文｜新莓daybreak 劉一鳴
編輯｜翟文婷
最近頻繁陷入質疑的英偉達，對于美股如此重要，以至于全市場都屏住呼吸觀察「全世界最重要的財報」。
英偉達處于多空對決的最前線。在公司最終發布了一份沒太超出預期的財報后，股價不溫不火，次日隨著特朗普的關稅突變，成為壓死駱駝的最后一根稻草，英偉達暴跌8.5%。
今天的英偉達不僅撐起了美股，更是撐起了加密貨幣生態，英偉達的一舉一動成為市場焦點
據彭博報道，2月27日下午2:00-2:40分，一位交易者購買了超過30萬份合約，押注英偉達股價將在3月7日前跌至115美元，這意味著英偉達比現在的價格還要下跌12%。
知名激進投資基金Elliott Mangaement在其披露的2024年Q4持倉中，增加了對英偉達的看跌期權。創始人Paul Singer最近在與挪威主權財富基金CEO Nicolai Tangen的播客節目中解釋，「相對于AI為用戶實際創造的價值，AI的估值遠被高估。」
然而看多派也在加大對外發聲的音量。
英偉達發布財報的第二天，段永平就在雪球發文：「盡管沒完全看懂NVDA（英偉達），但我還是準備開始賣點NVDA的put（看跌期權）了。AI值得關注，NVDA其實是個很不錯的公司。」
此外，但斌旗下的海外子公司東方港灣基金公司ORIENTAL HARBOR INVESTMENT FUND，去年四季度末時，英偉達是第一大重倉股。這也令但斌憑借一年50.43%的收益率，在管理規模超10億美金的全球投資大師中排名第一。
那么，我們應該如何看待財報后暴跌8%的英偉達，「DeepSeek危機」真的如同外界傳言的那樣，對英偉達是負面印象嗎？AI如火如荼，這家曾經被認為是最賺錢的芯片公司，遇到增長阻力了嗎？
沒有超出預期，即是不及預期
對于今天的英偉達來說，最難的事情莫過于如何維持延續了三年的出色表現。
英偉達就像班里那個最好的學生，每次考試都能超預期，于是評判他的標準跳出了絕對分的邏輯，更在意他能超過預期多少。
美股上市公司在公布本季度財報時，一般會給出下一季度的收入展望，作為一名「尖子生」，英偉達已經連續六個季度，實際結果比預期高出20億美元以上。2023年Q4財報中，公司實際營收超出上一季度展望21億美元；2024年Q3財報中，比上一季度高出25.3億美元……
英偉達給出的業績預期和實際結果
按照這個模式，最新的2024年Q4財報中，英偉達也需要高于上一季度預期20億美元以上，才算是符合預期。從最終結果來看，2024年Q4公司實現393億美元收入，比之前的指引（375億美元）只高了18億美元，距離20億的目標只差一點點，終結了連續6個季度超預期的戰績，「尖子生」的高速增長出現了一點小瑕疵。
不得不正視的一個問題是，英偉達已經從超高速增長，逐漸步入成熟期，單季度營收增速從260%的高峰已經回落到了78%，成長轉向成熟是公司發展的一個必然規律。其實2024年Q1財報之后，市場發現英偉達增速與之前齊平時，華爾街就已經意識到增速要放緩了，所以英偉達的股價也開始進入橫盤與震蕩期。
從剛剛發布這一季度的財報看，甚至有指標出現下降。
本季度英偉達數據中心業務收入達356億美元，較第三季度增長16%，較去年同期增長93%，主要受益于生成式AI和云廠商資本支出；而游戲業務受PC市場疲軟影響，營收為25億美元，同比下降11%。
不過，在基本向好的大方向上，最令市場意外的是英偉達毛利率出現小幅下降。本季度毛利率為73%，較上年同期竟然下降了3個百分點。
這個問題歸因于新產品Blackwell，在財報電話會上，黃仁勛談到英偉達在早期生產Blackwell 時遇到的「小插曲」，這可能損失了幾個月的時間，但公司正以「光速」恢復，「完全解決了Blackwell的供應鏈問題」。
英偉達首席財務官克萊特·克雷斯也在財報電話會上給出指引，毛利潤率將在本財年晚些時候得到改善，并恢復到70%左右的區間。
