文|經緯創投

上周五，英偉達又創下了歷史新高。英偉達花了整整24年時間，才使其估值達到1萬億美元的罕見高度，但這一次乘著AI浪潮，實現第2個萬億美元卻只用了八個月。

如果你在2022年11月OpenAI剛剛發布ChatGPT時買入英偉達，并堅定持有到今天，你將獲得564%的收益。

如果你嫌那時候太早，還沒聽說人工智能，那么如果你能在2023年3月GPT-4發布時買入英偉達，你將獲得359%的收益。

如果你說去年下半年時有些人并不看好人工智能，覺得有些瓶頸一時半會突破不了，那么如果你在年底時想清楚，并且在今年1月買入英偉達，你將在短短的3個月里獲得171%的收益。

對于英偉達的客戶來說，很多科技領袖都在抱怨，要想買到英偉達的高階GPU有多難，比如馬斯克就曾調侃道：“現在GPU比毒品難買多了?！碑敃r馬斯克正在組建他的AI公司xAI。

據WSJ報道，在加州帕洛阿爾托的一家豪華日本餐廳里，甲骨文創始人兼董事長埃里森和馬斯克，一起與黃仁勛共進晚餐，埃里森回憶說：“馬斯克和我在乞求，我想用這個詞來形容我們再合適不過了。吃了一個小時的壽司，也乞求了一個小時?！?/p>

我們今天這篇文章，將核心回答兩個問題：一是英偉達的護城河堅固嗎？二是蘋果微軟Meta谷歌等等科技巨頭，都投入了大量資金進入AI，爆買英偉達芯片，這些投資到底給他們帶來什么？

當英偉達實現2萬億美元市值時，護城河堅固嗎？

AI大革命還是股市投機？科技巨頭的AI投資帶來了什么？

由于利潤暴漲，如果按市盈率（PE）計算，英偉達并不算高（英偉達是66，AMD是383，英特爾是110），并且英偉達的護城河也足夠寬和深。未來一切要看客戶們對AI的投資，能否轉換為實際收入（有一些先行指標值得觀察），否則仍然會陷入周期股的波折。以下，Enjoy：

Morgan Stanley對英偉達的股價預測（2月21日）：

牛市情況（BULL Case）1000美元/股：利潤率更高的數據中心，以人工智能為中心的軟件和服務增長加速；基于GPU的人工智能PC受到青睞，客戶端TAM大幅增加；汽車以及自動駕駛行業騰飛，給公司貢獻重要的新增長點。

基本情況（BASE Case）795美元/股：2024年收入增長73.2%，2025年增長5.8%；由于供應仍然受限，數據中心業務將在2024年繼續增長；英偉達在AI訓練方面保持領先地位。

熊市情況（BEAR Case）425美元/股：芯片供應的速度快于需求，增長大幅放緩；人工智能開發成本大幅下降，強大的競爭對手進入市場，或者客戶開始內購定制硬件解決方案。

01 當英偉達實現2萬億美元市值時護城河堅固嗎？

翻開英偉達財報，確實滿屏都寫著：強勁。

2月“暴擊”華爾街的財報，不僅僅比市場最樂觀的預期還高，并且對下一個季度依然給予了高增長預測，原因是科技巨頭們會持續高投入于AI，這個趨勢可能會持續全年，而原本有些人認為下半年這個趨勢會減弱。

英偉達的業務劃分很清晰，主要有五大業務線（核心來自其中兩條）：

數據中心（Datacenter）：近期勢頭最猛的業務，同比增長高達409%，在總營收中占據83%；

游戲（Gaming）：起家的核心業務（主要是游戲GPU），可以說沒有游戲產業就沒有英偉達，曾經在總營收中占大頭，現在是13%；

專業視覺（Professional Visualization）：針對數字內容創作等領域，在總營收中占2%；

汽車（Automotive）：針對自動駕駛、智能座艙等領域，在總營收中占1%；

OEM&其他：針對筆記本電腦OEM和加密貨幣挖掘等等領域，在總營收中占1%。

可以說，如今英偉達進入“美國市值前三、相當于意大利一國GDP”的征程，始于游戲產業。

首先，我們來簡單解釋一下，為什么英偉達曾經用于游戲的GPU芯片（英偉達在這個領域占據了80%以上的份額），如今非常適合訓練AI大模型？

在5年前，英偉達的芯片產品主要針對一個垂直市場——游戲。英偉達的GPU也稱為圖形處理器單元，最初就是為了游戲設計的，越來越逼真的游戲，需要在屏幕上同時渲染無數像素，達到更高的畫質和體驗。

