Cantor Fitzgerald将英伟达目标价大幅上调至300美元，核心依据在于AI基础设施需求的刚性增长、英伟达与OpenAI达成的模式升级合作，以及公司清晰的盈利路径。超大规模云服务商已锁定巨额订单，新兴市场潜力巨大，GPU供应仍偏紧。英伟达与OpenAI的新合作通过优化成本结构，在锁定客户的同时也加剧了ASIC的竞争。公司对2026年和2027年的每股收益预期远超市场共识，并预示着AI基础设施市场仍有巨大的增长空间，英伟达有望凭借其技术优势和生态系统保持领先地位。

🚀 **AI基础设施需求强劲且刚性**：超大规模云服务商已锁定数千亿美元的GPU订单，且新云厂商、企业AI及物理AI等增量市场尚未被充分计入，导致GPU供应持续紧张。这一需求不仅来自现有巨头，更将由新兴应用驱动，显示出AI投资的长期性和韧性。

🤝 **英伟达与OpenAI深化合作，优化成本结构**：英伟达与OpenAI达成新协议，协助其构建自主托管的超大规模云平台。通过消除ODM与CSP的利润叠加，将GPU与ASIC的平均成本差距缩小至约15%，此举在锁定关键客户的同时，也对ASIC竞争对手施加了更大压力，凸显了英伟达在全栈优化AI基础设施方面的能力。

📈 **盈利预期大幅提升，增长空间广阔**：英伟达对2026年和2027年的每股收益预期显著高于市场普遍看法，分别达到8美元和11美元。若公司能实现2030年每股收益50美元的愿景，将占据3-4万亿美元AI基础设施市场的一小部分，表明其增长天花板依然遥远，长期投资价值凸显。

💡 **“AI工厂”模式与技术迭代驱动长期价值**：英伟达将AI硬件视为“AI工厂”，其核心收入驱动力在于“每瓦性能”的提升。通过持续的“极限协同设计”和产品路线图（如Rubin架构），公司致力于提供全球最佳的每瓦性能，并以机架为构建块提供超大规模服务，巩固其作为AI平台公司的战略定位。

⚖️ **多维竞争与生态系统构建**：尽管面临ASIC竞争，英伟达凭借其经验证的技术、持续的价值交付以及CUDA-X等核心资产，构筑了强大的生态系统护城河。公司积极投资中国以外的开源AI生态，并与广泛的合作伙伴共同推动AI技术的普及和标准化，展现了其全球化战略布局。

2025-10-10 11:27 广东

Cantor Fitzgerald上周与英伟达管理层举行闭门会后，将目标价由240美元上调至300美元，对应2027年每股收益11美元、市盈率27倍，隐含上涨空间逾50%，核心判断来自三方面：

- 需求刚性：超大规模云服务商已锁定数千亿美元级别订单，新云厂商、企业AI及物理AI等增量市场尚未充分计入，GPU供给仍处紧缺状态。

- 模式升级：英伟达与OpenAI达成新合作协议，协助后者构建自主托管的超大规模云平台，通过消除ODM与CSP的利润叠加，将GPU与ASIC的平均成本差距收窄至约15%，在锁定客户的同时加剧ASIC竞争压力。

- 盈利路径：公司2026年EPS 8美元、2027年11美元的预期显著高于市场共识；若2030年实现EPS 50美元，对应3-4万亿美元的AI基础设施市场，仅占全球GDP约3%，增长天花板依然遥远。

1、上周，我们在纽约与英伟达管理层举行投资者会议，出席者包括 CEO 黄仁勋、CFO Colette Kress、IR 总监 Toshiya Hari 及其他高管。与一年前相比，行业格局已天翻地覆，所有环节都在指数级加速。黄仁勋态度一如既往地乐观——我们仍处于数万亿美元 AI 基础设施建设的早期，仅超大规模云服务商就带来“数千亿美元”的可见需求，更别提新云厂商、企业 AI、物理 AI 等新引擎。因此，这绝非泡沫，而是投资周期的起点。

2、会议最大亮点：英伟达与 OpenAI 的新合作——携手把 OpenAI 打造成“自主托管的超大规模云”。核心逻辑是砍掉 ODM 与 CSP 的双重利润，把 GPU 与 ASIC 的平均成本差距压到 15% 以内，实现双赢，同时给 ASIC 阵营更大压力。英伟达继续按年度节奏推进“极限协同设计（Extreme Co-Design）”，用 CUDA-X 全栈方案优化整个 AI 基础设施（黄仁勋：“没人只想买芯片，他们要买的是 AI 的规模化部署”）。总结：黄仁勋团队依旧专注且好斗，志在“Just get it done”，我们维持长期 75% AI 加速器份额的判断。

3、三天会议后，我们对“AI 基础设施增长空间”与“英伟达 2030 年份额”的信心大幅增强。维持观点：2026 日历年 EPS 8 美元（市场共识 6.26 美元）极具可行性，2027 日历年进一步升至 11 美元（共识 7.36 美元）。考虑到“远期共识仍可能低估 50%”，英伟达仍是我们的首选标的。目标价从 240 美元（2026E 8 美元×30 倍）上调至 300 美元（2027E 11 美元×27 倍），对应 60%+ 短期上行空间；若公司兑现“2030 年 EPS 50 美元”、切入 3–4 万亿美元 AI 基础设施市场，长期涨幅更可观。如 Bruce Springsteen 所唱：Baby, NVDA was born to run。

