本文大綱：
- 為什麼多數投資人賣在盤整？為什麼散戶等不了盤整？
- 機構如何「允許自己等待」(分享機構在股價盤整時會檢查的三件事)
- NVDA盤整半年的幾個原因(分享外資MS的看法)
- 我對NVDA更有信心的關鍵
- 呼應：《市場解碼 #1｜分析師視角》 Forward PE 到底在看什麼？很多大行情的起點，都是在最悲觀的時候
多數投資人不是賣在下跌，也不是賣在高點。而是賣在「什麼都沒有發生」的時候。
股價沒有崩、財報沒有壞、產業沒有反轉，公司甚至持續在變好 —— 但股價就是不動。這是一種很奇怪的痛苦。下跌其實容易承受，因為你知道自己做錯了；上漲也容易承受，因為你知道自己做對了。最折磨人的，是第三種情況：你看起來沒有錯，但市場也沒有給你答案。
每天開盤，你都在問同一件事：「如果它真的那麼好，為什麼市場不買？」
於是你賣掉了。不是因為沒有耐心，而是因為你沒有辦法確認自己仍然正確。
接著通常會發生一個熟悉的流程：
半年沒動 → 懷疑 thesis賣掉 → 瞬間輕鬆開始上漲 → 最痛苦的後悔追回 → 再次套牢
所以真正的問題從來不是盤整。而是你不知道：你是在等待機會，還是在抱著一個錯誤。
這篇文章我會用 NVDA 當作例子，但它其實不是一篇 NVDA 分析文。
它在回答一個更根本的問題：當基本面持續變好，但股價長時間不動時，投資人該如何判斷？自己是看錯，還是市場只是還沒反應。
很多人以為機構投資人比較有耐心。其實不是。
機構並不是比較能忍，而是他們有一套方法，可以確認自己還沒有看錯。
換句話說，散戶在盤整時面對的是「情緒」，機構在盤整時面對的是「檢查」。
當一檔股票長時間不動時，機構不會先問股價什麼時候漲，他們會先確認一件事：這段時間，是市場慢了，還是我錯了？
為了回答這個問題，多數基本面基金其實都會做同一件事 ——在盤整期間，重新檢查公司的三個面向：
1️⃣ 需求有沒有消失（最重要）
不是看股價，是看「客戶」。
例如 AI 公司，你要看的是：
• 訂單
• RPO / backlog
• 雲端capex
• 客戶是否延後部署
只要需求還在，股價不動多半是時間差，不是基本面錯誤。
真正危險的是：股價沒跌，但需求開始變弱。那才是該賣。
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2️⃣ 公司的問題，是結構性，還是節奏性？
很多盤整其實只是「供給跟不上需求」。
例如資料中心、產能、認列周期、客戶導入時間。這些都會讓 EPS 暫時出不來，市場就會誤判成成長結束。
但這叫節奏問題（timing issue）不是成長問題（growth issue）。
機構投資人會在這裡提前佈局，散戶通常會在這裡離開。
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3️⃣ 估值是否已經反映悲觀？
這一步最關鍵。
如果：
• 基本面沒壞
• 需求還在
• 只是時間差
但 forward PE / PS 卻跌到歷史低點，那代表市場在「用錯的時間點評價公司」。
這時候盤整，其實不是風險。而是市場在給你時間。
當然，buyside在檢查這三件事情的時候，身為sellside分析師的我們要幫忙去分析出buyside上面所需要的答案，外資MS跟我遇到一樣的客戶需求，也出了一篇報告特別去分享他們認為三個壓抑NVDA股價的原因：
- 客戶端的融資壓力，以及NVDA在其中扮演的角色
- ASIC 與 AMD 的競爭
- 隨著 AI 影響力擴大，整個半導體生態系中受惠者的範圍變廣
如果把 MS 提到的三個壓抑股價因素放在一起看，其實它們指向的是同一件事：市場並不是在質疑 NVIDIA 的需求，而是在質疑「需求的可持續性」。
也就是說，現在市場真正害怕的不是 AI 不需要 GPU，而是 ——AI 的建設是不是只是 1～2 年的資本支出高峰？
• 融資壓力 → 市場擔心 AI 客戶沒有長期付費能力
• ASIC / AMD → 市場擔心 GPU 只是過渡技術
• 生態系外溢 → 市場擔心價值會從 NVDA 轉移到其他公司
這三個問題本質上都不是短期 EPS 的問題，而是同一個問題：五年後，AI 的核心算力還是不是NVDA？
