文｜乌鸦智能说

今天，英伟达的市值正式超越了苹果。在一天5.16%的大涨后，英伟达市值超过3万亿元，正式超过苹果，距离3.15 万亿的微软仅一步之遥。按英伟达现在的市值计算，再涨4.65%，就将超过微软成为全球市值最高的公司。

过去一年里，在AGI终究信仰加上大模型基建投资集中化的加持下，英伟达几乎是一个“被神话”的公司。其在资本市场的表现打破了很多人对投资的认知：

去年一年，英伟达的股价涨了3倍。这是历史上第一次，也是唯一一次，一家两万亿人民币估值的公司在一年内翻了3倍。

同样被打破的还有商业常识。上个月，英伟达公布最新一季财报，季度收入260亿美元，同比增长262%，毛利率提升到了78.4%。这是英伟达连续4个季度的收入实现同比翻倍。考虑到英伟达的收入体量，不可谓不夸张。

有人说，不是英伟达的估值太贵了，是你的计算器该换了。但也有部分“固执”的投资人坚信着另一个真理：树不可能涨到天上去。

从业务到逻辑，全都无懈可击

作为一个AI时代最成功的公司，英伟达从业绩到逻辑几乎无懈可击。

上个月，英伟达公布了2025财年第一财季财报，季度收入创下260亿美元的纪录，较上一财年第四季度增长18%，较去年同期增长262%，赚得盆满钵满。

这是继2023年二季度开始英伟达连续4个季度的收入实现同比翻倍。考虑到其收入规模已经超过200亿美元，这样的收入增长不可谓不夸张。

更可怕的是，收入增长快就算了，英伟达的盈利能力也在提升。2025财年第一季度英伟达实现毛利率（GAAP）78.4%，再超指引预期上限。自2022年四季度以来，英伟达的毛利率从63.3%上升到78.4%。

不仅增长快，赚钱能力还越来越强。除了财报报表上不断增长的数据，更让人放心的是，还是英伟达在产业逻辑上的确定性。

如果把实现AGI当作最终目标，当下就处在一个大基建的状态：投算力、投新型的数据中心、投模型，三类投资分别是GPU+卖GPU的云+用GPU的模型公司，分别对应着英伟达、Aws+Azure和OpenAI等大模型公司。

相比于云厂商和大模型面临的激烈竞争，英伟达却牢牢抓住了AI算力上的话语权。根据Liftr Insights数据，2022年数据中心AI加速市场中，英伟达份额达82%。根据今年年初的数据，2023年人工智能研究论文中使用的英伟达芯片比所有替代芯片的总和多19倍。

如今，英伟达还不断巩固自己AI“卖铲人”的地位。

一方面，英伟达不断推出新的AI芯片。今年3月，英伟达推出最新款的AI芯片Blackwell，推理能力号称是上一代Hopper芯片的30倍。据黄仁勋介绍：“训练一个1.8万亿参数的GPT模型，如果用Hopper做，可能需要8000个芯片，但如果你用Blackwell，只需要2000个就够了。”

另一方面，英伟达也在扩张自己的业务版图。除了Blackwell系列芯片，英伟达可以让开发者基于英伟达芯片开发和部署生成式AI助手的NIM（NVIDIA Inference Microservice）服务、专为「物理AI」（即机器人）开发的芯片Jetson Thor，以及可以充当机器人大脑的基础模型Project GR00T。

它们使得英伟达的业务范围从数据中心、游戏和自动驾驶，横向扩展到了人形机器人这一新终端，还自下而上地从芯片层向上伸展到了云计算、大模型和应用服务等软件领域。

如果按这个情况发展下去，英伟达的收入规模完全取决于生产式AI创造的市场。对此，新皮层做过一个简单的测算：

假设最终市场上会训练出100个GPT-3.5级别、50个GPT-4级别、10个GPT-5级别的大语言模型，和10个Midjourney级别的图像生成模型，以及20个Sora级别的视频生成模型。

按照「所需H100数量=（训练阶段每token浮点运算次数×训练数据集token数×模型参数量）÷（训练时间×H100峰值算力×H100利用率）」的公式粗略计算，要训练完上述规模和数量的大模型，全球需要消耗大约630万枚H100芯片。

而在截至2024年4月28日的4个季度里，英伟达通过数据中心业务（即AI芯片销售）获得的收入达到658亿美元。按照每一枚H100售价4万美元计算，英伟达过去4个季度销售的H100数量约为164.5万枚。

