00:00That's why I was in YouTube video,
00:03I've been told that.
00:04So I don't want to talk about that.
00:05This is about the phone call,
00:07There's no special thing to be careful.
00:09And as a result,
00:11We will see how to see how to see the results.
00:12Well, we'll recap.
00:14In the last year,
00:15In the last year,
00:16The AI-based data is very high.
00:18The AI-based data is very high.
00:18The second year,
00:19The next year,
00:19The next year,
00:20The next year,
00:21The next year,
00:22The next year,
00:22The next year,
00:23The next year,
00:24The next year,
00:26The first year,eedle
00:2650% Thats.
00:27I've
00:27seen that in the past and you were less of that. Talk to
00:30that next year,
00:30In the last year,
00:31There arejusky
00:31patients. I told the next year,
00:42It looks like a couple Of
00:42It's even we are lowering
00:43for one poundensured See, It's the 20,000
00:51So it's the upper continent.
00:55Going into what's almost했어.
00:56It's not that it's going to win.
00:57It's such a big case.
00:58This is why not look good at the華爾街.
01:00They don't believe that it's such a big case.
01:02It can still be so fast to增加.
01:03They don't believe.
01:04This is because of them.
01:06So they don't care about it.
01:07They're just going to do this.
01:09Now, the管理層 said.
01:10Now, I'll just explain to you.
01:13Nvidia's financial year is what's going on.
01:15In 2027 financial year, it's very interesting.
01:17It's different from each other.
01:18It's from 2026,
01:20from 2月1日,
01:22to 2027,
01:24from 1月31日.
01:25Now, it's going to be in 2027.
01:27It's going to be in 211月.
01:28Now, in 2028, it's what's going on?
01:30It's about 2027 2月1日
01:33until 2028 1月31日.
01:36It's like that.
01:37In 2028, the financial year is going to be finished.
01:40It's about 1 year and 5 months.
01:42It's going to be in this year.
01:44This year is double.
01:46Double after 2 years, it's going to be增长70%.
01:49Why is it going to be增长70% and not double?
01:51It's not only 70%.
01:53It's only 70% and only 70%.
01:572028 of the revenue is 7,000.
01:59It's about 1 year and 1 year and 2.
02:01How to say?
02:02The financial year is about 2027.
02:05It's about 4,000.
02:06Then it becomes 7,000.
02:08Well, why is that爆炸?
02:12Agent力需求爆炸.
02:13AI agent.
02:14Reasoning, planning.
02:15Tool use.
02:15The demand can be 15 to 100倍.
02:20I'm going to use agentic AI.
02:23I'm going to pay for my students' money to go to school.
02:26If you don't know agentic AI, two or three years later, you won't do it.
02:29I just watched a video.
02:31AI in the country's movie has been three months.
