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10月29日美股开盘,英伟达股价突破210美元,成了人类历史上第一家市值5万亿美元的公司。6 U' r: S0 ~) C& o+ S# V! A7 T& ?2 z
要知道,上次它冲破4万亿才过去4个月!所以现在再去讨论它有没有泡沫,其实已经没啥意义了。唯一的问题是——这个泡沫,会不会很快破?/ o6 U% `6 b1 Q' |
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但就目前的情况看,这泡沫可能还只是刚起步。哪怕未来英伟达的市值再翻一倍,估计也没人太惊讶。
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一、英伟达:不是普通的芯片公司5 E( c% B* v! M2 F( A4 m* H
& ]# _6 y/ o# ^9 H$ ]5 W咱们先别被英伟达那一堆“宏伟蓝图”迷了眼,就把它当成一间普通的芯片公司来看。要理解它为啥能让资本市场疯成这样,其实挺简单的。
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找个历史上的对比——上世纪末的英特尔。
5 s" Q# z6 g. r2 ~1996年到2000年那会儿,英特尔的市值从1200亿美元干到5090亿美元,堪称传奇。2 |) R1 C% a8 E6 o2 C* W
虽然那时候也赶上了互联网泡沫,但英特尔涨的根本原因,是它跟PC市场强绑定,吃到了那波红利。1 ]) r9 f! P; ~ g
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可英伟达不一样,它的增长是靠AI、数据中心、显卡、自动驾驶这些更大的市场支撑的。
. q" z7 [& C P拿数字说话——英特尔那五年营收增长率是12.6%,而英伟达从2022财年到2025财年的营收增速超过100%。
0 d; _1 M0 V) I- d. `' n5 T! U黄仁勋还放话,说到2026财年,他们的Blackwell和Rubin架构GPU总收入要冲到5000亿美元。% `2 o# r4 Z/ I& H
9 O/ W& l+ Z6 K6 }" n4 L. |) ^1 Q更关键的是,英伟达不自己造芯片,它是Fabless模式(设计外包给台积电这些厂),轻资产,利润不需要全砸回生产线。这点和当年的英特尔完全不是一个玩法。0 F/ u" \# B" g1 Q# `7 v( c
9 d+ \4 Z# I; k. k1 {所以说,现在英伟达的“市值神话”,并不完全是泡沫吹出来的,它背后还是有逻辑的。
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二、算力成了新的“能源”
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很多人拿2001年的互联网泡沫来类比现在的AI热潮,说AI这波肯定也得崩。6 N/ k; X# Q! g2 Q! P3 e5 a
这说法听起来有点道理,但仔细想想又不太一样。
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( y! k' q4 f, P3 t, ~9 C当年的互联网公司分三类:+ j* y5 d# M) Y8 j+ R8 ^, P; |
第一类是“流量入口”——像雅虎那种,靠用户注意力吃饭;
b4 k/ ?7 p( a: A第二类是“颠覆者”——比如亚马逊,想用互联网重构一切;
; X/ {3 q/ C& Y- ^" `$ |. R# Y6 A第三类是“基础设施”——像思科、WorldCom,负责铺设光纤和交换机。3 W# `- C! J; x1 F1 B6 l$ E
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结果泡沫破裂后,第三类最惨,因为他们全靠借钱砸硬件。
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( g5 y. m! `& w6 e0 j那英伟达算哪一类?两年前可能算“基础设施”,但现在,它更像“能源供应商”。6 a5 [6 t% f/ O7 ]6 L
' J. w' O% D/ z. O$ Z% E8 V, N; N/ @! }7 q比如前阵子英伟达给OpenAI递了1000亿美元的投资案,准备建10吉瓦算力中心,相当于500万块B300芯片。
& g7 N) Y" a0 H, I- I! P再结合OpenAI和甲骨文的合作,三方组成了一个“算力生态闭环”。4 v! d$ a/ j0 K: W$ c8 [/ P
* B7 k2 _# ?: a9 I8 D& H% w. h表面上看像资本游戏,但你会发现:
# C3 R- F; s# }3 BOpenAI是“生产者”,甲骨文是“建管道的”,而英伟达——成了提供“能源”的。
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: B: r x( W, Z& M; p* i就像当年没人质疑“石油会不会有泡沫”,未来的人可能也不会怀疑“算力是不是泡沫”。$ v( B( b" A7 j; y: N' Q
只要算力能真正成为新时代的能源,英伟达的故事就能讲下去。
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5 B' Y3 F" h4 o/ R2 S. ^三、AI泡沫会破,但英伟达还能赢很久
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AI肯定有泡沫,而且可能是人类史上最大的一个。$ U" ~, E( Q4 F( U8 C% h
你看核聚变公司OKLO,三年没营收,市值却炒到250亿美元,只因为有人说“AI算力需求大,电力要跟上”。这逻辑,说白了,纯靠信仰。
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7 r- ?% ^. J4 T4 H0 N/ J' D1 G+ c但对英伟达来说,这泡沫短期内不会破。7 [7 F% I1 A+ k2 N
原因也简单——现在还没到“算力过剩”的阶段,反而一堆行业还在找地方消耗算力。
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/ G# S& J) x, K, `) ~比如英伟达的Isaac GR00T平台,能帮机器人通过少量人类示范学习动作,这个过程就得烧算力。
) q# y# ~4 w, L5 s0 R8 w# m又或者像黄仁勋在GTC大会上提到的“物理AI”、ARC平台、量子GPU接口——这些项目都得用GPU算力堆出来。- ]; K( ^" l9 J' R/ o( o
6 }8 F" Q- Q' b% f换句话说,不管下游行业最后成不成,英伟达都能先赚“算力的钱”。& M. j0 B& d; E% A+ f" J$ Y: _, G" Z
而且这些领域越热,它的GPU就越难替代。4 b% `. a: {6 q
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