英伟达逆势涨9.32%创历史新高,私募大佬但斌曾在4月预测英伟达会站稳在1000美元以上

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2024-05-24
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英伟达逆势涨9.32%创历史新高,私募大佬但斌曾在4月预测英伟达会站稳在1000美元以上

  美股三大指数集体收跌,道指跌1.53%,英伟达一枝独秀,逆势上涨9.32%,创历史新高。英伟达的暴涨,最高兴的应该是私募大佬但斌,其因借道ETF布局美股AI而备受关注,但斌曾在4月18日路演时表示,重点把握AI的投资机遇。路演次日英伟达就跌10%,但斌回应称:“英伟达如果季报业绩好的话,说不定会突破并站稳在1000美元以上。”

  英伟达涨9.32%创历史新高

  美股三大指数周四集体收跌,不过英伟达却逆势上涨9.32%,公司股价超过1000美元,创历史新高,市值达25573亿美元。英伟达股价暴涨,主要源于公司Q1营收、利润,以及Q2指引全面超越市场预期。

  5月22日,英伟达公布了截至4月28日的2025财年第一季度的财报。报告期内,该公司营收为260.44亿美元,同比增长262%;净利润为148.81亿美元,同比增长628%。英伟达对于本季度的业绩展望超出预期,让投资者充分的相信这轮由AI驱动的芯片需求依旧旺盛。

  由于产品供不应求,美国各大投行纷纷上调英伟达的目标价格,高盛将英伟达目标价从1100美元上调至1200美元,瑞银将英伟达目标价从1150美元上调至1200美元。而英伟达股价的暴涨,最高兴的应该是私募大佬但斌,因借道ETF布局美股AI板块而备受市场关注,其管理的产品收益也大涨,比如东方港湾马拉松全球截至5月17日的最新单位净值为6.8798元,今年以来收益27.92%。

英伟达逆势涨9.32%创历史新高,私募大佬但斌曾在4月预测英伟达会站稳在1000美元以上

  不过从但斌的微博来看,似乎高兴不起来,但斌在微博表示“英伟达涨了很多,挺高兴,不过美股其他仓位都是下跌的,几乎抵消了英伟达的上涨,如果其他美股涨回来,这9.32%就有意义了”。

  之后但斌还分析原因称,“美股下跌是因为美国5月MarkitPMI数据全线好于预期,这是次要原因导致的短期波动,纳指长期上涨的根本原因是科技进步!我们正处在人工智能的大时代刚刚开始。”

  此外,但斌也还不忘调侃一番陈营长。但斌在微博表示“有个极品投资陈营长,大概在一年前曾置顶过一篇微博,大致意思说什么时候但斌抛弃美股返回A股投资A股AI行业,就是A股的AI见顶之时,这都一年过去,他也把那个置顶取消了。”

  但斌曾预测英伟达股价会突破1000美元

  今年4月18日,但斌亲自参与了路演,但斌表示,从战略选择的角度来看,在全球范围内真正能够创造巨大产业机会的,可能只有人工智能。如果想要赚到现象级的大钱,用产业结构的视角去持有它,而这种持有通常需要十年、二十年的时间。

英伟达逆势涨9.32%创历史新高,私募大佬但斌曾在4月预测英伟达会站稳在1000美元以上

  不过在但斌路演的次日,英伟达下跌了10%,但斌旗下布局了英伟达的产品净值出现了剧烈的波动,私募排排网数据显示,但斌管理的东方港湾马拉松全球净值下跌10.50%,与英伟达股价大跌幅度重合度极高。

  对于净值剧烈波动,但斌回应称,英伟达5月22日披露一季度业绩,如果好的话,不排除创历史新高突破1000美元大关的可能。从历史经验来看,美股每次大跌都是买入机会。

  这两天英伟达的走势再次验证了但斌的观点。此外东方港湾近期的观点认为,随着24年下半年AI推理成本的大幅下降,以及GPT5的升级,AI应用的渗透率会得到极大的提升,虽然波动率会一直比较大,但改变不了时代前进的方向。

  在知名私募大V中,梁宏也有“嘚瑟”的资本,据私募排排网数据,截至5月17日,梁宏旗下海南希瓦的代表产品希瓦小牛1号的单位净值为6.8744元,今年以来收益25.91%。另外“私募小魔女”李蓓旗下的代表产品半夏宏观对冲也收复失地,截至5月17日,今年以来收益0.59%,业绩由负转正。

  黑崎资本首席投资执行官陈兴文告诉记者,英伟达的财报超预期,对A股英伟达产业链产生积极影响。数据中心、云计算、AI芯片等细分领域公司股价可能上涨。英伟达Blackwell AI芯片产量增加,表明AI芯片需求旺盛,A股相关公司有望获益。拆股计划和毛利率预期提升,吸引投资者关注。AI和算力领域需求快速增长,A股相关公司将受益于英伟达积极表现。长期看,AI技术是未来技术进步核心驱动力,英伟达作为主要参与者,长期增长潜力看好。

  长期对人工智能板块有深度研究的止于至善投资总经理何理告诉记者,英伟达是全球AI群雄混战中最重要的武器提供者,我们非常看好其自身和相关产业链长期的发展,从微软、meta、谷歌、亚马逊等巨头公布的资本开支来看,均呈现较明显增长且以AI方向拉动为主。英伟达表示目前大约有1.5万到2万家初创企业等待公司产品用于训练模型。随着模型能力的不断增强以及GPT-40等跨模态模型的推出,AI应用的落地前景更为乐观。

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