也就是说，未来模型训练的算力市场是当下英伟达AI芯片收入的4倍。这还仅仅只是模型训练的市场需求，还没算市场规模更大的推理。

考虑到每生成一次视频产生的token量几乎是生成一次文字的token量的1000倍，保守地按照每人每月仅生成一条视频来算的话，全球在大模型推理方面的算力需求相当于1040万枚H100芯片，是模型训练的两倍。而如果视频生成技术和市场更成熟，推理需求的算力消耗会飙升到训练需求的数十倍甚至百倍。

也难怪有人说，尽管目前的预期市盈率为35倍左右，过去表现和未来前景，都不让人觉得英伟达是泡沫区域。话虽如此，但随着英伟达市值越来越高，质疑的人也越来越多。

英伟达需要对抗更多常识

卖铲人的故事，很多人并不陌生，几乎所有产业都发生过类似的故事，甚至比起英伟达有过之而无不及。但最后随着产业的成熟，卖铲人无一例外都走从舞台中央走向均值回归。

思科就是最好的例子。1986年，推出了第一款多协议路由器AGS，在1990年上市之后，又通过自主研发与外延并购双管齐下，不断丰富路由器产线的同时，向外拓展了交换机以及其他网络设备产品线，终于在1995年成为其全球最大的互联网设备厂商。

几乎所有人都认为，整个互联网都将依赖于思科的路由器运行。于是当1999年产业界无比确定地认为互联网会席卷世界，所有人都开始狂买思科的股票，从1995年到最高点，思科股价涨了大致涨了36.6倍。

后来随着互联网泡沫的破灭，思科到现在还没有达到曾经的最高点。卖铲人均值回归的故事不止发生在思科。

英特尔是PC的卖铲人，它的长期价值并没有得以持续，高通是移动时代的卖铲人，它的市盈率也远低于现在的英伟达，石油和电力更是整个工业时代的卖铲人，它的公允价值也终究要回归均值。

除了卖铲人的均值回归，AI落地的节奏性波动也是摆在英伟达面前的一大挑战。

半导体市场的周期性是众所周知的，历史证明，英伟达的业务也不例外。当下AI产业处于高景气度周期，苹果微软Meta谷歌等等科技巨头，都投入了大量资金进入AI，爆买英伟达芯片，接受英伟达肆无忌惮地涨价。

所有的繁荣都建立在人们对AI技术美好的想象。人们相信，AI要创造比互联网之于PC、移动互联网之于PC互联网更高增量，而且这一切很快就会发生。

这更像是基于AI乐观预期的一次投资。更准确的讲，英伟达增长更多是AIGC爆发的囤货需求带来的，而非真实产业需求。

但AIGC的Capex投入终究有一个限度，如果不能有持续的技术突破，终端应用付费不及预期，现在的抢库存，随时会演化成长达数年的去库存。所以不能拿过去2年的业绩增速，来线性外推。更长期的业绩，还是要看客户们对AI的投资，能否转换为实际收入。

种种迹象表明，仅从商业化渗透率的角度，AI进展比想象的要慢。

比如，Meta用人工智能改进了广告，让利润翻了两番，但同期也进行了严格的成本削减，尚不能说这个利润增长是来自AI的应用。微软和亚马逊的AI服务也才刚刚推出，还缺乏具体的数据。

根据UBS的调研，尽管所有受访者都说在研究如何应用人工智能，但只有6%的公司正在投入生产，而70%的受访者表示，最有可能上线的时间范围是未来6-12个月。受访者的2024年平均AI支出预期，只有165万美元，预计要到2025年才可能会翻一番。

从竞争层面来看，尽管英伟达在硬件、高性能芯片网络和软件上有着不小的优势。但这毕竟是一个上百亿美元且毛利率超过70%的生意，英伟达能否在未来的竞争中维持AI算力的垄断地位，也是一个未知数。

毕竟，在芯片历史上，逆袭故事总在发生。比如英特尔被AMD后来居上，高通被苹果逆袭。

当英伟达距离历史上市值最高公司仅一步之遥，英伟达是否拥有泡沫仍然没有清晰的答案。但至少可以肯定的是：投资英伟达，将不再是一道简单题。它不仅取决你对AI革命性前景的终究信仰，也挑战着曾经被反复证明的商业常识。

正如老话说的那样，树终究不可能涨到天上去。