英偉達采取了并行處理的方式，將每次計算分成較小的塊，然后將它們分配給芯片中的多個"內核"——處理器的大腦。這意味著，GPU的運行速度，遠遠快于以往按順序完成任務的速度。

這種技術如今非常適合訓練大模型。因為大模型的基礎是機器學習算法，而深度學習使用了人工神經網絡，在這些網絡中，計算機從海量數據集中提取規則和大規模計算，此時如果像GPU處理游戲一樣，把任務分解成較小的塊+并行處理，是提高速度的理想方案。高性能GPU可以擁有超過一千個內核，因此可以同時處理成千上萬的計算。

當英偉達意識到這一點之后，就開始專注于AI市場進行優化，以跟上大模型快速的發展步伐。如今，要想創建一個最復雜的AI大模型，通常會用到數萬片英偉達先進的GPU H100。這些GPU的單價可達2.5萬美元左右，成為了硅谷的稀缺品。

更進一步的是，英偉達的護城河不僅僅是芯片速度快（即將推出H200，推理性能是目前主打產品H100的兩倍，以及下一代數據中心GPU B100），它還有兩道非常重要的護城河：芯片網絡，與幾乎構成了行業標準的軟件平臺。

高性能芯片網絡是英偉達重要的護城河。隨著AI大模型參數量的飆升，負責訓練這些大模型的數據中心，需要成千上萬個GPU互相連接在一起，以提高計算能力，相比之下大多數計算機只使用少數幾個GPU，這種技術被稱為InfiniBand（無限帶寬），它有著極高的高帶寬和低延遲。英偉達在ChatGPT發布的9個月前，以70億美元收購了以色列網絡技術供應商Mellanox，就是為了能夠把英偉達的芯片擴展為一整個數據中心的“超級芯片”，從而實現現代AI超級計算機。這也使得英偉達能夠優化芯片網絡的性能，這是競爭對手無法比擬的。

另一道護城河是CUDA，這是一個允許客戶微調處理器性能的軟件平臺，也是加速計算密集型任務最為依賴的軟件生態基石。英偉達長期投資于CUDA，并鼓勵開發人員用它來構建和測試AI應用，目前CUDA 擁有超過400萬開發人員，在CUDA架構下已經編寫了數百萬行代碼，這使得用英偉達芯片開發新AI程序變得更加容易，CUDA也成為事實上的行業標準。

這兩道護城河的存在，使得競爭對手即便造出了更好的硬件，也仍然是不夠的。雖然英特爾和AMD都已加速推出自家AI芯片產品，以及英偉達的大客戶亞馬遜、谷歌和微軟都在開發自主設計芯片，但英偉達仍然穩固地主導著AI芯片，因為它不僅能提供最好的芯片，還有最好的芯片網絡和最好的軟件，這使得任何眼紅這塊市場的競爭對手，都需要在這三個方面擊敗它，而在當下這幾乎是不可能完成的任務。

02 AI大革命還是股市投機？科技巨頭的AI投資帶來了什么？

英偉達的2萬億美元市值能否持續，關鍵在于它的客戶們拿著AI能做什么，不要將股市熱潮，與實際的業務收入混淆。

對于英偉達的客戶們來說，現在處于瘋狂花錢的投入期，投資者對此倒也十分買賬。很多科技巨頭也成為了主要受益者，谷歌、亞馬遜、蘋果、微軟、Meta市值從2023年開始至今平均增長了70%。這些公司也都在最近的財報電話會議上說，計劃在今年增加資本支出，直接購買英偉達芯片。

例如上個月，扎克伯格就在Instagram上說，Meta計劃在今年年底前，要擁有35萬枚英偉達H100芯片。按目前的芯片價格計算，這至少需要數十億美元。

芯片還被用于吸引資金和人才。英偉達所投資的一家公司CoreWeave，在去年把所持有的H100芯片，用作抵押物融資了23億美元。一些高校實驗室在招募人才時，也會炫耀自己有多少H100芯片，比如普林斯頓大學的一個AI研究項目就在招聘中強調，自己擁有“一流的計算基礎設施，有300枚英偉達H100 GPU”。

