文 | 首席商業評論
10 萬億才是英偉達的極限？
英偉達在 AI 革命浪潮來臨後，其股價翻了三四倍，以 2024 年爲時間線來計算英偉達股價最高也飙升了 159%，漲幅超過了所有其他半導體股票。英偉達市值一度超過 3.3 萬億美元，把蘋果甩在身後，幾乎相當于排在其後 10 家最大芯片制造商市值總和。所以網友戲稱英偉達是 " 宇宙第一股 "，閉眼買之後發現巴菲特也不過如此。
但資本市場從來不會相信任何線性發展的故事，博弈和變化才是資本市場的主旋律。所以好消息未必會帶來股價正面反饋，壞消息有時也能促進股價上漲。
9 月 3 日晚間，英偉達市值暴跌 9.5% 蒸發了 2790 億美元，創下了美國公司有史以來最大單日跌幅記錄，甚至帶崩美股科技股，AI 大佬馬庫斯調侃道：英偉達今天的市值損失，可能比他們向 GenAI 公司賣出的所有芯片總和還要多……
有市場人士認爲本次英偉達大跌導火索是美國司法部向英偉達發出傳票，尋找這家芯片巨頭違反反壟斷的證據。但英偉達被盯上不是第一次了，反壟斷的罪名如果成立那麽蘋果同樣會獲罪，目前可能性微乎其微。更值得關注的是英偉達上一次财報發布的情況。
上一次大跌不過是上周的事，在英偉達二季度發布後，卻引發英偉達一度大跌 8%，跌去了 2.5 個英特爾的市值。
實際上英偉達的業績很差嗎？并沒有！
英偉達第二季度實現營收 300 億美元，同比增長 122%，遠高于分析師預期的 288.6 億美元。淨利潤爲 165.99 億美元，同比增長 168%，環比增長 12%。
看上去還不錯，但對于 " 宇宙第一股 " 的優等生來說還不夠。英偉達去年業績爆發的動力之源數據中心業務出現明顯的放緩趨勢，雖然這一季度數據中心業務達到創記錄的 263 億美元，占總收入的 88%，同比增長了 154%。但跟前兩個季度接近 400% 的增速相比，不到 200% 的增速實在是下滑太多。
數據中心增速下降會顯著拖累季度收入下降，在連續 3 個季度超過 200% 之後，本季度隻有 122%。更讓投資者吃驚的是，英偉達 CFO 給出的下一季度預期，将跌破三位數高增速，隻有 80% 左右。
如何英偉達出了什麽問題？
那麽英偉達出了什麽問題？是因爲業績不及預期，所以 AI 就泡沫化了嗎？還是下一代芯片 Blackwell 在量産出問題所緻？
首先對于業績分析師們基本上還是滿意的，約 90% 的華爾街機構給予買入 + 增持評級，全球十大對沖基金約半數重倉了英偉達。
黃仁勳仍堅稱算力基礎設施的投資，是今天有最佳投資回報率（ROI）的項目。英偉達在重塑全球數據中心方面才剛剛開始，而這是一個萬億美元規模的機會。
知名投行韋德布什也預測，1 萬億美元 AI 支出 " 浪潮 " 正在進行中，科技公司仍處于投資 AI 硬件的早期階段。分析師 DanIves 稱，" 在英偉達 GPU 投入 1 美元，科技股的乘數就會增加 8-10 美元 "。
至于 Blackwell 芯片延遲交付，黃仁勳并不認爲有什麽緻命性大問題。他承認 Blackwell 芯片在生産過程中遇到困難，目前正在進行改革以提高生産良率。但英偉達 CEO 黃仁勳表示，Blackwell 系列芯片無需進行 " 功能性變更 "，預計将在第四季度開始量産并向客戶發貨。黃仁勳還透露，客戶對于 Blackwell 産品的需求 " 令人難以置信 "，預估第四财季 Blackwell 收入将達到數十億美元。
甚至有分析師比老黃更爲樂觀和激進，I/O Fund 首席技術分析師貝絲 · 金迪格 ( Beth Kindig ) 表示，Nvidia 的市值有望增長三倍以上，預計英偉達的長期估值将達到 10 萬億美元，約等于四分之一個美股總市值。
不過，雖然羅馬不是一天建成的，人工智能革命也不是一天就能搞定的，但這并不意味着英偉達仍然擁有無限上漲空間，尤其英偉達作爲 AI 巨頭獨苗來說，其越強大可能越會激發行業變遷，導緻其地位不再穩固。
所以，筆者認爲，目前針對英偉達股價 " 思科化 " 的說法是錯誤，英偉達也并沒有在基本面上犯緻命問題，芯片等硬件投入上限越高越會對應用層形成壓力，将盈利時間節點提前反而會制約芯片長期需求。
