投资人在股东信、访谈、雪球上公开讲过的观点，加上知名投资节目和名人对个股的看法，按发表时间排列。每条都附原文出处，原话逐字照录；投资人谈自己 13F 持仓的，「说完之后」那一行是同一季度 13F 上的实际操作。
达摩达兰分析 AI 资本开支如何流向芯片、网络设备、电力和数据中心公司，英伟达是最大受益者。他说自己大部分组合选择跟随市场共识，持有七巨头中除特斯拉和英伟达以外的五家，其中亚马逊、Alphabet、Meta、微软都是 AI 资本开支大户；但过去一两年新增资金大多放在收益 4% 的短期国债里，组合现金比平时多，他承认少赚了，但睡得更好。
I am personally going with the "market consensus' choice for the bulk of my portfolio, since I do hold five of the Mag Seven (all except Tesla and Nvidia) and four of my holdings in this group (Amazon, Alphabet, Meta and Microsoft) are heavy investors in AI cap exJason 说他几周前就认为 Jensen 会赢下开源，收购 Hugging Face 后，英伟达成了 OpenAI 和 Anthropic 的头号竞争对手，不只在 token 上，也在企业算力上，并且是美国领先的开源提供方，可能在 2027 年底前追上并超过中国模型。他设想英伟达可以把一整柜算力送进正在用 OpenAI、Anthropic token 的企业，提供完整的垂直方案和自主权，把价格降低 80%–90%，因为它不需要靠 token 赚钱，硬件已经赚到了。
I believe right now starting today Nvidia is the number one competitor for open AI and anthropic not just for tokens but for enterprise computeChamath 说他当天给 Jensen 发消息称这是对方做过最了不起的事：英伟达作为最大、资本最雄厚的公司收购 Hugging Face，成为对抗闭源寡头垄断的堡垒，同时让整个技术栈出现更理性的竞争。他重申上周的观点：大家都在变成彼此，英伟达会像亚马逊，亚马逊会像英伟达。他认为最重要的是有雄厚资产负债表的技术玩家站在开放市场结构这一边。
will go down as one of the most important transactions in AI because you are creating now in the largest competitor and the largest most well capitalized company a bull work against all of this closed source oligopoly insanity英伟达单季收入接近 1000 亿美元、同比增长超 100%，利润 600 亿美元、毛利率 75%。Sacks 说股价上涨 8% 不只是因为业绩好，更因为公司指引明年增长 70%，而华尔街只预期约 45%，而且这个数字还受供给限制。他认为这推翻了「AI 资本开支是泡沫、很快结束」的叙事，资本开支会持续很久；即便涨了 8%，英伟达也只有 12 倍市盈率。
And the amazing thing is that after these numbers, even despite the 8% bump, Nvidia is only trading at 12 times earnings.Jason 指出英伟达在财报之外悄悄做了两笔交易：以 120 亿美元收购 Hugging Face，并以约 60 亿美元收编做编程模型的 Poolside，合计不到市值的 1%。他认为 Jensen 正在全力押注开源、拿下开源的分发渠道；起因是 Sam Altman 和 AMD 合作、自研推理芯片，Jensen 随后表示不必再投资 OpenAI。他预计明年就能从英伟达买到整套技术栈。
Jensen is clearly open- source maxing now. He bought Hugging Face for 12 billion.英伟达财报前结束七连跌，距 5 月的历史高点约 10%。Cramer 认为英伟达处在 AI 基础设施建设的中心，触角伸到数据中心、存储芯片和各大科技公司的开支计划，财报影响的远不止它自己。尽管 OpenAI 等客户在自研芯片，他认为英伟达仍是行业标准；但市场对 AI 的种种担忧都集中在它身上，包括投资生态公司再回流采购的「循环交易」质疑，空头若对了，财报再好也会跌。他管理的慈善信托持有英伟达。
I say if you're going to be part of the AI revolution, you have to go with the best英伟达联合高盛、贝莱德等机构筹资 5000 亿美元为 AI 算力融资。Sacks 认为这一步很高明：算力建设的规模太大，市场空间已经被融资能力限制住，英伟达是在解除这个约束。他举例说 Elon 明年想新增 6–8 吉瓦算力，需要 3000–4000 亿美元资本开支，最简单的方式就是卖方融资。他不认为这是 Gurley 担心的循环融资，而是华尔街银行和私募基于 GPU 未来现金流提供融资，英伟达有点像「AI 的美联储」。
Let me tell you why I think what Jensen did was so brilliant. It's because the numbers are getting so big that the TAM is getting constrained by the ability to finance this buildout.Jason 说英伟达过去低调处理自家开源模型 Nemotron，是因为顾及大客户；但在 OpenAI 做自研芯片、Anthropic 造芯片、AMD 与两家合作、Elon 说要自建晶圆厂之后，英伟达不再顾忌。他认为英伟达会从硬件到免费的开源模型通吃全栈，Nemotron 在 95% 的搜索里和 Claude 难分高下。