由于芯片的價值和重要作用，思科的CEO在一個峰會上說，這些芯片價值不菲，是（像黃金那樣）由裝甲車運送給思科的。

微軟成立了一個“GPU理事會”，由高管決定如何在微軟內部項目之間，分配剩余的計算資源。谷歌也成立了一個執行委員會，負責決定在公司內部和外部用戶之間，如何分配計算資源。

如果從英偉達的財報來看，它非常依賴大客戶。在上一財年，其中一個最主要的買家就為英偉達貢獻了超過110億美元銷售額，占到總銷售額的近五分之一。

而在最近一個季度里，英偉達就從谷歌、微軟和亞馬遜等云計算公司，獲得了超過92億美元的銷售額，占到了這三家公司同期約350億美元資本支出的四分之一。

但在2024年，一個重要的問題必須得到答案——這些對AI的巨額資本支出，到底能帶來什么？

半導體市場的周期性是眾所周知的，歷史證明，英偉達的業務也不例外，在此前加密貨幣和疫情期間的游戲浪潮中，都在短期極大刺激了需求，造成英偉達收入劇烈波動。今天如果科技巨頭們在進行瘋狂采購后，也逐漸進入“消化期”，那英偉達也一樣會陷入曾經的周期性。

很多投資者都在盯著科技巨頭的財報，希望能從中發現一些AI落地的跡象。

微軟的訂閱式人工智能軟件Copilot和云計算服務Azure，被市場認為是2024年人工智能早期商業化的晴雨表。這兩項業務都有望通過與OpenAI的技術整合，而實現增長。Microsoft 365 Copilot在剛發布的頭兩個月，增長速度超過了前兩個主要的Microsoft 365企業套件，但還缺乏更持久的數據。

從Meta的財報來看，人工智能被用于改進廣告服務，這使得Meta上個季度的利潤翻了兩番。但Meta也在同期進行了嚴格的成本削減，尚不能說這個利潤增長是來自AI的應用。

亞馬遜在今年將發起“全面攻勢，以便在人工智能領域迎頭趕上”。在去年11月，亞馬遜為其云服務用戶推出了一款人工智能助手Amazon Q。但仍缺乏AI相關的具體數據。

Uber也在財報電話會中強調AI，其CEO說“優步的平臺是由人工智能驅動的，在一切條件相同時，我們的人工智能算法將能夠學習更多”。但其實Uber表現不錯的最近一期財報中，增長并非來自人工智能，而是對滴滴、自動駕駛公司Aurora等等約60億美元的股權投資，這些投資的價值波動較大，會對凈收入產生影響。

很多投行也進行了調研，試圖聽聽技術高管的意見。據Morgan Stanley針對上百位CIO的調研，最多的人群（33%的CIO）預計，他們的第一個AI大模型項目，將在2024下半年投入生產；15%的CIO預計，這些項目將在2025年或之后投入生產。

而根據UBS的調研，好消息是100%的受訪者，都處于正在研究如何應用人工智能的階段，但壞消息是，只有6%的公司正在投入生產，而70%的受訪者表示，最有可能上線的時間范圍是未來6-12個月。受訪者的2024年平均AI支出預期，為165萬美元，這個數字其實不大，預計要到2025年才可能會翻一番。

而對于“晴雨表”Microsoft Copilot的使用率，還比較樂觀。約80%的受訪者正在試用或計劃試用Copilot，這可能會為2024下半年和2025年，實質性采用Copilot創造了潛力。

總體來說，相比于股市熱潮，真實的應用進展還為時過早。微軟其實也在努力抑制人們的預期，稱Copilot可能要到2024下半年，才可能帶來銷售提升。

就障礙而言，“合規性和監管障礙”“缺乏合格人才”“不清楚的ROl”都是名列前茅的問題。

謹慎的一個重要原因是，大模型產出不準確結果的問題仍然存在，這削弱了許多商業環境中的應用價值。Salesforce的一位高管認為，這是一個足夠大的問題，可能需要在AI工作的旁邊，始終有一個“人類監督”來捕捉錯誤，并將語言模型與事實數據庫鏈接起來，以便在需要時能夠返回可驗證的準確答案。