你一點都不孤單，因為連MS都表示他們也很意外NVDA會盤整這麼久，而且他們說：這次的情況與過去三年 AI 強勢週期中NVDA的其他回檔不同。過去的回檔通常伴隨更明確的短期基本面疑慮，而且相對容易被反駁——例如：2024 年交期縮短（因為其他瓶頸浮現）、對 DeepSeek 的擔憂、機櫃 ODM 庫存過度堆積的敘事——但這些最終都被證明只是次要因素，無法阻擋NVDA的持續放量。
目前我們聽到的這類疑慮少了許多，因為大多數投資人對NVDA的成長動能仍然偏多。我們聽到不少人提到今年有超過 9 美元 EPS 的潛力，相較於市場共識的 7.75 美元，短期上修的可能性很高，而且市場也普遍理解這點。
第一點：客戶端的融資壓力，就是OpenAI，近期只要跟OA1有掛勾的公司股價表現都跑輸SP500，畢竟OpenAI的錢到底要從哪生出來還沒有答案
但MS提出兩點反駁，我也認為值得深思：
當我們聽到客戶提出的多年支出計畫比幾個月前的市場預期高出 2–3 倍時，即使這些數字最終不會完全實現，它們仍然方向性地指向更高的成長空間。
另外就是MS認為LLM 開發競賽將逐漸脫離「贏家通吃」的敘事
AI 應用是一個巨大的新市場，就像過去 24 個月 AI 半導體的發展一樣：市場會階段性認為某些玩家落後，但需求遠大於供給，使得落後者能迅速追上，LLM 競賽目前看起來也是如此。
Anthropic 在企業市場的成功無庸置疑，但值得注意的是：
- OpenAI 的年化營收在 2025 年底同比成長約 3.6 倍
- OpenAI 表示其消費者/企業營收組合從 70/30 變為 60/40
- 這意味著企業營收約成長 5 倍，達到約 80 億美元 run rate
- 與 Anthropic 的 90 億美元 run rate 並沒有太大差距
MS表示：目前無法預測軟體競賽的最終勝者，但仍相信： 會有多個贏家，而無論誰贏，NVDA都是核心的推動者。
而對於NVDA投資OpenAI或其他新創公司，市場目前都是負面解讀，但MS表示：
我們認為 NVIDIA 執行長黃仁勳在 CES 上談到 Anthropic 的評論非常具有指標性：
「如果我能倒轉時間，我會在 Anthropic 身上做出一些不同的選擇。因為一開始他們真的很想與我們合作，但他們也需要資金。而當時我們沒有能力提供他們所需規模的資金。但有兩家公司做到了，它們已經非常大了：Amazon 和 Google。他們在一開始就大力支持 Anthropic，而我們負擔不起。」這導致 Anthropic 在早期走向以 ASIC 為主的技術路線。
我的解讀是：MS要表達說，並不是說Anthropic覺得GPU不好，而是他當初根本沒錢買GPU，但是當初是AMZN跟GOOG去扶植，有點像是讓Anthropic當初只有ASIC這條路可以選
然後黃仁勳現在就是很有信心2030年的CAPEX就是有一兆美金，他的目標就是要在這一兆美金裡面佔據大部分的市佔，但是如果他沒有去扶植這些有潛力的新創公司，就會變成像當初Anthropic那樣，客戶也錯失使用GPU的機會，NVDA也錯失客戶
第二點：ASIC 與 AMD 的競爭
MS的回答是：競爭力問題非常複雜。
首先是因為：AI 研究範圍內的多家處理器公司（NVDA、AVGO、AMD）今年看起來都將維持75%以上的成長、且受制於產能時，要回答競爭力問題其實並不容易。每家公司都認為自己在搶市占，而當你一年成長 75%時，所有人都會覺得自己在贏。
再來是用TCO來看競爭力，MS也認為不準確，因為基於供應商規格書來評估 TCO 是極度簡化的做法。在AI生態系中訪談的所有人都說，實際情況複雜得多，甚至有人說：
「我們其實不知道真正的 TCO 是多少，直到我們把系統部署到規模化。」
像 MLPerf 這類 benchmark 更接近真實情況，而 NVIDIA 一般都佔據主導地位，但這些 benchmark 通常在部署後很久才公布，而且表現不佳的公司根本不會提交，因此資料本身也不完整。