總體來說，英偉達的早期優勢仍在持續，步入一個更平穩增長的平臺期也很正常，CUDA生態的統治地位依然沒有挑戰者。英偉達3萬億美元的市值能否持續，下一步最關鍵的因素是它的客戶們，基于AI大模型，能不能產生實際的貨幣化。
這也是最近英偉達一直在橫盤的原因。就像知名激進投資者Paul Singer看空的理由那樣：「相對于AI為用戶實際創造的價值，AI的估值遠被高估。」
OpenAI估值倍數下降，但對英偉達是件好事
那些AI明星創業公司能消耗多少GPU，不僅決定著英偉達公司的產品銷售收入；他們利用這些GPU能創造多大的商業價值，更左右著英偉達的前途和命運。
也就是說，如果大模型消耗的算力不能轉化為真金白銀，那就是空轉。等待英偉達的是，皮之不存，毛將焉附。
從目前的情況看，英偉達的旗幟客戶關鍵指標都在向好：一是核心AI創業公司的估值倍數；二是大廠Capex與AI相關收入。
對于第一點（核心AI創業公司的估值倍數），最顯著的跡象是一些AI應用創業公司的估值倍數在下滑，但這對英偉達來說是件好事。
比如硅谷兩家當紅AI公司OpenAI和 Anthropic，基于估值與年收入的倍數關系，現在已經比去年更便宜了。尤其Anthropic的估值倍數絕對值幾乎已經減半。這是在公司成長、收入逐漸趕上投資者高期望的典型現象。
AI明星公司估值變化
而現象背后，是AI大模型公司在巨額燒錢的同時，盡快產生自身造血能力，不然AI泡沫就有可能破裂。
OpenAI今年已經向投資者透露，一方面預計今年收 將從37億美元，增 超過125億美元，實現三倍以上的增 ；但同時燒錢速度仍然會加快，在Stargate建設完成之后實現盈利。
OpenAI「燒錢」計劃
現 消耗擴 的原因很簡單，OpenAI正在將所有收 都投 到運營現有模型和開發新模型所需的計算資源上。2028年開始，算力 出將從 前的 平增 近六倍，達到每年約400億美元。到2030年，其在運 AI模型上的 出，將超過其訓練成本。
當然，這些都將繼續利好英偉達，Stargate數據中 就將需要數 萬個GPU。但是如果OpenAI一直是吞金獸，卻無法產生足夠有價值的現金流，那也會有大麻煩。
所以OpenAI的商業化步伐也越來越快。新上任的首席營收官Lionetti，制定了一個雄心勃勃的商業化目標——2029年實現年收入1000億美元！為此最近半年，OpenAI從其他科技巨頭那里，招募了大量商業化人才。如今OpenAI的銷售團隊，已經達到300人，占據1600名總員工的五分之一。
OpenAI收入模式分布
除了AI創業公司，科技巨頭們也沒有停止算力投放的預算。
最近微軟、谷歌、亞馬遜和Meta都陸續發布財報，這四家巨頭不僅沒有縮減預算，反而都大幅增加了開支。直到2025年，他們在AI技術和數據中心上的總投入，會達到驚人的3500億美元，這對英偉達來說無疑是一個非常積極的信號。
具體來說，Meta預計2025年會花費1000億-1190億美元，其中大部分資金將投入到AI技術和相關業務上，而谷歌的計劃則是投資750億美元，這個數字遠高于市場之前預期的588億美元。再看亞馬遜，他們將投入1000億美元用于AI相關發展，而微軟則預計在2025財年投入800億美元。
科技巨頭的資金投入變化
中國市場，AI 也處于「大興土木」階段。
隨著DeepSeek帶動的AI熱潮和中國資產重估，大廠立志成為AI基礎設施的建設者。阿里近期明確表態，未來三年對AI和云計算的投入將達到3800億元，將超過過去十年的總和。但是高盛等機構預測，這個數字很可能接近5000億元。
阿里集團CEO吳泳銘說：AI時代對基礎設施的需求是明確且巨大的，而阿里要做的就是搭建起這一輪浪潮的地基，通過云計算平臺、AI基礎模型和原生應用，徹底改寫增長邏輯。
這些大幅增長的預算，都反映出AI的發展依然離不開算力擴張，要想在AI賽道上保持領先，就得不斷加碼。
當然，在高速Capex支出的同時，巨頭們也越來越追求收益。一個重要的觀察指標是：微軟的AI相關收入。