Nvidia's taken the gloves off, David, they are going to own the whole stack.在讨论英伟达作为美国开源模型潜在旗手时，Jason 提到 OpenAI 本周发布了由 Broadcom 代工的 Jalapeno 芯片，等于和英伟达正面竞争。他推测，既然 OpenAI 要自己造芯片甚至可能对外出售，英伟达也可能反过来进入模型领域。他直言不要意外英伟达创办一家与 OpenAI 竞争的公司。
Don't be surprised if Nvidia starts an OpenAI competitor.谈到英伟达本季财报，Chamath 说自己原本认为在 Groq 交易之后行业会走向领域专用架构（DSA），只是不知道是哪些模型。他的收获是，这种 DSA 的市场演进实际上正在英伟达内部发生，因为英伟达在与每一家实验室做协同设计项目。他还把这与英伟达和 Elon 合作做直流到直流供电联系起来，认为这又是一个改变格局的因素。
the reality is that that DSA market evolution is actually happening inside of Nvidia. That's what's so insane to me.伊朗战争爆发后英伟达跌了 3% 多。Cramer 用一个清单判断要不要买：英伟达和战争的直接关系难以量化，它下跌更多是因为最容易交易、跌了也最容易买回；利率上升可能拖慢数据中心建设；但科技行业算力和内存都短缺，基本面需求仍然强劲，内存价格高可能间接压制需求；它的数据中心主要用美国天然气，油价影响不大。
That said, if the war ends soon and we have a new Fed chief, you'll feel like a moron for staying away from Nvidia,英伟达市值一度超过 5 万亿美元后，达摩达兰用「保本收入」倒推：要撑起当前市值，一家公司五年后需要做到多少收入。他提醒「定价高」不等于「高估」，但就他自己的判断，支撑英伟达和 OpenAI 当前定价所需的收入增长和利润率不太可能实现；他也说别人得出相反结论完全可能。
I think that the pathway that you would need (in terms of revenue growth and profitability) to justify Nvidia's and OpenAI's current pricing is improbable, but that is just my view, and it is entirely possible that you have an alternate perspective, leading to the conclusion that they are undervalued.市场一片难看之际，Cramer 认为下周的关键在英伟达财报：如果英伟达强劲，可能点燃的不是反弹而是真正的上涨，其他六家七巨头也会跟着涨。他说除了收入和指引，投资者还要听到下一代 Vera Rubin 芯片已经就绪、英伟达仍明显领先 AMD；中国业务不必期待太多，但英伟达仍是 AI 革命和数据中心热潮的心脏。
I can't stress how important Nvidia is to this market because there is no AI revolution without Nvidia.Brad Gerstner 在 CNBC 上说，最好的投资想法往往就是你手上已有的；未来三四年英伟达会继续复利增长。他认为赢得 AI 竞赛关乎美国的经济和国家安全，因此还需要持续投资英伟达这类与 AI 扩张相关的公司。（这是他在 CNBC 上的发言，不是 BG2 节目。）
When I look at Nvidia over the course of the next three or four years, it's going to continue to compound.英伟达财报超预期，但数据中心收入略低于预期，股价小跌，市值仍超 4 万亿美元。Cramer 说英伟达是他有史以来最喜欢的股票：生成式 AI 远未发挥潜力，从工厂到律所都会用上，英伟达在「重新定义工作」；他对明年的下一代芯片也有信心。他劝投资者信任好的成长股，频繁进出只会高买低卖、错过巨大涨幅。
I think the market that Nvidia dominates is the biggest in the world.英伟达单日跌 5.74%，此前 1 月因 DeepSeek 创下美股史上最大单日市值蒸发，近期又出现 50 日均线跌破 200 日均线的「死亡交叉」。Cramer 认为英伟达是整个 AI 板块的支点，而支点正在松动，不确定股价会不会继续大跌。但他仍坚持对英伟达和 AI 的长期判断，认为它会在 AI 驱动的工业革命中扮演关键角色，值得持有。他管理的慈善信托持有英伟达。
I don't know whether the stock plunges from here, but if you like it enough to keep owning it, I say prepare for the…turbulence.Chamath 说自己之前一直认为基础模型的进步在放缓，不确定巨额资本开支能否有效转化，所以质疑为什么要买那么多英伟达 GPU。看到 xAI 在 122 天内建成超过 10 万张 GPU 的 Colossus、Grok 3 证明更大的集群在预训练上仍有收益后，他承认之前看错，开始有点看好英伟达，认为这些资本开支可能是合理的。
so now I'm like a little bullish on Nvidia I'm like oh my God if this is true then all this capex may be justifiedDeepSeek 用低成本做出大模型后，达摩达兰认为 AI 市场会分成低投入、易同质化和高投入、高利润两条路，AI 芯片市场因此会比原来预想的小。他把英伟达每股价值从 2024 年 9 月的 87 美元下调到 78 美元，认为 123 美元的股价即使在下跌后仍然高估。他 2023、2024 年夏天已先后卖掉一半和四分之一的英伟达，仍保留一部分。
