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英伟达价值14万亿吗？

发布于：2024-06-18 编辑：匿名来源：网络

如果说大型号是淘金热，那么 Nvidia 就是铲子卖家。

科技巨头、初创公司、中东大亨给英伟达大量资金，换取AI芯片来开发大型模型。

大模型是不是金矿并不重要，重要的是你手里有没有铲子。

作为底层算力的提供者，NVIDIA从大规模的军备竞赛中获益匪浅。

人们争先恐后地抢，“一铲子都难找”，英伟达被推上了神坛。

英伟达股价自2018年初以来已上涨超过60%，2018年涨幅超过两倍，市值先后超越亚马逊和谷歌，达到近2万亿美元，成为美股第三大公司市场和全球第四大公司。

图例/数据截至2019年2月23日。

现在，NVIDIA已经正式取代特斯拉，成为美国股市交易量最大的公司。

其一晚营业额可突破1亿美元，是特斯拉的三倍多。

整个AI圈子几乎被英伟达“绑架”了。

NVIDIA股价不断上涨，推动AI狂欢继续；只要它的表现持续超出预期，就证明AI并不完全是泡沫。

因此，NVIDIA第四季度财报具有分水岭意义。

要么结束这波AI狂欢，美股转跌，要么继续火上浇油，创出新高。

英伟达财报发布前一天，股价提前下跌4.35%，创今年最大单日跌幅。

财报发布当天，股价再跌2.85%。

然而，财报正式发布后，因业绩超预期，股价暴涨逾16%，市值一夜暴增1亿美元，创造了股市最高单日市值涨幅。

美股历史。

NVIDIA 汇聚了人们对 AI 的信念。

但一家“卖铲子”的公司真的值2万亿美元吗？谁在炒作Nvidia？一卡两波现在人们一提到Nvidia，就不可避免地提到AI。

事实上，NVIDIA最早的故事与AI无关。

事情是从一张卡片开始的。

在PC时代，大多数高端PC都配备了CPU和GPU。

CPU是中央处理单元，GPU是图形处理器。

前者由多个高效计算核心组成，擅长通用计算。

后者拥有数千个小型计算单元，适合大规模并行计算，尤其擅??长图形和视频。

所谓“计算机”首先要有计算能力。

这两个芯片为计算机提供计算能力，是底层硬件。

Nvidia做的就是GPU，其实就是电脑显示芯片，或者说是游戏显卡。

过去多年，英伟达一半以上的收入来自游戏业务。

可以说，玩游戏的人都支持这家公司。

这是一个相对传统的业务。

令人惊讶的是，GPU的并行计算特性非常适合AI计算。

2008年深度卷积神经网络（CNN）发明后，深度学习进入了一个新阶段。

训练神经网络需要巨大的计算资源，而GPU的性能和效率远远超过CPU。

Nvidia，把所有“鸡蛋”都放在GPU篮子里，踏上了AI时代的浪潮。

第一波浪潮发生在2008年，由谷歌的AlphaGo击败韩国围棋大师李世石引发。

大量企业进军人工智能，加大深度学习研究力度。

NVIDIA讲述了三个故事——游戏、AI计算和自动驾驶。

第一个故事是关于老银行的，它负责赚钱。

最后两个故事描述了前景并提高了股价。

当时，云厂商正在其云平台上部署NVIDIA GPU来增强计算能力。

美国的几家科技巨头，以及中国的BAT，都成为了英伟达的客户。

当时，大量自动驾驶公司涌现，被视为人工智能技术的重要实施场景。

英伟达已与百度、大众、Uber等达成合作，还投资了自动驾驶公司景驰、图森未来推广自家GPU。

2016年，NVIDIA成为全球最大的独立GPU厂商，占据70%的市场份额。

故事足够精彩。

年复一年，英伟达的收入只增长了50%，但其股价却上涨了八倍。

巧合的是，区块链为这个故事增添了动力。

2017年，比特币、以太坊等加密货币价格暴涨，引发“挖矿热潮”。

“挖矿”是通过高速计算获得加密货币，这需要使用显卡。

显卡越多，挖矿速度越快，赚钱也越快。

于是，很多人四处购买Nvidia GPU，一度被抢购一空。

加密货币推动英伟达股价飙升。

到当年 10 月，英伟达的股价超过了美元。

第二波浪潮发生在2016年，触发点是OpenAI发布的ChatGPT。

这次可以被视为人工智能的复兴，因为过去AI行业所描绘的几个大项目——自动驾驶和虚拟宇宙——不过是羽毛而已。

NVIDIA讲述的几个故事也匆匆结束。

在10月底ChatGPT推出之前，Nvidia的股价跌至10美元。

接下来的故事很多人都知道了。

AI创业卷土重来，生成式AI成为热门话题，大模型领跑。

随后，英伟达股价在一年多的时间里上涨了六倍。

这两股浪潮有很多共同点，比如：催化剂都是人工智能，计算资源被疯狂抢夺，技术社区非常热情，英伟达也从中受益。

卖铲子先赚金子。

与第一波相比，这一波有几个新的特点。