微軟是最早在財報中，明確分拆披露AI相關收入的科技巨頭。2024年第四季度，微軟AI產品（如 Azure AI、OpenAI集成等）貢獻Azure 13個百分點增長，高于預期，表明 AI 對云業務的驅動進一步增強。同時，Microsoft 365 Copilot的企業滲透率持續提升，DAU環比翻倍。GitHub Copilot的年度經常性收入（ARR）已突破3 億美元，同比增長 200%，成為 GitHub 業務增長的核心驅動力。
這些指標都滲透出一個含義：AI相關收入已逐漸成為微軟的核心增長引擎。可能成為科技和互聯網行業戰略導向的重要風向標。
這對英偉達來說非常重要，雖然公司定位于「賣鏟子」，但如果客戶們都淘不到金，想必鏟子的生意也不好做。如何更快把AI技術融入到業務流程中，產生實打實的長期收益，而不是停留在先試試看的階段，越來越重要。
無論是OpenAI、Anthropic因收入提升而帶來的估值倍數下降，還是科技巨頭在繼續Capex支出的同時，也能產生實打實的AI收入，都是英偉達3萬億估值的重要支撐。
Deepseek不是英偉達阻力
在經歷了Deepseek的短期沖擊后，英偉達股價依然堅挺，大廠們的Capex依然很足，那么一個非常重要的問題是：為什么在DeepSeek沖擊了全球AI界之后，大家仍在不斷地買卡、為何AI支出沒有放緩？
要理解其中的原因，就需要了解AI本身正在發生的變化——今天的AI正處于從大語言模型，轉向推理模型和AI Agent的關鍵節點。
簡單來說，大模型可以劃分為訓練和推理兩個階段，訓練的目標是通過向模型輸入大量數據，優化調參，遵循Scaling Law，得到一個可用的模型。而推理是利用訓練好的基礎模型，來解決實際問題。
訓練一個大語言模型，需要龐大的算力和電力，特別是需要高性能的GPU（高精度計算、大顯存、通用性），這也就構成了英偉達的傳統優勢項目，市場份額在90%以上。
而今年初的DeepSeek-R1模型面世，之所以引起一定程度的恐慌，是因為它公布的論文表明訓練AI模型的成本，可以比其他現有模型低得多，這可能會降低對數據中心和昂貴先進芯片的需求。
但很多人忽略了DeepSeek引起更為深遠的影響：這家公司公司正在將AI行業更進一步推向了資源密集型的推理模型，這意味著仍然需要強大的算力基礎設施。
英偉達負責AI產品管理的副總裁卡里·布里斯基，在最近的一篇博客文章中寫道：AI推理模型可以輕松用掉比傳統大語言模型多100倍的計算資源。
這個倍數來自于推理模型要花費數分鐘，甚至數小時與自己對話（Deepseek率先在回答中向用戶展現這些對話），這構成了一個漫長的「思維鏈」(chain of thought)。模型使用的計算資源量與生成的單詞數量成正比，因此，生成100倍于回答問題所需單詞的推理模型，將使用多得多的算力和電力。
所以，這解釋了為什么谷歌、微軟、Meta總共計劃在2025年花費2150億美元，大部分用于搭建AI數據中心，這比去年增加了45%。
也就是說，如果基于DeepSeek的方法，導致AI訓練的算力需求減少到原來的十分之一，但隨之產生的推理模型的大規模普及，并且推理對算力的需求增加100倍，那么未來對AI算力的需求仍會達到原來的10倍。
這其實正是大模型公司與英偉達都希望看到的。
優化算力成本這件事，并非是DeepSeek一家在做。在此之前，OpenAI就通過模型迭代，已經在大幅降低算力成本了。ChatGPT單位算力成本已經從2023年3月的36美元降低至現在的4美元，成本降低了90%。
英偉達自己，也是推動算力成本下降的急先鋒。從2012年到2022年這十年間，英偉達芯片的單位算力，在AI推理上的性能提升了1000倍，成本下降了99.9%，效果最明顯的就是AI爆發的近兩年。絕大部分原因在于英偉達基于自家軟件平臺CUDA上的算法優化。
這背后恰恰反映了科技變革中的一個著名悖論：杰文斯悖論，它指的是當技術進步帶來效率提升和成本下降時，結果往往不是需求更快被滿足，而是需求在不斷增長，導致更難以滿足需求，從而給整個行業帶來更大的資源消耗。
