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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。* ?; \/ Q: v: t; 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?
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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。; @8 U4 z" _' Q! _
2 h% C) {! d7 ?- _一、英伟达:不是普通的芯片公司/ y9 m6 T3 \0 s3 P4 Q( H
; h, _$ S1 q' R# k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。7 f; O8 V+ b; c* H: b; R
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 v& N. U ]& o! F+ ~4 @( i
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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# Y" Y7 y( @- N' X$ s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。
6 H# _* ]6 F8 w7 ` h$ x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%。
0 Q8 @9 S0 C& Z6 s6 D& x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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# p& |' L. K3 e5 r' o& W$ I$ i* P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 G9 q/ W' V, ~: e H6 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。* Q2 U M4 T; u: O- Q8 k/ m% b8 V" i0 c3 D
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二、算力成了新的“能源”6 s) Y9 h* C, d# R6 s
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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。
" X: c1 m* C# B/ Q# {这说法听起来有点道理,但仔细想想又不太一样。( u$ U$ _. q" z/ _0 j
: i$ ?- ?, d# Q+ v' ~" m: G# ]' [8 L当年的互联网公司分三类:0 y- o7 O7 l# ~5 g$ H V _( O
第一类是“流量入口”——像雅虎那种,靠用户注意力吃饭;' A$ ]$ r# Z; Q2 G3 Y) E
第二类是“颠覆者”——比如亚马逊,想用互联网重构一切;
1 y2 X& M+ H- F8 P- V& ?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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5 ^: e( V8 i" k5 ?$ T0 V7 O! J$ X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”。' C3 x" t, ^1 [: d
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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。
& I' ]5 u; d1 Q9 E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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4 E* t$ Y7 i% w, \6 c表面上看像资本游戏,但你会发现:& F9 ^8 I2 l' V0 x
OpenAI是“生产者”,甲骨文是“建管道的”,而英伟达——成了提供“能源”的。/ N G( a$ O7 R5 S
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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”。
) S, y0 _9 D+ j! o- Z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。7 K: ?, O3 A: @% m3 L1 r
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三、AI泡沫会破,但英伟达还能赢很久0 `9 R y% V! K2 y$ C
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AI肯定有泡沫,而且可能是人类史上最大的一个。) L8 L [7 j" ?; j- A2 o
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。4 I7 N8 O# m4 B: y5 S7 m% `
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但对英伟达来说,这泡沫短期内不会破。8 o; M. c O# L" d
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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: g t- q3 h- T, S; x! c0 j/ r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。8 D/ g% Z9 d+ M
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”。# |# A9 ]. n; [; @
而且这些领域越热,它的GPU就越难替代。0 ^! E& q+ V4 M
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