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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。0 I, R* X' t2 P9 T3 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?6 B' {" `# g. u0 Z4 _
0 T$ Y8 A, e( Z9 b. E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。4 }! _5 c0 u6 U5 R% j" U
, S: ]3 I7 z) j. w& [: U一、英伟达:不是普通的芯片公司2 y& Q5 r1 n/ a4 g1 v; r; c/ V2 l
9 p8 y5 ?$ Q! \) t* A6 T! 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。+ T& b: o, m2 {1 u L; j+ E
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找个历史上的对比——上世纪末的英特尔。
5 V9 z* J/ d2 q1996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。* V. x( `7 s7 Q+ r; i% x1 L* F
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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6 P& Q! \* ^3 [5 V6 S' h3 |) U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。2 h8 O* ^5 f0 d3 f) y
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%。! D* `0 Q5 i! d/ c9 e+ a4 N m( [1 h
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。5 N4 e# Z) u) v7 Y. r
; B6 P" B, u) z5 M) b% |- N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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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”1 K7 V" R, s" m: `* f0 D0 U$ t
2 M7 V1 g& y8 y& E/ z: z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。
4 v4 l4 o- V( _" q, h+ o9 @这说法听起来有点道理,但仔细想想又不太一样。3 o+ h$ `5 _( L8 Q
+ l: p2 k1 o9 Q4 F5 g当年的互联网公司分三类:0 O/ t* D% ~8 e
第一类是“流量入口”——像雅虎那种,靠用户注意力吃饭;) B% O2 R& P( T0 R# G1 a! U
第二类是“颠覆者”——比如亚马逊,想用互联网重构一切;9 N8 M2 Q; ]4 |5 i; q2 p" P0 {8 ^- [4 P
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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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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# t' ^2 v& O8 ~; `6 z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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) e2 f" g/ Q# ~' t5 |5 n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。& ~5 W* u) H1 \
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:
) X7 I) K2 c. }5 w! pOpenAI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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: j8 |$ E" m* m5 V9 s. U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”。
1 q5 K2 S' e" t8 P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。5 {3 ]- Y/ H; T6 f5 l
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三、AI泡沫会破,但英伟达还能赢很久' g* w& W7 \3 a: z. s
0 C/ B& B$ ^; D' \$ e0 n2 t1 Z5 tAI肯定有泡沫,而且可能是人类史上最大的一个。
( K) ^. J" T2 v8 G5 l# d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。6 `4 W. B$ `( c5 E% ~% \/ b. ^
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。& o1 Z" l( c* V/ k6 j9 s% V- B
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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。
8 H W$ P2 [( \" z' o |; B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。* p5 h' Y4 ^1 D0 i+ @
+ Q) B% W( B, ^, Z2 {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”。
0 F, v, `9 u& r/ h' ]而且这些领域越热,它的GPU就越难替代。
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