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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。- S! ^" N* Y; _, X L/ W9 A0 c
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 h8 t$ b( N/ w
! b$ J6 s- x2 x1 ?$ @ ^* \3 x2 a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& p# y/ r! v" v0 h, h; k) n l
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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。. G+ S+ I6 |) V( d6 n1 Y
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。6 l8 x! a" K0 r
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。% T' q! H* D5 L4 t
/ b. `. Z: u# w3 W8 z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。: |! c9 a( o/ Q5 X$ a
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%。. x* f! g0 ? F( D3 v; z7 b& L
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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& ~! u- `4 Z' e! c! ~' z& U" P7 Y* z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 g2 h- t; [! @4 \# g# [3 X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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2 G: N7 P/ j' t0 |: f! O& s二、算力成了新的“能源”1 b ?# u* Y) I9 U9 k& b) j6 i& f$ O
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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。
9 r; N7 b6 O/ y( I2 f2 P F3 A这说法听起来有点道理,但仔细想想又不太一样。
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* z5 |) Y I- W5 H e' {+ Z当年的互联网公司分三类:- W# |3 [* C9 j: r
第一类是“流量入口”——像雅虎那种,靠用户注意力吃饭;. y: U5 k* t5 h" E/ [
第二类是“颠覆者”——比如亚马逊,想用互联网重构一切;
$ V2 w3 m$ \1 ]8 r+ w第三类是“基础设施”——像思科、WorldCom,负责铺设光纤和交换机。* ^; Y3 a8 {% f' w4 s, `* k
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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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$ _4 d! m( Y( u# z. |' n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”。& I' L( S+ d& w
: x9 O5 d1 J5 Q- y; V0 v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。
8 S* E/ A- F. s* f; F1 ]8 L1 f' L7 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”。( p7 A K% H. H4 b# p- y1 Q- ^
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表面上看像资本游戏,但你会发现:
# l7 G( g4 A9 Z- G9 s; dOpenAI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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+ [* T* J+ o3 j$ x# }5 P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”。4 A& i8 Y" H7 }& H8 s0 X, _, `
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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m$ U7 E4 I* }" f7 M三、AI泡沫会破,但英伟达还能赢很久 i. Y9 {2 E& b3 l. v8 g+ e
0 e7 S% u% n7 B8 MAI肯定有泡沫,而且可能是人类史上最大的一个。: ~: w; A e% \7 E' P; ~% A% s5 I
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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2 D/ e* z; n+ E但对英伟达来说,这泡沫短期内不会破。: g, {5 Q e- J6 \# m& b. R
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。# _/ v8 x5 Y( { t) D, Y/ `9 d; Y
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”。, r3 v) G% v4 c3 \3 [4 z6 x) d
而且这些领域越热,它的GPU就越难替代。9 l6 X: B( p: D% n5 t! E% C
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