同樣的事情也發生在200年前的照明技術之于煤炭上，100年前的內燃機之于石油，60年前的計算機之于算力。技術在進步，成本在下降，但相關的需求也在指數級增加。
比如美國一家AI計算資源提供商Baseten的CEO就發現（據華爾街日報的采訪），「有一個客戶，我們在六個月前將其花費降低了大約60%，而在三個月內，他們的購買支出反而超過了最初的水平。」
所以這僅僅是一個開始。隨著用戶發現新的AI模型能力更強，就會越來越頻繁地使用這些模型，這正將對算力的需求，從用于訓練模型轉向使用模型，即推理模型。
風險投資家、Theory Ventures創始人托馬斯·通古斯在接受媒體采訪時說，投資者和大型科技公司押注的是，在未來十年里，由于推理模型和快速采用，對AI模型的需求量可能會增加一萬億倍甚至更多，如果「你在鍵盤上的每一次敲擊，或者你對著麥克風發出的每一個聲音，都將至少由一個AI進行轉錄或處理，如果是這樣的話，AI市場的規模可能很快就會比現在大1000倍。」
不過英偉達在訓練場景的優勢非常明顯，但在推理場景，稱王稱霸的底氣稍顯不足。
雖然市場中并不存在專門的「訓練芯片」和「推理芯片」，如果你想用H100搞推理，也不是不行，這就像是開保時捷送外賣。在商業場景中，這往往還被視為兩個市場，比如H100就會被說實用性差、資源浪費。
所以ARK的木頭姐會說，英偉達本身就在推動AI訓練和推理成本的下降，而DeepSeek只是讓這個降價的速度變快了，如果想「抄底英偉達」，有兩個明確的觀察指標——一是推理芯片市場的增量，二是英偉達在推理端是否具有統治力。
恰好，英偉達正處于向新Blackwell平臺過渡的時期，Blackwell目前還供應量有限，處于產能爬坡期。但從趨勢看，這也正是黃仁勛所看向的方向：Blackwell是英偉達專為生成式AI和高性能計算（HPC）設計的下一代平臺，其核心定位正是大幅提升AI推理性能，成為推理芯片領域的標桿產品。
黃仁勛曾說：「我們今天絕大多數的計算實際上都是推理，而Blackwell將所有這些都提升到了一個新的水平。我們在設計Blackwell時就考慮到了推理模型。」英偉達首席財務官科萊特·克雷斯則補充稱，Blackwell芯片的許多早期部署，都指定用于推理工作。
英偉達在最新的四季度財報中，新款Blackwell AI芯片帶來了110億美元的收入，兌現了去年做出的銷售強勁的預測，新款芯片占到英偉達當季數據中心部門收入的近三分之一。
黃仁勛還在多個公開場合解釋過英偉達的最大優勢——相同算力下的「最低持有成本」，也就是說，綜合芯片單價和運行成本，英偉達GPU提供的每TOPS算力是最便宜的。所以英偉達的芯片越賣越貴，但單位成本越來越便宜。
在這樣的大趨勢下，黃仁勛反而會對DeepSeek大加贊賞，稱其是「一項卓越的創新」，并且未來所有AI開發商都將使用它，或使用受Deepseek啟發的技術，而推理模型需要的計算資源是以前的100倍，也將極大推動英偉達的收入。
這在國內接入Deepseek的熱潮中也有所體現。
一家接入Deepseek的公司說，在上線首日就新增了上萬用戶，導致服務器幾乎崩潰，現有的推理算力遠遠跟不上用戶需求，導致團隊不得不緊急采購更多英偉達GPU。
從訓練轉向推理，是芯片行業的最大改變，那些想與英偉達競爭的對手們，也在推進各自的行動。
沙特石油巨頭沙特阿美，正與AI芯片初創公司Groq和SambaNova Systems密切合作，以建立大型推理計算設施。而AMD的AI芯片，主要面向推理市場。所有科技巨頭，都在內部開發自己的AI推理芯片，想有朝一日能夠取代英偉達。
英偉達遲早會推出一款在推理領域的強大產品，因為若不這么做，會在推理市場黯然失色。如今，英偉達的新Blackwell芯片取得開門紅，利潤率受到沖擊應該只是暫時的。
在AI行業的變化下，英偉達需要展示如何能鞏固已經取得的強大領先地位。這無疑將是下個月GTC大會的主題，繼今年Blackwell系列之后的新產品，將是焦點所在。