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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。8 D# r! K6 F9 q( _8 b5 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？
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9 q( l" q& d4 E2 w1 }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。' {% J4 W. a3 ^/ K
) B! C" N; a' ~+ `2 W( c& ^一、英伟达：不是普通的芯片公司" y8 `* t* g& u* L! n! `! \
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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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找个历史上的对比——上世纪末的英特尔。& H$ K* ~! _: V* h& M6 K
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。5 j+ e, S& F& r q9 Z8 h
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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8 k; P4 B* Q6 B* w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。3 Y/ |, l, d0 y" w
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%。
. C' V% y/ V9 E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 o1 i- r e1 A
/ ]6 V* K @' O9 H: v1 T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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0 U9 a: f9 {; k. K# T! L: Y: V; u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。1 Q! S1 D" w# O% I3 }
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二、算力成了新的“能源”+ K, `. ^4 D% }9 j
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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。
w. S& Q+ p9 s1 N这说法听起来有点道理，但仔细想想又不太一样。. N' D( {) x# B3 T" C
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当年的互联网公司分三类：
1 C2 u# x: _1 j3 d, M第一类是“流量入口”——像雅虎那种，靠用户注意力吃饭；
0 ~( p+ [. m8 L( L# \& L第二类是“颠覆者”——比如亚马逊，想用互联网重构一切；/ V ?& R5 d- J8 g& [
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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0 Q: A- a/ _* p0 f/ E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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. D0 q+ |/ Q- e4 o0 C" e9 Y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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1 i* \. X1 c7 X9 z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。
7 R4 [1 [" o7 m3 Y, ]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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) J8 `# g, ]# H, r1 J3 w表面上看像资本游戏，但你会发现：
# c+ v" ^' J4 \" D* EOpenAI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 ~; k+ v' b& b5 i, u4 v& R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。4 k* E# g: E6 J! T6 l% d, |
6 o8 G4 k6 E6 w) l5 M4 ]: ~8 _三、AI泡沫会破，但英伟达还能赢很久 H8 {( r, _" P1 {5 x& X
, w$ o6 r% w& u6 _AI肯定有泡沫，而且可能是人类史上最大的一个。" i) Z% a. x$ `2 _
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。9 i, f+ U6 S5 k: Q0 M$ S0 W8 ?% v; w
! A9 S5 q% b) q, G* z& G但对英伟达来说，这泡沫短期内不会破。
H( M" q" l+ C0 ~. B4 w4 |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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; f2 H0 w; M0 ~; ~( A# c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。 T1 C1 Z! s& V$ y+ T: Q
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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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 ~; G& d1 g& [$ l而且这些领域越热，它的GPU就越难替代。4 _8 r7 L8 `, K$ U
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发表于 2025-10-31 08:08
发表于 2025-10-31 11:20
