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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。
! l1 Y2 T5 r/ E! P9 M0 T6 w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?" }+ M8 y( y+ x
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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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4 c- m& l$ \# W/ b8 c" G一、英伟达:不是普通的芯片公司+ A: W& P/ q$ m: l4 i
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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。! ] T) s) `: d- d r; U
/ _4 H* @0 p [( t4 @7 v m4 ~) F找个历史上的对比——上世纪末的英特尔。7 T" r5 L4 @) b4 C- m
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。
7 H; {' B& d; M+ T1 c/ ~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。
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/ N" T; h I0 S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。
4 r; v9 W, r4 Y$ b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%。( x7 V B7 V1 I G$ x( ^$ b+ I4 l
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。7 b! n& d5 _& @8 @5 m h$ K3 g% v+ e
; `/ A* H2 z6 K0 w5 ?" |$ d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。
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6 j) x9 W3 @4 E) I- T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。& _7 Y4 C3 b, F
6 C M3 q6 P2 j- u3 E7 y" Z二、算力成了新的“能源”
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% y4 f0 S& `+ f* U$ 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。
# t' }7 r9 W8 b( s3 q, |这说法听起来有点道理,但仔细想想又不太一样。- c+ `% d' h4 a! v7 [4 Q% C' y
- F r7 R% e8 n* t7 n当年的互联网公司分三类:' j; h4 _6 e8 E# a3 u
第一类是“流量入口”——像雅虎那种,靠用户注意力吃饭;/ `* R) l0 U! Q I" f
第二类是“颠覆者”——比如亚马逊,想用互联网重构一切;- a3 y$ n: E1 ^& I7 S
第三类是“基础设施”——像思科、WorldCom,负责铺设光纤和交换机。; f) V0 j. y5 O. B
* u6 f' o, X4 [, o0 x2 J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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/ o: z {- A9 |4 ]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”。
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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。4 ]$ F4 X! N0 R# Y* Z
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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! a8 T6 I3 {0 E1 x3 o表面上看像资本游戏,但你会发现:$ d% ^" q& e' B1 ~
OpenAI是“生产者”,甲骨文是“建管道的”,而英伟达——成了提供“能源”的。. g6 O& [! {9 R4 b5 s- r" x
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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”。) P: Z: N! Q8 z" n4 D: I
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。2 q+ f, d7 _( y7 E3 {* p
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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。+ f4 ^* ]! Y) ^8 T2 J; q1 y: t
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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1 T( |9 ^0 u7 X+ j+ D但对英伟达来说,这泡沫短期内不会破。6 f/ U+ Q; V, O* t- `
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。& u' Z* o+ j. J' |3 H
/ o! g4 {8 I, i# ?; H% N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。
: \" i. S/ m8 Z& D; F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。
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: F7 C' O0 @: e+ a/ W- }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”。
5 \# a1 ^6 j! T+ s! ]3 O4 z$ ?' A而且这些领域越热,它的GPU就越难替代。
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