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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。
4 C( f* Y+ o: B! P: S* \9 A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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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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8 M: m) {2 ]# V8 o3 z9 n一、英伟达:不是普通的芯片公司
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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。. C/ u% |, }1 ~5 x
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找个历史上的对比——上世纪末的英特尔。1 S: q- N: V/ A# d- d/ U5 e
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。. d I1 L. i* `0 G5 O5 @: N
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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- S, j+ T& f/ `% e3 _) Q: T# ], `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。! ~$ A' |( P8 s+ t7 _5 V* P
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%。
2 O% ~9 N; A( z. t9 S3 [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。" w7 }/ J5 z; z3 c: J/ @
8 l- i, K1 `) U0 s3 i j, l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 D9 y; a: ^# v
+ u5 q- L5 J1 d/ y. d) `& `: _, r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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7 B, W, Q2 N7 ^6 h% B5 C* ?二、算力成了新的“能源”/ g* q9 h( `+ p9 F( e# k0 U; \
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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。 n8 R9 o! Y% F: s
这说法听起来有点道理,但仔细想想又不太一样。
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4 I( M* l: `% x1 |8 U当年的互联网公司分三类:
6 y2 }9 [# i; U p( L# d- p第一类是“流量入口”——像雅虎那种,靠用户注意力吃饭;, d+ m* p: a# g) W5 l
第二类是“颠覆者”——比如亚马逊,想用互联网重构一切;
7 a. ~" P) b& x0 ^6 R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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$ e: u5 J( e7 A# W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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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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5 G4 M+ `1 z8 ~" _- x( m. I% d& l4 {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。( ]3 W# W o9 [6 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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( Q) ^ h* W% W, Y9 q表面上看像资本游戏,但你会发现:& @+ c* y6 r) Z% k1 r: c; b0 D
OpenAI是“生产者”,甲骨文是“建管道的”,而英伟达——成了提供“能源”的。% S* T( ]+ L! Y- e( ~
9 j* \: k: v8 b+ I9 I' F( e W, b$ ?' o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”。
7 ?' _0 o+ z. b6 b+ r- x V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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/ k: N ^( e4 e" Y三、AI泡沫会破,但英伟达还能赢很久* v4 r* E: h3 [- @1 X% r' z- R
/ ~0 Z+ g1 c2 B$ I9 rAI肯定有泡沫,而且可能是人类史上最大的一个。
. @6 l, m) i8 w! n5 \+ p- x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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但对英伟达来说,这泡沫短期内不会破。/ j9 x7 } u' m9 S/ X0 y
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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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。7 O$ {5 {4 \$ H* T% j2 b, o! s
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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% k) }8 A6 h. @% o) u5 L1 u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”。) m6 {3 Z# d, G
而且这些领域越热,它的GPU就越难替代。
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