誰能終結英偉達？
時間：24-03-15 來源：格隆匯
誰能終結英偉達？
作為全世界資本市場最矚目的公司，英偉達的一舉一動都備受市場關注。
尤其是這幾天，巨大的振幅，天量的成交額，連續的下跌，有觀點認為英偉達泡沫破裂，已經見頂回落。
是否見頂我不敢說，因為還需要更多的證據才能證明，但急漲后的調整已經是事實，只是這種調整究竟是一周，還是一個月，不知道。現在所有的預測，都只是看圖說話，從技術面上做推演罷了。
因為明星效應實在太高，圍繞英偉達股價波動的爭議，多空雙方激辯，鬧得不可開交。
到底英偉達會繼續上沖還是就此熄火？
01 市場普遍接受什么樣的觀點？
綜合了各方觀點，有兩點我認為接受度頗高，而且有邏輯，有數據，也有證據支撐。
第一，AI時代剛開始，應用層面還沒有大規模出現。這個不僅幾乎所有的業內大佬都這樣說，很多機構、投資人也持這個觀點，甚至一路看空英偉達的木頭姐，也有這個觀點。
實際上，大廠里除了微軟出了個Copilot，有完整的盈利閉環，其他大廠你壓根就不知道它們怎么用AI賺錢，比如Google和Meta的廣告，你可以說AI幫助它們降本增效，那到底降了多少本，增了多少效，反映在利潤表的哪一項，依靠AI從對手那里搶了多少廣告客戶，廣告ASP漲了多少？
至于創業公司，倒也有不少，比如那個華人女孩創立的Pika，但這些公司的應用還在市場導入階段，商業模式、盈利能力都有待驗證。
對于英偉達這類的“買鏟子”公司而言，是好事，就好比還有源源不斷去金山淘金的人，鏟子這門生意怎么就到頭了呢？
第二，整體美股并沒有泡沫。今天的美股，和2000年科技股泡沫相比，完全不是一個事，那個時候瘋狂到什么程度？
你只要注冊一家帶.com的公司，可以什么都沒有，就在納斯達克上市，并且受到資金的瘋狂炒作，現在顯然不是。還是以Pika為例，它現在去納斯達克上市，只要符合條件當然可以，但上了之后資金大概率不會盲目去炒它，因為資金已經不像20多年前那么傻，它們會要求清晰的盈利模式，會更看重銷售和財務表現。
為什么美股大票表現好？而一些中小票表現不如人意？
因為大票的業績都還可以，而小票卻不一樣。雖然說歷史不會簡單地重演，但對于華爾街來說，2000年科技股破滅的教訓，還歷歷在目，這個教訓不可謂不深刻。
如何避免悲劇重演？
很簡單，不見兔子不撤鷹就可以，具體說就是你交得出對應的業績，我再加倉，否則免談。
在英偉達身上就有很好的表現，2月份發了財報，一天拉漲16%，漲出一個茅臺。但那些業績不那么強勁的，像博通，一天立馬跌7個點。
微軟為什么橫盤了一個多月，蘋果、特斯拉為什么被踢出七姐妹？
就是業績沒什么靚麗表現，有的甚至還有下跌預期。另外，整體估值上，納斯達克也低于2000年的泡沫期。這其實證明了市場整體是理性的，遠沒有2000年泡沫期那樣瘋狂。
至于媒體熱議的英偉達和思科的對比，其實也站不住腳，英偉達2年的遠期估值只有30倍，而當年的思科超過100倍，而且思科的市值擴張主要是并購、流動性泛濫等造成的，它本身并沒有特別好的業績。
所以，簡單地將思科的邏輯套在英偉達身上，不合適。
02 英偉達到底是AI的因還是果？
另外一個頗具爭議的話題，是英偉達和AI，到底誰在成就誰?
在業績公布之前，就有一張圖廣為流傳。
意思很直白，AI需求很小，但股市明顯炒過頭了，泡沫破裂就在不遠處。
但是，如果倒過來看，又會發現什么？
小螞蟻不是在支撐AI需求，而是英偉達這頭大象，在不斷孵化出各種AI應用。
舉個例子大家就明白了。
如果蘋果手機不出來，后來會有那么多的應用APP嗎？
你不可能在2005年，就拿著一堆移動互聯網需求，去跟喬布斯說，你給我把蘋果手機造出來。正確的應該是，喬布斯把蘋果手機做出來，然后才催生龐大的移動互聯網應用。
英偉達也是這個道理：它的技術迭代速度，某種程度上決定了整個AI技術的發展和AI應用的爆發速度。
Sora橫空出世的時候，很多人都在計算，算力需求又提升了多少，大廠們又需要多加購多少塊A100。為何不反過來算，如果GPU算力提升10倍、100倍，成本下降為原來的1/10、1/100，會有多少比Sora更牛的應用出來，會產生多大的商業價值？
任何一項技術要大規模商業化，性能和成本都是最重要的兩個決定性因素。而在AI，算力又是這兩個決定因素的決定因素，是“大佬”背后的“大佬”。
再給大家看一張技術路線圖：
如果chip to chip之間的互聯是4TB/s，也就是目前H100的4.5倍，不考慮架構等其他創新，互聯就帶來訓練速度20倍提升。
繼續往上的話，今天的Sora，明天看起來就是小菜一碟，誰知道還會有什么顛覆性的應用出來？
面對產品1年1迭代，性能1.5年翻10倍的事物，不能簡單地用產業鏈供需去衡量它。因為每年都有更新換代的需求，舊產能隨時會被新產能替代。
過去，木頭姐一直把英偉達比作互聯網時代的思科，認為大規模硬件基礎設施完成之后，硬件需求就會崩塌，英偉達會像思科一樣大熱后歸于平靜。
這種只是簡單地套用硬件思維去看待英偉達的人很多，但如果英偉達的技術進展將決定整個AI應用的發展速度，它就不是簡單的硬件基礎設施，而是一直處于C位的帶頭大哥。