目前主要的問題是，AI 市場和資本市場偏好都變了，連 OpenAI 都開始不追求最先進芯片，自己造芯片了。AI 市場整體上進入了投資産業鏈，看重 AI 應用 PMF（産品與市場匹配度），簡單直接點說就是要賺錢了，不能一直燒錢。
AI 變了，市場也變了。
01 早期跑馬圈地時代已經過去
過去一年來，微軟、亞馬遜、谷歌、Meta 資本支出分别高達 557 億美元，550 億美元、443 億美元、288 億美元，而這些支出多數都在花在了購買英偉達數據中心産品和服務上。所以才有去年數據中心業務超過 200% 的增速表現。
去年 GPT — 4 系列點燃了 AI 市場，如果哪家上市公司沒有點 AI 業務都不好意思說自己是科技公司，所以才能接受溢價排隊購買英偉達顯卡。
微軟首席财務官在上一季度财報會議上直言，該公司對 AI 的巨額投資，至少要 15 年才有回報。高盛則表示，AI 行業的變革潛力可能會産生深遠的宏觀影響，但這将是 " 一個 10 年以上的轉變 "。
微軟也出現了核心業務不及預期的情況。第二季度，微軟旗下包括 Azure 公有雲在内的智能雲業務收入同比增長 19%，低于市場預期的 20%。
微軟表示，今年第二季度，AI 服務爲 Azure 公有雲和其他雲服務業務的收入貢獻了 8 個百分點的增長，這意味着 AI 帶來的相關收入增長隻比上季度多了 1 個百分點。但微軟該季度的資本支出同比翻了近 2 倍，達到 190 億美元。
亞馬遜最明顯受益于生成式 AI 的業務，雲服務業務在第二季度保持了穩健增長的态勢。但是該公司最核心的電商業務的業績卻不及預期。
财報顯示，第二季度，亞馬遜電商業務的淨銷售額爲 553.9 億美元，同比增長不到 5%，低于市場預期的 555.5 億美元。
相比之下，Meta 的業績增長較爲明顯，其第二季度營收達到 390.7 億美元，同比增長 22%。Meta 的營收已連續四個季度同比增長超過 20%。讓投資者最放心的是，Meta 沒有像谷歌、微軟、亞馬遜一樣，繼續上調全年資本支出的上限，這一定程度上緩解了投資者對 AI 投入無限增長的恐慌。
在這種情況下，就算大廠們沒有明确減少 AI 投入，但必然會要求 AI 業務降本增效。此前高價購買的英偉達顯卡在使用壽命到期之前，恐怕很難再大規模采購，這也是爲何英偉達下一季度業績指引下調到 80% 的原因。
02 AI 收益不如人意
OpenAI 最新數據表示其年化收入爲 34 億美元，Anthropic 約爲 10 億美元。AI 大佬 David Cahn 文章中對大廠 AI 産品收入的估算是—— Microsoft、Google、Meta、Apple 每家從其 AI 中獲得 100 億美元，Oracle、字節跳動、阿裏巴巴、騰訊、X 和 Tesla 每家通過 AI 獲得 50 億美元收入。按照這個極其樂觀的假設，AI 實際的年化收入一共約 750 億，這對去年 AI 投入幾千億美元來說，實現盈虧平衡還非常遙遠，更何況這是帶有部分 AI 功能就算，比如傳統的雲服務收入、辦公協作軟件等，所以我們能看到美圖赫然出現在 AI 應用前二十的榜單中。
一些明星項目今年也頻頻傳出負面—— OpenAI 持續不斷的管理層動蕩，Stable Diffusion 團隊變動，曾被媒體熱捧 Humane 和 Rabbit 在産品發布後口碑集體撲街，Devin 被質疑演示造假，Harvey 被一衆投資人痛批 " 毫無價值 " ……
作爲 AI 明星産品，Character.AI 在高峰期的推理請求量已經達到了谷歌搜索流量的五分之一。Character.AI 提供 AI 角色扮演聊天機器人，其流量在 AI 圈中僅次于 ChatGPT。該應用的網頁版每月訪問量超過 2 億次，用戶每次訪問平均花費 29 分鍾，這一數字是 ChatGPT 的 3 倍。
