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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。9 n7 n# G1 Y& y
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?! l( J- R: b1 Q5 R0 ?, {' ]& e
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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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* u" W. ~/ Z. P1 j$ @一、英伟达:不是普通的芯片公司
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p' O' D; n3 T9 z. b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。( B/ K9 f G, y7 B( Z+ a% x
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找个历史上的对比——上世纪末的英特尔。7 n/ y0 [- ?! f$ J
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。
; x) D/ i* J% Z9 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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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。
+ T4 I& }6 B% }: g+ c9 C' g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%。. R$ X! q; y2 s: Y
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。3 V4 h+ Y! }5 [- C( s1 H/ F
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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。- u: p$ L! z& P* B% p. r
6 V8 Q; R: n7 _3 y5 G" N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”* w; s! D9 |" B
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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。+ u6 G, A0 i# o. C
这说法听起来有点道理,但仔细想想又不太一样。6 ?9 U7 W# S! m3 c, A G* a! Z
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当年的互联网公司分三类:
, p4 U s h& i5 M z! f8 e" U! D第一类是“流量入口”——像雅虎那种,靠用户注意力吃饭;
! O1 V! H( ~" v# j! }9 ?2 ^第二类是“颠覆者”——比如亚马逊,想用互联网重构一切;. o) k0 R ], j' m
第三类是“基础设施”——像思科、WorldCom,负责铺设光纤和交换机。5 _: h2 q% f5 S7 e3 [7 ]& Q
, o6 s& G& K8 {: F* u结果泡沫破裂后,第三类最惨,因为他们全靠借钱砸硬件。( h `6 m" r$ ^; H- x# T
$ j2 R8 y7 z. @; o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”。& R) ~: u: O$ M2 m0 | ~+ C
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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。2 M" W, a" Y3 {- ]0 ]$ b2 Z7 F9 l! F$ x
再结合OpenAI和甲骨文的合作,三方组成了一个“算力生态闭环”。, ?3 Y& Z- X8 w9 [( X8 Q0 b
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表面上看像资本游戏,但你会发现:% g4 C0 D6 e6 c- M0 w0 b9 L |& I) ]
OpenAI是“生产者”,甲骨文是“建管道的”,而英伟达——成了提供“能源”的。' w. J7 H- W* D3 L' I2 G( }( m* `
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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”。
' V; W1 K; K- p9 a! t# X+ k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+ x: p* |$ d; |( F/ `, q% F+ }* H
: d% w" t8 P8 O) |$ yAI肯定有泡沫,而且可能是人类史上最大的一个。' x1 x" w7 e& q/ }
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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% P2 L. ?1 M5 D! M但对英伟达来说,这泡沫短期内不会破。9 }/ ~# Z, N! m& v1 S: x' Q
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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$ I% A0 U" H$ j5 s. W; E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。5 u4 @) K+ O" w6 f% 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。' {/ {9 R& h! e# z, W9 f
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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”。
9 [2 ]$ T+ S& |0 ]; G' [4 f而且这些领域越热,它的GPU就越难替代。
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