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。
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。
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，训练性能最高提升 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 最高 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，目前全球 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。