然而，真實的情況不容樂觀，根據 The Information 的報道，Character.AI 訂閱用戶不到 10 萬，近期在努力削減成本，由于融資困難，Character.AI 正在考慮出售。AI 社交大多産品都局限于伴聊和角色扮演功能，又存在重度用戶消耗推理資源量大，而輕度用戶留存差，商業化前景堪憂的問題，例如，Character.AI 去年全年收入僅爲 1520 萬美元。所以對 Character.AI 最好的結局就是賣身大廠，因此谷歌買下了 Character.AI 的創始人和核心團隊。
被媒體熱捧的 Cohere 不走 " 類 ChatGPT" 路線，專注用大模型能力服務企業客戶，并且針對性的付費模式，理論上生存能力應該更強但事實上也很脆弱。據 The Information 報道，Cohere 本輪融資時的年化收入（把最近一個月的收入乘以 12）大約是 3500 萬美元，這意味着 Cohere 新一輪融資的估值超過了 140 倍 PS，這比 OpenAI、Anthropic 兩大巨頭的估值水平還要誇張，它們上一輪融資的估值分别是 54 和 75 倍 PS。
眼下投資者們似乎還可以忍受 AI 獨角獸們高估值，但這種耐心不可能會永遠持續下去。當下投資人已經不對 AI 大模型刷分、打榜感興趣了，他們看重真刀實槍的商業化競争，接下來在商業化方面的進展非常關鍵。
OpenAI 提出的通用人工智能五級能力評估體系爲行業提供了一個發展路徑。當 AI 達到第二階段（' 推理者 ' 級别）時，可能具備在消費級市場大規模流行的條件。這意味着，大模型公司需要不斷提升 AI 的通用泛化能力，才能真正突破商業化和産品化的瓶頸。不過在此之前，OpenAI 可能還需要融資數百億美元才能覆蓋其成本。所以我們看到近期 OpenAI 在全球範圍内廣泛融資，以尋求在美國建設新的數據中心和能源設備，甚至 OpenAI 一度傳出要上市融資的計劃，可見大模型燒錢無底洞并不誇張。
03 大模型進展緩慢
根據著名經濟曆史學家 Carlota Perez 總結的曆史經驗，随着 AI 基建投資的持續擴張，如果在未來一段時間（我們預估是 12-18 個月内）應用層仍然沒有出現 Killer App, 我們很可能會看到這輪 AI 熱潮泡沫被刺破。Carlota Perez 的話可能有些誇張，但大模型同質化的問題也導緻 Killer App 難以出現。
首先是 OpenAI 這家被稱作 " 地球村 AI 希望 " 明星公司一再不及預期。傳說中的 GPT 5 一直被推遲發布。在去年 11 月經曆了 " 内部政變 " 後，最近幾個月已有多名高管離職，包括 Greg Brockman（休假）、John Schulman（轉投 Anthropic）、Peter Deng、Ilya Sutskever（離職創辦了 Safe Superintelligence）和 Jan Leike（轉投 Anthropic），這使得 OpenAI 的 11 名創始團隊成員中目前隻有兩人仍在公司工作。此外，據說 OpenAI 今年預計少收入高達 50 億美元。
業内人士也一直認爲 GPT-4o 隻是 OpenAI 用來應對 Google Gemini 發布會的 " 臨時抱佛腳 "，算不得嚴格意義上的裏程碑。大家真正期待的 GPT-5，卻一下推遲到了明年底，讓很多人猜測是否新一代大模型技術突破受阻，競争對手們也紛紛利用這個時間窗口快速趕上。Claude 被越來越多的企業使用，開源 Llama 展現了驚人進展，中國大模型在快速追趕，大模型廠商開始陷入激烈的價格戰，直接進入市場驗證階段。
競争對手在某些方面超越 GPT-4o 并不完全是 " 純靠刷題 "，馬斯克的 Grok 和谷歌的 Gemini 真實的給到 OpenAI 壓力，以至于 GPT-4o mini 現在要依靠漂亮格式、小标題數量來維持在榜單中的靠前位置。OpenAI 傳說中的 Q 模型或者說 " 草莓 "，有媒體指出通過顯著增強 OpenAI 模型的推理引擎，使其在面對複雜科學與數學挑戰時能夠遊刃有餘。但據說草莓模型在提升推理能力的同時，犧牲了部分反應速度。考慮到 Sora 大餅 OpenAI 始終還沒實現，對于草莓的實際落地能力還是謹慎樂觀比較好。