4、过去 12–16 周，AI Token 需求爆炸性增长。“长时间思考（测试时扩展）”相比“一次推理”大幅提升消费者需求，单 Token 利润随之抬升。OpenAI 等平台毛利率已达 50–70%，每台落地的 GPU 都被抢空（尽管近期 OCI 新闻扰动）。关键拐点出现在 12–16 周前，与“时序推理需求激增”及“多模态（超长上下文视频）普及”相关。LLM 实验室比金融市场更早观察到这一变化。黄仁勋展望：下一代模型应成为“更好的思考者与规划者”，AI 将模拟结果以支持“长时间思考”，再进化到“原则思考”；物理世界接入后，机器人有望复刻 ChatGPT 式爆发。Token 需求的长尾效应才刚开始。

5、我们在 AI 泡沫里吗？简答：否。如今扩张的是“巨型超大规模”——年支出 5,000 亿美元、增速 30–35%，预算正从传统计算全面转向 AI 加速。仅“传统计算→生成式 AI”这一换轨，英伟达就看到 2 万亿美元支出空间。高质量 AI 已显现显著 ROI：Cursor、Lovable、Open Evidence 等订阅平台用领域专属 AI 应用生成高利润 Token，这是企业端 AI 预算启动的首个明确信号。所有玩家仍在争抢 Token 容量。

6、Token 远期成本曲线将驱动 2030 年形成 3–4 万亿美元 AI 基础设施市场。未来十年，Token 生成将经历多轮指数级跃升；“AI 思考时间”与用户数同步放大，英伟达“极限协同设计”年迭（Rubin、Feynman 等架构）提供硬件底座。同等功耗下，AI 收入有望数倍增长——这是“智能市场长期可达数万亿美元”的核心依据。硬件首次成为劳动力池的一部分（全球 GDP 约 110 万亿美元），2030 年 AI 基础设施占比仅 3%，仍有上行空间。

7、英伟达– OpenAI 增量合作细节：现有渠道（Azure、OCI、CoreWeave）已锁定 5 年交易。新合作独特价值在于帮 OpenAI 成为“自托管超大规模云”，砍掉 ODM/CSP 利润叠加，缩小 GPU–ASIC 成本差；英伟达还保留“投资 OpenAI 的选择权”。

8、关于 AMD 与 OpenAI 1 GW 合作：AI 蛋糕足够大，多家共存。但英伟达指出，OpenAI 仍需筹集 500–600 亿美元资本才能落地该协议，确定性低于市场预期，2026 下半年量产时间线亦存疑（MI450 尚未定案）。

9、融资方式：仍以“预付现金”为主。销售 vs 租赁对公司经济性差异不大，租赁占比预计很小；GPU 收入大多来自现金充裕的企业——与 2000 年互联网泡沫截然不同。

10、英伟达定位：AI 平台公司。目标“AI 民主化”，服务 20 家客户而非绑定 1 家。CUDA-X 是核心资产（>360 个专业库），战略“拥抱并扩展”。垂直聚焦：光刻、EDA。宏观视角：英伟达是唯一“与所有 AI 公司合作”的 AI 公司，也是唯一“与所有 AI 基础设施公司合作”的 AI 基础设施公司——这是可持续护城河。

11、产品路线图：Decompose-but-Unify。把计算按处理器解耦以优化：预填充环节单独加速，Token 生成在另一台机器完成。Dynamo 软件栈统一调度，所有 CUDA 兼容（测试显示吞吐提升 2 倍）。未来以“机架”为构建块，混合搭配交付超大规模服务；硬件年迭（Rubin 7 芯片方案）持续支撑。

12、近期进展与供应链：一切按计划。Vera Rubin 已定案，Blackwell Ultra 高容量制造中，供应链无虞；Rubin 沿用相同框架，过渡期的“供应链调整”挑战已解决，积压订单增速极快。

13、功耗将成关键挑战：行业需关注“每瓦每 Token 成本”。仅靠更便宜芯片无法解决。英伟达把 AI 硬件视为“AI 工厂”，收入核心是“每瓦性能”。目前尚无电力短缺，但若出现，“电力受限环境下的 GPU 折旧周期”将缩短。公司目标：提供全球最佳每瓦性能，目前比最接近对手好 3 倍——这是持续主导的核心。

14、ASIC 竞争：Customer-Own-Tool（COT）或为长期逆风，但短期非焦点。迄今仅谷歌 TPU 真正成功（历经 6 代）。大量 ASIC 项目启动，不等于长期成功——英伟达平台是“已验证的成熟技术”，得益于技术领先与“每年持续交付价值”（正迈向 7 芯片方案）。Rubin 原型研发已投入 30 亿美元，2025 年研发预算约 130 亿美元。COT 趋势最终可能挤压“商业 ASIC 单位利润”——英伟达计划把 SERDES IP 授权给联发科，后者在 AI PC、机器人、边缘/ASIC 领域均是伙伴，长期将使 ASIC 竞争更激烈。

15、中国风险与展望：风险已降但仍重要，华盛顿鹰派仍犯错。英伟达在华份额曾达 95%，现已降至 0%。若未来中美谈判重开市场，对英伟达是显著上行；公司提示“目前无更新”，建议模型中华数据中心 GPU 份额按 0% 假设。英伟达正投资中国以外的开源 AI 生态（Mistral、Perplexity 等），全力扶持。我们认为，美国应推动中国及其全球伙伴“基于英伟达平台建标准”，而非华为平台。中国拥有充足电力与全球约半数 AI 工程师，绝不会放弃 AI 投资；阻止美技术栈成全球标准，是战略错误。

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