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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。
+ ~2 M1 N& k, m% M- P% l& L4 X. [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。
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一、英伟达:不是普通的芯片公司9 u$ p9 ~. y- y
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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。' D" e5 L" r) r& t/ |- T$ F8 g1 ?
' e8 D5 Z" R7 r+ t找个历史上的对比——上世纪末的英特尔。* Q8 B' V- e- v5 M
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。
8 S9 g+ [* [9 r3 i; P. h( t! x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 l; }) r. Z* c' c+ j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%。
/ c0 T# C2 t6 Z1 h& 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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9 P6 a# Y/ D4 V" e# E5 [7 Y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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5 \8 k; v- E- d/ ]# o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。0 N$ H3 f8 r, x# n8 y1 f
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二、算力成了新的“能源”
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* L. v7 Y* Z% c' i+ f K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 _1 T; d* Z0 R8 m5 x5 H9 X, S% `
这说法听起来有点道理,但仔细想想又不太一样。
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0 R7 z6 L9 t! H) C4 i, K当年的互联网公司分三类:& S/ l/ l9 N% U" F; G4 G
第一类是“流量入口”——像雅虎那种,靠用户注意力吃饭;; `' J3 Z4 C( m; a
第二类是“颠覆者”——比如亚马逊,想用互联网重构一切;5 d0 p! ~; n" r; f; i$ Z/ C
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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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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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。
0 h- {5 _2 f" G& H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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9 W# \" i$ {3 s7 ~表面上看像资本游戏,但你会发现:* @, K. s) z& W2 m! A3 t( t
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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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”。: ?# g7 ]) o7 a/ t7 D0 Q2 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。) Z( u: m0 e% x5 _1 e- W
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三、AI泡沫会破,但英伟达还能赢很久
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AI肯定有泡沫,而且可能是人类史上最大的一个。
/ e3 a& K7 T! v2 M) Z) c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。
8 f: Q5 \; u( T; {+ M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。" Z* |# M4 T- p+ u
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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 o( \9 ]2 n! k y7 b" z1 ?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。) E, \! A* b! l) k. P; z3 r
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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”。
) G/ a$ L* v: n E* I而且这些领域越热,它的GPU就越难替代。
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