我的解讀是：因為大家都還在建立整個資料中心的規模，規模一直在擴大，大家提出的TCO，目前都是在小範圍內看到自己的總擁有成本降低多少，但如果規模大到一定程度，可能會出現轉折，而現在表現不好的公司根本不會去提他們的TCO，所以資料本身也不會完整，所以競爭問題現在是沒有正確答案的。
另外，MS認為等Vera Rubin出貨的時候，很快就會有答案了。為什麼呢？
因為MS最新的調查顯示：Blackwell → Rubin 的轉換速度可能比原先預期更快(Rubin 的板卡組裝時間約 5 分鐘，Blackwell 則約 2 小時)，因此MS對 2026 年的順利放量更有信心。
再來是，MS認為隨著 AI 工作負載以極快速度演進，NVIDIA 持續提供開發者所需的創新來最大化效能，包括：全機櫃規模的高速互連、FP4 精度、Rubin CPX 中的 prefill 與 decode 分離架構（在晶片層面實現）。目前完全看不到今年有任何 ASIC 或商用競爭者能把這些元素全部整合起來，而MS的調查也顯示市場對 Rubin 的熱情遠高於對競爭產品的興趣。
最後一點：隨著 AI 影響力擴大，整個半導體生態系中受惠者的範圍變廣
MS不可否認，在過去三年中，市場曾多次對記憶體、晶圓代工、設備等領域感到興奮，但實際受惠程度有限。但今年MS在展望報告中將「首選」從NVDA轉到了Sandisk、再轉到Micron的理由——是：2026 年將會不同。
因為整個生態系正面臨產能極限，AI 的持續成長將帶來更廣泛的外溢效應（broader coat-tails）。
換句話說：有更多股票會因 AI 建設的強勁成長而受惠，特別是「商品型半導體」的公司，它們的槓桿效果更大，然而，這裡有個關鍵但現實的前提：如果 NVIDIA 的成長放緩，這些股票都不會表現。
所以MS認為在某個時間點，NVDA的股價會重新追上整個生態系的表現。
這也解釋了一件很多投資人困惑的現象：如果基本面沒有壞，為什麼股價半年不動？
因為市場現在卡在一個典型的「長週期產業確認期」。在新的產業剛開始時，市場會先給很高的評價（故事階段）；當產業開始真的爆發時，股價反而會停住（驗證階段）。
股價不動，往往不是因為公司不好，而是因為市場正在等待一個答案：AI 是一個產品週期，還是一個基礎設施週期？如果是產品週期，成長會像手機或PC一樣回落；如果是基礎設施週期，它會更像電力、雲端或網際網路。而NVDA的盤整，本質上就是市場還沒決定答案。
好，現在我們回到上面提到的機構在盤整時會檢查的三件事：
1️⃣ 需求有沒有消失？沒有，甚至CSP今年的CAPEX誇張到嚇人，大家都知道6000多億
2️⃣ 公司的問題，是結構性，還是節奏性？是節奏問題還是成長問題？目前看起來成長沒有問題，而MS也說Blackwell → Rubin 的轉換速度可能比原先預期更快。當然我也有聽到Rubin有遞延的狀況，跟當初Blackwell類似，但總歸來說，沒有成長的問題。
3️⃣ 估值是否已經反映悲觀？上面提到，如果基本面沒壞、需求還在，就只是時間差，但 forward PE 卻跌到歷史低點，那代表市場在「用錯的時間點評價公司」。
所以對機構投資人來說，盤整真正的意義不是等待上漲。而是市場暫時還無法確認一件事時，價格會停在一個「允許你持續檢查」的位置。當需求仍存在、成長只是時間差、估值卻反映悲觀時，盤整並不是沒有行情，盤整本身，就是行情的形成過程。
多數投資人會在這裡離開，因為這段時間沒有情緒回饋；但長期的大行情，幾乎都從這種「看起來什麼都沒發生」的時候開始。
接下來我要分享，近期讓我對 NVDA 更有信心的一個關鍵訊號，就是NVDA跟Groq戰略結盟，把Groq的LPU整合進NVDA。
市場一直有一個共識：GPU 在「訓練」幾乎沒有對手，但在「推理」市場，競爭卻正在快速出現。CSP 自研 ASIC、AMD，以及各種專為 inference 設計的架構，都在嘗試降低成本與延遲。
而這裡出現了一個很有意思的產業訊號 —— Groq 的 LPU。Groq 不是要做出比 GPU 更強的 GPU。它做的是一件完全不同的事情：放棄 GPU 的通用性，換取「可預測的延遲」。
GPU 的優勢，是平均算力極高；但推理服務（聊天機器人、即時 API、Agent）真正需要的，反而不是「平均快」，而是「每一次都一樣快」。
