美股季度業績期進入尾聲，業績後⾃然是有⼈歡喜有⼈愁。
全球最受注⽬的股王英偉達（Nvidia）公布⼀份遠勝市場預期，⽽且近乎無法挑剔的亮麗成績表後，2 ⽉22 ⽇股價勁飆16.4%，收報785.38 美元，單⽇市值躍升逾2700 億美元，比剛於2 ⽉初由Meta 改寫的紀錄1900 億美元多出⼀半，並帶動英偉達市值晉⾝華爾街三甲。
有⼈不禁懷疑英偉達是否存在泡沫？事實上，該股認沽認購期權未平倉合約比率最新跌⾄0.865 左右，低於五年平均值兩個標準差，反映現時資⾦相當積極透過槓桿⼯具參與買賣英偉達，投機味濃烈。
然⽽，從基本⾯看，這⼀波⼈⼯智能狂潮（AI Mania）卻比2000 年企業未具收入或盈利能⼒的科網泡沫來得實在。市場預料，2027 年AI 晶片總銷售額將以倍數速度增長，英偉達作為AI 晶片主要供應商，連續三個季度盈利創新⾼，未來幾年有強勁業績續⽀撐股價，當然需留意產能及競爭對⼿加入的潛在影響。
估值⽅⾯，英偉達預測市盈率漲到33.3 倍，與2022 年底、亦即帶起今趟AI 狂潮的ChatGPT ⾯世前差不多。如果考慮盈利提升，英偉達12 個⽉市盈增長率（PEG）讀數為1 倍，屬正常⽔平，翌年PEG 更降⾄0.84 倍。股價⾼歌猛進有其⽀持。
相比之下，同樣在晶片領域的老⼤哥英特爾（Intel）顯然不濟，這與其產品落後於市場有很⼤關係。
晶片⾏業的主要產品需求和巿場環境各有不同，電腦晶片中當下有CPU、GPU、ASIC 和FPGA 四⼤主流晶片。
CPU 是最早的產物，它是基於1940 年代馮諾伊曼（John von Neumann）建構⽽來，將全機分為控制器、運算器、存儲器以及IO（輸入、輸出）設備，硬體架構到指令集都是基於串⾏運算模式設計，邏輯控制⼒好，就是運算通⽤性非常強，能應付各種複雜的運算需求，缺點卻在於⼀旦計算程序較為複雜，換來的就只有漫長的待機時間。
GPU 在1999 年才⾸度由Nvidia 推出，主要是為了接⼿原本由CPU 負責的圖形顯⽰處理⼯作，毋須太多的控制單元，晶片上⼤部分空間都留給了計算單元，因此適合平⾏計算任務和⼤規模數據訪問，通常具有更⾼的頻寬和較低的延遲。發展⾄今，GPU 全⾯⽀撐AI ⼤模型的訓練與推理，⾼端顯卡⼀卡難求，Nvidia 佔去全球九成市佔率，難怪股價強橫。
⾄於ASIC 則全稱特定應⽤積體電路，具有體積⼩、功耗低、運算效能⾼，以及運算效率強勁的優點。隨着⼈⼯智能演算法不斷湧現，ASIC 在如何配合特定演算法不斷優化，Google 去年發布TPU v5p 的時候，多模態⼤模型Gemini 亦⼀同登場，該模型在圖像、⾳信、視訊和⽂字領域擁有強⼤的功能。
宏觀⽽⾔，整體數據中⼼營收穩定增長，預計2023 ⾄2027 年的複合年增長率為4.7%，網路（networking）預計以6.87%的速度成長，⼈⼯智能市場增長更迅速，2023 年⾄2030 年的複合年增長率將達18%。
就英特爾⽽⾔，它眼⾒坊間具AI 視⾓的新品屢有突破，⽽⾃家CPU 所能獲取的眼球愈發減少，於是試圖發展出多核⼼和多線程CPU，但⼯藝不如⼈。
細看Intel 的最新績效，第四季的154 億美元營收中，Client Computing Group 錄88 億美元（按年升33%），經營利潤率33%，經營利潤爆升451%，⾄29 億美元；數據與AI 板塊營收按年下跌10%，⾄40 億美元，經營利潤率低企（僅2%），AI 需求引發的利潤不堪入⽬，使該公司投資需求微弱，成為了其股票當下的致命傷。
其他產品⼜增長⽋奉，最矚⽬的專⾨從事⾃動駕駛技術的英特爾⼦公司Mobileye預計也只做出2023 ⾄2030 年複合年增長率為11.5%的貢獻。
