英伟达市值或再增5万亿美元，AI泡沫背后的机遇
10月29日美股开盘后，英伟达股价一举突破210美元大关，成为人类历史上首家市值触及5万亿美元的企业。
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距离公司市值站上4万亿美元仅过去短短四个月，此时再争论其股价是否存在泡沫已意义有限，真正值得关注的是，这个泡沫会不会快速破裂？
从实际情况来看，这个泡沫或许才刚刚开始膨胀。即便未来英伟达市值在现有基础上再翻一倍，恐怕也不会有人感到意外。
接下来，笔者将从两个维度阐述支撑英伟达估值背后的底层逻辑。
非凡的芯片企业
即便抛开英伟达对外描绘的宏大蓝图，也不去讨论那些反复被提及的生态护城河，仅将它视为一家纯粹的芯片公司，也足以理解资本市场对其非理性判断的根源。
首先，我们可以选取另一家曾创造过市值增长神话的芯片企业作为对比：
1996年至2000年间的英特尔基本符合这一特征——在此期间其市值从1200亿美元猛增至5090亿美元。
不可否认，当年英特尔的股价确实受到"第一波互联网泡沫"的推动，但本质上支撑其股价的仍是与PC市场的共振。
这里便出现了两家公司的首处差异：当年的英特尔增长源自与单一PC领域的深度绑定，而今日的英伟达则面向人工智能、数据中心、消费级显卡和自动驾驶等更多元化市场。
从业绩来看，1996年至2000年英特尔公司营收分别为208亿美元与337亿美元，五年复合增长率为12.6%。若将同样的指标套用在英伟达上，从2024财年至2025财年，这家公司的营收复合增长率预计将超过100%。
而在今年的GTC大会期间，黄仁勋更表示预计到2026财年，Blackwell和Rubin架构GPU累计将实现超过5000亿美元的收入。
另外需要说明的是，90年代的英特尔是完整意义上的IDM企业，即在芯片产业链中覆盖设计、代工、封测、销售全流程，这导致它产生的大部分利润都投入到产能提升之中。而英伟达作为一家Fabless企业，不仅完全摆脱了过去芯片公司的重资产桎梏，更跳出了“投资—再生产”的循环。
现在我们再来回顾那个问题：今天英伟达的市值神话，是否真的完全源于“非理性”？
当算力成为能源
上文提到的发生在2001年的"第一次互联网泡沫"，经常被人拿来套用在当前的AI行业上，进而试图证明英伟达必然会“站得越高，摔得越狠”。
某种程度上，这种判断具有一定合理性。因为如果把当时的互联网企业拆分为三类，大致就是：
第一类，“门户与眼球”阵营。典型的代表是雅虎，他们相信互联网的核心价值在于用户注意力，控制了用户的入口（浏览器、首页），就控制了互联网的价值链。
第二类，“新经济颠覆者”阵营。典型的代表是亚马逊，相信互联网将从根本上重塑所有传统行业。
第三类，“基础设施”阵营。典型的代表是思科与WorldCom，他们认为无论互联网怎样发展，由无数交换机和光纤组成的管道都是不可或缺的。
从事后来看，由于第三类厂商基于对流量预期的乐观预测，纷纷举债投资，导致在互联网泡沫破裂后，它们成为受冲击最严重的环节，部分诸如WorldCom这样的老牌巨头，直接宣布破产。
但问题在于，在这一波AI浪潮中，英伟达算是“基础设施”阵营的企业吗？
如果在两年前，那么它一定算。而到今时今日，在AI产业链中，英伟达的角色可能更倾向于一家"能源企业"。
典型的例子是上个月英伟达向OpenAI递出的1000亿投资案。
英伟达方面表示，将向OpenAI投资1000亿美元，建设10吉瓦功耗的数据中心——若以当前Blackwell芯片的能耗换算，相当于500万块B300芯片。
再结合OpenAI向甲骨文购买云服务，一个“三角游戏”的格局至此成型。
虽然这种"无中生有"的商业模式引发了业界的高度担忧，但你是否发现了一个问题：
即在这个链条中，由OpenAI分担了“生产者”的角色，甲骨文分担了“基础设施建设者”的角色，而英伟达扮演的则更像是传统意义上的“能源提供方”。
如果这个商业模式未来能够复刻，本应由英伟达承担的风险就可以无限向下游转移。
毕竟，在任何一场经济泡沫中，无论人们立场如何，都不会去怀疑“石油是否存在泡沫”、“电力是否存在泡沫”。
当然，这一切的大前提是，算力能够真的如黄仁勋所设想的那样，成为新时代的能源。
英伟达还能赢多久？
当我们讨论英伟达泡沫时，其实更多的是在讨论这波AI是否存在泡沫？
答案毫无疑问，而且比之前的几波互联网泡沫更大。
比如今年爆火的核聚变研发公司OKLO，在三年零营收的背景下，市值被捧至2500亿美元——这一切仅源于奥特曼认为“超大计算集群对电力有较高的要求”。
一个连小型化托卡马克装置都没有实现的行业，就被认为是解决电力需求的良药，这其中的逻辑关系实在让人捉摸不透。
OKLO并非是孤例，从今年开始，越来越多的“AI附属型产业”得到资本青睐，这种完全意义上的“融资驱动型”行业，大概率会加速AI泡沫的破裂。
不过，对于英伟达来说，在未来一到两年内，这个泡沫一定可以继续吹下去。
因为还有很多“技术驱动型”产业尚未得到释放，需要注意的是，这里提到的“释放”并非“能否提高营收、能否创造利润”，仅仅是指“能否大规模消耗算力”。
用一个较为典型的例子来说明，在具身智能行业中，英伟达开发的Isaac GR00T平台如今已被从业者广泛使用，它最大的用途是可以从少量的演示中创造大量的合成运动轨迹，减少从真实世界中收集高质量数据集的工作。
这些工作和英伟达有关系吗？只能说关系非常有，但在使用Isaac GROOT训练的过程中，需要消耗掉大量算力——比如用在GROOT-Dream Blueprint中输入单张图片，然后生成机器人在新环境中执行任务的视频，用于教会机器人如何执行。
也就是说，未来无论模仿学习范式怎样变化，甚至具身智能这条路能否走通，都不会耽误英伟达在今天创造了一个可以消耗算力的场景。
类似的例子还有很多，比如在今年的GTC大会上，黄仁勋提到的“物理AI”、ARC平台、超级计算网络以及自动驾驶的布局，甚至是为量子计算打造的NVLink接口——哪怕目前市面上没有任何一款量子GPU，这些都属于能够大量消耗算力的阵地。
可以看到，基本上围绕AI的所有研究方向，英伟达都替下游客户描绘好了蓝图。
再回到AI泡沫何时破裂的问题上，我们需要明确的一点是，所谓“泡沫”是一个金融概念，而对于英伟达来说，它担忧的问题会是未来会不会出现大范围的算力闲置，至于下游行业能否走出成熟的商业化路径，并非这家公司所关注的核心问题。
而从基于深度学习所衍生的研究方向来看，恐怕还没有到讨论“算力过剩”的时刻。因此，短期来看英伟达的泡沫大概率会继续吹下去。
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