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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。
( S; w; k$ x+ ?8 [2 n8 y4 ~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?( r! f! F+ a( _/ f2 z
; K$ N4 {& g, o& A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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$ p. p* r' B/ [- h一、英伟达:不是普通的芯片公司1 z# o( r% C" a1 t6 z }
; O- B+ @; \! P+ ~& N z4 p) S% E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。3 L( s* [& d1 d: Q; S" f
' G0 Z7 {) f) ^" \3 f. @1 c找个历史上的对比——上世纪末的英特尔。8 S- e9 ~) W7 ?, t; V4 H g4 d# `3 O
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 c% D2 v* U' \! s; R N3 q( C) A; u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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$ m" ^: [9 C4 f! y0 K2 P8 t9 N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。
9 _) X$ d* R# k* h0 g; u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%。3 J; u- E& U- s+ ]
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。
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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。; ^% Y4 [0 c: B+ q7 ~
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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。
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0 M6 V( x7 X! B; P9 V& }二、算力成了新的“能源”
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5 P! I. {5 A4 n. o$ I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。
. l6 M) H! F. w. w: L这说法听起来有点道理,但仔细想想又不太一样。6 \. R' C8 ^* @- }
4 a* a0 t% V7 g) @, t. G当年的互联网公司分三类:
, i$ @8 Q N8 i" q第一类是“流量入口”——像雅虎那种,靠用户注意力吃饭;
2 l. x: ~0 j3 t5 W5 u. u. P7 B0 M( x& `第二类是“颠覆者”——比如亚马逊,想用互联网重构一切;
& L4 B1 l) P% n$ P$ V* z+ f0 l第三类是“基础设施”——像思科、WorldCom,负责铺设光纤和交换机。) q7 c3 R2 }4 s* [
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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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& v5 {4 P) o) O/ a) J2 S3 N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 {2 l& \7 H$ @# v. h3 r
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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。$ w: y# z. e* t3 ]( k7 j
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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表面上看像资本游戏,但你会发现:! n1 H% p) H) M* n0 ~' }& H$ F
OpenAI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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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”。0 J& c" r: w0 w9 `7 G+ y
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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三、AI泡沫会破,但英伟达还能赢很久9 s" b# a& O/ C7 u3 @) E9 n! H
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AI肯定有泡沫,而且可能是人类史上最大的一个。
- \9 r- E, F2 w u" \6 A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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; o& e& k4 d# L1 Y& q, |但对英伟达来说,这泡沫短期内不会破。
) d2 | a- v: k4 @( V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。% X& \: N. J; g+ \0 |* Q$ _- }# \
! @3 t- i% x, i6 l/ {/ T& ?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。
' X" B" l. _6 s$ [$ C u( X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。0 w% h$ u8 Z/ [+ [- u
8 P! Q( Z. ~6 Z. V% @6 A, J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”。/ \7 }0 ? o5 m. z& N, n8 Z5 @
而且这些领域越热,它的GPU就越难替代。
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