Google 内部曾經有一個驚人的結論：基于 Transformer 架構的大模型，大家都沒有什麽壁壘。與當年阿波羅登月的系統工程相比，如今大模型的壁壘确實小得多。如果沒有模型架構和算法的實質性創新，可能隻有算力勉強算作壁壘，但這其實隻與每個公司的資金儲備及融資能力相關。
Scale AI 創始人 Alex Wang 在接受 20VC 采訪時表示，AI 模型有三個組成部分：算力、數據和算法。AI 的曆史是這三個支柱一起發展而建立起來的。你需要大量的計算能力，也需要像 Transformer 或 RLHF 這樣的算法進步，或者未來的算法進步。你還需要數據這一支柱來支持它。我認爲我們最近看到的性能停滞可以用遇到數據瓶頸來解釋，而現在公域數據幾乎消耗殆盡。
所以眼下紛紛擾擾的 AI 産品才會大同小異，缺乏實質性的差異和創新，當大模型遇到瓶頸就不要指望能夠做出什麽超級應用。
04 AI PC 不是救命稻草
去年數據中心被質疑增長後繼乏力之後，廠商們迅速盯上了 AI PC 這一概念，認爲未來的 PC 都應該是 AI PC，整個市場都值得重做一遍。IDC 預測 2024 年 AI PC 出貨量會接近 5420 萬台，約占整個 PC 市場的 21%。
但實際上銷量表現遠不及預期。科技分析機構 Canalys 今年 8 月公布的數據，2024 年第二季度，全球 AI PC 出貨量達 880 萬台，其中 macOS 設備占比 60%，Windows 設備占比 39%。Windows AI PC 出貨量環比增長 127%，惠普在其中占比約爲 8%，聯想占比爲 6%，戴爾占比略低于 7%。在被問及 AI PC 在今年 7 月的銷售中占比多少時，惠普首席執行官拒絕透露。
這其中 60% 的 macOS 設備還是因爲蘋果 PC 自帶的 M 系列芯片具備處理 AI 任務和機器學習的能力，至于某些廠商宣稱的 PC 端小模型在這裏是沒有的。能不能把 macOS 算成 AI PC 本身還值得商榷。
英偉達與聯發科聯合研發的 AI PC 芯片，預計下個季度才會進行驗證和取樣，發布時間最早也是 2025 年了，指望短時間來改變英偉達增長預期不現實，更何況 AI PC 還沒有爆發。
寫在最後
圍繞英偉達目前最大的争議在于有沒有泡沫。支持英偉達的認爲，英偉達的估值并沒有被高估，遠不如互聯網泡沫時期的思科和甲骨文。
對沖基金 COATUE 做過一個測算。若以互聯網泡沫時期增長最爲明顯的思科爲例，其五年平均市盈率爲 37 倍，但泡沫時期高達 132 倍。同樣的計算方式對應到英偉達，其在過去五年平均市盈率爲 40 倍，而今天到了 68 倍，遠未達到思科泡沫時期的水準。作爲新興霸主，即使在半導體行業内，英偉達的市盈率也不過是中等偏上水平。
這樣計算當然沒錯，但是有沒有泡沫和危險不危險是兩回事，按照傳統泡沫方式确實難以定義，但是最适合英偉達的爆發時代已經過去了，這才是事實。
鐵路行業的發展，不是說給全國各地鋪滿鐵路就能發展起來，沒有足夠通車量沒有足夠市場需求，那就是危險的。對于大多數企業，無論公司規模大小，AI 隻投入不産出的狀态都堅持不了太久。目前 AI 開辟的新領域和新崗位不夠多，在經濟基本面不好的大背景，企業在這個階段大概率會砍掉一些 AI 投資。
根據 IPA（Infrastructure, Platform, Application）模型理論，每個計算周期都會經曆三個階段：基礎設施建設、平台開發、應用程序的出現。現在很顯然在進入第二第三個階段。是否處于 " 幻滅的谷底 "，現在還很難說，但 AI 行業确實進入了調整階段，連 OpenAI 都在自建芯片和數據中心，英偉達又該如何說服别人接受先進又昂貴的下一代芯片呢？
參考資料：
英偉達市值暴跌 2 萬億 來源：新智元
科技公司會一直未英偉達的高增長買單嗎 來源：财經雜志
資本連夜逃離英偉達 來源：科技最前線
中國 AI 投資外熱内冷 來源：九合創投
過去三個月 AI 融資盤點 來源：Founder Park Atom capital ：AI 是泡沫嗎？來源：Atom capital
AI 又回到雕花時代了？來源：APPSO
