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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。
+ A/ _, e7 M3 H( A d& 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?
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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。" h; D5 l4 m y, U) y
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一、英伟达:不是普通的芯片公司) K1 A2 M. X9 E: N& x; q- s
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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。3 ?4 }- y& J7 [4 M7 j
7 q4 v" s2 U( J$ N1 w; _5 P找个历史上的对比——上世纪末的英特尔。
Q _ |" m6 ?4 N; C1996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) G$ H! ]2 m8 K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。 Y3 s6 [" g; o _, h+ A
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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。
0 B) g$ z# D8 N6 |! F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%。
9 y: x% I5 e# u3 c) M* E6 k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。! L9 E, h% { I, K& K
2 v8 Z y* `( K* M) I, r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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4 r( U# a& J* L8 Y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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! S% H s- [0 ]5 B) t9 }二、算力成了新的“能源”
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/ @1 T8 z. O$ i% g% y- h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。( _- l0 x, h. O0 s. y; \: a# l
这说法听起来有点道理,但仔细想想又不太一样。1 N& b$ Z& l4 c& {4 p
5 y; j" d- m" v& k6 q5 u- x' |当年的互联网公司分三类:* E& P0 z& C4 N b
第一类是“流量入口”——像雅虎那种,靠用户注意力吃饭;
" w4 K2 n' d( s' i第二类是“颠覆者”——比如亚马逊,想用互联网重构一切;: N0 G; \7 J! \. k5 \6 P
第三类是“基础设施”——像思科、WorldCom,负责铺设光纤和交换机。2 @* u* p* p! o5 Y; s( u/ d
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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。6 W$ U, Z4 g- F. q' _
. x/ R: f& N1 W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”。% `( q5 b' J2 H/ [. k
) @8 O/ g: H9 H; G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。
1 n q6 @6 Z- i$ ]. u( L: ~( J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:$ t. r- Z) q1 w$ `6 _7 z. z, z
OpenAI是“生产者”,甲骨文是“建管道的”,而英伟达——成了提供“能源”的。" G3 B! S: f7 u. u+ B4 e3 A
! @5 e) f! y8 J/ u" H7 n- G6 V3 L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”。" p' _- i4 g( 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。( R# A7 g% _$ S5 Z( f! o. N1 C% E
' v& d& e% d5 C# r1 L三、AI泡沫会破,但英伟达还能赢很久! n! e: x& I0 o# R( u9 Q
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AI肯定有泡沫,而且可能是人类史上最大的一个。
8 e' X, \: I: C/ r* I6 i& h/ V7 ], S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。. ]1 H9 T; p" K0 @
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但对英伟达来说,这泡沫短期内不会破。; ~ `! ~% @' x( D: G
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。( G- n" s0 c3 ~, D
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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1 L/ y; q1 W# s5 D9 S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”。
7 ~ l K. [ ~% {9 m而且这些领域越热,它的GPU就越难替代。+ M: T" T- w; `7 ?- V. W7 h
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