10 月 29 日美股开盘后，英伟达的股价突破 210 美元，成为人类历史上第一家市值达到 5 万亿美元的公司。

距离上一次市值突破 4 万亿美元，时间过去仅仅 4 个月，此时再讨论英伟达股价是否存在泡沫已经没有多大意义，唯一的问题是，这个泡沫会不会迅速破裂？

从实际情况来看，这个泡沫可能刚刚被吹起来。即便未来英伟达市值较今天实现再翻倍，都不会让人感到丝毫意外。

接下来，笔者将从两个维度阐述支撑英伟达泡沫的底层逻辑。

" 非常规 " 芯片公司

剥开英伟达向外界描绘的宏伟蓝图，也不去讨论那些被人反复提及的生态护城河，仅把它当作一家纯粹的芯片公司来看，也大概能够理解资本市场对这家公司的非理性判断源自哪里。

首先，我们来找一家历史上也曾创造过市值增长神话的芯片企业作为对比：

1996 年 -2000 年之间的英特尔基本符合这个特征，在这期间英特尔的市值从 1200 亿美元暴增至 5090 亿美元。

无法否认的是，这一时期英特尔的股价受到了 " 第一波互联网泡沫 " 的拉动，但根本上支撑股价的还是它与 PC 市场的共振。

这里出现了两家公司的第一处差异，即当年的英特尔增长源于与单一 PC 深度绑定，而英伟达则面向 AI、数据中心、消费级显卡和自动驾驶等更多元化市场。

从业绩上来看，1996 年 -2020 年英特尔公司营收分别为 208 亿美元和 337 亿美元，五年复合增长率为 12.6%。同样的指标套在英伟达上，从 2022 财年 -2025 年，这家公司的营收复合增长率超过 100%。

而在今年的 GTC 大会期间，黄仁勋还表示预计到 2026 财年 Blackwell 和 Rubin 架构 GPU 将累计实现超过 5000 亿美元的收入。

另外需要说明的是，90 年代的英特尔是一家完全意义上的 IDM 企业，即在芯片产业链中覆盖设计、代工、封测、销售全流程，这导致它产生的大部分利润，都投入到产能提升之中，而英伟达作为一家 Fabless 企业，完全摆脱过去芯片公司的重资产桎梏，也跳出了 " 投资——再生产 " 的循环。

现在我们再来回顾那个问题，今天英伟达的市值神话，是否真的完全源于 " 非理性 "？

当算力成为能源

上文中提到的发生在 2001 年的 " 第一次互联网泡沫 "，经常会被人拿来套用在当前的 AI 行业上，进而证明英伟达一定会 " 站得越高，摔得越狠 "。

某种程度上，这种判断有一定合理性。因为如果把当时的互联网企业拆分为三类，大概就是：

第一类，" 门户与眼球 " 阵营。典型的代表是雅虎，他们相信互联网的核心价值在于用户注意力，控制了用户的入口（浏览器、首页），就控制了互联网的价值链。

第二类，" 新经济颠覆者 " 阵营。典型的代表是亚马逊，相信互联网将从根本上重塑所有传统行业。

第三类，" 基础设施 " 阵营。典型的代表是思科与 WorldCom，他们相信无论互联网怎么发展，由无数交换机和光纤组成的管道都是不可或缺的。

从事后来看，由于第三类厂商由于对流量预期的乐观预测，纷纷举债投资，导致在互联网泡沫破裂后，他们成为受冲击最严重的环节，部分诸如 WorldCom 这样的老牌巨头，直接宣布破产。

但问题是，在这一波 AI 浪潮中，英伟达算是 " 基础设施 " 阵营的企业吗？

如果在两年前，那么它一定算。而到今时今日，在 AI 产业链中，英伟达的角色可能更倾向于是一家 " 能源企业 "。

典型的例子是上个月英伟达向 OpenAI 递出的 1000 亿投资案。

英伟达方面表示，将向 OpenAI 投资 1000 亿美元，建设 10 吉瓦功耗的数据中心，以当前的 Blackwell 芯片的能耗换算，差不多相当于 500 万块 B300 芯片。

