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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。
1 R3 O$ l2 F& {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？# @7 G* g2 q5 C. M9 X
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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。' y- i3 v1 g$ O, A: G4 ]3 T6 j
) u% U. F4 a) J0 @6 P1 r# n) I; r一、英伟达：不是普通的芯片公司+ h/ M2 c3 n/ }* V
0 g$ }2 D& M7 K3 u- O4 I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。% l- c$ P5 X! w' q4 k% z; q
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。
5 }; @" x3 o! W: s( @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。" g) g! v: [: c& [2 E
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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。; t; ^) \6 b5 y 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%。
f# U3 S E/ q& ?" s3 s3 c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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, K, R$ e, N) p# |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。1 N( g% X P! }% b! X# N; @" E# E
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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。1 r: {6 L% y& ^; P, J
7 g Q1 z0 g1 L& T; N' Q$ w( z二、算力成了新的“能源”
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0 a. P- a9 H0 H. k3 ]. W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。+ l7 Q8 P- f8 W2 D9 P% |9 b6 ~! 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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) ~: D9 ]8 l. c( }8 K当年的互联网公司分三类：
0 }3 ~. n P4 h第一类是“流量入口”——像雅虎那种，靠用户注意力吃饭；! R+ _2 [2 O/ @1 p: B
第二类是“颠覆者”——比如亚马逊，想用互联网重构一切；4 w* T A' p2 y- e/ M) S
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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, ]$ D2 d! ?# Z' y/ Q5 r; }结果泡沫破裂后，第三类最惨，因为他们全靠借钱砸硬件。6 L1 y! p. j; y0 H) O
0 r% L+ a4 `" t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”。' P9 [) A9 }; _
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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 I& H, Z/ i/ I! _再结合OpenAI和甲骨文的合作，三方组成了一个“算力生态闭环”。 p: ^; G; q# |% t! Q* _
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表面上看像资本游戏，但你会发现：
4 W" b( [. i0 d EOpenAI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”。
; t* H1 p! c' \+ o# k& U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。- c% j Y$ ^: m) [
; k K. w3 p1 ~ B- @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。/ R3 U- U% J% O" F. [! b
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。5 H6 B5 g+ b% |4 L: W. L2 E1 e
- j* p: B* ]0 e! {) H但对英伟达来说，这泡沫短期内不会破。
8 I1 O6 ?+ k X& ~) k% b" t5 f( j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。/ `3 R# O3 y$ p) g4 R7 D( {
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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。
# \7 W0 @! _; |+ ?7 S4 p; j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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' X" J$ z" {: b) k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”。; C9 B% |5 h* J7 o
而且这些领域越热，它的GPU就越难替代。
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发表于 2025-10-31 08:08
发表于 2025-10-31 11:20
