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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。
8 ~+ @: y- f0 R! ?1 T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？# r ~% d" D# k; R- B% u6 L& s) S
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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2 P/ t9 y* r3 ], W6 V0 E
- f& U' q" e4 y3 {$ r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。8 O- t! }3 v/ P! k7 B1 `
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找个历史上的对比——上世纪末的英特尔。
( r0 H& d6 V6 k+ Z2 @- b1996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 z7 K% M4 K* r
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。 e1 D, W' p8 D2 q. U; Z' f
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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。& b( D" b& L# ]. ] \* M3 ?9 Q' O
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%。! z2 v3 |8 f' `8 {, h# J
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。9 v; x: Q& J; ^% E8 W% M- p5 M+ o9 s
/ h: E/ F: k! H4 U7 X/ d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。/ V" Q7 [2 ~5 Q
9 W: D' L$ V. k' _二、算力成了新的“能源”- G* ?6 m7 [0 S2 c
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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。
2 X6 J; H2 F6 v* b& _这说法听起来有点道理，但仔细想想又不太一样。
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当年的互联网公司分三类：
2 G8 `' |" v2 z7 Y( N第一类是“流量入口”——像雅虎那种，靠用户注意力吃饭；0 D! T; g/ D1 e$ H
第二类是“颠覆者”——比如亚马逊，想用互联网重构一切；
. {# Q2 S0 X. a( p第三类是“基础设施”——像思科、WorldCom，负责铺设光纤和交换机。$ f0 b1 q, @% t# f
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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。9 U. A- C. \7 t* g7 e3 M! F. H
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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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5 i. t0 ^1 S2 \$ s A9 k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。* g4 ?7 {. P8 \3 H$ C+ e8 \
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：
* g! R, M* ~) Q3 T8 FOpenAI是“生产者”，甲骨文是“建管道的”，而英伟达——成了提供“能源”的。- k, x! V0 Q( {. b2 [, T# O6 I
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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”。 x- m- {3 l! {
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。2 `% ~4 t! w3 k9 |7 Y/ o
3 \, I3 @4 Q9 X+ w& t( h7 T三、AI泡沫会破，但英伟达还能赢很久- L0 L$ L- ?8 F) @
( ?& f; [& [& Y; H9 z3 TAI肯定有泡沫，而且可能是人类史上最大的一个。$ C# p. P% s6 G5 A7 u# 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。1 y# ~0 ~$ y& V, d- k0 s
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但对英伟达来说，这泡沫短期内不会破。, I( X; D8 {" |! g! v4 r2 _3 c
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。( F7 E8 p& g0 k
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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。3 t9 v0 M! x) `, r. O
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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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”。1 U) \ {: u$ K# @
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
