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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。) i$ T+ D" U% s+ h* e
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?0 e. A" n, ~2 w( C( e; a- I
& _7 {! I# Q& v2 |" A& q2 [7 h4 [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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一、英伟达:不是普通的芯片公司2 h9 l! j5 A6 @2 Z3 q- X) o
7 z2 D- ^$ A$ d; y1 q, d5 H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。: Z) U7 T- K7 W6 l% J$ o, e4 c
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。4 L! o3 `7 b* c* [7 J1 r+ n T
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。! G( o) h w$ |, o. v. `
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%。
+ s& e, W# }0 W; K( F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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: \' B$ f, S9 b1 E2 W' F' i+ 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。% _& N, Q% j6 h# B, ?
5 m4 H, e0 p7 }3 H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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& R4 @+ H! \$ p, }2 H- R二、算力成了新的“能源”
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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。8 d5 U0 A) b7 [0 i. E. M4 h( G% S% k
这说法听起来有点道理,但仔细想想又不太一样。
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. R! A. I8 C/ P6 x当年的互联网公司分三类:
0 S) \4 u- a' p% F: F0 }9 [ m第一类是“流量入口”——像雅虎那种,靠用户注意力吃饭;' A Z2 l) G$ j* e
第二类是“颠覆者”——比如亚马逊,想用互联网重构一切;' k: Q$ v1 a) J& U
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 [! a5 K5 g# x9 o结果泡沫破裂后,第三类最惨,因为他们全靠借钱砸硬件。& r- p9 S- o6 `2 U
* w, u7 M; g8 j; Q2 a3 j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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! ~ ]- @2 E6 K, C4 O9 u& i0 U: B1 i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。) m" \2 K" i6 r1 f
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:: `2 C+ d# [! l8 ?7 H9 B& Y
OpenAI是“生产者”,甲骨文是“建管道的”,而英伟达——成了提供“能源”的。; @( j; M6 y6 C6 w) L0 r& [8 o* ?
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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 d* x: F- G8 Z& N1 Y- Q4 v! l) M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) |# j6 w+ T; W
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AI肯定有泡沫,而且可能是人类史上最大的一个。
7 N* `/ u! Q! o6 g% e* Z" s( w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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- J8 R. e+ p& x: J% K; z但对英伟达来说,这泡沫短期内不会破。
# J7 Y/ q1 }) [. k5 Y: K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。2 i* E& K; w- u# C3 z
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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。
) @4 o- w+ X- N; r: h5 `. @3 r, R {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”。
+ k, \. ]( y9 f$ D) Y: T2 J而且这些领域越热,它的GPU就越难替代。5 r, s* g- k, m* w9 d0 M
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