以上是軟件層面，而對于硬件，AI與移動設備的結合，正隨著蘋果取消十年來最廣受期待的電動汽車項目轉向AI，逐漸變成下一個戰場。

蘋果的競爭對手三星，已經開始在手機中引入新的AI功能，新發布的Galaxy手機利用了生成式AI的一些最新進展，比如通話實時翻譯、總結筆記和編輯照片等功能。蘋果也宣布將在今年下半年推出的iPhone 16中，升級一些AI相關的功能，并計劃在2025年推出更全面的GenAI功能。

高通CEO安蒙認為，我們現在有能力創建一款高性能的人工智能處理器，可以用在電池供電的設備上。它們可以一直運行，可以無處不在。這是第一個要素：擁有使其成為現實的計算引擎。

其次，隨著模型訓練得越來越好，模型的體積也越來越小，效率也越來越高，尤其是針對特定場景的模型，這一點正在向便攜式設備發展，而且由于移動設備具有關于你正在做什么、你所在的位置等真實的環境數據，這可以使人工智能更加精確。第三，目前正在開發的很多應用，就是為了利用AI能力。所以未來我們的手機、個人電腦、汽車，都將具備AI相關的功能。

而未來AI在移動端的運行方式，有可能是在設備與云端同時進行。在需要調用大參數量的模型時，調用云端；而在其他場景中，則可以直接使用設備上的計算能力，從而保證經濟性。

所以支持者認為，AI有可能在智能手機上創造一個新的升級周期。但這個過程同樣不會很快，比如受限于手機的功耗、內存，以及當下還缺失的“殺手級應用”。

在人工智能驅動的商業大潮中，英偉達的估值邁入了2萬億美元行列，黃仁勛成為了科技界的王者。他成功地將把芯片設計從游戲引入人工智能，成為了微軟、谷歌和特斯拉等科技巨頭的必需品。

買到英偉達芯片如此不容易，以至于英偉達的客戶們，都有點恐懼與其競爭對手打交道，雖然他們很希望市場上能有替代品。

英偉達的股價已經不太取決于其自身的基本面，因為足夠好，而是取決于AI能否產生真正的商業化。雖然宏觀預測講述了一個積極的故事（高盛預計現在人工智能起步緩慢，占美國GDP不到半個百分點的情況下，但到2032年，支出將會大幅增加，達到GDP的2.5%以上）。

在市值超過100億美元的316家美股公司中，只有15%給出了人工智能相關的數據披露（即對支出、收入、生產率收益的影響），但這些數字不一定能完全歸因于人工智能。但在披露上向人工智能靠攏，卻比以往任何時候都更有賺頭，據投資機構Theory Ventures的數據分析，有AI相關披露的公司的市盈率，已達到沒有AI披露的2.5倍。

過去的一年里，幾乎每家科技公司都不得不提出一項生成式人工智能戰略，但市場即將開始要求這項技術帶來真正的收入和利潤。

AI是否像支持者所聲稱的那樣具有革命性，還是僅僅是IT工具庫中的一個有限補充，今年會變得更加清晰，這是英偉達股價的決定性因素。2024年，我們將看到誰只是在打人工智能牌，而不是擁有真正的商業模式。

References：

1.Morgan Stanley：NVIDIA shines vs. high expectations.

2. Goldman Sachs：Robust Gen AI infrastructure spend coupled with string of new products to support continued outperformance

3. JPMorgan：Strong Results/Guide on AI/Accelerated Compute

4. Barclays：More Upside Paves the Way for AI Ecosystem

5. Morgan Stanley：4Q23 CIO Survey – AI Rises to the Top of the CIO's Priority List

6. UBS：The Move to the Edge – what drives this next leg of GenAI growth?

7. WSJ：Nvidia’s Stunning Ascent Has Also Made It a Giant Target

8. WSJ：How a Shifting AI Chip Market Will Shape Nvidia’s Future

9. FT：How the artificial intelligence boom made NVIDIA a tech giant

10. FT：Cristiano Amon：generative Al is “evolving very, very fast” into mobile devices

11. The Economist：Why do Nvidia’s chips dominate the AI market？