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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。; f' m0 D! [ g$ n8 T+ a, z
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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+ Q3 X# l' n- d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。# f# o) G5 A2 p0 b
9 g+ A8 X+ ?0 R, k9 ~& P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。& M* ]" C0 l1 j! U8 S
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找个历史上的对比——上世纪末的英特尔。7 @& [) Y& W2 `5 q: S! u3 O
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。4 v& J# N. k* E/ a3 L3 i. {' `5 q) S; e
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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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 ^# I$ ~$ {4 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%。
* n1 f" e5 Z( ~, w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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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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1 ^6 k" z; n; Z; A" m ?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。: Q$ w# ?2 l. ?, _8 C& l
" z L5 Z0 M2 i P( O) N, K/ g二、算力成了新的“能源”7 _- X0 P7 J$ |4 G0 A
2 f4 ~; _3 e |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。
: @- b9 v' M2 c* _+ T( r, F. m: @这说法听起来有点道理,但仔细想想又不太一样。 j. G6 z* P& q5 ~6 J9 q. V# @
* L! {! a( b/ P$ T; Z当年的互联网公司分三类:
) M9 T; Z7 K7 {. ]第一类是“流量入口”——像雅虎那种,靠用户注意力吃饭;* j% P. n* Z" t+ f& e
第二类是“颠覆者”——比如亚马逊,想用互联网重构一切;
% J1 F( G" G3 t! G- l第三类是“基础设施”——像思科、WorldCom,负责铺设光纤和交换机。( a5 a8 C2 j0 Q' \, z
: x2 ?" T2 C; B) \ L1 Y3 @% l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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+ N& L! `# Y& k! s1 j+ ~ p; k5 o3 N9 ~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”。( Y% V& y' \+ K9 a5 x z
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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。9 w2 F- ^& v- @! \
再结合OpenAI和甲骨文的合作,三方组成了一个“算力生态闭环”。6 a+ L" L2 n0 b9 y5 J+ V, b
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表面上看像资本游戏,但你会发现:. F/ G8 l2 p! \6 Y" f, V
OpenAI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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0 t3 l: Z. G; f8 k; X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/ w! H# V0 A& [# K% 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。. O$ L# F8 W; f; U
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三、AI泡沫会破,但英伟达还能赢很久; G+ X. S$ h) W: G
) B9 S. t8 t) T6 h+ D* f$ j! cAI肯定有泡沫,而且可能是人类史上最大的一个。
9 k/ S( }4 ~0 k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。8 N( o s7 Z# ?; J# w# v
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但对英伟达来说,这泡沫短期内不会破。
8 R' K$ I3 R2 A: m/ T$ U' h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。
; m9 m5 u& o& d6 z2 N+ `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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) [. _' [# Z2 Z3 }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”。6 i2 E% f, H' `4 ?( L
而且这些领域越热,它的GPU就越难替代。
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