02:36From now on, three, four, five months,
02:38the entire film industry has been down to 90%.
02:45只要三個月就摧毀了大陸整個電影業,全部是AI片
02:47,90%多是AI片,你相信不相信
02:50?反正就變成沒有人
02:51,變成鬼城,市場之前是看訓練
02:55,下一個階段是agentic和influencing,我解釋給大家聽為什麼
02:58,influencing已經很嚴重
03:00,因為這些是generative AI,每次都會生成的
03:03,你問他問題,他每次都會計算的
03:05,所以他需要算力很厲害
03:07,agentic AI是做一些很複雜的任務,
03:09如果AI由人問一句,變成agent24小時在做事
03:14,他算力需求不是線性增長
03:18,即是我估計到2028年,我估計到2028年
03:23,起碼需要的token是增長幾十倍
03:24,是最低限度,token的需求增長幾十倍
03:27,即是算力增加幾十倍,喏,大家不覺得,
03:31這個亞馬遜自己搞晶片的,AWS額外佈置200萬片GPU
03:38,一路去到financial 2019,還是採用NVIDIA的physical
03:42AI stack,為什麼,亞馬遜做不到出來的晶片
03:46,你知道,這個做得最多的就是Google的TPU
03:50,它的產能不能上升
03:51,而且它的晶片是沒有辦法,學NVIDIA的晶片這麼大威力
03:55,這麼大通用的
03:56,所以他又要買200萬片,
03:58這個不只是買晶片,是亞馬遜將雲端和倉庫機械人
04:03,都放進NVIDIA的新牌裡面,沒辦法,即是亞馬遜為什麼需要這麼多晶片
04:07,因為它的雲端計算很厲害,它是世界上最大的雲服務
04:11,這個亞馬遜
04:13,這個雲服務,結果是要行NVIDIA的晶片
04:16,不可以行它自己的晶片,倉庫機械人
04:18,亞馬遜是很重要,亞馬遜是全世界最大的僱主
04:22,有200多萬人
04:23,它是要減少這些人
04:25,是用倉庫機械人,而管理的倉庫機械人和物流,
04:28是行NVIDIA的體系,需求Visibility
04:31,已經拉長到2029年
04:33,這個就是,那些Hyper
04:35Scaler,這些大型使用者
04:36,為什麼好像吸鴉片一樣
04:38,不能夠擺脫NVIDIA
04:39,這個就是我和你講的
04:40,好了,Rubin厲害了,Vira
04:42Rubin已經開始出貨,QV已經佔到20%,真是想不到這麼快
04:47,以前不可能一季內
04:49,舊貨轉新貨佔了兩成
04:51,現在它越來越快,但是這麼重要
04:55,成功就會持續增長
04:56,如果失手,
04:56就變成影響它,股票市場要買Rubin
05:00,交接就順利,我告訴大家
05:05,每一個Gigawatt的電
05:09,是可以幫NVIDIA增加多少的晶片需求呢
05:11,用Hopper的時候,一個Gigawatt是180億美金
05:15,Blackwell250億美金,Vira Rubin變成400億美金,
05:22這個成50%,每次都增加50%,為什麼呢
05:23,為什麼呢,我解釋給大家聽
05:25,它每一代的機器
05:26,比上一代的機器
05:27,起碼增加了300個算力
05:30,至500%,
05:33它就加你50%價,所以呢
05:36,你的算力也是便宜了
05:37,因為以前可以做到100,100的算力
05:40,下一個grade就變成300
05:42,變成300,
05:43那個算力,你由100
05:46,去到300
05:47,那個價值呢
05:50,那個半導體的價值呢
05:52,就由100,變成150,於是呢
05:55,那個算力是便宜了一半
05:56,每次都便宜了一半
05:57,你就便宜了一半
06:01,它就賺多了50%,其實不是單靠出貨量的增長
06:02,是每一道電,每一個data
06:04center拿更高的收入,為什麼呢
06:05,因為那個算力增加得很快
06:07,所以呢,它消耗的電力就少了很多
06:11,這個就是王仁芬經常說,
06:12你越跟它買,你就越省得多錢
06:16,越賺得多錢,這個就是Gross
06:18TAM Expansion,不只是買GPU
06:22,現在是買CPU,Networking,Clock
06:24LPU,這個用來做Information
06:26,Cuda,Full
06:27-Stack
06:27AI,一起賣
06:28,很重要的訊息
06:29,就是CPU
06:30,它在電話會議室
06:31,明年的需求增加一倍
06:33,這個就是為什麼我叫大家不要買Intel
06:35,就是因為王仁芬自己出CPU
06:38,在WayWayRubin那裡
06:39,而那些CPU呢,
06:41那些GPU是用它自己的CPU,就不會再跟Intel賣
06:45,它現在不只是賣一個GPU
06:46,是整個機器整個系統賣給你
06:48,以前是賣產,今天是連礦場設計融資營運標準一起控制
06:52,它一直好像爪伸出去
06:54,將每一環全部徹底控制,
06:56CPU最大的得益者,將會是Invidia
07:00,好了,你們覺得那幾個hyper
07:03scaler
07:04,已經在花七八千億美金一年
07:06,這個AI那裡,不是,第二道的需求,
07:10主權AI,新的運
07:13,這些就是AI運
07:14,那些企業
07:15,Industrial,會佔Data
07:17Center的一半
07:18,你可以這麼說,如果hyper scaler是七千億美金一年,
07:23再加上這一半來,就變成一萬五億美金一年
07:26,整個AI生意,你不要經常只看著Microsoft
07:30,Google,Amazon
07:30,Nvidia,另外一半來自自主權的AI
07:34,以及企業