首先，几乎所有科技巨头都认为他们必须训练自己的大型模型，并且可以不计成本地对此进行投资。

另外，英伟达确实从中赚钱。

这是支撑英伟达股价飙升的前提。

八年前，英伟达售出了很多卡，但最终真正用于AI计算的并不多。

其收入支柱仍然是游戏业务。

这从财务报告中可以看出。

NVIDIA 的收入来自五个主要领域——游戏、数据中心、专业视觉、汽车和 OEM。

核心是游戏和数据中心，所有与AI计算相关的收入都归属于数据中心。

2017年，游戏业务收入为55亿美元，数据中心收入为19亿美元，占比分别为57%和20%。

当时NVIDIA也在讲AI计算的故事，但知名度还不够大。

也是从那一年开始，英伟达从传统计算机转型人工智能，数据中心营收占比逐年提升。

直到五年后，ChatGPT 的出现，改造的效果才完全显现出来。

2017年，英伟达数据中心收入占1亿美元的56%，首次超过游戏业务。

这是一个重要的转折点。

人们开始相信这波人工智能浪潮是真实的，因为英伟达的客户用真金白银投票。

生成式AI被很多人认为是十年一遇甚至百年一遇的趋势，而NVIDIA的GPU是训练大型模型不可或缺的硬件。

在硅谷，NVIDIA的A和H都是“硬通货”，有钱不一定能买到。

有一家初创公司筹集了23亿美元融资，它给投资机构的抵押品就是它拥有的NVIDIA GPU。

Meta首席执行官扎克伯格今年1月表示，Meta正在建设大规模计算基础设施，年底前将集成35万张NVIDIA H显卡。

如果加上其他芯片，总共将有近60万张H显卡。

高效计算。

据外界估计，Meta 购买这些芯片至少花费了 90 亿美元。

国内科技圈也用自己拥有的GPU数量来评价一家公司开发大型模型的能力。

腾讯、百度、字节跳动、阿里巴巴等巨头在过去几年积累了价值数亿美元的Nvidia GPU。

先不说这些卡能训练多少实用的大模型产品，至少钱已经被Nvidia先赚了。

英伟达大约一半的收入来自消费互联网公司，另一半来自云厂商。

全球市值排名靠前的大型科技公司基本上都给英伟达“充电”了。

今年四个季度，英伟达数据中心营收不断创新高。

第二季度发生质变，数据中心营收达1亿美元，增速高达3%，远超市场预期。

此前，这一收入仅为三四十亿美元。

这使得英伟达净利润达到 62 亿美元，相当于过去五个季度的总和。

第三季度数据中心收入增速高达%，第四季度飙升至%。

全年数据中心为英伟达贡献了1亿美元收入，是游戏业务的4.5倍。

其占总收入的比例增加至78%，总收入增加至1亿美元。

更夸张的是盈利能力。

2016年，利润率较高的H卖得很好，为英伟达带来了丰厚的利润。

公开资料显示，一辆H的售价高达3万美元，而其成本还不到1美元。

2016年英伟达净利润达到1亿美元，超过此前六年的总和。

其毛利率为72.7%，净利润率高达48.9%，远超同行。

只能说，科技公司为了打造大型模型，还真敢花钱。

这个时候，我们就可以认为NVIDIA已经成为一家真正的AI计算公司了。

投资者投资未来，对预期持乐观态度。

英伟达的神话能否延续，未来的性能预测至关重要。

NVIDIA给出的指引是：本财年第一季度营收1亿美元，同比增长%，超出市场预期1亿美元；毛利率为76.3%，也超出市场预期的75.1%，创出新高。

有人认为人工智能可以点石成金，也有人认为人工智能催生了泡沫。

对于英伟达来说，这些都不重要。

它就像一个军火商，只要军备竞赛持续下去，他就有利可图。

问题是，军备竞赛能永远持续下去吗？淘金热过后，相信 NVIDIA 的人对生成式 AI 的态度比该公司更加乐观。

如果生成式人工智能最终被证明只是一个泡沫，那么英伟达的高估值将不可避免地崩溃。

从历史中学习。

AI的第一波浪潮也让很多人为之疯狂。

然而，那一波热潮产生的泡沫至今仍未完全消化——曾经受到资本追捧的AI芯片和自动驾驶领域，很少有公司能赚到钱。

英伟达一度被高估。

2018年加密货币“挖矿热潮”期间，英伟达股价创下历史新高，三年内上涨13倍。

但随后加密货币泡沫破裂，英伟达股价在三个月内腰斩。

2016年4月，英伟达股价以美元计价达到高点，但随后一年多时间下跌了三分之二。

英伟达还是那个英伟达，但市场情绪变化很快，很容易被泡沫推走。

有些人将英伟达与思科进行比较。

2010年互联网泡沫时期，思科路由器率先出现。

也向外界讲述了互联网硬件的故事，曾经占据网络路由器80%以上的市场份额。

投资者对互联网以及思科的前景感到乐观。

这与今天的 NVIDIA 非常相似。

投资者的推断逻辑是：每一轮技术变革往往都是从硬件开始的。

20多年前是思科，10年前是苹果，今天是英伟达。

因此，英伟达的估值值得高估。

年初，思科的市值占整个美国股市的2.5%。