再结合 OpenAI 向甲骨文购买云服务，一个 " 三角游戏 " 的格局至此成型。

虽然这种 " 无中生有 " 的商业模式引发了业界的高度担忧，但你是否发现了一个问题：

即在这个链条中，由 OpenAI 分担了 " 生产者 " 的角色，甲骨文分担了 " 基础设施建设者 " 的角色，而英伟达扮演的更像是传统意义上的 " 能源提供方 "。

如果这个商业模式未来能够复刻，能么本应由英伟达承担的风险就可以无限向下游转移。

毕竟，在任何一场经济泡沫中，无论人们所站的立场如何，都不会去怀疑 " 石油是否存在泡沫 "、" 电力是否存在泡沫 "。

当然，这一切的大前提是，算力能够真的如黄仁勋所设想的那样，成为新时代的能源。

英伟达还能赢多久？

在我们讨论英伟达泡沫时，其实更多的是在讨论这波 AI 是否存在泡沫？

答案毫无疑问，而且要比之前的几波互联网泡沫更大。

比如今年爆火的核聚变研发公司 OKLO，在三年零营收的背景下，市值被捧到 250 亿美元，这一切仅源于奥特曼认为 " 超大计算集群对电力有着较高的要求 "。

一个连小型化托卡马克装置都没有实现的行业，就被认为是解决电力需求的良药，这其中的逻辑关系是什么，实在让人捉摸不透。

OKLO 并不是孤立，从今年开始，越来越多的 "AI 附属型产业 " 得到资本青睐，这种完全意义上的 " 融资驱动型 " 行业，大概率会加速 AI 泡沫的破裂。

不过，对于英伟达来说，在未来一到两年内，这个泡沫一定可以继续吹下去。

因为还有很多 " 技术驱动型 " 产业仍未得到释放，需要注意的是，这里提到的 " 释放 " 并不是 " 能不能提高营收、能不能创造利润 "，仅仅指的是 " 能否大规模消耗算力 "。

用一个较为典型的例子来说明，在具身智能行业中，英伟达开发的 Isaac GR00T 平台如今被从业者广泛使用，它最大的用途是可以从少量的人类演示中创建大量的合成运动轨迹，减少从真实世界中收集高质量数据集的工作。

这些工作和英伟达有关吗？只能说关系非常有限，但在使用 Isaac GROOT 训练的过程中需要消耗掉大量算力，比如用在 GROOT-Dream Blueprint 中输入单张图片，然后生成机器人在新环境中执行任务的视频，用于教会机器人如何执行。

也就是说，未来无论模仿学习的范式会怎样变化，甚至具身智能这条路能否走通，都不会耽误英伟达在今天创造了一个可以消耗算力的场景。

类似的例子还有很多，比如在今年的 GTC 大会上，黄仁勋提到的 " 物理 AI"、ARC 平台、超级计算网络以及自动驾驶的布局，甚至是提前为量子计算打造的 NVQlink 接口——哪怕目前市面上没有任何一款量产的量子 GPU，这些都属于能够大量消耗算力的阵地。

可以看到，基本目前围绕 AI 的所有研究方向，英伟达都替下游客户描绘好了蓝图。

再回到 AI 泡沫何时破裂的问题上，我们需要明确的一点是，所谓 " 泡沫 " 是一个金融概念，而对于英伟达来说，它担忧的问题是未来会不会出现大范围的算力闲置，至于下游行业能否走出成熟的商业化路径，不是这家公司所关注的核心问题。

而从、基于深度学习所衍生出的研究方向来看，恐怕还没有到讨论 " 算力过剩 " 的时刻。因此，短期来看英伟达的泡沫大概率会继续吹下去。