對企業來說，最困難的不是模型算不出來，而是無法保證回應時間。
GPU 很像一間大型公司：很多員工同時工作，效率很高，但每一次完成任務的時間都不同。快取、排程、warp divergence、跨 GPU 通訊，都可能造成延遲不確定性。
而 LPU 的設計理念幾乎相反。它把任務在編譯時就排好順序，資料路徑固定，甚至把模型權重放在晶片上的 SRAM，避免記憶體等待。代價是彈性與通用性下降，但換來的是 —— 延遲可預測。
這件事情的重要性在於：如果 AI 的下一步是「規模化推理服務」，那市場不再只需要訓練晶片，而是需要能提供商業級 SLA 的推理基礎設施。也因此，我觀察到的不是「Groq 會不會贏 GPU」，而是另一件事：推理市場正在變成一個獨立賽道。
而 NVDA 其實早就開始往這個方向移動（TensorRT、軟體堆疊、網路、系統整合）。
這代表 NVDA 的故事不再只是賣 GPU，而是嘗試控制 AI 基礎設施的整個運行環境。
當一家公司同時參與訓練與推理，它就不再只是半導體公司，而更像是 AI 的「作業系統供應商」。
以上其實都在回答一個問題：NVDA 的未來獲利，是否比市場現在相信的更穩定？
最後一個章節了，回到我在threads上寫的第一篇《市場解碼 #1｜分析師視角》 Forward PE 到底在看什麼？很多大行情的起點，都是在最悲觀的時候
我講說Forward PE 變便宜，常常不是公司變差，是市場太悲觀。很多大行情的起點，其實不是好財報，而是「最悲觀的時候」
對分析師來說，forward PE真正的用途，是讓我思考：市場現在對未來有多不相信？是否是我最佳的佈局時間點？
機構看到的是未來的獲利回升潛力，股價已經反映了「最悲觀情境」，真正便宜的時候是新聞悲觀、但需求沒有消失。
你看喔，FY27(~2027/1/31)也就是CY26，就是今年，市場共識7.73，年增快65%，比FY26的年增近60%還要加速成長，那如果是上面MS提到的，市場甚至很多人認為可以做到9塊，就是年增92%了，然後毛利率市場現在估74.7%，淨利率57.3%。
假設7.73元，對應到現在股價大概25倍，如果9元，就是21倍。不管是25倍還是21倍，可以看到下圖，過去五年有掉到25倍以下(也就是負一個標準差以下)，除了去年四月關稅崩盤之外，就是22年中跟23年底，當時22年中也是崩盤，但當年NV賺0.33，毛利率從前一年的66.8%掉到59.2%，淨利率31%，跟現在比起來，很明顯現在優秀很多，而23年底的forward PE會突然壓低是因為AI來了，獲利開始起飛但股價還沒跟上，但現在forward PE幾乎又回到五年最低的位置，可是今年的獲利年增率是重回加速的。所以對我來說，現在Forward PE 變便宜，不是公司變差，是市場太悲觀。
我們來總結，其實寫這篇，我真正想分享的是一件事：
大多數投資人習慣用「股價」判斷公司好壞，但機構投資剛好相反。
流程是：
先確認產業需求是否正在發生
→ 再推估公司未來的盈餘能力
→ 最後才問一個問題：現在的價格，有沒有反映？
當三者出現時間差時，投資機會就出現了。
也因此，分析師真正的工作不是預測明天漲跌，
而是持續追蹤：哪一些公司，基本面已經改變，但市場還沒意識到。
多數人會在「好消息出現、股價開始上漲」時才研究一家公司；而機構通常在相反的時候開始建立部位，並且允許自己等待。
如果有一天，你能在新聞開始討論之前，就大致知道市場接下來在重估什麼，
那時候，你的投資就不再只是運氣了。
在別人恐懼時貪婪，在別人貪婪時恐懼---巴菲特
2026.02.11 宋分
針對本篇研究，我以分析師的筆記角在substack進行延伸，寫了一篇《為什麼你明明看對公司，卻還是賺不到錢？》，一樣都是免費
目的是讓你開始看懂市場的判斷邏輯，不再只依賴新聞與股價，你會慢慢發現一件事：投資最難的不是找到好公司，而是判斷現在市場錯在哪裡？我又錯在哪裡？
歡迎到我的substack電子報逛逛，不嫌棄的話也歡迎訂閱喔！
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