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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。# l' g) X! P" n
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?% A4 U* Z, X5 U/ c* ^2 k: w
. s8 B, o- \$ w, a9 v, `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。; p$ m: O5 F5 o$ M2 P- y- t
" S1 T! z& v9 F一、英伟达:不是普通的芯片公司
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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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1 C. Q; b: W" k& f7 ~" i# M找个历史上的对比——上世纪末的英特尔。8 S+ p, F. [' Z" e0 d# b
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。 L9 p. W1 _* k7 P$ r- `" I
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。( M, d0 f1 m' D/ w
+ U- R$ w/ U1 i5 z/ h/ `) y+ r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。
7 B9 M- d0 ]: T- }! q) M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%。2 g: K( w' t; l2 d
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。, H1 ?# _5 ~" M
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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。2 }4 n. \) F' y+ m4 w# f
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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。 s# A, H% q0 z7 R5 L
! A- Q4 o, v4 U( a* b二、算力成了新的“能源”
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4 ?$ Y: U. P T( w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。$ i% {5 s' P( T7 Q
这说法听起来有点道理,但仔细想想又不太一样。
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+ i0 g3 \0 d0 B* e2 A! B当年的互联网公司分三类:* z+ k, _% ]# o( J: s& v7 a1 e2 T
第一类是“流量入口”——像雅虎那种,靠用户注意力吃饭;
8 A8 u/ x6 ~7 m: E5 \/ L第二类是“颠覆者”——比如亚马逊,想用互联网重构一切;
% s+ Q1 o. {; G. L- w第三类是“基础设施”——像思科、WorldCom,负责铺设光纤和交换机。
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9 O, A' W- ] d1 I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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4 g+ C; e& P3 K: \9 f5 C$ h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”。( P4 b' L/ C H* m! Q
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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。! ^1 J6 n# M' e, {0 |
再结合OpenAI和甲骨文的合作,三方组成了一个“算力生态闭环”。
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^3 C+ c# Y5 u) [( q& r表面上看像资本游戏,但你会发现:
# m4 t% M" s7 q; W! G/ {* ]OpenAI是“生产者”,甲骨文是“建管道的”,而英伟达——成了提供“能源”的。' G3 @8 I' n; d x' e
& T! Q: l Y& J) @3 l3 G5 s& k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”。( Q, e% D) q) c
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。. L8 x/ r, T6 X# }
" n; {5 ? j- z' P% O0 J+ q三、AI泡沫会破,但英伟达还能赢很久5 E- r* k+ [5 Q6 S# F
2 X* x8 T( S# s4 Y+ j, S& SAI肯定有泡沫,而且可能是人类史上最大的一个。
# x3 s1 P1 n/ B: e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。6 R6 \9 _3 G$ b5 A! a1 s& a
2 t+ u8 @9 G$ J* B但对英伟达来说,这泡沫短期内不会破。5 l' m- O$ f9 G5 N# i
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。# n6 B$ K5 x* ^4 t4 U2 d2 ^
; J3 W0 m0 Z0 D& N' L l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。
; G. V# M3 J) Z% w1 ^3 R+ n" S/ C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。+ M( T. m/ d( T, `4 x: a. Z- T0 v7 e
3 l: g* d0 c# O; Q! n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”。. g |' H) O/ o: Z: [
而且这些领域越热,它的GPU就越难替代。
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