The other is that the stock is overvalued, at its current price of $123 per share, even after the markdown this week.DeepSeek 发布低成本大模型后，英伟达单日跌近 17%。Tom Lee 认为这是过度反应：英伟达这次的跌幅是 2020 年 3 月以来最大的，而那一次后来被证明是绝佳的投资机会。他说如果英伟达在一周之内就变成了「Betamax」（被淘汰的技术），他会非常意外。
Nvidia's decline is the worst since March 2020, and we know that ended up being a huge opportunity for investors. It's not a fun day, but I'd be looking at this as an opportunity.The Information 报道英伟达 Blackwell 芯片接入定制服务器时会过热，客户担心交付延迟。Cramer 并不太担心，认为这次下跌更像买入机会：客户买这类芯片别无选择，戴尔 CEO 当天也说英伟达服务器已开始出货。他承认如果报道属实，不确定这一季会怎样，但投资者常常因为并不重要的消息卖掉好股票。
Minutiae can shake you out of tremendous investments every time,英伟达财报收入和盈利都超预期，股价却跌了 8%、蒸发 2000 多亿美元市值。达摩达兰说自己不擅长交易，不判断动量变化，而是借财报更新了对英伟达的估值：把它拆成 AI 芯片、汽车芯片和其余业务（加密、游戏）三块。他认为交易者希望它维持现在的增速，这既不现实也危险；他对 2023 年夏天卖掉一半、保留一半的决定很坦然。
While traders may be disappointed with Nvidia’s earnings release, and wish it could keep its current pace going, I think it is both unrealistic and dangerous to expect it to do so.英伟达财报前股价年内已涨 159%，市值 3.2 万亿美元。Cramer 认为这一季可能撑不起这么高的期待，财报后股价可能下跌，但英伟达的技术是生成式 AI 的核心，新平台 Blackwell 在速度和用途上无人能及；Meta、微软、谷歌、亚马逊已经花了数十亿美元买它的产品，而大家还没想清楚怎么用尽这些算力。
We can't judge Nvidia like other companies, so we certainly can't judge its stock by one static quarterly snapshot.英伟达创新高，市值约 2.8 万亿美元。Cramer 仍认为英伟达「基本拥有 AI，而 AI 拥有未来」，但不建议现在追：股价上涨需要新资金推动，眼下流入的钱不够；市值再翻倍很难不压垮其他股票；估值还取决于通胀，现金流再多，未来的现金也不会像现在这样值钱。他主张长期持有，而不是在高位交易。
While Nvidia's a great company with a great stock, in the end, it's still a stock. That means there are other inputs besides the fundamentals,2024 年初科技股大涨后，Brad Gerstner 在 CNBC 上说他已经在整个组合里小幅减仓：年初市场预期降息六次，现在可能一次都没有，还面临大选和 2017 年减税到期。但他要留在英伟达、亚马逊、谷歌、微软、Snowflake 这些他认为增长重新加速的公司里，只有增长加速、盈利预期上调，股价才站得住。（这是他在 CNBC 上的发言，不是 BG2 节目。）
We want to be in the names like Nvidia that are reaccelerating, in the names like Amazon and Google and Microsoft and Snowflake that we believe are reaccelerating.Meta 财报后股价大跌。Chamath 认为市场不满的是 Meta 把大量资本开支错配给英伟达：AI 分训练和推理两个市场，推理会比训练大 100 倍，英伟达擅长训练、在推理上却很不合适，而推理已有 Groq 等很多便宜有效的方案。
And Nvidia is really good at training and very miscast at inference.参加英伟达 GTC 大会第一天后，Cramer 重申英伟达值 2.2 万亿美元市值：它的软件能让各行各业的流程更快、成本更低。英伟达面向企业，价值不像微软、谷歌、亚马逊那样让消费者一眼看到，是「幕后」的故事，但这不代表它不值钱。他认为 AI 比织布机、蒸汽机、喷气发动机、大型机和微处理器都大，甚至是它们的总和。
The sum of all that Nvidia's doing will indeed create the next industrial revolution, because Nvidia's about the speed with which we can arrive at smarter, better answers在对七巨头的估值里，达摩达兰认为特斯拉、Meta 接近合理价，Alphabet、苹果、亚马逊离价值不远，微软和英伟达则高估，英伟达尤其明显。他说这两家恰好是最直接受益于 AI 热潮的公司，他的高估结论也许只说明自己想象不出 AI 能做多大，但他已经在英伟达的估值里计入了大量 AI 价值。
It may be coincidence, but these are the two companies that have benefited most directly from the AI buzz, and my findings of over valuation may just reflect my lack of imagination on how big AI can get as a business.