對于下游廠商而言，如果拿不到英偉達最新最快的GPU，也就意味著自己的模型訓練和推理速度，會落后于友商，自己會被甩下AI這輛高速列車。
現在的競爭如此激烈，掉下來之后，再想擠上去，就不那么容易了。
這也就意味著，英偉達的產品有可能長期處于供不應求的狀態，它本身就會進入一種稱之為超級螺旋上升的狀態：不斷售罄，不斷推出更強大產品，又不斷售罄，在這種過程中不斷領先同行，不斷鞏固市場地位。
這其實就是一種超級壟斷。
03 英偉達還有一個殺手锏
為什么硬件思維會嚴重錯判英偉達？
因為軟件生態才是英偉達真正的殺手锏，老黃在財報會上說了一句：
加速計算和生成式AI已經達到了引爆點。
怎么理解引爆點這個詞？
有兩層意思，一個是推理需求會爆發，二是大家一直期待的GPT-5，有可能將極大地推動AI應用的商業化落地。也就是說，很快大家會迎來AI應用的井噴，這是非常重要的分水嶺。
如果用過去的硬件基礎設施去看待英偉達，很容易將它看成當年中移動、思科這類“管道”，商業模式就是搭好臺，給別人唱戲，自己收點臺費，大明星登臺唱戲賺大錢，似乎都跟自己沒關系。
但結合英偉達宣布要進軍ASIC，也就是專門為AI應用設計的芯片，預期就會不一樣。
大模型對全球商業化價值最大的軟件，是推薦系統，它可以關注更多的細節特征，或者從各類人群的關系鏈，或者配合其知識積累，給出更多更全面的回答。
Meta老板扎克伯格在上一次的業績會上提到過：
下一代服務需要構建在AGI之上。以前，我認為由于許多工具是社會性、商業性或可能是媒體導向的，因此可能只需要解決AI挑戰的一小部分就能提供這些產品，但現在很明顯，為了提供我們設想中的最佳服務版本，我們的模型將需要具備推理、規劃、編程、記憶等許多認知能力。
而要做到這些，就得加大推理算力。
英偉達這個時候說要做ASIC，其實就是推出“專門用于推理的GPU”，顯然是看到了即將爆發的推理市場需求，而云服務提供商一定會自研做推理，如果英偉達能夠順利拿下這個大蛋糕，就打破了被“管道化”的風險，將觸角直接插入下游應用領域。
這不就等于說，除了舞臺使用費，還能夠按一定比例從明星唱戲的總收入中分成？
這也是財報電話會上，英偉達一直說“推理”（inference）這個關鍵詞有16次，是“訓練”（training）的兩倍。老黃也強調，目前有40%的收入來自推理需求。在周末出席斯坦福論壇的時候，老黃又再次解釋為什么要進軍ASIC。
等于給市場一個定心丸，2025增長有確定性，大家不用擔心訓練需求越來越集中于頭部客戶的風險，而且也暗示了英偉達一個新的可能更大的增長曲線。始終能夠用業績證明自己的價值，股價的支撐力度就會進一步加強。
老黃在談及英偉達核心競爭力的時候說過兩點，一是英偉達的計算平臺是加速的，二是可編程的。英偉達是唯一一個，從最開始的Hinton團隊的神經網絡AlexNet，到后來所有神經網絡、深度學習、各種視覺轉換器、多模態轉換器，以及現在的時序東西。
言外之意，能活到今天，英偉達是一路跟隨的。不管AI算法如何變，英偉達都能夠通過軟件隨機應變。事實上，在推理和訓練之間靈活切換，目前只有英偉達。
為什么只有它？
這就要說到英偉達的CUDA計算平臺，如果把GPU看成一臺電腦，CUDA就是Windows操作系統。
這個于2007年推出的GPU通用計算編程框架，包括了最初類C語言、CUDA C 、以及后來適用于 C++、Fortran 的 CUDA API。
這是老黃最有遠見的戰略布局之一，經過早期不計成本地推廣和更新換代，到現在CUDA已經衍生出全球最龐大的GPU軟件計算生態，單純就硬件參數，英偉達或許可以超越，但要對比它的軟件生態，競爭對手的勝算很低。
就像有人做出性能參數和Windows差不多的操作系統，PC廠商不會棄用Windows，用戶更不會棄用Windows一樣，這就叫做用戶粘性。
04 誰能終結英偉達？
現在看來，英偉達的前景依然很光明，這也是很多人繼續看多英偉達的理由。
實際上確實如此，因為你真的很難找得到英偉達泡沫破裂的證據，頂多只是簡單地用思科的例子做比喻，又或者說一些諸如競爭對手甚至用戶都在研發英偉達GPU的替代品。而說到影響盈利的核心因素，比如英偉達的訂單、臺積電cowos產能、A100/H100的價格，再看看盈利數據，又會啞口無言。
難道英偉達就無懈可擊了嗎？
倒也未必，不要忘了，英偉達始終是周期股，25、26年的高增長，高利潤率大概率沒有啥問題，但27年、28年，或者再往后呢？
沒有人知道，但把周期股硬炒成長期成長股的教訓，很多，鋰礦就是一個例子。
那究竟誰有本事終結英偉達？
大概就是，競爭對手的GPU產品出來了，開始搶英偉達的市場份額了，又或者企業對于AI芯片的需求真的放緩了，再或者是別的什么理由。
用接地氣的話說，那就是產品不好賣了，價格叫不上去了，賺的錢沒之前快也沒之前多了，等等。
但這一天，看起來似乎還挺遙遠的。
摘自-格隆匯
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