07:35,每個人都在賣這些選擇
07:36,客戶結構更加寬
07:38,但是執行複雜度也是更加高的
07:40,因為你要應付這麼多立集客
07:41,就不是一兩個大客,對Nvidia最大的攻擊就是融資
07:45,這個就是最嚴重的融資
07:46,Nvidia投資AI Lab,配合Apollo,BlackRock
07:50,KKR,
07:51集五千億的第三方資本,怎麼說呢
07:55?就是如果TrackGPT那些
07:57,需要很多算力的時候,他們或者那些Data
08:02Center,他們就問這一班人借錢
08:05,這一班人就弄了資本出來
08:07,就借給他們,這個可以去到五千億美金
08:12,是做各方各面的AI structure,包括了供電
08:14,建Data Center,買晶片等等
08:16,但是他們那班人,譬如Data
08:19Center那班人,
08:20或者Core Reef這樣,他怎麼會有錢還呢
08:24?就是因為,那些LLM
08:26,跟他們租的場
08:28,那如果LLM
08:29,不租就怎麼辦呢
08:30?黃仁芬說他租
08:32,這個就是黃仁芬,
08:33然後,大約1千億美金左右
08:36,好處是鎖住的需求
08:37,壞住的,那些人說,NVIDIA用資產負債表支持客戶擴張
08:41,這個其實呢,當你滲透到
08:45,這個AI infrastructure那麼遠的時候,
08:47你當然是綁死了,別人不能夠擺脫你
08:50,因為他買晶片又要靠你
08:52,借錢又要靠你,但是呢
08:54,別人就質疑,你這個叫循環投資
08:57,你在自己製造的需求
08:59,那個答案是怎樣呢
09:00?就要看是不是有真正的需求
09:02,真正的需求,以及真正的人肯付錢去BINANCE這個需求
09:06,還是這個只不過是泡沫呢
09:08?你製造的需求,其實是你自己製造出來的
09:11,而沒有人真正去用,
09:12真正考驗這件事呢,就是有多少人付錢去用這件事呢
09:16?那,毛利率開始受壓,比Memory極端上升
09:20,毛利率Quarter
09:214,可能會跌到71
09:24%至72%,他剛剛昨天放了消息出來
09:27,會加價15%,抵消了這件事
09:28,又上回72%至73%,收入爆升不等於Earning
09:32Per Share升,因為那個HPMDRAM是貴得太厲害了
09:38,所以他加價15%,所以就回到70
09:39%多,根據2028年估值,
09:42不應該用Quart Q2的60%的純利,他的毛利是75%,那個純利是60%,那就可能要用50
09:50%至52%比較穩陣
09:51,中國呢,已經沒有放下去
09:53,如果中國有生意,就有好處,中國沒有生意都不要緊
09:57,Quarter
09:573的 outlook,不包括中國的Data
09:59Center Compute Revenue,Quarter
10:012,H20,H20出了多少呢
10:03?對中國客戶出貨少於Data
10:05Center Revenue的1%,而且H20拉下了毛利率
10:08,就是70%的增長,不用靠中國,
10:10如果解除解封,就會有好處,如果繼續受限
10:14,不會打穿指引,中國不是這次Blue
10:16Case的主要條件,今次電話會議的真正訊息
10:20,不是單純說NVIDIA業績號
10:21,是告訴你,AI的算力繼續爆發,
10:242028,即是很接近的
10:26,明年1月,2027年1月
10:28,2月頭,到2028年1月31日
10:31,那一年,他們的生意可以做到7000億
10:33,而最大的風險是需求不足
10:36,這個是,這些是被人供應的東西
10:39,需求不足
10:40,結果會加價,
10:41這樣子,我們計算一下它的股價
10:45,如果6950億的revenue,它有24
10:47.3億的diluted share
10:49,這個share會減少,因為它會用了一半錢
10:52,來買一些share,
10:54是買回來的,它在2028年
10:57,如果50,52,55
10:59,我傾向是55
11:00,它的順利
11:00,因為它的規模大了之後
11:02,它加了價之後,就頂住了記憶體的升值
11:06,而且因為它的規模大了這麼多
11:08,double,再加70%,那個成本是便宜的
11:11,無論是research
11:12,或者是人手都是,如果是這個case,2028年financial
11:16year,3823億美金,這個是瘋的
11:19,是瘋的
11:20,我告訴大家
11:23,歷史上曾經最高的一家上市公司,
11:24就是沙特亞美,是在2022年油價暴升那一年
11:28,它賺過1,600億,接著就跌到1
11:31,000億,那幾家最大的公司
11:33,包括Google,亞馬遜,它們最多是賺1
11:37,000多億,歷史上從來未試過有人賺2
11:40,000億,它現在
11:41,2028年,是會賺3
11:43,823億,我們未曾見過,世界上有一家公司
11:46,可以賺3,823億,是2,000億都沒有
11:49,2,000億以上的公司
11:50,明年,估計就有海力士
11:52,和三星,
11:53都賺到2,000億以上,到時計
11:56,就是15.7倍股
11:58,以這個,這個PE,2009
12:02,這個計PE
12:03,就是昨天價錢的PE
12:04,是13
12:05.3倍,PE不動
12:07,它的股價就是,這個是
12:09,如果26倍更新之後
12:11,PE股價值就是417元一股
12:13,這個是在說,
12:14去到2028年1月,會發生的事情
12:16,會發生的事情
12:17,如果,用PE31
12:18.9計
12:19,是502元一股
12:20,那個,那個,那個機會是
12:22,在15個月之內
12:23,是雙倍的
12:24,這個股票是
12:25,好,這段講到這裡,
12:27好,好
12:27,好
12:28,好,
