报

　　市场还担心 ，英伟达对供应商和客户的大规模投资可能构成低效资本使用
，甚至被解读为刺激需求。

　　美银承认，这可能引发市场对收入质量
、资本配置效率和客户需求真实性的质疑
。但该行认为 ，其规模相对于英伟达现金流仍然可控。

　　报告统计，英伟达近期生态投资总额约650亿美元
，覆盖OpenAI、Anthropic 、英特尔
、Synopsys、诺基亚 、CoreWeave
、Nebius、Lumentum 、Coherent
、Marvell、Corning 、IREN
、Wayve、Nscale 、Ayar Labs、xAI等 。

　　其中，对OpenAI投资约300亿美元 ，对Anthropic比较高 100亿美元
，对Intel约50亿美元
。

　　美银测算，这650亿美元约占2026日历年预计自由现金流1870亿美元的35% ，仅占2027日历年预计自由现金流3850亿美元的17%。因此
，英伟达仍有充足能力推进分红和回购 。

　　从盈利预测看，美银预计英伟达2027财年收入3961亿美元 ，EPS 9.09美元；2028财年收入5646亿美元
，EPS 13.27美元；2029财年收入7390亿美元，EPS 18.04美元
。在长期模型中 ，到2030日历年
，英伟达收入有望达到1.04万亿美元，净利润约5891亿美元 ，EPS Power（潜在每股收益能力）约25.26美元。

　　AI数据中心市场仍处高速扩张期

　　美银看好英伟达的根本原因，仍在于AI数据中心市场的长期扩张 。

　　报告预计
，近来 全球IT支出约6.3万亿美元，其中数据中心系统市场约7880亿美元
。到2030年 ，数据中心系统TAM有望增至约2.1万亿美元
，2025至2030年复合增速达33%，明显高于整体IT支出9%的增速。

　　其中 ，AI数据中心系统TAM预计从2025年的2730亿美元增至2030年的1.7万亿美元
，复合增速44% 。拆分来看，AI服务器到2030年预计达到1.3万亿美元 ，占AI数据中心系统TAM约77%；AI网络设备预计达3050亿美元
，占比18%；AI存储预计达814亿美元，占比5%
。

　　在AI服务器内部 ，AI加速器仍是最大市场。美银预计
，AI加速器市场将从2025年的1965亿美元增至2030年的1.13万亿美元 。HBM市场也将随之扩张，到2030年预计达到2460亿美元 ，占加速器支出约20%至23%。

　　除GPU外，AI CPU和网络连接也将快速增长
。整体服务器CPU市场预计从2025年的约350亿美元增至2030年的1700亿美元；其中AI CPU可能从180亿美元增至1400亿美元。AI连接市场预计从170亿美元增至1100亿美元
，光连接和铜连接分别增至880亿美元和220亿美元 。

（文章来源：财联社）